高校负债管理与财务风险的分析与评价研究

牛艳芳，张曾莲

（1.山东财经大学会计学院，山东 济南 250014；2.北京科技大学东凌经济管理学院，北京 100083）

高校发展与管理

高校负债管理与财务风险的分析与评价研究

牛艳芳1，张曾莲2

（1.山东财经大学会计学院，山东 济南 250014；2.北京科技大学东凌经济管理学院，北京 100083）

高校负债是高校财务风险的主要来源。为促进高校财务管理的健康发展，需要加强负债管理和财务风险预警。本文首先分析了2003～2009年教育部直属76所高校负债的规模、结构和水平的基本情况和发展趋势；然后构建了高校财务风险预警的指标体系，并进行单指标分析；最后采用因子分析和聚类分析进行财务风险预警，并据此提出相关建议。

高校债务；负债管理分析；财务风险评价

一、引言

负债管理是高校财务管理的一个重要问题。为了促进财务管理的健康发展，高校需要加强负债管理和财务风险预警。相关的实证研究主要是通过分析目前高校财务风险的来源，构建一套财务风险预警的指标体系，对各种财务风险预警方法进行评价并提出改进建议。由于高校财务数据难以获得，已有研究中对大样本数据的分析并不多，大多是针对少数几所高校或调查取得的数据进行分析。本文利用独有的数据优势，首先对教育部直属76所高校2003～2009年负债的规模、结构和水平进行初步分析；然后从收支平衡、负债水平、坏账风险和资金周转四个方面构建指标体系，并进行单指标分析；最后采用因子分析和聚类分析对76所高校2009年的财务数据进行财务风险预警，并提出改进建议。

二、高校负债的规模、结构与水平分析

（一）高校负债规模分析

高校负债包括借入款项、应付票据、应付及暂存款、应缴财政专户款、应交税金、代管款项、应付工资、应付地方津贴补贴和应付其他个人收入共9项。

除2009年外，76所高校2003～2009年负债总额逐年增加，从2003年的校均超过3亿元增长到2008年的校均接近9亿元，2009年回落到校均8亿元。这主要是因为借入款项是负债的主体，2009年很多高校获得了高校化债资金。各类高校中，综合类高校负债总额最高、增长也最快，2009年超过校均14亿元；其次是理工类高校，2009年负债总额校均8亿元；财政类高校位列第三，2009年负债总额接近校均6亿元；师范类和农林类高校负债总额相差不大，2009年校均5亿元；语言类和艺术类高校负债总额较低，2009年校均2亿元；负债总额最低的是医药类高校，各年的负债总额均远低于5 000万元。负债总额与高校的规模有关，通常综合类和理工类高校的规模较大，因此负债也相对较多。

图1 2003～2009年各类高校校均负债总额

图2 2003～2009年各类高校校均借入款项

借入款项是高校最大的负债项目，也是财务风险的主要来源。76所高校的借入款项均值2003～2008年一路增加，从2003年的不足2亿元增加到2008年的5.7亿元，但2009年回落至4.5亿元。这主要是因为2009年很多高校得到了高校化债资金，银行贷款减少。各类高校中，综合类高校借入款项最多，2009年接近校均8亿元；理工类和财政类高校次之，2009年借入款项超过4亿元；农林类和师范类高校居中，2009年校均3亿元；艺术类和语言类高校2009年借入款项校均不足2亿元；医药类高校最低，基本没有借入款项。银行贷款是借入款项的主要部分，76所高校的银行贷款2003～2008年逐年增加，从不足2亿元增加到5.5亿元，但在2009年降至4.5亿元。

2003～2009年76所高校的财务年报中应付票据大多为零余额，只有10所高校年末应付票据余额不为零，且主要集中在2003～2006年。这一现象说明，近年来高校中应付票据的使用越来越少，可能是由于应付票据主要在经营活动中采用，而高校的经营活动近年来有减少的趋势。

