基于层次分析法的民办院校财务风险模型构建
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中图分类号：F234 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2017）14-0100-04
摘要：随着我国教育事业的不断发展，作为高等教育重要组成部分的民办高等教育，发展进入新的关键期。面对新的发展形势，如何控制财务风险成为民办高校发展的核心问题。文章通过分析民办独立院校财务风险的成因，有针对性地提出一些合理有效的防范措施。并在研究相关会计制度基础上，完善高校财务组织架构，力图设计出一套相对有效的风险评价模型。财务风险的控制与防范不仅有利于提升民办院校的存续性，同时也利于推动高等教育的大众化进程，并进一步完善我国教育事业的格局。
关键词：民办独立院校 财务风险 层次分析法
民办院校作为高等教育的重要补充，如何合理评估和防范民办院校的财务风险，成为市场化的民办院校的新问题。本文通过研究民办院校财务制度的运转模式，建立相对高效精准的财务风险评价体系，并在此基础上提供相关的综合防范措施，为有效控制民办高校财务风险提供一些有借鉴价值的办法和途径。
一、民办独立院校财务风险主要成因
民办独立院校财务风险是由多种因素造成的，本文主要从资金来源、学校内部财务组织架构、行业类财务法律环境以及产权问题等方面进行分析。
（一）资金来源单一。当前国内大部分民办独立院校发展的资金来源于学费收入，而學费收入又依赖于招生数量。校园基建延期、毕业生就业情况下滑及招生不可抗力风险对独立院校收入有较直接影响。
（二）民办独立院校财务体系。民办院校财务体系包括很多方面，相关财务人员能力结构，包括其财务技能、服务思想、信息分析能力等影响独立院校管理决策；财务组织的架构层面：审计部门缺失，预算监控和分析弱化，财务数据不能及时作用于经济决策。预算缺少监督控制功能，也使得财务事前和事中控制变得无章可依。组织的最终架构实际是各方力量最后博弈的结果，投资人等利益相关方也会直接影响财务执行效果。
（三）民办独立院校法律环境。较长时期内民办院校仍以公办高校举办方为主体，同时执行《民间非营利组织会计制度》，从顶层设计限定了民办高校投资目的。根据我国教育发展新的规划要求，以教育部为主体完善落实的：教育部教发[2016]19号《民办学校分类登记实施细则》对民办高等院校办学是个重新分类选择的过程，即：营利性和非营利性分类。根据细则要求，所有实施民办教育的法人主体，需要重新界定分类。
二、民办独立院校财务风险防范
（一）争取政府财政资助。政府财政资助可以说是优质的资金来源，不仅能帮助到民办高校的校园建设，更重要的是政府财政能在一定程度上带来正面声誉影响，从而促进民办高校的招生等一系列工作。民办高校也应该努力争取获得政府的财政支持。民办院校通过条件建设，积极争取主管教育机构专项建设经费，如实训基地、特色专业建设、校园安防系统建设等，进一步促进自身内涵建设发展。
（二）争取金融机构贷款。民办院校通过自身整改：改善办学条件，改革内部结构，完善会计制度，提高财务的透明度等措施，便利银行评级授信，来争取获得银行贷款，拓展资金来源，优化办学资源。
（三）吸引社会捐赠进入。民办高校应保证其教学质量，提高学校声誉，这不仅有利于其稳定招生数量，也有利于其吸引社会捐赠，缓解资金短缺问题。民办独立院校可在法律允许的范围内，给捐赠人以荣誉利益补偿。政府通过完善法律法规，激励企业等社会组织和个人向民办高校捐赠可全额抵免所得税以吸引更多的社会捐赠资金。
三、财务风险评价模型
本文旨在构建独立院校财务风险模型，通过选取高敏感性的指标体系，尽可能真实反映民办独立院校所面临的财务风险状况，根据其财务活动特点，运用层次分析法进行构建。
（一）模型指标介绍
