高校負債管理與財務風險的分析與評價研究

牛艷芳，張曾蓮

（1.山東財經大學會計學院，山東 濟南 250014；2.北京科技大學東凌經濟管理學院，北京 100083）

高校發(fā)展與管理

高校負債管理與財務風險的分析與評價研究

牛艷芳1，張曾蓮2

（1.山東財經大學會計學院，山東 濟南 250014；2.北京科技大學東凌經濟管理學院，北京 100083）

高校負債是高校財務風險的主要來源。為促進高校財務管理的健康發(fā)展，需要加強負債管理和財務風險預警。本文首先分析了2003～2009年教育部直屬76所高校負債的規(guī)模、結構和水平的基本情況和發(fā)展趨勢；然后構建了高校財務風險預警的指標體系，并進行單指標分析；最后采用因子分析和聚類分析進行財務風險預警，并據此提出相關建議。

高校債務；負債管理分析；財務風險評價

一、引言

負債管理是高校財務管理的一個重要問題。為了促進財務管理的健康發(fā)展，高校需要加強負債管理和財務風險預警。相關的實證研究主要是通過分析目前高校財務風險的來源，構建一套財務風險預警的指標體系，對各種財務風險預警方法進行評價并提出改進建議。由于高校財務數據難以獲得，已有研究中對大樣本數據的分析并不多，大多是針對少數幾所高校或調查取得的數據進行分析。本文利用獨有的數據優(yōu)勢，首先對教育部直屬76所高校2003～2009年負債的規(guī)模、結構和水平進行初步分析；然后從收支平衡、負債水平、壞賬風險和資金周轉四個方面構建指標體系，并進行單指標分析；最后采用因子分析和聚類分析對76所高校2009年的財務數據進行財務風險預警，并提出改進建議。

二、高校負債的規(guī)模、結構與水平分析

（一）高校負債規(guī)模分析

高校負債包括借入款項、應付票據、應付及暫存款、應繳財政專戶款、應交稅金、代管款項、應付工資、應付地方津貼補貼和應付其他個人收入共9項。

除2009年外，76所高校2003～2009年負債總額逐年增加，從2003年的校均超過3億元增長到2008年的校均接近9億元，2009年回落到校均8億元。這主要是因為借入款項是負債的主體，2009年很多高校獲得了高?；瘋Y金。各類高校中，綜合類高校負債總額最高、增長也最快，2009年超過校均14億元；其次是理工類高校，2009年負債總額校均8億元；財政類高校位列第三，2009年負債總額接近校均6億元；師范類和農林類高校負債總額相差不大，2009年校均5億元；語言類和藝術類高校負債總額較低，2009年校均2億元；負債總額最低的是醫(yī)藥類高校，各年的負債總額均遠低于5 000萬元。負債總額與高校的規(guī)模有關，通常綜合類和理工類高校的規(guī)模較大，因此負債也相對較多。

圖1 2003～2009年各類高校校均負債總額

圖2 2003～2009年各類高校校均借入款項

借入款項是高校最大的負債項目，也是財務風險的主要來源。76所高校的借入款項均值2003～2008年一路增加，從2003年的不足2億元增加到2008年的5.7億元，但2009年回落至4.5億元。這主要是因為2009年很多高校得到了高校化債資金，銀行貸款減少。各類高校中，綜合類高校借入款項最多，2009年接近校均8億元；理工類和財政類高校次之，2009年借入款項超過4億元；農林類和師范類高校居中，2009年校均3億元；藝術類和語言類高校2009年借入款項校均不足2億元；醫(yī)藥類高校最低，基本沒有借入款項。銀行貸款是借入款項的主要部分，76所高校的銀行貸款2003～2008年逐年增加，從不足2億元增加到5.5億元，但在2009年降至4.5億元。

2003～2009年76所高校的財務年報中應付票據大多為零余額，只有10所高校年末應付票據余額不為零，且主要集中在2003～2006年。這一現象說明，近年來高校中應付票據的使用越來越少，可能是由于應付票據主要在經營活動中采用，而高校的經營活動近年來有減少的趨勢。