应付及暂存款是高校最常见的债务，频繁发生于学校的日常业务活动中。它涉及到高校与各方面的经济及财务关系，如果管理不善或处理不当，势必会引起学校资金使用上的混乱，甚至造成资金损失。2003～2009年76所高校的应付及暂存款逐年增加，从校均7 000万元增至2.2亿元。各类高校中，综合类高校的应付及暂存款最高，2009年超过校均3亿元；理工类高校超过校均2.5亿元；农林类、师范类和财政类高校2009年校均超过1亿元；语言类高校保持在5 000万元左右；艺术类和医药类高校较低，各年均不足5 000万元。

图3 2003～2009年各类高校校均应付及暂存款

图4 2003～2009年各类高校校均应缴财政专户款

应缴财政专户款是高校按规定收取的应缴入财政专户的预算外资金，如学费、住宿费、委托培养费等。2003～2009年76所高校应缴财政专户款总体上逐年增加，从2003年的500万元增至2009年的2 700万元。各类高校中，综合类高校的应缴财政专户款最高，2009年接近4 500万元；其次是财政类高校，2009年超过3 500万元；师范类高校第三，2009年为3 000万元；农林类高校第四，2009年为2 700万元；理工类高校第五，2009年为接近2 500万元；语言类高校第六，2009年超过2 000万元；艺术类和医药类高校最低，各年都在500万元上下波动。

应交税金是高校按税法规定，应向税务部门交纳的各类税金，特别是高校因从事经营活动应交纳的所得税、增值税和营业税等。应交税金为正表示高校有应交未交的税金，为负表示高校有多交的税金。2003～2009年76所高校应交税金逐年增加，从不足200万元增加到超过500万元。大多数高校的应交税金都远低于1 000万元，还有部分高校的应交税金为负。各类高校中，综合类高校的应交税金最高，2009年达到900万元；其次是理工类和农林类高校，2009年分别为600万元和400万元；最低的是语言类和医药类高校，各年均不足100万元。

图5 2003～2009年各类高校校均应交税金

图6 2003～2009年各类高校校均代管款项

代管款项是高校接受其他单位或个人委托代为管理的各类款项，包括党费、团费、学生会会费、工会经费以及“挂靠”学校的各类专业协会或学会的款项，其所有权和使用权均不属于学校。很多实行一级核算、分级管理的高校，该科目都非常庞大。2003～2009年76所高校的代管款项逐年增加，从2003年的4 000万元增至2009年的接近1.1亿元，2008～2009年增长更快。各类高校中，综合类高校的代管款项最高且增长最快，2009年超过3.2亿元，其他类高校各年变化不大。理工类高校居第二，2009年接近1亿元；师范类高校第三，2009年超过5 000万元；其他各类高校都远低于5 000万元，最低的是艺术类和医药类高校。

2003～2009年76所高校的年报中，应付工资、应付地方津贴补贴、应付其他个人收入这三项数据均为零。高校通常在每月的固定日期发放上月的工资，但年底会提前发放，导致年终应付工资为零。

（二）负债的结构分析

高校负债共有9项，由于应付工资、应付地方津贴补贴和应付其他个人收入每年都为零，因此本文实际分析剩余6项负债的结构。76所高校2003～2009年负债结构变动不大：借入款项各年在55%～72%之间呈抛物线型波动，应付票据各年均不足1%，应付及暂存款各年在17%～27%之间波动，应交财政专户款各年在3%～6%之间波动，应交税金各年在1%以内波动，代管款项各年在7%～14%之间波动。2009年各类高校之间的负债结构差异较大：除医药类高校没有借入款项外，其他类高校的借入款项在53%～78%之间波动，财政类和艺术类高校均超过70%；各类高校的应付票据占比不足1%；各类高校的应付及暂存款占比在16%～86%之间波动，医药类高校高达86%，艺术类高校只有16%，其他各类高校基本处在20%上下；各类高校的应缴财政专户款占比在3%～9%之间波动，综合类、理工类和艺术类高校都只有3%，语言类高校为9%；各类高校应交税金占比均不高于1%；代管款项占比在2%～22%之间波动，艺术类高校为2%，综合类高校为22%，其他各类高校均在10%左右。

