基于債權人角度的財務評價指標體系及應用研究
——以白色家電行業為例

方明慧 朱小雨 張海鵬

(作者單位：安徽財經大學會計學院、安徽財經大學國際經濟貿易學院)

在我國，以商業銀行為代表的債權人利益受損情況突出。從銀監會披露的我國2014-2018年商業銀行不良貸款率數據可以發現，近4年總體上都呈上升趨勢，這說明我國商業銀行作為債權人，面臨嚴重的利益受損。因此，以債權人—商業銀行作為評價主體，對財務評價指標體系進行優化，對商業銀行做出準確的信貸決策具有非常重大的現實意義。

一、文獻綜述

目前，國內外學者對信用風險評價模型研究較多，國外學者研究的方法經歷了多個目標元的評判理論方法，Logit模型，人工機智算法的模型，KMV模型、信用度量模型、信貸組合視圖模型等一些方法。國內作者邊曉紅在2006年構造了具有模糊性質的函數。譚民俊等人在2007年提出了模糊綜合評價的方法對我國農戶的信貸等級進行評級研究。楊琴在2008年綜合闡述了信用傳統指標的確定以及評價方法選擇的理論。黃榮在2009年利用因子分析法探索了商業銀行針對于中小企業風險的評估。

二、構建財務指標體系

我們以白色家電行業中50家在上市公司作為樣本，并從國泰安經濟研究數據庫獲得了這50家企業2013-2017年相應指標。首先我們借助SPSS對償債能力、營運能力、盈利能力、發展能力和獲現能力共100項指標分別進行相關性分析，其次我們根據重要性和代表性等選取原則將基礎指標先納入指標體系，再根據其他指標與之相關性大小確定是否予以保留。綜合分析，最后我們將現金流量比率等六項償債能力指標，應收賬款周轉率等四項營運能力指標，歸屬于母公司的凈資產收益率等三項盈利能力指標，經營活動產生的凈流量增長率等三項發展能力指標和全部資金回收率納入財務指標體系，再對數據進行了無量綱化處理，全部化為效益型指標。

三、建立基于債權人角度的財務指標體系

1.構造比較判斷矩陣及權重的確定

首先對17個指標進行分層，將評價體系問題分成3個層次：目標層，能力層，指標層，其中準則層分別為償債能力、營運能力、盈利能力、發展能力和獲現能力，方案層為我們選取的優化后的17項指標指標，建立基于債權人角度的財務指標評價體系層次結構框架。再對各項指標的相對重要性打分，構造比較判斷矩陣。利用MATLAB求出各層比較判斷矩陣的最大特征值后，進行一致性檢驗，若小于等于0.01，則表示該矩陣通過了一致性判斷。結果顯示，準則層和各方案層均通過一致性檢驗。根據上述比較判斷矩陣，我們得到準則層和各方案層的權重，再根據MATLAB計算的特征向量賦予各層權重，再將權向量歸一化，得到各項指標的權重。

2.財務狀況及其排名

我們令i企業的財務綜合得分的評分公式為：

其中，xij'是i企業第j個指標經無量綱化處理后的數值，Wij是其對應的權重，n是指標個數。

另外我們將樣本企業劃分為3類，劃分標準是營業收入。再根據財務綜合得分的高低對我們選取的50家樣本企業進行排序，得到它們2017年度的財務狀況排名表，名次越靠前的企業，其財務狀況越好，其違約風險越低，商業銀行越傾向于批準其貸款。其中A類白色家電企業財務狀況綜合得分排名從高到低分別為：青島海爾、美的集團、小天鵝A、格力電器、海立股份和長虹美菱。

四、對優化后財務指標評價體系的應用

1.A銀行制造業客戶信用評級辦法

由于本文所研究的白色家電行業屬于制造業，而A銀行根據制造業特征，并結合業務經驗，篩選出了最具代表性的定量指標，分別是銀行債務覆蓋比、總資產增長率、營業收入、資產凈利率和利息費用比，其中涉及長期償債能力、成長能力、規模大小、盈利能力和成本費用關系。

2.案例分析—以債權人A銀行為例

根據A銀行信用評級體系結果來看，2013年格力銀行債務覆蓋比、總資產增長率、資產凈利率均高于美的，總體上格力要優于美的。2014年銀行債務覆蓋比和資產凈利率均高于美的，利息費用比稍高于美的，總資產增長率和營業收入均不如美的，一般來說，銀行更加重視償債能力和盈利能力，因此我們認為格力略優于美的。2015年和2016年美的銀行債務覆蓋比、總資產增長率、資產凈利率均高于格力，利息費用比低于格力，營業收入遠高于格力，顯然美的優于格力。從2013-2016年A銀行評價結果來看，與我們優化后所建財務指標體系計算綜合得分后一致，這也從側面印證了優化后指標體系的準確性。接下來我們將分析2017年情況以及驗證優化后指標體系更加科學可靠。

