□文/刘小爱 李建军 王 敏

（吉林外国语大学国际商学院 吉林·长春）

［提要］ 近年来，市场竞争激烈，内外部环境复杂多变导致教培企业发生财务风险的可能性加大，因此将传统财务指标与Z-score 模型结合，对中公教育运营中出现的财务风险进行识别，分析风险发生的原因，并提出防范措施，从而帮助其有效地控制财务风险，在激烈的行业竞争中稳步发展，也期望对同行业企业的发展起到一定借鉴与警示作用。

教育在促进国家和民族未来的发展中具有不可忽视的地位，在各国综合国力竞争与较量中占据的地位愈发突出。近年来，我国积极推动职业教育的高质量发展，人们也更热衷于提高自身的学历加入“考研大军”，还因就业环境改变，一部分人挤入“考公热潮”。这些都激发了人们对教育的热情，同时为教育培训行业提供了发展契机。然而，此前受新冠肺炎疫情的影响，导致线下教学无法开展，使得主要通过线下授课获取资金收入的培训机构财务状况遭受危机。加之“双减”政策对K12 相关教育培训机构的监管，许多辅导中小学课程的培训机构纷纷转型为职业培训教育机构，使得教育培训行业的市场竞争更为激烈。在这种环境下，教育培训企业在经营过程中存在着诸多财务风险，因此能否有效识别并合理管控财务风险对企业而言尤为重要。

一、Z-score 模型概述

（一）Z-score 模型简介。1968 年Edward Altman 对美国破产和非破产公司调查时提出了Z-score 模型。Altman 以破产企业为样本，选取了22 个不同的财务比率，经过大量的实验和测试，最终根据数理统计结果筛选出了5 个财务指标，并规定了5 个财务指标对企业破产的影响系数，Z-score 模型各变量计算方法及含义如表1 所示。（表1）

表1 Z-scor e 模型中各变量计算方法及含义一览表

Z-score 模型计算公式如下：

（二）Z-score 模型修正。Z-score 模型起初在制造行业应用，而X5指标对行业的敏感性强将公式应用到其他行业领域可能造成误差。Edward Altman 对模型进行了修正去除X5指标（称为Z3），从而满足非制造业预测企业危机的需求。由于中公教育属于教育培训类企业，因此利用使用修正后的Z3模型计算出具体的财务风险数值，以提高财务分析的结果，准确地反映企业破产概率。修正后的公式为：

Z3值与企业的财务风险呈反比例关系，企业是否存在财务风险或者破产可能的临界值，具体判断标准如表2 所示。（表2）

表2 Z3 模型判别标准一览表

二、文献综述

（一）国内外文献综述。Edward Altman（1968）根据破产和非破产公司调查的结果，选取5 个财务指标并规定它们对企业破产的影响系数，建立了Z-score 模型。周首华和杨济华等（1996）指出应以Z-score模型为基础，并考虑现金流信息对其影响程度，基于此建立预测财务危机的F-score 模型，不仅对Z-score 模型做出进一步补充，而且提高了我国企业对财务危机预测的准确性。唐静和郝洪常（2020）在研究西藏医药上市公司财务状况时利用了Z-score 模型，他发现Z-Score 模型对其财务预警准确率达83.33%，准确性较高。贡晓军和成香（2022）运用Z-score 对万科集团2016～2020 年财务状况进行分析，结果表明万科集团存在财务风险。雷艳丽等（2022）提出将SOA 算法与Z-score 模型结合，发现优化后的Z-score 模型对饲料上市公司财务风险的预警效果更佳。

（二）文献评述。通过阅读国内外文献后，可以发现Z-score 模型的建立研究最先来源于国外，国内学者则将Z-score 模型应用在不同领域，并在此基础上考虑其他影响财务危机的因素以及行业自身特点，提出例如F-score 模型、改进后Z-score 模型等理论。虽然国内外学者依据Z-score 模型对财务风险预警已经做出了很大程度的研究，但是目前研究主要集中在传统制造业、房地产业、医疗等领域，较少有结合教育培训企业财务风险分析的案例研究。由于Z-score 模型的可操作性强、准确率高，能为职业教育企业提供良好的财务风险研究方法，因此本文利用Z-score 模型对中公教育存在的风险进行分析。

三、公司简介

中公教育是大型的多品类职业教育机构，涉及考公类、教师类、技能提升类、升学类等各个领域，在教培行业中处于龙头地位。其2018年上市后业绩不断攀升，出色地完成了三年业绩承诺，然而在2021 年股价跳水、市值蒸发超千亿元，净亏损达20 多亿元，托延退费也一度成为热议话题，这都表明其财务状况出现问题。

