電網企業(yè)財務分析決策模型研究

張華軍 王興強 李慶國 聞子捷

[提要] 本文基于傳統(tǒng)財務分析方法，搭建并優(yōu)化符合電網行業(yè)特點的財務分析決策模型。通過設置變量影響度、變量變動率影響決策變量的程度等變量，直觀展示關鍵因子對決策變量的影響過程，從而提高企業(yè)財務數據決策支持能力。

關鍵詞：電網企業(yè);財務分析;預警決策

中圖分類號：F233 文獻標識碼：A

收錄日期：2015年12月21日

一、引言

財務分析是企業(yè)財務管理和經營決策的重要工具，其以會計核算和會計報表資料等為依據，通過對企業(yè)以往的財務數據、財務活動和經營成果進行分析，為企業(yè)的經營者、投資者、債券人等了解企業(yè)過去、評價企業(yè)現(xiàn)狀、預測企業(yè)未來提供準確信息。財務分析是財務管理的一種手段，其作為一種分析工具，在企業(yè)管理中發(fā)揮著重要的作用。當下對企業(yè)進行財務分析包括采用比率分析法、趨勢分析法等對財務報表進行分析，還包括對企業(yè)償債能力、營運能力、盈利能力、發(fā)展能力四大財務指標的分析，以及杜邦分析法等綜合分析方法。

目前，我國電網企業(yè)的財務分析指標體系多為傳統(tǒng)的財務分析框架，如盈利能力、償債能力分析等，財務數據與業(yè)務數據缺少聯(lián)動，為經營決策提供支持的能力較弱;另外，2015年3月中央9號文頒布后，對電網企業(yè)市場化的分析判斷和自適應能力要求提高，電網企業(yè)對新型財務分析決策模型需求增強。本文設計的新型財務分析決策模型通過引入經營協(xié)調性分析模型、基于行業(yè)特征的財務預警模型，將電網企業(yè)售電量、銷售電價等前端業(yè)務數據的變動映射到后端財務分析、財務預警等相應模塊指標的變動，實現(xiàn)電網企業(yè)財務分析決策的實時性、動態(tài)化數據分析，進而實現(xiàn)財務數據支持經營決策的功能。

本文以冀北電力有限公司歷史數據為例，說明新型財務分析決策模型，本文總體研究思路見圖1。（圖1）

二、模型設計總思路

電力公司是一個特殊行業(yè)，其面臨的內外環(huán)境相對比較復雜，所以電力公司就財務管理方面要提高適應和應變能力，提高對內外環(huán)境變化的感知，并能及時有效地做出相關應對策略，以減少突發(fā)性財務風險帶來的損失。據此，本項目的財務分析決策模型設計思路首先從對公司財務價值影響較大的因素如售電量、銷售電價進行探測感知，設立預測模型;在此基礎上，本文擬在以下三方面實現(xiàn)優(yōu)化，見圖2。（圖2）

（一）財務分析體系與業(yè)績評價指標體系掛鉤。隨著中央企業(yè)全面引入EVA績效考核，與之相對應的財務數據分析成為管理層決策的重要支撐點。據此，本項目旨在設計能緊密銜接管理層業(yè)績評價體系的財務分析指標池，以更好地為管理層決策提供有力支撐、發(fā)揮財務信息的決策有用性價值。

（二）提高風險管理水平，發(fā)揮財務數據“電子眼”功能。建立風險預警系統(tǒng)，正確預測財務風險市場調查和前期市場預測都是企業(yè)在制定財務管理模式前必須充分做到的，企業(yè)要結合市場需求與市場發(fā)展現(xiàn)狀，結合電力行業(yè)的現(xiàn)狀分析經營環(huán)境，挖掘特性以及可能的變化方向，借助財務分析方法等手段對企業(yè)未來的財務發(fā)展方向做出預測，對企業(yè)后續(xù)的經營發(fā)展提供決策參考證據。

（三）引入經營協(xié)調性分析模型。經營協(xié)調性分析，主要是通過將企業(yè)開展正常經營活動、進行投融資活動所能夠帶來的流動資金與企業(yè)的營運資金需求相比較，來判斷企業(yè)經營情況和資金狀況是否協(xié)調，考察企業(yè)是否具有充足的現(xiàn)金支付能力，各項活動是否有資金保證、是否存在資金閑置，這將大大提高財務數據的經營決策支撐能力。

此外，本項目決策模型可實現(xiàn)多截面財務狀況的可比性，構建了多維度層面的對比分析，如各地市及區(qū)縣對比、公司及下屬子公司等橫向對比，也可實現(xiàn)多年份的縱向對比。

