[摘要]從高校財務的四個方面選取了5個指標進行分析,通過主成分分析建立高校財務預警的綜合評價模型,對高校的財務狀況給出了綜合分析。同時,利用31所高校的實際情況進行了實證分析。
[關鍵詞]財務預警 主成分分析
一、引言
過去的幾年,我國高等教育取得了巨大的成績,實現了跨躍式發展。高等教育的迅速發展需要巨大的經費投入來支撐,由于原有經費投入渠道遠遠不能滿足高校大規模擴招后建設資金的需求,利用銀行貸款負債發展作為一種行之有效的方法和渠道被高等學校普遍采用.但是,在高校大規模建設熱潮中出現了盲目擴張、高標準建設的傾向,高校貸款規模急劇擴大,導致過度負債,使高校財務面臨前所未有的危機。如何控制和防范高校過度負債所帶來的風險,積極維護高校財務安全,確保高等教育事業的持續健康發展,是政府教育、財政部門及高校自身面臨的一項緊迫任務。
本文進一步通過分析反映高校發展能力、支付能力、負債程度及資金管理的多項財務指標,建立了一套較為簡便實用的高校財務風險預警指標體系,并結合實際設定預警臨界值。利用預警指標體系對河南省31所高校進行了實證分析和風險預警提示,為高校加強財務管理、防范財務風險提供了決策參考。
二、研究變量和樣本的選取
高等學校的財務狀況從四個方面來分析,一是發展能力指標,選取收入增長率作為變量X1。收入是事業發展的物質基礎,學校的總收入體現了學校所擁有的綜合經濟實力,收入增長水平表明學校各項事業發展的能力和后勁。二是支付能力指標,用高校年末貨幣資金的結存額與全年月均支出額相比,來預測高校近期的支付能力,即變量X2為現實支付能力。三是負債程度指標,用資產負債率X3和年末負債/全年總收入X4來反映高校的負債程度對債務的承受能力。四是資金管理指標,用應收款/流動資產作為變量X5,反映了高校財務管理特別是資金管理水平。
研究的數據來源于論文《高校負債風險控制研究》,作者以河南省31所高校2003年的財務狀況為例進行分析。由于其類型和來源不同,各指標因子的原始數據具有不同的量綱,無可比性,必須對原始數據進行規范化處理。方法如下:
當指標數值越大越好時,
當指標數值越小越好時,
得到標準化數據如下:
三、高校財務預警綜合模型的建立及效果分析
運用SPSS 11.5 for Windows統計軟件進行分析,可以得到上述5個指標的相關矩陣R及相關矩陣R的特征值、方差貢獻率和累計方差貢獻率如表2。
根據因子載荷矩陣的不唯一性,對因子載荷矩陣實行旋轉,使旋轉后主成分因子的載荷出現兩極分化的情況,對主成分這一研究變量進行分組,旋轉后的載荷矩陣如下表3所示。
據表3旋轉后的因子載荷矩陣 ,得到各主成分因子與研究變量指標的主成分模型:
Y1=-0.312 X1-0.050 X2+0.944 X3+0.910 X4-0.028 X5
Y2=0.608 X1-0.020 X2+0.030 X3+0.229 X4+0.885 X5
Y3=-0.078 X1+0.997 X2-0.044 X3-0.037 X4+0.038 X5
主成分因子Y1主要由資產負債率(X3)和年末負債/全年總收入(X4)這兩個指標來解釋,因這兩個指標的因子載荷量遠大于其他指標,即代表了高校的負債程度。主成分因子Y2代表了高校的發展能力,主要由收入增長率(X1)和應收款/流動資產(X5)這兩個指標來解釋。主成分因子Y3代表了高校的支付能力,主要由現實支付能力(X2)這一個指標來解釋。
根據表2特征值的方差貢獻率,可以得到高校財務預警綜合得分模型如下:
Y=0.36384Y1+0.24146Y2+0.20077Y3
Y為綜合評價得分,可以判斷高校財務狀況程度,計算分值得表4。
從上可以看出,高校3、9、20、23的財務狀況已經惡化,處在重警警度區域。高校2、6、14、16、18、29、30的財務狀況處于中警警度區域,需要引起高度重視。
四、研究結論與建議
從上述分析可以得出以下結論:
第一,該模型在評價高校財務預警方面具作了很好的探索。
第二,該模型的評價效果也從一定程度上說明了運用主成分分析方法進行高校財務預警評價的合理性。 第三,該模型的構建簡單可行。在SPSS統計軟件的幫助下,評價高校財務預警變得簡單可行;同時運用主成分分析法依據財務指標內部關系客觀地確定眾多變量在模型中的權重體系,克服了傳統的定性研究中人為的主觀因素的影響。
需用指出的是對高校進行個案分析時,對某些異常情況應予以特別關注,以免某些因素畸變影響該方法的準確性和風險判斷。比如有時由于其中個別指標的畸高或畸低,可能會導致Y值異常。盡管如此,以主成分分析構建的模型所提供的分析思路仍有較強的指導意義。
主要參考文獻
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