1. 引言
当前，中国电商行业正处于从高速增量扩张向存量精细化运营转型的关键时期，市场竞争格局呈现出显著的两极分化：一方面，以拼多多、阿里巴巴为代表的头部平台凭借强大的生态壁垒与充沛的现金流持续领跑；另一方面，诸如每日优鲜、苏宁易购等曾经的明星企业却因资金链断裂深陷泥潭，面临巨额债务违约甚至退市的生存危机，这种极端的生存分化折射出电商行业作为典型的“轻资产、重运营、资金密集型”产业，对资本周转效率与流动性安全具有极高的敏感度，同时也暴露了传统财务分析框架在解释电商企业生存逻辑时，往往将“亏损”或“高负债”视为风险的直接诱因，然而现实却与之相反。这种“财务悖论”表明电商企业的财务风险并非由单一维度的指标决定，而是多重财务要素在特定情境下相互交织、共同作用的“并发”结果。
然而，传统定性分析聚焦于案例的整体和深入分析，但外部推广度差；定量研究聚焦于从大样本中发现可推广的模式但对个案的独特性和深度分析不够。定性分析与定量分析的优势互补在QCA分析方法中得到整合[1]，基于此，本文选取有代表性的电商上市公司作为研究样本，突破传统大样本回归的局限，引入适用于中小样本分析的模糊集定性比较分析方法，从整体论的组态视角出发，探究盈利、偿债、成长等多重要素如何通过特定的排列组合构成了企业财务风险的生成机制，并重点揭示了电商财务风险独特的“因果非对称性”，为理解电商企业在复杂环境下的生存与死亡逻辑提供更具解释力的理论依据。
2. 研究设计
2.1. 变量定义
本文基于依据资源基础理论与优序融资理论[2]，结合电商行业高投入、快周转的经营特性，构建了“5 + 1”财务风险驱动因素模型。其中包含5个基础财务维度与1个行业特征维度，共选取6个条件变量。
(1) 盈利获现能力：反映了企业将账面销售收入转化为实际现金流入的“变现质量”，使用营业收入现金净含量表示。对于电商企业而言，由于存在平台账期、预售款项及潜在的退换货风险，账面利润往往具有一定的欺骗性。若该能力较弱，意味着企业陷入“有利润无现金”的虚假繁荣，一旦遭遇供应商挤兑或融资渠道收紧，极易引发流动性枯竭，从而显著推高财务风险。
(2) 偿债保障能力：衡量了企业利用存量流动资产偿还到期债务的“安全厚度”，采用速动比率来表示。电商行业属于资金密集型行业，对供应链付款和物流结算的时效性要求极高。该能力直接决定了企业在面临突发性资金压力时的生存底线。
(3) 营运效率能力：体现了企业利用资产产生收入的周转速度，是电商企业“轻资产、重融资、快周转”商业模式的核心竞争力，代表指标为总资产周转率。电商产品的生命周期短、更新迭代快，若营运效率低下，会导致大量资金沉淀在存货或低效资产中，不仅增加了资产减值风险，更加剧了资金占用的机会成本，持续侵蚀企业的现金流，长期来看将显著增加财务困境的可能性[3]。
(4) 资本增值能力：反映了企业通过产品溢价和成本控制实现财富积累的最终水平，用营业净利率表示。在电商行业激烈的“价格战”环境下，具备资本增值能力意味着企业拥有核心护城河，若该能力缺失，企业将持续消耗所有者权益，导致资产负债表恶化，从而丧失抵御外部环境波动的韧性，引发高财务风险。
(5) 市场扩张能力：体现了企业在存量博弈中获取市场份额及维持增长预期的能力，将营业收入增长率作为代表指标。为防止被市场淘汰，电商企业必须保持一定的增长速度以维持规模效应和投资者信心。该能力的丧失往往是企业衰退的信号，会导致融资难度加大、供应商信用收缩，进而引发“缩表性”财务危机。
(6) 成本管控能力：衡量了企业在获取流量与转化用户过程中的资源配置效率，用经营收入与销售费用的比值来表示。电商行业的流量成本日益高昂，该能力直接关系到商业模式的可持续性。若成本管控失效，企业将陷入“规模不经济”的陷阱，即收入增长无法覆盖高昂的营销支出。
对于结果变量，采用经典的Altman Z-score模型来量化衡量电商企业的财务风险程度。该模型综合了营运资本、留存收益、息税前利润、权益市值和资产周转率五个维度，可较全面的反映企业的财务风险程度[4]。
