基于Z值模型的我國(guó)新能源上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)研究

李一劍?韓曉夢(mèng)?蔡一如?張酈聰

本文利用Z值模型的改善模型對(duì)于中國(guó)新能源上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果表明，我國(guó)新能源上市公司近年存在相當(dāng)大信用風(fēng)險(xiǎn)。主要受到政府政策，企業(yè)財(cái)務(wù)管理水平等因素影響。建議政府完善信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度；拓寬新能源企業(yè)融資渠道；企業(yè)應(yīng)控制成本投入以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

有關(guān)新能源企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的研究大致從兩方面展開，一是從政府的角度進(jìn)行分析，通過(guò)與他國(guó)政策、制度上的比較，指出我國(guó)在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度上存在的不完善、政府金融渠道開發(fā)不充分等。例如吳哲清（2015）指出影響新能源企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)很大程度上取決于政府對(duì)信用制度的建設(shè)以及對(duì)于融資渠道拓寬。二是從新能源企業(yè)的角度出發(fā)，分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，指出企業(yè)自身存在的問(wèn)題。楚攀（2016）在研究新能源企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，表示新能源企業(yè)的產(chǎn)品市場(chǎng)推廣難度大；初創(chuàng)階段投入高，加之初創(chuàng)階段財(cái)務(wù)管理水平低，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。

以上的研究對(duì)新能源企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)做了深入分析，但是我們也發(fā)現(xiàn)一定的缺陷：1、對(duì)于行業(yè)整體信用風(fēng)險(xiǎn)的研究相對(duì)較少2、研究時(shí)選取時(shí)間段較短無(wú)法反映信用風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)?；谏鲜?，本文將使用Z值模型對(duì)于新能源行業(yè)整體的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)并選用了近八年數(shù)據(jù)對(duì)行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)按照時(shí)間序列進(jìn)行研究，希望對(duì)近年新能源行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)狀況作出總結(jié)，最后提出改善建議。

一、新能源產(chǎn)業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀

新能源產(chǎn)業(yè)是資金和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，初期投資高、回報(bào)周期長(zhǎng)，非常依賴政府資金和政策扶持的特點(diǎn)導(dǎo)致該行業(yè)通常存在較大的信用風(fēng)險(xiǎn)。從政策角度來(lái)看：以新能源汽車為例，前幾年國(guó)家財(cái)政部、工信部曾提出《關(guān)于開展私人購(gòu)買新能源汽車補(bǔ)貼試點(diǎn)的通知》等一系列的利好政策，使得過(guò)去幾年我國(guó)新能源汽車市場(chǎng)發(fā)展相當(dāng)迅速。然而在2016年新能源汽車購(gòu)買補(bǔ)貼大幅度收縮，導(dǎo)致享受不到政策補(bǔ)貼的車型減產(chǎn)或者直接停產(chǎn)。這說(shuō)明新能源產(chǎn)品還未在市場(chǎng)站穩(wěn)腳跟，還需要政策扶持。從企業(yè)自身角度來(lái)看：新能源上市公司發(fā)展初期需要巨額的資金投入，相比外國(guó)廣泛應(yīng)用私募、風(fēng)投等融資方式，中國(guó)新能源上市公司融資渠道相對(duì)單一，主要靠銀行貸款和發(fā)行債券等方式。新能源上市公司債務(wù)融資比例大，債務(wù)資金成本率高使得資金的使用成本遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)能源公司的支出，這意味著新能源企業(yè)Z值判分中的兩大變量企業(yè)貼現(xiàn)能力和償債能力都很差，信用風(fēng)險(xiǎn)境況令人擔(dān)憂。

二、Z值評(píng)分模型簡(jiǎn)介

（一） Z值模型的起源

Altman（1968）建立了著名的5變量Z模型，用于預(yù)測(cè)企業(yè)破產(chǎn)和企業(yè)信用評(píng)級(jí)問(wèn)題。其主要內(nèi)容為：Z = 1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5式中，Z為判別函數(shù)值，X1表示為運(yùn)營(yíng)資本/總資產(chǎn)；X2為留存收益/總資產(chǎn)；X3為息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)；X4為股票市值/債務(wù)的賬面價(jià)值；X5為銷售收入/總資產(chǎn)。

