对财务柔性与企业绩效的实证研究 ——基于中小板块制造上市企业

摘 要

制造业是国民经济健康持续发展的重要基石。在改革开放40周年的时代背景下，深化改革的任务能否顺利完成，很大程度取决于中小板制造企业是否健康持续发展。外界环境充满着不确定性，很可能使企业陷入各种危机。因此企业合理调整储备财务柔性的水平，有利于企业面对危机时降低财务风险，抓住有利的投资机会，实现企业利益最大化；同时财务柔性对企业绩效影响具有区间效应，企业需做出科学有效的财务决策。本文认为有必要以企业生命周期的角度来探究财务柔性对企业绩效的影响，这是不同阶段的企业经营行为不一致所造成的。

论文首先通过对国内外相关研究文献的梳理，再深入分析我国中小板块制造业发展特点和财务柔性现状的实际情况，并结合相关理论提出了研究假设。基于中小板制造企业2012-2018年的财务数据，研究财务柔性对企业绩效的关系，并利用现金流对企业进行生命周期的分类。研究结果表明：企业的财务柔性储备水平会受到企业所处生命周期的影响，且财务柔性对企业绩效影响程度也不尽相同，成熟期企业储备财务柔性对企业绩效的提升效果更明显。

关键词：财务柔性；企业绩效；企业生命周期

一、绪论

（一）研究背景与研究意义

1.研究背景

企业在高度不确定的大环境之下，很容易引发现金流量的数量和时间分布偏离预定计划，增加企业决策失误的可能性。早在2014年，有学者就对在亚洲危机时期和信贷危机时期的1068家企业调研中发现：认为企业是需要维持保守的财务杠杆政策和持有大量现金来实现财务柔性，且遇到危机时财务柔性较好的企业比财务柔性较弱的企业表现要更出色。企业应该事先保有一定调整能力以防发生意外事件，并做好妥善的应对措施，从而帮助企业消灭重大财务风险，并且在危机中把握投资机会。这种面对波动环境的“反应”以及“预防”，其实就是一种“柔性”。

世界经济不断前行，在动荡的环境中不断产生新的机遇。正如这次新型冠状病毒带来的停滞停工，带给中小制造企业前所未有的挑战；但是又随着中国疫情的缓和，世界对中国制造的极大需求又给予中小制造企业新机遇，我国中小板制造企业都应该主动发掘机遇、迎接挑战。众多制造企业都存在资本流动性不足的弊端，同时受到环境不确定性的制约，在面对经济危机和环境大幅度波动时缺乏应对的有效性和及时性。财务柔性理论需要给予中小板制造企业管理者正确的指导，同时在实践中验证理论的准确性。

中小板上市企业是中国经济发展的重要组成，主要以制造业等实体行业为主，高新技术产业众多。环境的瞬息万变、机遇的稍纵即逝、决策的一不留神，都有可能将企业置于濒临破产的地步。中小板制造企业的经营者是否应该考虑利用好财务柔性“未雨绸缪”的作用，思考财务柔性对企业绩效的影响。本文认为企业不同时期、不同阶段所要做的经营行为也各不相同，不同阶段都对应着不同的财务决策，因此本文将结合企业生命周期探索中小板制造企业的财务柔性对企业绩效的有何不同影响。

2.研究意义

在改革开放40周年的时代背景下，深化改革的任务能否顺利完成，很大程度取决于制造业是否健康持续发展。对于中小板制造上市企业，财务柔性的作用不仅可以帮助企业抓住改革机遇，还可以有效应对财务风险、化解改革过程中的难题，其意义已逐步凸显出来。因此，本文现将研究意义分为理论与实践，并总结如下：

（1）理论意义

目前研究财务柔性的学者还是占少数的，本文在查询已有文献中发现：与本文拥有相似研究角度多为主板上市企业和创业板，且不同板块之间得出结论是不相同的，恰好中小板块在此方面研究暂为空缺。这次将研究对象选为我国中小板制造上市企业，希望能为中小板制造上市企业探索在不同生命周期的治理规律和财务柔性实践应用上提供研究依据。本文主要将生命周期理论和财务柔性理论结合，在控制变量中加入公司治理因素，希望能提供给制造企业适合自身提升绩效的新方法；在新的研究方向上，提供具有真实数据参考的实证研究成果增加财务柔性研究的实证成果，从而提高中小企业创新转型的速度。

（2）实践意义

本文的实践意义可以分为两个层面。微观上，掌握我国中小板制造企业现阶段的财务状况，找出财务柔性储备规律，并通过整合、发掘多元化提升企业绩效的方法，提供给制造企业真实可靠的研究数据来支持企业制定合适的资本结构方案；同时从企业生命周期角度，将企业进行分类，希望为企业制定更具针对性的财务策略提供指导。宏观上，我国中小板上市企业75%是由制造业企业构成，在我国提出制造业2025概念的背景下，加上财务柔性的灵活性和创新性，希望能够给中小板制造企业带来发展新思路。

（二）研究内容、方法与框架

1.研究内容

第一部分绪论。介绍研究背景和意义，总结研究内容和方法，最后梳理框架和点明创新点。

第二部分研究综述和相关理论。首先整理财务柔性的概念、获取途径和度量方式的文献并做出相关评述，对企业绩效定义和衡量方法做出总结，并梳理财务柔性与企业绩效相关研究，最后探究企业生命周期和财务柔性的关系。其次理论基础，主要介绍不确定性环境、委托代理理论和融资约束理论。

第三部分我国中小板块制造上市企业财务柔性分析。主要根据数据分析，阐述目前中小板制造企业的发展特征和财务柔性现状，为后面提供建议时能更有针对性。

第四部分实证研究设计。根据理论的总结，提出相关假设，选取中小板块的制造企业作为研究对象，对财务柔性和企业绩效的关系进行实证检验，同时将企业按照生命周期法进行分类。

第五部分结论与建议。先对理论和实证结果作总结，再根据生命周期特征针对性地提出建议。

2.研究方法

（1）文献研究法

通过查阅、整理和总结与财务柔性的相关文献，分析了相关学者的研究成果，同时在了解中国中小板制造上市企业的财务柔性现状前提下，综合国内外相关文献并将其系统归纳自己的观点。

（2）规范分析法

在现有的理论基础上对财务柔性与企业绩效的关系进行分析，结合中小板块制造上市企业的特点和其生命周期，提出相关假设。

（3）实证研究法

在理论基础的支撑下，以中小板制造上市企业2012-2018年财务数据为基础，运用EXCEL进行数据整理和STATA 15.0软件进行多元回归分析。分析实证研究结果和总结相关结论之后，提出具有针对性的建议。

3.研究框架

（三）创新点

（1）研究对象的创新。本文在查询和整合国内关于财务柔性的研究时，发现我国财务柔性实证研究研究对象大多都为主板企业且没有进行行业分类。同时在研究中小板制造上市企业的领域中相关文献寥寥无几，所以希望能够为完善财务柔性研究献上一份力。

（2）研究假设的创新。从企业生命周期角度上研究中小板制造业的相关情况，按照不同的生命周期提出不同的假设并进行相关验证，最后能够使本文建议将更具有针对性。

二、研究综述和相关理论

（一）研究综述

1.财务柔性的研究综述

（1）财务柔性的概念

在较久以前早已有学者提出财务柔性的概念，但是目前仍未有一个统一的定义形成。在早期理论研究中发现，从现金角度出发解释财务柔性的概念是最初大部分学者的选择。Health（1978）定义财务柔性为：当企业出现负现金流时，企业是否有能力消除这种情况以及评判这种能力的高低。X注册会计师协会指出财务柔性就是企业可以通过调节自身经营活动来避免企业出现超支使用现金的一种能力。总的来说：财务柔性的早期研究集中于现金流角度上，同时也证明财务柔性是能够为企业缓解现金紧张的情况。

财务柔性的提出就是希望解释企业在融资问题上的差异，企业负债就是融资的另一关键；所以中期开始部分学者尝试从负债角度定义财务柔性。Denis和Sibilkov（2010）在研究中发现，储备财务柔性可以缓解企业融资困难问题，当企业具有比较严重融资约束问题时，财务柔性可以给企业带来更大的价值。徐玲、冯巧根（2015）认为财务柔性是指企业在动态变化中随时能够调动资源，以较低成本获得相关融资，这也是从融资角度进行定义解释。

后期通过学者们的不断完善和探究，理论界开始出现多方面综合定义财务柔性。曾爱民（2011）则是根据其作用进行定义，他认为财务柔性就是当企业运营需要资金支持时，财务部门能够及时筹集充足资金；同时企业必须保持充分的财务柔性水平，才能达到维持融资弹性的目标。范圣然、陈志斌等（2018）结合融资和现金两种角度，给予财务柔性以下定义：企业能够以较低成本快速平衡现金流入和流出，这是财务柔性所赋予的企业，同时也是优化资本结构的作用。刘艳（2018）认为财务柔性就是具有综合能力的财务政策，一是可以合理配置财务资源，二是可以最大程度发挥资金价值、提高使用效率。

综合以上文献所述，本文认为：财务柔性是一种动态的资本组合，由企业自有现金流和举债能力组成；能够帮助企业适应复杂多变的外部环境，也可以使得企业实现可持续发展。

（2）财务柔性的获取方式

从财务柔性的概念出发，财务柔性的获取方式主要有三种：持有超额现金、剩余举债能力以及两者的结合。

首先多余的现金储备是极大多数企业储备财务柔性的一种重要来源，葛家澍（2008）指出财务柔性能力强弱是根据企业现金持有量和需求量相比较得出的，这种能力也赋予企业能够随机应变和预防危机的能力。Lee（2010）在研究亚洲金融危机前后韩国企业的投资行为是否发生变化中发现：经历过金融危机之后企业管理者会加大持有现金的力度，来保持财务柔性水平；同时对于投资机会的选择更加保守，为的是尽可能规避风险。

