基于Z-Score模型的新能源汽车企业财务风险分析——以S集团为例

Financial Risk Analysis of New Energy Vehicle Enterprises Based on the Z-Score Model—A Case Study of S Group

摘要: 新能源汽车行业作为战略性新兴产业，具有高投入、高风险与高收益并存的特点。我国虽在该领域发展迅速，但仍处于起步阶段，财务风险突出。本文以S集团为例，运用SWOT分析法，结合2017~2023年的财务数据，从偿债能力、盈利能力、营运能力和可持续发展能力四个方面对其财务状况进行全面剖析。研究发现，S集团的短期偿债能力较强，但长期偿债压力较大；盈利能力受市场竞争和政策调整影响，利润空间有限；营运资金管理存在压力，资金回收周期较长；可持续发展能力面临技术竞争和市场拓展的双重挑战。进一步运用Z-Score模型对其财务风险进行综合评价，结果显示S集团财务风险处于较高水平。基于此，本文提出增加研发投入、优化供应链及库存管理、控制债务规模、强化品牌影响力等针对性建议，以助力企业降低财务风险，实现可持续发展。

Abstract: As a strategic emerging industry, the new energy vehicle sector is characterized by high investment, high risk, and high returns. Although China has experienced rapid development in this field, it is still in the initial stage with prominent financial risks. Taking S Group as a case study, this paper employs the SWOT analysis method, combined with financial data from 2017 to 2023, to conduct a comprehensive analysis of its financial status from four aspects: debt-paying ability, profitability, operational efficiency, and sustainable development capacity. The research findings indicate that S Group has a strong short-term debt-paying ability but faces significant long-term debt pressure. Its profitability is affected by market competition and policy adjustments, resulting in limited profit margins. There is pressure on working capital management, with a longer capital recovery cycle. The capacity for sustainable development is challenged by technological competition and market expansion. Further application of the Z-Score model in conducting a comprehensive evaluation of financial risks shows that S Group is at a relatively high level of financial risk. Based on these findings, this paper proposes targeted suggestions such as increasing R&D investment, optimizing supply chain and inventory management, controlling debt scale and strengthening brand influence, aiming to assist the enterprise in reducing financial risks and achieving sustainable development.

1. 引言

随着全球经济格局的深刻变革和市场竞争的加剧，企业所面临的财务风险问题不容忽视[1]。与此同时，面对人口持续增长、气候变化加剧和自然资源日益紧缺等全球性、系统性的发展威胁，积极实现可持续发展目标已在全球达成共识[2]。党的二十大报告创造性地提出“四个协同”，是实现“双碳”目标的重要战略路径[3]。同时根据国际能源署(IEA)发布的《2023年二氧化碳排放报告》，2023年全球交通运输业的碳排放增加了约240百万吨。由此可见，汽车工业的能源消耗和污染问题已成为社会发展中的难题，成为迫切需要克服的挑战[4]。在此背景下，传统燃油汽车的持续发展面临着深重考验，新能源汽车产业的兴起显得尤为重要。新能源汽车产业作为应对气候变化、保障能源安全的关键举措，既是我国汽车工业实现“双碳”目标的核心路径，也是促进产业转型升级、实现高品质发展的必然选择[4]。1984年成立的中国最具规模的汽车上市公司S集团，正加速从传统的制造企业转型为综合移动出行服务提供商，同时对整个行业的稳定性也产生了重要的影响。近年来，在市场转型、行业竞争和内部战略调整等方面，S集团面临着多重挑战，逐渐显现出财务风险。在这样的背景下，如何对企业进行全面的风险诊断，运用科学的金融风险评估工具显得尤为重要。作为一款在金融风险预警领域被广泛认可的量化分析工具，Z-Score模型通过深入全面地分析S企业的各项金融指标，对其财务健康状况进行了精确测量，并对破产风险进行了评估。

2. S集团竞争环境分析

2.1. SWOT分析

2.1.1. 优势(Strengths)

