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一、财务方面
（1）关健财务指标不良
累计经营性亏损数额巨大，净资产为负值。
财务报表显示营运资金出现负数，经营活动现金流量为负数，现金流量不能维持正 常的经营。
债务违约，包括无法偿还到期债务、无法偿还即将到期且难以展期的借款以及存在 大额的逾期未缴税金、工资福利欠付款、拖欠或中止发放股息。
对子公司的长期投资无法收回，且导致母公司持续经营能力存在重大不确定性。 资不抵债，资产负债率超出行业正常水平，资产的可变现值小于近期需要偿还的债 务总额。
（2）企业融资困难
大笔固定期限借款接近到期，但没有可行的借新还旧或还本付息方案，或长期资产的购建过多依赖短期借款来提供资金。
无法获得融资以进行关键的新产品开发或其他关键投资。
必要的信贷额度协议尚未签署。
存在债权人撤消财务支持的迹象。
（3）企业信用环境恶化
无法获得供应商正常商业信用，与供应商的交易原先供应商提供信用期，而现在供应商要求货到付款。
（4）不正常的资产处置策略
在资产负债表日后已经出现较大的损失或现金流问题，大量出售固定资产且无重置意图；如，出售与主营产品的生产线且无更新计划。
无明确的商业目的而出售主要的子公司、需要特别经营许可审批的分公司、重要的知识产权等。
存在大量长期未作处理的不良资产。
（5）财务管理失控
存在因对外巨额担保等或有事项引发的或有负债。
大股东长期占用巨额资金。
采用激进的会计政策和会计估计。
二、经营方面
经营环境方面
关键管理人员离职，且无人替代。
主导产品不符合国家产业政策，过于依赖少数正处于衰退期的产品。
失去重要的市场、特许权、许可证或主要的供应商。
人力资源或重要的原材料短缺。 出现非常成功的竞争者。 劳工问题，如工人罢工或劳资纠纷。 企业不能充分适应市场或技术的根本性变化。 技术发展致使关键的产品被淘汰。 高速扩张下，经营管理方式与之不相适应。
三、其他方面
（1）合法合规问题
未能遵循资本或其他法律法规要求。 异常原因导致停工、停产。 针对企业的未决法律诉讼，可能导致企业无法负担的赔偿。 法律法规或政府政策的改变可能使企业的经营陷入困境。
（2）外部问题
如产品强制召回。
投资者未履行协议、合同、章程规定的义务，并有可能造成重大不利影响。 对自然灾害（如干旱、地震或洪水）未投保或投保不足。
（3）资产的可回收性
关于资产可回收程度的疑虑。（例如，商誉、其他无形资产和递延所得税资产）
四、对小型企业的考虑
缺乏支持经营的储备； 银行及其借款方可能终止为被审计单位提供支持； 失去主要供应商、主要客户、关健员工； 失去执照、特许权或其他法律协议经营的权利的风险。
解读企业持续经营能力
解读企业持续经营能力
解读企业持续经营能力
张爱群
(吉林省社会科学院经济所吉林长春130033)
持续经营是经济学的一个基本假设,持续经营假
设意味着企业在编制会计报表时假定其经营活动在可
预见的将来会继续下去,不拟也不必终止经营或破产
清算,可以在正常的经营过程中,履行法人责任,变现
资产,清偿债务.
之所以要对企业的持续经营做出假设,一个主要
的原因是,如果缺乏这项假设,会计核算的许多原则如
权责发生制,划分收益性支出与资本性支出等将不能
够应用.另一个原因是企业在持续经营状态下和处于
清算状态时所采纳的会计处理是不同的,如对固定资
产在持续经营下可以采纳实际成本法,而在清算状态
下则只能够采取公允价值如市价,评估价值等;对于持
续经营下在财务报表中存在的一些本期支出,但收益
期间延伸至以后各期间的预付性费用,如待摊费用,长
期待摊费用等在清算状态的财务报表中将不复存在,
主要是因为它们并不代表任何的支付能力.
持续经营假设对企业会计报表的影响主要体现在
资产,负债账面价值的确认和计量上.如果企业按照持
续经营假设编制会计报表是合理的,可以在正常的经
营过程中变现资产,清偿债务,那么企业在持续经营基
础上对资产,负债进行的会计核算是恰当的;反之,企
业按照持续经营假设编制会计报表是不合理的,就意
味着企业无法履行责任,那么企业在持续经营基础上
对资产,负债进行的会计处理也就不恰当了.
追求利润的最大化,是企业
生产经营的宗旨,为达到这个目
的,企业在生产流程上要通过生
产,供应,销售等诸多环节,保证
各环节之间的衔接,均衡,任何环
节出现问题,都会制约整个经营
目标的顺利实现.从企业内部的
核算上划分,企业分为经营管理,
财务核算等方面,经营管理要保
障企业不间断的持续经营,开发
新产品,不断开拓国际国内两个
市场,扩大市场占有份额,同时要
挖掘人力资源,调动员工的生产
积极性;财务核算要研究企业的
生财,用财之道,加速生产资金的
周转速度,保证正常生产所需资
金的供应.所有这些企业生产经
营的诸多环节,都要做到正常有
序,才能保证企业的持续经营;反
之,任何环节出现问题,都可能危
宣全壁窒璺生苎塑田
及到企,的正常生产,经营,导致对企业持续经营能力
产生重大疑虑.
一
,经营方面
企业的重要领导,关键管理人员离职且无人替代
时,群龙无首,企业的生产,经营活动将难以继续实施;
企业的主导产品叟【1果不符合国家的产业政策,必将受
到市场的准入限制,面临着停产或转产;企业如果失去
主要市场,特许权或主要供应商,该企业的生产,销售
和原材料的采购将面临困境;人力资源或主要原材料
短缺,企业的产品开发周期,生产效率将受到威胁.这
些经营方面的诸多冈素,都可能导致企业的持续经营
能力存在着不确定性.
