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摘要：饲料行业连接着上游大宗饲料原料和下游养殖业，是农业产业链中的重要环节。随着我国经济的发展，它的地位越来越重要。在2018年在中美贸易摩擦加剧和非猪疫情等背景下，中国饲料行业自身又存在内部竞争激烈等问题，触发了一些潜在风险和危机。而作为饲料企业中的代表——饲料上市公司，在一定的市场领域都具有很强的影响力，其发展和竞争能力直接影响着饲料行业的发展，逐渐由资产经营为主转变为资本经营为主，进入了财务为导向的企业管理阶段，预防财务风险成为企业管理的核心问题。本文选取我国饲料行业九家上市公司为样本，利用Z-SCORE模型进行财务风险预警研究，找出造成财务风险的成因并对提高财务风险预警能力的提出合理化建议。
关键词：中国饲料行业上市公司 财务风险预警 Z-SCORE模型
一、引言
2018年是我国饲料行业的一个转折年，面临了前所未有的挑战。在复杂的经营环境中，我国饲料企业如何及时发现财务危机的征兆，防患于未然，是饲料企业经营者最为关心的财务问题之一。同时，广大股东和债权人也需要趋利避害，将风险和损失降到最低。罗怡、廖运岗（2016）科学的财务预警体系能够在企业财务状况刚刚出现危机征兆之时就发出警告，并采取有效措施，就可以使众多饲料企业免受更大损失，避免陷入困境，能够健康与可持续发展。
二、饲料行业上市公司财务风险预警分析
（一）样本选择
从我国饲料行业上市公司中，去除ST、多种经营、综合性等企业中选取九9家企业作为研究对象，分别是新希望、海大集团、大北农、金新农、天马科技、正邦科技、正虹科技、唐人神和傲农生物。这9家上市公司饲料收入占比总营收入超过50%以上，在我国的饲料市场中占有大量的份额，对带动我国饲料行业的发展，起着举足轻重的作用，具有代表性。
（二）模型选择
郭玉梦（2019） 财务风险预警的分析方法有多种，其中单变量分析比较简单、可操作性强，多变量分析对企业财务风险的判断比较准确全面。本文主要运用多变量分析对9家上市饲料公司2018年的公布的财务报告为基础进行分析。
采用模型选择采用 Z-Score模型。美国学者奥尔曼（Altman）1968 年最早运用多变量分析法（Multiple Discriminate Analysis）探讨企业财务风险预测，在 1968 年找出最具有解释能力的五个财务比率，构成了一个 Z-Score 模型，即多变量分析法，是运用多种财务指标加权汇总产生的总判别值来预测财务风险，即建立一个多元线型函数模型来综合反映公司风险。因Z-Score模型的操作较为方便，在理论界和实务界已经得到广泛的运用和验证，预测结果也相对准确。其判别函数为： Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5。
其中：X1=营运资本/期末总资产;营运资本=期末流动资产-期末流动负债，反映了企业资产折现能力和规模特征，营运资本下降，通常预示着企业会出现短期偿债困难;X2=期末留存收益/期末总资产，反映累积获利能力;X3=息税前利润/期末总资产，往往是财务失败最有利的依据之一;X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债，测定的是企业的财务结构;X5=营业收入/总资产，反映的是企业运用资产产生销售收入的能力。
Z 值越低时，公司财务风险越大。当 Z<1.81 时，公司面临严重的财务危机，企业存在很大的破产危险;当 1.81≤Z ≤2.675 时，公司财务风险较大，企业处于灰色地带，财务状况极不稳定;当 Z>2.675 时，公司财务状况良好。
（三）结果分析
