電網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)分析決策模型研究

張華軍 王興強(qiáng) 李慶國(guó) 聞子捷

[提要] 本文基于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析方法，搭建并優(yōu)化符合電網(wǎng)行業(yè)特點(diǎn)的財(cái)務(wù)分析決策模型。通過(guò)設(shè)置變量影響度、變量變動(dòng)率影響決策變量的程度等變量，直觀展示關(guān)鍵因子對(duì)決策變量的影響過(guò)程，從而提高企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)決策支持能力。

關(guān)鍵詞：電網(wǎng)企業(yè);財(cái)務(wù)分析;預(yù)警決策

中圖分類(lèi)號(hào)：F233 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收錄日期：2015年12月21日

一、引言

財(cái)務(wù)分析是企業(yè)財(cái)務(wù)管理和經(jīng)營(yíng)決策的重要工具，其以會(huì)計(jì)核算和會(huì)計(jì)報(bào)表資料等為依據(jù)，通過(guò)對(duì)企業(yè)以往的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)活動(dòng)和經(jīng)營(yíng)成果進(jìn)行分析，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)者、投資者、債券人等了解企業(yè)過(guò)去、評(píng)價(jià)企業(yè)現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)提供準(zhǔn)確信息。財(cái)務(wù)分析是財(cái)務(wù)管理的一種手段，其作為一種分析工具，在企業(yè)管理中發(fā)揮著重要的作用。當(dāng)下對(duì)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析包括采用比率分析法、趨勢(shì)分析法等對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行分析，還包括對(duì)企業(yè)償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力四大財(cái)務(wù)指標(biāo)的分析，以及杜邦分析法等綜合分析方法。

目前，我國(guó)電網(wǎng)企業(yè)的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)體系多為傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析框架，如盈利能力、償債能力分析等，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)缺少聯(lián)動(dòng)，為經(jīng)營(yíng)決策提供支持的能力較弱;另外，2015年3月中央9號(hào)文頒布后，對(duì)電網(wǎng)企業(yè)市場(chǎng)化的分析判斷和自適應(yīng)能力要求提高，電網(wǎng)企業(yè)對(duì)新型財(cái)務(wù)分析決策模型需求增強(qiáng)。本文設(shè)計(jì)的新型財(cái)務(wù)分析決策模型通過(guò)引入經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性分析模型、基于行業(yè)特征的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，將電網(wǎng)企業(yè)售電量、銷(xiāo)售電價(jià)等前端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的變動(dòng)映射到后端財(cái)務(wù)分析、財(cái)務(wù)預(yù)警等相應(yīng)模塊指標(biāo)的變動(dòng)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)分析決策的實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)化數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)支持經(jīng)營(yíng)決策的功能。

本文以冀北電力有限公司歷史數(shù)據(jù)為例，說(shuō)明新型財(cái)務(wù)分析決策模型，本文總體研究思路見(jiàn)圖1。（圖1）

二、模型設(shè)計(jì)總思路

電力公司是一個(gè)特殊行業(yè)，其面臨的內(nèi)外環(huán)境相對(duì)比較復(fù)雜，所以電力公司就財(cái)務(wù)管理方面要提高適應(yīng)和應(yīng)變能力，提高對(duì)內(nèi)外環(huán)境變化的感知，并能及時(shí)有效地做出相關(guān)應(yīng)對(duì)策略，以減少突發(fā)性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。據(jù)此，本項(xiàng)目的財(cái)務(wù)分析決策模型設(shè)計(jì)思路首先從對(duì)公司財(cái)務(wù)價(jià)值影響較大的因素如售電量、銷(xiāo)售電價(jià)進(jìn)行探測(cè)感知，設(shè)立預(yù)測(cè)模型;在此基礎(chǔ)上，本文擬在以下三方面實(shí)現(xiàn)優(yōu)化，見(jiàn)圖2。（圖2）

