1. 研究背景及价值
1.1. 研究背景
汽车制造业作为国民经济的重要支柱产业，发展水平不仅直接关系到国家经济的增长速度和质量，还深刻影响着相关产业链上下游企业的生存与发展；在国家制造业中，汽车制造业拥有着无法动摇的战略性地位[1]。在全球经济一体化和科技飞速发展的背景下，汽车制造业正经历着前所未有的变革。新能源汽车的崛起、智能化技术的广泛应用、消费者需求的多元化等趋势，对汽车制造业的财务绩效提出了更高要求[2]。同时，随着“双碳”目标的确定与推进，我国出台了多项政策推动“双碳”目标的实现，其中《“十四五”智能制造发展规划》《新能源汽车产业发展规划(2021~2035年)》等一系列政策的深入实施，推动汽车制造业向绿色化、智能化、高端化转型升级。因此，科学、全面地评价汽车制造业的财务绩效，并据此提出有效的提升路径，成为当前汽车制造企业寻找新发展的重要依托。
本文将通过系统梳理和分析现有文献，结合汽车制造业的特点，构建出科学合理的财务绩效评价体系，并在此基础上探讨提升汽车制造业财务绩效的有效路径，希望为汽车制造业的可持续发展提供理论支持和实践指导。
1.2. 研究价值
1.2.1. 财务绩效评价的理论价值
目前，关于汽车制造业财务绩效评价的研究虽然较多，但没有形成一套统一、科学的评价体系。本文将通过系统梳理和分析现有文献，结合汽车制造业的特点，构建一套包含盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力等多维度的财务绩效评价体系，丰富汽车制造业财务绩效评价的理论研究。
1.2.2. 财务绩效评价的实践价值
指导企业经营管理：科学合理的财务绩效评价体系有助于企业了解自身的经营状况，发现存在的问题，并采取有效措施加以改进，制定更加合理的经营策略和管理措施，从而提升企业财务绩效和市场竞争力。
为投资者提供决策依据：财务绩效评价结果对于投资者而言具有重要的参考价值。投资者可以通过了解企业的财务绩效状况，评估企业的投资价值和风险水平，从而做出更加明智的投资决策。
促进政府监管与政策制定：政府可以通过对汽车制造业企业的财务绩效评价，了解行业的发展状况和存在的问题，从而制定更加科学合理的监管政策和产业政策，助力汽车制造业的健康发展。
2. 汽车制造业现状及特征
2.1. 汽车制造业发展现状
2.1.1. 全球市场格局变化
近年来，全球汽车市场格局发生了深刻变化。市场研究公司Rho Motion发布数据显示，2024年全球新能源汽车销量突破1700万辆；乘联会发布国内新能源乘用车零售渗透率为47.6%。新能源汽车销量持续增长，渗透率不断提高，对传统燃油车市场构成了巨大冲击。市场分化逐渐显著，头部新能源车企(如特斯拉、比亚迪)凭借技术优势和规模效应抢占市场份额，而部分传统车企因转型滞后导致销量下滑。
2.1.2. 技术创新加速
智能化与网联化技术重塑汽车产品形态，推动汽车从“交通工具”向“智能移动空间”转型。自动驾驶技术快速迭代，电池与能源技术也取得重要突破。自动驾驶、车联网、智能座舱等技术的应用，不仅提升了汽车的舒适性和安全性，也为汽车制造业带来了新的增长点。
2.1.3. 中国汽车产业崛起
中国已形成“全球最大市场 + 全产业链优势”的双重竞争力。中国汽车工业协会发布数据显示，2024年汽车产销量突破3100万辆；普华永道联合上海现代服务业联合会发布，汽车产业总值达10.65万亿元，成为国民经济第一大支柱产业。新能源汽车表现尤为突出，产销量占全球60%以上，上海、深圳等城市新能源渗透率超68%。政策与市场双轮驱动下，中国构建起“4 + N”产业集群，以上海临港、江苏苏州为代表的智能制造基地，聚集宁德时代、蔚来等龙头企业，形成研发、生产、测试一体化生态。
出口与全球化战略成效显著。中国海关总署发布2024年中国汽车出口641万辆；凤凰网等媒体提及新能源汽车出口128.4万辆，奇瑞、比亚迪分别以114.4万辆和43.3万辆位居出口量前两位。中国车企加速海外建厂，扩大品牌在世界范围内的影响力。
2.2. 汽车制造业财务特征
汽车制造业作为典型的资本与技术密集型行业，其财务特征既体现传统制造业的共性，也反映出新能源转型、智能化升级等变革带来的结构性特征，未来，行业财务健康的核心在于“技术投入–成本控制–规模效应”的动态平衡，以及通过资本结构优化、数字化运营和政策红利捕捉，构建适应产业变革的财务韧性[3]。