S集团以其深厚的品牌历史和文化底蕴为市场拓展打下坚实基础，是中国汽车行业的领军企业。从1955年创立至今，S集团在这一过程中见证了中国汽车工业的发展和品牌资产的丰富积累。旗下多个品牌，历史悠久，市场认同度广，是众多品牌中的佼佼者。从1924年诞生至今，M品牌一直是世界知名的运动汽车品牌，而在2007年被S集团收购后，其市场影响力进一步扩大，使其在全球范围内获得了更高的知名度，在泰国、墨西哥、澳大利亚以及一些欧美国家的销售排行榜上名列前茅。

S集团在新能源、智能网联等领域持续投入研发资源，在技术创新、产业升级、人力资源等方面展现出锐意进取的决心。图1的数据显示，2023年，S集团在研发方面的投入占比达到3.03%，较2022年度的2.89%有所提升。虽然与BYD的研发投入相比尚有差距，但S集团在研发方面的投入规模在业内仍属前列。此外，S集团研发人员的比例也在迅速增加，与2022年相比，2023年研发人员数量比例显著提高，从4.77%上升至6.63%。

数据来源：CSMAR数据库。

Figure 1. R&D personnel and R&D investment ratio of BYD and S Group from 2017 to 2023

图1. BYD和S集团2017~2023研发人员和研发投入占比

S集团在新能源汽车领域取得突破，在海外市场有所斩获。2023年，S集团新能源汽车销量达到112.3万辆，同比增长4.6%，在国内汽车企业中排名第二。海外市场方面，S集团终端交付量同比增长18.8%，达到120.8万辆。这些取得的成绩为其整体业务的高质量发展提供了强有力支撑，S集团在新能源和海外市场的战略布局和持续投资取得长足发展，成效显著。

2.1.2. 劣势(Weaknesses)

S集团与大众、通用等国际汽车巨头早已通过合资合作模式建立起稳固的合作关系，而这一合作为S集团在传统燃油车领域带来的市场份额和品牌影响力十分显著。不过，在这种合作模式下，S集团也面临新的挑战，因为汽车行业向新能源汽车和智能网联技术转型的趋势越来越明显。S集团往往需要借助合作伙伴的技术支持，才能在新能源汽车和智能网联技术的核心领域发力。如合资伙伴提供的电池管理系统、电机控制技术，已在新能源汽车的研发生产过程中被部分车型所采用。这种技术依赖性使得S集团在关键技术的研发上缺乏足够的自主性，限制了其在新能源汽车领域的技术创新和品牌塑造。而且合资公司的技术共享往往是有条件限制的，这可能会对S集团快速调整和根据市场需求对产品进行迭代升级和优化形成阻力。只有自己掌握电动汽车电源、电机及智驾软硬件等核心技术，才能自主发展自有产品品牌，立于不败之地。

2.1.3. 机遇(Opportunities)

随着全球对新能源汽车需求的持续增长趋势，尤其是在我国明确提出的碳中和、碳达峰战略目标的引领下，新能源汽车市场呈现出快速增长的态势。随着消费者对低碳生活方式的日益重视，新能源汽车成为市场的一个显著热点和增长点，这一市场的快速增长为S集团带来了前所未有的发展机遇。进一步来说，新能源汽车的普及，既与社会对可持续发展的深切期盼高度契合，又迎合国家战略要求的大力发展核心技术自主的高效低排放的汽车行业标准和有效满足了消费者高质量体验出行工具需求。

与此同时，政府对新能源汽车产业的各项政策支持，包括充电基础设施全面建设等，为该行业的健康发展奠定了坚实的基础。除此之外，对于为新能源汽车产业健康发展创造极为有利的外部环境条件，在技术研发、全产业链完善、市场推广等多个关键领域，政府都给予战略上大力支持。

这些有利条件为S集团品牌升级和国际化布局创造了得天独厚的优势，而S集团能够借助新能源汽车的发展，推动企业转型升级、汽车产品迭代升级改造和企业知名度品牌塑造，向更加绿色、环保、智能、共享的方向迈进，进而达到可持续发展的战略目标。

2.1.4. 威胁(Threats)

