【摘要】 本文针对目前高校资产管理面临的突出问题，阐述我国地方高校资产管理的特点和构成要素，提出其评价原则，设置其评价体系，探讨进行综合评价的可行性，建立模糊综合评价的数学模型，并进行实际风险预警体系的构建，为高校资产管理工作的改革提供依据。
【关键词】 地方高校 资产 模糊评价 风险预警
一、我国地方高校资产管理风险预警指标体系
随着我国高等教育的大发展，高校的办学规模、可控资源发生了深刻变化，社会主义市场经济的建立和发展，加快了高校融入社会的进程，高校经济活动内容日益广泛，高校资产管理风险也在不断加大，财务分析、财务决策已越来越成为高校资产管理的重要内容。尽管高校财务会计制度统一了核算口径、提供了财务分析指标，但财务分析指标没有包括事业发展速度、经济效果等方面的内容，财务分析指标不健全；同时，长期以来，忽视财务分析，没有研究数据间的内在联系，地方高校资产管理缺乏经验分析数据。由于高校资产管理缺乏评价体系和评价标准，因此，在地方高校资产管理实践中，仁者见仁，智者见智，要么不知道如何评价财务活动而放弃财务管理，要么不知道财务状况的好坏而造成财务控制不力，这严重影响了高校资产管理水平的提高。高校资产管理体制是“统一领导，集中管理”，或者是“统一领导，分级管理”，无论采取哪种方式，都不同程度地存在统一领导与财权分配的矛盾。
目前，地方高校资产统一领导存在两种极端，一方面财经纪律不严、追求小集体利益削弱了统一领导的效率；另一方面过分强调领导的权力，造成决策不民主、不科学的问题。在校长负责制下，地方高校财权分配是在校长和中层干部之间分块负责掌控的，这种运作制度虽然强调了财权的运用，但却没有建立相应的经济责任制，或者已经建立了分级责任制，但在实际工作中存在两张皮，在履行审批支出权力的同时，没有落实组织收入、承担支出效果、促进事业健康发展等方面的义务，最后把开源节流的责任落到财务人员身上，这就与高校实际经济活动相背离，不利于高校资产运行机制的建立。
第一，地方高校资产管理风险预警系统是指高校在财务风险管理中形成的各种相互依赖、相互制约的预警职能体系，是财务风险管理中一项复杂性、综合性程序较高的管理活动。预警系统的设计就是把风险预警机制因地制宜的引入高校内部，让高校管理者、师生共同承担风险责任，使责、权、利三者真正成为一个有机整体。
第二，高校资产风险预警体系是指标确定、信息搜集、风险分析、风险处理等部分有机的结合。而预警组织机构是财务风险预警体系有效发挥作用的基础，其设置应相对独立于高校组织的整体控制，该机构成员是兼职的，应由熟悉管理业务、具有现代经营管理知识和技术的管理人员组成。同时，高校可以聘请一定数量的企业外部管理咨询专家给予专门的指导。预警机构独立开展工作，但不直接干涉高校的教学与管理过程，只对高校最高管理者负责。资产管理风险预警系统中应有责任部门和责任人风险控制和处理方面的职责规范和业绩奖惩，有利于各方掌握财务风险的预防、控制、化解和处理的全过程，以及风险责任履行情况，通过责权利结合，更好地激发师生参与风险管理。
第三，建立地方高校资产管理风险评价指标体系，用以评价高校在资金运动过程中所面临的风险。它必须满足资产风险评价指标的一般原则和高校这一特殊实体的具体要求，在设置该指标体系时应遵循如下原则：一是科学性原则。所谓科学性，是指指标的代表性及其体系的完整性，要求指标不重复、不遗漏，指标之间相互具有独立性，又互为补充，能基本检查和监测高校的资产风险的主要特点。二是总体性原则。高校应当将事业发展、基本建设和后勤资产服务等系统作为一个整体，全面评价学校的资产管理风险状况。三是整体优化原则。由于资产管理风险评价体系是一个多变量输出的复杂系统，所以不能用局限性较大的单一指标进行评价，而要从多方位建立资产评价指标来反映高校的资产管理状况，但指标又不能太多，以免失去评价的重点。四是可比性原则。