（一）財(cái)務(wù)分析體系與業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)體系掛鉤。隨著中央企業(yè)全面引入EVA績(jī)效考核，與之相對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析成為管理層決策的重要支撐點(diǎn)。據(jù)此，本項(xiàng)目旨在設(shè)計(jì)能緊密銜接管理層業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)體系的財(cái)務(wù)分析指標(biāo)池，以更好地為管理層決策提供有力支撐、發(fā)揮財(cái)務(wù)信息的決策有用性價(jià)值。

（二）提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平，發(fā)揮財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)“電子眼”功能。建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，正確預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)調(diào)查和前期市場(chǎng)預(yù)測(cè)都是企業(yè)在制定財(cái)務(wù)管理模式前必須充分做到的，企業(yè)要結(jié)合市場(chǎng)需求與市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合電力行業(yè)的現(xiàn)狀分析經(jīng)營(yíng)環(huán)境，挖掘特性以及可能的變化方向，借助財(cái)務(wù)分析方法等手段對(duì)企業(yè)未來(lái)的財(cái)務(wù)發(fā)展方向做出預(yù)測(cè)，對(duì)企業(yè)后續(xù)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展提供決策參考證據(jù)。

（三）引入經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性分析模型。經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性分析，主要是通過(guò)將企業(yè)開(kāi)展正常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、進(jìn)行投融資活動(dòng)所能夠帶來(lái)的流動(dòng)資金與企業(yè)的營(yíng)運(yùn)資金需求相比較，來(lái)判斷企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況和資金狀況是否協(xié)調(diào)，考察企業(yè)是否具有充足的現(xiàn)金支付能力，各項(xiàng)活動(dòng)是否有資金保證、是否存在資金閑置，這將大大提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的經(jīng)營(yíng)決策支撐能力。

此外，本項(xiàng)目決策模型可實(shí)現(xiàn)多截面財(cái)務(wù)狀況的可比性，構(gòu)建了多維度層面的對(duì)比分析，如各地市及區(qū)縣對(duì)比、公司及下屬子公司等橫向?qū)Ρ?，也可?shí)現(xiàn)多年份的縱向?qū)Ρ取?/p>

三、經(jīng)營(yíng)決策模型說(shuō)明

財(cái)務(wù)分析指標(biāo)眾多，需要結(jié)合電網(wǎng)企業(yè)特性加以篩選、重點(diǎn)分析。由于銷(xiāo)售電量和電價(jià)預(yù)測(cè)模型研究已相對(duì)成熟，本文重點(diǎn)研究經(jīng)營(yíng)決策模型，并探討銷(xiāo)售電量與銷(xiāo)售電價(jià)對(duì)模型關(guān)鍵決策變量的影響。

決策模型中運(yùn)用預(yù)算管理思維，即以售價(jià)、電量和可控成本費(fèi)用的實(shí)際數(shù)值（或預(yù)測(cè)數(shù)值）為出發(fā)點(diǎn)，探測(cè)這些影響經(jīng)營(yíng)決策的關(guān)鍵性可控因素對(duì)最終決策的影響程度。同時(shí)，為與年度預(yù)算完成進(jìn)度相匹配，便于決策模型使用者直觀核對(duì)預(yù)算執(zhí)行情況，本決策模型所用數(shù)據(jù)均為本年度累計(jì)數(shù)值。本項(xiàng)目所設(shè)計(jì)決策模型主要特點(diǎn)如下：（1）設(shè)立模型中每一變量上期同比增減率，觀察同期變動(dòng);（2）為提高業(yè)績(jī)決策支持，設(shè)立模型中每一變量同比變動(dòng)率對(duì)最終決策變量同比變動(dòng)率的影響度;（3）設(shè)置模型中每一變量對(duì)最終決策變量的影響度;（4）設(shè)置模型中每一變量隨機(jī)變動(dòng)率對(duì)最終決策變量變動(dòng)率的影響度。