二,财务方面
1’无法履行偿还债务的义务.无法偿还到期债务,
无法偿还即将到期且难以展期的借款,无法继续履行
借款合同中的有关条款,过度依赖短期借款筹措资金,
这些都是财务危机的直接表现.我国目前的经济基本
上是靠银行注血的经济,很多企业的正常经营是靠银
行贷款在支撑,而企业住信贷方面的危机必然导致银
行停贷和收贷,从而导致企业持续经营能力出现问题.
2,经营性亏损数额巨大.经营性亏损数额巨大,意
味着企业盈利能力和持续增长能的恶化,这有悖于
企业追求利润最大化的宗旨并导致持续经营能力出现
不确定性.
3,存在大额的逾期未缴税金.依法纳税是企业的
义务,是公民的责任,长期拖欠税款,甚至偷税漏税,不
仅违法,也是企业财务危机的表现,必将引致税务机关
强制追缴,从而影响企业的持续经营能力.
4,其他迹象的财务危机.无法获得供应商的正常
商业信用,意味着无法通过赊购取得生产经营所必须
的原材料或其他物资,现金偿付压力巨大;难以获得开
发必要新产品或必要投资所需资金,意味着企业扩张
能力弱并无法获取未来收益;资不抵债,营运资金出现
负数以及经营活动产生的现金流量为负数,都表明财
务指标恶化,偿债能力存在不确定性;大股东长期占用
巨额资金,表明企业无法对资金实施有效控制,影响资
金正常运转;重要的子公司无法正常经营,直接影响企
业的财务状况和经营成果;存在大量的不良资产,意味
团宣签全塾塞璺竺篁曼塑
着企业将有资产减值损失;如果
存在巨额担保等或有事项引发的
或有负债,意味着企业可能面临
重大的债务清偿连带责任或偿负
责任,并导致其持续经营能力存
在着重大的不确定性.
三,其他方面
在经营和财务以外,其他方
面可能存在对其持续经营能力产
生疑虑的事项包括:严重违反有
关法律,可能导致企业被国家有
关部门依法关闭;异常原因导致
停工,停产,可能造成企业出现重
大损失;有关法律,法规的变化,
可能造成不利影响,导致企业出
现市场萎缩;经营期限到期,企业
无意继续经营,导致终止清算;投
资者未履行协议,可能造成不利
影响;因自然灾害等不可抗力遭
受严重损失,都将影响企业的持
续经营能力.
(责任编辑:田丽)
企业持续经营能力研究综述
《中国商贸》 CHINA BUSINESS&TRADE Management 经管空间
?企业持续经营能力研究综述
东北林业大学 李明娟
摘 要:企业持续经营能力是近年来学术界研究的热点问题,是伴随着市场经济的发展和市场竞争的日益激烈而不断发展起来的。 本文在
查阅研究文献的基础上,从企业持续经营的定义、企业持续经营能力的影响因素以及企业持续经营能力的评价模型三个方面 对企业持续经
营能力的研究进行总结。
关键词:持续经营 企业持续经营能力 持续经营能力评价
中图分类号:F272.3 文献标识码:A 文章编号:1005-5800(2009)06(b)-070-02
在市场竞争日益激烈的全球经济时代,在快速转型的市场 1.2 会计视角下的观点 从会计视角下来看持续经营的概念,“持状态中,每天都有企业的诞生和消亡,企业持续经营能力受到社 续经营 ”就是假
定会计主体开展的经营活动将持续下去,持续到足以完成各种 现会各界的关注,成为研究的热点。对于企业持续经营能力的研
究是一个系统的工程,目前国内外对于企业持续经营能力的研 存的经济义务,实质上假定会计主体具有无限寿命。 究可以归纳为下几个方面:企业持续经营的定义,企业持续经营 葛家澍指出持续经营假设的常见定义是除非有相反的证据
[4]能力的影响因素,以及企业持续经营能力的评价模型。 存在,都假定每一个企业能够无限期地持续经营。换而言之,
当同时存在正反两方面的证据,两方面的证据都不具备明显优 1 企业持续经营的定义 势时,按照传统的会计惯例,企业依旧以持续经营为基础编制财 1.1 管理者视角下的观点 从管理者的视角看,方军雄指出企业务报表。
的自生能力和核心能 上述研究表明任何企业在经营过程中都处在持续经营和终 力,持续经营和持续经营优势作为企业所具有的不同层次的能 止经营两种极端情况之间,只不过是持续经营的可能性大小的 力和不同级别的态势具有共通的东西,它们都是企业生存发展 问题, 企业持续经营的不确定性是普遍存在的。 [1]中自然体现的特征。因此,提出了从企业核心能力和持续竞争
优势的角度来理解企业自生能力和持续经营。 2 企业持续经营能力的影响因素
企业要拥有持续经营能力的前提首先就是要保持持续竞争 目前研究者针对企业持续经营能力的影响因素主要是从构 优势,只有这样,企业在未来经营当中才能继续经营下去。那么 成企业持续经营危机的角度去探讨的。杨淑娥和徐伟刚通过研 最具影响力的竞争优势学说可以归纳为:古典理论、产业结构 究发现反映财务质地的偿债能力、现金流量质量,反映经营质量 [5]理论和企业内生要素理论。 的盈利能力、成长能力对于企业的持续经营能力影响显著。