表1 2003～2009年高校各负债项目占总负债的比重

表2 2009年各类高校各负债项目占总负债的比重

（三）负债的水平分析

76所高校生均总负债从2003年的生均10 000元增至2008年的生均21 000元，2009年降至生均19 000元。各类高校中，艺术类高校的生均负债逐步增加，从2003年的11 000元增至2009年的25 000元，位列各类高校首位；财政类高校居次，2009年生均总负债达到24 000元；综合类和语言类高校2009年的生均总负债为23 000元；理工类高校2009年的生均总负债为18 000元；农林类高校2009年的生均总负债为15 000元；师范类高校2009年的生均总负债为12 000元；医药类高校最低，生均总负债最高时仍不足5 000元。

图7 2003～2009年各类高校生均总负债

图8 2003～2009年各类高校生均银行贷款

76所高校2003～2008年生均银行贷款逐年增加，从2003年的6 000元增至2008年的14 000元，但2009年降至11 000元。各类高校中，艺术类高校的生均银行贷款最高，2009年为18 000元；财政类高校第二，2009年为17 000元；综合类和语言类高校在13 000元左右；理工类高校2009年为10 000元；农林类高校2009年为9 000元；师范类高校2009年为7 000元；医药类高校最少，各年几乎都为0元。

三、高校财务风险评价的指标体系构建与单指标分析

为了加强负债管理，防范财务风险，本文从高校财务管理的实际工作中总结财务风险的主要领域，结合数据的可得性，从收支平衡、负债水平、坏账风险、资金周转四个方面构建指标体系。为了使构建的指标体系全面、科学和可行，本文分三步筛选指标：首先从现有的文献中广泛搜集高校负债管理与财务风险方面的指标，按财务风险的四个方面进行归纳、整理，并考虑数据的可获取性，从而确定第一版28个指标；然后请高校财务方面的专家，从实际管理要求出发，对初步指标进行筛选，确定第二版21个指标；最后采用多种统计分析方法（包括相关性分析、鉴别力分析、对所有被删指标的定性和定量分析），将第二版指标按照实际财务数据进行验证，筛选出第三版17个指标。然后对教育部直属的76所高校2003～2009年的财务数据进行单指标分析。

表3 高校财务风险评价的指标体系

（一）收支平衡分析

年度总支出与总收入之比。该指标反映高校财务运营绩效，说明高校当年预算支出的平衡关系，是反映高校隐性负债的重要指标。通常收支比大于1，说明高校该年度入不敷出，出现负债和赤字，已开始动用历年财务结余，财务运转困难；反之，说明高校该年度财务运行正常。该指标临界比率为1，是极小型变量。在临界值范围内，收支比越低越好。除了2008年收支比为1.4外，其他年份76所高校的收支比都低于1，财务风险较小。各类高校中，财政类和艺术类高校的收支比较高，医药类高校最低。

（二）负债水平分析

1.资产负债率。资产负债率反映高校的资产负债状况，可以衡量高校利用债权人提供资金开展业务活动的能力，也可以体现债权人提供资金的安全保障程度。资产负债率越小，说明高校资产中债权人有要求权的部分越小，资产对债权人的保障程度就越高。高校应以社会效益为最高准则，高校的负债规模应以不影响事业发展为前提，尽可能保持在较低的水平。同时，高校也要善于用债务融资方式筹集经营资金。目前高校经费缺少筹资渠道，财政预算拨付有限，预算外资金基本是学生上缴的收入，学校自身没有造血功能，使高校发展处于被动地位，也给改善办学条件和职工福利带来困难。高校的资产负债率应保持在40%～60%，过高或过低都对高校的发展不利。76所高校的资产负债率总体上逐年增加，从2003年的17%增至2008年的27%，然后在2009年回落至22%。各类高校中，财政类高校最高，艺术类高校其次，综合类高校第三，医药类高校最低，农林类高校也较低。

2.收入负债率。收入负债率是一个极小型指标，指标值越小表明高校的偿债能力越强，财务风险越小。76所高校的收入负债率经历了倒V型变动，从2003年的接近50%增至2006年的接近80%后开始下降，到2009年降至50%。各类高校中，财政类高校最高，综合类高校其次，医药类高校最低。

