第三方融资租赁公司财务风险研究

摘要：现阶段我国金融体制尚不完善，融资租赁行业仍处于初期阶段，主要以金融租赁为主;但随着“供给侧改革”“一带一路”、中国制造2025建设的不断推进，在金融政策规范引导下类金融模式也在不断发展，其中具有代表性的为融资租赁行业。现以港股海通恒信融资租赁公司为例，运用Z-score模型分析该第三方融资租赁公司主要财务风险，最后对该类第三方融资租赁公司相应财务风险提出风险应对策略。

关键词：融资租赁;财务风险;Z-score模型

中图分类号：F832.39    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2020）06-0091-03

一、引言

融资租赁始于20世纪50年代的美国，起初以“简单融物”形式存在，随着金融业拓宽行业领域，形成了以“融资+融物”的新金融模式，我国融资租赁行业起步较晚，始于1980年，工业技术较为落后，相较于欧美等国家而言，市场体量较小，行业渗透率低。现阶段融资租赁行业主要划分为银行系、厂商系、独立第三方，但第三方融资租赁公司在生息资产规模上逊色于前二者。根据中国租赁联盟及相应研发中心披露的《2018年融资租赁行业年度报告》，截至2018年年底，我国融资租赁企业总数为11 777家，增长幅度为21.7%，其中增长比重较高的为第三方融资租赁公司，增加219家，占比2.15%。第三方融资租赁公司在企业数量不断增加的同时，实际开展融资租赁业务的企业却呈下降趋势，有近七成为空壳公司，从业务体量上也与前二者相差较多，影响行业整体金融风险较小;但从第三方融资租赁企业公司本身考虑，如何甄别第三方融资租赁公司财务风险，并且风险可控是当前公司需要考虑的问题，在对该具体案例公司财务风险分析的基础上，提出有效化解公司财务风险的相关策略，以缓解第三方融资租赁公司在财务端风险的影响，更好地为中小企业融资提供保证。

二、文献综述

国外学者研究公司财务风险的案例，主要是以美国Altman教授1968年提出的Z-score公司财务状况预警模型为参照，将各行业经验数据根据模型公式得出Z评分进行横向比较。我国学者在此問题上从财务比率方面运用实证分析的相应方法对勾稽数据进行分析比较，判断公司在财务端出现的风险问题。周首华、杨济华、王平（1996）[1]在研究公司财务危机问题下，对Z-score模型进行了详细的评述，但该模型未考虑现金流量对公司财务风险影响的问题，拟立新的F得分模式，通过对4 160家破产与非破产公司进行检验得出该模式具有较强的预测性，准确率达70%，可以弥补原模型不足。陈静（1999）[2]对国内ST上市公司实证分析，从单变量和多元变量两个角度分别进行比较，研究得出该方法各有优势，相较于Altman的Z-score多元变量模型分析公司财务风险而言更为审慎。近年来仍有一众学者研究公司财务风险预警体系，赵海蕾、周方召、金德环（2015）[3]将SOA算法与Z-score模型相结合，在原模型的基础上优化Z得分模型的适应性函数，结果显示该研究平均风险识别率达96.33%，方法严谨有效。向德伟（2002）[4]在如何判断及预测公司财务风险问题上同样运用Z-score方法，选取沪深两地80家上市企业，对该样本经营风险进行实证分析，结果显示Z-score对某具体行业的整体经营风险具有良好的预测能力。严碧红、马广奇（2011）[5]针对我国房地产上市公司财务风险运用Z-score模型，在对深市A股61家房产企业财务风险研究过程中发现，Z-score模型可以很好地反映出房产企业财务风险问题，并对财务风险微观及宏观方面给出控制风险对策。杨知宇、杨景海（2014）[6]在基于现金流的基础上建立财务风险预警模型;选取6家ST公司为样本，并运用之前学者对Z-score模型优化的F分数预警模型，结果显示，F分数预警模型的预测对公司控制财务风险具有一定效用。

