我國汽車制造業上市公司財務風險評價

李麗娜

摘要：汽車制造業是我國國民經濟的支柱性產業，其財務風險關乎著公司的可持續發展。本文選取32個汽車制造業上市公司為樣本，從五個方面共15項財務指標對2017年汽車制造業上市公司的財務風險進行評價。利用因子分析法識別影響我國汽車制造公司財務風險的主要因素，構建財務風險評價模型，根據因子得分模型進行評分與排序;再通過聚類分析將32家公司按照綜合財務風險的大小分為五大類。針對存在的各種風險問題，提出策略，以期使汽車制造業有更長遠的發展。

Abstract： The automobile manufacturing industry is a pillar industry of China's national economy， and its financial risks are related to the sustainable development of the company. This paper selects 32 listed companies in the automobile manufacturing industry as a sample， and evaluates the financial risks of listed companies in the automotive manufacturing industry in 2017 from 15 aspects of five financial indicators. It uses factor analysis method to identify the main factors affecting the financial risk of China's auto manufacturing companies， constructs a financial risk evaluation model， and scores and ranks according to the factor score model; then clusters the 32 companies into five categories according to the size of the comprehensive financial risk . Aiming at the various risk problems， we propose strategies to make the automobile manufacturing industry have a longer-term development.

關鍵詞：汽車制造業;財務風險評價;因子分析;聚類分析

0? 引言

西方發達國家由于經濟發展迅速，其制造業發展也先于我國汽車制造業。但在經歷了大半個世紀的探索之后，制造業在國家經濟和社會發展中已經占據了不可替代的位置，尤其是在進入到2001年，中國加入到WTO，汽車制造業也迎來了飛速發展期。近些年，新能源汽車的出現，可以說是汽車制造業巨大的變革與發展進步。2017年6月17日，國家工信部對新能源汽車的范圍進行了定義，標志著我國新能源汽車產業化發展進入關鍵階段[1]。為了響應國家十三五規劃政策的號召，在2019年1月底，發改委等十部門聯合印發《進一步優化供給推動消費平穩增長促進形成強大國內市場的實施方案（2019年）》，這是在政策層面給國內汽車制造業提供支持。受外部市場經營環境的變化、國家政策及各種不確定性的因素存在的影響，關注和研究汽車上市公司的財務風險就顯得尤為重要。

1? 文獻綜述

提高風險意識，充分辨識風險，尤其是財務風險是公司可持續發展的重要前提。國內外已有很多學者對不同行業公司的財務風險進行了大量的研究，其中較為常見的評價方法及模型有層次分析法、模糊評價法、TOPSIS方法、因子分析法、聚類分析法等。其中尹夏楠和鮑新中創造性的將具有客觀性的熵權法和TOPSIS法結合來綜合評價企業財務風險，建立了生物制藥企業的財務風險評價模型，選取相關的樣本進行一系列的風險評價，為生物制藥企業的財務風險評價提供了新方法[2];楊利紅等運用層次分析法和德爾菲法確定出公司財務指標的權重，后用效用系數法建立務風險評價模型，深入分析該公司的財務現狀，并與該公司實際財務狀況進行對比，可以證明采取的為實用性的模型，為房地產公司的財務風險提供理論依據[3];高琳針對具有特殊行業性質制藥企業進行研究，運用因子分析法構建企業財務風險控制模型[4];雷勛平利用了熵權和可拓決策模型對3家企業汽車供應鏈風險評價做了實證研究，給出供應鏈風險評價的步驟，實證結果顯示和實際相符，說明了其選取的指標和建立的模型是有效的[5];張占貞、李玲玲以28家創業板首批上市企業的財務風險為研究對象，在結合企業實際情況下對企業財務風險預防提出了建議[6];戚家勇，蔡永斌針對高危行業——房地產企業，利用因子分析法進行討論并發現盈利能力、償債能力、營運能力及成長能力較低就會導致房地產企業風險較高，并對此提出一系列可能有效的風險控制方法[7]。

2? 因子分析

本文以我國汽車制造業為研究對象，根據不同企業的屬性、不同的規模、數據的完整性等特點，收集了2017年我國 32家上市公司的480個財務數據，從所選用公司財務活動中的盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力以及現金狀況五個方面進行詳細研究，并提取15個關鍵性指標，對各上市公司進行財務風險評價。在東方財富網中搜集到了本文使用的上市公司財務數據即2017年各公司的財務分析報告，經過一定量的加工整理后得到（逆向指標采用取倒數加以處理）。

2.1 評價指標的選取

本文選取了15個認為具有代表性的財務指標（見表1），以企業的盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力以及現金狀況等五個方面分析我國汽車制造業上市公司面臨的財務風險。其中“正向指標”指標值越大越好，“逆向指標”指標值越小越好。