應付及暫存款是高校最常見的債務，頻繁發(fā)生于學校的日常業(yè)務活動中。它涉及到高校與各方面的經濟及財務關系，如果管理不善或處理不當，勢必會引起學校資金使用上的混亂，甚至造成資金損失。2003～2009年76所高校的應付及暫存款逐年增加，從校均7 000萬元增至2.2億元。各類高校中，綜合類高校的應付及暫存款最高，2009年超過校均3億元；理工類高校超過校均2.5億元；農林類、師范類和財政類高校2009年校均超過1億元；語言類高校保持在5 000萬元左右；藝術類和醫(yī)藥類高校較低，各年均不足5 000萬元。

圖3 2003～2009年各類高校校均應付及暫存款

圖4 2003～2009年各類高校校均應繳財政專戶款

應繳財政專戶款是高校按規(guī)定收取的應繳入財政專戶的預算外資金，如學費、住宿費、委托培養(yǎng)費等。2003～2009年76所高校應繳財政專戶款總體上逐年增加，從2003年的500萬元增至2009年的2 700萬元。各類高校中，綜合類高校的應繳財政專戶款最高，2009年接近4 500萬元；其次是財政類高校，2009年超過3 500萬元；師范類高校第三，2009年為3 000萬元；農林類高校第四，2009年為2 700萬元；理工類高校第五，2009年為接近2 500萬元；語言類高校第六，2009年超過2 000萬元；藝術類和醫(yī)藥類高校最低，各年都在500萬元上下波動。

應交稅金是高校按稅法規(guī)定，應向稅務部門交納的各類稅金，特別是高校因從事經營活動應交納的所得稅、增值稅和營業(yè)稅等。應交稅金為正表示高校有應交未交的稅金，為負表示高校有多交的稅金。2003～2009年76所高校應交稅金逐年增加，從不足200萬元增加到超過500萬元。大多數高校的應交稅金都遠低于1 000萬元，還有部分高校的應交稅金為負。各類高校中，綜合類高校的應交稅金最高，2009年達到900萬元；其次是理工類和農林類高校，2009年分別為600萬元和400萬元；最低的是語言類和醫(yī)藥類高校，各年均不足100萬元。

圖5 2003～2009年各類高校校均應交稅金

圖6 2003～2009年各類高校校均代管款項

代管款項是高校接受其他單位或個人委托代為管理的各類款項，包括黨費、團費、學生會會費、工會經費以及“掛靠”學校的各類專業(yè)協(xié)會或學會的款項，其所有權和使用權均不屬于學校。很多實行一級核算、分級管理的高校，該科目都非常龐大。2003～2009年76所高校的代管款項逐年增加，從2003年的4 000萬元增至2009年的接近1.1億元，2008～2009年增長更快。各類高校中，綜合類高校的代管款項最高且增長最快，2009年超過3.2億元，其他類高校各年變化不大。理工類高校居第二，2009年接近1億元；師范類高校第三，2009年超過5 000萬元；其他各類高校都遠低于5 000萬元，最低的是藝術類和醫(yī)藥類高校。

2003～2009年76所高校的年報中，應付工資、應付地方津貼補貼、應付其他個人收入這三項數據均為零。高校通常在每月的固定日期發(fā)放上月的工資，但年底會提前發(fā)放，導致年終應付工資為零。

（二）負債的結構分析

高校負債共有9項，由于應付工資、應付地方津貼補貼和應付其他個人收入每年都為零，因此本文實際分析剩余6項負債的結構。76所高校2003～2009年負債結構變動不大：借入款項各年在55%～72%之間呈拋物線型波動，應付票據各年均不足1%，應付及暫存款各年在17%～27%之間波動，應交財政專戶款各年在3%～6%之間波動，應交稅金各年在1%以內波動，代管款項各年在7%～14%之間波動。2009年各類高校之間的負債結構差異較大：除醫(yī)藥類高校沒有借入款項外，其他類高校的借入款項在53%～78%之間波動，財政類和藝術類高校均超過70%；各類高校的應付票據占比不足1%；各類高校的應付及暫存款占比在16%～86%之間波動，醫(yī)藥類高校高達86%，藝術類高校只有16%，其他各類高?；咎幵?0%上下；各類高校的應繳財政專戶款占比在3%～9%之間波動，綜合類、理工類和藝術類高校都只有3%，語言類高校為9%；各類高校應交稅金占比均不高于1%；代管款項占比在2%～22%之間波動，藝術類高校為2%，綜合類高校為22%，其他各類高校均在10%左右。

