1. 引言
在经济全球化浪潮下，线上购物已成为日常生活不可或缺的消费方式。许多电商企业为抢占市场先机，纷纷采用快速扩张战略并借助较高财务杠杆运营，致使当前电商企业整体面临偏高的财务风险。在此背景下，忽视财务风险易使企业陷入巨大经营危机，甚至可能引发严重财务困境或破产。因此，构建风险预警机制，并及时出台有效举措以增强自身风险抵御能力，对电商企业的健康发展极为重要。基于此，本文将电商行业中的S企业定为研究对象，运用F-Score财务风险预警模型，对该企业2019~2023年的F值展开测算，全面评估企业财务风险状况，并提出相应的对策建议。
2. 文献回顾
2.1. 财务风险研究
相较于我国，国外在财务风险领域的探究起步较早。Wruck (1990)指出，企业在生产经营过程中会发生筹资或融资行为，若无法按时清偿债务，便会引发财务风险[1]。Vam Horne与Wachowicz (2023)提出，企业财务风险可划分为两类：一是负债规模过大且企业缺乏偿债能力导致的财务风险；二是财务杠杆效应引发的风险，即普通投资者每股收益因杠杆作用出现大幅波动，进而使企业面临财务风险[2]。McNeil等学者(2015)指出，企业财务风险的形成因素包含多个方面，如投资决策的不合理、经营环境的复杂多变、盈利水平的低下以及筹资活动的不科学等[3]。黎奇(2017)指出，我国电子商务正处于蓬勃发展的高速阶段，企业在提升融资能力、持续推进资本扩张的过程中，无形中加剧了财务风险。因此，针对电商行业财务风险展开研究，具有极为重要的现实意义[4]。Shirui Zhang (2023)提出，财务风险是指受公司内部不稳定因素及外界环境影响，企业在财务管理过程中可能面临的财务状况波动情形[5]。
2.2. 财务风险预警研究
在财务风险预警研究的初期，学者们主要采用单变量分析法开展研究。Fitzpatrick Paul (1932)通过单变量破产预测研究，首次将统计方法引入财务预警领域，为后续研究奠定了基础[6]。随后，Wilhahn Beaver (1966)在一元判定预测(单变量分析)的基础上，通过更系统的统计方法筛选关键指标进一步深化了财务风险预警领域的研究[7]。然而，随着单变量预警分析的局限性日益凸显(如指标片面性、忽略变量间关联性等)，学者们开始探索多元预警分析体系的构建，旨在通过整合多维度财务指标，更全面、精准地识别企业财务风险。Edward Altman (1968)提出的Z分数模型是财务风险预警领域的革命性突破，其通过多变量整合的量化分析框架，首次实现了企业财务风险的科学评估与预测，为后续研究和实践奠定了核心方法论基础[8]。紧接着，Altman与Nalayanan等学者(1977)在原始Z分数模型基础上推出的第二代Z分数模型，显著提升了模型预测精度和适用范围[9]。随后，周首华等学者(1996)在Z-Score模型基础上进行革新，提出F分数模型，这一改进主要基于对国内外企业财务状况的深入研究，旨在更贴合中国企业的财务环境特点[10]。之后，国内学者高雷和王升(2005)指出，功效系数法对企业财务状况的评估具备科学性与精准性，且能有效预判企业未来发展走向[11]。崔学刚等学者(2007)运用Logistic回归分析法，针对计算机行业近700家上市公司开展财务风险预警模型构建工作[12]。伴随研究持续推进，国内财务风险预警模型日趋成熟，研究重心逐步转向财务风险模型的实例应用探究。聂宝平(2013)把Z分数模型运用到零售行业的财务风险预警分析当中[13]。霍雨佳等(2016)首次基于财务风险预警理论对企业债券风险展开研究，并针对所选模型开展了实证数据验证[14]。黄盈盈等(2021)针对上市企业中的有色金属行业开展财务风险预警研究，进一步充实了财务风险预警案例研究的范畴[15]。
2.3. F-Score财务风险预警模型
