控制系统性金融风险下互联网企业财务风险分析及未来展望 ——以乐视公司和暴风集团为例.pdf

控制系统性金融风险下互联网企业 财务风险分析及未来展望 以乐视公司和暴风集团为例 齐 岳 1,2,3,4 李晓琳 2 亓先玲 2 齐竹君 2 （1.南开大学中国公司治理研究院， 天津300071；2.南开大学商学院， 天津300071；3.中国特色社会主义经济建设 协同创新中心， 天津300071；4.天津市中国特色社会主义理论体系研究中心南开大学基地， 天津300071） 【摘 要】随着互联网技术与金融的加速融合，互联网企业迅速发展，但以乐视公司和暴风集团为代表 的互联网企业频繁曝出债务风波等负面消息，财务风险问题日益显现。 在目前控制系统性金融风险背 景下，本文对乐视公司和暴风集团财务风险进行深入研究，发现2014年起公司财务风险初现端倪；运 用财务风险预警模型研究导致财务风险大幅增加的原因，即公司规模、主营业利润增长率与现金净流 量占比均影响公司财务风险；本文运用灰色关联分析法分析财务绩效与财务风险的关联程度，找出以 乐视公司和暴风集团为代表的互联网企业财务风险的来源是规模扩张导致资金链问题。 最后，为互联 网企业可持续发展提出开拓新融资渠道以及加强主营业务盈利能力与核心优势等可行性建议。 【关键词】互联网企业； 财务风险； 财务预警模型； 灰色关联分析 【中图分类号】F275【文献标志码】A【文章编号】1003-0166201810-0025-07 doi10.3969/j.issn.1003-0166.2018.10.005 收稿日期2018-04-27 基金项目本文系2015年国家自然科学基金重点项目“现代社会治理的组织与模式研究编号71533002”、2016年教 育部人文社会科学重点研究基地重大项目“资本市场改革与公司治理有效性16JJD630003”、2017年天津 市普通高等学校“十三五”综合投资规划专业建设项目成果 作者简介齐岳南开大学中国公司治理研究院企业社会责任研究室主任，南开大学商学院财务管理系副主任， 教授、博士生导师，博士，研究方向财务会计、经济发展 李晓琳南开大学商学院财务管理系博士研究生，研究方向财务会计、经济发展 亓先玲南开大学商学院财务管理系本科生，研究方向财务会计、经济发展 齐竹君南开大学商学院财务管理系本科生，研究方向财务会计、经济发展 0引 言 随着互联网技术与金融的加速融合， 互联网金融对 传统金融体系的系统性影响开始显现。 互联网背景下形 成的新金融生态系统面临很多风险因素， 在当前深化金 融改革和互联网金融不断创新的大趋势下， 新系统面临 的风险日益加剧。 在此背景下，乐视集团中的乐视网股份有限公司（下 文简称乐视公司和暴风集团股份有限公司（下文简称暴 风集团为代表的互联网企业迅速发展并成熟，呈现出了 异常活跃的发展趋势。而随着互联网企业的高速扩张，乐 视公司相继出现债务风波、冻结股份等财务问题，暴风集 团也出现利润亏损、质押股权融资等问题，两家公司财务 风险日益显现；因此，深入研究乐视公司和暴风集团财务 热点透视 25／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据 风险的来源及路径， 对整个互联网行业未来的可持续发 展具有较为重要的现实意义。 本文全面分析乐视公司和暴风集团的财务指标，运 用财务风险预警模型对以乐视公司和暴风集团为代表的 互联网企业出现的财务风险问题进行实证研究， 研究导 致公司财务风险增加的原因是公司扩张引发的资金链问 题； 运用灰色关联分析法分析乐视公司和暴风集团财务 绩效指标与公司财务风险的关联程度， 以此对两家公司 出现的财务问题进行剖析， 为未来互联网企业提出可行 的建议。 本文的研究创新点在于以往研究多是从公司规模， 财务绩效等角度来分析互联网企业的财务风险， 忽视了 现金流与资金链对企业财务风险的影响， 本文从现金流 的角度运用财务风险预警模型对以乐视公司和暴风集团 为代表的互联网企业出现的财务风险问题进行研究，并 进一步分析财务绩效指标与公司财务风险的关联程度， 从而拓展了有关财务风险预警模型的研究。 1文献回顾 国内目前研究主要集中在互联网金融的风险等方 面，吴悠悠[1]指出互联网金融目前存在信用评价较弱、风 险评估体系不健全的问题， 未来将会对传统金融行业产 生重要影响。 宋晓巍、黄运成[2]指出互联网金融的风险主 要源于业务的不确定性和不可控性， 互联网金融不仅有 传统金融行业的风险，同时还存在更大更复杂的风险。 国外学者对于财务风险的研究开始的较早， 学术界 进行了较为深入的研究并取得了丰富成果。Altman[3]通过 使用五个财务指标运用多变量回归法，计算Z值，以此预 测公司可能会出现财务风险。