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北京工商大学学报( 社会科学版)摇 摇 摇 摇 2015 年摇 第 3 期
究力度不足。 董保国 (2009) [10] 、 路璐 (2010) [11]
在其基础上, 采用描述性统计法, 引入董事会规
模、 董事会持股比例等因素, 对财务困境恢复的上
市公司进行了分析。 结果显示,董事会规模 、董事
会持股比例等因素对财务困境的恢复起到了显著
地作用。 在之前的财务困境恢复研究中, 国内学
者多采用描述性统计的方法构建财务困境恢复模
型, 样本容量较少,实证研究力度不足。 倪中新和
张杨(2012) [12] 初次利用 Cox 回归分析法,对影响
制造行业财务困境恢复的因素进行了实证研究,
结果显示,困境公司能否顺利摆脱困境受到财务
指标和公司治理因素的共同影响 。
通过对以上国内外文献回顾可以发现, 目前
国内对于财务困境恢复的研究尚处于初级阶段。
首先,对财务困境的定义存在局限性。 国内学者
为了数据收集方便, 往往将 “ 财务状况异常而被
特别处理冶(ST) 的“ 摘帽冶 作为上市公司违约风险
解除的标志。 虽然我国在 2012 年颁布了退市新
规, 但目前我国大多数学者在选取 ST 公司时, 仍
采用 1998 年颁布的股票上市规则,不能准确地反
映上市公司财务困境问题。 安然、柯达、雷曼兄弟
和八佰伴等一个个大型企业的轰然倒塌, 反映出
非 ST 公司也同样存在财务困境问题。 其次,指标
选取存在片面性。 国内外学者对财务困境恢复的
研究多利用财务指标进行违约风险解除分析, 即
便考虑公司治理因素, 也多从公司治理组织架构
中的董事会层面入手, 采用描述性统计的方法进
行研究分析。 第三, 缺少对全流通后全行业的研
究。 目前的研究多针对全流通之前沪深 A 股的
单一行业进行违约风险解除分析, 样本数据较为
陈旧,且覆盖面小 、生存时间短。
有鉴于此 , 本文拟做如下改进。 首先, 根据
2012 年沪深交易所发布的新退市方案 ,对摆脱财
务困境的公司进行重新定义:当最近一个会计年
度期末净资产为正值, 或最近一个会计年度净利
润及扣除非经常性损益后的净利润均为正值, 或
最近一个会计年度营业收入不低于人民币 1 000
万元的公司, 即被认定为财务困境恢复。 其次, 采
用吴敬琏(1994) [13] 对公司治理概念的界定,分别
从董事会、 所有者 、 高级经理人三个层面进行分
析, 以期从公司治理组织架构的角度对企业财务
困境的恢复进行定量研究 ; 第三, 选取生存期为
2008—2013 年的沪深 A 股覆盖所有行业的全部
上市公司作为研究样本,延长生存时间范围,扩大
样本覆盖面, 增加了样本容量。
二、 理论基础及模型设定
目前,国外比较主流的财务预测模型主要有
多元判别分析模型、Logistic 模型、 人工神经网络
模型和 Cox 回归模型等。 经过比较可以发现, 前
三种模型均存在一定的缺陷:多元判别分析模型
法无法处理非线性问题, 且其预测变量须符合正
态分布; Logistic 模型在计算中存在较多的近似
处理,会影响预测准确性;人工神经网络模型则具
有黑箱特性, 解释性不强。 而 Cox 回归方法由英
国统计学家 Cox 于 1972 年提出, 最早应用于债券
和部分金融产品的定价上, 随着财务困境研究领
域的纵深发展,又被广泛应用于研究财务困境影
响因素中。 相对而言,Cox 回归模型是一种半参
数生存分析模型, 无需对样本进行配对,增加了预
测结果的稳定性, 进一步提升数据的解释力。 因
此, 本文运用 Cox 回归方法对财务困境恢复进行
实证检验研究。
( 一 ) 生存时间
生存时间定义为从某个起始事件开始, 到某
个终点事件之间所经历的时间, 也称失效时间。
终点事件并不局限于死亡 , 也可以包括出生、 失
业、 危机爆发、债券违约等事件。 随着学术研究的
泛化,生存时间的概念在上市公司中也得到了应
用。 生存时间可以是企业从成立到破产这一时间
段, 也可以是企业从上市到退市这一时间段。 因
此, 本文在研究财务困境恢复时, 将上市公司的生
存时间定义为 2008 年到财务困境恢复这一时间
段, 如图 1 所示, 即以 2008 年作为生存时间的起
点, 以上市公司财务困境恢复的时间作为终止时
间, 以年作为时间尺度,考察哪些财务指标因素和
公司治理因素对财务困境的恢复产生影响 。 即在
给定的生存期 2008—2013 年,只有当样本的生存
时间在小于或等于事先所给定的生存期范围之内
时, 才能被观测到。
( 二 ) 生存数据
生存数据主要由两类数据组成 。 (1) 完全数
据, 又称非删失数据,是指完全包含在生存时间的
起始事件和终点事件内的样本数据。 (2) 删失数
据, 是指由于研究时限已到、 缺失等情况导致研究
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