基于F-Score模型的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制研究

徐田強(qiáng)，蔣詩(shī)羽

（蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州 215411）

引言

當(dāng)前，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗問(wèn)題受到了普遍關(guān)注。據(jù)《中國(guó)大學(xué)生就業(yè)報(bào)告》調(diào)查數(shù)據(jù)顯示：近五年來(lái)，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)成功率約為2%-3%，遠(yuǎn)低于社會(huì)上平均20%左右的創(chuàng)業(yè)成功率。從大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗的原因來(lái)看，既有自身因素，如知識(shí)結(jié)構(gòu)單一、管理經(jīng)驗(yàn)匱乏等；也有外部因素，如商務(wù)支持不足、融資渠道單一等。但從財(cái)務(wù)視角來(lái)看，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)失控及由此導(dǎo)致的財(cái)務(wù)狀況惡化，是引發(fā)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗的重要原因。調(diào)查顯示：大學(xué)生創(chuàng)業(yè)失敗案例中，近80%是由于缺乏財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，盲目負(fù)債融資，在市場(chǎng)推廣不利及外部環(huán)境變化導(dǎo)致獲利水平下降時(shí)，無(wú)法償付經(jīng)營(yíng)成本及到期債務(wù)，致使最終經(jīng)營(yíng)破產(chǎn)[1]。由此可見(jiàn)，對(duì)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)而言，財(cái)務(wù)安全是穩(wěn)定發(fā)展的基石，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與控制則尤為關(guān)鍵和重要。

一、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的選取

在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面，知名及影響較廣的有ZScore 和F-Score 模型。Z-Score 是Altman 在1968年提出的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型，主要用來(lái)預(yù)測(cè)企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。模型由總資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)資本率、留存收益率等五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)組成，分別為：X1=營(yíng)運(yùn)資本/市場(chǎng)總資產(chǎn)；X2=留存收益/市場(chǎng)總資產(chǎn)；X3=稅前利潤(rùn)/市場(chǎng)總資產(chǎn)；X4=權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值/總債務(wù)；X5=銷(xiāo)售收入/市場(chǎng)總資產(chǎn)。而后，依據(jù)函數(shù)因變量Z 值與違約臨界值比較，將債務(wù)人劃入違約組或非違約組，進(jìn)而對(duì)企業(yè)整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷。

從指標(biāo)構(gòu)成范圍來(lái)看，Z-Score 模型基本涵蓋創(chuàng)業(yè)所需關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)能力，但由于創(chuàng)業(yè)活動(dòng)對(duì)現(xiàn)金流量較為敏感，而模型卻未將其納入其中，導(dǎo)致其在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方面具有一定局限性。為改變ZScore 模型上述不足，提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的穩(wěn)健性，我國(guó)財(cái)務(wù)專(zhuān)家周首華、楊濟(jì)華提出F-Score模型[2]。該模型在Z-Score 模型的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了X3 和X5 指標(biāo)，將其調(diào)整為現(xiàn)金流量指標(biāo)，即X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負(fù)債，X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產(chǎn)。模型通過(guò)把“息稅前資產(chǎn)利潤(rùn)率”調(diào)整為“負(fù)債現(xiàn)金流量保障率”，將“資產(chǎn)銷(xiāo)售收入率”調(diào)整為“總資產(chǎn)現(xiàn)金流量率”，從而較好的反映現(xiàn)金流量對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。調(diào)整后的F-Score模型為：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

F-Score模型共有五個(gè)自變量，其中除X3和X5外，其他3個(gè)指標(biāo)與Z-Score模型相同。模型的臨界點(diǎn)為0.0274。當(dāng)某企業(yè)F 分?jǐn)?shù)值小于0.0274，表示財(cái)務(wù)狀況惡化，面臨破產(chǎn)失敗風(fēng)險(xiǎn)；反之，若F分?jǐn)?shù)值高于0.0274，則表示企業(yè)財(cái)務(wù)狀況安全，可繼續(xù)生存發(fā)展。由于模型較好地將營(yíng)運(yùn)能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力及可持續(xù)發(fā)展能力各指標(biāo)結(jié)合起來(lái)，并充分考慮現(xiàn)金流量對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響，能夠全面揭示財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響因素及其內(nèi)在關(guān)系，為此，采用該模型對(duì)創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判別。