综上所述，多数学者在研究Z-score模型问题上多从模型优化的角度出发，以获得更为准确的公司财务预警体系，但对具体行业种类及公司规模大小上并未进行严格筛选，在研究第三方融资租赁公司财务风险问题上，首次采用Z-score方法获得更为准确的预测数据;同时，对所研究对象进行归纳总结，以期更好地归纳总结出同规模及同类融资租赁公司在财务端风险应对策略。

三、研究设计

（一）Z-score模型简述

该模型1968年由美国学者Altman提出，他将该模型应用在两类研究样本中，一类为制造型企业，另一类为不分行业类别的企业，通过分析将22个有效比率按流动性、盈利能力、现金流量、偿债能力及营运能力进行综合判别，最后得出函数：

Z=1.2*X₁+1.4*X₂+3.3*X₃+0.6*X₄

其中：X₁、X₂、X₃、X₄、X₅释义由下表所示：

研究对象为第三方融资租赁公司，公式所有释义均从该类公司角度出发;X1反映公司流动性能力，流动能力越强，表示该融资租赁公司现金流量充足，公司债务结构较为合理，整体财务状况较好。X2反映公司投资及融资能力，指标越高，说明该公司经营水平较高，业务收入较高，成本配比合理融资租赁市场行业涉猎较广，整体影响力较大;同时也侧面反映公司管理水平较高，筹资能力较强。X3反映该公司盈利水平，该指标直接影响公司整体规模的扩大及投资价值的提升。X4投资价值，该指标反映上市公司在资本市场中关注度及影响力。X5直接反映公司营运能力，指标越大，说明该公司整体经营效率、行业认可度较高。

（二）财务数据分析

海通恒信融资租赁公司于2019年6月香港主板上市，净资产高达129.3亿元，净资产收益率近三年均高达10%，是一家高速发展的中国大型第三方融资租赁公司，同时，也是中国领先证券公司海通证券唯一的租赁平台。截至2017年底公司在第三方融资租赁公司整体排名中位居第三名，其主要业务为租赁与保理。

通过东方财富网及上海清算网收集该公司相关数据资料，勾稽近三年数据之间的关系，发现该公司在第三方融资租赁公司市场中认知度良好，数据可信度较高，具有一定的研究价值;在对该公司进行Z评分分析前，将该公司作以基础的财务比率分析。

1.偿债能力

据表2所示，该公司资产负债率从2014-2018年逐年攀升，通过翻阅公司相关年报资料发现，公司近几年在融资租赁行业跨度较大，业务种类不断拓宽，在项目数量及相关重大项目上投入资金总额较多，其相应债务水平也会有所提高，对比同类公司，资产负债率均在60%-90%，该公司债务结构上较为合理;同时，根据流动比率反映，公司在2014-2018年间比率提升较小，均在数值1上下浮动，符合该类公司持续经营特性，整体债务风险较小，偿债能力较强。

2.营运能力

本研究主要对象为第三方融资租赁公司，均以息差为主要营业收入，但租赁及保理项目资金回收时间均在1-3年，回款效率及承租方信用水平直接影响公司的现金流入量，若债务及债权配比失调，将严重影响租赁公司日常经营。在对其营运能力分析时主要观察应收融资租赁款周转率及总资产周转率。根据表3所示。

根据表3应收账款周转率数据分析发现2018年回款效率最高，平均30天，2016年为最长回款期，约为143天，这也从侧面反映，该第三方融资租赁公司为缩短回款期，在项目管理水平上提高，同时项目准入及批准的承租企业资质要求上也更为严格;从公司重大事件上分析，2019年为公司主板上市之准备，2018年加快了新旧项目的应收账款回款期，各项目质量截至2018年为最高。总资产周转率方面，该公司未有较大波动，均维持在0.075附近，说明企业在维持现有业务规模体量的同时，更多的是优化管理水平。

