高校财务预警系统的研究

定鹏 孙涛

【摘 要】 高等教育改革在带给高校一定程度自主权的同时,也相应地增加了高校的财务风险。文章通过对国内外预警系统分析，针对高校面临的风险，主要从高校偿债能力、经营能力、发展能力和支付能力这四个方面选取财务指标，建立高校财务预警指标体系，结合实际设定预警界限，并且运用该模型对广州中医药大学（以下简称“我校”）2000—2009年的财务数据进行实证分析，给出预警提示，以期增强高校财务危机的可控性，优化财务危机管理结构，确保高校教育事业可持续发展。

【关键词】 高校； 预警系统； 现金流量

一、高校财务危机管理的研究背景和研究方法

（一）研究背景

随着我国社会主义市场经济体系的逐步建立和完善，我国的教育体制也进行了相应的改革，高校的管理模式逐步转化为“政府宏观管理，学校面向社会自主办学”的新模式。高等教育改革在带给高校一定程度自主权的同时，也相应地增加了高校的财务风险。主要风险包括：第一，学费等各种收费不能实现预期目标，主要表现为录取学生报到率的不确定和学生拖欠学费严重。第二，基本建设投资盲目扩张，对“开源”和“节流”重视不够。第三，许多高校的收入渠道比较单一，对财政拨款仍有着较强的依赖性，缺少自主盈利的能力。第四，许多高校的收入渠道比较单一，对财政拨款仍有着较强的依赖性。第五，现代大学快速发展，使得高校财务管理体制、机制、模式、手段都发生了深刻的变化，而高校由于自身性质、历史、规模等原因，制约着整体管理水平的提高，财务运行机制不能应对新形势下学校新的发展需求。同时，作为事业单位的高校风险意识淡薄；再加上原来沿袭下来的高校内部控制制度设计不严密，内控制度不够完善，必然会增加财务风险的发生几率。

（二）财务预警系统的研究方法

国内外关于财务预警系统的研究主要有以下几个方面：

1.单变量分析法

国际上关于财务风险预警系统的研究始于20世纪60年代。1966年，美国的威廉·比弗运用精确的统计方法，提出了单变量分析法，运用个别财务指标来预测企业财务风险的大小。单变量分析法中预警企业财务风险的指标主要有：现金流量债务比、资产净利率、流动比率、资产负债率、资产安全率（即资产变现金额与资产账面金额与资产负债率之差）等，由于单变量分析法一次只能分析一个指标，而不同的指标只能反映企业财务状况的一个侧面，因此难以有效地预警企业的财务风险。

2.Z分数模型

1968年，爱德华·奥特曼运用一组数据进行综合分析，采用配对抽样法，通过配比研究，首次提出了企业财务风险预警的“Z-score模型”。

其判别函数为： Z=112W1 + 114W2 + 313W3 + 016W4

+01999W5

其中W1表示营运资金/总资产，反映资产的流动性；W2表示留存收益/总资产，反映累计盈利情况；W3表示税前利润/总资产，反映资产的营运效率；W4表示股票市价 /总负债面值，反映偿债能力；W5表示销售总额/总资产，反映资产周转速度。该模型的变量是从资产流动性、获利能力、偿债能力、营运能力等指标中各选择一两个最具代表性的指标，模型中的系数则是根据统计结果得到的各指标相对重要性的量度。按照这一模型，通过计算企业连续几年的Z值就可发现企业发生财务风险的征兆。

按照奥特曼的思路，许多学者通过实证研究建立了自己的模型，较具代表性的模型有1972年埃德米斯特建立的小企业财务危机预警分析模型和1977年英国的塔夫勒提出的财务风险预警模型。20世纪70年代，日本开发银行调查部综合了更广的财务数据，建立了如下预警模型：Z=211W1+116W2-117W3-W4+213W5+215W6。其中，W1表示销售额增长率；W2表示总资本利润率；W3表示他人资本分配率；W4表示资产负债率；W5表示流动比率；W6表示粗附加值生产率（即折旧费、人工成本、利息与利税之和与销售额之比）。

3.F分数模型

由于Z分数模型在建立时并没有充分考虑到现金流量变动等方面的情况，因而具有一定的局限性。为此，有学者拟对Z分数模型加以改造，并建立其财务危机预测的新模型——F分数模型（F-Score Model）。F分数模型的主要特点是：

（1）F分数模型加入现金流量这一预测自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而它弥补了Z分数模型的不足。

（2）本模型考虑到了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。比如公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。

（3）本模型使用的样本更加扩大。F分数模型如下：

F＝－0.1774＋1.1091W1＋0.1074W2＋1.9271W3＋0.0302W4

＋0.4961W5

F分数模型与Z分数模型中各比率的区别就在于其W3、W5与Z分数模型中W3、W5不同。F分数模型中的五个自变量的选择是基于财务理论，其临界点为0.0274；若某一特定的F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。

除以上模型外还有线性概率模型、逻辑回归模型、神经网络模型等，但是这些模型在我国高校财务预警中很少应用或几乎没有应用。

从我国高校财务预警应用的现状来看，对我国高校财务预警的认识明显不足，进而影响到我国学者专门对我国高校财务预警的理论研究很少，而且也仅仅限于单一指标上的分析；而在实证分析各种模型的运用中，存在样本选取范围、信息性质、样本时空范围等众多因素的局限，使得我国高校现阶段的财务预警缺乏系统的、完整的、连续的、深入的理论研究和实务运用。

