[26]，A公司成本費用增加根據(jù)REF_Ref195276489\h圖5.3中A公司的成本費用利潤率來看，2016至2019年A公司的該比率持續(xù)下降，由5.79%降至1.79%，導(dǎo)致這一趨勢的原因，除了政府補貼退坡的影響外，A公司的成本費用上升也是重要影響因素，電池價格的增加導(dǎo)致A公司的生產(chǎn)成本加重，政府補貼減少的情況下，A公司為了維持銷量無法大幅度提升銷售價格，導(dǎo)致其成本費用利潤率持續(xù)降低，2019年已經(jīng)降至1.79%，這意味著每投入一百元成本，只能賺取1.79元的利潤，可見原材料成本上升對于A公司提升盈利能力、降低投資風(fēng)險是很大的阻礙；直至2024年，A公司的成本費用利潤率才回升至6.21%，然而A公司需要認(rèn)識到，6.21%的利潤率水平仍低于行業(yè)平均值，且持續(xù)面臨原材料價格波動的挑戰(zhàn)，這表明A公司在成本管控和經(jīng)營效率方面仍有較大的提升空間。圖5.SEQ圖5.\*ARABIC3A公司成本費用利潤率營運風(fēng)險成因分析（一）應(yīng)收賬款規(guī)模較大根據(jù)前文對A公司營運風(fēng)險的識別可知，A公司近年來雖然沒有發(fā)生營業(yè)虧損，但是也存在著一定的營業(yè)風(fēng)險，其各項資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)水平都達(dá)不到行業(yè)平均水平，根據(jù)REF_Ref195276540\h圖5.4中數(shù)據(jù)可知，A公司的應(yīng)收賬款規(guī)模在2017至2021年保持下降趨勢，應(yīng)收賬款管理較為穩(wěn)定，自2022年開始，應(yīng)收賬款規(guī)模開始增加，這可能與A公司規(guī)模擴大，銷量增多、采用了寬松的信用政策相關(guān)。值得關(guān)注的是，應(yīng)收賬款規(guī)模過大會導(dǎo)致壞賬風(fēng)險增加，資金周轉(zhuǎn)壓力加重以及營運資金使用效率下降，如果A公司不能及時抑制應(yīng)收賬款的規(guī)模增加，會繼續(xù)加重營運風(fēng)險。（二）存貨管理水平下降自進入“后補貼時代”以來，A公司的存貨管理水平則表現(xiàn)出持續(xù)惡化的趨勢，尤其在2022年以后，存貨規(guī)模的增長趨勢尤其明顯。雖然A公司擴展海外市場、加大生產(chǎn)規(guī)模的戰(zhàn)略有利于取得更理性的盈利成果，但不斷攀升的存貨水平卻為企業(yè)的健康發(fā)展埋下了隱患，A公司存貨規(guī)模增速過快直接導(dǎo)致了營運風(fēng)險的加劇。在當(dāng)前情況下，一旦市場環(huán)境或國家政策開始變化，A公司很可能發(fā)生大量存貨積壓、資金無法回流等一系列連鎖反應(yīng)，嚴(yán)重的話可能導(dǎo)致企業(yè)虧損甚至破產(chǎn)。圖5.SEQ圖5.\*ARABIC4A公司存貨與應(yīng)收賬款水平

“后補貼時代”A公司財務(wù)風(fēng)險控制對策財務(wù)風(fēng)險控制是企業(yè)管理中十分重要的一部分，在前文中，通過對于A公司各種指標(biāo)、數(shù)據(jù)的縱向?qū)Ρ纫约皺M向?qū)Ρ?，可知近些年A公司已經(jīng)意識到自己所面臨財務(wù)風(fēng)險，并且始終積極采取措施進行應(yīng)對，包括開闊海外市場，爭取新的客戶來提高銷量；進行技術(shù)創(chuàng)新，堅持投入研發(fā)，擴大市場占有率，提高企業(yè)的發(fā)展能力等。A公司受到“后補貼時代”的影響在近幾年縮小了很多，并且許多方面的財務(wù)風(fēng)險在近年已經(jīng)得到了一定程度上的降低，但許多情況尚未得到充分改善，因此，本文對于A公司今后如何進行風(fēng)險管控提出以下建議：建立全方位的風(fēng)險監(jiān)控體系，重視財務(wù)風(fēng)險預(yù)警根據(jù)前文對A公司財務(wù)風(fēng)險的識別和評價，可知A公司在一定程度上受到了政府補貼退坡的影響，財務(wù)狀況十分不穩(wěn)定，因此A公司需要警惕未來可能出現(xiàn)嚴(yán)重財務(wù)危機的可能性，建立起全方位的風(fēng)險監(jiān)控體系，完善財務(wù)風(fēng)險預(yù)警和管理制度，包括定期對于財務(wù)健康狀況進行自我評估；對于關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)，比如財務(wù)杠桿、經(jīng)營杠桿和速動比率等，建立起實時監(jiān)控系統(tǒng)和實時評估程序，保證企業(yè)管理者和股東及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)可能出現(xiàn)危機的情況。此外，A公司應(yīng)該完善內(nèi)部審計機制，加強內(nèi)部控制，優(yōu)化內(nèi)部控制系統(tǒng)，防止出現(xiàn)財務(wù)舞弊或者財務(wù)錯誤等情況，及時發(fā)現(xiàn)潛在的財務(wù)風(fēng)險并且及時解決出現(xiàn)的財務(wù)問題，同時，強化對于外部環(huán)境的評估功能，及時準(zhǔn)確的了解到外部市場風(fēng)險、政策影響以及新能源汽車行業(yè)的發(fā)展趨勢，保持住企業(yè)在新能源汽車行業(yè)龍頭企業(yè)的地位。優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)和豐富籌資渠道企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)直接影響企業(yè)籌資風(fēng)險管控和融資決策質(zhì)量。A公司近年來的資產(chǎn)負(fù)債率高達(dá)70%，遠(yuǎn)超其所處行業(yè)的平均水平，這種模式持續(xù)維持下去會嚴(yán)重危害企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)健性。