基于Z-Score模型的江淮汽車公司財務風險評價 *

夏新桐，朱家明

(安徽財經大學)

0 引言

中國的汽車行業(yè)在國家經濟全面發(fā)展、城鎮(zhèn)化推進日益加快、城鄉(xiāng)居民收入不斷增長等大環(huán)境下，近20年來得到了持續(xù)健康快速發(fā)展.江淮汽車作為一家大型綜合型汽車企業(yè)集團，在汽車行業(yè)有著重要的地位和影響，但2017年以來，出現(xiàn)了銷量下滑、產能利用率降低和研發(fā)費用投入過大等一系列問題，造成公司整體經營狀況和盈利能力有所惡化，2018年更是大幅虧損，虧損額高達14.76億元.對江淮汽車的財務狀況進行分析和評估，判斷其財務風險具體情況，有助于發(fā)現(xiàn)江淮汽車在公司財務風險控制方面存在的問題和不足，提出管控財務風險的措施建議，最大限度地降低財務風險帶來的危害，早日擺脫財務危機影響，從而促進企業(yè)實現(xiàn)業(yè)績反轉，重新返回健康快速發(fā)展道路.同時，也能為其他汽車企業(yè)財務風險管控提供借鑒和參考.

1 文獻綜述

1.1 國外相關研究文獻

Fitzpatrick(1932)是最早使用單變量模型評估企業(yè)財務風險的學者，研究發(fā)現(xiàn)某些財務比例對企業(yè)的財務風險有一定的預測作用[1].Altman最先采用多變量模型來評估企業(yè)財務風險，建立了著名的Z-Score 模型，以經過多次篩選而留下的5個財務指標作為變量，經加權算出最終Z值，根據(jù)Z值的所在區(qū)間，判斷企業(yè)的財務風險狀況[2].Altman,Hanldman和Narayanan對Z-Score模型進行了修改完善，將其中的5個變量增加為7個變量，形成了ZETA模型，該模型應用范圍更廣，準確率更高[3].Ohlson 最先使用 Logistic 回歸模型進行財務風險研究，提出企業(yè)的規(guī)模、業(yè)績、資本構成以及融資能力等財務指標，對預測企業(yè)財務風險起著重要的作用[4].龜井利明將風險管理分為風險識別、衡量和處理3個步驟[5].Odom和Shards研究發(fā)現(xiàn)，人工神經網(wǎng)絡模型分析企業(yè)財務風險，準確率高于Z-Score 模型[6].Van Home等學者研究認為，杠桿籌資會給企業(yè)財務帶來不確定風險[7].Sato A H研究認為，通過重新構建內部控制體系，可以防范和控制財務風險發(fā)生[8].Giovanni Caggiano等學者的研究結果顯示，Logistic 評估模型能夠對商業(yè)銀行的財務風險進行比較準確的預測[9].

1.2 中國相關研究文獻

吳世農、黃世忠是中國較早進行財務風險分析和模型構建的學者，使用單一變量對企業(yè)風險進行評估[10].周首華等學者以Z-Score 模型為基礎，引入現(xiàn)金流量指標，發(fā)展為F分數(shù)模型，從而更加適合中國企業(yè)的財務風險預測，該模型對企業(yè)財務風險的預測準確率達80%以上[11].陳靜通過對近60家企業(yè)財務報表分析，結果表明單一變量模型在評估企業(yè)財務風險時準確率不高[12].馬敬川研究提出，企業(yè)的財務風險管制主要包括識別、分析、預測以及控制等內容[13].季學鳳研究認為，企業(yè)內部審計不健全，風控人員素養(yǎng)低，是企業(yè)產生財務風險的來源[14].李興堯、錢琴使用因子分析進行企業(yè)財務風險研究[15].楊新朋研究提出，企業(yè)要針對財務風險建立相應的自動預警機制，有利于對財務風險及時發(fā)現(xiàn)并有效控制[16].李維安、戴文濤研究提出，控制企業(yè)的財務風險，主要是做好企業(yè)的內部控制[17].劉萍、張燕宇使用Z模型進行制造企業(yè)財務風險研究[18].楊妹,李淑珍通過對中國30多家服裝制造企業(yè)財務風險進行研究，結果表明Logistic回歸模型比主成分分析準確度更高[19].譚新研究提出，企業(yè)的財務風險主要來源于對風險認識不足和大量外債[20].王藝超使用BP神經網(wǎng)絡模型分析了中國平安保險財務狀況，研究表明顯示該模型準確度較高[21].

