陳思璽, 周 楊
(1.安徽廣播電視大學(xué) 六安分校,安徽 六安 237012;2.皖西學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 六安 237012)
?
基于層次分析法的地方高校財務(wù)風(fēng)險綜合評估
——以安徽省四所新建本科院校為例
陳思璽1, 周 楊2
(1.安徽廣播電視大學(xué) 六安分校,安徽 六安 237012;2.皖西學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 六安 237012)
近年來,高校辦學(xué)規(guī)模的逐漸擴大與日益增長的資金需求矛盾不斷凸顯,使得對高校財務(wù)風(fēng)險的綜合評價變得非常重要。運用層次分析理論及其基本方法,首先建立了高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價模型,然后,以安徽省幾所新建本科院校為例,對其財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了綜合評價。結(jié)果表明,該模型和方法可以有效地實現(xiàn)對地方高校財務(wù)風(fēng)險問題的全面評價。
地方高校;財務(wù)風(fēng)險;層次分析法;綜合評估
隨著教育改革和高校辦學(xué)自主權(quán)的不斷擴大,辦學(xué)經(jīng)費來源由主要依賴政府經(jīng)費撥款逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榻柚喾N方式綜合籌措,以彌補高校所需經(jīng)費的不足。由于學(xué)校基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、教學(xué)條件的改善,經(jīng)費投入顯著落后于學(xué)生生源數(shù)量的持續(xù)增長速度,由此引發(fā)的財務(wù)風(fēng)險必然會影響高校教學(xué)科研及運行費用的平衡支出,進(jìn)而影響學(xué)校的穩(wěn)定和持續(xù)發(fā)展。合理籌措資金與防范財務(wù)風(fēng)險已逐漸成為高校財務(wù)管理的一項重要工作[1-2]。
隨著近幾年部分高校出現(xiàn)財務(wù)危機,學(xué)者們紛紛運用風(fēng)險理論,對高校資金運作及其風(fēng)險的特點、類型,尤其是風(fēng)險成因進(jìn)行探索。學(xué)者們普遍認(rèn)為高等教育大眾化過程中高校負(fù)債經(jīng)營是造成目前部分高校財務(wù)風(fēng)險增加的直接原因,研究的焦點也主要聚集在高校貸款問題上[3-5]。在建立高校財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,很多學(xué)者進(jìn)一步對高校財務(wù)風(fēng)險評價和預(yù)警進(jìn)行了研究。如張曾蓮、吳雪琴[1]1-7對高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價與預(yù)警進(jìn)行了研究,并以北京市25所部屬高校的財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),基于重要性原則選取了19個財務(wù)指標(biāo),構(gòu)建了財務(wù)風(fēng)險評價體系,通過因子分析選出5個公因子,建立了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型,并用吉林大學(xué)的財務(wù)數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了穩(wěn)健性驗證?;贓RM方法,韋德貞[6]對高校財務(wù)風(fēng)險管理進(jìn)行了研究?;诰C合評分法,鄭梅、蔡玉勝[7]對高校財務(wù)風(fēng)險評價進(jìn)行了實證研究。基于改進(jìn)的功效系數(shù)法,黃海波、劉飛虎[8]建立了一個多指標(biāo)綜合監(jiān)控的高校財務(wù)風(fēng)險測度模型。楊繼偉、肖永慧[9]運用因子分析法,對云南省高校財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了分析。程巧玲、文明禮[10]運用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)對高校財務(wù)風(fēng)險影響因素進(jìn)行了分析研究。基于Logistic回歸分析法,吳海鵬[11]對高校財務(wù)風(fēng)險預(yù)警問題進(jìn)行了研究,并且進(jìn)行了實證分析。趙天華、徐麗萍等[12]采用灰色物元分析法,建立高校財務(wù)風(fēng)險評價指標(biāo)體系。劉衛(wèi)民、董紹嫻[13]建立了高校財務(wù)風(fēng)險識別指標(biāo)體系,并采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了高校財務(wù)風(fēng)險識別模型,最后進(jìn)行了實證驗證。王光偉等[14]運用貝葉斯理論及其基本方法,建立了高校財務(wù)風(fēng)險評價模型與方法。田志剛[15]通過采用巴薩利模型和功效系數(shù)模型,從企業(yè)財務(wù)、事業(yè)財務(wù)兩個視角對高等學(xué)校財務(wù)風(fēng)險程度進(jìn)行了度量分析,并對兩種模型下高校的財務(wù)風(fēng)險趨勢軌跡進(jìn)行了實證驗證。