2.2. 样本选择与数据来源
为了确保研究结论的代表性与稳健性，本文选取了40家具有典型代表性的A股电商上市公司作为研究样本。这些样本涵盖了综合平台(如苏宁易购)、跨境出海(如安克创新、跨境通)、垂直品牌(如三只松鼠)及电商服务商(如壹网壹创)等多种业态，既包含财务稳健的行业龙头，也包含陷入困境的高风险企业，满足fsQCA方法对于样本多样性和结局差异度的要求[5]。
本文的所有财务数据均来源于CSMAR数据库，部分缺失数据通过查阅企业年报进行补全。在时间窗口的设计上，考虑到企业财务能力的形成及其对最终财务风险的影响存在客观的因果滞后效应，本文采用滞后一期的纵向研究设计：条件变量选取2023年的财务年报数据。结果变量选取2024年的财务风险状况。
2.3. 变量校准
本文采用直接校准法，将校准锚点分别设置为0.95 (完全隶属点)、0.5 (交叉点)、0.05 (完全不隶属点) [6]，采用中位数而非均值的优势是中位数对于异常值更不敏感[7]。此外，为了避免在前因条件的案例隶属度恰好为0.50的组态归属问题，本文将0.50隶属度加上0.001 [8]，常数校准结果及描述性统计见表1。
Table 1. Sets, calibration, and descriptive statistics
表1. 集合、校准和描述性统计
|
模糊集校准 |
描述性分析 |
集合 |
完全隶属 |
交叉点 |
完全不隶属 |
均值 |
标准差 |
最小值 |
最大值 |
Z-score |
13.01619 |
4.085489 |
−0.06427 |
4.5346 |
3.8515 |
−1.4858 |
15.8730 |
盈利获现能力 |
0.306458 |
0.076192 |
−0.10564 |
0.0752 |
0.1455 |
−0.4361 |
0.4173 |
偿债保障能力 |
8.843227 |
1.430487 |
0.17621 |
2.5290 |
3.2628 |
0.1093 |
17.3750 |
营运效率能力 |
2.263866 |
0.831606 |
0.117355 |
1.1248 |
1.0087 |
0.0880 |
5.4684 |
资本增值能力 |
0.15542 |
0.039963 |
−0.2001 |
0.0145 |
0.1392 |
−0.6097 |
0.2517 |
市场扩张能力 |
0.398566 |
0.025456 |
−0.41676 |
0.0294 |
0.2755 |
−0.6454 |
0.8009 |
成本管控能力 |
0.472592 |
0.186097 |
0.005587 |
0.2016 |
0.1512 |
0.0041 |
0.5386 |
3. 实证结果分析
3.1. 必要性分析
对数据进行必要性分析[9]，如表2所示，无论是对于高财务风险还是低财务风险的结果变量，没有任何一个单一条件的一致性系数超过0.9，即使是影响较为显著的“偿债保障能力”或“资本增值能力”，其单独作为必要条件的一致性也未达到必要性标准。
Table 2. Univariate necessity analysis of financial risk of e-commerce enterprises
表2. 电商企业财务风险的单变量必要性分析
条件变量 |
低财务风险 |
高财务风险 |
一致性 |
覆盖率 |
一致性 |
覆盖率 |
高盈利获现能力 |
0.696463 |
0.639381 |
0.696463 |
0.639381 |
低盈利获现能力 |
0.716996 |
0.627503 |
0.716996 |
0.627503 |
高偿债保障能力 |
0.876632 |