（一）利潤(rùn)總額決策模型設(shè)計(jì)與說(shuō)明

1、利潤(rùn)總額關(guān)鍵因素分析。依據(jù)2015年8月廊坊縣公司匯總數(shù)據(jù)，列示利潤(rùn)總額模型，利潤(rùn)構(gòu)成模型在利潤(rùn)表格式的基礎(chǔ)上設(shè)立，另加一列：

利潤(rùn)總額隨之變動(dòng)比率=各指標(biāo)變動(dòng)比率×本月數(shù)/利潤(rùn)總額

此外，利潤(rùn)模型中通過(guò)添加售電量和售電單價(jià)觀察這兩項(xiàng)對(duì)其他變量以及總利潤(rùn)的影響，具體分析步驟如下：

第一，分析各變量對(duì)利潤(rùn)總額的影響度。設(shè)置利潤(rùn)總額模型中每一變量均變動(dòng)1%，觀察其對(duì)利潤(rùn)總額的影響可得：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本每變動(dòng)1%，對(duì)利潤(rùn)總額的影響分別為17.07%、16.13%。冀北市縣級(jí)公司營(yíng)業(yè)費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用與管理費(fèi)用三費(fèi)均變動(dòng)1%，對(duì)利潤(rùn)總額影響程度僅0.008%。說(shuō)明售電收入成本和購(gòu)電成本為公司利潤(rùn)關(guān)鍵影響因素。

第二，設(shè)計(jì)列變量：各變量對(duì)最終決策變量利潤(rùn)總額的影響度。2015年8月縣公司匯總售電量978，308萬(wàn)千瓦時(shí)，售電單價(jià)5，432元/萬(wàn)千瓦時(shí)，兩者對(duì)利潤(rùn)總額的影響函數(shù)如下：

售電量單獨(dú)對(duì)利潤(rùn)總額影響度=售電量變動(dòng)率×當(dāng)期售電單價(jià)/利潤(rùn)總額

售電單價(jià)單獨(dú)對(duì)利潤(rùn)總額影響度同法，此時(shí)：

主營(yíng)業(yè)務(wù)收入對(duì)利潤(rùn)總額影響度=售電量×售電單價(jià)×[（1+售電量變動(dòng)率）×（1+售電單價(jià)變動(dòng)率）-1]（售電量和售電電價(jià)同時(shí)變動(dòng)情形下）

與售電量和售電單價(jià)無(wú)關(guān)的變量對(duì)決策變量影響度均為自身變動(dòng)率乘以自身數(shù)值占利潤(rùn)總額的比值。由表1可以看到，售電量和售電單價(jià)同時(shí)變動(dòng)1%，使得主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額凈變動(dòng)1.9998%，此時(shí)會(huì)使利潤(rùn)總額變動(dòng)34.14%，未來(lái)公司可以利用此模型，再適當(dāng)放松對(duì)成本費(fèi)用的變動(dòng)率數(shù)值，以此觀察估算當(dāng)期或下期的利潤(rùn)總額，同時(shí)便于找到利潤(rùn)總額的關(guān)鍵影響因素和關(guān)鍵變動(dòng)因素，方便做出為完成利潤(rùn)總額的預(yù)測(cè)值可相應(yīng)改變哪些科目的經(jīng)營(yíng)決策。（表1）

2、利潤(rùn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)分析。在上一步驟基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步討論售電產(chǎn)品中哪些為影響利潤(rùn)總額的關(guān)鍵因素和主要變動(dòng)因素。首先引用公司銷(xiāo)售收入明細(xì)結(jié)構(gòu)，觀察分電壓等級(jí)下的類(lèi)別銷(xiāo)售電量和單價(jià)對(duì)總電量、平均單價(jià)的貢獻(xiàn)率，其次分析各類(lèi)售電收入對(duì)利潤(rùn)總額的影響度以及變動(dòng)影響度;設(shè)置分析模型如表2。（表2）

由基礎(chǔ)分析可知，從用戶用電量看，六類(lèi)用電中大工業(yè)用電占比最多，達(dá)48.06%，其次為居民生活（19.68%）、非工業(yè)和普通工業(yè)（18.11%），非居民照明和商業(yè)用電量分別占比5.52%、5.63%。

