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      服务业上市公司财务风险评价研究

      [提要]以我国互联网与相关服务业上市公司作为研究对象,采用因子分析法对样本公司2018年主要财务指标进行分析,构建互联网与相关服务业上市公司财务风险评价模型,在此基础上采用聚类分析法将样本公司财务风险程度划分为四个等级,针对互联网与相关服务业企业普遍存在的财务风险问题,提出相关建议。

      关键词:互联网与相关服务业;财务风险评价;因子分析;聚类分析

      一、引言

      随着国家大数据战略的实施,以及建设数字中国方针的提出,互联网行业和数据产业日益成为我国一个新的经济增长点。与传统行业相比,互联网与相关服务业的财务风险更加复杂,这主要体现在互联网与相关服务业在瞬息万变的经营环境中采用轻资产的运营模式且具有盈利能力不稳定和缺乏可抵押固定资产的特点。因此,运用有效的方法构建财务风险评价体系,对互联网与相关服务业上市公司的财务风险进行评价,可以识别互联网与相关服务业上市公司潜在的财务风险,便于企业管理者及时进行运营策略的调整,逐步提高企业的抗风险能力,促进互联网与相关服务业上市公司健康发展。

      二、研究设计

      (一)样本选择与数据来源。本文以我国互联网与相关服务业上市公司为研究对象,剔除财务状况异常以及被ST、*ST和SST的公司,最终选取55家上市公司2018年的数据为样本。本文的样本公司的数据均来自样本公司年报、Wind数据库和新浪财经网,并且以证监会发布的分类为标准对互联网与相关服务业上市公司进行划分。(二)评价指标选取。本文选取13个能够反映企业财务管理能力的代表性指标,分别从五个方面构成财务风险评价指标体系,以此来分析我国互联网与相关服务业上市公司的财务风险。

      三、基于因子分析法的互联网与相关服务业上市公司财务风险评价

      (一)因子分析法适用性检验。将样本公司财务指标数据输入SPSS25软件做适用性检验,得到KMO和Bartlett检验结果,如表2所示。(表2)KMO=0.547>0.5且巴特利特球形度检验的p值小于0.05,说明我们在95%的置信水平下拒绝原假设,即认为样本数据适合进行因子分析。(二)因子提取。因子提取时采用主成分分析法,得到前5个公共因子的累计方差贡献率能够达到78.479%,由此可以认为变量信息丢失较少,能够较好地解释原有变量所包含的信息。(表3)(三)因子命名与解释。基于最大方差法,用主成分法进行提取,对成分矩阵进行旋转,在12次迭代后收敛得到旋转后的成分矩阵,并命名相关因子。对因子旋转后的结果进行分析,第一公因子F1在净资产收益率、总资产报酬率上的载荷分别为0.789和0.881,能够反映样本公司的盈利能力,因此将其命名为盈利能力因子;第二个因子F2主要集中在流动资产周转率上,它能够反映企业营运能力,所以将其命名为营运能力因子;第三公因子F3的因子载荷主要分布在净利润增长率上,可以用来反映样本公司的成长,所以将其命名为互联网与相关服务业的成长能力因子;第四个因子F4在经营现金净流量比率上有较大负载,因此将F4命名为现金流量状况因子;第五个因子F5主要集中在流动比率上,反映公司的偿债能力,因此将其命名为偿债能力因子。(四)计算因子得分。根据因子得分系数矩阵计算各公共因子的因子得分函数,并利用因子评分模型计算各样本公司在5个公因子上的得分。F1=0.175X1+0.007X2+0.244X3+0.370X4-0.074X5-0.314X6-0.076X7+0.057X8-0.040X9+0.218X10-0.063X11-0.075X12-0.098X13F2=0.095X1+0.069X2-0.026X3-0.062X4-0.163X5-0.136X6-0.396X7+0.156X8-0.436X9+0.154X10-0.053X11-0.050X12-0.015X13F3=0.139X1+0.347X2+0.168X3-0.087X4-0.159X5-0.160X6-0.101X7-0.162X8-0.010X9-0.263X10+0.493X11-0.019X12-0.034X13F4=0.062X1+0.102X2-0.065X3-0.198X4+0.094X5-0.019X6-0.021X7-0.001X8+0.054X9+0.056X10-0.102X11+0.503X12+0.499X13F5=-0.266X1-0.192X2+0.021X3+0.091X4+0.536X5-0.166X6-0.07X7+0.756X8+0.023X9-0.125X10-0.087X11-0.060X12+0.130X13根据各因子所对应方差贡献率为权重求得加权平均值得到各样本公司因子综合得分F:F=0.28638F1+0.18237F2+0.140877F3+0.10675F4+0.06842F5运用上述模型可以得到样本公司的各因子得分和综合评价得分,按照得分高低排序,得出55家互联网与相关服务业企业的排名,因样本公司数量较多,此处不列示具体排名情况。