以安德鲁斯为代表的古典理论认为,企业应当基于其内部 Hambrick D.C.&D’Aveni 将公司治理因素纳入企业持 续经条件和外部环境,利用外部机会和避开外部威胁,发挥自身优势 营危机研究的领域,通过研究发现公司总经理独裁;高级管 理人和克服劣势,从而获得市场竞争优势,这就是著名的SWOT分析 员任期较短,任期变动程度较高;核心专家、独立董事比率 和经模型。以迈克尔?波特为代表的产业结构理论从产业结构的视 营管理团队规模较小会导致企业经营危机。姜秀华、孙铮 也认[2]角探讨企业竞争优势的根源。指出企业竞争优势来源于企业 为影响公司持续经营状态的,不是各种财务指标,它们只是 [6]持续经营状态的表征,关键是治理效能。 方军雄指出影响企业所处产业的吸引力和企业在该产业中的相对市场位势。但是,
持续经营的关键动因包括财务质地、 现实并不是朝阳行业就不存在经营失败的公司,因此研究者们
将视角转向企业个体特征的研究,产生了企业内生要素理论。 经营质量和治理效能三种因素,前者是企业持续经营的直接动 因,该理论认为企业竞争优势来自它自身所拥有的特异要素,而不 后两者则是企业持续经营的基础力量。胡汝银则指出关键 动因的是其所处的总体产业环境或产业结构。 分析不仅局限于传统的财务指标,还包括企业外部宏观 层面的因
企业要想获得持续竞争优势,前提条件是保证企业能够生 素和企业内部微观层面的因素, 前者体现为政府的 “越位 ”和存下去,也就是说一个企业应当具备自生能力。林毅夫指出企业 “错位 ”、市场缺乏竞争性 、产业结构不合理 ; 后 者包括治理效具有自生能力关键的因素是该企业或者该产业所拥有的技术结 能、核心竞争能力和资本结构三类因素,并且据 此初步建立了一[3][7]构是否具有比较优势,此外,一个企业自生能力的获得还取决 个比较完整的“中国上市公司经营失败机制” 分析框架。 于企业自身的治理效能改善、经营质量提高和财务质地优化。 综上所述,国内外学者总结对企业持续经营能力产生影响 综上所述,从管理者视角来看,企业持续经营的含义包含了 企业的因素主要来源于企业的财务质地、经营质量和治理效能,胡
的自生能力和持续竞争优势两个因素,其中企业的财务质 汝银所提出的分析框架在这三要素的基础上更加入了企业外部 地、经营质量以及治理效能决定了其自生能力 , 而产业环境、 宏观层面的因素,从更加广阔的空间上涵盖了企业持续经营能 战略资源和持续创新性构成了持续竞争优势的关键因素,自生 力的影响因素。
能力是前提,持续竞争优势是保证,二者相辅相成,密不可分。
?基金项目:东北林业大学哲学社会科学研究基金,项目编号:09068。
70
《中国商贸》 CHINA BUSINESS&TRADE Management 经管空间 [11]3 企业持续经营能力的评价模型 率的15项指标的三层神经网络的财务预警模型。 总结上
随着数学方法在各学科中的延伸,以及统计研究方法的不 述评价模型,可以发现现有的模型研究并没有区分 断突破和广泛应用,定量分析方法在企业持续经营能力的研究 行业,而是将一定期间不同行业的持续经营危机公司作为测试 中逐渐占据了主导地位。到目前为止,国内外学者对企业持续 样本一起进行研究,因为不同行业的企业具有不同的特征,即使 经营能力评价模型的研究主要是从预测企业陷入财务危机的可 影响持续经营的因素相同,但是其相对重要性却可能有所不同, 能性角度运用数量分析的方法进行预测的。 即使危机预警指标相同,危机预警的具体临界点也可能不同,因 3.1 单变量判定模型 此损害了模型的价值。未来的研究可以根据行业特点建立各行
1966年,Beaver提出了单变量判定模型。他使用了现金流 业的个性化预警模型。
量与总负债比率 、净收入与总资产比率 、总负债与总资产比
率、营运资本与总资产比率 、流动比率作为变量,对79家经参考文献
营 失败的公司和79家经营未失败的公司进行一元判定预测,发[1] 方军雄.公司治理视角下的企业持续经营研究[J].复旦大学 现 现金流量与负债总额的比率能够最好地判定公司的财务状博士论文,2004,5.
况, 其次是资产负债率,并且离经营失败日越近,误判率越低,[2] 迈克尔?波特.竞争优势[M].华夏出版社,1997. [8]预见 性越强。 [3] 林毅夫.自生能力与改革的深层次问题[J].经济社会体制比
Beaver提出的单变量模型由于相对比较简单而广为使用, 较,2002,(2):32,37.
[4] 葛家澍.市场经济条件下会计基本理论与方法研究[M].北京但是由于单个财务指标不能反映全部的信息,并且单个财务指 : 标极易受到管理当局的操纵,因而其预警作用也受到质疑,但是 中国财政经济出版社,1996. 单变量模型为后来的多变量模型奠定了坚实的基础。 [5] 杨淑娥,徐伟刚.上市公司财务预警模型—Y分数模型的实证 3.2 多变量统计分析模型 多变量统计分析模型,最早是美国学者研究[J].中国软科学,2003,(1):56,60.
Altman于1968年提出 [6] 姜秀华,孙铮.治理弱化与财务危机:一个预测模型[J].南开 的“Z模型”引入企业持续经营危机研究领域的。Altman以美国 管理评论,2001,(5):19,25.
1946-1965年期间提出破产申请的33家公司和33家对照公司为研 [7] 胡汝银.中国上市公司成败实证研究[M].上海:复旦大学出 究样本,通过对企业的营运资金与总资产的比率、留存收益与总资 版社,2003.