F-Score财务风险预警模型由杨首华等学者(1996)在系统剖析国内外企业财务状况基础上，对Z-Score模型改良后提出的[10]。F-Score模型将现金流量因素引入到Z模型中，拓展了关于企业财务风险的研究范围，使其可以更准确地评价我国企业的财务风险。陈静(1999)最早指出，相较于单指标模型，F分数多变量财务风险预警模型在准确性上更具优势[16]。赵智繁等学者(2016)创新性提出将F分数模型与ST分类法融合的新思路，通过细化预警层级，构建了财务危机多分类预警模型[17]。Ratmono等人(2020)通过运用Beneish M-Score和Dechow F-Score模型，对印度尼西亚企业的财务报表欺诈行为进行检测，以验证五边形欺诈理论，为F分数模型的研究提供了新的视角和实证依据[18]。Rahman等(2021)的研究同样证实，F分数模型在辨识高违约风险企业方面具备有效性，为该模型的实际应用提供了支撑[19]。李岳翰(2022)融合哈佛分析框架与F分数模型，针对传媒行业企业开展了财务预警的实例剖析[20]。他们的研究结论进一步验证了F分数模型在财务预警领域的精确性与实践应用价值。
从近年国内涉及F分数模型的文献研究分析可以发现，该模型在财务风险预警领域的应用范围正不断拓展，可适用于多个行业的财务风险预警场景，且预警效果颇为显著。电子商务作为近年来依托互联网技术不断发展的新型行业，目前对其财务风险预警的研究较少。因此，本文以电商行业的龙头企业——S企业作为研究对象，基于F-Score模型对企业实施高效的财务风险评估与预警，不仅可补充现有相关研究体系、助推电商企业达成可持续发展目标，还能为更多有意愿进入电子商务领域的企业提供财务风险预警层面的参考范例与实践借鉴。
3. S公司简介
S公司全称为S公司集团股份有限公司，公司成立于1990年，2004年在深圳证券交易所挂牌上市，历经三十余载的沉淀与深耕，S公司现已发展成为中国零售领域的头部服务商，全国经营超1万家门店，并形成线下实体与线上电商相结合的O2O零售渠道。线上，依托S公司APP与天猫旗舰店，为消费者提供便捷的购物体验；线下，通过覆盖各级城市的实体门店，带来直观的产品体验与贴心服务。凭借出色的市场表现，S公司多年稳居中国品牌500强榜单，并在2023年发布的《中国连锁百强企业排行榜》中，以领先行业的连锁经营能力蝉联榜首。通过供应链、零售运营和用户服务能力提升，深化开放合作和零售赋能，坚定全渠道发展，深化区域布局与本地化经营，S公司已经进入到发展空间全面开拓、合作效率全面提升的发展新阶段。
4. F-Score模型下S公司财务风险分析
4.1. F-Score模型概述
F-Score模型是我国学者周守华于1996年对Z-Score模型做了一些改进，建立了一个更为完善的中国公司风险预警模型。与Z-Score模型相比，F-Score模型将现金流量因素引入到Z模型中，拓展了关于企业财务风险的研究范围，使其可以更准确地评价我国企业的财务风险。在F-Score模型体系中，用于量化评估的关键公式如下：
F = −0.1774 + 1.1091X1 + 0.1074X2 + 1.9271X3 + 0.0302X4 + 0.4961X5
结果表明，在F值大于0.0274时，说明企业财务稳健，持续经营能力强，F值越高，财务风险越低。当F值小于0.0274时，表示这家公司正面临破产威胁。当F值处于0.0274 ± 0.0775区间，即灰色区间时，意味着公司财务状态不确定性显著。由于该区间内影响因素复杂，财务数据背后的趋势难以精准捕捉，导致财务状态预测极易出现较大误差，潜藏着较高风险。公式中的自变量财务指标如表1所示。
Table 1. The independent variables and formula of the F-Score model
表1. F-Score模型自变量及公式
自变量 |
公式 |
X1 |
(流动资产 − 流动负债)/总资产 |
X2 |
留存收益/总资产 |
