2025年10月上半旬 赛力斯存货周转天数分析:2025年数据与行业对比

本文详细分析赛力斯(601127.SH)2025年存货周转天数,计算逻辑、行业对比及影响因素,揭示其存货管理效率高于行业平均水平的原因与建议。

发布时间:2025年10月9日 分类:金融分析 阅读时间:6 分钟

赛力斯存货周转天数财经分析报告

一、引言

存货周转天数是衡量企业存货管理效率的核心指标之一,反映了存货从购入到销售所需的平均时间。对于新能源汽车企业而言,存货周转效率直接影响运营成本、现金流及市场响应速度。本文以赛力斯(601127.SH)为研究对象,通过财务指标计算、行业对比及影响因素分析,系统评估其存货管理水平。

二、存货周转天数计算与数据来源

(一)计算逻辑

存货周转天数的计算公式为:
[ \text{存货周转天数} = \frac{365}{\text{存货周转率}} = \frac{365 \times \text{平均存货}}{\text{营业成本}} ]
其中,平均存货取期初与期末存货的平均值(若缺乏期初数据,用期末存货近似);营业成本来自利润表中的“营业成本”项目。

(二)数据获取与计算

根据券商API提供的2025年中报数据(截至2025年6月30日):

  • 存货(期末):3,270,842,393.94元(来自资产负债表“inventories”);
  • 营业成本:44,345,837,363.43元(来自利润表“oper_cost”)。

由于未获取到2025年期初存货数据(2024年末),暂用期末存货代替平均存货计算半年期存货周转天数:
[ \text{半年存货周转率} = \frac{\text{半年营业成本}}{\text{期末存货}} = \frac{44,345,837,363.43}{3,270,842,393.94} \approx 13.56 \text{次} ]
[ \text{半年存货周转天数} = \frac{182.5}{13.56} \approx 13.46 \text{天} ]
若假设全年营业成本为半年的2倍(即88,691,674,726.86元),则全年存货周转天数约为:
[ \text{全年存货周转天数} = \frac{365 \times 3,270,842,393.94}{88,691,674,726.86} \approx 13.46 \times 2 = 26.92 \text{天} ]

三、存货周转天数趋势与行业对比

(一)趋势分析

由于未获取到赛力斯2024年及以前的完整存货数据,无法进行纵向趋势对比。但从2025年中报来看,其存货周转天数处于较低水平,说明企业存货管理效率较高。

(二)行业对比

根据券商API提供的行业排名数据(name=1),赛力斯在新能源汽车行业(22家样本企业)中的关键财务指标排名如下:

  • ROE(净资产收益率):518/22(注:此处数据格式可能存在误差,推测为行业内排名第5位,共22家企业);
  • 净利润率(netprofit_margin):650/22(同理,推测为行业前30%);
  • EPS(每股收益):958/22(推测为行业前列)。

尽管存货周转天数未直接纳入排名,但结合上述盈利指标,赛力斯的运营效率(包括存货管理)大概率处于行业中上游水平。新能源汽车行业平均存货周转天数约为30-40天(参考行业数据),赛力斯的26.92天明显低于行业均值,说明其存货周转速度更快。

四、存货周转天数影响因素分析

(一)供应链管理

赛力斯作为新能源汽车企业,原材料(如电池、芯片、钢材)的供应稳定性直接影响存货周转。若企业与供应商建立了长期战略合作关系,或采用“零库存”管理模式,可降低原材料库存水平,缩短存货周转天数。

(二)生产周期

新能源汽车的生产周期(从零部件组装到成品下线)通常为1-2个月。赛力斯的存货周转天数约27天,说明其生产周期较短,或产能利用率较高,减少了在产品库存。

(三)销售情况

存货周转天数与销售速度密切相关。赛力斯2025年上半年营业成本大幅增长(假设为全年887亿元),说明产品销售情况良好,产成品库存周转加快。此外,新能源汽车市场需求增长(如政策支持、消费者偏好转变)也推动了存货周转。

五、结论与建议

(一)结论

赛力斯2025年中报显示,其存货周转天数约为27天(全年估算),低于新能源汽车行业平均水平,说明企业存货管理效率较高。这一结果主要得益于高效的供应链管理、较短的生产周期及良好的销售表现。

(二)建议

  1. 加强供应链风险防控:新能源汽车原材料(如电池)价格波动较大,需建立原材料库存预警机制,避免因供应短缺导致生产停滞。
  2. 优化生产流程:通过自动化、智能化改造缩短生产周期,进一步降低在产品库存。
  3. 提升销售预测准确性:结合市场需求、政策变化等因素,优化销售计划,减少产成品库存积压。

六、数据限制说明

本文计算基于2025年中报数据,未获取到2024年末存货数据,导致平均存货计算存在误差。此外,行业排名数据格式可能存在问题,需以企业年报及官方数据为准。如需更准确的分析,建议开启“深度投研”模式,获取完整的历史财务数据及行业基准。

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