高校财务风险评价和预警双模型实证探究

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高校财务风险评价和预警双模型实证探究　　【摘要】文章针对现阶段高等学校普遍关注的财务风险评价预警问题进行实证研究，通过采用巴萨利模型和功效系数模型，从企业财务、事业财务两个视角对高等学校财务风险程度进行了度量分析，并对两种模型下高校的财务风险趋势轨迹进行了实证验证，得出该方法可以有效预警高校财务风险的研究结论。【关键词】高校；财务风险；评价预警；双模型；实证研究随着高校进入快速发展的关键时期，财务风险的评价与控制已成为高校财务管理的一个重要课题。从现实情况来看，国家教育主管部门以及高校自身对此越来越重视，但由于该课题较为复杂且引入较晚，大多高校并没有真正建立起有效的财务风险评价与预警机制。9 国内目前在定量分析上主要采用层次分析法、模糊评价法、因子分析法等方法，这些方法在企业会计应用较为广泛，而应用在预算会计分析中相对较少。由于现行高校财务报告是基于《事业单位会计制度》以及收付实现制的基础上设计的，在此基础上设计出的一些财务风险预警模型的准确性并未得到充分验证，如何用通用化的“企业”财务语言解读和验证“事业”单位财务风险的程度很有现实意义。本文正是应用企业财务风险评估模型对目前高校普遍采用的财务风险指标预警体系的警情预报进行验证和分析。一、模型的选择（一）巴萨利模型巴萨利模型是衡量企业财务风险的重要模型之一，它是亚历山大·巴萨利（Alexander.Bathory）在原有的Z计分模型基础上发展而来的，此模型能比较直观地反映研究对象的财务风险水平，其模型表达式如下：财务风险评估值Z=A+B+C+D+E其中：A，衡量企业业绩=（税后利润+折旧+递延税）/流动负债；B，衡量营运资本回报率=利润总额/（流动资产-流动负债）；C，资本结构比率=所有者权益/流动负债；D，衡量扣除无形资产后的净资产对债务的保障度=有形资产净值/负债总额；E，衡量流动性=（流动资产-流动负债）/总资产。巴萨利模型指标值高即说明经济主体实力强，财务风险小；反之，则说明经济主体实力弱，财务风险高。巴萨利模型是Z计分模型更普遍的应用，可在预测公司破产可能性的同时，也能衡量公司实力大小。据国外统计，该模型预测的准确率可达95%。（二）功效系数模型9 功效系数法是根据多目标规划原理，对每一项评价指标确定一个满意值和不允许值，以满意值为上限，以不允许值为下限，计算各指标实现满意值的程度，并以此确定各指标的分数，再经过加权几何平均进行综合，从而评价被研究对象的综合状况。根据评价指标中各指标的特点，指标数值（即下述公式中的实际值）越大越好的。可定义为极大型变量，如现实支付能力等；指标数值越小越好的，可定义为极小型变量，如银行存款保障率等；指标数值在某一点最好的，可定义为稳定型变量，如流动比率；若在某一区间内最好，则可定义为区间型变量，如资产负债率。功效系数计算公式如下：功效系数法从不同侧面对评价对象进行计算评分，可操作性和科学性都大大提高，采用加权几何平均法对各指标进行综合，对于财务综合分析来说，较算术平均法更为合理。二、样本的选择及财务风险预警指标属性本文研究的主体是某中央级预算单位M高校，该学校是一所以理工学科为主，兼有部分人文科学、社会科学、管理科学的综合性大学，是教育部直属的列入“211工程”的全国重点大学。本文利用该校近三年（用Y1、Y2、Y3表示）的财务报表信息来进行财务风险的测度及预警。根据功效系数模型，在充分调研的基础上，结合目前高校普遍采用的财务风险预警指标，选取代表性的12个指标构建了预警模型，对四类变量设置功效系数，如表1。9 根据单项功效系数和权重即可计算出综合功效系数，根据综合功效系数的分值大小设置财务风险警情分布表，如表2。三、双模型实证检验考虑到高校财务是以收付实现制为核算前提的，财务报告中没有现金流量表，且事业收支与现金流量具有同步性，为了更通俗地反映高校财务状况，根据我国《高等学校会计制度》和财政部《中央部门预算编制指南》，结合高校会计科目的特点，本文对样本高校的《资产负债表》和《收入支出表》进行了合理的转换，巴萨利模型测试数据均来源于该高校转换后的《资产负债表》和《利润表》。根据巴萨利模型，结合M高校转换后的会计报表，可以计算出M高校近三年巴萨利模型标值，见表3。从模型测算值来看，M高校财务风险评估值近三年来总体呈增长态势，特别是资本结构逐步趋于合理，学校自有资本对短期债务的保障程度以及有形资产对负债的保障程度大幅增加，学校的综合实力逐步提升，财务风险系数进一步降低。M高校整体财务风险趋势如图1。9 巴萨利模型帮助我们分析了高校综合财务业绩、资本结构和债务保障程度等指标，对高校财务实力的走势有一个清晰的描绘，但并不能非常精确地反映高校财务风险的警告程度。所以，下面将运用事业单位会计要素，运用高等学校财务指标和分析方法，对高校财务风险的预警警情进行衡量。根据功效系数模型，计算M高校近三年的财务风险指标功效系数值，得出功效系数如表4。