农业上市企业财务预警评价研究

陆兴宇 梁硕 齐蓓

摘 要：为推动我国农业上市企业健康长远发展，促进农业产业化进程，基于我国农业上市企业发展现状，采用先定性后定量的研究方法，运用 Z-Score 财务预警模型，以农业上市企业中的龙头企业为例，对其进行财务数据分析，并找出造成农业企业出现财务预警的原因，针对如何进一步降低我国农业上市企业的财务风险提出相应的策略。

关键词：农业上市企业;Z模型;财务预警评价

中图分类号：F272        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2021）36-0071-03

农业上市企业作为农业行业中的先进代表，在推动整个农业经济发展过程中有着举足轻重的作用。然而，由于受到市场、自然环境等诸多外界因素的影响，農业上市企业与其他行业上市企业相比存在更大的财务风险。因此，作为行业代表的农业上市企业应该对自身的财务风险情况进行精准全面的分析，对财务情况进行客观的评价，减小企业因财务问题而无法健康发展的可能性。

一、国内农业上市企业的发展现状及研究方法和数据来源

（一）发展现状

农业在国民经济中处于基础地位，其发展质量直接影响着国民经济能否实现可持续发展[1]。近来，国内农业经济体系发生了很大的变革，农业行业发展得以很大程度的改善，但是仍有一些由于社会和生态等各方面的原因，导致农业的发展仍然存在一定的干扰。外部环境的干扰在一定程度上影响了农业行业的发展。

（二）研究方法

对于财务预警评价的研究，国内外的专家学者一直在完善评价体系，从早期的单因素变量的财务风险模型，发展到当下较为常用的多因素变量的财务风险模型。本文采用美国经济学家 Edward Altman，通过对33家美国企业的研究后，于1968年总结形成的Z模型理论。该模型从众多不同种类的财务指标中选取了多个对企业绩效评价有显著影响的财务指标，然后综合得出几个变量来分析企业的财务健康状况。并且根据变量对企业财务指标的影响程度不同，赋予不同的系数比例，通过最终的数值大小反映财务危机警示程度。具体公式如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5

X1=流动资本/总资产

X2=留存收益/总资产

X3=息税前利润/总资产

X4=所有者权益市值/总负债账面值

X5=营业收入/总资产

该模型有机结合了企业的偿债能力、盈利能力和营运能力，综合地判断出企业破产的危机是否存在[2]，其判断标准如表1所示。

（三）数据来源

首先，本文全部的农业上市公司的财务数据均来源于Wind数据库。其次，为了更好地分析我国农业上市公司的财务风险，在计算各公司Z值时选取了该公司从2015—2019年5年间的财务数据进行分析。并且剔除ST敦种、新农开发、香梨股份、新赛股份以及2015—2019年间停牌的公司，最终选取了11家农业上市企业中的龙头公司作为样本公司。

二、国内农业上市企业Z值分析

（一）Z值计算

本文采用了美国经济学家 Edward Altman 的Z-score模型对11家农业上市公司进行财务预警等级评测，得出了这11家农业上市公司的Z值，具体的Z值数据采用了2015—2019年的财务报表数据，计算结果如表2所示。

（二）Z值分析

根据表2的数据，计算出的这11家农业企业从2015—2019年的Z值，并从中整理分析出农业企业的Z值的描述统计，得出表3的统计数据。

从表3可以知，2015年农业企业平均Z值为20.0，2016年平均Z值为19.8，2017年平均Z值为19.04，2018年平均Z值为22.00，2019年平均Z值为19.72。从数据中得出农业企业的这5年Z值均明显高于安全临界值2.675，说明农业企业在未来的短时间内财务风险较小，但是自2015年以来，农业企业Z值指数在波动中呈现出下降的趋势，短期来看，虽然在未来几年，农业行业暂时还不会出现发生财务风险的可能。但是从长期来看，随着时间的推移，如果不采取一些改善措施，农业企业Z值将会低于安全临界值。整体来看，农业企业从2015年的全距31.68，标准差9.99;2016年的全距41.41，标准差12.20;2017年的全距50.00，标准差14.41;2018年的全距56.90，标准差15.52;2019年的全距74.74，标准差19.98。可以看出，行业内不同的农业企业潜在的财务风险差异较大，并且不同的企业之间的财务风险指数在下降，这也进一步说明许多企业很有可能会面临财务风险。

从表4中可以看出，在11家上市农业公司中，2015—2019年，Z值小于1.81的以及在1.81—2.675之间的占比很少，Z值大于2.675的占比较大，并且这五年内，绝大多数的农业上市公司财务处于良好状态，但是也有少数几家公司的财务处于危机状态，或者存在未来几年内财务发生危机的可能性。

（三）局部X值分析

从表2和表4来看，整体上11家农业上市企业的Z值处于良好区间，企业财务状况处于安全状态，为了更进一步深入研究局部的X值的变化，本文选取了2019年11家上市农业公司的局部X值数据，进行局部分析如表5所示。