2.2.1. 偿债能力：短期稳健与长期结构分化
短期偿债能力：行业普遍注重流动性管理，短期偿债指标(如流动比率、速动比率)维持在安全区间，以应对供应链波动和生产周期中的资金需求，具备较强的短期债务缓冲能力。
长期资本结构差异显著：企业因发展阶段和战略选择呈现分化——新能源车企为抢占市场份额，常通过债务融资支持产能扩张和技术研发，负债水平相对较高；传统车企或零部件企业则倾向于稳健的资本策略，负债结构更偏保守，财务风险管控策略差异明显。
2.2.2. 盈利能力：核心指标分化与质量挑战
盈利水平两极分化：头部企业凭借技术壁垒、规模效应和高附加值产品(如新能源汽车、智能网联功能)维持较强盈利能力；尾部企业受限于成本压力、技术滞后或市场份额萎缩，盈利空间被压缩，行业内部ROA、ROE等核心指标差距显著。
盈利质量依赖技术溢价：行业整体面临原材料涨价、研发投入高企的双重压力，盈利提升高度依赖技术创新(如固态电池、自动驾驶算法)带来的产品溢价，以及精益生产、供应链优化实现的成本管控能力。
2.2.3. 营运能力：资产周转效率与模式差异
资产运营效率不均：企业因业务模式不同呈现分化——整车制造商受重资产属性(厂房、设备、研发投入)影响，资产周转相对较慢；零部件企业或轻资产运营主体则凭借专业化分工和供应链协同，实现更高的资产使用效率。
数字化转型驱动分化：具备数字化供应链管理能力的企业(如智能排产、库存动态监控)显著提升应收账款和存货周转效率，而传统管理模式下的企业易因渠道冗余、库存积压导致资金占用过高，营运能力差距随转型深入持续拉大。
2.2.4. 成长能力：扩张动能与可持续性分化
收入增长动能切换：新能源汽车和智能化产品成为增长核心驱动力，相关企业收入增速显著高于传统燃油车板块，行业增长格局因技术路线和市场策略不同而重构。
盈利增长压力凸显：尽管部分企业通过市场扩张实现收入高增长，但研发投入激增、价格竞争加剧等因素导致利润增长滞后，甚至出现“增收不增利”现象，盈利可持续性依赖技术商业化落地速度和规模效应释放。
2.2.5. 行业特殊财务属性：政策与技术双重驱动
政策敏感性突出：新能源汽车补贴、双积分政策、环保排放法规等直接影响企业营收与利润，碳积分交易、税收优惠等政策性收入成为财务绩效的重要组成部分。
现金流分化加剧：处于转型投入期的企业(如新能源车企)因研发、产能建设等资本开支庞大，自由现金流常呈负值；而成熟业务板块或零部件企业凭借稳定订单和轻资产模式维持正向现金流，资金链安全成为企业战略选择的关键约束。
资产结构技术化倾斜：固定资产中智能化、自动化设备占比持续提升，无形资产(专利、技术许可、软件系统)规模扩大，反映行业从“制造驱动”向“技术驱动”的财务报表重构。
3. 汽车制造业上市公司财务绩效评价指标体系建立
3.1. 样本选择与数据来源
本文从CSMAR数据库中选取汽车制造业上市公司2024年的财务数据，剔除ST企业和部分缺失财务数据的上市公司，规避财务异常主体对研究结论的干扰并确保纳入分析的财务数据完整有效，最终选取155家汽车制造企业作为研究主体，样本覆盖率达行业上市公司总数的85%以上，具有显著的行业代表性。行业选择根据《证监会2012版行业分类》选择汽车制造业，主要采用Excel以及SPSS 26作为数据分析处理工具。
3.2. 财务绩效各项指标选取
通过阅读大量相关领域的文献，结合上市公司财务报告以及行业发展报告，本文共选取出13个具有代表性的财务指标。(如表1所示)
发展能力方面选择总资产增长率(X1)、净资产收益率增长率(X2)、利润总额增长率(X3)、营业收入增长率(X4)；偿债能力指标选择流动比率(X5)、速动比率(X6)、资产负债率(X7)；盈利能力方面选择总资产净利润率(ROA) (X8)、净资产收益率(ROE) (X9)、营业净利率(X10)；经营能力方面选择应收账款周转率(X11)、存货周转率(X12)、总资产周转率(X13)。
Table 1. Financial indicator evaluation system
表1. 财务指标评价体系
评价内容 |
指标名称 |
发展能力 |
总资产增长率(X1) |
净资产收益率增长率(X2) |
利润总额增长率(X3) |
营业收入增长率(X4) |
偿债能力 |
流动比率(X5) |
速动比率(X6) |
资产负债率(X7) |
盈利能力 |
总资产净利润率(ROA) (X8) |
