徐田強(qiáng)，蔣詩羽

（蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州 215411）

引言

當(dāng)前，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗問題受到了普遍關(guān)注。據(jù)《中國大學(xué)生就業(yè)報告》調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：近五年來，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)成功率約為2%-3%，遠(yuǎn)低于社會上平均20%左右的創(chuàng)業(yè)成功率。從大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗的原因來看，既有自身因素，如知識結(jié)構(gòu)單一、管理經(jīng)驗(yàn)匱乏等；也有外部因素，如商務(wù)支持不足、融資渠道單一等。但從財務(wù)視角來看，財務(wù)風(fēng)險失控及由此導(dǎo)致的財務(wù)狀況惡化，是引發(fā)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗的重要原因。調(diào)查顯示：大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗案例中，近80%是由于缺乏財務(wù)風(fēng)險意識，盲目負(fù)債融資，在市場推廣不利及外部環(huán)境變化導(dǎo)致獲利水平下降時，無法償付經(jīng)營成本及到期債務(wù)，致使最終經(jīng)營破產(chǎn)[1]。由此可見，對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)而言，財務(wù)安全是穩(wěn)定發(fā)展的基石，財務(wù)風(fēng)險識別與控制則尤為關(guān)鍵和重要。

一、風(fēng)險識別模型的選取

在財務(wù)風(fēng)險識別方面，知名及影響較廣的有ZScore 和F-Score 模型。Z-Score 是Altman 在1968年提出的財務(wù)風(fēng)險模型，主要用來預(yù)測企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險。模型由總資產(chǎn)營運(yùn)資本率、留存收益率等五個財務(wù)指標(biāo)組成，分別為：X1=營運(yùn)資本/市場總資產(chǎn)；X2=留存收益/市場總資產(chǎn)；X3=稅前利潤/市場總資產(chǎn)；X4=權(quán)益市場價值/總債務(wù)；X5=銷售收入/市場總資產(chǎn)。而后，依據(jù)函數(shù)因變量Z 值與違約臨界值比較，將債務(wù)人劃入違約組或非違約組，進(jìn)而對企業(yè)整體財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行判斷。

從指標(biāo)構(gòu)成范圍來看，Z-Score 模型基本涵蓋創(chuàng)業(yè)所需關(guān)鍵運(yùn)營能力，但由于創(chuàng)業(yè)活動對現(xiàn)金流量較為敏感，而模型卻未將其納入其中，導(dǎo)致其在流動性風(fēng)險評價方面具有一定局限性。為改變ZScore 模型上述不足，提高風(fēng)險識別的穩(wěn)健性，我國財務(wù)專家周首華、楊濟(jì)華提出F-Score模型[2]。該模型在Z-Score 模型的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了X3 和X5 指標(biāo)，將其調(diào)整為現(xiàn)金流量指標(biāo)，即X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負(fù)債，X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產(chǎn)。模型通過把“息稅前資產(chǎn)利潤率”調(diào)整為“負(fù)債現(xiàn)金流量保障率”，將“資產(chǎn)銷售收入率”調(diào)整為“總資產(chǎn)現(xiàn)金流量率”，從而較好的反映現(xiàn)金流量對財務(wù)風(fēng)險的影響。調(diào)整后的F-Score模型為：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

F-Score模型共有五個自變量，其中除X3和X5外，其他3個指標(biāo)與Z-Score模型相同。模型的臨界點(diǎn)為0.0274。當(dāng)某企業(yè)F 分?jǐn)?shù)值小于0.0274，表示財務(wù)狀況惡化，面臨破產(chǎn)失敗風(fēng)險；反之，若F分?jǐn)?shù)值高于0.0274，則表示企業(yè)財務(wù)狀況安全，可繼續(xù)生存發(fā)展。由于模型較好地將營運(yùn)能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營能力及可持續(xù)發(fā)展能力各指標(biāo)結(jié)合起來，并充分考慮現(xiàn)金流量對財務(wù)風(fēng)險影響，能夠全面揭示財務(wù)風(fēng)險影響因素及其內(nèi)在關(guān)系，為此，采用該模型對創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行判別。

二、研究設(shè)計及實(shí)證分析

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)上述分析，為研究創(chuàng)業(yè)運(yùn)營能力指標(biāo)與財務(wù)風(fēng)險之間的關(guān)系，本文以蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院2017年至2019年三年間注冊成立的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)為樣本，通過調(diào)查統(tǒng)計，考察其2020年度財務(wù)表現(xiàn)。同時，為便于對比研究，按照財務(wù)風(fēng)險狀況將其分為兩類：財務(wù)失敗組和財務(wù)安全組。財務(wù)失敗組，表示由于連續(xù)虧損或不能償付到期債務(wù)等原因?qū)е聞?chuàng)業(yè)失敗的企業(yè)；財務(wù)安全組，是指財務(wù)狀況整體安全，創(chuàng)業(yè)活動運(yùn)營正常企業(yè)。