3.本年偿还银行贷款本息。该指标一方面能反映高校已经偿还的债务，另一方面也反映了高校的负债水平。但是，部分高校本身负债很少，会导致本年偿还银行贷款本息也较少。76所高校的本年偿还银行贷款本息额逐年增加，从2003年的不足5 000万元增至2009年的接近4.5亿元。各类高校中，综合类高校最高，理工类、语言类、师范类和财政类高校其次，医药类高校最低。

4.借入款项与净资产的比重。该指标反映借入款项占自有资金的比重。2003～2009年76所高校的借入款项与净资产的比重基本都在45%以下，但有逐年增加的趋势。各类高校中，财政类高校最高，医药类高校最低。

5.银行贷款占负债总额的比重。银行贷款数据来源于“银行贷款情况统计明细表”中的“年末尚未偿还的贷款本金”。该比重越高，表明财务风险越大。2003～2009年76所高校的银行贷款占负债总额的比重基本在60%～80%之间。各类高校中，财政类和农林类高校较高，医药类和语言类高校较低。

6.贷款利息占教育事业基本支出的比重。贷款利息数据来源于“银行贷款情况统计明细表”中的“本年已偿还的贷款本金的本年利息”和“年末尚未偿还的贷款本金的本年利息”的合计数。2003～2009年76所高校的贷款利息占教育事业基本支出的比重基本都在15%以下，2008年之前逐年增加，2009年开始大幅回落。各类高校中，财政类和综合类高校较高，医药类和语言类高校较低。

7.年末尚未偿还贷款本息。该指标是“银行贷款情况统计明细表”中的“年末尚未偿还的贷款本金”与“年末尚未偿还的贷款预计利息”的合计数。2003～2007年76所高校的年末尚未偿还贷款本息均不足200万元，2008年末尚未偿还本息最高，2009年开始有所回落。

（三）坏账风险分析

1.应收、暂付及借出款占资产的比重。该指标越小，表明高校发生坏账风险的可能性越小。2003～2007年，76所高校的应收、暂付及借出款占资产的比重逐年增加，从2003年的15%增至2007年的23%，在2009年回落至不足10%，说明高校发生坏账风险的可能性近年来逐渐降低。各类高校中,师范类高校最高，医药类高校最低，语言类高校也较低。

2.生均欠费额。该指标越小，表明高校发生坏账风险的可能性越小。76所高校的生均欠费额逐年减少，从2003年的330元降至2009年的250元。各类高校中，艺术类高校最高，财政类和农林类高校居次，医药类高校最低，师范类高校也较低。这是由于近年来高校采取资助贫困学生和助学贷款等多种措施提高了学生的支付能力。

3.累计欠费占教育事业收入的比例。该指标越小，表明高校发生坏账风险的可能性越小。学生学费是教育事业收入的主要来源，累计欠费占教育事业收入的比重越高，坏账风险越大，财务风险也越大。76所高校的累计欠费占教育事业收入的比例逐年降低，从2003年的8%降至2009年的6.5%。各类高校中，师范类高校最高，农林类高校其次，财政类和综合类高校居中，医药类高校最低，艺术类高校也较低。

4.累计欠费占总收入的比例。累计欠费数据来源于收入明细表中的“年末全日制学历教育学生欠缴学费或培养费累计”。各类高校的累计欠费占总收入的比例基本持平，相对而言，师范类高校较高，语言类高校最低。

（四）资金周转分析

1.现实支付能力。现实支付能力=（现金+银行存款）/月均支出额，高校是否具有适宜的支付能力是衡量其财务状况好坏的一个主要标志。有些高校尽管办学水平和质量较高，资金实力雄厚，但由于不能合理调度资金而在某一时期发生支付困难，同样会陷入困境，带来财务危机。临时性的筹措资金以提高支付能力，又会带来筹资成本的加大，影响办学效益。因此，现实支付能力分析对于合理调度运用资金和提高资金使用效益具有重要意义。该指标反映高校货币资金可供正常运行周转所需的周转月份数，指标值越大，说明高校偿还到期债务的能力越强。由于高校经费来源中稳定性、可靠性最强的渠道是国家拨款，国家拨款一般按季度下达，所以可供周转月数应保持在3个月以上。76所高校各年现实支付能力在5～7之间波动。总体而言，医药类高校的现实支付能力最强，师范类和艺术类高校最低，其他类高校居中。