产的比率、息税前利润与总资产的比率、资本市价与债券账面价值 [8] Beaver,W.H. Financial ratios as predictors of failure 的比率和销售收入与总资产比率五个指标计算出来的“Z”值来判 [J].Journal of Accounting Research(supplement),1966: [9]断企业的财务状况,Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5。 71~111.
但是多变量模型也存在一定的缺陷,它要求假设自变量服 [9] Altman,E.I.Financial ratios,discriminant analysis and 从正态分布,并且假设协方差矩阵相等,但这一点并不能得到 prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance, 保证。因此,出现了不需要正态分布和等协方差假设的Logistic 1968(9):589~609
模型。 [10]Ohlson,J.S. Financial ratios and the probabilistic
3.3 Logistic模型 Logistic企业持续经营危机预测模型是prediction of bankruptcy[J].Journal of Accounting
Ohlson建立的: Z=-1.32-0.41X1+6.03X2-Research,1980(19):109~131
1.43X3+0.76X4-2.37X5 - [11]杨保安,季海,徐晶等.BP神经网络在企业财务危机预警之应 1.83X6+0.285X7-1.72X8-0.52X9 用[J].预测,2001,(2):49,68.
其中:X1为log(资产总额/GNP物价指数);X2为负债总额
/ 资产总额;X3为营运资本/资产总额;X4为流动负债/流动资
产; X5为净利润/资产总额;X6为经营活动产生的现金净流量/
负债 总额;X7为如果前两年有一年亏损,为1,否则为0;X8为
如果负 债总额>资产总额,为1,否则为0;X9为(当年净利润,[10]上年净利 润)/(|当年净利润|，|上年净利润|)。
该模型克服了线性判别法要求数据服从正态分布和等协方
差的假设与企业数据实际状况的矛盾,以及配对抽样法因样本
中两类公司比例与它们在总体中的比例严重不一致而夸大了预
测模型的判别正确性的缺陷。
3.4 人工神经网络
80年代以来, 人工神经网络开始大量应用于危机预测之
中。人工神经网络对数据的分布要求不严格,并且可随时依据
新准备数据资料进行自我学习,调整其内部的储存权重参数以
对应多变的企业运作环境,而传统的统计方法却不具备此学习
能力。杨保安利用该方法构建了一个包括盈利能力比率、营运
能力比率 、短期偿债能力比率 、长期偿债能力比率 4 类财务比
71
企业价值评估中的持续经营假设
中评协会在2004年底发布了“关于印发《企业价值评估指导意
见（试行）》的通知”（中评协[2004]134号）后，注册资产评估师在对评估基准日特定目的下企业整体价值、股东全部权益价值或部分权
益价值进行分析、估算并发表专业意见时越来越多地采用收益法评
估。而评估假设、评估限制条件对评估结论的影响也引起了更多的关
注，本文就是想通过讨论采用收益法评估企业价值时持续经营假设下的几种不同情况，来提醒评估师要根据评估目的设定企业未来最有可能的持续经营方式，以便让评估结论建立在合理可信的基础上。本人
愿“抛砖引玉”，悉听大家指点，通过大家的参与来引起对评估假设
的重视和讨论，以提高我们的专业胜任能力。
采用收益法评估企业价值，是指通过将被评估企业预期收益资
本化或折现以确定评估对象价值的评估思路。因此，持续经营是收益
法评估企业价值的必须假设和前提，缺少这个前提是无法采用收益法
来评估企业价值的。然而，企业未来如何持续经营？是维持原有生产
或经营规模还是考虑增量资本投入后的持续经营？是模拟一般市场
经营条件还是考虑重组或整合效应后的持续经营？不同的假设对应
者不同评估结论。这与同样的企业在不同的管理者手中产生不同的经
营效益，同样的设备生产附加值不同的产品产生不同利润的实际现象
是吻合的，更与评估理论中对评估假设的解释是完全一致的。
评估假设从本质上讲就是评估的条件的某种抽象，是评估结论
与评估条件之间相互关系的推测性判断或设想，是对问题的尝试性解
答。没有这些推断或设想我们将无法得出评估结论，因此所有的评估
结论都是有条件约束的。我们在使用持续经营假设时也是有推断和设
想的，下面把我们在近几年评估业务中经常遇到的四种持续经营条件
逐一进行分析，以提请评估师在执业中要根据评估目的、资产使用方
式、资本投入情况和资产整合效应等具体情况来设定企业未来最有可
能的持续经营的方式和限定条件,以便让评估结论建立在合理可信的基础上,并引导评估报告使用人正确理解和使用评估结论。
一、 维持原有经营规模及产品结构的持续经营假设
这是持续经营假设中最普遍的一种情况。宏观上我们假设国家
现行的有关法律、法规及产业政策无重大变化，行业的准入制度、市
场分割状况等维持目前格局；微观上假设被评估企业的资本结构、经
营结构和产品结构得以维持，公司适用的会计政策、税赋情况与撰写
评估报告时在重大方面保持一致，企业具有独立的市场生产或经营地
位，其资产按现有规模可以合法地继续使用下去。这样，评估师在评
估企业未来的持续经营能力时就可以通过了解被评估企业历史的财
务数据并进行分析,对非经常性的项目和非经营性资产、溢余资产进行调整后,得出企业未来一定年期内的收益，并按照一定的折现率将
未来收益期内的预期收益折现后得出待估企业价值（有非经营性资产
和溢余资产的需要加回）。
这种假设一般适用于下列情况：
1、评估目的实现后企业的控股权不发生变化或虽有控股权的变
化但企业的主要经营方向和经营策略不发生重大变化；
2、企业现有的财务政策、定价政策和市场份额不会因为评估目
的的实现而发生重大变化；
3、评估目的实现后没有大量的资本投入并造成企业的生产或经
营能力发生重大变化；
4、评估目的实现后企业不会发生转产或经营方向的根本性改
变；
5、评估基准日前后的非经营性资产和溢余资产的效用不发生重
大变化；
6、对企业未来年生产能力的预测在企业现有设备总设计生产能
力之内；
7、一般是从被投资者的角度，对最基本的企业价值进行评估，
也是企业价值的底价。 二、 模拟一般市场生产条件的持续经营假设
现实中我们会碰到这样的一些企业，他们一直处于一个产业链或
利益链中的某一段，虽然有独立法人地位，但一直承担着集团（或母
公司）产品中的一个部件或零件生产和加工任务；作为一个附属企业
可能一直为集团（或母公司）承担着某个单一的服务项目。他们实际
上并没有独立的市场地位，作为一个加工企业，其产品的原料进价和
产品售价都受制于集团（或母公司）定价；作为一个附属的企业，其
服务的定位、经营策略和服务收费都受制于集团（或母公司）。企业
现有的损益只是集团（或母公司）利益的一个“蓄水池”，其“水位”
的高低完全根据集团（或母公司）的利润需要来调节。评估目的实现
后，企业将摆脱对集团（或母公司）的依附地位，独立在市场中谋求
生存和发展。那么我们该如何使用收益法来评估这样一个企业的股权
价值呢？如果继续假设企业维持原有经营规模、产品结构及收益情况
进行估算，显然与评估目的实现后企业的实际经营情况不符，这样的
假设和计算也没有任何实际意义。那么，针对这种评估目的实现后将
摆脱“附属地位”的企业来说应如何设定持续经营的假设呢？笔者认
为，这时就需要结合评估目的和企业未来可能的经营情况，模拟该企
业在一般的市场条件下的持续经营情况来估算企业价值。所谓模拟一
般市场条件至少应含下列几点：
1、产品或服务的定价是参照正常市场条件设定的，企业的产品
或服务可以为市场正常接受，但产品的产量受到企业现有设备总设计
生产能力影响；
2、提供产品或服务的成本是考虑了企业为提供这些产品或服务
所必须承担的各项成本、费用之后的完全成本，而不是企业现有帐面
反映的不完全成本；
3、企业的税收政策是考虑了评估目的实现后企业必须实际承担
的税赋水平；
4、不考虑现有集团（或母公司）给企业的房租费用、销售费用
和办公费用的各项免费情况，需模拟市场条件下必须的正常费用；
5、对企业非经营性资产和溢余资产的判断不是依据企业的现有