三、經營決策模型說明

財務分析指標眾多，需要結合電網企業(yè)特性加以篩選、重點分析。由于銷售電量和電價預測模型研究已相對成熟，本文重點研究經營決策模型，并探討銷售電量與銷售電價對模型關鍵決策變量的影響。

決策模型中運用預算管理思維，即以售價、電量和可控成本費用的實際數值（或預測數值）為出發(fā)點，探測這些影響經營決策的關鍵性可控因素對最終決策的影響程度。同時，為與年度預算完成進度相匹配，便于決策模型使用者直觀核對預算執(zhí)行情況，本決策模型所用數據均為本年度累計數值。本項目所設計決策模型主要特點如下：（1）設立模型中每一變量上期同比增減率，觀察同期變動;（2）為提高業(yè)績決策支持，設立模型中每一變量同比變動率對最終決策變量同比變動率的影響度;（3）設置模型中每一變量對最終決策變量的影響度;（4）設置模型中每一變量隨機變動率對最終決策變量變動率的影響度。

（一）利潤總額決策模型設計與說明

1、利潤總額關鍵因素分析。依據2015年8月廊坊縣公司匯總數據，列示利潤總額模型，利潤構成模型在利潤表格式的基礎上設立，另加一列：

利潤總額隨之變動比率=各指標變動比率×本月數/利潤總額

此外，利潤模型中通過添加售電量和售電單價觀察這兩項對其他變量以及總利潤的影響，具體分析步驟如下：

第一，分析各變量對利潤總額的影響度。設置利潤總額模型中每一變量均變動1%，觀察其對利潤總額的影響可得：主營業(yè)務收入凈額、主營業(yè)務成本每變動1%，對利潤總額的影響分別為17.07%、16.13%。冀北市縣級公司營業(yè)費用、財務費用與管理費用三費均變動1%，對利潤總額影響程度僅0.008%。說明售電收入成本和購電成本為公司利潤關鍵影響因素。

第二，設計列變量：各變量對最終決策變量利潤總額的影響度。2015年8月縣公司匯總售電量978，308萬千瓦時，售電單價5，432元/萬千瓦時，兩者對利潤總額的影響函數如下：

售電量單獨對利潤總額影響度=售電量變動率×當期售電單價/利潤總額

售電單價單獨對利潤總額影響度同法，此時：

主營業(yè)務收入對利潤總額影響度=售電量×售電單價×[（1+售電量變動率）×（1+售電單價變動率）-1]（售電量和售電電價同時變動情形下）

與售電量和售電單價無關的變量對決策變量影響度均為自身變動率乘以自身數值占利潤總額的比值。由表1可以看到，售電量和售電單價同時變動1%，使得主營業(yè)務收入凈額凈變動1.9998%，此時會使利潤總額變動34.14%，未來公司可以利用此模型，再適當放松對成本費用的變動率數值，以此觀察估算當期或下期的利潤總額，同時便于找到利潤總額的關鍵影響因素和關鍵變動因素，方便做出為完成利潤總額的預測值可相應改變哪些科目的經營決策。（表1）

2、利潤產品結構分析。在上一步驟基礎上，本文進一步討論售電產品中哪些為影響利潤總額的關鍵因素和主要變動因素。首先引用公司銷售收入明細結構，觀察分電壓等級下的類別銷售電量和單價對總電量、平均單價的貢獻率，其次分析各類售電收入對利潤總額的影響度以及變動影響度;設置分析模型如表2。（表2）

由基礎分析可知，從用戶用電量看，六類用電中大工業(yè)用電占比最多，達48.06%，其次為居民生活（19.68%）、非工業(yè)和普通工業(yè)（18.11%），非居民照明和商業(yè)用電量分別占比5.52%、5.63%。

用戶分類別單價對比來看，非工業(yè)、普通工業(yè)用電單價最高，730.94元/千千瓦時，商業(yè)用電單價其次，716.76元/千千瓦時，為平均電價的1.32倍;其次是非居民用電、大工業(yè)用電，居民生活用電單價低于平均電價，農業(yè)生產用電單價最低。

從收入對利潤總額貢獻度來看，貢獻度依次為：大工業(yè)用電（用電量為主因）、非工業(yè)與普通工業(yè)用電（高單價為主因）、居民生活用電>商業(yè)用電>非居民照明用電>農業(yè)生產用電（用電量最低、單價最低）。

