基于F-Score模型的大學生創業財務風險控制研究

徐田強，蔣詩羽

（蘇州健雄職業技術學院，江蘇 蘇州 215411）

引言

當前，大學生創業失敗問題受到了普遍關注。據《中國大學生就業報告》調查數據顯示：近五年來，大學生創業成功率約為2%-3%，遠低于社會上平均20%左右的創業成功率。從大學生創業失敗的原因來看，既有自身因素，如知識結構單一、管理經驗匱乏等；也有外部因素，如商務支持不足、融資渠道單一等。但從財務視角來看，財務風險失控及由此導致的財務狀況惡化，是引發大學生創業失敗的重要原因。調查顯示：大學生創業失敗案例中，近80%是由于缺乏財務風險意識，盲目負債融資，在市場推廣不利及外部環境變化導致獲利水平下降時，無法償付經營成本及到期債務，致使最終經營破產[1]。由此可見，對大學生創業而言，財務安全是穩定發展的基石，財務風險識別與控制則尤為關鍵和重要。

一、風險識別模型的選取

在財務風險識別方面，知名及影響較廣的有ZScore 和F-Score 模型。Z-Score 是Altman 在1968年提出的財務風險模型，主要用來預測企業的破產風險。模型由總資產營運資本率、留存收益率等五個財務指標組成，分別為：X1=營運資本/市場總資產；X2=留存收益/市場總資產；X3=稅前利潤/市場總資產；X4=權益市場價值/總債務；X5=銷售收入/市場總資產。而后，依據函數因變量Z 值與違約臨界值比較，將債務人劃入違約組或非違約組，進而對企業整體財務風險進行判斷。

從指標構成范圍來看，Z-Score 模型基本涵蓋創業所需關鍵運營能力，但由于創業活動對現金流量較為敏感，而模型卻未將其納入其中，導致其在流動性風險評價方面具有一定局限性。為改變ZScore 模型上述不足，提高風險識別的穩健性，我國財務專家周首華、楊濟華提出F-Score模型[2]。該模型在Z-Score 模型的基礎上，改進了X3 和X5 指標，將其調整為現金流量指標，即X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負債，X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產。模型通過把“息稅前資產利潤率”調整為“負債現金流量保障率”，將“資產銷售收入率”調整為“總資產現金流量率”，從而較好的反映現金流量對財務風險的影響。調整后的F-Score模型為：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

F-Score模型共有五個自變量，其中除X3和X5外，其他3個指標與Z-Score模型相同。模型的臨界點為0.0274。當某企業F 分數值小于0.0274，表示財務狀況惡化，面臨破產失敗風險；反之，若F分數值高于0.0274，則表示企業財務狀況安全，可繼續生存發展。由于模型較好地將營運能力、獲利能力、資產運營能力及可持續發展能力各指標結合起來，并充分考慮現金流量對財務風險影響，能夠全面揭示財務風險影響因素及其內在關系，為此，采用該模型對創業財務風險進行判別。

二、研究設計及實證分析

（一）樣本選擇與數據來源

根據上述分析，為研究創業運營能力指標與財務風險之間的關系，本文以蘇州健雄職業技術學院2017年至2019年三年間注冊成立的大學生創業企業為樣本，通過調查統計，考察其2020年度財務表現。同時，為便于對比研究，按照財務風險狀況將其分為兩類：財務失敗組和財務安全組。財務失敗組，表示由于連續虧損或不能償付到期債務等原因導致創業失敗的企業；財務安全組，是指財務狀況整體安全，創業活動運營正常企業。

統計期內，2020年度我校共有26 家創業樣本由于財務惡化導致經營失敗，將其作為觀察樣本列入財務失敗組；為研究對比需要，另選取26 家創業經營正常樣本作為對照樣本。對照樣本選取，主要滿足以下三個條件：（1）行業相同或相近，以便進行風險變量顯著性檢驗及對比研究。（2）規模相當。以資產規模、營業收入為對比標準，雙方差異控制在20%以內。特殊情況下，當難以匹配到規模相當企業時，將標準適當放寬至50%左右。（3）財務核算資料健全。能方便獲取2019年度財務狀況及經營成果數據，完成分析數據采集。依照上述要求，總計獲得52份研究樣本。