      四、基于聚类分析法划分财务风险等级

      根据上述得到的综合因子得分函数,将SPSS25计算所得的55家样本公司的因子得分作为新的变量,对其进行K-均值聚类分析,将样本公司分为几乎没有财务风险、财务风险较小、财务风险一般、财务风险较大4类。计算结果见表4。(表4)分析结果中几乎没有财务风险的企业有5家,分别是每日互动、壹网壹创、吉比特、国联股份、上海钢联;三六五网、众应互联、完美世界等38家企业存在较小财务风险;有10家企业财务风险程度一般,分别是联创股份、掌趣科技、佳云科技、国新健康、利欧股份、迅游科技、腾信股份、安妮股份、中青宝等;暴风集团、长城动漫、乐视退这3家企业具有较大财务风险。

      五、实证结果与分析

      根据因子分析结果显示,我国55家互联网与相关服务业上市公司在盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力及现金状况五个方面的综合得分大部分为负值。从聚类分析结果可看出,55家上市公司中只有5家财务状况良好,财务风险较高的企业有3家,说明互联网与相关服务业总体财务状况一般,财务风险较大。另外,对55家样本公司2018年的年度报告进行分析发现,本文的实证研究结果与互联网与相关服务业企业实际财务状况一致,主要归纳为以下几点:(一)偿债能力弱。流通过对互联网与相关服务业企业相关数据进行分析后发现,大部分企业流动比率低于行业平均2的指标,说明在短期借款到期前公司难以变现,存在短期偿债风险;互联网与相关服务业上市公司中有2/5的公司资产负债率超过50%,对此可以判断互联网公司的债务在总资产中占比较大,在杠杆效益下如果资产负债率过高,财务风险会随之增加。(二)资产流动性较弱。互联网与相关服务业企业回收周期长,资产变现能力差。一旦研发失败,会给企业造成极大的损失甚至破产,一般的金融机构不愿意提供贷款,因此没有足够的资金偿还到期债务,就容易面临财务危机。(三)现金流不稳定。互联网与相关服务业企业顾客及收入不稳定、无形资产占比较大、固定资产和存货少,几乎没有贷款的抵押物,很难从银行获得贷款资金,因此其现金流随之变动比较大,难以维持一个稳定的现金流水平。

      六、互联网与相关服务业上市公司财务风险防范建议

      (一)选择合理的债权比。利用财务杠杆选择合理的债权比,优化选择短期负债和长期负债的比例和规模,允许适度负债。除此之外,还要对项目进行风险和收益等方面的评估,构建风险分散体系,针对风险较高的投资项目,可通过寻求投资伙伴遵从“收益共享,风险共担”的基本原则或采取组合型投资方式,避免过度集中,使风险发生转移或分散,提高企业的抗风险能力。(二)充分利用商业信用。(1)利用供应商提供的商业信用提升企业资金筹措能力。企业从购买原材料制成产成品到实现销售收回资金,需要一定的时间,而在收回销售带来的资金前企业采购原材料的资金需要交付给供应商。一般来说,供应商为企业提供的信用周期越长、金额越大,就越能缓解企业资金压力。那么企业可以赊购产品,可以延迟资金支付,进而有效缓解资金压力。商业信用的利用是短期筹资的重要渠道。(2)维护与供应商之间的良好关系可以为企业提供增信支持,如企业以预付款质押融资等。(三)保障经营现金流量获取。首先,从风险控制的角度,调整优化公司的产品策略。加强销售合同执行中应收账款的管理和监控,加强应收账款追款责任制实施力度、加大对业务部门销售回款率的考核力度,完善对账期较长的应收账款的催收和清理流程,逐步降低应收账款发生坏账损失的风险。其次,创新企业的发展方式,紧随复杂多变的市场环境,积极开发新的赢利点,同时也要进行多款创新型产品的研发,保持产品的独特性,从而保障自己的行业地位和市场份额。最后,发挥合适的融资工具,以进一步提升公司的现金储备,为业务发展提供坚实的基础。(四)严格把控并购过程。首先,制订完善的并购方案。在并购前需要进行全面分析及合理预测,确定资本回报率、短期财务压力以及并购后公司中长期经营目标,需要谨慎做出并购决策。其次,构建适当的财务风险控制体系。结合公司实际情况选择财务指标,并科学确定各指标的权重。最后,加强经营管理和企业文化方面的交流与融合。由于公司的经营管理和企业文化不尽相同,为了提升整体的凝聚力,在并购完成后要及时与被并购企业在经营管理和企业文化方面进行交流融合。与此同时,加强对被并购企业的管控,及时跟进了解企业的经营状况,并从管理、人才、业务融合等方面给予支撑,以保障被并购企业的盈利水平。(五)建立大数据财务风险预警体系。在大数据时代背景下,充分利用数据资源,建立大数据财务风险预警体系。构建多层次风险控制体系,通过利用专业的分析与管理模型,进行风险测度,将各项财务风险指标进行量化控制,做到监控预警动态化,主动识别、预警潜在风险敞口并通知风险管理人员进行风险管理,保持现金流量稳定性和充足性,防止因现金流风险引发的经营风险和投资风险等。同时,还要加强财务风险预警机制的后续管理工作,如日常监管和维护,保证数据的更新和共享,确保预警功能的准确和及时。

      参考文献:

      [1]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).

      [2]王娜.互联网企业财务风险分析与控制———以阿里巴巴为例[J].财会通讯,2018(17).

      [3]黄敏.互联网企业财务风险控制研究[J].财会通讯,2018(14).

      作者:路跃南 单位:西安石油大学经济管理学院

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