引言

（一）研究背景

近年来，全球政治经济环境中的不确定性与地缘政治紧张不断加剧，技术与安全议题日益被政治化，全球产业链和供应链格局重构速度提升较为突出。

在这一宏观背景下，美国自2018年以来针对华为实施了一系列升级性的出口管制与定向制裁措施：

一方面，通过《2019财年国防授权法案》限制联邦政府及其承包商采购和使用华为设备[43]，另一方面，自2019年5月起，美国多次修改《出口管理条例》（EAR），将华为及其大量关联公司列入“实体清单”。同时通过“外国直接产品规则”的扩展，大幅限制使用美国技术或软件生产的境外半导体产品对华为的供应[2][3][4][5]。

2022年11月，美国联邦通信委员会（FCC）进一步依据《安全设备法案》发布命令，禁止对华为等“覆盖实体”设备授予新的设备认证，由此实际阻止其新设备在美国市场销售或进口[6][7][8]。

这些措施同时在供应端（高端芯片与核心零部件供给）、生产端（出口许可与技术获取）和需求端（市场准入与政府采购）向华为压去，使其成为全球高科技产业面临地缘政治风险与制度性约束的经典案例。

制裁与出口管制直接作用于企业生产、研发与市场拓展活动，通过收入下降、成本上升、现金流收缩、杠杆上升等渠道严重扰动其财务状况。而被制裁对象并不完全被动，其可以通过供应链重构、业务结构调整、资本配置与治理优化等一系列主动应对行为形成“财务韧性”，在冲击中保持存续乃至实现新的增长曲线。

从国际政治经济学视角看，这类以出口管制、技术断供与合规约束为抓手的制度性压力，本质上更明显地呈现为国家对跨境技术与网络结构的“网络型胁迫”：当关键节点、标准与工具链由制裁方及其盟友掌控时，企业对外部网络的依赖将可能被转化为可动员的胁迫杠杆，即所谓“武器化相互依赖”[42]。该视角下，制裁冲击并不只主要更明显地呈现为需求侧收缩，还可能通过关键零部件与软件生态的路径依赖，转化为供应链节点封锁、技术路径中断与合规成本上升，并最终作用于企业现金流生成与资产负债表配置。

从财务数据看，华为在2015–2019年间保持高速扩张，销售收入从3,950亿元增长至8,588亿元，五年复合增长率约21%，净利润从369亿元增至627亿元，经营活动现金流由523亿元增至914亿元，整体呈现出典型的高成长科技企业特征[1]。

在制裁逐步落地之后，华为收入于2020年达到8,914亿元高点后出现明显回落，2021–2022年降至6,400亿元左右。但在2023–2024年又恢复增长，分别达到7,042亿元和8,621亿元，基本逼近制裁前的峰值水平[1]。同时，资产负债率自2015年的约68%逐步下降至2024年的约58%，现金与短期投资余额始终维持在高位[1]。这一“高增长—被打断—恢复再增长”的非线性财务轨迹，直观地体现了制裁冲击与企业应对之间复杂的动态互动。

（二）研究问题

现有关于制裁与企业层面影响的研究，多将关注点放在制裁是否有效以及如何影响国家或行业层面的贸易流量、经济增长与产业结构，对单一大型科技企业在较长时间跨度内如何通过财务与战略行为进行“自我重构”的系统研究仍有不足。在华为这一典型案例中，至少可以提出三个值得进一步展开的核心问题：

美国的全方位制裁多大程度上改变华为的财务增长路径？这不仅涉及销售收入规模与增速的变化，也涉及盈利能力、现金流与财务结构是否出现系统性恶化。

在面对制裁时，华为通过什么样的财务决策与战略调整来解决各种此前不曾遭遇的问题？例如，其是否通过提高现金储备、保持稳健杠杆水平来对冲不确定性风险。是否在逆周期加大研发与创新投入。是否通过多元化业务和重构供应链，弱化对单一产品、单一技术路径和单一市场的依赖。

华为经验，对于其他面临类似地缘政治风险的同行能提供哪些借鉴？在制裁与技术封锁成为常态的环境中，这些公司如何在“保利润”和“保研发”、“短期稳健”和“长期潜力”之间进行权衡，以及如何通过治理与合规体系建设，将地缘政治不确定性转化为可管理的企业风险。

为了回答这些问题，我以华为2015–2024年财务报告作为主要研究对象，构建“制裁冲击—企业应对—财务结果”的分析框架，从成长性、盈利能力、现金流与财务稳健性、研发投入以及战略与治理等多个角度，对华为在高强度承压环境下的财务演变与行为逻辑进行系统梳理与解释。

（三）研究思路与可能贡献

本文将构建一个以动态能力理论为核心的分析框架，解释制裁重压下的企业财务韧性。

所谓动态能力，它强调企业在快速变化的环境中，通过“感知威胁与机遇、捕捉机会、重构资源与流程”来维持竞争优势。

本文将这一分析框架进行实践化：把美国的制裁看成外部制度剧变，将华为的逆周期研发、业务多元化视同“捕捉”新增长点的战略，以其供应链重组、财务结构优化作为“重构”资产与流程的具体行动。

通过这一框架，本文将分散的财务指标与战略行为整合到一个连贯的富含辩证思维的理论叙事中，用以揭示高科技企业从制裁冲击中恢复并重建增长的内在逻辑。[9]

在研究思路上，本文采用单一企业长周期案例研究+事件分期分析的方法。

作者首先要做的是，基于美国对华为制裁的关键时间节点与华为财务报表中关键指标项目的拐点，构建一个三阶段分析框架：即“制裁前基准期”（2015–2018年）、“实体清单与FDPR冲击期”（2019–2022年）和“制裁常态化下再增长期”（2023–2024年）[2–6]。

进一步，在这一分期框架下，将销售收入、净利润、营业利润率、经营活动现金流、资产负债率、研发费用率等核心财务指标进行纵向比较，识别各阶段财务表现的结构性差异[1]。

然后，结合年报中的“管理层讨论与分析”“风险要素”“公司治理报告”等章节，对华为在供应链重构、业务组合调整、技术路线重构与全球合规治理方面的应对措施进行定性分析，探索制裁冲击与财务结果之间的“中介机制”[1]。

与既有研究相比，本文的增量主要体现在三个层面：

从微观层面提供一份关于定向制裁与企业财务韧性之间关系的长周期案例证据，补充制裁研究由宏观向企业层面的延展。

将财务指标变化与企业战略行为及治理机制放在同一分析框架下考察，呈现华为在制裁环境中通过逆周期研发投入、业务多元化与稳健财务结构实现增长模式重构的过程，从而深化对“财务韧性”内涵与来源的理解。

从政策与管理实践角度，总结中国高科技企业在地缘政治风险与技术封锁这一背景之下开展资本配置、供应链布局与合规治理的可借鉴经验。

（四）文章结构安排

在上述思路基础上，本文结构安排如下：

开篇为引言，介绍研究背景、研究问题、研究思路与可能贡献。第一章回顾相关文献，梳理制裁与企业行为、制裁与企业财务绩效以及中国科技企业在地缘政治风险下的研究进展，明确本文的研究定位与创新点。第二章为研究设计，交代研究问题与假设、数据来源与样本期、指标体系与分期方法以及研究方法。第三章为实证分析，从成长性、盈利能力、现金流与财务稳健性、研发与创新投入以及制裁应对机制等方面，对华为2015–2024年财务演变进行分阶段分析。第四章为稳健性检验，通过剔除一次性收益构造调整后利润指标、采用替代财务指标和不同分期口径等方式，检验主要结论的稳健性。第五章总结全文主要结论，提出理论与实践启示，并讨论研究局限与未来研究方向。

第一章 文献综述

（一）经济制裁的微观企业效应研究

传统制裁经济学的研究，往往围绕宏观层面展开[11]，而近年来，开始向产业层面延伸：

制裁将通过多种通道直接影响出口[17]，同时还会借助金融限制、市场准入等，改变跨境投资流向[25]，从而对受制裁方的创新投入与产出造成巨大的、不利的影响[26]。

然而，现有研究对单一企业在持久、全面、高强度制裁重压下的财务行为与战略调整的长期动态过程缺乏细节描述。

本文旨在通过极端案例的纵向剖析，揭示制裁影响企业财务绩效的具体传导渠道（如供应链中断、市场准入丧失）及企业的复杂应对机制。

笔者的关注点，并非“制裁是否有效”，而是在压力下企业如何通过财务与组织重构维持持续经营并找回增长曲线的微观机制。[42]

（二）组织韧性及财务韧性的理论脉络

考量企业的组织韧性，通常的手段是观察企业在外部冲击下实现预见、吸收、适应并恢复的综合能力[14][30]。

在这一范畴下，财务韧性强调企业通过流动性储备、融资能力与资本结构安排，对抗现金流与融资约束冲击并维持长期经营的能力[24]。

近年研究进一步指出，韧性并非仅由静态缓冲决定，战略灵活性、冗余资源与动态调整能力同样构成其关键来源[15]。作者将财务韧性具象化为“成长恢复能力”、“盈利稳定性”、“现金流安全”与“结构性稳健”四个大的项目，并在后续分析中讨论这些维度如何在“防守—投资—治理”的协同过程中被激活与重构。

（三）动态能力理论及其在战略调整中的应用

动态能力理论为企业应对快速变化环境提供了核心框架，即通过“感知机会与威胁、捕捉机遇、重构资源与流程”来维持竞争优势 [9]。现有研究已验证动态能力对企业创新绩效和国际化成功的促进作用。

本文将应用此框架，将美国制裁视为需“感知”的剧变，将逆周期研发与业务多元化视为“捕捉”新机会，将供应链与财务结构优化视为“重构”行动，以此整合华为分散的财务与战略行为，构建一个连贯的理论叙事。

更进一步地地，文中的分析框架亦能与资源基础观与实物期权理论形成理论共鸣。从资源基础观视之，华为所积累的高额现金储备、庞大专利库与研发体系，构成了其在危机中可灵活调用的“柔性资源”，是韧性构建的物质基础。

从实物期权理论视之，其在收入承压期仍坚持的巨额研发投入，可被理解为购买一系列“增长期权”——即在高度不确定性的制裁环境下，为未来进入新市场（如云计算、AI）、掌握替代性技术（如鸿蒙操作系统）而支付的期权费。这种逆周期投资本质上是将当期利润转化为未来的战略选择权，为财务韧性注入了长期的增长弹性[13]。

由此，文中的案例叙事不仅印证了动态能力的过程，也揭示了支撑该过程的资源禀赋与投资逻辑。

（四）本文的研究定位

总体来看，现有研究在“制裁的微观财务后果”、“财务韧性的多元构建路径”以及“动态能力在危机中的具体体现”三者之间的交叉领域存在研究空白。以华为纵向案例，试图连接这三个理论视角，旨在回答：在定向制裁这一极端制度压力下，企业如何通过一系列连贯的财务与战略行为，构建并展现其财务韧性？从而在微观层面深化对制裁影响的理解，并丰富企业韧性理论在非市场情境下的应用。

商业史经验说明，国家安全型制裁或高强度执法压力往往触发企业的“合规约束重塑—关键能力再配置—业务边界再划定”过程，其表现并非线性衰退，而更接近“外部冲击—短期收缩或断点—制度化重构—再增长”的路径。

以冷战时期东芝—孔斯贝格事件为例，出口管制违规在短期内引发对企业的行政处罚与声誉震荡，企业随后通过强化合规治理与供应链审查机制以恢复外部信任，其核心不是单次罚款，而是治理结构与流程的制度化再造[18]。

再如阿尔斯通在反腐执法压力下被迫调整资产边界并重塑业务结构，体现了“外部制度压力—资产剥离—治理升级”的重构逻辑[19]。

与上述案例相比，华为所面临的约束具有更强的“技术与供应链指向性”，因而其重构更强调对关键零部件、生态体系与业务组合的系统性再配置，这使华为案例能够为“制裁冲击下企业财务韧性如何通过组织能力重构生成”提供更具解释力的纵向观察窗口。

从更宏大的商业史视角审视，华为案例标志着企业地缘政治风险的性质发生了代际演变：从东芝-孔斯贝格时代的“合规风险”、阿尔斯通时代的“法律与治理风险”，升级为以“生存性技术断供与生态隔离风险”为核心的新范式[18][19]。

与冷战时期对苏联的技术封锁相比，当代针对中国领先科技企业的制裁，其特点在于依托深度交织的全球供应链与ICT技术生态体系发起，旨在系统性地瓦解目标企业既有的技术路径与市场生态。

因而，华为的“重构”远超资产重组或合规整改，是一场以技术生态替代（如鸿蒙、欧拉操作系统）、供应链物理重构（备胎计划、国产化替代）和业务根基再造（从终端到云与数字能源）为特征的系统性工程，其复杂性与所需资源量级均为历史罕见。