净资产收益率(ROE) (X9) |
营业净利率(X10) |
经营能力 |
应收账款周转率(X11) |
存货周转率(X12) |
总资产周转率(X13) |
4. 实证分析
4.1. 描述性统计
所有变量包含155个有效观测值，对应155家汽车制造企业。在样本覆盖的155家汽车制造企业中，各财务变量的离散程度呈现显著分化特征，深刻反映出行业内部财务表现的异质性。
“净资产收益率增长率”是衡量盈利增长可持续性的核心指标，其标准差为5.977，呈现全样本最高离散度，这意味着企业间盈利增长能力存在剧烈分化——头部企业(如新能源车企)凭借技术创新和市场扩张实现净资产收益率的爆发式增长，而部分传统车企受限于燃油车市场萎缩或转型滞后，该指标出现断崖式下滑。
应收账款周转率的标准差为6.42 (表2)，体现了企业营运能力的显著差异。这一指标反映企业应收账款管理效率和信用政策的激进程度，具备强势市场地位的龙头企业(如核心零部件供应商)凭借对下游客户的议价能力，应收账款周转效率极高，而部分中小型企业为抢占市场采取宽松信用政策，导致账款回收周期大幅延长，甚至存在坏账风险。
在盈利能力维度，“总资产净利润率(ROA，标准差3.42%)与营业净利率(标准差6.40%)”显著波动，映射出行业盈利水平的不均衡性。ROA作为资产利用效率的综合体现，其标准差反映企业在资产配置、成本控制和收入转化能力上的差异——新能源车企因重资产投入(如电池产线、智能化研发)拉低短期ROA，而传统车企通过精益生产维持稳定资产回报率；营业净利率的离散则与产品结构密切相关，高端化、智能化产品占比高的企业(如豪华车品牌)净利率显著领先，而低端市场竞争者受价格战和成本压力影响，盈利空间被严重压缩。
Table 2. Descriptive statistics
表2. 描述统计
|
N |
最小值 |
最大值 |
均值 |
标准偏差 |
总资产增长率 |
155 |
−0.241 739 |
1.210 945 |
0.109 747 48 |
0.187 460 610 |
净资产收益率增长率 |
155 |
−60.704 387 |
26.828 588 |
−0.672 958 92 |
5.977 431 983 |
利润总额增长率 |
155 |
−19.935 546 |
15.249 533 |
−0.127 178 00 |
2.536 215 436 |
营业收入增长率 |
155 |
−0.506 673 |
1.602 694 |
0.178 003 22 |
0.209 891 311 |
流动比率 |
155 |
0.561 778 |
12.523 540 |
2.161 228 10 |
1.607 619 832 |
速动比率 |
155 |
0.261 093 |
11.261 108 |
1.738 313 50 |
1.434 215 919 |
资产负债率 |
155 |
0.073 014 |
0.873 834 |
0.426 638 65 |
0.176 485 092 |
总资产净利润率(ROA) |
155 |
−0.049 542 |
0.166 904 |
0.050 258 40 |
0.034 163 961 |
净资产收益率(ROE) |
155 |
−0.160 390 000 000 000 |
0.398 143 000 000 000 |
0.090 046 664 516 129 |
0.068 359 628 811 626 |
营业净利率 |
155 |
−0.155 731 |
0.260 008 |
0.082 909 28 |
0.063 559 399 |
应收账款周转率 |
155 |
1.665 611 |
61.464 856 |
4.867 430 70 |
6.415 317 617 |
存货周转率 |
155 |
1.697 704 |
42.002 686 |
5.127 069 78 |
4.670 348 050 |
总资产周转率 |
155 |
0.220 844 |
1.538 467 |
0.659 111 00 |
0.224 731 029 |
有效个案数(成列) |
155 |
|
|
|
|
4.2. 因子分析适用性检验