Ohlson[4]通过运用Logistic 方法构建模型预测企业财务风险的可能性， 结果得到公 司规模、财务绩效等因素对财务风险有预警作用。 国内 学术界关于财务风险与财务预警模型也进行了研究与 探讨。 周首华等[5]参考Altman提出的Z分数模型，加入 现金流量的特点提出F分数模型来预测公司破产的可 能性。 陈静[6]用一元判定模型和多元线性判定模型分析 27家ST企业的财务风险， 并分析预测模型的优势及对 我国市场的有效性。李红琨等[7]认为造成企业的财务风险 的一个原因是现金流量短缺而不能偿还到期债务；因此， 通过分析企业现金流量运用线性概率模型来对上市公司 的财务状况进行分析预测。 国内外学术界对互联网金融的风险以及财务预警模 型做了较为全面深入的分析， 国外学者对财务预警模型 研究开始较早，并取得较大进展。国内学术界也通过借鉴 国外提出的模型结合中国实际加以改进， 来预测企业出 现财务风险的可能。对后续研究具有重要的指导意义。但 是学者们基于财务预警模型的研究鲜有从财务角度来分 析企业的财务状况以及所呈现出来的财务风险问题。 2财务绩效分析与评价 2015年以来，乐视公司正处于战略节奏调整的重要 时期，公司规模迅速扩大，投资规模和资金需求量大大增 加，给公司的资金链带来了一定的压力。同时由于乐视公 司中的乐视手机和乐视汽车等分公司陷入资金危局，在 一定程度上影响到公司的业绩成长和财务绩效。 与乐视 公司相似，2016年初，暴风集团进行体育、影业、TV等多 元布局，但是当年其主营业务收入占比萎缩，新增业务亏 损，导致公司也面临资金链的压力。 总的来看，乐视公司 和暴风集团近5年整体发展迅速，公司规模快速扩张，但 由于其粗放型增长发展模式，总资产、营业收入与营业利 润并未保持同比例增长，导致公司的资金压力较大。 因此保持良好的融资是保证企业持续经营的关键。 但由于乐视公司资金回流速度慢、 应收账款的回收风险 较高，暴风集团的主营业务收入降低、新业务暴风电视亏 损，两家公司的资金链危机日益显现。这也与其融资问题 有关，2015年来乐视公司曝出由于外源融资结构较差， 而暴风集团2017年以来进行了6次股权抵押融资，都与 过度依赖负债导致的资金链危机相符。 如果不对资金链 加以控制，将会影响两家公司未来的发展。为了深入分析 乐视公司和暴风集团为代表的互联网企业资金链问题的 根源，本文运用财务预警模型进行进一步的研究。 3财务预警模型分析 3.1研究方法 自20世纪30年代西方学术界就开始对企业财务风 险预警进行深入研究与探讨，Ross等[8]提出了包括单变 量模型和多变量模型等不同的预警模型。吴星泽[9]指出多 变量模型是通过建立多元线性公式， 运用财务指标加权 得到预测企业财务危机的模型。 为了对乐视公司和暴风 集团显现出的财务危机问题进行深入剖析， 本文运用衡 量企业财务风险的Z-score模型， 旨在研究导致两家公 司近5年财务风险大幅增加的原因；因此，本文选取变 量建立线性回归模型，对出现的财务风险问题进行实证 性研究。 热点透视 26／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据 3.2样本选取与数据来源 乐视公司和暴风集团处于行业竞争激烈、 变化迅速 的互联网行业，盲目多元化扩张成为业内潮流，而两家公 司作为行业多元化扩张的典型代表， 公司的财务风险问 题日益突出；因此，本文选取乐视公司和暴风集团作为研 究对象，通过对两家公司2010年1月到2017年12月每 季度的财务数据来进行实证分析， 研究所使用的财务报 表数据全部来源于2010年到2017年乐视公司和暴风集 团的财务报表、Wind数据库以及深圳市国泰安信息技术 有限公司开发的国泰安数据库。 相关数据的实证分析是 通过Stata统计软件进行，并进行了相关的检验。 3.3Z-score模型研究变量与提出假设 3.3.1 Z-score模型与研究变量 为分析引起乐视公司和暴风集团财务风险的原因， 本文选取文献中被广泛应用Z-score模型， 作为衡量公 司风险的标准。Bhagat等[10]指出公司风险的主要衡量标 准是通过Z-score模型计算的Z值， 等于资产报酬率 （ROA）加上资本资产比率（CAR），除以资产报酬率的标 准差（σROA），计算公式如下所示 Z-score ROACAR σROA （1） Z-score衡量的是公司的破产的距离，Z值越小，表 明公司的破产距离越小 （即公司破产的可能性越大），公 司出现财务危机的概率越大，公司破产风险越高。本文用 2013年到2017年乐视公司和暴风集团的年度财务指标 ROA和CAR，以及5年的ROA的标准偏差,运用公式1 计算出来两家公司的Z值，见表1。 