許 佳 王園園/.四川文理學院審計處 .達州市經(jīng)濟和信息化委員會

基于模糊綜合評判的高校財務風險的分析與評估

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在高校教育籌資渠道的過程中，會面臨財務風險，基于此，本文闡述了高校財務風險的產(chǎn)生的背景和原因，分析其構(gòu)成并提出了評估體系的原理，構(gòu)造了評估體系，探討通過模糊綜合評判來完成評估的可行性，建立了模糊綜合評判數(shù)學模型來評估更多可以為高校財務管理工作的基礎因素。

財務風險；模糊綜合評判法；分析與評估

1.簡介

隨著高等教育改革，高校的經(jīng)濟事物變得越來越復雜。如今高校面向社會自主辦學，自主管理，不僅要自主進行財務運作，同時也是一個需要承擔經(jīng)濟責任的法律實體（法人）。雖然高等教育改革使高校具有一定程度的自主性，但也為高校財務帶來了一定的財務風險。如今很多高校都處于超常發(fā)展階段，即連年擴大招生規(guī)模，導致原有辦學條件和設施不能滿足于此，故而高校不得不舉債發(fā)展，因此高校財務面臨更多的復雜情形[1]。

2.定義與特性

高校財務風險主要是指在高校運作過程中，由于資金的動向使其具有不確定性，比如高校有可能失去償還債務的能力或者高校凈收益減少等。高校財務風險通常發(fā)生在資金運作過程中，高校在發(fā)展過程中會遇到經(jīng)濟發(fā)展過程內(nèi)在的風險因素，這些因素會使實際的財務狀況與財務的客觀性存在一定的負偏差。分析當前高校的現(xiàn)狀，財務風險主要表現(xiàn)在三個方面：財務狀況失衡、資金運作風險和校辦企業(yè)風險，融資風險是最顯著的風險。為了防范和化解上述風險，高校應根據(jù)相應的財務政策制定管理措施，否則風險一旦發(fā)生，將對高校的正常運作產(chǎn)生影響[2]。

研究發(fā)現(xiàn)高校財務風險的特性主要為：第一，客觀性；高校財務風險具有客觀必然性。高校一般都存在負債辦學的情況，不免會遇到此類情況導致的財務風險。第二是高風險性，高校財務風險具有很強的破壞性，高校一旦陷入財務風險的困境中，其教學、科研甚至學校的正常運作都會受到影響，更嚴重的會導致高校破產(chǎn)或倒閉。第三是可預測性，高校財務風險普遍存在，在高校進行財務活動之前，我們可以根據(jù)財務風險的相關指標進行預測。第四是潛在性，高校財務風險具有潛在性主要是因為財務風險具有可能性和不確定性[3]。高校財務面臨財務風險是必然的，但風險發(fā)生的具體時間、地點和形式具有偶然性，這就使得財務活動變得復雜。

3.高校財務要素

財務狀況失衡是指財務狀況在長期平衡的過程中出現(xiàn)失衡的現(xiàn)象，主要表現(xiàn)為高校的收入與支出不平衡，即收不抵支，從而導致流動資金短缺或凈資產(chǎn)流失等，對高校造成負面影響較深。雖然高校作為事業(yè)單位，不會出現(xiàn)破產(chǎn)的現(xiàn)象，但有可能會出現(xiàn)流動資金短缺，進而使得高校無法按時支付教職工工資，或?qū)W校日常開支嚴重緊缺。

資本運作風險包括負債風險和投資風險。高校負債風險主要是指高校通過銀行等相關的金融機構(gòu)過度舉債或者不良舉債，導致學校的教學、科研和人才等受到嚴重影響。如果高校負債風險較大，對高校發(fā)展的影響將是長期性的。投資風險是指高校在發(fā)展過程中，在引進人才等軟環(huán)境和學校硬件設施的投資上都需要大量資金，當投入大量資金時，最后所呈現(xiàn)的實際效果與預期效果存在一定的偏差。

校辦企業(yè)投資風險。高校作為主要的投資者，與其下屬的校辦企業(yè)具有連帶責任風險。如果校辦企業(yè)由于經(jīng)營不善導致破產(chǎn)，就會出現(xiàn)無法按時償還債務的情況，在清算時，高校就要承擔與其投資份額相對應的利益損失，這也是高校財務風險之一。

4.高校財務風險的模糊綜合評價指標體系構(gòu)建

模糊綜合評價法在模糊數(shù)學中被廣泛應用。高校財務風險是一個多維性，多層次的較為復雜的問題，高校財務風險的構(gòu)成要素也較為廣泛和模糊，此外對于財務風險的程度也需要進行劃分，而這種劃分也具有一定的模糊性，就算選定評價指標，用數(shù)學理論和方法對實際工作進行分析也較為困難，對于這種無法嚴格界定等級標準，且多維性、多層次的問題，我們選擇模糊綜合評判法用于分析高校財務風險狀況[4]。

4.1 構(gòu)建評價指標體系

由于影響高校財務風險的要素較多，構(gòu)建評價指標體系要防止疏漏以及指標設置不全面，且要具有可行性和可比性，能充分涉及到高校的管理內(nèi)涵。2014年1月1日新《高等學校會計制度》實施，且已經(jīng)過3年的實踐檢驗，因此我們可利用其產(chǎn)生的會計信息來構(gòu)建評價指標。圖1反映的是根據(jù)高校財務風險的構(gòu)成要素，將評價指標分成一級指標B和二級指標D：