2.潜在支付能力。潜在支付能力=（现金+银行存款+应收票据+借出款+债券投资-借入款项-应缴财政专户-应缴税金）/月均支出额，潜在支付能力越强，偿债能力越强，财务风险越低。76所高校潜在支付能力经历了V型变动，2003～2009年先下降后上升，最低值出现在2006年。各类高校中，医药类高校的潜在支付能力最强，语言类高校居次，艺术类高校最低，财政类和师范类高校也较低。

3.一般基金占事业基金的比重。事业基金是高校拥有的非指定用途的净资产，主要包括一般基金和投资基金。一般基金是高校滚存结余的基金，投资基金是高校对外投资部分的基金。一般基金占事业基金的比例越大，说明高校承受财务风险的能力越强。2003～2009年76所高校的一般基金占事业基金的比重保持在1左右，极少数高校的该比重接近12，也有部分高校该比重为负。

4.自有资金动用程度。自有资金动用程度=(年末投资基金+年末应收及暂付款+年末借出款)/年末自有资金。自有资金是高校可支配的自有财力，包括事业基金中的一般基金及专用基金中扣除留本基金的部分。自有资金动用程度是衡量高校财务状况的重要指标，该指标越大说明高校已动用的自有资金越多，高校未来的发展可能受到制约，财务周转也可能出现困难。该指标的临界值为100%。

5.自有资金余额占年末货币资金比重。自有资金余额占年末货币资金比重=年末自有资金/(年末银行存款+年末现金)。该指标越大说明高校可支配的自有资金越多，财务风险越小。在财务状况稳定时，自有资金余额占年末货币资金比重通常在54%～60%之间波动。

四、基于因子分析和聚类分析的高校财务风险评价

进行财务风险预警的方法很多，主要都是通过一套指标体系，采用某种方法或模型进行财务风险的得分计算和综合排名。本文采用最常用的因子分析和聚类分析方法，建立针对负债管理与财务风险的17个指标的新的指标体系。

第一，公共因子的选定。本文取特征值大于1的5个因子作为公共因子，这5个因子的累积方差率为76.297%。旋转后的方差贡献率表明，这5个因子解释原始信息的能力分别为22.648%、43.254%、58.7%、67.556%和76.297%。

表4 解释的总方差

第二，公共因子的命名。由旋转成分矩阵可知，现实支付能力、潜在支付能力、年末尚未偿还贷款本息、银行贷款占负债总额的比重、贷款利息占教育事业基本支出的比重、自有资金余额占年末货币资金比重这六个指标在因子1上的载荷较高，因此因子1可解释为贷款偿还因子；年度总支出与总收入之比、资产负债率和收入负债率这三个指标在因子2上有较高的载荷，因此因子2可解释为负债比重因子；生均欠费额、累计欠费占教育事业收入的比率、累计欠费占总收入的比率这三个指标在因子3上有较高的载荷，因此因子3可解释为学生欠费因子；本年已偿还贷款本息、自有资金动用程度这两个指标在因子4上有较高载荷，因此因子4可解释为贷款偿还能力因子；一般基金占事业基金的比重、应收暂付及借出款占资产的比重这两个指标在因子5上有较高的载荷，因此因子5可解释为偿还潜力因子。

第三，公共因子的得分函数。5个公共因子均由原始指标体系中各个指标线性组合而成，采用回归法估计因子得分系数，并得到因子得分函数：

第四，整体综合得分函数。以旋转后各因子的方差贡献率占5个公共因子的累计方差贡献率的比值作为权重进行线性加权汇总，可得到负债管理与财务风险的综合评价模型：

第五，具体排名。根据各因子得分函数和综合评价模型，可计算出各高校的因子得分和财务风险的综合得分，并依据财务风险的综合得分进行排名。排名越靠前则财务风险越小，例如L71、L38、L65、L19和L1；排名越靠后则财务风险越大，例如L49、L52、L60、L57和L32。值得注意的是，2006年L32财务风险最高，但到2009年其财务风险有所降低，2009年L49的财务风险最高。