二、研究設(shè)計(jì)及實(shí)證分析

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

根據(jù)上述分析，為研究創(chuàng)業(yè)運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，本文以蘇州健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院2017年至2019年三年間注冊(cè)成立的大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)為樣本，通過(guò)調(diào)查統(tǒng)計(jì)，考察其2020年度財(cái)務(wù)表現(xiàn)。同時(shí)，為便于對(duì)比研究，按照財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況將其分為兩類(lèi)：財(cái)務(wù)失敗組和財(cái)務(wù)安全組。財(cái)務(wù)失敗組，表示由于連續(xù)虧損或不能償付到期債務(wù)等原因?qū)е聞?chuàng)業(yè)失敗的企業(yè)；財(cái)務(wù)安全組，是指財(cái)務(wù)狀況整體安全，創(chuàng)業(yè)活動(dòng)運(yùn)營(yíng)正常企業(yè)。

統(tǒng)計(jì)期內(nèi)，2020年度我校共有26 家創(chuàng)業(yè)樣本由于財(cái)務(wù)惡化導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)失敗，將其作為觀察樣本列入財(cái)務(wù)失敗組；為研究對(duì)比需要，另選取26 家創(chuàng)業(yè)經(jīng)營(yíng)正常樣本作為對(duì)照樣本。對(duì)照樣本選取，主要滿足以下三個(gè)條件：（1）行業(yè)相同或相近，以便進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)變量顯著性檢驗(yàn)及對(duì)比研究。（2）規(guī)模相當(dāng)。以資產(chǎn)規(guī)模、營(yíng)業(yè)收入為對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)，雙方差異控制在20%以?xún)?nèi)。特殊情況下，當(dāng)難以匹配到規(guī)模相當(dāng)企業(yè)時(shí)，將標(biāo)準(zhǔn)適當(dāng)放寬至50%左右。（3）財(cái)務(wù)核算資料健全。能方便獲取2019年度財(cái)務(wù)狀況及經(jīng)營(yíng)成果數(shù)據(jù)，完成分析數(shù)據(jù)采集。依照上述要求，總計(jì)獲得52份研究樣本。

（二）變量定義

1.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)值

由于本文擬采用F-Score模型賦分的方式評(píng)判風(fēng)險(xiǎn)狀況，所以在此用F 作為衡量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)大小變量。F值根據(jù)模型償債能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力及持續(xù)發(fā)展能力相關(guān)指標(biāo)與系數(shù)權(quán)重綜合計(jì)算得到。

2.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響變量

按照F-Score 模型自變量定義，本文采用營(yíng)運(yùn)資本率、留存收益率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金率、負(fù)債權(quán)益率、資產(chǎn)現(xiàn)金率五個(gè)指標(biāo)作為解釋變量。上述指標(biāo)與創(chuàng)業(yè)經(jīng)營(yíng)能力緊密相關(guān)，其中營(yíng)運(yùn)資本率、負(fù)債權(quán)益率主要反映短期和長(zhǎng)期償債能力；留存收益率代表持續(xù)發(fā)展能力；資產(chǎn)現(xiàn)金率代表資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力；經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金率反映獲利能力以及負(fù)債現(xiàn)金保障水平。同時(shí)，為便于計(jì)算，用“經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量”近似替代X3中的“稅后純收益+折舊”，用“現(xiàn)金流量?jī)纛~”替代X5 指標(biāo)的“稅后純收益+利息+折舊”。另外，由于大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)多為小型企業(yè)，由于未公開(kāi)上市，難以獲得股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值，在此用同行業(yè)同期上市中小板企業(yè)平均市凈率進(jìn)行折算。

（三）實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

按照研究設(shè)計(jì)，本文將調(diào)查所獲得的52份樣本分為財(cái)務(wù)安全和財(cái)務(wù)失敗兩組。按照F-Score模型變量定義，將財(cái)務(wù)失敗組5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量用X1-X5進(jìn)行標(biāo)識(shí)，財(cái)務(wù)安全組用Y1-Y5 進(jìn)行標(biāo)識(shí)，并分別根據(jù)2019年度財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)變量值。然后，用SPSS 軟件對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理[3]，得到表1風(fēng)險(xiǎn)影響變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 風(fēng)險(xiǎn)影響變量描述性統(tǒng)計(jì)

從變量均值來(lái)看，除“資產(chǎn)現(xiàn)金率”為負(fù)數(shù)外，其他變量指標(biāo)均大于零，表明大學(xué)生創(chuàng)業(yè)經(jīng)營(yíng)中經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、籌資活動(dòng)和投資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量基本處于流出狀態(tài)，市場(chǎng)開(kāi)拓、擴(kuò)大收益、提高收現(xiàn)能力是創(chuàng)業(yè)初期面臨的重要任務(wù)。從變量標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，“資產(chǎn)現(xiàn)金率”為0.0211，明顯低于其他四個(gè)變量，表明創(chuàng)業(yè)企業(yè)之間在現(xiàn)金獲取能力方面差距較小，這也與大學(xué)生創(chuàng)業(yè)初期情況相符，同時(shí)也意味著其他解釋變量對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響要更顯著一些。另外，從負(fù)債權(quán)益率變量來(lái)看，它的均值和標(biāo)準(zhǔn)差較大，這反映出大學(xué)生創(chuàng)業(yè)企業(yè)權(quán)益和負(fù)債結(jié)構(gòu)的不均衡，差距較大，部分創(chuàng)業(yè)者出于市場(chǎng)推廣及擴(kuò)張銷(xiāo)售目的，對(duì)財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)安全性缺乏必要關(guān)注，盲目和過(guò)度負(fù)債，導(dǎo)致結(jié)構(gòu)比率失衡，使創(chuàng)業(yè)活動(dòng)面臨較大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，這與國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的研究一致。