Altman還研究了Z值與穆迪等評(píng)級(jí)公司公開發(fā)表的公司信用評(píng)級(jí)之間的關(guān)系，并根據(jù)實(shí)證分析他設(shè)定了兩個(gè)臨界值來(lái)判別企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，Z值大于2.675的企業(yè)，財(cái)務(wù)狀況良好，反之，小于1.81的企業(yè)則面臨破產(chǎn)危機(jī)。

（二）Z值模型的適用性與選取

常用的信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型主要包括Z值模型、Fisher模型、Logit模型和Probit模型。高培業(yè)（2000）選取了深圳部分企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，利用以上四種統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行了企業(yè)破產(chǎn)的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)Z值模型得出的結(jié)果波動(dòng)性更小。楊立芳（2011）指出由于我國(guó)信用體系建設(shè)相較西方起步較晚，相關(guān)數(shù)據(jù)不足，評(píng)價(jià)環(huán)境不佳，不適合直接套用西方成型的復(fù)雜模型。而Z值模型操作簡(jiǎn)單，結(jié)果直觀，在我國(guó)信用環(huán)境下能起到很好的代替和過(guò)渡作用。在本次的實(shí)驗(yàn)中，我們選擇了張玲（2000）建立的4個(gè)指標(biāo)的判別模型代入新能源企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與原Z值模型進(jìn)行比較。實(shí)證表明，該模型的預(yù)測(cè)效果比原本的Z值模型的識(shí)別能力更強(qiáng)。

三、實(shí)證分析

（一）樣本選取

本文旨在基于財(cái)務(wù)指標(biāo)研究近年我國(guó)新能源上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，首先選取2009、2010年深交所、上交所所有新能源上市公司的有效財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)250組以求2009、2010年度新能源上市公司總體信用風(fēng)險(xiǎn)情況。然后按公司Z值判分進(jìn)行排序，分成健康企業(yè)、存在信用風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)、高為企業(yè)三檔，并在每檔中隨機(jī)抽取4家上市公司共12家公司代表新能源相關(guān)上市公司，來(lái)研究該行業(yè)在2009-2016八年間信用風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)情況。

相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)與同花順金融服務(wù)網(wǎng)。

（二）指標(biāo)設(shè)定

本文比較Altman（1968）、張玲（2000，2004）等研究，最終選取張玲的Z判別式進(jìn)行實(shí)證分析。其具體定義如下：

（三）實(shí)證分析結(jié)果

125家新能源相關(guān)企業(yè)整體信用風(fēng)險(xiǎn)較大，2009年有62%，2010年有62.7%的公司面臨信用風(fēng)險(xiǎn)的威脅。

根據(jù)上市公司平均8年Z值判分，在選取的十二個(gè)隨機(jī)企業(yè)中有十個(gè)具有信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，說(shuō)明從09年起行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)沒有好轉(zhuǎn)。

12家企業(yè)當(dāng)中，在八年間有上漲趨勢(shì)的有4家，其中只有代碼為600885的1家公司突破了原本的判分段位，成為健康企業(yè)。相對(duì)而言，2家Z值判分下跌的公司跌勢(shì)都較為明顯，最終落入了高危判分的段位，進(jìn)入了高危企業(yè)的行列。分段位來(lái)看，高危企業(yè)判分基本長(zhǎng)期處于0.5以下，除了在2010-2011兩年內(nèi)以驚人漲勢(shì)最終成為健康企業(yè)的黑馬以外，其他公司幾乎沒有波動(dòng)。存在信用風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)也是Z值判分的灰色地段，所以企業(yè)Z值判分波動(dòng)也較大。也有三家企業(yè)Z值具有下跌趨勢(shì)。在健康企業(yè)當(dāng)中，只有一家企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)一直保持較小的狀態(tài)，其他企業(yè)則都處于風(fēng)險(xiǎn)段位分界線0.9附近徘徊。

