罗定提，林玉玲，刘正军
1.湖南工业大学研究生院，湖南 株洲 412007；
2.湖南工业大学经济与贸易学院，湖南 株洲 412007
作为服务产业之一，住宿餐饮业企业数量庞大，容纳了大量就业群体。刘波基于投入产出模型研究五大传统行业的非正规经济就业效应，发现以住宿餐饮业为主的第三产业的非正规直接就业效应高于第二产业。毫无疑问，住宿餐饮业的发展对国民经济增长有直接影响［1］。目前，随着我国资本市场的发展，越来越多的住宿餐饮标杆企业进入资本市场，住宿餐饮行业形成多种经济成分共存和多元化发展的格局，市场竞争越来越激烈［2］。2020 年，新冠肺炎①注：国家卫生健康委员会已在2022 年12 月26 日将新型冠状病毒肺炎更名为新型冠状病毒感染。疫情暴发，住宿餐饮企业面临沉重的营运成本和资金流通压力［3］。很多住宿餐饮企业没有足够的现金流维持正常运作，破产倒闭，面临严重的财务风险。随着疫情变化和防控经验的积累，自2023 年1 月8 日起，政府对新型冠状病毒感染实施“乙类乙管”方案，疫情防控进入新阶段，不再划分高低风险区和隔离病毒感染者，方便人们日常出行，这给住宿餐饮企业带来发展信号。新形势下，机遇与竞争并存，住宿餐饮企业对财务风险的防控仍需重视。
王菊仙指出，新冠疫情流行对企业造成影响的根本原因是企业缺乏应对风险的资金、品牌优势和消费者支持，抗风险能力弱［4］。一方面，由于自身行业特点，住宿餐饮企业的发展易受国家政策和外部大环境的影响。高文书指出，新冠疫情暴发后的一段时间内，住宿餐饮、旅游、文化娱乐、交通运输等行业受到的冲击极大，许多住宿餐饮企业出现财务危机［5］。我国大多数住宿餐饮企业为未满足上市要求的中小企业或个体经营户，企业账簿资料记录不完整或不规范，无法准确分析其财务状况。到目前为止，住宿餐饮企业在收入不稳定但成本费用大的情况下面临现金流紧张和筹资难的问题，因而破产的住宿餐饮企业多为现金流断裂的企业［6］。另一方面，新冠疫情流行导致失业率上升，市场就业环境不稳定，多数企业破产。即使防控新阶段实施“乙类乙管”方案后会释放巨大的市场经济活力，但是受影响的企业在短时间内仍难以恢复到最初水平。并且人们消费支出减少，对住宿餐饮企业的消费力度整体下降［7］。因此在防控新阶段，企业必须重视和落实财务风险预警和防范工作。
目前对企业财务风险进行分析的方法有很多，如主成分分析法、Logistic 回归分析、F 分数模型分析等，但这些方法数据转化复杂，计算量大［8］。Z-Score 模型所需数据容易获取，操作简单，且相对单变量模型而言，其可以快速地从多维度分析企业财务风险。我国有许多学者运用Z-Score 模型研究企业财务风险，如孙立新等基于Z-Score 模型从资本结构角度对中小板上市公司的财务风险进行实证研究［9］，雷艳丽等运用该模型对饲料上市公司进行财务预警研究［10］等。因此，我们以上市A 股住宿餐饮企业为样本，利用新冠疫情暴发前后的企业数据和Z-Score 模型，从财务角度对比分析疫情对住宿餐饮企业财务风险的影响，在防控新阶段提出相关应对措施，以便加强企业内部风险管理和财务预警。
Z-Score 模型是Altman 在1968 年针对制造企业提出的财务预警模型，通过多变量确定Z值，评价企业财务风险大小。后来为适应经济市场上不同类型企业的财务预警需求，多名专家学者对Z-Score 模型进行拓展，拓宽了模型的适用范围。目前Z-Score 模型有三个，以模型A、B、C 指代，分别适应上市制造业、私营制造业和上市非制造企业。上市的住宿餐饮企业为上市非制造企业，适应模型C：
X1＝营运资本/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＝（未分配利润＋盈余公积）/资产总额
X3＝息税前利润/资产总额＝（税前利润＋利息费用）/资产总额
X4＝权益市场值/负债总额＝（每股市价×股本总数）/负债总额