表1 2003～2009年高校各負債項目占總負債的比重

表2 2009年各類高校各負債項目占總負債的比重

（三）負債的水平分析

76所高校生均總負債從2003年的生均10 000元增至2008年的生均21 000元，2009年降至生均19 000元。各類高校中，藝術類高校的生均負債逐步增加，從2003年的11 000元增至2009年的25 000元，位列各類高校首位；財政類高校居次，2009年生均總負債達到24 000元；綜合類和語言類高校2009年的生均總負債為23 000元；理工類高校2009年的生均總負債為18 000元；農林類高校2009年的生均總負債為15 000元；師范類高校2009年的生均總負債為12 000元；醫(yī)藥類高校最低，生均總負債最高時仍不足5 000元。

圖7 2003～2009年各類高校生均總負債

圖8 2003～2009年各類高校生均銀行貸款

76所高校2003～2008年生均銀行貸款逐年增加，從2003年的6 000元增至2008年的14 000元，但2009年降至11 000元。各類高校中，藝術類高校的生均銀行貸款最高，2009年為18 000元；財政類高校第二，2009年為17 000元；綜合類和語言類高校在13 000元左右；理工類高校2009年為10 000元；農林類高校2009年為9 000元；師范類高校2009年為7 000元；醫(yī)藥類高校最少，各年幾乎都為0元。

三、高校財務風險評價的指標體系構建與單指標分析

為了加強負債管理，防范財務風險，本文從高校財務管理的實際工作中總結財務風險的主要領域，結合數據的可得性，從收支平衡、負債水平、壞賬風險、資金周轉四個方面構建指標體系。為了使構建的指標體系全面、科學和可行，本文分三步篩選指標：首先從現有的文獻中廣泛搜集高校負債管理與財務風險方面的指標，按財務風險的四個方面進行歸納、整理，并考慮數據的可獲取性，從而確定第一版28個指標；然后請高校財務方面的專家，從實際管理要求出發(fā)，對初步指標進行篩選，確定第二版21個指標；最后采用多種統(tǒng)計分析方法（包括相關性分析、鑒別力分析、對所有被刪指標的定性和定量分析），將第二版指標按照實際財務數據進行驗證，篩選出第三版17個指標。然后對教育部直屬的76所高校2003～2009年的財務數據進行單指標分析。

表3 高校財務風險評價的指標體系

（一）收支平衡分析

年度總支出與總收入之比。該指標反映高校財務運營績效，說明高校當年預算支出的平衡關系，是反映高校隱性負債的重要指標。通常收支比大于1，說明高校該年度入不敷出，出現負債和赤字，已開始動用歷年財務結余，財務運轉困難；反之，說明高校該年度財務運行正常。該指標臨界比率為1，是極小型變量。在臨界值范圍內，收支比越低越好。除了2008年收支比為1.4外，其他年份76所高校的收支比都低于1，財務風險較小。各類高校中，財政類和藝術類高校的收支比較高，醫(yī)藥類高校最低。

（二）負債水平分析

1.資產負債率。資產負債率反映高校的資產負債狀況，可以衡量高校利用債權人提供資金開展業(yè)務活動的能力，也可以體現債權人提供資金的安全保障程度。資產負債率越小，說明高校資產中債權人有要求權的部分越小，資產對債權人的保障程度就越高。高校應以社會效益為最高準則，高校的負債規(guī)模應以不影響事業(yè)發(fā)展為前提，盡可能保持在較低的水平。同時，高校也要善于用債務融資方式籌集經營資金。目前高校經費缺少籌資渠道，財政預算撥付有限，預算外資金基本是學生上繳的收入，學校自身沒有造血功能，使高校發(fā)展處于被動地位，也給改善辦學條件和職工福利帶來困難。高校的資產負債率應保持在40%～60%，過高或過低都對高校的發(fā)展不利。76所高校的資產負債率總體上逐年增加，從2003年的17%增至2008年的27%，然后在2009年回落至22%。各類高校中，財政類高校最高，藝術類高校其次，綜合類高校第三，醫(yī)藥類高校最低，農林類高校也較低。

2.收入負債率。收入負債率是一個極小型指標，指標值越小表明高校的償債能力越強，財務風險越小。76所高校的收入負債率經歷了倒V型變動，從2003年的接近50%增至2006年的接近80%后開始下降，到2009年降至50%。各類高校中，財政類高校最高，綜合類高校其次，醫(yī)藥類高校最低。

