基于層次分析法的民辦院校財務風險模型構建

楊壽明

中圖分類號：F234 文獻標識碼：A 文章編號：1002-5812（2017）14-0100-04

摘要：隨著我國教育事業的不斷發展，作為高等教育重要組成部分的民辦高等教育，發展進入新的關鍵期。面對新的發展形勢，如何控制財務風險成為民辦高校發展的核心問題。文章通過分析民辦獨立院校財務風險的成因，有針對性地提出一些合理有效的防范措施。并在研究相關會計制度基礎上，完善高校財務組織架構，力圖設計出一套相對有效的風險評價模型。財務風險的控制與防范不僅有利于提升民辦院校的存續性，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的格局。

關鍵詞：民辦獨立院校 財務風險 層次分析法

民辦院校作為高等教育的重要補充，如何合理評估和防范民辦院校的財務風險，成為市場化的民辦院校的新問題。本文通過研究民辦院校財務制度的運轉模式，建立相對高效精準的財務風險評價體系，并在此基礎上提供相關的綜合防范措施，為有效控制民辦高校財務風險提供一些有借鑒價值的辦法和途徑。

一、民辦獨立院校財務風險主要成因

民辦獨立院校財務風險是由多種因素造成的，本文主要從資金來源、學校內部財務組織架構、行業類財務法律環境以及產權問題等方面進行分析。

（一）資金來源單一。當前國內大部分民辦獨立院校發展的資金來源于學費收入，而學費收入又依賴于招生數量。校園基建延期、畢業生就業情況下滑及招生不可抗力風險對獨立院校收入有較直接影響。

（二）民辦獨立院校財務體系。民辦院校財務體系包括很多方面，相關財務人員能力結構，包括其財務技能、服務思想、信息分析能力等影響獨立院校管理決策；財務組織的架構層面：審計部門缺失，預算監控和分析弱化，財務數據不能及時作用于經濟決策。預算缺少監督控制功能，也使得財務事前和事中控制變得無章可依。組織的最終架構實際是各方力量最后博弈的結果，投資人等利益相關方也會直接影響財務執行效果。

（三）民辦獨立院校法律環境。較長時期內民辦院校仍以公辦高校舉辦方為主體，同時執行《民間非營利組織會計制度》，從頂層設計限定了民辦高校投資目的。根據我國教育發展新的規劃要求，以教育部為主體完善落實的：教育部教發[2016]19號《民辦學校分類登記實施細則》對民辦高等院校辦學是個重新分類選擇的過程，即：營利性和非營利性分類。根據細則要求，所有實施民辦教育的法人主體，需要重新界定分類。

二、民辦獨立院校財務風險防范

（一）爭取政府財政資助。政府財政資助可以說是優質的資金來源，不僅能幫助到民辦高校的校園建設，更重要的是政府財政能在一定程度上帶來正面聲譽影響，從而促進民辦高校的招生等一系列工作。民辦高校也應該努力爭取獲得政府的財政支持。民辦院校通過條件建設，積極爭取主管教育機構專項建設經費，如實訓基地、特色專業建設、校園安防系統建設等，進一步促進自身內涵建設發展。

（二）爭取金融機構貸款。民辦院校通過自身整改：改善辦學條件，改革內部結構，完善會計制度，提高財務的透明度等措施，便利銀行評級授信，來爭取獲得銀行貸款，拓展資金來源，優化辦學資源。

（三）吸引社會捐贈進入。民辦高校應保證其教學質量，提高學校聲譽，這不僅有利于其穩定招生數量，也有利于其吸引社會捐贈，緩解資金短缺問題。民辦獨立院校可在法律允許的范圍內，給捐贈人以榮譽利益補償。政府通過完善法律法規，激勵企業等社會組織和個人向民辦高校捐贈可全額抵免所得稅以吸引更多的社會捐贈資金。