面對這種情況，A公司在未來進行融資時，需要謹(jǐn)慎選擇融資策略，一方面，A公司需要綜合評估企業(yè)外部環(huán)境因素和內(nèi)部發(fā)展因素，在外部條件有利且公司有較大的發(fā)展?jié)摿Φ那闆r下，可以通過擴大債務(wù)規(guī)模進行業(yè)務(wù)擴張，當(dāng)募集資金無法帶來預(yù)期收益時應(yīng)及時停止借款，保持理想的資本結(jié)構(gòu)，避免虧損和破產(chǎn)；另一方面，A公司要改善債務(wù)期限結(jié)構(gòu)，針對研發(fā)投入和固定資產(chǎn)擴建等長期投資項目，應(yīng)當(dāng)匹配長期融資工具，改變目前過度依賴短期借款的局面。從分散風(fēng)險的角度來看，A公司應(yīng)該豐富融資渠道。根據(jù)REF_Ref195276687\h圖6.1可知，A公司的資金更多來自于短期借款，A公司需要尋找更多的長期借款渠道，用于投資回收期較長的投資項目，當(dāng)投資回收期較短時，再采用短期借款。此外，考慮到當(dāng)前較高的償債壓力，A公司豐富籌資渠道，也可以達(dá)到分散償債來源的目的，降低對某一特定籌資渠道或者籌資對象的依賴性，可以降低A公司的償債風(fēng)險，A公司可以通過發(fā)行新股或增發(fā)股票來籌集資金，在籌集到大量資金的同時，還能降低財務(wù)杠桿、緩解償債壓力。在新能源汽車行業(yè)快速變革的背景下，建立與投資周期相匹配、渠道多元化的融資體系，將是A公司實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。圖6.SEQ圖6.\*ARABIC1A公司短期借款和長期借款規(guī)模重視投資決策首先，A公司應(yīng)當(dāng)建立科學(xué)的投資決策機制，在進行投資行為前對具體的投資項目展開可行性研究，確保該投資決策有利于企業(yè)發(fā)展和盈利，包括對該投資項目進行全方位的研究，并且分析該項目的投資回報率、投資回收期等。必要時，A公司可以組建專門的投資研究小組或者聘請專業(yè)的投資顧問來對投資項目提供技術(shù)支持和指導(dǎo)意見。根據(jù)A公司的年報分析可知，A公司近年來采用的是擴張型的投資策略，這種投資策略帶來的回報較大，但企業(yè)面臨的風(fēng)險也較大，針對這種投資策略，A公司需配套建立風(fēng)險對沖機制和動態(tài)成本管控體系，謹(jǐn)慎進行投資。其次，A公司應(yīng)當(dāng)著重投資于其優(yōu)勢領(lǐng)域，避免盲目投資和過度投資。近年來，A公司采用激進的投資策略，可能會帶來較大的投資風(fēng)險，A公司應(yīng)該謹(jǐn)慎選擇激進的投資策略，選擇投資時，應(yīng)當(dāng)考慮現(xiàn)金流情況，盡可能投資于主營業(yè)務(wù)領(lǐng)域，放棄低回報高投入的投資項目，不要盲目進行技術(shù)創(chuàng)新，應(yīng)該著重于提升企業(yè)的競爭能力和發(fā)展能力。最后，A公司應(yīng)當(dāng)對投資過程進行嚴(yán)格的監(jiān)督與控制，A公司的投資項目往往持續(xù)期間較長，這會導(dǎo)致過程中出現(xiàn)許多不可控的因素，這些因素都可能導(dǎo)致A公司投資失敗，甚至帶來巨大的財務(wù)風(fēng)險，因此，A公司應(yīng)當(dāng)建立嚴(yán)格的監(jiān)督體系，要求項目負(fù)責(zé)人對投資項目進行實施的監(jiān)督，包括監(jiān)督現(xiàn)金流的流動情況，成本費用支出的合理性以及項目進度的快慢等。如果發(fā)現(xiàn)投資項目進行的過程中出現(xiàn)了問題，管理層應(yīng)當(dāng)及時采取合理的措施來進行補救和止損，防范不可控財務(wù)風(fēng)險的出現(xiàn)。加強存貨和應(yīng)收賬款的管理根據(jù)REF_Ref195276762\h圖6.2可以看出，A公司在存貨管理方面較弱，為改善這一狀況，A公司應(yīng)該積極減少存貨，通過尋找多元的原材料購貨渠道來避免高度依賴某一供貨商，與不同地供貨商建立穩(wěn)固的合作關(guān)系，從而無需囤積大量原材料，在需要的時候隨時購進即可；此外，A公司可以通過制定靈活的生產(chǎn)計劃、引進先進的生產(chǎn)管理系統(tǒng)、對生產(chǎn)流程進行重組和優(yōu)化、實施有效的庫存管理策略等來實現(xiàn)存貨的高效管理和提升生產(chǎn)效率。企業(yè)的應(yīng)收賬款數(shù)量較多也會導(dǎo)致企業(yè)出現(xiàn)營運風(fēng)險。由REF_Ref195276762\h圖6.2可知，A公司已經(jīng)采取措施減少應(yīng)收賬款在流動資產(chǎn)中的比例，但是A公司的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率始終無法達(dá)到行業(yè)平均水平，為此，其應(yīng)收賬款管理尚需加強，A公司應(yīng)該審查和優(yōu)化其信用政策，減少不良賬款的出現(xiàn)；嚴(yán)格評估客戶的信用水平，拒絕向高風(fēng)險客戶提供信貸；此外，A公司還應(yīng)建立有效的應(yīng)收賬款催收制度和程序，對于逾期賬款實行實時追蹤，減少壞賬的出現(xiàn)；最后，A公司可以采取專業(yè)的方法來識別潛在不良賬款，及時采取措施來減少企業(yè)損失。圖6.SEQ圖6.\*ARABIC2A公司流動資產(chǎn)各項目占比情況

