汽车制造业上市公司

汽车制造业上市公司（共12篇）

汽车制造业上市公司 篇1

一、引言

我国的汽车制造业经过五十多年的飞速发展, 取得了举世瞩目的成就, 作为我国国民经济发展的支柱产业之一的汽车制造业, 近年来经历了前所未有的、爆发式的增长, 其发展也相继带动了钢铁、电子、化工等相关行业的发展。进入二十一世纪以来, 伴随着我国经济快速发展和人民生活水平的迅速提高以及城市化建设进程的加快, 城市规模不断扩大, 轿车开始进入我国家庭, 我国的汽车时代正在到来。据专家预测, 未来十年, 我国汽车产量增长率是我国GDP增长率的1.5至2倍 (刘妍, 伍海华, 2007) 。我国汽车制造业上市公司经营业绩的优劣不仅关系着我国汽车制造业的健康发展, 而且关系着国民生活水平质量的提高及我国国民经济的发展在世界中的地位, 其经营绩效也引起了广大投资者的广泛关注, 在汽车制造业蓬勃发展的背景下, 对我国汽车制造业上市公司的经营绩效进行客观、系统和全面的分析, 对我国汽车制造业持续、健康的发展具有一定的现实意义。本文以我国汽车制造业上市公司的2010年第三季度指标为主要依据, 在综合分析国内外各种常用的经营绩效评价指标体系的基础上, 选取经营绩效评价常用的、客观的指标建立指标体系, 利用SPSS数据统计分析软件进行主成分分析, 对我国30家汽车制造业上市公司从盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力四个方面以及综合经营绩效进行了评价分析, 以期为我国汽车制造业上市公司经营者及投资者提供参考依据。

二、上市公司经营绩效评价财务指标选择

在对上市公司经营绩效进行评价时, 应依据一系列财务指标来反映企业经营业绩和经营成果, 而且评价的指标数据要具有科学性、客观性、可测性和实用性。本文在对国内外对企业常用经营绩效评价指标体系的基础上, 而且根据企业经营绩效评价准则和参考大量论文的基础上, 选取了从营运能力、成长能力、盈利能力和偿债能力四个方面能综合评价上市公司业绩的13个财务指标, 其中应付账款周转率、流动资产周转率、固定资产周转率和总资产周转率能反映企业生成资料的营运能力;每股收益增长率、利润总额增长率和净利润增长率能反映企业发展的成长能力;销售净利率、销售毛利率和营业利润率能反映企业经营的盈利能力;流动比率、速动比率和资产负债率能反映企业具有的偿债能力。

三、主成分分析法的原理及步骤

其一, 主成分分析的原理及基本思想。主成分分析是研究如何通过少数几个主成分 (变量) 来解释多变量的方差-协方差结构的一种分析方法。它的原理是将原来众多具有一定相关性的多项指标, 重新组合成一组新的互相无关的主成分来代替原来的指标 (张立军, 任英华, 2009) 。主成分分析法是通过数学上一种处理降维的方法, 把给定的一组变量通过线性变换, 转换为一组不相关的变量。

其二, 进行主成分分析的主要步骤。

(1) 对指标数据进行标准化, 即消除数据之间在量纲化和数量级上的差别 (系统自动进行) 。

(2) 根据标准化数据矩阵建立协方差矩阵, 协方差矩阵是用以反映标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标, 值越大, 说明有必要对数据进行主成分分析。

(3) 根据协方差矩阵求出特征根、方差贡献率和累计方差贡献率。方差贡献率为各主成分所解释的方差占总方差的百分比, 即各主成分的特征值占总特征值的百分比;累计贡献率为各主成分方差占总方差的累计百分比。根据选取主成分个数的原则, 特征值要求大于1且累计方差贡献率达到85%以上的最小整数m, 即为主成分的个数。

(4) 由于旋转后的因子负荷矩阵中各个指标在任一主因子上的载荷明显两极分化, 所以通过建立原始因子载荷矩阵, 可更合理地解释主成分。

(5) 由主成分载荷矩阵和标准化数据可得到主成分Fj得分系数表达式, 计算公式如下:

其中:β是主成分得分系数矩阵, j=1, 2, …, p (p为主成分个数) ;Xi*是标准化数据, i=1, 2, …n (n为样本数) 。

(6) 最后由主成分贡献率的加权平均值得到综合得分F, 计算公式为:

其中, λj (j=1, 2, …, p) 为第j个个主成分的特征根。

四、基于主成分分析法的汽车制造业上市公司绩效分析

从锐思数据库 (www.resset.cn) 得到我国30家汽车制造业上市公司财务数据指标值 (数据略) 。通过建立协方差矩阵 (略) , 可以看出协方差矩阵中标准化后的数据之间相关关系密切程度的统计指标值比较大, 说明有必要对数据进行主成分分析。根据协方差矩阵求出特征根、方差贡献率和累计方差贡献率, 见表1, 可以看到有4个主成份的特征根大于1, 且这4个主成份的累计贡献率已达到87%以上, 说明选取4个主成分即可表达出原始数据的足够信息, 这4个主成分分别记为F1、F2、F3和F4。

表2是旋转后的因子负荷矩阵, 可以看到, 应付账款周转率、流动资产周转率、固定资产周转率和总资产周转率关系密切, 命名为营运能力;每股收益增长率、利润总额增长率和净利润增长率关系密切, 命名为成长能力;销售净利率、销售毛利率和营业利润率关系密切, 命名为盈利能力;与流动比率、速动比率和资产负债率关系密切, 命名为偿债能力。将主成分载荷矩阵中第j列向量除以第j个特征根的开平方根, 即可得到第j个主成分对应的变量系数。表3是得到的主成分得分系数矩阵。

将表3中主成分得分系数矩阵中数据带入公式 (1) 中, 由此得到四个主成分Fj表达式如下:

将表1中4个主成分的特征根λ1、λ2、λ3和λ4 (分别为5.08、2.67、2.15和1.47) 值带入表达式 (2) 中可得到综合得分F如下:

将表3中数据带入表达式 (3) 中, 可得到各主成分得分, 将各主成分得分带入表达式 (4) 中, 可得到综合得分。最后将各主成分和综合得分及排名见表4。

从表4盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力这4个方面得到的综合排名中来看, 位于前五的一汽富维、福田汽车、安凯客车、星马汽车和江淮汽车, 说明其综合经营效益水平高且经营者在经营管理公司的过程中对公司经营、成长、发展取得了一定的成果, 并且做出了一定的贡献, 也是投资者的理想投资对象。具体来看:一汽富维、福田汽车、星马汽车、一汽轿车和上海汽车在营运能力方面排在了前五, 说明这些公司运用各项资产赚取利润的能力强;安凯客车、星马汽车、一汽夏利、海马股份和*ST金杯在成长能力方面排在了前五, 说明这些公司未来发展前景良好且有较快地发展速度;迪马股份、亚星客车、*ST金杯、曙光股份和中国重汽在盈利能力方面排在了前五, 说明这些公司获取利润的能力较强, 是投资者取得投资收益、债权人收取本息的资金来源, 是经营者经营业绩的体现;ST昌河、海马股份、贵航股份、江铃汽车和隆基机械在偿债能力方面排在了前五, 说明这些公司偿还其债务的能力强, 也能说明企业财务风险小。类似可分析排名后几位的汽车公司。

通过主成分分析法, 为投资者, 特别是中小投资者投资提供参考数据, 便于其客观、全面地分析上市公司, 选取真正具有价值的股票降低投机性带来的风险, 同时也可以为经营者进行绩效评价和科学决策提供依据 (王珺、殷林森, 2006) 。各类排名也为上市公司决策者提供重要的决策依据。相对来说, 规模较大的公司, 由于具备较强的竞争实力, 综合绩效成绩比较突出。而中小规模的企业要想提高经营效率, 在发挥自身优势的同时, 也要对自身的弱势引起足够重视;在实际的公司经营实践当中, 还要具体问题具体分析是哪个方面拖累了公司的整体形象, 公司则应该及时采取针对薄弱指标的相应措施, 弥补该指标所反映的某些方面的缺陷。通过资产重组, 实现规模经济, 扩大企业的生产规模, 提高汽车产量, 从而提高企业的竞争能力及在在该行业中的地位 (韩斌, 2009) 。

五、结论

本文运用主成分分析法, 对我国30家汽车制造业上市公司进行了盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力四个方面及经营绩效排名及客观、系统和全面地分析。从我国汽车产业经过五十多年的发展来看, 我国已成为世界汽车产业大国, 产量和销售逐年增加, 汽车企业数量也居世界第一, 然而与世界上其他国家汽车相比, 我国的汽车产业规模小而且投资分散。汽车产业中企业数量过多造成整个行业投资分散、重复建设和过度竞争, 直接导致产品利润率远落后于外商投资企业。没有足够的经济规模, 很难在技术创新研发活动中进行大规模投入。另一方面, 也是最重要的是技术水平的落后, 我国汽车产业的技术创新水平仍然落后于发达国家, 缺乏研究与技术创新能力的现实。我国汽车产业自主创新的基础条件虽已得到很大改善, 但自主创新能力依然薄弱。我国汽车产业要想在世界占有一席之地, 一定要做大做强。首先要加快购并重组, 实现规模经济, 只要汽车企业规模越大, 单位产品的生产成本和营销费用就越低, 从而品牌就越具有市场竞争力。只有规模较大的企业才能在激烈的市场竞争中生存, 才能够在开发系列产品中投入巨大的科技投入成本 (梁丽军, 2009) 。其次积极通过与国际汽车业巨头进行项目合资等优势, 大力引进外资资金、人才、先进的管理经验等, 加强汽车产业内企业与企业之间的合作以及完善零部件等相关产业与整车生产企业之间的合作, 加强与高校、科研机构的合作等。政府制定正确的支持鼓励政策, 企业树立信心与勇气, 敢于实践和迎接挑战, 抓住市场快速发展和全球经济一体化带来的难得机遇, 加快汽车制造业的技术改造和产业升级, 实现我国汽车产业由引进、模仿, 最终实现向技术创新转变, 使我国的汽车产业在规模、技术、管理、服务等各方面走在世界的前列。

参考文献

[1]刘新、伍海华:《汽车制造业上市公司经营效率的DEA模型分析》, 《辽宁工程技术大学学报》 (社会科学版) 2007年第3期。[1]刘新、伍海华:《汽车制造业上市公司经营效率的DEA模型分析》, 《辽宁工程技术大学学报》 (社会科学版) 2007年第3期。

[2]张立军、任英华:《多元统计分析实验》, 中国统计出版社2009年版。[2]张立军、任英华:《多元统计分析实验》, 中国统计出版社2009年版。

[3]王珺、殷林森:《因子分析法在汽车行业上市公司综合评价中的应用》, 《价值工程》2006年第5期。[3]王珺、殷林森:《因子分析法在汽车行业上市公司综合评价中的应用》, 《价值工程》2006年第5期。

[4]韩斌:《我国主要上市汽车公司竞争力分析》, 《科技信息》2009年第3期。[4]韩斌:《我国主要上市汽车公司竞争力分析》, 《科技信息》2009年第3期。

[5]梁丽军:《我国汽车产业技术创新能力研究》, 山东大学2009年硕士学位论文。[5]梁丽军:《我国汽车产业技术创新能力研究》, 山东大学2009年硕士学位论文。

汽车制造业上市公司 篇2

1、座椅问题的背景：

案例讲述了20世纪80年代，丰田汽车公司在美国创建了丰田汽车制造公司（美国）（TMM）。TMM采用了丰田生产系统（TPS），坚持准时生产（JIT）和自动化缺陷控制两项原则，实现了高效率和高质量的汽车生产装配。但到了1992年，佳美出了新款车型，座椅样式由原来的5种样式增加到10种，出口到日本和中东的款式更是增加了18种不同的座椅样式。座椅样式的剧增，导致了座椅组和汽车不相匹配等各种座椅的问题，使产出率降低到不足85%，10个百分点的下降意味着每个班次少生产45辆汽车。装配部负责人弗里森需要尽快了解并解决座椅问题，并且完善座椅问题修复的系统，使产出率重新提高。

2、座椅问题的归纳：

从案例中，我们可以归纳出座椅问题主要有以下几个：

（1）KFS有时会送来错误的座椅配件，这些座椅配件与任何一辆待返工的汽车都不匹配。（严重问题，影响产量）

（2）从某个侧面角度上螺栓时，偶尔会出现串线问题，但团队领导应当可以使用螺纹工具在30秒内在线解决该问题。（容易解决）

（3）有人偶尔因使用手工工具损坏座椅外罩，但他们回忆不起来最近发生的同样情况。（很少出现）

（4）后座垫子的后面有个突出的钩子，钩子有时会绷断。但钩子的损坏频率已从每班次7次降低到每班次1次。（频率较低）

3、根据以上问题，弗里森需要建立问题恢复系统：

当前TMM对座椅问题的处理有标准化的响应措施：

（1）团队成员在安装有缺陷的座椅前，拉一下安灯线将问题报告给团队领导。

（2）团队领导再拉一下安灯线表示收到信息，给相应汽车加上标签以提醒QC检查人员注意座椅问题。

（3）装配有缺陷的座椅的汽车在下线时被送到1号诊断区，检查出现的问题可否在那里得到解决。如果要更换座椅，那么汽车将转移到溢出停车区，在那里将订购替换座椅，等待KFS的特殊交付。有缺陷的座椅将被退回至KFS。

该措施能够解决每一台有缺陷座椅的汽车，且无需关闭整条生产线，因此该流程并没有问题。但措施仅是头痛医头的做法，不能根本性降低座椅的缺陷率，导致产量下降和过多的汽车进入溢出停车区进行离线操作。

因此，建议继续保留上述响应流程的同时，增加以下几项措施：

首先，要解决的问题是，KFS的配送准确率。与KFS磋商，建立奖惩措施。有效防止KFS配送不匹配的座椅配件（如一个月出现一次配送问题，KFS应赔偿5万美元影响产量费，如三个月内未出现一次配送问题，可奖励KFS公司1万美元）。根据双方认同的奖惩措施，大幅提高配送的准确率。

