基于現(xiàn)金流量的高職院校財務(wù)困境判別研究

周躍進（金華職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計財處,浙江 金華 321007）

基于現(xiàn)金流量的高職院校財務(wù)困境判別研究

周躍進
（金華職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計財處,浙江 金華 321007）

基于現(xiàn)金流量背景，以浙江省17所高職院校為例，依據(jù)其2010-2014年財務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)計了充分體現(xiàn)高校財務(wù)風(fēng)險的六類現(xiàn)金流指標(biāo)，利用五年時序數(shù)據(jù)，采用技術(shù)設(shè)定閾值，按照風(fēng)險等級將高校劃分為無風(fēng)險級、低風(fēng)險級、較高風(fēng)險級和高風(fēng)險級四類，并對不同類別的財務(wù)活動特征進行總結(jié)，即實現(xiàn)對高校財務(wù)困境程度的多分類判別，并完成高職院校財務(wù)困境等級劃分判別模型的建立。旨在建立高職院校財務(wù)困境預(yù)警模型，為高職院校全面動態(tài)的風(fēng)險管理提供可靠的依據(jù)和指導(dǎo)。

高職院校；現(xiàn)金流量；財務(wù)困境；判別模型

自上世紀(jì)末起，在經(jīng)歷了跨越式發(fā)展之后，我國高等教育以史無前例的方式朝著大眾化高等教育快速過渡。1999年我國高等教育毛入學(xué)率為9%，僅經(jīng)歷了短短三年的時間，到2002年毛入學(xué)率就迅速上升到了15%，比預(yù)計時間提前了7年實現(xiàn)大眾化教育目標(biāo)[1]，到2014年全國毛入學(xué)率已經(jīng)達到37.5%[2]。近年來，隨著高職院校大規(guī)模擴招，其帶來的校園建設(shè)資金需求與辦學(xué)條件改善需求，使得不少高職院校的財務(wù)問題越來越突出，且出現(xiàn)了一系列高校巨額負債的情況。越來越多的高職院校債臺高筑，多則上億，少則幾千萬，這給高職院校的負債造成了極大的負擔(dān)[3]。在這種環(huán)境下，高職院校的財務(wù)健康問題成為了各界關(guān)注的重點。為了解高職院?？傮w財務(wù)情況，本研究基于現(xiàn)金流量背景，對當(dāng)前高職院校財務(wù)困境判別做如下研究。

一、研究樣本

從浙江省49所高職院校中選取17所為樣本，其均符合以下條件：（1）樣本數(shù)據(jù)可得性；（2）樣本的同質(zhì)性：收支結(jié)構(gòu)、資金來源、財務(wù)治理等特征相似；（3）財務(wù)狀況的代表性；（4）可獲取其收入明細表、資產(chǎn)負債表、支出明細表等，現(xiàn)金流量采集指標(biāo)則來源于本研究所編制的現(xiàn)金流量表；（5）資源提供相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)。

二、判別評價指標(biāo)

本研究運用等級多分類的劃分方法，直接對高校財務(wù)風(fēng)險情況進行描述，給予警示，并對該等級具體評價標(biāo)準(zhǔn)做出進一步追溯。在現(xiàn)金流量的背景下，根據(jù)高職院校財務(wù)困境，可設(shè)定為以下幾種狀況：（1）綠色（安全）：財務(wù)風(fēng)險處于安全的狀態(tài)；（2）黃色（低風(fēng)險）：總體處于穩(wěn)定狀態(tài)；（3）橙色（較高風(fēng)險）：基本穩(wěn)定；（4）紅色（高風(fēng)險）：出現(xiàn)等級，主要為兩種情況：一是某項特征異常突出；二是橙色等級基礎(chǔ)上進一步惡化[4]。

