谷强平 张超杰

摘 要：为了调查我国食品制造业财务风险状况，本文对我国食品制造业上市公司进行了研究。选取我国51家食品制造业上市公司2020年的财务数据，从盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力和现金流能力五个方面选取18个财务指标，运用因子分析法进行降维，发现影响其财务风险的主要因素，构建模型对51家公司的财务风险进行评分，并依据评分结果运用聚类分析法进行归类。按财务风险程度将51家食品制造业上市公司归集为低风险、较小风险、可接受风险、需关注风险和需高度关注风险五类。研究结果显示我国食品制造业上市公司的综合财务能力并不突出，发生财务风险的几率较高。根据上述研究结果，结合食品制造业的特点，提出了风险防范的建议。

关键词：食品制造业;财务风险;因子分析法

一、引言

近年来，我国城镇与农村居民的人均消费支出稳步增长，呈现出逐年递增的普遍趋势。其中，食品类消费支出在居民人均消费支出中占比最大。根据中国统计年鉴数据，2019年我国城镇居民食品类消费支出为7732.6元，占人均消费支出27.55%，同年我国农村居民食品类消费支出为3998.2元，约占人均消费支出的30.01%。食品类消费支出的高占比提示食品制造业是传统民生产业，国家要大力关注食品制造业的发展。食品制造业上市公司是食品制造业中规模较大、发展较好的企业，该类企业的生存发展对民生影响较大，所以要格外关注该类企业风险，尤其是企业财务风险问题。基于上述考虑，本文探寻与食品制造业财务风险相关的因素，对该行业上市公司财务风险进行评价，并提出一些风险防控建议，以期帮助该行业上市公司健康稳步发展。

二、文献综述

刘恩禄、汤谷良（1989）发表文章《论财务管理风险》，该文首次系统地阐释了财务风险的定义、特性及财务风险管理的步骤和方法。此后，我国对公司财务风险的研究进入了蓬勃发展阶段，企业财务风险评价的相关方法也日渐丰富。

叶建华、林禹（2017）运用Z-score模型，选取医药制造行业多家企业三年的数据，分析其整体的财务风险状况;杨贵军、周亚梦等（2019）将用于财务数据质量检测的Benford律引入财务风险预警Logistic模型，形成了全新的企业财务风险预警Benford-Logistic模型;潘盟、张建同等（2019）以上海汽车集团为例，将神经网络运用于汽车供应链潜在风险因素的重要程度评价;刘潇潇（2020）用因子分析法对创业板七百多家公司的财务数据进行分析，建立了基于因子分析法的创业板公司的财务风险评价体系;侯旭华（2019）综合运用熵值法与功效系数法，来考量互联网公司的财务风险。

对上述文献进行研究发现，财务风险评价的方法多样，且各种评价方法均有其适用性与独到之处。经文獻研究发现，以因子分析法进行的财务风险评价所得结果较为客观，可操作性强，因此本文选用因子分析法进行财务风险评价。另外，通过对文献进行挖掘发现，财务风险评价的范围大多集中在医药行业、房地产业以及互联网行业等，对于食品制造业企业财务风险开展的研究较少。因此本文聚焦食品制造行业，选用因子分析法对该行业上市公司的财务风险进行研究。

三、食品制造业上市公司财务风险成因概述

1.由制造业共性所导致

依据2019年修改版的国民经济行业分类标准，本文所研究的食品制造业属于制造业门类，因此导致制造业财务风险的因素在食品制造业中也有所体现，具体如下：

（1）财务风险管理系统不健全

制造业上市公司的生产规模较大，生产成本投入也较多，资金流动巨大。大体量的资金流动往往会面临更大的财务风险，这就需要制造业拥有健全的财务风险管理系统。然而现实情况是，大多数制造业企业都把重点放在了如何赚取利润和如何扩大公司规模上，对财务风险管理的关注度较低，公司内部对于财务风险的管控仅由会计部门相关人员兼任处理，没有设立专门的财务风险管理部门，公司的财务风险管理系统还待完善。

（2）员工缺乏财务风险防控意识

制造业企业中大多数员工从事技术难度不高的流水线生产装配工艺，因此企业在招聘员工时对员工的知识水平不会做严格要求。这就导致了企业大多数员工对企业运作及财务相关的知识储备不足，对企业可能面临的财务风险认识不清晰，面对可能发生财务风险的状况不自知，导致制造业企业财务风险防控意识薄弱。

2.由食品制造业特性所导致

（1）行业竞争压力大

食品制造业的市场准入门槛同其他技术性行业相比较低，企业容易进入，这就不可避免地会引发竞争。企业间竞争越大引起的市场掠夺效应就越大，企业间抢占市场、恶意压价甚至兼并收购等恶性竞争行为层出不穷，因此企业会面临更大的财务风险。各企业纷纷采用降低原材料成本、削减用人支出等方式，企图在残酷的红海市场中抢占一席之地，但是这些方式极易导致产品质量下降、员工积极性降低等问题，进而会引发企业财务风险。

