中公教育財務風險分析

□文/劉小愛 李建軍 王 敏

（吉林外國語大學國際商學院 吉林·長春）

［提要］ 近年來，市場競爭激烈，內外部環境復雜多變導致教培企業發生財務風險的可能性加大，因此將傳統財務指標與Z-score 模型結合，對中公教育運營中出現的財務風險進行識別，分析風險發生的原因，并提出防范措施，從而幫助其有效地控制財務風險，在激烈的行業競爭中穩步發展，也期望對同行業企業的發展起到一定借鑒與警示作用。

教育在促進國家和民族未來的發展中具有不可忽視的地位，在各國綜合國力競爭與較量中占據的地位愈發突出。近年來，我國積極推動職業教育的高質量發展，人們也更熱衷于提高自身的學歷加入“考研大軍”，還因就業環境改變，一部分人擠入“考公熱潮”。這些都激發了人們對教育的熱情，同時為教育培訓行業提供了發展契機。然而，此前受新冠肺炎疫情的影響，導致線下教學無法開展，使得主要通過線下授課獲取資金收入的培訓機構財務狀況遭受危機。加之“雙減”政策對K12 相關教育培訓機構的監管，許多輔導中小學課程的培訓機構紛紛轉型為職業培訓教育機構，使得教育培訓行業的市場競爭更為激烈。在這種環境下，教育培訓企業在經營過程中存在著諸多財務風險，因此能否有效識別并合理管控財務風險對企業而言尤為重要。

一、Z-score 模型概述

（一）Z-score 模型簡介。1968 年Edward Altman 對美國破產和非破產公司調查時提出了Z-score 模型。Altman 以破產企業為樣本，選取了22 個不同的財務比率，經過大量的實驗和測試，最終根據數理統計結果篩選出了5 個財務指標，并規定了5 個財務指標對企業破產的影響系數，Z-score 模型各變量計算方法及含義如表1 所示。（表1）

表1 Z-scor e 模型中各變量計算方法及含義一覽表

Z-score 模型計算公式如下：

（二）Z-score 模型修正。Z-score 模型起初在制造行業應用，而X5指標對行業的敏感性強將公式應用到其他行業領域可能造成誤差。Edward Altman 對模型進行了修正去除X5指標（稱為Z3），從而滿足非制造業預測企業危機的需求。由于中公教育屬于教育培訓類企業，因此利用使用修正后的Z3模型計算出具體的財務風險數值，以提高財務分析的結果，準確地反映企業破產概率。修正后的公式為：

Z3值與企業的財務風險呈反比例關系，企業是否存在財務風險或者破產可能的臨界值，具體判斷標準如表2 所示。（表2）

表2 Z3 模型判別標準一覽表

二、文獻綜述

（一）國內外文獻綜述。Edward Altman（1968）根據破產和非破產公司調查的結果，選取5 個財務指標并規定它們對企業破產的影響系數，建立了Z-score 模型。周首華和楊濟華等（1996）指出應以Z-score模型為基礎，并考慮現金流信息對其影響程度，基于此建立預測財務危機的F-score 模型，不僅對Z-score 模型做出進一步補充，而且提高了我國企業對財務危機預測的準確性。唐靜和郝洪常（2020）在研究西藏醫藥上市公司財務狀況時利用了Z-score 模型，他發現Z-Score 模型對其財務預警準確率達83.33%，準確性較高。貢曉軍和成香（2022）運用Z-score 對萬科集團2016～2020 年財務狀況進行分析，結果表明萬科集團存在財務風險。雷艷麗等（2022）提出將SOA 算法與Z-score 模型結合，發現優化后的Z-score 模型對飼料上市公司財務風險的預警效果更佳。

（二）文獻評述。通過閱讀國內外文獻后，可以發現Z-score 模型的建立研究最先來源于國外，國內學者則將Z-score 模型應用在不同領域，并在此基礎上考慮其他影響財務危機的因素以及行業自身特點，提出例如F-score 模型、改進后Z-score 模型等理論。雖然國內外學者依據Z-score 模型對財務風險預警已經做出了很大程度的研究，但是目前研究主要集中在傳統制造業、房地產業、醫療等領域，較少有結合教育培訓企業財務風險分析的案例研究。由于Z-score 模型的可操作性強、準確率高，能為職業教育企業提供良好的財務風險研究方法，因此本文利用Z-score 模型對中公教育存在的風險進行分析。

三、公司簡介

中公教育是大型的多品類職業教育機構，涉及考公類、教師類、技能提升類、升學類等各個領域，在教培行業中處于龍頭地位。其2018年上市后業績不斷攀升，出色地完成了三年業績承諾，然而在2021 年股價跳水、市值蒸發超千億元，凈虧損達20 多億元，托延退費也一度成為熱議話題，這都表明其財務狀況出現問題。