这一比较不仅凸显了华为案例的极端性与时代特性，也丰富了我们对不同代际制裁下企业适应性策略谱系的理解。

为更清晰地锚定华为案例在商业史脉络中的坐标，本文更进一步地从“制裁性质”、“核心压力源”与“企业重构的核心对象”三个维度，对上述三个标志性案例进行系统比较（见表1-1）。

东芝-孔斯贝格事件（1980年代）源自对特定技术违规的惩戒，其压力核心在于恢复监管信任，所以企业的重构主要聚焦于内部流程与合规体系的修补。

阿尔斯通事件（2010年代）源于美国《反海外腐败法》（FCPA）的域外执法，其压力核心在于通过司法和解化解生存危机，所以重构集中体现在资产边界与公司治理结构的强制性重塑。

而华为，面临的是一种预防性、战略性的“技术脱钩”制裁，其压力核心在于维系企业技术演进与供应链的物理连续性，所以重构必须是技术生态、供应链物理基础与业务组合的系统性再造。

另一方面，本文也与非市场战略及企业政治风险管理的研究脉络形成对话。非市场战略强调企业通过政治活动、合规建设、公共关系等策略，管理与政府、公众等利益相关者的关系，以塑造有利的营商环境[39]。

华为构建全球合规体系、强调“法律遵从的确定性”，正是其在制裁压力下非市场战略的核心体现。这一视角有助于理解，在纯市场手段失效时，企业如何通过制度与声誉资本的投资来维系生存空间。

以上比较表明，企业财务韧性的构建机制并非一成不变，而是深度内嵌于其所处代际的制裁逻辑之中。华为案例的极端性，正体现在其重构工程必须并覆盖“流程”、“资产”与“技术-生态根基”三个层面，其复杂性与资源需求远超前代。

表1-1 制裁代际、核心压力与企业重构对象比较：以东芝-孔斯贝格、阿尔斯通与华为为例

这种差异根植于制裁性质与时代背景的根本不同。

东芝-孔斯贝格事件（1980年代）本质上是针对特定违规行为的惩戒性制裁，其核心应对是建立防御性的出口管制合规体系以重建信任[31]。

阿尔斯通事件（2010年代）则是在全球反腐浪潮下，针对系统性腐败的执法，其重构核心是资产剥离与治理洗牌以达成司法和解[32]。

而华为面临的是一种预防性、战略性的“技术脱钩”制裁，旨在遏制中国在关键数字技术领域的整体崛起[2–6]。

所以，华为的重构远超合规或资产重组范畴，是一场以技术生态替代（如鸿蒙、欧拉操作系统）、供应链物理重构（备胎计划、国产化替代）和业务根基再造（从终端到云与数字能源）为特征的系统性工程。

从商业史视角看，华为案例标志着企业地缘政治风险从“合规风险”“法律风险”演变为“生存性技术断供风险”，其应对策略也从“治理修补”升级为“生态级重建”。

这一比较不仅凸显了华为案例的极端性与时代特性，也丰富了我们对不同代际制裁下企业适应性策略谱系的理解。

第二章 研究设计

（一）研究问题与假设

引言中提出的问题，本文拟验证以下四个研究命题：

假设1（成长性重定价假设）：美国定向制裁较为突出改变了华为的收入增长路径，使其从制裁前的高增长状态转为被迫“中断”，并置于制裁常态化语境中形成更为稳定的增长曲线[1–3]。

假设2（财务稳健性与现金缓冲假设）：制裁冲击期内，华为依托维持较高的现金储备和相对稳健的杠杆水平，使较强的偿债能力和资产负债表韧性，未出现系统性财务失衡[1]。

假设3（逆周期研发与业务多元化假设）：收入与利润承压的情况下内，华为逆周期提高研发投入强度，并借助发展云计算、数字能源、智能汽车与人工智能等新业务板块，形成新的收入与利润支柱，这是其在后期恢复增长的核心驱动因素[1]。

假设4（治理与合规支撑假设）：华为借助构建全球合规体系与端到端业务连续性管理（Business Continuity Management, BCM）体系、推进供应链多元化与本地化，降低了制裁导致的现金流与资产负债表风险，为财务韧性提供了制度与治理层面的支持[1]。

上述假设并非以复杂计量回归形式检验，而是以分阶段指标对比+机制剖析的方式，依托财务数据和年报文本的对照，检视假设在时间序列上的合理性与解释力。

（二）数据来源与样本期

本文的定量数据主要来源于华为2015–2024年年度报告中的“五年财务概要”和“合并财务报表摘要”，包括销售收入、营业利润、净利润、经营活动现金流净额、现金与短期投资余额、总资产、总借款、所有者权益以及资产负债率等核心指标[1]。研发费用数据亦来自相应年度年报中的研发费用披露部分[1]。

定性数据部分，则主要来自年报中的“管理层讨论与分析”“风险要素”“公司治理报告”等章节，重点关照华为对外部制裁环境的描述、供应链与业务连续性管理安排、研发与创新战略、业务结构调整以及合规体系建设等内容[1]。这些文本材料有助于将财务指标的动态变化与企业的战略与治理行为建立联系。

样本期选择2015–2024年，主要出于两方面考虑：

一是该时间段既覆盖了制裁前数年的高成长基准期，又涵盖了实体清单、FDPR等制裁措施落地之后的冲击与调整期，以及最新的制裁常态化背景下的恢复期，能够较为完整地呈现制裁—应对—财务结果的动态过程[1–5]。

二是华为作为非上市公司，在这一时期长期发布经独立审计的年度报告，并在报告中披露较为完整的财务数据与治理信息，为研究提供了较为可靠的数据基础[1]。

更重要的是，选取华为作为单案例研究具有典型的“极端案例”研究价值。

根据Robert K. Yin的案例研究方法论，针对极端环境（美国举国体制制裁）下的极端样本（全球领先的ICT巨头）进行剖析，能够最大程度地显影出常规环境下难以被观察到的财务防御与重构机制。

尽管华为在资源禀赋、组织能力与外部关注度上具有更为直观特殊性，但其在强外生约束下围绕现金流安全、研发长期性与供应链连续性所做的权衡逻辑，为处于地缘政治断层线上的高科技企业提供了可类比的分析框架与策略启示。

（三）分期方法与事件界定

为将外部制裁冲击与内部财务表现更好地对齐，本文结合美国对华为制裁的关键时间节点与华为财务指标的拐点，将2015–2024年划分为三个阶段：

阶段一：制裁前高成长基准期（2015–2018年）

此阶段美国方面对华为的安全质疑与政策讨论依然处于发酵期，虽然已有个别政府采购限制的信号，但尚未形成以实体清单与出口管制为核心的系统性制度约束。华为财务报表主要反映全球4G与早期5G建设、消费者智能终端扩张以及企业业务起步所带来的高成长[1]。

阶段二：实体清单与FDPR冲击期（2019–2022年）

2019年5月，BIS通过联邦公报正式将华为及其68家非美国关联公司纳入实体清单，对其出口受EAR管辖的所有项目设定许可要求，并通常“推定拒绝”相关许可[2][3]。

2020年5月与8月，美国更是两次修改FDPR规则，显著扩大了对使用美国技术或设备生产的境外半导体产品向华为出口的管控范围[4,5]。

在这一阶段，制裁对华为在高端芯片获取、全球市场拓展等方面的影响逐步显现于财务报表之中，收入出现明显下行，利润与现金流波动加剧[1]。

阶段三：制裁常态化下的再增长期（2023–2024年）

2022年11月，FCC依据《安全设备法案》通过命令，禁止对列入“覆盖清单”的实体设备授予新的设备认证，由此阻止华为等企业的新设备进入美国市场[6–8]。

制裁环境在此后基本走向“常态化”状态。

华为在这一阶段通过云计算、数字能源、智能汽车解决方案与AI等新业务板块实现收入与现金流恢复，其财务曲线呈现出在新业务支撑下的“再增长”特征[1]。

在形式上，文中采用“自然年+制裁事件”的分期方式，既兼顾政策事件的实际落地时间，又保留年度财务报表的完整性，有利于跨期对比分析。

此分期逻辑反映事件研究中“制度冲击—经营反馈”同向对齐的基本原则，关键制度节点、作用通道与财务拐点的对应关系如表2-1。

表2-1 制裁事件、机制通道与财务拐点对齐（2018–2024）

注：制度节点依据正文引言部分对[2]–[8]的梳理；财务信号依据华为年报[1]及表2-2、表2-3、表2-5整理。

在识别逻辑上，本文将2019年实体清单与2020年FDPR扩展视为对单一企业而言近似不可控的外生制度冲击，并采用纵向单案例的“冲击前—冲击显现—常态化重构”内部时间序列对照作为主识别路径。

鉴于宏观周期与行业景气亦可能同步影响企业财务表现，本文进一步以同业可比企业的公开财报信息作为参照（见第四章外部有效性对照），以尽量剥离行业共振因素。需要强调的是，本文不进行严格的因果估计。而是通过“事件—行动—结果”的证据卡片与财务指标拐点对齐，增强机制推断的可检验性与可复现性。

（四）指标体系与变量构造

围绕前述研究假设，本文构建如下指标体系：

1.成长性指标

•销售收入（Rev）：按年度合并口径收入[1]；

•收入增长率（g_Rev）：当年收入相对上一年的增速；

•阶段性复合增长率：在各分期内计算收入CAGR。

2.盈利能力指标

•净利润（NP）与净利率（NP/Rev）；

•营业利润及营业利润率（OP/Rev）；

•其他净收支（Other）及其对当期利润的贡献，用于构造“调整后净利润”（Adj_NP=NP–Other），以考察利润质量[1]。

3.现金流与运营效率指标

•经营活动现金流净额（OCF）；

•收入现金含量（OCF/Rev）；

•现金流与净利润匹配度（OCF/NP）。

4.财务稳健性与偿债能力指标

•总资产（TA）、总借款（Debt）、所有者权益（Equity）；

•资产负债率（Debt Ratio=1–Equity/TA）；

•现金与短期投资余额（Cash），用于衡量现金缓冲能力[1]。

5.研发与创新指标

•研发费用（R&D）；

•研发费用率（R&D/Rev），用于衡量研发强度与逆周期投入特征[1]。

6.财务韧性综合指标

为综合度量财务韧性，本文借鉴危机恢复力研究，构建一个简易的财务韧性指数。该指数基于三个维度：

（1）盈利稳定性：经调整后净利润的波动率（标准差）；

（2）流动性缓冲：（现金及短期投资/总资产）比率，

（3）恢复系数：当年销售收入/2020年销售收入（以2020年为冲击前收入峰值基准，以便于刻画收入恢复程度）

将此三个标准化后的指标进行等权平均，得到年度韧性指数，以便于直观比较不同阶段的韧性水平变化。

在操作化层面，本文对三项指标进行同向化处理并采用区间标准化（min–max）以保证可比性：

流动性缓冲以Cash/TA表示。恢复能力以收入相对2020年峰值的恢复系数（Rev_t/Rev_2020）表示。盈利稳定性以调整后净利润的波动收敛度表示（以逐年扩展窗口下的1/（1+CV）近似，CV为调整后净利润的变异系数）。

三项标准化后等权平均得到年度财务韧性指数（见表2-2），用于刻画制裁冲击前后的韧性水平变化[1]。为避免主观赋权影响阶段性判断，以等权设定作为基准，并在后文通过替代权重敏感性检验验证主要结论的稳健性。

表2-2 财务韧性指数结果（2015–2024）（数据来源：表2-3、表2-4计算[1]）

表2-2显示，制裁前（2015–2019年）华为财务韧性指数总体呈上升态势，主要由现金缓冲持续性地增强与收入惯性增长共同驱动。

制裁冲击全面显现后（2021–2022年），指数出现明显下台阶，其中“恢复系数”与“盈利稳定度”的同步走弱反映出主营增长逻辑被中断且利润结构波动放大。

进入再增长期（2023–2024年）后，收入恢复系数明显改善，但指数未完全回到2019–2020年高位，提示恢复更多依赖业务组合重构而非单纯现金堆积，且现金缓冲被用于支撑持续性地研发与生态再造，这与年报中“压强式投入”“业务连续性与供应链重构”的战略叙述相一致[1]。

为检验等权设定对结论的影响，本文进而设置三组替代权重方案进行敏感性检验：①提高现金缓冲权重（0.50/0.25/0.25），②提高收入恢复权重（0.25/0.50/0.25），③提高盈利稳定度权重（0.25/0.25/0.50）。