接着，是提高再订购的响应频率。目前KFS对于再订购是以一天两次的特别更换交付作为响应，建TMM应要求KFS更加灵活，根据当天的再订购数量来确定特别更换交付的频次，如果再订购数量较多，则以一天三次或者四次的频率来响应，以提高座椅问题维修效率和产量。

然后，需要解决后座钩子问题。因为改变制造钩子的相关工具将让KFS花费5万美元左右，虽然钩子损坏频率已降低到每班次1次，但是为了提高工作效率和产量，建议由TMM提供费用给KFS改进钩子工艺，从而大幅降低钩子的损坏率。

最后，是减少座椅装配过程中的失误率，提高团队协助效率。建立惩罚措施，如发现在装配过程中，损坏座椅的，进行相应惩罚，以降低失误率。对于串线问题，小组领导和团队成员应共同监督团队领导迅速在装配线上解决问题，避免问题的堆积。

汽车制造业上市公司 篇3

入选理由 作为中国汽车后市场的领导者，充分发挥自身优势，积极参与校企结合人才培养模式的探索，持续提升我国职业院校汽车运用与维修专业和汽车整形技术专业的水平，在培养有现代汽车服务理念的汽车维修专业人才方面有独到理解。

亮 点 2013年2月，教育部职业教育与成人教育司发文公布首批设立“奔腾ARS汽车实训中心”的北京交通运输职业学院、长春市机械工业学校、杭州交通技师学院等23所项目院校名单，并同时启动第二批院校推荐、遴选工作。根据协议，奔腾公司将和教育部共同与100所职业院校建立“奔腾ARS汽车实训中心”，项目定位更好地实施和推广校企合作项目，配合国家汽车车身修复的发展趋势，将国际领先的技术工艺引入教育领域，共同培养专业、优质的车身修复人才，真正将汽车车身修复专业推广到全国职业教育平台，从而促进整个行业的共同发展。协议内容包括课程、教材、师资培训、教学物资支援等。公司将为每所建立中心项目院校提供价值约22.68万元人民币的设备和资金支持；为项目院校免费培训2名核心教师，提供全面的教学模块培训课程，同时提供学生教材样本和教师上课教案蓝本；为项目院校学生提供实习和就业的推荐平台，组织项目院校进行学术交流和技能竞赛，为与国外同类院校交流建立沟通的桥梁；不定期与学校合作举办新技术培训，使学校教学内容与汽车维修行业的技术要求保持同步。

相关链接 奔腾汽车检测维修设备制造有限公司是目前亚洲最大的汽车整形设备制造商，产销量居全球前三位。公司生产的车身整形设备、电子测量系统、举升机等系列检测维修设备获多项国家专利。奔腾系列车身整形设备已有7千余台在国内外各类修理厂使用，已被一汽大众、上海大众、广州本田、上海通用、东风日产等多家车厂作为指定设备供应商。

汽车制造业上市公司 篇4

债务融资作为企业资本结构核心内容之一,对企业绩效产生重要影响。在理论界关于债务融资与企业绩效关系仍然存在着争议。西方学者基于经典MM定理假设放宽路径,形成一系列更加符合现实的理论框架,从不同角度解释债务融资与企业绩效的关系,然而针对这一课题的研究解释至今仍没有形成统一的观点。目前我国关于债务融资与公司绩效关系的研究虽也不少,但较少针对具体行业债务融资特征及其与公司绩效关系进行分析。作为我国制造业典型代表的汽车制造业,在2008年国际金融危机之后我国积极财政政策和货币政策支撑下,产业成长整体呈现出逆势上扬态势。由此该产业企业债务融资结构特征与其公司绩效关系引起人们的关注。对该类企业债务融资特征与其企业绩效关系的研究,不仅有利于指导该类产业的健康发展,也有利于对债务融资与公司绩效关系普适规律的深入了解。

1 文献回顾

1. 1 理论框架演进路径

1958年,美国财务学家Modigliani和金融学家Miller在对资本市场和公司财务等方面做严格假设条件下提出,在均衡状态下企业价值独立于资本结构,并进一步认为企业融资方式与投资是否值得并无关联1。MM定理在理论界引起了极大反响,其在严格假设条件下得出的结论在理论逻辑上具有合理性,但现实中这种近乎完善的资本市场假设是不成立的,这使得其解释力严重受限,于是各种基于现实并不断放宽其假设条件的研究陆续涌现。Modigliani ( 1963 ) 、Miller ( 1963,1977) 、Brick和Ravid ( 1985) 等人将税收因素引入企业融资结构分析,进一步证明了债务税收效应,但他们的分析只考虑了负债税盾作用,而忽略了企业破产成本的影响,于是出现了综合考虑负债抵税与破产成本的权衡理论。破产成本理论代表人物Stiglitz ( 1974 ) 、Smith & Warner( 1979) 通过引入破产成本、清偿成本、财务困境成本等概念分析了企业负债融资对公司绩效的影响,否定了原有MM定理中企业债务融资对公司绩效无影响结论,提出债务融资有利也有弊,并非越多越 好。Ross ( 1977 ) 、Leland & Pyle( 1977) 、Myers & Majluf ( 1984) 等对MM定理的另一假设条件,即完善的资本市场条件下“充分信息假设”进行了否定,他们将负债率、管理层持股比例等作为企业质量信号,认为改变负债比例、管理层持股比例对企业绩效可以产生影响。随后Jensen和Meckling ( 1976) 将各利益主体之间的委托代理关系纳入对这一问题分析中,认为当公司融资规模一定时,增加公司债务融资比例,将使得经理所持公司股份占总股份比重相比此前相对增加,这时经理人与股东的效用函数更加接近,股东与经理之间的利益冲突便会趋于缓和,这是企业债务融资带来的治理收益。Jensen和Meckling ( 1976 ) 、Myers ( 1977 ) 、Diamond( 1991) 等人在从股东、经理人及债权人之间委托代理关系分析债务融资问题时,仅是从企业或项目利益如何分配来考虑他们之间的关系,而忽略了对企业控制权及企业破产时清偿权分配问题的探讨。Stulz ( 1988) 和Israel ( 1991) 以相近的研究方法分析,提出债务比例对企业价值呈正向影响作用,在企业存在被收购压力时更为明显; 决定这一关系的核心机制是,公司债务融资的增加使得经理人获得更大权重的治理决策控制权,从而使其治理效力得以发挥。

1. 2 实证研究

通过梳理上述理论分析演进脉络可以看到,虽然多数研究认为债务融资对公司绩效存在积极影响,但解释观点仍然莫衷一是。假定条件及理论模型分析结论只有通过实证检验才能得到确认。

1. 2. 1 债务融资水平对企业绩效的影响

Masulis ( 1980,1983) 从股票价格变动因素分析发现,公司财务杠杆对其市场价值变动存在显著正向 影响。Heinkel ( 1982 ) 、Hpoitevin( 1989) 的研究也发现公司价值 ( 或盈利能力)与其负债比率呈正相关关系。Mc Connell和Servaes ( 1995) 通过实证检验发现: 在不同成长性企业中,债务融资对公司绩效的影响存在显著差异,高成长性企业负债水平越高对公司绩效越具有负面影响。Frank & Goyal ( 2003) 则选择了美国非金融性公司近半个世纪的数据,研究结果发现公司绩效与财务杠杆比率呈正相关关系,这与Masulis ( 1980,1983 ) 、Heinkel ( 1982 ) 、Hpoitevin ( 1989 ) 等人的研 究相一致。MurilloCampello ( 2006 ) 以1971 ~ 2000年近30年来自115个行业上市公司数据为研究数据源,通过实证发现公司债务融资比例与公司绩效正相关,但过高负债 又会导致 公司绩效 降低。AlexeiV. Ovtchinnikov ( 2010 ) 选择1966 ~ 2006年5个行业的样本公司数据,通过时间序列分析发现企业经营绩效对企业财务杠杆有着重要影响。

国内关于债务融资整体水平与绩效关系的实证研究也大都借鉴了西方有关理论及研究方法,同时融入了中国特有的国情因素。如刘明,袁国良 ( 1999) 以1998年已公布年报上市公司为研究样本,实证检验发现:“上市公司资产负债率高低与经营效率之间存在一定相关性。资产负债率在0. 4 ~ 0. 5之间可能是上市公司最优资产负债结构,过高或过低都不利于企业经营绩效发挥”。杜莹、刘立国 ( 2002) 在代理成本理论及破产理论等基础上以1998年上市的上市公司为样本,通过对1999 ~ 2001年3年财务数据分析发现,公司负债和绩效之间存在显著负相关性; 随后于东智( 2003) 以1998 ~ 2001年4个年度全部上市公司为研究对象,也得出了与杜莹、刘立国 ( 2002)相一致的结论,即公司负债与公司绩效之间存在显著负相关关系。

汪辉 ( 2003) 选取了沪深两市所有A股非金融性上市公司3年数据,通过实证分析发现,债务融资对我国上市公司业绩具有正向效应,但对于那些资产负债率非常高的公司,这种效应并不显著。随后,范从来,叶宗伟 ( 2004) 又选取了长三角地区制造业上市公司为研究样本,其实证结果支持了汪辉 ( 2003) 的观点,但范从来,叶宗伟认为存在“债务融资的公司治理效应弱化现象”。何平 ( 2009) 以我国48家上市公司1995 ~2004年10年的数据为研究数据源,对债务融资与公司业绩之间因果关系进行了验证,检验结果表明债务融资对公司业绩影响起主导作用,同时公司业绩高低也对公司债务融资产生一定影响。

国内有不少学者研究得出了与上述不同的结论。张锦铭 ( 2006) 选取2001 ~ 2003年3年间发行A股的455家上市公司为样本,依据资产负债率高低将其划分为若干区间,划分后的回归结果表明,上市公司债务融资比率与公司绩效之间呈近似“倒U型”关系,而并非简单的正或负相关关系。褚玉春,刘建平 ( 2009) 以2001 ~ 2007年沪深两市485家制造业企业为研究总样本,通过构造Dynamic Panel Data模型并应用广义矩法估计 ( GMM) ,得出了与张锦铭 ( 2006) 相似的结论,并认为“负债保守型”企业相比“负债激进型”企业而言,前者经营绩效相对较高。

从以上学者们的研究中可以看出,在我国资本市场中企业债务融资水平对公司绩效有着重要影响,较多数学者认为两者之间存在负相关或“倒U型”关系,也即企业债务融资存在“弱化”现象。

1. 2. 2 债务融资期限结构对企业绩效的影响

关于债务融资水平与企业绩效关系研究结论的可靠性仍待商榷,而许多学者已将研究推进到对债务融资内部结构的分析。

Jensen和Meckling早在1976年便提出: “短期债务可以有效防止资产替代问题”。继他们之后,学者们对公司长、短期债务与公司绩效关系进行了广泛的实证研究。Barclay ( 1995) 运用1974 ~ 1991年近20年美国所有工业类上市公司数据,对偿还期限在3年以上的负债与公司价值关系进行回归分析,结果表明偿还期限在3年以上的负债占总负债比例对公司市场价值有着显著负影响。为检验发展中国家企业债务期限结构对公司绩效的影响是否依然有效,Schiantarell和Srivastava ( 1996) 选取印度私有化公司作为其研究对象,实证结果显示,债务期限结构对公司盈利能力及其销售增长率有显著正向影响。随后Schiantarell和Schbenelli ( 1997) 又选取英国和意大利两国上市公司为研究对象,检验结果却发现,上市公司短期债务并未提高其公司价值。

在国内,张慧、张茂德 ( 2003) 通过对2001年300家上市公司流动负债比例、长期负债比例与公司绩效的回归分析发现,从整体上看,流动负债对公司绩效具有显著正向影响,而长期负债则对公司绩效有负向效应。袁卫秋 ( 2007) 运用2001 ~ 2004年4年间沪深两市905家上市公司数据,通过对公司长期债务 ( 期限在1年以上) 与企业绩效关系回归分析发现,公司长期债务与企业经营业 绩之间存 在正相关 关系。徐卫 红( 2009) 则选择了在A股上市的两个行业 ( 制造业和商品流通业) 共81家上市公司2003 ~ 2007年间相关数据为研究数据源,通过实证分析得出了与张慧、张茂德 ( 2003) 完全相反的结论。

从以上对债务期限结构与公司绩效关系进行的实证研究看,其实证结果存在较大差异。究其原因可能是国内外实证研究大都仅是采用简单回归分析方法,在选取公司绩效衡量指标方面也还有待商榷,并且未将时间动态因素考虑进来,同时,未将行业特征纳入分析框架。

2 基于已有研究的理论判断

综合已有研究成果,可以将企业负债融资与企业绩效之间的关系归为以下几类机制: ( 1) 基于债务融资避税的财务成本效应; ( 2) 基于消减代理成本的公司治理效应; ( 3) 基于信息传递作用的双向影响; ( 4) 我国高成长市场条件下债务融资对企业经营利润积累的推动效应等。前三类效应是债务融资的在现代企业中普遍存在的作用,而对于我国汽车制造业企业而言,我国经济高速增长、扩大的市场规模及作为制造业典型代表的汽车制造业本身的高成长性,使得债务融资对于企业利润捕获及积累效应非常突出,而良好的绩效获取使得企业具有增加债务融资的冲动。上述效应是企业负债融资与企业绩效之间关系总体上表现为互为正向影响的主要判断依据。当然,除了债务融资对公司绩效产生积极影响外,也具有某种负面影响。如在公司受到暂时不利因素冲击时,债务负担过重可能会给企业带来一定财务风险; 经理“道德风险”的存在也会使公司利益受损。基于这些理论依据,本文提出第一个命题:

命题1: 在企业融资规模既定情况下,债务融资水平与公司绩效具有双向正向影响效应。

对于债务融资期限结构的作用,综合已有研究可以从两个方面做出理论总结。( 1) 在委托代理理论分析框架中,一个代表性的观点是,在公司经理利用自由现金流进行在职消费或过度投资时,短期负债更有利于减少企业自由现金流,从而更有效监督经理人行为 ( Jensen,1986,周雪峰,兰艳泽,2011) ,加之长期债务融资对投融资抑制作用 ( Hart and Moore,1994) ,短期负债融资对企业绩效改善将具有更强的促进作用。( 2) 在存在信息不对称情况下,公司长期债券定价较短期债券更为敏感,其发行价格更易被市场高估,而短期债券价格则更易被市场低估,这样发行短期债 券的成本 就会相应 增加 ( 杨薇,2007) ,因而低质量公司就可能不会选择发行短期债券 ( Flannery,1986) 。基于此本文提出第二个命题:

命题2: 短期债务融资与公司绩效具有显著双向负向影响效应。

3 债务融资与公司绩效关系实证检验———以汽车制造业上市公司为样本

3. 1 模型构建、变量定义、样本选取及数据来源

3. 1. 1模型构建

鉴于债务融资与公司绩效之间可能存在的内生关系,本文构建了反映它们之间互动关系的结构方程模型,以克服以往债务融资与公司绩效研究中存在的内生性问题,这不仅可以反映出单个方程中各解释变量对被解释变量的影响,同时还可以折射变量之间的内在作用机制。

本文实证联立方程构建思路主要来源于以下几篇重要文献。Bhagat和Bolton ( 2006) 以美国上市公司为研究对象,通过建立具有内生性关系的4组方程,研究了公司治理与公司绩效之间的关系。本文将以Bhagat和Bolton模型为参照框架,重点考虑公司财务杠杆和公司绩效之间的互动关系,并借鉴杨薇 ( 2007) 、张立达 ( 2008)等人的研究思路,进一步对公司绩效与公司债务期限结构之间是否存在互动关系进行了检验。

综上所述,本文拟通过建立结构方程,从全新角度分析债务融资与公司绩效关系,该结构方程模型主要有以下几个“基本型”:

为进一步探讨债务期限结构与公司绩效之间的关系,本研究将“长期资产负债率占总负债比例”替换“资产负债率”得到两个模型的基本形式:

方程中,Fit代表第i个公司第t年的公司绩效,LEVit代表第i个公司第t年的债务规模,α,α1,α2,α3为常数项,t代表年份,β,β1,β2,β3为参数向量,αit,βit,γit,σit为参数变量,X'it与Xit均为其他影响因变量的变量和控制变量,且它们之间均包含了部分相同解释变量。μit,εit,ζit,θit为随机扰动项。

3. 1. 2 变量定义、样本选取与数据来源

已有文献中用于研究上市公司债务融资与公司绩效关系的相关变量有很多,本文借鉴了有关文献指标选取的做法,并对其进行了修正,以便能更好地研究上市公司债务融资与公司绩效之间的关系。

本文的主要变量有上市公司绩效,即为前文通过因子分析法得出的综合绩效得分F2; 上市公司的资产负债率或称为财务杠杆LEV,为进一步说明债务期限结构与公司绩效之间的关系,本文又引入了衡量债务期限结构的指标LLD即公司的长期负债与总负债之比。4个方程的变量主要参考了Rajan和Zingales ( 1995) 、Wald ( 1999 ) 、杨薇 ( 2007) 和张立达 ( 2008) 等人的做法,考虑到公司的外部宏观因素、治理结构因素等。

本文选取我国汽车制造业上市公司2001 ~2009年的面板数据来研究债务融资与公司绩效的关系。在选取样本时,剔除了数据库中财务数据异常 ( ST和* ST) 、数据缺失以及财务数据存在极端异常值样本,选择了2001 ~ 2009年连续9年可获得数据样本共45家汽车制造业上市公司。本文所使用财务数据信息均取自CSMAR ( 国泰安)数据库。

3. 2 斯皮尔曼( Spearman) 相关性检验

为研究汽车制造业上市公司债务融资与公司绩效之间关系,本文首先采用秩相关分析方法( Spearman相关性检验) ,该非参数统计方法适用范围较传统相关性检验方法 ( 如Pearson相关性检验) 更为广泛,克服了Pearson相关系数只能度量变量间简单线性关系的弱点。

注: 1**. Correlation is significant at the 0. 01 level ( 2 - tailed) ,* . Correlation is significant at the 0. 05 level ( 2 - tailed) 。2数据来源:根据 CSMAR ( 国泰安) 数据库 2001 ~ 2009 年我国汽车制造业 45 家上市公司相关数据计算而得。

由表1可以看到,汽车制造业上市公司绩效与其财务杠杆、债务期限结构的Spearman相关系数分别为 - 0. 223和0. 140,且均在1% 置信水平下通过双尾检验,但公司绩效与财务杠杆及债务期限结构密切程度并不高,这在一定程度上反映了我国汽车制造业上市公司债务融资治理效应不是很理想,且财务杠杆与公司绩效的Spearman相关系数为负,反映了财务杠杆对公司绩效的负相关关系。但是,Spearman相关性检验结果仅反映了各变量之间的相关关系,要深入研究因果关系还需建立模型,以便准确考察汽车制造业上市公司债务融资与公司绩效之间的关系。

3. 3 回归分析

3. 3. 1 联立方程的识别及检验

为考察公司绩效与债务水平之间的相互作用,我们依据基本型 ( 1) 和 ( 2) 联立,建立结构方程模型组 ( Ⅰ) :

为进一步检验债务期限结构与公司绩效之间是否存在互动关系,我们依据基本型 ( 3) 和( 4) 联立,建立结构方程模型组 ( Ⅱ) :

在联立方程组 ( Ⅰ) 、 ( Ⅱ) 中,Fit,LEVit,LLDit为内生变量,其他变量均为外生变量或前定变量。表2是两个方程组中所涉及的变量属性及含义总结。

从表2中可以看出,方程组 (Ⅰ) 、 (Ⅱ) 中分别有2个内生变量和6个外生变量。根据联立方程可识别条件,方程组中的每个方程必须满足:

g - gi≥ki- 1

其中,g为整个方程组的外生变量个数,gi为第i个方程中的外生变量个数,ki为第i个方程中的内生变量个数。方程组的识别情况如表3所示:

由表3可知,方程组 ( Ⅰ) 、( Ⅱ) 是可以识别的,虽然还有联立方程的秩条件,但许多学者如Harvey ( 1990) 都认为满足阶条件足以保证其方程的可识别性。在确定了联立方程组的可识别性后,需要进一步对联立方程组进行检验,根据古扎拉蒂 ( 2000) Hausman检验法,主要分两步对联立方程进行检验: 首先将方程组的所有外生变量代入到方程中,分别求出公司绩效、债务规模及债务期限结构的估计值和估计残差; 然后将所求出的内生变量估计值和估计残差代入到每个方程的右侧,对方程左侧的变量进行回归,并对各个估计残差进行t检验。如果估计残差的参数值显著,则联立方程通过检验,否则则没通过检验。方程组的联立显著性检验结果如表4所示。

注: FT,LEVT 为检验第一步回归得到的 2 个内生变量的估计值,FREE,LEVREE 为相应的估计残差,***,**,* 分别表示在1% ,5% 和 10% 的水平上显著,估计系数下面的括号中为参数估计概率值。

表4显示,除了LEVT在方程 ( 5) 的显著性水平在5% 外,其他内生变量的估计残差值均在1% 的水平上显著,这说明方程 ( 5) 和 ( 6)的联立性成立。但方程 ( 7) 和 ( 8) 的主要内生变量估计值及估计残差均不显著,因而联立方程组 ( Ⅱ) 不成立。

3. 3. 2 债务融资水平与公司绩效关系联立方程组2SLS 估计

通过上述联立方程组的识别和检验,验证了方程 ( 5) 和 ( 6) 具备联立条件且联立性显著。接下来运用两阶段最小二乘法 ( 2SLS) 对方程组( Ⅰ) 进行回归分析。回归结果如表5所示:

注: ***,**,* 分别表示在 1% ,5% 和 10% 的水平上显著,估计系数下面的括号中为参数估计概率值。

从表5联立方程2SLS的整体回归结果中可以看出,联立方程的2SLS回归结果与单方程研究结论基本一致,通过表5我们还可以得出两个内生变量F与LEV之间的相互作用关系。但是也有一些变量估计值发生了变化。

( 1) 公司绩效对债务水平 ( 资产负债率) 的反向影响依然显著,但负相关性有所增强,这也反映了公司绩效对债务水平的反向影响在单方程中被低估了,且相关系数较小也反映了我国汽车制造业上市公司债务融资治理效应较低的事实。另一方面,从债务规模 ( 资产负债率) 对公司绩效影响看,债务水平 ( 资产负债率) 与公司绩效负相关性有所提高 ( 从 - 1. 222增加到 - 0. 682) ,显示了单方程检验高估了债务水平对公司绩效的负向影响。

( 2) 与单方程OLS检验结果不同,在联立方程的2SLS估计中GDP增长率及燃料价格指数对公司绩效影响并不显著,这反映出在一定宏观经济条件下,汽车制造业上市公司经营绩效较多受到了其他因素影响。

3. 3. 3 债务融资期限结构与公司绩效关系联立方程组的单方程 OLS 回归分析

鉴于模型 ( 7) 和 ( 8) 主要内生变量的估计值及估计残差均不显著,联立方程组 ( Ⅱ) 不成立。我们转而对债务融资期限结构与公司绩效关系采取单方程OLS回归分析。表6、表7为3种OLS模型及Likelihood Ratio和Hausman检验结果。

注: ***,**,* 分别表示在 1% ,5% 和 10% 的水平上显著,估计系数下面的括号中为参数估计概率值。

由于方程Likelihood Ratio检验的Prob. =0. 000 < 0. 01, Hausma检验的Prob. = 0. 006 <0. 05,故选择个体固定效应模型来考察单方程模型。表6回归结果显示,公司债务期限结构并没有对公司绩效产生显著影响,这可能与汽车制造业上市公司债务期限结构的严重失衡、长期债务比率较低有关。

3. 3. 4 检验结果小结

以上实证检验,结果显示汽车制造业上市公司资产负债水平 ( LEV) 与公司绩效在1% 水平上呈显著负相关,这个结论与西方有关债务融资与公司绩效关系的理论结果大相径庭,西方有关理论及实证检验结果大都支持资产负债率与公司绩效存在正相关关系。但这一结论与国内的杜莹、刘立国 ( 2002) 以及于东智 ( 2003) 等人观点相近,即上市公司资产负债水平对公司绩效存在负面影响,公司财务杠杆越高绩效越差。另外,汽车制造业上市公司债务期限结构对公司绩效影响并不显著,公司绩效高低对债务期限结构选择并无显著影响,一个可能的原因是,我国汽车制造业上市公司的债务期限结构严重失调,且易受宏观政策影响。

4 对实证检验结果的进一步讨论

以上Spearman相关性检验、结构方程模型2SLS回归结果及单方程模型OLS回归分析均表明,在我国汽车制造业上市公司,公司整体债务融资水平与公司绩效之间存在负向影响关系,而并非如西方理论界所判断的正相关关系。债务融资期限结构也并未对公司绩效产生显著正向影响,命题1及命题2均不成立。对此,本研究提供以下可能的解释。

( 1) 从负债的避税效应来看,公司整体负债水平的上升,在一定程度上的确能给公司带来免税收益,因为相对于股利而言,利息支付是税前执行的,这样公司通过举债就可以合理避税,从而使得公司的每股税后利润增加。但是,公司通过这种方式使每股税后利润增加是有一定条件的,而且这一负债比例还必须控制在适当范围内。在我国汽车制造业上市公司中,公司的整体债务融资水平或财务杠杆较高,在负债融资给公司带来免税收益的同时,由负债所带来的破产成本和财务拮据成本就会大于或抵消负债所带来的免税收益。从另一方面看,由于我国汽车制造业上市公司的行业特征及国家产业发展战略,我国汽车制造业上市公司的资产负债率比全国水平偏高,而资产负债率偏高会使得企业债务融资边际生产力下降,给公司带来了更大风险,从而导致公司绩效偏低。这样,随着公司债务融资水平的进一步增加,其所带来的破产成本和财务拮据成本就加速递增,从而对公司绩效产生较大负面影响; 另一方面公司绩效的不理想,往往是通过市场财务指标表现出来,而绩效指标相关数据不理想又会影响到公司的股权融资能力,公司在股权融资不理想的情况下,势必会采取增加债务融资的方式来筹集资金,由于这一机制,公司绩效不理想又会促使公司整体债务水平上升,从而促成汽车制造业上市公司整体负债水平与公司绩效互为负向影响。

( 2) 从债务的监督激励角度来说,公司负债融资必然会给公司经理人带来一定压力,负债所形成的“定期支付利息契约”也限制了经理随意支配自由现金流行为。但在我国汽车制造业上市公司中,有很多企业都有“国有企业”背景,在这些公司中,经理人往往担任了多种角色,负债给经理带来的破产威胁及现金流滥用约束或多或少会因此有所减弱,加上有些企业股权分置改革尚未完全完成,债务融资的这种正面效应又进一步被削弱了。

( 3) 从债务融资的信息传递效应来看,随着我国经济的快速发展,我国资本市场的公开性和透明度也越来越强,企业可选择有效传递公司质量的方法也越来越多。外部投资者在将公司负债水平作为衡量其价值高低的同时,往往还参照了其他一些信息,如国家相关政策、行业发展前景、利率波动情况等等。企业通过债务融资所传递出的信息只是外部投资者判断是否值得投资的其中一个方面,从这一点上说,公司通过提高债务水平以达到向外部投资者传递公司质优信息的效应就会削弱; 同时我国上市公司在信息披露上存在财务造假、信息披露不及时、不充分问题及相关新闻报道,使得负债融资的信息传递效应进一步弱化。最后,公司在通过负债融资引入另一利益主体———债权人时,尽管他们之间有契约关系存在,也明确了在公司破产时企业剩余所有权的分配问题,但由于目前我国破产制度还不完善,经理人通常会钻法律漏洞,这样负债给公司带来的破产威胁及剩余所有权配置问题并不能很好的约束和激励经理人,再加上经理人“道德风险”的存在,他们往往为了自身利益铤而走险。

此外,对于我国汽车制造业上市公司的债务期限结构,其长期负债与短期负债占总负债的比例严重失衡,除信息传递效应被进一步削弱外,汽车制造业上市公司资产规模扩大以及不少公司存在大量关联交易,尤其是短期债务的大比例存在,使得债务期限结构对公司绩效影响甚微。

汽车制造业上市公司 篇5

今年6月是全国第十六个和我省、我市第二十四个“安全生产月”，冲压件公司紧紧围绕国务院、省、市安委会和东华公司关于开展2017年“安全生产月”的主题，从2017年6月1日至30日开展了此次 “安全生产月”活动，着力营造“落实安全主体责任，优化安全管理体系”的舆论环境和企业氛围，现将活动情况做一小结：

