周 蕾，潘旭潔，蘇錦濤

（1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233000；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233000）

中國(guó)共產(chǎn)黨十九大報(bào)告把醫(yī)藥健康行業(yè)未來(lái)的發(fā)展規(guī)劃提升到了國(guó)家戰(zhàn)略層面。相關(guān)專(zhuān)家學(xué)者預(yù)測(cè)，未來(lái)人口老齡化加劇，醫(yī)藥行業(yè)的壓力將處于階段性激增狀態(tài)；同時(shí)，隨著醫(yī)療改革深化，行業(yè)綜合監(jiān)管不斷規(guī)范，醫(yī)藥市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力逐漸增大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)弊端顯露，這些都是醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。新冠肺炎疫情下，醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)更是面臨新挑戰(zhàn)。如何分解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，如何控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，成了這場(chǎng)平穩(wěn)轉(zhuǎn)型發(fā)展之戰(zhàn)中的關(guān)鍵。

1 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)對(duì)醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較晚，主要集中于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、預(yù)測(cè)預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)控制三個(gè)方面。

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面，幸曉雨從聯(lián)想收購(gòu)石藥集團(tuán)案例入手，結(jié)合國(guó)家政策變化，探討實(shí)現(xiàn)醫(yī)藥項(xiàng)目有效并購(gòu)的方法［1］；楊雪燕等利用Altman E建立Z值模型，對(duì)我國(guó)143家醫(yī)藥類(lèi)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)，并提出相關(guān)策略［2］；張家明按醫(yī)藥企業(yè)流動(dòng)性分類(lèi)，對(duì)公司A流動(dòng)性管理進(jìn)行評(píng)估，得出其處于典型輕資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的結(jié)論，最后提出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制建議［3］。

財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)預(yù)警方面，雷振華以清華紫光古漢生物制藥股份有限公司為案例，同時(shí)采用定性、定量分析方法，運(yùn)用重建的功效系數(shù)法，旨在解決醫(yī)藥行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警問(wèn)題［4］；曾榮等以我國(guó)加入WTO（World Trade Organization）后面臨的重大挑戰(zhàn)為背景，以財(cái)務(wù)狀況是否良好為分類(lèi)依據(jù)將樣本分為兩組，針對(duì)醫(yī)藥器械和生物藥品企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)建立預(yù)警模型［5］；徐凱等則在前人研究基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，從主成分分析法入手，改進(jìn)Z計(jì)分模型，建立符合企業(yè)財(cái)務(wù)特點(diǎn)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系［6］。

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制方面，陸軍等針對(duì)生物醫(yī)藥行業(yè)進(jìn)行聚類(lèi)分析和判別分析，從產(chǎn)品特性、團(tuán)隊(duì)定位等方面展開(kāi)調(diào)查，盡可能減少企業(yè)管理層及債權(quán)人的風(fēng)險(xiǎn)和損失，并以數(shù)據(jù)結(jié)果為導(dǎo)向提出建議［7］；韓英等以我國(guó)種子期醫(yī)藥項(xiàng)目為研究主體，使用多層級(jí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制，加強(qiáng)項(xiàng)目資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整［8］；謝伊恬等則針對(duì)九州通醫(yī)藥集團(tuán)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制策略及方法進(jìn)行研究，針對(duì)性地提出建議［9］。

綜上所述，從國(guó)內(nèi)對(duì)醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究中可看出以下幾點(diǎn)：（1）學(xué)者通常從不同角度、不同時(shí)期進(jìn)行研究，說(shuō)明該主題可研究范圍較廣，研究市場(chǎng)潛力大；（2）常通過(guò)建立相關(guān)模型進(jìn)行實(shí)證研究，提倡定性與定量相結(jié)合；（3）研究通常選取當(dāng)下熱點(diǎn)作為對(duì)象或背景，結(jié)合國(guó)家政策變動(dòng)調(diào)整；（4）熵權(quán)法、Logistic模型、主成分 分 析、TOPSⅠS（Technique for Order Preference by Similarity to Ⅰdeal Solution）模型、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等模型或方法均被使用，如2016年出刊的文獻(xiàn)中將熵權(quán)法和TOPSⅠS模型相結(jié)合，構(gòu)建“熵權(quán)-TOPSⅠS法財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析模型”。而后，此方法不斷被改進(jìn)，卻鮮用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的研究。

本文將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分解為五個(gè)方面，以研究企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。為進(jìn)一步得出五個(gè)方面各自所占權(quán)重，運(yùn)用熵權(quán)法進(jìn)行客觀(guān)賦權(quán)（不選用主觀(guān)賦權(quán)的方法，以增強(qiáng)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性）。同時(shí)，運(yùn)用TOPSⅠS法消除不同指標(biāo)量綱的影響，對(duì)各指標(biāo)的影響程度進(jìn)行賦權(quán)、排序，以取得更加客觀(guān)的判定結(jié)果。