（二）變量定義

1.財務風險值

由于本文擬采用F-Score模型賦分的方式評判風險狀況，所以在此用F 作為衡量財務風險大小變量。F值根據模型償債能力、獲利能力、資產運營能力及持續發展能力相關指標與系數權重綜合計算得到。

2.財務風險影響變量

按照F-Score 模型自變量定義，本文采用營運資本率、留存收益率、經營現金率、負債權益率、資產現金率五個指標作為解釋變量。上述指標與創業經營能力緊密相關，其中營運資本率、負債權益率主要反映短期和長期償債能力；留存收益率代表持續發展能力；資產現金率代表資產運營能力；經營現金率反映獲利能力以及負債現金保障水平。同時，為便于計算，用“經營現金流量”近似替代X3中的“稅后純收益+折舊”，用“現金流量凈額”替代X5 指標的“稅后純收益+利息+折舊”。另外，由于大學生創業企業多為小型企業，由于未公開上市，難以獲得股東權益市場價值，在此用同行業同期上市中小板企業平均市凈率進行折算。

（三）實證分析

1.描述性統計

按照研究設計，本文將調查所獲得的52份樣本分為財務安全和財務失敗兩組。按照F-Score模型變量定義，將財務失敗組5個風險變量用X1-X5進行標識，財務安全組用Y1-Y5 進行標識，并分別根據2019年度財務報告數據計算風險變量值。然后，用SPSS 軟件對上述數據進行處理[3]，得到表1風險影響變量描述性統計結果。

表1 風險影響變量描述性統計

從變量均值來看，除“資產現金率”為負數外，其他變量指標均大于零，表明大學生創業經營中經營活動、籌資活動和投資活動現金凈流量基本處于流出狀態，市場開拓、擴大收益、提高收現能力是創業初期面臨的重要任務。從變量標準差來看，“資產現金率”為0.0211，明顯低于其他四個變量，表明創業企業之間在現金獲取能力方面差距較小，這也與大學生創業初期情況相符，同時也意味著其他解釋變量對財務風險的影響要更顯著一些。另外，從負債權益率變量來看，它的均值和標準差較大，這反映出大學生創業企業權益和負債結構的不均衡，差距較大，部分創業者出于市場推廣及擴張銷售目的，對財務結構安全性缺乏必要關注，盲目和過度負債，導致結構比率失衡，使創業活動面臨較大財務風險，這與國內相關領域的研究一致。

2.配對樣本T檢驗

從F-Score 模型來看，F 值與5 個解釋變量正向相關，表明解釋變量取值大小會影響到F值，并決定企業面臨的財務風險狀況。換言之，通過FScore模型來識別財務風險，財務失敗組與安全組在解釋變量上應具有顯著差異，從而可以根據F 值對財務風險進行預測。由于本文是根據2019年度財務指標預測2020年度財務風險，為驗證指標的敏感性，在此用SPSS21軟件對樣本數據進行配對樣本T檢驗，置信區間采用默認95%[4]。結果顯示，財務安全與失敗組配對指標相關系數顯著性水平（Sig.）大于0.05，說明配對指標不存在顯著相關，各分組指標變量相對獨立。t檢驗結果顯示各組顯著性水平（Sig.）均小于0.05，表明各配對指標具有顯著差異，綜上分析，不同分組下的五組指標變量差異性顯著，對財務風險的敏感度和識別性好，將其作為FScore模型的解釋變量是合適的。

3.F-Score值計算與分析

將52組各樣本風險變量值帶入F-Score模型計算F 值。為統計方便，將財務失敗和安全組分別用F 和S 標識，并依據數值大小按序排列。數據整理后發現：F 值最小的為F23 號樣本，最大的為S24 號樣本。由于F-Score 模型的臨界點為0.0274，52 份樣本中F 值小于0.0274 的共計26 家，對應編號從F23 到S4，其中除S17、S8、S4 這3 家外，其余均屬于財務失敗組。綜上分析，模型共準確識別出財務失敗樣本23 家，準確率為88.46%（準確率=（26-3）/26×100%）。由于財務安全和失敗組樣本數量一樣，因此，模型對財務安全樣本的識別準確率也是88.46%。

