賀爽爽，白 冰

（江蘇師范大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 徐州 221116）

一、引言

鋼鐵產(chǎn)業(yè)與房地產(chǎn)、能源、基礎(chǔ)建設(shè)、機(jī)械制造息息相關(guān)，對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生重要影響，是促進(jìn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的第一動(dòng)力。2010—2015 年，鋼鐵行業(yè)迅猛發(fā)展，形成了較為完善的產(chǎn)業(yè)鏈。然而，也出現(xiàn)行業(yè)產(chǎn)能過剩、缺乏創(chuàng)新能力和環(huán)境保護(hù)等問題，使鋼鐵行業(yè)面臨巨大的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。2016—2020 年，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，對(duì)于工業(yè)的發(fā)展，國(guó)家提出了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，要求在供給端提高商品的質(zhì)量。通過這幾年的發(fā)展，鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能過剩問題取得了實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展，鋼產(chǎn)量有所上漲，鋼材價(jià)格也有所提高，但是也面臨不少問題：原材料價(jià)格的上漲帶來了生產(chǎn)成本的增加，降低了利潤(rùn)水平；隨著國(guó)家對(duì)環(huán)保的重視，企業(yè)在環(huán)保方面的投入不斷增加，行業(yè)的成長(zhǎng)存在較大的不確定性。基于此，本文通過構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系，系統(tǒng)地分析目前鋼鐵行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提出防范措施和建議，為整個(gè)鋼鐵行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供指導(dǎo)。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究始于19 世紀(jì)30年代。Fitzpatrick（1932）[1]以19 家公司為樣本，使用單變量模型研究其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)股東權(quán)益比率和凈資產(chǎn)收益率在破產(chǎn)企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)企業(yè)之間相差顯著。美國(guó)學(xué)者Altman（1968）[2]使用多元線性評(píng)價(jià)方法，創(chuàng)建Z 評(píng)分模型，用五個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。Ohlson（1980）[3]使用多元回歸模型對(duì)企業(yè)破產(chǎn)概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，Salehi 和Pour（2016）[4]使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)。

戚家勇和蔡永斌（2018）[5]利用因子分析法，研究房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)較低的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力及成長(zhǎng)能力是導(dǎo)致房地產(chǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的主要因素。鄒蔚等（2019）[6]利用因子分析識(shí)別影響飛機(jī)制造業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，并用聚類分析將其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分成高風(fēng)險(xiǎn)、一般、良好三類。王拉娣和韓江旭（2020）[7]以房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，對(duì)熵值法做出改進(jìn)，與TOPSIS 法結(jié)合，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，客觀評(píng)價(jià)其風(fēng)險(xiǎn)并分析了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生原因。

閱讀國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)外學(xué)者早在1932 年就開始了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究，研究方法多樣，研究成果相對(duì)成熟和全面。我國(guó)的研究產(chǎn)生于經(jīng)濟(jì)體制改革的大背景，研究多集中于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的方法，其中因子分析原理較為簡(jiǎn)單，樣本數(shù)據(jù)可以直接從年報(bào)中獲取，操作簡(jiǎn)單。目前關(guān)于我國(guó)鋼鐵行業(yè)整體的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究較少，我國(guó)鋼鐵行業(yè)目前并未形成完善的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系。本文以鋼鐵行業(yè)作為研究對(duì)象，利用因子分析法構(gòu)建行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，評(píng)價(jià)其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、我國(guó)鋼鐵行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀

（一）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，是外部因素導(dǎo)致企業(yè)利潤(rùn)降低的風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)缺乏優(yōu)質(zhì)的礦石資源，嚴(yán)重依賴進(jìn)口礦石，而近年來，受國(guó)家政策的影響，鐵礦石等原材料成本上漲，因此壓縮了整個(gè)行業(yè)的利潤(rùn)空間，給公司帶來較大的經(jīng)營(yíng)壓力。同時(shí)，產(chǎn)能過剩、市場(chǎng)供求不平衡，加劇了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。雖然近年來鋼材的價(jià)格有所上升，但是其上升幅度不及材料的上漲幅度，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益仍舊不理想，我國(guó)的鋼鐵行業(yè)面臨較大的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

（二）經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，原料采購(gòu)、生產(chǎn)加工、營(yíng)運(yùn)資本管理等方面都存在不確定性，如對(duì)市場(chǎng)的需求情況判斷失誤，盲目增產(chǎn)，會(huì)降低利潤(rùn)率，因此企業(yè)要謹(jǐn)慎地判別各種經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。2021 年鋼鐵行業(yè)上市公司存貨周轉(zhuǎn)率的平均值為9.69 次，鋼鐵行業(yè)歷來高庫(kù)存，存貨持有量過高，導(dǎo)致資金占用量增加，降低企業(yè)的收益。經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的大小可以用經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)（DOL）來反映，DOL 越大，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越大。觀察36 家鋼鐵行業(yè)上市公司近4 年的經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)，27 家公司的DOL 上升，反映了行業(yè)整體的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)在上升，如圖1 所示。