變動影響因素分析中可看到，大工業(yè)用電收入每變動1%，其對利潤總額影響度為9.62%，即利潤總額因此而變動9.62%，利潤總額對大工業(yè)用電收入最敏感，其次為非工業(yè)與普通工業(yè)用電，變動影響度達到4.14%，從大到小依次為：居民生活用電（3.04%）、商業(yè)用電（1.26%）、非居民照明用電（1.22%）和農業(yè)生產用電（0.47%）。

通過觀察每一類別存量和增量對利潤總額的影響度，可幫助管理者快速找到重大變動驅動因素和基量關鍵因子，管理層僅需要將模型所需的數據文件放入指定文件夾，然后一鍵操作財務決策系統(tǒng)平臺，即可實現(xiàn)盈利決策的整個分析結果輸出，大大提高財務數據對經營決策的輔助支撐能力。

（二）經營協(xié)調性決策模型設計與說明。經營協(xié)調性決策模型包括經營協(xié)調性分析模型和經營協(xié)調性測試模型，分別負責企業(yè)經營協(xié)調性的分析和檢驗功能，本項目設計經營協(xié)調性決策模型步驟如下：

1、設計經營協(xié)調性分析模型

營運資本需求量WCR=短期投資+應收賬款+應收及預付賬款+存貨+待攤費用+其他流動資產-應付票據-應付及預收賬款-應交稅費-一年內到期的長期負債-其他流動負債

現(xiàn)金支付能力=（貨幣資金+短期投資+應收票據）-（短期借款+應付票據）

營運資本=結構性負債-結構性資產=流動資產-流動負債

投入資本合計=貨幣資金+營運資本需求量+可供出售金融資產+持有至到期投資+長期股權投資+固定資產小計+無形資產

占用資本合計=短期借款+長期借款+應付債券+長期應付款+所有者權益合計

2、建立經營協(xié)調性評判準則。經營協(xié)調性評判準則詳細見表3，它通過對企業(yè)現(xiàn)金支付能力（a）、營運資金需求（b）、和營運資本（c）間大小進行對比，依據不同情況設置六大狀態(tài)類型，可自動實現(xiàn)企業(yè)經營協(xié)調狀態(tài)類型的自主測試。（表3）

以2015年5月廊坊市縣數據為例，由以上模型和評判準則得出，廊坊市縣級電力公司中，經營協(xié)調狀態(tài)如下：三河市、固安縣、大廠縣、文安縣、霸州市、霸州本部處于“資金大量富裕”狀態(tài)，香河縣和冠華電力設計公司處于“協(xié)調且有支付能力”經營狀態(tài)，而廊坊供電局、永清縣、大城縣處于“不協(xié)調但能維持”狀態(tài)。（表4）

（三）企業(yè)績效決策模型設計與說明。由于國資委績效決策和行業(yè)業(yè)績對標決策在冀北公司管控系統(tǒng)中均可實現(xiàn)，此章節(jié)將重點討論EVA決策模型設計。

EVA模型方程為：經濟增加值=稅后凈營業(yè)利潤-調整后的資本×平均資本成本率

其中：稅后凈營業(yè)利潤=凈利潤+（利息支出+研究開發(fā)費用調整項）×（1-25%）

調整后的資本=（平均所有者權益+平均負債合計-平均無息流動負債-平均在建工程）

EVA分析決策模型設計步驟如下，廊坊縣公司匯總的2015年3月和4月EVA決策模型過程如表5。（表5）

1、由于EVA需要用到平均值，故列示其計算過程，同比增減率列可實現(xiàn)同期縱向比較。通過同比增減率觀察分析增減率變化大小和原因，如表5所示，4月凈利潤增長率2.65倍，雖然單價下降了0.25%，但由于售電量增長了43.14%，營業(yè)總收入呈增長態(tài)勢，為42.79%。此外，所有者權益也有所增長，增率為2.34%，最終4月份EVA達到3月份的1.0711倍。

2、容量影響度為當期各個變量對最終決策變量——EVA值大小的影響程度，各變量影響程度為百分比，總加和為1。

3、設置下級指標變動影響度。如前所述，所有決策均基于售電量和售電單價以其他費用的分析，下級指標變動影響度的主要指標計算：

變量營業(yè)總收入下級指標變動影響度=售電量×售電單價×[（1+售電量變動率）×（1+售電單價變動率）-1]/營業(yè)總收入，以此來表示售電量和售電單價的變動率對其的影響