从上述公式可以看出，X1的分子体现了资产的流动性，分母为总资产，整体表现出营运资产在总资产中的比重，该指标数值越大，流动资金占总资产的比重越大，企业短期偿债能力越强。X2的分子是企业历年经营剩余的收益，因此该指标数值越大，企业发展能力越强，与抗风险能力成正比。X3反映了在没有企业所得税和融资利息的前提下企业增加资产的效率，该指标数值越大，企业盈利能力越强。X4的分子是股东投入资本的市场价值，分母是企业向债权人借入的债务总额，公式整体体现了企业的资本结构和市场价值，该指标数值越大，企业债务风险越低。
4 个变量乘上对应的系数求和，得到Z值，Z值越大，企业财务状况越好，出现破产的可能性越小。如表1 所示，模型C 中的Z值存在临界值，当Z＜1.10 时，处于风险区，企业财务状况堪忧，破产概率大；
当1.10 ≤Z＜2.60 时，处于波动区，企业财务状况不稳健，但破产概率较小；
当Z≥2.60 时，处于安全区，企业财务状况良好，不太可能破产［11-13］。
表1 Z 值区间说明
3.1 住宿餐饮业的Z 值计算
由于2022 年的企业数据还未公布，我们在CSMAR 数据库中将行业设置为“住宿和餐饮业”，时间设置为“2017 年12 月31 日—2021 年12 月31日”，上市板块设置为“上市A 股”，搜索结果显示有10 家企业。在剔除数据不全和经营期限不足五年的企业后，上市A 股的住宿餐饮企业共6 家，分别是华天酒店（000428）、西安饮食（000721）、全聚德（002186）、首旅酒店（600258）、锦江酒店（600754）、金陵饭店（601007），将这6 家企业作为样本企业。现通过模型C 计算出这6 家企业的Z值，如表2 所示。
表2 上市A 股住宿餐饮企业2017—2021 年Z 值统计
对表2 中 6 家企 业2017—2021 年 的Z值进行整理，以临界值1.10 和2.60 为界，划分出三个区域，即风险区、波动区和安全区。如表3 所示，2017—2021 年Z值位于风险区的企业数量增加，位于波动区的企业数量各年间有起伏，而位于安全区的企业数量逐年减少。这一趋势说明住宿餐饮企业财务风险增大，企业面临破产的可能性变大，因此住宿餐饮企业要注重对财务风险的预警和防范。
表3 上市A 股住宿餐饮企业2017—2021 年Z 值区间数量分布
3.2 住宿餐饮企业的Z-Score 模型适用性检验
邰丽娜、张蔚虹等多位学者对Z-Score 模型在我国上市公司中的适用性做出了分析及检验[12-13]，张婷利用Z-Score 模型总体评价了餐饮企业海底捞公司的财务风险［14］，因此Z-Score 模型对上市住宿餐饮企业的财务预警具有一定的适用性。
为进一步检验其适用性，基于Z-Score 模型短期财务预警能力较强和准确性较高的特点，我们选取2021 年上述6 家住宿餐饮企业的数据进行验证。首先，判断企业是否为ST 企业并确认其年度审计报告类型。上述6 家上市企业都是非ST 企业，各自的2021 年度审计报告中指出，会计师事务所出具的审计报告类型都是标准无保留意见的审计报告。其次，把传统的财务指标与Z值结果进行比较。如表4 所示，从短期偿债能力上看，6 家企业的流动比率和速动比率大部分低于标准值2.0 和1.0，短期偿债能力弱，其中Z值结果为非风险区的2 家企业这两个指标数值较大，表示其偿债能力比其他企业强。从长期偿债能力上看，上述6 家企业的资产负债率均处于稳健水平。从营运能力上看，6 家企业的总资产周转率均较低，且低于标准值0.8，其中非风险区企业数值较大。从盈利能力上看，6家企业除位于安全区的金陵饭店外，总资产收益率均小于1 或为负数，表示其盈利能力不强，而金陵饭店的盈利能力相对较强。从发展能力上看，6 家企业的指标差距大，发展能力不同。总之，通过传统指标数据分析结果可以看出，Z值临界线分区结果与传统指标数据得到的结果相似，Z-Score 模型应用于住宿餐饮企业的财务预警中具有较强的准确性和适用性。
表4 上市A 股住宿餐饮企业2017—2021 年传统指标数据
4.1 对住宿餐饮企业单项财务指标的影响分析
