基于Z值模型的我國新能源行業上市公司信用風險評價

吳哲清 楊 峰(長春工業大學經濟管理學院，吉林 長春 130000)

一、研究背景

(一)信用風險

1.信用風險概念及影響因素

信用風險，也叫違約風險，指交易過程中，對方未能履行事先約定契約中的義務，使之造成經濟損失的風險［1］。其影響因素分為外部因素和內部因素，主要表現為:

(1)外部因素:①政治方面，主要體現在制度的建設方面。國家信用制度法律的不完善以及企業信用制度建設不健全會產生企業的信用風險。②經濟方面，主要受宏觀經濟和金融市場的影響。當國家經濟下行且處于衰退期時，很多企業會融資困難，周轉資金緊張從而企業運營出現問題，難以還清債務，出現違約的可能。③文化方面，主要體現在整個社會對企業信用問題的認知。社會對企業信用問題了解和重視程度將會影響企業信用風險的大小。人們了解了信用風險的影響后，會更加重視防范和避免信用風險的發生。

(2)內部因素:①企業的內部控制。企業內部控制措施到位，則相應的信用風險會下降。若對應收賬款監控不嚴，對拖欠賬款缺乏有效地追討手段等，都會增加企業的信用風險。②企業經營管理能力。企業的經營管理能力決定著企業的未來，若沒有長遠的規劃和維護自身信用的意愿，那么企業面臨的信用風險會增加。

2.信用風險具體表現

自金融危機以來，宏觀經濟的低迷通常伴隨著上市公司整個行業的不景氣。政府的各種調控和整頓使得相當一部分缺乏競爭力的企業陷入經營困境。在此大環境下，信用風險以其傳導性和連續性蔓延在經濟市場間。企業的信用風險主要表現在:①壞賬風險。壞賬導致企業賬款無法收回，影響企業的生產經營。②現金周轉風險。現金周轉風險指賣方由于種種原因不能按時收回應收賬款，但賣方卻不能因此不履行自己的義務:支付供應商賬款、員工工資、生產費用、稅款等，導致其面臨現金周轉的困難［2］。賣方必須先抽出其銀行存款或從銀行貸款支付這些費用，導致融資成本增加，或產生三角債。

(二)信用評估對新能源行業的重要性

新能源是指傳統能源之外的各種清潔的能源形式，包括太陽能、風能、水能、地熱能、生物質能和海洋能以及由可再生能源衍生出來的生物燃料和氫所產生的能量［3］。新能源產業作為我國戰略性新興產業之一，具有開發周期長，初次研發成本高等特點。我國的新能源開發技術大多處于初級階段，相對于世界先進水平還有一定差距。現今我國一部分新能源企業缺乏創新意識，造成企業產能過剩，造成企業生存危機，同時新能源開發的初期研發投入過高，機器設備價格高，形成大量資金缺口，再加上國內融資困難，新能源企業的發展會陷入困境。因此，筆者認為對新能源企業進行有效的信用風險度量，一方面能讓企業正視自身發展的不足，加強信用風險的管理和控制，同時也能擴大企業直接融資與間接融資的渠道，為企業解決資金缺口和融資難的問題帶來便利。

二、Z值評分模型簡介

Z值評分模型是由紐約大學斯特恩商學院金融專家Edward Altman教授提出的一個衡量公司財務健康狀況的模型。他在1968年通過對美國多家破產和非破產企業的觀察發表了Z-score模型基于多變量判別分析方法。Z值模型是基于上市公司在銀行貸款信用方面的情況來分析上市公司的違約的可能性。它根據行業的實際情況，在上市公司的財務報表中選取一定程度上能反映公司財務狀況的財務比率，將比率乘以相應權重再加總即是企業信用風險的總判分Z［4］。其模型主要內容是Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5

X1=營運資金/總資產X2=留存收益/總資產X3=息稅前利潤/總資產X4=權益市值/總債務賬面值X5=銷售收入/總資產

該模型是通過判斷某公司財務現狀來估計信用狀況，即信用分析人員得到公司相關財務數據，將數據代入模型即可計算出Z值。根據Z值的得分對應相應區域判斷出企業風險水平，若該得分大于或高于某一預先確定的Z值或值域，就可以判定這家公司的財務狀況良好或其風險水平可被銀行接受;若該得分小于或低于預定的Z值或值域，則意味著該公司可能無法按時還本付息，甚至破產。最初的Z值模型適用于公共制造企業，且僅限于上市公司。因此在21世紀初阿德曼為了讓模型能用于沒有X5變量的借款人信用評估需要，對模型進行了第二次修正。他將行業敏感性因素銷售收入從原模型中去掉，從而可使行業影響最小化，建立了一個新的四變量模型:

Z=6.65X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4

X1=營運資金/總資產=(流動資產-流動負債)/總資產

X2=留存收益 /總資產=(未分配利潤+盈余公積)/總資產

X3=息稅前收益/總資產=(稅前利潤+財務費用)/總資產

X4=股東權益/總負債=(總資產-總負債)/總負債

新模型中X4變量的股權市值也改成了股權賬面值，所有從X1到X4變量的系數都發生了變動。這個新模型是針對非制造業上市公司的財務預警模型。這個模型的Z值結果判定如下:

Z 值判定情況Z＞2.9 企業信用風險很小，基本不用考慮1.23＜Z＜2.9 灰色區域，判定誤差相對較大Z＜1.23 企業信用風險較大，需慎重考慮

三、實證分析

(一)樣本選取

新能源行業作為新興發展行業，上市公司不多，因此在深交所、上交所的上市公司中選取32家新能源企業作為研究樣本，數據來源主要是各公司年度報告，樣本選取時間為2011—2013年。

(二)指標設定

考慮到新能源行業的特點以及我國股票市場非流通股看不到市場價格，對“Z評分模型”中的各項指標的設定作以下調整:

X1=營運資金/總資產=(流動資產-流動負債)/總資產

X2=留存收益/總資產=(未分配利潤+盈余公積)/總資產

X3=息稅前收益/總資產=(利潤總額+財務費用)/總資產

X4=股東權益/總負債=(總資產-總負債)/總負債

說明:(1)X1反映資產的流動性與規模特征，是企業的資產流動能力，一般情況下，該比率越高，風險越小。(2)X2比率越高，表明企業的獲利水平和積累水平越高，抗風險能力也就越強。(3)X3反映企業資產的獲利能力，該比率越高，企業的盈利能力越強，經營效益就越好。(4)X4反映企業在資不抵債前可下降的程度，反映股東所提供資本與債權人提供資本的相對關系，反映企業基本財務結構是否穩定。同時這一指標也反映債權人投入的資本受股東資本的保障程度。

(三)實證分析結果

根據32家企業的財務指標，計算其Z值并歸納如下:

年份公司 2011年 2012年 2013年 平均值湘電股份1.441.031.031.17廣匯能源2.621.44 -0.271.26江蘇陽光1.53 -2.840.28 -0.34拓日新能3.372.492.212.69新能泰山-1.32 -1.52 -2.22 -1.69德賽電池3.032.552.432.67遠興能源2.385.824.764.32銀星能源0.591.640.280.84匯通能源3.273.213.613.36

年份公司2011年 2012年 2013年 平均值杉杉股份2.301.942.082.11長城電工2.522.7312.065.77川投能源1.611.872.632.04寶新能源2.672.273.972.97申能股份4.294.033.864.06風帆股份0.832.093.041.99包鋼稀土8.334.714.815.95中材科技3.522.101.732.45國發股份-3.31 -5.52 -3.74 -4.19孚日股份0.200.791.170.72臥龍電氣3.313.292.553.05*ST天威3.191.09 -4.95 -0.22*ST精功4.171.880.482.18*ST東力 2.770.931.181.63特變電工 2.852.181.672.23航天機電 0.14 -1.132.400.47東方電氣 1.001.251.621.29粵水電 1.380.750.510.88中核科技 5.655.144.915.23岷江水電 -0.470.01 -1.66 -0.71中糧生化 0.771.570.671.00贛能股份 -1.17 -1.15 -0.42 -0.91 ST銳電 4.103.621.943.22平均值 2.111.571.71

從上表可以看出:1.從2011到2013年，新能源企業的Z值有一個先降后升的趨勢，即信用風險從大到小的變化。2.從整體上看，我國新能源企業Z值偏低，行業信用風險偏大。3.根據Z值的判定表，我們發現這32家企業中有11家Z值平均小于1.23，說明這些企業違約風險較大。有9家企業Z值平均高于2.9說明這些企業違約風險較小。

