學大公司財務風險評價

□文/劉雅婷 娜比拉·海薩爾

（新疆農業大學經濟管理學院 新疆·烏魯木齊）

［提要］“雙減”政策的強硬實行給以K12教育服務為主的教培企業帶來前所未有的挑戰，致使企業的財務風險與日俱增，選取有效方法對企業財務風險進行客觀評價是促進企業良性發展的關鍵。本文以學大公司為例，運用熵權TOPSIS法，從5個方面構建財務風險評價體系，分析影響企業財務狀況較大的因素。結果表明：學大公司在財務方面存在一定風險，其中存貨周轉率影響程度最大，其次是應收賬款周轉率。由此，圍繞學大公司的銷售和應收賬款方面提出相應建議。

引言

自古以來我們國家對于教育的重視程度就很高，普通公民都在為了改變現狀而不斷通過學習考試的方式提升自己。到了現代，在全民素質教育的推動下，義務教育階段學科類教育培訓機構應運而生，發展規模龐大，學大公司就是其中的典型代表。然而，2021 年我國為“減負”發布實施了“雙減”政策，明令禁止教培企業針對義務教育階段的中小學生進行學科類補習來獲得收益。根據產品生命周期理論我們可知，伴隨著時間的推移，公司的經營風險會逐步降低，財務風險會相應增長，學大公司經歷20 年的發展，應警惕、防范財務風險爆發的可能。而且國家“雙減”政策的強硬實行，也意味著學大公司若想繼續盈利，轉型迫在眉睫。但在開展新業務進入新領域的同時，勢必會因為行業壁壘而給企業的經營帶來一定的阻礙，這些阻礙又會在一定程度上影響企業的生存發展。與此同時，若企業因對新領域不能游刃有余而增加的經營風險，可能會導致企業忽視主營業務，若新領域的業務又無法按照預期獲得理想收益，則會導致企業的現金流緊張，進而增加企業的財務風險。所以，面對競爭激烈的商業環境，學大公司必須對自身財務風險給予重點關注。

隨著專家學者對財務風險相關研究的不斷深入，評價企業財務風險的研究工具也日漸增多，包括多元回歸分析、ZETA 模型、F 分數模型、人工神經網絡等不一而足。近年來，學者們為了能更客觀精準地評價財務風險，熵權法和TOPSIS 方法相結合用于綜合評價走入了學者的視線，逐漸被學者們廣泛應用到各行各業來進行綜合評價，對于財務風險的應用研究也日益增多。如趙騰、楊世忠（2019）以酒鬼酒公司為研究對象，并根據酒類企業的財務特點選取指標，運用熵權TOPSIS 法構建評價模型，并據此確定了哪些關鍵因素會使財務風險升高，并提出相應建議。趙紅瑞（2020）運用熵權TOPSIS 法對10 家高新技術上市公司的2020 年財務數據進行財務風險評估評價，得出了這個評估方法能充分綜合決策信息，其結果有一定的借鑒意義。李彬彬、王虹（2022）以上汽集團為研究對象，將單變量判別財務風險與熵權TOPSIS 法進行對比分析發現，單變量判別可能會導致高估財務風險從而使評價結果失真，熵權TOPSIS 法的評價應用對財務風險的描述更為準確，權重能很好地揭示導致風險變化的因素。

綜上所述，熵權TOPSIS 法打破傳統評價思維模式，使評價結果更客觀、更貼合實際，而想要精準把控企業的財務風險，需要借助高效準確的風險評價工作來提供參考價值。

一、熵權TOPSIS評價模型構建

（一）熵權基本步驟。熵是現代信息論中的一個概念，是對不確定性的一種度量。熵越小，呈現的信息量就越大；熵越大，則所能提供的信息量越小。根據信息熵的定義，可用熵值來判斷某個指標的離散程度，熵值越小，指標的離散程度越大，能提供的信息也就越多，那么該指標對綜合評價的影響（即權重）也越大。具體計算步驟如下：

首先，建立原始決策矩陣Rij=（Aij）n×m，其中n 為衡量財務風險的指標，m 為待評價的財務風險對象。經標準化處理后得到新矩陣（Bij）n×m。其中，正向指標（即數值與財務風險大小呈負相關）標準化計算：；負向指標（即數值與財務風險大小呈正相關）標準化計算：。

