1、RISK MANAGEMENT風險管理表2指標間相關系數矩陣表1高校財務風險評價指標體系舉債風險評價指標財務運行失衡風險評價指標指標名稱1、學校年末借入款余額2、學校資產負債率3、學校年末可動用資金與流動負債比率4、學校年末負債總額占總經費收入比率5、學校年末借入款項占總支出的比率6、學校年末借入款項占貨幣資金比率7、學校年末存款凈余額8、學校年末墊付資金總額9、學校年末存款凈余額占學校總支出的比重10、學校現實支付能力11、學校潛在支付能力12、學校應收及暫付款占流動資產比率13、學校年度收支比率14、事業基金可用率15、專項資金占用程度定義學校從校外獲得的貨幣資金形態的借入款(需支付利息總

2、金額的年末余額數負債總額資產總額100%年末貨幣資金(含現金、銀行存款加債券投資的總額流動負債負債總額收入總額借入款項學校年度總支出借入款項貨幣資金年末貨幣資金(含現金、銀行存款+債券投資-學校借入款年末各項應收及暫付款+借出款項年末存款凈余額學校年度總支出年末貨幣資金月均支出額(年末貨幣資金+年末應收票據+年末借出款+年末債券投資-年末借入款-年末應繳財政專戶-年末應繳稅金月均支出額應收及暫付款年末數年末流動資產總額年度事業總支出年度事業總收入(事業基金-借出額-對外投資事業基金(借出額+投資基金+應收及暫付款中作周轉性墊支款-事業基金(資產總額-事業基金-固定基金高校財務風險實證分析東華大

3、學旭日工商管理學院葛文雷張廣瑋史良一、概述(一高校財務狀況上世紀末,黨中央、國務院做出了擴大高等教育招生規模的重大決策,我國高等教育事業獲得了舉世矚目的發展。全國普通高校2007年本專科招生已達546萬人,是1998年的5.05倍;2007年全國普通高校在校生已達2004萬人,是1998年的5.57倍;2007年高校固定資產8147億元,是1998年的8.61倍。在國家財政投入不足的情況下,銀行貸款的支撐為高等教育事業的迅猛發展作出了巨大貢獻。盡管高校貸款使用效益較好,但目前高校債務負擔已直接影響到高校的和諧穩定與可持續發展。隨著還貸高峰的到來、貸款高校還本付息的壓力日益加大,貸款學校年均支付

4、利息近4000萬元,年付利息最多的高校達2億元。一些高校已經出現“以貸還貸”的情況,財務運轉困難,時刻面臨著資金鏈斷裂的風險,嚴重影響了學校各項工作的正常開展,也影響了學校的教學科研、隊伍建設以及教學質量的提高。因此,化解高校債務、防范財務風險成為高校一個非常緊迫的問題。(二研究目的本文通過對教育部直屬的76所高校2003年2007年共5年的財務數據進行實證分析,試圖揭示我國高校目前的財務現狀。實證分析運用因子分析找出影響高校財務風險的主要因素,并構建高校財務風險的綜合評分函數,從而為進一步提高高校財務管理水平及更科學地評價高校財務風險提供有價值的建議。二、部屬高校財務風險實證研究(一評價指標

5、體系構成高校財務風險評價指標體系包括學校舉債風險和學校財務運行失衡風險兩個方面,籍以反映高校總體的財務風險狀況。具體指標及定義見表1。為了更有效地得出影響高校財務風險的主要因素,本文利用SPSS15.0的因子分析軟件,對76所部屬高校財務風險進行了實證研究。(二樣本選取與數據整理本文使用教育部直屬76所高校2003年至2007年的財務報表數據作為原始資料,以上述確定的高校財務風險評價指標作為此次實證分析的對象。由于選取的12個相對財務指標中有5個正向指標、7個逆向指標,所以對這些指標進行了標準化處理。首先,把5個正向指標(學校年末可動用資金與流動負債比率、學校年末存款凈余額占學校總支出的比重、

6、學校現實支付能力、學校潛在支付能力、事業基金可用率進行逆向化處理,采用指標數值的最大值減去該指標數值再除以極差的方式轉化為逆向化指標。其次,把7個逆向指標進行標準化處理,即采取用該指標數值減去指標數值的最小值再除以極差。(三實證分析根據預處理后的指標數據計算相關系數矩陣。由2003年2007年76所高校的12個財務指標相關系數矩陣可以看出(見表2,大部分變量之間相關系數接近于1,相關性較強。同時,KM O 檢驗值為0.7790.5,Bartlett 檢驗的結果也證明各變量間具有相關性(見表3。因此樣本數據適合進行因子分析。注:X1表示學校資產負債率;X2表示學校年末可動用資金與流動負債比率;X