财务柔性获得的另一重要途径是剩余举债能力。Angelo（2011）使用一个动态资本结构模型来验证企业提前储备财务柔性的目的，是避免企业陷入投资效率低和现金流断链的困境。所以企业会维持一定债务融资能力，这主要通过长期保持低财务杠杆水平来达到这一目的。换句话而言，维持适量的短期债务可能对企业获取财务柔性有积极作用。张铭芸（2012）指出财务柔性的重大来源于企业尚未使用的负债能力。曾爱民等（2013）研究了在经济危机前不同财务政策对企业绩效以及对企业投机行为所形成的差异，最终实证结果表示采取保守的资本结构对财务柔性储备有增强作用。

片面到全面似乎是每一个理论发展的必经之路，综合以上两者来考虑如何获取财务柔性才是最合理的方法。随后著名财务柔性理论——DD理论的出现，这个理论认为财务柔性可以通过现金、负债和权益融资三个角度来获取。事实上我国企业很少拥有权益柔性，主要是因为即使企业拥有权益融资的能力也因备受监管，很难进行权益融资。所以本文结合了我国的实际情况，选择从现金流和剩余举债能力两个角度进行衡量财务柔性。

（3）财务柔性的度量方法

①单一指标判断法，即选择现金持有或负债融资能力中的某一角度来衡量财务柔性。曾爱民、傅元略等（2011）将资产负债率或现金比率选做衡量财务柔性的指标进行了相关研究。陈洁、徐虹等学者（2015）则在研究中选择负债柔性作为衡量指标，再根据数值大小进行排序，排名在前30%的企业可被认定为具有财务柔性。

②双指标结合法，即使用两项财务指标进行结合判断。曾爱民、魏志华（2013），王满、沙秀娟（2016）结合我国的实际情况，提出采用现金柔性和负债柔性相结合来对财务柔性进行衡量。

③综合指标法，通过全面覆盖财务柔性的重要指标综合度量得出。Arslan、Florackis和Ozkan（2008）研究总结出KZ指数，即对不同指标赋予不同权重并计算出总分，对财务柔性进行衡量。

单一指标判断法优点是数据简单易得，便于测量，缺点是比较片面，不能够完全反映企业的财务柔性。而综合指标法，需要测量的指标过于繁多，部分指标甚至无法获得，而且还要考虑各项指标相匹配的权重，测量任务十分艰难。对于双指标结合法而言，能够起到折中作用。据了解，众多学者研究财务柔性时多数是采用双指标结合法，相对简便易行，因此本文在衡量财务柔性指标时也采用双指标结合法。

2.企业绩效的研究综述

在经济学中，企业在特定时期内的投入与产出情况就被称为企业绩效。杨国彬（2001）指出：企业财务报表中各项代表性指标如固有资产总值、销售收入增长率和净利润等，都可以多方面体现企业绩效。财政部统计司（2002）认为企业的经济效益可以体现在经营者为了实现利益最大化，在实际经营过程中所做出的一切有利行为和取得的成果。

目前，以下三大类是我国主流度量企业绩效的方法：

（1）财务绩效指标

常用的财务绩效指标有总资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)等，这类财务指标能够真实有效的反映过去一段时间内的经营情况。但这类指标不能全面考虑企业市场情况和未来发展，在数值依据上也偏重根据过去经营情况确定，得出结论较为片面。

（2）市场指标

譬如托宾Q值、每股收益EPS等。这一类的指标是由各类服务机构编制的表明某一市场行市变动的指标，以此来对企业绩效进行衡量。这类指标既能体现出投资者对企业未来价值的信心，也能兼顾企业自身已有价值；能够考虑部分主观因素，比较有针对性。

（3）综合评分法

企业绩效是对企业经营成果的全方位考察。如果只选用几个指标进行衡量，会遗漏一些影响因素。而这种方法正是以一个较为全面的角度反映企业绩效，核心内容是根据评价内容的重要性分配权重。研究者的主观影响会覆盖到对指标的选取和各项指标权重的数值，如果想要达到相对客观公正，这需要求研究者对评价的目标企业有足够的了解。综合指标评分法的工作量是最大的，也是复杂程度最高的方法。

本文将采取托宾Q作为衡量企业绩效的指标，此指标在会计账面上的考核比其他指标更加严格，另一方面也能把企业的长期发展纳入考虑范围内；稳健性检验是采用ROA代替托宾Q进行。

3.财务柔性与企业绩效的研究综述

（1）积极效应

Gamba和Triantis（2008）认为财务柔性具有双重属性，分别是预防和利用。本文也将从这两个角度进行分析：

①预防：应对不利冲击

随着外部环境的变化日新月异，企业面临着越来越多的挑战，特别是在2008年爆发的金融危机后，全球企业或多或少都遭受到了一定的冲击。Bancel和Mittoo（2011）在法国展开一项调研，访问对象为样本企业的CEO，经过问卷调查和访谈得出调查结果为：企业在金融危机中的表现受到其财务柔性水平高低的影响。企业在持有现金较多、负债率低且决策效率高的情况下，营业收入和盈利能力受到金融危机的冲击较小。于浩洋（2014）发现财务柔性的确能够帮助企业渡过难关，同时也提出财务柔性与企业绩效成正相关关系，建议企业提前储备财务柔性以备不时之需。

②利用：把握投资机会

Bulan、Laami和Subramanian（2008）发现财务柔性水平较好的企业，会拥有更多的良好投资机会。曾爱民和张纯（2013）在研究具有财务柔性的企业投资行为在金融危机中会发生何种变化中发现：这些企业在危机发生之初，仍能够有大规模投资行为发生；在危机发生之时，投资行为受到的约束也较小，这些新投资都能在日后给企业绩效的提高带来帮助。刘名旭（2014）在企业财务管理的研究中发现，大多数储备财务柔性的企业都是通过影响投资机会进而提高企业绩效的。

（2）消极效应

财务柔性对企业绩效的影响是否一直呈现正向作用？是否财务柔性水平越高对企业绩效的提升越有利？越来越多的学者持有这样的疑问，并且通过不同的实证研究进行验证；且大多学者认为造成财务柔性有消极效应的主要原因就是代理成本问题。

Meie和Bozec（2013）发现：在危机爆发前，高现金持有率并没有有效提升企业绩效；在危机中，企业很可能会因高负债率而导致绩效下降，收益率大幅降低。随着经济危机之后，国内外学者更多的对财务柔性与企业绩效进行深刻研究，得出了更客观全面的研究成果。张巍巍（2016）在研究中得出了创新结论：财务柔性影响企业绩效的曲线是先升后降的。徐晨曦（2019）在利用2012-2017年中小板上市企业财务数据做实证研究中发现：高管激励可以强化财务柔性的积极作用，但财务柔性与企业绩效是呈倒U关系。简单来说，合理的财务柔性储备能带给企业绩效有效提升，而过多的财务柔性储备也会带来额外成本，抵消财务柔性的积极作用，甚至对企业绩效带来消极影响。

4.企业生命周期与财务柔性的研究综述

（1）企业生命周期理论

在20世纪50年代Haire首次提出将生命周期理论与公司治理相互融合研究，他认为世界万物都逃不过普遍的发展规律：诞生、成长、成熟、衰退直至死亡，企业的发展规律也理应如此。Adizes（1989）发表其研究《公司生命周期》并列举一系列可能影响企业生命周期划分的因素和如何明确划分企业生命周期。处于诞生期的企业，规模小、生产经营模式单一，也出现了企业与外部投资者信息不对称问题；成长期的企业，随着成长速度的加快，规模也逐渐扩大、产品开始多样化，信息不对称程度进一步降低；成熟期的企业，经营范围覆盖面较大、成长速度放缓、已有一定的市场地位，企业内部管理制度层层分明、体制透明；衰退期的企业，多元化产品和服务特征明显，成长速度下降到负值，企业多数面临破产风险。

（2）企业生命周期与财务柔性

Byoun（2008）认为企业不同的发展阶段会影响其财务柔性水平。同时，通过实证研究验证了：财务柔性储备水平中较低的是规模较小的企业，较高的是中等成长型企业，而大型成熟企业的水平一般。

国内直接研究企业生命周期与财务柔性的文献还是相对较少，主要是分为规范研究和实证研究两大方向。李燕（2013）、易岚哲（2013）从不同的理论角度出发，发现生命周期是能够影响企业储备财务柔性水平的。

国内比较著名的实证研究来自于张信东和陈艺萍（2015）把企业生命周期纳入考量范围后，向财务柔性对资本结构影响进行深入研究。研究发现，成长期企业的财务杠杆较高的原因是向外部环境借助了一定的财务柔性；成熟期企业通过降低负债调整资本结构，使得财务柔性提升能力得到提高；衰退期企业的财务杠杆率达到最低水平，其内部和外部产生财务柔性的能力都出现大幅度下降。黎嫣（2017）将研究对象设计为2010-2015年期间A股上市企业，采用三种生命周期分类方法将研究企业进行分类。并得到相关结论为：不同生命周期的企业面临不同经营状况和实施不同的财务政策，从而影响到财务柔性的储备水平。

（二）理论基础

1.不确定性环境

不确定性是指人们无法预知未来会发生的事情及其结果，原因有：一是过往的经验无法提供借鉴建议，二是对事件的本质没有足够的认识。Duncan认为环境的不确定性会影响决策人在决策过程无法获得充分、多样的决策信息，导致决策人员无法较为可靠地预判其结果，以及结果会引起何种影响。Miliken（1987）认为环境不确定性是引起管理者无法正确预判和评估外部环境的状态和趋势变化的关键原因；这种不确定性包括状态、影响和反应不确定性。财务柔性正能发挥其作用，使得企业更好地面对经营过程中各种变化。

