新能源汽車企業財務風險研究

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引言

隨著科技和產業的發展，新能源汽車已經成為汽車產業轉型升級的中堅力量，新能源汽車行業也迎來了前所未有的發展機遇。純電動乘用車制造門檻大大降低，面對新能源汽車未來前景的誘惑，各方資本紛紛入局。傳統車企擁有平臺化研發積累和規模優勢，比“新勢力”新能源汽車平臺開發、車型落地都更快更高效，轉型迅速，如比亞迪、長城汽車、長安汽車等，這部分企業最有希望成為世界級龍頭汽車企業。在新能源汽車制造方面，雖然傳統車企有一定的產業鏈基礎，但也存在一些潛在的發展問題。一方面，動力電池需求的快速增長，或將導致動力電池未來供不應求。動力電池市場集中度不斷升高，正極材料需求旺盛，價格漸漲；負極材料雖然前景光明，但行業競爭加??；電解液市場需求旺盛，產品價格上升。另一方面，充電不便造成“里程焦慮”。電機裝機量加速增長，我國充電樁數量嚴重不足，直流充電樁需求提升，充電基礎設施發展滯后，并且鋰電池設備訂單大多向龍頭企業集中。無論是從技術瓶頸還是從市場表現來看，新能源汽車逐漸暴露出許多問題，因此，我們有必要對新能源汽車企業的財務風險進行研究，并對財務風險進行評級，以便采取適當措施，化風險為機遇，保障新能源汽車行業健康發展。

一、企業財務風險概述

財務風險具有損失性和收益性雙重特征，如果能對財務風險進行有效識別并加以預警，我們就能有針對性地進行風險干預，此時財務風險發揮的是查漏補缺的功能，能夠完善企業管理，從而表現出收益性特征。反之，如果在經營管理中對潛在的財務風險缺乏分析和預警，則有可能給公司帶來巨大損失。公司在生產經營過程中會受到各種因素的影響，而這些影響因素并不是獨立存在的，它們之間相互影響，交叉并存。因此，企業就需要建立完善的風險預警機制，當公司的相關財務指標出現變化時，能夠及時加以預警并進行風險防范，使公司的經濟損失降至最低。

（一）企業財務風險定義受內外部環境的影響，企業在生產經營活動中因各種不確定性因素導致的實際收益與預期收益發生偏差的可能性統稱為財務風險。

（二）企業財務風險分類企業的財務風險大體可分為以下幾類。1.籌資風險：隨著宏觀經濟環境、資本市場供需關系的變化以及企業在資本籌措方面的不確定性而在財務上造成損失的可能性稱為籌資風險?；I資風險一般分為利率風險、再融資風險、財務杠桿效應、匯率風險、購買力風險等。2.投資風險：受市場需求變化的影響，企業投資在收益方面所面臨的風險稱為投資風險。3.資金營運風險：資金營運風險主要指的是企業流動資金方面所面臨的風險。資金營運風險受供應鏈上各個節點、供產銷多個環節多重因素的影響。4.收益分配風險。收益分配風險是指因為企業經營管理層制定了不合理的收益分配方案，而對企業的生產經營活動造成不利影響的可能性。

（三）企業財務風險分析方法在對企業財務風險的識別中，多采用定量分析方法。當企業發生財務問題后，其財務比率與正常企業的財務比率相比具有明顯差別，通過對異常指標的量化分析，可以快速識別企業所面臨的風險。隨著企業運營環境的日益復雜、多變，單一的指標已無法全面體現企業的綜合財務狀況。所以在對企業財務風險進行定量分析時普遍采用的是多變量判定模型。與單變量判定模型相比，多變量判定模型具有較高的判別精度，但是多變量判定模型的運用沒有單變量判定模型廣泛，主要是因為多變量判定模型假定條件較為苛刻。多變量判定模型包括多元線性評價模型、fisher判別模型、主成分分析模型、F分數模型和Z分數模型等方法。為了使分析結果更加客觀，本文在對長城汽車進行財務風險分析時采用了F分數模型和Z分數模型兩種方法。

二、長城汽車新能源發展概況

2006年，長城汽車便已涉足新能源項目，不過當時對新能源的研究還只停留在試驗階段，所以外界所知甚少。2009年，長城汽車成立了新能源汽車研究小組，并注入大量資金，對新能源汽車開展基礎研究與生產布局。截至目前，長城汽車股份有限公司已完成了電芯、機理研究、PACK、BMS試制實驗室以及動力電池測試車間、實驗所、研究中心等生態布局；建立了以保定本部為中心，遍及歐盟、東南亞、美國等地的國際化開發架構，如其在奧地利設立的新能源驅動電機控制器生產研究中心以及在韓國設立的先進電池材料研究中心，都致力于純電動模式新能源的研究與探索。長城汽車目前已完成上中下游全面布局。核心的電池、電機、電控等都已經具備自研自產能力。在新能源汽車產業布局上，長城汽車走在了行業的前面。其新能源汽車品牌歐拉自從2018年8月20日上市以后，市場表現良好。長城汽車2021年財報數據顯示，歐拉品牌當年12月銷量為20926輛，全年累計銷量135028輛，看起來歐拉成功打入了新能源市場。但和長城WEY的命運一樣，在經歷了短暫的輝煌后，2022年第一季度歐拉的銷量增長陷入了窘境。當下新能源市場規模仍處于增長之中，在行業整體規模增長階段，各品牌之間比拼的是增長速度，而歐拉銷量增幅的停滯狀態必然會反映在其財務數據中。因此，有必要對長城汽車各種財務數據進行分析，以判斷其是否存在財務風險以及財務風險的大小。下面本文通過Z分數模型法和F分數模型法對長城汽車的財務風險展開具體分析。

