新能源汽車業(yè)上市公司財務(wù)危機預(yù)警范文

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摘要：經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，我國經(jīng)濟(jì)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“瓶頸”期。制造業(yè)作為我國的支柱性產(chǎn)業(yè)，是實體經(jīng)濟(jì)的主體，汽車制造業(yè)是實體經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，對我國GDP的貢獻(xiàn)有著舉足輕重的作用。近幾年來，在科學(xué)技術(shù)的推動下、國家政策的扶持下及市場需求的驅(qū)動下新能源汽車處于井噴式發(fā)展，新能源汽車已經(jīng)成為汽車行業(yè)發(fā)展的主要方向和投資熱點。為了實現(xiàn)新能源汽車制造企業(yè)健康穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)，有必要對其財務(wù)危機進(jìn)行預(yù)警。文章結(jié)合新能源汽車制造企業(yè)自身固有特性，借鑒前人的研究成果，采用能夠代表該類企業(yè)的預(yù)警指標(biāo)，建立適用于該類型企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，提高該類企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；財務(wù)危機；財務(wù)危機預(yù)警危機預(yù)警

一、研究背景

目前，新能源汽車主要有三種類型：混合動力汽車、燃料電池電動汽車、純電動汽車。在當(dāng)前全球呼吁保護(hù)環(huán)境、節(jié)約資源的大背景下，是新能源汽車發(fā)展的大好時機，新能源汽車也是能源結(jié)構(gòu)升級的必然途徑。據(jù)中國統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)可知，2017年新能源汽車產(chǎn)量同比增長178.1%，從長遠(yuǎn)來看，新能源汽車有著很大的發(fā)展前景。新能源汽車制造企業(yè)在發(fā)展中不僅面臨著機遇而且還面臨著來自多方面的風(fēng)險，比如外部宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的利率、外匯匯率波動的風(fēng)險和通貨膨脹，以及企業(yè)內(nèi)部的經(jīng)營風(fēng)險：生產(chǎn)成本高，低市場占有率低、籌資成本高等風(fēng)險，這些風(fēng)險最終都會轉(zhuǎn)化為企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險得以體現(xiàn)。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）財務(wù)危機的定義國外學(xué)者通常將財務(wù)危機視為破產(chǎn)，如Beaver（1966）認(rèn)為，財務(wù)危機就是企業(yè)經(jīng)營失敗即企業(yè)破產(chǎn)。Altman（1968）認(rèn)為，財務(wù)危機是指企業(yè)沒有足夠的資金流來償還短期到期債務(wù)本息已經(jīng)或者即將進(jìn)入破產(chǎn)程序面臨清算。國外學(xué)者給出的財務(wù)危機的定義會因研究對象的不同而略有差異。吳世農(nóng)等人將財務(wù)危機視為財務(wù)困境，最嚴(yán)重的財務(wù)困境就是企業(yè)破產(chǎn)，財務(wù)困境導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)行為其實是一種違約行為。企業(yè)財務(wù)困境的發(fā)生是量變到質(zhì)變的漸進(jìn)過程，在危機發(fā)生之前往往可以通過財務(wù)狀況的變化趨勢進(jìn)行預(yù)測的，是有征兆存在的而不是不可預(yù)測的、毫無征兆就突然陷入財務(wù)困境。考慮到我國特殊國情，在我國上市企業(yè)中很少有破產(chǎn)的企業(yè)。因此，國內(nèi)外學(xué)者對于財務(wù)危機的定義并沒有統(tǒng)一的規(guī)定，相比于國外學(xué)者給出的財務(wù)危機的定義，國內(nèi)學(xué)者通常將被特別處理作為發(fā)生財務(wù)危機的信號。