通過采用不同顏色表示高職院校財務(wù)風(fēng)險安全性，可充分顯現(xiàn)警示的效果。通過描述高職院校四個等級特征，選取代表性較強的評價標(biāo)準(zhǔn)是等級劃分的重要工作，本研究用于高校財務(wù)風(fēng)險等級判別的評價標(biāo)準(zhǔn)，做如下選擇：（1）貸款籌資風(fēng)險：因?qū)е沦J款受到影響的因素非常多，但無法直接分析貸款額角度，同時因貸款期限多為中長期，導(dǎo)致利息支出作為一項定期支付費用[5]，鑒于該原因，故選取“利息支出占運營支出的比例”作為評價標(biāo)準(zhǔn)。（2）運行綜合風(fēng)險：選取“期初現(xiàn)金余額與本期運營收支結(jié)余”作為評價標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)該標(biāo)準(zhǔn)<0時，表示現(xiàn)金流轉(zhuǎn)存在問題；當(dāng)該標(biāo)準(zhǔn)>0時，表示財務(wù)收支平衡。（3）日常運營風(fēng)險：因考慮到高職院校的日常運營風(fēng)險，故選取“非限定性收支凈額”、“限定性收支凈額”兩項指標(biāo)。另涉及不同高校運營風(fēng)險對比，故設(shè)定“非限定性收支凈額與本期運營收支結(jié)余之比”這一標(biāo)準(zhǔn)。（4）投資風(fēng)險：由于高職院校在日常運營期間，其收支結(jié)余大多數(shù)被應(yīng)用到高?；ǖ然顒又校糜诨ㄖС雠c收支結(jié)余的資金之間本身具有較高的匹配性[6]。故選取“投資及暫付款的現(xiàn)金凈流量占本期運營收支結(jié)余的比重”這一評價標(biāo)準(zhǔn)。針對自籌基建資金支出則以“投資及暫付款的現(xiàn)金凈流量”來判別。

三、閾值確定

根據(jù)上述選取的6項評價標(biāo)準(zhǔn)，在閾值確定時，需從定量與定性兩方面對其進行考慮。其中a、d、e作為絕對指標(biāo)，從定性的方式來對其進行衡量，當(dāng)其為正數(shù)，則表示具有非常充足的資金保障，數(shù)值越大其可抵御風(fēng)險的能力就越強；b、c、f作為相對指標(biāo)，從定量的角度分流高職院校財務(wù)狀況，用以對財務(wù)風(fēng)險進行有效區(qū)分（見表1）。

表1 高職院校財務(wù)風(fēng)險等級劃分的評價標(biāo)準(zhǔn)

閾值選取方法：根據(jù)Hill估計中針對數(shù)據(jù)變點統(tǒng)計理論[7]中的變點思想與升序排列的相關(guān)思想，本研究對3項絕對指標(biāo)進行經(jīng)驗定性，對高校實施分類，并以此明確閾值；3項相對指標(biāo)則運用異常值結(jié)合平均值的方法明確閾值。

1.絕對指標(biāo)閾值界定

（1）a（期初現(xiàn)金余額與本期運營收支結(jié)余）

因期初現(xiàn)金余額與本期運營收支結(jié)余本身是5年的合計數(shù)，故絕大部分高職院校該項指標(biāo)均能夠達到0以上，故該指標(biāo)閾值確定為0（見圖1）。

圖1 a評價標(biāo)準(zhǔn)的升序排列圖

（2）d（非限定性收支凈額）

在本研究選取的17所高職院校中，絕大部分非限定性收支凈額均呈現(xiàn)為財務(wù)赤字，其中9所為負值，占52.94%；17所高職院校d指標(biāo)平均值為-32705.88萬元。結(jié)合具體情況，目前高職院校的支出大于收入的情況普遍，導(dǎo)致運營風(fēng)險增加，故d指標(biāo)閾值確定為0與10億元（見圖2）。

圖2 d評價標(biāo)準(zhǔn)的升序排列圖

（3）e（限定性收支凈額）

就總體情況來看，17所高職院校的限定性收支凈額均為正值，其平均值為108294.12萬元，這表明本研究選取的17所高職院校均表現(xiàn)出不同程度的?？罡挥?，但各院校之間存在較大差異。就實際情況來看，這部分富余款多被用于“救急”，故將該e指標(biāo)閾值確定為0（見圖3）。

圖3 e評價標(biāo)準(zhǔn)的升序排列圖

2.相對指標(biāo)閾值界定

（1）b（利息支出占運營支出的比例）

b值越大表明高職院校所承擔(dān)的貸款風(fēng)險就越高，而根據(jù)本研究選取的17所高職院校b指標(biāo)排序情況來看，所有院校均呈現(xiàn)不同程度的貸款風(fēng)險，但其中9所高職院校的比值非常大，超過2%，這表明其貸款風(fēng)險異常高（見圖4）。

通過對17所高職院校b評價指標(biāo)進行一階差分排序，并綜合各方面考慮，本研究將b指標(biāo)閾值確定為2.5%、4%、6%。

圖4 b評價標(biāo)準(zhǔn)的升序排列圖

（2）c（投資及暫付款的現(xiàn)金凈流量占本期運營收支結(jié)余的比重）

若c值越高則表示該高校所代表的投資風(fēng)險就越高，通過對17所高職院校c指標(biāo)進行升序排列，結(jié)果顯示，高職院校c指標(biāo)呈現(xiàn)出非常明顯的異常值（見圖5）。