基于上述6 家住宿餐饮企业2017—2021 年的财务数据，利用Z-Score 模型的模型C 计算出X1、X2、X3、X4及Z值，从单个变量和整体Z值上分析目前该行业企业潜在的财务危机。表5是6 家企业2017—2021 年X1、X2、X3、X4的值。为便于分析，将每年每个变量的均值作为标准值进行分析，试图寻找出住宿餐饮企业共性的财务风险。
表5 住宿餐饮业6 家企业2017—2021 年4 个变量的数值及其均值
4.1.1 短期偿债能力分析
X1变量反映短期偿债能力。将表5 中6 家企业X1值的5 年数据进行可视化分析。如图1 所示，6 家企业在新冠疫情暴发前后每年X1的均值都低于0.1，且逐年下降，其中2020 年和2021 年处于负值。2020 年和2021 年住宿餐饮企业受到极大冲击，X1均值在这两年是负数，说明该行业企业整体偿债能力下降。
图1 2017—2021 年6 家住宿餐饮企业X1 值比较
此外，2017—2021 年X1值低于均值的企业每年都有2 家或3 家，说明长期以来该行业总体上短期偿债能力弱，疫情进一步降低其偿债能力。全聚德和金陵饭店5 年来X1值均为正数，但两者的发展趋势相反。全聚德与其他4 家企业一样X1值呈下降趋势，2021 年低至0.0128，而金陵饭店2017—2020 年的X1值呈上升趋势，2021 年虽然略微下降但数值大小仍排名第一。直至2021 年，X1值为正数的企业仅有2 家，其余企业均为负数，说明目前有66.67%的住宿餐饮企业存在较大的短期偿债风险。
现以2021 年X1值最大和最小的2 家企业为例，比较分析住宿餐饮企业X1值小、短期偿债能力弱的原因。2021 年X1值最大的企业为金陵饭店，X1值最小的企业为西安饮食，在CSMAR 数据库中收集2 家企业2017—2021 年流动资产、流动负债和资产总额的数据，进行可视化分析，发现2 家企业的总资产和流动负债逐年上升。不同的是这5 年金陵饭店流动资产与流动负债保持相同幅度的持续增加，流动资产始终大于流动负债。而西安饮食从2019 年开始流动资产小于流动负债，在流动负债逐年增加时流动资产呈下降趋势，至2021 年，流动负债远远高于流动资产。由此可以看出，新冠疫情流行期间，住宿餐饮企业X1值小且多为负数的很大部分原因是没有做好流动资产和流动负债的管控工作，流动资产小于流动负债，营运资本为负数，最终导致X1值为负数，企业短期偿债能力不足。
4.1.2 发展能力分析
X2变量反映发展能力。图2 是根据表5 中X2值数据进行可视化分析的结果。如图2 所示，6 家企业5 年X2均值均为正数，其在2017—2019 年期间呈现稳健上升趋势，但在2019 年出现转折，开始急速下降，至2021 年X2均值为5 年最低点。2017—2019 年国内旅游业快速发展，同时带动住宿餐饮行业发展，这段时间该行业发展势头良好。而2020 年至2021 年，旅游业萧条，住宿餐饮行业的发展受到极大挑战。
图2 2017—2021 年6 家住宿餐饮企业X2 值比较
全聚德和首旅酒店的X2值变化趋势与X2均值变化趋势一致，2017 年全聚德的X2值排名第一，2021 年排名第二，五年的X2值均大于均值，但从整体趋势上看其2022 年的X2值仍会下降。首旅酒店前两年X2值低于均值，后三年高于均值，说明其发展能力在行业中居中。华天酒店X2值整体呈下降趋势，但新冠疫情暴发前仍为正数，2020 年开始为负数，企业利润亏损巨大。西安饮食2021 年X2值由正转负，该年企业留存收益小于零。由此可以看出，2020 年和2021 年住宿餐饮企业发展受限，内部积累不足的企业存在财务危机。
为进一步分析住宿餐饮企业的发展能力，以2021 年6 家企业中X2值最大和最小的两家企业为例进行对比分析，这两家企业分别是金陵饭店和华天酒店。在CSMAR 数据库中收集2017—2021 年关于两家企业的未分配利润、盈余公积和资产总额，发现从2020 年开始，华天酒店的未分配利润由盈转亏，且盈余公积和未分配利润相加仍为负数，总资产也随之减少。金陵饭店上市时间久，实行多元化发展战略，内部积累雄厚，5 年的未分配利润和盈余公积皆为正数，两者保持稳健的水平，其中未分配利润在2020 年和2021 年有小幅度的增加，企业资产总额保持上升趋势。因此，未分配利润是影响X2值的关键，当企业有更多的利润积累时，企业资产流动性较强，自身发展能力也较强，受大环境的影响较小。此外，除了经营利润外，企业自身资源优势、行业状况等都与企业的发展能力相关。