我国学者王艳林（2012）提出为了能够随时应对不确定性环境带来的挑战，企业需要随时变革财务系统。合理储备财务柔性最大的作用就是使得企业在危急时刻，能够低成本、高效率地筹措和调度资金；企业在多变环境中掌握主动权，才能更好迎接挑战中的机遇。总结：不确定性是财务柔性诞生的充分条件，企业正是在面对不确定性环境中构建财务柔性体系的。

2.委托代理理论

随着20世纪70年代初委托代理理论的兴起，为了企业治理结构的不断完善，人们开始考虑将经营权和所有权进行分离。企业所有者通过雇佣的方式，将管理权转移给职业经理人，让其代理企业的日常经营。

在这个模式下代理成本就成为一个不可忽视的问题，其出现的最根本原因就是双方追求利益不一致。而代理成本就是委托人为了确保代理人能按照委托人利益最大化方向去努力，所产生的监督措施成本和履行代理契约过程中的损失。委托人和代理人的利益是相互影响、相互依存的，代理人的付出影响着委托人的利益上限，代理人的酬劳是委托人的成本。所以如果企业没有建立一个完善的内部监督体系，代理人很可能因为追逐一己私利，做出损害委托人利益的事情。而委托代理成本问题最容易出现在企业储备财务柔性的过程中，首先企业拥有多余的现金储备时，代理人会为了提高或保持业绩指标而过度投资或投资收益稳定的项目，影响企业的投资效率和投资效益。其次，储备财务柔性是需要保持一个较低的负债水平，同时外部债权人也是一种监督代理人的重要手段，所以会导致企业失去有效的外部监督。

通过以上分析，可以发现委托人和代理人之间的利益具有不一致性。他们在追求各自利益最大化时，其经营行为会产生分歧，从而影响企业的财务柔性水平，进而影响企业绩效。

3.融资约束理论

现代财务理论界定义融资约束为：企业因外部融资产生的费用是高于因内部融资产生的费用，在这种时候企业容易引发资金短缺和投资不足的问题，而这一切又是因为信息不对称和代理问题的存在而产生的。学术界又在信息不对称的基础上提出融资优序理论，理论上，企业融资一般遵循“内部融资>债权融资>股权融资”的顺序，但是现实中发现企业在现金流充裕的情况下首要选择的是外部融资。

在这种背景的影响下，对财务柔性的研究慢慢开展起来。剩余的融资空间可以让企业有选择的进行不同的融资渠道、策略进行搭配，做出最佳的融资决策。财务柔性核心价值在于合理利用多余现金和剩余举债能力，减缓企业的融资压力，避免企业错失良好的投资机会。

三、我国中小板制造上市企业财务柔性分析

（一）我国中小板制造上市企业发展特征

1.发展特征

中小板块的存在就是为主营业务突出、具有核心竞争力、研发能力较强的中小企业提供直接融资的平台。截止2018年底，中小板制造企业占中小板全部上市企业的74.35%，近年来的占比有所下降；总资产由17178.22亿元增长至34587.10亿元，是2014年的2倍；平均总资产并未随中小板制造上市企业数量的增长而有所下降，由28.87亿元增长至50.13亿元，是2014年的1.73倍；总营业收入也由11304.72亿元增长至22638.51亿元，是2014年的2倍。以上数据都能充分说明中小板制造企业市场不断壮大、发展速度较快、前景较好。

表3.1 中小板制造企业发展特征

	2014年	2015年	2016年	2017年	2018年
中小板制造企业数量（家）	595	617	647	688	690
中小板制造企业占全部中小板上市企业总数（%）	80.41%	78.90%	77.67%	75.77%	74.35%
总资产（亿）	17178.22	20651.79	25506.38	31296.41	34587.10
平均总资产（亿）	28.87	33.47	39.42	45.49	50.13
总营业收入（亿）	11304.72	12463.68	14773.93	19388.76	22638.51

注：经国泰君安数据库整理而成。

2.融资方式结构特征

中小板制造企业主要资金来源可以分为以下几种：内部融资、股权融资和债权融资。从表3.2可以看出，中小板制造企业的资金来源约54.81%是股权融资，其次约26.43%的资金来自内部融资，债权融资只占18.77%左右。

股权融资是中小板制造企业筹集资金的第一选择，但根据融资优序理论，此渠道应该是企业筹资的最后抉择，因为募资规模和发行费是呈现负相关的关系。如2017年436家企业完成上市，资金规模小于5亿元的发行成本率为13.79%，大于20亿元发行成本率为4.17%。在此也暴露出中小板制造企业在选择何种融资方式上是没有自主权利，相对其他融资方式股权融资可能是难度较低的。而内部融资只占总融资的三成左右，这个现象也暴露出几个问题：一是内部现金流只能刚好满足企业日常经营所需，远远不足以支撑研发活动所需。因为中小板制造企业多属于成长期、行业的新秀，经营方式不完善导致净利润较少、现金流少。二是内部现金流易受影响，内部融资受企业盈利能力影响，同时研发活动资本回收期长，这也加剧企业的经营风险，不利研发活动的持续进行。债权融资方面，因为中小板制造企业中大多数为民营企业，国有商业银行对民营企业的放贷要求相对较为严格，企业并不容易获得放贷。

表3.2我国中小板制造企业融资方式选择情况

	内部融资	股权融资	债权融资
2014年	0.2657	0.5386	0.1957
2015年	0.2619	0.5446	0.1936
2016年	0.2686	0.5599	0.1715
2017年	0.2574	0.5552	0.1874
2018年	0.2678	0.5421	0.1901
注：内部融资比例=（盈余公积+未分配利润）/总融资额；股权融资比例=（实收资本或股本+资本公积）/总融资额；债权融资比例=（短期借款+长期借款+应付债券）/总融资额；经国泰君安数据库整理而成。

（二）我国中小板制造上市企业财务柔性现状

1.现金柔性

从表3.3可以看出，中小板制造企业现金持有能力和现金余量波动幅度基本一致，均值分别为0.1518和0.1560，整体呈现上升趋势，说明中小板制造企业储备财务柔性意识在慢慢提高。现金获取能力波动幅度较大，波动范围在0.1493-5.5072之间，说明在近5年中小板制造企业经营活动现金流量和营业收入变化较大，易受外界不稳定因素影响，不利于储备财务柔性。即使现金获取能力变动幅度较大，但中小板制造企业仍保持较为稳定现金余量，中小板制造企业还是非常重视保持现金储备情况稳定。

表3.3中小板制造企业现金柔性情况分析

	现金持有能力	现金余量	现金获取能力	现金柔性
2014年	0.1483	0.1395	0.3032	-0.0303
2015年	0.1733	0.1638	0.1493	-0.0735
2016年	0.1874	0.1773	5.5072	-0.1017
2017年	0.1166	0.1803	3.3076	-0.0381
2018年	0.1334	0.1193	2.9969	-0.0321
注：①现金持有能力=（现金+现金等价物）/总资产；②现金余量=（现金+现金等价物-一年内到期的负债）/总资产；③现金获取能力=经营活动现金流量净额/营业收入；④现金柔性=企业现金比率-行业平均现金比率）；经国泰君安数据库整理而成。

2.负债柔性

从表3.4看出，中小板制造企业主要以筹集短期借款为主，短期借款能力较强、约束较小；短期债务比重大约为0.15流动负债占比较大，短期还款压力较大。在未使用举债能力方面，均值保持在0.63左右，中小板制造企业负债压力较小，同时也证明整体上看中小板制造企业融资压力较大，融资困难等问题。

表3.4中小板制造企业现金柔性情况分析

	短期债务比重	未使用举债能力	负债柔性
2014年	0.1461	0.6382	0.1363
2015年	0.1467	0.6388	0.0925
2016年	0.1540	0.6527	0.0866
2017年	0.1501	0.6408	0.0855
2018年	0.1536	0.6105	0.0863
注：①短期债务比重=1-（流动负债/总负债）；②未使用举债能力=1-资产负债率；③负债柔性=MAX（0，行业平均资产负债率-企业资产负债率）；经国泰君安数据库整理而成。

总结：中小板制造企业是总制造业中不容忽视的一支力量。从融资结构中可以发现，中小板制造企业获取融资的成本较高，面对融资压力较大；即获得相同资金，中小板制造企业所需付出的成本更高。这一点也体现出现金柔性的储备困难，负债柔性方面储备较好，是因为中小板制造企业面对的融资歧视较大的，所以导致未使用举债能力较高。中小板制造企业是有能力储备财务柔性，但在外界压力下导致中小板制造企业财务柔性水平较低。

四、实证研究设计

（一）研究假设

1.成长期财务柔性与企业绩效

在投资方面，成长期企业发展潜力大，企业面临的投资机会也越多，储备财务柔性有利于其在面临好的投资机会时能够快速筹集资金来进行投资。在经营方面，成长期企业应对危机和处理危机的能力较差，储备财务柔性有利于企业在面临不确定环境和未知的经济危机时能够通过多余现金流来为企业正常运营提供资金需求。重要的是，成长期企业现金流是属于一个紧平衡状态，拥有的多余现金流是有限的，所以财务柔性是达不到超额的水平，也就是对企业绩效不大可能造成负面影响。因此，成长期企业储备财务柔性对企业绩效有正向的积极影响，提出假设：