从 Z-Score 模型整个模型可以看出饲料行业上市公司财务风险偏高，且偏高程度不容忽视。新希望、金新农、正邦科技和傲农生物的X1均为负数，X1=营运资本/期末总资产，营运资本可以用来衡量公司的短期偿债能力，其金额越大，代表该公司或企业对于支付义务的准备越充足，短期偿债能力越好。现在四家企业的运营资本为负数，也就是期末流动资产要小于期末流动负债，说明短期偿债能力受到一定影响，并且营运可能随时因周转不灵而中断。金新农、正虹科技和傲农生物的X2在9家上市企业偏低，只有0.02、0.07和0.07，X2=期末留存收益/期末总资产，说明3家企业的留存收益占总资产的比例低，留存收益小。金新农的X3是负数，X3=息税前利润/期末总资产，说明金新农的息税前利润是负数，息税前利润是支付利息和所得税之前的利润，当息稅前利润减少时，每一元盈余所负担的固定财务费用就会相对增加，这能给普通股股东带来的盈余就减少，息税前利润是负数说明企业处于亏损状态，只有海大集团和正虹科技比其他7家偏高一些。X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债，正邦科技为0.87小于1说明正邦科技的股东权益小于总负债，说明企业总资本中负债资本高，因而对负债资本的保障程度较弱，同样只有海大集团和正虹科技比其他7家偏高一些。X5=营业收入/总资产，金新农的X5在9家企业最低的只有0.69，其他8家企业≥1。
综合以上因素以及计算结果来看，金新农和正邦科技的Z值<1.81，财务风险最大，天马科技和傲农生物的Z值在1.81≤Z<2.675之间，风险较大。新希望、海大集团和大北农、正虹科技和唐人神的Z值均>2.675，财务风险相对较小。
三、结论和建议
（一）相关结论
通过上文对9家上市饲料公司运用Z-Score预警模型进行分析，确实可以看出存在一些财务问题，并得出有4家公司出现财务风险，其中金新农和正邦科技有很大的财务风险，天马科技和傲农科技有较大的财务风险。根据财务风险成因的来源，主要从外部环境和内部环境两个方面。
1.外部环境因素。我国饲料行业近几年竞争激烈，产量增速放缓，企业数量逐渐减少。2018年8月我国发生非洲猪瘟后，竞争更加白热化，产能利用不足，利润微薄。生猪存栏量不断下滑，从而导致猪饲料的需求会减少，相应地猪饲料的销售和产量也随之减少。猪料企业选择进军水产料、肉禽料，以保证企业的产量和效益，加剧猪料企业与肉禽料企业、水产料企业的竞争。从猪饲料转型的企业，本身对禽饲料和水产饲料并没有足够的认知，在产品、技术、人才、渠道、客户上都没有积累，在禽饲料和水产饲料经营上也不能获利。正如 Z-Score 模型中，饲料企业盈利能力也整体偏低，只有海大集团和正虹科技的息税前利润比其他7公司偏高一点，有较高的盈利能力，金新农的息税前利润为负数处于亏损状态。 中国耕地资源的保护程度上升，玉米、大豆、高粱等饲料原料的价格不断上涨，投入饲料加工的粮食越来越少，需求与供给不成正比。2018 年以来，伴随着国外种植大豆的大幅减产，全球大豆供应十分紧张，另外受到中美贸易争端的影响，导致国内豆粕现货市场暴涨暴跌，市场波动加剧导致饲料企业成本不断上涨。出现营业收入可观，但是成本过重扣除后利润微薄甚至为负数的局面，长期下去形成恶性循环。
2.内部环境因素。针对饲料行业的特殊性，即高消耗粮食资源、高科技含量和高技术装备，从2016年起研发支出大量投入，回报率比较慢，故而对流动资金有很高要求，饲料行业产能利用不足，进行并购整合大举进入下游养殖业，将投入饲料生产的资金将大量进入下游行业生产过程。流动资金战线拉长，周转速度呈减缓趋势。9家企业在存货周转率和应收账款上有半数以上企业低于平均值，整体周转速度偏慢，存货和应收账款收回转变成现金的速度较慢。特别是非洲猪瘟使养猪业散养户大量退出，留出来巨大的市场空间和机会，温氏和牧原等先驱企业成功的示范作用，以及资本市场的推波助澜，也使得一些饲料大企业集团头脑发热蜂拥进军养猪业，由于多头并进，再加上养猪业是重资产运作，周期长，投资回报率不是很高，并且存在周期性的震荡。新希望、金新农、正邦科技、傲农生物均出现流动负债大于流动资产的情况，营运资本为负值。表现偿债能力不强，尤其是短期偿债能力，低于一般经验值。流动性出现问题容易引发阶段性现金流断裂的风险。
（二）对饲料公司今后的发展，给出相关的建议