三、財務風險評價模型

本文旨在構建獨立院校財務風險模型，通過選取高敏感性的指標體系，盡可能真實反映民辦獨立院校所面臨的財務風險狀況，根據其財務活動特點，運用層次分析法進行構建。

（一）模型指標介紹

上頁表1中B3和B4為兩個“特色指標”。該指標并非財務類指標，但同樣可以在一定程度上反映高校的經營狀況。本文通過一定的權重系數，把這些指標加入到財務體系中去，希望能更加有效地反映出高校的總體經營狀況，也希望此方法能打破以往的固定思維，使財務模型能夠擁有多個鏈接口，與其他專業領域的分析相結合，從而形成綜合式的財務風險評價體系。

（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。但是仍然有許多方面存在不足：如指標選取單一，量化過程主觀性較強，判斷矩陣的定值需要非常豐富的經驗以及廣闊的知識面。所以，在層次分析法上建立的財務模型還有待進一步優化。但是此非本文重點，本文側重于在財務因素為主導的財務模型中創造性地加入跨領域非財務性指標，以求建立一個綜合性的財務風險評價模型，并在此基礎上建立一個與其他專業領域相互鏈接的具有較強拓展性和衍生性的財務風險模型。

該模型量化了各項指標，通過層次分析法分配一定權重，計算得出一個綜合數值，并編制一張風險值域表，觀察所得綜合數值落入哪個風險值域，以此判別風險大小。由于能力所限，本文中所構建的模型是一個指標數據較為單一的模型，財務數據只選擇了前文所列的各項常用財務指標。還有許多財務指標沒有考慮進去 。另外，特色指標也是筆者根據經驗自行創造，也會存在一定的不足。

1.指標權重分配。首先把目標分層細化，根據結構樹狀圖建立基本框架，見圖1。

需要說明的是，由于層次分析法計算量較大，因此判斷矩陣等計算都以A—B矩陣為例，不再一一列明其他矩陣計算過程。

構建判斷矩陣：

A B1 B2 B3 B4

B1 1 3 5 6

B2 1/3 1 4 5

B3 1/5 1/4 1 3

B4 1/6 1/5 1/3 1

求列和并歸一化得：endprint

A B1 B2 B3 B4

B1 30/51 60/89 15/31 6/15

B2 10/51 20/89 12/31 5/15

B3 6/51 5/89 3/31 3/15

B4 5/51 4/89 1/31 1/15

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，我們得出B2 的比重應為：（10/51+20/89+12/31+5/15）/4≈0.286=28.6%

B3的比重應為：（6/51+5/89+3/31+3/15）/4≈0.117=11.7%

B4的比重為：（5/51+4/89+1/31+1/15）/4≈0.061=6.1%

計算一致性：

A B1（0.536） B2（0.286） B3（0.117） B4（0.061）

B1 1 3 5 6

B2 1/3 1 4 5

B3 1/5 1/4 1 3

B4 1/6 1/5 1/3 1

首先用權重乘以各列再求其行和：

然后再用權重去除行和

2.345/0.536=4.375

1.238/0.286=4.328

0.479/0.117=4.094

0.246/0.061=4.033

計算四者平均值（最大特征值）λmaC=（4.375+4.328+4.094+4.033）/4=4.2075

由此得出一致性指標CI=（λmaC-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，具體如表2所示。

所以CR=0.0691/0.90=0.0768<0.1 滿足一致性檢驗。

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，外部環境因素占11.7%的權重，校園軟環境因素占6.1%的權重，這種權重比例分配是較為合理的。

通過構建判斷矩陣B1—C，B2—C，B3—C，B4—C，并通過同樣步驟計算各自權重并且檢驗一致性，把所得數據繪制成權重表，如表3所示。

至此所有指標的權重系數分配完成，下面要進行具體指標的量化工作。

2.指標量化計算公式。首先必須區分兩個關鍵概念：定性指標和定量指標。定性指標是可以明確定義但是無法用數值來具體衡量的指標，通常我們用等級評價，比如：A、B、C或者上、中、下。定量指標：可以用數值來量化表示的指標。兩種不同的指標本文采取不同的量化方法。定性指標本文采用先劃分等級，再在一定評分范圍內打分的方式來量化。模型中C6、C7、C8為定性指標，其余為定量指標。具體指標量化方法如下：