因子分析法作为一种关键的统计方法，旨在实现多指标问题向少数综合指标的转变。该方法通过将高维数据空间有效压缩至低维空间，显著简化了问题的复杂性[4]。
将处理后的数据导入至SPSS 26软件中，进行KMO和巴特利特球形度检验，结果如表3所示。
由检验结果可得，KMO值为0.599 > 0.5 (表3)；巴特利特球形度检验的显著性0.000 < 0.05，拒绝原假设，说明变量间存在显著的相关性，可以进行因子分析。
Table 3. KMO and Bartlett’s test
表3. KMO与Bartlett的检验
KMO和巴特利特检验 |
KMO取样适切性量数 |
0.599 |
巴特利特球形度检验 |
近似卡方 |
1811.073 |
自由度 |
78 |
显著性 |
0.000 |
4.3. 公因子确定
根据特征值大于1的提取标准，前五个因子被有效提取，其累计贡献率达80.478% (表4)；这意味着仅用5个综合因子即可解释原始数据中近80.5%的信息量，信息损失控制在约20%以内。具体来看，旋转后各因子的方差贡献率更为均衡(首因子24.050%至第五因子10.512%)，表明最大方差法旋转成功优化了初始解中因子对方差的解释能力。这一结果证实，提取5个公共因子既能满足降维需求，又能保留大部分原始信息，适用于后续的综合分析。
Table 4. Explanation of total variance
表4. 总方差解释
成分 |
初始特征值 |
提取载荷平方和 |
旋转载荷平方和 |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
总计 |
方差百分比 |
累积% |
1 |
3.900 |
30.000 |
30.000 |
3.900 |
30.000 |
30.000 |
3.126 |
24.050 |
24.050 |
2 |
2.779 |
21.378 |
51.378 |
2.779 |
21.378 |
51.378 |
2.501 |
19.236 |
43.286 |
3 |
1.559 |
11.990 |
63.368 |
1.559 |
11.990 |
63.368 |
2.162 |
16.632 |
59.918 |
4 |
1.201 |
9.241 |
72.609 |
1.201 |
9.241 |
72.609 |
1.593 |
12.256 |
72.174 |
5 |
1.023 |
7.869 |
80.478 |
1.023 |
7.869 |
80.478 |
1.079 |
8.304 |
80.478 |
6 |
0.855 |
6.573 |
87.051 |
|
|
|
|
|
|
7 |
0.546 |
4.197 |
91.248 |
|
|
|
|
|
|
8 |
0.405 |
3.114 |
94.363 |
|
|
|
|
|
|
9 |
0.359 |
2.765 |
97.128 |
|
|
|
|
|
|
10 |
0.245 |
1.888 |
99.016 |
|
|
|
|
|
|
11 |
0.088 |
0.676 |
99.692 |
|
|
|
|
|
|
12 |
0.035 |
0.271 |
99.963 |
|
|
|
|
|
|
13 |
0.005 |
0.037 |
100.000 |
|
|
|
|
|
|
提取方法：主成分分析。
如图1所示，碎石图可直观地展示主成分提取数量[5]。根据曲线变化情况，从第五个主成分后出现拐点，曲线下降趋势趋于平稳，再次验证提取五个主成分的合理性。
Figure 1. Gravel diagram
图1. 碎石图
4.4. 因子旋转及命名
分别将提取到的因子命名为F1、F2、F3、F4、F5 (表5)。
F1 (偿债能力)：高荷载指标有流动比率(0.959)、速动比率(0.960)、资产负债率(−0.806)。这些指标反映企业短期偿债能力与负债水平，流动比率和速动比率越高、资产负债率越低，偿债能力越强。
F2 (盈利能力)：高载荷指标有总资产净利润率(ROA = 0.926)、净资产收益率(ROE = 0.880)、营业净利率(0.734)。这些指标可以衡量企业的资产利用效率与盈利质量，ROA和ROE为核心盈利指标。