四、中公教育財務風險識別

（一）償債能力分析。償債能力的強弱是企業財務風險的直接體現，通過分析償債能力指標，可以了解企業的債務償還風險、債務結構風險等。由于中公教育是教育培訓類企業，很少或幾乎沒有存貨，因此本文剔除速動比率這一償債能力指標。中公教育的流動比率在2018～2020 年保持在相對穩定的狀態，在2021 年、2022 年卻大幅下降，主要原因是這兩年業績下滑所致。2022 年此數值更低，這表明公司流動資產不足以償還流動負債，面臨一定的短期償債壓力。中公教育的現金比率呈現不穩定性，說明其實際償債能力也具有不穩定性。相比于其他年份，2020 年的現金比率較高，2018 年和2022 年現金比率過低，如果出現急需資金或者學員集中退費的情況，公司的貨幣資金遠不能償付其流動債務，存在債務償還風險。中公教育連續三年都超過了資產負債率的安全警戒線70%，這表明公司全部資產中大部分是預收賬款，反映出其存在債務結構風險。協議班業務的大規模擴展，使得其負債占比過高、長期償債能力差，高負債率會給公司帶來沉重的負擔。缺少自有資本會阻礙公司的進一步發展，甚至會導致公司的破產。（表3）

表3 2018～2022 年中公教育償債能力指標一覽表

（二）盈利能力分析。盈利能力是企業獲利強弱的體現，利潤越高盈利能力相應越強，通過對企業盈利能力進行分析，能夠找到企業運營中出現的一些問題。根據表4 可知，在2018～2020 年間中公教育的營業收入和凈利潤一直呈上升趨勢，而且上升幅度較大，僅2 年的時間營業收入就增加近50 億元，增長幅度近80%。相較于快速增長的營業收入，銷售凈利率增長緩慢沒有實現同步的大幅增長，這反映出中公教育在這三年來增加成本的投入、擴大企業規模。但在2021 年營業收入減少42.9 億元，凈利潤更是出現虧損，原因是：一方面受疫情影響，各類考試時間不穩定、報名參加培訓的人數減少，同時防控政策導致許多省份的直營網點和學習中心關停，線下培訓難以開展造成營業收入減少；另一方面受學員集中退費的影響，退費率居高不下，企業沒有采取措施及時調整，導致營業收入下降。相比于2021 年，中公教育在營業收入減少的情況下，凈利潤虧損額及銷售凈利率有所收窄，這說明其降本降費的措施取得了明顯的效果，但凈利潤為負表明企業仍處于虧損狀態，面臨財務風險。（表4）

表4 2018～2022 年中公教育盈利能力指標一覽表

（三）營運能力分析。營運能力反映出企業管理資產水平的高低，我們可以通過營運能力的強弱來了解企業對資產的周轉情況及利用效率。由表5 可知，除流動資產周轉率在2022 年實現增長外，自2019年以來3 個反映營運能力的指標均在下降，總體反映出中公教育資產利用率逐年變低。通過計算發現，應收賬款周轉率數值很高，一般情況下周轉率越高，款項也就能越快收回，企業發生壞賬可能會減小。但大多數學員報名時就一次性繳納所有培訓費用，因此公司的應收賬款數額就很少，計算出的周轉次數指標很大，因而不具有代表性。流動資產周轉率的下降不僅會影響中公教育的收益，而且還會影響企業資產結構的流動性，導致短期償債壓力增大。總資產周轉率降低說明了企業對于總資產的利用程度還不夠，沒有進行統籌安排，進而使得企業獲利能力降低。綜上分析，自2019 年以來公司的營運能力逐漸減弱，對于經濟資源的管理以及運用效率低，獲取利潤減少。（表5）

表5 2018～2022 年中公教育營運能力指標一覽表

（四）Z-score 模型財務風險指標分析。依據前文對修正后的Zscore 模型介紹，將中公教育2018～2022 年的財務指標實際數值代入Z3模型的X1～X4四種變量中，可得到表6 計算結果。（表6）

表6 2018～2022 年中公教育X1～X4 變量實際值一覽表

基于數據結果，我們具體分析各變量的情況。變量X1連續五年都為負值，體現了中公教育的資產流動性并不強，短期償債能力也呈現總體下降趨勢。變量X2在2021 年和2022 年發生較大變動，表明企業在這兩年累計獲利能力減弱，經營情況不是很理想，導致利潤發生虧損。變量X3反映出企業的運營狀況，如果X3值越高，表明對資產的利用效率越高。反觀中公教育的X3值在2021 年由正變負，充分表明企業獲利能力與投入情況不成正比，運營效益差。變量X4在2021 年4 個變量中下降幅度最大，股東資本對債權人投入資本的保障程度也變小。構成X4變量的兩個因素中，總負債金額相對變化較小，主要是股票總市值變化極大引起變量X4驟降。在2020 年，中公教育股票最高價為每股43.58 元，市值達2，687 億元，然而截至2022 年12 月30 日，其股票的收盤價格為4.63 元，總市值285.55 億元比2020 年下降了1，880.45億元，同比下降86.82%。導致股價大幅跳水的結果有以下三個方面原因：一是在過去的三年間，受新冠肺炎疫情影響教培行業整體受挫；二是協議班、學員貸的退費率陡然升高，以及兩者弊端的集中爆發；三是大規模擴張，投資房地產受阻，地產項目停滯不前。