2.配對(duì)樣本T檢驗(yàn)

從F-Score 模型來(lái)看，F(xiàn) 值與5 個(gè)解釋變量正向相關(guān)，表明解釋變量取值大小會(huì)影響到F值，并決定企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。換言之，通過(guò)FScore模型來(lái)識(shí)別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，財(cái)務(wù)失敗組與安全組在解釋變量上應(yīng)具有顯著差異，從而可以根據(jù)F 值對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于本文是根據(jù)2019年度財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)測(cè)2020年度財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為驗(yàn)證指標(biāo)的敏感性，在此用SPSS21軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)，置信區(qū)間采用默認(rèn)95%[4]。結(jié)果顯示，財(cái)務(wù)安全與失敗組配對(duì)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)顯著性水平（Sig.）大于0.05，說(shuō)明配對(duì)指標(biāo)不存在顯著相關(guān)，各分組指標(biāo)變量相對(duì)獨(dú)立。t檢驗(yàn)結(jié)果顯示各組顯著性水平（Sig.）均小于0.05，表明各配對(duì)指標(biāo)具有顯著差異，綜上分析，不同分組下的五組指標(biāo)變量差異性顯著，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度和識(shí)別性好，將其作為FScore模型的解釋變量是合適的。

3.F-Score值計(jì)算與分析

將52組各樣本風(fēng)險(xiǎn)變量值帶入F-Score模型計(jì)算F 值。為統(tǒng)計(jì)方便，將財(cái)務(wù)失敗和安全組分別用F 和S 標(biāo)識(shí)，并依據(jù)數(shù)值大小按序排列。數(shù)據(jù)整理后發(fā)現(xiàn)：F 值最小的為F23 號(hào)樣本，最大的為S24 號(hào)樣本。由于F-Score 模型的臨界點(diǎn)為0.0274，52 份樣本中F 值小于0.0274 的共計(jì)26 家，對(duì)應(yīng)編號(hào)從F23 到S4，其中除S17、S8、S4 這3 家外，其余均屬于財(cái)務(wù)失敗組。綜上分析，模型共準(zhǔn)確識(shí)別出財(cái)務(wù)失敗樣本23 家，準(zhǔn)確率為88.46%（準(zhǔn)確率=（26-3）/26×100%）。由于財(cái)務(wù)安全和失敗組樣本數(shù)量一樣，因此，模型對(duì)財(cái)務(wù)安全樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率也是88.46%。

為進(jìn)一步對(duì)比財(cái)務(wù)失敗和安全組F 值，將樣本按序號(hào)配對(duì)繪制成如圖1。

圖1中，財(cái)務(wù)失敗組樣本用菱形表示，安全組樣本用矩形表示，F(xiàn)-Score 臨界點(diǎn)0.0274 用虛線標(biāo)識(shí)。從圖中可以更加清楚看出，除個(gè)別樣本因F 值與臨界點(diǎn)接近，靠近臨界線外，財(cái)務(wù)安全組和失敗組基本分布于臨界線上下兩側(cè)，涇渭分明。由此可見(jiàn)，盡管F-Score 模型主要應(yīng)用在資本市場(chǎng)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，但將其用于大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，同樣也具有較好的準(zhǔn)確性和可靠性。

四、結(jié)論和建議

（一）研究結(jié)論

研究表明：大學(xué)生創(chuàng)業(yè)活動(dòng)中，資產(chǎn)現(xiàn)金率標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明相對(duì)于其他運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)，資產(chǎn)獲利能力相對(duì)均衡；負(fù)債權(quán)益率標(biāo)準(zhǔn)差較大，顯示出不同企業(yè)間財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)差距明顯，部分企業(yè)由于過(guò)度負(fù)債，使其面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加大。其次，不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況企業(yè)，在營(yíng)運(yùn)資本率、留存收益率、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金率、負(fù)債權(quán)益率、資產(chǎn)現(xiàn)金率五個(gè)指標(biāo)上具有顯著差異，表明這五個(gè)指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度較高，可作為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型解釋變量，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)量與識(shí)別。最后，F(xiàn)-Score 模型對(duì)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。通過(guò)F-Score 值與臨界值的比較，能揭示創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，為創(chuàng)業(yè)者防范風(fēng)險(xiǎn)提供了幫助。

