电网企业财务分析决策模型研究

2016-11-19张华军王兴强李庆国闻子捷

合作经济与科技 2016年4期

关键词：电网企业财务分析

张华军王兴强李庆国闻子捷

[提要] 本文基于传统财务分析方法，搭建并优化符合电网行业特点的财务分析决策模型。通过设置变量影响度、变量变动率影响决策变量的程度等变量，直观展示关键因子对决策变量的影响过程，从而提高企业财务数据决策支持能力。

关键词：电网企业;财务分析;预警决策

中图分类号：F233 文献标识码：A

收录日期：2015年12月21日

一、引言

财务分析是企业财务管理和经营决策的重要工具，其以会计核算和会计报表资料等为依据，通过对企业以往的财务数据、财务活动和经营成果进行分析，为企业的经营者、投资者、债券人等了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来提供准确信息。财务分析是财务管理的一种手段，其作为一种分析工具，在企业管理中发挥着重要的作用。当下对企业进行财务分析包括采用比率分析法、趋势分析法等对财务报表进行分析，还包括对企业偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大财务指标的分析，以及杜邦分析法等综合分析方法。

目前，我国电网企业的财务分析指标体系多为传统的财务分析框架，如盈利能力、偿债能力分析等，财务数据与业务数据缺少联动，为经营决策提供支持的能力较弱;另外，2015年3月中央9号文颁布后，对电网企业市场化的分析判断和自适应能力要求提高，电网企业对新型财务分析决策模型需求增强。本文设计的新型财务分析决策模型通过引入经营协调性分析模型、基于行业特征的财务预警模型，将电网企业售电量、销售电价等前端业务数据的变动映射到后端财务分析、财务预警等相应模块指标的变动，实现电网企业财务分析决策的实时性、动态化数据分析，进而实现财务数据支持经营决策的功能。

本文以冀北电力有限公司历史数据为例，说明新型财务分析决策模型，本文总体研究思路见图1。（图1）

二、模型设计总思路

电力公司是一个特殊行业，其面临的内外环境相对比较复杂，所以电力公司就财务管理方面要提高适应和应变能力，提高对内外环境变化的感知，并能及时有效地做出相关应对策略，以减少突发性财务风险带来的损失。据此，本项目的财务分析决策模型设计思路首先从对公司财务价值影响较大的因素如售电量、销售电价进行探测感知，设立预测模型;在此基础上，本文拟在以下三方面实现优化，见图2。（图2）

（一）财务分析体系与业绩评价指标体系挂钩。随着中央企业全面引入EVA绩效考核，与之相对应的财务数据分析成为管理层决策的重要支撑点。据此，本项目旨在设计能紧密衔接管理层业绩评价体系的财务分析指标池，以更好地为管理层决策提供有力支撑、发挥财务信息的决策有用性价值。

（二）提高风险管理水平，发挥财务数据“电子眼”功能。建立风险预警系统，正确预测财务风险市场调查和前期市场预测都是企业在制定财务管理模式前必须充分做到的，企业要结合市场需求与市场发展现状，结合电力行业的现状分析经营环境，挖掘特性以及可能的变化方向，借助财务分析方法等手段对企业未来的财务发展方向做出预测，对企业后续的经营发展提供决策参考证据。

（三）引入经营协调性分析模型。经营协调性分析，主要是通过将企业开展正常经营活动、进行投融资活动所能够带来的流动资金与企业的营运资金需求相比较，来判断企业经营情况和资金状况是否协调，考察企业是否具有充足的现金支付能力，各项活动是否有资金保证、是否存在资金闲置，这将大大提高财务数据的经营决策支撑能力。

此外，本项目决策模型可实现多截面财务状况的可比性，构建了多维度层面的对比分析，如各地市及区县对比、公司及下属子公司等横向对比，也可实现多年份的纵向对比。

三、经营决策模型说明

财务分析指标众多，需要结合电网企业特性加以筛选、重点分析。由于销售电量和电价预测模型研究已相对成熟，本文重点研究经营决策模型，并探讨销售电量与销售电价对模型关键决策变量的影响。

决策模型中运用预算管理思维，即以售价、电量和可控成本费用的实际数值（或预测数值）为出发点，探测这些影响经营决策的关键性可控因素对最终决策的影响程度。同时，为与年度预算完成进度相匹配，便于决策模型使用者直观核对预算执行情况，本决策模型所用数据均为本年度累计数值。本项目所设计决策模型主要特点如下：（1）设立模型中每一变量上期同比增减率，观察同期变动;（2）为提高业绩决策支持，设立模型中每一变量同比变动率对最终决策变量同比变动率的影响度;（3）设置模型中每一变量对最终决策变量的影响度;（4）设置模型中每一变量随机变动率对最终决策变量变动率的影响度。