3.盈利能力

根据表4所示该公司净资产收益率逐年提升，截至2018年达10.19%，在同行业中资产创收能力较高，说明公司整体经营良好，未有重大项目差错;通过净利率分析，该公司最高年份为2017年，达30.99%，2018年下降，这考虑净利润下降，究其根本原因在于2017年整体市场投放项目较2017年较少。根据年化投资回报率分析，该公司均维持在1.8以上，说明公司上市前后，投融资水平较高，收益较为稳定。

4.成长能力

根据表5数据，该公司营业总收入同比持续增长，截至2018年较上年同比增长达32.09%，说明公司在稳定现有行业租赁领域下，不断延伸业务种类，为公司创收提供了良好的保证，净利润方面，公司逐年提升，截至2018年达12.15亿元，较2016年提升近一倍，这也说明了公司在整个第三方租赁行业中，业务较为广泛，租赁市场知名度较大，在中小企业融资平台中具有稳定的地位，成长能力较为优秀。

（三）财务风险分析

通常研究者均从是市场数据及会计数据两个维度出发分析公司具体的财务风险问题，市场数据是基于股票的β系数，该方法通常运用在完善的资本市场中，我国投资者多为保守型，投机心理较为严重，股价的变化无法实际反映公司的财务风险，所以该方法不适合我国资本市场，相较于其他方法，选择Z-score模型较为合理的反映了被研究公司的具体财务风险。

本研究基于Z-score模型计算得出海通恒信近5年Z值，根据近5年Z值的变化来测量该公司财务风险，表6为模型计算的具体数据。

若按常规Z值的大小直接关系上市公司财务风险的大小，通常Z值经验数据为Z<1.81说明企业有很大的破产风险，1.812.675说明企业财务状况良好，破产可能性极小。

本研究基于第三方融资租赁公司，由于公司资产负债率长期均高达70%以上，公司主营业务是以赚取息差为主，项目时长的回款率直接影响企业的资金流量，考虑第三方融资租赁行业属性特殊，多为债券及股权融资，回报率高但回款时间较长，本研究对象Z值均高于业内其他公司，说明其财务状况较其他公司而言较好，自2014年创业板上市以来，该公司常年Z值处于0.5，说明该公司财务状况较为稳定，公司管理项目水平较高，出现不良资产及信用违约项目较少，回款周期正常。另一方面，公司在营业收入逐年递增的条件下，其净利润也在逐年递增，说明公司经营仍处于扩张性发展状态，整体财务风险是较低的。

（四）结论

根据对该第三方融资租赁公司Z-score模型的运用发现，融资租赁行业财务风险普遍较高，对该公司而言，Z值将长期处于0.5

综上所述，Z-score模型在测量第三方融资租赁公司的财务风险问题上具有一定的局限性，但是结合其他同类公司进行Z值财务风险比较，可以预测公司财务风险程度;在进行系统性Z值分析下，第三方融资租赁公司在管理水平、盈利能力及流动性水平较为稳定的状态下，财务风险较低。同时，在进行Z值财务分析时仍应当关注第三方融资租赁公司在资本充足度、资产质量、管理水平、盈利能力及流动性的变化。

参考文献：

[1] 周首华，杨济华，王 平.论财务危机的预警分析——F分数模式[J]. 会计研究，1996（8）.

[2] 陈 静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J]. 会计研究，1999（4）.

[3] 向德伟.论财务风险[J].会计研究，1994（4）.

[4] 赵海蕾，周方召，金德环，等.基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型财务预警研究[J].财经理论与实践，2015（2）.

[5] 严碧红，马广奇.基于Z-Score模型的我国房地产业上市公司财务风险的实证分析[J].财务与金融，2011（5）.

[6] 杨知宇，杨景海.基于现金流量视角的财务风险预警模型分析——以ST上市公司为例[J].会计之友，2014（30）.

[责任编辑：王 旸]

收稿日期： 2019-12-19

作者简介： 周淘沙（1994- ），男，安徽宣城人，硕士研究生，研究方向：投融资管理。