上页表1中B3和B4为两个＂特色指标＂。该指标并非财务类指标，但同样可以在一定程度上反映高校的经营状况。本文通过一定的权重系数，把这些指标加入到财务体系中去，希望能更加有效地反映出高校的总体经营状况，也希望此方法能打破以往的固定思维，使财务模型能够拥有多个链接口，与其他专业领域的分析相结合，从而形成综合式的财务风险评价体系。
（二）模型构建方法。在分配各指标的权重时，本文采用了层次分析法来构建评价模型，一定程度上做到了不同指标的量化和组合，并且权重的分配也相对较为合理有效。但是仍然有许多方面存在不足：如指标选取单一，量化过程主观性较强，判断矩阵的定值需要非常丰富的经验以及广阔的知识面。所以，在层次分析法上建立的财务模型还有待进一步优化。但是此非本文重点，本文侧重于在财务因素为主导的财务模型中创造性地加入跨领域非财务性指标，以求建立一个综合性的财务风险评价模型，并在此基础上建立一个与其他专业领域相互链接的具有较强拓展性和衍生性的财务风险模型。
该模型量化了各项指标，通过层次分析法分配一定权重，计算得出一个综合数值，并编制一张风险值域表，观察所得综合数值落入哪个风险值域，以此判别风险大小。由于能力所限，本文中所构建的模型是一个指标数据较为单一的模型，财务数据只选择了前文所列的各项常用财务指标。还有许多财务指标没有考虑进去 。另外，特色指标也是笔者根据经验自行创造，也会存在一定的不足。
1.指标权重分配。首先把目标分层细化，根据结构树状图建立基本框架，见图1。
需要说明的是，由于层次分析法计算量较大，因此判断矩阵等计算都以A—B矩阵为例，不再一一列明其他矩阵计算过程。
构建判断矩阵：
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
求列和并归一化得：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
由此我们可测得B1占目标A的比重为：（30/51+60/89+15/31+6/15）/4≈0.536=53.6%
同理，我们得出B2 的比重应为：（10/51+20/89+12/31+5/15）/4≈0.286=28.6%
B3的比重应为：（6/51+5/89+3/31+3/15）/4≈0.117=11.7%
B4的比重为：（5/51+4/89+1/31+1/15）/4≈0.061=6.1%
计算一致性：
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
首先用权重乘以各列再求其行和：
然后再用权重去除行和
2.345/0.536=4.375
1.238/0.286=4.328
0.479/0.117=4.094
0.246/0.061=4.033
计算四者平均值（最大特征值）λmaC=（4.375+4.328+4.094+4.033）/4=4.2075
由此得出一致性指标CI=（λmaC-阶数）/（阶数-1）=（4.2075-4）/3=0.0691
再计算随机一致性指标CR=CI/RI。满足CR<0.1则表明满足一致性检验，具体如表2所示。
所以CR=0.0691/0.90=0.0768<0.1 满足一致性检验。
通过上述各项计算可以得出：在自行构建的财务风险评价模型中，内部偿债因素占53.6%的权重，内部运营因素占28.6%的权重，外部环境因素占11.7%的权重，校园软环境因素占6.1%的权重，这种权重比例分配是较为合理的。
通过构建判断矩阵B1—C，B2—C，B3—C，B4—C，并通过同样步骤计算各自权重并且检验一致性，把所得数据绘制成权重表，如表3所示。
至此所有指标的权重系数分配完成，下面要进行具体指标的量化工作。
2.指标量化计算公式。首先必须区分两个关键概念：定性指标和定量指标。定性指标是可以明确定义但是无法用数值来具体衡量的指标，通常我们用等级评价，比如：A、B、C或者上、中、下。定量指标：可以用数值来量化表示的指标。两种不同的指标本文采取不同的量化方法。定性指标本文采用先划分等级，再在一定评分范围内打分的方式来量化。模型中C6、C7、C8为定性指标，其余为定量指标。具体指标量化方法如下：