統(tǒng)計期內(nèi)，2020年度我校共有26 家創(chuàng)業(yè)樣本由于財務(wù)惡化導(dǎo)致經(jīng)營失敗，將其作為觀察樣本列入財務(wù)失敗組；為研究對比需要，另選取26 家創(chuàng)業(yè)經(jīng)營正常樣本作為對照樣本。對照樣本選取，主要滿足以下三個條件：（1）行業(yè)相同或相近，以便進(jìn)行風(fēng)險變量顯著性檢驗(yàn)及對比研究。（2）規(guī)模相當(dāng)。以資產(chǎn)規(guī)模、營業(yè)收入為對比標(biāo)準(zhǔn)，雙方差異控制在20%以內(nèi)。特殊情況下，當(dāng)難以匹配到規(guī)模相當(dāng)企業(yè)時，將標(biāo)準(zhǔn)適當(dāng)放寬至50%左右。（3）財務(wù)核算資料健全。能方便獲取2019年度財務(wù)狀況及經(jīng)營成果數(shù)據(jù)，完成分析數(shù)據(jù)采集。依照上述要求，總計獲得52份研究樣本。

（二）變量定義

1.財務(wù)風(fēng)險值

由于本文擬采用F-Score模型賦分的方式評判風(fēng)險狀況，所以在此用F 作為衡量財務(wù)風(fēng)險大小變量。F值根據(jù)模型償債能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營能力及持續(xù)發(fā)展能力相關(guān)指標(biāo)與系數(shù)權(quán)重綜合計算得到。

2.財務(wù)風(fēng)險影響變量

按照F-Score 模型自變量定義，本文采用營運(yùn)資本率、留存收益率、經(jīng)營現(xiàn)金率、負(fù)債權(quán)益率、資產(chǎn)現(xiàn)金率五個指標(biāo)作為解釋變量。上述指標(biāo)與創(chuàng)業(yè)經(jīng)營能力緊密相關(guān)，其中營運(yùn)資本率、負(fù)債權(quán)益率主要反映短期和長期償債能力；留存收益率代表持續(xù)發(fā)展能力；資產(chǎn)現(xiàn)金率代表資產(chǎn)運(yùn)營能力；經(jīng)營現(xiàn)金率反映獲利能力以及負(fù)債現(xiàn)金保障水平。同時，為便于計算，用“經(jīng)營現(xiàn)金流量”近似替代X3中的“稅后純收益+折舊”，用“現(xiàn)金流量凈額”替代X5 指標(biāo)的“稅后純收益+利息+折舊”。另外，由于大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)多為小型企業(yè)，由于未公開上市，難以獲得股東權(quán)益市場價值，在此用同行業(yè)同期上市中小板企業(yè)平均市凈率進(jìn)行折算。

（三）實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計

按照研究設(shè)計，本文將調(diào)查所獲得的52份樣本分為財務(wù)安全和財務(wù)失敗兩組。按照F-Score模型變量定義，將財務(wù)失敗組5個風(fēng)險變量用X1-X5進(jìn)行標(biāo)識，財務(wù)安全組用Y1-Y5 進(jìn)行標(biāo)識，并分別根據(jù)2019年度財務(wù)報告數(shù)據(jù)計算風(fēng)險變量值。然后，用SPSS 軟件對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[3]，得到表1風(fēng)險影響變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 風(fēng)險影響變量描述性統(tǒng)計

從變量均值來看，除“資產(chǎn)現(xiàn)金率”為負(fù)數(shù)外，其他變量指標(biāo)均大于零，表明大學(xué)生創(chuàng)業(yè)經(jīng)營中經(jīng)營活動、籌資活動和投資活動現(xiàn)金凈流量基本處于流出狀態(tài)，市場開拓、擴(kuò)大收益、提高收現(xiàn)能力是創(chuàng)業(yè)初期面臨的重要任務(wù)。從變量標(biāo)準(zhǔn)差來看，“資產(chǎn)現(xiàn)金率”為0.0211，明顯低于其他四個變量，表明創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間在現(xiàn)金獲取能力方面差距較小，這也與大學(xué)生創(chuàng)業(yè)初期情況相符，同時也意味著其他解釋變量對財務(wù)風(fēng)險的影響要更顯著一些。另外，從負(fù)債權(quán)益率變量來看，它的均值和標(biāo)準(zhǔn)差較大，這反映出大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)權(quán)益和負(fù)債結(jié)構(gòu)的不均衡，差距較大，部分創(chuàng)業(yè)者出于市場推廣及擴(kuò)張銷售目的，對財務(wù)結(jié)構(gòu)安全性缺乏必要關(guān)注，盲目和過度負(fù)債，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)比率失衡，使創(chuàng)業(yè)活動面臨較大財務(wù)風(fēng)險，這與國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究一致。