X3 |
(净利润 + 折旧)/平均总负债 |
X4 |
股东权益市场价值/总负债 |
X5 |
(净利润 + 利息 + 折旧)/平均总资产 |
其中，X1体现着企业变现能力。这一指标越高说明企业资本运营状况良好、风险不大。X2是企业盈利能力的直观表现，其数值越高，也就意味着企业凭借卓越的盈利表现，积累了雄厚的内在资本，资金流稳定且充裕，财务风险较小。X3是常用于评估企业生成的所有现金流是否足以偿还其债务的一个关键指标。当这一指标数值更高时，它意味着企业具有更强的偿债能力和更低的财务风险。X4展现了公司的资本配置以及其在市场上的价值。在此情境下，股东权益的市场价值计算公式为：每股净资产×非流通股数 + 期末股价 × 流通股数[21]。这个数值越高，企业所有者权益在总债务里的占比越大。这表明企业资本结构愈发合理，能为自身创造更高价值，进而显著降低财务风险。X5作为衡量企业资产运营效率的关键指标，反映总资产创造现金流的能力。在实际计算中，用财务费用替代利息指标，经多轮数据验证和行业实践检验，并不会对最终评估结果产生实质性影响，能够精准反映企业现金流的创造能力。
4.2. F-Score模型的应用
本文以S公司2019~2023年的有关资料为基础，选择与之相应的财务指标及会计数据，如表2所示。根据表2中的数据和F-Score模型的参数，得到F值。如表3、图1所示。
Table 2. Overview of financial data for company S from 2019 to 2023
表2. 2019~2023年S公司财务数据一览表
项目 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
流动资产(亿元) |
1208.00 |
1075.00 |
752.80 |
596.80 |
518.70 |
流动负债(亿元) |
1213.00 |
1246.00 |
1103.00 |
1042.00 |
948.80 |
资产总额(亿元) |
2369.00 |
2121.00 |
1707.00 |
1399.00 |
1217.00 |
负债总额(亿元) |
1497.00 |
1352.00 |
1397.00 |
1248.00 |
1116.00 |
平均总资产(亿元) |
2182.00 |
2245.00 |
1914.00 |
1553.00 |
1308.00 |
平均总负债(亿元) |
1305.00 |
1424.50 |
1374.50 |
1322.50 |
1182.00 |
留存收益(亿元) |
430.29 |
378.40 |
−56.40 |
−219.90 |
−261.20 |
盈余公积(亿元) |
17.49 |
18.10 |
18.10 |
18.10 |
18.10 |
未分配利润(亿元) |
412.80 |
360.30 |
−74.50 |
−238.00 |
−279.30 |
净利润(亿元) |
93.20 |
−53.58 |
−441.80 |
−168.00 |
−42.77 |
折旧(亿元) |
17.34 |
20.09 |
16.83 |
12.75 |
9.33 |
利息(亿元) |
22.37 |
19.65 |
36.22 |
45.02 |
35.53 |
流通股数(亿股) |
77.76 |
75.89 |
74.10 |
78.83 |
92.00 |
股价(元) |
10.05 |
7.71 |
4.12 |
2.26 |
1.77 |
限制流通股数(亿股) |
15.35 |
17.21 |
19.00 |
14.27 |
1.10 |
每股净资产(元) |
9.44 |
8.26 |
3.45 |
1.73 |
1.22 |
股东权益市场价值(亿元) |
926.39 |
727.27 |