用戶分類(lèi)別單價(jià)對(duì)比來(lái)看，非工業(yè)、普通工業(yè)用電單價(jià)最高，730.94元/千千瓦時(shí)，商業(yè)用電單價(jià)其次，716.76元/千千瓦時(shí)，為平均電價(jià)的1.32倍;其次是非居民用電、大工業(yè)用電，居民生活用電單價(jià)低于平均電價(jià)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電單價(jià)最低。

從收入對(duì)利潤(rùn)總額貢獻(xiàn)度來(lái)看，貢獻(xiàn)度依次為：大工業(yè)用電（用電量為主因）、非工業(yè)與普通工業(yè)用電（高單價(jià)為主因）、居民生活用電>商業(yè)用電>非居民照明用電>農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電（用電量最低、單價(jià)最低）。

變動(dòng)影響因素分析中可看到，大工業(yè)用電收入每變動(dòng)1%，其對(duì)利潤(rùn)總額影響度為9.62%，即利潤(rùn)總額因此而變動(dòng)9.62%，利潤(rùn)總額對(duì)大工業(yè)用電收入最敏感，其次為非工業(yè)與普通工業(yè)用電，變動(dòng)影響度達(dá)到4.14%，從大到小依次為：居民生活用電（3.04%）、商業(yè)用電（1.26%）、非居民照明用電（1.22%）和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電（0.47%）。

通過(guò)觀察每一類(lèi)別存量和增量對(duì)利潤(rùn)總額的影響度，可幫助管理者快速找到重大變動(dòng)驅(qū)動(dòng)因素和基量關(guān)鍵因子，管理層僅需要將模型所需的數(shù)據(jù)文件放入指定文件夾，然后一鍵操作財(cái)務(wù)決策系統(tǒng)平臺(tái)，即可實(shí)現(xiàn)盈利決策的整個(gè)分析結(jié)果輸出，大大提高財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策的輔助支撐能力。

（二）經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性決策模型設(shè)計(jì)與說(shuō)明。經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性決策模型包括經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性分析模型和經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性測(cè)試模型，分別負(fù)責(zé)企業(yè)經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性的分析和檢驗(yàn)功能，本項(xiàng)目設(shè)計(jì)經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性決策模型步驟如下：

1、設(shè)計(jì)經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性分析模型

營(yíng)運(yùn)資本需求量WCR=短期投資+應(yīng)收賬款+應(yīng)收及預(yù)付賬款+存貨+待攤費(fèi)用+其他流動(dòng)資產(chǎn)-應(yīng)付票據(jù)-應(yīng)付及預(yù)收賬款-應(yīng)交稅費(fèi)-一年內(nèi)到期的長(zhǎng)期負(fù)債-其他流動(dòng)負(fù)債

現(xiàn)金支付能力=（貨幣資金+短期投資+應(yīng)收票據(jù)）-（短期借款+應(yīng)付票據(jù)）

營(yíng)運(yùn)資本=結(jié)構(gòu)性負(fù)債-結(jié)構(gòu)性資產(chǎn)=流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債

投入資本合計(jì)=貨幣資金+營(yíng)運(yùn)資本需求量+可供出售金融資產(chǎn)+持有至到期投資+長(zhǎng)期股權(quán)投資+固定資產(chǎn)小計(jì)+無(wú)形資產(chǎn)

占用資本合計(jì)=短期借款+長(zhǎng)期借款+應(yīng)付債券+長(zhǎng)期應(yīng)付款+所有者權(quán)益合計(jì)

2、建立經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性評(píng)判準(zhǔn)則。經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)性評(píng)判準(zhǔn)則詳細(xì)見(jiàn)表3，它通過(guò)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金支付能力（a）、營(yíng)運(yùn)資金需求（b）、和營(yíng)運(yùn)資本（c）間大小進(jìn)行對(duì)比，依據(jù)不同情況設(shè)置六大狀態(tài)類(lèi)型，可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)狀態(tài)類(lèi)型的自主測(cè)試。（表3）