本文對安徽省四所新建本科高校進(jìn)行取樣,確定以學(xué)校資產(chǎn)負(fù)債率、學(xué)校累計借款總額占總資產(chǎn)比率等9個指標(biāo)作為反映新建本科高校財務(wù)風(fēng)險的指標(biāo),建立基于層次分析法的地方高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價模型,對其存在的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行綜合評價。
(一)層次分析法簡介
層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)[16]是對一些較為復(fù)雜、較為模糊的問題做出決策的簡易方法,特別適用于那些難以完全定量分析的問題。它是由美國運籌學(xué)家T.L.Saaty教授于20世紀(jì)70年代初提出的一種簡便、靈活而又實用的多準(zhǔn)則決策方法。
層次分析法(AHP)算法是一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法。它是一種將決策者對復(fù)雜系統(tǒng)的決策思維過程模型化、數(shù)量化的過程。應(yīng)用這種方法,決策者通過將復(fù)雜問題分解為若干層次和若干因素(如圖1),在各因素之間進(jìn)行簡單的比較和計算,就可以得出不同方案的權(quán)重,為最佳方案的選擇提供依據(jù)。
層次分析法的基本原理是依據(jù)具有遞階結(jié)構(gòu)的目標(biāo)、子目標(biāo)(準(zhǔn)則)、約束條件、部門等來評價方案,采用兩兩比較的方法確定判斷矩陣,然后把與判斷矩陣的最大特征值相對應(yīng)的特征向量分量作為相應(yīng)的系數(shù),最后綜合給出各方案的權(quán)重(優(yōu)先程度)。
AHP算法的基本過程,大體可以分為如下六個基本步驟:(如圖2)
(二)評價指標(biāo)的建立
通過分析安徽省四所新建本科高校財務(wù)的實際情況,確定以學(xué)校資產(chǎn)負(fù)債率、學(xué)校累計借款總額占總資產(chǎn)比率等9個指標(biāo)作為反映新建本科高校財務(wù)風(fēng)險的指標(biāo)。
由于指標(biāo)中有絕對數(shù)、相對數(shù),有正向指標(biāo)、逆向指標(biāo),不能簡單地直接合成, 而需要進(jìn)行指標(biāo)轉(zhuǎn)換。對本次衡量財務(wù)風(fēng)險的指標(biāo),以比率指標(biāo)且越小越好為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行轉(zhuǎn)換:
1、學(xué)校資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額×100%;
2、學(xué)校累計借款總額占總資產(chǎn)比率=借入款累計數(shù)/資產(chǎn)總額×100%;
3、累計借款占總經(jīng)費收入比率=借入款累計數(shù)/總經(jīng)費收入×100%;
4、事業(yè)基金可用率=(事業(yè)基金-借出款-對外投資)/事業(yè)基金×100%;
5、專項資金占用程度=(借出款+投資基金+應(yīng)收及暫付款-收入×20%-事業(yè)基金)/(資產(chǎn)總額-事業(yè)基金-固定基金)×100%;
6、學(xué)校貨幣資金支付率=(現(xiàn)金+銀行存款+持有債券)/(支出總額/12);
7、學(xué)校借入款項占學(xué)校貨幣資金的比率=學(xué)校借入款項/(現(xiàn)金+銀行存款+持有債券)×100%;
8、銀行存款保障率=負(fù)債總額/(銀行存款余額+現(xiàn)金余額);
9、暫付款占流動資金比率=應(yīng)收及暫付款年末數(shù)/年末流動資金總額。
(注:除了第4個指標(biāo)外,其他指標(biāo)值都是越小越好)
(三)設(shè)置權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗
1.構(gòu)造判斷矩陣
在進(jìn)行兩兩相互比較判斷時,要符合邏輯思維以及從實際經(jīng)驗出發(fā),由若干位有經(jīng)驗的、知識廣泛的專家進(jìn)行判定的??梢圆捎棉q論、多數(shù)表決及問卷調(diào)查的方式,由專家對同一層次的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較,綜合意見得出判定值。在此基礎(chǔ)上對所得出的判斷矩陣做一致性檢驗,以確定在合理的框架上得到更加科學(xué)合理的結(jié)果。
通過綜合幾位高校財務(wù)方面專家的意見,得出判斷矩陣如下:
目標(biāo)層-方案層(A-B)
方案層-準(zhǔn)則層(B-C)
2.計算權(quán)重向量
以A-B矩陣為例,通過MATLAB軟件計算可得A-B的權(quán)重向量為:
wA-B=[0.54,0.30,0.16]T