一、领导重视，深入开展安全月宣传活动

为加强本安全月活动的组织领导，确保安全月活动的有效落实，“安全生产月”活动由公司领导牵头，制造部、综合部、工会共同主办，相关部门参与，各部门负责组织本部门员工积极参加安全生产月活动。为认真组织、开展好安全生产月活动，6月初公司成立“安全生产月”活动工作小组并由综合办公室下发了关于安全月活动方案的文件通知。根据公司领导的要求，紧紧围绕“落实安全主体责任，优化安全管理体系”这一主题开展此次活动。对活动进行认真组织策划，使活动开展的有计划、有布置、有责任、有检查、有落实。由于准备充分、布置周详，使安全月活动有序开展，并使得本次安全月中全公司未发生一起安全事故。

二、组织开展安全生产大检查、落实安全隐患整改

为了将本次安全月活动落实到实处，使活动有效开展，公司积极开展了安全生产标准化、防火安全评价、岗位安全隐患自查与互查、班组安全建设检查与整改，杜绝习惯性违章，杜绝“三违”，安全员到生产一线每天现场安全检查，将检查结果及时反馈给相关部门并纳入考核。接受东华公司的安全生产标准化二级企业内部评审，以86.15%的得分率顺利通关考评。针对生产中出现的安全隐患，及时指导和敦促监督、整改，且认真落实安全责任制，将整改工作落实到实处，切实有效的提高整改效率。通过进行有计划、有组织、有目的的定期检查和不定期巡查，使我司的安全生产工作有力的向前推进，为公司的安全稳定发展和经营提供了良好的作业环境保障。

三、开展形式多样化的安全教育活动

以推进“安全生产标准化、安全防火评价、职业健康管理、班组安全建设、隐患排查整治、安全宣传教育”为基本内容，开展安全生产、劳动保护、职业健康管理主题教育。

（一）观看安全教育片

以安全生产月活动为契机，各部门组织员工观看《隐患直击-事故隐患识别系列片》、《生死细节》、《疏忽的眼泪》、《生命之桥》等警示教育片（视频文件夹在 “cyjgs各部门共享信息 2017年安全月观看的安全警示片”），广泛开展安全教育大讨论。

（二）安全宣传与教育

利用安全月活动拉横幅、滚动播放安全警示语、粘贴安全宣传橱窗等利用各种有效机会大张旗鼓的进行宣传，让员工牢固树立“安全第一”的思想观念，把规范自己的行为，注重安全生产成为自觉活动。将安全教育活动与东华“万名党员进党校”、“合格汽车工人”培训活动有机结合起来，进行全员教育、组织管理人员学习《安全生产法》、《江苏省安全生产条例》和《机械制造企业安全生产标准化考核评级标准》、《上汽集团防火安全评价实施细则》（2012版）、《上汽集团班组安全管理规定》、《职业健康管理规定》，大张旗鼓地开展安全生产、职业健康、劳动保护的相关知识的宣传、培训工作。同时工会组织开展了一次全员安全合理化建议“金点子”活动，团委组织团员青年开展了“青年安全生产示范岗”，做到身边“无三违”、“四不伤害”。根据统计安全月活动中，公司张贴横幅标语6幅、粘贴安全宣传橱窗3张、全员教育安全试卷183份，组织各种安全培训6场次，受训人员覆盖全体作业人员。

（三）积极参与上汽集团建设项目安全知识竞赛

组织全员开展上汽集团建设项目安全知识竞赛宣传与学习，拓展了员工安全知识面、提高了员工安全素质，使人人成为合格的安全“管理者”。

四、认真做好夏季高温期间安全生产及防台防汛安全工作

各部门针对今年汛期和雨季的特点，认真落实市、区、东华公司有关防汛工作要求，对重点部门进行了排产，尽早发现并消除潜在的隐患。对员工的夏季防火防爆、化学危险品管理、防中暑、防雷防触电、防汛等知识进行了宣传教育。重申了夏季作业现场相关管理制度和操作规程，有针对性地加强了日常安全的自我监督监管，以杜绝各类事故的发生。

五、安全月心得

汽车制造业冲压生产的质量管理 篇6

关键词： 汽车制造 质量控制 自动监控

据统计，汽车上有60%～70%的零件是用冲压工艺生产出来的。因此，冲压技术对汽车的产品质量、生产效率和生产成本都有重要影响。由于冲压工艺具有生产效率高、尺寸一致性好、原材料消耗低等优点，因此，汽车上的许多结构件，如车厢的底板和侧板等，广泛采用冲压件。

汽车上的冲压件具有尺寸大、形状复杂、配合精度及互换性要求高和外观质量要求高等特点。例如：汽车覆盖件，多是三维非数学曲面，不仅外观质量要求高，以满足汽车造型的要求，而且要求配合精度高、形状和尺寸的一致性好，保证其焊接和装配的质量。因此，生产汽车覆盖件所用的设备、模具和原材料，都和一般冲压件生产所用的设备、模具和原材料有所不同[1]。

1.汽车行业的质量管理要求

考虑到汽车生产的复杂性，对于汽车零部件生产的质量管理，提出了一些更严格的要求，以确保汽车的产品质量和汽车生产顺利进行。美国克莱斯勒汽车公司、福特汽车公司和通用汽车公司共同制订的QS9000标准，已被广泛采用。汽车行业对企业质量体系的要求，是建立在ISO9000的基础上的，对“生产件审批程序”、“持续改进”和“制造能力”等方面做出更详细的要求。因此，作为汽车零部件生产的企业，首先要达到ISO9000标准的基本要求，还要满足QS9000标准的行业要求，才能成为合格的供应商。

2.汽车冲压件质量体系

从事汽车冲压件生产的企业，既要根据ISO9000标准的基本要求和汽车行业QS9000的要求，又要结合冲压生产的特点和企业的具体情况，建立和健全自己的质量体系。首先，企业最高管理者应制定质量方针，包括质量目标和对质量的承诺，并形成文件。其次，质量体系应编制组织机构图，并对质量职能进行明确，明确各部门及其负责人的职责、权限及相互关系，并形成文件。要根据企业的具体情况，选定采用何种质量保证模式。通常，对于生产汽车冲压件的企业，可选用ISO9002。

要编制质量手册、程序文件和第三层次文件，对选定的质量保证模式中的每个质量要素做出具体规定。既要符合标准要求，又要在企业内可操作，保证它能有效实施。质量体系应明确并提供必要的资源（包括人员、资金、设备、技术等），以确保质量方针和目标实施。为了满足特定产品的质量要求，应针对特定产品进行质量策划，编制质量控制计划，规定专门的质量措施、资源和活动，达到要求的质量。质量体系建立后，应定期进行内部质量审核和管理评定，以便不断健全和完善，并争取通过第三方认证机构的认证。

3.冲压过程质量控制

过程控制的实质是过程的质量控制，指为了实现过程目标（包括质量、效率和进度的要求）采取的作业技术和活动[2]。这是保证产品质量的重要环节之一，控制的目的在于减少在诸多干扰因素下过程产生的波动，保证过程的稳定性和一致性，从而使过程输出保持在符合要求的范围内。当过程出现偏离控制目标的趋向时，就采取相应措施，使其恢复到稳定状态。冲压过程质量控制可从以下几个方面进行控制：冲压工艺设计质量控制、模具设计与制造质量控制、文件和资料控制、原材料的控制、技术文件及技术标准和资料控制、下料过程控制、冲压过程控制。

4.冲压产品质量控制

汽车覆盖件冲压成形是一个几何非线性、材料非线性、边界条件非线性等复杂的力学过程。而且汽车覆盖件要经过多道工序甚至几十道工序才能完成，在每道工序中都会因冲压有关参数、冲压条件等质量问题。总的来说，在拉深过程中经常出现的问题有破裂、起皱和回弹等[3]。

当产品的外观、尺寸、性能等质量特性（项目）与设计要求有偏差（缺陷）时，需对产品质量进行评价。可参考德国汽车联合会（VDA）制定的质量指数（QKZ）法进行。按VDA规定，为了对各个缺陷进行公平的评价，必须根据零件的不同用途，对项目和缺陷进行分类和加权，然后计算质量指数（QKZ）。

对缺陷的评价，是根据它们造成的后果进行分类和加权的：

A类（关键）缺陷：预见到会对人身造成危险和不安全的缺陷。加权系数为10。

B类（主要）缺陷：非关键缺陷，预计会导致产生事故或影响可使用性，不能完全按照规定的用途使用。加权系数为5。

C类（次要）缺陷：预计按照规定的用途使用不会受到多大影响，或者与适用的标准有偏差，但对设备、装置的使用与操作、运行仅有轻微影响的缺陷。加权系数为1。

项目的加权系数与缺陷的加权系数是一致的。

每个项目的缺陷分数的计算：

A类缺陷数×10+B类缺陷数×5+C类缺陷数

质量指数QKZ的计算：

5.冲压过程自动监控

现代冲压技术的另一个重要特点是对冲压过程进行自动监控，以保护冲压件的质量，在亚毫米冲压项目的自动检测和监控中，其研究成果就包括冲压过程的特征分析、在线诊断和检测系统、高速和非接触的冲压件测量系统、冲模维护的科学预测系统、冲压成形关键参数的在线调节和补偿系统等。

冲压过程引起工件质量发生变化的原因主要有凹凸冲模的磨损、裂纹及冲模错位等，这些微小变化可由高分辨率的位移传感器和冲压力传感器进行跟踪检测。其中位移测量是极重要的一种测量，位移传感器通常由安装在模具上方的关源和位于下方的接收单元构成，可监视偏差，跟踪加工全过程，及时输出监测信息和进行报警停机。

参考文献：

[1]王新华.汽车冲压技术[M].北京理工大学出版社，1999.

[2]柴邦衡，刘晓论.制造过程管理[M].北京：机械工业出版社，2006.

[3]张静.汽车覆盖件冲压成形关键技术仿真优化及冲压质量控制研究[D].扬州大学，2012.

汽车制造业上市公司 篇7

现在,烟台各汽车制造企业都在积极的引入精益供应物流,汽车制造业实施精益供应物流,能满足顾客不断变化的需求,从而提高企业的市场竞争能力,在市场竞争中取得优势,树立品牌形象,但实施精益物流需要很高的理论支撑与强大的供应链配合,难度十分之高,而目前消除浪费正是实施精益思想的重中之重,也体现了精益思想的典型特点。

本论文就上海通用东岳汽车有限公司的精益供应物流的发展现状进行调研,对存在的问题进一步展开分析,运用所学的精益物流相关知识,查阅有关资料,并借鉴国外丰田汽车在精益物流方面的成功经验,解决在实施过程中所出现的问题,从而将烟台汽车制造业的成本降到最低,实现利润最大化。

1烟台汽车制造业的供应物流现状分析

1. 1精益供应物流概述

1. 1. 1精益物流概念

精益物流[1]是指为了满足客户的需求,再为客户提供最高物流服务的同时,将其中各个环节的浪费现象尽可能的降至最低,从而降低成本,获得最高的增值效益。精益物流是将起源于日本丰田汽车公司的精益思想融入物流的具体运作之中,由于企业在进行物流活动特别是供应物流来说浪费现象非常多,导致无谓的成本损失,精益物流就显得尤为重要,而努力消除这些浪费现象又是精益物流最重要的内容。

1. 1. 2精益供应和传统供应的差异性

1. 2上海通用东岳汽车有限公司的供应物流现状分析

1. 2. 1公司简介

东岳汽车公司虽位于远离上海总部的烟台,但由于与上海通用总部共用一个信息管理系统,并且继续使用上海通用汽车的柔性化精益生产管理体系,同样对于整体物流与零配件物流实行一体化管理,就可以达到在资源共享的同时使公司的全套物流服务都实现一体化管理的水平,并且达到资源信息的最高透明化,因而目前东岳已经成为SGM甚至是上汽集团和通用汽车在整个中国汽车市场发展战略的至关环节。

1. 2. 2公司供应链现状分析

实现供应链管理一体化的措施主要是进一步整合分散的汽车物流供应链。目前,东岳有近15000种零部件,其中国产零部件近万种,主要分布在江浙沪等10余个省市的170多国家零部件供应商。仅以一辆景程为例,有大约2500个零件,来自全球250多个供应商。

1. 2. 3公司精益供应模式现状分析

实施精益供应模式之后,东岳国内零件运输模式主要是:A类是本地供应商通过MR ( MILK RUN) 或者自己卡车自送到DY( 东岳) ,LT( lead time) 一般是2天; C类的江浙沪地区比较多,是经过上海CC( 整合中心) 通过船到烟台的,CC负责整合、打包、装到集装箱内、海运到DY,LT是7天。而海外零件的运输主要依靠第三方物流服务商,通用东岳共有37家合作第三方,其中ferry、cosco( 中远集团) 等负责海运以及空运。ferry和空运的LT是2个周,cosco一般是11个周。

1. 2. 4公司精益供应物流具体实施情况

数据来源: 上海通用东岳汽车有限公司内部资料

数据来源: 上海通用东岳汽车有限公司内部资料

东岳工厂的供应商国内集中在上海、浙江等地。因此通用在上海设有一个大型的RDC( 区域配送中心) ,而东岳的LOC( 物流优化中心) 仓库是外包给安吉通汇的。安吉通汇按生产计划MR集货至RDC,RDC经海运至烟台小型RDC或直拨至主机厂,烟台RDC仅有1 - 3天的存量,由此可见东岳精益物流水平已然很高。

1运输精益化 - 循环取货( MILK RUN )

2物流运作精益化 ———RDC、CC、LOC

3入厂物流精益化

a. 零部件再分配中心( RDC)

b. 零部件集散中心( CC )

c. 空箱管理精益化( CMC )

d. 海外物流精益化 - 第三方物流( 3PL)

2烟台汽车制造业供应物流战略存在的问题 ——— 对比丰田

2. 1丰田汽车精益供应物流现状分析

丰田汽车强大的零部件入厂物流是MR和3C模型的功劳。MR即Milkrun( 循环取货) ,以日本本土的入厂物流为特色,而3C模型即 ( Collection集货,Crossdock交叉转运,Consolidation合并运输) ,是根据北美与欧洲地理特点设计的,两者相结合的入厂物流成为精益入厂物流的典范。[5]丰田汽车公司是选择第三方物流企业会采取MR的方式,使零部件达到小批量供货。

