我国汽车制造业上市公司财务风险评价

李丽娜

摘要：汽车制造业是我国国民经济的支柱性产业，其财务风险关乎着公司的可持续发展。本文选取32个汽车制造业上市公司为样本，从五个方面共15项财务指标对2017年汽车制造业上市公司的财务风险进行评价。利用因子分析法识别影响我国汽车制造公司财务风险的主要因素，构建财务风险评价模型，根据因子得分模型进行评分与排序;再通过聚类分析将32家公司按照综合财务风险的大小分为五大类。针对存在的各种风险问题，提出策略，以期使汽车制造业有更长远的发展。

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.

關键词：汽车制造业;财务风险评价;因子分析;聚类分析

0  引言

西方发达国家由于经济发展迅速，其制造业发展也先于我国汽车制造业。但在经历了大半个世纪的探索之后，制造业在国家经济和社会发展中已经占据了不可替代的位置，尤其是在进入到2001年，中国加入到WTO，汽车制造业也迎来了飞速发展期。近些年，新能源汽车的出现，可以说是汽车制造业巨大的变革与发展进步。2017年6月17日，国家工信部对新能源汽车的范围进行了定义，标志着我国新能源汽车产业化发展进入关键阶段[1]。为了响应国家十三五规划政策的号召，在2019年1月底，发改委等十部门联合印发《进一步优化供给推动消费平稳增长促进形成强大国内市场的实施方案（2019年）》，这是在政策层面给国内汽车制造业提供支持。受外部市场经营环境的变化、国家政策及各种不确定性的因素存在的影响，关注和研究汽车上市公司的财务风险就显得尤为重要。

1  文献综述

提高风险意识，充分辨识风险，尤其是财务风险是公司可持续发展的重要前提。国内外已有很多学者对不同行业公司的财务风险进行了大量的研究，其中较为常见的评价方法及模型有层次分析法、模糊评价法、TOPSIS方法、因子分析法、聚类分析法等。其中尹夏楠和鲍新中创造性的将具有客观性的熵权法和TOPSIS法结合来综合评价企业财务风险，建立了生物制药企业的财务风险评价模型，选取相关的样本进行一系列的风险评价，为生物制药企业的财务风险评价提供了新方法[2];杨利红等运用层次分析法和德尔菲法确定出公司财务指标的权重，后用效用系数法建立务风险评价模型，深入分析该公司的财务现状，并与该公司实际财务状况进行对比，可以证明采取的为实用性的模型，为房地产公司的财务风险提供理论依据[3];高琳针对具有特殊行业性质制药企业进行研究，运用因子分析法构建企业财务风险控制模型[4];雷勋平利用了熵权和可拓决策模型对3家企业汽车供应链风险评价做了实证研究，给出供应链风险评价的步骤，实证结果显示和实际相符，说明了其选取的指标和建立的模型是有效的[5];张占贞、李玲玲以28家创业板首批上市企业的财务风险为研究对象，在结合企业实际情况下对企业财务风险预防提出了建议[6];戚家勇，蔡永斌针对高危行业——房地产企业，利用因子分析法进行讨论并发现盈利能力、偿债能力、营运能力及成长能力较低就会导致房地产企业风险较高，并对此提出一系列可能有效的风险控制方法[7]。

2  因子分析

本文以我国汽车制造业为研究对象，根据不同企业的属性、不同的规模、数据的完整性等特点，收集了2017年我国 32家上市公司的480个财务数据，从所选用公司财务活动中的盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力以及现金状况五个方面进行详细研究，并提取15个关键性指标，对各上市公司进行财务风险评价。在东方财富网中搜集到了本文使用的上市公司财务数据即2017年各公司的财务分析报告，经过一定量的加工整理后得到（逆向指标采用取倒数加以处理）。

2.1 评价指标的选取

本文选取了15个认为具有代表性的财务指标（见表1），以企业的盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力以及现金状况等五个方面分析我国汽车制造业上市公司面临的财务风险。其中“正向指标”指标值越大越好，“逆向指标”指标值越小越好。

2.2 分析过程及结果

本文主要通过SPSS 25软件进行因子分析，分析结果如下：

2.2.1 因子分析的可行性检验

利用KMO检验和Bartlett球形度检验对原始数据进行检验，以判定所选样本数据是否适合采用因子分析法。KMO值越接近0，表示变量间的相关性越弱，原有变量证明不应选为作因子分析。一般来说，有一个通过检验，则该数据应该选为作因子分析，即KMO检验值大于0.5或Bartlett球形度检验P值小于0.05。