圖5 c評價標(biāo)準(zhǔn)的升序排列圖

通過對c指標(biāo)進行統(tǒng)計能夠了解到17所高職院校本期運營收支情況。再通過對c指標(biāo)差分進行排序，并綜合考慮，將c指標(biāo)閾值確定為0、1.2、2、3。而該指標(biāo)評價的含義為：c>3以及c<0均視為異常差類。

（3）f（非限定性收支凈額與本期運營收支結(jié)余之比）

f值主要表示高職院校的運營風(fēng)險，該數(shù)值越小則表示其承擔(dān)的風(fēng)險越高。通過對17所高職院校f評價標(biāo)準(zhǔn)進行排列，可以看到異常值主要集中在序列的左側(cè)，表示這部分高職院校存在較大的運營風(fēng)險，同時各高校之間呈現(xiàn)出較大的差異性（見圖6）。

圖6 f評價指標(biāo)的升序排列圖

通過f指標(biāo)進行差分排序發(fā)現(xiàn)，序列前面的學(xué)校差分較為突出，但后面序列的學(xué)校呈現(xiàn)逐漸縮小的趨勢，但仍然存在差分值突然增高的情況，故f指標(biāo)閾值確定為-1.5、-0.5與0。

綜合上述6項評價指標(biāo)閾值情況，最終確定其閾值（見表2）。

表2 全樣本下評價指標(biāo)的閾值表

四、高職院校財務(wù)困境等級判別模型

對高職院校財務(wù)困境等級進行劃分的過程，就是從整體到局部考查高職院校財務(wù)風(fēng)險的主要過程，其中運營收支結(jié)余能夠充分展現(xiàn)高職院校資金收支的總體情況，即便是未出現(xiàn)運行風(fēng)險，但并不表示該校投資、貸款或者運營方面無風(fēng)險存在，但若總體運行表現(xiàn)出明顯的風(fēng)險特性，那么就表示在該校具體的資金管理活動中存在非常大的風(fēng)險[8]。為此，通過a指標(biāo)（期初現(xiàn)金余額與本期運營收支結(jié)余）對高職院校運行多年的累積結(jié)果進行判斷，是對其財務(wù)困境等級進行劃分的第一步，是判別該校是否屬于紅色預(yù)警范圍的步驟。此后，再結(jié)合高職院校財務(wù)管理及活動中存在的情況，做出相應(yīng)的評價，最終根據(jù)各項評價標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果判別其財務(wù)困境所屬風(fēng)險等級[9]。

根據(jù)這種分層判別方法，本研究在對高校財務(wù)風(fēng)險進行判別的過程中，首先通過第一層，即采取單指標(biāo)判定，再通過第二層多項指標(biāo)進行綜合判定。具體方法為：在第一層通過單指標(biāo)判定，劃分為非紅色預(yù)警與紅色預(yù)警。簡單來說，就是指通過第一層判定，若某高職院校存在其中一項指標(biāo)，即表示為紅色預(yù)警，若未表現(xiàn)出其中任何一項，則表示為非紅色預(yù)警。第二層則主要對非紅色預(yù)警高職院校做出進一步劃分，按照各項指標(biāo)確定的閾值以及低風(fēng)險閾值，綜合判定該校屬于橙色、黃色或者綠色（具體劃分方法見圖7）。

圖7 高職院校財務(wù)困境等級劃分判別模型

本研究基于現(xiàn)金流量背景，所設(shè)計的短期預(yù)警模型主要是根據(jù)高職院校近幾年現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)進行測算，其能夠有效甄別高職院校的財務(wù)狀況，可充分展現(xiàn)出高職院校財務(wù)風(fēng)險帶來的長期影響及累計性特點[10]。

五、實證結(jié)果及分析

根據(jù)本研究選取的17所高職院校2010-2014年現(xiàn)金流量合計數(shù)，同時結(jié)合風(fēng)險等級以及閾值對高校財務(wù)進行等級劃分（見表3）。