（一）利润总额决策模型设计与说明

1、利润总额关键因素分析。依据2015年8月廊坊县公司汇总数据，列示利润总额模型，利润构成模型在利润表格式的基础上设立，另加一列：

利润总额随之变动比率=各指标变动比率×本月数/利润总额

此外，利润模型中通过添加售电量和售电单价观察这两项对其他变量以及总利润的影响，具体分析步骤如下：

第一，分析各变量对利润总额的影响度。设置利润总额模型中每一变量均变动1%，观察其对利润总额的影响可得：主营业务收入净额、主营业务成本每变动1%，对利润总额的影响分别为17.07%、16.13%。冀北市县级公司营业费用、财务费用与管理费用三费均变动1%，对利润总额影响程度仅0.008%。说明售电收入成本和购电成本为公司利润关键影响因素。

第二，设计列变量：各变量对最终决策变量利润总额的影响度。2015年8月县公司汇总售电量978，308万千瓦时，售电单价5，432元/万千瓦时，两者对利润总额的影响函数如下：

售电量单独对利润总额影响度=售电量变动率×当期售电单价/利润总额

售电单价单独对利润总额影响度同法，此时：

主营业务收入对利润总额影响度=售电量×售电单价×[（1+售电量变动率）×（1+售电单价变动率）-1]（售电量和售电电价同时变动情形下）

与售电量和售电单价无关的变量对决策变量影响度均为自身变动率乘以自身数值占利润总额的比值。由表1可以看到，售电量和售电单价同时变动1%，使得主营业务收入净额净变动1.9998%，此时会使利润总额变动34.14%，未来公司可以利用此模型，再适当放松对成本费用的变动率数值，以此观察估算当期或下期的利润总额，同时便于找到利润总额的关键影响因素和关键变动因素，方便做出为完成利润总额的预测值可相应改变哪些科目的经营决策。（表1）

2、利润产品结构分析。在上一步骤基础上，本文进一步讨论售电产品中哪些为影响利润总额的关键因素和主要变动因素。首先引用公司销售收入明细结构，观察分电压等级下的类别销售电量和单价对总电量、平均单价的贡献率，其次分析各类售电收入对利润总额的影响度以及变动影响度;设置分析模型如表2。（表2）

由基础分析可知，从用户用电量看，六类用电中大工业用电占比最多，达48.06%，其次为居民生活（19.68%）、非工业和普通工业（18.11%），非居民照明和商业用电量分别占比5.52%、5.63%。

用户分类别单价对比来看，非工业、普通工业用电单价最高，730.94元/千千瓦时，商业用电单价其次，716.76元/千千瓦时，为平均电价的1.32倍;其次是非居民用电、大工业用电，居民生活用电单价低于平均电价，农业生产用电单价最低。

从收入对利润总额贡献度来看，贡献度依次为：大工业用电（用电量为主因）、非工业与普通工业用电（高单价为主因）、居民生活用电>商业用电>非居民照明用电>农业生产用电（用电量最低、单价最低）。

变动影响因素分析中可看到，大工业用电收入每变动1%，其对利润总额影响度为9.62%，即利润总额因此而变动9.62%，利润总额对大工业用电收入最敏感，其次为非工业与普通工业用电，变动影响度达到4.14%，从大到小依次为：居民生活用电（3.04%）、商业用电（1.26%）、非居民照明用电（1.22%）和农业生产用电（0.47%）。

通过观察每一类别存量和增量对利润总额的影响度，可帮助管理者快速找到重大变动驱动因素和基量关键因子，管理层仅需要将模型所需的数据文件放入指定文件夹，然后一键操作财务决策系统平台，即可实现盈利决策的整个分析结果输出，大大提高财务数据对经营决策的辅助支撑能力。

（二）经营协调性决策模型设计与说明。经营协调性决策模型包括经营协调性分析模型和经营协调性测试模型，分别负责企业经营协调性的分析和检验功能，本项目设计经营协调性决策模型步骤如下：

1、设计经营协调性分析模型

营运资本需求量WCR=短期投资+应收账款+应收及预付账款+存货+待摊费用+其他流动资产-应付票据-应付及预收账款-应交税费-一年内到期的长期负债-其他流动负债

现金支付能力=（货币资金+短期投资+应收票据）-（短期借款+应付票据）

营运资本=结构性负债-结构性资产=流动资产-流动负债

投入资本合计=货币资金+营运资本需求量+可供出售金融资产+持有至到期投资+长期股权投资+固定资产小计+无形资产

占用资本合计=短期借款+长期借款+应付债券+长期应付款+所有者权益合计

2、建立经营协调性评判准则。经营协调性评判准则详细见表3，它通过对企业现金支付能力（a）、营运资金需求（b）、和营运资本（c）间大小进行对比，依据不同情况设置六大状态类型，可自动实现企业经营协调状态类型的自主测试。（表3）