F3 (营运效率)：高载荷指标有应收账款周转率(0.839)、存货周转率(0.868)、总资产周转率(0.597)。这些指标体现企业对资金与资产管理的效率，高周转率表明企业运营高效。
F4 (利润增长)：高载荷指标有利润总额增长率(0.875)、净资产收益率增长率(0.834)。这些指标表现出企业的利润增长潜力，反映盈利改善动能。
F5 (收入增长)：高载荷指标有营业收入增长率(0.829)、总资产增长率(0.531)。
这些指标可以衡量企业的市场扩张能力与规模增长，收入增长为核心驱动。
五大因子从偿债、盈利、运营、利润增长及收入增长多维度构建了汽车制造业财务绩效评价体系，为行业分析提供了结构化框架。
Table 5. Component matrix after rotation
表5. 旋转后的成分矩阵
项目 |
成分 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
总资产增长率(X1) |
0.000 |
0.425 |
0.227 |
−0.206 |
0.531 |
净资产收益率增长率(X2) |
0.038 |
0.140 |
0.017 |
0.834 |
−0.073 |
利润总额增长率(X3) |
0.064 |
0.041 |
0.003 |
0.875 |
0.195 |
营业收入增长率(X4) |
−0.057 |
−0.107 |
−0.113 |
0.199 |
0.829 |
流动比率(X5) |
0.959 |
0.114 |
−0.043 |
0.024 |
−0.024 |
速动比率(X6) |
0.960 |
0.114 |
−0.005 |
0.026 |
0.022 |
资产负债率(X7) |
−0.806 |
−0.125 |
0.352 |
−0.097 |
0.145 |
总资产净利润率(ROA) (X8) |
0.259 |
0.926 |
−0.030 |
0.119 |
−0.060 |
净资产收益率(ROE) (X9) |
−0.122 |
0.880 |
0.331 |
0.147 |
0.021 |
营业净利率(X10) |
0.545 |
0.734 |
−0.218 |
0.067 |
0.060 |
应收账款周转率(X11) |
−0.059 |
0.029 |
0.839 |
−0.002 |
0.013 |
存货周转率(X12) |
−0.098 |
0.023 |
0.868 |
0.019 |
0.029 |
总资产周转率(X13) |
−0.485 |
0.272 |
0.597 |
−0.005 |
−0.190 |
提取方法：主成分分析法；旋转方法：凯撒正态化最大方差法；a.旋转在第6次迭代后已收敛。
4.5. 计算因子得分
接下来，计算各因子的得分和综合得分是因子分析中的一个重要步骤(表6)；通过回归方法得到因子得分系数矩阵。本文根据指标X1、X2、X3、X4……X13，根据SPSS降维处理得到旋转后的5个因子成分得分系数矩阵，计算出5个因子的得分情况以及综合得分[6]。
主因子得分情况表达式：
F1 = 0.08X1 − 0.030X2 + 0.01X3 − 0.007X4 + 0.372X5 + 0.381X6 − 0.238X7 − 0.041X8 − 0.118X9 + 0.075X10 + 0.140X11 + 0.130X12 − 0.129X13
F2 = 0.172X1 − 0.008X2 − 0.068X3 − 0.066X4 − 0.082X5 − 0.089X6 + 0.012X7 + 0.400X8 + 0.377X9 + 0.294X10 − 0.101X11 − 0.104X12 + 0.120X13
F3 = 0.075X1 + 0.008X2 + 0.025X3 − 0.041X4 + 0.151X5 + 0.174X6 + 0.060X7 − 0.100X8 + 0.039X9 − 0.121X10 + 0.465X11 + 0.475X12 + 0.201X13
F4 = −0.215X1 + 0.544X2 + 0.554X3 + 0.065X4 − 0.022X5 − 0.025X6 − 0.036X7 + 0.001X8 + 0.031X9 − 0.042X10 + 0.009X11 + 0.024X12 + 0.015X13
