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| 学大公司财务风险评价 |
| 第731期 作者：□文/刘雅婷 娜比拉·海萨尔 时间：2024/6/16 13:31:49 浏览：55次 |
［提要］ “双减”政策的强硬实行给以K12教育服务为主的教培企业带来前所未有的挑战，致使企业的财务风险与日俱增，选取有效方法对企业财务风险进行客观评价是促进企业良性发展的关键。本文以学大公司为例，运用熵权TOPSIS法，从5个方面构建财务风险评价体系，分析影响企业财务状况较大的因素。结果表明：学大公司在财务方面存在一定风险，其中存货周转率影响程度最大，其次是应收账款周转率。由此，围绕学大公司的销售和应收账款方面提出相应建议。
关键词：教培企业；“双减”政策；财务风险；熵权TOPSIS评价模型
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2023年10月16日
引言
自古以来我们国家对于教育的重视程度就很高，普通公民都在为了改变现状而不断通过学习考试的方式提升自己。到了现代，在全民素质教育的推动下，义务教育阶段学科类教育培训机构应运而生，发展规模庞大，学大公司就是其中的典型代表。然而，2021年我国为“减负”发布实施了“双减”政策，明令禁止教培企业针对义务教育阶段的中小学生进行学科类补习来获得收益。根据产品生命周期理论我们可知，伴随着时间的推移，公司的经营风险会逐步降低，财务风险会相应增长，学大公司经历20年的发展，应警惕、防范财务风险爆发的可能。而且国家“双减”政策的强硬实行，也意味着学大公司若想继续盈利，转型迫在眉睫。但在开展新业务进入新领域的同时，势必会因为行业壁垒而给企业的经营带来一定的阻碍，这些阻碍又会在一定程度上影响企业的生存发展。与此同时，若企业因对新领域不能游刃有余而增加的经营风险，可能会导致企业忽视主营业务，若新领域的业务又无法按照预期获得理想收益，则会导致企业的现金流紧张，进而增加企业的财务风险。所以，面对竞争激烈的商业环境，学大公司必须对自身财务风险给予重点关注。
随着专家学者对财务风险相关研究的不断深入，评价企业财务风险的研究工具也日渐增多，包括多元回归分析、ZETA模型、F分数模型、人工神经网络等不一而足。近年来，学者们为了能更客观精准地评价财务风险，熵权法和TOPSIS方法相结合用于综合评价走入了学者的视线，逐渐被学者们广泛应用到各行各业来进行综合评价，对于财务风险的应用研究也日益增多。如赵腾、杨世忠（2019）以酒鬼酒公司为研究对象，并根据酒类企业的财务特点选取指标，运用熵权TOPSIS法构建评价模型，并据此确定了哪些关键因素会使财务风险升高，并提出相应建议。赵红瑞（2020）运用熵权TOPSIS法对10家高新技术上市公司的2020年财务数据进行财务风险评估评价，得出了这个评估方法能充分综合决策信息，其结果有一定的借鉴意义。李彬彬、王虹（2022）以上汽集团为研究对象，将单变量判别财务风险与熵权TOPSIS法进行对比分析发现，单变量判别可能会导致高估财务风险从而使评价结果失真，熵权TOPSIS法的评价应用对财务风险的描述更为准确，权重能很好地揭示导致风险变化的因素。
综上所述，熵权TOPSIS法打破传统评价思维模式，使评价结果更客观、更贴合实际，而想要精准把控企业的财务风险，需要借助高效准确的风险评价工作来提供参考价值。
一、熵权TOPSIS评价模型构建
（一）熵权基本步骤。熵是现代信息论中的一个概念，是对不确定性的一种度量。熵越小，呈现的信息量就越大；熵越大，则所能提供的信息量越小。根据信息熵的定义，可用熵值来判断某个指标的离散程度，熵值越小，指标的离散程度越大，能提供的信息也就越多，那么该指标对综合评价的影响（即权重）也越大。具体计算步骤如下：
首先，建立原始决策矩阵Rij=（Aij）n×m，其中n为衡量财务风险的指标，m为待评价的财务风险对象。经标准化处理后得到新矩阵（Bij）n×m。其中，正向指标（即数值与财务风险大小呈负相关）标准化计算：Bij＝■；负向指标（即数值与财务风险大小呈正相关）标准化计算：Bij＝■。
