1、 低碳经济背景下传统能源类上市企业财务风险影响因素研究陈湘摘要：本文选取我国传统能源类上市企业作为研究样本 ， 运用Z-Score模型分析2011-2016年的财务数据 ， 研究表明 ， 低碳经济背景下财务状况处于高风险的传统能源类企业数量明显增加 ， 企业特征变量中的盈利能力和偿债能力对财务风险有显著影响 。
关键词：传统能源类企业；Z-Score模型；财务风险能源支撑着经济发展 ， 2015年 ， 全国生产原煤37.5亿吨、原油2.15亿吨、天然气1346.1亿立方米、发电量5.81万亿度 ， 这些都为经济和社会发展提供了支持 。
但随着近年来“低碳经济”概念的提出 ， 气候环境要求降低高碳能源消费 ， 我国也大力整合产业结构 ， 低能 。

2、耗、低污染、低排放的低碳经济模式逐步成为产业发展的标准与方向 ， 并冲击着传统能源行业 。
能源需求变化恶化企业盈亏状况 ， 伴随全球经济的巨大波动、宏观经济形势下行 ， 能源价格波动、供需结构失调等因素 ， 一些传统能源产品需求下降 ， 尤其是煤炭市场长期低迷 ， 不仅沉重打击了产业结构相对单一、以煤为主的传统能源企业 ， 给企业带来了较大的财务风险 ， 也波及以煤炭为主的区域经济发展能力 。
分析风险产生的原因 ， 建立一套系统科学的财务风险防范机制已经成为传统能源企业的重要使命 。
传统的石油、煤炭等能源上市公司作为行业领头羊 ， 经济状况及发展方向极大的影响着整个传统能源行业 ， 本文以低碳背景下传统能源上市公司为研究对象 ， 为更好的反映出企 。

3、业的财务风险程度 ， 借鑒Altman的Z-Score模型度量传统能源上市企业的财务风险 ， 研究企业特征因素、宏观经济冲击对其财务风险的影响程度 ， 从而为建立更加系统科学的财务风险防范机制提出政策建议 。
一、相关变量与描述性统计分析（一）相关变量1.财务风险低碳经济不但是经济领域的一场深刻变革 ， 也是能源领域的一场革命 ， 影响范围之广、程度之深、时间之久是前所未有的 ， 这种影响会直接导致企业层面甚至是区域层面上经济发展形势的变化 。
Z-Score模型能够起到很好的财务预警作用 ， 因此本文选择Z-Score指数来衡量财务风险 。
Z-Score模型公式为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X 。

4、5其中：X1代表营运资本/总资产；X2代表留存收益/总资产；X3代表息税前利润/总资产；X4代表总市值2/负债总计；X5代表营业收入/总资产 。
2.解释变量解释变量从企业层面因素、宏观经济因素两个方面选择 。
根据相关研究 ， 企业层面因素从企业偿债能力、盈利能力、营运能力、现金流量能力几个方面构建指标体系 。
宏观经济因素选择GDP增长率、景气指数、工业品生产价格指数增长率 。
（二）样本数据与描述性统计分析1.样本数据依据WIND数据库行业分类 ， 选取A股上市能源类企业2011至2016年报表相关原始数据 ， 剔除ST公司和数据严重缺失的公司 ， 2016年年报数据根据三季度报表数据进行估计 ， 最后得到6年共71家上市 。

5、能源企业409组观测值 。
本文使用SPSS17.0进行数据分析 。
2.描述性统计分析Z值模型是由美国Edward Altman教授利用多个财务指标经过综合计算得出的用来判断企业财务危机的指标 ， 经反复证明得出评分值 ， 当Z1.81时 ， 企业有较大的破产危机 ， 财务风险很大；当1.812.675时 ， 企业财务状况良好 ， 财务风险很小 。
为了准备把握变量基本特征 ， 图1描述了当Z值1.81时 ， 2011-2016年各类传统能源企业个数的变化 。
近年来我国传统能源类上市企业规模大、收益低、成本高、资产变现能力低 ， 体现出较大的财务风险 。
通过统计 ， 传统能源企业Z值的均值为4.92 ， 虽处于财务风险较小的区间 ， 但仍远低于A股均值的 。

6、11.56 。
图1统计了2011-2016年Z值低于1.81的传统能源上市企业个数 ， 2012年起 ， 具有破产危机的企业个数明显增加 ， 尤其是煤炭与消费用燃料和石油天然气设备与服务类企业 ， GDP增长率也从2011年起明显呈下降趋势 ， 说明宏观经济因素对企业财务风险也具有一定影响 。
三、实证结果分析影响财务风险的指标有11个 ， 进行多元回归分析 ， 回归结果如下页表1所示 。
根据表1回归结果发现 ， 回归模型决定系数（R2）为0.43 ， 修正决定系数（调整R2）达到0.413 ， 模型拟合优度较高 。
DW统计量的值为1.959 ， 显示解释变量不存在自相关 。

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标题：经济|低碳经济背景下传统能源类上市企业财务风险影响因素研究