7、3表示學校年末負債總額占總經費收入比率;X4表示學校年末借入款項占總支出的比率;X5表示學校年末借入款項占貨幣資金比率;X6表示學校年末存款凈余額占學校總支出的比重;X7表示學校現實支付能力;X8表示學校潛在支付能力;X9表示學校應收及暫付款占流動資產比率;X10表示學校年度收支比率;146 表6因子得分系數矩陣X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12F1.283-.024F2-.142.231-.171-.149component 表3KMO 和Bartlett 檢驗結果表Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.Bartl

8、etts Test of Sphericity Approx.Chi-Squaredf Sig.表4指標特征值及特征值貢獻率公因子F1F2F3F4特征值6.4261.5448.340特征值占方差百分數的累加值%旋轉后因子載荷矩陣X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12F1.038公因子X11表示事業基金可用率;X12表示專項資金占用程度。因子分析時,選取特征值大于1的公因子,共選取4個公因子。而4個公因子累計貢獻率達到83.74%80%(見表4,說明前4個主成分基本包含了全部指標所具有的信息。為了能夠更好地解釋各個因子的經濟含義,在保持原有指標與公因子內在結構不變的前提下,對初始

9、載荷矩陣進行因子旋轉。這里選擇方差最大正交旋轉法。旋轉后使得每個指標只在少數公因子上有較大的載荷,而且每個公因子上各指標的載荷系數向0和1兩極轉化,使得公因子有更好的現實經濟意義。旋轉后的因子載荷矩陣如表5所示。由表5可以分析各公因子的含義:第一公因子F1在指標X1(學校資產負債率、X3(學校年末負債總額占總經費收入比率、X4(學校年末借入款項占總支出的比率、X5(學校年末借入款項占貨幣資金比率、X6(學校年末存款凈余額占學校總支出的比重和X8(學校潛在支付能力上有較大的載荷,可以定義為學校對債務依賴程度的因子。第一公因子F1對全部初始變量的方差貢獻率達到37.802%,是高校財務風險評價的主

10、要方面。第二公因子F2在指標X2(學校年末可動用資金與流動負債比率、X7(學校現實支付能力、X9(學校應收及暫付款占流動資產比率和X12(專項資金占用程度上有較大的載荷,可以定義為現金支付能力因子。第二公因子F2對全部初始變量的方差貢獻率為27.136%。第三公因子在指標X10(學校年度收支比率上有較大的載荷,可以定義為學校維持財務日常運營能力的因子,對全部初始變量的方差貢獻率為10.219%。第四公因子在指標X11(事業基金可用率上有較大的載荷,可以定義為資金使用合理程度因子,對全部初始變量的方差貢獻率為8.584%。由我國部屬76所高校2003年2007年的財務數據,通過因子分析可知,影響

11、高校財務風險的主要因素有:對債務的依賴程度、現金支付能力、維持財務日常運營能力和資金使用合理程度。由各公因子之間的相關系數矩陣可以看出這四個主要因子之間是不相關的,說明他們所含信息量沒有重疊。(四高校財務風險綜合評價及排名利用SPSS15.0統計軟件中的因子分析法計算因子得分系數矩陣(見表6,根據因子得分系數和原始數據的標準化值可以計算得出每個因子的得分。以旋轉后各公因子的方差貢獻率為權重,又可以計算得到各因子綜合評價得分。由此得到高校財務風險綜合評價模型為:F=0.37802F1+0.27136F2+0.10219F3+0.08584F4上式中:F 表示綜合評價分值;F1表示對債務的依賴程度

12、;F2表示現金支付能力;F3表示維持財務日常運營能力;F4表示資金使用合理程度。按照該模型對部屬76所高校2003年2007年的財務風險進行綜合評價和排名,綜合評分值較大的高校,其財務風險相對較大。對部屬76所高校的綜合評價分值和風險排名表從略。綜上所述,本文利用教育部直屬的76所高校2003年2007年的財務數據,通過財務風險評價指標體系分析了部屬高校的財務現狀,并且運用SPSS15.0統計軟件的因子分析法對76所高校的財務風險進行了綜合評價和排名。研究結果顯示:第一,我國高校發展建設和運行資金短缺的矛盾在加大,所面臨的財務風險在不斷增加,有的高校已呈現相當大的財務風險。第二,影響高校財務風險的主要因素有對債務的依賴程度、現金支付能力、維持財務日常運營能力和資金使用合理程度,這4個因子對全部初始變量的方差貢獻率分別達到37.802%、27.136%、10.219%和8.58