370.84 |
202.84 |
164.18 |
数据来源：基于S公司2019~2023年年度报告、东方财富网数据手工整理所得。
Table 3. Calculation results of F-values for company S from 2019 to 2023
表3. S公司2019~2023年F值测算结果
指标/年份 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
X1 |
−0.0021 |
−0.0806 |
−0.2052 |
−0.3182 |
−0.3534 |
X2 |
0.1816 |
0.1784 |
−0.0330 |
−0.1572 |
−0.2146 |
X3 |
0.0847 |
−0.0235 |
−0.3092 |
−0.1174 |
−0.0283 |
X4 |
0.6188 |
0.5379 |
0.2655 |
0.1625 |
0.1471 |
X5 |
0.0609 |
−0.0062 |
−0.2031 |
−0.0710 |
0.0016 |
F |
0.0519 |
−0.2798 |
−1.0971 |
−0.8038 |
−0.6417 |
Figure 1. F-value trend chart
图1. F值趋势图
从图1可以看出，S公司2019~2023年的F值整体上呈现出下降趋势，其中2019年的 F值大于0.0274，其余四年均小于0，这就意味着该公司在过去的几年中处于一个比较糟糕的状态，并且存在着很高的财务风险。其中，X1作为衡量企业变现能力的关键指标，2019至2023年，S公司X1数值持续走低，这一趋势表明，企业在该阶段将资产迅速转变为现金流的能力逐步变弱，资金回笼速度放缓；X2反映S公司的累计获利能力，能够直观体现公司在一段时期内盈利的积累程度。过去五年，S公司X2比率逐年下滑，这意味着公司依靠经营获取利润并留存内部资本的能力在减退，内部资本储备的充实度降低，企业持续经营与扩张所需的资金支持愈发受限；X3代表S公司运用经营活动产生的现金流偿还债务的能力。该指标反映企业主营业务创造的现金流能否支撑债务的清偿，侧面体现企业经营的稳定性与财务风险的管控能力，一旦企业经营活动现金流无法覆盖债务，极有可能陷入财务困境。2019~2023年X3的数值总体上也呈现出下滑的态势，这意味着公司的偿债能力不足；X4是评估企业资本结构健康程度的关键指标，X5是衡量企业总资产创造现金流的效率，这两项指标在2019~2023年五年间也是逐年下降。综上，以上各项指标数据变化趋势均反映出S公司财务状况不佳，面临着比较大的财务风险。
4.3. S公司财务风险分析
通过对S公司上述指标及F值的分析，S公司面临着较大的财务风险。因此，本文基于其相关财务数据，从偿债能力、营运能力和盈利能力三个角度对其风险情况进行深入分析，具体数据如表4所示。
Table 4. Overview of financial data for company S from 2019 to 2023
表4. 2019~2023年S公司相关财务数据一览表
维度 |
指标 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2023 |
偿债能力 |
流动比率 |
1.00 |
0.86 |
0.68 |
0.57 |
0.55 |
速动比率 |
0.78 |
0.67 |
0.57 |
0.49 |
0.48 |
资产负债比率(%) |
63.21 |
63.77 |
81.83 |
89.22 |
91.67 |
营运能力 |
应收账款周转率(次) |
42.70 |
33.89 |
21.11 |
16.33 |
21.76 |
存货周转率(次) |
9.38 |
8.80 |
7.10 |
6.14 |
6.38 |