（1）銀行債務覆蓋比

銀行債務覆蓋比是反映企業現已獲得的銀行信用，該指標值越大，說明企業承擔的債務有更強的償還能力，貸款風險越小。短期債務的風險要明顯低于長期債務，格力近五年銀行債務比重逐年上升，主要原因是短期借款的增多，2017年短期借款突然增加了約80億元，主要是因為2017年房地產大熱導致空調市場火熱。美的2017年美的長期借款激增至期末余額為377.90億元，占負債總額19.97%，這是因為2016年公司收購庫卡集團，全部交易價款為292億元人民，此次海外收購業務是導致美的銀行債務覆蓋比由3.29銳減至0.63的主要原因。

在我們優化后的指標體系中，我們選擇了利息保障倍數和現金流量帶息債務保障比率進一步分析。美的自2014年開始，這兩個指標都在下降，在2017年的利息保障倍數和經營活動產生的現金流量凈額與帶息債務比均小于格力，這說明美的在2017年隨著長期借款的增多，增加了償還債務壓力，貸款風險比格力大。

（2）總資產增長率

過去5年時間，格力資產規模由1337.02億元增長到2149.68億元，美的資產規模由969.46億元增長到2481.07億元。盡管美的資產規模在前4年一直小于格力，但是憑借高資產擴張速度，終于在2017年超過格力。這一方面與美的多元化業務銷售收入不斷高速增長有關，也與美的海外并購業務有關。我們注意到格力近五年鮮有并購業務，多新設子公司。而美的近五年多起并購業務導致其在2017年美的商譽甚至達到289.04億元，占到總資產的11.65%。2017年美的扣除商譽前總資產增長率為45.43%，扣除商譽后為32.96%，說明美的高額商譽夸大了其在2017年資產規模的擴張速度。因此從總資產規模角度，2017年格力與美的差別不大。

（3）資產凈利率

2015年是中國空調的寒冬之年，受宏觀經濟和天氣影響，空調市場陷入低潮期，而在2015年格力的空調業務收入占營業收入的85.65%，直接導致格力的營業收入從1377.50億元驟降至977.45億元；凈利潤由141.55億元暴跌至125.32億元。美的由于采用多元化業務結構，使得相比格力抗風險能力較強，2015年銷售收入微跌2.28%，但是凈利潤增長了20.99%。除去2015年，總體上格力的盈利能力要優于美的，這主要與格力近五年銷售毛利率和銷售凈利率始終遠高于美的和行業水平有關。

（4）利息費用比

利息費用比反映企業經營所負擔的利息，但是企業利息支出的變化情況與銀行借款高度相關性，因此這個指標與銀行債務覆蓋比在一定程度上有交叉重復。

（5）營業收入

我們發現近五年美的營業收入一直高于格力，說明美的銷售狀況優于格力。但是這個指標本身不足以說明企業真正的盈利能力，我們還需要分析相應的獲現能力。因此我們結合所建立的優化后財務指標體系中的經營活動產生的凈流量增長率和全部現金回收率進一步分析格力和美的經營狀況。結果顯示，總體上美的經營活動產生的現金凈流量和全部資金回收率均高于格力，說明美的經營活動獲現能力要強于格力。

五、總結

1.優化后的指標體系的優點分析

（1）分類更加精細化

A銀行將公司類客戶按行業或客戶群體的風險特征進行細分，分成房地產開發客戶、制造業、建筑業、批發零售業、基礎設施類和其他類。而我們專注于白色家電行業，選擇更適合行業特征的指標，相比來說更加精確反映白色家電企業真實財務狀況。

（2）指標覆蓋能力更全面

A銀行制造業評級模型定量評價指標體系中涉及償債能力、發展能力、盈利能力，共5個指標，而我們優化后的財務指標體系還涉及營運能力和獲現能力，共17個指標。尤其是將現金流指標納入財務指標評價體系更能夠及時反饋企業財務資金運轉情況，更加真實可靠，能夠有效考察企業盈余質量和企業未來價值。

（3）指標選取標準更加科學

A銀行僅對5個指標進行定性分析，多依據信貸人員的經驗，具有很強的主觀依賴性，因此會造成評價不夠客觀。但是有些財務指標之間可能存在著相關關系，因此如果同時納入指標體系會造成某些信息的虛增，而減少了其他信息對財務狀況的必要反饋。我們在對財務評價指標體系的優化過程中，我們首先借助SPSS對各類指標作相關性分析，保留重點指標，再刪掉與之高度相關的指標，大大避免了體系中信息的交叉重疊，因此優化后的財務評價指標體系具有更嚴謹的科學理論依據，能夠較為客觀、有效地反映出被評價企業的財務狀況在行業中所屬水平，為信貸決策提供依據。

2.研究的局限性

（1）財務指標體系適用范圍窄

本文所建的財務指標評價體系僅針對白色家電行業，各個行業特征的差異導致我們優化后的財務指標評價體系無法應用到其他行業，不具有普遍性。

（2）樣本數據的誤差

由于我們僅能獲得上市公司的公開數據，其他非上市公司的數據以及上市公司的非公開數據都難以取得，因此本文所選取的樣本為白色家電行業50家上市公司，導致樣本代表性和數據覆蓋全面型有待考量。

（3）優化后財務指標體系需要實踐證明

按照本文的理論，在相同規模范圍下，綜合得分高的企業財務狀況更加健康，違約風險就越小，銀行的信貸資產也越安全；綜合得分低的企業與之相反。但是這個結論所依據的數據都是歷史財務信息，具體應用需要實踐證明。