低碳經濟下財務風險預警研究

馮旭日 胡睿

摘 要：碳減排相關政策的出臺導致環境發生變化，企業僅靠傳統的財務風險預警模型建立防范機制是不夠的。新形勢下要想更好地預警風險、防范風險，還需要考慮碳排放相關政策的影響。文章以電力行業的T企業為研究對象，在傳統的財務風險預警模型中加入低碳指標，構建適合低碳經濟背景的財務風險預警模型，然后分析風險形成的原因，并在此基礎上提出防范措施。

關鍵詞：財務風險 財務風險預警 低碳經濟 電力企業

中圖分類號：F275? 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2024）05-094-03

一、引言

我國經濟正在由高速增長向高質量發展方向轉型，在這一過程中，環境治理與污染防治成了關鍵問題。電力企業是我國的支柱產業，為國家創造了良好的經濟效益，但是，電力企業對能源有很強的依賴性，在應用過程中會產生污染。為了實現低碳經濟，落實綠色發展理念，電力企業必須進行低碳轉型。這樣可能會造成企業發展方式的轉變，也會對財務環境產生直接影響。基于此，文章以T電力企業為例，從低碳經濟的角度出發，構建新模式下的財務風險預警體系，并判斷企業的財務風險預警等級，期望能夠為發展低碳經濟的電力企業提供參考。

二、文獻綜述

經濟的快速發展加劇環境問題，為了人與自然和諧共生，經濟的發展方式需要做出新改變，低碳經濟由此產生。李蘇指出低碳經濟的實施可以促進經濟向高質量發展轉型，需要兼顧經濟發展與二氧化碳的排放量[1]。王思博也認為要實現環境與經濟雙贏[2]。但是，低碳經濟會增加企業的營運成本，壓縮企業的利潤，夏景枝指出這會增加企業的財務風險[3]。對此，一些學者提出企業可以通過節能減排的方式來降低低碳經濟造成的財務風險。也有學者提出了可以通過功效系數法對風險進行識別，從而降低財務風險。高巖芳、肖建華指出功效系數法可以解決不相同指標的賦值標準不相同的問題[4][5]。顧曉安用篩選出的8個指標構建預警模型，通過綜合功效系數數值判斷企業的風險等級[6]。也有部分學者將功效系數法應用到具體的企業，希望幫助企業發現風險、及時應對風險。

總之，現有研究成果較多，但是企業的活動都可能存在風險，不同的經濟模式對不同行業的財務風險是不一樣的，研究缺乏對單個企業的針對性。此外，大多學者較多地采用傳統的財務指標來設計風險預警體系，沒有考慮環境變化帶來的風險問題。

三、低碳經濟下財務風險預警模型構建

（一）方法選取

采用改進功效系數法，在傳統功效系數法的基礎上增加了評價檔次，由滿意、不允許兩類修改為優、良、中、低、差五類，標準系數分別為1、0.8、0.6、0.4、0.2、0。若企業的數值介于兩個標準之間，則按稍低的一檔計算;企業的數值大于優秀值，則按1計算;企業的數值小于差值，則按0計算。

功效系數法是把所選的財務指標與標準值比較，根據財務指標的權重，通過功效函數轉化成可以衡量的分數，再加上和單項功效系數求出綜合得分。改進功效系數法的計算公式如下：

（1）單項指標得分=本檔基礎分+調整分數

（2）本檔基礎分=指標權重*本檔標準系數

（3）調整分數=指標功效系數*（上檔基礎分-本檔基礎分）

（4）上檔基礎分=指標權重*上檔標準系數

（5）單項指標基得分=本檔基礎分+調整分數

（6）綜合評分值=Σ單項指標得分

根據指標特點，將越大則越好的指標稱為正向指標;越小越好的指標稱為負相關指標;如果在一定區間較好的指標是適度指標。

（二）指標體系選取及權重確定

1.指標的選取。本文優化了傳統的財務風險預警模型，加入了低碳指標來構建企業財務風險預警指標體系。其中，碳盈利能力為A層，包括應收賬款周轉率A1、存貨周轉率A2、總資產周轉率A3、碳資產周轉率A4。碳償債能力為B層，包括速動比率B1、資產負債率B2。碳發展能力為C層，包括總資產增長率C1、營業收入增長率C2。碳盈利能力為C層，包括總資產報酬率C1、凈資產報酬率C2、碳資產報酬率C3。其中速動比率、資產負債率為適度指標，其余皆為正向指標。

2.權重的確立。本文選取熵值法作為確定指標權重的方法，因為相比于專家打分發而言，熵值法更加客觀準確，計算步驟如下所示：

（1）標準化指標：因為指標單位、性質不同，因此在計算中需要將指標進行標準化處理。x=若指標標準化處理后小于或等于0需進行平移處理x=x+H

（2）指標無量綱化：指標單位不統一，需要對指標進行無量綱化。y=

（3）權重計算。

熵值公式ej=-ylny

差異系數g=1-e

權重計算w=

（三）預警指標評價標準值

在確定財務指標以及權重之后，為了保證指標的客觀性，需要確立標準值。本文參考2018至2020年度國資委發布的《企業績效評價標準》來篩選電力企業的標準值。

（四）財務風險預警等級劃分

劃分風險等級可以幫助企業了解風險、規避風險。本文將按數值將財務風險分為五個區間，不同區間代表的程度不同。其中100～81為無警，80～61為輕警，60～41為中警，40～21為重警，20以下為巨警，財務風險發生概率隨著等級的增高而加大。