F5 = 0.511X1 − 0.145X2 + 0.107X3 + 0.763X4 + 0.005X5 + 0.049X6 + 0.127X7 − 0.085X8 − 0.016X9 + 0.045X10 + 0.026X11 + 0.038X12 − 0.192X13
根据上述五个公式计算五个公共因子的分数，综合得分为：
F = (24.050F1 + 19.236F2 + 16.632F3 + 12.256F4 + 8.304F5)/80.478
Table 6. Component score coefficient matrix
表6. 成分得分系数矩阵
|
成分 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
总资产增长率(X1) |
0.008 |
0.172 |
0.075 |
−0.215 |
0.511 |
净资产收益率增长率(X2) |
−0.030 |
−0.008 |
0.008 |
0.544 |
−0.145 |
利润总额增长率(X3) |
0.001 |
−0.068 |
0.025 |
0.554 |
0.107 |
营业收入增长率(X4) |
−0.007 |
−0.066 |
−0.041 |
0.066 |
0.763 |
流动比率(X5) |
0.372 |
−0.082 |
0.151 |
−0.022 |
0.005 |
速动比率(X6) |
0.381 |
−0.089 |
0.174 |
−0.025 |
0.049 |
资产负债率(X7) |
−0.238 |
0.012 |
0.060 |
−0.036 |
0.127 |
总资产净利润率(ROA) (X8) |
−0.041 |
0.400 |
−0.100 |
−0.001 |
−0.085 |
净资产收益率(ROE) (X9) |
−0.118 |
0.377 |
0.039 |
0.031 |
−0.016 |
营业净利率(X10) |
0.075 |
0.294 |
−0.121 |
−0.042 |
0.045 |
应收账款周转率(X11) |
0.140 |
−0.101 |
0.465 |
0.009 |
0.026 |
存货周转率(X12) |
0.130 |
−0.104 |
0.475 |
0.024 |
0.038 |
总资产周转率(X13) |
−0.129 |
0.120 |
0.201 |
0.015 |
−0.192 |
提取方法：主成分分析法；旋转方法：凯撒正态化最大方差法。
4.6. 各因子得分及排名
通过Excel的计算结果，对155个汽车制造行业的上市公司从偿债能力、盈利能力、营运效率、利润增长、收入增长五个财务指标因子得分和综合排名进行全面分析，对各公司的财务表现进行了全面评估。根据综合F得分及排名选择部分上市公司进行分析(表7)：
在偿债能力方面，赛力斯表现突出，得分14.30，排名第一，显示出企业强大的偿债能力；而天成自控则表现较差，得分较低，排名靠后。
在盈利能力方面，宇通客车表现最佳，尽管具体得分未列出，但其排名第一，表明其在总资产净利润率、净资产收益率等关键指标上表现优异；一汽富维则盈利能力较弱，得分排名靠后。
营运效率方面，赛力斯同样表现卓越，得分49.21，排名第一，显示出其高效的资金和资产管理能力；中国重汽在营运效率上的排名则相对较低。
利润增长方面，长安汽车表现良好，得分排名前列，显示出其较强的利润增长潜力；福田汽车则表现较差，得分较低。
Table 7. Ranking of factor scores and comprehensive scores (partial)
表7. 各因子得分及综合得分排名(部分)
上市
公司 |
F1 |
F1 排名 |
F2 |
F2 排名 |
F3 |
F3 排名 |
F4 |
F4 排名 |
F5 |
F5 排名 |
F |
F 排名 |
赛力
斯 |
14.309 86 |
1 |
−10.15 57 |
155 |
49.210 31 |
1 |
1.016 016 |
13 |
3.643 131 8 |
2 |
12.541 105 58 |
1 |
长安
汽车 |
8.157 768 |
3 |
−6.047 65 |
154 |
26.313 66 |
2 |