效用，而是依据评估目的实现后企业的经营状况判断。
三、 考虑增量资本投入后的持续经营假设
评估中我们会遇到这样一类企业现有销路很好的产品，评估目
的实现后股东将投入大量的资本并在短期内形成新增生产或经营能
力。如果继续假设企业维持原有生产或经营规模进行估算，显然与企
业未来的经营情况不符；如果考虑了新增生产能力对企业价值的贡
献，又如何考虑市场对新增生产或经营能力的认可程度？也就是说，
假如我们完全按照企业现有的自由现金流来估算企业价值难免有“低
估”之嫌，假如完全理想化地考虑扩大生产能力后的自由现金流又有
“高估”企业价值之可能。如何把握增量资本投入后企业持续经营的
假设条件呢？这对评估师又是一个新的课题，笔者认为可以从以下几
个方面来综合考虑：
1、增量资本对企业未来获利能力的贡献是应该肯定的，一般理
性的投资者其投资的动力就源于获取相应的投资回报，因此完全不考
虑增量资本对企业获利能力的贡献是难与企业未来的实际经营情况
相匹配的；
2、从投入资本到形成新增生产能力受到诸多因素的限制，如：
土地、厂房、设备、人员、管理等，因此增量资本对企业获利能力的
贡献是无法完全理想化的，要考虑企业现有各种因素的制约；
3、从企业的新增生产能力建成到变成企业的新增获利能力是要
经过市场考验的，要通过我们的调查来推断市场对产品的接受程度，
要在评估预测中考虑企业在推销过程中可能花费的销售费用等；
4、在考虑加权平均资产成本（WACC）时，股东预期的回报率一定要高于同期贷款利息，否则就有违增量资本投入的一般意愿。
四、 考虑重组及整合效应后的持续经营假设
重组购并在当今的企业股权转让中占有越来越高的比例，很多
上市公司把募集来的资金用于购并上下游企业或有回报预期的企业
的控股权。粗看，这些企业目前并无良好的经营效益，有的资产长期
闲臵，有的企业债务缠身；仔细分析，这类企业一般都是老企业，设
备生产能力强，但销售能力弱；技术人员多，但企业管理不善；土地
房产多，但闲臵空关的多。如果分析企业以前年度的自由现金流，可
能现金流出大于现金流入，这时是否就一定无法采用收益法评估企业
价值？我们反向思维一下，面对这样的企业上市公司或其他投资者为
什么要收购呢？剔除关联交易、战略需要等特殊因素外，是否存在着
评估目的实现后企业有明显的重组和整合效应体现？指导意见第17条提醒我们“注册资产评估师应当与委托方进行沟通，获得委托方关
于被评估企业资产配臵和使用情况的说明，包括对非经营性资产、负
债和溢余资产状况的说明。”，评估师在分析这类企业未来的持续经营
假设时应该考虑下列问题：
1、考虑企业现有溢余资产在重组后变为经营性资产给企业带来
增量效益对企业现金流的影响；
2、考虑增量资本带来增量效益对企业现金流的影响；
3、与未来经营者沟通，考虑实施重组后新的管理者对成本、费
用的预期控制对企业现金流的影响；
4、考虑实施重组后新的财务政策、税赋情况对企业价值的影响；
5、这是从投资者的角度，对企业的潜在价值进行充分的评估，
也是企业价值的最大化。
持续经营的方式包括但不限于上述四种，笔者并不想一一罗列
只是提请注册资产评估师在采用收益法评估企业价值时，我们要认真
学习中评协推出的《企业价值评估指导意见（试行）》，不忘其中第
27条对我们的提醒，注册资产评估师运用收益法进行企业价值评估，
“应当充分考虑并分析被评估企业资本结构、经营状况、历史业绩、
发展前景和被评估企业所在行业相关经济要素及发展前景,收集被评估企业所涉及交易、收入、支出、投资等业务合法性和未来预测可靠
性的证据,充分考虑未来各种可能性发生的概率及其影晌，不得采用
不合理的假设。”我们在评估时要考虑与评估目的最为匹配的企业未
来持续经营方式，并在报告的评估假设中对企业未来持续经营的方式
进行描述，以便让评估结论建立在合理可信的基础上，引导评估报告
使用人正确理解评估结论。
摘要：本文对企业价值评估中持续经营假设下的几种情况进行了
讨论，作者认为评估师在采用收益法评估企业价值时应综合考虑评估
目的、资产使用方式、资本投入情况等未来各种可能性发生的概率及
其影响等因素来设定企业未来最有可能的持续经营方式和限定条件，
以得出更为合理可信的评估结论。建议评估师在评估报告中对企业未
来持续经营的方式进行专门的描述，引导评估报告使用人正确理解和
使用评估结论。
Abstract: The paper discusses circumstances under on-going
assumption, suggesting that appraiser should set the most
possible on-going operation pattern and restricting conditions
for the enterprise on the basis of probability and influence
of various future events such as appraisal purpose, assets
using form and capital input etc., when assessing enterprise
value under revenue method, so as to get reasonable and reliable
assessment conclusion. And the appraiser is advised to describe
the enterprise’s future on-going operation pattern, conducting
appraisal user to correctly understand and apply the assessment
conclusion.
作者：马国彩 潘雄伟 单位：江苏华信资产评估有限公司
可持续经营能力
Oct. 2003 China-USA Business Review,ISSN 1537-1514
Volume 2, No.3 (Serial No.4) USA-China Business Review(Journal),Inc.,USA
The Gray Quantitative Method about the Audit of the
Capacity of Sustainable Operation
12Yali Tang Aihua Fei Fengming Tao
Abstract: The present audit on the capacity of sustainable operation attaches importance to the finance of the audited company and neglects the gray relationship of indicators. As a result, we have difficulties in recognizing it
completely. In this paper, an indicator system that combines company’s finance condition and non-finance
condition is built in the sustainable operation audit. Based on the way to process non-dimensional quantities of
indicators, the audit uses the analytic hierarchy process to determine the weights of the evaluating indicators and
to take the degree of gray incidence as the evaluation criteria.
Key words: management audit sustainable operation analytical hierarchy process
the degree of gray incidence
One of the important components in management audit is the audit on the capacity of sustainable operation.