在技术实力雄厚、品牌影响力强、市场渠道广泛的国际汽车市场广阔舞台上，S集团遇到来自全球汽车巨头竞争激烈的局面在所难免。如丰田、大众、通用等传统汽车厂商在全球一家独大，而特斯拉等电动汽车厂商则在智能、互联网领域一枝独秀。要想在国际市场上扩大份额，S集团必须与这些强劲的对手竞争，这不仅需要大量的资金投入和人力资源的投入，更需要不断的技术创新和市场策略调整。

在全球经济环境呈现高度不确定性的宏观背景下，发达国家推动制造业的回流、贸易保护主义、中美经贸摩擦以及新冠肺炎疫情影响等一系列的冲击下，对中国汽车产业的供应链稳定和可持续发展带来了前所未有的巨大挑战，中国汽车产业的这些外部因素加剧了S集团等企业在行业关键转型期所面临的困境[5]。例如，贸易保护主义的抬头可能导致S集团在海外市场的销售受限，而全球经济衰退则可能使消费者的购车意愿降低，进而影响企业的盈利能力和市场布局。

2.2. 波特五力分析模型

如图2所示，S集团在新能源汽车行业面临着来自供应商、买方、潜在进入者和替代品的挑战，以及行业内激烈的竞争。

一方面，S集团需要依赖合资伙伴提供核心零部件，例如电池和电机等，但电池等核心部件供应商逐渐集中化，技术壁垒较高，导致供应商议价能力较强。另一方面，新能源汽车价格普遍高于传统燃油车，且消费者选择有限，S集团的品牌忠诚度尚未形成，导致买方议价能力较高。此外，随着政策支持、市场需求旺盛以及资本市场的热捧，新能源汽车行业吸引了众多新进入者，对S集团造成一定的威胁。同时，插电式混合动力车作为新能源汽车的一种形式，在一定程度上成为纯电动汽车的直接竞争对手。在新能源汽车领域，S集团还面临着来自特斯拉、比亚迪和众多造车新势力的竞争压力，特斯拉在智能驾驶和品牌影响力方面具有优势，比亚迪在电池技术和产品性价比方面具有优势，造车新势力则在产品设计和用户体验方面具有优势，这使得行业内竞争异常激烈。

Figure 2. Michael porter’s five forces model

图2. 波特五力模型

3. S集团财务状况分析

3.1. 盈利能力分析

Table 1. Analysis of profitability from 2017 to 2023

表1. 2017~2023年盈利能力分析

	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
销售毛利率(%)	13.47	13.25	12.15	10.76	9.63	9.61	10.19
净资产收益率(%)	16.49	15.67	10.58	8.02	9.19	5.83	4.99
总资产报酬率ROA(%)	8.28	7.24	5.02	4.12	4.59	2.86	2.59

数据来源：前瞻眼数据网。

表1的数据表明，企业的销售毛利率、净资产收益率(ROE)以及总资产回报率(ROA)均呈下降趋势。尤其是与公司规模不断扩大紧密相连的总资产回报率(ROA)逐年下降。其资产投入也随着公司近年来业务规模的不断扩大而呈现大幅增长的态势。但是资产的扩张速度超过了利润的增长速度，使得资产的利用效率相对下降，造成了ROA的回落。这一现象表明，资产配置效率不足可能是企业在规模扩张过程中所面临的问题。

3.2. 偿债能力分析

Table 2. Debt payment indicator analysis from 2017 to 2023

表2. 2017~2023年偿债指标分析

	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
资产负债率(%)	62.39	63.63	64.58	66.28	64.14	66.03	65.94
流动比率	1.00	1.09	1.10	1.11	1.13	1.07	1.13
速动比率	0.79	0.90	0.92	0.89	0.96	0.86	0.90

数据来源：前瞻眼数据网。

偿债能力是衡量公司利用其持有资产偿付债务的关键指标，对于企业的持续稳健发展具有重要的意义。表2显示出，近几年来，S集团的流动比率一直保持在1以上，显示出S集团具有较强的流动资产偿还债务能力，且该财务比率相对合理，有利于发挥财务杠杆的积极作用。同时，速动比率的数值接近于1，进一步印证了S集团用速动资产偿还流动负债的能力较强。然而，国有企业上市公司平均资产负债率水平为50.280% [6]。值得注意的是，2017~2023年间S集团的资产负债率逐渐提高，且均远超过50%，这可能增加企业的偿债压力，相应提高财务杠杆，从而增加企业的财务风险。