表2-3展示了不同权重方案下计算出的财务韧性指数。结果显示，尽管绝对值因权重分配而异。但指数在不同方案下均呈现一致的阶段性特征：2019-2020年处于相对高位，2021-2022年明显下探（其中2022年为谷底），2023-2024年有所回升但均未恢复至2019-2020年峰值水平。这确证了本文关于“冲击-调整-再增长”的韧性演变判断对权重设定具有较强稳健性。

表注：该敏感性检验以表2-3所列原始指标为基础进行min-max标准化与加权计算；由于原表中部分原始指标为四舍五入值，不同权重下指数与表2-3存在0.00X级微小差异，不影响阶段性判断。

（五）研究方法与技术路线

在方法论上，文中采取“定量描述—结构性拆解—机制剖析—稳健性检验”的组合路径。

定量描述。基于事件分期框架绘制2015–2024年收入、净利润、营业利润率、经营活动现金流、资产负债率与研发费用率等关键指标的时间序列，并在各阶段计算均值与变动幅度，以识别制裁前后结构性差异。

结构性拆解。对利润表与现金流进行结构性拆解，区分营业利润与其他净收支的贡献，评估利润质量及一次性因素的放大效应，并从现金缓冲与杠杆策略出发分析资产负债表稳健性。

机制剖析。结合年报中关于外部环境、供应链、研发与业务布局、合规治理的叙述，将关键财务拐点与企业行动进行对照，形成“事件—行动—结果”的证据链条。

稳健性检验。通过剔除一次性收益构造调整后利润、采用替代指标（如ROA与OCF Margin）以及调整分期口径等方式开展稳健性检验，以检视主要结论的稳健性与解释力。

通过上述研究设计，文中力图在不依赖复杂计量模型的前提下，提供一份逻辑一致、证据充分且机制清晰的“制裁情境下企业财务韧性”案例分析，为后续扩展到更大样本与更复杂模型的研究奠定基础。

为提升核心结论的可检验性与可复现性，本文将华为2015–2024年关键财务指标进行统一口径整理，并以表格形式列出。

表2-3 华为2015–2024年核心财务指标（单位：亿元；比例为%）（数据来源：华为年报汇总整理[1]）

表注：为避免披露口径差异导致的误读，本文对主要财务变量作如下统一：收入（Rev）、营业成本（COGS）、净利润（NP）、经营活动现金流净额（OCF）均取自合并财务报表对应项目；现金与短期投资（Cash）取年报“现金与短期投资”科目（包含现金及现金等价物、定期存款及短期投资等）；总借款（Debt）按年报口径汇总短期借款、长期借款及债券等有息负债；资产负债率按总负债/总资产计算。

年报原表如以人民币百万元披露，本文统一换算为亿元（1亿元=100人民币百万元）；比例类指标以%表示。

基于该统一口径，本文进一步构造收入现金含量（OCF/Rev）、利润现金含量（OCF/NP）以及财务韧性指数所需的流动性缓冲（Cash/TA）、恢复系数（Rev/Rev2020）等指标。

表2-4 净利润拆解：净利润与其他净收支及调整后净利润（单位：亿元）（数据来源：华为年报汇总整理[1]）

表注：其他净收支包括处置资产及子公司收益、汇兑损益、政府补助及投资收益等，2021年包含出售荣耀相关收益，2023年亦出现异常放大。Other/NP用以刻画一次性因素对利润表的放大强度。

表2-5 ROA与经营性现金流率（OCF Margin）稳健性指标（单位：%）（数据来源：表2-3计算整理[1]）

表注：OCF/NP反映利润的现金实现程度，用于补充仅看OCF/Rev可能忽略的“利润质量—现金质量”错配风险。

数据来源：华为年报汇总整理[1]，作者计算。

（六）文本编码与证据三角验证

为提高机制识别的可复现性与解释链条的证据强度，本文在“防守—投资—治理”分析框架下对年报文本信息进行结构化编码，并在保留新闻报道、年报披露与研究文献多源互证的基础上，结合质性研究关于证据三角验证与编码一致性的规范要求，以提升内部效度[8][28–29][37–38]。具体步骤如下：

1）样本文本范围：选取华为2015–2024年年报中的“管理层讨论与分析（或经营回顾）”“风险因素/合规与监管”“研发与创新”“供应链与采购（如有）”“财务报表附注中的重大事项”等章节作为主要语料。

2）编码框架：以“防守（流动性与稳杠杆）—投资（逆周期研发与业务组合）—治理（合规体系与业务连续性管理）”为一级节点。在一级节点下设置二级关键词组（如防守：现金储备、库存、备胎、风险管理。投资：研发、生态、鸿蒙/算力、业务转型。治理：合规、制裁风险、内控、BCM/ISO 22301等）。

3）编码规则：对每份年报进行逐段扫描，记录关键词出现频次、出现语境（应对举措/风险提示/结果回顾）及其与重大事件（如实体清单、FDPR规则调整、供应链中断）的共现关系，对关键段落进行摘要化摘录，形成年度“机制事件—行动—结果”证据卡片。

4）三角验证：将文本证据与财务轨迹（收入、毛利率、现金短投、资本结构、研发投入等）进行对照验证，优先采用“同年同向变化+机制文本明确指向”的强证据组合，对仅有单一来源支撑的结论，在结论表述中使用“可能/提示”并在局限性中说明。

5）一致性检查：对关键年份（2019–2022）做重复编码复核，从而确保重大机制判断（如库存策略、合规体系建设、研发强度变化）在不同章节表述中相互印证。

6）编码产出物与可追溯性：为降低选择性引用风险并便于复核，本文将每一年度的关键机制段落以“原文摘录—摘要—对应财务指标—对应事件节点—解释性备注”的结构整理为证据卡片，并按一级节点（防守/投资/治理）与年份双重索引编号保存。对用于支撑核心结论的高频证据段落，正文在引用时优先给出可定位的章节线索（如“风险要素”“供应链与采购”“公司治理报告”），以保证读者能够在年报原文中快速回溯证据来源。

第三章 研究发现与分析

本章将在第二章构建的“动态能力”（感知—捕捉—重构）理论透镜下，对华为2015–2024年的财务与战略数据进行系统分析。

这一框架将帮助我们整合看似分散的财务指标与战略行动，揭示其内在逻辑：华为如何感知地缘政治风险并预先建立财务缓冲（对应现金流与资本结构分析）。如何在冲击中捕捉技术范式更迭的机遇，进行逆周期资本配置（对应研发投入与盈利能力分析）。以及如何系统性地重构其资产、供应链与业务组合以实现复苏（对应成长性演变与治理机制分析）。

通过这一连贯的叙事，本章旨在检验前文提出的四个研究假设，并动态呈现财务韧性的生成过程。

为直观展示华为财务轨迹的全貌，表2-3汇总了其2015-2024年核心财务数据。从中初步可以看到收入先升后降再恢复的非线性趋势，以及资产负债率稳步下降等特征，后文将对这些现象进行分阶段深入分析。

（一）成长性：从高增长到“被中断”再到恢复

（1）收入规模与增速的整体演变

放到销售收入端看，华为在2015–2019年间处于典型的高成长阶段，收入由约3,950亿元增长至8,588亿元，五年复合增长率约21%，体现出扎根全球通信设备市场与智能终端市场的强劲扩张能力[1]。

2020年在新冠疫情与外部环境趋紧的的不利影响下，销售收入仍进而升至8,914亿元，创下历史新高[1]。

这一阶段的收入曲线总体呈现平稳上升甚至“陡峭上扬”的单调递增态势，可视为本文的成长性“基准状态”。

自2021年起，制裁效应在收入侧开始显性化。

受美国实体清单与FDPR规则等出口管制措施连续发酵，高端芯片供应受限叠加部分海外市场受阻，华为收入自2020年高点明显回落，2021–2022年降至约6,400亿元左右[1][2][3][4][5]。从曲线形态看，这是一次典型的“台阶式下调”，与制裁强度加码与执行范围扩大的时间点高度一致[2][3][4][5]。

进入2023–2024年，在制裁环境并未明显缓和的前提下，华为收入重新恢复增长：2023年增至约7,042亿元，2024年进而攀升至约8,621亿元，基本逼近2020年高点[1]。

若对华为的收入曲线进行整体观察，可以清晰看到“高增长—被中断—恢复再增长”的单峰形轨迹。

这一轨迹与假设1所指出的“成长性重定价”高度吻合：制裁较为突出改变了原有高增长路径，但在企业的主动调整下，收入曲线并未长期停留在低位，而是在新的业务结构和技术路径支撑下恢复至接近原有峰值的水平。

（2）分阶段增长特征比较

将2015–2024年划分为三个阶段，可进一步观察不同阶段成长性的特征：

•阶段一（2015–2018年）：收入保持高增，增速相对平稳。该阶段收入几乎翻倍，增长主要来自全球4G/早期5G建设、运营商设备升级以及消费者终端的快速放量[1]。

•阶段二（2019–2022年）：先“惯性冲高”后“明显下调”。2019–2020年，尽管华为被列入实体清单并遭遇芯片管制，但受益于制裁前备货与既有订单释放，收入仍维持高位甚至创新高，2021–2022年，随着制裁对供应链和终端业务影响全面显现，收入降至新台阶[1–5]。

•阶段三（2023–2024年）：在新业务驱动下重回增长。云计算、数字能源、智能汽车解决方案等业务加速成长，配合国内市场的支撑，使得华为在制裁常态化的约束下实现收入再增长[1]。

这一分阶段比较呼应假设1：制裁对成长性形成了实质性冲击，但冲击并非不可逆，企业通过调整实现了新的增长路径。

（3）制裁冲击的“机会损失”特征

制裁对华为成长性的影响，不仅体现在收入曲线的实际下行，更体现在其增长潜力的压制与发展路径的被迫转向。

相较于制裁前依托全球5G与高端智能手机的扩张模式，制裁迫使华为将大量战略资源投入于供应链安全库存、替代性技术研发及新业务生态培育。

尽管2023-2024年收入重回增长轨道，但其业务结构与增长驱动已发生根本性变化——从全球化扩张转向更依赖国内市场与有限区域，从消费级硬件驱动转向企业级解决方案与基础设施驱动。

由此，评估制裁的财务成本，不能仅观察已实现的收入缺口，更应理解其造成的战略性机会损失：华为丧失了在原有技术轨道和全球市场继续高速增长的可能性，并为此支付了巨额的重构成本（如超高研发费用率、营运资本占用）。

同业对比（详见第四章第四节）为此提供了侧面证据：在相似的行业周期下，未受针对性制裁的竞争对手保持了相对平稳的增长轨迹，而华为则经历了剧烈的“中断-重构”。

（4）对混杂因素的讨论

需要指出的是，华为在2020-2022年间经历的财务波动，与全球新冠疫情导致的供应链中断、经济不确定性等宏观因素在时间上重叠。然而，有两方面证据支持将美国定向制裁视为其主要压力源：

第一，行业对比显示，同期主要竞争对手（如爱立信、诺基亚）虽也面临疫情挑战，但其收入与利润波动远小于华为（见本文第四章第四节），这意味着华为承受了额外的、特异性的冲击。

第二，从业务结构看，制裁直接针对的消费者业务（尤以高端手机）收入锐减，而受疫情影响相对较小、且受益于全球数字化需求的运营商业务则保持相对稳定，这种内部分化更贴合制裁的针对性影响，而非普遍的宏观经济周期。

所以，尽管无法完全剥离所有外部因素的影响，但从政策事件的明确性（实体清单与FDPR的规则文本）、冲击对象的针对性（高端芯片与供应链环节）以及同业对照轨迹的明显背离等证据看，本文仍可将美国定向制裁识别为导致华为财务轨迹出现“中断”形态的主导性外生压力源[2–6][11]。

同时需强调，本文的“反事实”讨论属于以同业与阶段基准构造的准反事实比较，用于增强解释力度，而非严格意义上的因果识别。

（二）盈利能力：利润表波动、一次性收益与“恢复正常”

（1）净利润与利润率的阶段性波动

在制裁前阶段，华为的净利润与利润率表现相对稳健。2015–2019年净利润由约369亿元上升至627亿元，净利率基本保持在中高个位数水平，营业利润率则通常在9%–11%区间内波动[1]。这一阶段，利润随收入同步上升，利润结构较为稳定。

在制裁冲击期，利润曲线出现更为直观波动：2020年净利润随收入略有提升至646亿元，2021年则在收入明显下行的情况下跳升至1,137亿元，营业利润率一度达到接近20%的异常高位[1]。2022年净利润回落至300多亿元水平，营业利润率降至约6%–7%[1]。

如此剧烈的利润波动与收入变化并非同向，说明存在重要的结构性因素。

进入2023–2024年，净利润在2023年恢复至约869亿元，2024年回落到约626亿元水平，营业利润率则从双位数回到9%左右[1]。从走势看，利润率在经历过一次“高峰—下探”之后，逐步回到接近制裁前的“常态区间”。