結(jié)論本文以A公司為研究對象，以“后補貼時代”新能源汽車行業(yè)的發(fā)展為背景，以國內(nèi)外學(xué)者對財務(wù)風(fēng)險提出的相關(guān)理論為基礎(chǔ)，通過文獻分析法、案例分析法以及比較分析法為主要研究方法，結(jié)合A公司在2016-2024年間的財務(wù)報表數(shù)據(jù)和各類計算指標(biāo)，對A公司的財務(wù)風(fēng)險狀況和成因進行了橫向和縱向的分析對比，利用Z分?jǐn)?shù)模型進一步為A公司的財務(wù)風(fēng)險進行識別和預(yù)警。本文基于以上評價結(jié)果，為A公司提出了幾點針對性的風(fēng)險控制建議與措施，以期幫助A公司更好地進行風(fēng)險管控。本文得到的具體結(jié)論如下：進入“后補貼時代”后，A公司在籌資、投資和營運等方面存在不同程度的財務(wù)風(fēng)險。從籌資風(fēng)險角度來看，A公司的短期償債能力和長期償債能力都較弱，同時A公司的籌資規(guī)模不斷擴大，這導(dǎo)致A公司面臨著較大的籌資風(fēng)險；從投資風(fēng)險角度來看，A公司采取擴張型的投資策略，公司項目投資成本較大，投資回收期較長，雖然目前盈利狀況較好，但盈利能力不穩(wěn)定，A公司的投資風(fēng)險具有很大的不確定因素；從營運風(fēng)險的角度來看，A公司近年來為提高市場占有率，不斷擴大規(guī)模，企業(yè)的存貨數(shù)量較多，容易造成存貨積壓，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率低于行業(yè)均值，壞賬風(fēng)險較大。A公司尚需采取相關(guān)措施來進行風(fēng)險管控。首先，為了應(yīng)對籌資風(fēng)險，A公司應(yīng)該優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、豐富籌資渠道，從而加強企業(yè)的償債能力，降低企業(yè)的籌資成本；其次，為了應(yīng)對投資風(fēng)險，A公司應(yīng)該重視投資決策，對投資項目進行可行性分析，項目進行過程中實施監(jiān)督，以及時識別和控制投資風(fēng)險；最后，針對營運風(fēng)險，A公司應(yīng)及時加強存貨管理和應(yīng)收賬款管理，減少存貨規(guī)模，提升應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，以提升企業(yè)營運能力。此外，從公司整體角度來看，A公司要建立起完善的風(fēng)險監(jiān)控體系和財務(wù)預(yù)警體系，保證企業(yè)長期穩(wěn)定發(fā)展，穩(wěn)住行業(yè)龍頭企業(yè)的地位，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展。

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附錄附錄AChineseNewEnergyVehicleCompaniesRapidGrowthDoesNotLeadtoFinancialDifficulties.Throughanalyzingdatafromfourmajorlistednewenergyvehicle(NEV)manufacturers(BYD,JMC,SAICMotor,andZotyeAuto)from2012to2017,scholarsemployedtheSustainableGrowthRate(SGR)modelandAltman'sZ-scoremodeltoassessfinancialstability.Thestudyrevealedthatalthoughtheseenterprises'growthratessignificantlyexceededsustainablelevels,theydidnotfaceseverefinancialdistressduetostrongfinancingcapabilities,governmentsupport,androbustmarketdemand(JingxianLiu,YingyuWu,FangYu,2018).Thefollowingpresentsadetaileddiscussionoftheresearchconclusions:Thefirstaspect.ComparativeAnalysisofActualSalesGrowthRates(G)andSustainableGrowthRates(SGR).Theresearchfirstcomparedtheactualsalesgrowthrates(G)withsustainablegrowthrates(SGR)acrossthefourenterprises.In2017,ZotyeAutoexperiencedadramaticsalessurgeof290.9%duetomajoracquisitions,whileitsSGRremainedatonly6.3%.Similarly,BYDandSAICMotordemonstratedactualgrowthratesof29.32%and14.97%respectively,substantiallyhigherthantheirsub-10%SGRs.TheKolmogorov-SmirnovtestconfirmeddistinctdistributionsbetweenactualgrowthratesandSGRs,indicatingunsustainablegrowthpatterns.Traditionalfinancialtheory(Higgins,2001)positsthatcompaniesgrowingbeyondtheirSGRstypicallyfacecapitalshortagesorexcessivedebtburdens.However,thenewenergyvehiclemanufacturersmaintainedstableleverageratiosandexternalfinancingchannels,effectivelyavoidingfinancialdistress.Thisphenomenonchallengesconventionalfinancialexpectationsandwarrantsdeeperexamination.Thesecondaspect.Thestudyevaluatedfinancialstabilitythroughtwoprimaryindicators:ThefirstoneisAsset-LiabilityRatios,JMCandZotyeAutomaintaineddebtlevelsbelowindustryaverages;notably,Zotyeexhibitedthelowestliabilityratiodespiteitsmostaggressivegrowth;BYDandSAICMotoroperatedwithslightlyhigherleverage,yetremainedwithinmanageablethresholds.ThesecondoneisAltmanZ-scoreAnalysis,SAICMotorandJMCconsistentlyscoredabove2.675(safezone),indicatingminimalbankruptcyrisk;BYDremainedpredominantlyinthesafezone,exceptin2016whenitsZ-scoreof2.50approachedthegreyarea(1.81-2.675);ZotyedisplayedsignificantZ-scorevolatility,droppingto1.61(high-riskzone)in2017,thoughitslowdebtratiosuggestedcontinuedfinancingcapacity.Thefindingsdemonstratethatmostmanufacturersavoidedfinancialdistressthroughhealthycapitalstructuresandexternalfinancingcapabilities.WhileZotyepresentedhigherriskexposure,itsfinancialpositiondidnotindicateimminentbankruptcythreats.Thethirdaspect.FactorsMitigatingFinancialPressureDuringRapidGrowth.Threeprimaryfactorscontributedtomaintainingfinancialstabilityduringperiodsofacceleratedgrowth:Firstandforemost,robustgovernmentsupportservedasacriticalfoundation,withChina's2010"DecisiononAcceleratingtheCultivationandDevelopmentofStrategicEmergingIndustries"and2012"Energy-SavingandNewEnergyVehicleIndustryDevelopmentPlan"establishingacomprehensivepolicyframeworkthatdelivereddirectsubsidies,substantialtaxincentives,anddedicatedR&Dfunding.ThisdomesticpolicyenvironmentfoundinternationalparallelsinJapan'sconsumerpurchasesubsidyprogram(Ahman,2014)andAmerica'svehiclereplacementinitiatives(Boyle&Matheson,2009),collectivelydemonstratinghowstrategicgovernmentinterventioncanaccelerateNEVadoption.China'ssimultaneousexpansionofcharginginfrastructure,asdocumentedbyLietal.(2016),significantlyreducedconsumeradoptionbarriersbyaddressingrangeanxietyconcerns.Thesecondcriticalfactoremergedfromstrongmarketdemandandindustrymomentum,withglobalNEVsalessurging58%in2017(EVSales,2017)andChina'smarketdominanceprovidingstablerevenuestreamsthatreduceddebtdependency.Thisdemand-sidestrengthwascomplementedbysupply-sideinnovations,particularlyBYD'stechnologicalleadershipinbatteryandmotorsystems,alongwithZotyeAuto'spioneeringbusinessmodeladaptationsthatcreatednewgrowthpathways.Finally,themanufacturersdemonstratedremarkablefinancialflexibility,withlistedcompanieslikeBYDandSAICMotorleveragingtheirpublicstatustoaccessequitymarketsandcorporatebondfinancingforexpansioncapital.EvenZotyeAuto,despiteitshigherZ-scoreriskprofile,maintainedborrowingcapacitythroughconservativedebtratios,whileoperationalefficiencies-particularlySAICMotor'sindustry-leadingassetturnoverandprofitmargins-generatedtheinternalcashflowsnecessarytosupportorganicgrowth.Insummary,thesynergisticcombinationofpolicysupport,marketdemand,andfinancingflexibilityenablednewenergyvehiclemanufacturerstoachieverapidgrowthwithoutcorrespondingfinancialrisks.Basedonthesefindings,futureresearchshouldfocuson:Firstly,LongitudinalZ-scoreTracking,monitoringpost-2020subsidyphase-outimpactsonfinancialstability.Earlyidentificationofenterprisespotentiallyfacingfinancialstress.Secondly,Cross-NationalComparativeStudies;AnalyzingsustainabledevelopmentpatternsacrossChinese,American,andJapanesenewenergyvehiclemanufacturers.Identifyingbestpracticesindifferentpolicyenvironments.Thirdly,SupplyChainDisruptionAnalysis,AssessingCOVID-19pandemicimpacts,Evaluatingsemiconductorshortages'effectsongrowthsustainability.Thisstudy'scontentfocusesparticularlyonthefirstresearchdirection,examiningCompanyA'sfinancialrisksandcontrolmeasuresfollowinggovernmentsubsidyreductions.Notably,assubsidiesdiminishandmarketcompetitionintensifies,thisgrowthmodel'ssustainabilityfaceschallenges.Post-2020operationaldifficultiesamongsubsidy-dependententerpriseshavevalidatedthestudy'sriskwarnings.FutureinvestigationsshouldexpandtoincludeEnterprisetransformationpathwaysinthepost-subsidyera;Financialstabilityimplicationsofsupplychainvolatility;Alternativegrowthmodelsforsustainabledevelopment.Theresearchprovidescriticalinsightsforpolicymakers,financialanalysts,andcorporatestrategistsnavigatingtheevolvingnewenergyvehiclelandscape,whileestablishingafoundationforsubsequentstudiesonemergingindustryfinancialdynamics.附錄A譯文中國新能源汽車企業(yè)高速增長不會導(dǎo)致財務(wù)困境學(xué)者通過分析四家主要上市新能源汽車制造商（比亞迪、江鈴汽車、上汽集團和眾泰汽車）2012-2017年的數(shù)據(jù)，運用可持續(xù)增長率（SGR）模型和AltmanZ值模型評估財務(wù)穩(wěn)定性發(fā)現(xiàn)，盡管這些企業(yè)的增長速度顯著超過可持續(xù)增長率，但由于強大的融資能力、政府支持和旺盛的市場需求，它們并未面臨嚴(yán)重的財務(wù)困境（JingxianLiu，YingyuWu，F(xiàn)angYu，2018）。以下是研究結(jié)論的詳細(xì)討論:首先，研究比較了四家企業(yè)的實際銷售增長率（G）與可持續(xù)增長率（SGR），2017年，眾泰汽車因重大收購導(dǎo)致銷售激增290.9%，而其SGR僅為6.3%；比亞迪和上汽集團的實際增長率（分別為29.32%和14.97%）也遠(yuǎn)高于其低于10%的SGR。Kolmogorov-Smirnov檢驗證實，實際增長率與SGR的分布不同，表明增長模式不可持續(xù)，傳統(tǒng)財務(wù)理論（Higgins，2001）認(rèn)為，增長速度超過SGR的企業(yè)會面臨資金短缺或債務(wù)過高，但新能源汽車企業(yè)保持了穩(wěn)定的杠桿率和外部融資渠道，未出現(xiàn)財務(wù)困境。其次，研究通過以下指標(biāo)評估財務(wù)穩(wěn)定性：一方面，資產(chǎn)負(fù)債率，江鈴汽車和眾泰汽車的負(fù)債水平低于行業(yè)均值（眾泰的負(fù)債率最低，盡管其增長最快），比亞迪和上汽集團的杠桿率略高，但仍處于可控范圍；另一方面，AltmanZ值分析，上汽集團和江鈴汽車的Z值始終高于2.675（安全區(qū)），破產(chǎn)風(fēng)險極低，比亞迪除2016年（Z=2.50）接近灰色區(qū)域（1.81-2.675）外，多數(shù)年份處于安全區(qū)，眾泰汽車的Z值波動較大，2017年降至1.61（高風(fēng)險區(qū)），但其低負(fù)債率表明仍可通過融資緩解壓。盡管增長迅速，多數(shù)企業(yè)憑借健康的資本結(jié)構(gòu)和外部融資能力避免了財務(wù)困境。僅眾泰汽車風(fēng)險較高，但短期內(nèi)無破產(chǎn)之虞。最后，快速增長未引發(fā)財務(wù)壓力的原因。首先是強有力的政府支持：中國2010年《關(guān)于加快培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》和2012年《節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提供了直接補貼、稅收減免和研發(fā)資助；日本（消費者購車補貼）和美國（車輛置換計劃）的類似政策也促進了新能源汽車普及（Ahman，2014；Boyle&Matheson，2009）；中國政府?dāng)U大充電網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，降低了消費者使用門檻（Li等，2016）。其次是市場需求與行業(yè)動能：2017年全球新能源汽車銷量增長58%，中國作為最大市場貢獻顯著（EVSales，2017）；穩(wěn)定的國內(nèi)需求確保了收入來源，減少了對債務(wù)的依賴；比亞迪的技術(shù)領(lǐng)先（如電池、電機）和眾泰汽車的商業(yè)模式創(chuàng)新為持續(xù)增長提供了支撐。