依據上文計算出的X1～X4的數值，再結合Z3模型的公式，可以得到中公教育近五年的Z3值，如表7 所示。（表7）

表7 2018～2022 年中公教育Z3 值一覽表

通過Z3數據值，結合上文對Z3模型臨界點的判斷分析，我們對中公教育的財務風險能夠有更深一步的認識。由表7 可知，在2018 年中公教育的Z3值為2.42，低于安全值2.9，此時企業處于灰色地帶，財務狀況不佳。在2019 年和2018 年的Z3值遠大于2.9，反映出企業發生了轉折，這兩年的財務狀況良好，處于安全區域，發生破產的概率也極小。但是，從2020 年到2021 年出現斷崖式下滑，Z3從23.17 下降到1.22，同比降幅度高達94.73%。中公教育2021 年的Z3值為1.22，略小于1.23，企業開始進入破產區，到2022 年Z3值已經變為負數，表明企業存在嚴重的財務風險，財務狀況不佳。

五、中公教育財務風險防范

（一）提高應變能力，注重風險管理。新冠肺炎疫情雖然已經過去，但為防范突發性事件帶來的財務風險，首先中公教育應提高對疫情這類突發性事件的應變能力，可以建立專業應對風險的團隊，當風險發生時及時采取措施調整自己的經營模式。其次為降低財務風險發生的概率，中公教育應該注重對風險的管理。一方面要加強財務人員培訓，強化識別風險的意識，提高對財務風險應對能力，明確追責機制，確保財務風險管理工作真正落到實處；另一方面需做好流程管理，做到事前計劃、事中控制、事后復盤工作。

（二）調整產品結構，降低退費率。由前文分析可知，中公教育協議班和理享學的退費率居高不下，阻礙了企業的發展，因此中公教育應該降低這類高參培率、低收入率產品的占比，拓寬金融、教育、建筑、考研等課程的比例，優化不同類型班次結構。中公教育盲目吸引學員參培卻忽略通過率的提高，這使得其利潤大幅減少。因此，為降低退費率，中公教育應重視對通過率的把控。其一，應該加強師資力量，開發出更優質的課程，提高課程質量；其二，可以對學員實行激勵措施，激發學員的自主學習熱情，由此提升學員考試通過率，降低退費率。

（三）解決退費問題，維護企業口碑。面對全國各地學員的大量投訴，退費難這一焦點問題急需解決。因此，企業應該重視延遲退費問題，制定相應退費政策，委派員工及時與學員溝通退費形式、退費時間等，杜絕公司一切拒不告知、自行決定、虛假承諾等行為。比起絢麗誘人的廣告，考生更愿意相信來自身邊人的真實反饋，只有體驗感好，才愿意向他人推薦。這意味著中公教育存在過失行為時，要主動向消費者承認錯誤，并積極承擔起自己應負的責任，從而挽回企業形象。同時，企業要立足于學員需求，回歸產品和服務本身，打造過硬的課程質量，從根本上贏得消費者信任和放心，維護好自身口碑。

（四）加強預收款管理，避免盲目擴張。由于中公教育很大一部分資金來源于協議班的預收款，因此企業要做好預收款的管理，可以將預收款學員的學費與其他資金分賬戶管理，開設專門用于預收款的存款賬戶，防止企業挪用預收款進行不必要的投資，避免在學員退費時出現資金的供給無法滿足需求而導致的財務困境。還要制定合理的投資決策，明確哪些項目風險小、收益穩定可以進行短期投資，哪些項目所耗時間長適合長期投資，做好事前投資規劃，合理購置資產，從而避免盲目大額投資地產行為，嚴格管控企業的資金，保證充足且穩定的現金流量，保持企業資金的流動性。

綜上，依據傳統財務指標并結合Z-score 模型對中公教育財務風險進行分析發現，中公教育2021 年相較于2020 年市值蒸發高達千億元，企業償債能力差、盈利能力及營運能力也在不斷減弱，財務狀況出現惡化，在2022 年虧損雖有所縮窄，但仍面臨嚴重的財務風險問題。教培行業整體受挫、協議班及理享學項目的弊端凸顯、退費率高居不下、地產項目停滯不前等問題的集中爆發導致財務危機愈發嚴重，嚴重影響了企業的經營活動。因此，中公教育應從提高應變能力，注重風險管理；調整產品結構，降低退費率；解決退費問題，維護企業口碑；加強資金管理，避免盲目擴張這四個方面來加強企業的財務風險管理工作，以幫助企業控制財務風險，在教育培訓行業激烈的競爭中穩步發展。