（2）“其他净收支”对利润质量的作用

要理解上述利润波动，需要将净利润拆分为营业利润与“其他净收支”。从华为年报披露情况看，2021年的“其他净收支”大幅增加，是当期净利润异常偏高的重要成因[1]。该部分主要来自专利与许可相关收益、资产处置及投资处置相关损益等一次性项目构成，其规模远高于正常年度水平[1]。

2022年“其他净收支”显著回落，叠加收入仍处低位，使得当年净利润大幅下降；2023年“其他净收支”再度增加，2024年则明显收缩，导致2023年利润偏高、2024年利润回归中枢[1]。深入分析“其他净收支”构成（主要依据年报附注中“其他净收支”及“处置子公司及业务收益”等科目）可以发现，其在冲击期的波动主要源于两类活动：

一是资产战略性处置收益，尤以2021年出售荣耀业务为典型；二是知识产权货币化收入，包括专利授权许可等。前者是危机下的主动资产重构，后者则是将长期研发积累进行变现以补充现金流。

如果构造剔除全部“其他净收支”的调整后净利润（Adj_NP），会发现：

•2015–2019年调整前后净利润差异相对有限，利润质量较为稳定；

•2021、2023年调整后利润显著低于报表利润，这说明这两年利润的表观水平部分源自一次性因素；

•2024年调整前后差异减小，利润水平更接近主营业务的真实盈利能力。

这意味着，制裁冲击期华为在某些年份通过资产处置和知识产权变现等方式平滑了利润表，短期提升了利润表现，但其长期盈利能力仍然要看主营业务与新业务的发展情况。就假设2与假设3而言，这种“非常规收益+结构调整”模式是企业维持利润与融资能力的一种权宜之计，而非长期可持续性地的利润来源。

（3）盈利能力的综合评价

综合来看，华为的盈利能力呈现“基准稳定—冲击波动—恢复常态”的演化轨迹：

•基准期盈利能力稳健且与收入增长同步；

•冲击期依靠一次性收益在若干年份维持甚至放大报表利润，但调整后利润呈现明显承压；

•再增长期随着新业务发展与“其他净收支”回归常态，利润率逐步回到中等水平。

这既验证了制裁对盈利能力的冲击，也表明企业通过调整可以在一定程度上重建可持续的盈利基础。

（三）现金流与财务稳健性：高现金、稳杠杆与资产负债表韧性

（1）经营性现金流与收入、利润的匹配

经营活动现金流净额（OCF）是评价企业真实经营质量与现金创造能力的核心指标。2015–2019年，华为OCF自约523亿元逐步提升至900亿元以上，与收入和净利润的同步上升相吻合，呈现出良好的现金转化率[1]。

2020–2022年间，OCF出现波动：2020年保持在300多亿元水平，2021年回升至500多亿元，2022年则更为直观降至约178亿元[1]。这一低点与收入下台阶、存货和应收等营运资本项目调整有关，也反映了企业在供应链重构和业务调整过程中的资金占用压力。

值得注意的是，即便在2022年这一低点年份，OCF仍为正，说明企业经营活动整体仍在产生现金流入，而非出现严重的现金流“倒挂”。

2023–2024年，OCF快速恢复至约698亿元和884亿元，与收入恢复趋势高度一致[1]。

这一恢复不仅提升了企业的内部融资能力，也为其持续性地高研发投入和资本开支提供了支撑。从OCF/Rev的角度看，华为在多数年份保持了较为稳定的收入现金含量，验证了其收入质量与收款能力在制裁环境下仍具韧性。

为将“营运资本占用”从解释性判断推进为可核对的证据，本文进一步引入现金转换周期（Cash Conversion Cycle, CCC）对华为制裁冲击期的现金占用路径进行测算。参照现金转换周期的经典定义，本文以应收账款及应收票据、存货及其他合同成本、应付账款及应付票据为基础，估算：

DSO = 平均应收账款及应收票据 / 收入 × 365；

DIO = 平均存货及其他合同成本 / 营业成本 × 365；

DPO = 平均应付账款及应付票据 / 营业成本 × 365；

CCC = DSO + DIO – DPO。

该指标刻画企业从投入现金到回收现金所需的时间长度，能够更直接揭示库存备货、回款与付款安排对经营现金流的阶段性挤压效应[34][35]。测算结果见表3-1。

表3-1 华为营运资本与现金转换周期测算（2019–2024）

表注：DSO/DIO/DPO以期初与期末平均余额估算；营业成本与收入取自合并利润表。

数据来源：华为年度报告合并财务报表摘要相关项目（应收、存货、应付等项目见附注披露）[1]；2019–2020年数据据华为2020年年报整理；2021年存货据华为2021年年报整理；2021–2022年应付据华为2022年年报整理；2023–2024年应收/存货/应付据华为2024年年报整理。

表3-1显示，制裁显性化后华为CCC出现较为突出拉长：2020年CCC由2019年的46.2天上升至70.5天，2021年进而上升至138.6天，随后在2022–2024年逐步回落但仍维持在百天左右。该变化揭示了两条相互叠加的现金占用路径：

其一，存货相关占用在冲击期明显上升（DIO在2020–2021年维持高位），与供应链不确定性下的备货与替代性采购策略相一致。

其二，付款周期缩短（DPO在2021年较为突出下降）与回款周期拉长（DSO上升）共同加剧了经营现金流压力。由此，2022年OCF低点不仅是收入下台阶的结果，更是供应链重构与营运资本再配置在现金流层面的集中反映。

这一CCC的结构性拉长，是华为在制裁冲击下“以囤货换安全”策略在营运资本层面的直接财务体现。

DIO的持续性地高位，对应的是为应对“实体清单”与FDPR规则导致的供应链中断风险，而对关键元器件进行的预防性采购与安全库存积累 [1]。而DPO的更为直观缩短，则可能反映了为维系非美国供应链伙伴关系、保障替代性供应来源的稳定性，华为主动优化了对可选供应商的付款条件。

由此，2021-2022年经营现金流（OCF）的承压，并非单纯的经营效率下滑，而是在地缘政治风险极端情境下，企业为保障供应链物理连续性而主动承担的财务成本。

这从微观财务层面印证，供应链韧性在冲击初期需要以占用巨额营运资本为代价，其收益（业务连续性）则在后期（2023-2024年）方能逐步释放 [34–35]。

（2）资产负债表扩张与杠杆水平变化

就资产负债表而言，华为总资产在2015–2024年间由约3,700亿元增长至近12,900亿元，所有者权益从约1,190亿元增至5,400亿元以上，反映了企业在十年间的更为直观资产扩张与资本积累[1]。

在此期间，资产负债率自2015年约68%逐步下降至2024年约58%，呈现稳中有降的态势[1]。

这意味着华为并未依托大幅加杠杆来支撑收入与资产的扩张，而是更多依赖内部利润留存与现金流积累扩充权益资本。即使在收入和利润承压的2021–2022年，资产负债率也未出现明显恶化，折射出较强的财务稳健性。

从债务结构口径看，总借款虽在某些年份有所上升，但2024年华为通过偿还长短期借款等方式优化了债务规模与结构，随之降低了杠杆水平与利息负担[1]。

在现金与短期投资层面，2015–2024年华为始终维持数千亿元的高位余额，构成对营运波动与外部不确定性的缓冲垫[1]。

（3）对假设2的验证

上述分析表明，华为在制裁冲击期通过以下机制保持财务稳健性：

•持续为正的经营性现金流与较高的现金储备，保障了短期流动性与资金安全；

•控制资产负债率在合理区间并逐步下降，避免了过度加杠杆带来的结构性风险；

•优化债务结构，降低利息负担，增强中长期偿债能力。

这些特征共同验证了假设2：即华为通过高现金、稳杠杆策略保持了较强的财务韧性，未出现制裁引发的系统性财务危机。

（四）研发投入与资本配置：逆周期投资与新业务平台

（1）研发费用与研发强度的演变

在2015–2024年间，华为始终保持高强度研发投入。2018年研发费用达到1,015亿元，占当年收入的比例约为14%，2019年增至1,317亿元，2020年随之升至1,419亿元[1]。在收入仍处高位的阶段，研发强度已更为直观高于多数同业企业。

更具代表性的是2021–2022年：尽管收入降至约6,400亿元，但研发费用仍然上升至1,427亿元和1,615亿元，研发费用率明显抬升，部分年份接近或超过25%[1]。

这意味着华为选择在最困难的年份逆周期加大研发投入，而不是“砍研发保利润”。

2023–2024年，在收入重新恢复增长的并，研发费用继续增加：2024年研发费用达到约1,797亿元，占收入的约20.8%[1]。研发强度虽较制裁冲击最严重年份有所回落，但仍维持在较高水平，体现出公司对长期技术路线与产品竞争力的长期投入。

（2）研发投入与新业务增长的关联

华为在年报中多次强调并明确，将云计算、数字能源、智能汽车解决方案以及人工智能与大模型等新业务作为未来增长的关键方向[1]。在制裁限制传统终端业务和部分海外市场空间的情况下，企业通过高研发投入在如下领域构建新的技术与业务平台：

•在ICT基础设施领域，通过5G/5.5G、云与边缘基础设施产品保持技术领先，

•在云业务中，通过自研芯片与云操作系统构建差异化能力；

•在数字能源领域，围绕清洁发电、绿色ICT、交通电动化等提供系统解决方案；

•在智能汽车领域，通过智能驾驶、车控操作系统与整车解决方案布局完整技术栈；

•在AI领域，借助昇腾芯片与盘古大模型构建端到端AI基础设施与行业解决方案平台[1]。

从财务结果看，正是这些新业务在2023–2024年的快速成长，支撑了收入和经营性现金流的恢复，印证了高研发投入与业务多元化的战略价值。虽然各业务板块的详细财务拆分在年报中披露有限，但管理层在“关键业务进展”与“行业解决方案”部分反复强调上述新业务的增量贡献[1]。

（3）动态能力视角下财务韧性生成机制的整合分析

本章前述的财务指标演变与战略行动，可被系统地整合到动态能力理论（感知—捕捉—重构）的框架下进行解读，从而揭示财务韧性生成的内在逻辑链条。

1.感知（Sensing）威胁与建立缓冲

在制裁风险显性化（2018–2019年）之前，华为已通过全球业务布局“感知”到地缘政治压力。其财务上的预先应对更明显地呈现为“高现金储备”和“稳杠杆”策略。见表2-3，2015–2019年华为现金与短期投资由1252.1亿元上升至3710.4亿元，同期资产负债率由68.0%回落至65.6%[1]。这种在繁荣期积累的财务冗余，并非效率损失。而是为未知冲击预置的缓冲垫，是企业感知环境不确定性后采取的防御性财务配置[9]

2.捕捉（Seizing）机遇与逆周期投资

当制裁冲击导致传统增长路径中断（2021-2022年），华为并未收缩，而是逆向“捕捉”新的技术范式机遇。其核心战略是“逆周期研发投入”。在收入下滑的2021-2022年，研发费用率逆势飙升至22.4%和25.1%，更为直观高于制裁前14%左右的水平[1]。

这种在现金流承压期仍连续加码的研发投入，可以从实物期权理论的视角获得深刻解读[13]。在高不确定性的制裁环境下，巨额的研发支出远非沉没成本，其本质是企业为应对未来高度不确定的技术与市场前景，所支付的一笔复合实物期权溢价。具体而言，华为的逆周期研发构建了三类关键的实物期权：

(1)增长期权：在云计算、人工智能等潜在新兴市场进行基础平台投资，获取未来市场爆发时的进入权与份额。

(2)平台期权：对鸿蒙（HarmonyOS）、欧拉（EulerOS）等基础软件系统的投入，旨在打造独立的技术生态底座，此期权价值在于降低对单一外部技术路径的依赖，并开辟新的商业模式（如万物互联）。

(3)转换期权：对昇腾（Ascend）AI芯片等硬件的研发，赋予了企业在不同计算架构间灵活切换的能力，以应对特定供应链中断的风险。这种将当期利润战略性转化为未来一系列“战略选择权”的财务决策，是动态能力中“捕捉”环节在资本配置上的核心体现，它短期内侵蚀会计利润。但为组织注入了长期的增长弹性与适应性[1]。它短期内侵蚀利润。但为后续（2023-2024年）新业务驱动收入恢复奠定了技术基础，验证了动态能力中“捕捉”机遇往往需要前瞻性、甚至超越当期财务约束的投资。

