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摘 要：风电零部件制造企业核心技术的缺乏加大了企业的财务风险。构建了财务风险评价指标体系，基于15家样本企业2015-2017年的财务数据，利用PCA法分析了风电零部件制造上市公司的财务风险，并对上市公司进行了聚类分析。结果表明：我国风电零部件制造上市公司整体财务风险较高，盈利风险是决定财务风险的主要成分。
关键词：风电;零部件制造;财务风险;主成分分析;聚类分析
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.22.042
1 引言
风力发电在世界范围内稳健的发展给风电上游企业提供了良好的发展机遇，但同时也对企业销售的风电零部件质量提出了更高要求。长期以来，我国风电零部件制造核心技术缺乏。经过近年来政策的支持和市场竞争的影响，风电零部件制造企业在技术研发层面取得了一定成绩，但与国外同类企业相比，仍有较大差距。伴随“一带一路”的建设和海上风电的发展，核心技术的掣肘限制了风电零部件制造企业的发展速度，使企业面临的财务风险加大。
我国学者对财务风险的研究涉及众多领域。严良等（2019）利用DE-SVM模型识别了资源型企业的财务风险。戚家勇和蔡永斌（2018）基于财务风险理论和因子分析法研究了房地产业的财务风险。雷恩奇（2019）探讨了风电EPC项目的风险和应对策略。赵亚楠（2018）研究了HR风电公司去产能背景下财务风险的动因，评价了企业的财务风险。学者们对财务风险的研究取得了一定成果，但鲜有研究风电企业财务风险的文献。因此，本文对风电零部件制造企业财务风险的研究具有一定的创新性，旨在为相关领域的研究提供借鉴。
2 评价指标体系构建
本文以偿债风险、营运风险、盈利风险和发展风险为一级指标，共选取了13个因素构建风电零部件制造企业的风险评价指标体系，如图1所示。
3 样本选取和数据处理
本文按主营业务收入占比高于60%的原则选取了15家上市风电零部件制造企业。样本数据均来源于新浪财经网和公司2015-2017的年度报告。
4 实证分析
本文选用Z-Score法对15家风电零部件上市公司的2015-2017年的指标数据进行标准化处理，利用SPSS软件进行主成分分析和聚类分析。
4.1 适用性检验
以13个财务风险指标为变量，进行KMO和Bartlett 的球形度检验，结果如表1所示。
表1显示，KMO值为0.615，大于0.5，变量间相关性较高。同时，Bartlett 球形度检验的显著性水平为0，低于0.05，适合做主成分分析。
4.2 主成分提取
进一步根据特征值和累计方差贡献率取值提取财务风险主成分，具体情况见表2。
由表2可知，前4个成分的特征值大于1，累计贡献率达87.582%，基本包含了原始变量的绝大部分信息。因此，本文提取出4个主成分用于描述风电零部件制造企业的财务风险。
4.3 主成分命名
采用最大方差法进行正交旋转，得表3。
据表4可知，15家风电零部件制造企业中，有8家企业的综合得分高于0，占比5333%。其中，双一科技、神力股份和金雷风电综合分值在05-10之间，财务风险较低。样本企业中，最高得分为双一科技09079，最低得分为长城电工-08976，相差18055，表明风电零部件制造企业间的财务风险情况存在一定差距。
进一步分析各主成分得分可知，9家企业的盈利风险主成分得分低于0，表明大部分风电零部件制造企业面临较高的盈利风险。其中，得分最高值为21907，最低值为-10613，说明风电零部件制造企业间的盈利风险状况有较大差距。4家企业的营运风险主成分得分高于0，仅占样本企业的2667%，表明绝大多数企业存在着较高的营运风险。5家企业的偿债风险主成分得分高于0，表明多数企业同样存在着较高的偿债风险。分析偿债风险维度的指标标准化数据可知，流动比率高于0的企业有4家，现金比率高于0 的企业仅有2家，表明短期偿债风险是企业面临的主要偿债风险。比较而言，资产负债率为正的企业有7家，长期偿债风险较小。8家企业的发展风险主成分得分高于0，表明过半数的企业发展风险较低。
4.6 聚类分析