建立评价指标体系的目的，就是要对高校资产管理风险状况进行评估，而这种评估只有通过校与校之间、指标与指标之间相互比较，才能更充分地体现出来。因此，必须考虑指标之间的可比性和通用性，即要求指标建立在统一的核算范围之内和相同基础上，进行量化和比较。五是可行性原则。可行性是指既要从理论上注意它的完整性和科学性，又要注意到它在现实中的可行性与实用性。所以，在建立评价指标体系时，要保证指标体系所使用的全部数据均能由现有的资产管理资料和会计核算数据提供。六是动态完善原则。高校资产管理风险评价不是一项临时的突击性任务，而是一项长期的不断完善的动态任务，考核评价的时间越长，高校资产管理状况的趋势也就越能明显地反映出来，因此，要逐年修订指标，以便更准确地反映各高校的资产管理风险状况。
二、地方高校资产管理风险预警指标体系的实证研究
建立高校资产管理评价指标体系，是高校适应新形势和新发展的必然选择。由于高等学校“资产管理风险”的评价界限具有模糊性，因此在实际工作中，有部分指标很难用经典的数学方法进行分析，故可以对高等学校资产管理风险状况的分析采用模糊评价的方法。
1、资金动用程度的指标体系的建立
一般来说，自有资金动用程度在100%以内不会造成什么问题，超出100%则应考虑偿还能力。根据相关理论分析，自有资金动用程度的安全限度为100%～120%以下，即占用其他资金的程度不要超过20%。上述指标体系比较直观地反映高校资产管理风险大小和财务危机程度、有效地监控高等院校财务状况。指标的具体含义如下。
（1）现实支付能力C1=（年末现金存量+年末银行存款）÷月平均支出。
（2）潜在支付能力C2=（年末现金存量+年末银行存款+年末债券投资+年末应收票据-年末借入款-年末应缴财政专户-年末应交税金）÷月平均支出。
（3）自有资金余额占年末货币资金的比重C3 =（年末事业基金-投资基金+年末专用基金-留本基金）÷（年末银行存款+年末现金存量）。
（4）非自资金余额占年末货币资金的比重C4=（年末借入款+年末应缴财政专户+年末应交税金+年末应付票据+年末应付及暂借款+年末代管款项+未完项目收支差额）÷（年末银行存款+年末现金存量）。
（5）自有资金动用程度比重C5=（应收及暂付款中非正常周转垫款+年末对校办产业投资+年末其他对外投资+年末借出款）÷（年末事业基金+年末专用基金-留本基金）。
2、基于AHP的评价指标体系权重的确定
目前流行的确定指标权重方法包括层次分析法、模糊综合评价法、强制确定法。其中层次分析法在决策上具有客观性和统一性，而且计算也较简单，因此本文采用层次分析法来确定指标的权重。本文通过构造判断矩阵，先对单层指标进行权重计算，然后再进行层次间的指标总排序。
Sattty认为，若某个实际问题涉及到多个因素，要问每个因素在整体中各占多大比重。当确切依据很不充分时，就只有凭专家经验进行判断了。但是只要多个因素一起评估，任何专家都可能很难说出一组确切的数据。然而若从所有因素中任取两个因素进行比较，在行的专家一般都可用“同等重要”、“稍微重要”、“明显重要”、“十分重要”、“极其重要”等定性语言说明其中一个因素比另一个因素对总体而言的重要性程度。Sattty建议将这些定性语言量化，并引入函数f（x、y）表示对总体而言因素ｘ比因素ｙ的重要性程度。若f（x、y）＞１说明ｘ比ｙ重要。若f（x、y）＜1说明ｙ比ｘ重要。当f（x、y）＝１时说明ｘ与ｙ同等重要。且约定f（y、x）＝１／f（x、y）。对给定的实际问题，设X={x1，x2，…，xn}是全部因素的集。可请专家按表所列各项的意义对全部因素作两两之间的对比，填写矩阵Ａ＝（aij）n×n，其中aij＝ｆ（xi，xj）并称Ａ为判断矩阵，应用层次分析法计算权重的步骤如下。
（1）构造判断矩阵。给出递阶层次的某一层元素，则该层次的所有指标构成评价因素集U=（u1，u2，u3，ui）。两两成对比较该层所有元素相对于上一层的重要程度的重要性，uij表示ui对uj的相对重要性数值，则判断矩阵的形式如表1所示。