3.本年償還銀行貸款本息。該指標一方面能反映高校已經償還的債務，另一方面也反映了高校的負債水平。但是，部分高校本身負債很少，會導致本年償還銀行貸款本息也較少。76所高校的本年償還銀行貸款本息額逐年增加，從2003年的不足5 000萬元增至2009年的接近4.5億元。各類高校中，綜合類高校最高，理工類、語言類、師范類和財政類高校其次，醫(yī)藥類高校最低。

4.借入款項與凈資產的比重。該指標反映借入款項占自有資金的比重。2003～2009年76所高校的借入款項與凈資產的比重基本都在45%以下，但有逐年增加的趨勢。各類高校中，財政類高校最高，醫(yī)藥類高校最低。

5.銀行貸款占負債總額的比重。銀行貸款數據來源于“銀行貸款情況統(tǒng)計明細表”中的“年末尚未償還的貸款本金”。該比重越高，表明財務風險越大。2003～2009年76所高校的銀行貸款占負債總額的比重基本在60%～80%之間。各類高校中，財政類和農林類高校較高，醫(yī)藥類和語言類高校較低。

6.貸款利息占教育事業(yè)基本支出的比重。貸款利息數據來源于“銀行貸款情況統(tǒng)計明細表”中的“本年已償還的貸款本金的本年利息”和“年末尚未償還的貸款本金的本年利息”的合計數。2003～2009年76所高校的貸款利息占教育事業(yè)基本支出的比重基本都在15%以下，2008年之前逐年增加，2009年開始大幅回落。各類高校中，財政類和綜合類高校較高，醫(yī)藥類和語言類高校較低。

7.年末尚未償還貸款本息。該指標是“銀行貸款情況統(tǒng)計明細表”中的“年末尚未償還的貸款本金”與“年末尚未償還的貸款預計利息”的合計數。2003～2007年76所高校的年末尚未償還貸款本息均不足200萬元，2008年末尚未償還本息最高，2009年開始有所回落。

（三）壞賬風險分析

1.應收、暫付及借出款占資產的比重。該指標越小，表明高校發(fā)生壞賬風險的可能性越小。2003～2007年，76所高校的應收、暫付及借出款占資產的比重逐年增加，從2003年的15%增至2007年的23%，在2009年回落至不足10%，說明高校發(fā)生壞賬風險的可能性近年來逐漸降低。各類高校中,師范類高校最高，醫(yī)藥類高校最低，語言類高校也較低。

2.生均欠費額。該指標越小，表明高校發(fā)生壞賬風險的可能性越小。76所高校的生均欠費額逐年減少，從2003年的330元降至2009年的250元。各類高校中，藝術類高校最高，財政類和農林類高校居次，醫(yī)藥類高校最低，師范類高校也較低。這是由于近年來高校采取資助貧困學生和助學貸款等多種措施提高了學生的支付能力。

3.累計欠費占教育事業(yè)收入的比例。該指標越小，表明高校發(fā)生壞賬風險的可能性越小。學生學費是教育事業(yè)收入的主要來源，累計欠費占教育事業(yè)收入的比重越高，壞賬風險越大，財務風險也越大。76所高校的累計欠費占教育事業(yè)收入的比例逐年降低，從2003年的8%降至2009年的6.5%。各類高校中，師范類高校最高，農林類高校其次，財政類和綜合類高校居中，醫(yī)藥類高校最低，藝術類高校也較低。

4.累計欠費占總收入的比例。累計欠費數據來源于收入明細表中的“年末全日制學歷教育學生欠繳學費或培養(yǎng)費累計”。各類高校的累計欠費占總收入的比例基本持平，相對而言，師范類高校較高，語言類高校最低。

（四）資金周轉分析

1.現實支付能力?，F實支付能力=（現金+銀行存款）/月均支出額，高校是否具有適宜的支付能力是衡量其財務狀況好壞的一個主要標志。有些高校盡管辦學水平和質量較高，資金實力雄厚，但由于不能合理調度資金而在某一時期發(fā)生支付困難，同樣會陷入困境，帶來財務危機。臨時性的籌措資金以提高支付能力，又會帶來籌資成本的加大，影響辦學效益。因此，現實支付能力分析對于合理調度運用資金和提高資金使用效益具有重要意義。該指標反映高校貨幣資金可供正常運行周轉所需的周轉月份數，指標值越大，說明高校償還到期債務的能力越強。由于高校經費來源中穩(wěn)定性、可靠性最強的渠道是國家撥款，國家撥款一般按季度下達，所以可供周轉月數應保持在3個月以上。76所高校各年現實支付能力在5～7之間波動?？傮w而言，醫(yī)藥類高校的現實支付能力最強，師范類和藝術類高校最低，其他類高校居中。