最后是靈活的融資策略：比亞迪、上汽集團等上市企業(yè)可通過股權(quán)或債券融資支持?jǐn)U張；即使Z值較高的眾泰汽車，憑借低負(fù)債率仍能進一步借款；上汽集團等企業(yè)保持較高的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和利潤率，支持了內(nèi)生增長。綜上，政策支持、旺盛需求和融資靈活性共同幫助新能源汽車企業(yè)實現(xiàn)無財務(wù)風(fēng)險的快速增長。因此，針對該研究結(jié)論可得到的未來研究方向包括：第一，長期Z值追蹤：觀察2020年后補貼退坡對企業(yè)穩(wěn)定性的影響。第二，進行跨國比較：對比中美日新能源汽車企業(yè)，分析全球可持續(xù)發(fā)展趨勢。第三，關(guān)注供應(yīng)鏈中斷的影響：新冠疫情和芯片短缺可能改變增長可持續(xù)性。本文研究內(nèi)容結(jié)合第一個研究方向分析A公司在政府補貼退坡后面對的財務(wù)風(fēng)險以及管控措施，值得注意的是，隨著補貼退坡和市場競爭加劇，這種增長模式的可持續(xù)性面臨挑戰(zhàn)。2020年后，部分過度依賴補貼的企業(yè)已出現(xiàn)經(jīng)營困難，這驗證了研究中關(guān)于風(fēng)險控制的預(yù)警。未來研究可以拓展至后補貼時代的企業(yè)轉(zhuǎn)型路徑，供應(yīng)鏈波動對財務(wù)穩(wěn)定性的影響以及可持續(xù)發(fā)展替代增長模式的構(gòu)建。該研究不僅為政策制定者、金融分析師和企業(yè)戰(zhàn)略決策者應(yīng)對新能源汽車產(chǎn)業(yè)變革提供了關(guān)鍵洞見，同時也為后續(xù)新興產(chǎn)業(yè)財務(wù)動態(tài)研究奠定了理論基礎(chǔ)。附錄BTheearly-warningeffectivenessoftheZ-scoremodelforthemanufacturingandheavy-assetindustries(e.g.,automotive,energy).TheZ-scoremodelservesasacrucialtoolforcorporatefinancialriskearlywarning.SinceitsintroductionbyAltmanin1968,ithasbeenwidelyadoptedglobally.Byconstructingamultivariatelineardiscriminantfunction,themodeltransformscorporatefinancialindicatorsintoacomprehensiveriskscore,effectivelypredictingbankruptcyprobability.InChina'scapitalmarket,withtheimplementationandrefinementoftheST(SpecialTreatment)system,theZ-scoremodel'sroleinforecastingfinancialrisksforlistedcompanieshasgarneredincreasingattentionfrombothacademiaandpractitioners.Manufacturingandheavy-assetindustries,characterizedbycapitalintensity,longproductioncycles,andhighfixed-assetratios,haveanevenmorepressingneedforfinancialriskearlywarningmechanisms.Altman(1968)selectedfivekeypredictiveindicatorsfrom22financialratiosbasedondatafrom66manufacturingfirms(33bankruptand33non-bankrupt)usingdiscriminantanalysis:X?(WorkingCapital/TotalAssets)?reflectsshort-termliquidityandimmediatesolvency,whichisparticularlycriticalformanufacturingfirmsassufficientworkingcapitalensuressmoothoperationssuchasrawmaterialprocurementandproductionturnover.?X?(RetainedEarnings/TotalAssets)?measurestheaccumulationoflong-termprofitability.Heavy-assetindustriesoftenrequiresubstantialongoinginvestmentsinequipmentupgradesandtechnologicalimprovements,makingretainedearningsavitaldeterminantoftheirriskresilience.?X?(EBIT/TotalAssets)?evaluatesoverallassetprofitability,strippingouttheeffectsoffinancialleverageandtaxpoliciestoprovideatruereflectionofoperationalefficiencyinmanufacturing.?X?(MarketValueofEquity/TotalLiabilities)?indicatesfinancialstabilityand,forlistedcompanies,alsoreflectsmarketexpectationsforfuturegrowth.?X?(Sales/TotalAssets)?capturesassetturnoverefficiency,whichdirectlyinfluencescashflowandprofitabilityincapital-intensivesectors.ThemodelcalculatesaweightedZ-score,classifyingfirmsintothreezones:Safe(Z≥2.99),Grey(1.81≤Z<2.99),andDanger(Z<1.81).Altmanetal.