黃月 高學東

[摘 要] 財務(wù)風險分析評價問題是高校財務(wù)分析的重要內(nèi)容。目前對財務(wù)數(shù)據(jù)的主要分析方法仍是簡單的查詢和統(tǒng)計報表，如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對隱藏在財務(wù)數(shù)據(jù)中的知識進行挖掘值得研究。本文針對高校財務(wù)月報數(shù)據(jù)，首先提出高校財務(wù)風險評價指標體系，從運營能力、收益能力、償債能力和發(fā)展?jié)摿?個方面對高校財務(wù)風險進行分析，然后利用聚類分析方法對高校財務(wù)風險等級進行評價，最后對教育部直屬高校在某年某月的財務(wù)數(shù)據(jù)進行了實例分析。

[關(guān)鍵詞] 高校財務(wù)分析；財務(wù)風險評價；數(shù)據(jù)挖掘；聚類分析

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 08. 002

[中圖分類號] TP391；F275.1 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）08- 0005- 05

1 引 言

隨著社會主義市場經(jīng)濟體制的逐步確立，高校逐步融入市場，出現(xiàn)了高校銀行貸款規(guī)模過大、學生學費欠費數(shù)不斷增加等問題，可能會引發(fā)高校的財務(wù)危機。由于高等教育的準公益性、準公共性和高校的非營利性的特征決定了政府是其最終的責任承擔者。對高校財務(wù)風險進行分析，即對高校負債狀況和對財務(wù)風險的承受能力以及其事業(yè)發(fā)展的能力進行的綜合評價，不但是高校財務(wù)分析的重要內(nèi)容，也是避免高校財務(wù)危機和保證學校教育事業(yè)健康發(fā)展的重要手段。

目前研究主要采用定量分析方法對高校財務(wù)風險進行評價，常用的評價方法有：綜合評分法[1]、層次分析法（AHP）[2]、因子分析法[3]、功效系數(shù)法[4]和數(shù)據(jù)挖掘方法[5]等。隨著高校財務(wù)月報系統(tǒng)數(shù)據(jù)的逐步積累，利用數(shù)據(jù)挖掘方法可以幫助發(fā)現(xiàn)和有效利用財務(wù)數(shù)據(jù)中隱含的業(yè)務(wù)運行規(guī)律知識，為教育部和財政部相關(guān)主管部門提供快速準確的決策支持。聚類分析[6]作為一種常見的數(shù)據(jù)挖掘方法，由于不需要先驗知識，因而可以用來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中未知的對象類，應(yīng)用十分廣泛。

本文針對高校財務(wù)風險評價問題，提出了一個高校財務(wù)風險評價指標體系，計算了教育部直屬高校在各指標上的具體取值，然后利用k-means聚類分析方法根據(jù)各高校的指標取值情況確定高校的財務(wù)風險等級。

2 高校財務(wù)風險分析指標體系

無論采用何種分析方法，高校財務(wù)風險分析主要是基于一系列財務(wù)指標進行的，因此設(shè)計一個科學的、客觀的評價指標體系十分重要。本文將從指標體制設(shè)計框架和指標體系具體構(gòu)成兩方面進行闡述。

2.1 指標體系設(shè)計框架

本文按照高校財務(wù)實際運行過程，從4個方面對高校財務(wù)風險進行分析，具體如圖1：①高校運營能力，反映高校在運營過程中高校合理有效利用教育資源完成預(yù)期目標的能力，這類指標不理想，表明高校管理存在問題，有發(fā)生財務(wù)風險警情的可能性；②高校收益能力和③高校償債能力，由于高校在運營一段時間后，可能在運作資金的過程中進行銀行貸款等操作導致財務(wù)風險，高校收益能力分析和高校償債能力分析就是分別反映高校在運行一段時間后所體現(xiàn)的取得經(jīng)濟效益的能力和高校償付各種到期債務(wù)的能力；④高校發(fā)展?jié)摿Γ鶕?jù)高校運行一段時間的表現(xiàn)，分析高校的發(fā)展?jié)摿?，反映了高?？沙掷m(xù)發(fā)展的能力，一個學校發(fā)展?jié)摿Σ蛔?，說明其未來財務(wù)風險將會加大。高校財務(wù)風險評價則是根據(jù)高校在上述4個方面的表現(xiàn)，將高校財務(wù)風險進行等級劃分。