其次，依据以下公式计算各财务指标熵值：
Pij=■ Ej=-■■PijlnPij
最后，确定权重：Wj=■。以上为熵权法确定财务指标权的计算流程。
（二）TOPSIS法基本步骤。在原始矩阵Rij=（Aij）n×m的基础上，将负向指标进行取倒数处理，再平方和归一化处理，目的是消除量纲影响，从而得到新的决策矩阵：Zij=■。然后，根据之前熵权法计算出的权重Wj构造加权规范化矩阵：Fij=Wj×Zij。
接着，根据以上矩阵来确定各样本的正、负理想解，其中正向财务指标的最大值和负向财务指标的最小值构成了正理想解V+j，负理想解与之相反。即：
正理想解V+j=max（Fij）1＜j＜n，（其中j＝正向指标）min（Fij）1＜j＜n，（其中j＝负向指标）
负理想解V+j=max（Fij）1＜j＜n，（其中j＝负向指标）min（Fij）1＜j＜n，（其中j＝正向指标）
然后，根据公式计算各正、负理想解的欧氏距离：
D+=■ D-=■
最后，计算样本的相近贴近度：Ci=■，其中Ci的大小与样本的财务风险大小呈负相关。
二、案例公司及其财务特征
（一）公司简介。学大公司是A股市场上专注于教育个性化培训的上市公司，于2001年成立，2010年成功登陆美国纽交所，2016年A股上市公司银润投资收购中概股学大公司，学大公司“借壳直航”回A股，成为我国首例A股上市公司直接私有化收购美股的案例。历经20年的发展，学大公司在教育培训行业遥遥领先，其个性化教育服务与一对一教育服务更是公司的主要教育明星产品，为公司大量创收。2020年新冠肺炎疫情的全面暴发，各学校与机构被迫暂停面对面教学，改为在线教学模式。虽然这为在线教育市场的进一步扩大提供了契机，但随着2021年国家“双减”政策的出台与监管力度的不断加大，众多教培企业在全球资本市场股价纷纷大跌。受双重外部环境影响，学大公司的股价持续暴跌，尽管公司内部也针对这些影响积极采取了应对措施，但是仍难以阻止股价下跌、教育服务营收效益不佳的现实，公司的财务风险因此增加。为了逆转公司盈利下滑的不利局面，学大公司开始探索新出路，开始进入新的领域，停止开展K12业务，积极优化现有经营策略和业务结构，布局职业教育领域，2022年净利润由亏转盈。
（二）财务特征。学大公司2018～2022年财务状况大概可分为两个阶段：2018～2019年业绩稳定增长期，2020～2022年业绩重创期。本文主要将学大公司的营业收入、资产负债率、净资产收益率这三个指标与行业平均水平进行对比，对比情况如图1～图3所示。数据来源于学大年报，行业平均数据来源于VDC财经大数据应用服务平台。（图1、图2、图3）
从图1～图3可以看出，学大公司财务变化情况基本是与行业整体变化趋同的。具体来看：在营业收入方面，作为行业的头部企业，学大公司在困境中虽然整体呈现下滑趋势，但依然高于行业平均水平；在资产负债率方面，学大公司远高于行业平均水平，学大公司呈现下降趋势，行业平均水平呈现微弱上升趋势，可见2021年“双减”政策的实施减缓了学大公司负债水平下降的趋势；在净资产收益率方面，学大公司2018～2019年保持着一定的增长，一度超过行业平均水平。但由于2021年“双减”政策的实施与疫情时期经济下行对公司的营收产生了负面影响，导致净资产收益率为负且远低于行业当年平均水平，说明学大公司不仅受到国家政策因素的影响，同时也面临着社会经济因素的冲击。
三、财务风险评价
（一）财务风险评价指标体系。使用熵权TOPSIS模型对学大公司的财务风险进行评价，结合教育培训企业的特点，从盈利能力、偿债能力、发展能力、营运能力以及现金周转能力进行综合分析，具体指标包括成本费用净利率、利息保障倍数、应收账款周转率等17个指标。
（二）数据的选取。本文选取了学大公司2018～2022年的数据进行分析，具体指标数值如表1所示。（表1）
（三）熵权法对财务指标进行赋值。根据熵权法计算公式计算出各指标权重，具体数值如表2所示。（表2）
根据一级指标的平均权重排序看出，在5个一级指标中，营运能力比重最大，其次是偿债能力和发展能力，最后是盈利能力和现金周转能力。可见，营运能力对于学大公司财务风险的影响较大。此外，对学大公司影响较大的二级指标还有存货周转率、资产负债率和应收账款周转率。