本文针对高校面临的风险，主要从高校偿债能力、经营能力、发展能力和支付能力这四个方面选取财务指标，建立高校财务预警指标体系，结合实际设定预警界限，并且运用该模型对我校2000—2009年财务数据进行实证分析，给出预警提示，增强高校财务危机的可控性，优化财务危机管理结构，确保高校教育事业的可持续发展。

二、研究变量和样本选取

（一）研究变量

本文主要选择以现金流量为基础的财务指标作为检测标准，这是因为，高校以收支两条线作为经营方式，高校是否有警情，是否能经营下去，并不取决于盈利，而是取决于有没有足够的现金和与其经营规模相适应的现金支付能力。财务预警指标体系的建立和完善是预警管理理论的核心之一，也是预警管理的难点。预警指标的选择应该重点考虑那些能够真正、全面反映高校所面临财务风险或财务危机真实现状的重点预警指标和敏感性较高的指标。作为非营利性组织的高校主要应从偿债能力、运营绩效以及发展潜力等几个方面建立预警指标，并结合高校实际情况进行分析判断，建立有效的财务危机预警体系。

因此选取指标包括1.偿债能力，选取年度收入负债比为变量X1，反映高校年偿还债务的能力，一般预警临界比率为0.6。2.经营能力，选取学费收入现金比率为变量X2和垫付资金增减率为变量X3，这是由于学费收入是高校收入的重要来源，学费收入现金比率直接反映高校的收入水平，而垫付资金数额的多少，反映学校资金使用效益和财务管理水平的高低。由于垫付资金直接影响到学校事业资金的周转能力，所以，减少垫付资金的占用成为考核财务管理水平的一项重要内容。垫付资金增减越低，说明资金的运用能力越强，相应地可供支配的周转资金越多；垫付资金增减率越高，可供支配的周转资金越少，学校的支付能力越低。预警临界比率为0，负增长为理想状态。3.发展能力，选取收入增长率为变量X4。4.支付能力，选取收入支出比为变量X5，反映高校隐性负债，该比率的预警临界比率一般为1，如果大于1说明高校动用事业基金弥补赤字，具体见表1。

（二）样本选择

通过对我校2000—2009年财务数据进行分析和标准化得到数据表（见表2）。

三、构建高校财务预警模型及结论分析

（一）构建高校财务预警模型

对表2的数据运用SPSS软件进行分析，得到方差分析主成分提取表（表3）和初始因子载荷矩阵（表4）。

由方差分析主成分提取表得到可以提取两个主成分，由初始因子载荷矩阵可以看出X1、X5在第一主成分有较高负荷，所以X1、X5为第一主成分B1，由偿债能力年末负债/总收入和支付能力总支出/总收入来解释，主要用来说明高校的支付和偿债能力，X2、X3、X4在第二主成分有较高负荷，为第二主成分B2，由经营能力选取学费收入现金比率、垫付资金增减率和发展能力收入增长率来解释，主要说明高校的经营运转能力，假设A1为B1的特征向量，A2为B2的特征向量，可以得到：

A1=B1 /SQR（1.977）

A2=B2 /SQR（1.624）

由表5得到主成分模型：

F1 = 0.583191X1 - 0.03129X2 - 0.28946X3 - 0.38903X4

+0650755X5

F2=0.432373X1+0.594022X2 + 0.411971X3+0.52183X4

+0.135754X5

根据初始因子载荷矩阵得到高校财务预警综合得分模型为：

F=0.39549F1+0.32489F2

=0.3711X1+01806X2+0.0194X3+0.0157X4+0.3015X5

根据高校财务预警综合得分模型和财务标准化数据计算10年财务综合评价得分（见表6）。

（二）高校财务预警模型结论分析

根据F值分布图可以看出年份4处于重度警度，这是由于第4年建设大学城校区，垫付资金较多，财政拨款不足以支付基础建设，自筹资金能力不足，导致收支不平衡。年份5、6、7处于轻度警度，需要引起高度重视，这是由于虽然年份5、6、7各项收入增加，开始偿还前期部分借款，但是支出较高造成进入轻度警度区域。年份1、2、3、8、9、10处于无警度，是因为一方面年份8、9、10能够积极催缴学费收入，取得多项重大科研项目，增加学校收入；另一方面学校自主经营能力增强，经营收入得到提高，所以能保持略有结余，进入无警度区域。

通过以上分析可以看出，该财务预警模型能够较好地评价高校的财务预警，在实际运用方面能与实际情况相符，并且运用主成分因子分析法能够较简单地构建该模型，在SPSS统计软件的帮助下，评价高校财务预警变得简单可行；同时运用主成分分析法依据财务指标内部关系客观地确定众多变量在模型中的权重体系，克服了传统定性研究中主观因素的影响。

以往高校的危机管理主要是理论性的研究，高校也没有建立完整的财务预警系统，目前主要采取的是事中控制和事后控制，这带来一定的盲目性，不符合财务稳健性的原则。而该模型可以运用于对高校财务事前控制，能够及早知道高校的财务状况，提前树立危机意识，增强财务危机的可控性，优化财务危机管理结构，确保高校教育事业的可持续发展。

【参考文献】

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［2］ 赵玉梅，李亚婕.我国高校财务预警的应用现状及管理问题探析［J］.北华航天工业学院学报，2008（4）.

［3］ 米新英,刘泽琴.高校财务预警系统的研究［J］.河北省科学研究“十一五”规划课题（08090004）.

［4］ 杨周复，施建军.大学财务综合评价研究［M］.中国人民大学出版社，2002.

［5］ 贲友红.高校财务预警模型的构建和实证分析［J］.中国管理信息化，2009（5）.