2.配對樣本T檢驗(yàn)

從F-Score 模型來看，F(xiàn) 值與5 個解釋變量正向相關(guān)，表明解釋變量取值大小會影響到F值，并決定企業(yè)面臨的財務(wù)風(fēng)險狀況。換言之，通過FScore模型來識別財務(wù)風(fēng)險，財務(wù)失敗組與安全組在解釋變量上應(yīng)具有顯著差異，從而可以根據(jù)F 值對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測。由于本文是根據(jù)2019年度財務(wù)指標(biāo)預(yù)測2020年度財務(wù)風(fēng)險，為驗(yàn)證指標(biāo)的敏感性，在此用SPSS21軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行配對樣本T檢驗(yàn)，置信區(qū)間采用默認(rèn)95%[4]。結(jié)果顯示，財務(wù)安全與失敗組配對指標(biāo)相關(guān)系數(shù)顯著性水平（Sig.）大于0.05，說明配對指標(biāo)不存在顯著相關(guān)，各分組指標(biāo)變量相對獨(dú)立。t檢驗(yàn)結(jié)果顯示各組顯著性水平（Sig.）均小于0.05，表明各配對指標(biāo)具有顯著差異，綜上分析，不同分組下的五組指標(biāo)變量差異性顯著，對財務(wù)風(fēng)險的敏感度和識別性好，將其作為FScore模型的解釋變量是合適的。

3.F-Score值計算與分析

將52組各樣本風(fēng)險變量值帶入F-Score模型計算F 值。為統(tǒng)計方便，將財務(wù)失敗和安全組分別用F 和S 標(biāo)識，并依據(jù)數(shù)值大小按序排列。數(shù)據(jù)整理后發(fā)現(xiàn)：F 值最小的為F23 號樣本，最大的為S24 號樣本。由于F-Score 模型的臨界點(diǎn)為0.0274，52 份樣本中F 值小于0.0274 的共計26 家，對應(yīng)編號從F23 到S4，其中除S17、S8、S4 這3 家外，其余均屬于財務(wù)失敗組。綜上分析，模型共準(zhǔn)確識別出財務(wù)失敗樣本23 家，準(zhǔn)確率為88.46%（準(zhǔn)確率=（26-3）/26×100%）。由于財務(wù)安全和失敗組樣本數(shù)量一樣，因此，模型對財務(wù)安全樣本的識別準(zhǔn)確率也是88.46%。

為進(jìn)一步對比財務(wù)失敗和安全組F 值，將樣本按序號配對繪制成如圖1。

圖1中，財務(wù)失敗組樣本用菱形表示，安全組樣本用矩形表示，F(xiàn)-Score 臨界點(diǎn)0.0274 用虛線標(biāo)識。從圖中可以更加清楚看出，除個別樣本因F 值與臨界點(diǎn)接近，靠近臨界線外，財務(wù)安全組和失敗組基本分布于臨界線上下兩側(cè)，涇渭分明。由此可見，盡管F-Score 模型主要應(yīng)用在資本市場對上市公司財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，但將其用于大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險識別，同樣也具有較好的準(zhǔn)確性和可靠性。

四、結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

研究表明：大學(xué)生創(chuàng)業(yè)活動中，資產(chǎn)現(xiàn)金率標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明相對于其他運(yùn)營能力指標(biāo)，資產(chǎn)獲利能力相對均衡；負(fù)債權(quán)益率標(biāo)準(zhǔn)差較大，顯示出不同企業(yè)間財務(wù)結(jié)構(gòu)差距明顯，部分企業(yè)由于過度負(fù)債，使其面臨的財務(wù)風(fēng)險加大。其次，不同財務(wù)風(fēng)險狀況企業(yè)，在營運(yùn)資本率、留存收益率、經(jīng)營現(xiàn)金率、負(fù)債權(quán)益率、資產(chǎn)現(xiàn)金率五個指標(biāo)上具有顯著差異，表明這五個指標(biāo)對財務(wù)風(fēng)險的敏感度較高，可作為風(fēng)險預(yù)警模型解釋變量，對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行計量與識別。最后，F(xiàn)-Score 模型對大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險識別，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。通過F-Score 值與臨界值的比較，能揭示創(chuàng)業(yè)活動的財務(wù)風(fēng)險狀況，為創(chuàng)業(yè)者防范風(fēng)險提供了幫助。