四、中公教育财务风险识别

（一）偿债能力分析。偿债能力的强弱是企业财务风险的直接体现，通过分析偿债能力指标，可以了解企业的债务偿还风险、债务结构风险等。由于中公教育是教育培训类企业，很少或几乎没有存货，因此本文剔除速动比率这一偿债能力指标。中公教育的流动比率在2018～2020 年保持在相对稳定的状态，在2021 年、2022 年却大幅下降，主要原因是这两年业绩下滑所致。2022 年此数值更低，这表明公司流动资产不足以偿还流动负债，面临一定的短期偿债压力。中公教育的现金比率呈现不稳定性，说明其实际偿债能力也具有不稳定性。相比于其他年份，2020 年的现金比率较高，2018 年和2022 年现金比率过低，如果出现急需资金或者学员集中退费的情况，公司的货币资金远不能偿付其流动债务，存在债务偿还风险。中公教育连续三年都超过了资产负债率的安全警戒线70%，这表明公司全部资产中大部分是预收账款，反映出其存在债务结构风险。协议班业务的大规模扩展，使得其负债占比过高、长期偿债能力差，高负债率会给公司带来沉重的负担。缺少自有资本会阻碍公司的进一步发展，甚至会导致公司的破产。（表3）

表3 2018～2022 年中公教育偿债能力指标一览表

（二）盈利能力分析。盈利能力是企业获利强弱的体现，利润越高盈利能力相应越强，通过对企业盈利能力进行分析，能够找到企业运营中出现的一些问题。根据表4 可知，在2018～2020 年间中公教育的营业收入和净利润一直呈上升趋势，而且上升幅度较大，仅2 年的时间营业收入就增加近50 亿元，增长幅度近80%。相较于快速增长的营业收入，销售净利率增长缓慢没有实现同步的大幅增长，这反映出中公教育在这三年来增加成本的投入、扩大企业规模。但在2021 年营业收入减少42.9 亿元，净利润更是出现亏损，原因是：一方面受疫情影响，各类考试时间不稳定、报名参加培训的人数减少，同时防控政策导致许多省份的直营网点和学习中心关停，线下培训难以开展造成营业收入减少；另一方面受学员集中退费的影响，退费率居高不下，企业没有采取措施及时调整，导致营业收入下降。相比于2021 年，中公教育在营业收入减少的情况下，净利润亏损额及销售净利率有所收窄，这说明其降本降费的措施取得了明显的效果，但净利润为负表明企业仍处于亏损状态，面临财务风险。（表4）

表4 2018～2022 年中公教育盈利能力指标一览表

（三）营运能力分析。营运能力反映出企业管理资产水平的高低，我们可以通过营运能力的强弱来了解企业对资产的周转情况及利用效率。由表5 可知，除流动资产周转率在2022 年实现增长外，自2019年以来3 个反映营运能力的指标均在下降，总体反映出中公教育资产利用率逐年变低。通过计算发现，应收账款周转率数值很高，一般情况下周转率越高，款项也就能越快收回，企业发生坏账可能会减小。但大多数学员报名时就一次性缴纳所有培训费用，因此公司的应收账款数额就很少，计算出的周转次数指标很大，因而不具有代表性。流动资产周转率的下降不仅会影响中公教育的收益，而且还会影响企业资产结构的流动性，导致短期偿债压力增大。总资产周转率降低说明了企业对于总资产的利用程度还不够，没有进行统筹安排，进而使得企业获利能力降低。综上分析，自2019 年以来公司的营运能力逐渐减弱，对于经济资源的管理以及运用效率低，获取利润减少。（表5）

表5 2018～2022 年中公教育营运能力指标一览表

（四）Z-score 模型财务风险指标分析。依据前文对修正后的Zscore 模型介绍，将中公教育2018～2022 年的财务指标实际数值代入Z3模型的X1～X4四种变量中，可得到表6 计算结果。（表6）

表6 2018～2022 年中公教育X1～X4 变量实际值一览表

基于数据结果，我们具体分析各变量的情况。变量X1连续五年都为负值，体现了中公教育的资产流动性并不强，短期偿债能力也呈现总体下降趋势。变量X2在2021 年和2022 年发生较大变动，表明企业在这两年累计获利能力减弱，经营情况不是很理想，导致利润发生亏损。变量X3反映出企业的运营状况，如果X3值越高，表明对资产的利用效率越高。反观中公教育的X3值在2021 年由正变负，充分表明企业获利能力与投入情况不成正比，运营效益差。变量X4在2021 年4 个变量中下降幅度最大，股东资本对债权人投入资本的保障程度也变小。构成X4变量的两个因素中，总负债金额相对变化较小，主要是股票总市值变化极大引起变量X4骤降。在2020 年，中公教育股票最高价为每股43.58 元，市值达2，687 亿元，然而截至2022 年12 月30 日，其股票的收盘价格为4.63 元，总市值285.55 亿元比2020 年下降了1，880.45亿元，同比下降86.82%。导致股价大幅跳水的结果有以下三个方面原因：一是在过去的三年间，受新冠肺炎疫情影响教培行业整体受挫；二是协议班、学员贷的退费率陡然升高，以及两者弊端的集中爆发；三是大规模扩张，投资房地产受阻，地产项目停滞不前。