2.潛在支付能力。潛在支付能力=（現金+銀行存款+應收票據+借出款+債券投資-借入款項-應繳財政專戶-應繳稅金）/月均支出額，潛在支付能力越強，償債能力越強，財務風險越低。76所高校潛在支付能力經歷了V型變動，2003～2009年先下降后上升，最低值出現在2006年。各類高校中，醫(yī)藥類高校的潛在支付能力最強，語言類高校居次，藝術類高校最低，財政類和師范類高校也較低。

3.一般基金占事業(yè)基金的比重。事業(yè)基金是高校擁有的非指定用途的凈資產，主要包括一般基金和投資基金。一般基金是高校滾存結余的基金，投資基金是高校對外投資部分的基金。一般基金占事業(yè)基金的比例越大，說明高校承受財務風險的能力越強。2003～2009年76所高校的一般基金占事業(yè)基金的比重保持在1左右，極少數高校的該比重接近12，也有部分高校該比重為負。

4.自有資金動用程度。自有資金動用程度=(年末投資基金+年末應收及暫付款+年末借出款)/年末自有資金。自有資金是高?？芍涞淖杂胸斄Γㄊ聵I(yè)基金中的一般基金及專用基金中扣除留本基金的部分。自有資金動用程度是衡量高校財務狀況的重要指標，該指標越大說明高校已動用的自有資金越多，高校未來的發(fā)展可能受到制約，財務周轉也可能出現困難。該指標的臨界值為100%。

5.自有資金余額占年末貨幣資金比重。自有資金余額占年末貨幣資金比重=年末自有資金/(年末銀行存款+年末現金)。該指標越大說明高?？芍涞淖杂匈Y金越多，財務風險越小。在財務狀況穩(wěn)定時，自有資金余額占年末貨幣資金比重通常在54%～60%之間波動。

四、基于因子分析和聚類分析的高校財務風險評價

進行財務風險預警的方法很多，主要都是通過一套指標體系，采用某種方法或模型進行財務風險的得分計算和綜合排名。本文采用最常用的因子分析和聚類分析方法，建立針對負債管理與財務風險的17個指標的新的指標體系。

第一，公共因子的選定。本文取特征值大于1的5個因子作為公共因子，這5個因子的累積方差率為76.297%。旋轉后的方差貢獻率表明，這5個因子解釋原始信息的能力分別為22.648%、43.254%、58.7%、67.556%和76.297%。

表4 解釋的總方差

第二，公共因子的命名。由旋轉成分矩陣可知，現實支付能力、潛在支付能力、年末尚未償還貸款本息、銀行貸款占負債總額的比重、貸款利息占教育事業(yè)基本支出的比重、自有資金余額占年末貨幣資金比重這六個指標在因子1上的載荷較高，因此因子1可解釋為貸款償還因子；年度總支出與總收入之比、資產負債率和收入負債率這三個指標在因子2上有較高的載荷，因此因子2可解釋為負債比重因子；生均欠費額、累計欠費占教育事業(yè)收入的比率、累計欠費占總收入的比率這三個指標在因子3上有較高的載荷，因此因子3可解釋為學生欠費因子；本年已償還貸款本息、自有資金動用程度這兩個指標在因子4上有較高載荷，因此因子4可解釋為貸款償還能力因子；一般基金占事業(yè)基金的比重、應收暫付及借出款占資產的比重這兩個指標在因子5上有較高的載荷，因此因子5可解釋為償還潛力因子。

第三，公共因子的得分函數。5個公共因子均由原始指標體系中各個指標線性組合而成，采用回歸法估計因子得分系數，并得到因子得分函數：

第四，整體綜合得分函數。以旋轉后各因子的方差貢獻率占5個公共因子的累計方差貢獻率的比值作為權重進行線性加權匯總，可得到負債管理與財務風險的綜合評價模型：

第五，具體排名。根據各因子得分函數和綜合評價模型，可計算出各高校的因子得分和財務風險的綜合得分，并依據財務風險的綜合得分進行排名。排名越靠前則財務風險越小，例如L71、L38、L65、L19和L1；排名越靠后則財務風險越大，例如L49、L52、L60、L57和L32。值得注意的是，2006年L32財務風險最高，但到2009年其財務風險有所降低，2009年L49的財務風險最高。