4.1.3 盈利能力分析
X3变量是息税前利润占总资产的比率，变量数值越大表示盈利能力越强。根据表5 关于X3值的数据绘制6 家企业5 年的X3值比较图。如图3所示，6 家企业5 年的X3均值在新冠疫情暴发前后变动明显，2017 年至2019 年X3均值呈现小幅度先下降后上升的变化，总体保持稳定，而2020年至2021 年X3均值急剧下降为负数，说明住宿餐饮企业的盈利能力严重下降。在国家政策扶持下，2021 年X3均值有所上升，预计后续X3均值会由负转正，但要恢复到新冠疫情暴发前的水平还需要一定的时间。
图3 2017—2021 年6 家住宿餐饮企业X3 值比较
从图3 中可以看出，每年6 家住宿餐饮企业中都有半数企业的X3值高于均值。全聚德在2020 年X3值达到最低点，说明该企业在2020 年受冲击最大，该年企业利润最低。截至2021 年，6 家企业中有4 家企业X3值为正数，其中华天酒店和首旅酒店由负转正，锦江酒店、金陵饭店的X3值始终为正数，全聚德X3值虽然仍为负数但负数绝对值变小，说明住宿餐饮企业经营情况开始好转，企业利润逐渐上升。在模型C 公式中，X3的权重为6.72，是四个变量中权重最大的，因此要足够重视X3的变动。但是至2021 年，X3均值仍为负数，表明住宿餐饮企业获利能力不足，存在严重的财务风险，企业要高度重视。
同理，为进一步分析住宿餐饮企业盈利能力不足的原因，现以2021 年6 家企业中X3值最大和最小的两家企业为样本企业，收集其2017—2021年与X3值相关的息税前利润、资产总额数据。2021 年X3值最大的是金陵饭店，X3值最小的是全聚德。通过分析发现，全聚德的营业收入主要是餐饮业，随着销售红利的下降，全聚德近年来的息税前利润逐年下降，加之新冠疫情的冲击，全聚德受到的影响比其他开展多元化经营的住宿餐饮企业要大得多，其2020 年息税前利润为负值，亏损巨大，至2021 年仍未恢复成正数。相比之下，金陵饭店以客房餐饮服务、商品贸易、物业管理、房产销售等为主营业务，并购买信托理财产品进行投资，5 年来息税前利润保持稳定水平，企业盈利能力稳定，受冲击较同行业其他企业小。因此，住宿餐饮企业需要在主营业务上合理延伸产业链，进行多元化经营，减少国内结构性经济调整及其他影响带来的利润变动，增强企业盈利能力。
4.1.4 资本结构分析
X4变量主要衡量企业财务结构是否稳定，变量数值越大企业财务情况越稳健。图4 是6 家样本企业2017—2021 年的X4值作比较。从图4 中可以看出，6 家企业2017 年至2019 年X4均值在1.5 左右保持不变，2020 年开始逐年下降，2021 年X4均值低于1。6 家企业X4值的变动基本与均值变动趋势相一致，这反映出住宿餐饮企业在新冠疫情暴发前资本结构稳定，而疫情期间资本结构稳定性下降，债务风险加大。6 家企业中只有全聚德和金陵饭店的X4值始终远高于均值，说明全聚德和金陵饭店是低风险低报酬型企业，负债程度低，经营主要靠自有资金。其他4 家企业2018—2021 年的X4值基本都低于均值，至2021 年这4 家企业的X4值均小于1，存在高杠杆的资本结构，债务风险较大。
图4 2017—2021 年6 家住宿餐饮企业X4 值比较
为进一步分析住宿餐饮企业的资本结构，以2021 年X4值最大的金陵饭店和X4值最小的西安饮食为例，分析其2017—2021 年的权益市场值、负债总额。权益市场值表示股权资本，负债总额表示债务资本。通过数据分析发现，西安饮食一直以来负债总额略低于权益市场值，两者差距小，新冠疫情暴发后负债总额急剧增多，2020 年负债总额与权益市场值相近，而2021 年其负债总额远远超过权益市场值，当年权益市场值下降，说明债务资本多于股权资本，企业资本结构不太稳定。金陵饭店负债总额和权益市场值的差距一直很大，新冠疫情流行期间，虽然其负债总额增长幅度变大，但权益市场值稳定上升，仍远远大于负债总额，债务风险小。为保持稳健的资本结构，企业应根据自身股权和债务情况，灵活改变筹资方式，适当降低债务资本，以防出现资不抵债的财务风险。
