宋晓娜，贾莉莉（ 教授）

一、引言

制造业是我国经济社会发展的支柱性产业，截至2017年12月31日，我国A股制造业上市公司占全部A股上市公司比重高达63.53%。而随着“中国制造2025”和德国“工业4.0”的不断推进，国内制造业所处的内外部环境及竞争态势愈发紧张，其中对经济规模较大、资金流动性要求较高的制造业上市公司的冲击尤为显著。

据Wind资讯库统计，近年来由于财务危机导致的上市公司被特别处理（ST）的数量逐年增加，2016年高达58家，制造业公司占比50%以上，2015年甚至高达57.14%，严重制约了资本市场的健康发展。虽然导致该类现象发生的因素具有高度的复杂性，但其中受财务运营监管不当或缺乏系统性的财务风险评估体系而造成财务危机的案例屡见不鲜[1]。因此，建立科学合理且行之有效的财务危机预警体系，不仅能够为制造业上市公司及时提供预警信号，而且对于提高企业财务安全性及保障市场经济稳定意义重大。

财务危机具有积累性和逆转性的特点，因此在理论上可以实现对财务危机的预警与控制。国内诸多学者从财务绩效[2][3]、财务风险[4][5]、财务质量[6]、财务弹性[7]等方面进行了多视角解析，以寻求防范制造业上市公司财务危机的策略与路径。但随着制造业上市公司资本运营环境的复杂化及影响要素的多元化，现有相关研究成果多集中于资金流动、利润增长、负债比率等局部指标，并采用传统的Logistic、主成分分析和神经网络模型进行静态评价[8][9]。这不仅造成对影响制造业上市公司财务危机的因素要从多方面考虑，而且容易削弱财务危机预警体系的可推广性。……