本文以财务风险综合评价的4个主成分为自变量，风电零部件制造企业为因变量，选用系统聚类法将样本企业分为三类，分类结果具体如表5所示。
由表5可知，风电零部件制造企业共被分为三类：第一类企业有1家，为神力股份。结合表4数据分析，神力股份除盈利风险较高外，其他四类主成分表现良好。第三类企业有6家，该类企业的基本特点为多项主成分表现不佳，如长城电工的四项主成分得分均低于-0.5，企业的盈利风险、营运风险、偿债风险和发展风险均处于较高水平。因此，在样本企业中，长城电工具有最高的财务风险，综合排名处于末位。剩余企业被归为第二类，共8家，财务风险介于第一类和第三类企业间，普遍在两项主成分上存在着不足。如时代新材虽然营运风险主成分得分在样本企业中最高，但较低的盈利风险主成分得分和偿债风险主成分得分拉低了企业的综合得分，加大了企业面临的财务风险。
5 结论及建议
本文基于15家上市风电零部件制造企业2015-2017年度的财务数据，构建了财务风险评价指标体系，运用主成分分析法测算分析了样本公司的财务风险，并进一步对风电零部件制造上市公司进行聚类，得出以下结论：
（1）盈利风险是反映风电零部件制造上市公司财务风险的核心维度，其次是营运风险和偿债风险，发展风险的影响程度最小。
（2）我国风电零部件制造上市公司整体财务风险较高，各企业间的财务风险状况存在一定差距。
（3）绝大多数风电零部件制造上市公司存在着两项维度及以上的财务风险，公司财务风险不是由单一因素引发。
因此，风电零部件制造企业应从多角度防范财务风险。特别关注盈利风险，加强核心技术的研发力度，在企业内部持续加大研发投入，注重成果的有效转化。同时，积极引进国内外相关领域人才，为公司技术创新注入新动力。在企业外部，通过举办技术交流活动，借鉴学习行业内的先进技术，推动我国零部件制造技术的整体进步。
参考文献
[1]严良，李淑雯，蒋梦婷，等.基于PCA的DE-SVM资源型企业财务风險识别模式研究[J].会计之友，2019，（07）：58-65.
[2]戚家勇，蔡永斌.房地产上市公司财务风险评价研究[J].财会通讯，2018，（26）：114-118.
[3]雷恩奇.风电EPC项目风险管理若干问题研究[J].科技与创新，2019，（05）：117-118+121.
[4]赵亚楠. “去产能”背景下HR风电的财务风险管理研究[D].西安：西安工业大学，2018.
关键词：风电;零部件制造;财务风险;主成分分析;聚类分析
中图分类号：F23 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.22.042
1 引言
风力发电在世界范围内稳健的发展给风电上游企业提供了良好的发展机遇，但同时也对企业销售的风电零部件质量提出了更高要求。长期以来，我国风电零部件制造核心技术缺乏。经过近年来政策的支持和市场竞争的影响，风电零部件制造企业在技术研发层面取得了一定成绩，但与国外同类企业相比，仍有较大差距。伴随“一带一路”的建设和海上风电的发展，核心技术的掣肘限制了风电零部件制造企业的发展速度，使企业面临的财务风险加大。
我国学者对财务风险的研究涉及众多领域。严良等（2019）利用DE-SVM模型识别了资源型企业的财务风险。戚家勇和蔡永斌（2018）基于财务风险理论和因子分析法研究了房地产业的财务风险。雷恩奇（2019）探讨了风电EPC项目的风险和应对策略。赵亚楠（2018）研究了HR风电公司去产能背景下财务风险的动因，评价了企业的财务风险。学者们对财务风险的研究取得了一定成果，但鲜有研究风电企业财务风险的文献。因此，本文对风电零部件制造企业财务风险的研究具有一定的创新性，旨在为相关领域的研究提供借鉴。
2 评价指标体系构建
本文以偿债风险、营运风险、盈利风险和发展风险为一级指标，共选取了13个因素构建风电零部件制造企业的风险评价指标体系，如图1所示。
3 样本选取和数据处理
本文按主营业务收入占比高于60%的原则选取了15家上市风电零部件制造企业。样本数据均来源于新浪财经网和公司2015-2017的年度报告。
4 实证分析
本文选用Z-Score法对15家风电零部件上市公司的2015-2017年的指标数据进行标准化处理，利用SPSS软件进行主成分分析和聚类分析。
4.1 适用性检验