流动资产周转率(次) |
2.13 |
2.21 |
1.52 |
1.06 |
1.12 |
总资产周转率(次) |
1.23 |
1.12 |
0.73 |
0.46 |
0.48 |
盈利能力 |
营业利润率(%) |
5.45 |
−2.72 |
−37.21 |
−27.14 |
−6.27 |
净利润率(%) |
3.46 |
−2.12 |
−31.81 |
−23.54 |
−6.83 |
总资产报酬率(%) |
7.71 |
−2.20 |
−25.31 |
−9.69 |
−0.50 |
数据来源：基于S公司2019~2023年年度报告、东方财富网数据手工整理所得。
4.3.1. 偿债能力分析
流动比率作为评估企业短期偿债能力的核心指标，能够精准地反映企业在短期内将资产转化为现金，用以清偿到期债务的能力。S公司五年来的流动比率维持在0.55至1之间，并呈现连年下降趋势，这说明S公司目前的流动资产已经不能满足企业流动负债的需要，短期内的偿债压力非常大。速动比率是企业衡量偿债能力的另一指标，是对流动比率的一种补充，速动比率越高意味着其偿债能力越强。通过表4发现，S公司近几年的速动比率也明显出现下滑，这表明S公司在运用速动资产偿债方面仍存在一定的不足。资产负债率是衡量企业长期偿债能力的关键指标，一般而言，较低的资产负债率意味着它的偿债能力较强，说明公司可以更好地运用资产来保护自己的债务。S公司的资产负债比率在过去五年中不断攀升，2023年甚至突破了90%。反映出S公司长期偿债能力弱化，筹资结构存在不合理性，债务筹资占比过高。通过对其财务报告进行分析，发现S公司所筹资金主要投向全国线下门店铺设、物流体系构建等领域，此类业务均需大额资金持续投入，进而导致了S公司长期负债规模较大，使其长期财务风险不断升高，长此以往极易引发企业资金周转困局，催生筹资风险。
4.3.2. 营运能力分析
存货周转率是衡量企业运营能力的重要指标之一。S公司的存货周转率从2019年的9.38次下降至2023年的6.38次，反映出S公司存货周转能力减弱、经营风险较高等问题。应收账款周转率是衡量企业运营能力的另一重要指标，深刻揭示了企业应收账款的周转速度。当企业应收账款的回收速率越高时，意味着企业能够更迅速地将赊销款项转化为实际现金流入，这不仅有效缩短了资金回笼周期，减少了资金被占用的时间成本，还大大降低了坏账损失的潜在风险。而S公司2019~2023年间的应收账款周转率总体呈现下降趋势，相较于其他营运指标来说这一指标下降幅度最大。此外，无论是流动资产周转率还是总资产周转率，S公司在2019~2023年间均呈现出不断下滑的趋势。究其原因，一方面S公司所属的家电零售行业受经济景气度下行、房地产市场低迷等因素冲击，市场消费需求疲软；另一方面，疫情对家电供应链、线下零售、物流配送及安装交付等环节均造成影响。这双重因素致使S公司销售收入减少、营业利润下滑，进而使得应收账款、流动资产等周转天数延长，最终造成其营运能力降低。
4.3.3. 盈利能力分析
营业利润率作为评估企业经营成效的关键标尺，在企业财务分析中占据着举足轻重的地位。它精准地衡量了企业在剔除那些与核心经营活动无直接关联的非营业成本后，凭借自身日常经营活动创造利润的能力。非营业成本涵盖了诸如处置固定资产的损益、罚款支出、债务重组损失等偶然发生或非经常性的收支项目。在过去的5年中，S公司的营业利润率出现了明显的下降，自2020年起，其经营利润出现负增长，企业的资产情况出现了明显的下降。同样地，由于没有利润，S公司的净利率也同样在2020年开始呈现负值，这表明公司的盈利能力正在遭受严重挑战。总资产报酬率代表了企业包括净资产和负债在内的全部资产的总体获利能力，是衡量公司资产经营效率的重要手段。2020至2023年连续四年，S公司的总资产报酬率均为负值，各项指标表明，S公司在运用资产实现盈利的能力还需要进一步提高。经分析，S公司盈利能力下滑主要源于两方面因素：一是零售市场面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力，导致消费端需求未能达到预期水平；二是企业重心向家电业务及线下业务复苏倾斜，使得日用百货、通讯数码等标准化程度较高且线上销售占比较大的产品，在阶段性周期内销售表现趋缓。从而影响终端销售的达成，制约企业利润增长。