1.建立适合饲料业企业的财务预警体系。科学的财务预警体系能够及时发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理者采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失，起到未雨绸缪的作用。Z-Score模型能够对我国饲料公司财务风险进行分类和预测，模型使用简便，可作为饲料公司经营预警系统的重要部分，为饲料公司纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。
2.加强财务风险监控与应对。在建立财务预警体系之后，对企业财务状况的监控是必要的。定时对企业财务风险进行监控，可以及早地发现财务危机的前期征兆，有利于及时制定应对策略，防止危机恶化。要加强对应收账款的管理，就要加大对饲料行业上下游的企业，以及饲料企业大的经销商和用户等加强关注。如发现赊销企业的财务状况恶化或存在财务危機，就应当及时对其停止赊销，并采取催收欠款等方式挽回损失。通过有效措施回笼资金以降低债务风险，保持较高的流动资产，增强资金流动性。同时在筹资方面，需要同银行、信用社等信贷机构建立良好的合作关系，特别针对短期款采取相应举措。建立应急预案与保险转嫁，饲料企业在经营活动中，应当充分考虑各种风险并制定风险产生后的应急计划，把财务风险产生的损失控制在最低限度。保险转嫁也是饲料企业降低财务风险应采用的一种方法。从保险的特点看，保险转嫁可以保证饲料企业风险的转移，通过办理财产险能够达到降低财务风险的目的。
参考文献：
[1]宋秋萍.开展财务预警分析，增强经营者忧患意识[J].生产力研究，2000，1（2）：125-126.
[2]罗怡，廖运岗.企业财务预警实证分析——以我国9家上市饲料公司为例[J].财经科学，2012，9（294）：51-55.
[3]魏晖.我国饲料行业上市公司财务与风险分析[D].甘肃：甘肃农业大学，2016.
[4]徐 伟，陈丹萍.财务风险预警建模原则及几种预警新模型[J].统计与决策，2016，8（452）：150-152.
[5]刘亚琼.饲料企业财务风险的识别与防范[J].饲料工业，2017，38（1）：77-80.
[6]郭玉梦.HT酒店财务风险预警研究[D].辽宁：辽宁石油化工大学，2019.
[7]王辽卫.2018年饲料粮市场供需形势分析回顾与2019年展望[J].广东饲料，2019，28（02）：20-22.
[8]刘运材，欧阳杰.哈佛分析框架下饲料企业财务报表分析 ——以中小板上市公司唐人神为例[J].武 陵 学 刊，2020，45（1）：49-55.
基金项目：2019年广西工商职业技术学院院级项目“饲料企业的内部控制与风险管理研究”（XY2019YB13）
作者单位：广西工商职业技术学院
关键词：中国饲料行业上市公司 财务风险预警 Z-SCORE模型
一、引言
2018年是我国饲料行业的一个转折年，面临了前所未有的挑战。在复杂的经营环境中，我国饲料企业如何及时发现财务危机的征兆，防患于未然，是饲料企业经营者最为关心的财务问题之一。同时，广大股东和债权人也需要趋利避害，将风险和损失降到最低。罗怡、廖运岗（2016）科学的财务预警体系能够在企业财务状况刚刚出现危机征兆之时就发出警告，并采取有效措施，就可以使众多饲料企业免受更大损失，避免陷入困境，能够健康与可持续发展。
二、饲料行业上市公司财务风险预警分析
（一）样本选择
从我国饲料行业上市公司中，去除ST、多种经营、综合性等企业中选取九9家企业作为研究对象，分别是新希望、海大集团、大北农、金新农、天马科技、正邦科技、正虹科技、唐人神和傲农生物。这9家上市公司饲料收入占比总营收入超过50%以上，在我国的饲料市场中占有大量的份额，对带动我国饲料行业的发展，起着举足轻重的作用，具有代表性。
（二）模型选择
郭玉梦（2019） 财务风险预警的分析方法有多种，其中单变量分析比较简单、可操作性强，多变量分析对企业财务风险的判断比较准确全面。本文主要运用多变量分析对9家上市饲料公司2018年的公布的财务报告为基础进行分析。