3.重构（Reconfiguring）资源与流程

为将捕捉到的机遇转化为可连续的商业模式，华为在资产、资本与技术层面进行了深度“重构”。

资产重构集中体现在剥离荣耀业务（2021年），该交易产生的收益在利润表中集中在“其他净收支”的激增，优化了资产结构并补充了现金流。

资本重构更明显地呈现为连续降低杠杆，资产负债率在2024年降至57.8%，增强了资本结构的稳健性[1]。

根本性的流程与资源重构则主要表现为构建鸿蒙、欧拉操作系统及昇腾AI芯片等替代性技术生态，以及建立端到端业务连续性管理（BCM）体系。

这一系列重构行动，旨在降低对单一技术路径和供应链的依赖，其财务成果最终体现在2023-2024年收入与经营现金流的强劲复苏上。

总体来看，华为的财务韧性并非单一财务策略的结果，而是其动态能力在制裁极端压力下被激活并序列化展开的体现：以感知驱动财务缓冲建立，以捕捉驱动逆周期研发投资，最终通过系统性重构完成资产、资本与核心能力的转换，从而实现增长曲线的重建。

这一整合性叙事为理解高科技企业从冲击中恢复的内在管理逻辑提供了清晰的理论透镜。

（五）制裁应对机制：供应链重构、业务连续性与合规治理

仅从财务数据难以完全解释华为如何在制裁下保持韧性，还需要结合年报文本分析企业在供应链、业务连续性与治理方面的应对机制。

（1）供应链与业务连续性管理（BCM）

在2019年以后，华为年报对供应链和业务连续性管理的相关论述明显增加。

公司强调，面对国际贸易环境不确定性和全球疫情冲击，已建立端到端业务连续性管理体系，从供应商到华为，再从华为到客户，构建多节点、多路径、多梯次的供应网络备份，以增强供应链韧性[1]。这一做法与美国对华为实施实体清单和FDPR规则的时间高度吻合[2–5]。

从财务报表端审视，华为的供应链连续性管理（BCM）并非无成本的口号，而是主要表现为资产负债表与现金流层面剧烈的结构性调整，即 “以囤货换安全”与“以付款换关系” 的策略。

前文现金转换周期（CCC）分析（表3-1）揭示了其财务本质：

存货天数（DIO）在2020-2021年维持历史高位，直接对应为应对“实体清单”与FDPR规则导致的供应链中断风险。而对关键元器件进行的预防性采购与安全库存积累。与此同时，应付账款天数（DPO）在同期明显缩短，则可能反映了为维系非美国供应链伙伴关系、保障替代性供应来源的稳定性，华为主动优化了对可选供应商的付款条件。

所以，2021-2022年经营现金流（OCF）的承压，并非单纯的经营效率下滑，而是在地缘政治风险极端情境下，企业为购买 “供应链连续性期权” 而主动承担的、体现为营运资本巨额占用的财务成本。

其收益——即业务连续性的保障——则在后期（2023-2024年）随着国产化替代方案成熟和业务重构完成，通过支撑新业务（云、数字能源）放量时的稳定供应，最终在收入与现金流的恢复中得以逐步实现[1]。

此处“自由现金流”用于描述经营现金流在扣除必要资本性支出后的可支配现金概念，鉴于年报披露口径对资本开支并不总以可比方式单列，以经营活动现金流净额（OCF）的阶段性变化作为现金压力的可观察代理变量，用于支持趋势判断[1]。

然而，随着国产化替代方案的成熟和业务重构完成，这一策略在后期开始释放红利。2024年，华为经营活动现金流净额强劲反弹至884亿元，不仅远超2022年低点，也已接近2019年（914亿元）的水平。

华为通过一系列以研发投入、供应链再配置与业务组合调整为核心的战略动作，实现了从“被动应对”到“主动重构”的能力跃迁。[1]

（2）业务组合与技术路线重构

华为通过出售荣耀等方式剥离部分受制裁约束最严重的终端业务，并加快向云、数字能源和智能汽车等领域的扩张[1]。

在技术路线方面，公司大力投入自研操作系统（如鸿蒙、欧拉）、自研芯片（如鲲鹏、昇腾）以及AI平台，构建独立于美国技术体系的替代路径[1]。这些举措从根本上降低了企业对单一供应商、单一技术与单一市场的依赖度。

财务上，新业务在2023–2024年的收入与利润贡献，证明了上述业务与技术重构策略已经开始产生回报，资产负债表中不断扩大的研发资产与长期资产，也反映了这类长期投入的资本化结果[1]。

（3）合规治理与“法律遵从”的确定性

年报中，华为多次提出“以法律遵从的确定性应对国际政治的不确定性”，并强调已在全球范围内搭建贸易合规、金融合规、网络安全与隐私保护等多层面的合规体系[1]。

在被纳入实体清单与面临复杂出口管制的这一背景之下，这种合规体系既是一种“防御机制”，也是维系非美国市场业务连续性的“信任机制”。

对于财务表现而言，合规体系并不直接产生收入，却在两方面发挥作用：

一是帮助企业在更多国家和地区维持市场准入，支撑收入基础，二是降低制裁违规和法律纠纷带来的潜在财务损失与声誉风险。

这一定程度上解释了为何在制裁强度长期加码的情形下，华为资产负债表并未出现大规模的法律责任或重大减值。

（4）对假设4的验证

综合供应链重构、业务连续性管理与合规治理的分析，可以认为，华为通过制度化的风险治理体系，为财务韧性提供了重要支撑。这验证了假设4：治理与合规体系在制裁环境下不仅是“合规成本”，更是支撑企业长期经营与财务稳定的关键“制度资产”。

（六）杜邦分解结果分析

为进一步识别净资产收益率（ROE）的形成机制及其在制裁情境下的演化路径，本文在前文构建的指标体系基础上，对华为2015–2024年的ROE进行杜邦分解。传统三因素杜邦公式为：

ROE=净利润率（NPM）×总资产周转率（ATO）×权益乘数（EM）

其中，净利润率反映盈利能力，总资产周转率反映资产运营效率，权益乘数反映财务杠杆水平[1]。

考虑到三者以乘法形式共同作用于ROE，本文采用对数分解方法，将ROE取对数后拆解为三个加法项，并在此基础上计算各因素对ROE的相对贡献度，使三者贡献之和等于100%。

具体而言，令ln（ROE）=ln（NPM）+ln（ATO）+ln（EM），再对三项进行归一化，得到净利润率、总资产周转率与权益乘数对ROE的相对贡献份额。

表3-2 华为2015–2024年ROE三因素贡献度（%）

表注：净利润率=净利润/收入；资产周转率=收入/平均总资产；权益乘数=平均总资产/平均所有者权益。考虑三者以乘法形式共同作用于ROE，贡献度按对数分解法测算（ΔlnROE=ΔlnPM+ΔlnATO+ΔlnEM），并将年度增量换算为百分比贡献。数据来源：华为年报[1]，作者计算。

分解结果显示，在制裁前阶段（2015–2019年），华为ROE的形成主要由盈利能力和资产运营效率共同驱动。净利润率对ROE的贡献大致在30%–34%区间，总资产周转率的贡献则在40%左右，权益乘数贡献约为25%–30%[1]。

换言之，在高成长基准期，华为依托较高的毛利水平与费用控制能力形成稳定净利率，并且通过较快的资产周转实现收入扩张，财务杠杆发挥的是“中性放大”而非“主导驱动”的作用。

这一结构说明，制裁前华为ROE的高位主要源于经营层面的盈利质量与运营效率，而非过度依赖高杠杆。

在制裁冲击期内部，不同年份三因素的贡献结构存在明显差异。

2020年作为实体清单与FDPR规则初步发酵但收入仍处高位的一年，总资产周转率对ROE的贡献仍维持在45%左右，净利润率贡献约32%，杠杆贡献约23%[1–5]。

这一结构意味着，当期ROE的维持仍然主要依赖于资产周转效率和基本盈利能力，制裁更多反映为“未来压力”而非当期财务指标的显性恶化。

2021年则是一个结构性“例外”年份。

在该年度，受大额“其他净收支”（如专利授权、资产处置等）拉动，华为净利润率较为突出抬升至接近18%，净利润率对ROE的贡献份额跃升至约53%，而总资产周转率与权益乘数的贡献分别下降至约24%和23%[1]。

这意味着2021年ROE的高位更多是由利润表的一次性因素驱动，而非资产运营效率或杠杆水平的变化。换言之，2021年ROE的异常高点在一定范围内掩盖了主营业务盈利能力与资产周转效率所承受的下行压力。

2022年制裁效应进而显现，收入仍处低位，净利润率回落至约5%–6%，对应的ROE跌至8%左右[1]。

在上述情境中，杜邦分解结果显示，净利润率对ROE的贡献份额降至约22%，而总资产周转率与权益乘数的贡献均接近39%[1]。

这一结构具有两个含义：一方面，盈利能力的疲弱直接拖累ROE，使净利润率由ROE的主要“正向驱动项”转变为“拖累项”，另一方面，资产周转与财务杠杆一定程度上对冲了净利润率下行的负面影响，使ROE未掉入更低区间。

从财务韧性角度看，2022年ROE仍能维持正值，部分依赖于资产结构与资本结构的缓冲作用。

进入制裁常态化下的再增长阶段（2023–2024年），三因素对ROE的贡献结构出现了新的均衡。

2023年，随着收入恢复性增长和利润结构改善，净利润率对ROE的贡献份额回升至约45%，总资产周转率与权益乘数则分别贡献约27%和28%。

2024年，净利润率贡献约29%，总资产周转率贡献约42%，权益乘数贡献约29%[1]。

可以看到，一方面，净利润率在2023年较为突出修复，说明主营业务盈利能力在新业务板块的带动下获得恢复。另一方面，2024年资产周转率的贡献较为突出上升，反映出随着业务结构从传统终端业务向云、数字能源、智能汽车和AI等多元业务转型，资产利用效率有所改善。而权益乘数的贡献始终维持在接近三分之一的水平，意味着企业并未通过提高杠杆来“强行拉高”ROE。

杜邦分解的结构性变化，是华为战略调整在财务指标上的直接映射。

2021年净利润率贡献的异常峰值（53%），与此前分析的“出售荣耀”业务产生大额一次性收益完全对应，这并非经营效率的提升，而是资产重构的财务体现。

2022年权益乘数贡献相对上升（39%），则部分反映了在利润收缩时期，资产积累（如为保障供应链安全而增加的存货等营运资本）并未同步大幅削减，导致财务杠杆对ROE的支撑作用相对凸显。结合前文对资产负债表和供应链策略的分析可知，此阶段资产积累的重要构成之一是为保障供应链安全而大幅增加的存货等营运资本。这使得总资产（TA）在利润收缩期仍保持增长。而净资产（Equity）增长相对平缓，由此导致权益乘数（TA/Equity）的贡献度被动提升。这从财务比率层面印证了“以囤货换安全”策略在短期内对资产结构和财务杠杆表征产生的具体影响。

2024年资产周转率贡献的较为突出回升（42%），则预示着云、数字能源等新业务在经过投入期后，开始贡献收入，整体资产的运营效率得到改善。这意味着，华为的ROE恢复路径，正从依赖非经常性损益和财务结构，转向依赖新业务驱动的真实资产运营效率提升。

综合上述分解结果，可以得出两点重要结论。

其一，制裁前华为ROE的高水平本质上是盈利能力与资产周转效率共同作用的结果，杠杆虽有放大效应但并非主导因素，制裁冲击期ROE的剧烈波动，主要由净利润率的剧烈变化驱动，而非资产周转率和杠杆的同步剧烈波动。

其二，在制裁常态化阶段，华为ROE的恢复主要依赖净利润率和资产周转率的双重修复，而权益乘数的贡献则相对平稳甚至略有下降，这可以理解为企业更倾向于通过改善经营质量和运营效率来重建ROE，而不是通过提高杠杆来维持账面回报率。

换言之，从杜邦分解视角看，华为在制裁环境下呈现的是“经营驱动+谨慎杠杆”的ROE重构路径，这与前文关于高现金储备、稳杠杆策略及逆周期研发投入的分析相互印证[1–5]。

小结

本章从成长性、盈利能力、现金流与财务稳健性、研发投入以及制裁应对机制等维度，对华为2015–2024年的财务与治理表现进行了系统分析。主要发现包括：

1.成长性方面，华为收入经历了“高增长—被中断—恢复再增长”的单峰形轨迹，制裁确实重定价了其成长路径，但企业通过新业务与新技术平台实现了增长恢复，验证了假设1。

2.盈利能力方面，制裁冲击期利润表波动显著，若剔除一次性“其他净收支”，可以看到主营盈利曾一度承压，但在2023–2024年趋于恢复，说明利润质量在经历调整后正在回归常态。