2 醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建

2.1 熵權(quán)-TOPSIS法介紹

2.1.1 TOPSⅠS 法簡(jiǎn)介

TOPSⅠS法首先需要算出正（負(fù)）理想解，正理想解是所有最優(yōu)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的集合，而負(fù)理想解是最差數(shù)據(jù)的集合；再算出評(píng)價(jià)對(duì)象與正（負(fù)）理想解之間的距離，命名為相對(duì)貼近度；最后對(duì)相對(duì)貼近度進(jìn)行排序，從而找到指標(biāo)值之間的最優(yōu)值和最差值［10］。這是一種接近理想解的排序方法，廣泛應(yīng)用于解決基礎(chǔ)性決策和綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，數(shù)據(jù)計(jì)算簡(jiǎn)單易行，且可信度高。

2.1.2 熵權(quán)法簡(jiǎn)介

信息熵用于描述平均而言事件信息量的大?。〝?shù)學(xué)上“均值/期望”為其表現(xiàn)形式），信息熵越小表示攜帶的信息越多（信息越穩(wěn)定），反之越大［11］。對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)，其離散程度可以用熵值表示，熵值越小，其離散程度越大，該指標(biāo)的權(quán)重（即對(duì)整體評(píng)價(jià)的影響程度）越大。熵權(quán)法通過(guò)確定指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)預(yù)處理、歸一化處理、計(jì)算指標(biāo)的熵和權(quán)、計(jì)算指標(biāo)加權(quán)得分等步驟完成計(jì)算與分析。

2.1.3 評(píng)價(jià)模型的建立

（1）構(gòu)建醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)矩陣：

其中，m代表m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，n代表n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)；i=1，2，……，m；j=1，2，……，n。

（2）指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。為有可比性，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，對(duì)原始財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，公式分為正向標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)（效益型指標(biāo)）和負(fù)向標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)（成本型指標(biāo)）兩種。

其中，正向標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)為：

負(fù)向標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)為：

（3）計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵：

（4）計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)：

（5）構(gòu)造加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣：

其中：

（6）確定正、負(fù)理想解：

（7）計(jì)算歐幾里得距離：

（8）計(jì)算相對(duì)貼近度：

其中Ci為各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合得分，Ci數(shù)值的大小與評(píng)價(jià)對(duì)象的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)排名呈反比關(guān)系。

2.2 指標(biāo)選取

2.2.1 選取邏輯

對(duì)醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)首先需要制定全面、系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，應(yīng)遵循以下原則：（1）科學(xué)性原則。在選取評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，要從相關(guān)影響因素中選取最能反映財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)特質(zhì)的指標(biāo)，且各指標(biāo)相對(duì)獨(dú)立，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行公式的推導(dǎo)，對(duì)于不符合科學(xué)規(guī)范和實(shí)際原則的指標(biāo)應(yīng)舍去。（2）系統(tǒng)性原則。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在于企業(yè)整個(gè)運(yùn)營(yíng)、資金交付過(guò)程中，醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系應(yīng)該擴(kuò)大涵蓋范圍，堅(jiān)持相關(guān)性、層次性、整體性、綜合性要求，追求長(zhǎng)期與短期、整體與局部的和諧［12］。（3）可比性原則。指標(biāo)選取盡量采用相對(duì)數(shù)據(jù)，使得指標(biāo)便于比較且可以反映實(shí)際情況，絕對(duì)值無(wú)法體現(xiàn)此原則要求，因此盡量減少其使用力度。（4）可操作性原則。所設(shè)計(jì)選取的數(shù)據(jù)應(yīng)該具備可操作性，使得數(shù)據(jù)更加真實(shí)可信，此外，指標(biāo)數(shù)據(jù)不應(yīng)該過(guò)于冗雜，否則錯(cuò)誤概率會(huì)大大提高。

2.2.2 指標(biāo)體系

根據(jù)參考文獻(xiàn)歸納及整合，如表1所示，選用五項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)，每項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)各分三項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)，建立醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

表1 醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

本文選取20家上市醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)（如表2所示）2019年年報(bào)中的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，從現(xiàn)金能力、成長(zhǎng)能力、盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力五個(gè)方面，運(yùn)用熵權(quán)-TOPSⅠS法進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響因素排序，進(jìn)而提出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控建議。

表2 評(píng)價(jià)企業(yè)名稱(chēng)及編號(hào)

企業(yè)名稱(chēng) 企業(yè)名稱(chēng)公司C 公司M公司D 公司N公司E 公司O公司F 公司P公司G 公司Q公司H 公司R公司Ⅰ 公司S公司J 公司T