4.2 对住宿餐饮企业整体财务风险的影响分析
Z-Score 模型的Z值反映企业整体的经营情况和财务风险预警级别。将表2 的数据可视化形成图5，从图5 可以看出，2017—2021 年6 家企业的Z值整体呈下降趋势，财务风险加大。2020 年新冠疫情暴发后，华天酒店、全聚德、首旅酒店Z值急剧下降。其中全聚德的Z值下降幅度最大，这主要是由于全聚德的X3值在2020 年和2021 年为负数，盈利能力在行业中处于低位，这也说明了该企业受新冠疫情冲击大。金陵饭店的Z值总体波动不大，2020 年Z值略微上升，2021 年Z值虽然有所下降但仍处于安全区，财务状况稳定。
图5 2017—2021 年住宿餐饮企业Z 值区间分布
当Z值在下限1.10 以下时，企业处于风险区；
当Z值处于下限1.10 和上限2.60 之间时，企业处于波动区；
当Z值高于上限2.60 时，企业处于安全区。从图5 中可以看出，2017—2019 年处于风险区、波动区、安全区的企业平均为2 家，占33.34%；
2020—2021 年处于风险区的企业平均为4 家，占66.67%，处于波动区和安全区的企业各为1 家，占16.67%。由此可以看出，住宿餐饮企业一直以来整体财务状况不乐观，财务状况良好的企业数量少。新冠疫情流行加剧企业财务风险，至2021年面临破产危机的企业数量增多，只有少数企业有所好转，但仍处于风险区。
根据上文对Z-Score 模型4 个变量的分析，可以发现，目前住宿餐饮企业整体短期偿债能力不足、发展能力受限、盈利能力低、资本结构较不稳定，因此企业Z值数值小，财务状况不佳，破产风险大。住宿餐饮企业需要从收入、成本、融资方式等方面采取有效应对措施，消除财务预警警情。
随着新型冠状病毒低致病性变异，我国将新型冠状病毒感染从“乙类甲管”调整为“乙类乙管”，防控工作进入新阶段，防控政策由严变松，逐步推进社会经济运转。但是住宿餐饮企业的财务危机在短时间内较难缓解，在防控新阶段更需要做好财务风险应对措施，保障企业稳健发展。
5.1 加强流动资产管控，缓解资金压力
从Z-Score 模型的X1值可以看出，住宿餐饮企业要加强对流动资产的管控，以防营运资本出现负数。住宿餐饮企业流动资产占比较大的有应收账款和存货。企业要加大对应收账款的管理工作，严格审查赊账客户的信用，对不同账龄的应收账款进行不同的跟踪，及时收回应收账款，提高企业现金周转速度。住宿餐饮企业应当和上下游企业进行充分沟通，尽量争取以较短的时间从下游企业收回应收账款，延长对上游企业的款项支付时间，缓解企业资金压力。住宿餐饮企业存货多为食品、预制菜等，保质期较短，若长期积压容易变质报废。因此，企业要合理预测市场需求，严格管控存货的进货量，及时做好存货管理工作，记录每批存货的生产时间及保质期，降低库存管理成本。
5.2 拓宽产品销售渠道，增加企业收入
企业销售量的多少影响Z-Score 模型的4 个变量及Z值的大小，因此企业要拓宽销售渠道。在线上，通过主播带货带动产品销量，在微信、微博、抖音、小红书等App 上进行推广，借助平台建立属于自己的社群和商城。企业也需围绕新品、重要节日举办促销活动，利用低价格宣传企业产品，提高销售收入。企业应当设计具有企业特色的外卖包装，与美团、饿了么等外卖平台合作进行线上线下销售。新型冠状病毒感染“乙类乙管”方案实施后，越来越多的人群将选择周边游、跨省游，人们的食宿消费由此增多。因此，企业在酒店住宿业务上可以与携程、美团等平台合作推广，提升企业产品的曝光度和销量。在线下，通过主题装修加大对企业特色文化的传播，同时迎合近年来消费者吃饭拍照打卡的消费习惯，优化顾客用餐及入住体验，提升企业销售业绩，增加企业销售收入。
5.3 强化成本预算管理，降低营运成本