5.808 686 |
4 |
2.213 402 02 |
4 |
7.539 891 916 |
2 |
一汽
富维 |
6.276 655 |
7 |
−4.455 65 |
153 |
20.534 51 |
3 |
1.103 355 |
11 |
1.679 085 65 |
6 |
5.392 278 757 |
3 |
金杯
汽车 |
5.133 032 |
9 |
−3.326 84 |
151 |
16.7304 |
4 |
0.417 113 |
35 |
0.819 170 44 |
21 |
4.341 720 491 |
4 |
长城
汽车 |
5.190 45 |
8 |
−3.387 17 |
152 |
16.472 41 |
5 |
−0.032 77 |
75 |
1.236 015 |
10 |
4.265 407 472 |
5 |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
宇通
客车 |
2.950 886 |
39 |
−1.761 |
140 |
8.666 552 |
10 |
1.664 751 |
6 |
1.006 879 45 |
16 |
2.608 150 109 |
15 |
中国
重汽 |
2.810 81 |
46 |
−1.776 21 |
141 |
8.576 416 |
11 |
1.101 542 |
12 |
0.726 237 93 |
27 |
2.429 272 512 |
16 |
比亚
迪 |
2.601 441 |
53 |
−1.701 73 |
139 |
8.805 792 |
9 |
0.422 774 |
34 |
0.888 211 07 |
17 |
2.345 019 466 |
17 |
科力
装备 |
4.815 437 |
11 |
−1.230 39 |
118 |
5.513 59 |
40 |
−0.4037 |
113 |
1.083 150 08 |
13 |
2.333 516 67 |
18 |
富奥
股份 |
2.659 92 |
50 |
−1.638 25 |
136 |
7.835 187 |
14 |
0.966 154 |
15 |
0.644 118 59 |
34 |
2.234 987 929 |
19 |
福赛
科技 |
1.733 826 |
116 |
−1.294 46 |
125 |
3.821 992 |
120 |
7.744 077 |
2 |
0.082 609 03 |
153 |
2.187 544 699 |
20 |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
天成
自控 |
1.359 39 |
148 |
−0.435 36 |
5 |
3.406 916 |
138 |
−4.60 463 |
150 |
1.053 226 98 |
14 |
0.411 839 818 |
151 |
超捷
股份 |
1.579 674 |
129 |
−0.356 47 |
4 |
2.723 953 |
154 |
−3.841 19 |
149 |
0.281 613 2 |
139 |
0.392 590 869 |
152 |
登云
股份 |
1.297 08 |
151 |
−0.248 93 |
3 |
3.096 475 |
146 |
−5.069 67 |
151 |
0.038 585 94 |
154 |
0.198 444 696 |
153 |
福田
汽车 |
2.530 527 |
59 |
0.163 413 |
1 |
6.276 638 |
22 |
−22.2876 |
154 |
1.372 600 71 |
8 |
−1.166 253 42 |
154 |
收入增长方面，赛力斯继续保持领先，得分排名第二，表明其市场扩张能力较强；登云股份在收入增长上的表现则相对较弱。
最后，从综合排名来看，赛力斯凭借在多个维度上的出色表现，综合得分最高，排名第一；而天成自控、超捷股份等公司则因在多个维度上表现不佳，综合排名靠后。
5. 结论与建议
5.1. 结论
5.1.1. 财务绩效的多维度差异显著