2.成熟期财务柔性与企业绩效

随着企业的进一步发展，成熟期的企业已经发展到一定的程度，企业规模不需要过多的扩张。企业的盈利能力强、现金流入量大，因此，企业保有充足的自由现金流。当企业拥有充足的现金流，相对的，对于外源融资的需求就会减少，企业的杠杆会随之降低，企业的剩余负债能力增强。为了预防各种突发情况发生或维持资金链的稳定，企业会为了储备过多的财务柔性而放弃有效的投资机会，导致投资不足的问题，影响企业绩效。管理人员持有过多的现金，容易引发过度消费导致资源浪费的情况发生；同时缺少债权人这一有力的外部监督，企业高管会开始建立自己的经济帝国，在投资管理上拥有过度的自主权，对投资不加选择。但是，储备适量的财务柔性有利于企业在面临不确定环境和财务危机时能够缓解企业的财务危机，走出财务困境。故提出假设：

3.衰退期财务柔性与企业绩效

进入衰退期的企业盈利能力有所下降，企业所占有的市场份额在逐渐减少，企业经营面临着巨大的不确定性。同时，由于企业的盈利能力下降，企业受到的外部融资约束会增强，企业的剩余负债能力有所下降。保有一定的财务柔性有利于企业在面临困境时能够及时调动资源，缓解企业面临的外部融资约束问题。然而，衰退期企业由于内部组织管理的僵化、企业盈利能力下降、市场份额减少等问题导致企业成长能力受限，企业没有新的增长点来提高企业的盈利能力和经营现状。储备财务柔性只能够维持日常的企业经营、缓解企业的衰亡而无法为企业创造效益。

预计衰退期企业财务柔性对企业绩效的影响不显著，但在本文预筛选数据过程中，发现衰退期企业样本数量可能不足以支持实证研究，故在此不做假设。

（二）研究设计

1.样本筛选与整理

在经济危机等非常态时期，企业处于高度动荡、充满不确定性的复杂的环境中，这会导致数据的剧烈波动，测量的数据不具有常态和代表性，其数据已趋于畸形化。由于财务柔性对企业绩效的影响具有滞后性，所以为了消除影响，本文样本数据中财务柔性及其平方项选取2012-2017年份数据，其他数据选取2013-2018年份，以深交所中小板中选取制造业企业作为研究对象，并根据以下规则进行样本筛选：

（1）将属于2012年以后上市的企业和在2012-2018年期间退市企业样本剔除。

（2）将属于ST和*ST上市企业剔除。这类企业属于连续几年经营状况处于亏损阶段，且财务数据的真实性有待考量，对广大投资者来说不具有代表性，对研究者不具有太大研究意义。

（3）将财务数据在研究期间有缺失的剔除，避免财务状况不正常而造成的数据畸形，确保数据真实完整。

论文数据来源于国泰安数据库，最终筛选出215家样本企业，共1290组样本数据。利用EXCEL进行数据整理，计算出财务柔性和现金流量的指标，并最终运用STATA 15.0软件进行相关分析。

2.相关变量

（1）分组变量

据过往研究文献的考察发现，目前对上市企业的生命周期有以下三个主流划分方法：

①基于综合打分制的企业生命周期划分方法

Anthony和Ramesh（1992）最先提出使用多指标赋值求和的方式对企业生命周期进行划分，其使用的指标分别为资本支出、销售增长率、股利支付率和公司年限。随后，梁莱歆等（2010）、倪婷（2015）对指标进行替换，但在本质上还是采用的Anthony的做法，对选取的多指标进行排序赋值求和，结合定性和定量的方法对样本企业的生命周期进行划分。简单来说：如果选用了四个指标进行分组，则对每个指标进行排序，按既定标准划分为指标的生命周期，然后赋值（如诞生期=1，成长期=2，成熟期=3，衰退期=4），再把每个公司各个指标的所赋的值相加，和为7的是诞生期，和为8、9的是成长期，和为10、11的是成熟期，和为12、13的是衰退期。

②基于营业收入增长趋势的企业生命周期划分方法

李业（2000）将营业收入作为一个标准来划分企业生命周期，先统计出研究时间内的营业收入，再绘制相关趋势图，进行以下分类：趋势图呈现明显上升时，归于成长期；趋势图呈现明显下降时，归于衰退期；除以上情况以外，归入成熟期。

③基于现金流的企业生命周期划分方法

Dickinson（2006）认为企业处于不同阶段时所采取的经营战略和所呈现的盈利能力都是不同的，而企业不同现金流是最能体现出其不同之处的。通过观察这些现金流在某一时期呈现出的特征，可以帮助辨别企业处于哪一阶段中。此分类方法考虑到样本企业是上市企业这一特点，将诞生期和增长期统一为成长期，将衰退期和淘汰期统一为衰退期，具体判断条件如下：

表4.1 样本企业生命周期阶段的划分及依据

	成长期		成熟期	衰退期
经营性现金流	–	+	+	–	+	+	–	–
投资性现金流	–	–	–	–	+	+	+	+
筹资性现金流	+	+	–	–	+	–	+	–
注：当筹资现金流为0时，根据经营现金流和投资现金流的特征，分别计入成熟期和衰退期。当投资现金流为0时，根据经营现金流和筹资现金流的特征，分别计入成熟期和衰退期。

本文参考现金流分类方法，把研究时间六年划分为两个周期，用前三年和后三年的平均净现金流符号组合作为划分依据，将两个周期处于不同阶段的样本剔除。采用三年现金流平均值，还可以避免因某一年的偶然因素导致的分类结果偏差。最终得到215家样本企业，1290个样本数据。其中，处于成长期企业153家、样本数据为918个；处于成熟期企业60家样本数据有360个；处于衰退期企业共2家，样本数量过少不具有研究性；所以本文仅考察成长期和成熟期。

（2）被解释变量

在现有研究中，衡量企业绩效时，常用指标主要有会计指标和市场指标。会计指标的一大缺点就是偏重于反映企业的会计数据而忽视了企业自身的发展能力和企业在市场上的情况，且操控现象较为严重。市场指标中的托宾Q是指资本的市场价值与重置成本之比，该指标不仅可以反映外部投资者对企业预期，也能较为客观反映企业绩效的水平。因此，是目前实务界使用最为广泛的指标，本文也采用托宾Q作为衡量企业绩效的指标。

（3）解释变量

本文目标在于研究财务柔性对企业绩效的影响，所以选用财务柔性作为解释变量。

我国市场对权益融资要求较为严格，企业获取权益融资难度较大，导致拥有权益融资的企业数量较少。所以本文主要从现金柔性和负债柔性两个角度出发进行分析，即财务柔性=现金柔性+负债柔性。

（4）控制变量

①企业规模（SIZE）

本文采用企业总资产的自然对数来衡量企业的规模。理论上来说，企业规模越大，盈利能力不容小觑，企业会将多余资金利用到扩大生产能力和提高生产技术上，形成规模经济来降低生产成本。预计企业规模和企业绩效呈现正相关。

②股权集中度（TOP）

是指企业中持股比例第一的股东所持份额百分比。股东在决策企业事务上的话语权取决于其所持有的股票比例，股权集中程度越高，能够加快企业决策流程、提高决策效率。股东的利益与企业的利益具有一致性，对高管人员的监管效果也会有所提升。企业高管在有效监督下，也会尽力为企业发展而做出努力，预计第一大股东持股比例和企业绩效呈现正相关。

③现金流量（CF）

经营现金流量比总资产是一种回报率，是指企业投入的资产能够为企业创造多少现金流。此指标具有综合评判企业能力的作用，能够对获取现金的能力、偿债能力和收益质量做出评价。预计现金流量与企业绩效呈现正相关。

④成长性（GROWTH）

本文采用了可持续增长率来衡量企业未来的发展能力。当企业储备财务柔性时，势必要放弃一部分利益和机会，甚至会导致资源利用不足的情况发生，这也势必会影响企业的成长性。成长能力越强的企业，在后期发展中企业会逐渐占领更多的市场份额，盈利能力逐渐增强，预计成长性与企业绩效呈现正相关。

3.模型设计

建立模型5-1用于验证成长期的财务柔性对企业绩效存在正相关的影响，建立模型5-2用于验证成熟期的财务柔性对企业绩效关系曲线为开口向下的抛物线。因衰退期样本企业过少原因，无法进行实证研究，在此不构建模型进行验证。

表4.2 变量定义及其计算方式

	符号	含义	计算公式	预计符号
被解释变量	Q	企业绩效	托宾Q=(股权市值+净债务市值)/期末总资产
解释变量	FF²	财务柔性的平方	财务柔性的平方=财务柔性×财务柔性	–
	FF	财务柔性	现金柔性=企业现金比率-行业平均现金比率 负债柔性=MAX｛0，行业平均负债比率-企业负债比率｝ 财务柔性=现金柔性+负债柔性	+
分组变量	LC	企业生命周期	成长期取1，成熟期取0，衰退期取-1
控制变量	SIZE	企业规模	企业总资产的自然对数SIZE=LN（总资产）	+
	TOP	股权集中度	第一大股东持股比例	+
	GROWTH	成长性	可持续增长率=股东权益收益率×（1-股利支付率）/（1-股东权益收益率×（1-股利支付率））	+
	CF	现金流量	经营现金流量比总资产=经营活动现金净流量/总资产	+
	YEAR	年份	年度控制虚拟变量

（三）描述性统计

1.总样本描述性统计

经过样本企业筛选后，总样本描述性统计结果见表4.3：

表4.3 总样本描述性统计分析

VARIABLES	N	平均数	标准差	最小值	最大值	中位数
Q	1,290	2.327	1.391	0.809	13.53	1.895
FF	1,290	-0.0141	1.562	-1.494	12.81	-0.474
CF	1,290	0.0519	0.0656	-0.319	0.267	0.0484
TOP	1,290	0.325	0.143	0.0415	0.815	0.300
SIZE	1,290	22.08	0.905	20.08	25.99	21.98
GROWTH	1,290	0.0517	0.0789	-0.661	0.420	0.0474

