摘要: 在大数据和人工智能等先进的技术手段下，零售企业不断发展。疫情黑天鹅也促使“线下 + 线上 + 物流”这种新零售模式不断崛起。越来越多的企业将传统实体与互联网平台进行深度融合，实现线上与线下与物流相结合的这种无差别购物模式。其中G公司与中通合作，拥有了成熟的仓储物流体系及自己的购物APP。本文以食品零售行业的龙头企业——G公司为例，研究新零售的背景下食品零售行业的财务风险，分析其风险防范手段，探索适合食品零售行业可持续发展的新道路。
Abstract: Under the advanced technological means such as big data and artificial intelligence, retail enterprises continue to develop. The black swan event of the pandemic has also propelled the rise of the “offline + online + logistics” new retail model. An increasing number of companies are deeply integrating traditional physical stores with internet platforms, realizing an undifferentiated shopping mode that combines online, offline, and logistics. Among them, Company G has partnered with ZTO Express, possessing a mature warehousing and logistics system and its own shopping app. This paper takes Company G, a leading enterprise in the food retail industry, as a case study to research the financial risks of the food retail industry under the background of new retail, analyzes its risk prevention measures, and explores a new path suitable for the sustainable development of the food retail industry.
1. 引言
传统的零售业在当前社会出现瓶颈期且已无法满足不断发展的人民生活需求，随着互联网技术的高速发展，驱使了零售企业转向以消费者为核心、交互为主的新零售时代，更多企业深度融合传统实体与互联网平台实现“线上 + 线下 + 物流”的无差别购物模式[1]。本文运用“新零售”理论框架，系统分析该行业的转型动力与路径，期望为行业的持续发展提供坚实的理论支撑与明确的方向指引。因此，本文选取G公司作为典型案例，通过Z-score模型，深入剖析其在“新零售”模式下的财务风险情况，得出适合其发展的风险防范措施，为整个食品零售行业可持续发展提供有益参考与启示。
2. G公司的财务风险综合评价
2.1. G公司的经营现状
G公司积极投身于智慧零售平台的构建与发展，通过深度整合互联网、物联网及大数据等前沿技术，成功实现了商品、支付、库存、会员等全渠道的闭环管理。不仅推动了线下连锁门店的优化升级，还促进了特通渠道、线上电商以及自主经营APP等全渠道资源的融合共生。为了进一步满足经销商、大客户团购及市场的多样化需求，线下方面，G公司创新性地增设了专柜、专架等特色通道，为G公司的智慧零售战略布局奠定了坚实基础；线上方面，G公司构建了涵盖第三方电商平台、“G商城”(移动APP)、G外卖平台全方位体系。
2.2. G公司的财务风险识别及评价
2.2.1. 模型构建
Z-score模型由美国学者爱德华·阿特曼提出的用来衡量公司财务健康状况的模型[2]。每一类均有不同的参数作为评分标准，其中Z3模型则适用于非制造业上市公司，本文选取新零售企业G公司为研究对象，因此，选取Z3模型进行财务风险综合评价。
该模型具体公式如下：
Z3 = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4 式(1-1)
其中，X1计算偿债风险，X1 = (流动资产 − 流动负债)/总资产；X2计算利润风险，X2 = 留存收益/总资产；X3计算盈利风险，X3 = 息税前利润/总资产；X4计算资本结构风险，X4 = 所有者权益/总负债。
Z3模型的具体判定标准如下表1所示。
Table 1. Z3 Model evaluation criteria
表1. Z3模型判断标准
Z值范围 |
财务风险度量 |
Z < 1.23 |
破产区，财务风险大 |
1.23 ≤ Z ≤ 2.9 |
灰色区域，面临一定财务风险 |
Z > 2.9 |
安全区，财务状况良好 |
2.2.2. 模型评价结果及分析
Table 2. Z-Score Model results for company G from 2019 to 2022
表2. G公司2019~2022年Z-Score模型结果
自变量/年份 |
2019年 |
2020年 |
2021年 |
2022年 |
X1 |
0.306 |
0.284 |
0.129 |
0.146 |
X2 |
0.186 |
0.161 |
0.138 |
0.154 |
X3 |
0.010 |
−0.020 |
0.015 |
0.031 |
X4 |
1.599 |
1.597 |
1.004 |
0.965 |
Z值 |
4.359 |
3.911 |
2.451 |
2.681 |