通过乐视公司近5年Z值的变化趋势可以看出 2013年到2017年乐视公司存在长期的较为严重的财务 危机，破产距离逐年减小，虽然2016年稍有回升，但是， 总体来看乐视公司的财务危机和破产风险逐年提高而且 财务风险的增幅较大， 并于2017年爆发重大财务危机， 面临破产的压力。虽然暴风集团破产距离也在逐年减小， 也存在较高的财务风险问题，但相较于乐视公司，其财务 危机的程度稍好。 通过Z-score模型的分析可以得到造成目前乐视公 司和暴风集团出现财务风险的主要原因是资产收益率和 资本资产比率同时下降，说明公司由于扩张迅速，烧钱追 求规模的同时，资金和资源无法跟上，导致企业资金压力 过大，资金链出现问题。而公司收益下滑是因为两家公司 都缺少主要经营业务给公司带来稳定可靠的利润， 虽然 公司规模较大，业务领域多元化，却没有能带来较多收益 的核心业务；因此，本文选取公司规模、主营业利润增长 率、 销售商品提供劳务现金净流量与投资活动现金净流 量之比、 融资活动现金净流量与投资活动现金净流量之 比作为自变量来衡量公司财务风险并加以分析。 3.3.2提出假设 作为新兴互联网企业， 乐视公司和暴风集团的规模 都迅速扩张，需要进行大规模投资与融资，存在较多不稳 定因素。同时由于公司缺少核心业务，主营业利润增长缓 慢，这也是导致公司发生财务风险的原因。本文选取公司 规模与主营业利润增长率来分析对公司财务风险的影 响。 基于此，提出如下假设 假设1 H0公司规模与财务风险不相关； H1公司规模与财务风险负相关。 假设2 H0公司主营业利润增长率与财务风险不相关； H1公司主营业利润增长率与财务风险负相关。 以乐视公司和暴风集团为代表的互联网企业为扩大 公司规模，纷纷进行大规模融资投资。而经营活动中销售 商品提供劳务的现金净流量是日常营运与进行和投资融 资的重要来源，过多的大规模投资，可能会引起资金链的 断裂，加大财务风险。 本文借鉴庞明、吴红梅[11]选取现金 流量结构指标衡量经营活动中的销售商品提供劳务和筹 资活动现金净流量对于投资活动现金净流量的满足程 度。 基于此，提出如下假设 假设3 H0销售商品提供劳务现金净流量占投资活动现金 净流量比率与财务风险不相关； H1销售商品提供劳务现金净流量占投资活动现金 净流量比率与财务风险正相关。 假设4 H0融资活动现金净流量占投资活动现金净流量比 率与财务风险不相关； H1融资活动现金净流量占投资活动现金净流量比 企业简称2013年2014年2015年2016年 2017年 乐视网1.412 41.183 70.721 20.944 3-2.277 9 暴风集团6.219 15.761 85.203 31.551 82.240 1 表1乐视公司和暴风集团Z-score分解计算 数据来源乐视公司和暴风集团2013到2017年报与国泰安数据库 热点透视 27／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据 率与财务风险正相关。 3.4财务预警模型的建立 本文依据公式（1）构造财务预警模型，对乐视公司和 暴风集团的财务风险状况进行深入分析， 构造以公司成 长性和现金流的角度研究导致公司财务风险的资金链问 题， 从资产收益率和现金净流量影响资本资产比率两条 路径加以分析。 本文选取乐视公司和暴风集团自上市以来每季度的 财务数据计算每个季度的Z值， 本文取Z值的自然对数 logZ为因变量，作为衡量公司财务风险度量的指标。构造 模型如下 logZiαβ1SIZEiβ2GROPiβ3GSAiβ4FALAiεi （2） 其中，logZi指的是Z值的自然对数，SIZEi 指的是公 司规模，即总资产的自然对数，GROPi指主营业利润增长 率，GSIAi和FAIAi分别为销售商品提供劳务现金净流量 和融资活动现金净流量占投资活动现金净流量的比率。 3.5财务预警模型的实证研究结果 3.5.1描述性统计分析 表2为模型主要变量的描述性统计分析，可以看出， 衡量乐视公司和暴风集团财务风险的logZ的平均值为 2.531 9，最小值为0.596 8，最大值为3.864 4，表明整体 来看，两家公司的财务风险状况不太稳定，各年财务风险 水平相差较大。经营活动中销售商品提供劳务现金净流量 常小于投资活动现金净流量，同时融资活动现金净流量也 相对较少，也会出无法满足投资活动资金需求的情况。 3.5.2实证结果分析 通过本文的实证研究， 乐视公司的财务风险的影响 因素中，公司规模、主营业利润增长率与销售商品提供劳 务现金净流量与投资活动现金净流量的比率3个变量对 公司的财务风险影响显著， 而由于暴风集团财务状况和 债务水平均优于乐视公司；因此，暴风集团的财务风险影 响因素中，只有公司规模显著。 1） 关于公司规模。 