二級指標內(nèi)涵如下[5]：

D1=（現(xiàn)金+銀行存款+持有債券）/（學校全年支出總額/12），該指標越大反映出學校的支付能力越強，主要體現(xiàn)的是學

校的支付能力；

D

2=負債總量/（銀行存款余額+現(xiàn)金結(jié)余），該指標反映的是學校的償債能力，指標值越小，表明學校的償債能力越高；

D3= 應收及暫付款/年末流動資金總量，該指標反映高校的財務管理水平、風險基金的水平及資金的使用效益，此項指標值越小，說明高校財務風險越低；

D4= （借出款+投資資金+應收及暫付款-收入*20%-事業(yè)基金）/（總資產(chǎn)-事業(yè)基金-固定資產(chǎn)）*100%，該指標值越小，表明了學校動用自有資金越少，而用于發(fā)展學校的發(fā)展資金越多，財務風險越低；

D5= （商業(yè)資金借出款-借出款-外資投資）/商業(yè)資金*100%，該項指標值越大，表明財務風險越低；

D6= 學校總負債/總資產(chǎn)*100%，這一指標反映了高校的財務風險狀況及抵抗經(jīng)營風險能力。資產(chǎn)負債率越低，說明學校凈資產(chǎn)越多，這一指標值越小，高校應對財務風險的能力越強；

D7= 借款總額/資金收益總額*100%，此項指標值越小，表明高校應對財務風險程度，比重越小則財務風險越低；

D8=借款總額/總資產(chǎn)*100%，該指標反映高校的負債程度，指標值越小，高校財務風險越低；

D9= 工程借款/(現(xiàn)金+銀行存款+持有債券)*100%，該指標值越小，高校財務風險越低；

圖1 高校財務風險評估指標體系

4.2 設置權(quán)重及一致性檢驗

（1）構(gòu)造評判矩陣。這里我們通過專家估計法來確定，根據(jù)數(shù)十所高校的高級財務人員的意見，得到表1所示的比較矩陣評判矩陣[6]。

（2）表2為權(quán)重系數(shù)矩陣。

（3）評判矩陣的一致性檢驗：

表3顯示矩陣B-A滿足一致性檢驗，我們確定指標后，再確定合理的權(quán)重系數(shù)。同樣，我們也可以得到相對權(quán)重C-B及D-C。

表3 目標權(quán)重表

4.3 綜合評價指標中的財務風險

綜合評價指標中每個指標的總權(quán)重=目標層對應的相關指標權(quán)重*標準層對應準則層的指標權(quán)重*準則層相對于總目標的指標權(quán)重，也就是D-A綜合權(quán)重[7]。

4.4 構(gòu)造財務風險的整體模型

表1 評判矩陣

表2 權(quán)重系數(shù)計算

5.實例分析

例如，我們選擇三所高校2016年的相關財務數(shù)據(jù)及報表數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建綜合評價模型，如表4所示[9][10]。構(gòu)建三所高校的財務指標及綜合評價得分，從表4中的結(jié)果看出高校三的財務風險排名第二，高校一的財務風險最小，而高校二的財務風險最高，因此高校二的財務狀況被教育部警告[11]。

表4 2016年三所高校財務指標值

6.結(jié)語與建議

高校財務風險的評估涉及各種主觀和客觀因素，要想精確地進行定量評估較為困難。作者結(jié)合高校的實際情況，運用模糊綜合評判法來評估高校財務風險水平，從而為周期性地測試與評估高校內(nèi)部財務的正常程度提供有效的方法。通過評估的財務風險因素情況，有針對性地增進高校財務管理水平。作者將在以后的研究與實踐中嘗試更全面的指標及更精確的權(quán)重值。

[1] 趙玉梅，李亞婕.我國高校財務預警的應用現(xiàn)狀及管理問題探析[J].北華航天工業(yè)學院學報，2008(2):49-51.

[2] 雷玉生，王攀娜.高校財務風險及其預警探討[J].重慶文理學院學報（自然科學版）,2007(1):60-62.

[3] 孫元利.高校財務風險的形成及其控制[J].南京航空航天大學學報(社會科學版)， 2008(01):63-66.

[4] 蔣業(yè)香,李存芳.基于模糊集合理論的高校財務風險分析與評價[J].高教發(fā)展與評估，2007(02):58-64.

[5] 韓東平,顏寶銅.Z計分法和模糊評價法在高校財務預警中應用[J].哈爾濱工業(yè)大學學報， 2009(12):176-180.

[6] Doumpos,Micheal.Assess in financial risks using a multicriteria sorting procedure:the case of country risk assessment,Omega,vol.29,Issue 1,pp.97-109,February 2001.

[7] Ganzach,Yoav.Judgin Risk and Return of Financial Assets,Organizational Behavior and Human Decsion Processes,vol.83,Issue 2,pp.353-109,Novermber 2000.

[8] Foerster,Stephe R.;Sapp,Stephe G.Valuatio of financial Versus non-financialfirms:global perspective,Journal of International Financial Markets,Institutions&Money vol.15,Issue 1,pp.1-20,January 2005.

[9] Altman.Predicting finance distress of companies revisiting theZ-score and ZETAmodels.Journal of Financial,pp.18-20,July 2000.

[10]Willian J Bruns,Jr,Introduction to Financial Rations and Financial Statement Analysis.Accountin for Managers,1998.

[11] QI Dehu,KANG Jichang.Design of BP neural networks.compute project & Design,pp.48-50,2006.

四川文理學院面上青年啟動項目（2014Z005Q）。

許 佳（1988—），女，河南漯河人，碩士，主要從事運籌學與控制論、模糊數(shù)學、財務管理研究。