表3 17所高職院校財務(wù)困境等級劃分結(jié)果

通過對17所高職院校近五年財務(wù)狀況進行等級劃分，其中4所高職院校財務(wù)困境呈現(xiàn)為紅色，占23.53%；6所高職院校財務(wù)困境呈現(xiàn)為橙色，占35.29%；5所高職院校財務(wù)困境呈現(xiàn)為黃色，占29.41%；2所高職院校財務(wù)困境呈現(xiàn)為綠色，占11.76%。根據(jù)此結(jié)果可見，高職院校呈現(xiàn)為橙色和黃色低風(fēng)險的比例較高，占64.71%，這表明絕大多數(shù)高職院校都存在不同程度的財務(wù)風(fēng)險，充分展現(xiàn)了高職院校財務(wù)風(fēng)險短時間集中爆發(fā)的特點。

在對其財務(wù)風(fēng)險分析的過程中，可對6項評價指標(biāo)進行逐項分析，并根據(jù)分析結(jié)果進行等級的劃分，這樣更利于充分了解影響財務(wù)風(fēng)險的主要因素，為下一步高職院校財務(wù)風(fēng)險管理提供依據(jù)，以便能夠?qū)ΠY下藥，盡快對存在風(fēng)險的問題財務(wù)采取控制措施，使風(fēng)險降至最低[11]。

六、結(jié)論

現(xiàn)金流量表是反映高職院校在一定會計期間所發(fā)生的現(xiàn)金流入和流出的報表。通過對現(xiàn)金流量的分析，可以有效掌握高職院校財務(wù)風(fēng)險情況。在高職院校中，運用現(xiàn)金流量表有助于信息使用者評價高校資金管理水平、評估流動性、償債能力和財務(wù)彈性，應(yīng)該成為高校財務(wù)風(fēng)險監(jiān)控的重要依據(jù)。本研究基于現(xiàn)金流量基礎(chǔ)，選取體現(xiàn)高校資金管理特點的6項指標(biāo)，結(jié)合不同財務(wù)風(fēng)險做出相應(yīng)的等級劃分，通過這種方式來實現(xiàn)對高校財務(wù)困境的有效判別。若判別結(jié)果屬于紅色等級，則表示高職院線的現(xiàn)金流關(guān)鍵指標(biāo)呈現(xiàn)惡化趨勢，必須采取有效措施給予控制。該研究成果有助于高職院校通過現(xiàn)金流量對財務(wù)風(fēng)險情況進行持續(xù)監(jiān)控，也可以為預(yù)測財務(wù)困境提供一定的技術(shù)支持。

[1]劉蓉暉，雷懷英，付景莉.兩種財務(wù)困境程度判別模型的構(gòu)建與比較[J].統(tǒng)計與決策，2013（7）：176-180.

[2]教育部：2014年全國高等教育毛入學(xué)率達37.5% [EB/OL].（2015-07-30）[ 2015-09-10].http://finance.chinanews.com/gn/2015/07-30/7436963.shtml.

[3]金宗梅.高職院校財務(wù)內(nèi)控機制的完善研究[J].財經(jīng)界:學(xué)術(shù)版，2013（17）：219.

[4]張抗.高職院校財務(wù)收支困境及對策研究——以S學(xué)院為例[J].會計師，2014（22）：29-31.

[5]周躍進.高職院校財務(wù)風(fēng)險防范機制的創(chuàng)新研究[J].金華職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2015（1）：8-12.

[6]彭靜.高職院校財務(wù)信息公開面臨的困境及應(yīng)對措施思考[J].東方企業(yè)文化，2014（23）：294.

[7]劉章勝，翟惠根.高職財務(wù)管理專業(yè)“雙證融通”的困境與突破[J].現(xiàn)代企業(yè)教育，2014（16）：173-174.

[8]趙明霞.高職院校財務(wù)管理現(xiàn)狀的思考[J].財會通訊，2009（2）：62-63.

[9]傅淑園.談高職院校財務(wù)管理信息化建設(shè)[J].南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2009（1）：26-28.

[10]郝林毅.高職院?；I資渠道及財務(wù)風(fēng)險防范[J].學(xué)術(shù)論壇，2011（3）：205-208.

[11]李芙蓉，劉紅梅，麻曉剛.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的高職院財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)研究[J].財會通訊，2010（8）：70-71.

[責(zé)任編輯 龔 勛]

2015-09-24

2014年浙江省金華市科技局一般科研資助項目“高職院校財務(wù)風(fēng)險的識別與控制研究”（2014-3-040）。

周躍進（1957-）,男，浙江金華人，會計師，主要從事高職院校財務(wù)管理工作。

G718.5

A

1008-4630（2015）06-0056-05