假设1在1的显著性水平下拒绝H0接受H1，表 明乐视公司和暴风集团的公司规模与财务风险均呈显著 的负相关。 说明随着互联网企业的公司规模增长速度加 快，企业的规模加大，导致Z值减小，随之而来带给企业 的财务风险和破产的概率增大。 自2014年以来，乐视公 司致力于企业规模的不断扩张以及业务的多元化发展， 与之相似，2016年初暴风集团也不断进行多中心业务的 布局，两家公司的规模都不断扩大，但获得的利润却呈现 下滑趋势，影响公司盈利能力。 2） 关于主营业利润增长率。 假设2在1的显著性水平下拒绝H0接受H1，乐 视公司主营业利润的增长率与财务风险呈显著地负相 关， 而暴风集团的主营业利润增长率与财务风险没有显 著的关系。 而乐视公司自2014年来由于盲目扩张，发展 的业务涉及到多个领域，主营业利润虽然有所增长，但是 乐视公司缺少核心业务，加上资产规模的大幅增加，导致 公司的财务风险加剧。2016年以来，暴风集团由于新业 务亏损以及主营业务占比的下降，公司的盈利能力下降， 难以支撑大规模的投资；因此，暴风集团的Z值减小，财 务风险增加。 3）关于销售商品提供劳务现金净流量占投资活动现 金净流量的比率。 假设3在1的显著性水平下拒绝H0接受H1，乐 视公司销售商品提供劳务现金净流量占投资活动现金净 流量的比率与财务风险呈显著的正向相关关系， 暴风集 变量logZiSIZEiGROPiGSIAiFAIAi Mean2.531 99.444 4-0.775 5-10.920 3-2.509 4 Median2.891 39.397 50.029 9-1.420 8-0.997 1 Minimum0.596 88.282 3-15.518 6-451.270 0 -57.337 8 Maximum3.864 410.526 13.953 440.368 64.892 9 Std. Dev.0.914 50.576 33.217 966.779 98.434 3 表2乐视公司和暴风集团Z-score模型变量的描述性统计分析 变量logZiSIZEiGROPiGSIAiFAIAi logZi1 SIZEi0.349 51 GROPi0.472 20.143 91 GSIAi0.271 00.040 10.010 61 FAIAi0.278 3-0.000 30.000 90.990 11 表3乐视公司和暴风集团Z-score模型变量之间的相关系数 热点透视 28／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据 团也呈正向相关关系，但是并不显著。 分析发现，乐视公 司近年来发展节奏过快，大举对外投资，投资活动产生的 现金流量净额大幅增加且规模较大， 而同期乐视公司通 过销售商品提供劳务现金净流量相对较少， 勉强支撑投 资资金链， 同时大量的投资也并未给乐视公司带来更多 的净利润， 使乐视公司资金链紧绷， 公司的财务风险加 剧。 与乐视公司相似，暴风集团于2016年初开始进行多 中心业务布局，投资活动产生的现金流量净额大幅增加， 而由于新业务暴风电视的亏损以及主营业务收入的减 少，暴风集团面临资金压力，财务风险增加，而由于暴风 集团的投资规模的增加幅度和销售商品提供劳务现金净 流量的减少幅度均小于乐视公司；因此，暴风集团的相关 结果并不显著。 4）关于融资活动现金净流量占投资活动现金净流量 的比率。 假设4在1的显著性水平下接受H0， 表明乐视公 司和暴风集团融资活动现金净流量占投资活动现金净流 量比率与财务风险无显著的相关关系。 但乐视公司回归 系数为正，分析发现2015年开始，乐视公司筹资活动和 投资活动产生的现金流量净额都呈现急剧增长的趋势， 而经营活动产生的现金净流量却出现同比下滑的趋势， 乐视公司自身的“造血功能”较弱，资金链的压力骤增，而 使得乐视公司过于依赖筹资，导致公司的财务风险加剧。 暴风集团的筹资规模于2015年大幅增加，但规模远低于 乐视公司，并且在2016年布局多元业务之前，暴风集团 的经营活动产生的现金流逐年增长；因此，同样是大规模 扩张，暴风集团的财务风险低于乐视公司。 4财务风险与财务绩效的灰色关联分析 本文通过第二节财务分析与第三节实证研究， 发现 乐视公司与暴风集团财务风险的主要来源是资金链危 机。为了深入分析乐视公司与暴风集团的不同财务绩效， 包括财务杠杆、 公司发展与现金净流量等财务指标对公 司财务风险的关联影响程度， 本文运用灰色关联分析法 来分析各因素间的相关程度的大小和次序。谭学瑞、邓聚 龙[12]指出灰色关联分析方法是根据因素之间发展趋势的 相似或相异程度，来衡量因素之间的关联程度，具体计算 步骤如下。 1）确定参考数列和比较数列，并对参考数列进行归 一化。