2. 2存在的问题———对比丰田

通用和丰田汽车的竞争,表面上是两家公司之间的竞争,但实质上确是两家核心企业的两条供应链之间的竞争。而供应物流的成功,首先要认识到所有的参与者共同的利益,完全可以通过变革的方式来帮助所有公司都增加利润率。下面通过对通用东岳和丰田供应战略的对比分析,找出制约烟台汽车制造业供应物流发展的问题所在。

2. 2. 1丰田供应物流战略

丰田与供应商之间的关系: 丰田与其供应商建立了密切的互信合作关系。丰田按照其供应商所生产的部件和对整车的重要程度,将供应商共划分为三类: 核心部件供应商、特征部件供应商、商品部件供应商。这种采购模式使得丰田和供应商都可以获得长期竞争优势,实现了双方的共赢。同时这种合作关系极大的促进了丰田与核心部件供应商之间的信任和合作[2]。

2. 2. 2东岳供应物流战略

东岳与供应商之间的关系: 东岳与供应商之间是契约式的平行关系,但随着技术的发展以及中国市场的特殊性,这种传统平行关系的弊端渐渐显露,东岳也在努力优化和改变这种关系。

2. 2. 3提出问题

丰田与其供应商建立的是一种密切的互信合作关系,同时丰田给予供应商帮助,从而实现了两者的全面双赢局面。东岳刚开始与供应商之间的关系存在一定的问题,后来进行了一系列改变,实行了与丰田类似的合作模式,成功的实现了其生产效率的提高和成本的降低[3]。

东岳乃至烟台汽车制造业普遍的问题即与供应商的合作模式问题,丰田正是通过合理的精益供应战略与供应商互惠互利,才会促成像VASCOR那样精益的供应商,显然烟台这方面可比性非常小。

3烟台汽车制造业供应物流的发展建议

3. 1东岳改进措施

由以上东岳与丰田的供应物流战略对比分析清晰可见,东岳在与供应商的合作关系上存在问题,尽管现在效仿丰田的战略协作合作模式,已经有了很大的发展,但距离丰田依然还有一段距离。因而要解决这一问题,就必须要改变与供应商的合作模式。例如东岳也可根据自身情况以及供应商与自己的合作深度,进行战略入股,尽量实现合作的透明化,只有真正地与供应商实现战略合作伙伴关系,才会极大程度地提高供应商的生产、供货能力,实现双赢[4]。当供、需两个环节都实现精益化后,作为纽带的供应物流在精益化改造过程中将发展更加迅速。

3. 2烟台汽车制造业供应物流发展建议

当然合作关系的问题是对比于丰田的东岳来说,烟台汽车制造业的其它企业可能还会有其它各种问题,但万变不离其宗,除了可以效仿优秀企业供应物流的经验之外,如果能够充分利用本公司强大的人才团队,创造出自己独特的措施方法来提高供应物流的水平,比如考虑精益化供应物流的逆向物流等方面,相信东岳会引领烟台汽车制造业达到国际化精益最高水平,赚取更多利润。

4结论

汽车制造业上市公司 篇8

财务预警一直都是一个重要的研究课题。西方发达国家对于财务预警的研究比较成熟, 特别是在财务预警模型的设计和构建方面的研究成果比较突出,并且也得到了广泛应用。而我国对财务预警方面的研究则较晚,且大多数都是借鉴国外的研究成果,选择国内企业的财务数据进行分析,从而建立相应的财务预警模型。

风险的存在使企业的经营前景具有较大的不确定性, 如果企业对风险防控不力, 就有可能出现财务危机甚至破产。但一般而言,企业破产不是突然发生的,而是一个渐进的过程,在萌芽阶段总是会发生某些局部的问题或困难, 在财务上表现为个别及相关指标的异常,称为财务预警。财务预警分析, 就是依据企业财务报告和其他经营资料, 计算分析企业财务指标的变化, 揭示企业面临的经营困难和财务危机, 警示企业尽快采取有效措施来优化财务状况,提高财务成果,使企业走出破产边缘。

随着经济全球化和我国经济的迅速发展,市场竞争更加激烈,市场运行风险也更大。而财务监测与预警系统可以对企业在经营管理活动中潜在的 风险进行实时监控, 并向企业管理者预先示警。因此,加强企业的财务预警分析,及时判断财务风险,并采取有效的防范措施,避免财务危机的发生,提高市场竞争力, 促进我国汽车制造业更好更快的发展, 对我国汽车制造业具有重要的意义。

二、实证研究

(一)Z 计分模型简介

1968年 ,美国纽约大学教授爱德华·奥特曼(Edward Altman)利用多变量分析技术对企业的财务危机进行判别分 析 , 他首先选 择了1946年至1965年间33家破产的制造业企业 , 再通过抽样选取了跟其配对的33家正常经营的企业作为样本,运用22个财务指标 通过数理统 计进行分析筛 选,最终建立了从企业资产的流动性、获利能力、财务结构、偿债能力和发展能力等方面综合反映企业财务状况的著 名5变量模型 , 即Z计分模型 。Altman教授在提出Z计分模型时 ,指出该模型在判断企业破产前一年的预测准确率达到95%,在破产前两年的预测准确率为72%,而第三年以上的预测准确率降到48%。

Z计分模型的判别函数如下 :

Z值判别的临界值标准如表1所示。

(二)Z 计分模型的应用分析

Z计分模型主要用于预测企业财务失败或破产的可能性, 也可用于判定企业财务危机的状况, 是目前在财务危机预 警分析中最 常用的一种模 型,故本文首先用Z计分模型来进行判别分析。先根据Z计分模型计算各汽车制造业企业的Z值,按Z值对企业进行排序和判定。

1.样本选择。为研究方便 ,笔者把沪、深两地证券市场中的ST公司界定为处于财务失败的公司,而把非ST公司界定为财务正常的公司。然后根据中国证监会公布的2014年1季度上市公司行业分类结果中汽车制造业上市公司共计80家为研究对象。其中被ST处理的公司有3家,有1家是2012年被ST处理,2家是2013年被ST处理。由于在我国证券市场上,绝大多数ST公司都是连续两年亏损公司 ,且上述3家ST公司中最早被处理的年份是2012年。同时,又因相关财务数据无法取得,故共剔除21家,其中2011年上市的有13家,2012年上市的有6家,2014年上市的有2家。因此本文选取2010-2013年共59家汽车制造业上市公司的年报作为样本, 其年报数据均来源于东方财富通炒股软件。

2.指标设定。

X1=营运资金/资产总额=(流动资产-流动负债)/资产总额

X2=留存收益/资产总额=(股东权益-股本-资本公积)/资产总额

X3=息税前利润/资产总额=(利润总额+利息费用)/资产总额

X4=股东权益市价/负债总额=(流通股股数×每股市价+非流通股股数×每股净资产)/负债总额

X5=营业收入/资产总额

X3中的利息费用无法直 接从年报中获取,故以财务费用代替,对结果应无实质性影响;X4中的每股市价以该股票当年股市收盘价计算。

(三)分析结果

笔者将2010-2013年59家汽车制造业上市公司的年报资料用Excel计算出我国制造业上市公司四年的Z值。计算结果如表2所示。

从表2中可以分析得 出Z计分模型对ST公司的预测能力, 如下页表3所示。

从表3中可以看出,ST公司在被ST处理前1年和前2年 ,3家公司中有2家Z值小于1.81, 预测准确率均为66.67%。其中,ST公司在被ST处理前2年Z值的预测准确率接近Altman的研究结果; 但由于指标X4的畸高, 导致 *ST西仪(002265)的Z值出现异常, 因此影响了ST公司在被ST处理前1年Z值的预测准确率。

Z计分模型对非ST公司的预测能力,如下页表4所示。

从表4可以得出, 在这4年内,Z计分模型将 非ST公司预测为ST公司即错误预测的平均比例为22.49%, 将非ST公司正确 预测的准 确率为77.51%。非ST公司被正确预测的分为两类: 一是Z值在1.81-2.675之间处于中间不稳定状态的公司, 平均个数为17.5个, 平均比例为30.93%,这也符合行业的基本情况, 每个行业都有财务状况不太稳定的公司; 二是Z值大于2.675,财务状况良好的公司接近半数,平均比例为46.58%,说明我国汽车制造业上市公司的财务状况多数尚好, 这也比较符合我国汽车制造业近几年的发展状况。

由下页图1和图2可以看出 , 2010年到2013年 ,Z值小于1.81的汽车制造业上市公司的个数从6个分别增加到13个、18个和14个, 增长幅度分别 为116.67% 、38.46% 和 -22.22%,说明2011年增长幅度较大 , 之后两年增长幅度逐步减少;2010年Z值小于1.81的上市公司所占比例只有10.71%,而2011年到2013年分别达到23.21%、31.03%和25%, 说明该行业从2010年到2013年存在破产风险的企业在不断增加, 财务风险也在不断上升。Z值处在1.81至2.675之间的公司 个数和所占的 比例变动不 大,比较平缓。在这几年当中,处于灰色地带、难以准确判断的公司占比都在25%-40%之间,变动不是很大。

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Z值大于2.675的公司个 数从2010年的35个下降到2012年的19个,呈不断下降趋势,下降幅度分别为22.86% 、29.63% , 说明下降的幅度在增加 , 而2013年为24个 , 增长了26.32%, 说明趋势发生了反转。2010年 ,Z值大于2.675的公司的 比例为62.50% , 占比较大 , 然而随后三年,公司占比分别为48.21%、32.76%和42.86%,说明在这 四年中我 国汽车制 造业财务 状况良好 的企业在 不断减少。总的来说, 2010年至2012年 , 我国汽车 制造业上 市公司财 务风险在 不断增加 , 但是到2013年 ,存在很大破产风 险的企业 占比有所下降,说明企业的财务 状况也有 所好转。

三 、Z 计 分 模 型 的评价及建议

第一,虽然Z计分模型 是一种有 效的财务危机预警方法, 对利益相关者识别企业的财务风险具有一定的指导意义,但尚需不断改进,比如它未考虑现金流量指标等, 同时也存在个别指标偏高或偏低的问题, 从而导致Z值异常, 如本文对ST公司的分析中,指标X4偏高,这时应该对此指标特别关注,进一步分析,找出原因。

第二,根据分析结果,对我国汽车制造业财务风险增加的企业, 应该建立更加完善、健全的方法体制,减少财务危机的发生, 提高整个行业的风险防范能力;对于Z值偏低的企业来说, 具体分析是由五个指标中的哪一个指标造成的,及时采取措施,降低企业的财务风险,改善整个行业的财务状况。

第三,Z计分模型中要用到股东权益市价,由于股价频繁变动,进而会影响这个指标值的结果, 从而导致Z值出现波动, 这对上市公司财务风险判断的准确性有一定的影响,因此,在计算股东权益市价时, 要考虑得更加全面, 让计算结果更加接近股东权益市价,提高指标的准确性。

第四, 本文采用的基本都是年报数据, 但我国的财务报表还是有局限的。因此,不能仅仅停留在财务数据指标上, 还应该结合企业的非财务指标进行分析, 使得结果能更加合理、全面, 以便为我国汽车制造业的发展提出更好的建议。

第五,Z计分模型最早是对国外企业的研究,为此,应根据我国的实际情况, 结合我国市场经济条件下企业的特点,考虑企业的商业模式、经营管理等, 研究出适合于我国企业特点的财务危机预警模型, 以便企业做好防控工作,避免财务危机的发生。

摘要：本文对Altman提出的Z计分模型在我国汽车制造业上市公司中的应用进行了实证研究。结果表明,我国汽车制造业上市公司大体上支持Z计分模型的有效性,企业管理者可利用Z计分模型进行财务分析,促进其改善经营管理,防范财务风险,避免企业发生财务危机甚至破产;外部投资者、债权人等利益相关者可用其评价企业,并可作为投资等相关决策的依据。

关键词：Z计分模型,上市公司,汽车制造业,财务预警

参考文献

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[2] .吴世农,黄世忠.企业破产的分析指标和预测模型[J].中国经济问题,1986,(6).

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

[4] .吴世农,卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究,2001,(6).

[5] .黄湘.谈“Z计分模型”的不适应性与改进[J].经济经纬,2003,(5).

[6] .邱云来.Z计分模型的改进及实证检验[J].统计与决策,2009,(12).

[7] .罗澜.Z计分模型在我国上市公司财务预警中的适用性探究[J].经营管理者,2012,(3).