以2015年5月廊坊市县数据为例，由以上模型和评判准则得出，廊坊市县级电力公司中，经营协调状态如下：三河市、固安县、大厂县、文安县、霸州市、霸州本部处于“资金大量富裕”状态，香河县和冠华电力设计公司处于“协调且有支付能力”经营状态，而廊坊供电局、永清县、大城县处于“不协调但能维持”状态。（表4）

（三）企业绩效决策模型设计与说明。由于国资委绩效决策和行业业绩对标决策在冀北公司管控系统中均可实现，此章节将重点讨论EVA决策模型设计。

EVA模型方程为：经济增加值=税后净营业利润-调整后的资本×平均资本成本率

其中：税后净营业利润=净利润+（利息支出+研究开发费用调整项）×（1-25%）

调整后的资本=（平均所有者权益+平均负债合计-平均无息流动负债-平均在建工程）

EVA分析决策模型设计步骤如下，廊坊县公司汇总的2015年3月和4月EVA决策模型过程如表5。（表5）

1、由于EVA需要用到平均值，故列示其计算过程，同比增减率列可实现同期纵向比较。通过同比增减率观察分析增减率变化大小和原因，如表5所示，4月净利润增长率2.65倍，虽然单价下降了0.25%，但由于售电量增长了43.14%，营业总收入呈增长态势，为42.79%。此外，所有者权益也有所增长，增率为2.34%，最终4月份EVA达到3月份的1.0711倍。

2、容量影响度为当期各个变量对最终决策变量——EVA值大小的影响程度，各变量影响程度为百分比，总加和为1。

3、设置下级指标变动影响度。如前所述，所有决策均基于售电量和售电单价以其他费用的分析，下级指标变动影响度的主要指标计算：

变量营业总收入下级指标变动影响度=售电量×售电单价×[（1+售电量变动率）×（1+售电单价变动率）-1]/营业总收入，以此来表示售电量和售电单价的变动率对其的影响

变量税务净经营利润下级指标变动影响度=净利润变动率/税后净经营利润-（利息支出变动率×（1-T）/税后净经营利润）-研发调整变动率×（1-T）/税后净经营利润

其中，净利润变动率=营业总收入下级指标变动影响度×（1-T）×营业总收入/净利润-可控费用变动率×（1-T）/净利润

下级指标变动影响度列显示，售电量变动增加1%，单价不变的情况下，营业总收入约变动0.95%;此情形下，若可控费用增加2%，则净利润将变动23.38%，可看出此时影响净利润的关键因素为售电量;同法，其他因素相同情况下，若可控费用增加3%，净利润将变动23.06%。

售电量变动增加1%，若可控费用增加2%情况下，税后净经营利润将变动17.95%，变动也较大。

此时，若所有者权益增加1%，总资产将增加0.85%;此情形下应付票据每提高1%，将给调整后的资本带来1.01%的增长量，EVA变动量为194.15%，变动贡献主要来自于税后净经营利润的增长率。

4、设置决策变量变动影响度变量。变量营业总收入对决策变量变动影响度是通过营业总收入传导至净利润，其次为税后净经营利润，最后至决策变量EVA数值。根据上文计算得出的，以及EVA详细公式，计算方程为：

变量营业总收入对决策变量变动影响度=（变量营业总收入下级指标变动影响度×营业总收入×（1-T）/净利润）×（净利润/税后净经营利润）×（税后净经营利润/EVA值）

变量可控费用对决策变量变动影响度=（变量可控费用下级指标变动影响度×可控费用×（1-T）/净利润）×（净利润/税后净经营利润）×（税后净经营利润/EVA值）

由表5可看到，售电量变动增加1%，单价不变的情况下，会使营业总收入对EVA的贡献度提高2.1025倍，此时，税后净经营利润相应变动对EVA贡献度会提高2.0468倍;此时，若所有者权益增加1%，其对EVA值的贡献为-10.53%，即会使EVA下降10.53%;综合此情形，售电量变动增加1%，若所有者权益增加1%，EVA会增加1.9415倍。（即“下级指标变动影响度”列的数值）。

此外，本项目还添加了预算完成度，以直观对比，辅助最终决策分析。为使结果表格直观可读性强，在对决策变量影响度列纳入了符号，可直接观察每一变量对最终决策变量的影响方向和影响度。

（四）业绩预警决策模型设计与说明。当下冀北电力有限公司财务管控系统采取分位法进行警情提醒，但仅限于单个的指标分析，没有形成全方位的财务风险预警体系，另外财务管控系统风险提示仅基于自身历史数据，缺少与行业均值的比较，基于此，设计适合冀北公司的财务风险预警体系，以辅助财务风险分析决策。