圖1 2018—2021 年鋼鐵行業(yè)上市公司DOL 變動(dòng)趨勢(shì)

（三）融資風(fēng)險(xiǎn)

融資風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)在融資活動(dòng)中由于資本結(jié)構(gòu)、借款期限等因素的影響，導(dǎo)致融資成本過高、不能償還到期債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。近年來在行業(yè)政策調(diào)整和金融機(jī)構(gòu)收緊貸款規(guī)模的雙重背景下，鋼鐵企業(yè)的融資成本提高。同時(shí)，由于鋼鐵的產(chǎn)品價(jià)格增長(zhǎng)不及材料的上漲幅度，利潤(rùn)空間縮水，加大了企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和融資成本。銀行為了平衡風(fēng)險(xiǎn)，逐漸提高借款利率，導(dǎo)致企業(yè)的資本成本上升，融資風(fēng)險(xiǎn)加大。

（四）投資風(fēng)險(xiǎn)

投資風(fēng)險(xiǎn)是指投資未取得預(yù)期回報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)。隨著目前鋼鐵行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，企業(yè)需要準(zhǔn)確快速判斷哪些項(xiàng)目值得投資。如表1 所示，鋼鐵企業(yè)的成本率逐年上升，毛利率逐年下降，企業(yè)在進(jìn)行投資決策時(shí)要謹(jǐn)慎分析，投資有長(zhǎng)遠(yuǎn)價(jià)值的項(xiàng)目才能提高收益率。

表1 我國(guó)鋼鐵行業(yè)平均投資效益

四、鋼鐵行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

（一）樣本選取與指標(biāo)體系構(gòu)建

1.樣本選取。本文根據(jù)東方財(cái)富網(wǎng)、同花順等財(cái)經(jīng)網(wǎng)站對(duì)公司行業(yè)的分類，以及通過官網(wǎng)和年報(bào)核實(shí)公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)，以滬深A(yù) 股鋼鐵行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，以數(shù)據(jù)的可獲取性和可操作性為選樣依據(jù)，剔除ST 廣珠、剔除數(shù)據(jù)不全的公司，共得到36 家企業(yè)。本文相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)源自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.指標(biāo)選取和構(gòu)建。本文借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果，結(jié)合鋼鐵行業(yè)的特點(diǎn)，選取代表企業(yè)償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流能力的13 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，如表2 所示，其中，資產(chǎn)負(fù)債率為逆向指標(biāo)，本文采用取倒數(shù)的方式將其正向化。

表2 本文構(gòu)建的指標(biāo)體系

（二）適度性檢驗(yàn)—KMO 和巴特利特球形度檢驗(yàn)

在做因子分析前，首先要考慮各個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性，確定是否適合做因子分析。若KMO 大于0.5，Bartlett 球形顯著性小于0.05，則適合做因子分析。本文KMO 的值為0.571，巴特利特球形度檢驗(yàn)的顯著性為0，適合做因子分析，如表3 所示。

表3 KMO 和Bartlett 檢驗(yàn)

（三）公因子提取

利用主成分分析法進(jìn)行因子提取，如表4 所示，結(jié)合累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，篩選特征值大于1 的變量作為最終分析的公因子。由碎石圖可知，SPSS 24.0 提取了五個(gè)公因子，分別代表了3.001、2.667、2.529、1.910、1.509 個(gè)原始變量，五個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)后的累計(jì)貢獻(xiàn)率為89.354%，表明89.354%的信息可以被這五個(gè)因子所解釋，因子分析的效果較好。

表4 總方差解釋

（四）因子命名

采用最大方差法對(duì)成分矩陣旋轉(zhuǎn)，如表5 所示，根據(jù)實(shí)際情況對(duì)各因子命名，載荷的絕對(duì)值大小代表與變量的相關(guān)程度。因子F1在X3、X2和X1上的系數(shù)較大，將F1命名為償債能力因子。因子F2主要反映X8、X6、X7，將其命名為營(yíng)運(yùn)能力因子。因子F3在X11、X12、X3系數(shù)大，命名為現(xiàn)金流因子。因子F4主要反映了X4和X5，命名為盈利能力因子。因子F5代表X9和X10，命名為成長(zhǎng)能力因子。

表5 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣a

（五）計(jì)算因子得分

如表6 所示，根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣，得出各因子的評(píng)價(jià)公式，再以各因子旋轉(zhuǎn)后的方差占總方差的比重為權(quán)數(shù)，得出綜合得分F 的計(jì)算公式。