0.870367 |
0.876632 |
0.870367 |
低偿债保障能力 |
0.566399 |
0.462481 |
0.566399 |
0.462481 |
高营运效率能力 |
0.619964 |
0.556942 |
0.619964 |
0.556942 |
低营运效率能力 |
0.695291 |
0.621496 |
0.695291 |
0.621496 |
高资本增值能力 |
0.863910 |
0.742875 |
0.863910 |
0.742875 |
低资本增值能力 |
0.559034 |
0.522967 |
0.559034 |
0.522967 |
高市场扩张能力 |
0.741044 |
0.634241 |
0.741044 |
0.634241 |
低市场扩张能力 |
0.637819 |
0.599738 |
0.637819 |
0.599738 |
高成本管控能力 |
0.691441 |
0.651799 |
0.691441 |
0.651799 |
低成本管控能力 |
0.633300 |
0.540785 |
0.633300 |
0.540785 |
3.2. 低财务风险水平的组态路径分析
由表3所示，保障低财务风险的组态共有6条。其中总覆盖度为0.726705，说明所得到的6条组态解释了73%的研究样本，总一致性为0.934022，并且单一路径的一致性与总一致性均大于0.9，说明得到的6条组态路径均可以看作是电商企业维持自身低财务风险水平的充分条件组合，归纳其存在与缺失条件，最终总结出以下3条路径。
Table 3. Low-configuration analysis results
表3.低组态分析结果
条件变量 |
低财务风险水平组态 |
组态H1 |
组态H2 |
组态H3 |
组态H4 |
组态H5 |
组态H6 |
盈利获现能力 |
|
⊗ |
⊗ |
● |
|
● |
偿债保障能力 |
● |
● |
● |
● |
● |
● |
营运效率能力 |
⊗ |
⊗ |
⊗ |
|
● |
● |
资本增值能力 |
● |
● |
● |
● |
● |
⊗ |
市场扩张能力 |
⊗ |
|
⊗ |
● |
● |
⊗ |
成本管控能力 |
⊗ |
⊗ |
|
● |
● |
● |
一致性 |
0.971197 |
0.971094 |
0.96169 |
0.91984 |
0.935331 |
0.968182 |
原始覆盖度 |
0.395101 |
0.374902 |
0.403415 |
0.460998 |
0.419652 |
0.237697 |
唯一覆盖度 |
0.0419039 |
0.0128335 |
0.0318046 |
0.0509431 |
0.017911 |
0.0128335 |
代表企业 |
戎美股份、壹网壹创 |
生意宝 |
返利科技 |
珀莱雅、贝泰妮、丸美股份 |
赛维时代、安克创新 |
丽人丽妆 |
总覆盖度 |
0.726705 |
总一致性 |
0.934022 |
注：● = 核心条件存在；⊗ = 核心条件缺失；● = 边缘条件存在；⊗ = 边缘条件缺失。
(1) 内涵式稳健型
涵盖了组态H1、H2和H3，其共同特征是以高偿债保障能力和高资本增值能力为双重核心驱动，同时伴随着对市场扩张的克制或对成本费用的管控。具体而言，企业虽然面临营收增长停滞甚至经营现金流不足的压力，但凭借其高资本增值能力和充裕的偿债资金储备，依然维持了稳健的财务安全状态。组态H1与组态H2则是在此基础上，进一步强调了“节流”的重要性。在盈利获现能力相对较弱的情境下，企业通过严格控制销售费用来锁定利润空间，从而构筑自身安全边界。此类路径主要集中于成熟期垂直电商及高调性自有品牌，此类企业不盲目追求商品交易总额的爆发式增长，而是极致追求单客利润和现金流安全。以戎美股份为例，该企业作为淘系高端女装品牌，分析其招股书及年报发现，戎美股份采用了独特的“企划–销售”小单快反模式，极大地降低了服装行业高库存的共通风险。同时，企业严格控制营销投放，不依赖买流量，而是靠高复购率和高客单价维持了远超行业平均水平的净利率。这种“克制的增长”策略，使其在流量红利见顶的背景下，依然凭借深厚的利润安全垫抵御了外部风险。