（四）相对距离和贴近度（即财务安全度）的计算。结合各二级指标熵权权重分别计算其正、负理想解距离，再由欧氏距离计算得出学大公司近5年的相对贴近度并进行罗列，最终财务安全度的排序也由此得出。结果如表3所示。（表3）
（五）风险排序。相对贴近度的大小可以直观体现学大公司财务风险的大小，如图4所示。根据TOPSIS法原理可知，相关贴近度越接近于1，企业的财务风险越小。纵观学大公司这五年财务风险变化趋势可知，其整体呈现下降趋势，尽管2022年出现回升，但其财务状况并没有得到有效缓解，学大公司依然要关注爆发财务风险的可能性。此外，还可以得出学大公司在2018年时的财务状况是近五年最好的，相应的这一年财务风险也最小，而2021年所面临的财务风险最大。（图4）
（六）评价结果分析。根据上述数据分析与评价结论可知，学大公司财务风险虽然整体呈增长态势，在2022年有回暖态势，这都归功于其及时转向布局职业教育等战略的实施与公司降本控费的落实，但2020年财务安全度为0.5080，总体财务风险水平中等，说明经营者对财务风险的关注仍不能掉以轻心。
根据表2的指标权重可知，营运能力是影响学大公司的主要因素，这就提醒经营者企业的教育服务能力的输出要与销售效率相匹配，有效减少甚至杜绝自身产能的过剩。由表1可知，学大公司各项周转率表现良好，企业对于资产的经营管理水平较高，但应收账款周转率与固定资产周转率在2022年同比降幅较大，应对此提高警惕。第二大影响指标直指偿债能力，其中资产负债率影响程度最大，纵观近5年教育行业此项指标的均值保持在50%左右，但学大公司的均值大于90%，尽管是一路下降的趋势，但2020年仍为86.7%，远超行业平均水平，杠杆效益明显，在一定程度上导致了财务风险水平的增加。此外，教育行业的流动比率近5年均值维持在1左右，学大公司在此项指标上也明显低于平均水平，短期偿债能力差，要关注企业的流动性风险。发展能力与盈利能力所占权重较为相近，影响程度分别为第三位与第四位，这两项能力的二级指标所反映的数据并不乐观，这也会给企业的财务风险产生一定的负面影响。最后，权重最小的是现金周转能力，其两项二级指标是为数不多的呈现维持或上升态势的指标，但根据年报可以发现，学大公司尚有不少应收账款未收回，从而影响了负面影响。
综上，学大公司财务风险主要是由营运能力和偿债能力各项指标下降造成的。
四、建议
（一）实施积极的销售策略，加强应收账款管理。存货周转率能衡量企业的销售效率与存货是否过量，学大公司布局职业教育前期建设投入较大，后期的营运成本相对较低，而且职业培训基本呈现“揽客-培训-就业”的闭环，所以想要实现盈利目标，积极强大的销售能力是未来发展重中之重。由于学大公司的资产负债率连年走高，应收账款不能及时收回或难以收回会让企业形成加杠杆的恶性循环。所以，应收账款的收回也应重视，在与主要欠款人处理好关系的同时做到应收尽收，避免坏账形成的可能性，落实好每个款项的催缴工作。
（二）改善负债结构，降低短期偿债风险。学大公司的短期借款近年来数额上虽然占总资产比例呈下降趋势，但2022年此项仍占总资产比例34.55%，其中有10.14亿元的应收账款债权，相关借款展期到2023年9月30日。可见，其太过依赖短期借款，融资渠道单一。所以，学大公司应调整自身资本结构，拓展融资来源，在计算评估借款安全值后设置合理的短期借款阈值，以此来规避盲目借债。 （通讯作者：娜比拉·海萨尔）
（作者单位：新疆农业大学经济管理学院）
主要参考文献：
［1］李彬彬，王虹.类金融模式企业的财务风险——基于上汽集团的案例分析［J］.财会月刊，2022（20）.
［2］赵红瑞.基于熵权TOPSIS视角高新技术企业财务风险评价实证分析［J］.会计师，2020（24）.
［3］赵腾，杨世忠.熵权TOPSIS法在企业财务风险评价中的应用——以酒鬼酒公司为例［J］.财会月刊，2019（03）.
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