以因子分析方法得到的5個因子為基礎進行財務風險聚類分析，利用SPSS17.0—分析—分類—K值聚類來實現，將高校財務風險分為很低、較低、一般、較高、很高共5類。聚類分析得到的結果跟因子分析不太一致，主要是因為因子分析本身有25%的信息丟失。所以本文采用財務風險的17個指標直接進行聚類分析。結果發(fā)現，同一類的高校在17個指標上的取值接近，說明同類高校財務風險相似。該結果與因子分析的結果比較一致。

表5中風險很高（類5）的4所高校，應該采取各種措施降低財務風險?？蛇x擇的措施包括：減少負債，尤其是減少銀行貸款；加快應收及暫付款項的收回，減少壞賬損失；節(jié)約開支，力爭收支平衡；加快資金周轉，提高資金使用效率。風險較高（類4）的6所高校也必須加強對財務風險的控制和防范，避免財務危機的發(fā)生。其他3類高校財務風險不大，但仍應重視財務風險預警，提高財務管理水平。

表5 高校財務風險水平的分類

五、研究結論

2003～2009年教育部直屬76所高校的負債規(guī)模逐年擴大，負債結構基本合理。通過單指標分析和因子分析發(fā)現，大多數高校的財務風險較低，但少數高校由于過度負債，財務風險較高。各高校應嚴格控制負債規(guī)模（尤其是銀行貸款規(guī)模）、加強財務管理、增加收入、控制支出并提高資金使用效率，將財務風險控制在合理的范圍內。教育主管部門也應加強對高校財務風險的監(jiān)控，采取高?；瘋却胧┙档透咝５呢攧诊L險。

［1］劉英.高校貸款融資行為研究及化解風險措施——以東北某省為例［J］.財政研究，2010(8):45-48.

［2］董鑄劍.基于灰色系統(tǒng)理論的廣東高校財務風險評價研究［J］.華南理工大學學報(社會科學版)，2010(12):100-103.

［3］劉淑華.預算軟約束:高校群體性負債的深度分析［J］.教育發(fā)展研究,2010(5):21-25.

［4］王亞鳳.關于高校財務風險控制問題的探討［J］.北京理工大學學報(社會科學版),2009(4):34-39.

［責任編輯：張琦］

Analysis and Evaluation of University Debt Management and Financial Risk

NIU Yan-fang1,ZHANG Zeng-lian2

（1.School of Accounting,Shandong University of Finance and Economics,Jinan 250014;
2.Dongling School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China）

University debt is the main source of its financial risk.In order to promote the development of financial management, universities need to strengthen debt management and financial risk early warning.This paper firstly analysis the basic situation and development trend of debt size,structure and level in 76 universities directly under the Ministry of Education in 2003～2009.Then we build the university's financial risk early warning indicator system,and do single index analysis.Finally we use factor analysis and cluster analysis on financial risk early warning,and make recommendations.

university debt;analysis of debt management;evaluation of financial risk

G647

A

2095-106X（2014）01-0074-07

2014-01-20

山東省社會科學項目“IT環(huán)境下的內部控制持續(xù)監(jiān)控構建與應用”（12CKJZ11）；國家自然科學青年基金“我國政府會計準則構建的動因、路徑、內容與效果研究”（71302164）；北京市哲學社會科學課題“基于會計視角的北京市城市公用事業(yè)價格形成機制及其管理研究”（13JGC095）；北京科技大學研究型教學示范課程建設項目“政府與非營利組織會計”（KC2012YJX29）；北京科技大學2012年度校級教育教學改革與研究面上項目“《政府與非營利組織會計》教學內容與教學方法的優(yōu)化研究”（JG2012M48）；北京高等學?！扒嗄暧⒉庞媱潯表椖?；北京科技大學2013年度校級“十二五”規(guī)劃教材一般項目“政府與非營利組織會計”（JC2013YB047）

牛艷芳（1978-），女，山東濟南人，山東財經大學會計學院副教授，會計學博士，研究方向是計算機審計、內部控制與風險管理；張曾蓮（1980-），女，湖南長沙人，北京科技大學東凌經濟管理學院教師，會計學博士，管理科學與工程博士后，研究方向是政府與非營利組織會計。