参考数列反映了系统行为特征，本文指乐视公司和 暴风集团的财务风险。 比较数列指的是影响系统行为的 数据序列，用公司的财务绩效（包括财务杠杆与现金净流 量等指标）作为比较数列，数列表示如下 X0x01,x02,...,x0m XiXi1,Xi2,...,Xim i1,2,L L,n（3） 2）对变量进行无量纲化处理。 由于各影响因子的单 位不相同；因此，在进行后续的分析前，需要对影响因子 数据进行无量纲化处理，计算公式如下 xij xij xjmax （4） 3） 绝对差值计算，计算公式如下 △XijXo-Xii1,2,L,n;j1,2,L L,m（5） 4） 计算关联系数，计算公式如下。 ζ0ij min i min j △Xijρmax i max j △Xij △Xijρmax i max j △Xij , 0ρ1（6） 运用公式（6）计算可分别得到乐视公司与暴风集团 财务风险与财务绩效之间的关联系数。 其中，ρ为分辨系 数，一般在0到1之间，本文取0.5。 5）计算关联度，计算公式如公式（7）所示。 根据上文 计算出来的关联系数， 进一步计算可得到乐视公司与暴 风集团财务风险与财务绩效之间的关联度，如表5所示。 r0i m j 1 Σωjζ0ij i1,L L,n（7） 表5结果显示， 选取的乐视公司和暴风集团的七项 财务指标与其财务风险的关联度均较高， 所有指标都大 于0.5，说明各项财务绩效指标与公司财务风险密切相关 并且在很大程度上影响公司财务风险。 就乐视公司的关联度来看， 总资产增长率对公司的 财务风险影响最大， 其次是营业收入增长率和资产负债 率，然后是现金净流量对财务风险的影响，包括销售商品 变量乐视公司暴风集团 4.828 5***14.664 8*** t-statisticsp-value10.190.0007.77（0.000） -0.116 8***-1.460 78*** t-statisticsp-value-3.24 0.005-6.90（0.000） -0.065 2***0.005 0 t-statisticsp-value-3.370.0030.35（0.732） 0.124 5***0.006 0 t-statisticsp-value3.630.0021.01（0.335） 0.035 5-0.046 0 t-statisticsp-value1.16 0.260-0.97（0.354） R20.640 80.864 8 1 2 3 4 表4基于模型（2）乐视公司和暴风集团 Z-score模型的回归结果 *在10水平显著；**在5水平显著；***在1水平显著。 热点透视 29／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据 提供劳务现金净流量、 经营活动现金净流量和筹资活动 现金净流量占投资活动现金净流量比率， 而营业利润增 长率对公司财务风险的影响相对较小。 就暴风集团的关 联度来看，总资产增长率对公司的财务风险影响最大，其 次是资产负债率和营业收入增长率， 筹资活动现金净流 量占投资活动现金净流量比率对公司财务风险的影响相 对较小。 总体来说， 本文选取的乐视公司与暴风集团财务指 标与公司财务风险关联度均较高。 公司规模高速扩张和 负债压力不断增加带来了资金链危机， 这对公司财务风 险具有很大程度的影响。 这与前文对乐视公司和暴风集 团财务分析以及实证研究的结论一致。 5结论与展望 在控制系统性风险背景下， 互联网企业为代表的新 兴产业正迅速扩张。 乐视公司和暴风集团均处于技术更 新换代迅速的互联网行业， 因此其一直致力于研发与创 新新产品新技术， 取得较大的发展， 面对日益激烈的竞 争，加之产品投入大且涉及多个热点领域，乐视公司和暴 风集团的服务收入根本无法支持，财务资金回收缓慢，资 金短缺严重，筹资问题日益显现，多家互联网企业同样出 现了企业征信问题和债券风险等财务危机的端倪；因此， 公司要实现更快的战略变革，仍面临巨大挑战。 本文通过分析互联网企业存在的财务风险问题，为 整个互联网行业未来的可持续发展提出建议，黎来芳、牛 尊[13]指出互联网企业要加强对于风险预警管理。 5.1资本依赖强，融资压力大 互联网行业作为新兴行业，具有资金投入大，风险与 收益回报均较高的特点， 乐视公司和暴风集团资产负债 率高于行业均值，企业过于依赖债务资本，同时还存在资 金短缺，短期偿债能力较差的问题，说明公司目前的财务 状况无法满足正常的经营运作所需要的资金， 资金链的 问题日益严重。 安宝洋[14]指出这主要源于乐视公司和暴 风集团的融资渠道， 由于公司需要投入源源不断的大量 资金维持运作， 而公司获得的服务收入远远低于公司所 需要的资金，融资成本较高，因此公司只能采取不断地解 押质押，使得公司可以不断套现，以此来达到融通资金的 目的。 