According to the present information disclosure of this capacity of sustainable operation, most of the listed
companies in China do not indicate such capacity in their financial reports, still less the influence of the
non-financial information upon the capacity. Hence, the investors have to judge the capacity by themselves with
analysis of financial reports. The present audit on the capacity of sustainable operation attaches main importance
to the finance of the audited company and neglects the gray relationship of indicators. In the result, we have
difficulties in recognizing it completely and objectively. Therefore, it is urgent to work out a scientific audit
method with consideration of the gray incidence of indicators combining company’s finance condition and
non-finance condition together.
1. The establishment of the evaluation model
1.1 The establishment and standardization of the matrix of evaluation indicators
The CPA should obtain sufficient and suitable auditing evidence with thorough auditing plans and system
process and pay enough attention to the rationality of the hypothesis of the capacity of sustainable operation of the
audited companies. Various factors influence the capacity of sustainable operation, and this paper uses the
indicators in the balanced scorecard evaluation model that is finance, customer, internal operation, innovation and
learning as the main influential factors. The evaluation indicators are different for each factor or for different
enterprises or even in the same enterprise or in different periods. Then we get the multi- hierarchy target tree for
evaluation.
To eliminate the influence of different indicators and dimensions, the indicators should be standardized as the
1 Yali Tang(1959-), female, born in Chongqing, Ph.D candidate, associate professor of School of Economics and Business
Administration, Chongqing University, Chongqing, P.R.C. Postcode:400044. Her research interests include audit, accounting and
financial management. 2 Aihua Fei(1978-), female, born in Sichuan Province, postgraduate of School of Economics and Business Administration,
Chongqing University, Chongqing, P.R.C. Postcode:400044.E-mail:fah@163.com.
46
The Gray Quantitative Method about the Audit of the Capacity of Sustainable Operation
maximum indicator in the zone [0，1]. The indicators can be divided into three groups by property: efficiency type
(the more the better), cost type (the less the better) and fixed value type (the closer to one fix value the better).
The efficiency type can be standardized with： f=X/X （1） ij0ijij
The cost type can be standardized with： f=X/X （2） 0ijij ij
1,XX,,ij0ij,,The fixed value type can be standardized with： XX （3） ,f,ijoij,ij1,XX,,ij0ij,maxXX,kj0ij,k,
Where Xis the actual indicator value of the audited enterprise and Xis the optimal value of X. ij 0ij ij.
1.2 The determination of weight with analytical hierarchy process
The basic idea of analytical hierarchy process is to order various influential factors of complicated
phenomenon in good organization by dividing them into related hierarchies, that is, to group them and form a
multilevel analysis model according to the degree of their correlation and hierarchy. The importance of each factor
should be quantified on the basis of the judgment of the actual situation. Then quantitative analysis can be used to
determinate the ordinal numbers of their importance upon which the analysis research is based. And the steps of
analytical hierarchy process are as follows.