（1）定性指标：定性指标的量化本文采用等级&评分方法来进行，具体评分范围见表4。
（2）定量指标量化。
①财务性指标。
流动比率：考虑到流动比率稍大于2为好，最大值上浮3.5个单位，最小值下浮1.5个单位，实际数值超过最大值5.5的按5.5处理，小于最小值0.5的按0.5处理。则其量化计算公式为：
[1-（C1-2）/3.5]×100 （C1≥2）[1-（2-C1）/1.5]×100 （C1<2）
速动比率：一般经验认为速动比率为1较好，所以最大值上浮3.5个单位，最小值下浮0.7个单位，实际值超过4.5按4.5处理，小于0.3的按0.3处理。则其量化计算公式为：
[ 1-（C2-1）/3.5]×100 （C2≥1）[ 1-（1-C2）/0.7]×100 （C2<1）
现金比率：正常企业该指标可能需要控制在0.2左右，甚至更低一些，而且该指标不能过高，过高则表明该企业资金利用率较低。但是由于本文研究的是民办独立院校的财务风险，具有教育事业的特殊性，所以笔者暂且认为该指标越大越好。且最小值为0.2，最大值为1。实际值超过1按1处理，小于0.2的按0.2处理。则其量化计算公式为：
[（C3-0.2）/0.8]×100
资产负债率：考虑到民办独立院校的营收能力相对较弱，所以笔者认为高校的资产负债率应当采取相对保守态度，取0.45为最大值。最小值下浮0.35个单位，实际值超过0.45按0.45处理，最小值小于0.1的按0.1处理。则其量化计算公式为：
[1-（C4-0.1）/0.35]×100
利息保障倍数：利息保障倍数稍大于6为好，且应该保持在1以上。所以最大值设为6，最小值设为0.8.大于6按6计算，小于0.8按0.8计算。其量化计算公式为：
[（C5-0.8）/5.2]×100
应收账款周转率：一般制造业控制在5次左右，且此指标越大越好，根据多方意见参考，本指标下限定为2次，上限定为8次。实际值超過8按8计算，低于2按2处理。所以其量化计算公式为：
[（C6-2）/6]×100
固定资产周转率：由于教育事业的特殊性，和一般以盈利为目标的企业相比，其周转率普遍偏低。参考部分院校数据，本文把此指标上限定为0.03，下线定为0.005。大于和小于最大最小值均按最大最小值处理。所以其量化计算公式为：
[（C7-0.005）/0.025]×100
总资产周转率：与上一个指标相同，该指标是无法参考企业平均水平的，参考部分院校数据，本文把此指标上限定为0.02，下限定为0.005。大于和小于最大最小值均按最大最小值处理。所以其量化计算公式为：endprint
（C8-0.005）/0.015]×100
笔者建议，不同领域、不同行业、不同时间，指标的选取和指标的定值乃至计算方法都应当灵活调整，这样才能更好地反映会计主体的财务状况，提供更精准的财务信息。
②非财务性指标。
及时就业率：据北京大学教育经济研究所调查显示：2013年民办独立院校及时就业率为44%。所以本指标最小值定为25%，最大值定为50%（普通本科院校及时就业率）。超过或低于最大最小值，按最大最小值处理。则其量化计算公式为：
[（C12-0.25）/0.25]×100
师生比率：国家规定的师生比应在1：18。考虑到民办独立院校的现实情况，笔者把最小值定为1：30，最大值定为1：20。超过或低于最大最小值，按最大最小值处理，所以其量化计算公式为：
[（C13-1/30）/（1/20-1/30）]×100
年教室使用率：参考中国海洋大学的相关调查，教室使用率较高的在60%左右，较低的则在35%左右。本文只选择了白天的使用率数据，并未采纳全天的统计数据。超过或低于最大最小值，按最大最小值处理。所以其量化计算公式为：
[（C14-0.35）/0.25]×100