以因子分析方法得到的5个因子为基础进行财务风险聚类分析，利用SPSS17.0—分析—分类—K值聚类来实现，将高校财务风险分为很低、较低、一般、较高、很高共5类。聚类分析得到的结果跟因子分析不太一致，主要是因为因子分析本身有25%的信息丢失。所以本文采用财务风险的17个指标直接进行聚类分析。结果发现，同一类的高校在17个指标上的取值接近，说明同类高校财务风险相似。该结果与因子分析的结果比较一致。

表5中风险很高（类5）的4所高校，应该采取各种措施降低财务风险。可选择的措施包括：减少负债，尤其是减少银行贷款；加快应收及暂付款项的收回，减少坏账损失；节约开支，力争收支平衡；加快资金周转，提高资金使用效率。风险较高（类4）的6所高校也必须加强对财务风险的控制和防范，避免财务危机的发生。其他3类高校财务风险不大，但仍应重视财务风险预警，提高财务管理水平。

表5 高校财务风险水平的分类

五、研究结论

2003～2009年教育部直属76所高校的负债规模逐年扩大，负债结构基本合理。通过单指标分析和因子分析发现，大多数高校的财务风险较低，但少数高校由于过度负债，财务风险较高。各高校应严格控制负债规模（尤其是银行贷款规模）、加强财务管理、增加收入、控制支出并提高资金使用效率，将财务风险控制在合理的范围内。教育主管部门也应加强对高校财务风险的监控，采取高校化债等措施降低高校的财务风险。

［1］刘英.高校贷款融资行为研究及化解风险措施——以东北某省为例［J］.财政研究，2010(8):45-48.

［2］董铸剑.基于灰色系统理论的广东高校财务风险评价研究［J］.华南理工大学学报(社会科学版)，2010(12):100-103.

［3］刘淑华.预算软约束:高校群体性负债的深度分析［J］.教育发展研究,2010(5):21-25.

［4］王亚凤.关于高校财务风险控制问题的探讨［J］.北京理工大学学报(社会科学版),2009(4):34-39.

［责任编辑：张琦］

Analysis and Evaluation of University Debt Management and Financial Risk

NIU Yan-fang1,ZHANG Zeng-lian2

（1.School of Accounting,Shandong University of Finance and Economics,Jinan 250014;
2.Dongling School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China）

University debt is the main source of its financial risk.In order to promote the development of financial management, universities need to strengthen debt management and financial risk early warning.This paper firstly analysis the basic situation and development trend of debt size,structure and level in 76 universities directly under the Ministry of Education in 2003～2009.Then we build the university's financial risk early warning indicator system,and do single index analysis.Finally we use factor analysis and cluster analysis on financial risk early warning,and make recommendations.

university debt;analysis of debt management;evaluation of financial risk

G647

A

2095-106X（2014）01-0074-07

2014-01-20

山东省社会科学项目“IT环境下的内部控制持续监控构建与应用”（12CKJZ11）；国家自然科学青年基金“我国政府会计准则构建的动因、路径、内容与效果研究”（71302164）；北京市哲学社会科学课题“基于会计视角的北京市城市公用事业价格形成机制及其管理研究”（13JGC095）；北京科技大学研究型教学示范课程建设项目“政府与非营利组织会计”（KC2012YJX29）；北京科技大学2012年度校级教育教学改革与研究面上项目“《政府与非营利组织会计》教学内容与教学方法的优化研究”（JG2012M48）；北京高等学校“青年英才计划”项目；北京科技大学2013年度校级“十二五”规划教材一般项目“政府与非营利组织会计”（JC2013YB047）

牛艳芳（1978-），女，山东济南人，山东财经大学会计学院副教授，会计学博士，研究方向是计算机审计、内部控制与风险管理；张曾莲（1980-），女，湖南长沙人，北京科技大学东凌经济管理学院教师，会计学博士，管理科学与工程博士后，研究方向是政府与非营利组织会计。