流动资产管理是企业财务管理中的核心环节，尤其在国际经济环境复杂多变的背景下，其重要性愈发凸显，国外学者对流动资产管理的研究起步较早，理论体系相对完善，研究视角也从早期的传统优化模型逐步拓展到结合行为金融、供应链金融、数字化转型等新兴领域的交叉研究，形成了多层次、多维度的学术成果，以下从理论基础、模型构建、行业实践及新兴趋势等方面,对国外流动资产管理研究进行详细梳理。
流动资产管理的理论基础与核心框架
国外对流动资产管理的研究最早可追溯到20世纪50年代，以营运资本管理理论的形成为起点，早期研究主要围绕“流动资产持有政策”展开，即企业如何在流动资产的“盈利性”与“流动性”之间权衡，美国学者Hager（1966）提出，流动资产持有量与企业的风险水平呈负相关，与盈利能力正相关，企业需根据自身行业特点选择“激进型”“稳健型”或“适中型”政策，这一观点奠定了流动资产政策选择的理论基础,后续研究多在此基础上进行深化。
进入20世纪70年代，Modigliani和Miller（1958）的“资本结构无关论”被引入营运资本管理领域，学者们开始关注流动资产融资结构对价值的影响，Van Horne（1977）提出“匹配理论”，主张企业将资产的期限结构与负债的期限结构相匹配，例如用短期融资支持流动资产，用长期融资支持固定资产，以降低流动性风险和融资成本,该理论至今仍是企业流动资产融资决策的核心指导原则。
20世纪90年代后，代理理论信息不对称理论被应用于流动资产管理研究，Petersen和Rajan（1997）指出，由于银企之间存在信息不对称，中小企业往往面临更高的融资成本，从而被迫持有更多流动资产以应对不确定性，这会降低企业的盈利能力，为此，学者们开始探索通过供应链金融、应收账款证券化等方式缓解信息不对称，优化流动资产配置，Buzacott和Zhang（2004）构建了基于供应链的营运资本管理模型，证明核心企业通过共享上下游信息，可帮助供应商降低应收账款周转天数,提升整体供应链的流动资产使用效率。
流动资产管理的定量模型与优化方法
国外学者在流动资产管理研究中，高度重视定量模型的构建与应用，旨在通过数学方法实现流动资产配置的最优化，早期研究以静态优化模型为主，典型代表是Baumol（1952）的“存货模型”和Miller-Orr（1966）的“现金管理模型”，Baumol模型将存货的经济批量模型应用于现金管理，推导出最佳现金持有量公式，解决了企业如何在持有现金与短期投资之间权衡的问题；Miller-Orr模型则考虑了现金流入的随机性，建立了上下限控制模型，当现金余额超出上限时购买短期证券，低于下限时出售短期证券,以维持流动性的动态平衡。
随着动态规划理论的发展，流动资产管理模型逐渐从静态转向动态，Helfert（1997）提出“现金周转期（CCC）”概念，通过“存货周转天数+应收账款周转天数-应付账款周转天数”衡量企业流动资产运营效率，并强调缩短现金周转期可提升企业价值，后续学者如Deloof（2003）通过对比利时中小企业的研究发现，现金周转期每缩短10天，企业的息税前利润率将提升1.2%,这一结论为跨国企业优化流动资产配置提供了实证依据。
进入21世纪，人工智能和大数据技术的兴起推动了流动资产管理模型的智能化升级，Altman（1968）的“Z-Score”模型被扩展用于预测企业流动性风险，通过财务比率（如流动比率、速动比率）构建判别函数，提前识别可能面临流动性危机的企业，近年来，机器学习算法（如随机森林、神经网络）被应用于流动资产需求预测，例如Kourentzes等（2025）利用时间序列模型结合宏观经济变量，显著提高了企业现金持有量预测的准确性，降低了闲置现金成本，期权定价模型也被应用于存货管理，例如Dixit和Pindyck（1994）提出的“实物期权理论”，认为企业持有存货相当于持有“等待期权”，可通过延迟投资决策应对市场不确定性，这为高波动性行业（如能源、半导体）的存货管理提供了新思路。
行业实践与跨国比较研究
国外对不同行业流动资产管理的实践研究较为深入，尤其关注行业特性对政策选择的影响，零售行业因存货周转速度快，通常采用“激进型”流动资产政策，通过JIT（准时制生产）存货管理降低库存水平；而制造业由于生产周期长，存货占比高，更注重供应链协同，通过供应商管理库存（VMI）模式优化存货配置，Grabner（2025）对欧洲制造业的研究发现，引入VMI后，企业平均存货周转率提升25%,现金周转期缩短18天。
跨国比较研究则揭示了文化制度因素对流动资产管理的影响，Shin和Soenen（2000）对10个发达国家的上市公司进行分析，发现美国企业的现金周转期最短（平均45天），而日本企业因采用“终身雇佣制”和“主银行制度”，应付账款周转天数较长，现金周转期平均为60天，但企业通过长期银企关系降低了融资成本，La Porta等（2000）的研究表明，法律体系对投资者保护程度较高的国家（如英美），企业的应收账款管理水平更高，应收账款周转天数较短，因为法律环境强化了契约执行效率,减少了坏账风险。