3.现金流与财务稳健性方面，华为始终保持正向经营性现金流、高现金储备以及稳中有降的资产负债率，未出现系统性财务失衡，支持了假设2。

4.研发与资本配置方面，华为在收入下行期逆周期提高研发费用率，并以此支撑云、数字能源、智能汽车与AI等新业务平台的构建，是其财务再增长的重要驱动力，验证了假设3。

5.治理与合规机制方面，供应链重构、业务连续性管理与全球合规体系共同构成了华为应对制裁风险的“制度护城河”，为财务韧性和持续经营能力提供了重要保障，支持了假设4。

在此基础上，第五章将进一步通过调整利润口径、变换指标和分期方式等稳健性检验，验证上述结论的鲁棒性。

第四章 稳健性检验与讨论

前一章的分析表明，华为在美国制裁情境下的财务表现呈现出“成长性被中断但随后在新业务驱动下恢复”“盈利能力在一次性收益作用下波动较大”“现金流和资产负债表保持相对稳健”“研发投入逆周期上升且带动新业务平台构建”等特征[1–5]。

为了检验上述结论的稳健性，本章从三个层面展开分析：一是剔除一次性收益后的盈利能力检验，二是替代指标（ROA、OCF Margin等）的验证，三是不同分期口径与背景对照下结论的一致性。

（一）剔除一次性收益后的盈利能力分析

（1）调整后净利润的构造

前文已经指出，华为在制裁冲击期的利润表中，“其他净收支”项目对当期净利润的贡献更为直观，特别是2021年和2023年，其规模远超前后年份平均水平[1]。

为了甄别利润波动中“经常性成分”与“一次性成分”的相对作用，有必要构造调整后净利润指标。

在数据条件允许的范围内，本文将华为年度报表中的“其他净收支”（Other net income/expenses）视为剔除对象，定义：

调整后净利润（Adj_NP）=净利润（NP）–其他净收支（Other）

这一调整并不意味着“其他净收支”完全没有经常性成分，而是一种保守处理：在缺乏更细颗粒度披露的前提下，将其整体看作对利润波动的放大因子，检验在剔除这一项目后，利润曲线是否仍然呈现“冲击—调整—恢复”的趋势[1]。

（2）调整后利润的趋势与阶段性特征

将2015–2024年净利润与调整后净利润在时间序列上进行对比（见表2-4），可以得到以下几点观察：

1.制裁前阶段（2015–2018年）

净利润与调整后净利润之间的差值较小，说明在高成长基准期，华为利润波动主要由主营业务驱动，“其他净收支”对整体利润水平的影响有限[1]。

2.制裁冲击期（2019–2022年）

2019–2020年，净利润与调整后净利润差距略有放大，但整体趋势仍然同步，佐证了“实体清单”和FDPR初期冲击被收入惯性与既有合同一定程度对冲的判断[2–5]。

2021年，净利润大幅跃升，而调整后净利润增幅明显较低，二者差距更为直观扩大，这充分表明2021年的利润高点在相当程度上依赖“其他净收支”，而非主营盈利能力的根本性改善[1]。

2022年净利润与调整后净利润双双下行，差距缩小，显示出销售收入下台阶、营业利润率下滑以及一次性收益回落叠加的结果[1]。

3.再增长期（2023–2024年）

2023年净利润再次出现较高水平，调整后净利润同样回升，但二者之间的差距仍较较为突出，说明一次性因素在该年利润中依然发挥重要作用[1]。

2024年净利润与调整后净利润差距明显缩小，且二者水平均接近2019–2020年区间，体现出利润结构在经历冲击与调整之后逐步回归接近制裁前的“常态区间”，主营业务盈利能力在新业务支撑下得到修复[1]。

总体而言，剔除“其他净收支”之后，华为利润曲线的基本特征并未发生根本改变：制裁前稳健上升、制裁期经历台阶式下行、再增长期在新业务驱动下恢复。差别主要在于：利润峰值不再那么“陡峭”，波动幅度被明显平滑。

这说明第四章中关于“成长性被中断但随后恢复”的结论，并非单纯依赖一次性收益支撑，而是在剔除这部分波动放大因子后仍然成立，由此增强了结论的可信度。

（二）替代指标视角：ROA与OCF Margin的验证

（1）ROA（总资产收益率）

在资产规模快速扩张和资本结构调整的的约束条件下，仅观察净利润与净利率可能不足以全面刻画企业盈利效率。为此，本文引入总资产收益率（ROA=NP/总资产）作为替代指标，对盈利能力进行稳健性检验。

结合年报披露的总资产与净利润数据[1]，可以作出如下定性判断（无需精确数值即可支持稳健性分析）：

1.2015–2018年，随着净利润与总资产同步上升，ROA保持在相对稳定区间，折射出“规模扩张+资产利用效率稳定”的特征[1]。

2.2019–2020年，ROA略有上升，反映出在资产持续性地扩张的基础上，利润仍保持良好增长，与高成长期收尾阶段的财务特征相符[1]。

3.2021–2022年，ROA呈现“先高后低”的波动：2021年在净利润高点影响下明显抬升，2022年则随利润回落而明显下降，印证了利润表对一次性收益的敏感性[1]。

4.2023–2024年，ROA随着利润与总资产的共同变化回到中间水平，不再出现极端高点或低谷，说明在资产规模持续性地扩张、收入恢复增长的并且，资产使用效率已趋于平稳[1]。

综合来看，ROA的趋势与前文基于净利润和净利率得出的结论一致：制裁对盈利效率造成阶段性冲击，但随着新业务贡献提升与利润结构“去一次性化”，资产收益率逐步回归常态。这从资产效率的角度支持了前文关于盈利能力恢复的判断。

（2）OCF Margin（经营性现金流率）

为了进而甄别盈利质量与现金实现能力，文中采用经营性现金流率（OCF Margin=OCF/Rev）作为另一个替代指标。基于年报披露的OCF与收入数据[1]，可以做出以下观察：

1.在制裁前阶段，华为的OCF Margin总体保持在稳定的区间，且高于许多资本密集型制造企业，显示其业务模式具备良好的现金创造能力[1]。

2.在制裁冲击期，尤以2022年，OCF Margin出现短暂下降，反映出营运资本占用增加与业务结构调整对现金流的压力[1]。

3.自2023年起，OCF Margin随OCF的恢复较为突出回升，2024年基本恢复甚至略高于制裁前的水平，说明新业务模式下的现金实现能力不逊于甚至优于原有模式[1]。

若将ROA与OCF Margin结合起来看，不难看到：即便在净利润受一次性因素影响较大的年份，华为的资产使用效率与经营现金流率在中长期趋势上仍保持一定的稳定性和恢复性。这可以理解为第四章关于“现金流稳健、资产负债表具有韧性”的结论，并非仅凭净利润指标得出的单一视角。而是在多指标对照下具有一致性。

（三）不同分期口径下的结论一致性

前文分析采用的分期方式为：2015–2018年为制裁前基准期，2019–2022年为实体清单与FDPR冲击期，2023–2024年为制裁常态化下再增长期[2–6]。为了验证结论对分期口径的敏感性，本文尝试了两种替代分期方案，并在此基础上进行定性比较。

（1）方案一：将2019–2020年单列为“惯性期”

在方案一中，2019–2020年被单列作为“制裁落地但财务仍具惯性”的独立阶段，即：

•2015–2018年：制裁前基准期；

•2019–2020年：实体清单刚落地但收入与利润仍创新高的惯性阶段；

•2021–2022年：制裁效应全面显现的深水区调整期；

•2023–2024年：制裁常态化下再增长期。

在这一分期下，对收入、净利润、OCF、资产负债率等指标进行阶段比较，可以发现：

•2019–2020年的成长性与盈利性更接近2015–2018年，但治理文本中对外部环境与供应链风险的关注度已经显著提升[1–3]；

•2021–2022年依旧是收入、利润和现金流最承压的阶段；

•2023–2024年的恢复性特征也很明显。

这在财务口径上意味着，即使增加一个“惯性期”阶段，关于“制裁前高增长—冲击中断—再增长”的整体叙事仍然不变，只是对冲击的时点与节奏刻画更为细致。

（2）方案二：将2020–2024年统一视作“制裁期”

在方案二中，将2020–2024年一并视作制裁全面实施与强化的时期，对比制裁前（2015–2019年）与制裁期的均值指标差异，可以得到：

•制裁期的平均收入水平高于制裁前，但增速明显放缓甚至阶段性为负，印证“规模惯性仍在，但增长逻辑改变”的判断[1]，

•制裁期的平均净利润与利润率波动幅度显著高于制裁前，体现一次性收益与业务重构的叠加影响[1]；

•制裁期的平均OCF与Cash余额仍保持高位，资产负债率略低于制裁前，说明财务稳健性未被系统性破坏[1]；

•制裁期的平均研发费用与研发费用率较为突出高于制裁前，强化了“制裁环境下逆周期研发”的特征[1]。

在这一“宽口径制裁期”视角下，文中第四章与前两节稳健性检验的主要结论依然成立，更进一步地说明研究结论对分期方式具有较强鲁棒性。

（四）外部效度检验：行业周期滤除与同业对比分析

为更严谨地剥离行业共性影响并识别美国制裁对华为的特异性冲击，本节进行外部效度检验。先从承认，华为在2020-2022年间面临的全球疫情、供应链扰动等挑战是其财务波动的背景因素。

然而，通过将华为的财务轨迹与全球通信设备行业的两家主要竞争对手——爱立信（Ericsson）与诺基亚（Nokia）进行对比，可以在控制行业共同波动的直观层面识别出华为在关键年份相对同业的异常偏离，由此为“定向制裁与华为财务轨迹的结构性变化存在较为突出对应关系”提供外部参照与补充佐证[22][23]。

表4-1 华为与同业关键财务指标对比（2019-2023）

数据来源：华为、爱立信、诺基亚2019-2023年年报，由作者计算整理。

对比显示：

（1）成长性断层

在制裁效应集中显现的2021年，当爱立信与诺基亚收入微增时，华为收入骤降近29%，形成巨大反差。2020-2023年整体看，华为收入呈负增长，而两家同业保持低速正增长，这强有力地表明华为的“成长中断”严重偏离行业趋势。

（2）盈利结构差异

华为2021年异常高的营业利润率（19.1%）主要源于大规模资产处置等“其他净收支”，若剔除该影响，其主营业务利润率与同业差距将较为突出缩小。这印证了前文关于华为在冲击期利用非常规收益平滑利润表的分析。

（3）逆周期研发的独特性

在收入负增长的的约束条件下，华为2020-2023年的平均研发费用率（22.5%）远高于两家同业（约14-15%），凸显了其“逆周期研发”策略的激进性与特殊性。

总体来看，同业对比构成一个近乎“准自然实验”的对照场景。爱立信与诺基亚同样面临疫情与行业周期，却未经历华为式的收入断崖与超高强度研发投入。这一对照强有力地证明，美国定向制裁是导致华为财务轨迹出现结构性“中断”的核心外生冲击。而华为在制裁常态化下的恢复，更凸显其在企业层面通过战略调整实现反弹的韧性。而非依赖行业景气。

（五）基于同业对比的制裁效应识别

为剥离行业共性影响，本文选取华为的两家全球主要竞争对手——爱立信与诺基亚作为对照。通过提取其2015-2024年关键财务数据，进行对比分析。

尽管爱立信、诺基亚与华为在通信设备主业上构成直接竞争，但三者的业务结构存在差异：华为在制裁前拥有庞大的消费者业务（智能手机），而爱立信和诺基亚的业务则更集中于运营商网络。这一差异使得华为在遭遇针对芯片的出口管制时，其消费者业务所受冲击尤为剧烈，由此放大了整体收入的波动幅度。

然而，正因如此，当华为在剥离荣耀后，其收入恢复主要依靠运营商业务及企业业务（云、数字能源等）驱动时，其与同业增长轨迹的背离与后续的收敛，更能清晰地剥离出制裁对华为造成的特异性冲击，以及其通过战略转型所实现的韧性恢复。

表4-2 华为与同业收入增速对比（%）

*表注：爱立信与诺基亚财务数据来源于其公开年度报告（Ericsson, 2015–2024 Annual Reports; Nokia, 2015–2024 Annual Reports），由作者整理计算。*

对比显示，在制裁全面发力的2021年，当爱立信与诺基亚收入微增时，华为收入骤降近29%，形成巨大反差。

2022-2023年，同业受益于全球5G部署，增长稳健或波动，华为则处于艰难的恢复爬升期。

这一对比强有力地显示，华为2019年后的财务轨迹严重偏离了行业趋势，美国定向制裁是其“成长中断”的核心外生冲击。

并且，华为在2023-2024年的恢复，更凸显其在企业层面通过战略调整实现反弹的韧性，而非单纯依赖行业景气。

小结

本章从调整后利润、替代指标和不同分期口径三个维度，对本文前述结论进行了稳健性检验。主要发现包括：

1.在剔除“其他净收支”后，华为净利润的时间序列仍然呈现“制裁前稳步上升—制裁期下行—再增长”的基本特征，说明“成长性被中断但随后恢复”的结论并不依赖一次性收益支撑，而是具有经常性盈利基础。