（二）創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險管控建議

1.提升大學(xué)生創(chuàng)業(yè)綜合營運(yùn)能力

從財務(wù)風(fēng)險成因來看，創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險由償債能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營及可持續(xù)發(fā)展能力等因素綜合決定，而非只取決于某一單方面因素[5]。從配對樣本T 檢驗(yàn)來看，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險與資本運(yùn)營率等運(yùn)營能力指標(biāo)具有密切關(guān)系。因此，為防范創(chuàng)業(yè)中可能出現(xiàn)的財務(wù)惡化，避免創(chuàng)業(yè)失敗，應(yīng)培育和提升大學(xué)生創(chuàng)業(yè)綜合營運(yùn)能力。在大學(xué)生創(chuàng)業(yè)前，學(xué)校可通過開設(shè)創(chuàng)業(yè)運(yùn)營、風(fēng)險管理等相關(guān)課程，舉辦創(chuàng)業(yè)主題講座、創(chuàng)業(yè)大賽等形式，培養(yǎng)大學(xué)生的風(fēng)險意識和管理技能，不斷提升創(chuàng)業(yè)運(yùn)營能力。在創(chuàng)業(yè)過程中，高校及政府創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)相關(guān)部門，要通過定期走訪、專家咨詢等途徑，協(xié)調(diào)解決大學(xué)生創(chuàng)業(yè)初期遇到的各類經(jīng)營問題，避免由于運(yùn)營能力不足導(dǎo)致的財務(wù)惡化風(fēng)險。

2.建立大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險識別機(jī)制

本文實(shí)證分析表明，F(xiàn)-Score 模型在大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險識別方面，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠度。為此，在創(chuàng)業(yè)過程中，大學(xué)生可借助F-Score模型對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行診斷和識別，建立風(fēng)險識別機(jī)制。從理論上講，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財務(wù)風(fēng)險控制的目標(biāo)，是讓F值盡量大于臨界值0.0274，保持在財務(wù)安全區(qū)間，并獲得足夠的安全邊際。實(shí)務(wù)中，創(chuàng)業(yè)者可依托月報、季報、年報等財務(wù)報告數(shù)據(jù)，定期計算F-Score值，通過分析數(shù)值的演化變動趨勢，掌握財務(wù)風(fēng)險變化狀況，為防范風(fēng)險并制定有效對策提供依據(jù)。

3.關(guān)注異常運(yùn)營能力指標(biāo)變動

從模型函數(shù)式來看，5 個解釋變量指標(biāo)與反映財務(wù)風(fēng)險的F-Score 值呈正向相關(guān)關(guān)系，當(dāng)指標(biāo)數(shù)值降低時，F(xiàn)-Score值會減小，從而導(dǎo)致財務(wù)風(fēng)險加大。為跟蹤財務(wù)風(fēng)險狀況，除了對F-Score 值進(jìn)行跟蹤監(jiān)測外，還應(yīng)關(guān)注運(yùn)營能力指標(biāo)的變動情況，對呈現(xiàn)連續(xù)趨勢性下降的指標(biāo)要給予關(guān)注，因?yàn)檫@往往預(yù)示著某一方面運(yùn)營能力出現(xiàn)下降。如當(dāng)經(jīng)營現(xiàn)金率出現(xiàn)連續(xù)下降外，通常預(yù)示著市場銷售、盈利能力、應(yīng)收賬款催收等某一方面出現(xiàn)問題，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)對此及時關(guān)注，找出原因，防止經(jīng)營現(xiàn)金率下降帶來的財務(wù)風(fēng)險[6]。

4.提前制定財務(wù)風(fēng)險應(yīng)對措施

F-Score 模型提供了財務(wù)風(fēng)險的早期識別，但不能提供化解財務(wù)危機(jī)的有效辦法。因此，大學(xué)生在創(chuàng)業(yè)過程中，要預(yù)先制定財務(wù)風(fēng)險應(yīng)對措施及辦法。由于財務(wù)風(fēng)險與償債能力、獲利能力等運(yùn)營能力緊密相關(guān)，要分別制定改善和提高償債能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營與持續(xù)發(fā)展能力的應(yīng)對預(yù)案。當(dāng)創(chuàng)業(yè)過程中，F(xiàn)-Score值下降到臨界點(diǎn)以下，發(fā)出財務(wù)惡化信號時，可根據(jù)運(yùn)營能力指標(biāo)變量變動情況，識別風(fēng)險來源，并通過調(diào)整經(jīng)營戰(zhàn)略、臨時融資、提升收益質(zhì)量等應(yīng)對預(yù)案，化解潛在財務(wù)危機(jī)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)活動的健康發(fā)展。