从表5可以看出，11家公司X1的值除了隆平高科以及雪榕生物的值处于负值，其他公司的值都比较稳定，可以看出整体上农业上市公司的偿债能力比较好，但是隆平高科以及雪榕生物2019年的偿债能力有些欠缺;从11家公司的X2值可以看出，海南橡胶、荃银高科处于行业较低水平，甚至神农科技和农发种业是负值，表明净利润与总资产的比例均衡处于较低水平，这几家农业公司2019年受到外界影响因素较大，利润不太理想。X3的值也反映公司的利润和总资产的优良状况，在X2中提到的几家公司的X3值依旧位于行业末端，这一现象表明上述几家公司的利润以及财务费用的分配出现了不均衡的问题，并且这11个农业企业的整体X3的值都不是很大，说明农业行业大部分企业的盈利能力不是很高。从表5中可以得出，整体Z值的大小幅度与X3值的关系最为紧密，这一现象也符合了Z模型理论。

三、农业上市企业产生财务风险的原因

1.市场变化因素。因为大部分的农业企业所生产的产品有固定的生产周期，导致企业产品的生产与销售进度一般不能实现同期进行，因此加大了农业企业存货堆积上升的风险，降低了农业企业资源配置的效益。同时，国内农业市场竞争激烈，各地农产品商一起争夺市场，使得整個市场消化商品库存的压力持续上升，农业企业的资金运营风险也随之增加。除此以外，受到市场通货膨胀、国内外货币汇率的变动，以及政府宏观调控等因素的影响，农产品价格受到市场供求外越来越多因素的影响，这些也都在一定程度上影响了农业企业的利润，更是提高了农业企业财务预警的风险等级。

2.行业特殊性。首先，农业上市企业经营状况受国内农业影响较大，企业的原材料的供应和生产周期都高度依赖于农业生产。然而，由于农业企业自身的行业特殊性，导致农业生产具有较强的季节性和周期性，原料的占款和储藏成本都很高[3]。所以，资金的流动速度十分缓慢，存货周转次数较少，企业资产周转率较小，出现债务风险的可能较大。其次，农业企业所生产的产品对自然条件变化的敏感度较高，突发性的自然灾害或重大病虫害的发生将直接影响产品的产量与质量，农业企业生产的意外风险较大。

3.计量管理因素。由于农业行业会计计量涉及生物资产计量，而生物资产计量方式本身在一定程度上存在缺陷。部分公司在报表上不体现详细的生物分类资产情况且经营风险等情况列示较少;生物资产的增减值及变动情况披露不充分[4]。而且农业行业生物资产计量可比性较差，农业行业内，大多数企业之间都采用不同计量方式，这使得会计信息披露不完整，财务状况预警不够准确、及时，导致农业企业财务预警出现的可能性大幅上升。与此同时，当下农业企业管理方式比较落后，许多农业企业为了降低管理层的成本而简化企业管理方式，取消许多应该设置的管理层岗位，使得不同层次的管理层之间的信息不对称，在一定程度上使得企业更容易出现财务预警现象。

四、降低农业企业财务风险的措施

1.引进优质人才资源，提升农业科技水平。传统农业发展严重依赖于自然条件，导致农业发展水平一直无法得到提升。因此，农业上市企业作为行业的领头人，应引进优质人才，提升农业技术，通过技术上的补足，逐渐缩小自然因素对农业发展的影响。

2.重视鼓励农业发展。作为一个农业大国，我国农业应该处于一个较高的发展水平。但是数据表明，从2015年开始，我国农业发展呈现出在波动中逐渐下降的趋势，更多的农业企业开始面临财务预警的状况。所以，政府应鼓励并扶持农业的发展，给予农业企业补贴，减小农业企业的生存压力。

3.构建产业链体系，集中发展。增强企业整体竞争实力。全产业链能够有效提升企业竞争力[5]。农业企业应该脱离落后的生产销售模式，采用先进的产业化技术，打造自己的品牌形象，集中力量进行企业发展，而不是单一的个别企业的独自发展，综合自身与其他相关企业的优势，提升自己的核心竞争力。

参考文献：

[1]  薛明府，陈健.新型城镇化进程中的农业生态化建设困境与出路[J].农业经济，2020，（10）：26-28.

[2]  杨天雨，周玉新.基于Z模型的电子商务企业财务预警研究[J].电子商务，2020，（11）：60-61.

[3]  吕冠霖.DF公司农业产业化经营研究[D].哈尔滨：东北农业大学，2015：23-32.

[4]  夏岚，赵连静.农业上市公司生物资产信息披露现状及展望[J].农业展望，2018，（8）：45-48.

[5]  陈璐，廖吉林.农业企业全产业链经营模式研究[J].物流工程与管理，2019，（8）：140-142.

Abstract：In order to promote the long-term development of our country agricultural listed companies，based on Chinese agricultural listed enterprises current situation，after the first qualitative quantitative research methods，using the Z-Score financial model，taking the leading enterprises in listed agricultural enterprises as an example，conducting financial data analysis and finding out the reason of agriculture enterprise financial early warning，and give suggestions about how to reduce the financial risk of listed agricultural enterprises in China.

Key words：listed agricultural enterprises;Z model;financial early warning evaluation