三、Z分數模型法下財務風險分析

Z分數模型是采用多因子分析的多元線性函數公式，即利用由多個財務指標風險因素綜合產生的分值來預估公司經營風險的一種方法。埃特曼通過大量的實證研究分析了破產公司和非破產公司的相關財務指標，最終選取5個財務指標作為變量，構建了公司財務危機預警模型，即Z分數模型。模型如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5式中，X1反映資產的流動性與規模特性，X2反映公司累計收益情況，X3反映企業資產的收益水平，X4反映企業的還款能力，X5反映企業資本的使用效益。具體計算公式如下：X1=營運資金（流動資產-流動負債）/資產總額，X2=留存收益（盈余公積+未分配利潤）/資產總額，X3=息稅前利潤/資產總額，X4=股東權益市場價值/負債總額，X5=銷售收入/資產總額。Z值越小，企業破產的可能性越大。埃特曼認為，確定破產企業和非破產企業的Z值分界點為2.675，Z值大于2.675為非破產企業；Z值小于1.81為破產企業；處于1.81~2.675之間的企業，其財務狀況很不穩定，誤判的概率很大。Z分數模型的風險參考值如表1所示。由于長城汽車新能源發展板塊真正獨立是從2018年開始的，所以選用其2018—2021年的財務數據進行評價。數據來源于長城汽車年報，計算分析通過EXCEL2016實現。結合長城汽車2018—2021年財報數據發現，長城汽車近五年內Z值均小于1.81，預測結果均為破產。相關結果如表2所示。

四、F分數模型法下財務風險分析

由于現金流量變化沒有被Z分數模型考慮在內，所以有研究者對Z分數模型作了改進，從而形成F分數模型，模型如下：F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X其中，X1、X2及X4與Z分數模型中的X1、X2及X4相同，這里不再進行分析。F分數模型與Z分數模型中各比率的差異主要表現在X3、X5的比值結果。X3是一種現值變量，用以衡量企業所有流動資金償還企業債務的能力。企業的流動資金主要是指稅后純收益，必要時還可把企業的固定資產折舊費用作為還款資金的來源。X5衡量的則是企業資產總額在創造現金流量方面的綜合能力。在對資產總額的計算中，除了稅后純收益和固定資產折舊費用，還把利息（利息收入-利息支出）計算在內，在預測財務風險方面要比Z分數模型更加準確。具體計算公式如下：X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負債，X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產。F分數模型的臨界點是0.0274，如果某一特定企業的F分值小于0.0274，將被預測為破產企業；如果F分值大于0.0274，企業將被預測為非破產企業。結合長城汽車2018—2021年財報數據發現，長城汽車2018—2021年內F值均超過了臨界值0.0274，但是整體呈下降趨勢。相關結果如表3所示。

五、研究結論與建議

（一）研究結論實驗結果表明，Z分數模型對企業經營風險具有較強的警示效果，但是橫向比較的效果并不好。在公司倒閉之前的兩年內使用該模型的判斷準確度很高,而超過兩年精度則比較低，而且所用的數據空間和財務指標變化也需要滿足正態分布。另外，模型也沒有考慮現金流量數據，因此容易對企業的真實財務狀況產生誤判。F分數模型在指標選取上有理論依據，長期風險判斷效果較好，可根據多個時點的F值進行財務風險趨勢分析，操作簡單，結果易于理解分析；但是自變量的選取較少，容易影響預警效果。

（二）研究建議通過以上的研究結果可以看出，長城汽車股份有限公司存在一定的財務風險，主要是其在新能源汽車方面的增長速度過快，造成了發展斷層。世界上一般的大型企業成長都是循序漸進的，而我國自主企業一般都是在最近十多年內迅速成長起來的，在管理、技術層面，長城汽車或者其他自主企業需要更長時間的積淀。然而，本文兩種模型選擇的窗口期雖然是相同的，但是得到的實證結果存在一定差別，因此長城汽車也需要根據本企業實際情況構建科學的財務風險預警模型。

結語

綜上所述，雖然新能源汽車行業發展對于中國經濟社會的轉型升級和生態文明建設等方面有著重要意義，但由于產業發展還處在初級階段，所以仍然面臨著相應的風險隱患。所以，各大新能源汽車企業管理者一定要端正業務心態，增強風險意識，改善企業在大環境變化中的自我適應性，把握好國家政策機遇。同時通過構建健全的經營風險辨識和評估體系，提高經營風險預警能力，促進企業健康可持續發展。

參考文獻：

[1]宿寶琴.財務風險防范視角下企業預算管理的優化路徑探索[J].財會學習，2022（16）：68-70.[2]程凡.企業財務管理日常風險及防范———以A集團為例[J].財會學習，2022（21）：142-144.

[3]馬艷蘭.現代企業財務管理風險識別和措施[J].財會學習，2022（16）：37-39.

[4]孫樹壘，王亞東，張正勇.企業財務風險評價新方法探析[J].中國注冊會計師，2021（12）：105-108.

[5]歐陽欣.財務風險預警體系優化研究———以Z藥業公司為例[J].技術與市場，2021，28（11）：176-177.

作者:趙笑歌