（2）存货周转压力大

食品制造业上市公司的生产对象为焙烤食品、方便食品、乳制品等，其原材料、半成品、产成品等均有严格的保质期限制，且保质期期限大都较短，从三至五天到一年不等，这对存货的周转管理有着很高的要求。在大规模的生产经营中，一旦对原材料、半成品等的管理发生纰漏，致其大批量霉烂变质，就可能引起大规模停产的风险，甚至还可能会引发连锁反应，导致订单违约。而对产成品和库存商品的管理不当导致出库日期延误，同样会对企业造成巨大损失，也可能会引发企业的财务风险。

四、食品制造业上市公司财务风险分析

1.样本选取

本文以我国食品制造业51家上市公司（已剔除ST和数据缺失企业）为研究对象，研究所用数据来源于51家上市公司2020年的年度报告。

2.评价指标选取

盈利能力是公司发展中的一项重要能力指标，提升盈利能力可以有效规避公司财务风险;营运能力可以反映公司对资产的管控能力，从侧面体现公司是否存在潜在的财务风险;偿债能力直接对应公司是否会因到期无法支付借款而引发的财务风险;成长能力则聚焦长期，对公司在未来发展年度是否会出现财务风险做出预测;现金流能力与企业资金链息息相关，企业资金链一旦发生断裂将会给企业带来极大的财务风险。基于上述分析，本文基于盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力和现金流能力五个角度，遴选了18个与食品制造业上市公司财务风险衡量相关的指标，对其财务风险进行研究。具体指标选取情况如表1所示。

3.评价模型构建

本文采用数据分析软件SPSS25.0对所要研究的数据进行因子分析：

（1）样本数据选取及其标准化处理

本文将全部食品制造业上市公司定为研究对象，对剔除数据不全企业和ST企业后剩余的51家上市公司进行研究，以51家上市公司2020年的年度报告为数据源，从5个角度选取了18个财务指标数据对其财务风险开展研究，并采用Z-score方法进行原始数据的标准化处理。

（2）因子分析的适应性检验——KMO和巴特利特球形度检验

KMO检验统计量取值在0-1之间，KMO值大于等于0.5时认为变量适合做因子分析。巴特利特球形度检验可以反映样本数据间的相关性。本文数据的KMO检验和巴特利特球形度检验结果见表2。

表中显示选取的51家食品制造业企业的KMO值为0.650>0.5，即所选取变量适合做因子分析，且效果较好。巴特利特球形度检验显示伴随概率为0.000<1%的显著性水平，所以拒绝原假设，即选定的样本数据具有相关性，适合进行因子分析。

（3）提取公共因子

本文在公共因子的提取过程中结合了特征值与累计贡献率，采用主成分分析法进行因子提取工作，并根据碎石图对提取的公共因子个数进行验证，验证结果见表3和下图。

本文根据主成分分析法公共因子提取准则，结合表3中数据，确定出了5个公共因子，该5个公共因子的特征值均大于1。由表3数据可以看出，前5个公共因子的累计方差贡献率达到了88.281%，说明前5个公共因子可以较为完整地解释原始变量。图1的碎石图也显示，因子1到因子5的特征值均处于大于1的较高水平，进一步印证了提取5个公共因子的适当性。

（4）基于旋转后的因子载荷矩阵对公共因子进行命名

本文采用了最大方差的正交旋转法对原始因子载荷矩阵进行旋转，旋转后的因子载荷矩阵结果如表4所示。

提取方法：主成分分析法

旋转方法：最大方差法

根据主因子中的高载荷指标将表4中数据进行归类，并进行主因子的重新命名。将主因子F1命名为盈利能力代表因子，主因子F2命名为偿债能力代表因子，主因子F3中高载荷因子指标主要为各类周转率，因此将主因子F3重新命名为营运能力代表因子，与现金流相关主因子F4被命名为现金流能力代表因子，主因子F5主要反映企业成长性，故将主因子F5命名为成长能力代表因子。

（5）计算因子得分

因子得分受到因子得分函数中方程的个数小于因子的个数的局限，很难通过准确计算得出，只能对其进行估计。本文选取回归法处理因子得分系数矩阵，计算结果如表5所示。

提取方法：主成分分析法

公共因子F1、F2、F3、F4、F5得分的线性组合可以根据表5数据计算得出，具体计算如下：

Fi是提取的第i个公共因子的得分，Xi是经标准化处理后的样本数据的值（i=1，2，3，…，18）。

综合上述公共因子的得分公式，以公共因子的方差贡献率作为权重，通过加权的客观赋值法计算得出财务风险评价模型的综合得分公式，计算结果如下所示：

4.实证结果及分析

（1）食品制造业企业财务风险大小排序

将各变量代入上述计算得出的因子综合评分模型，将得到所选取的51家食品制造业上市企业在5个公共因子上的综合得分F。公司的综合得分F值越高，说明该公司的财务能力越好，相应地其财务风险也就越小。由于样本公司数量较多，具体得分情况暂不列示。