2.2 指標體系具體構(gòu)成

針對高校財務(wù)風險的每一個分析子主題從指標名稱、指標含義、計算公式和指標評價4方面進行描述。其中，指標評價為“正向指標”表示該指標值越大表明高校在該分析主題方面表現(xiàn)的能力越強，反之則越弱；“反向指標”表示指標值越大表明高校在該分析主題方面表現(xiàn)的能力越弱，反之則越強。

2.2.1 高校運營能力分析

高校運營能力分析是指對高校利用教育資源完成預(yù)期目標能力的分析（表1）。

2.2.2 高校收益能力分析

在高校規(guī)?？焖贁U張，事業(yè)發(fā)展與資金供給矛盾突出的今天，經(jīng)營學校已成為高校管理者的共識。因此，一個學校收益能力大小，將直接影響到其發(fā)展速度和競爭能力（見表2）。

2.2.3 高校償債能力分析

高校如果不具備較高的償債能力，其應(yīng)付突發(fā)事件的能力就很脆弱，發(fā)生財務(wù)風險的可能性也就較高（見表3）。

2.2.4 高校發(fā)展?jié)摿Ψ治?/p>

高校管理者不能只局限于當前學校的發(fā)展狀況，還應(yīng)為長期的辦學規(guī)模擴大和經(jīng)濟效益增長儲備良好的支撐條件，提供持久的發(fā)展?jié)摿Γㄒ姳?）。

3 實例數(shù)值分析

3.1 聚類原理

聚類（Clustering）是數(shù)據(jù)挖掘的一項重要任務(wù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中未知的對象類。[6]這種對象類劃分的依據(jù)是“物以類聚”，即考察個體或數(shù)據(jù)對象間的相似性，將滿足相似性條件的個體或數(shù)據(jù)對象劃分在一組內(nèi)，不滿足相似性條件的個性或數(shù)據(jù)對象劃分在不同的組。通過聚類過程形成的每一個組稱為一個類（Cluster）。

現(xiàn)有聚類方法主要可以分為分割聚類方法、層次聚類方法、基于密度的聚類方法和基于網(wǎng)格的聚類方法4類。[6]其中，分割聚類方法是聚類最常用的一種方法，首先隨機選取幾個對象作為聚類的原型，然后迭代將對象加入與其最相似的原型所在的類，直到滿足某種條件為止，應(yīng)用最為廣泛的聚類方法是k-means方法。

3.2 實驗準備

實驗數(shù)據(jù)來自教育部直屬高校財務(wù)月報系統(tǒng)，該系統(tǒng)是教育部進一步加強財務(wù)管理、推進教育財務(wù)管理信息化步伐、加快實現(xiàn)教育財務(wù)管理現(xiàn)代化的重要舉措，通過該系統(tǒng)可以更方便及時地了解直屬高校的財務(wù)狀況和經(jīng)費收支情況，更便利地進行各種數(shù)據(jù)匯總和財務(wù)分析工作，為教育部財務(wù)日常管理和科學決策提供了有力支持。

本實驗使用SQL Server按照高校財務(wù)風險指標計算公式，計算得到76所教育部直屬高校2011年6月份在各個指標方面的取值情況，然后利用SPSS Clementine軟件提供的k-means方法，根據(jù)高校在財務(wù)風險4個方面的指標取值情況，對高校進行聚類。Clementine不但可以對對象進行聚類，也可以顯示各聚類變量的均值是否存在顯著差異[7]，有助于增強聚類結(jié)果的可解釋性?！叭址ā笔墙?jīng)驗分析中常用的方法，因此本實驗將聚類個數(shù)設(shè)定為3類，旨在獲得高、中、低3類。