1—9的标度方法是将思维判断数量化的一种好方法。首先，在区分事物的差别时，人们总是用相同、较强、强、很强、极端强的语言，再进一步细分，可以在相邻的两级中插入折衷的提法，因此对于大多数决策判断来说1—9级的标度是适用的。其次，心理学的实验表明，大多数人对不同事物在相同属性上差别的分辨能力在5—9级之间，采用1—9的标度反映多数人的判断能力。最后，当被比较的元素其属性处于不同的数量级，一般需要将较高数量级的元素进一步分解，这可以保证被比较元素在所考虑的属性上有同一个数量级或比较接近，从而适用于表2的标度。当然根据问题的特点也可以采用别的类型标度方法，如0—1的标度等。
（2）权重向量求解。各因素相对于评判对象的权重向量可以由矩阵A的任意一列归一化后予以取得，比如取A的第一列归一化得权重向量：
单准则下指标的权重计算方法很多，常用的有和法、根法、特征根方法、对数最小二乘法、最小二乘法等，其中和法以其简单实用而具有重要的理论意义及应用价值。下面简述一下和法的计算原理。
（3）致性检验。在判断矩阵的构造中并不要求判断矩阵具有传递性和一致性。即不要求aik×akj＝aij成立。这是由客观事物的复杂性和人的认识的多样性决定的，但判断矩阵既然是计算排序向量的基础，那么要求判断矩阵有大体上的一致性是应该的。出现甲比乙极端重要，乙比丙极端重要，而丙又比甲极端重要的判断一般是违反常识的。一个混乱的经不起推敲的判断矩阵有可能导致决策的失误，而且前述计算权重向量的算法是近似算法。当判断矩阵偏离一致性过大时这种近似估计的可靠程度也就值得怀疑了。因此需要对判断矩阵的一致性进行检验。其步骤如下：
第三，计算判断矩阵随机一致性比率CR：CR＝CI／RI。
如果CR＜0.1，则此矩阵具有满意的一致性，否则有必要对判断矩阵进行调整。
（4）权重的计算。在计算了各级指标对上一级指标的权重以后，即可从最上一级开始，自上而下地求出各级指标关于评价目标的组合权重。其计算过程如下：设Ｕ级有ｍ个指标即Ｕ１、Ｕ２、…Ｕｍ，它们关于评价目标的组合权重分别为Ｗi＝（Ｗｌ，Ｗ２，…Ｗｍ），Ｕｉ级的下一级又有ｎ个子指标Ｕi1，Ｕi2，…Ｕin。它们关于指标Ｕi 的权重向量Ｗij＝（ｗi1，ｗi2，…ｗin），则子指标级的指标Uij对于评价目标的组合权重Kij为Kij＝Ｗi×Ｗij（i=1，2，…m；j=1，2，…n），即某一级指标的组合权重是该指标的权重和相应准则层中指标权重的乘积值。
3、多层次模糊综合评价模型
现实生活中，除了确定性现象、随机性不确定现象以外，还存在着大量的模糊性不确定现象，而精确数学对这些模糊现象的描述和处理是无能为力的。1965年，美国加州贝克莱大学教授查德提出了模糊集合论，也常叫模糊数学。模糊数学在航空航天、模糊技术开发、统计分析等方面得到了较广泛的应用。
（1）模糊综合评价原理。第一，建立因素集。我们把影响评价的因素构成的集合称为因素集。它是一个普通的集合。设因素集U＝{u1，u2…，un}，其中ui表示第i个影响因素，n为因素的个数。这些因素，通常都具不同程度的模糊性。
第二，建立权重集。一般来说，各个因素的重要程度是不同的，对重要的因素要特别看重，对不太重要的因素虽然应当考虑，但不必十分看重。为了反映各因素的重要程度，对每个因素ui应赋以一定的权重ai，要求满足 第三，建立评价集。评价集是评价者对评价对象可能作出的各种总的评价结果组成的集合。用V表示：V={v1，v2…，vm}，其中vj代表第j个评价结果，m为总的评价结果数。
第四，进行单因素模糊评价。单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集V的隶属程度，称为单因素模糊评价，设取因素集U中的第i个因素ui进行评价，对评价集V中第j个元素vj的隶属度为rij，则对ui的单因素评价可得到模糊集Ri：Ri=｛ri1，ri2，…，rim｝
