基于物元分析的國內家電企業應收賬款質量評價
——以華東地區家電行業上市公司為例

（沈陽航空航天大學 遼寧沈陽110136）

一、引言

建立科學的應收賬款質量評價方法，對企業維持正常的資金流動將會起到重要促進作用，有利于企業有效控制營銷風險。現有應收賬款研究的文章主要是對企業的應收賬款狀況進行描述性分析，大部分采用統計分析方法、因子分析法、主成分分析法、AHP法或文字描述，得出研究結論。物元分析理論是蔡文教授在1983年提出來的，主要被研究者用于評價企業風險、預測財務困境等。

本文將目光聚焦于華東地區家電行業上市公司，選取評價應收賬款質量的8個指標，運用物元分析法，對應收賬款質量評價，力圖探求評價企業應收賬款質量的有效方法。

二、應收賬款質量評價指標體系的建立

應收賬款質量主要由應收賬款規模、應收賬款變現性及應收賬款的改善情況幾個要素組成。在此基礎上本文提出了以下評價指標：

（一）應收賬款與流動資產之比C1

該指標主要考察應收賬款占流動資產的比例是否得當，是否會由于應收項目占用大量的資金，而降低了資本使用效率。指標越小，說明應收賬款規模越小，質量越高。劃分為逆指標。

（二）應收賬款與主營業務收入之比C2

反映了應收賬款占企業主營業務收入中比例。通常情況下，無論銷售商品是否收到現金，都可以通過提高銷售收入來提高利潤，但是利潤中究竟有多少現金流入企業，能夠為企業資金周轉提供保證，要看該指標大小，指標越小，應收賬款質量越高。劃分為逆指標。

（三）一年內應收賬款占總應收賬款的比重C3

本文將應收賬款按賬齡分為一年之內和一年以上，以便幫助經營者更有針對性的管理應收賬款。該指標越大，說明應收賬款質量越好；反之，則差。劃分為正指標。

（四）一年以上應收賬款占總應收賬款的比例C4

按國際慣例，一年以上的應收賬款就應視為壞賬，作為不良資產予以沖銷。而事實上一年以上的應收賬款收回的可能性也很小。該指標值越小，說明應收賬款質量越好；反之，則差。劃分為逆指標。

（五）壞賬損失率C5

指當年壞賬額占應收賬款總額的比例。說明了本年實際發生的壞賬額所帶來的真正損失程度，用來評價應收賬款的變現能力。該指標越大，應收賬款的變現能力就越弱，其質量就越低；反之，質量越高。劃分為逆指標。

（六）前5名債務人所欠應收賬款比例C6

該指標反映了前5名債務人所欠應收賬款額占應收賬款總額的比例，企業的應收賬款可能集中也可能分散。集中的企業其應收賬款受制于某幾個債務人，發生的壞賬損失可能性大，風險也大。反之，分散企業由于其應收賬款分布于眾多的債務人，收回的可能性大，壞賬損失可能性小。該指標越高，表明企業的應收賬款越集中，風險越大，應收賬款的質量越低；反之，質量就越好。劃分為逆指標。

（七）應收賬款周轉率C7

應收賬款周轉率=年賒銷金額/平均應收賬款余額×100%，由于企業的賒銷額很難確定，而且外部分析人員無法取得賒銷數據，只好使用銷售收入計算。該指標反映了企業收回賒銷款項能力的質量，也表明企業年度內應收賬款周轉次數，其值越大，周轉天數就越少，說明應收賬款的回收速度越快，其質量也就越高。反之，應收賬款質量越低。劃分為正指標。

（八）應收賬款增長率與主營業務收入增長率之比C8

利用此指標可以反映應收賬款增長對主營業務收入增長的貢獻。它以1為衡量標準。若該指標大于1，則應收賬款增長的速度快于主營業務收入增長的速度，說明應收賬款的增長并沒有帶來企業銷售額的顯著增加，或者說明應收賬款質量與去年相比不僅沒有得到改善反而更加惡化。若該指標小于1，則應收賬款增長的速度慢于主營業務收入增長的速度，說明應收賬款的增加為企業的銷售額帶來了明顯增長，或者說明其變現能力增強。該指標越小，說明應收賬款質量越好。劃分為逆指標。

三、應收賬款質量物元評判模型

物元分析理論從模型的構建、指標的標準化、復合模糊物元的構建、熵值法確定指標權重、到貼近度值的得出，每一部分都剔除了主觀因素的影響，得出結論，對事物做出客觀評價。本文正是基于這種客觀態度，運用物元分析法來評價企業應收賬款的質量。

（一）物元模型簡介

給定事物的名稱M、特征C、量值V，以有序三元R=（N，C，V）作為描述事物的基本元，簡稱物元。M、C、V稱為物元三要素。如果事物 M 有 n 個特征，C1，C2…，Cn及其相應的量值 V1，V2，…V3，則稱R為n維模糊物元。如果M個事物的n維物元組合在一起便構成M個事物的n維復合模糊物元Rnm，表示為：

其中，稱Rnm為M個事物的n個特征的復合物元，Mi表示第 i個事物（i=1，2…，n）,Cj為第 j個特征（j=1,2…，n）；Xij為M第i個事物第j個特征對應的模糊量值。