其次，依據以下公式計算各財務指標熵值：

（二）TOPSIS法基本步驟。在原始矩陣Rij=（Aij）n×m的基礎上，將負向指標進行取倒數處理，再平方和歸一化處理，目的是消除量綱影響，從而得到新的決策矩陣：Zij=。然后，根據之前熵權法計算出的權重Wj構造加權規范化矩陣：Fij=Wj×Zij。

接著，根據以上矩陣來確定各樣本的正、負理想解，其中正向財務指標的最大值和負向財務指標的最小值構成了正理想解V+j，負理想解與之相反。即：

然后，根據公式計算各正、負理想解的歐氏距離：

最后，計算樣本的相近貼近度：Ci=，其中Ci的大小與樣本的財務風險大小呈負相關。

二、案例公司及其財務特征

（一）公司簡介。學大公司是A 股市場上專注于教育個性化培訓的上市公司，于2001 年成立，2010 年成功登陸美國紐交所，2016 年A 股上市公司銀潤投資收購中概股學大公司，學大公司“借殼直航”回A 股，成為我國首例A 股上市公司直接私有化收購美股的案例。歷經20 年的發展，學大公司在教育培訓行業遙遙領先，其個性化教育服務與一對一教育服務更是公司的主要教育明星產品，為公司大量創收。2020 年新冠肺炎疫情的全面暴發，各學校與機構被迫暫停面對面教學，改為在線教學模式。雖然這為在線教育市場的進一步擴大提供了契機，但隨著2021 年國家“雙減”政策的出臺與監管力度的不斷加大，眾多教培企業在全球資本市場股價紛紛大跌。受雙重外部環境影響，學大公司的股價持續暴跌，盡管公司內部也針對這些影響積極采取了應對措施，但是仍難以阻止股價下跌、教育服務營收效益不佳的現實，公司的財務風險因此增加。為了逆轉公司盈利下滑的不利局面，學大公司開始探索新出路，開始進入新的領域，停止開展K12 業務，積極優化現有經營策略和業務結構，布局職業教育領域，2022 年凈利潤由虧轉盈。

（二）財務特征。學大公司2018～2022 年財務狀況大概可分為兩個階段：2018～2019 年業績穩定增長期，2020～2022 年業績重創期。本文主要將學大公司的營業收入、資產負債率、凈資產收益率這三個指標與行業平均水平進行對比，對比情況如圖1～圖3 所示。數據來源于學大年報，行業平均數據來源于VDC財經大數據應用服務平臺。（圖1、圖2、圖3）

圖1 營業收入趨勢對比圖

圖2 資產負債率趨勢對比圖

圖3 凈資產收益率趨勢對比圖

從圖1～圖3 可以看出，學大公司財務變化情況基本是與行業整體變化趨同的。具體來看：在營業收入方面，作為行業的頭部企業，學大公司在困境中雖然整體呈現下滑趨勢，但依然高于行業平均水平；在資產負債率方面，學大公司遠高于行業平均水平，學大公司呈現下降趨勢，行業平均水平呈現微弱上升趨勢，可見2021 年“雙減”政策的實施減緩了學大公司負債水平下降的趨勢；在凈資產收益率方面，學大公司2018～2019年保持著一定的增長，一度超過行業平均水平。但由于2021 年“雙減”政策的實施與疫情時期經濟下行對公司的營收產生了負面影響，導致凈資產收益率為負且遠低于行業當年平均水平，說明學大公司不僅受到國家政策因素的影響，同時也面臨著社會經濟因素的沖擊。

三、財務風險評價

（一）財務風險評價指標體系。使用熵權TOPSIS 模型對學大公司的財務風險進行評價，結合教育培訓企業的特點，從盈利能力、償債能力、發展能力、營運能力以及現金周轉能力進行綜合分析，具體指標包括成本費用凈利率、利息保障倍數、應收賬款周轉率等17 個指標。

（二）數據的選取。本文選取了學大公司2018～2022 年的數據進行分析，具體指標數值如表1 所示。（表1）

表1 2018～2022年學大公司財務指標數值一覽表

（三）熵權法對財務指標進行賦值。根據熵權法計算公式計算出各指標權重，具體數值如表2 所示。（表2）

表2 學大公司財務指標熵權權重一覽表

根據一級指標的平均權重排序看出，在5 個一級指標中，營運能力比重最大，其次是償債能力和發展能力，最后是盈利能力和現金周轉能力。可見，營運能力對于學大公司財務風險的影響較大。此外，對學大公司影響較大的二級指標還有存貨周轉率、資產負債率和應收賬款周轉率。