企业绩效均值为2.327，中位数为1.895，平均数略大于中位数，说明中小板制造业存在部分企业绩效较高的企业；最大值与最小值相差甚远，变异系数为0.734，说明企业之间发展不均衡。财务柔性方面平均数和中位数都为负数，说明大部分的中小板制造企业没有储备财务柔性的意识，且财务柔性水平两极分化明显。企业规模最大值为25.99，最小值为20.08，变异系数为0.0409，中小板制造企业的规模差距较小。企业成长性的均值为0.0517，中位数为0.0474，大小值相差较大，变异系数为1.526，中小板制造业成长增速不均衡。

2.分组描述性统计

本文将215家企业按照企业生命周期进行分组研究，由于分组过后衰退企业仅剩2家，衰退期将不列入所有后续分析结果中。

表4.4 成熟期与成长期描述性统计对比分析

VARIABLES	均值		中位数		最小值	最大值	最小值	最大值
	成长期	成熟期	成长期	成熟期	成长期		成熟期
Q	2.175	2.673	1.808	2.218	0.809	13.53	0.83	9.614
FF	-0.206	0.484	-0.539	-0.104	-1.454	12.81	-1.494	12.74
FF²		4.093		0.455			4.76E-06	162.2
CF	0.033	0.101	0.0334	0.0978	-0.319	0.248	-0.197	0.267
TOP	0.312	0.356	0.289	0.343	0.0415	0.815	0.0741	0.812
SIZE	22.16	21.9	22.04	21.79	20.08	25.99	20.28	24.87
GROWTH	0.047	0.0667	0.0446	0.0548	-0.661	0.42	-0.36	0.319

企业绩效方面：成熟期的均值和中位数都要比成长期企业更高，说明成熟期企业整体的绩效水平比成长期整体的绩效水平高，这是因为成熟期企业有更加完善的治理体系，也更会把握投资机会为企业带来更高的收益水平；成熟期的标准差为1.61，成长期为1.243，说明中小板制造业企业在后续发展中盈利能力的差距逐渐显现。在财务柔性的均值和中位数比较中，成熟期都比成长期高，可以看出中小板制造企业随着自身的发展开始有能力储备财务柔性，且整体储备财务柔性的水平在提高。从现金流量上看，成熟期企业要比成长期企业更会管理现金的使用，且能利用好经营现金为企业创造收益。企业规模上发现，成熟期企业规模要比成长期规模有细微缩小现象，可能是因为样本数量差异问题造成的。

（四）相关性分析

相关性检验是实证研究中必不可少的环节，主要作用是根据其呈现结果判断各个变量之间的关系。本文主要利用Pearson系数矩阵对所呈现结果进行分析：

表4.5成长期企业相关性分析

	Q	FF	SIZE	TOP	GROWTH	CF
Q	1
FF	0.131***	1
SIZE	-0.381***	-0.203***	1
TOP	0.087***	0.076**	-0.0280	1
GROWTH	0.135***	-0.0220	0.161***	0.0440	1
CF	0.144***	0.0150	-0.0400	0.0100	0.245***	1
注：***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平上显著，*表示在10%水平上显著。

（1）从企业绩效托宾Q来看，托宾Q与所有变量都具有显著的相关关系。财务柔性FF与企业绩效呈现正相关，且在1%水平上显著，成长期企业财务柔性对企业绩效存在正相关的影响。企业规模与企业绩效呈现负相关，说明规模越大，企业绩效反而呈现下降趋势。出现这种状况的原因：一是成长期企业的管理制度尚未完善，管理效率较为低下，产生的机会成本较多；二是成长期企业大多没有自主技术、技术和设备较为落后，生产成本较高，生产的产品质量不高，缺乏竞争力。导致企业规模增加，需要的人力、物力、财力增加，企业绩效反而会降低。股权集中度越高、成长性越高、管理现金能力越强，都有利于企业绩效的提升。

（2）从财务柔性FF来看，财务柔性FF与控制变量GROWTH、CF呈现不显著。财务柔性与股权集中程度呈正相关关系，说明股权集中度越高的企业，储备的财务柔性越多。企业规模与财务柔性呈现负相关关系，说明越小的企业反而会储备更多的财务柔性。主要因为小规模企业在进行外部融资时，信贷评级不如大企业优良，同时外部融资成本也比较高。为了更好地面对外界环境带来不利冲击，小规模企业会提前安排充分的财务柔性。

表4.6成熟期企业相关性分析

	Q	FF²	FF	SIZE	TOP	GROWTH	CF
Q	1
FF²	0.192***	1
FF	0.356***	0.863***	1
SIZE	-0.265***	-0.145***	-0.280***	1
TOP	0.098*	0.0470	0.0690	0.151***	1
GROWTH	0.221***	0	0.0380	0.280***	0.153***	1
CF	0.234***	0.0310	0.095*	0.145***	0.252***	0.400***	1
注：***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平上显著，*表示在10%水平上显著。

从企业绩效托宾Q来看，与所有变量都具有显著的相关关系。企业绩效和财务柔性FF的相关系数为0.356，说明成熟期企业储备财务柔性对企业绩效产生正向影响。各个控制变量与企业绩效之间关系与成长期一致，企业规模仍与企业绩效呈负相关，但成熟期相关系数较小，负相关的程度变弱。从财务柔性FF来看，除了与控制变量GROWTH、TOP不显著外，与其他变量都具有显著的相关关系，企业规模仍与财务柔性FF呈负相关。

（五）多重共线性检验

若变量选择上存在多重共线性问题，会对回归分析造成一定影响，本文主要根据容忍度和VIF进行判断是否存在相关问题，检验结果如表4.7：

表4.7 多重共线性检验

	成长期		成熟期
Variable	VIF	1/VIF	VIF	1/VIF
FF²			4.21	0.238
FF	1.05	0.954	4.59	0.218
SIZE	1.08	0.928	1.29	0.773
TOP	1.01	0.992	1.09	0.915
GROWTH	1.1	0.909	1.28	0.779
CF	1.07	0.933	1.27	0.79
MeanVIF	1.06		2.29

如上表所示VIF的数值都小于10，容忍度比较接近1。因此本文模型中的变量都不存在比较严重的多重共线问题，不会对回归分析产生不利影响。

（六）多元回归分析

为论证假设是否正确，本文进行了多元回归分析，其结果如表4.8所示：

表4.8多元回归分析

	成长期	成熟期
VARIABLES	Q	Q
FF²		-0.023***
		(-2.85)
FF	0.052*	0.370***
	(1.83)	(4.93)
SIZE	-0.560***	-0.554***
	(-9.70)	(-4.67)
TOP	0.820***	0.811*
	(3.12)	(1.72)
GROWTH	2.587***	5.953***
	(4.16)	(3.84)
CF	1.434*	2.659**
	(1.76)	(2.34)
Constant	13.540***	13.023***
	(10.89)	(5.15)
Observations	918	360
R-squared	0.387	0.419
YEAR	控制	控制
R²_adj	0.380	0.401
F	33.57	20.16
Sig	0.000	0.000

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

从表4.8中可以看出：成长期模型调整后的R方为0.380，反映因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释38%。财务柔性的回归系数为0.052，通过10%显著水平下的显著性检验；即财务柔性每升高1个单位，企业绩效就会提升5.2%。可以验证出当企业储备的财务柔性越多，企业绩效提升越大。因此，假设

成立。

成熟期模型调整后的R方为0.401，表明回归关系可以解释因变量40.1%的变异。在成熟阶段中财务柔性的回归系数是0.370和其平方项FF²的回归系数为-0.023，均呈现1%的显著水平。说明在成熟期，财务柔性对企业绩效关系曲线是先上升后下降，整体呈现出一个开口向下的抛物线。根据FF和FF²，可以大致计算出企业绩效达到最大值时，财务柔性水平为8.043。从经济学意义上分析：早期提高财务柔性，会因其预防和投机属性带动企业绩效提高；当财务柔性水平达到8.043时，其对企业绩效的提升效果达到顶点；顶点之后财务柔性储备就属于过度增加，因委托代理、高管内外控制不足的问题只会给企业绩效起到负面作用，从而证明了本文的假设

。

（七）稳健性检验

为了避免回归结果的偶然性，将采用ROA替换托宾Q进行稳健性检验，ROA也是属于常用衡量绩效的指标之一，财务柔性与企业绩效的稳健性检验的结果如表4.9：

表4.9企业生命周期下的稳健性检验

	成长期	成熟期
VARIABLES	ROA	ROA
FF²		-0.001***
		(-5.79)
FF	0.003***	0.017***
	（-5.14）	(9.14)
SIZE	-0.006***	0.011***
	(-5.94)	(5.71)
TOP	-0.004	0.036***
	(-0.84)	(3.51)
GROWTH	0.599***	0.498***
	(15.08)	(12.23)
CF	0.077***	0.323***
	(3.92)	(7.46)
Constant	0.127***	-0.241***
	(6.42)	(-5.74)
Observations	918	360
R-squared	0.827	0.777
YEAR	控制	控制
R²_adj	0.825	0.77
F	66.11	87.49
Sig	0.000	0.000

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

从表中信息可以看出，企业绩效的衡量指标改为ROA后，成长期的回归结果依旧与Q的结果相似，财务柔性的符号依旧与被解释变量为Q的结果相同，且财务柔性的回归系数为0.003，通过1%水平的显著性检验。说明在成长期财务柔性与企业绩效呈正相关关系，符合假设

。成熟期的回归结果与Q的结果也相同，财务柔性及其平方项的回归系数均通过显著性检验，验证假设

成立。

五、结论与建议

（一）研究结论

本文从企业生命周期理论角度出发，对中小板块制造业企业财务储备情况的差异性进行合理解释。经过上文的分析和研究，得出结论如下：

（1）整体财务柔性较低，意识薄弱。

从描述性统计结果可以看出，在中小板块制造企业中储备财务柔性不算是普遍行为，且不同企业的财务柔性水平不一，多数具有储备财务柔性行为的企业财务柔性水平也不高，说明企业储备财务柔性的意识较为薄弱。