3.3. 营运能力分析

Table 3. Operational capability analysis from 2017 to 2023

表3. 2017~2023年营运能力分析

	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
存货周转率(次)	17.05	14.13	12.81	10.42	10.90	8.98	6.97
应收账款周转率(次)	26.65	24.12	20.70	17.47	17.13	13.48	11.38
总资产周转率(次)	1.33	1.20	1.03	0.84	0.85	0.78	0.75

数据来源：前瞻眼数据网。

本文选取了存货周转率、应收账款周转率以及总资产周转率三个主要指标来进行分析。依据图3，三个指标在不同年份间均呈现出逐渐下降的走向。表3显示，S集团的存货周转率从2017年的17.05次下降到2023年的6.97次，这一趋势反映出存货管理效率的下降以及销售速度的减慢。应收账款周转率从2017年的26.65次下降到2023年的11.38次，这一变化显示企业在应收账款回款速度减缓，资金流动性及再投资能力受到冲击等方面面临挑战，进而影响企业正常运营和发展。总资产周转率自2017年的1.33次下降至2023年的0.75次，虽然波动幅度不大，但整体水平较低，这表明企业资产的周转速度较为迟缓，资产的使用效率有待提升。资产周转率低意味着部分资产未得到充分利用，企业的变现能力变弱，资金占用风险变大。

Figure 3. Trend of S Group’s operational capability changes

图3. S集团营运能力变化趋势

3.4. 发展能力分析

根据表4中2017年至2023年的数据，S集团近年来的财务表现波动明显，其营业收入、营业利润以及税后利润的增长率均呈现出下滑的趋势，尤其是在这些关键指标出现负增长的2019~2020年，这一现象深刻反映了S集团所面临的市场压力增大和盈利能力降低。虽然在净资产和总资产方面S集团依然保持着正增长，但是其成长速度已大幅减慢，这进一步显示出S集团的增长动力正在逐渐减弱，必须引起S集团管理方面的高度重视。

Table 4. Development capability analysis from 2017 to 2023

表4. 2017~2023年发展能力分析

	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
营业收入增长率(%)	14.97	3.46	−6.88	−12.52	5.10	−5.12	0.72
营业利润增长率(%)	11.38	−0.81	−24.83	−11.74	16.40	−37.22	−0.33
税后利润增长率(%)	7.51	4.65	−28.90	−20.20	20.08	−34.30	−12.48
净资产增长率(%)	17.30	4.01	6.54	4.17	5.26	1.99	2.54
总资产增长率(%)	22.49	8.19	8.50	8.25	−0.27	7.98	1.67

数据来源：前瞻眼数据网。

4. 基于Z-Score模型的S集团财务风险分析

4.1. Z-Score模型的简介

Z-Score模型又称多元性线性判定模型，是美国学者爱德华·阿特曼(Edward Altman)于1968年提出，是多种财务指标加权汇总后预测财务危机的模型，也是一个多元化函数公式[7]。该模型巧妙地融合了五个指标，通过多个财务变量将获利能力指标、运营能力指标和偿债能力指标结合，从而可以多方面、多角度地进行较为全面的财务风险预警分析[8]。如表5所示，模型对每个财务指标赋予特定的权重，通过这些加权指标的综合计算得出一个风险分值，即Z1值[7]。如表6所示，企业可以根据这个Z₁值来评估其财务失败或破产的风险程度。Z-Score模型因其科学性和实用性，成为评估企业财务健康状况的重要工具，帮助管理者、投资者和债权人等利益相关者做出更为明智的决策。

Z₁模型的具体公式为：Z₁ = 0.012X₁ + 0.014X₂ + 0.033X₃ + 0.006X₄ + 0.999X₅

Table 5. Model indicators and their meanings

表5. 模型指标以及含义

自变量名称	计算方法	意义
X1	营运资金/资产总额	反映企业资产的流动性和分布情况
X2	保留盈余/资产总额	反映企业获利能力水平以及企业的成长阶段
X3	息税前利润/资产总额	反映企业的盈利能力水平
X4	股份市值/负债总额	反映企业的价值和其承担的债务之间的关系
X5	销售收入/资产总额	反映企业的营运能力