营运成本与Z-Score 模型的X2、X3值密切相关，在收入既定的情况下，营运成本越少，企业的息税前利润、未分配利润就会越多，企业Z值也会变大。因此，住宿餐饮企业应建立全面的成本预算管理制度，尽量降低营运成本，除增量成本外，及时削减一些非必要的支出及无效支出。对预算超支部分要及时查明原因，根据实际情况调整预算支出。住宿餐饮企业主要支出有原材料采购支出、直接人工，企业缩减成本应主要从采购成本和职工薪酬入手。在采购支出上，食材的新鲜程度对住宿餐饮业的重要程度不言而喻，企业要严格把控采购流程，可通过竞标的方式确定食材供应商，货比三家，降低采购价格。同时，企业要对食材供应商进行归档，对提供食材安全、食材质量好、信誉好的供应商要加强合作，将食材质量低、信誉差的供应商加入企业采购黑名单。在职工薪酬上，企业应根据区域发展调整人员结构，强化对职工的业务培训，在不降低服务质量的前提下，对人力、餐饮、住宿、财务等部门的人员进行整合缩减，通过KPI绩效考核的方式提高职工工作效率和积极性，从而相应地降低企业用工成本，提升企业集约化管理效果。面对防控新阶段下的新型冠状病毒感染，住宿餐饮企业要提前做好应对方案，避免员工被感染后企业运营受到影响。
另外，国家出台了一系列税收优惠政策帮助住宿餐饮企业减税降费，住宿餐饮企业进项税额可加计扣除，如金陵饭店2021 年增值税加计抵减金额为436.48 万元。符合条件的企业应当积极申请政府补助和税收减免，此项收入计入当期损益或冲减成本费用。
5.4 调整企业战略规划，改进筹资方式
住宿餐饮企业依赖于大环境，应从自身发展出发，调整战略规划和筹资方式，提高企业抗风险能力。第一，企业要制定合适的战略规划，确定市场定位和相应的客源结构。住宿餐饮企业可通过打造智慧酒店和推出特色新颖的菜品，吸引顾客入住或就餐。第二，企业在制定战略规划时要注重发展品牌优势。住宿餐饮行业门槛低，竞争激烈，在如今市场经济疲软的情况下想要脱颖而出，需要有独具特色的品牌优势。文中6 家样本企业虽然抗风险能力不同，但它们是住宿餐饮业中较好的企业，都具有各自的品牌文化。第三，企业应基于战略目标合理调整筹资方式，如发行可转换债券、股票等，将债务资本转换为股权资本，在获得营运资金的同时降低债务风险［15］。
5.5 顺应数字经济转型，延伸产业链条
2021 年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要》指出，服务业要努力实现高质量发展，住宿餐饮业要从传统服务业中转型升级，延伸产业链，依托数字化技术搭建智能服务体系和财务风险预警机制。首先，企业要以酒店、餐饮为基础，向外辐射，探索相应上下游产业链，形成酒店住宿、餐饮、食品研发、物业管理、旅游服务等多元化经营模式，发挥企业各业务的协同作用，产业聚集，资源共享，提高住宿餐饮企业抗风险能力。从Z-Score 模型X2、X3值的分析可以看出，金陵饭店合理延伸产业链和多元化经营，使企业的发展能力和盈利能力强于其他企业。其次，企业需从战略、组织、运营等层面进行数字化转型，开发采购、销售、成本核算等模块系统，进行线上数据分析和核查，将数字化技术与企业经营管理融合，并基于大数据的财务风险预警机制及时规避财务风险。
我们以A 股上市的6 家住宿餐饮企业为样本，基于Z-Score 模型分析新冠疫情流行对住宿餐饮企业的财务风险影响，通过Z-Score 模型的各个变量和Z值可以看出，新冠疫情流行期间大部分住宿餐饮企业短期偿债能力低、发展能力弱、盈利能力不足、资本结构不太稳健。至2021 年，财务状况处于风险区的企业共有4 家，占比达到66.67%，说明企业存在较为严重的财务风险。后疫情时代，防控进入新阶段，为降低住宿餐饮企业的财务警情，改善企业财务状况，我们对企业应对财务风险提出几点措施。纵观全文，利用Z-Score模型可以快速分析出住宿餐饮企业的财务风险，但该模型未考虑企业现金流量对财务风险的影响。因此，下一步将在Z-Score 模型的基础上，适当选取能反映企业现金流量的量化指标，更为全面客观地分析疫情对住宿餐饮企业财务风险的影响。
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