以2015年5月廊坊市縣數(shù)據(jù)為例，由以上模型和評(píng)判準(zhǔn)則得出，廊坊市縣級(jí)電力公司中，經(jīng)營(yíng)協(xié)調(diào)狀態(tài)如下：三河市、固安縣、大廠縣、文安縣、霸州市、霸州本部處于“資金大量富?！睜顟B(tài)，香河縣和冠華電力設(shè)計(jì)公司處于“協(xié)調(diào)且有支付能力”經(jīng)營(yíng)狀態(tài)，而廊坊供電局、永清縣、大城縣處于“不協(xié)調(diào)但能維持”狀態(tài)。（表4）

（三）企業(yè)績(jī)效決策模型設(shè)計(jì)與說(shuō)明。由于國(guó)資委績(jī)效決策和行業(yè)業(yè)績(jī)對(duì)標(biāo)決策在冀北公司管控系統(tǒng)中均可實(shí)現(xiàn)，此章節(jié)將重點(diǎn)討論EVA決策模型設(shè)計(jì)。

EVA模型方程為：經(jīng)濟(jì)增加值=稅后凈營(yíng)業(yè)利潤(rùn)-調(diào)整后的資本×平均資本成本率

其中：稅后凈營(yíng)業(yè)利潤(rùn)=凈利潤(rùn)+（利息支出+研究開(kāi)發(fā)費(fèi)用調(diào)整項(xiàng)）×（1-25%）

調(diào)整后的資本=（平均所有者權(quán)益+平均負(fù)債合計(jì)-平均無(wú)息流動(dòng)負(fù)債-平均在建工程）

EVA分析決策模型設(shè)計(jì)步驟如下，廊坊縣公司匯總的2015年3月和4月EVA決策模型過(guò)程如表5。（表5）

1、由于EVA需要用到平均值，故列示其計(jì)算過(guò)程，同比增減率列可實(shí)現(xiàn)同期縱向比較。通過(guò)同比增減率觀察分析增減率變化大小和原因，如表5所示，4月凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率2.65倍，雖然單價(jià)下降了0.25%，但由于售電量增長(zhǎng)了43.14%，營(yíng)業(yè)總收入呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，為42.79%。此外，所有者權(quán)益也有所增長(zhǎng)，增率為2.34%，最終4月份EVA達(dá)到3月份的1.0711倍。

2、容量影響度為當(dāng)期各個(gè)變量對(duì)最終決策變量——EVA值大小的影響程度，各變量影響程度為百分比，總加和為1。

3、設(shè)置下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度。如前所述，所有決策均基于售電量和售電單價(jià)以其他費(fèi)用的分析，下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度的主要指標(biāo)計(jì)算：

變量營(yíng)業(yè)總收入下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度=售電量×售電單價(jià)×[（1+售電量變動(dòng)率）×（1+售電單價(jià)變動(dòng)率）-1]/營(yíng)業(yè)總收入，以此來(lái)表示售電量和售電單價(jià)的變動(dòng)率對(duì)其的影響

變量稅務(wù)凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度=凈利潤(rùn)變動(dòng)率/稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)-（利息支出變動(dòng)率×（1-T）/稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)）-研發(fā)調(diào)整變動(dòng)率×（1-T）/稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)

其中，凈利潤(rùn)變動(dòng)率=營(yíng)業(yè)總收入下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度×（1-T）×營(yíng)業(yè)總收入/凈利潤(rùn)-可控費(fèi)用變動(dòng)率×（1-T）/凈利潤(rùn)

下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度列顯示，售電量變動(dòng)增加1%，單價(jià)不變的情況下，營(yíng)業(yè)總收入約變動(dòng)0.95%;此情形下，若可控費(fèi)用增加2%，則凈利潤(rùn)將變動(dòng)23.38%，可看出此時(shí)影響凈利潤(rùn)的關(guān)鍵因素為售電量;同法，其他因素相同情況下，若可控費(fèi)用增加3%，凈利潤(rùn)將變動(dòng)23.06%。