（2）中小板制造业企业储备财务柔性情况受企业所处的生命周期阶段影响。

在成长期，中小板制造业大多数企业财务柔性意识不强，储备的财务柔性较少；成长期企业可能因盈利能力问题，没有足够能力储备较多的财务柔性，现金流通速度较快。成熟期的企业的财务柔性水平比成长期的财务柔性水平更高、储备的财务柔性更多，财务柔性意识更强；成熟期企业有足够的盈利能力储备财务柔性，同时更完善的监督体系和决策流程能降低代理成本问题。

（3）中小板制造业企业在不同生命周期下财务柔性对企业绩效影响具有阶段性。

中小板制造业企业在成长期时，财务柔性对企业绩效起正向影响。即企业储备的财务柔性越多，对企业绩效的提升效果越大。因为成长期企业储备的财务柔性是有限的，尚未达到过量的水平，所以不会产生负面影响。成熟期的财务柔性对企业绩效关系曲线为开口向下的抛物线。前期财务柔性水平较低时，储备财务柔性是能够缓解信息不对称带来融资约束问题，使得此时积极效应占主导地位。当储备水平超过均衡点后，委托代理成本会引起负面影响、企业放弃有效的投资机会，影响曲线开始向下变动。因此，合理的财务柔性水平才能够真正为企业带来最大化的利益。

（二）建议

1.成长期企业的建议

第一，首要保证企业日常运行，再考虑储备财务柔性。成长期的企业处于资金流出流入紧平衡状态，首先要保证企业的日常运作，再考虑企业的长期发展。即使成长期企业财务柔性对企业绩效以正向作用为主，但盲目储备，影响资金使用效率；过少留存，可能导致资金紧张。可以通过拓宽融资渠道，努力提高信贷等级，来提高储备财务柔性的能力。保持良好的企业信誉，与上下游企业合作中努力实现不拖款不欠款，与各大商业银行建立良好的合作关系。在急需资金时能够调动资源，努力争取银行的长期借款，在储备财务柔性上才无后顾之忧。

第二，实现企业多元化收入，做到有效运用财务柔性，增强企业核心竞争。成长期企业综合实力不强，可以增多产品销售渠道，利用“双链驱动”、“互联网+”等政策便利定制良好的产品适销对路，实现更高经营利润。财务柔性要储备合理、使用恰当，才能为企业创造最大价值。注重实施品牌策略，产能过剩、产品单一、效率低以及盈利空间不足等原因都是制约成长期企业制造产品市场的发展。成长期企业要在品牌上下足功夫，提高研发能力和创新能力，让财务柔性的积极影响能够更好地发挥其作用，企业才能持续健康的生存和发展。

2.成熟期企业的建议

第一，加强储备财务柔性意识，加强财务柔性对企业绩效的正向作用。从描述性统计看出，成熟期企业财务柔性均值为负，说明超过一半的企业是没有储备财务柔性。而成熟期企业相比成长期企业更有能力储备财务柔性，且企业整体实力也更强。所以成熟期企业应该在财务决策中加入财务柔性进行考量，充分利用财务柔性的积极效应，避免消极效应的产生。

第二，加强企业内部财务柔性评估及监督体系的建设。成熟期企业相对成长期企业会拥有更多的现金富余和更强的偿债能力，同时财务柔性对成长期企业的企业绩效有区间效应。建立动态指标和合理的评估方法，选择适合的财务柔性区间，把其对企业绩效的影响控制在有利范围内。此外，有效的监督体系必不可少，可以适当提高外部债权比例，加大外部监督力度；内部完善决策流程，规定财务柔性水平调控方法及程序，将财务柔性评估和调控制度化、日常化。

第三，多渠道储备财务柔性，促进企业多元化发展。储备财务柔性主要有两个渠道：一是多余现金，二是剩余举债能力。成熟期企业更应该将两种渠道整合起来、互相补充，达到企业储备财务柔性的最优量。成熟期企业也可以有效利用财务柔性，为企业创造更大价值，如采取一体化的经营策略，将多余资金进行上下游产业的扩张，形成更大的规模经济效应。从而形成企业独有的竞争优势，稳固企业在行业中的地位。

3.衰退期企业的建议

因有效样本不足以支撑衰退期企业的研究，但本文根据衰退期企业对财务柔性的影响机制，做出以下建议：

第一，稳定经营状态，合理利用资金，把每一分钱用在刀刃上。衰退期企业相对其他时期都较为脆弱，任何的风吹雨打都能加速企业死亡。应该把关注点放在自身生产与销售的运转中，维持现金流的正常循环。把资金用在能够促进企业销售增长的关键节点上，不浪费任何资源。

第二，寻求新增长，改进激励机制。管理者应该积极主动寻求新的业务增长点，积极创新。当下是互联网时代，企业可以通过与互联网模式结合，形成“互联网+”模式，努力摆脱衰退的阴影。激励旗下员工提出新思路、新方案解决衰退企业的发展困境，聘用具有较强管理能力、市场洞察能力的管理者，带领衰退企业走向新阶段。

（三）研究局限及展望

经过整理和回顾本文后，发现本文还存在以下缺陷：

（1）由于论文只选取中小板块制造业上市企业，即只针对部分的制造业企业，有限的样本量可能导致实验结果的准确性下降，因此研究存在一定的局限性。

（2）生命周期分类中，采用三年平均现金流分类组合法，一定程度可以剔除某一年的偶然因素所造成的分类不准确；缺点是无法确定在这三年内是否因企业经营问题造成一个周期内出现两个阶段。本文主要研究长期影响，会导致六年时间里处于同一周期的企业数量减少，以至于无法研究衰退企业，所以需要更好地平衡研究时间和分类时间。

（3）目前财务柔性的衡量指标都是研究者根据企业已披露的财务数据计算得出，特别是在计算上行业均值上，难免有所误差。且财务柔性衡量标准主要根据定义出发，往后研究可以多方面进行综合考量。

在今后的论文研究中，可以从三方面入手：第一，将财务柔性的非财务指标加入模型中，从综合的角度进行衡量；第二，对生命周期的分组要更准确、客观；第三，结合外部经济政策的变化，从微观和宏观两个层面入手，研究其影响因素。