3.3 實驗結(jié)果分析

首先，根據(jù)直屬高校該月在高校財務(wù)風險4個方面指標取值情況，分別對4個子分析主題進行聚類（見表5）。

以高校運營能力分析為例，根據(jù)高校在其6個指標的取值情況，聚類得到第一個類包含71所學校，第二個類包含1所學校，第三個類包含4所學校。進一步查看各指標在各類的取值情況，顯示對于高校運營能力聚類，各個高校在“經(jīng)費收入支出比率”“公用經(jīng)費支出占事業(yè)支出的比重”“固定資產(chǎn)增長率”指標上的取值差異對聚類結(jié)果作用不大，而在“經(jīng)費自給率”“自籌經(jīng)費收入占總經(jīng)費收入的比重”“投資基金占事業(yè)基金的比率”指標上的取值差異對聚類結(jié)果影響較大，因此進一步查看各高校在這些對聚類結(jié)果影響較大的指標上的平均取值，可以看到，聚類-1包含的高校普遍經(jīng)費自給率較低（0.14）、自籌收入占比一般（0.07）、對外投資風險較?。?0.02），聚類-2包含的高校普遍經(jīng)費自給率一般（0.22）、自籌收入占比一般（0.07）、對外投資風險過高（42.44），聚類-3包含的高校普遍經(jīng)費自給率比較高（0.49）、自籌收入占比較高（0.17）、對外投資風險較小（-0.25）。因此，綜上分析，聚類-1代表高校財務(wù)運營能力“中”，聚類-2代表高校財務(wù)運營能力“低”，聚類-3代表高校財務(wù)運營能力“高”、財務(wù)風險最小。

同樣，采用類似的方法對其他3方面分別進行聚類分析。其中，根據(jù)各高校在收益能力3指標的取值情況，聚類得到第一個類包含73所學校，第二個類包含1所學校，第三個類包含2所學校，其中“資產(chǎn)收入比率”和“凈資產(chǎn)收入比率”的取值差異對聚類結(jié)果影響較大；根據(jù)各高校在償債能力7個指標的取值情況，聚類得到第一個類包含23所學校，第二個類包含27所學校，第三個類包含26所學校，并且除“流動比率”指標外，其余各指標的取值差異均對聚類結(jié)果影響較大；根據(jù)各高校在發(fā)展?jié)摿?個指標的取值情況，聚類得到第一個類包含29所學校，第二個類包含43所學校，第三個類包含4所學校，除“其他資金動用程度”外，其余各指標的取值差異對聚類結(jié)果均影響較大。

最后，仍采用同樣的方法，根據(jù)各高校在個財務(wù)風險指標上的取值情況進行聚類（此時評價中“正向指標”表示值越大發(fā)生財務(wù)風險的可能性越大，“反向指標”表示值越大發(fā)生財務(wù)風險的可能性越小）（見表6）。結(jié)果第一個類包含35所學校，第二個類包含4所學校，第三個類包含37所學校，分析可知，聚類-1代表高校財務(wù)狀況較好、發(fā)生風險等級“低”，聚類-2代表高校財務(wù)風險“高”，聚類-3代表高校財務(wù)發(fā)生風險等級“中”。最后將財務(wù)風險分析4個方面和財務(wù)風險分析結(jié)果進行比較，可以發(fā)現(xiàn)財務(wù)存在風險的高校。

4 結(jié) 論

本文針對高校財務(wù)風險評價問題，提出了一個高校財務(wù)風險評價指標體系，從高校運營能力、高校收益能力、高校償債能力、高校發(fā)展?jié)摿?方面對高校財務(wù)風險進行綜合評價，在此基礎(chǔ)上，利用聚類分析方法根據(jù)各高校在各指標上的取值情況對高校財務(wù)風險進行分類，從而獲得高校財務(wù)風險等級情況。由于本文僅是針對高校某年某月的財務(wù)風險情況進行分析，考慮到高校財務(wù)狀況也會根據(jù)時間變化，因此下一步研究將根據(jù)高校在一時間段內(nèi)的財務(wù)情況序列對高校財務(wù)風險情況進行分析。

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