而乐视公司和暴风集团能否摆脱现在的财务困境 的关键在于能否改变现在这种高融资低投入的这种融资 模式，开拓新的融资渠道，缓解公司的资金链危机。 5.2主营业务盈利欠佳，缺少盈利的核心业务 乐视公司规模和业务范围迅速扩大， 但其网络视频 等主营业务无法给公司带来盈利， 特别是集团里的乐视 汽车和乐视电视等非上市公司的盈利能力较低， 导致公 司利润并没有随着资产同向迅速增长， 公司经济利润较 低。公司业务缺乏企业的核心竞争力，很容易被其他企业 所取代。 暴风集团同样也存在类似的问题；因此，以乐视 公司和暴风集团为代表的互联网企业应尽快密切各产业 各领域之间的联系，加快科技创新，提高主营业务的盈利 能力，尽快找到适合公司自身发展的产业链新模式，给公 司带来更多的利润。 同时可以依靠着多领域的不同产业 链，增强公司主营业务的盈利能力与核心优势。 在当前深化金融改革和互联网金融不断创新的大趋 势下， 应大力促进作为经济转型推进器的互联网企业的 发展，加强对互联网企业相关互联网金融的监督，建立全 面的风险管理体系， 以维护和促进我国金融生态系统的 稳定；因此，要坚定不移地推动改革，促进互联网企业的 财务绩效乐视公司灰色关联度暴风集团灰色关联度 资产负债率0.986 40.990 2 营业收入增长率0.991 30.987 5 营业利润增长率0.809 50.985 2 总资产增长率0.991 60.990 4 销售商品提供劳务现金净流量 占投资活动现金净流量比率0.972 20.948 0 经营活动现金净流量占投资 活动现金净流量比率0.976 60.983 7 筹资活动现金净流量占投资 活动现金净流量比率0.973 20.738 2 表5乐视公司与暴风集团财务风险与财务绩效的关联度 热点透视 30／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据 Study on the Financial Risk of Internet Enterprises under the Background of Economic Cycle and Structure Optimization and Upgrading Take LeTV and BaoFeng as an Example Qi Yue 1,2,3,4 ，Li Xiaolin 2 ，Qi Xianling 2 ，Qi Zhujun 2 1. China Academy of Corporate Governance,Nankai University, Tianjin 300071 ,China; 2. Business School, Nankai University,Tianjin 300071, China; 3. Collaborative Innovation Center for China Economy, Tianjin 300071,China; 4. Research Center of the Theory of Socialism with Chinese Characteristics in Tianjin,Nankai University Base, Tianjin 300071 Abstract Along with China economic structure optimization and upgrading, Internet enterprises develop rapidly. But Letv and BaoFeng as the representative of Internet enterprise, frequentlyreports negative news. In the current economic cycle, financial risk of Internet enterprises’appears, the development prospects of Internet industry face challenge in the future. Under this background, this paper first analyzes basic financial perance of Letv and BaoFeng. Secondly, using financial risk early-warning model and conducting empirical research on the financial risk of Letv and