3.1 計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值與熵權(quán)

由表3計(jì)算可得，從二級(jí)指標(biāo)來(lái)看，現(xiàn)金能力和償債能力占比較高，分別為41.01%和30.47%；營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)能力占比較低，分別為12.2%和8.6%；盈利能力占比最低，為7.72%。由此可知，現(xiàn)金能力和償債能力是評(píng)價(jià)醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵性因素。從三級(jí)指標(biāo)來(lái)看，存貨周轉(zhuǎn)率占比最大，為34.81%，而存貨周轉(zhuǎn)率的上級(jí)指標(biāo)是營(yíng)運(yùn)能力，由此可知，占比較少的二級(jí)指標(biāo)下可能存在影響程度較高的三級(jí)指標(biāo)因子。因此，在實(shí)際業(yè)務(wù)中，應(yīng)該對(duì)突出的三級(jí)指標(biāo)作單獨(dú)分析，使得結(jié)果更具可信度。

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值與熵權(quán)

3.2 計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的正理想解與負(fù)理想解

如表4所示，計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)的正理想解、負(fù)理想解，分別表示該指標(biāo)對(duì)應(yīng)的屬性達(dá)到最優(yōu)、最劣解時(shí)的數(shù)據(jù)，為后續(xù)分析提供定位點(diǎn)。

表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解

3.3 計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的歐幾里得距離和相對(duì)貼近度

歐幾里得距離用于衡量各項(xiàng)指標(biāo)與醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)正、負(fù)理想解之間在每個(gè)維度上的距離，并最終進(jìn)行多維度擬合，得出綜合數(shù)據(jù)。進(jìn)而根據(jù)歐幾里得距離計(jì)算相對(duì)貼近度，對(duì)評(píng)價(jià)企業(yè)進(jìn)行綜合評(píng)分，擬合財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大小及順序。

3.4 結(jié)果分析

3.4.1 基于現(xiàn)金能力角度評(píng)價(jià)結(jié)果分析

從現(xiàn)金能力的角度評(píng)價(jià)企業(yè)的相對(duì)貼近度，排序如表6所示，公司A、公司H和公司K相對(duì)貼近度排名并列第一，均為0.524 6，說(shuō)明這三個(gè)企業(yè)的現(xiàn)金能力在20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中最好；公司O貼近度排名最末，為0.050 5，說(shuō)明該企業(yè)現(xiàn)金能力橫向比較而言最差。

表5 評(píng)價(jià)指標(biāo)與正理想解和負(fù)理想解的歐幾里得距離、相對(duì)貼近度

企業(yè)現(xiàn)金能力強(qiáng)，較大概率代表其回款力度大，表明企業(yè)信譽(yù)度良好、發(fā)展前景廣闊。經(jīng)查閱，公司A、公司H和公司K成立時(shí)間分別為1970年、1992年、1959年，均具有較為悠久的歷史，吸引了一批批忠實(shí)的顧客；而公司O成立于2004年，相較而言成立時(shí)間短，回款力度不及其他同類(lèi)企業(yè)。

3.4.2 基于成長(zhǎng)能力角度評(píng)價(jià)結(jié)果分析

從成長(zhǎng)能力的角度評(píng)價(jià)企業(yè)的相對(duì)貼近度，排序如表7所示，公司N相對(duì)貼近度排名第一，為0.741 6，說(shuō)明該企業(yè)的成長(zhǎng)能力在20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中最好；公司O貼近度排名最末，為0.380 4，說(shuō)明此企業(yè)成長(zhǎng)能力橫向比較而言最差。

表6 評(píng)價(jià)企業(yè)的現(xiàn)金能力相對(duì)貼近度排序

表7 評(píng)價(jià)企業(yè)的成長(zhǎng)能力相對(duì)貼近度排序

3.4.3 基于盈利能力角度評(píng)價(jià)結(jié)果分析

從盈利能力的角度評(píng)價(jià)企業(yè)的相對(duì)貼近度，排序如表8所示，公司B相對(duì)貼近度排名第一，為0.932 7，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他醫(yī)藥企業(yè)，說(shuō)明此企業(yè)的盈利能力在20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中非常突出。資料顯示，公司B近八年來(lái)連續(xù)位列中國(guó)醫(yī)藥流通業(yè)前五位，連續(xù)數(shù)年位列江蘇省內(nèi)同行業(yè)排名第一，有著十分突出的企業(yè)規(guī)模；公司Ⅰ貼近度排名最末，為0.026 8，說(shuō)明該企業(yè)盈利能力橫向比較而言最差。