汽车制造业上市公司 篇9

一、文献综述

(一) 国外文献

外国学者研究审计收费影响因素较早。Simunic (1980) 发现影响审计收费最显著的因素是企业的资产规模, 而审计收费与剩余的变量如流动比率, 净资产收益率等不相关。Francis (1984) 发现除了上市公司的总资产规模与审计收费显著相关以外, 上市公司的交易复杂程度 (控股子公司数量) 也与审计收费显著相关。另外Francis还发现, 事务所规模与审计收费呈显著相关的关系。将审计收费影响因素的研究又推进了一步。Francis和Craswell在1986年再次对澳大利亚的1484家上市公司审计收费进行研究, 发现“八大”会计师事务所比“非八大”会计师事务所平均约多收取了三分之一的审计收费。

(二) 国内文献

2001年中国证监会颁布了《公开发行证券的公司信息披露规范问答第6号——支付会计师事务所报酬及其披露》。刘斌, 叶建中和廖莹毅 (2003) 发现上市公司的规模、经济业务的复杂程度以及上市公司所在地是影响上市公司审计收费的主要因素, 而存货与资产总额之比、盈亏情况和事务所规模等因素与审计收费并不具有明显的相关性。伍利娜 (2003) 发现上市公司总资产的规模、聘请“四大”与审计收费显著正相关。另外还发现做为盈余管理表现之一的公司净资产收益率处于保牌区间 (0~2%) 与审计收费显著正相关。漆江娜 (2004) 发现国际“四大”的审计收费明显高于我国本土事务所, 说明我国上市公司对高品牌事务所有需求, 上市公司尤其是大公司愿意并能够为高品牌会计师事务所支付高昂的审计费用。从以上国内外的研究可以发现, 对影响审计收费因素的研究可以划分为两个研究方向:审计收费的决定性因素;或站在上市公司内外部治理、会计师事务所变更和盈余管理的角度探讨这些因素对审计收费的影响。本文根据我国汽车制造上市公司公布的2010年报中的相关审计数据进行了初步的实证研究。

二、研究设计

(一) 研究假设

审计意见是在审计报告中出具的。通常情况下, 审计师出于获取利润方面以及紧密客户关系方面的考虑, 很少会出具非标准的审计报告, 即使是出具了非标准的审计报告, 也大多数出具带强调事项段的无保留意见和保留意见, 只有在极少数情况下才会出具否定意见和无法表示意见。一般认为审计师如果出具了非标准的审计报告, 其审计质量应该是较高的。较高的审计质量对应着较高的审计收费。所以本文提出:

假设1:审计师出具非标准审计报告与审计收费是正相关的关系

一方面净资产收益率的高低反映上市公司盈利能力的强弱。另一方面净资产收益率反映了公司所有者权益投资报酬率的高低, 是公司所有者和内外部投资者最为关心的财务指标之一。指标越高, 表明公司能为所有者和内外部投资者获取利润的能力越强, 相应的会计师事务所在审计时的审计风险就越小, 审计费用也不会过高。所以本文提出:

假设2:上市公司的净资产收益率与审计收费是负相关的关系

已有研究发现, 上市公司的盈余管理水平越高, 财务数据的重大错报风险越大, 审计风险就越高, 审计师所需花费的时间和精力也越多, 所以审计收费相应的就越高 (刘继红, 2007) 。所以本文提出:

假设3:上市公司的盈余管理程度与会计师事务所的审计收费是正相关的关系

上市公司是资产规模越大, 所涉及到的产品、服务和会计交易事项也越多, 审计师在进行审计时所采取的统计抽样范围就越大, 抽查的样本数量也越大, 审计周期也越长, 因此会计师事务所的审计审计收费也越高。所以本文提出:

假设4:上市公司的资产规模与会计师事务所的审计收费是正相关的关系

事务所规模对事务所的独立性有很大的影响, 规模较大的事务所因其特殊地位受到各利益相关者更多的关注, 独立性和承担风险的能力强。事务所规模越大, 事务所在审计中越能保持独立性。会计师事务所的规模越大, 品牌效应越明显, 审计师的审计越专业, 能够保证获得高质量的审计服务。但是随之而来的审计收费也要很高 (刘慧龙, 2008) 。据此本文提出:

假设5:审计收费与聘请国内“十大”会计师事务所进行审计是正相关的关系

上市公司如果变更以前年度合作的会计师事务所时, 支付给下一任会计师事务所的审计费用有可能增加, 也有可能减少。当上市公司聘请的会计师事务所由小规模会计师事务所变为大规模会计师事务所时, 一般情况都是审计收费增加。当会计师事务所通过降低审计收费的方式来扩展审计业务时, 这样审计收费会降低。除此之外, 会计师事务所的审计收费也与当前的政府和财政相关监督部门的监管力度有一定的关系, 如果监管力度加强, 变更审计师后的审计收费也会变高。由于以上这些情况, 认为上市公司变更会计师事务所与审计收费的关系无法确定。

由于我国各省市经济发展情况不同, 导致各地方政府实行的审计收费标准也并不一致。实际结果, 东南沿海经济带经济实力远高于西部内陆地区, 相应的, 在支付给会计师事务所的审计费用方面, 也远高于西部内陆地区的企业。本文将上市公司位于东南沿海经济带的地区 (如北京、上海和深圳) 设成“1”, 位于西部内陆地区设成“0”。所以本文提出:

假设6:上市公司位于东南沿海经济发达地区与会计师事务所的审计收费是正相关的关系。

(二) 样本选择与数据来源

本文选取了我国沪深两市上市公司2010年共79家汽车制造企业为初选样本。所有上市公司年报数据均来自国泰安研究服务中心数据库CSMAR (http://www.gtarsc.com) 和巨潮资讯网 (http://www.cninfo.com.cn/) 。国内“十大”会计师事务所选取的依据是中国注册会计师协会发布的《2010年会计师事务所综合评价前百家信息》的前十名。初选样本按以下筛选方式进行了过滤:剔除掉那些没有披露2010年度审计收费财务数据的汽车制造企业;剔除变量中重要指标未发布的汽车制造企业;由于有些汽车制造企业的净资产收益率 (ROE) 是异常值, 所以按初始样本量的1%左右剔除净资产收益率的极端值。本文根据以上筛选原则, 最终得到符合条件的共有71家汽车制造企业, 其中沪市主板45家, 深市主板17家, 深市中小板7家, 深市创业板2家。本文将以这些上市公司的样本数据进行实证研究, 检验到底哪些变量是影响审计费用的重要因素。本文的数据处理和描述性统计使用的是Eviews6.0和Excel 2010, 样本的多元线性回归使用的是Spss17.0。

(三) 变量定义和模型建立

相关变量说明如表 (1) 所示。本文根据以前学者检验结果, 考虑当前审计收费的影响因素, 建立如下的多元线性回归模型:

LN AUDIT FEE=α+β1OPTION+β2ROE+β3EI+β4LN ASSET+β5CURRENT RAT+β6ACC+β7SIZE+β8ALTER+β9SEAT+ε

其中LN AUDIT FEE为因变量, 剩余为解释变量和控制变量。

三、实证检验分析

(一) 描述性统计

本文将筛选出的符合条件的71家汽车制造企业样本数据通过Excel 2010和Spss17.0软件, 得到如表 (2) 所示描述性统计表。统计显示, 第一, 在2010年, 我国汽车制造企业支付审计收费最少的为180000元, 最多的为7500000元, 同时其标准差和方差数值都很大, 说明我国汽车制造上市公司之间支付的审计收费参差不齐, 相差较远。2010年我国汽车制造企业平均支付的审计收费为956732.4元, 稍高于其他行业, 如此丰厚的收入令会计师事务所对汽车制造上市公司的审计业务相当重视。第二, 在这71个审计报告中只有4份非标准的审计报告, 而且这4份非标准的审计报告没有否定意见和无法表示意见。既我国汽车制造行业收到的非标准审计报告概率只有6%, 说明审计师出于获取利润和巩固客户的考虑, 在出具非标准审计报告时还是比较谨慎的。样本公司平均的流动比率为1.5597, 该比率表明企业每1元的流动负债, 就有1.5597元的流动资产作为偿还债务作为担保。一般情况下, 流动比率为2时是较为理想的状态。但是不同的行业, 营业周期不同, 流动比率的理想标准也不同。就汽车制造行业来说, 其营业周期较长, 当前样本公司平均的流动比率为1.5597, 低于理想流动比率2。这是我国汽车制造企业亟需改善的地方。第三, 样本公司平均的净资产收益率为11.8054%, 说明我国汽车制造企业在2010年的盈利能力还是较强的。盈利能力是汽车制造企业的投资人、债权人以及经理人员都重视和关心的部分。净资产收益率指标越高, 表明公司能为所有者和内外部投资者获取利润的能力越强。第四, 在这71家样本公司中, 有45家聘请的会计师事务所是国内“十大”, 聘请国内“十大”的比例达到了63%, 说明我国汽车制造企业的资金实力雄厚, 愿意聘请高质量的会计师事务所来进行审计。同时在2010年只有4家变更了会计师事务所, 变更率仅为6%, 说明汽车制造企业与审计师之间愿意保持较久的合作关系。东南沿海经济带的公司有23家, 占总体比例的32%, 即我国汽车制造行业中, 有近三分之一的企业位于较经济发达地区。这样优越的地理位置既有利于产品的宣传和销售, 也有利于降低运输成本, 提高了企业产品的竞争力。

*.在0.05水平 (双侧) 上显著相关。**.在.01水平 (双侧) 上显著相关。

(二) 相关性分析

本文运用相关系数矩阵的双尾检验, 整理得出下列审计收费与各解释变量和控制变量的相关系数矩阵, 如表 (3) 所示。结果显示, 2010年我国汽车制造行业所支付的审计收费与公司资产合计的对数在1%的置信水平上显著正相关, 审计收费与上市公司净资产收益率和企业地理位置在5%的置信水平上正相关, 但不显著。审计收费与剩余的变量不相关。

(三) 回归分析

样本公司多元线形回归检验结果显示, 审计意见变量的Sig.=0.563, T值为0.582, 且共线性检测的结果VIF=2.060, 没有通过共线性检验, 所以将审计意见变量从模型中剔除掉。同时净资产收益率的Sig.=0.945, T值为0.070, 没有通过T检验, 将净资产收益率从模型中也剔除掉。剔除审计意见和净资产收益率后的检验结果如表 (4) 。样本公司多元线形回归实证检验结果显示, 回归模型调整后的R方=0.630, 模型总体Sig.=0.001, 拟合程度很好。剔除审计意见和净资产收益率这两个变量后模型的共线形检测值VIF均小于2, 说明剩余变量之间不存在明显的多重共线性。可以发现:第一, 样本公司总资产的T值为10.061, 且Sig.=0.000。结合表 (3) 样本公司相关系数矩阵的结果, 审计收费与公司资产合计的对数在1%的置信水平上显著正相关, 本文得出的结论是:2010年我国汽车制造企业审计收费与上市公司总资产规模是显著正相关的关系。第二, 样本公司地理位置的T值为2.930, 且Sig.=0.005。结合上面表 (3) 样本公司相关系数矩阵的结果, 审计收费与企业地理位置在5%的置信水平上正相关。本文得出的结论是:2010年我国汽车制造企业审计收费与上市公司地理位置是正相关的关系, 但不显著。第三, 样本公司净资产收益率的T值为0.070, Sig.=0.945, 没有通过T检验。尽管相关系数矩阵的结果显示, 审计收费与净资产收益率在5%的置信水平上正相关, 本文得出的结论是:2010年我国汽车制造企业审计收费与净资产收益率不存在关系。根据多元线性回归模型估计的回归系数得到如下方程:LN AUDIT FEE=0.167EI+0.82LN ASSET-0.03CURRENT RAT+0.01ACC+0.026SIZE-0.065ALTER+0.219SEAT+3.918

四、结论

本文研究, 得到结论如下:第一, 汽车制造企业审计收费与上市公司总资产规模是显著正相关的关系。这与前文提出的假设4“上市公司的资产规模与会计师事务所的审计收费是正相关的关系”是吻合的。这说明我国汽车制造企业的资产规模较大, 汽车产品以及相关零配件种类繁多, 会计师事务所在对这类企业进行审计时需要投入较多的人力和资源。庞大的样本数量、纷繁的交易事项以及较长的审计期间使得的会计师事务所对这类企业的审计收费也会相应提高。假设4得到了验证。第二, 汽车制造企业审计收费与上市公司地理位置是正相关的关系, 但不显著。这验证了前文提出的假设6, 即“上市公司位于东南沿海经济发达地区与会计师事务所的审计收费是正相关的关系”。其原因主要东南沿海地区经济发展较快较好, 审计收费制订的标准较高;而且这一区域的汽车制造企业获取利润较高, 有能力支付给所聘请的会计师事务所较高的审计费用。而西部内陆地区经济没有沿海经济带顺畅的出口条件, 逐年攀升的材料成本以及西部地区政府制订的较低审计收费标准使得这一地区的审计费用普遍不高。假设6是正确的。第三, 汽车制造企业审计收费与剩余的变量没有关系, 这是从变量之间的相关系数矩阵以及模型回归结果这两个方面综合讨论得出的结果。第四, 对前文预期的符号检验情况如下:多元线性回归模型估计的回归系数中, 盈余管理水平 (EI) 、流动比率 (CURRENT RAT) 、应收账款与存货占总资产的比 (ACC) 和会计师事务所的规模 (SIZE) 的实际符号与预期符号均一致。变更审计师 (ALTER) 的实际符号为负, 这说明在为这些汽车制造企业提供审计服务的会计师事务所之间, 存在着减低审计收费, 不正当争揽客户的现象。如前所述, 当前地方政府主管部门对汽车制造企业的监管力度在弱化, 使得审计收费的标准下降, 这些都值得引起重视。

摘要：本文根据2011年我国汽车制造上市公司公布的2010年报中的相关财务数据, 对审计收费相关影响因素进行了实证检验。结果显示, 2010年汽车制造企业审计收费与上市公司总资产规模是显著正相关的关系;审计收费与上市公司地理位置是正相关的关系, 但不显著;地方政府对汽车制造企业的监管力度在下降, 会计师事务所之间存在着通过减低审计收费, 低价揽客的不正当竞争行为。

关键词：审计报告,审计意见类型,收费标准,净资产收益率,审计市场

参考文献

[1]刘斌、叶建中、廖莹毅:《我国上市公司审计收费影响因素的实证研究》, 《审计研究》2003年第1期。[1]刘斌、叶建中、廖莹毅:《我国上市公司审计收费影响因素的实证研究》, 《审计研究》2003年第1期。

[2]漆江娜、陈慧霖、张阳:《事务所规模·品牌·价格与审计质量》, 《审计研究》2004年第3期。[2]漆江娜、陈慧霖、张阳:《事务所规模·品牌·价格与审计质量》, 《审计研究》2004年第3期。

[3]刘峰、周福源:《国际四大意味着高审计质量吗》, 《会计研究》2007年第3期。[3]刘峰、周福源:《国际四大意味着高审计质量吗》, 《会计研究》2007年第3期。

汽车制造业上市公司 篇10

关键词：新常态,营运资金,公司绩效,研究

一、引言

营运资金管理是财务管理的重要组成部分,营运资金管理的好坏直接关系企业资金的周转,而资金周转灵活与否关乎企业的生死存亡。据调查发现财务经理在营运资金管理上花费了30%的工作时间。

2012~2014年,我国GDP年均增长率在7%~8%之间,这与21世纪初前十年年均10%的高速增长相形见绌。2014年11月习主席在APEC峰会上对中国经济新常态进行了全面的阐述,指出经济新常态主要有以下三个特征:第一,经济增速换挡回落;第二,经济结构和产业结构不断优化升级;第三,经济增长要从要素、投资驱动转向创新驱动。我国经济进入了新的发展状态,企业依存的经济环境也发生了重大变化,营运资金管理是否也会呈现新的特点?虽然之前有许多学者在营运资金管理上做了研究,但是新常态下营运资金管理相关方面的研究匮乏。