1.3 國內外研究評述

國內外學者對財務風險的理論體系與實踐的研究都較為成熟.國外對財務風險的研究比較早，理論比較完善.對財務風險的預測模型先后經歷了單變量模型、多變量模型、Logistic回歸模型、人工神經網(wǎng)絡模型以及最新的數(shù)據(jù)挖掘技術等.中國的企業(yè)財務風險研究較國外要晚，主要是在國外相關研究理論的基礎上，結合本土企業(yè)財務現(xiàn)狀，運用統(tǒng)計與應用數(shù)學相關數(shù)據(jù)處理方法進行一些創(chuàng)新和發(fā)展，使財務風險分析和研究更加符合中國企業(yè)實際.該文試圖從江淮汽車財務風險現(xiàn)狀分析及財務風險的Z-Score模型評估兩者相結合，對江淮汽車公司財務風險進行評價.

2 江淮汽車公司概況及汽車行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 江淮汽車公司概況

安徽江淮汽車集團股份有限公司是一家綜合型汽車企業(yè)集團，成立于1999年9月，2001年在上交所主板上市，主要從事乘用車和商用車的研發(fā)、制造和銷售，公司產品主要包括卡車、SUV、轎車、客車、IEV純電動車等整車，以及發(fā)動機、變速箱、車橋等零部件，擁有江淮、格爾發(fā)和瑞風等知名品牌，是中國企業(yè)500強，中國新能源汽車產業(yè)的先行者.江淮汽車公司擁有優(yōu)秀的研發(fā)團隊，擁有發(fā)明專利1400多件，在汽車的節(jié)能、安全、新能源、制造工藝等方面具有核心競爭力，與德國大眾、美國康明斯發(fā)動機等全球知名公司建有合資企業(yè)[22].江淮汽車公司2019年全年汽車銷售量42.12萬輛，同比下降 8.91%，營業(yè)總收入473.62億元，同比下降 5.58%，歸母凈利潤1.06億元，成功扭虧為盈[23].

2.2 汽車行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

(1)全球汽車行業(yè)概況

汽車行業(yè)是世界上規(guī)模最大的產業(yè)之一，具有附加值高、產業(yè)鏈長、技術性強、覆蓋面廣等特點，在國家的產業(yè)結構中具有十分重要的地位.全球汽車行業(yè)格局在經濟全球化的背景下，已經發(fā)生了巨大變化.美國和德國等傳統(tǒng)汽車強國，汽車行業(yè)產銷量增速放緩，市場日益飽和.以中國為代表的發(fā)展中國家成為汽車市場新的增長點，2009年中國汽車銷量達1364萬輛，首次超過美國，成為全球汽車銷量最大的國家.此后，中國汽車銷量一直處于世界第一.

(2)中國汽車行業(yè)發(fā)展概況

近年來，在中國經濟社會持續(xù)快速發(fā)展和全面建成小康社會的大背景下，國家對汽車行業(yè)采取擴大內需、調整結構、促進轉變等一系列積極政策措施，有力地促進了汽車行業(yè)持續(xù)健康快速發(fā)展.據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，2008年中國汽車產量為934萬輛，2019年為2572萬輛，年復合增長率高達9.64%.2008年中國汽車銷量為938萬輛，2019年為2576萬輛，年復合增長率高達9.62%.產銷量增速均高于全球平均水平.2018年以來，因中美經貿摩擦、環(huán)保標準升級以及購置稅取消等因素的影響，中國汽車行業(yè)出現(xiàn)了負增長.2018年汽車銷量同比下滑2.76%，28年來首次出現(xiàn)負增長.2019年，中國汽車產量2572萬輛，下降7.5%，銷量2576萬輛，下降8.2%.2020年疊加新冠疫情的影響，上半年汽車產量1011.2萬輛，下降16.8%，銷量1025.7萬輛，下降16.9%[24].