(1) Analyze the relationship among the factors, establish the organization of multilevel and decision making
tree.
(2) Build the judging matrix A by comparing twos. Judge the importance of various factors by the
comparison of two factors (with Delphi method) and evaluate the degree of importance from 1 to 9.
(3) Hierarchy single ordering and coincidence test
The general hierarchy single ordering is to find the latent root of judging matrix A to find out the latent vector
W of the maximum latent root λ, and then to take the standardization of W as the weight of indicators. In fact,
the ordering weight in the hierarchies obtained from analytical hierarchy process is essentially a qualitative
concept, and high precision is not necessary. Therefore, for better application, we can use a simpler arithmetic
He-Ji method. In the coincidence test, the coincidence indicator CI needs to be calculated, that is
CI= (λ
-ｎ)/（n-1） （4） max
When the random consistency rate CR=CI/RI<0.10 (ri="" is="" the="" average="" random="" coincidence="" indicator),="" it="" is="">
thought that the matrix is satisfactorily consistent as a whole, and the weight determination is reasonable,
otherwise, the matrix should be adjusted.
（4）The hierarchy general ordering and coincidence test
The hierarchy general ordering is the suitable combination of the results got from hierarchy single ordering
aaccording to weight composite theory. It computes the weight of the lowest hierarchy ij, namely, to multiply the
wijweight of a certain indicator (the third hierarchy) to the second hierarchy by the weight of the second
Wihierarchy in the general purpose (the first hierarchy) . In the coincidence test, if the coincidence indicator of certain factor of the second hierarchy is CI, and its relevant average random coincidence indicator is RI, the ii
random coincidence ratio of the third hierarchy in the general ordering is described as
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The Gray Quantitative Method about the Audit of the Capacity of Sustainable Operation
nnCRWiCIWRI, (5) ,,iiii,,11i
Similarly, when CR<0.10, the="" result="" of="" hierarchy="" general="" ordering="" is="" satisfactorily="" consistent.="" otherwise,="" the="">
value of the factors in the matrix should be adjusted.
1.3 The degree of gray incidence of the indicator
When we use the analytical hierarchy process for the determination of the weight of indicators, we only
compare the single indicator in each project without the consideration of the correlation of indicators. Actually, the
indicators are not independent; on the contrary, there exists the gray relationship among them. Therefore, in
evaluating the value of indicators, gray incidence decision-making theory can be applied. The evaluation criterion
of the capacity of sustainable operation is the degree of incidence between the actual vectors of the indicators in
the enterprise and the optimal vectors. The qualitative indicators in balanced score card such as employee
satisfaction can be quantified with fuzzy theory.
Hypothesize that the optional project is U=（XXX X）, we will get U=（1,1,1,1）after processing ，，0010203040
non-dimensional quantities of indicators. Then, the correlation coefficient between the actual indicator X and the
optimal indicator X is below. 0
minminf,1,，maxmaxf,1ijijijij ｉ=1,2,…,ｍ;ｊ=1,2,…,ｎ （6） ,,ijf,1，,maxmaxf,1ijijij
Where ?(0,1) is the identification coefficient and it can be decided as 0.5 ordinarily. ,
Then the degree of gray incidence can be described as:
n,'= ｉ=1,2,…,ｍ;ｊ=1,2,…,ｎ （7） w,,iijijj,1
1.4 The description of the result
The respective function or the degree of importance of the indicators can be evaluated with the weight
distribution theory, but in the combination, logical weight method is preferable. By this way, we can synthesize all
the degree of gray incidence of the indicators together from the bottom hierarchy to the top and the quantitative
result of the capacity of sustainable operationγis obtained. The greater the value ofγ, the closer the actual
capacity of sustainable operation to the optimal. γcan be expressed as below.
,,,'W （8）
2. Example of the application
2.1 The establishment of the matrix of indicators
Ordinary manufactories are used as the example. According to the strategies and features of operation, we get
two kinds of financial indicators (cash flow and rate of sustainable growth) after considering the advanced
management, experts and CPA. Cash is essential for the survival of the enterprise. The rate of sustainable growth
is the rate of growth in the situation that the operation benefit and financial policy are changeless. This ratio is
composed of four parts: earning capacity (profit/sales ratio), working capacity (assets turnover ratio), financial
leverage (assets/equity ratio) and dividend policy (retained ratio). In non-financial indicators, there are customer
indicator including market share, customer maintenance, customer acquirement and delivery on time; internal
operation including production capacity, technical level, product return rate, cost decreasing and flow of core
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The Gray Quantitative Method about the Audit of the Capacity of Sustainable Operation
members; and innovation and learning including intelligence asset ratio, income of new product, employee
satisfaction, training expenses and the degree of updating the information system. And the indicator system is built
as the following. hierarchy The first the weight of the actual correlatiodegree of score indictor the weight of the 力营续可 second the optimal value n gray third to the second hierarchsecond value coefficient incidence w hierarchy ijy hierarchy(%) W能经持 i
21.6 Profit/sales ratio 30 5 3.47 0.333 0.107 Assets turnover 17 30 26.5 0.567 0.096 ratio 16 1.6 1.4 0.550 0.088 assets/equity ratio 15 0.25 0.25 1.000 0.150 retained ratio 20 2500 2190 0.552 0.110 cash subtotal 21.6 100 0.551 11.909
28.5 market share 40 0.25 0.18 0.343 0.137 Customer customer 25 0.95 0.85 0.585 0.146 The capacity of sustainable operation maintenance 20 0.70 0.50 0.333 0.067 customer 15 0.95 0.948 1.000 0.150 acquirement delivery on time financial subtotal 28.5 100 0.500 14.251
Internal operation 39.8 production 24 0.93 40 0.842 38.5 0.808 0.194 capacity 28 0.01 0.04 0.09 0.915 0.256 technical level 16 0.091 0.01 0.05 0.348 0.056 product return rate 20 1.000 0.200 cost decreasing 12 0.333 0.040 flow of core members subtotal 39.8 100 0.746 29.691
10.1 intelligence asset 10 0.12 0.18 1.000 0.100 Innovation and learning ratio 28 0.3 0.2 0.563 0.158 income of new 27 10 8.3 0.811 0.219 product 20 0.2 0.12 0.500 0.100 employee 15 10 6 0.500 0.075 satisfaction training expenses degree of updating the information system subtotal 10.1 100 0.652 6.585 total 100 62.436
2.2 The determination of weight with analytical hierarchy process
The weight of the indicators is determinate with analytical hierarchy process in these steps:
First of all, investigate with Delphi method, arrange the results and compute the geometric means of the dual
comparison between financial, customer, internal operation, innovation and learning. Thus, the judgment matrix is
formed as:
1 0.536 0.641 2.675
A= 1.866 1 0.374 3.672
1.56 2.675 1 2.510
0.374 0.272 0.398 1
Similarly, the judgement matrix of the third hierarchy to the second hierarchy is built as the guideline.