国外对于营运资金的管理远早于国内,所以研究成果也比国内成熟,Hampton C.Hager(1976)为了改进营运资金管理效率,第一次提出了概念“现金周期”,之后,学者们开始把营运资金作为一个整体开始研究,现金周期成为企业营运资金管理绩效的指标。另外,外国学者还从供应链的角度出发,把营运资金作为一个整体进行研究,拓展了营运资金管理的研究视野。Afza and Nazir(2008)对巴基斯坦上市非金融公司的营运资金管理政策和企业绩效的相关性进行了研究,结果发现:营运资金投资政策与融资政策的激进程度与利润负相关。

1993年,营运资金概念才引入我国,国内的研究起步较晚,成果相对较少。毛付根(1995)提出:应关注流动资产和流动负债的相互关系,从整体上进行观察和研究;营运资金融资和综合策略可分为稳健型、中庸型和激进型,政策不同对企业绩效的影响也不同。陆俊华(2012)对我国制造业上市公司2004~2010年的数据进行研究并得出结论:营运资金投资策略与绩效正相关,筹资策略与绩效负相关;现金周期与企业绩效负相关。王竹泉等人(2009)还将渠道管理、供应链管理和营运资金管理结合起来。

二、实证研究

营运资金的概念有广义和狭义之分,广义的营运资金包含企业所有的流动资产,侧重流动资产的管理,但疏忽了流动负债对营运资金的影响;狭义的营运资金是指流动资产减去流动负债后的差额,反映企业的短期偿债能力,财务上通常采用此定义。

(一)变量选取

本文选取净资产收益率(Z)作为指标衡量公司绩效,营运资本投资政策用流动资产比率(W1)替代,流动负债比率(W2)代替营运资金的筹资政策,考虑到还有其他因素也可能对公司绩效产生影响,因此对以下因素进行控制:公司规模(W3);财务杠杆(W4);可持续增长率(W5)。变量具体说明见表1。

(二)研究假设

H1:营运资金投资政策的激进程度与企业绩效正相关

流动资产的盈利能力小于长期资产的盈利能力,流动资产比率越高,营运资金投资政策越宽松,企业的盈利能力越差。

H2:营运资金筹资政策激进程度与企业绩效正相关

流动负债的资本成本小,而长期负债的资本成本高,流动负债比率越高,营运资金筹资政策越激进,企业的资本成本越低,企业的利润就越大。

H3:公司规模与企业绩效正相关

一般来说,企业规模是企业实力的象征,企业规模越大,实力越强,融资渠道也会越多,相对来说融资费用也会较低,所以企业的利润也会越高。

H4:财务杠杆与企业绩效正相关

在一定范围内,企业财务杠杆越高,企业利润越大,因为利息的税盾作用可以提升企业价值,从而降低企业的税收费用,所以假设财务杠杆与企业绩效正相关。

H5:可持续增长率与企业绩效正相关

一个企业的可持续增长率越高,企业的成长能力越强,企业的利润自然也会越多,所以对公司绩效产生正方向影响。

(三)数据来源

本文数据都来源于国泰安数据库中企业的中期财务报表,为了减少无效数据对实证分析的影响,本文对数据库中选取的数据进行了筛选:剔除了数据不全的样本;剔除了这三年内被ST或*ST的样本。

根据以上原则,样本首先在Excel2007版中进行了筛选,然后应用SPSS20.0进行描述性统计和回归分析等工作。

(四)模型构建

为对营运资金与绩效的相关性进行定量分析,检验本文假设是否成立,建立以下模型:

其中α0为常数项,αi(i=1,2,3,4,5)是对应变量的系数,θ表示残差项。

(五)实证分析

1. 描述性统计

从表2可以看出,2013~2015年汽车制造业的净资产收益率都比较低,2014年净资产增长率均值是2013年的一半,跌幅较大,说明2014年汽车制造业的经济不景气,究其原因,主要是受宏观经济环境的影响;2013~2015年流动资产比均值逐步递减,但比重仍较大,说明总资产中流动资产份额逐步减少,总体而言汽车制造业还是采用宽松的营运资金投资政策,但较以前有所缓和;2013~2015年汽车制造业流动资产负债比率平均值87.93%,说明企业大部分债务资本都是通过短期债务筹集的,营运资金筹资政策很激进,但是从每年的均值来看,流动负债比率呈小幅下降趋势;从流动资产比率和流动负债比率来看,汽车制造业采用宽松型的投资政策搭配激进型的筹资政策,即稳健型的营运资金管理政策。企业规模逐年增大,而流动资产比率逐渐变小,这说明在新常态下,企业要增加长期债务资本或权益筹资来维持企业运转;如表2所示,财务杠杆变化不大,一直维持在50%以下;2013~2015年,汽车制造业的可持续增长率变化较小,一直维持在4%左右。

注:**表示在.01水平(双侧)上显著相关*表示在.05水平(双侧)上显著相关

2. 相关性分析

Person相关性分析结果见表3。

Z和W1之间的相关系数是0.135,且通过了置信度概率为5%水平下的显著性检验,说明流动资产比率与净资产收益率显著正相关。表明流动资产比率越高,营运资金投资政策越宽松,企业绩效也就越好。

Z与W2的相关系数是0.243,通过了置信度为1%的水平下显著性检验,说明流动负债比率与净资产收益率显著正相关。即负债总额中流动负债比例越大,企业营运资金筹资政策越激进,企业绩效越好。

Z与W3的相关系数为0.233,通过了置信度为1%水平下显著性检验,说明企业规模与净资产收益率显著正相关。企业可以通过扩大企业规模来提高企业的净资产收益率。

Z与W4的相关系数是-0.195,通过了置信度为1%水平下显著性检验,表明企业财务杠杆与净资产收益率显著负相关。企业资产负债率越高,净资产收益率越低。

Z与W5的相关性通过了置信度为1%水平下显著性检验,相关系数为0.901,属于高度线性相关关系,企业可持续增长率越高,净资产收益率越高。

3. 回归分析

回归分析结果见表4—表6。

a.预测变量:(常量),W1,W2,W3,W4,W5。b.因变量:Z

a.因变量:Zb.预测变量:(常量),W1,W2,W3,W4,W5

表4中,调整后的R方为0.828,说明模型的拟合程度较高;D-W值为1.798,在2附近,说明模型不存在序列相关性问题;表5中,p(Sig.)=0<0.05,说明方程通过相关性检验。以上两个表格说明模型的总体效果非常好。

表6中方差膨胀因子VIF均小于2,说明除因变外其他变量之间不存在严重的多重共线性问题。

根据表中的回归结果,W1的标准系数为0.021,说明流动资产比率和净资产收益率正相关,t值为0.709,p=0.479>0.05,两者之间的相关性不显著,这与之前person相关性分析的结果不太一样。

W2的标准系数是0.089,且t值为2.884,p=0.004<0.05,说明流动负债比率与净资产收益率显著正相关,这与person相关性分析结果一致。因此可以得出结论:企业营运资金筹资政策的越激进,企业盈利能力越好。从而,接受H2。

W3的标准系数为0.025,说明企业规模与净资产收益率正相关,t值为0.822,p=0.412>0.05,两变量之间的相关性不显著,与person相关性分析结果有出入,同时也与本文的假设推理有差别。从描述性统计的表格中可以看出,汽车制造业的规模在不断扩大,但企业绩效并没有因此而提高,这可能是因为企业规模并不是越大越好,适度规模才能产生较好绩效。石建中(2014)研究了企业规模与企业绩效之间的关系,得出结论:企业由小到大的过程中,一定的规模水平才能实现规模经济;但当规模已经相当大时,企业规模与企业绩效之间并没有显著相关性。本文样本中,企业规模都很大,并且还在逐年增大,所以以上回归分析的实证结果可以接受。

W4的标准系数为-0.094,且t值为-3.095,p=0.002<0.05,通过显著性检验,就是说两变量之间存在显著的负相关关系,所以拒绝H4。

W5的标准系数为0.869,且t值为28.702,p=0<0.05,说明企业的可持续性增长率与净资产收益率显著正相关,而且影响程度很高,因此接受H5。

3、新常态下汽车制造业营运资金管理现状分析

根据以上的分析结果,新常态下本行业的营运资金管理可总结为以下几点:

(1)营运资金投资政策:汽车制造行业近三年平均流动资金比率为58.7%,2013年最高,超过60%,本行业的营运资金投资政策为宽松型;

(2)营运资金筹资政策:根据描述性统计表,行业负债总额中,流动负债占比每年都在80%以上,而且标准差很小,说明本行业绝大部分企业都有比较高的流动负债比率,都采用了激进型营运资金筹资政策;

(3)营运资金管理政策:宽松型营运资金投资政策配合激进型营运资金筹资政策,所以本行业的营运资金管理政策为稳健型的。

三、结论和对策建议

(一)结论

本文以沪深2013~2015年汽车制造业A股上市公司为研究对象,采用实证法对新常态汽车制造业营运资金管理和公司绩效之间的关系进行回归分析,得出以下结论:

1. 营运资金投资政策的激进程度与企业绩效呈负相关关系,但不显著;

2. 营运资金筹资政策的激进程度与企业绩效呈显著正相关关系,企业流动负债占负债总额的比例越大,营运资金筹资政策越激进,企业的净资产收益率越高;

3. 控制变量企业规模与企业绩效呈正相关关系,但不显著,汽车制造业的规模效应不大,扩大企业规模,并不能提高企业绩效;

4. 控制变量财务杠杆与企业绩效呈显著负相关关系,汽车制造业的资产负债率越小,净资产收益率越大,企业绩效越好;

5. 控制变量可持续增长率与企业绩效呈显著正相关关系,而其标准化系数很大,说明两变量高度相关,提高企业的可持续增长率,可以提高企业绩效;

6. 汽车制造业采用宽松型营运资金投资政策配合激进型的筹资政策,即新常态下汽车制造业采用了稳健型的营运资金管理政策。

(二)对策建议

在新常态背景下,结合前文的理论分析和实证分析,本文对汽车制造业提出以下几点建议:

1. 企业管理层应重视营运资金管理,根据自身生产经营状况,确定营运资金的需求量,并确定好流动资产和流动负债的比例

新常态背景下,中国经济增速下滑,汽车制造业也是如此,此时更应该关注营运资金管理,处理好流动资产和流动负债之间的关系,以防止企业的资金周转失灵,降低企业的财务风险,确保企业能正常运营。

2. 降低财务杠杆,并保持激进的营运资金筹资政策

从本文的实证分析结果中不难看出,财务杠杆与企业绩效显著负相关,这说明企业的财务风险已经完全抵消了债务成本的税盾作用,所以在现有经济环境下,企业应该降低财务杠杆;流动负债比率与企业绩效显著正相关,但标准化系数不是很大,而且根据描述性统计的结果,汽车制造业的这三年的平均流动负债比率已达到87.93%,营运资金筹资政策已经很激进了,所以结合两者来看,汽车制造业应该减少债务成本,且在债务总额中保持较高比例的流动负债。

3. 提高本行业的可持续增长率

可持续增长率与企业绩效显著正相关,且相关程度很高,由近三年的统计结果看,本行业的可持续增长率一直维持在4%左右,如果能提高本行业的可持续增长率,那对净资产收益率的贡献就是相当大的。

4. 调整企业规模

一般来说,企业规模越大对企业绩效的贡献也就越大,但在汽车制造业中,企业规模与企业绩效无显著相关性,也就是说企业规模的大小对企业绩效几乎没有影响,出现这种情况的原因可能是本行业中企业规模效率低下,市场机制不完善或其他制度方面的原因,企业可以尝试调整企业规模、加大技术创新来提高企业的绩效。

参考文献

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汽车制造业上市公司 篇11

【关键词】汽车制造业；产业升级；政府政策；双寡头垄断博弈模型

从19世纪第一辆汽车诞生于德国以来，世界汽车制造业经过多年的发展，至今形成欧洲、美国和日本三足鼎立的局面。由于汽车诞生于欧洲，因此欧洲的汽车制造业占有与生俱来的优势。同时受欧洲文化的影响，追求工艺的精湛与细节的完美令欧洲车系闻名于世。美国本土幅员辽阔，受本国文化中快速消费的影响，美国对汽车的需求始终居高不下促成了一批汽车制造业的崛起。日本地形狭窄，国内对汽车的需求不足，因此积极执行出口策略。日本以市场为导向，搜寻消费者需求，反馈研发部门，根据不同的市场研制不同的车型，颇受消费者追捧。

一、我国汽车制造业问题

我国的汽车制造业起步晚，长时期内进步缓慢。当前我国汽车制造业面临的问题有：

第一，我国的汽车制造业基础差，生产技术的落后导致零部件的生产稳定性差。无论是高端零件还是低端零件都很难满足国际市场的质量要求。高端零件的生产，以发动机的燃油系统为例，我国虽然实现了国际通用电控燃油喷射系统的研究开发，但仍然不能实现量产。低端零件的生产，如前制动器检验标识的工艺不规范，导致存在制动液泄露的隐患，极端情况下将会影响车辆的制动效果。

第二，我国汽车制造业的发展方式现在仍然以模仿为主，是为数不多的自主品牌如长城汽车和奇瑞也不能够独立自主研发出新的车型。长城汽车模仿菲亚特开发精灵轿车一度引起知识产权的纷争。

第三，我国汽车制造商的企业文化理念不足以支撑行业长久经营下去。对每一个生产环节精益求精的“2mm”工程以及“六西格玛原则”在国外汽车制造业的普遍应用充分地体现了高精度、精益制造的理念。由于工艺不精我国每年国产车在召回总数中占据半壁江山的情况凸显了我国汽车制造业的不足。

因此，目前我国的汽车制造业面临的是零件制造生产量多、质量不精，产品设计仿造多、创新少的困局。要打破现在的僵局，实现汽车制造业的产业升级就需要重新布局产业链，实现汽车制造环节的整合。