(3)中國汽車行業(yè)發(fā)展趨勢

中國當前的汽車千人保有量約為170輛，遠低于美國千人保有量800輛和日本千人保有量500輛，汽車普及率與發(fā)達國家相比仍然有較大的差距，市場有著較大的發(fā)展空間.乘用車在汽車市場中繼續(xù)保持較高的增長率，2019年乘用車占整個汽車市場份額達82.21%.在生態(tài)環(huán)境建設和國家政策鼓勵下，新能源汽車繼續(xù)保持良好的發(fā)展態(tài)勢，發(fā)展空間巨大.一些自主品牌汽車企業(yè)不斷發(fā)展壯大，競爭力不斷提升，市場份額不斷提高.

3 江淮汽車公司財務風險現(xiàn)狀分析

從江淮汽車近5年年報中，選擇相關財務數(shù)據(jù)，分別從籌資風險、投資風險、流動性風險和信用風險等方面[25]，分析江淮汽車公司財務風險現(xiàn)狀.

3.1 籌資風險分析

由表1可知，江淮汽車2016～2019年流動比率呈逐年下降趨勢，由1.03下降至0.86，主要是受汽車行業(yè)整體不景氣影響，公司業(yè)務規(guī)模波動下行，公司利潤大幅下滑，導致公司經營無法提供更多現(xiàn)金流支持，公司不得不更多依賴債務資金，流動資產規(guī)模下降，短期償債能力減弱.公司現(xiàn)金比率走勢與流動比率走勢基本一致，2016～2019年經營狀況持續(xù)惡化，公司貨幣資金逐年減少，2019年末公司現(xiàn)金比率為0.32是近5年最低，公司現(xiàn)金償付能力明顯下行.江淮汽車2015～2019年資產負債率一直維持在較高水平，公司對債務資本的依賴程度一直較高.一方面是公司為促進業(yè)務發(fā)展而充分利用財務杠桿，另一方面是由于公司經營狀況一般，為公司提供資金有限.江淮汽車近5年利息保障倍數(shù)始終維持在較低水平，整體呈現(xiàn)著波動下行趨勢，2018年由于公司大額虧損，該指標為負值，公司利潤對于融資利息的保障水平一般.綜合來看，江淮汽車經營狀況一般，公司財務杠桿率較高，短期、長期償債能力較弱，籌資風險較高，存在一定財務危機.

表1 江淮汽車2015～2019年籌資風險分析表

3.2 投資風險分析

由表2可知，江淮汽車2015～2019年的應收賬款周轉率逐年下降，主要在于公司業(yè)務規(guī)模波動下行，但應收賬款余額并沒有減少，導致公司銷售回款效率略有下滑，應收賬款周轉率整體仍處于較高水平.2015～2019年存貨周轉率雖然存在較大波動，但整體仍維持在較為合理的水平.2015～2019年流動資產周轉率略有波動，但整體維持在較高水平，公司對于流動資產的利用效率較好.2016～2019年固定資產周轉率持續(xù)下行，主要在于公司業(yè)務收入的波動下行，而公司近幾年仍持續(xù)加強固定資產的投資，導致公司對于固定資產的利用效率有所下行.2015～2019年總資產周轉率穩(wěn)中有降，對于所有資產的利用效率有所下滑，但整體營運水平不錯.綜上所述，江淮汽車整體營運水平不錯，但近5年由于業(yè)務收入的波動下行，公司營運水平有所下滑，公司應收賬款回款效率、存貨流轉速度以及固定資產的利用效率均有所下降，公司投資風險提高.