ST企業Z值如下:

年份公司2011年 2012年 2013年 平均值ST銳電 4.103.621.943.22*ST天威 3.191.09 -4.95 -0.22*ST精功 4.171.880.482.18*ST東力 2.770.931.181.63平均值 3.561.88 -0.34

從上表可以看出，除 ST銳電，其余三家企業2012和2013年Z值小于1.23，企業可能財務上嚴重有問題，信用風險較大。而ST銳電在2014年戴帽，只有2013年Z值處于灰色區域，Z值過高的原因可能是是由于權益市值過高，影響了評定結果。

非ST企業中，對于非ST公司，其中有8家企業Z平均值處于安全期，財務狀況良好，信用風險很小。有10家企業Z平均值處于破產區，其中新能泰山、國發股份、贛能股份等企業屬于中途摘牌企業，雖然扭轉虧損，但是財務狀況仍不樂觀。還有10家企業處于灰色區域。

四、總結和建議

(一)政府要加強市場信用環境建設，建立完善的企業信用數據庫

隨著市場經濟的不斷發展，人們對企業的信用狀況日益重視，政府加強信用環境建設勢在必行。過去幾十年我國社會的信用文化普遍缺失，企業財務數據的真實完整性有待提高，這些情況使得投資者不能了解企業真實的信用狀況。數據的真實完整是衡量企業信用風險的基礎。因此，政府要制定政策提高新能源上市公司信息披露質量，為企業信用評級提供可靠的數據支持。政府可以依托國有商業銀行的客戶資源盡快完善企業信用相關的基礎數據庫，數據期間應盡量涵蓋一個經濟周期，這樣才能更好地了解企業的信用情況。同時，政府應該加強信用文化建設，通過電視、報紙等媒體宣傳信用文化，讓企業和員工都能認識其重要性，從而逐步提高社會整體的信用環境。

(二)新能源企業應在戰略決策中增強風險意識

歐美一些國家的新能源技術相對成熟，而我國的新能源技術起步相對較晚，技術水平也要落后于歐美等國。歐美等國也掌握著新能源的核心技術和重要的設備，我國新能源企業就不得不進口國外的核心技術和設備，導致企業技術成本增加，同類產品的競爭力降低。同時，一些企業盲目大舉借債擴大規模，不計生產成本低價銷售產品，不注重資金回籠只注重搶占市場，導致企業信用風險居高不下。因此，新能源企業應該加大研發投入，提高自身技術水平以降低技術利用成本，避免因產品市場價格下降而導致財務困難。同時，新能源企業在立項環節就應考慮成本控制因素，分析各個環節的成本差異原因以及考慮款項的支付方式和周期，以此來防范資金周轉的困境。另外，新能源企業可以適時轉變經營策略，通過進行產品多元化布局，分散產品銷售市場和國家等措施來適當分散行業經營風險。

(三)拓寬新能源企業融資途徑

隨著國家對新能源產業的支持日益加大，眾多投資者們也加大對新能源行業的投入，新能源板塊受到很多投資機構的關注。但是在前幾年，投資者和債權人們擔心新能源企業風險增加并最終可能出現違約紛紛減少對新能源企業的投入，拋售新能源上市公司股票，導致企業資金不足，增加了企業的金融風險。因此，政府可以設立新能源行業基金來穩定行業的發展，減輕投資者們對新能源企業可能出現的違約而出現的擔憂。同時，新能源企業也可以尋求天使投資、PE或互聯網金融平臺來拓寬融資渠道。融資的多樣性也有利于企業分散風險，為將來的發展打下基礎。

［1］劉鑫.我國上市公司的行業信用風險研究［J］.北方經貿，2008，(5):102-104.

［2］王楠.基于Z值模型的新能源上市公司財務預警分析［J］.國際商務財會，2013，(4):87-91.

［3］徐楓，范達強.基于或有權益法的我國新能源行業金融風險研究［J］.宏觀經濟研究，2014，(1):51-60.

［4］趙嘉敏，寧宇新.Z模型在我國畜牧業上市公司的應用

［J］.合作經濟與科技，2014，(10):126-127.