[摘要]從高校財(cái)務(wù)的四個(gè)方面選取了5個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,通過主成分分析建立高校財(cái)務(wù)預(yù)警的綜合評(píng)價(jià)模型,對(duì)高校的財(cái)務(wù)狀況給出了綜合分析。同時(shí),利用31所高校的實(shí)際情況進(jìn)行了實(shí)證分析。
[關(guān)鍵詞]財(cái)務(wù)預(yù)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(shí)現(xiàn)了跨躍式發(fā)展。高等教育的迅速發(fā)展需要巨大的經(jīng)費(fèi)投入來支撐,由于原有經(jīng)費(fèi)投入渠道遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足高校大規(guī)模擴(kuò)招后建設(shè)資金的需求,利用銀行貸款負(fù)債發(fā)展作為一種行之有效的方法和渠道被高等學(xué)校普遍采用.但是,在高校大規(guī)模建設(shè)熱潮中出現(xiàn)了盲目擴(kuò)張、高標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)的傾向,高校貸款規(guī)模急劇擴(kuò)大,導(dǎo)致過度負(fù)債,使高校財(cái)務(wù)面臨前所未有的危機(jī)。如何控制和防范高校過度負(fù)債所帶來的風(fēng)險(xiǎn),積極維護(hù)高校財(cái)務(wù)安全,確保高等教育事業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展,是政府教育、財(cái)政部門及高校自身面臨的一項(xiàng)緊迫任務(wù)。
本文進(jìn)一步通過分析反映高校發(fā)展能力、支付能力、負(fù)債程度及資金管理的多項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo),建立了一套較為簡便實(shí)用的高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,并結(jié)合實(shí)際設(shè)定預(yù)警臨界值。利用預(yù)警指標(biāo)體系對(duì)河南省31所高校進(jìn)行了實(shí)證分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提示,為高校加強(qiáng)財(cái)務(wù)管理、防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供了決策參考。
二、研究變量和樣本的選取
高等學(xué)校的財(cái)務(wù)狀況從四個(gè)方面來分析,一是發(fā)展能力指標(biāo),選取收入增長率作為變量X1。收入是事業(yè)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),學(xué)校的總收入體現(xiàn)了學(xué)校所擁有的綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力,收入增長水平表明學(xué)校各項(xiàng)事業(yè)發(fā)展的能力和后勁。二是支付能力指標(biāo),用高校年末貨幣資金的結(jié)存額與全年月均支出額相比,來預(yù)測(cè)高校近期的支付能力,即變量X2為現(xiàn)實(shí)支付能力。三是負(fù)債程度指標(biāo),用資產(chǎn)負(fù)債率X3和年末負(fù)債/全年總收入X4來反映高校的負(fù)債程度對(duì)債務(wù)的承受能力。四是資金管理指標(biāo),用應(yīng)收款/流動(dòng)資產(chǎn)作為變量X5,反映了高校財(cái)務(wù)管理特別是資金管理水平。
研究的數(shù)據(jù)來源于論文《高校負(fù)債風(fēng)險(xiǎn)控制研究》,作者以河南省31所高校2003年的財(cái)務(wù)狀況為例進(jìn)行分析。由于其類型和來源不同,各指標(biāo)因子的原始數(shù)據(jù)具有不同的量綱,無可比性,必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理。方法如下:
當(dāng)指標(biāo)數(shù)值越大越好時(shí),
當(dāng)指標(biāo)數(shù)值越小越好時(shí),
得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)如下:
三、高校財(cái)務(wù)預(yù)警綜合模型的建立及效果分析
運(yùn)用SPSS 11.5 for Windows統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析,可以得到上述5個(gè)指標(biāo)的相關(guān)矩陣R及相關(guān)矩陣R的特征值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表2。
根據(jù)因子載荷矩陣的不唯一性,對(duì)因子載荷矩陣實(shí)行旋轉(zhuǎn),使旋轉(zhuǎn)后主成分因子的載荷出現(xiàn)兩極分化的情況,對(duì)主成分這一研究變量進(jìn)行分組,旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣如下表3所示。
據(jù)表3旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣 ,得到各主成分因子與研究變量指標(biāo)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(chǎn)負(fù)債率(X3)和年末負(fù)債/全年總收入(X4)這兩個(gè)指標(biāo)來解釋,因這兩個(gè)指標(biāo)的因子載荷量遠(yuǎn)大于其他指標(biāo),即代表了高校的負(fù)債程度。主成分因子Y2代表了高校的發(fā)展能力,主要由收入增長率(X1)和應(yīng)收款/流動(dòng)資產(chǎn)(X5)這兩個(gè)指標(biāo)來解釋。主成分因子Y3代表了高校的支付能力,主要由現(xiàn)實(shí)支付能力(X2)這一個(gè)指標(biāo)來解釋。
根據(jù)表2特征值的方差貢獻(xiàn)率,可以得到高校財(cái)務(wù)預(yù)警綜合得分模型如下:
Y=0.36384Y1+0.24146Y2+0.20077Y3
Y為綜合評(píng)價(jià)得分,可以判斷高校財(cái)務(wù)狀況程度,計(jì)算分值得表4。
從上可以看出,高校3、9、20、23的財(cái)務(wù)狀況已經(jīng)惡化,處在重警警度區(qū)域。高校2、6、14、16、18、29、30的財(cái)務(wù)狀況處于中警警度區(qū)域,需要引起高度重視。
四、研究結(jié)論與建議
從上述分析可以得出以下結(jié)論:
第一,該模型在評(píng)價(jià)高校財(cái)務(wù)預(yù)警方面具作了很好的探索。
第二,該模型的評(píng)價(jià)效果也從一定程度上說明了運(yùn)用主成分分析方法進(jìn)行高校財(cái)務(wù)預(yù)警評(píng)價(jià)的合理性。 第三,該模型的構(gòu)建簡單可行。在SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的幫助下,評(píng)價(jià)高校財(cái)務(wù)預(yù)警變得簡單可行;同時(shí)運(yùn)用主成分分析法依據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)內(nèi)部關(guān)系客觀地確定眾多變量在模型中的權(quán)重體系,克服了傳統(tǒng)的定性研究中人為的主觀因素的影響。
需用指出的是對(duì)高校進(jìn)行個(gè)案分析時(shí),對(duì)某些異常情況應(yīng)予以特別關(guān)注,以免某些因素畸變影響該方法的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)判斷。比如有時(shí)由于其中個(gè)別指標(biāo)的畸高或畸低,可能會(huì)導(dǎo)致Y值異常。盡管如此,以主成分分析構(gòu)建的模型所提供的分析思路仍有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。
主要參考文獻(xiàn)
[1] 孫健,康旺霖,魏修華.電子行業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J] .當(dāng)代財(cái)經(jīng),2007.2
[2] 袁志發(fā),周靜芋.多元統(tǒng)計(jì)分析[M] .科學(xué)出版社,2002.10
[3] 賁友紅.以主成分分析構(gòu)建我國企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證研究[J].中國管理信息化,2006.12
[4] 賁友紅,楊玲.企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型閾值的確定[J].財(cái)會(huì)月刊,2006.12