表2 江淮汽車2015～2019年投資風險分析表

3.3 流動性風險分析

由表3可知，江淮汽車2015～2019年銷售毛利率在10%上下波動，一直維持在較低水平，這主要是由公司的業(yè)務性質決定的，加上同行競爭日益激烈，公司產品成本控制能力整體略有下行.公司凈利潤水平自2016年后大幅下滑，2018年更是虧損14.76億元，公司整體獲利水平明顯下降.受公司凈利潤大幅下行影響，公司凈資產收益率、總資產凈利率亦波動下行，并且兩項指標一直維持在較低水平.2019年公司凈資產收益率僅為1.25%，總資產凈利率僅為0.38%，公司股東投資回報率低，公司為股東創(chuàng)造價值水平弱，公司單位資產創(chuàng)造利潤水平低.綜上所述，隨著行業(yè)景氣指數(shù)下行、同業(yè)競爭日益激烈和國家車輛補貼政策退坡等因素影響，江淮汽車的盈利水平呈現(xiàn)著持續(xù)下行的趨勢，公司存在著一定的流動性風險.

表3 江淮汽車2015～2019年流動性風險分析表 %

3.4 信用風險分析

由表4可知，江淮汽車2015～2016年凈利潤保持高速增長，增長率分別高達36.6%和41.98%，2017～2018年凈利潤大幅下滑，2019年扭虧為盈.由于業(yè)務規(guī)模的減少、政府補貼的退坡、公司費用未得到有效控制等因素影響，近3年來凈利潤水平一直維持在較低水平，業(yè)務收入呈現(xiàn)下行趨勢.由于受經營狀況變差影響，盡管公司仍然加強著固定資產等長期資產投資，以滿足公司日益發(fā)展需求，但是由于經營現(xiàn)金凈流出，公司為控制整體債務壓力，也不得不進行資產規(guī)模的收縮，自2016年后公司資產規(guī)模波動下行，凈資產也呈持續(xù)下行趨勢，公司發(fā)展成長性較差.由于近3年公司持續(xù)性的發(fā)展滯后，公司與供應商之間、與客戶之間以及與銀行等融資機構之間的信用度都將會受到一定影響.公司業(yè)務滑坡、凈盈利縮減、資產規(guī)模收縮以及資本積累倒退，公司信用風險持續(xù)提升.

表4 江淮汽車2015～2019年信用風險分析表 %

3.5 小結

通過以上分析可知，江淮汽車自2017年后發(fā)展明顯滯緩，公司業(yè)務規(guī)模和資產規(guī)模均呈現(xiàn)著波動下行趨勢.由于經營狀況一直得不到明顯改善，導致公司對外融資規(guī)模居高不下，公司存在著較大債務壓力和財務風險，其籌資風險較高.由于業(yè)務規(guī)模收縮，公司對于所有資產的利用效率也有所下滑，公司投資風險也在不斷提升.公司在業(yè)務規(guī)模收縮同時，凈利潤水平大幅下降，整體盈利水平明顯下滑，公司資金流動性堪憂.綜合各方面風險的提升以及發(fā)展成長性偏弱，公司在市場中的信用風險也在提升.總體來看，江淮汽車目前面臨著較大的財務風險和財務危機.

4 江淮汽車公司財務風險的Z-Score模型評估

4.1 Z-Score模型理論概述

(1)模型簡介

美國Altman教授在大量的實證分析基礎上，于1968年建立了Z-Score 模型.模型以上市公司財務報告中經過多次篩選而留下的5個財務指標作為變量，經加權算出最終Z值，根據(jù)Z值的所在區(qū)間，判斷企業(yè)的財務風險狀況.Z-Score模型的計算公式為：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+

0.999X5

(1)

公式(1)中的Z代表Z-Score，X1～X5分別表示5個不同的財務指標[26].

(2)模型計算方法

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

公式(2)中X1衡量公司資產的流動性、規(guī)模和短期償債能力；公式(3)中X2衡量企業(yè)年齡和盈利能力，留存收益越多說明盈利能力越強；公式(4)中X3衡量企業(yè)運營效率，比值越大，資產利用效果越好，運營水平越高；公式(5)中X4衡量企業(yè)的財務結構特征，增加證券市場價格波動影響因素，比值越大，財務結構越穩(wěn)定；公式(6)中X5衡量企業(yè)資金周轉能力，比值越大，企業(yè)的經營效果越好[27].