汽车制造业上市公司财务绩效的多维度差异，本质上是产业转型期资源配置效率的集中体现。从产业生命周期理论看，新能源车企处于成长期，需通过高负债支持技术研发与产能扩张(如比亚迪资产负债率长期高于行业均值)，导致短期ROA被重资产投入拉低；而传统车企处于成熟期，依赖精益生产维持稳定资产回报率(如宇通客车ROA波动幅度小于行业均值)。从资源基础理论视角，头部企业凭借技术专利、品牌溢价等异质性资源，构建起财务绩效护城河，而尾部企业因资源禀赋不足陷入“低效率循环”。
通过量化评价指标，构建了我国汽车行业财务绩效评价指标体系[7]。通过数据分析可知，汽车制造业上市公司在偿债能力(流动比率、速动比率)、盈利能力(ROA、ROE)、营运效率(应收账款周转率、存货周转率)、利润增长(利润总额增长率)和收入增长(营业收入增长率)五大维度表现不均。赛力斯、长安汽车等企业通过高效资产周转与市场扩张实现综合绩效领先，而部分企业因负债过高、盈利疲软或周转低效导致排名靠后。
5.1.2. 盈利能力是核心驱动因素
因子分析显示，盈利能力因子(F2)方差贡献率19.236%，是影响财务绩效的最关键维度。总资产净利润率(ROA)、净资产收益率(ROE)等指标直接反映企业资产利用效率和盈利质量，与综合得分高度相关。
5.1.3. 营运效率与偿债能力支撑可持续性
营运效率因子(F3)通过应收账款、存货和总资产周转率体现企业资产管理能力，高周转企业更易实现现金流稳定；偿债能力因子(F1)反映企业的短期风险抵御能力，流动比率、速动比率高的企业财务弹性更强。
5.2. 提升路径
基于以上主成分分析法按各主成分贡献率构建主成分综合评价模型，避免了主观赋权对评价结果的影响[8]。基于此，本文提出以下提升汽车制造业企业财务绩效的路径：
在成本管控与现金流优化方面，新能源车企应聚焦“技术投入–规模效应”平衡，可借鉴特斯拉上海工厂经验，通过标准化产线将单位电池成本降低，同时利用碳积分交易改善现金流；传统车企要强化“燃油车资产盘活–新能源转型”双轨制，如长安汽车通过出售闲置燃油车生产线回笼资金，用于智能网联技术研发。
在资本与资产运营层面，新能源车企要聚焦构建“政策融资 + 产业基金”双渠道资本结构。如蔚来2024年通过定向增发募集150亿元用于换电站建设，同时接入政府新能源产业基金降低融资成本；依托数字孪生技术搭建智能供应链平台，实现电池库存周转率提升。传统车企应实施“重资产证券化 + 供应链金融”盘活策略，如上汽集团将部分燃油车生产基地打包发行REITs回笼资金，通过供应链金融平台延长应付账款账期，实现经营活动现金流同比增长。
在创新与品牌建设领域，新能源车企要专注于“技术生态化”研发模式。如比亚迪建立“电池–电机–电控”垂直研发体系，2024年专利申请量达4800件(传统车企均值1200件)，同时联合华为、百度构建智能驾驶生态联盟；品牌端推行“科技IP化”，通过元宇宙发布会等年轻化场景，提升90后用户占比。传统车企应坚定“品牌焕新 + 跨界融合”战略，如广汽传祺通过收购意大利设计公司提升造型美学溢价，同时与电竞IP合作推出定制车型，带动品牌搜索量的持续增长。
最后，虽然汽车制造业发展前景较好，但市场环境和行业竞争对财务绩效的影响不容忽视[9]。
5.3. 展望
随着全球汽车市场的不断变革和科技的飞速发展，汽车制造业企业面临着前所未有的机遇和挑战。从因子分析的财务维度审视，汽车制造业的高质量发展本质是“偿债有保障、盈利有质量、运营有效率、成长可持续”的综合提升过程。汽车制造业要通过建立一套严格的风险监督、管理机制确保现金流的稳定性，避免大幅度的波动，切实提高资金周转速度和效率[10]。未来，汽车制造业企业应继续加强财务管理和绩效评价工作，不断提升自身的竞争力和市场地位，同时，各企业需以赛力斯的偿债优势、宇通客车的盈利韧性、成飞集成的增长动能为标杆，政府需针对资产负债率过高、研发投入不足等问题精准施策，社会需建立“财务健康–ESG表现–市场估值”的正向传导机制。
当流动比率的稳健、ROE的提升、应收账款周转率的优化共同构成企业的财务“护城河”，当政策补贴与财务指标改善形成“激励相容”，中国汽车制造业才能在全球变局中实现从“规模扩张”到“价值创造”的质变。这不仅是应对短期财务挑战的务实选择，更是迈向汽车强国的必由之路——让财务绩效成为产业变革的“导航仪”，引领中国汽车制造业在电动化、智能化浪潮中稳健前行，书写高质量发展的新篇章。