新能源汽車公司財務風險預警模型的構建研究

胡越壘

（湖北大學知行學院，武漢 430000）

1 引言

隨著人們生活水平的提高以及環保意識的增強，新能源汽車作為綠色交通工具的代表，受到了全球范圍內的高度關注。中國作為全球最大的汽車市場，為了解決日益嚴重的環境污染問題，積極響應節能減排的全球倡議，大力推動新能源汽車產業的發展。中國汽車工業協會發布的最新數據顯示，2024 年2 月，新能源汽車產銷分別達46.4 萬輛和47.7 萬輛，市場占有率達到30.1%。然而，新能源汽車產業在發展的同時，伴隨著高額的研發投入、技術創新的不確定性、基礎設施的配套不足等諸多挑戰，均增加了企業的財務風險。因此，研究并構建科學的財務風險預警模型，對于新能源汽車企業的健康發展具有重要意義。自20 世紀30 年代以來，財務風險預警模型經歷了從單變量模型到多變量模型，再到現代的神經網絡等高級模型的發展歷程，為企業財務風險管理提供了重要的理論與方法。盡管如此，現有的財務風險預警模型研究主要集中在傳統行業，對新能源汽車這一新興行業的研究相對較少，且多數研究偏向于理論分析，缺乏針對性的實證研究和操作性強的模型構建。鑒于新能源汽車行業的特殊性，本文旨在通過深入分析新能源汽車企業面臨的財務風險特點，結合現有財務風險預警理論和方法，構建適用于新能源汽車企業的財務風險預警模型，以期為新能源汽車企業提供一個科學、實用的財務風險預警工具，以促進企業的可持續健康發展，同時為相關政策制定提供參考和依據。

2 概念闡釋

2.1 新能源汽車企業的概念界定

依據GB/T 4754—2017《國民經濟行業分類》，新能源汽車是指采用新型動力系統，完全或主要依靠新型能源驅動的汽車，包括插電式混合動力（含增程式）汽車、純電動汽車和燃料電池電動汽車等。新能源汽車行業是指進行新能源汽車整車制造活動的企業集合。此行業特征鮮明：首先，具有技術密集型特征，依賴于動力電池等關鍵技術的突破和創新，面臨高研發成本與技術進口的挑戰；其次，具有資金密集型特征，大額投資和長期資金回收周期加劇了融資難度；最后，受政策影響大，企業發展與政府補貼密切相關，補貼政策的調整直接影響企業盈利。

2.2 財務風險預警的概念界定

預警這一概念最初源于軍事領域，后被廣泛應用于經濟學領域，以識別和預防潛在的財務危機。通過設定警戒線來預測風險發生的可能性，當企業的財務指標超過或低于這些預設值時，便能夠提示企業存在危機的風險程度，幫助企業提前識別風險，采取相應措施以減輕或避免由此帶來的經濟損失。當前對財務風險預警的具體定義在學術界和實務界還未有最終的定論，基于國內外學者的研究成果，本研究將財務風險預警暫定義為：管理者應用專業的數據分析方法，對企業已經發生的財務活動進行分析，通過分析結果建立預警的指標，從而達到縮小企業由于財務風險帶來的經濟損失的策略。

3 新能源汽車公司財務風險預警指標體系的構建

財務風險預警不僅應關注財務指標如盈利性、流動性和償債能力等，也需考慮非財務指標反映的新能源汽車企業特性，以全面監控企業財務健康狀態。因此，在構建新能源汽車公司財務風險預警指標體系時，從財務風險和非財務風險兩大角度入手，財務指標應選取能夠全面反映企業財務健康狀況的指標，如盈利能力、營運能力、償債能力和發展能力（見表1），非財務指標的選取涵蓋外部環境、內部管理等維度（見表2）。

表1 財務指標的選取

表2 非財務指標的選取

4 新能源汽車公司財務風險預警模型的構建

4.1 確定指標權重

本研究采用G1 法，結合專家賦值，確定指標權重。G1 法強調指標重要性的相對排序，通過簡化的算法來精確計算權重，既減少計算復雜度，又避免過度依賴主觀判斷。本次研究邀請了5 位財務管理領域的專家，對新能源汽車公司面臨的財務及非財務風險指標進行評估和賦值，結果如表3 所示。

表3 G1 法指標重要程度賦值表

將5 位專家的權重分別確定為0.175、0.175、0.3、0.175、0.175，通過匯總專家反饋并運用G1 法的計算步驟，得到新能源汽車公司財務風險預警指標體系中一級指標及其二級指標的權重，如表4 所示。