（二）財務(wù)危機預(yù)警研究現(xiàn)狀目前，國內(nèi)外學(xué)者使用最多的構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型的方法大致可以分為兩類：傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法和人工智能的方法。國外學(xué)者中，Altman（1968）最早使用資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等財務(wù)報表數(shù)據(jù)通過傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型并預(yù)測企業(yè)財務(wù)風(fēng)險狀況和評價企業(yè)財務(wù)危機程度，并創(chuàng)建了著名的Z-Score模型。Chava,Jarrow以1962~1999的年度和月度財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，驗證了Z計分模型交其他預(yù)警模型更具有優(yōu)越性，而且還得出了行業(yè)因素對企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確率具有重要影響的重要結(jié)論。陳靜（1999）是國內(nèi)最早使用統(tǒng)計分析方法對企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測進(jìn)行實證研究。以27家被特別處理的公司和27家配對的非ST公司為樣本，通過單變量和多元線性判定模型進(jìn)行實證分析發(fā)現(xiàn)兩種模型均具有一定的預(yù)測準(zhǔn)確性。鄧旭東等人（2018）以房地產(chǎn)上市公司為研究對象，運用多元邏輯回歸構(gòu)建模型，實證結(jié)果表明總體預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)85%以上。田寶新，王建瓊（2018）基于管理層和治理層兩個角度，選取財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警模型。

三、研究設(shè)計

（一）研究對象與數(shù)據(jù)來源1.研究對象。本文選取15家已成功研發(fā)并有一定發(fā)展規(guī)模的新能源汽車上市公司作為研究樣本。2.數(shù)據(jù)來源。（1）從新能源汽車網(wǎng)選取了15家已成功研發(fā)并有一定發(fā)展規(guī)模的新能源汽車上市公司。（2）財務(wù)數(shù)據(jù)來源于新浪財經(jīng)各公司年報中對外公布的財務(wù)數(shù)據(jù)信息、國泰安數(shù)據(jù)庫、上海證券交易所和深圳證券交易所公布的相關(guān)信息。（3）為了能更準(zhǔn)確評價我國新能源汽車制造業(yè)上市公司財務(wù)危機程度和破產(chǎn)概率，本文選取了2013~2017年5年的財務(wù)數(shù)據(jù)來計算15家公司具體Z值并進(jìn)行具體分析。

（二）研究模型Altman是較早對制造業(yè)上市公司財務(wù)困境預(yù)警問題進(jìn)行研究。他在單一線性模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，并創(chuàng)建了最具有代表性的Z-score多元線性模型。Z計分模型是以基于多變量統(tǒng)計方法的財務(wù)預(yù)警模型。國內(nèi)外學(xué)者的實證研究表明，Z模型的預(yù)測真確率可達(dá)70%以上。本文以使用最為廣泛、準(zhǔn)確率較高的Z計分模型為基礎(chǔ)，選擇最具有代表性的財務(wù)指標(biāo)評價新能源汽車制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)困境程度，并預(yù)測該行業(yè)企業(yè)未來幾年的財務(wù)風(fēng)險水平和破產(chǎn)概率。Z模型的表達(dá)式如下：TA：資產(chǎn)總額X2=留存收益/資產(chǎn)總額；留存收益=盈余公積+未分配利潤X3=息稅前利潤/資產(chǎn)總額；息稅前利潤=利潤總額+財務(wù)費用X4=所有者權(quán)益總市值/負(fù)債總額X5=主營業(yè)務(wù)收入/資產(chǎn)總額資產(chǎn)總額、負(fù)債總額取自當(dāng)年資產(chǎn)負(fù)債表日的期末余額由上述模型分別計算出15新能源公司的Z值，并根據(jù)其值的大小判斷新能源汽車行業(yè)財務(wù)風(fēng)險大小和財務(wù)困境程度。財務(wù)困境程度的評價標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

四、實證研究結(jié)果分析

（一）Z值計算結(jié)果本文選取了15家已經(jīng)成功研發(fā)并且生產(chǎn)經(jīng)營狀況較好的新能源汽車制造業(yè)上市公司2013~2017年近五年的財務(wù)數(shù)據(jù)，基于財務(wù)危機預(yù)警模型-Z模型使用Excel統(tǒng)計軟件計算15家公司的Z值，對整個新能源汽車制造業(yè)行業(yè)財務(wù)危機狀況進(jìn)行研究分析。15家新能源汽車上市公司的具體計算結(jié)果如表2所示。