Table 6. Judgment criteria for Z-value

表6. Z值的判断标准

Z1值范围	判别区间	风险评价
Z1 ≤ 1.8	破产区	高风险
1.8 < Z1 ≤ 2.67	灰色区	中风险
Z1 > 2.67	安全区	低风险

4.2. S集团Z-Score模型的建立

Table 7. Relevant data of S Group from 2017 to 2023

表7. S集团2017~2023年相关数据单位：亿元

	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
净营运资本	−10.24	390.53	483.55	552.91	645.28	381.9	721.69
留存收益	1424.41	1559.4	1661.24	1758.07	1896.02	1977.5	2083.14
息税前收益	544.04	545.39	409.82	364.09	421.22	273.07	258.16
资产总额	7235.33	7827.70	8493.33	9194.15	9169.23	9901.07	10066.50
股权价值	3743.38	3115.97	2786.51	2855.44	2410.30	1683.58	1586.61
业务收入	8706.39	9021.94	8433.24	7421.32	7798.46	7440.63	7447.05
负债总额	4514.27	4980.50	5484.94	6093.73	5881.52	6538.07	6637.43

数据来源：根据公司年报整理和英为财经。

基于表7中S集团2017~2023年财务报表中的相关财务指标数据，代入Z₁分数模型进行计算，得到Z₁模型的预测结果，具体见表8。

Table 8. Z-Score analysis of S Group

表8. S集团Z-Score分析

	2017年	2018年	2019年	2020年	2021年	2022年	2023年
X1	0.00	0.05	0.06	0.06	0.07	0.04	0.07
X2	0.20	0.20	0.20	0.19	0.21	0.20	0.21
X3	0.08	0.07	0.05	0.04	0.05	0.03	0.03
X4	0.83	0.63	0.51	0.47	0.41	0.26	0.24
X5	1.20	1.15	0.99	0.81	0.85	0.75	0.74
Z1	2.22	2.10	1.80	1.56	1.62	1.32	1.34

根据表8数据，S集团2017~2023年的Z₁值呈现不断下降的趋势。2017至2020年期间，S集团处在中风险区。但自2019年起，Z₁值已降至破产区间，且整体波动较大，企业财务风险在逐年上升。从具体财务指标来看，2017和2022年的X₁值有显著差异，X₂值变化不大，X₃、X₄、X₅趋势整体呈现下降趋势。从具体财务指标来看，X₁反映了企业的短期中企业运营的资金紧张程度。数据表现：2022年的流动负债上涨了13.2%，其中应付账款上涨了85.6%，交易性金融资产负债上涨了223.2%，流动资产上升了6.81%。

5. S集团财务风险应对策略

5.1. 研发投入加强及产学研合作

新能源汽车行业竞争异常激烈、技术迭代异常迅速的高动态环境，S集团若想在如此环境中保持竞争力，必须加速自身的新能源转型进程。

S集团要通过设立研发目标，进一步聚焦电池技术、自动驾驶、智能网联等核心技术领域，避免分散精力，并加大研发资源投入以此来突破技术瓶颈。同时，S集团需要加强与高校、科研院所与企业的深度合作，共同开展基础研究和前沿技术探索，以此提升技术创新能力，降低对合资伙伴的技术依赖。此外，S集团需要将核心技术和组件进行模块化设计，形成可复用的技术平台，减少重复研发，实现降低研发成本，加快产品迭代升级改造。

5.2. 供应链优化及库存管理完善

由于近年来S类集团面临存货、存货金额上升、资金占用增加、资产变现能力变弱，进而抑制企业盈利能力，导致存货成本大幅上升，从而对企业营运能力产生负面影响的困境。这一现象突显出S群在库存管理领域所面临的种种挑战。优化供应链和库存管理成为核心要素和关键环节，从而降低成本，实现竞争力的提升，以应对这一挑战。

