民辦獨立院校財務風險評估分析

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摘要：30多年的發(fā)展，國內高校都取得了長足的發(fā)展。1999年至今，在高校不斷擴招的情況下，高等教育從“精英”教育逐步轉變成“大眾”教育。在這些大背景下，民辦高校因運而生，但因其辦學經費得不到國家財政支持，在面對市場競爭時，民辦高校必須自負盈虧。因此如何控制財務風險成為民辦高校發(fā)展的核心問題。本文設計了一套相對有效的風險評價體系。財務風險的控制與防范不僅有利于提升民辦院校的存續(xù)性，同時也利于推動高等教育的大眾化進程并進一步完善我國教育事業(yè)的格局。

關鍵詞：民辦高校；　財務風險　；風險控制與防范

一、模型指標選取

財務風險評價是一件非常困難的事情。一是，信息社會的瞬息萬變，信息的時效性被電子技術無限放大，由此捕捉真實信息的難度也逐步上升。二是，社會發(fā)展進步，行業(yè)跨度越來越大，行業(yè)種類也越來越繁多，財務分析也需要“不同行業(yè)，不同分析”。三是，財務評價模式衍生性較差，無法應對許多突發(fā)事件。所以筆者在本章節(jié)用自己所學，盡自己所力建立一個相對有效的高校財務風險評價模型。本文采用層次分析法進行風險模型的構建。主要財務指標的選取有以下幾個方面：流動比率(X1)、速動比率（X2）、現(xiàn)金比率（X3）、資產負債率（X4）、利息倍保障倍數（X5）、應收賬款周轉率（X6）、固定資產周轉率（X7）、總資產周轉率（X8）。外部環(huán)境定性指標：法律法規(guī)（X9）、政策指向（X10）、經濟環(huán)境(X11)。高校特殊指標：及時就業(yè)率（X12）：公式=（成功就業(yè)人數/畢業(yè)總人數）。師生比率（X13）：公式=任職教師總數/在校學生總數。年教室使用率（X14）：公式=（年教室滿日使用總次數—年教室空置次數）/年教室滿日使用總次數。人均書籍數(X15)：公式=（圖書館圖書總數/在校生總數）。綠化面積比率（X16)：公式=（校園綠化面積/校園占地面積）。

二、模型構建方法

在分配各指標的權重時，本文采用了層次分析法來構建評價模型，一定程度上做到了不同指標的量化和組合，并且權重的分配也相對較為合理有效。首先把目標分層細化，民辦獨立院校財務風險為總目標層。第二層目標為償債指標、營運指標、外部因素、其他因素。第三層為各具體指標。需說明由于層次分析法計算量較大，因此判斷矩陣等計算不再一一列明。由此我們可測得B1占目標A的比重為（30/51+60/89+15/31+6/15)/4≈0.536=53.6%。同理，B2的比重應為（10/51+20/89+12/31+5/15)/4≈0.286=28.6%。B3為11.7%，B4為6.1%。并計算一致性指標CI=（λmax—階數）/（階數-1）=（4.2075-4）/3=0.0691，再計算隨機一致性指標CR=CI/RI。滿足CR<0.1則表明滿足一致性檢驗。所以CR=0.0691/0.90=0.0768<0.1滿足一致性檢驗。因此通過上述各項計算可以得出：在自行構建的財務風險評價模型中，內部償債因素占53.6%的權重，內部運營因素占28.6%的權重，外部環(huán)境因素占11.7%的權重，校園軟環(huán)境因素占6.1%的權重，這種權重比例分配是較為合理的。最后各指標所占綜合權重比依次為：7.5%、15%、22.5%、5.4%、3.2%、15.4%、8.6%、4.6%、8.3%、2.3%、1.1%、3.4%、1.4%、0.7%、0.4%、0.2%。

三、指標量化計算

定性指標的量化我們采用等級&評分方法來進行。經過和民辦高校教師協(xié)商，我們認為將定性指標分為六級分別為：優(yōu)秀（90—100）、良好（75—90）、中等（60—75）、中下（40—60）、較差（20—40）、極差(0—20)，打分后乘以相應比重。定量指標量化計算公式：流動比率：[1-(X1-2)/3.5]×100(X≥2)×7.5%/[1-(2-X1)/1.5]×100(X<2)×7.5%、速動比率：[1-(X2-1)/3.5]×100(X≥1)×15%/[1-(1-X2)/0.7]×100(X＜1)×15%?，F(xiàn)金比率：[(X3-0.2)/0.8]×100×22.5%、資產負債率：[1-(X4-0.1)/0.35]×100×5.4%利息保障倍數：[(X5-0.8)/5.2]×100×3.2%。應收賬款周轉率：[(X6-2)/6]×100×15.4%。固定資產周轉率：[（X7-0.005）/0.025]×100×8.6%?？傎Y產周轉率：[（X8-0.005）/0.015]×100×4.6%。及時就業(yè)率：[（X12-0.25）/0.25]×100×3.4%。師生比率:[（X13-1/30）/(1/20-1/30)]×100×1.4%。年教室使用率:[(X14-0.35)/0.25]×100×0.7%。人均書籍數:[(X15-30)/70]×100×0.4%。綠化面積比率:[(X16-0.15)/0.45]×100×0.2%。

四、模型實測分析與不足

我們采樣了江蘇某獨立院校的實際運營數據，運用前文中所構建的財務風險評價模型進行了一次實例測試。在分析模型中進行C1至C16各項指標評判，發(fā)現(xiàn)該模型存在以下幾點不足之處：首先，由于高?；静淮嬖凇按尕洝保矝]有“在產品”，雖然學生好像是高校的“在產品”，但換個角度看：學生是教育產品的購買者。簡單的講：并不是學校花錢買進“學生”進行培養(yǎng)，然后“售出”。所以高校存貨在會計計量上很難衡量。因此償債比率中，流動比率的參考價值有得商榷。其次，從資產負債率角度來看，由于該獨立院校擁有大量當地政府投資建設的設施，且高校自身又擁有師資、專利、品牌等無形資產，所以其資產負債率較低。但是如果是一個更為精準的評價體系應當排除部分無形資產，把一些變現(xiàn)能力差或者折舊速度快的資產排除后計算，這樣可以更加嚴謹地計算出其資產負債率以判斷其財務風險狀況。另外，外部因素方面。該部分打分難度大，主觀隨意性一定程度上降低了該部分的可信度。采樣院校處在經濟較為發(fā)達的長三角地區(qū)，政策、經濟、法律等外部條件較好。所以，評價系統(tǒng)中應該適當調整該部分因素的比重，筆者認為：一，可以考慮采用當地政府或企事業(yè)單位的參股比率進行量化處理，二，考量院校所在地的GDP，以此衡量經濟環(huán)境。最后，本文所選取的特色指標比重很謹慎的占了6.1%。一個重要原因是受能力所限，指標選取不夠合理，參考價值不高。如果是經驗豐富的校園管理人員，該部分的指標選取和量化測算應該都是有較大參考價值的，在實際測算中應該適當提高該部分指標的比重。以便綜合性的考量院校風險。

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作者：姜來