(3)模型結果應用

計算出的Z值與對照表進行比對，可以直接判斷公司財務風險情況見表5.Z-Score模型簡單易用，預測財務風險的準確率達80%，在歐美等國家應用較為廣泛.

表5 Z-Score模型結果對照表

4.2 江淮汽車財務風險的Z-Score模型評估

根據(jù)Z-Score模型中變量含義及計算方法，選擇江淮汽車近5年來相應財務指標并計算出X1-X5變量值及最終Z值見表6～11[28].

表6 江淮汽車Z-Score模型中X1值的計算 億元

表7 江淮汽車Z-Score模型中X2值的計算 億元

表8 江淮汽車Z-Score模型中X3值的計算 億元

表9 江淮汽車Z-Score模型中X4值的計算

表10 江淮汽車Z-Score模型中X5值的計算 億元

表11 江淮汽車Z-Score模型中Z值的計算

從計算出的Z值來看，江淮汽車2015～2019年的Z值始終小于1.81，企業(yè)一直處于財務風險極大的不利地位.2015年Z值最高為1.7998，2018年Z值最低為1.2201，Z值呈逐年下降趨勢，企業(yè)財務狀況持續(xù)惡化.2019年Z值略有回升，企業(yè)財務狀況有所好轉，但離安全值仍相距甚遠，企業(yè)仍面臨著嚴重的財務風險.

5 結論及建議

5.1 結論

江淮汽車的財務風險現(xiàn)狀分析結果和Z-Score 模型評估結果，都表明江淮汽車近5年來財務狀況不斷惡化，財務風險極大.現(xiàn)狀分析結果和Z-Score 模型評估結果基本一致，相互佐證，提高了對江淮汽車財務風險判斷的準確性.

5.2 建議

從江淮汽車財務風險現(xiàn)狀及汽車行業(yè)發(fā)展實際，提出江淮汽車財務風險管控的對策建議.

(1)開源節(jié)流并重

一方面，在世界經濟下行和新冠疫情雙重影響下，汽車行業(yè)的市場競爭更趨激烈.面對嚴峻的市場壓力，江淮汽車必須推進產品升級、營銷創(chuàng)新和服務提升，不斷提高自身的經營管理水平和經營業(yè)績，從而進一步提高自身防控財務風險的能力.另一方面，成本控制會直接影響企業(yè)的盈利水平，對銷售費用、管理費用、財務費用和研發(fā)費用等進行科學有效地控制，有利于江淮汽車增加企業(yè)利潤，提高財務風險控制能力.

(2)加大合作步伐

江淮汽車作為老牌國企，在激烈的市場競爭中面臨著新的發(fā)展“困境”.江淮汽車與大眾汽車、蔚來汽車的合作，帶給市場很多的遐想，普遍認為是江淮汽車煥發(fā)生機的重要契機，將會為公司股東創(chuàng)造更多價值，提升自身運營能力和盈利能力，促進財務風險控制.同時，隨著彼此合作的深入，大眾汽車和蔚來汽車先進的管理理念和成功的管理經驗，有利于促進江淮汽車進一步完善內控制度和決策程序，健全風險管控機制，加強預算管理，保證公司各項經營決策符合公司的長遠發(fā)展，從而增強抵御包括財務風險在內的各種風險的能力.

(3)優(yōu)化財務管理

完善的財務管理是公司正常經營發(fā)展的保障，也是財務風險控制的重要基礎.江淮汽車可以從籌資、投資、經營、存貨管理、流動性和利潤分配等各個環(huán)節(jié)，不斷優(yōu)化財務管理體系，降低總體運營成本，有效進行財務風險管控.進一步強化預算管理，健全風險預警機制和財務監(jiān)督機制，完善財務管理責任追究機制，從而最大限度地降低財務風險.

(4)加強隊伍建設

人力資源是公司進行財務風險管控的關鍵力量.江淮汽車可以進一步加強管理者、財務人員等人才隊伍建設，通過系統(tǒng)的培訓、完善的激勵措施等，有針對性地提升管理者、財務人員專業(yè)能力，不斷提高全員財務風險意識，實行全員財務風險管控，將財務風險管控貫穿于公司活動全過程.