通过计算，可以得出G公司在2019年到2022年Z值分别是4.359、3.911、2.451、2.681，具体如表2所示。通过和标准值对比可知，2019年和2020年所处风险区是安全区，财务状况良好。从2021年和2022年可以看出Z值所处区间是灰色区域，面临着一定的财务风险，短期偿债能力有压力，总体投资风险增加，盈利能力不稳定。所以G公司应当及时采用方法，降低各项财务指标风险，减少发生财务风险的可能性。通常情况下，Z值越低公司就越有可能出现倒闭，面临的财务风险也就越大。由Z3模型计算2019~2022年G公司Ｚ值可以看出，该公司的Ｚ值整体呈现下降的趋势，财务风险不断增加。从指标来看，四个变量都出现了不同程度的下降，表明G公司的营运能力、支付能力还有偿债能力不断变弱，投资者相关风险和杠杆率增加，导致企业整体的Ｚ值不断下降。具体如图1 Z值趋势图所示。
Figure 1. Z-Score trend chart
图1. Z值趋势图
根据财务风险识别和评价分析，G公司受新冠疫情影响较大[3]。从筹资风险因素考虑，在2019~2022年代表企业短期偿债能力的指标X1不断下降，营运资本也在不断下降，但在2022年有所增加，企业有更多的营运资本，就有更强的流动性可以用来偿还债务，经营风险越小。由X1值能够推出短期偿债压力增大，杠杆率增加，此时存在一定的筹资风险。从投资风险因素考虑，代表企业获利能力指标X3和财务结构指标X4都呈现下降趋势，X3还呈现出负值，可以看出盈利能力不断下降，推断出G公司存在一定的投资风险[3]。从收益分配风险方面来考虑，代表企业累积获利能力的指标X2也在不断下降，但在2022年出现增长。结合财务指标分析结果可以看出，企业股利支付率较低，从而增加企业收益分配风险[4]。从Z值情况来考虑，再结合Z值分布的风险等级来看，Z值在2019和2020年落入“安全区”，财务状况良好，在2021年和2022年落入“灰色区域”，面临着一定的财务风险[5]。从近两年的Z值可以看出，从2021年的2.451到2022年的2.681，呈上升趋势，说明G的财务状况出现好转，G公司的财务风险就会降低。
根据Ｚ模型在中国上市公司中的应用情况来看出G公司近几年财务状况恶化，面临着大的财务风险，也揭露了在新零售背景下食品行业的财务风险问题，以G公司为例，希望可以给食品零售行业提出具有相对应的防范策略。
3. 财务风险防范措施
3.1. 合理发展新零售模式
随着互联网和云计算的不断改革，一种新的销售模式也随之出现，新零售的优势就在于可以推动线上和线下同步发展，逐渐加深融合，通过线上强大的互联网技术和线下实体店的互补优势，再不断优化与升级实体店面与电商平台的合作，新零售的出现，为销售商品开辟了新的市场，使国家的休闲食品市场拥有一席之地，在新零售线上与线下的合作背景下，更大地发挥了实体店的功能，同时降低了公司运营的成本，也提升了效率[6]。由于近几年疫情的影响给经济发展带来了不利局面，所以G公司应抓住机遇，合理发展新零售销售形式，打造差异化营销策略，发展的同时也注重下沉式服务，塑造积极的品牌形象，降低公司的财务风险，从而为公司的长远发展奠定坚实的基础[7]。
3.2. 建立风险管理框架
对一个公司来说，要建立一个实时风险监控，跟踪关键运营指标和风险指标，定期根据新的信息和数据进行调整[8]。也要对运营过程中遇到的各种风险进行全面评估，对有可能发生的自然灾害，技术故障等严格把控，降低发生的风险[9]。建立一个应急部门，包括关键职能的代表，如计算机，财务等，确保团队成员清楚自己的职责和应急流程。最重要的是，要定期对以上部门进行合规性审查，及时纠正偏差，减少发生风险的可能性，对公司负责。
3.3. 根据市场变化及时调整
G在投资中加强风险管理，关键的是全面风险评估，包括市场、信用、流动性和操作风险，使用定量和定性分析，制定风险管理策略，确保投资组合与风险承受力和目标一致。加强G内控，建立审查和监控机制，确保投资活动合法合规。公司投资团队需要具备风险意识，定期培训，对市场变化保持敏感度[10]。运用技术工具，提高监控和分析效率。准备应急预案，应对风险事件，减少损失，为公司投资保驾护航。定期审计风险管理流程，根据市场和投资策略变化调整策略，实现风险最小化和资产保值增值[11]。
3.4. 优化库存管理
在“新零售”带动休闲零食零售行业的背景下，企业更加应该合理化以及优化库存管理，避免出现囤积压货，或者因为库存过多致使食品过期变质进而导致企业出现损失，增加企业的财务风险[12]。如今大数据模型不断发展，大数据架构更加优越，公司可以利用大数据分析和人工智能技术，加上大模型下的市场调研来分析市场走向，预测市场需求。以此达到合理调整库存水平，降低休闲零食食品存货压货的风险，降低公司的资金运营风险[13]。
3.5. 善用互联网效应
在疫情影响下，互联网高速发展，但也由此促生互联网效应，许多企业在公众平台上一些细节上不恰当的言行，导致其企业失去人们的信任而遭受公司财务上的重大打击[14]。与此同时，有部分企业例如李宁运动品牌、蜜雪冰城等，利用互联网效应获取了大众更多的信任与支持，一些失误和需要改善的地方也更容易得到大众的理解，同时有利于公司吸引更多投资，获得更多融资，在全球互联网的情况下这是非常重要的[15]。休闲零食食品面向的客户群体广大，行业良好的品牌形象以及企业形象使大众更加接受和支持，把握好互联网风向，从而可以在一定程度上降低企业的财务风险，吸纳更多资金，帮助公司的持续发展。
4. 结论
G公司在中国休闲食品行业中占有重要的市场地位，以其品牌影响力、产品质量和多样化的产品线著称。作为新零售转型的先行者之一，G公司通过线上线下融合，强化了与消费者的互动，并通过数据分析来优化供应链管理和库存控制。公司不仅在实体店铺拥有广泛的分布，而且还通过电子商务平台和移动应用程序拓展了销售渠道，实现了全渠道销售。以G公司为代表的食品零售行业，在新零售转型过程中应注重财务风险的识别和管理，通过持续的技术创新和管理优化，以适应新零售环境带来的挑战，并抓住转型过程中的机遇实现公司的持续发展。
基金项目
2024年国家及省级大学生创新创业训练计划项目(项目编号：2024000376)。