變量稅務凈經營利潤下級指標變動影響度=凈利潤變動率/稅后凈經營利潤-（利息支出變動率×（1-T）/稅后凈經營利潤）-研發(fā)調整變動率×（1-T）/稅后凈經營利潤

其中，凈利潤變動率=營業(yè)總收入下級指標變動影響度×（1-T）×營業(yè)總收入/凈利潤-可控費用變動率×（1-T）/凈利潤

下級指標變動影響度列顯示，售電量變動增加1%，單價不變的情況下，營業(yè)總收入約變動0.95%;此情形下，若可控費用增加2%，則凈利潤將變動23.38%，可看出此時影響凈利潤的關鍵因素為售電量;同法，其他因素相同情況下，若可控費用增加3%，凈利潤將變動23.06%。

售電量變動增加1%，若可控費用增加2%情況下，稅后凈經營利潤將變動17.95%，變動也較大。

此時，若所有者權益增加1%，總資產將增加0.85%;此情形下應付票據每提高1%，將給調整后的資本帶來1.01%的增長量，EVA變動量為194.15%，變動貢獻主要來自于稅后凈經營利潤的增長率。

4、設置決策變量變動影響度變量。變量營業(yè)總收入對決策變量變動影響度是通過營業(yè)總收入傳導至凈利潤，其次為稅后凈經營利潤，最后至決策變量EVA數值。根據上文計算得出的，以及EVA詳細公式，計算方程為：

變量營業(yè)總收入對決策變量變動影響度=（變量營業(yè)總收入下級指標變動影響度×營業(yè)總收入×（1-T）/凈利潤）×（凈利潤/稅后凈經營利潤）×（稅后凈經營利潤/EVA值）

變量可控費用對決策變量變動影響度=（變量可控費用下級指標變動影響度×可控費用×（1-T）/凈利潤）×（凈利潤/稅后凈經營利潤）×（稅后凈經營利潤/EVA值）

由表5可看到，售電量變動增加1%，單價不變的情況下，會使營業(yè)總收入對EVA的貢獻度提高2.1025倍，此時，稅后凈經營利潤相應變動對EVA貢獻度會提高2.0468倍;此時，若所有者權益增加1%，其對EVA值的貢獻為-10.53%，即會使EVA下降10.53%;綜合此情形，售電量變動增加1%，若所有者權益增加1%，EVA會增加1.9415倍。（即“下級指標變動影響度”列的數值）。

此外，本項目還添加了預算完成度，以直觀對比，輔助最終決策分析。為使結果表格直觀可讀性強，在對決策變量影響度列納入了符號，可直接觀察每一變量對最終決策變量的影響方向和影響度。

（四）業(yè)績預警決策模型設計與說明。當下冀北電力有限公司財務管控系統(tǒng)采取分位法進行警情提醒，但僅限于單個的指標分析，沒有形成全方位的財務風險預警體系，另外財務管控系統(tǒng)風險提示僅基于自身歷史數據，缺少與行業(yè)均值的比較，基于此，設計適合冀北公司的財務風險預警體系，以輔助財務風險分析決策。

1、預警指標體系設計及決策

（1）設計符合電力行業(yè)的預警指標體系。電力企業(yè)財務預警指標體系在上述財務預警指標設計和選擇原則指導下，結合電力企業(yè)的行業(yè)特征，反映電力企業(yè)經濟運行狀況的財務預警指標體系應包括企業(yè)普遍采用的償債能力指標、營運能力指標、盈利能力指標、發(fā)展能力指標、現(xiàn)金流量指標和反映電力企業(yè)特點的專用指標。財務危機是由于無法償還到期債務而產生的，所以財務預警指標以償債能力指標為主，營運指標與盈利指標為輔，適當參考發(fā)展能力指標與現(xiàn)金流量等指標。

尤其注意的是，預警原理要求的是“安全”，而不是“最優(yōu)”。因此，本文只選擇反映償債能力的指標預警，具體設計預警模型見表6。（表6）

其中，（1）償債能力預警指標選擇：長期償債能力資產負債率（序號5）;短期償債能力：流動比率（序號3）、速動比率（序號4）;（2）營運能力預警指標選擇：應收賬款周轉率（序號7）、總資產周轉率（序號8）;（3）盈利能力預警指標選擇：銷售凈利率（序號2）、資產凈利率（序號1）;（4）發(fā)展能力預警指標選擇：營業(yè)收入增長率（序號9）、凈利潤增長率（序號10）、總資產增長率（序號11）;（5）現(xiàn)金流量預警指標：債務保障率（序號6），保障率反映企業(yè)用現(xiàn)金來衡量償還全部負債的能力，比率越大，償債能力越強。債務保障率指標能有效的預測財務危機狀況，并且越臨近破產日誤判率越低。此外，比率必須保持0以上，才能保障償付債務的現(xiàn)金需要，如小于則會產生不能償還債務的財務危機。