2.2 分析過程及結果

本文主要通過SPSS 25軟件進行因子分析，分析結果如下：

2.2.1 因子分析的可行性檢驗

利用KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗對原始數據進行檢驗，以判定所選樣本數據是否適合采用因子分析法。KMO值越接近0，表示變量間的相關性越弱，原有變量證明不應選為作因子分析。一般來說，有一個通過檢驗，則該數據應該選為作因子分析，即KMO檢驗值大于0.5或Bartlett球形度檢驗P值小于0.05。

本文結果顯示KMO值為0.634，Bartlett值為410.740，自由度為105，相應的概率接近0，小于顯著性水平P= 0.05，認為變量之間存在相關關系，故可以進行因子分析。（見表2）

2.2.2 因子的提取

采用主成分法進行因子提?。ㄒ姳?）。從表3可以看出，前5個公共因子的累計方差貢獻率達到84.474%，較接近85%，表明這5個公共因子可以反映原有15個變量指標的絕大部分信息，因此選取這5個公共因子來評價該樣本公司的財務風險狀況。

2.2.3 因子的命名與解釋

設提取的5個公共因子分別為F1、F2、F3、F4、F5，為了更好地解釋因子變量，主成分法提取因子，并采用具有Kaiser標準化正交旋轉法（即最大方差法）對成分矩陣進行旋轉，旋轉于6次迭代后收斂，得到旋轉后的因子載荷矩陣（見表4）。從表4可看出這5個公共因子在不同的原有指標上顯示出各自的最高載荷量。公共因子在某個指標上的載荷量越高，則表示其可解釋的該指標的信息量越多。根據公共因子對原有指標解釋的程度大小可對其進行如下命名：因子F1在X5、X6、X7上有較大的載荷，可以命名為償債能力因子;因子F2在X1、X2、X3、X4上有較大的載荷，可以命名為盈利能力因子;因子F3在X8、X9、X10上有較大的載荷，可以命名為營運能力因子;因子F4在X11、X12、X13上有較大的載荷，可以命名為成長能力因子;因子F5在X14、X15上有較大的載荷，可以命名為現金狀況因子。

2.3 因子得分及建立因子模型

根據因子得分系數矩陣進行計算各公共因子的因子得分函數，利用因子評分模型計算各樣本公司在5個公共因子上的得分。以各因子所對應方差貢獻率為權重做加權平均運算，可以得到各樣本公司因子綜合得分（見表5）。

3? 聚類分析

利用SPSS軟件進行K-Means聚類分析，以5類指標為變量將將上述32家樣本公司按照財務風險抵御能力大小進行聚類。將各上市公司財務風險狀況分為：幾乎沒有財務風險、財務風險較小、財務風險中等、財務風險較大、高風險等五大類。聚類結果見表6。

分析結果：幾乎沒有財務分析風險的有上汽集團、華域汽車、東風科技、新朋股份、江鈴汽車、一汽轎車、中國重汽、中航沈飛、廣汽集團、寧波華翔、一汽富維、星宇股份、廣匯汽車，萬豐奧威等14家公司;財務風險較小的有金杯汽車，財務風險中等的有岱美股份、松芝股份、保隆科技、凱眾股份、聯明股份、比亞迪、北方股份、華菱星馬、萬里揚、旭升股份、德賽西威、伯特利、兆豐股份、鵬翎股份、寧德時代等15家公司，財務風險較大的有派生科技，高風險的有曙光股份。

4? 結語

根據對我國的32家汽車制造業上市公司所做的分析研究，發現我國汽車制造行業在財務風險上還存在很多問題。財務風險的大小關乎著公司的長久發展與生存，公司應該重視財務分險的預防和評價，應做到積極采取預防措施和應對措施，時時關注財務風險狀況，為企業營造良好的發展環境。

參考文獻：

[1]王洪濤.我國汽車產業發展現狀及建議[J].合作經濟與科技，2019（03）：24-25.

[2]尹夏楠，鮑新中.基于熵權TOPSIS方法的高新技術企業財務風險評價——以生物制藥行業為例[J].會計之友，2017（04）：70-74.

[3]楊利紅，陳琦，鄧敏.LD集團財務風險評價及其預警研究[J].財會月刊，2017（35）：72-79.

[4]高琳.生物制藥企業財務風險預警問題研究[D].山東財經大學，2013.

[5]雷勛平.我國汽車制造業供應鏈風險評價實證研究——基于熵權可拓決策模型的分析[J].計算機工程與應用，2015，51（12）：264-270.

[6]張占貞，李玲玲.創業板上市公司財務風險評價研究[J].會計之友，2013（02）：58-61.

[7]戚家勇，蔡永斌.房地產上市公司財務風險評價研究[J].財會通訊，2018（26）：114-118.