售電量變動(dòng)增加1%，若可控費(fèi)用增加2%情況下，稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)將變動(dòng)17.95%，變動(dòng)也較大。

此時(shí)，若所有者權(quán)益增加1%，總資產(chǎn)將增加0.85%;此情形下應(yīng)付票據(jù)每提高1%，將給調(diào)整后的資本帶來(lái)1.01%的增長(zhǎng)量，EVA變動(dòng)量為194.15%，變動(dòng)貢獻(xiàn)主要來(lái)自于稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)的增長(zhǎng)率。

4、設(shè)置決策變量變動(dòng)影響度變量。變量營(yíng)業(yè)總收入對(duì)決策變量變動(dòng)影響度是通過(guò)營(yíng)業(yè)總收入傳導(dǎo)至凈利潤(rùn)，其次為稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)，最后至決策變量EVA數(shù)值。根據(jù)上文計(jì)算得出的，以及EVA詳細(xì)公式，計(jì)算方程為：

變量營(yíng)業(yè)總收入對(duì)決策變量變動(dòng)影響度=（變量營(yíng)業(yè)總收入下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度×營(yíng)業(yè)總收入×（1-T）/凈利潤(rùn)）×（凈利潤(rùn)/稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)）×（稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)/EVA值）

變量可控費(fèi)用對(duì)決策變量變動(dòng)影響度=（變量可控費(fèi)用下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度×可控費(fèi)用×（1-T）/凈利潤(rùn)）×（凈利潤(rùn)/稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)）×（稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)/EVA值）

由表5可看到，售電量變動(dòng)增加1%，單價(jià)不變的情況下，會(huì)使?fàn)I業(yè)總收入對(duì)EVA的貢獻(xiàn)度提高2.1025倍，此時(shí)，稅后凈經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)相應(yīng)變動(dòng)對(duì)EVA貢獻(xiàn)度會(huì)提高2.0468倍;此時(shí)，若所有者權(quán)益增加1%，其對(duì)EVA值的貢獻(xiàn)為-10.53%，即會(huì)使EVA下降10.53%;綜合此情形，售電量變動(dòng)增加1%，若所有者權(quán)益增加1%，EVA會(huì)增加1.9415倍。（即“下級(jí)指標(biāo)變動(dòng)影響度”列的數(shù)值）。

此外，本項(xiàng)目還添加了預(yù)算完成度，以直觀對(duì)比，輔助最終決策分析。為使結(jié)果表格直觀可讀性強(qiáng)，在對(duì)決策變量影響度列納入了符號(hào)，可直接觀察每一變量對(duì)最終決策變量的影響方向和影響度。

（四）業(yè)績(jī)預(yù)警決策模型設(shè)計(jì)與說(shuō)明。當(dāng)下冀北電力有限公司財(cái)務(wù)管控系統(tǒng)采取分位法進(jìn)行警情提醒，但僅限于單個(gè)的指標(biāo)分析，沒(méi)有形成全方位的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，另外財(cái)務(wù)管控系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)提示僅基于自身歷史數(shù)據(jù)，缺少與行業(yè)均值的比較，基于此，設(shè)計(jì)適合冀北公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系，以輔助財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析決策。

1、預(yù)警指標(biāo)體系設(shè)計(jì)及決策

（1）設(shè)計(jì)符合電力行業(yè)的預(yù)警指標(biāo)體系。電力企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系在上述財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)設(shè)計(jì)和選擇原則指導(dǎo)下，結(jié)合電力企業(yè)的行業(yè)特征，反映電力企業(yè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系應(yīng)包括企業(yè)普遍采用的償債能力指標(biāo)、營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、發(fā)展能力指標(biāo)、現(xiàn)金流量指標(biāo)和反映電力企業(yè)特點(diǎn)的專(zhuān)用指標(biāo)。財(cái)務(wù)危機(jī)是由于無(wú)法償還到期債務(wù)而產(chǎn)生的，所以財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)以償債能力指標(biāo)為主，營(yíng)運(yùn)指標(biāo)與盈利指標(biāo)為輔，適當(dāng)參考發(fā)展能力指標(biāo)與現(xiàn)金流量等指標(biāo)。