(2) 盈余冗余驱动型
该路径包含组态H4和H5，其核心逻辑体现为“高资源冗余支撑的高战略投入”。与前述稳健型模式不同，该模式下企业呈现出高销售费用的核心存在特征：只要企业具备强大的内生造血能力(高资本增值能力且部分伴随高盈利获现能力)以及深厚的资金储备(高偿债保障能力)，就足以消解高昂市场扩张成本带来的财务压力。这一模式验证了资源基础理论中的冗余资源观，多见于处于高成长期的龙头品牌，如珀莱雅，其销售费用率长期维持在40%以上，但财务风险始终处于低位。结合年报分析，其高费用主要用于“大单品策略”(如红宝石、双抗系列)的品牌重塑与研发。这种高举高打的投入带来了极高的品牌溢价和用户粘性，从而实现了高毛利对高费用的有效覆盖。
(3) 流动性支撑防御型
组态H6代表了一种独特的“有现金无利润”生存状态。该路径显示，企业在资本增值能力缺失且市场增长乏力的双重不利局面下，依然维持了高销售费用投入并保持财务安全。其关键在于：极强的盈利获现能力与偿债保障能力发挥了关键的替代作用。这类模式常见于电商代运营及平台、渠道型企业，如丽人丽装，作为品牌代运营商，其商业模式本质是“流量分发与货权管理”。虽然受制于平台流量成本上升，账面净利率受到挤压，但其通过精细化的库存管理和对下游强势的回款能力，保证了每一笔业务都能快速回笼现金。只要经营性现金流能够持续覆盖运营成本与债务利息，即便账面利润微薄，依然拥有保障，避免了因资金链断裂导致的猝死风险，依靠强劲的现金流转而非账面会计利润来支撑企业的持续运营与高投入。
通过对比盈余冗余驱动型路径与流动性支撑路径，可以发现，在支持高费用投入的过程中，经营现金流(盈利获现能力)与账面利润(资本增值能力)表现出了功能上的等效性。即便企业可能是由于高额的战略性支出或折旧摊销导致自身账面净利润微薄甚至亏损，只要经营活动能持续产生充沛的现金流来覆盖债务和费用支出，企业依然拥有坚实的生存底线。
3.3. 高财务风险水平的组态路径分析
为了检验因果非对称性，本文进一步分析了产生高财务风险的组态，如表4所示，导致电商企业高财务风险的组态共有四条，将其归纳为以下两类风险生成模式。
Table 4. High-level configuration analysis results
表4. 高组态分析结果
条件变量 |
高财务风险水平组态 |
组态S1 |
组态S2 |
组态S3 |
组态S4 |
盈利获现能力 |
|
⊗ |
|
● |
偿债保障能力 |
⊗ |
⊗ |
⊗ |
⊗ |
营运效率能力 |
|
|
● |
● |
资本增值能力 |
⊗ |
⊗ |
⊗ |
|
市场扩张能力 |
⊗ |
|
|
⊗ |
成本管控能力 |
|
⊗ |
⊗ |
● |
一致性 |
0.963733 |
0.944195 |
0.950044 |
0.950257 |
原始覆盖度 |
0.5308 |
0.475904 |
0.440167 |
0.250929 |
唯一覆盖度 |
0.132304 |
0.045294 |
0.00543529 |
0.0312528 |
代表企业案例 |
*ST步高 |
*ST天山 |
跨境通 |
红旗连锁、永辉超市 |
总覆盖度 |
0.694764 |
总一致性 |
0.955701 |
注：● = 核心条件存在；⊗ = 核心条件缺失；● = 边缘条件存在；⊗ = 边缘条件缺失。
(1) 衰退性债务危机