（1）定性指標：定性指標的量化本文采用等級&評分方法來進行，具體評分范圍見表4。

（2）定量指標量化。

①財務性指標。

流動比率：考慮到流動比率稍大于2為好，最大值上浮3.5個單位，最小值下浮1.5個單位，實際數值超過最大值5.5的按5.5處理，小于最小值0.5的按0.5處理。則其量化計算公式為：

[1-（C1-2）/3.5]×100 （C1≥2）[1-（2-C1）/1.5]×100 （C1<2）

速動比率：一般經驗認為速動比率為1較好，所以最大值上浮3.5個單位，最小值下浮0.7個單位，實際值超過4.5按4.5處理，小于0.3的按0.3處理。則其量化計算公式為：

[ 1-（C2-1）/3.5]×100 （C2≥1）[ 1-（1-C2）/0.7]×100 （C2<1）

現金比率：正常企業該指標可能需要控制在0.2左右，甚至更低一些，而且該指標不能過高，過高則表明該企業資金利用率較低。但是由于本文研究的是民辦獨立院校的財務風險，具有教育事業的特殊性，所以筆者暫且認為該指標越大越好。且最小值為0.2，最大值為1。實際值超過1按1處理，小于0.2的按0.2處理。則其量化計算公式為：

[（C3-0.2）/0.8]×100

資產負債率：考慮到民辦獨立院校的營收能力相對較弱，所以筆者認為高校的資產負債率應當采取相對保守態度，取0.45為最大值。最小值下浮0.35個單位，實際值超過0.45按0.45處理，最小值小于0.1的按0.1處理。則其量化計算公式為：

[1-（C4-0.1）/0.35]×100

利息保障倍數：利息保障倍數稍大于6為好，且應該保持在1以上。所以最大值設為6，最小值設為0.8.大于6按6計算，小于0.8按0.8計算。其量化計算公式為：

[（C5-0.8）/5.2]×100

應收賬款周轉率：一般制造業控制在5次左右，且此指標越大越好，根據多方意見參考，本指標下限定為2次，上限定為8次。實際值超過8按8計算，低于2按2處理。所以其量化計算公式為：

[（C6-2）/6]×100

固定資產周轉率：由于教育事業的特殊性，和一般以盈利為目標的企業相比，其周轉率普遍偏低。參考部分院校數據，本文把此指標上限定為0.03，下線定為0.005。大于和小于最大最小值均按最大最小值處理。所以其量化計算公式為：

[（C7-0.005）/0.025]×100

總資產周轉率：與上一個指標相同，該指標是無法參考企業平均水平的，參考部分院校數據，本文把此指標上限定為0.02，下限定為0.005。大于和小于最大最小值均按最大最小值處理。所以其量化計算公式為：endprint

（C8-0.005）/0.015]×100

筆者建議，不同領域、不同行業、不同時間，指標的選取和指標的定值乃至計算方法都應當靈活調整，這樣才能更好地反映會計主體的財務狀況，提供更精準的財務信息。

②非財務性指標。

及時就業率：據北京大學教育經濟研究所調查顯示：2013年民辦獨立院校及時就業率為44%。所以本指標最小值定為25%，最大值定為50%（普通本科院校及時就業率）。超過或低于最大最小值，按最大最小值處理。則其量化計算公式為：

[（C12-0.25）/0.25]×100

師生比率：國家規定的師生比應在1：18。考慮到民辦獨立院校的現實情況，筆者把最小值定為1：30，最大值定為1：20。超過或低于最大最小值，按最大最小值處理，所以其量化計算公式為：