二、汽车制造业产业升级的方式

我国汽车制造业改变当前产业现状，实现产业升级需要从IPD（Integrated Product Development）全称整合生产开发和ISC（Integrated Supply Chain）全称整合供应链着手。

整合生产开发，即通过投入研发技术减少生产成本，提高生产效率。在汽车制造业中通过自主开发关键的、目前被国外汽车制造商垄断的核心生产技术和工艺实现我国自主生产高端零件。整合供应链就要充分调动汽车制造生产的各个环节，整体上控制供应链，由汽车制造商分析判断生产制造环节，将成本高的生产外包出去，从事掌握核心技术的生产应用，优化附加值，提高对市场的反应速度达到利润的最大化和产业的升级。

三、政府与汽车制造商在产业升级中的博弈

汽车制造业的产业升级涉及技术的研发与应用。生产与研发需要前期投入大量的资金，因此对于以营利为目的国内汽车制造商来说，放弃研发能够减少资金投入的风险。而政府以达到社会福利的最大化为目标，需要制定相关政策选择引导汽车制造商选择生产与研发。汽车制造商也会根据政府和竞争者做出决策。因此，能够构造政府与汽车制造商的博弈。国内具有生产与研发的资金与能力的自主品牌并不多，为简化模型，构建政府和双寡头垄断汽车制造商的博弈模型。政府以G表示，双寡头垄断汽车制造商分别以A和B表示。双寡头汽车制造商处于竞争关系。

1、假设条件

（1）两家汽车制造商A和B选择生产与研发的成本均为C，政府支持生产与开发的成本为CG。

（2）两家汽车制造商A和B同时选择生产与研发为各自带来的收益均为R1，为政府带来的收益为RG1；一家汽车制造商进行生产研发，另外一家汽车制造商不进行生产研发各自的收益分别为R2和R3，为政府带来的收益为RG2；两家汽车制造商均不进行生产与研发，各自的收益为R0，政府最初的收益为R。

（3）两家汽车制造商选择生产与研发的概率均为α。

2、博弈的均衡分析

根据假设可以得出博弈的收益矩阵如表1所示：

表1 政府、汽车制造商的收益矩阵

对于汽车制造商A来说，选择生产与研发时，期望收益为：

U1=α（R1-C）+（1-α）（R2-C）

选择不生产与研发时，期望收益为：

U2=αR3+（1-α）R0

当A选择生产与研发无差异的时候，即：

U1=U2，解得：

α=（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3）

如果α的值大于（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3），那么A选择生产与研发得到更高的收益；如果α的值小于（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3），那么A选择不生产与研发得到更高的收益。

由于建立的双寡头垄断博弈模型，根据假设，B的选择与A相同。

通过分析可以得出，政府为了激励汽车制造商采取生产与研发的决策，就要降低（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3）的值。（R0- R2+C）/（R0+R1-R2-R3）的值越低，α大于（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3）的可能性越高，汽车制造企业会采取生产与研发的决策。（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3）与企业进行生产与研发的投入和收益相关。（R0-R2+C）/（R0+R1-R2-R3）的值越低，需要投入的成本越低，双方共同采取生产与研发得到的收益越多。

四、政府的策略

从博弈均衡来看，汽车制造企业选择生产与研发的概率，双方均选择生产与研发的收益与投入生产与研发的成本对于汽车制造企业生产与研发的选择非常重要。汽车制造企业选择生产与研发的概率越高，共同选择生产与研发的收益越高，一方选择生产与研发、另一方选择不生产与研发带来的收益之和越少，生产与研发的成本越低，有利于汽车制造企业做出生产与研发的决策。因此，政府促进汽车制造业的生产与研发需要从两方面着手：建立个人理性约束和激励机制：

第一，鼓励汽车制造企业进行生产与研发，通过媒体等形式在社会中形成鼓励、支持和引导企业进行生产与研发的舆论氛围，提高企业生产与研发的主动性。让汽车制造企业有积极性地在政府的鼓励下进行生产与研发。同时，通过公开宣扬政府的鼓励政策，减轻、打消企业因大量投入生产与研发人力、物力资源所需要承担的风险，为汽车制造企业提供信心。

第二，对于有意向进行投入生产与研发的汽车制造企业，提供资金支持的优惠政策，减少企业生产与研发负担的成本，推动生产与研发进程。通过对汽车制造业的生产与研发成果进行奖励，提高汽车制造企业研发收益。同时，由于同业竞争者之间对于各自生产决策经常持保密态度，需要在汽车制造业增加信息透明度，实现汽车制造市场的信息对称。政府通过制定政策引导国内汽车制造企业之间交流互补研发的成果。政府通过建立信息对称打消汽车制造企业投入生产与研发带来的收益的顾虑。

五、结论

面对我国当前汽车制造业零部件品质差、产品研发欠缺的问题，对汽车制造业进行整合生产开发和整合供应链都离不开技术的生产与研发。依靠汽车制造业的力量，政府对生产与研发的推动与引导，促进实现汽车制造业的产业升级。本文通过建立政府与汽车制造业的双寡头垄断模型，得出了政府为促进汽车制造业生产与研发的政策：政府建立个人理性约束与激励机制，实现生产的信息对称。

参考文献

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作者简介

汽车制造业上市公司 篇12

为了进一步提高产品的竞争力, 最大限度地满足市场需求, 四川某汽车制造公司决定扩大其工厂的产能, 启动扩建工程, 扩建后, 可大大缓解目前产品供不应求的销售局面。在此次工程中, 包括对汽车制造过程中冲压、焊装、涂装、总装、质保、土建和公用等项目的改扩建。本文以四川某汽车制造公司的改扩建项目为背景, 分析了汽车制造工厂在施工期和营运期对大气环境的影响和相关防治措施。

1 建设项目概况

建设项目位于四川盆地某郊区, 其产能约15万辆/年。目前, 该公司的东厂区、西厂区已建成一、二期、三期项目的4大工艺车间 (冲压、焊装、涂装和总装) 和辅助设施。该项目为四期扩建工程, 不新征用地, 不改变现有工程总平面布局, 依托现有三期工程, 不新增建筑物, 进而提升工厂的产能。

现有厂区占地面积约149.893 hm2, 该址西北距市中心城区边界约5.5 km、西距郊区某大学校区边界1 km、距某职防院0.15 km, 东北距郊区主城区边界约3 km, 东南距某居民小区约3.5 km、距某职业技术学院1.6 km。项目的外环境关系和监测布点如图1所示。

该项目的生产过程主要包括冲压、焊装、涂装和总装, 其生产总体工艺流程如图2所示。

2 项目的污染排放情况分析

在该项目的生产过程中, 总共涉及4个车间, 分别是冲压车间、焊装车间、涂装车间和总装车间。在正常生产时, 会排放大量的废气、废水、固废和噪声, 而主要污染物排放源是涂装车间, 其排放的是喷漆废气、烘干废气和涂装废水。其中, 废气中的主要污染物为二甲苯、挥发性有机物, 不含甲苯等其他有机污染物;涂装废水包括脱脂废水、磷化废水和电泳废水, 主要污染物为CODcr、BOD5、石油类、磷酸盐和镍、锌等重金属。

该项目所产生的另一主要污染物是涂装车间的危险固废, 包括磷化渣、废石灰石粉 (携带漆渣) 、废水处理污泥和废油脂等。

3 项目废气源强分析及治理方案

3.1 项目废气源强分析

除了冲压车间外, 项目中其余的3个车间均会产生和排放污染程度不同的大气污染物, 但是, 废气主要源自涂装车间。

3.1.1 焊装车间

项目焊装车间的大气污染源主要是各焊接工位焊接时所产生的焊烟和调整打磨工段的粉尘。

3.1.2 涂装车间

涂装车间是该项目的主要废气排放源, 其中, 面漆色漆喷涂、烘干和罩光漆喷涂、烘干是涂装车间的主要废气源。该项目基本使用的都是水性涂料, 并且喷漆和烘干废气均经过焚烧处理, 所以, 排放的有机污染物比一般的汽车生产企业低很多。

涂装车间共生产3种废气, 分别为涂装喷漆废气、涂装烘干废气和涂装强冷废气。涂装车间废气排放源主要有电泳漆烘干废气、电泳漆烘干后强冷废气、PVC生产线涂胶废气、PVC胶烘干废气、PVC胶强冷废气、面漆色漆喷漆废气、面漆色漆烘干废气、面漆色漆烘干后强冷室废气、面漆罩光漆喷漆废气、面漆罩光漆烘干废气、面漆罩光漆烘干后强冷室废气和点修补废气。

下面简要分析涂装车间废气排放源的成分: (1) 电泳漆为水性漆, 所以, 电泳烘干废气主要含水分、醚类物质等, 不含二甲苯; (2) PVC胶属于固态涂料, 挥发分含量低于5%, 在PVC喷涂和烘干工段不产生含二甲苯的废气; (3) 面漆色漆同样为水性涂料; (4) 罩光漆为溶剂型涂料, 所以, 排放的罩光漆喷漆废气含有少量的二甲苯、VOC; (5) 面漆色漆、罩光漆烘干废气均经过燃烧处理; (6) 点修补废气涉及到色漆、罩光漆等, 废气排放量相对较小, 经纤维棉吸附后由15 m排气筒排放, 该废气含油漆雾、二甲苯和VOC等; (7) 灌蜡室废气通过热风循环进入灌蜡室热风炉燃烧, 所以, 在最终排放的废气中, 主要含有二氧化碳和水; (8) 在喷漆烘干后强冷室废气中, 污染物排放量比喷漆废气、烘干废气少很多, 强冷室废气直接由15 m排气筒排放。综上所述, 在涂装车间所有的排气点中, 只有罩光漆喷漆、烘干、点修补工段排放含有二甲苯的有机废气。

3.1.3 总装车间

在生产过程中, 总装车间主要产出2种废气, 即机动车尾气和喷漆废气, 主要污染物是二甲苯、CO、NOx和碳氢化合物。

总装车间的主要废气排放源为返修间的喷漆废气, 但是, 喷漆量比涂装车间要低, 约每1 000辆车中有1辆车需要返修, 返修喷漆用量约0.25 kg/车。采用干法吸收处理喷漆废气和烘干废气, 用集气罩收集的废气经过纤维棉吸附后排放;汽车尾气来源于转毂间和LEP检测工段, 车辆尾气过滤网净化后通过排气筒直接排放, 返修区车辆尾气会经过排气筒直接排放。

在该项目中, 废气污染物排放情况如表1所示。

3.2 大气环境影响预测与评价

该项目有组织排放的废气产生于焊装车间、涂装车间、总装车间和锅炉房。其中, 最主要的污染物来自涂装车间, 主要的废气污染物为颗粒物、二甲苯、VOCS和非甲烷总烃。因此, 此评价将针对涂装车间产生的大气污染物进行环境影响预测。另外, 烘干废气和燃气锅炉烟气中所产生的主要污染物为二氧化硫、氮氧化物和烟尘, 此次预测也将其纳入考虑范围。而烘干废气中二氧化硫、氮氧化物和烟尘产量较小, 浓度较低, 所以, 此次预测仅考虑锅炉废气。

根据《环境影响评价技术导则》 (HJ 2.2—2008) 中推荐的大气评价工作等级划分原则, 选择1~3种主要污染物, 分别计算每一种污染物的最大地面浓度占标率Pi.经过分析, 二甲苯、VOS和颗粒物是该项目最主要、也是最有代表性的污染物。作为该项目的大气评价因子, 经过计算, 该项目的Pmax为7.71%, 小于10%.由此可知, 根据等级划分原则, 该项目大气环境影响评价工作等级为三级。

3.2.1 大气污染物浓度预测

按照《环境影响评价技术导则—大气环境》 (HJ 2.2—2008) 中SCREEN3模式进行筛选计算, 氮氧化物按照二氧化氮考虑。对于敏感点, 先要预测该项目等效排气筒对它的影响, 并叠加现状监测结果得出综合影响。预测结果如表2所示。

从图1中可以看出, 离该项目最近的环境敏感点为某职防院, 项目周边的食品厂均位于项目上风向或侧上风向, 受该项目的影响较小。此次预测选取某职防院为环境保护目标预测点, 计算结果如表3所示。

由各污染物的最大预测浓度可知, 其均小于相应的标准值。由于各排气筒的最大落地浓度几乎不可能在同一点形成, 所以, 该项目在敏感点形成的浓度将小于该值。这说明, 在正常排放情况下, 该项目的建设对项目所在区域的敏感点影响较小。

3.2.2 项目废气影响分析

3.2.2. 1 有组织排放

该项目建成后, 废气排放种类与现有三期工程类似, 通过对该工程的分析, 项目废气均可做到达标排放。根据各污染物的最大预测浓度可知, 其均小于相应的标准值。根据大气环境现状监测结果可知, 在评价范围内, 各大气监测点的各项监测指标均满足《环境空气质量标准》 (GB 3095—2012) 中二级标准和《工业企业设计卫生标准》等相关标准, 无超标现象。这表明, 项目建设地环境空气质量较好, 有环境容量。从目前厂区现有工程的运行情况来看, 废气排放对大气环境造成的影响不大。

通过叠加分析预测, 最近的敏感点青台山中铁二局职防院处的最大预测浓度小于标准值, 并且各个排气筒的最大落地浓度几乎不可能在同一点形成, 因此, 该项目在敏感点形成的浓度将小于该值。这说明, 在正常排放情况下, 该项目的建设对项目所在区域的敏感点影响较小。

3.2.2. 2 无组织排放

预测结果表明, 该项目建成后不改变现有工程卫生防护距离的要求, 应以三期工程现有涂装车间为边界划定500 m的卫生防护距离, 该距离主要在厂区内, 无住户等敏感点保护目标。

3.3 废气污染防治措施

项目废气治理措施如表4所示, 该扩建项目主要依托现有三期工程废气防治措施。目前, 三期工程废气防治措施均已经按照环评和批复要求建设完成, 正在试生产, 废气环保措施可稳定运行并能达标排放。

摘要：近年来, 我国汽车制造行业发展迅速, 而汽车工业的高速发展在为我国经济带来发展的同时, 也对环境造成了污染。以四川某汽车制造公司的改扩建工程为例, 着重分析了汽车制造工程对大气环境造成的影响, 并提出了相应的的污染防治措施。

关键词：汽车制造,大气环境,废气,防治措施

参考文献

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