S集团要运用ABC分类法对库存进行科学分类，实现资源的优化配置，并通过实施精准的需求预测分析，运用大数据、人工智能等技术，有效减少库存积压现象，以此降低库存成本。

同时，S集团需要加强供应链协同，构建与供应商长期、稳定、战略的合作关系，确保核心零部件的稳定供应，并通过签订长期合作协议、股权合作等方式，增强与供应商的互信和合作深度。并积极发展多元化的供应商网络，避免过度依赖单一供应商，降低供应链风险。

此外，S集团可以通过实施ERP系统和引入自动化仓储设备，实现企业资源的高效整合和优化配置，提高库存管理的透明度和效率，并提升仓储作业的自动化程度，提高仓储效率。

5.3. 债务管理及财务结构优化

根据《关于加强国有企业资产负债约束的指导意见》规定，国有企业资产负债约束以资产负债率为基础指标，对不同行业实行分类管理。例如，国有工业企业资产负债率预警线为65%，重点监管线为70%。在2020年和2023年的资产负债率均超过65%的行业预警线的情况下，S集团要采取一系列综合性的应对措施。

首先，S集团需要在增加低息负债或权益性融资的同时逐步减少高息负债的比例，以降低综合融资成本。并进行科学合理的资本支出规划，避免过度投资，保证资金向核心业务领域和高回报项目倾斜。

其次，S集团在持续利用传统银行贷款及债券融资的基础上，以优化资本结构、增强财务稳健性为目标，积极探求股权融资、资产证券化、企业债券发行、员工参股等创新融资模式，实现多元化融资。

最后，S集团应通过建立了完善的风险预警和应对机制。通过定期开展财务风险评估，S集团能够及时发现潜在风险，并采取有效措施进行防范和化解。

5.4. 强势品牌的打造及顾客忠诚度巩固

S集团以合资汽车为主营业务，在激烈的竞争中，合资汽车业务的发展放缓，而自有品牌发展也没有突破，显得力不从心，而品牌的影响力恰恰不可或缺。

为了提升自有品牌的市场竞争力，S集团应加大自有技术创新攻关和产品品牌开发设计投入，明确品牌市场定位，同时采取人工智能技术应用和与高科技研发企业技术合作方式，提升产品的智能化水平，共同推进技术进步。

同时S集团需要引进高端人才和人才培养，积累技术沉淀经验和引入先进技术，提升团队整体素质，学习成功汽车行业的发展经验，实现自有品牌产品迭代升级。

在此基础上，S集团可以通过深入的市场调研，明确自有品牌的目标消费者群体和市场需求，并制定针对用户需求、满足用户美好体验的品牌战略，突出自有品牌的特色和优势。

在市场推广方面，S集团要制定涵盖广告、公关、评测、试驾体验、个人定制等多种形式的全面推广计划，并充分利用数字化市场推广和社交媒体平台等互联网+、人工智能AI手段来提高自有品牌的知名度和曝光率。

6. 结语

新能源汽车行业的高投入、高风险和高收益特性，使得财务风险管理成为企业可持续发展的重要课题。本文以S集团为例，运用SWOT分析法和Z-Score模型对其财务状况进行了全面分析，揭示了其在盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力方面所面临的风险与挑战。

S集团具有品牌历史深厚、研发实力雄厚、市场布局多元化等优势，同时也面临着技术依赖、市场竞争、政策法规等方面的劣势与威胁。Z-Score模型的分析结果显示，S集团盈利能力持续下滑，导致财务风险逐年上升，这一问题需要加强重视并采取有效措施解决。针对S集团面临的财务风险，本文深入分析并提出针对性的应对策略，具体涵盖了多个维度，包括为驱动创新而加大研发投入，为提升效率而优化供应链和库存管理，为保证财务稳健而控制债务规模，为拓展市场而强化品牌影响力。S集团有望通过精细化的战略执行和系统化的措施执行，实现盈利能力的显著改善，有效降低财务风险，进而走向可持续发展的良性发展轨道。本文的研究结果同时为其他新能源汽车企业发展提供了一定的参考价值。