本文结果显示KMO值为0.634，Bartlett值为410.740，自由度为105，相应的概率接近0，小于显著性水平P= 0.05，认为变量之间存在相关关系，故可以进行因子分析。（见表2）

2.2.2 因子的提取

采用主成分法进行因子提取（见表3）。从表3可以看出，前5个公共因子的累计方差贡献率达到84.474%，较接近85%，表明这5个公共因子可以反映原有15个变量指标的绝大部分信息，因此选取这5个公共因子来评价该样本公司的财务风险状况。

2.2.3 因子的命名与解释

设提取的5个公共因子分别为F1、F2、F3、F4、F5，为了更好地解释因子变量，主成分法提取因子，并采用具有Kaiser标准化正交旋转法（即最大方差法）对成分矩阵进行旋转，旋转于6次迭代后收敛，得到旋转后的因子载荷矩阵（见表4）。从表4可看出这5个公共因子在不同的原有指标上显示出各自的最高载荷量。公共因子在某个指标上的载荷量越高，则表示其可解释的该指标的信息量越多。根据公共因子对原有指标解释的程度大小可对其进行如下命名：因子F1在X5、X6、X7上有较大的载荷，可以命名为偿债能力因子;因子F2在X1、X2、X3、X4上有较大的载荷，可以命名为盈利能力因子;因子F3在X8、X9、X10上有较大的載荷，可以命名为营运能力因子;因子F4在X11、X12、X13上有较大的载荷，可以命名为成长能力因子;因子F5在X14、X15上有较大的载荷，可以命名为现金状况因子。

2.3 因子得分及建立因子模型

根据因子得分系数矩阵进行计算各公共因子的因子得分函数，利用因子评分模型计算各样本公司在5个公共因子上的得分。以各因子所对应方差贡献率为权重做加权平均运算，可以得到各样本公司因子综合得分（见表5）。

3  聚类分析

利用SPSS软件进行K-Means聚类分析，以5类指标为变量将将上述32家样本公司按照财务风险抵御能力大小进行聚类。将各上市公司财务风险状况分为：几乎没有财务风险、财务风险较小、财务风险中等、财务风险较大、高风险等五大类。聚类结果见表6。

分析结果：几乎没有财务分析风险的有上汽集团、华域汽车、东风科技、新朋股份、江铃汽车、一汽轿车、中国重汽、中航沈飞、广汽集团、宁波华翔、一汽富维、星宇股份、广汇汽车，万丰奥威等14家公司;财务风险较小的有金杯汽车，财务风险中等的有岱美股份、松芝股份、保隆科技、凯众股份、联明股份、比亚迪、北方股份、华菱星马、万里扬、旭升股份、德赛西威、伯特利、兆丰股份、鹏翎股份、宁德时代等15家公司，财务风险较大的有派生科技，高风险的有曙光股份。

4  结语

根据对我国的32家汽车制造业上市公司所做的分析研究，发现我国汽车制造行业在财务风险上还存在很多问题。财务风险的大小关乎着公司的长久发展与生存，公司应该重视财务分险的预防和评价，应做到积极采取预防措施和应对措施，时时关注财务风险状况，为企业营造良好的发展环境。

参考文献：

[1]王洪涛.我国汽车产业发展现状及建议[J].合作经济与科技，2019（03）：24-25.

[2]尹夏楠，鲍新中.基于熵权TOPSIS方法的高新技术企业财务风险评价——以生物制药行业为例[J].会计之友，2017（04）：70-74.

[3]杨利红，陈琦，邓敏.LD集团财务风险评价及其预警研究[J].财会月刊，2017（35）：72-79.

[4]高琳.生物制药企业财务风险预警问题研究[D].山东财经大学，2013.

[5]雷勋平.我国汽车制造业供应链风险评价实证研究——基于熵权可拓决策模型的分析[J].计算机工程与应用，2015，51（12）：264-270.

[6]张占贞，李玲玲.创业板上市公司财务风险评价研究[J].会计之友，2013（02）：58-61.

[7]戚家勇，蔡永斌.房地产上市公司财务风险评价研究[J].财会通讯，2018（26）：114-118.