3.4.4 基于償債能力角度評(píng)價(jià)結(jié)果分析

從償債能力的角度評(píng)價(jià)企業(yè)的相對(duì)貼近度，排序如表9所示，公司B相對(duì)貼近度排名第一，為0.737 5，說(shuō)明該企業(yè)的償債能力在20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中最好；公司L貼近度排名最末，為0.103 6，說(shuō)明該企業(yè)償債能力橫向比較而言最差。

表8 評(píng)價(jià)企業(yè)的盈利能力相對(duì)貼近度排序

表9 評(píng)價(jià)企業(yè)的償債能力相對(duì)貼近度排序

3.4.5 基于營(yíng)運(yùn)能力角度評(píng)價(jià)結(jié)果分析

從營(yíng)運(yùn)能力的角度評(píng)價(jià)企業(yè)的相對(duì)貼近度，排序如表10所示，公司O相對(duì)貼近度排名第一，為0.647 0，說(shuō)明該企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力在20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中最好，作為2004年成立的醫(yī)藥企業(yè)，公司O維持了較強(qiáng)的營(yíng)運(yùn)能力；公司J貼近度排名最末，為0.036 2，說(shuō)明該企業(yè)營(yíng)運(yùn)能力橫向比較而言最差。

3.4.6 綜合評(píng)價(jià)分析

基于TOPSⅠS模型計(jì)算，得出評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解之間的歐幾里得距離和相對(duì)貼近度，如表5所示，在研究的20個(gè)醫(yī)藥類(lèi)上市企業(yè)中，公司O與理想解之間的相對(duì)貼近度最高（0.881 5），同時(shí)距離正理想解最近（0.070 9），距離負(fù)理想解最遠(yuǎn)（0.527 3），由于企業(yè)與理想解的貼近度與其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的大小呈反比關(guān)系，說(shuō)明公司O在這20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最低；公司A與理想解之間的相對(duì)貼近度最低（0.413 1），同時(shí)距離正理想解最遠(yuǎn)（0.405 1），距離負(fù)理想解最近（0.285 1），說(shuō)明公司A在這20個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最高。

表10 評(píng)價(jià)企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力相對(duì)貼近度排序

續(xù)表

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文運(yùn)用熵權(quán)-TOPSⅠS法對(duì)選取的20家醫(yī)藥類(lèi)上市企業(yè)進(jìn)行分析，從現(xiàn)金能力、成長(zhǎng)能力、盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力五個(gè)方面入手，選取15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建醫(yī)藥類(lèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。從結(jié)果中可知，現(xiàn)金能力相對(duì)貼近度較高，則對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響程度較大；盈利能力相對(duì)貼近度較低，則對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響程度較小。在選取的20家醫(yī)藥類(lèi)上市企業(yè)中，公司O財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最低，公司A財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)最高。

4.2 建議

根據(jù)研究結(jié)果及相關(guān)資料，提出以下幾點(diǎn)建議。

（1）重點(diǎn)提高企業(yè)現(xiàn)金能力。企業(yè)應(yīng)該加大對(duì)現(xiàn)金能力的提高力度，注重現(xiàn)金流對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，將現(xiàn)金能力作為財(cái)務(wù)持續(xù)監(jiān)控的重心，有利于建立有效的信息傳遞渠道、科學(xué)定位，盡早發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并做出企業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整［13］。企業(yè)應(yīng)選擇適合自身的籌資方式，在集資與盈利方面達(dá)到均衡。

（2）對(duì)突出的三級(jí)指標(biāo)作單獨(dú)分析。多方面、多層次研究風(fēng)險(xiǎn)才能找到減少財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的根源所在［14］。基于財(cái)務(wù)活動(dòng)本身的不確定性，在分析企業(yè)財(cái)務(wù)狀況及其風(fēng)險(xiǎn)時(shí)應(yīng)從多方面角度考慮，針對(duì)企業(yè)自身情況選取合適的數(shù)據(jù)模型，最終得出全面且有效的結(jié)論。

（3）要經(jīng)常進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析。隨著市場(chǎng)的變化，企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)給予更多的關(guān)注，經(jīng)常和類(lèi)似產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)企業(yè)進(jìn)行橫向?qū)Ρ确治?，從而及時(shí)調(diào)整，預(yù)防重大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)；也應(yīng)進(jìn)行豎向比較，從而看出企業(yè)的成長(zhǎng)趨勢(shì)，為未來(lái)企業(yè)走向提供可行性、科學(xué)性建議。同時(shí)，企業(yè)應(yīng)緊跟熱點(diǎn)，對(duì)國(guó)家新出臺(tái)的相關(guān)調(diào)整政策作充分研究，從而提高企業(yè)在市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力和財(cái)務(wù)控制能力［15］。