（二）創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控建議

1.提升大學(xué)生創(chuàng)業(yè)綜合營(yíng)運(yùn)能力

從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)成因來(lái)看，創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)由償債能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)及可持續(xù)發(fā)展能力等因素綜合決定，而非只取決于某一單方面因素[5]。從配對(duì)樣本T 檢驗(yàn)來(lái)看，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與資本運(yùn)營(yíng)率等運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)具有密切關(guān)系。因此，為防范創(chuàng)業(yè)中可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)惡化，避免創(chuàng)業(yè)失敗，應(yīng)培育和提升大學(xué)生創(chuàng)業(yè)綜合營(yíng)運(yùn)能力。在大學(xué)生創(chuàng)業(yè)前，學(xué)校可通過(guò)開(kāi)設(shè)創(chuàng)業(yè)運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)管理等相關(guān)課程，舉辦創(chuàng)業(yè)主題講座、創(chuàng)業(yè)大賽等形式，培養(yǎng)大學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和管理技能，不斷提升創(chuàng)業(yè)運(yùn)營(yíng)能力。在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中，高校及政府創(chuàng)業(yè)指導(dǎo)相關(guān)部門(mén)，要通過(guò)定期走訪、專(zhuān)家咨詢(xún)等途徑，協(xié)調(diào)解決大學(xué)生創(chuàng)業(yè)初期遇到的各類(lèi)經(jīng)營(yíng)問(wèn)題，避免由于運(yùn)營(yíng)能力不足導(dǎo)致的財(cái)務(wù)惡化風(fēng)險(xiǎn)。

2.建立大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制

本文實(shí)證分析表明，F(xiàn)-Score 模型在大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠度。為此，在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中，大學(xué)生可借助F-Score模型對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行診斷和識(shí)別，建立風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制。從理論上講，大學(xué)生創(chuàng)業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制的目標(biāo)，是讓F值盡量大于臨界值0.0274，保持在財(cái)務(wù)安全區(qū)間，并獲得足夠的安全邊際。實(shí)務(wù)中，創(chuàng)業(yè)者可依托月報(bào)、季報(bào)、年報(bào)等財(cái)務(wù)報(bào)告數(shù)據(jù)，定期計(jì)算F-Score值，通過(guò)分析數(shù)值的演化變動(dòng)趨勢(shì)，掌握財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)變化狀況，為防范風(fēng)險(xiǎn)并制定有效對(duì)策提供依據(jù)。

3.關(guān)注異常運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)變動(dòng)

從模型函數(shù)式來(lái)看，5 個(gè)解釋變量指標(biāo)與反映財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的F-Score 值呈正向相關(guān)關(guān)系，當(dāng)指標(biāo)數(shù)值降低時(shí)，F(xiàn)-Score值會(huì)減小，從而導(dǎo)致財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加大。為跟蹤財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，除了對(duì)F-Score 值進(jìn)行跟蹤監(jiān)測(cè)外，還應(yīng)關(guān)注運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)的變動(dòng)情況，對(duì)呈現(xiàn)連續(xù)趨勢(shì)性下降的指標(biāo)要給予關(guān)注，因?yàn)檫@往往預(yù)示著某一方面運(yùn)營(yíng)能力出現(xiàn)下降。如當(dāng)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金率出現(xiàn)連續(xù)下降外，通常預(yù)示著市場(chǎng)銷(xiāo)售、盈利能力、應(yīng)收賬款催收等某一方面出現(xiàn)問(wèn)題，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)對(duì)此及時(shí)關(guān)注，找出原因，防止經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金率下降帶來(lái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[6]。

4.提前制定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施

F-Score 模型提供了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別，但不能提供化解財(cái)務(wù)危機(jī)的有效辦法。因此，大學(xué)生在創(chuàng)業(yè)過(guò)程中，要預(yù)先制定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施及辦法。由于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與償債能力、獲利能力等運(yùn)營(yíng)能力緊密相關(guān)，要分別制定改善和提高償債能力、獲利能力、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)與持續(xù)發(fā)展能力的應(yīng)對(duì)預(yù)案。當(dāng)創(chuàng)業(yè)過(guò)程中，F(xiàn)-Score值下降到臨界點(diǎn)以下，發(fā)出財(cái)務(wù)惡化信號(hào)時(shí)，可根據(jù)運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)變量變動(dòng)情況，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，并通過(guò)調(diào)整經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略、臨時(shí)融資、提升收益質(zhì)量等應(yīng)對(duì)預(yù)案，化解潛在財(cái)務(wù)危機(jī)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)活動(dòng)的健康發(fā)展。