同理,分別可得B-C的權(quán)重向量分別為:
wB1-C=[0.61,0.27,0.12]T,
wB2-C=[0.75,0.25]T,
wB3-C=[0.07,0.15,0.33,0.45]T
3.一致性檢驗
仍以A-B矩陣為例,通過MATLAB軟件計算可得A-B矩陣的最大特征根λmax=3.009,則一致性指標(biāo)CI為
而n=3 時平均隨機一致性指標(biāo)(RI)是 0.58,那么這時的一致性比值為:
表明A-B矩陣具有很好的一致性,通過了一致性檢驗。
同理可計算B-C各個矩陣的一致性比值分別為:CR1=0,CR2=0.0634,CR3=0.0545,表明B-C各個矩陣具有很好的一致性,都通過了一致性檢驗。
4.計算各指標(biāo)在總目標(biāo)中的層次權(quán)重
各指標(biāo)的合成權(quán)重可通過下面的公式計算得到:
各指標(biāo)在總目標(biāo)中的權(quán)重w=各指標(biāo)相對于準(zhǔn)則層指標(biāo)的權(quán)重×準(zhǔn)則層指標(biāo)相對總目標(biāo)的權(quán)重。
由上述公式及wA-B、wB1-C、wB2-C和wB3-C計算可指標(biāo)在總目標(biāo)中的權(quán)重為
w=[0.3294,0.1458,0.0648,0.225,0.075,0.0112,0.024,0.0528,0.072]T
由于不同的財務(wù)指標(biāo)反映具不同的財務(wù)風(fēng)險,在反映高校綜合財務(wù)風(fēng)險方面具有不同的地位,具有不同的權(quán)重,可以對轉(zhuǎn)換后的指標(biāo)用加權(quán)平均的方法來計算總的財務(wù)風(fēng)險值。
(5)
其中,Ci為第i個指標(biāo)轉(zhuǎn)換后的值,wi為第i個指標(biāo)相對于目標(biāo)的權(quán)重。
以安徽新建4所省屬本科高校為例,4所高校分別記為AH1、AH2、AH3和AH4,比較它們綜合財務(wù)風(fēng)險的大小。4所高校的9個指標(biāo)數(shù)據(jù)為:
轉(zhuǎn)換后的指標(biāo)數(shù)據(jù)為:
根據(jù)上述層次分析法確定的各指標(biāo)在總目標(biāo)中的權(quán)重和九個指標(biāo)轉(zhuǎn)換后的數(shù)值,由公式(5)可以計算出AH1-AH4四所高校財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)值分別為:0.9743,0.9443,1.0508,0.9122。
總的來看,這四所新建省屬本科高校的財務(wù)風(fēng)險差別不是很大,這與這四所學(xué)校幾乎同時升為本科院校,發(fā)展幾乎同時起步有關(guān)。但是,從這四所高校的財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)值的大小來看,高校AH3的財務(wù)風(fēng)險最大,高校AH4的財務(wù)風(fēng)險最小。這與這四所高校前期的發(fā)展和所處的地域有關(guān),高校AH3所處的城市屬于安徽省經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),當(dāng)?shù)卣闹С至Χ葲]有其他城市大,AH3又是較早升本的院校,升本之后,學(xué)校為了應(yīng)對幾年后學(xué)生規(guī)模的快速增長,在政府撥款的基礎(chǔ)上,再通過自籌資金用于學(xué)校的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和教學(xué)條件改善;高校AH4是這四所高校中升本最晚的學(xué)校,又加上所處的城市屬于安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),學(xué)校的前期發(fā)展有了一定的基礎(chǔ),故其財務(wù)風(fēng)險較其他三所高校的財務(wù)風(fēng)險都低;高校AH1和AH2升本的時間介于高校AH3和AH4之間,這兩所高校所處的城市屬于安徽經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的地區(qū),當(dāng)?shù)卣畬W(xué)校的支持力度相對較大,故其財務(wù)風(fēng)險介于高校AH3和AH4之間。
由于在單個指標(biāo)的對比中,各個高校的財務(wù)風(fēng)險在不同的指標(biāo)上表現(xiàn)出不同的排名,無法從整體上反映各個高校財務(wù)風(fēng)險的大小。層次分析方法是系統(tǒng)分析的綜合方法,其采用定性和定量分析相結(jié)合的方法,最終通過數(shù)學(xué)方法為分析、決策和評估提供定量依據(jù)。運用層次分析方法,通過綜合指數(shù)計算各個高校財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)值,可以更好地評估和衡量高校財務(wù)風(fēng)險的實際情況。
[1] 張曾蓮,吳雪琴.高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價與預(yù)警研究[J].高等財經(jīng)教育研究,2011,14(1):1-7.
