【新库上线】中国上市公司经营困境研究数据库
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作者: 希施玛公司
来源: 希施玛公司
发布时间: 2021-11-10

【研发背景】

企业经营的可持续性不仅关乎自身的生存与发展,也影响国家经济发展的健康与稳定。尤其是受全球范围内疫情的影响,全球经济正经历着从未有过的巨大压力。据S&P Global Market Intelligence数据显示,截止2020年12月2日,美国申请破产的较大规模企业达593家,超过十年来任何时期的破产申请数量,从资产负债情况来看,有42家公司负债超10亿美金。据天眼查数据显示,2020年第一季度我国超过46万家企业倒闭。经对CSMAR财务库数据统计, 2020年已披露年报的沪深上市公司中净利润为负的有626家,较去年同期增长25.45%;亏损额超过1亿元的有462家,较去年同期增长22.22%;2021年1月1日至2021年9月30日,新增ST公司、*ST公司、终止上市公司分别为31家、73家、22家,而2020年整年分别新增14家、110家、20家。

从总体来看,上市公司的亏损面和亏损额呈逐年递增的趋势,每年新增的ST公司数目呈上升趋势,上市公司存在的经营业绩危机及其所引发的潜在市场风险不容忽视。CSMAR从影响企业经营风险的管理层治理、非效率投资、过度负债、融资约束、财务困境等因素着手构建经营困境数据库,以期通过整理上市公司的经营困境与经营风险信息,为公司管理层、股东、债权人等相关利益者投资决策以及广大学者在经营困境与经济金融风险等领域的研究提供数据支撑。

【数据库简介】

CSMAR中国上市公司经营困境研究数据库从八个方面介绍公司经营困境,包括公司基本信息、特殊处理与特别转让情况、管理层治理分析(管理层信息披露情感分析、管理层治理能力、失信被执行人信息)、财务指标分析、融资约束、非效率投资、过度负债、财务困境。

注:红框内为部分特色字段。

【数据应用案例】

  案例1  沪华信过度投资案例

图1 上海华信国际集团有限公司(简称:沪华信)过度投资案例

    数据来源:公司报告&CSMAR中国上市公司经营困境研究数据库—失信被执行人信息表

沪华信(华信退,股票代码002018的控股股东)曾一度作为高速发展的经典案例,被称为 “中国洛克菲勒”。沪华信成立于2003年,是一家致力于构建全球能源贸易物流体系,以能源石油产业项目建设为基础,结合金融商贸体系为一体的综合企业集团。2012年底,沪华信总资产73.21亿元,受益于股东的不断增资及贸易规模的不断扩大,经过5年的快速增长,到2017年3季度末总资产暴增至1830.22亿元,年均复合增长率高达90.36%,可谓是爆炸式增长。

2018年3月1日,财新网发布消息,沪华信的控股股东中国华信董事局主席叶简明被查,触发了华信系的风波。3月28日,华信系爆出第一例融资逾期,随后沪华信所持有的华信国际股份,合计约4.96亿股被司法冻结,同时华信国际18年一季度营业收入同比减少84.12%。债务出现逾期,并面临着退市的风险,使得控股公司沪华信面临巨大流动性压力。

另一方面,公司在融资条件收紧的情况下发生资金链断裂。截至2018年5月,尚有13只债券未到期,总体规模达到了266.24亿元,偿还压力较大。在17沪华信SCP002违约后,17沪华信MTN001利息支付违约,公司信用等级被下调至C,并延迟披露2017年年报及后续财报。一系列负面事件使得沪华信资金链完全断裂,无法继续依靠发行新债缓解流动性和偿债压力。上海市第三中级人民法院已于2019年11月15日受理了上海华信国际集团有限公司破产清算一案。

沪华信的辉煌始于其多元化的发展,终于其过于庞大的海外投资和股东发生的负面事件。其海外投资一笔接一笔,进一步加大了收购的风险。一旦投资业务后续资金无法及时到位,极易造成大额投资损失。在自身经营不够稳健的背景下,企业激进的对外投资策略可能反而不利于其长远发展。

