一、存货周转率计算与数据说明
存货周转率是衡量企业存货管理效率的核心指标，反映存货从购入到销售的周转速度，计算公式为：
存货周转率（次）= 营业成本 / 平均存货余额
平均存货余额 =（期初存货余额 + 期末存货余额）/ 2
1. 数据来源与限制
本次分析数据来源于券商API提供的2025年中报（2025年6月30日）财务数据[0]，但
缺少2024年末（期初）存货余额
，导致无法准确计算“平均存货余额”。以下分析基于2025年中报期末存货数据进行近似计算，结果仅供参考。
2. 2025年中报存货周转率近似计算
根据2025年中报数据：
- 营业成本（oper_cost）：4,205,168,806.68元
- 期末存货余额（inventories）：1,715,746,452.77元
近似存货周转率（半年）= 营业成本 / 期末存货余额 = 4,205,168,806.68 / 1,715,746,452.77 ≈ 2.45次
若假设全年营业成本为中报的2倍（无季节性波动假设），则
全年近似存货周转率≈4.9次
。
二、存货周转率驱动因素分析
1. 营业成本与收入联动性
2025年中报显示，公司营业成本（42.05亿元）与营业收入（51.64亿元）同步增长，毛利率约为18.57%（(收入-成本)/收入）。营业成本的增长主要来自
智能电控产品（EPB、EPS、WCBS）、ADAS系统、轻量化底盘结构件
等核心产品的量产放量[0]。产品结构优化（电子电控产品收入占比提升）推动毛利率稳定，说明存货周转的
收入质量较高
（未因追求周转速度而牺牲利润）。
2. 存货管理效率推测
期末存货余额（17.16亿元）较2024年末（假设与中报持平）无显著波动，结合营业成本增长，推测公司存货管理效率
保持稳定
。但由于缺少历史数据，无法验证周转速度的趋势性变化（如是否较2024年提升或下降）。
3. 行业对比缺失
伯特利属于
汽车零部件行业
，行业平均存货周转率通常在5-8次/年（因细分领域而异）。但本次分析未获取到行业可比数据[2][3]，无法判断公司存货周转率在行业中的位置（如是否高于或低于均值）。
三、存货周转质量与风险提示
1. 存货结构未披露
中报未细分存货结构（原材料、在产品、产成品占比），无法判断
存货积压风险
（如产成品占比过高可能导致周转放缓）。若公司原材料占比高，需关注大宗商品价格波动对存货价值的影响。
2. 数据局限性影响结论
缺少期初存货
：无法计算准确的平均存货余额，近似值可能高估或低估周转速度；无历史数据
：无法分析存货周转率的趋势（如是否持续改善或恶化）；行业对比缺失
：无法评估公司在行业中的竞争力。
四、建议与展望
1. 提升存货管理的建议
- 细化存货结构披露（如原材料、在产品、产成品占比），便于投资者判断周转质量；
- 加强供应链协同（如与供应商签订长期协议），降低原材料库存占用；
- 优化生产计划（如按需生产），减少产成品积压。
2. 未来展望
若公司
智能电控产品（如WCBS线控制动系统）持续放量，收入增长带动营业成本上升，同时保持存货余额稳定，存货周转率有望
逐步提升。但需警惕汽车行业下行压力（如需求萎缩）对存货周转的负面影响。
五、结论与提示
由于
数据限制（缺少期初存货、历史数据、行业对比）
，本次分析仅能提供存货周转率的近似值（约4.9次/年）。若需更准确的分析，建议开启
深度投研模式
，获取以下数据：
- 2024年末及更早的存货余额，计算准确的平均存货；
- 历史存货周转率趋势（2023-2025年）；
- 汽车零部件行业可比公司（如博世、大陆集团）的存货周转率数据；
- 存货结构细分（原材料、在产品、产成品）。
深度投研模式可提供更详尽的财务数据与行业分析，助力更精准的存货管理效率评估。