1、预警指标体系设计及决策

（1）设计符合电力行业的预警指标体系。电力企业财务预警指标体系在上述财务预警指标设计和选择原则指导下，结合电力企业的行业特征，反映电力企业经济运行状况的财务预警指标体系应包括企业普遍采用的偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标、现金流量指标和反映电力企业特点的专用指标。财务危机是由于无法偿还到期债务而产生的，所以财务预警指标以偿债能力指标为主，营运指标与盈利指标为辅，适当参考发展能力指标与现金流量等指标。

尤其注意的是，预警原理要求的是“安全”，而不是“最优”。因此，本文只选择反映偿债能力的指标预警，具体设计预警模型见表6。（表6）

其中，（1）偿债能力预警指标选择：长期偿债能力资产负债率（序号5）;短期偿债能力：流动比率（序号3）、速动比率（序号4）;（2）营运能力预警指标选择：应收账款周转率（序号7）、总资产周转率（序号8）;（3）盈利能力预警指标选择：销售净利率（序号2）、资产净利率（序号1）;（4）发展能力预警指标选择：营业收入增长率（序号9）、净利润增长率（序号10）、总资产增长率（序号11）;（5）现金流量预警指标：债务保障率（序号6），保障率反映企业用现金来衡量偿还全部负债的能力，比率越大，偿债能力越强。债务保障率指标能有效的预测财务危机状况，并且越临近破产日误判率越低。此外，比率必须保持0以上，才能保障偿付债务的现金需要，如小于则会产生不能偿还债务的财务危机。

在模型设计中，考虑电力行业特点，不再添加存货周转率等非关键指标;同时，基于行业数据可得性，以现金流动负债比率代替已获利息倍数表示偿债能力。

（2）划定冀北公司财务预警警戒线。判断企业的财务风险关键是确定有警和无警的分界线，根据历史统计数据同时考虑行业平均水平和企业自身特点，可以确定各个财务指标的预警线即警戒值，例如速动比率等。受财务资料保密而难以搜集的限制，本文主要将行业平均水平作为有警和无警的分界线，在此基点上以增加减少相应百分点分别作为轻警与中警、中警与重警的分界点，以每个数值为界限，确定“很危险高风险状态”、“危险状态”、“一般风险状态”和“安全状态”，四种状态区间分别为：基准值20%以下、基准值的20%～60%、基准值的60～80%、基准值的80%以上，并设置“红灯”、“黄灯”、“蓝灯”、“绿灯”多种信号表示不同的警度。当监测的指标超过某一数值时就分别亮出相应的信号。

（3）应用举例（预警方法）。通过分析每一财务指标预警是单变量分析预警。它是一种仅凭警兆某一财务指标就能做出警度判断的方法。当某种警兆出现时，发出警报不出现时不发出警报。在实际操作中对某个电力企业进行财务风险预警时，利用预警企业的财务数据计算某个指标，将计算出的该指标与对应的预警线进行定期或不定期比较，若财务指标实际值超过或突破该指标预警线则可根据具体情况发出不同程度的警报。

具体地以冀北总公司为例，2013年度、2014年度资产负债率分别为0.636041216和0.647998211，而行业资产负债率均值为0.4904和0.5072，这说明2013年度、2014年度冀北公司资产负债率分别超过行业基准值的25.40%和32.14%。此时为基准值的20%～60%区间，为中警，应引起警惕，采取控制措施，防止进一步恶化。在此决策辅助分析基础上，冀北公司可参考本模型做出的每一变量预警状态，进行后期经营管理方案的调整和落实。

2、Z-score决策。Z分数模型是根据企业财务报告提供的数据，运用多元线性函数，在考虑不同比率对财务预警效果不一的情况下，赋予指标不同的权重并加权求和，计算出企业整体风险z值。最后将z值与企业破产临界值相比较就能得知公司破产风险大小。其函数判别式如下：一般认为临界z值为2.675。当企业z值高于2.675时表明财务状况良好，破产可能性较小;若低于1.81，则表明企业经营失败的可能性较大。

具体地，Z计分法模型是通过五个自变量，即五种财务比率指标，将反映企业偿债能力的指标（X1、X4）、获利能力指标（X2、X3）和营运能力指标（X5）有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。参考已有文献，电力企业非上市公司的Z值得分模型如下：

Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5

各变量说明见表7。（表7）

分析得出冀北电力有限公司2013年度、2014年度各指标如表8，通过代入模型求值，得其Z-Score数值分别为1.472265063和1.728388，均低于1.81，而2015年5月Z-Score值达0.781188，说明经营风险有加大趋势，冀北公司应注意下期经营风险的防范。（表8）