组态S1、S4揭示了电商企业最为典型的“衰退性债务危机”模式。在此模式下，企业不仅面临核心流动性的枯竭，更致命的是失去了营业收入增长这一关键要素。在“不进则退”的电商行业竞争法则下，市场份额的萎缩直接导致未来现金流预期转弱，该路径主要集中在电商转型受阻的传统商超以及壳资源类企业。*ST步高就是一个典型案例该企业作为传统区域零售巨头，近年来试图通过“智慧零售”进行数字化转型。然而，根据年报显示，步步高受制于消费疲软及闭店损失，经营性现金流腰斩，且大量短期债务集中到期。这种“线下失血、线上造血不足”的商业模式，使其陷入了典型的“衰退性债务危机”。
(2) 内生性崩盘危机
组态S2、S3表明，以非高偿债保障能力和非高资本增值能力为核心缺失条件，同样会导致高财务风险。这一路径代表了一种更为彻底的“内生性崩盘危机”。与衰退性债务危机不同，内生性崩盘危机展现了企业“造血机能”的全面衰竭。核心层面同时缺乏利润与存量资金，边缘层面则表现为经营现金流的断流以及费用的极度收缩。这里的“低费用”并非良性的成本控制，而是企业因资金枯竭被迫削减必要的运营与营销投入，导致企业丧失市场声量与经营活力，陷入“休克式”的生存状态。此类情况多见于跨境电商行业，典型代表为跨境通。根据财务数据显示，该企业存货周转率并不低，主要得益于其庞大的SKU铺货策略。然而，深入分析其经营模式发现，这种高周转是建立在极低毛利和高存货减值风险之上的。其年报中多次提及“库存积压”与“第三方平台政策风险”。一旦回款周期被平台拉长，或者部分SKU滞销，其原本紧绷的资金链瞬间断裂。这表明，在缺乏高利润支撑的情况下，单纯的高周转反而加速了资金的空转与消耗。
3.4. 稳健性检验
本文将原始一致性阈值从0.8提高到0.85，由此产生的分析结果没有改变。因此，认为本文的分析结果是稳健的[10]。同时，基于QCA的因果不对称性，通过反向检验，分别对高与非高水平结果进行组态分析，对比组态结果，高水平与非高水平结果的组态完全不同，同样说明结果稳健[11]。
4. 研究结论
本文基于资源基础理论与组态视角，以40家中国上市电商企业为研究样本，运用模糊集定性比较分析方法，深入剖析了盈利获现、偿债保障、营运效率、资本增值、市场扩张及成本管控六大财务要素对企业财务风险的复杂影响机制。研究发现，电商企业的财务安全与财务危机并非简单的线性对应关系，而是呈现出多重并发与因果非对称性的特征。主要结论如下：
第一，电商企业的财务风险不存在单一的“瓶颈因素”。必要性分析结果表明，没有任何单一财务指标能够单独构成高财务风险或低财务风险的必要条件。这说明电商企业的财务状况是多重因素共同作用的结果，单一维度的短板并不必然导致财务危机，关键在于企业如何通过其他资源的有效组合形成互补效应。
第二，企业实现财务安全存在“殊途同归”的三种典型模式：
(1) “内涵式稳健型”模式：企业不盲目追求规模扩张，而是依托极高的偿债能力与资本增值能力(高净利率)，通过“降本增效”实现高质量的防御性生存。
(2) “盈余冗余驱动型”模式：企业利用充裕的利润盈余与资金储备构建“财务冗余”，从而具备了承受高额销售费用与激进市场扩张战略的能力，实现了高投入与高安全的良性循环。
(3) “流动性支撑防御型”模式：一种独特的“有现金无利润”生存状态。研究发现，强劲的经营现金获现能力可以替代账面利润，与偿债资金共同构筑底层的流动性防线，支撑企业在微利甚至亏损状态下维持高费用运营而不发生系统性风险。
第三，导致财务危机的路径具有多样性，但“流动性枯竭”是核心诱因。本文识别出两条高风险路径，其共同的核心特征均是偿债保障能力的缺失。这表明，在电商这一资金密集型行业，无论企业的周转速度多快、过往规模多大，一旦丧失了流动性这一“生存底线”，任何经营层面的冲击都将迅速演化为财务危机。
基金项目
江苏高校哲学社会科学研究重大项目(项目编号：2021SJZDA)；江苏省研究生科研创新计划项目(项目编号：KYCX25_1268)。