為進一步對比財務失敗和安全組F 值，將樣本按序號配對繪制成如圖1。

圖1中，財務失敗組樣本用菱形表示，安全組樣本用矩形表示，F-Score 臨界點0.0274 用虛線標識。從圖中可以更加清楚看出，除個別樣本因F 值與臨界點接近，靠近臨界線外，財務安全組和失敗組基本分布于臨界線上下兩側，涇渭分明。由此可見，盡管F-Score 模型主要應用在資本市場對上市公司財務風險進行預警，但將其用于大學生創業財務風險識別，同樣也具有較好的準確性和可靠性。

四、結論和建議

（一）研究結論

研究表明：大學生創業活動中，資產現金率標準差較小，表明相對于其他運營能力指標，資產獲利能力相對均衡；負債權益率標準差較大，顯示出不同企業間財務結構差距明顯，部分企業由于過度負債，使其面臨的財務風險加大。其次，不同財務風險狀況企業，在營運資本率、留存收益率、經營現金率、負債權益率、資產現金率五個指標上具有顯著差異，表明這五個指標對財務風險的敏感度較高，可作為風險預警模型解釋變量，對財務風險進行計量與識別。最后，F-Score 模型對大學生創業財務風險識別，具有較高的準確性和可靠性。通過F-Score 值與臨界值的比較，能揭示創業活動的財務風險狀況，為創業者防范風險提供了幫助。

（二）創業財務風險管控建議

1.提升大學生創業綜合營運能力

從財務風險成因來看，創業財務風險由償債能力、獲利能力、資產運營及可持續發展能力等因素綜合決定，而非只取決于某一單方面因素[5]。從配對樣本T 檢驗來看，大學生創業財務風險與資本運營率等運營能力指標具有密切關系。因此，為防范創業中可能出現的財務惡化，避免創業失敗，應培育和提升大學生創業綜合營運能力。在大學生創業前，學校可通過開設創業運營、風險管理等相關課程，舉辦創業主題講座、創業大賽等形式，培養大學生的風險意識和管理技能，不斷提升創業運營能力。在創業過程中，高校及政府創業指導相關部門，要通過定期走訪、專家咨詢等途徑，協調解決大學生創業初期遇到的各類經營問題，避免由于運營能力不足導致的財務惡化風險。

2.建立大學生創業財務風險識別機制

本文實證分析表明，F-Score 模型在大學生創業財務風險識別方面，具有較高的準確性和可靠度。為此，在創業過程中，大學生可借助F-Score模型對財務風險進行診斷和識別，建立風險識別機制。從理論上講，大學生創業財務風險控制的目標，是讓F值盡量大于臨界值0.0274，保持在財務安全區間，并獲得足夠的安全邊際。實務中，創業者可依托月報、季報、年報等財務報告數據，定期計算F-Score值，通過分析數值的演化變動趨勢，掌握財務風險變化狀況，為防范風險并制定有效對策提供依據。

3.關注異常運營能力指標變動

從模型函數式來看，5 個解釋變量指標與反映財務風險的F-Score 值呈正向相關關系，當指標數值降低時，F-Score值會減小，從而導致財務風險加大。為跟蹤財務風險狀況，除了對F-Score 值進行跟蹤監測外，還應關注運營能力指標的變動情況，對呈現連續趨勢性下降的指標要給予關注，因為這往往預示著某一方面運營能力出現下降。如當經營現金率出現連續下降外，通常預示著市場銷售、盈利能力、應收賬款催收等某一方面出現問題，創業者應對此及時關注，找出原因，防止經營現金率下降帶來的財務風險[6]。

4.提前制定財務風險應對措施

F-Score 模型提供了財務風險的早期識別，但不能提供化解財務危機的有效辦法。因此，大學生在創業過程中，要預先制定財務風險應對措施及辦法。由于財務風險與償債能力、獲利能力等運營能力緊密相關，要分別制定改善和提高償債能力、獲利能力、資產運營與持續發展能力的應對預案。當創業過程中，F-Score值下降到臨界點以下，發出財務惡化信號時，可根據運營能力指標變量變動情況，識別風險來源，并通過調整經營戰略、臨時融資、提升收益質量等應對預案，化解潛在財務危機，實現創業活動的健康發展。