从以上三个方面来看，2019~2023年S公司存在着不同程度的财务风险。特别是在偿债能力方面和盈利能力方面，企业需要积极主动地采取一系列有效措施来完善自身财务结构，从而降低潜在的财务风险。
5. S公司财务风险防范策略
5.1. 拓展融资渠道
积极拓宽融资渠道，优化资本结构。首先，S公司权益性筹资的比重可以适当提高。一方面，发行股票能够为公司筹集到大量的资金，缓解企业资金短缺的难题，另一方面，权益资本没有还本付息的压力，是一种可以长期利用的永久性资产，财务风险也比较低。其次，企业可以充分利用自身在A股市场上的优势，以财务状况和筹资额作为评判依据，在众多的子公司中，将财务状况优良但筹资额低的子公司筛选出来，把这些子公司作为独立的融资主体，既能提高融资的规模，又能有效分散风险。此外，S公司还可以尝试采用多元化的融资手段，如并购融资、资产证券化等，这些新的融资模式通常都有着较低的融资成本和更为灵活的融资条件，为企业开辟了更多的资金来源渠道，即使某一种融资方式出现问题，企业也能够通过其他渠道获取资金，避免因资金链断裂而陷入困境[22]。从而帮助公司拓宽融资途径，降低其融资风险。
5.2. 提高核心竞争力
强化企业核心竞争力是S公司提升盈利能力的根本保障[23]。电商企业间的竞争本质上是自身核心竞争力的比拼，企业核心竞争力越强，在行业和经济市场中的话语权就越大，反之则越小。首先，在全渠道发展布局上，S公司可推进线下核心大店升级，强化家居、家装业务融合，以优化用户场景体验、提升销售转化效率，进一步增强门店获客与销售能力；其次，线上可依托家电供应链及服务优势，深度嵌入各大流量平台生态，推动电商业务加速拓展。然后，在商品运营与研发维度，S公司需以市场需求为导向，构建商品作战地图体系，聚焦优质产品供应链以提升商品经营效率。通过联合头部品牌供应商，加大全品类独特性与差异化产品的研发及供应力度，拓展专供定制商品的覆盖范围并深化其供应层次，进一步优化产品销售结构。最后，在服务能力强化层面，S公司可通过加强家电、家具送装能力建设，对订单全链路各环节进行优化调整，提升配送时效与效益，以此改善消费者及品牌商的服务体验。通过这些举措塑造S公司核心竞争力，可助力企业业务实现良性运转，进而夯实盈利能力。
5.3. 调整营销策略
经济市场通常面临激烈竞争压力，因此，一套科学的营销策略对电商企业的发展而言不可或缺。针对线下门店，S公司需加速梳理并优化尚不盈利、缺乏经营优势的业务体系，结合各门店物业区位特点与核心引流产品优势，推进店面模型升级优化，迅速调整低效商品类别，为提升店面效率与效益释放空间，充分挖掘既有店面客流资源价值。对于线上难以形成盈利模式的商品及价格竞争敏感商品，S公司需实施大幅策略调整。此外，可借助年中促销节，恢复各渠道销售能力，通过推出如“送装一体”“以旧换新”等特色服务，强化家电产品销售，进而提升企业盈利能力。
6. 结语
在商业环境风云变幻的当下，对企业财务风险的精准把控愈发关键。本文借助F-Score模型，对S公司财务风险展开系统评估，并从盈利能力、偿债能力、营运能力等维度深入剖析，旨在洞察其财务状况，为企业发展与投资者决策提供依据。研究发现，F-Score模型识别出S公司存在较高的财务风险，通过对模型相关指标的分析并结合S公司的具体情况，本文从拓展融资渠道、提高核心竞争力和调整营销策略等几个方面，给出了一些有针对性的财务风险预防措施。以期能为公司在今后的业务中减少财务风险，提高公司整体的财务稳定性，推动公司高效、健康地发展。