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The Gray Quantitative Method about the Audit of the Capacity of Sustainable Operation
Then, compute the weight of significance with He-Ji method. The weight of significance of the second
hierarchy to the first hierarchy is computed as the following:
m（1）standardize each row of the judgment matrix：b',b/b (ｉ=1,2…m) ,ijijij,1i
0.208 0.120 0.266 0.271
= 0.389 0.223 0.155 0.373 ,,B,b'ijm，n
0.325 0.597 0.414 0.255
0.078 0.061 0.165 0.101
n（2）sum the judgment matrix by lines (ｊ=1,2…ｎ) and the result is W’=0.865, W’=1.14, W'b',,12iijj,1
mT W’WiW'W',=1.591，W’=0.405. Thus, we get the vector W’=( W’,W’,…,W’) and standardize ,,3412miii,1
TT（i=1,2, …m）into W=()=(0.216,0.285,0.398,0.101),then this is the latent vector we need. W,W,W,W1234
Similarly, the weight of the third hierarchy to the second hierarchy can be simply worked out.
（3）compute the maximum latent value of the judgment matrix.
1 0.536 0.641 2.675 0.216 0.894
AW= 1.866 1 0.374 3.672 0.285 = 1.208
1.56 2.675 1 2.510 0.398 1.751
0.374 0.272 0.398 1 0.101 0.418
m，，,,AW/W,iiand we get: i,1 ,,,4.228maxm
Compute the coincidence indicator CI= (λ-ｎ)/（n-1）=（4.228-4）（/4-1）=0.076, and the average random max
coincidence indicator is RI=1.12 by checking the chart . Thereby CR=CI/RI=0.068<0.10, and="" this="" judgment="">
matrix is satisfactorily coincident.
2.3 Compute the degree of gray incidence
Aimed at the five indicators in “internal operation”, we get the actual vectors as （0.842，38.5，0.04，0.09，0.05）from investigation and calculation. According to the enterprise scale, the industry situation and the
competitors situation, the optimal value of the five indicators is （0.93，40，0.01，0.091，0.01）
The three efficiency indicators (production capacity, technical level and cost decreasing) can be standardized
by formula (1). The two cost indicators (flow of core members and product return rate) can be standardized by
formula (2). Then, we get the standardized vector of the evaluation indicators（0.905，0.963，0.250，1.000，0.200）.
With the formula minminf,1maxmaxf,1=0，=0.8 and formula （6）, the correlation coefficient vector ijijijij
of the five indicators R can be worked out as(R,R,R,R) =（0.808，0.915，0.348，1.000，0.333）. 331323334
Similarly, we can get the correlation coefficient vectors of the indicators in financial, customer and innovation and
learning R、R andR. 124
With the weight vector of the third hierarchy to the second and the correlation coefficient vector R, formulai
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The Gray Quantitative Method about the Audit of the Capacity of Sustainable Operation
（7）can helps us to get the degree of gray incidence of the factors in the second hierarchy. For instance, we can
5calculate the degree of gray incidence of “internal operation” as',==29.691. Similarly, we can wR,33j3jj,1
separately get the degree of gray incidence of financial, customer and innovation and learning as
',,',','=(,,,)=（0.551，0.500，0.746，0.652） ,'3124
After the hierarchy general ordering and coincidence test, the quantitative result of the capacity of sustainable
operation of the audited enterprise can be obtained by formula (8): =（0.551，0.500，0.746，0.652）,,
T(0.216,0.285,0.398,0.101)=62.436
3. Conclusions
This paper breaks through the original model of auditing the capacity of sustainable operation which is
limited to financial data, and applies the analytic hierarchy process in auditing to settle the hierarchies in
influential factors. Furthermore, this paper adopts the degree of gray inherence to settle the correlation problems
in influential factors in order to eliminate the “gray” composition of the data, and then the capacity of sustainable
operation of enterprises can be effectively evaluated. It will benefit the audit and enterprise management a lot.
Indeed, this measure is somewhat difficult in practice. For instance, the problem of auditing independence will
occur because there is subjectivity in exterminating the indicators and their significance; the different ways of
non-dimensional quantities of indicators may cause the incomparability of the audit results. And all the problems
need to be discussed and settled in the future study.
References:
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in Mongolia, 2002.4：pp19-21.
(Edited by Hongtao Ye & Jiangbing Li)
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