表4 新能源汽車公司財務風險預警指標體系的權重

4.2 構建新能源汽車公司財務風險預警模型

運用模糊綜合評價法構建新能源汽車公司財務風險預警模型，本研究采納二級模糊綜合評價模型，旨在通過模糊數學的理論框架處理財務風險評價中的不確定性問題。具體步驟如下：①對選取的新能源汽車公司財務風險預警指標中的逆指標進行正向化處理。逆指標即指標越低，風險越大的指標，通過公式轉換使其與其他正向指標一致，從而確保所有指標均向正向發展時代表風險降低。②確定新能源汽車公司財務風險預警模型的隸屬度函數。根據新能源汽車行業的特點和財務風險評價的需求，隸屬度函數被確定為升半階梯型隸屬度函數。該函數能夠有效區分不同風險等級，更適合處理在新能源汽車行業中常見的、具有階段性特征的財務風險問題。③分別計算新能源汽車公司財務風險預警指標模型的財務風險綜合評價分值。具體計算公式如下：B=A。Rij。其中，A 代表各指標的權重向量，反映了指標的相對重要性，A=（a1，a2，…，an），ai表示第i 個指標的權重；Rij代表模糊關系矩陣，即各指標對應風險等級的隸屬度，其中i 代表財務風險評價指標，j 代表風險等級；B 則為綜合評價結果，表示新能源汽車公司財務風險的整體水平。為了綜合反映財務指標和非財務指標對企業財務風險的共同影響，分別計算出財務指標與非財務指標的財務風險綜合評價分值，再乘以各自的權重，分別為0.7 和0.3，得出最終的整體的財務風險綜合評價分值。計算公式如下：B=0.7Bf+0.3Bu。式中，B 表示財務風險綜合評價分值，Bf是財務指標的財務風險綜合評價分值，Bu是非財務指標的財務風險綜合評價分值。

4.3 確定財務風險警度區間

參考《企業績效評價標準值》，本模型設定5 個警度區間：無警、輕警、中警、重警和巨警（見表5）。

表5 財務風險警度區間

通過警度區間的設定，新能源汽車公司可以對自身財務狀況進行及時有效的監控，識別可能存在的財務風險，采取預防或糾正措施，從而避免或降低財務危機發生的可能性。此外，警度區間的設定也為企業的管理者、投資者和其他利益相關者提供了一個直觀的財務健康度判斷依據，有助于提高決策的準確性和效率。

5 財務風險預警模型在A 新能源汽車公司中的應用

5.1 計算A 新能源汽車公司財務風險預警指標值

遵循汽車制造行業的披露要求，通過國資委發布的《企業績效評價標準值》獲取行業標準，并結合國泰安數據庫中新能源汽車行業的財務數據，對A 公司的資產負債率、營業收入增長率、存貨周轉率等指標進行了計算和分析。A 公司2022 年財務風險預警指標值見表6。

表6 A 新能源汽車公司財務風險預警指標值

5.2 確定A 新能源汽車公司財務風險預警評價指標的隸屬度矩陣

將表6 數據應用于構建的財務風險預警體系中得到表7，確定財務風險預警評價指標的隸屬度矩陣。包括沒有風險、較小風險、較大風險、較高風險、高風險5 個等級對應的隸屬度函數，以量化反映各指標對公司財務風險狀況的影響。

表7 A 新能源汽車公司財務風險預警指標隸屬度矩陣

5.3 進行二級模糊綜合評價

根據表7 設定的一級指標權重和各指標的隸屬度矩陣，進行一級模糊綜合評價，獲得初步的風險評價矩陣。在此基礎上，結合一級模糊綜合評價的結果，采用二級模糊綜合評價法，綜合考慮各一級指標對公司財務風險影響的隸屬度，得到最終的風險評價矩陣為［0.182 3,0.047 6,0.209 1,0.350 8,0.210 2］，得出財務風險預警綜合評價值為3.359，屬于巨警，表明在當前的財務狀況和外部環境下，A 公司面臨的財務風險較為嚴重，需要特別關注和采取相應的風險管理措施。

6 結論與建議

通過深入分析A 新能源汽車公司財務風險預警模型的構建與應用，得出結論：A 公司目前處于高財務風險等級，此情況反映了新能源汽車行業內固有的高成本、高投資和市場競爭的激烈特性。盡管A 公司在盈利能力和發展能力方面展現出一定的優勢，但償債能力和營運能力的指標表明，公司面臨著流動性壓力和財務結構不穩的問題。此外，外部環境的不確定性和內部管理的挑戰也為公司的財務安全增添風險。

基于研究結論，提出以下建議：第一，優化財務結構。A公司應通過優化債務結構和資產配置，降低財務杠桿比率，增強償債能力。同時，通過改善營運資本管理，加快現金流轉速度，提高資金使用效率。第二，強化成本控制。在新能源汽車行業，成本控制是保持競爭力的關鍵。A 公司應進一步精細化成本管理，通過采用先進的生產技術和工藝優化，降低生產成本和運營成本。第三，加大研發投入。技術創新是新能源汽車公司的核心競爭力之一。A 公司應持續加大研發投入，特別是在動力電池技術和電動汽車智能化等關鍵技術領域，以確保公司技術領先，滿足市場需求。第四，拓展市場渠道。面對新能源汽車市場的激烈競爭，A 公司需進一步拓展銷售渠道和市場份額。通過多元化的市場策略和營銷活動，加強品牌建設，提高產品知名度和市場占有率。第五，關注外部風險。積極應對政策和市場變化帶來的外部風險。A 公司應建立快速響應機制，密切監控國家政策導向、市場需求變化等，及時調整經營策略，減輕外部不確定因素的影響。