（二）Z值均值及其分布由表2計算結(jié)果可得出如下結(jié)論：15家新能源汽車制造業(yè)上市公司2013年Z值的平均值為2.93,2014年Z值的平均值為2.95,2015年的Z值平均值為3.12,2016年Z值的平均值為2.73,2017年Z值的平均值為2.63。其中2013~2016年Z值的平均值均大于Z值的臨界值2.65，2017年Z值的平均值卻小于臨界值2.65，這說明了15家新能源汽車制造業(yè)上市公司在樣本觀測值的前四年財務(wù)狀況較好，企業(yè)財務(wù)風(fēng)險較小，陷入財務(wù)危機的概率很小。然而，在選取樣本觀測值的最后一年，新能源汽車制造業(yè)行業(yè)整體Z值的平均值2.63小于臨界值2.65，這就意味著新能源汽車制造業(yè)行業(yè)面臨較大的財務(wù)風(fēng)險，企業(yè)陷入財務(wù)危機的概率較大。根據(jù)Z值的臨界值，樣本公司Z值分布情況如表3所示。從Z值分布情況統(tǒng)計表格可以看到15家新能源汽車制造業(yè)企業(yè)在2013~2016年期間四年共有三家公司的Z值小于1.81，占公司總數(shù)的20%，也就是說新能源汽車制造業(yè)行業(yè)有20%的公司Z值是小于1.81的，這些公司的財務(wù)狀況很差，財務(wù)風(fēng)險很大，他們陷入財務(wù)危機的程度很大，這些企業(yè)有90%以上的概率面臨破產(chǎn)倒閉。2017年一年就有四家公司的Z值小于1.81，占公司總數(shù)的26.67%，換言之，在2017年一年就新增了26.67%的企業(yè)面臨陷入財務(wù)危機的風(fēng)險，新能源汽車制造業(yè)行業(yè)的整體風(fēng)險大大增加，有更多的公司紛紛出現(xiàn)危機預(yù)警，陷入財務(wù)困境、瀕臨破產(chǎn)的公司數(shù)量大大增加。針對這些Z值小于1.81的公司應(yīng)該重點予以關(guān)注，并及時采取應(yīng)對措施規(guī)避危機進(jìn)一步惡化。2013~2017年平均有7家公司的Z值介于1.81和2.65之間，平均占比約為46.67%，這些公司的財務(wù)狀況處于“灰色地帶”，財務(wù)風(fēng)險比較大，陷入財務(wù)危機的概率較大。針對Z值介于1.81和2.65之間的企業(yè)應(yīng)該重點關(guān)注企業(yè)出現(xiàn)的財務(wù)危機征兆，對企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境變化產(chǎn)生的不利影響不能忽視，應(yīng)該時刻做好預(yù)防可能出現(xiàn)的各種財務(wù)風(fēng)險和非財務(wù)風(fēng)險的準(zhǔn)備，避免風(fēng)險迅速擴(kuò)大而導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)困境面臨破產(chǎn)的嚴(yán)重后果。2013~2017年期間Z值大于2.65，平均有6家公司，約占公司總數(shù)量的44%。Z值大于2.65的公司財務(wù)狀況較好，財務(wù)風(fēng)險也比較小，企業(yè)陷入財務(wù)危機的概率通常低于10%，企業(yè)破產(chǎn)的可能性也比較低。

五、結(jié)論

通過對上述15家新能源汽車制造業(yè)企業(yè)的實證研究結(jié)果表明，2013~2016年四年的樣本觀測數(shù)據(jù)的Z值均大于臨界值2.65，而且在2013~2015年期間樣本Z值呈上升趨勢，但是從2016~2017年Z值開始呈下降趨勢，其中2016年較2015年Z值下降0.4,2017年Z值仍然下降甚至低于臨界值2.65。由上述研究結(jié)果可知，近兩年整個新能源汽車制造業(yè)行業(yè)的財務(wù)風(fēng)險顯著增加，財務(wù)狀況開始出現(xiàn)惡化，企業(yè)陷入財務(wù)困境的程度較大，破產(chǎn)的概率較高，相關(guān)企業(yè)和政府有關(guān)部門應(yīng)該給予高度關(guān)注，建立與其適應(yīng)并具有可操作的財務(wù)危機預(yù)警模型，以便及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，及早采取措施避免造成嚴(yán)重后果。

參考文獻(xiàn)：

[2]陳靜.上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實證分析[J].會計研究,1994(04).

[3]鄧旭東,張瑜,徐文平.基于現(xiàn)金流量角度的財務(wù)預(yù)警模型研究———以房地產(chǎn)行業(yè)為例[J].會計之友,2018(23).

[4]田寶新,王建瓊.基于財務(wù)與非財務(wù)要素的上市公司財務(wù)困境預(yù)警實證研究[J].金融評論,2017(05).

作者：馬閃霞 劉希麟 單位：上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院