采用模型选择采用 Z-Score模型。美国学者奥尔曼（Altman）1968 年最早运用多变量分析法（Multiple Discriminate Analysis）探讨企业财务风险预测，在 1968 年找出最具有解释能力的五个财务比率，构成了一个 Z-Score 模型，即多变量分析法，是运用多种财务指标加权汇总产生的总判别值来预测财务风险，即建立一个多元线型函数模型来综合反映公司风险。因Z-Score模型的操作较为方便，在理论界和实务界已经得到广泛的运用和验证，预测结果也相对准确。其判别函数为： Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5。
其中：X1=营运资本/期末总资产;营运资本=期末流动资产-期末流动负债，反映了企业资产折现能力和规模特征，营运资本下降，通常预示着企业会出现短期偿债困难;X2=期末留存收益/期末总资产，反映累积获利能力;X3=息税前利润/期末总资产，往往是财务失败最有利的依据之一;X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债，测定的是企业的财务结构;X5=营业收入/总资产，反映的是企业运用资产产生销售收入的能力。
Z 值越低时，公司财务风险越大。当 Z<1.81 时，公司面临严重的财务危机，企业存在很大的破产危险;当 1.81≤Z ≤2.675 时，公司财务风险较大，企业处于灰色地带，财务状况极不稳定;当 Z>2.675 时，公司财务状况良好。
（三）结果分析
从 Z-Score 模型整个模型可以看出饲料行业上市公司财务风险偏高，且偏高程度不容忽视。新希望、金新农、正邦科技和傲农生物的X1均为负数，X1=营运资本/期末总资产，营运资本可以用来衡量公司的短期偿债能力，其金额越大，代表该公司或企业对于支付义务的准备越充足，短期偿债能力越好。现在四家企业的运营资本为负数，也就是期末流动资产要小于期末流动负债，说明短期偿债能力受到一定影响，并且营运可能随时因周转不灵而中断。金新农、正虹科技和傲农生物的X2在9家上市企业偏低，只有0.02、0.07和0.07，X2=期末留存收益/期末总资产，说明3家企业的留存收益占总资产的比例低，留存收益小。金新农的X3是负数，X3=息税前利润/期末总资产，说明金新农的息税前利润是负数，息税前利润是支付利息和所得税之前的利润，当息稅前利润减少时，每一元盈余所负担的固定财务费用就会相对增加，这能给普通股股东带来的盈余就减少，息税前利润是负数说明企业处于亏损状态，只有海大集团和正虹科技比其他7家偏高一些。X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债，正邦科技为0.87小于1说明正邦科技的股东权益小于总负债，说明企业总资本中负债资本高，因而对负债资本的保障程度较弱，同样只有海大集团和正虹科技比其他7家偏高一些。X5=营业收入/总资产，金新农的X5在9家企业最低的只有0.69，其他8家企业≥1。
综合以上因素以及计算结果来看，金新农和正邦科技的Z值<1.81，财务风险最大，天马科技和傲农生物的Z值在1.81≤Z<2.675之间，风险较大。新希望、海大集团和大北农、正虹科技和唐人神的Z值均>2.675，财务风险相对较小。
三、结论和建议
（一）相关结论
通过上文对9家上市饲料公司运用Z-Score预警模型进行分析，确实可以看出存在一些财务问题，并得出有4家公司出现财务风险，其中金新农和正邦科技有很大的财务风险，天马科技和傲农科技有较大的财务风险。根据财务风险成因的来源，主要从外部环境和内部环境两个方面。
1.外部环境因素。我国饲料行业近几年竞争激烈，产量增速放缓，企业数量逐渐减少。2018年8月我国发生非洲猪瘟后，竞争更加白热化，产能利用不足，利润微薄。生猪存栏量不断下滑，从而导致猪饲料的需求会减少，相应地猪饲料的销售和产量也随之减少。猪料企业选择进军水产料、肉禽料，以保证企业的产量和效益，加剧猪料企业与肉禽料企业、水产料企业的竞争。从猪饲料转型的企业，本身对禽饲料和水产饲料并没有足够的认知，在产品、技术、人才、渠道、客户上都没有积累，在禽饲料和水产饲料经营上也不能获利。正如 Z-Score 模型中，饲料企业盈利能力也整体偏低，只有海大集团和正虹科技的息税前利润比其他7公司偏高一点，有较高的盈利能力，金新农的息税前利润为负数处于亏损状态。 中国耕地资源的保护程度上升，玉米、大豆、高粱等饲料原料的价格不断上涨，投入饲料加工的粮食越来越少，需求与供给不成正比。2018 年以来，伴随着国外种植大豆的大幅减产，全球大豆供应十分紧张，另外受到中美贸易争端的影响，导致国内豆粕现货市场暴涨暴跌，市场波动加剧导致饲料企业成本不断上涨。出现营业收入可观，但是成本过重扣除后利润微薄甚至为负数的局面，长期下去形成恶性循环。