依据上文计算出的X1～X4的数值，再结合Z3模型的公式，可以得到中公教育近五年的Z3值，如表7 所示。（表7）

表7 2018～2022 年中公教育Z3 值一览表

通过Z3数据值，结合上文对Z3模型临界点的判断分析，我们对中公教育的财务风险能够有更深一步的认识。由表7 可知，在2018 年中公教育的Z3值为2.42，低于安全值2.9，此时企业处于灰色地带，财务状况不佳。在2019 年和2018 年的Z3值远大于2.9，反映出企业发生了转折，这两年的财务状况良好，处于安全区域，发生破产的概率也极小。但是，从2020 年到2021 年出现断崖式下滑，Z3从23.17 下降到1.22，同比降幅度高达94.73%。中公教育2021 年的Z3值为1.22，略小于1.23，企业开始进入破产区，到2022 年Z3值已经变为负数，表明企业存在严重的财务风险，财务状况不佳。

五、中公教育财务风险防范

（一）提高应变能力，注重风险管理。新冠肺炎疫情虽然已经过去，但为防范突发性事件带来的财务风险，首先中公教育应提高对疫情这类突发性事件的应变能力，可以建立专业应对风险的团队，当风险发生时及时采取措施调整自己的经营模式。其次为降低财务风险发生的概率，中公教育应该注重对风险的管理。一方面要加强财务人员培训，强化识别风险的意识，提高对财务风险应对能力，明确追责机制，确保财务风险管理工作真正落到实处；另一方面需做好流程管理，做到事前计划、事中控制、事后复盘工作。

（二）调整产品结构，降低退费率。由前文分析可知，中公教育协议班和理享学的退费率居高不下，阻碍了企业的发展，因此中公教育应该降低这类高参培率、低收入率产品的占比，拓宽金融、教育、建筑、考研等课程的比例，优化不同类型班次结构。中公教育盲目吸引学员参培却忽略通过率的提高，这使得其利润大幅减少。因此，为降低退费率，中公教育应重视对通过率的把控。其一，应该加强师资力量，开发出更优质的课程，提高课程质量；其二，可以对学员实行激励措施，激发学员的自主学习热情，由此提升学员考试通过率，降低退费率。

（三）解决退费问题，维护企业口碑。面对全国各地学员的大量投诉，退费难这一焦点问题急需解决。因此，企业应该重视延迟退费问题，制定相应退费政策，委派员工及时与学员沟通退费形式、退费时间等，杜绝公司一切拒不告知、自行决定、虚假承诺等行为。比起绚丽诱人的广告，考生更愿意相信来自身边人的真实反馈，只有体验感好，才愿意向他人推荐。这意味着中公教育存在过失行为时，要主动向消费者承认错误，并积极承担起自己应负的责任，从而挽回企业形象。同时，企业要立足于学员需求，回归产品和服务本身，打造过硬的课程质量，从根本上赢得消费者信任和放心，维护好自身口碑。

（四）加强预收款管理，避免盲目扩张。由于中公教育很大一部分资金来源于协议班的预收款，因此企业要做好预收款的管理，可以将预收款学员的学费与其他资金分账户管理，开设专门用于预收款的存款账户，防止企业挪用预收款进行不必要的投资，避免在学员退费时出现资金的供给无法满足需求而导致的财务困境。还要制定合理的投资决策，明确哪些项目风险小、收益稳定可以进行短期投资，哪些项目所耗时间长适合长期投资，做好事前投资规划，合理购置资产，从而避免盲目大额投资地产行为，严格管控企业的资金，保证充足且稳定的现金流量，保持企业资金的流动性。

综上，依据传统财务指标并结合Z-score 模型对中公教育财务风险进行分析发现，中公教育2021 年相较于2020 年市值蒸发高达千亿元，企业偿债能力差、盈利能力及营运能力也在不断减弱，财务状况出现恶化，在2022 年亏损虽有所缩窄，但仍面临严重的财务风险问题。教培行业整体受挫、协议班及理享学项目的弊端凸显、退费率高居不下、地产项目停滞不前等问题的集中爆发导致财务危机愈发严重，严重影响了企业的经营活动。因此，中公教育应从提高应变能力，注重风险管理；调整产品结构，降低退费率；解决退费问题，维护企业口碑；加强资金管理，避免盲目扩张这四个方面来加强企业的财务风险管理工作，以帮助企业控制财务风险，在教育培训行业激烈的竞争中稳步发展。