以13个财务风险指标为变量，进行KMO和Bartlett 的球形度检验，结果如表1所示。
表1显示，KMO值为0.615，大于0.5，变量间相关性较高。同时，Bartlett 球形度检验的显著性水平为0，低于0.05，适合做主成分分析。
4.2 主成分提取
进一步根据特征值和累计方差贡献率取值提取财务风险主成分，具体情况见表2。
由表2可知，前4个成分的特征值大于1，累计贡献率达87.582%，基本包含了原始变量的绝大部分信息。因此，本文提取出4个主成分用于描述风电零部件制造企业的财务风险。
4.3 主成分命名
采用最大方差法进行正交旋转，得表3。
据表4可知，15家风电零部件制造企业中，有8家企业的综合得分高于0，占比5333%。其中，双一科技、神力股份和金雷风电综合分值在05-10之间，财务风险较低。样本企业中，最高得分为双一科技09079，最低得分为长城电工-08976，相差18055，表明风电零部件制造企业间的财务风险情况存在一定差距。
进一步分析各主成分得分可知，9家企业的盈利风险主成分得分低于0，表明大部分风电零部件制造企业面临较高的盈利风险。其中，得分最高值为21907，最低值为-10613，说明风电零部件制造企业间的盈利风险状况有较大差距。4家企业的营运风险主成分得分高于0，仅占样本企业的2667%，表明绝大多数企业存在着较高的营运风险。5家企业的偿债风险主成分得分高于0，表明多数企业同样存在着较高的偿债风险。分析偿债风险维度的指标标准化数据可知，流动比率高于0的企业有4家，现金比率高于0 的企业仅有2家，表明短期偿债风险是企业面临的主要偿债风险。比较而言，资产负债率为正的企业有7家，长期偿债风险较小。8家企业的发展风险主成分得分高于0，表明过半数的企业发展风险较低。
4.6 聚类分析
本文以财务风险综合评价的4个主成分为自变量，风电零部件制造企业为因变量，选用系统聚类法将样本企业分为三类，分类结果具体如表5所示。
由表5可知，风电零部件制造企业共被分为三类：第一类企业有1家，为神力股份。结合表4数据分析，神力股份除盈利风险较高外，其他四类主成分表现良好。第三类企业有6家，该类企业的基本特点为多项主成分表现不佳，如长城电工的四项主成分得分均低于-0.5，企业的盈利风险、营运风险、偿债风险和发展风险均处于较高水平。因此，在样本企业中，长城电工具有最高的财务风险，综合排名处于末位。剩余企业被归为第二类，共8家，财务风险介于第一类和第三类企业间，普遍在两项主成分上存在着不足。如时代新材虽然营运风险主成分得分在样本企业中最高，但较低的盈利风险主成分得分和偿债风险主成分得分拉低了企业的综合得分，加大了企业面临的财务风险。
5 结论及建议
本文基于15家上市风电零部件制造企业2015-2017年度的财务数据，构建了财务风险评价指标体系，运用主成分分析法测算分析了样本公司的财务风险，并进一步对风电零部件制造上市公司进行聚类，得出以下结论：
（1）盈利风险是反映风电零部件制造上市公司财务风险的核心维度，其次是营运风险和偿债风险，发展风险的影响程度最小。
（2）我国风电零部件制造上市公司整体财务风险较高，各企业间的财务风险状况存在一定差距。
（3）绝大多数风电零部件制造上市公司存在着两项维度及以上的财务风险，公司财务风险不是由单一因素引发。
因此，风电零部件制造企业应从多角度防范财务风险。特别关注盈利风险，加强核心技术的研发力度，在企业内部持续加大研发投入，注重成果的有效转化。同时，积极引进国内外相关领域人才，为公司技术创新注入新动力。在企业外部，通过举办技术交流活动，借鉴学习行业内的先进技术，推动我国零部件制造技术的整体进步。
参考文献
[1]严良，李淑雯，蒋梦婷，等.基于PCA的DE-SVM资源型企业财务风險识别模式研究[J].会计之友，2019，（07）：58-65.
[2]戚家勇，蔡永斌.房地产上市公司财务风险评价研究[J].财会通讯，2018，（26）：114-118.
[3]雷恩奇.风电EPC项目风险管理若干问题研究[J].科技与创新，2019，（05）：117-118+121.
[4]赵亚楠. “去产能”背景下HR风电的财务风险管理研究[D].西安：西安工业大学，2018.