尤其注意的是，預(yù)警原理要求的是“安全”，而不是“最優(yōu)”。因此，本文只選擇反映償債能力的指標(biāo)預(yù)警，具體設(shè)計(jì)預(yù)警模型見(jiàn)表6。（表6）

其中，（1）償債能力預(yù)警指標(biāo)選擇：長(zhǎng)期償債能力資產(chǎn)負(fù)債率（序號(hào)5）;短期償債能力：流動(dòng)比率（序號(hào)3）、速動(dòng)比率（序號(hào)4）;（2）營(yíng)運(yùn)能力預(yù)警指標(biāo)選擇：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（序號(hào)7）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（序號(hào)8）;（3）盈利能力預(yù)警指標(biāo)選擇：銷(xiāo)售凈利率（序號(hào)2）、資產(chǎn)凈利率（序號(hào)1）;（4）發(fā)展能力預(yù)警指標(biāo)選擇：營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（序號(hào)9）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（序號(hào)10）、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（序號(hào)11）;（5）現(xiàn)金流量預(yù)警指標(biāo)：債務(wù)保障率（序號(hào)6），保障率反映企業(yè)用現(xiàn)金來(lái)衡量?jī)斶€全部負(fù)債的能力，比率越大，償債能力越強(qiáng)。債務(wù)保障率指標(biāo)能有效的預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)狀況，并且越臨近破產(chǎn)日誤判率越低。此外，比率必須保持0以上，才能保障償付債務(wù)的現(xiàn)金需要，如小于則會(huì)產(chǎn)生不能償還債務(wù)的財(cái)務(wù)危機(jī)。

在模型設(shè)計(jì)中，考慮電力行業(yè)特點(diǎn)，不再添加存貨周轉(zhuǎn)率等非關(guān)鍵指標(biāo);同時(shí)，基于行業(yè)數(shù)據(jù)可得性，以現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率代替已獲利息倍數(shù)表示償債能力。

（2）劃定冀北公司財(cái)務(wù)預(yù)警警戒線。判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵是確定有警和無(wú)警的分界線，根據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)同時(shí)考慮行業(yè)平均水平和企業(yè)自身特點(diǎn)，可以確定各個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)警線即警戒值，例如速動(dòng)比率等。受財(cái)務(wù)資料保密而難以搜集的限制，本文主要將行業(yè)平均水平作為有警和無(wú)警的分界線，在此基點(diǎn)上以增加減少相應(yīng)百分點(diǎn)分別作為輕警與中警、中警與重警的分界點(diǎn)，以每個(gè)數(shù)值為界限，確定“很危險(xiǎn)高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)”、“危險(xiǎn)狀態(tài)”、“一般風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)”和“安全狀態(tài)”，四種狀態(tài)區(qū)間分別為：基準(zhǔn)值20%以下、基準(zhǔn)值的20%～60%、基準(zhǔn)值的60～80%、基準(zhǔn)值的80%以上，并設(shè)置“紅燈”、“黃燈”、“藍(lán)燈”、“綠燈”多種信號(hào)表示不同的警度。當(dāng)監(jiān)測(cè)的指標(biāo)超過(guò)某一數(shù)值時(shí)就分別亮出相應(yīng)的信號(hào)。