(1977)laterintroducedtheZETAmodel,enhancingpredictiveaccuracyfornon-manufacturingfirmsbyincorporatingadditionalvariablesandoptimizingweightdistribution.Thisimprovementmadethemodelmoreadaptabletoindustrieslikeservicesandretail.However,theoriginalZ-scoremodelremainshighlyaccurateformanufacturingandheavy-assetindustries,asitsdesignwasinherentlyalignedwiththeircharacteristics—suchashighfixed-assetratiosandstableassetturnoverpatterns,whichallowindicatorslikeX?toeffectivelyreflectoperationalperformance.Inthe21stcentury,researchersbeganexaminingthemodel'sapplicabilityinemergingmarkets.ZhouJiantao(2009)foundthattheclassicZ-scoremodelachievedover75%accuracyinpredictingfinancialdistressamongChineselistedcompanies,thoughlocalizedthresholdadjustmentswerenecessary.ZhangWeihong(2012)observedhighermisclassificationratesfortechnologyfirms,primarilyduetoR&DexpendituresdistortingX?andX?.Subsequentstudies,suchasLiJing(2017),furtherrefinedthemodelforemergingmarkets.Analyzingfinancialdatafrom52ST-listedfirmsthreeyearspriortotheirSTdesignation,Lifoundthatthemodelprovidedaccuratewarningsthreeyearsinadvancein78.85%ofcases.In2012,41ofthesefirmsalreadyhadZ-scoresbelow1.81,andtheproportionofhigh-riskfirmsincreasedfrom78.85%in2012to92.31%in2014.Keyindicatorsexhibitedsignificantdeterioration:X?(RetainedEarnings/TotalAssets)plummetedfrom-1.816in2012to-5.966in2014,reflectingsustainedlosses,whileX?(EBIT/TotalAssets)declinedfrom0.121to-1.208,demonstratingthemodel'ssensitivitytofinancialdeterioration.TheresearchconfirmedthattheZ-scoremodelperformsbetterinmanufacturingandheavy-assetindustries(e.g.,automotive,energy)comparedtolight-assetsectors(e.g.,internet).LiJing's(2017)studyof52STfirmsprovidedvaluablecross-industryinsights.Intheautomotivesector,themodelachievedan85.7%accuracyratewithaleadtimeof3–4years.Thestudyrevealedthat41firmslaterdesignatedasSTalreadyhadZ-scoresbelow1.81in2012,andtheirfinancialmetricssystematicallyworsenedovertime.X?droppedsharplyfrom-1.816in2012to-5.966in2014,indicatingpersistentoperationallosses,whileX?declinedfrom0.121to-1.208,signalingdeterioratingassetprofitability.Intheenergysector—particularlytraditionalenergyfirms,themodelalsodemonstratedstrongpredictivepower.Z-scoresinthisindustryoftenexhibitcyclicalpatterns,remainingintheSafezoneduringboomperiodsbutrapidlydecliningintotheDangerzoneduringdownturns,makingthemodelparticularlyvaluableforcyclicalriskassessment.Incontrast,themodel'saccuracydropstoaround65%inlight-assetindustrieslikeinternetandsoftware.Thisdiscrepancystemsfromdifferencesinassetstructuresandbusinessmodels.Manufacturingandheavy-assetindustriestypicallyhavestableassetcompositionsandpredictablecashflowpatterns,aligningwellwiththemodel'sfoundationalassumptions.WuJinlinandZhaoXiufang(2013)addressedacriticalflawintheclassicmodel—theambiguousdiscriminationofthegreyzone(1.81<Z<2.675)—byproposinganintegrated"Z-score+financialindicators"analyticalapproach.Theirinnovationmanifestedintwoaspects:?multi-dimensionalsupplementarydiagnostics?and?dynamicthresholdmanagement?.WhenZ-scoresfallwithinthegreyzone,theirmethodconductssecondarydiscriminationusing12indicatorsacrossfourcategories:solvency(e.g.,debt-to-assetratio,interestcoverageratio),assetliquidity(e.g.,currentratio,quickratio),profitability(e.g.,netprofitmargin,ROE),andgrowthcapacity(e.g.,salesgrowthrate,netassetgrowthrate)?.Additionally,theyintroducedindustry-specificthresholdadjustments—forinstance,loweringthequickratiostandardformanufacturingfrom1:1to0.8:1toalignwithinventorycyclecharacteristics?.Thisintegratedmodeleffectivelyresolvedgreyzoneambiguityandestablishedapivotalframeworkforlocalizedapplications?.TheZ-scoremodel’sstrengthsincludeOperationalsimplicity?:Onlyfivefinancialindicatorsarerequiredforcalculation,ensuringlowdataacquisitioncosts?.Proactiveforecasting?:CapableofissuingSTriskwarningsuptothreeyearsinadvance,providingmanagementwithcriticaladjustmentwindows?.However,themodelexhibitslimitations:Marketdependency?:X?(equitymarketvalue)maydistortininefficientmarkets?.Techsectorconstraints?:HighR&DexpendituresintechnologyfirmscanskewX?(retainedearningsratio)andX?(profitability),necessitatingsupplementarynon-financialindicators?.Overhalfacenturyofevolution,theZ-scoremodelhasdemonstratedrobustadaptabilityinChina’smarketpractices.Futureresearchdirectionsinclude:Dynamicmodelenhancement?:Integratingtime-seriesanalysistodeveloprollingZ-scoremodelsthattrackriskevolutiontrajectories?.Cross-marketvalidation?:ComparingZ-scorethresholdsbetweenChineseandU.S.listedfirmstoexploreinstitutionalenvironmentalimpactsonmodelefficacy?.?Multi-modelintegration?:CombiningZ-scorewithlogisticregressionormachinelearningtocapturenonlinearrelationshipsandcomplexriskpatterns?.Insummary,theZ-scoremodelexhibitssignificantearly-warningvalueinChina’scapitalmarkets,particularlyinanticipatingfinancialdeteriorationamongSTfirms?.Nevertheless,itsstaticframeworkandindustry-specificlimitationsdemandcontextualadaptations.Futurestudiesshouldprioritizedynamicmodelrefinementsandmulti-dimensionaldataintegrationtoaddressriskforecastingneedsinemergingeconomiccontexts?.附錄B譯文Z-score模型對制造業(yè)、重資產(chǎn)行業(yè)（如汽車、能源）的預(yù)警效果Z-score模型作為企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的重要工具，自Altman（1968）提出以來，已在全球范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。該模型通過構(gòu)建多元線性判別函數(shù)，將企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為綜合性風(fēng)險評分，有效預(yù)測破產(chǎn)概率。在中國資本市場，隨著ST制度（特別處理制度）的實施和完善，Z-score模型對上市公司財務(wù)風(fēng)險的預(yù)警作用日益受到學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的雙重關(guān)注。制造業(yè)