2.采用ROA与OCF Margin等替代指标后，关于盈利效率和现金创造能力的判断仍保持一致：制裁对这些指标带来阶段性冲击，但在新业务支撑下逐步恢复到接近制裁前水平。

3.在采用不同分期口径（将2019–2020年单列、“宽口径制裁期”等）的情况下，各阶段的相对差异与整体演化方向未见根本变化，体现出研究结论对分期方式具有一定鲁棒性。

4.将华为与行业和宏观背景开展定性对照后，可以看到其收入和利润下行幅度明显高于行业平均，而恢复速度又相对较快，从侧面呼应了定向制裁冲击与企业韧性并存的双重特征。

归纳起来看，华为在美国制裁环境下表现出的财务韧性与战略重构能力，在多维指标和多种分期与对照方式下均得到支持。这为进一步总结制裁情境下高科技企业财务韧性的机制与启示提供了更加坚实的基础。

第五章 结论与启示

（一）研究结论

以华为2015–2024年财务报表及年报文本为基础，结合美国对华为实施的实体清单、FDPR扩展及FCC新规等制裁措施，构建了“制裁冲击—企业应对—财务结果”的分析框架，从成长性、盈利能力、现金流与财务稳健性、研发投入以及治理与合规机制等维度，对华为在强制裁情境下的财务演变进行了系统考察[1–6]。综合前文实证分析与稳健性检验，主要结论如下。

第一，美国定向制裁更为直观改变了华为的成长路径，但未根本动摇其收入规模与成长潜力。

2015–2019年，华为在全球4G/早期5G建设和智能终端扩张的驱动下，收入从约3,950亿元增长至8,588亿元，呈现典型高成长轨迹[1]。

在被纳入实体清单及遭遇FDPR升级后，华为收入于2020年冲至8,914亿元高点后明显回落，2021–2022年降至6,400亿元左右，体现了制裁在需求侧与供给侧的双重压缩效应[2–5]。

然而，自2023年起，在制裁并未更为直观缓和的这一背景之下，华为收入恢复增长，2024年达到8,621亿元，已接近制裁前峰值水平[1]。

这一“高增长—被中断—恢复再增长”的单峰轨迹意味着，制裁对成长性的冲击是更为直观的，但并非不可逆，企业可以通过业务和技术重构重塑增长曲线，由此验证假设。

第二，华为盈利能力在制裁冲击期呈现明显波动，但在剔除一次性收益后，主营业务盈利能力在中长期内得到恢复。

制裁前阶段，净利润随收入同步增长，净利率和营业利润率保持在中高水平，利润表结构较为稳定[1]。

制裁冲击期，尤以2021年和2023年，净利润在收入承压的约束条件下出现较为突出高点，主要源于“其他净收支”的异常放大，包括专利授权、资产处置等非经常性收益[1]。

2022年和2024年，随着“其他净收支”回落，净利润与利润率回归较为正常水平。

稳健性检验结果显示，在构造调整后净利润（剔除“其他净收支”）后，利润的时间序列仍表现出“制裁前稳步上升—制裁期下行—再增长”的趋势，只是波动幅度被平滑[1]。

更贴近财务逻辑的解释是，尽管华为在某些年份使用一次性收益平滑了利润表，但中长期盈利能力的恢复更多来自新业务平台的成长，而非“金融化”或一次性操作，由此为假设1与假设3提供了支持。

第三，华为在制裁情境下表现出较强的现金流韧性与资产负债表稳健性，未出现系统性财务危机。

2015–2024年间，经营活动现金流净额始终为正，并在多数年份与净利润及收入保持一定匹配关系，说明企业真实现金创造能力较强[1]。

在制裁冲击期，OCF于2022年一度下降至较低水平，但2023–2024年迅速恢复，且经营性现金流率（OCF/Rev）重新接近甚至略高于制裁前平均水平[1]。

同期，华为总资产持续性地扩张，所有者权益稳步增加，资产负债率自2015年约68%降至2024年约58%，说明企业并未通过激进加杠杆应对冲击，而是更多依赖内部现金流与利润留存扩充资本缓冲[1]。

在制裁压力与供应链重构导致营运资本占用上升的情况下，企业仍保持高水平的现金与短期投资余额，并适度优化债务规模和结构，为其长期偿债能力和抗风险能力提供了保障。这一系列特征共同验证了假设2。

第四，逆周期研发投入与业务多元化是华为在制裁环境下实现再增长的关键财务决策。

制裁前，华为已保持较高研发强度，2018年研发费用超过1,000亿元，研发费用率约14%。

制裁冲击期，尽管收入下行，研发费用仍从2019年的1,317亿元升至2022年的1,615亿元，研发费用率一度接近或超过25%，体现出明显的逆周期投资特征[1]。

制裁常态化阶段，随着收入恢复增长，研发费用更进一步地上升至2024年的1,797亿元，研发费用率稳定在约20%水平[1]。

这一高研发强度直接支撑了云计算、数字能源、智能汽车及AI等新业务平台的构建，使企业从“通信设备+终端”模式转型为“数字基础设施+云+能源+汽车+AI平台”的多支柱业务结构[1]。

从财务结果看，新业务对收入和现金流恢复贡献较为突出，证明逆周期研发投入与业务多元化是华为化解制裁冲击、重塑成长性的关键路径，从而验证了假设3。

第五，全球合规体系与业务连续性管理（BCM）是华为财务韧性的重要制度基础。

面对实体清单、FDPR与FCC新规等制度性约束，华为在年报中多次强调“以法律遵从的确定性应对国际政治的不确定性”，构建覆盖贸易合规、金融合规、网络安全与隐私保护等领域的全球合规体系[1]。

并且，公司构建了从供应商到华为、再从华为到客户的端到端业务连续性管理体系，通过多节点、多路径、多梯次的供应网络备份应对供应链扰动[1]。

这些制度安排有助于在制裁环境中保持非美国市场的业务连续性，降低制裁违规和法律纠纷带来的潜在财务损失，增强了企业现金流与资产负债表的稳定性。由此可以认为，治理与合规不仅是华为在制裁情境中被动承担的“合规成本”，也是重要的“制度性资产”，为财务韧性提供了制度支撑，由此验证了假设4。

综上，华为在2015–2024年的财务演变呈现出在极端地缘政治压力下的阶段性韧性重构路径：

在感知阶段，企业通过提升现金与短期投资占比、控制杠杆扩张等方式建立流动性缓冲，从而提高对现金流波动与融资约束的吸收能力。

在捕捉阶段，企业在收入下行与不确定性上升这一背景之下仍维持高研发强度，以逆周期资本配置支撑技术替代与新业务孵化，为后续恢复系数改善提供能力基础。

在重构阶段，企业通过业务组合调整、供应链与生态体系再配置以及治理与合规体系制度化，推动收入与经营现金流恢复并改善盈利稳定性。

上述过程表明，财务韧性并非静态的“保守稳健”，而是一种在动态能力驱动下，通过跨期资源配置与组织再配置实现的主动适应过程，其关键特征在于短期财务约束与长期生存/发展目标之间的结构性权衡。

（二）理论贡献

从理论层面看，本文的研究至少在以下三方面具有一定的增量贡献。

第一，丰富了制裁研究从宏观层面向微观企业层面的延伸。

既有关于制裁影响的研究，多将关注点放在对国家或行业的贸易流量、经济增长和宏观福利的影响，对制裁如何在企业层面塑造成长性、盈利能力与资本结构等财务变量的动态演变讨论仍不充分。

而以华为这一被定向制裁的大型高科技企业为对象，构建了“制裁冲击—企业应对—财务结果”的分析框架。同时通过十年连续财务数据与年报文本的结合，展示了制裁如何通过收入侧、成本与毛利率侧以及现金流与资产负债表侧多维度影响企业财务表现[1][2][3][4][5][6]。

这一视角有助于在制裁文献中补充关于微观企业行为和财务后果的细致证据。

第二，深化了对“企业财务韧性”内涵与形成机制的理解。

传统财务研究往往将韧性理解为在经济周期波动或行业冲击中保持稳定现金流和偿债能力的能力，而在制裁这一高度政治化的外生冲击面前，韧性表现出更为复杂的构成。

文中的分析显示，华为财务韧性的来源不仅包括高现金储备与稳健杠杆，更包括逆周期研发投入、业务组合重构以及供应链与合规治理体系等“软性”制度安排[1]。

所以，财务韧性应被理解为“财务结构—创新投资—治理机制”三者协同作用的结果，这有助于丰富企业财务韧性理论的构成要素与作用路径。

第三，展示了高科技企业在制度性约束下通过技术与业务重构实现“再增长”的具体路径。

现有关于创新与战略管理的研究强调，强外生冲击可能促使企业进行技术路线转换和商业模式创新，但缺乏对这一过程在财务报表层面的长期记录。

本文则通过分析华为在制裁前后研发强度变化、新业务板块崛起与利润结构调整的互动，揭示了高科技企业如何通过“逆周期研发+多支柱业务布局”重塑增长曲线[1]，为理解高科技企业在制度约束下的创新与成长提供了一个系统案例。

（三）管理与政策启示

华为的案例为理解企业韧性提供了极端情境下的范本。但其应对措施深深植根于其独特的资源禀赋（如常年高利润积累的巨额现金储备、庞大的研发团队与专利库、作为行业领导者的市场地位）。所以，在提炼启示时，必须区分原则性启示与条件性策略。以下启示侧重于原则与方向，企业在借鉴时需充分考虑自身规模、行业特性与资源约束。

（1）对高科技企业的普适性韧性构建原则

基于华为案例的共性层面，本文提炼出以下可供高科技企业参考的韧性构建原则：

第一，财务上应在外部环境相对平稳时期就前瞻性地构建财务缓冲与风险管理能力，包括维持适度偏高的现金与短期投资余额、控制资产负债率在合理水平以及优化债务期限结构，避免在冲击来临时被迫通过“被动加杠杆”自救[1]。

第二，战略上在冲击发生后，不能单纯依赖缩减研发、裁员和压缩投资来维持短期利润，而应根据企业所处技术轨道和竞争地位，适当保持甚至逆周期提高对核心技术与平台型业务的研发投入，把危机转化为推动技术替代与业务结构升级的契机[1]。

第三，运营上企业需要系统性重构供应链与业务连续性管理，从“最优成本”“单一效率”导向转向“安全冗余”“多点备份”导向，将供应链韧性纳入财务与战略决策框架[1]。

第四，治理上在地缘政治风险上升的背景下，企业应将全球合规视为“生存问题”而非“合规成本”，通过建立覆盖出口管制、金融制裁、隐私与数据安全等的合规体系，以法律遵从的确定性对冲政治的不确定性[1]。

（2）对资源禀赋不同企业的差异化启示

然而，必须指出华为的应对措施深深植根于其独特的资源禀赋（如常年高利润积累的巨额现金储备、庞大的研发团队与专利库）。

由此，对于规模较小、资源有限的企业，在借鉴上述原则时需进行权变调整：

在财务缓冲上，可能更需依赖供应链金融或政策性金融工具。

在逆周期研发上，应更聚焦于特定“卡脖子”环节的联合攻关或开放创新。

在供应链重构上，则可能更依赖于融入本土产业集群或行业联盟共建安全库存。

这意味着，韧性构建的本质是在“安全、效率、成本”三角中寻求符合自身条件的动态平衡点，而非简单模仿头部企业的重资产模式。

基于上述“原则—权变”划分，下面进一步从管理实践与政策制定两个层面展开。

从管理实践与政策制定角度，本文的研究结论对面临地缘政治风险和技术封锁压力的中国高科技企业具有若干启示。

对政策制定者而言：第一，需要从国家层面进而完善支持企业应对外部制裁与技术封锁的政策体系，包括鼓励企业增加研发投入、支持关键核心技术攻关、优化税收与财政激励，以及通过多边和双边渠道拓展企业多元化市场空间[3][4][5]。

第二，应在金融监管框架内兼顾风险控制与创新支持，为高科技企业在外部冲击期的流动性管理、债务展期与资本补充提供适当制度空间，避免因融资约束放大外部制裁的负面效应[6][7][8]。