（3）應(yīng)用舉例（預(yù)警方法）。通過(guò)分析每一財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警是單變量分析預(yù)警。它是一種僅憑警兆某一財(cái)務(wù)指標(biāo)就能做出警度判斷的方法。當(dāng)某種警兆出現(xiàn)時(shí)，發(fā)出警報(bào)不出現(xiàn)時(shí)不發(fā)出警報(bào)。在實(shí)際操作中對(duì)某個(gè)電力企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警時(shí)，利用預(yù)警企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算某個(gè)指標(biāo)，將計(jì)算出的該指標(biāo)與對(duì)應(yīng)的預(yù)警線進(jìn)行定期或不定期比較，若財(cái)務(wù)指標(biāo)實(shí)際值超過(guò)或突破該指標(biāo)預(yù)警線則可根據(jù)具體情況發(fā)出不同程度的警報(bào)。

具體地以冀北總公司為例，2013年度、2014年度資產(chǎn)負(fù)債率分別為0.636041216和0.647998211，而行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率均值為0.4904和0.5072，這說(shuō)明2013年度、2014年度冀北公司資產(chǎn)負(fù)債率分別超過(guò)行業(yè)基準(zhǔn)值的25.40%和32.14%。此時(shí)為基準(zhǔn)值的20%～60%區(qū)間，為中警，應(yīng)引起警惕，采取控制措施，防止進(jìn)一步惡化。在此決策輔助分析基礎(chǔ)上，冀北公司可參考本模型做出的每一變量預(yù)警狀態(tài)，進(jìn)行后期經(jīng)營(yíng)管理方案的調(diào)整和落實(shí)。

2、Z-score決策。Z分?jǐn)?shù)模型是根據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告提供的數(shù)據(jù)，運(yùn)用多元線性函數(shù)，在考慮不同比率對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警效果不一的情況下，賦予指標(biāo)不同的權(quán)重并加權(quán)求和，計(jì)算出企業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)z值。最后將z值與企業(yè)破產(chǎn)臨界值相比較就能得知公司破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)大小。其函數(shù)判別式如下：一般認(rèn)為臨界z值為2.675。當(dāng)企業(yè)z值高于2.675時(shí)表明財(cái)務(wù)狀況良好，破產(chǎn)可能性較小;若低于1.81，則表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)失敗的可能性較大。

具體地，Z計(jì)分法模型是通過(guò)五個(gè)自變量，即五種財(cái)務(wù)比率指標(biāo)，將反映企業(yè)償債能力的指標(biāo)（X1、X4）、獲利能力指標(biāo)（X2、X3）和營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)（X5）有機(jī)聯(lián)系起來(lái)，綜合分析預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗或破產(chǎn)的可能性。參考已有文獻(xiàn)，電力企業(yè)非上市公司的Z值得分模型如下：

Z=0.717X1+0.847X2+3.107X3+0.42X4+0.998X5

各變量說(shuō)明見(jiàn)表7。（表7）

分析得出冀北電力有限公司2013年度、2014年度各指標(biāo)如表8，通過(guò)代入模型求值，得其Z-Score數(shù)值分別為1.472265063和1.728388，均低于1.81，而2015年5月Z-Score值達(dá)0.781188，說(shuō)明經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)有加大趨勢(shì)，冀北公司應(yīng)注意下期經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的防范。（表8）

四、小結(jié)

總的來(lái)說(shuō)，本項(xiàng)目根據(jù)冀北財(cái)務(wù)分析決策需求，對(duì)冀北電力公司財(cái)務(wù)分析決策模型進(jìn)行了一定優(yōu)化，提高了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)業(yè)績(jī)及經(jīng)營(yíng)決策的輔助支持度。

隨著未來(lái)電力改革的進(jìn)一步深化，可據(jù)此嘗試探索適合未來(lái)電力市場(chǎng)特征的售電量長(zhǎng)短期預(yù)測(cè)、銷(xiāo)售電價(jià)長(zhǎng)短期預(yù)測(cè)模型，如傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)、容量利用小時(shí)預(yù)測(cè)、智能算法預(yù)測(cè)等方法，同時(shí)可設(shè)置預(yù)算完成度、每一變量對(duì)預(yù)算完成度的影響等變量，引入本文經(jīng)營(yíng)決策模型中，以增強(qiáng)全面預(yù)算管理與經(jīng)營(yíng)決策分析的聯(lián)動(dòng)。

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