案例2  上市公司失信被执行人与融资约束的关系

图2  2018-2020年上市公司成为失信被执行人前后与公司融资约束的关系

数据来源:CSMAR中国上市公司经营困境研究数据库—失信被执行人信息&融资约束—FC指数

图2结果展示了2019年被公布成为失信被执行人的上市公司前后一年间融资约束的变化情况。剔除数据缺失样本之后,统计的公司一共有10家,其中有7家上市公司在被公布为失信被执行人的当年融资约束明显大于前一年的融资约束程度,有6家上市公司在被公布为失信被执行人的后一年融资约束程度明显大于被公布的前一年。可见当上市公司被公布为失信执行人之后,对其融资有很大的阻力。同时在表中也可以看出,占主要失信行为的是有履行能力而拒不履行生效法律文书确定的义务。

案例3  2020年分行业非效率投资情况

图3 2020年分行业非效率投资情况

数据来源:CSMAR中国上市公司经营困境研究数据库—非效率投资

图3结果展示了按照2012年证监会行业分类(其中制造业“C”字头代码取2位,其他行业取1位,剔除金融行业,数据处理后共划分为21个行业)后,上市公司在2020年的行业整体非效率投资情况,包括的主要指标有维持性投资、新增投资、过度投资程度、投资不足。从表中可以看出来,一方面,可能受疫情的影响,62%的行业均以维持性投资为主,总投资额最大的是制造业C3行业(包括:2012版证监会行业分类C30-C39行业)总投资额达143.68亿元,其中维持性投资94.02亿,新增投资49.66亿;另一方面,与人民生活密切相关的农林牧渔业、制造业、房地产业、教育业等也呈现出新增投资额大于维持性投资的稳中求进的情况。但我们从利用行业平均数计算得出的非投资效率来看,整体上多数行业还是存在过度投资的情况。

案例4  2020年去杠杆程度排名前十的行业

图4 2020年去杠杆程度排名前十的行业情况

数据来源:CSMAR中国上市公司经营困境研究数据库—过度负债

图4结果是根据2020年各行业的去杠杆程度(行业均值取绝对值)进行排名,得到的排名前十的结果。可见,去杠杆程度最高的是黑色金属矿采选业,其次是体育业与卫生业。表中的这十大行业均呈现出当年的资产负债率小于上一年的情况,其中最高的去杠杆程度达到-0.132,账面杠杆率明显下降,这也响应了国家的“去杠杆”政策。


【特别鸣谢】

感谢为数据库建设提供宝贵意见的高校专家!

  

【关联热点文献】

l  Francesca Barbiero,Alexander Popov,Marcin Wolski. Debt overhang, global growth opportunities, and investment[J].Journal of Banking and Finance,2020.

l  Tyler Shumway. Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model[J].The Journal of Business,2013.

l  Heitor Almeida,Murillo Campello,Michael S. Weibach. The Cash Flow Sensitivity of Cash[J].The Journal of Finance,2004.

l  Tim Loughran,Bill Mcdonald.When Is a Liability Not a Liability? Textual Analysis, Dictionaries, and 10-Ks[J].The Journal of Finance,2011.

l  许晓芳,周茜,陆正飞.过度负债企业去杠杆:程度、持续性及政策效应—来自中国上市公司的证据[J].经济研究,2020.

l  汪玉兰,窦笑晨,李井林.集团控制会导致企业过度负债吗[J].会计研究,2020.

l  贺小刚,彭屹,郑豫容,杨昊.期望落差下的组织搜索:长期债务融资及其价值再造[J].中国工业经济,2020.

l  刘艳霞,祁怀锦.管理者自信会影响投资效率吗—兼论融资融券制度的公司外部治理效应[J].会计研究,2019.

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2021/11/11(周四) 14:00-15:30

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