在新兴市场，流动资产管理的研究更侧重于应对制度约束，Claessens等（2001）对亚洲金融危机中的企业进行分析发现，那些持有较高流动资产（尤其是现金和短期证券）的企业，在危机中存活概率更高，说明流动资产是应对制度不确定性（如政策变动、融资约束）的“缓冲器”，新兴市场企业往往比成熟市场企业持有更多流动资产，但这种“预防性持有”会降低资产使用效率,如何平衡风险与收益成为研究重点。
新兴趋势与前沿研究方向
近年来，随着全球化和数字化的发展,国外流动资产管理研究呈现三大新兴趋势：
一是供应链金融与流动资产管理的深度融合，学者们不再孤立研究企业内部的流动资产，而是从供应链整体视角优化资金流，Gelsomino等（2025）提出“供应链营运资本协同管理”框架，核心企业通过为上下游提供保理、反向保理等金融服务，可缩短整个供应链的现金周转期，同时提升自身投资收益，研究表明，参与供应链金融的企业，其流动资产收益率平均比未参与企业高1.5-2个百分点。
二是环境、社会与治理（ESG）因素对流动资产管理的影响，随着可持续发展理念的普及，学者们开始关注ESG表现与企业流动资产策略的关系，El Ghoul等（2011）发现，ESG评级高的企业，存货管理更环保（如减少原材料浪费），应收账款回收更高效（因供应商关系更稳定），现金持有量也更合理，避免了过度囤积现金导致的资源浪费，这为“绿色营运资本管理”提供了理论支持。
三是数字化转型与技术赋能，区块链、物联网（IoT）、人工智能等技术正在重塑流动资产管理模式，区块链技术通过分布式账本实现应收账款的可追溯和不可篡改，降低了应收账款证券化的交易成本；IoT技术通过实时监控库存水平和物流信息，实现了存货的动态精准管理，Chen等（2025）的研究显示，采用区块链进行应收账款管理的中小企业，融资成本降低30%，坏账率下降40%，智能财务系统（如RPA机器人流程自动化）也被应用于现金管理、发票处理等环节,大幅提升了流动资产管理的效率和准确性。
国外流动资产管理研究核心内容概览
| 研究维度 | 代表理论/模型 | 核心观点 | 应用场景举例 |
|---|---|---|---|
| 政策选择 | 激进型/稳健型/适中型政策 | 流动资产持有量与风险负相关、与盈利能力正相关，需结合行业特点选择 | 零售业采用激进型政策降低库存成本 |
| 融资结构 | 匹配理论 | 资产期限结构应与负债期限结构匹配，降低流动性风险 | 制造企业用长期融资支持固定资产，短期融资支持存货 |
| 效率衡量 | 现金周转期（CCC） | 缩短CCC（存货周转+应收账款周转-应付账款周转）可提升企业价值 | 比利时中小企业CCC缩短10天，利润率提升1.2% |
| 风险预测 | Z-Score模型、机器学习算法 | 通过财务比率或大数据分析预测流动性风险，提前采取应对措施 | 企业利用AI预测现金需求，避免闲置资金 |
| 供应链协同 | VMI、供应链金融 | 核心企业通过共享信息、提供金融服务优化供应链整体流动资产效率 | 欧洲制造业引入VMI后存货周转率提升25% |
| 技术赋能 | 区块链、IoT、RPA | 技术实现存货、应收账款、现金的动态精准管理，降低交易成本，提升效率 | 区块链应收账款管理使中小企业融资成本降30% |
相关问答FAQs
Q1：国外流动资产管理研究与国内研究的主要差异是什么？
A：国外流动资产管理研究起步早，理论体系更完善，尤其注重定量模型构建和跨国比较，且较早将供应链金融、ESG、数字化转型等新兴领域与流动资产管理结合，相比之下，国内研究早期以政策描述和定性分析为主，近年来虽在模型应用和实证研究上进步显著，但针对新兴市场制度约束（如融资环境、政策不确定性）的本土化理论仍有待深化，国外研究更强调流动资产管理的“价值创造”功能，而国内研究更侧重“风险防范”,这可能与国内外市场成熟度差异有关。
Q2：企业在跨国经营中，应如何根据不同国家的制度特点优化流动资产管理？
A：跨国企业需结合目标国家的法律环境、金融体系和市场特性调整流动资产策略，在法律体系完善、契约执行效率高的国家（如德国、美国），可缩短应收账款周转天数，采用更激进的信用政策；而在制度不确定性高的新兴市场（如部分东南亚国家），则需持有更多流动资产（如现金、短期证券）作为风险缓冲，同时通过供应链金融（如当地保理业务）缓解融资约束，需关注汇率波动对流动资产的影响，例如通过多币种现金池管理降低外汇风险，或利用自然对冲（如匹配外币资产与负债）减少汇率损失。