第三，需要从产业政策角度引导形成相对完整的本土创新生态与产业链配套体系，为企业实施供应链重构、技术替代与业务多元化提供真实可行的产业基础支撑。

第四，政府在对外经济政策和谈判中，应充分考虑到核心企业在国际产业链中的角色，通过合理安排对等开放与安全边界，为企业争取制度空间和时间窗口。

（四）研究局限与未来研究方向

尽管文中在制裁情境下高科技企业财务韧性研究方面做出了一定尝试，但仍存在若干局限，有待未来研究进一步克服和拓展。

第一，案例单一性带来的外推性限制。

以华为为唯一研究对象，尽管其在规模、技术密集度和制裁强度方面具有较强代表性，但其特殊的股权结构、治理模式与资源禀赋亦使结论在推广至其他企业时需谨慎。

未来研究可以将样本扩展至其他遭受制裁的中国高科技企业，如通信设备、半导体、人工智能等领域的企业，通过多案例比较或面板数据分析，更系统地检验制裁影响与企业财务韧性之间的普适规律。

第二，数据披露限制导致的指标构造局限。

作为非上市公司，华为年报虽披露了主要财务数据和部分业务信息，但与上市公司相比，其分部财务、成本结构与现金流拆分等信息相对有限，这限制了对各业务板块盈利能力与风险承担的精细分析[1]。

未来研究可以对照新闻报道、第三方行业数据与供应链信息，对企业外部融资、上下游依赖度等进行更全面刻画，或采用文本挖掘方法对年报与媒体文本进行量化分析。

第三，因果识别的限制。

本文采用的主要是描述性统计与事件分期分析方法，强调的是时间序列上的“强相关”和机制解释，而非严格的因果推断。

在制裁与财务表现并受到宏观经济、行业周期和企业自身战略调整等多重因素影响的情形下，要实现精确的因果识别需要更精细的研究设计，如差分法、合成控制法或结构化建模等。未来研究可尝试在更大样本层面引入这些方法，提高结论的因果识别力度。

第四，财务指标与非财务行为的耦合仍有深化空间。

文中已经尝试通过年报文本将财务指标变动与供应链重构、研发投入和合规治理等非财务行为相联系，但这种联系更多停留在定性层面。

未来研究可以在数据条件允许的情况下，进一步将企业专利数据、科研合作网络、供应链地理分布等“硬指标”纳入模型，构建更为系统的“制裁—技术路线—供应链结构—财务结果”分析框架，由此更全面地解释高科技企业在制度性约束下的适应路径。

总的来说，本文从华为这一典型案例出发，揭示了高科技企业在强制裁情境下如何通过财务结构、创新投入与治理机制的协同调整，形成跨越“被中断的成长”与“制度性约束”的财务韧性与战略重构路径。

未来，在更多企业和更长时间维度上的研究，将有助于更进一步地完善这一理论命题，为中国企业在复杂国际环境中实现安全与发展的平衡提供更加坚实的学理基础与实证支撑。

免责声明

本文档系一项基于公开信息来源的学术研究案例，旨在探讨地缘政治冲击下企业财务韧性与战略重构的理论机制与实证路径。文中所有分析、推论与结论，均以华为投资控股有限公司2015–2024年间公开发布的年度报告、美国政府相关机构公开的法规文件及其他第三方可验证资料为基础，作者未接触任何非公开信息、内幕资料或涉密商业数据。

本文内容仅为学术讨论与理论探索之目的，不构成任何形式的投资建议、法律意见或财务咨询。任何机构或个人若依据本文全部或部分内容作出经营决策、投资判断或合规评估，应自行承担由此产生的全部风险与责任。作者、研究机构及发布平台不对因使用本文信息而引致的任何直接或间接损失承担责任。

文中对华为公司及其他第三方企业的财务数据、战略行为、治理结构的分析与评价，均基于作者在既有方法论框架下的独立学术判断，不代表前述企业的官方立场，亦不构成对其经营行为、法律合规性或技术路线的肯定性或否定性评价。

本文所引用法律、法规及政策文件均以发布时文本为准，不排除后续修订、废止或重新解释之可能。作者已尽合理努力确保信息截止日期前（2025年12月31日）的准确性，但不承担对法律变动或政策演进的持续更新义务。

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参考文献

[1] Huawei Investment & Holding Co., Ltd. Huawei Annual Reports 2015–2024[EB/OL]. Huawei, 2016–2025. https://www.huawei.com/en/annual-report

[2] Bureau of Industry and Security, U.S. Department of Commerce. Addition of Entities to the Entity List[EB/OL]. Federal Register, Vol. 84, No. 99, 2019-05-21. https://www.federalregister.gov/documents/2019/05/21/2019-10616/addition-of-entities-to-the-entity-list

[3] Bureau of Industry and Security, U.S. Department of Commerce. Addition of Certain Entities to the Entity List; Revision of Existing Entries on the Entity List[EB/OL]. 2019-05-16. https://www.bis.doc.gov/84-fr-43493-addition-certain-entities-entity-list-revision-entries-entity-list

[4] Bureau of Industry and Security, U.S. Department of Commerce. Addition of Huawei Non-U.S. Affiliates to the Entity List, the Removal of the Temporary General License, and Amendment of the Foreign-Produced Direct Product Rule[EB/OL]. Federal Register, Vol. 85, No. 162, 2020-08-20. https://www.bis.doc.gov/index.php/documents/regulations-docs/federal-register-notices/federal-register-2020/2593-85-fr-51596/file

[5] Covington & Burling LLP. Commerce Department Further Restricts Huawei Access to U.S. Technology Abroad and Expands Reach of Entity List[EB/OL]. 2020-08-19. https://www.cov.com/-/media/files/corporate/publications/2020/08/commerce-department-further-restricts-huawei-access-to-us-technology-abroad-and-expands-reach-of-entity-list.pdf

[6] Federal Communications Commission. FCC Bans Authorizations for Devices that Pose National Security Threat[EB/OL]. 2022-11-25. https://www.fcc.gov/document/fcc-bans-authorizations-devices-pose-national-security-threat

[7] Congressional Research Service. New FCC Rules Ban Authorizations for Equipment Posing National Security Risks[EB/OL]. 2023-01-11. https://www.congress.gov/crs/product/LSB10895

[8] Reuters. U.S. bans new Huawei, ZTE equipment sales, citing national security risks[EB/OL]. 2022-11-25. https://www.reuters.com/business/media-telecom/us-fcc-bans-equipment-sales-imports-zte-huawei-over-national-security-risk-2022-11-25/

[9] TEECE D J, PISANO G, SHUEN A. Dynamic capabilities and strategic management[J]. Strategic Management Journal, 1997, 18（7）: 509-533.

[10] ABADIE A, DIAMOND A, HAINMUELLER J. Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California’s tobacco control program[J]. Journal of the American Statistical Association, 2010, 105（490）: 493-505.

[11] HUFBAUER G C, SCHOTT J J, ELLIOTT K A, et al. Economic Sanctions Reconsidered[M]. 3rd ed. Washington, DC: Peterson Institute for International Economics, 2007.

[12] YIN R K. Case Study Research and Applications: Design and Methods[M]. 6th ed. Los Angeles: SAGE Publications, 2018.

[13] TRIGEORGIS L. Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource Allocation[M]. Cambridge， MA: The MIT Press， 1996.

[14] SUTCLIFFE K M, VOGUS T J. Organizing for resilience[M]//CAMERON K S, DUTTON J E, QUINN R E. Positive Organizational Scholarship: Foundations of a New Discipline. San Francisco: Berrett-Koehler Publishers, 2003: 94-110.

[15] DESJARDINE M R, BANSAL P, YANG Y. Bouncing Back: Building Resilience Through Social and Environmental Practices in the Context of the 2008 Global Financial Crisis[J]. Journal of Management, 2019, 45（4）: 1434-1460. DOI:10.1177/0149206317708854.

[16] PROTOGEROU A, CALOGHIROU Y, LIOUKAS S. Dynamic capabilities and their indirect impact on firm performance[J]. Journal of Management, 2012, 38（2）: 615-647.

[17] FUCHS A, KLANN N-H. Paying a Visit: The Dalai Lama Effect on International Trade[J]. Journal of International Economics, 2013, 91（1）: 164-177. DOI:10.1016/j.jinteco.2013.05.005.

[18] WRUBEL W A. The Toshiba-Kongsberg Incident: Shortcomings of CoCom, and Recommendations for Increased Effectiveness of Export Controls to the East Bloc[J]. American University International Law Review, 1989, 4（1）: 241-273. https://digitalcommons.wcl.american.edu/auilr/vol4/iss1/8/

[19] U.S. Department of Justice. Alstom Pleads Guilty and Agrees to Pay $772 Million Criminal Penalty to Resolve Foreign Bribery Charges[EB/OL]. 2014-12-22. https://www.justice.gov/archives/opa/pr/alstom-pleads-guilty-and-agrees-pay-772-million-criminal-penalty-resolve-foreign-bribery

[20] INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. Security and resilience—Business continuity management systems—Requirements: ISO 22301:2019[S/OL]. Geneva: ISO, 2019. https://www.iso.org/standard/75106.html

[21] ANGRIST J D, PISCHKE J-S. Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist’s Companion[M]. Princeton: Princeton University Press, 2009.

[22] ERICSSON. Ericsson Annual Reports 2019-2023 [EB/OL]. [2025-05-17]. https://www.ericsson.com/en/investors/financial-reports/interim-reports.

[23] NOKIA. Nokia Annual Reports 2019-2023 [EB/OL]. [2025-05-17]. https://www.nokia.com/about-us/investors/reports/.

[24] DENIS D J. Financial flexibility and corporate liquidity[J]. Journal of Corporate Finance, 2011, 17(3): 667-674.

[25] LE T H, BACH H T M. Global sanctions and foreign direct investment[J]. Journal of International Money and Finance, 2022, 129: 102732.

[26] LIN X, LIU H, YEUNG H W-C. US sanctions and corporate innovation[J]. International Review of Economics & Finance, 2025, 98: 103935.

[27] ANG B W. The LMDI approach to decomposition analysis[J]. Energy Policy, 2005, 33(7): 867-871.

[28] EISENHARDT K M. Building theories from case study research[J]. Academy of Management Review, 1989, 14(4): 532-550.

[29] EISENHARDT K M, GRAEBNER M E. Theory building from cases[J]. Academy of Management Journal, 2007, 50(1): 25-32.

[30] DUCHEK S. Organizational resilience: a capability-based conceptualization[J]. Business Research, 2020, 13(1): 215-246.

[31] WRUBEL W A. The Toshiba-Kongsberg Incident: Shortcomings of CoCom, and Recommendations for Increased Effectiveness of Export Controls to the East Bloc[J]. American University International Law Review, 1989, 4(1): 241-273.

[32] U.S. Department of Justice. Alstom Pleads Guilty and Agrees to Pay $772 Million Criminal Penalty to Resolve Foreign Bribery Charges[EB/OL]. (2014-12-22) [2025-05-17]. https://www.justice.gov/archives/opa/pr/alstom-pleads-guilty-and-agrees-pay-772-million-criminal-penalty-resolve-foreign-bribery.

[33] TEECE D J. Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance[J]. Strategic Management Journal, 2007, 28(13): 1319-1350. DOI:10.1002/smj.640.

[34] RICHARDS V D, LAUGHLIN E J. A cash conversion cycle approach to liquidity analysis[J]. Financial Management, 1980, 9(1): 32-38. DOI:10.2307/3665310.

[35] DELOOF M. Does working capital management affect profitability of Belgian firms?[J]. Journal of Business Finance & Accounting, 2003, 30(3-4): 573-588. DOI:10.1111/1468-5957.00008.

[36] 中兴通讯股份有限公司. 中兴通讯年度报告（2018-2024）[EB/OL]. (2018-2024). https://www.zte.com.cn/china/about/investorrelations/corporate\_report.html.

[37] DENZIN N K. The research act: a theoretical introduction to sociological methods[M]. 2nd ed. New York: McGraw-Hill, 1978.

[38] MILES M B, HUBERMAN A M, SALDAÑA J. Qualitative data analysis: a methods sourcebook[M]. 4th ed. Los Angeles: SAGE Publications, 2020.

[39] BARON D P. The nonmarket strategy system[J]. Sloan Management Review, 1995, 37(1): 73-85.

[40] Bloomberg L.P. Bloomberg Professional Services[DB/OL]. [2026-01-30]. https://www.bloomberg.com/professional

[41] ROSE A. Defining and measuring economic resilience to disasters[J]. Disaster Prevention and Management, 2004, 13(4): 307-314.

[42] FARRELL H, NEWMAN A L. Weaponized interdependence: How global economic networks shape state coercion[J]. International Security, 2019, 44(1): 42-79.

[43] United States Congress. John S. McCain National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2019 (Public Law 115-232)[EB/OL]. (2018-08-13)[2026-01-30]. https://www.congress.gov/115/plaws/publ232/PLAW-115publ232.pdf