（四）相對距離和貼近度（即財務安全度）的計算。結合各二級指標熵權權重分別計算其正、負理想解距離，再由歐氏距離計算得出學大公司近5 年的相對貼近度并進行羅列，最終財務安全度的排序也由此得出。結果如表3 所示。（表3）

表3 2018～2022年學大公司歐氏距離與相對貼進度一覽表

（五）風險排序。相對貼近度的大小可以直觀體現學大公司財務風險的大小，如圖4 所示。根據TOPSIS 法原理可知，相關貼近度越接近于1，企業的財務風險越小?？v觀學大公司這五年財務風險變化趨勢可知，其整體呈現下降趨勢，盡管2022 年出現回升，但其財務狀況并沒有得到有效緩解，學大公司依然要關注爆發財務風險的可能性。此外，還可以得出學大公司在2018 年時的財務狀況是近五年最好的，相應的這一年財務風險也最小，而2021 年所面臨的財務風險最大。（圖4）

圖4 2018～2022年學大公司相對貼近度趨勢圖

（六）評價結果分析。根據上述數據分析與評價結論可知，學大公司財務風險雖然整體呈增長態勢，在2022 年有回暖態勢，這都歸功于其及時轉向布局職業教育等戰略的實施與公司降本控費的落實，但2020 年財務安全度為0.5080，總體財務風險水平中等，說明經營者對財務風險的關注仍不能掉以輕心。

根據表2 的指標權重可知，營運能力是影響學大公司的主要因素，這就提醒經營者企業的教育服務能力的輸出要與銷售效率相匹配，有效減少甚至杜絕自身產能的過剩。由表1 可知，學大公司各項周轉率表現良好，企業對于資產的經營管理水平較高，但應收賬款周轉率與固定資產周轉率在2022 年同比降幅較大，應對此提高警惕。第二大影響指標直指償債能力，其中資產負債率影響程度最大，縱觀近5 年教育行業此項指標的均值保持在50%左右，但學大公司的均值大于90%，盡管是一路下降的趨勢，但2020 年仍為86.7%，遠超行業平均水平，杠桿效益明顯，在一定程度上導致了財務風險水平的增加。此外，教育行業的流動比率近5 年均值維持在1 左右，學大公司在此項指標上也明顯低于平均水平，短期償債能力差，要關注企業的流動性風險。發展能力與盈利能力所占權重較為相近，影響程度分別為第三位與第四位，這兩項能力的二級指標所反映的數據并不樂觀，這也會給企業的財務風險產生一定的負面影響。最后，權重最小的是現金周轉能力，其兩項二級指標是為數不多的呈現維持或上升態勢的指標，但根據年報可以發現，學大公司尚有不少應收賬款未收回，從而影響了負面影響。

綜上，學大公司財務風險主要是由營運能力和償債能力各項指標下降造成的。

四、建議

（一）實施積極的銷售策略，加強應收賬款管理。存貨周轉率能衡量企業的銷售效率與存貨是否過量，學大公司布局職業教育前期建設投入較大，后期的營運成本相對較低，而且職業培訓基本呈現“攬客-培訓-就業”的閉環，所以想要實現盈利目標，積極強大的銷售能力是未來發展重中之重。由于學大公司的資產負債率連年走高，應收賬款不能及時收回或難以收回會讓企業形成加杠桿的惡性循環。所以，應收賬款的收回也應重視，在與主要欠款人處理好關系的同時做到應收盡收，避免壞賬形成的可能性，落實好每個款項的催繳工作。

（二）改善負債結構，降低短期償債風險。學大公司的短期借款近年來數額上雖然占總資產比例呈下降趨勢，但2022 年此項仍占總資產比例34.55%，其中有10.14 億元的應收賬款債權，相關借款展期到2023 年9 月30 日?？梢?，其太過依賴短期借款，融資渠道單一。所以，學大公司應調整自身資本結構，拓展融資來源，在計算評估借款安全值后設置合理的短期借款閾值，以此來規避盲目借債。（通訊作者：娜比拉·海薩爾）