[2] 阮衍,余道紅.高校財務(wù)風(fēng)險的成因及其防范[J].高等函授學(xué)報(自然科學(xué)版),2010,23(3):24-27.
[3] 丁毅.高等學(xué)校貸款風(fēng)險管理研究[D].廈門:廈門大學(xué),2006:17-18.
[4] 滕春慧.高等學(xué)校負(fù)債辦學(xué)的風(fēng)險控制與防范研究[D].成都:西南財經(jīng)大學(xué),2006:24-26.
[5] 劉立軍.高等學(xué)校銀行貸款風(fēng)險管理研究[D].濟(jì)南:山東大學(xué),2006:11-12.
[6] 韋德貞.基于ERM的高校財務(wù)風(fēng)險管理研究[J].會計之友,2012(3):125-126.
[7] 鄭梅,蔡玉勝.基于綜合評分法的高校財務(wù)風(fēng)險評價實證研究[J].財會通訊,2011(11): 140-142.
[8] 黃海波,劉飛虎.基于功效系數(shù)法的高校財務(wù)風(fēng)險警情測度模型研究[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2011,117(2):86-90.
[9] 楊繼偉,肖永慧.云南省高校財務(wù)風(fēng)險因子分析[J] .財會通訊,2011(11):144-146.
[10] 程巧玲,文明禮.基于結(jié)構(gòu)方程模型的高校財務(wù)風(fēng)險影響因素研究[J].經(jīng)濟(jì)論壇,2012,506 (9):158-162.
[11] 吳海鵬.基于Logistic回歸分析的高校財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究[J].會計之友,2012(12):100-103.
[12] 趙天華,徐麗萍,金海燕.高校財務(wù)風(fēng)險綜合評價研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì),2013(8):115-118.
[13] 劉衛(wèi)民,董紹嫻.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校財務(wù)風(fēng)險識別[J].會計之友,2012(2):119-121.
[14] 王光偉,劉暉,李天河,梁玲.基于貝葉斯理論的高校財務(wù)風(fēng)險評價方法[J].信息工程大學(xué)學(xué)報,2013,14(1):114-118.
[15] 田志剛.高校財務(wù)風(fēng)險評價與預(yù)警雙模型實證研究[J].會計之友,2013(6):122-125.
[16] 孫宏才,田平王,蓮芬.網(wǎng)絡(luò)層次分析法與決策科學(xué)[M].北京:國防工業(yè)出版社,2011:15-18.
[責(zé)任編輯 鄧先友]
TheComprehensiveEvaluationoftheFinancialRisksofLocalUniversitiesBasedonAnalyticHierarchyProcess——Taking Several New Colleges of Anhui Province for Examples
CHEN Si-xi1, ZHOU Yang2
(1.Lu'an Branch of Anhui Radio and TV University, Lu'an Anhui 237012, China;2.College of Economy and Management, West Anhui University,Lu'an Anhui 237012,China)
In recent years, the contradiction between the gradual expanding scale of higher educational institutions and therefore increasing financial demand is getting obvious,which makes a comprehensive assessment of the financial risks particularly important. Firstly, a model for evaluating the financial risks of universities is made based on the analytic hierarchy process. Secondly, several local universities of Anhui Province are taken as the examples to evaluate the financial risks. The result shows that the model and method can effectively be used to comprehensively evaluate the financial risks of local universities.
local university; financial risks; analytic hierarchy process; comprehensive evaluation
2014-06-30
安徽省哲學(xué)社科規(guī)劃項目(項目編號:AHSKF11-12D343);安徽省教育廳青年項目(項目編號:2011sk356);2013年度安徽省高校青年優(yōu)秀人才基金重點項目(項目編號:2013SQRW054ZD)。
陳思璽(1964-),男,安徽六安市人,研究生,講師。研究方向:財務(wù)管理。
G647.5
:A
:1008-6021(2014)04-0033-04