表6 成分得分系數(shù)矩陣

（六）結(jié)果分析

將36 家鋼鐵上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)代入計(jì)算，可得出各個(gè)公司在四個(gè)因子方面的得分和綜合得分。將得分情況進(jìn)行排序，得分越高，排名越靠前，表示在這方面的能力越強(qiáng)。綜合得分F 的高低可以反映企業(yè)總體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的大小，綜合得分越高，企業(yè)實(shí)力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越低。本文在此基礎(chǔ)上，參照相關(guān)文獻(xiàn)，以0.2、-0.1、-0.3 為界劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，如表7 所示。

表7 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

如表8 所示，在36 家鋼鐵上市公司中，永興材料等9 家公司處于一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；鞍鋼股份等13 家企業(yè)處于顯著風(fēng)險(xiǎn)，中信特鋼等7 家企業(yè)處于高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，酒鋼宏興等7 家企業(yè)處于嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)?？傮w來看，鋼鐵行業(yè)大多數(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高，僅有15 家企業(yè)的綜合得分大于0，21 家企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高于行業(yè)平均值。36 家鋼鐵公司綜合得分最大值為1.20，最小值為-1.01，相差2.21，說明他們之間實(shí)力相差懸殊，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相差也比較大。

表8 評(píng)價(jià)結(jié)果

償債能力因子對(duì)綜合得分的影響最高，可以解釋23.08%的指標(biāo)，鋼鐵行業(yè)償債風(fēng)險(xiǎn)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響最大。36 家鋼鐵企業(yè)中有11 家企業(yè)的償債能力高于行業(yè)均值，大部分企業(yè)的償債能力薄弱；有5 家企業(yè)流動(dòng)比率高于標(biāo)準(zhǔn)值2，反映整個(gè)行業(yè)的短期償債能力有待加強(qiáng)；整個(gè)行業(yè)的長(zhǎng)期償債能力也不容樂觀，雖然近年來鋼鐵企業(yè)開始“去杠桿”，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，但是效果仍未達(dá)預(yù)期；有19 家企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率高于50%，償債指標(biāo)異常是導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的主要原因?，F(xiàn)金流因子對(duì)綜合得分的影響次之，有23 家企業(yè)的現(xiàn)金流水平低于行業(yè)均值?，F(xiàn)金流是企業(yè)的資金鏈，一旦斷裂，企業(yè)面臨嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)。

五、結(jié)論和建議

（一）結(jié)論

本文基于A 股36 家鋼鐵行業(yè)上市公司2021年的年報(bào)，結(jié)合行業(yè)特征選擇14 個(gè)指標(biāo)來評(píng)價(jià)整個(gè)行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，在36 家上市公司中，僅有9 家企業(yè)處于一般風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，有13 家企業(yè)處于顯著風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，7 家處于高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，7 家處于嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)?？偟膩碚f，鋼鐵行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)普遍偏高，償債風(fēng)險(xiǎn)高、現(xiàn)金流管理不佳的問題尤其突出。

（二）建議

第一，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。鋼鐵行業(yè)前期投入成本高，資產(chǎn)負(fù)債率普遍較高，企業(yè)需要承擔(dān)大額還本付息的壓力，這在一定程度上會(huì)削弱融資能力和收益。因此，企業(yè)應(yīng)采用多元化融資以降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)要根據(jù)自身情況，綜合利用可轉(zhuǎn)債、增發(fā)股票、留存收益轉(zhuǎn)增資本等多元化融資渠道。

第二，加強(qiáng)存貨管理。存貨周轉(zhuǎn)率低，說明企業(yè)的存貨庫(kù)存量大，存貨積壓嚴(yán)重，占用較多流動(dòng)資金，不僅降低企業(yè)收益，而且還帶來存貨管理成本的上升，加大毀損滅失風(fēng)險(xiǎn)。因此企業(yè)要合理分析市場(chǎng)需求，不可盲目為了擴(kuò)大規(guī)模而囤壓存貨。

第三，加強(qiáng)資金管理。鋼鐵企業(yè)現(xiàn)金流指標(biāo)低，主要是經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量少造成的，這和企業(yè)的信用政策密切相關(guān)。鋼鐵企業(yè)在面臨高庫(kù)存的壓力下，大量使用賒銷，雖然增加了賬面利潤(rùn)，但是卻使現(xiàn)金流延緩入賬。因此，鋼鐵企業(yè)要在賒銷政策帶來的收入增加和現(xiàn)金流減少之間有效平衡，加強(qiáng)應(yīng)收賬款的管理，提高資金利用效益。

第四，加強(qiáng)成本控制。我國(guó)鐵礦石資源較少，鋼鐵行業(yè)的原材料主要依賴進(jìn)口，受貿(mào)易摩擦戰(zhàn)的影響，進(jìn)口成本上升，導(dǎo)致行業(yè)利潤(rùn)率降低。因此企業(yè)應(yīng)該提升產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)效益，在材料采購(gòu)、儲(chǔ)存方面加強(qiáng)成本管理，提高生產(chǎn)技術(shù)，降低不良率，避免不必要的浪費(fèi)。