（2）食品制造业企业财务风险等级的聚类分析

根据计算出的因子综合评分，采用K均值分析法对其进行聚类分析。根据常用经验等级分类标准，采用五分法，将所选取的51家食品制造业企业财务风险状况分为低风险、较小风险、可接受风险、需关注风险和需高度关注风险5个等级。聚类分析的结果显示，51家食品制造业企业中财务风险处于低风险的仅有2家，处于较小风险的有2家，处于可接受风险的有21家，处于需关注风险的有18家，处于需高度关注风险的有8家。

（3）实证结果分析

因子綜合得分反映了公司的综合财务能力，51家食品制造业上市公司的因子综合得分值F最大为3.41，最小为0.58，相差2.83，说明各食品制造业上市公司之间的财务综合能力相差较为悬殊，相应财务风险水平也相差较大。公共因子F1对食品制造业上市公司综合财务能力的解释所占比重最高，可以解释25.800%的全部指标，因此公共因子代表的盈利能力指标是对公司综合财务能力影响最大的指标。对公司综合财务状况影响次之的为公共因子F2，其为偿债能力代表因子，对公司综合财务能力总指标的解释程度达到了19.121%，是对公司财务综合能力影响较强的指标。紧随其后公共因子对总指标的解释能力不断减弱，解释度分别为16.119%、15.873%和11.386%，分别对应着营运能力代表因子、现金流能力代表因子和成长能力代表因子对总指标的解释能力。同时，聚类分析的结果显示，51家食品制造业企业中财务风险为低风险的仅有2家，为需关注风险的有18家，为需高度关注风险的有8家。

综合因子分析与聚类分析的结果，可以看出食品制造业上市公司整体财务状况处于一般水平，面临财务风险的可能性较大。因此根据上述分析结果，并结合食品制造业的行业特点，提出了几点食品制造业企业财务风险防控的建议。

五、食品制造业企业财务风险防控建议

1.建立财务风险预警机制，健全财务风险管理系统

建立财务风险预警机制有助于预防潜在的财务风险，使企业对潜在的财务风险进行预测、决策、防范和处理。将财务风险预警机制纳入企业的财务风险管理系统，培训专门的财务风险管理人员监控企业财务风险，做好财务信息与非财务信息的整理工作。

2.进行部门员工培训，提高风险防范意识

定期向各部门员工开展财务知识学习活动，向员工宣传财务风险防范的基础知识，树立风险防控意识。对财务部门人员要做到定期培训、定期考核，使财务人员扎实掌握财务风险防控的相关知识。同时也要关注招聘问题，注重应聘人员的综合能力素质，为企业运营与风险防控带来新生力量。

3.采用多元化竞争战略，加强存货管理系统

食品制造业上市公司主营食品生产销售，同种产品之间同质化竞争严重，企业间存在故意压价等恶意竞争的现象。因此应采用多元化竞争战略，扩大经营范围，将食品的加工制造与电商、物流运输等相结合，采用多元化经营分散财务风险。另外，由于食品制造业原材料等保质期较短、易霉烂变质影响价值的特殊性，要加强食品制造业企业的存货管理制度，严格核对出库入库日期，避免由于存货管理纰漏而引起的财务风险。

4.增强盈利能力水平，关注现金流量风险

盈利能力水平对食品制造业上市公司的综合财务能力影响最为显著，对财务风险的影响也最大，因此提高企业的盈利能力水平有助于食品制造业上市公司防范财务风险。增强盈利水平可以从企业战略选择、产业链优化等方面开展。另外，现金流能力是影响食品制造业上市公司综合财务能力的另一重要因素。因此，企业要更加重视资金管理工作，建立现金流日常核算系统，不但要有保证企业日常生产经营所需的现金流，还应重视现金储备，做好应急现金预案，以备应对企业不时之需。

5.改善企业资本构成，合理规划偿债能力

正常情况下制造業企业的资产负债率在50%左右浮动，但本文选取的51家食品制造业企业资产负债率在50%左右的仅有不足十家。大多数企业的资产负债率均维持在一个较低水平，这说明食品制造业上市公司借债比重不大，偿债能力较为突出，但同时也说明企业运用外部资金的能力较弱，公司资本没有得到充足有效利用。因此，企业可以适当改善资本构成，根据企业的实际情况将资产负债率控制在于一个合适的范围内，提升企业经营绩效的同时避免财务风险的发生。

参考文献：

[1]刘爱华，叶植材总编.中国统计年鉴.中国统计出版社，2020.

[2]刘潇潇.基于因子分析法对我国创业板上市公司财务风险的实证研究[J].商场现代化，2020（21）：142-144.

[3]侯旭华，彭娟.基于熵值法和功效系数法的互联网保险公司财务风险预警研究[J].财经理论与实践，2019，40（05）：40-46.

[4]陈志斌，周燕，王诗雨.产业竞争对企业财务风险的影响[J].财会月刊，2020（24）：9-15.