BaoFeng, in order to study the reason why financial risk greatly increased. The results show that four hypotheses are all accepted, company size, main business revenue growth rate and the proportion of net cash flows are all significantly affected financial risk. Finally, grey relative analysis is used in this paper to analyze the interrelation degree between financial perance and financial risk of Letv and BaoFeng. And the outcomes show the reason of financial risk of Letv and BaoFeng is the scale expansion, which leads to financial chain problem. This paper puts forward feasible suggestions for the future sustainable development of the whole Internet industry. Key words internet enterprises, financial risk, financial risk early-warning model, grey relative analysis CLC numberF275Document codeAArticle ID1003-0166201810-0025-07 doi10.3969/j.issn.1003-0166.2018.10.005 持续健康发展，努力实现两个一百年的奋斗目标。□ 参考文献 [1]吴悠悠.我国互联网金融问题、前景和建议[J].管理世 界， 20154170-171. [2]宋晓巍，黄运成.互联网金融的风险防范[J].中国金融， 2017432-33. [3]Altman E. I. Financial Ratios Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy [J]. The Journal of Finance，19684589-609. [4]Ohlson J. A. Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy [J].Journal of Accounting Research，1980，181109-131. [5]周首华，杨济华，王平.论财务危机的预警分析F分数 模式[J].会计研究，199088-11. [6]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究， 19994 31-38. [7]李红琨，陈永飞，赵根.基于现金流的财务预警研究线 性概率模型Logistic模型之应用比较[J].经济问题探 索，20116102-105. [8]Ross S. A.，Westerfield R. W .，Jaffe J. F. Corporate Finance 10th Edition[M].北京机械工业出版社, 2013. [9]吴星泽.财务危机预警研究存在问题与框架重构[J].会 计研究，2011259-65. [10]Bhagat S.，Bolton B.，Lu J. Size，leverage and risk - taking of financial institutions[J].Journal of Banking and Finance，2015，593520-537. [11]庞明，吴红梅.基于现金流的我国三大石油公司财务 风险研究[J].经济问题，20156125-129. [12]谭学瑞，邓聚龙.灰色关联分析多因素统计分析新方 法[J].统计研究，1995346-48. [13]黎来芳，牛尊.互联网金融风险分析及监管建议[J].宏 观经济管理，2017152-54. [14]安宝洋.互联网金融下科技型小微企业的融资创新[J]. 财经科学，2014101-8. 热点透视 31／未来与发展／2018／第10期 D\未来与发展\未来2018年\2018年未来期刊\10期\2018年未来10期.ps2018-10-10 1729 万方数据