（二）從優隸屬度

各單項指標相應模糊值從屬于標準樣本各對應評價指標相應的模糊量值隸屬程度，稱為從優隸屬度。由此建立的原則稱為從優隸屬度原則。但由于各指標對方案評價的貢獻不同，其值有的是越小越好，有的是越大越好，所以對各指標值要標準化。本文采用如下形式對其標準化：

（三）標準模糊物元

（四）指標權重系數的確定

本文采用熵值法確定指標權重，步驟如下：

1.構建m個事物n個評價指標的判斷矩陣。

R=（Xij）mn（i=1，2，…，n；j=l，2，…，m）

2.將判斷矩陣歸一化處理，得到歸一化判斷矩陣B。

其中Xmax、Xmin分別為同指標下不同事物中最大值和最小值。

3.由熵的定義，有m個評價事物n個評價指標時，第j個評價指標的熵為：

4.計算評價指標的權重K和熵權W：

（五）歐式貼近度

歐式貼近度PHj是指被評價樣本與標準樣本兩者互相接近的程度，其值越大表示兩者越接近，反之則相離較遠。因此，可以根據歐式貼近度的大小對各樣本進行優劣排序。

四、數據選取與計算分析

（一）樣本選擇和數據處理

本文以華東地區家電行業上市公司為例，原始數據來源于公司在巨潮資訊網站上公布的2011年年度報告，經過對原始數據在EXCEL處理分析并根據上文指標計算方法得出本文所需指標值。由于過程較為麻煩，本文直接給出結果。

（二）計算復合模糊物元及從優隸屬度模糊物元

比較分析表1中C1、C2指標并對其排序得知海爾、海信處于領頭地位，ST廈華流動資產中應收賬款所占比例高達61.19%，主營業務收入中有27.64%為應收賬款，說明公司存在嚴重的財務問題。對比其他公司C1和C2指標從10%到44%不止，說明華東地區家電行業上市公司的應收賬款規模相差很大，可以說總體質量較差。應收賬款規模影響公司的資金流動性與償債能力，公司應給予極大的重視。C3、C4、C6指標反映了應收賬款的回收變現能力，綜合得知澳柯瑪公司的回收變現能力最優。澳柯瑪C6指標為8.77%，海爾海信為50%以上，說明澳柯瑪公司應收賬款分散于眾多債務人，可回收性強。C5、C7指標反映了應收賬款的實際變現性，小天鵝A公司實際發生壞賬額比例最小，海爾公司的應收賬款實際被收回速度最快，其實際壞賬額比例處于中等偏下。C8指標反映了應收賬款增長對主營業務收入增長的貢獻。比較得知澳柯瑪公司在這個指標上反映最好。

表1 華東地區家電行業上市公司2011年財務指標數據 單位：%

表2 單位：‰

（三）確定標準模糊物元和差平方復合模糊物元

本文采用最大值組成標準模糊物元，即各指標從優隸屬度均為1。按照公式（3），計算可得差平方復合模糊物元R△（單位為%）。

（四）熵值法確定評價指標權重系數

根據公式（4）、（5）構建指標層C的歸一化判斷矩陣B。如下圖。

由公式（6）、（7）、（8）計算評價指標的熵 Hi和熵權 Wi，并得權重W。

Hi=（0.994 0.993 0.993 0.993 0.995 0.993 0.990 0.992）T

W=（0.103 0.123 0.125 0.093 0.116 0.183 0.132）T

從權重值可以看出應收賬款周轉率最大程度影響應收賬款質量，它反映了企業應收賬款的回收速度、企業資金周轉質量，若企業資金周轉不開會很大程度上影響公司經營。

（五）計算貼近度

由公式（9）計算可得各樣本的貼近度RPH并按降序排列，如表2。

表2中數值從左至右依次減小，應收賬款質量也依次降低。海信公司的貼近度最大為0.543，其次為青島海爾，廈華公司貼近度最小，應收賬款質量最差。

五、結論與建議

本文選取華東地區家電行業13家上市公司作為研究對象，運用物元分析方法，對華東地區家電行業13家上市公司做了比較分析。研究結論如下：（1）13家上市公司應收賬款質量評價差異較大。海信公司的貼近度最大為0.543，其次為青島海爾，廈華公司貼近度最小，應收賬款質量最差。海信公司的貼近度最大為0.543，嚴格控制了應收賬款，最大程度上為公司的良好運營做出了貢獻。排序靠后公司應該借鑒學習海信、海爾公司對應收賬款的處理方式，其應收賬款管理經驗值得借鑒；（2）本文運用物元分析方法評價上市公司應收賬款質量，取得了較好的分析結果。從評價過程與結果上看，筆者認為此評價方法是一個有效方法，對國內其他行業企業應收賬款質量評價有現實指導意義。

本文評價應收賬款質量只采用了一種方法，無法對其結果進行比較，這是本文研究的不足之處，希望以后可以對此部分完善。

通過上述分析研究，筆者認為企業應從以下三方面加強應收賬款管理：一是對本企業近三年應收賬款與同行業目標企業的應收賬款進行比較分析，找出差距與問題，以進一步改進、解決；二是對客戶信用分析評價，預測不良資產數額及實際發生壞賬的可能性，做好相關解決預案；三是做好應收賬款融資源的全面測查與評估，利用應收賬款進行杠桿融資，最大限度減少企業損失。