[（C13-1/30）/（1/20-1/30）]×100

年教室使用率：參考中國海洋大學的相關調查，教室使用率較高的在60%左右，較低的則在35%左右。本文只選擇了白天的使用率數據，并未采納全天的統計數據。超過或低于最大最小值，按最大最小值處理。所以其量化計算公式為：

[（C14-0.35）/0.25]×100

人均書籍數：人均書籍數是考量學校軟件建設的重要指標，可以在一定程度上反映出學校軟件建設的情況。筆者認為該指標上限設置為100冊，下線設為30冊，較為合適。并超過或低于最大最小值，按最大最小值處理。所以其計算公式為：

[（C15-30）/70]×100

綠化面積比率：參考網上部分院校公布數字，本文把該指標比率上限定為60%，下限定為15%。超過或低于最大最小值，按最大最小值處理。所以其計算公式為：

[（C16-0.15）/0.45]×100

上述指標計算詳見表5。

分別計算C1至C16各指標的得分，求和：Ci，得出綜合得分，再查閱風險值域表，判斷其風險等級和相應狀況。

把0至100每十個數值劃分一個范圍，分別標注其財務風險等級，詳見表6。

因篇幅限制，本文不再通過實證測試該風險模型，具體可根據模型演示，并根據需要調整相關閾值，以進一步完善和修正提供可靠數據。

（三）模型分析與不足及對策

通過分析模型中C1至C16各項指標，我們可以進一步了解該獨立院校的財務狀況，以及該模型的不足之處。主要有以下幾點：

首先，由于高校基本不存在“存貨”，也沒有“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，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，獨立院校母體與地方政府投資建共同出資的新模式，高校通過師資、專利、品牌等無形資產，進行股權設置。所以更為精準的評價體系應當排除該部分無形資產，把一些變現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，由于教育事業不以盈利為目的，其稅前利潤少之又少，所以利息保障倍數這一償債指標的參考價值大打折扣。在適當情況下可以選取其他指標進行替換。

至于營運指標，在應收賬款周轉率上，民辦獨立院校主要收入來源于學費收入和政府補助，而這一部分與應收款收回關聯度不大，所以該指標可以替換成在賬齡分析法下的平均賬齡來衡量，以提高該指標的參考價值。至于固定資產周轉率和總資產周轉率，由于獨立院校收入總數相較于巨額的固定資產與總資產而言還是有很大差距，所以參考價值有所下降。

最后，外部因素方面。該部分打分較難把控，主觀隨意性一定程度上降低了該部分的可信度。區域政府經濟政策、法規等外部因素存在差異，比如當地政府大力扶植就可以為院校辦學提供良好的保障，而且這部分因素在現實情況下對獨立院校的影響很大，但又很難合理量化打分。所以，評價系統中應該提高該部分因素的比重，同時要配以合理的量化打分方式。筆者認為：既可以考慮采用當地政府或企事業單位的參股比率進行量化處理，又能考量院校所在地的GDP，以此衡量經濟環境。

本文所選取的特色指標比重僅占了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。如教室使用率由筆者推算而非實地采樣或者登陸該校教務處查看排課情況，再如人均書籍數應該替換成更有意義的生均書籍借閱率。但仍需要強調的是，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，以便綜合性地考量院校風險。

四、結論

民辦獨立院校財務風險的成因有許多。內有資金來源單一、院校架構不合理、財務人員水平欠缺等問題，外有法律定性模糊、回報問題不清、政策變化等因素影響。這些問題和因素的存在使得民辦教育發展受阻。對此本文提出了一些建設性的解決方法，但部分方法也有待實際驗證。建立的綜合風險評價模型，雖可以簡單判斷財務風險，但并未配以相應的措施，尚存許多不足之處，需要進一步優化和整合，指標選取及量化計算仍需進一步斟酌。期望本文能為民辦獨立院校財務風險的研究提供一點幫助。

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