参考文献

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附录

中小板制造企业生命周期分类结果

证券代码	会计期间	经营活动3年平均	投资活动3年平均	筹资活动3年平均	分类结果
002003	2013-2015	341755355.9	-158762222	-303574933	成熟期
002003	2016-2018	428424047.7	-267466710.4	-139496283.6	成熟期
002007	2013-2015	518823954.9	-451540915.2	-195897971.1	成熟期
002007	2016-2018	599997341.3	-293639497.8	-283564515.5	成熟期
002013	2013-2015	234007592.8	-532609831.2	380150047.1	成长期
002013	2016-2018	630955658.5	-1677871715	1178080172	成长期
002014	2013-2015	184345242	-143942679.3	-101995779.5	成熟期
002014	2016-2018	293920557.1	-180166246.9	-141625329.4	成熟期
002017	2013-2015	166326709.8	-65172278.91	-24911292.05	成熟期
002017	2016-2018	116875402.1	-44176153.08	-46261531.27	成熟期
002020	2013-2015	155404279.8	-305206347.8	177649817.3	成长期
002020	2016-2018	387035006.1	-632307548	267932524.3	成长期
002023	2013-2015	84835885.43	-497987146	632660933.1	成长期
002023	2016-2018	97305123.44	-548118542.6	338919031.8	成长期
002026	2013-2015	34157377.65	-141398410.6	244487721.4	成长期
002026	2016-2018	53755859.47	-164689267.7	6772551.967	成长期
002028	2013-2015	281611833.1	-200187356.7	-67902048.8	成熟期
002028	2016-2018	276589851.7	-159101459.3	-107928111.4	成熟期
002029	2013-2015	697025393.7	-764775714.1	-106425783.2	成熟期
002029	2016-2018	514822975.9	-945703689	-5893869.167	成熟期
002030	2013-2015	20523732.16	-101765369.2	437925851.4	成长期
002030	2016-2018	-69611811.6	-446925839.7	265500802.9	成长期
002031	2013-2015	92793530.8	-261419118.9	332565272.8	成长期
002031	2016-2018	349712973.8	-793347572.8	282268591.7	成长期
002032	2013-2015	851423633.3	-430616456.1	-238418709.1	成熟期
002032	2016-2018	1494706118	-335691375.4	-1023448560	成熟期
002035	2013-2015	281547870.6	-238289874.6	-68160761.64	成熟期
002035	2016-2018	605396835.4	-75059636.95	-163285998.2	成熟期
002036	2013-2015	23490623.37	-86191655.41	181496866.7	成长期
002036	2016-2018	107876118.7	-645169864.8	524552414	成长期
002038	2013-2015	439096187.7	-64518482.51	-104247764.7	成熟期
002038	2016-2018	420919773.8	-321764015.9	-200430000	成熟期
002042	2013-2015	148355672.8	-343625681.9	151426519.4	成长期
002042	2016-2018	-327151251.6	-511422188	1302133011	成长期
002046	2013-2015	9961207.7	-183793817.6	141726612.5	成长期
002046	2016-2018	37776580.01	-80717247.44	264193415.1	成长期
002055	2013-2015	31837124.32	-378362904.9	364077475.6	成长期
002055	2016-2018	-119789937.7	-519455008.9	622527045.8	成长期
002056	2013-2015	700607046.3	-580460535.4	-136787676.4	成熟期
002056	2016-2018	819997173.2	-303054236.1	-409067603.1	成熟期
002073	2013-2015	46224111.7	-277282982.2	248684222.4	成长期
002073	2016-2018	171728847.9	-576002250.7	529669254.5	成长期
002074	2013-2015	239530465.1	-210135679.9	363778019	成长期
002074	2016-2018	-127888210.6	-1760103745	2094856652	成长期
002076	2013-2015	102699648.4	-50606982.6	49570331.23	成长期
002076	2016-2018	-157023403.7	-60685243.99	121330735.2	成长期
002079	2013-2015	84610410.37	-139189344.8	-28791569.13	成熟期
002079	2016-2018	154140385.9	-116819984.7	-10303465.42	成熟期
002080	2013-2015	485797759.7	-495783688.7	42659153.94	成长期
002080	2016-2018	1143729851	-1571228142	320704270.9	成长期
002083	2013-2015	673288616.3	-455312735.2	-276206711.4	成熟期
002083	2016-2018	849493056.4	-403416630.3	-372868585.4	成熟期
002085	2013-2015	870205656.8	-1429537606	676954650.1	成长期
002085	2016-2018	1209803487	-1161986557	324921983.6	成长期
002087	2013-2015	212986617.9	-283592369.6	97609679.89	成长期
002087	2016-2018	136843696.2	-604383537.8	544672559	成长期
002088	2013-2015	96247998.36	-78794943.1	-31459472.94	成熟期
002088	2016-2018	337592664.1	-119897187.3	-111260752.7	成熟期
002090	2013-2015	58266911.86	-162403519.4	192980491.8	成长期
002090	2016-2018	81819356.12	-98493925.11	53011231.33	成长期
002092	2013-2015	2153132698	-4206861160	2102531589	成长期
002092	2016-2018	4022922993	-5775945526	2070732982	成长期
002094	2013-2015	109777593.5	-146402961.8	77977936.66	成长期
002094	2016-2018	-45384472	-359437622.6	670859310.1	成长期
002101	2013-2015	130598411.6	-216031485.8	89726340.79	成长期
002101	2016-2018	515696203.3	-801790262.4	471647415.9	成长期
002104	2013-2015	279106012.8	-134524857.8	-46911719.19	成熟期
002104	2016-2018	154355562.8	-32882563.82	-38988874.77	成熟期
002105	2013-2015	82255585.82	-51011269.36	-36109122.47	成熟期
002105	2016-2018	86945484.77	-66819324.21	-12445678.83	成熟期
002107	2013-2015	58183984.42	-8967305.38	-92843132.99	成熟期
002107	2016-2018	101558224.9	-33964965.96	-23700522.77	成熟期
002110	2013-2015	764674433	-217967359	-550344494.5	成熟期
002110	2016-2018	3671433423	-1785720661	-418961061.6	成熟期
002111	2013-2015	48342480	-238692927.6	231693907.2	成长期
002111	2016-2018	72788593.22	-229190983.8	95753395.65	成长期
002115	2013-2015	138574341.4	-198744320.8	28898172.55	成长期
002115	2016-2018	38223515.02	-263158806.6	270319969.2	成长期
002118	2013-2015	-83148876.16	-146149170.1	406440176.8	成长期
002118	2016-2018	-773277834.7	-345042755.2	925277535.7	成长期
002119	2013-2015	177322862.5	-111732916.3	-71096833.05	成熟期
002119	2016-2018	117566325.2	-58088173.36	-45011930.13	成熟期
002121	2013-2015	-15520710.72	-1030006568	1044138375	成长期
002121	2016-2018	178509455.9	-1383143722	1374818506	成长期
002124	2013-2015	162935146.2	-223751916.4	114089539.8	成长期
002124	2016-2018	345925198.7	-1205990775	898926429.6	成长期
002126	2013-2015	186014763	-351898734	104062359.8	成长期
002126	2016-2018	352630509.8	-696357948.8	414731215.2	成长期
002130	2013-2015	64199519.95	-334136696.2	249417983.6	成长期
002130	2016-2018	254281574.3	-475773355.4	305592699	成长期
002137	2013-2015	11035840.85	-115987194.4	85521010.6	成长期
002137	2016-2018	47379386.79	-181151120.6	139563424	成长期
002138	2013-2015	290720336.8	-473371694.5	205834667.4	成长期
002138	2016-2018	501448464.1	-544620976.7	139417404.1	成长期
002139	2013-2015	115896439.9	-123624932.9	94983026.73	成长期
002139	2016-2018	211559128.4	-488311258.5	281305206.6	成长期
002149	2013-2015	33409239.62	-45743723.54	37905435.14	成长期
002149	2016-2018	-79815273.86	-66767037.26	135744277.7	成长期
002154	2013-2015	215212987	-112630799.7	-200269119.2	成熟期
002154	2016-2018	359112342.8	-149128202.8	-200460327.6	成熟期
002156	2013-2015	318635515.4	-907231590.7	798996619.9	成长期
002156	2016-2018	849112182.2	-2452559579	1597000916	成长期
002167	2013-2015	-21268283.88	-172926925.8	-1772839.907	衰退期
002167	2016-2018	230285080.1	463566.2133	-195088962.8	衰退期
002169	2013-2015	90003462.33	-190314404	117616402.6	成长期
002169	2016-2018	-80054958.9	-303105224.8	457434170.6	成长期
002176	2013-2015	10738328.69	-650072625.2	600911673	成长期
002176	2016-2018	-561212948.2	-667331187.3	1564213056	成长期
002177	2013-2015	192155300.3	-143475536.6	-1820480.297	成熟期
002177	2016-2018	212350242.9	-262325612.7	-62530166.79	成熟期
002179	2013-2015	327081407	-259485454.3	259458045.8	成长期
002179	2016-2018	244577264.5	-262509843	432406925.2	成长期
002185	2013-2015	541450653.2	-929316114.8	932286798.7	成长期
002185	2016-2018	966362812	-1527759186	943289962.3	成长期
002191	2013-2015	671680069.8	-320493272.4	-363487715.2	成熟期
002191	2016-2018	863553966.7	-775571965.4	-9197646.47	成熟期
002197	2013-2015	-34954504.09	-158995194.6	297952688.2	成长期
002197	2016-2018	-184637606.4	-501088179.9	600688577.9	成长期
002198	2013-2015	55045778.1	-37527438.98	-9311230.387	成熟期
002198	2016-2018	48620508.08	-13801243.61	-11908714.97	成熟期
002202	2013-2015	3178519922	-4999049318	1667981451	成长期
002202	2016-2018	3083782023	-6740995885	3276616665	成长期
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002404	2016-2018	67159162.55	-73532318.51	130795140.9	成长期
002406	2013-2015	152594037	-171479910.1	-76002697.51	成熟期
002406	2016-2018	166047324.4	-66086255.06	-96037302.49	成熟期
002407	2013-2015	31052237.47	-165172408.1	222753297.1	成长期
002407	2016-2018	172435148.7	-569826827.4	513089986.6	成长期
002412	2013-2015	79502500.85	-29153768.78	-45638749.6	成熟期
002412	2016-2018	171382819.9	-212755002.1	-2049369.027	成熟期
002414	2013-2015	-14955755.93	-214307872.3	43756392.03	成长期
002414	2016-2018	66413743.11	-283612033.1	375516799.7	成长期
002415	2013-2015	2928836254	-1161919288	-219213593.4	成熟期
002415	2016-2018	7566955232	-1047040386	-1254771170	成熟期
002418	2013-2015	83748355.26	-313515782.9	289993735.7	成长期
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002426	2013-2015	-132346338.4	-1027802118	1444970927	成长期
002426	2016-2018	-13259688.75	-1555282830	1452365201	成长期
002429	2013-2015	380435667.6	-822293722.1	512407771.9	成长期
002429	2016-2018	129650179.5	-1381408469	1922093300	成长期
002432	2013-2015	-90953653.01	-23572064.82	26498342.48	成长期
002432	2016-2018	-77519980.26	-199482344.7	346250416	成长期
002433	2013-2015	-561281926.4	-398215424.3	842297942.9	成长期
002433	2016-2018	22905089.94	-510505363	503476104.3	成长期
002438	2013-2015	11820860.77	-101894138.9	19265239.93	成长期
002438	2016-2018	102523193.4	-292796188.4	222398206.7	成长期