2.内部环境因素。针对饲料行业的特殊性，即高消耗粮食资源、高科技含量和高技术装备，从2016年起研发支出大量投入，回报率比较慢，故而对流动资金有很高要求，饲料行业产能利用不足，进行并购整合大举进入下游养殖业，将投入饲料生产的资金将大量进入下游行业生产过程。流动资金战线拉长，周转速度呈减缓趋势。9家企业在存货周转率和应收账款上有半数以上企业低于平均值，整体周转速度偏慢，存货和应收账款收回转变成现金的速度较慢。特别是非洲猪瘟使养猪业散养户大量退出，留出来巨大的市场空间和机会，温氏和牧原等先驱企业成功的示范作用，以及资本市场的推波助澜，也使得一些饲料大企业集团头脑发热蜂拥进军养猪业，由于多头并进，再加上养猪业是重资产运作，周期长，投资回报率不是很高，并且存在周期性的震荡。新希望、金新农、正邦科技、傲农生物均出现流动负债大于流动资产的情况，营运资本为负值。表现偿债能力不强，尤其是短期偿债能力，低于一般经验值。流动性出现问题容易引发阶段性现金流断裂的风险。
（二）对饲料公司今后的发展，给出相关的建议
1.建立适合饲料业企业的财务预警体系。科学的财务预警体系能够及时发现企业在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告，督促企业管理者采取有效措施，避免潜在的风险演变成损失，起到未雨绸缪的作用。Z-Score模型能够对我国饲料公司财务风险进行分类和预测，模型使用简便，可作为饲料公司经营预警系统的重要部分，为饲料公司纠正经营方向、改进经营决策和有效配置资源提供可靠依据。
2.加强财务风险监控与应对。在建立财务预警体系之后，对企业财务状况的监控是必要的。定时对企业财务风险进行监控，可以及早地发现财务危机的前期征兆，有利于及时制定应对策略，防止危机恶化。要加强对应收账款的管理，就要加大对饲料行业上下游的企业，以及饲料企业大的经销商和用户等加强关注。如发现赊销企业的财务状况恶化或存在财务危機，就应当及时对其停止赊销，并采取催收欠款等方式挽回损失。通过有效措施回笼资金以降低债务风险，保持较高的流动资产，增强资金流动性。同时在筹资方面，需要同银行、信用社等信贷机构建立良好的合作关系，特别针对短期款采取相应举措。建立应急预案与保险转嫁，饲料企业在经营活动中，应当充分考虑各种风险并制定风险产生后的应急计划，把财务风险产生的损失控制在最低限度。保险转嫁也是饲料企业降低财务风险应采用的一种方法。从保险的特点看，保险转嫁可以保证饲料企业风险的转移，通过办理财产险能够达到降低财务风险的目的。
参考文献：
[1]宋秋萍.开展财务预警分析，增强经营者忧患意识[J].生产力研究，2000，1（2）：125-126.
[2]罗怡，廖运岗.企业财务预警实证分析——以我国9家上市饲料公司为例[J].财经科学，2012，9（294）：51-55.
[3]魏晖.我国饲料行业上市公司财务与风险分析[D].甘肃：甘肃农业大学，2016.
[4]徐 伟，陈丹萍.财务风险预警建模原则及几种预警新模型[J].统计与决策，2016，8（452）：150-152.
[5]刘亚琼.饲料企业财务风险的识别与防范[J].饲料工业，2017，38（1）：77-80.
[6]郭玉梦.HT酒店财务风险预警研究[D].辽宁：辽宁石油化工大学，2019.
[7]王辽卫.2018年饲料粮市场供需形势分析回顾与2019年展望[J].广东饲料，2019，28（02）：20-22.
[8]刘运材，欧阳杰.哈佛分析框架下饲料企业财务报表分析 ——以中小板上市公司唐人神为例[J].武 陵 学 刊，2020，45（1）：49-55.
基金项目：2019年广西工商职业技术学院院级项目“饲料企业的内部控制与风险管理研究”（XY2019YB13）
作者单位：广西工商职业技术学院