人均书籍数：人均书籍数是考量学校软件建设的重要指标，可以在一定程度上反映出学校软件建设的情况。笔者认为该指标上限设置为100册，下线设为30册，较为合适。并超过或低于最大最小值，按最大最小值处理。所以其计算公式为：
[（C15-30）/70]×100
绿化面积比率：参考网上部分院校公布数字，本文把该指标比率上限定为60%，下限定为15%。超过或低于最大最小值，按最大最小值处理。所以其计算公式为：
[（C16-0.15）/0.45]×100
上述指标计算详见表5。
分别计算C1至C16各指标的得分，求和：Ci，得出综合得分，再查阅风险值域表，判断其风险等级和相应状况。
把0至100每十个数值划分一个范围，分别标注其财务风险等级，详见表6。
因篇幅限制，本文不再通过实证测试该风险模型，具体可根据模型演示，并根据需要调整相关阈值，以进一步完善和修正提供可靠数据。
（三）模型分析与不足及对策
通过分析模型中C1至C16各项指标，我们可以进一步了解该独立院校的财务状况，以及该模型的不足之处。主要有以下几点：
首先，由于高校基本不存在＂存货＂，也没有＂在产品＂，虽然学生好像是高校的＂在产品＂，但换个角度看：学生是教育产品的购买者。简单的讲：并不是学校花钱买进＂学生＂进行培养，然后＂售出＂。所以高校存货在会计计量上很难衡量。因此偿债比率中，流动比率的参考价值有得商榷。
其次，从资产负债率角度来看，独立院校母体与地方政府投资建共同出资的新模式，高校通过师资、专利、品牌等无形资产，进行股权设置。所以更为精准的评价体系应当排除该部分无形资产，把一些变现能力差或者折旧速度快的资产排除后计算，这样可以更加严谨地计算出其资产负债率以判断其财务风险状况。另外，由于教育事业不以盈利为目的，其税前利润少之又少，所以利息保障倍数这一偿债指标的参考价值大打折扣。在适当情况下可以选取其他指标进行替换。
至于营运指标，在应收账款周转率上，民办独立院校主要收入来源于学费收入和政府补助，而这一部分与应收款收回关联度不大，所以该指标可以替换成在账龄分析法下的平均账龄来衡量，以提高该指标的参考价值。至于固定资产周转率和总资产周转率，由于独立院校收入总数相较于巨额的固定资产与总资产而言还是有很大差距，所以参考价值有所下降。
最后，外部因素方面。该部分打分较难把控，主观随意性一定程度上降低了该部分的可信度。区域政府经济政策、法规等外部因素存在差异，比如当地政府大力扶植就可以为院校办学提供良好的保障，而且这部分因素在现实情况下对独立院校的影响很大，但又很难合理量化打分。所以，评价系统中应该提高该部分因素的比重，同时要配以合理的量化打分方式。笔者认为：既可以考虑采用当地政府或企事业单位的参股比率进行量化处理，又能考量院校所在地的GDP，以此衡量经济环境。
本文所选取的特色指标比重仅占了6.1%。一个重要原因是受能力所限，指标选取不够合理，参考价值不高。如教室使用率由笔者推算而非实地采样或者登陆该校教务处查看排课情况，再如人均书籍数应该替换成更有意义的生均书籍借阅率。但仍需要强调的是，如果是经验丰富的校园管理人员，该部分的指标选取和量化测算应该都是有较大参考价值的，在实际测算中应该适当提高该部分指标的比重，以便综合性地考量院校风险。
四、结论
民办独立院校财务风险的成因有许多。内有资金来源单一、院校架构不合理、财务人员水平欠缺等问题，外有法律定性模糊、回报问题不清、政策变化等因素影响。这些问题和因素的存在使得民办教育发展受阻。对此本文提出了一些建设性的解决方法，但部分方法也有待实际验证。建立的综合风险评价模型，虽可以简单判断财务风险，但并未配以相应的措施，尚存许多不足之处，需要进一步优化和整合，指标选取及量化计算仍需进一步斟酌。期望本文能为民办独立院校财务风险的研究提供一點帮助。
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