在模型設計中，考慮電力行業(yè)特點，不再添加存貨周轉率等非關鍵指標;同時，基于行業(yè)數據可得性，以現(xiàn)金流動負債比率代替已獲利息倍數表示償債能力。

（2）劃定冀北公司財務預警警戒線。判斷企業(yè)的財務風險關鍵是確定有警和無警的分界線，根據歷史統(tǒng)計數據同時考慮行業(yè)平均水平和企業(yè)自身特點，可以確定各個財務指標的預警線即警戒值，例如速動比率等。受財務資料保密而難以搜集的限制，本文主要將行業(yè)平均水平作為有警和無警的分界線，在此基點上以增加減少相應百分點分別作為輕警與中警、中警與重警的分界點，以每個數值為界限，確定“很危險高風險狀態(tài)”、“危險狀態(tài)”、“一般風險狀態(tài)”和“安全狀態(tài)”，四種狀態(tài)區(qū)間分別為：基準值20%以下、基準值的20%～60%、基準值的60～80%、基準值的80%以上，并設置“紅燈”、“黃燈”、“藍燈”、“綠燈”多種信號表示不同的警度。當監(jiān)測的指標超過某一數值時就分別亮出相應的信號。

（3）應用舉例（預警方法）。通過分析每一財務指標預警是單變量分析預警。它是一種僅憑警兆某一財務指標就能做出警度判斷的方法。當某種警兆出現(xiàn)時，發(fā)出警報不出現(xiàn)時不發(fā)出警報。在實際操作中對某個電力企業(yè)進行財務風險預警時，利用預警企業(yè)的財務數據計算某個指標，將計算出的該指標與對應的預警線進行定期或不定期比較，若財務指標實際值超過或突破該指標預警線則可根據具體情況發(fā)出不同程度的警報。

具體地以冀北總公司為例，2013年度、2014年度資產負債率分別為0.636041216和0.647998211，而行業(yè)資產負債率均值為0.4904和0.5072，這說明2013年度、2014年度冀北公司資產負債率分別超過行業(yè)基準值的25.40%和32.14%。此時為基準值的20%～60%區(qū)間，為中警，應引起警惕，采取控制措施，防止進一步惡化。在此決策輔助分析基礎上，冀北公司可參考本模型做出的每一變量預警狀態(tài)，進行后期經營管理方案的調整和落實。

2、Z-score決策。Z分數模型是根據企業(yè)財務報告提供的數據，運用多元線性函數，在考慮不同比率對財務預警效果不一的情況下，賦予指標不同的權重并加權求和，計算出企業(yè)整體風險z值。最后將z值與企業(yè)破產臨界值相比較就能得知公司破產風險大小。其函數判別式如下：一般認為臨界z值為2.675。當企業(yè)z值高于2.675時表明財務狀況良好，破產可能性較小;若低于1.81，則表明企業(yè)經營失敗的可能性較大。

具體地，Z計分法模型是通過五個自變量，即五種財務比率指標，將反映企業(yè)償債能力的指標（X1、X4）、獲利能力指標（X2、X3）和營運能力指標（X5）有機聯(lián)系起來，綜合分析預測企業(yè)財務失敗或破產的可能性。參考已有文獻，電力企業(yè)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

各變量說明見表7。（表7）

分析得出冀北電力有限公司2013年度、2014年度各指標如表8，通過代入模型求值，得其Z-Score數值分別為1.472265063和1.728388，均低于1.81，而2015年5月Z-Score值達0.781188，說明經營風險有加大趨勢，冀北公司應注意下期經營風險的防范。（表8）

四、小結

總的來說，本項目根據冀北財務分析決策需求，對冀北電力公司財務分析決策模型進行了一定優(yōu)化，提高了財務數據對業(yè)績及經營決策的輔助支持度。

隨著未來電力改革的進一步深化，可據此嘗試探索適合未來電力市場特征的售電量長短期預測、銷售電價長短期預測模型，如傳統(tǒng)時間序列預測、容量利用小時預測、智能算法預測等方法，同時可設置預算完成度、每一變量對預算完成度的影響等變量，引入本文經營決策模型中，以增強全面預算管理與經營決策分析的聯(lián)動。

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