从模型测算值来看，M高校Y1年财务风险警告程度为“极警”，财务风险极高，财务状况很差；Y2年财务风险警告程度为“重警”，财务风险仍很高，财务状况较差；Y3年财务风险为“中警”，表明财务风险逐步减小，财务状况日益好转，但仍不容乐观。M高校财务风险警情走势如图2。通过观察M高校近三年的警情变动，得出该校近三年的综合财务状况逐年好转，风险系数逐年降低，但到Y3年仍存在较大的财务风险。主要由于：一是该校资产负债率三年基本维持在一个比较稳定和满意的水平，资本结构较为合理；流动比率始终偏高，也就是说，流动资产占用较多，导致资金的使用效率较低，主要是由于应收款项和借出款特别是各项基本建设专项工程款占用过多所致，所以T2功效系数值很低。　　二是该校总负债与货币资金的比值逐年减小，到Y3年基本达到理想水平，财务风险逐步减弱。由于几乎没有对外投资，所以T6值功效系数为100，该项财务风险系数为0。自有资金动用程度非常大，T7值功效系数很低，主要也是因为该校应收及暂付款中垫付的专项工程款占用过大。9 三是该校现实支付能力三年也基本维持在一个满意的水平，基本周转资金周期保持在3个月以上，而且该项指标功效逐年提高，Y3年达到了接近5个月的水平。该校事业基金可用比率也较为合理，功效系数值较高。四是该校收入与支出比较为平衡，基本维持在1以上的水平，每年收入可以全额弥补支出。专用资金占用程度很大，三年该项功效系数分值都较低，加大了财务风险。通过比较巴萨利模型和功效系数模型对高校财务风险的评价与预警结果，得出M高校在两种模型下财务风险指数的走势，如图3所示。很显然，运用巴萨利模型对M高校连续三年的财务风险水平进行评价的结果，与运用功效系数模型对M高校的财务风险水平进行预警的结果相比，二者的运行轨迹是基本相同的。四、研究结论（一）巴萨利模型与功效系数模型测度得出的财务风险趋势轨迹基本吻合将高校财务风险的评价与预警二者有机结合，在利用不同的评判模型分别对高校财务风险进行评价和预警程度测算之后，研究发现，两种模型的应用结果吻合度高，而且所研究高校的财务风险运行轨迹也基本相同，从而印证了本文研究方法的准确性。（二）两种模型对高校财务风险的测度各有特点9 巴萨利模型多用来衡量经济主体财务实力大小，以此来判断其财务风险高低，总评估值得分情况可向外界表达经济主体实力，甚至预测其是否有破产的可能性。可以看出，该模型侧重的是对经济主体的财务状况评估与评价，并没有从风险预警的测度角度给出经济主体所面临财务风险的严重程度。功效系数模型是在传统的层次分析法基础上改进而来，应用在高校财务风险预警方面有其独到的优势。通过利用高校财务代表性指标进行风险测算后，能够直接给出高校财务风险警情，更加客观地反映高校财务风险的严重程度，从而提高工作效率。（三）两种分析模型的应用前景2013年1月1日新实施的《高等学校财务制度》第六十七条“高等学校报送的年度财务报告包括资产负债表、收入支出表、财政拨款收入支出表、固定资产投资决算报表等主表，有关附表以及财务情况说明书等”和第六十九条“高等学校的财务分析是财务管理工作的重要组成部分。高等学校应当按照主管部门的规定，根据学校财务管理的需要，科学设置财务分析指标，开展财务分析工作。”9 本文选取的12个财务指标在高等学校财务风险测度和预警中，是具有充分代表性的，通过巴萨利模型总评估值验证，说明可从高校筹资风险、投资风险、营运风险等角度对高校财务风险进行更加精确的度量，预测得出的财务风险警告程度可为高校如何应对并降低财务风险提供可靠的决策依据。经过本文的双模型耦合性实证分析，说明高校借助本文提出的两种分析模型开展财务分析工作，具备科学性和较强的可操作性。五、研究的局限性首先，在制度层面上，由于高校会计核算采用的是收付实现制，收付实现制下收支不能配比，学校财务的资产负债和收入支出等情况也不能得到客观的反映。其次，在研究方法上，本文利用通用的“企业财务”的语言来描述“事业财务”状况，尽管运用大量数据测算印证了财务风险预警模型的科学性，但目前比较公认的功效系数模型仍在定性分析上存在较大的主观性，而且两种模型指标在选取上本身各有侧重，计算结果不可避免会存在一定偏差。在进行高校财务风险综合评价分析中，目前尚没有一套完整的方法体系，仍需对财务风险评价与预警做更深层次研究。本文的实证研究是一种尝试。今后，对高校乃至事业单位财务风险的财务风险评价预警应该引入更多的企业会计元素，同市场经济接轨、同企业会计接轨是一个必然趋势。【参考文献】[1]徐永冬.财务综合分析的功效系数法[J].经济师，2004（7）.9 [2]许道银.试论高校财务危机预警系统[J].徐州师范大学学报（自然科学版），2003，21（4）：19-21.[3]杨周复，施建军.大学财务综合评价研究[M].北京：中国人民大学出版社，2002.[4]张双红.高校财务风险预警系统构建研究[J].教育财会研究，2007（6）.[5]黄辉.高校财务风险的衡量指标[J].统计与决策，2005（23）.[6]邓小龙.高校财务风险模糊评价指标体系的构建[J].统计与决策，2008（16）.9