002448	2013-2015	182188594.6	-241089476.2	5615397.407	成长期
002448	2016-2018	195075570	-385788012.4	180034630.8	成长期
002454	2013-2015	238606471.5	-241047622.2	-91856196.9	成熟期
002454	2016-2018	356624057.5	-312890868.8	-25181275.82	成熟期
002456	2013-2015	351509129	-1499704815	1470653748	成长期
002456	2016-2018	594839703.1	-4697726522	3975814650	成长期
002457	2013-2015	147454495.3	-271619286.3	23928526.19	成长期
002457	2016-2018	30927320.36	-73405735.96	18638308.31	成长期
002460	2013-2015	146876894.9	-336160668.7	219809424.1	成长期
002460	2016-2018	615857422.5	-1361497962	1762750625	成长期
002463	2013-2015	177954216.3	-577899994	-50931223	成熟期
002463	2016-2018	405650459.7	-337952700.3	-71511679.67	成熟期
002465	2013-2015	359065065	-1108851379	491962415.6	成长期
002465	2016-2018	158602910.4	-288622100.9	13323006.01	成长期
002466	2013-2015	277866114.2	-1359439342	919886537.6	成长期
002466	2016-2018	2830320131	-11561644542	8973673762	成长期
002472	2013-2015	175725038.5	-261354222.1	484530982.6	成长期
002472	2016-2018	138673336	-1174847814	790992195.3	成长期
002475	2013-2015	367533911.5	-1255081510	1376948382	成长期
002475	2016-2018	1540379033	-3775167774	2806812834	成长期
002480	2013-2015	125335873.7	-344598818.6	130138240.4	成长期
002480	2016-2018	51867288.06	-19762976.34	203010446.1	成长期
002488	2013-2015	106195947.4	-401877678.9	358745035.6	成长期
002488	2016-2018	-300612501.1	-109779393.3	937694074.1	成长期
002491	2013-2015	275708204.8	-408134228.5	203546812.2	成长期
002491	2016-2018	451588276.7	-960348877.3	628637378.5	成长期
002493	2013-2015	160527774.4	-3256179000	2664501528	成长期
002493	2016-2018	3895978286	-20443178993	18983458118	成长期
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002494	2016-2018	24822334.96	-23597002.75	37730329.94	成长期
002495	2013-2015	99663293.16	-107832990.7	-21770560	成熟期
002495	2016-2018	71796383.67	-84750249.28	-1328232	成熟期
002503	2013-2015	40891463.98	-565705626.5	179574526.6	成长期
002503	2016-2018	-695170461.9	-86712212.48	973211024.7	成长期
002507	2013-2015	184527015.5	-201196274.6	-62734418.08	成熟期
002507	2016-2018	494998068.4	-125885769.8	-79528954.15	成熟期
002508	2013-2015	701710354.7	-199902348.6	-101809000	成熟期
002508	2016-2018	1436844753	-1054765341	-429029818.4	成熟期
002510	2013-2015	57008690.04	-163332658	76322264.31	成长期
002510	2016-2018	-9579377.363	-492825544	524582401.5	成长期
002515	2013-2015	46843445.88	-174295730.1	64974686.21	成长期
002515	2016-2018	-1583512.327	-20029648.26	49712112.18	成长期
002522	2013-2015	93506379.14	-289807838.4	62331205.67	成长期
002522	2016-2018	1115139.673	-226928623.2	348370672.1	成长期
002523	2013-2015	-9934059.683	-106777552.2	52974135.27	成长期
002523	2016-2018	30939288.2	-50281465.71	33797425.36	成长期
002531	2013-2015	199927449.9	-760594805.7	482733117.9	成长期
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002540	2013-2015	100246212.6	-348283910.3	17320741.43	成长期
002540	2016-2018	74432359.75	-438253352.3	433593358.3	成长期
002541	2013-2015	-49326738.77	-139498135	49582656.57	成长期
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002543	2013-2015	401535612.3	-372126339.1	-115475297.9	成熟期
002543	2016-2018	619766706.3	-567695510.4	-3050524.997	成熟期
002548	2013-2015	86264205.79	-141404118.5	165492846.7	成长期
002548	2016-2018	64895255.84	-443913151.2	259755254.3	成长期
002557	2013-2015	140904842.8	-241457838.7	-12570379.86	成熟期
002557	2016-2018	504032683.9	-104785759.3	-360851901.9	成熟期
002559	2013-2015	164729438.5	-88137167.93	-24452393.31	成熟期
002559	2016-2018	114178943.3	-131800268.6	-82418450.89	成熟期
002560	2013-2015	26578695.42	-104024459	138598854.8	成长期
002560	2016-2018	-46753083.57	-99235324.2	64990811.7	成长期
002563	2013-2015	1008665426	-1280362961	-623153839.9	成熟期
002563	2016-2018	1334337814	-468580790.6	-822569263.3	成熟期
002577	2013-2015	15560503.35	123331972.4	-21948950.07	衰退期
002577	2016-2018	-14373753.74	-117406718.4	-5055000	衰退期
002583	2013-2015	84086967.42	-276125445.2	205372148.8	成长期
002583	2016-2018	-183434868	-1948674111	2257297449	成长期
002585	2013-2015	27581044.97	-332946531.8	414361505.8	成长期
002585	2016-2018	103580784.7	-972147977.3	884073232.8	成长期
002588	2013-2015	430020658.4	-741148644.1	79398944.4	成长期
002588	2016-2018	272046261.2	-438850319.3	136194247	成长期
002591	2013-2015	-19573993	-57653165.65	26554887.32	成长期
002591	2016-2018	10565228.07	-39732268.6	19423257.2	成长期
002594	2013-2015	2105444000	-8073178000	6842830667	成长期
002594	2016-2018	5681741667	-14545828667	10451517333	成长期
002596	2013-2015	-1354883.577	-111546129.9	151926497.1	成长期
002596	2016-2018	16839763.95	-382533742.7	325097406	成长期
002597	2013-2015	367191560.5	-343852475.1	-24789703.13	成熟期
002597	2016-2018	999097565.3	-614786143.6	-119145418.4	成熟期
002599	2013-2015	62719699.66	-132858444.7	34111889.61	成长期
002599	2016-2018	34888833.76	-101717095	118415467.9	成长期
002600	2013-2015	50971240.36	-255086080.1	297043849.1	成长期
002600	2016-2018	690732832	-878552114.1	704585732.9	成长期
002601	2013-2015	-242331432	-429258081.4	558230788.9	成长期
002601	2016-2018	1610256517	-3445113364	2172779336	成长期
002605	2013-2015	146781609	-208179998.9	20708088.56	成长期
002605	2016-2018	153048526.6	-233027459	92964655.42	成长期
002606	2013-2015	64915174.76	-41690540.82	-44285149.63	成熟期
002606	2016-2018	88515857.41	-20102561.75	-55480775.65	成熟期
002610	2013-2015	43048023.64	-1097567220	1377481861	成长期
002610	2016-2018	592966552.7	-1782124317	999178717.1	成长期
002611	2013-2015	74689795.49	-309260529.8	121485353.2	成长期
002611	2016-2018	302767533.9	-709884580.7	1019165631	成长期
002616	2013-2015	140352410.3	-309288065.1	171897971	成长期
002616	2016-2018	342119113.5	-696861991	394031662.6	成长期
002623	2013-2015	41913448.92	-284723574.3	54226653.81	成长期
002623	2016-2018	108078020.7	-436353367	346569428.6	成长期
002625	2013-2015	69938519.85	-112915008	1101480.567	成长期
002625	2016-2018	48655063.28	-1436952731	2314190405	成长期
002626	2013-2015	148299657.9	-377826040.1	83029260.02	成长期
002626	2016-2018	582710512.6	-757357760.6	171859780.7	成长期
002630	2013-2015	-216037112.2	-411650326.7	428594289	成长期
002630	2016-2018	-119957431	-726450232.7	783023458.9	成长期
002636	2013-2015	149415980.5	-264399585.1	-39808149.83	成熟期
002636	2016-2018	550055417.3	-72041067	-15070196.59	成熟期
002639	2013-2015	-35145074.38	-334820005.6	309643226.7	成长期
002639	2016-2018	-3002685.567	-307532233.8	255055473.5	成长期
002641	2013-2015	306124273.5	-262204116.4	-7765617.16	成熟期
002641	2016-2018	390825174.4	-216837601.2	-81295888.99	成熟期
002643	2013-2015	236039506.9	-418917892.6	256533180.8	成长期
002643	2016-2018	398545642.2	-659293938.3	256030787.5	成长期
002644	2013-2015	49128880.55	-2877967.803	130481030.9	成长期
002644	2016-2018	53329073.12	-168533362	30044817.26	成长期
002646	2013-2015	237639606.9	-341646986.7	-149533435.4	成熟期
002646	2016-2018	153307611.4	-106618901	-27029444.44	成熟期
002648	2013-2015	143034396.7	-861151424.2	590415170.3	成长期
002648	2016-2018	686781229.4	-1152773896	1202319686	成长期
002651	2013-2015	194940012.6	-109289839.6	-309954727.4	成熟期
002651	2016-2018	86921142.79	-244764270.5	-40014546.49	成熟期
002661	2013-2015	87142699.97	-72145666.8	358122847.4	成长期
002661	2016-2018	74664419.36	-619207992.4	255481423.2	成长期
002667	2013-2015	16973841.88	-39732501.28	-6204710.36	成熟期
002667	2016-2018	26730529.98	-102375263.5	-833705.4733	成熟期
002668	2013-2015	479113331.7	-513740618.1	149005783	成长期
002668	2016-2018	-101812536.7	-890487365.1	1045584129	成长期
002671	2013-2015	17085347.53	-258868091.3	252908140.1	成长期
002671	2016-2018	104302116.9	-205451135.7	50883936.2	成长期
002672	2013-2015	245768971.2	-781649061.4	469231946.5	成长期
002672	2016-2018	752966373.5	-867232835.3	185189150.9	成长期
002674	2013-2015	-7483153.263	-105091556.2	4162926.46	成长期
002674	2016-2018	280448013.8	-40959002.24	124109464.3	成长期
002677	2013-2015	137760567.3	-168106566.3	-77000000	成熟期
002677	2016-2018	385485020.3	-45920453.5	-183174307.9	成熟期
002681	2013-2015	188571876.6	-208770463.5	73829284.85	成长期
002681	2016-2018	431997787.8	-768875967.6	470023191.3	成长期
002685	2013-2015	-37997079.7	-18229030.81	18926653.71	成长期
002685	2016-2018	-103623545.6	-355276416.6	475628910.6	成长期
002687	2013-2015	109584531.9	-76625655.51	-64988307.74	成熟期
002687	2016-2018	129686505	-30690423.37	-77906050.35	成熟期
002688	2013-2015	101757779.1	-292846283.2	129536525.7	成长期
002688	2016-2018	145613076	-311036677.3	204885068.5	成长期
002689	2013-2015	165476824.7	-63379171.25	-176608977	成熟期
002689	2016-2018	11231068.75	-7210050.07	-69955893.09	成熟期
002690	2013-2015	183648207.9	-272740665.6	-68359870.05	成熟期
002690	2016-2018	398732370.3	-183641853.4	-240584879.2	成熟期
002698	2013-2015	127655483.7	-287101762.6	-38304506.82	成熟期
002698	2016-2018	114583457.2	-38245724.92	-14899832.97	成熟期