对所有单因素都分别进行评价后，即可得矩阵：
R=R1R2…Rm=r11，r12，…，r1mr21，r22，…，r2m……rn1，rn2，…，rnm
第五，进行模糊综合评价。单因素模糊评价仅反映一个因素对评价对象的影响，这是不够完全的。我们的目的在于综合考虑所有因素的影响，得出更合理的评价结果，这就要进行模糊综合评价。模糊综合评价的数学模型可表为B=A×R。
（2）多级模糊综合评判。前面介绍的一级模糊综合证券是模糊综合评判的初始模型。而当评价的对象很复杂、考虑的因素很多，或各因素具有不同的层次时，权重很难分配，即使分配下来，每个因素的权重会很小，失去了权重的意义，这样一级模糊综合评判便不能适应，必须采用多级模糊综合评判法。
第一，确定模糊综合评判因素集U,U=｛U1，U2，…Um｝： 且 UK=｛U1K，U2K，…UnK｝（k=1，2，…m），式中UK为影响评判对象的母因素； UiK（i=1，2，…n） 为母因素UK的子因素，习惯称为评判因素。
第二，给出综合评判的等级集V，V=｛V1，V2…Vp｝，式中Vi为事先确定的各种可供选择的等级评语，适用于各评判因素。
第三，进行单因素评判，求得单因素评判矩阵Rk，Rk=｛rijk｝n×p
k=（1，2，…m），其中rijk表示第i个子因素属于第j个评判等级的程度。Rijk∈[0，1]。因此，对集合中第i个因素的单因素模糊评判（也是V上的模糊子集）的一般表达式为：Rik=｛ri1k，ri2k，ripk｝。如果对集合UK中的每一个因素进行单因素评判，即可得到单因素评判矩阵RK。对单因素评判矩阵可用专家评分法、隶属函数法或其他管理数学方法获得。
第四，建立评判模型，求出一级模糊综合评判结果集BK，BK=AK×RK，其中AK=（a1k，a2k，…ank）是各评判因素的权重分配，它表示各个评判因素对于评判等级的重要程度。aik为集合UK中第i个子因素UiK所对应的权重。为因素集，V=｛V1，V2…Vp｝为评判集，设UK的权重为AK，评判矩阵为：
于是，关于U的二级综合评判为：C=A×B，最后经归一化处理可得C=（C1，C2，…，Cp），Cj表示评判对象属于第j个评判等级的程度，这样就得到了评判对象属于预先设定的各个等级的程度。
此外，在资产风险管理与防范工作中，还需要高校管理当局参与风险管理系统，这个系统是全员参与的，包括对资料的加工处理、分析判断，以及诊断高校潜在的资产风险并及时消除财务危机的专家系统。同时，高校内部人员与聘请的管理咨询专家组成风险评估工作小组，定期开展财务诊断，及时进行资产风险处理。
（注：基金项目：1、湖南省科技厅软科学资助项目研究成果，课题编号：2009ZK3116，课题负责人：湖南工学院邓小龙；2、衡阳市社会科学基金资助项目研究成果，课题编号：D200916，课题负责人：湖南工学院邓小龙；3、湖南省教育厅科研资助项目研究成果，课题编号：湘教通[2007]179号，课题负责人：湖南工学院邓小龙；4、湖南省教育厅科研资助项目研究成果，课题编号：湘教通[2009]222号，课题负责人：湖南工学院邓小龙；5、湖南工学院科研资助项目研究成果，课题编号：HY09001，课题负责人：湖南工学院邓小龙；6、湖南省教育厅教改资助项目研究成果，课题编号：湘教通[2009]321号，课题负责人：湖南工学院刘文华。）
【参考文献】
[1] 张家秀：模糊综合评价方法在统计分析中的应用[J].安徽技术师范学院学报，2004，18（6）.
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[5] 彭祖赠、孙韫玉：模糊（Fuzzy）数学及其应用[M].武汉大学出版社，2002.
（责任编辑：胡婉君）
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