四、財務風險預警模型的應用——以T電力企業為例

（一）企業概況

T電力企業經營的主要產業為發電類項目，遍布全國19個省，地理位置十分優越。在碳達峰、碳中和的要求下，T企業也在加快綠色轉型，由傳統發電向新能源發電方向轉變。但是，在實際經營過程中，T企業的發展沒有達到預期。因此，本文將加入低碳指標來完善財務風險預警模型，發現企業存在的問題。

（二）財務風險預警

本文根據T企業2018—2020年披露的財務報表、企業社會責任報告以及wind數據庫等搜集資料，計算指標值、權重系數、功效系數值以及綜合得分。

1.計算T企業2018—2020年財務指標的實際值及權重，具體結果如表1所示。

2.根據改進的功效系數法的計算公式，得出T企業2018—2020年財務預警指標的功效系數，計算過程如下所示。

3.根據改進的功效系數法可以得出T企業2018—2020年財務風險預警指標的綜合得分，具體計算過程如表5所示。

（三）財務風險原因分析

上述計算結果表明，T電力企業2018至2020年綜合數值分別為41、26、36，處于中警、重警、重警水平，說明T電力企業存在較大財務風險。

1.碳營運能力風險分析。T企業2018—2020年營運能力得分都較低，其中，存貨周轉率較為穩定，基本維持在平均值以上。而碳資產周轉率一直為較差值，應收賬款周轉率則有好轉，不過整體還是偏低。總資產周轉率處于較低值，說明企業應收賬款的收回周期較長，此外，碳資產的運營效率低，應該加快綠色轉型進程。

2.碳償債能力風險分析。T企業2018—2020年的速動比率前兩年處于良好值，到2020年跌到較差值，說明企業流動資產變現的能力減弱。資產負債率雖然有所下降，但都處于行業較低值。

3.碳發展能力風險分析。T企業2018—2020年的營業收入增長率降低，較容易出現財務風險。總資產增長率的波動幅度太大，由優秀值降為較低值，說明企業的擴張速度減慢。

4.碳盈利能力風險分析。T企業2018—2020年的盈利能力綜合得分較低，其中總資產報酬率較為穩定且表現較好，可以繼續提升。碳資產報酬率一直都在較低數值，說明企業還是以傳統能源為主，新能源裝機率低。凈資產報酬率從平均值降到較低值，說明企業經營能力減弱，出現財務風險的概率增大。

五、結語

低碳經濟的要求下，國家對企業碳排放量做出了要求。這意味著高碳排放的電力企業想依靠傳統電力系統來持續發展是行不通的。企業需要升級產業結構，從傳統電力生產向新能源電力生產方式轉變。堅持走低碳路線，研發新技術，降低碳排放，減少對傳統能源的依賴，增強核心競爭力，降低企業發生重大成長性風險的可能性。同時，電力企業要充分考慮自身發展與低碳節能兩個目標之間的平衡性，避免因政策與經濟環境改變出現財務風險變化。電力企業也要關注碳減排相關政策。例如國務院設立的專項再貸款、專用設備部分可在應納稅額中抵免等等。給予高碳排放企業資金上的支持，節約成本，降低因低碳轉型造成風險的可能性。

參考文獻：

[1] 李蘇，劉浩南.空間視角下綠色金融對低碳經濟發展的影響[J].北方民族大學學報，2023（01）：140-147.

[2] 王思博，莊貴陽，竇曉銘.中國省域碳達峰梯次劃分與差異化排放路徑——基于碳排放與經濟發展雙重視角的考察[J].武漢大學學報（哲學社會科學版），2023，76（03）：136-150.

[3] 景夏枝.基于低碳經濟的煤炭企業財務風險預警探討[J].財會學習，2019（36）：79-80.

[4] 高巖芳，王慧.企業海外投資戰略選擇模型的構建與應用[J].會計之友，2018（19）：88-92.

[5] 肖建華.省域PPP項目的風險影響因素及其風險測度研究[J].當代財經，2018（08）：34-43.

[6] 顧曉安，王炳蘄，李文卿.LogistiT財務預警模型預警正確率提升研究——引入盈余管理變量的分析[J].南京審計大學學報，2018，15（04）：45-52.

（作者單位：遼寧工程技術大學工商管理學院 遼寧葫蘆島 125150）

[作者簡介：1.馮旭日（1967—），男，遼寧盤錦人，碩士生導師，副教授，研究方向：公司理財、財務會計理論與實務;2.胡睿（1998—），女，山西運城人，碩士研究生，研究方向：公司理財。]（責編：趙毅）