隨機(jī)選取的12個(gè)新能源相關(guān)上市公司的平均Z值在八年間，持續(xù)地在0.5-0.9分段中徘徊，表明整個(gè)新能源行業(yè)相關(guān)公司長(zhǎng)時(shí)間地處于信用風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中。這樣的狀況對(duì)于每一個(gè)相關(guān)公司而言，乃至整個(gè)新能源行業(yè)的發(fā)展都是非常不利的，這表明我們需要拿出切實(shí)可行的方法來(lái)幫助這些公司盡快脫出信用風(fēng)險(xiǎn)的困境。

四、總結(jié)與建議

（一）模型本身

Z值模型本身模擬要求并不算嚴(yán)格，因此適用于初期排除高危借貸企業(yè)。Z值模型的參數(shù)將隨著市場(chǎng)的發(fā)展而改變，需要不停地重新選取，并對(duì)其是否正確判斷企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行檢驗(yàn)。在實(shí)際情況中我們也不能將Z值模型作為新能源企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的唯一標(biāo)準(zhǔn)，在評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)時(shí)應(yīng)當(dāng)將產(chǎn)業(yè)定位、行業(yè)發(fā)展、計(jì)劃發(fā)展和政府政策等因素考慮在內(nèi)。

（二）拓寬新能源企業(yè)融資渠道

作為新興產(chǎn)業(yè)之一，新能源項(xiàng)目建設(shè)伴隨著一定風(fēng)險(xiǎn)性。為了防止投資方或債權(quán)人因市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)撤資而造成資金鏈斷裂，政府應(yīng)著力拓寬企業(yè)融資渠道。關(guān)于融資渠道的多元化方式，可以參考德國(guó)的經(jīng)驗(yàn)，不僅有商業(yè)銀行的行業(yè)專業(yè)化投資以及制造商的直接投資，還有政府提供融資擔(dān)保，推動(dòng)中小型新能源企業(yè)的良性競(jìng)爭(zhēng)及發(fā)展。

（三）完善信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度

政府完善信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度的重點(diǎn)是確立優(yōu)秀的監(jiān)管機(jī)構(gòu)及評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)。在監(jiān)管機(jī)構(gòu)書面材料審理過(guò)后，應(yīng)該留有足夠長(zhǎng)的觀察期，對(duì)其程序運(yùn)行建設(shè)專門的考察組來(lái)審核。在觀察期過(guò)后，對(duì)于合格的監(jiān)管機(jī)構(gòu)依舊應(yīng)保持周期性檢查，一旦有違反相關(guān)規(guī)章制度的行為即應(yīng)當(dāng)取消其資格。避免企業(yè)使用虛假包裝信息蒙混過(guò)關(guān)。同時(shí)，政府需要增加新能源上市公司的信息披露量，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)并讓數(shù)據(jù)在各大銀行金融機(jī)構(gòu)間流通。完整而真實(shí)的數(shù)據(jù)是信用評(píng)級(jí)的基礎(chǔ)。因此，完善信息披露對(duì)我國(guó)的信用評(píng)級(jí)制度的建立意義重大。

（四）新能源企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控

新能源產(chǎn)業(yè)雖已在我國(guó)得到了充分發(fā)展，但依然尚未成熟。新能源產(chǎn)業(yè)的研究和開發(fā)的固定成本較高，企業(yè)最主要的一點(diǎn)便是控制成本。較多新能源企業(yè)由于盲目擴(kuò)張?jiān)斐尚庞蔑L(fēng)險(xiǎn)加劇。因此新能源企業(yè)發(fā)展過(guò)程中，不應(yīng)一味依賴進(jìn)口技術(shù)導(dǎo)致成本高而市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力弱的后果，應(yīng)在提高自主研發(fā)的基礎(chǔ)上減少各個(gè)環(huán)節(jié)的成本耗費(fèi)，采取內(nèi)控措施。（作者單位為上海工程技術(shù)大學(xué)）