随着高等教育招生规模扩张与银行信贷快速增加，高等教育信贷风险凸显。吉林大学卖地偿还银行贷款事件，南昌大学、郑州大学高校高额信贷等引起了社会的普遍关注。据调查，我国公办高校贷款规模高达2 000亿元到2 500亿元。高校信贷风险逐步成为社会各界关注的焦点，高校信贷风险与高等教育发展之间的关系也成为了理论界与政府部门的热门话题。
一、国内外相关研究综述
国外关于高校发展融资研究的实证模式较多，如美国模式、英国模式、澳大利亚模式等，并且研究的重点在于高校发展资金筹措方面，而对于高校信贷风险控制则考虑甚少。
国内学者对于高校信贷风险的研究可以归纳为三个方面。一是对高校信贷风险进行分类，并提出防控对策。此类研究认为高校贷款存在政策风险、经济风险、自然风险、信用风险、流动性风险、市场风险、结算风险、经营风险等八大风险(朱永琴、王诚，2003)，或是利率风险、法规风险、发展风险、管理风险、规模风险等五大风险(黄学峰，2005)。二是对高校信贷适度规模的研究。闫琳(2005)设计了“教育机构风险评价体系”，以评价结果作为是否发放贷款以及金额、期限、担保方式的重要依据;于志刚(2005)建议从高校现实支付能力、潜在支付能力、自有资金动用程度、资产增长率、收入增长率、支出增长率、生均事业支出增长率、现金净流量等指标来衡量高校贷款规模是否适度。三是对高校信贷风险成因的研究。刘艳春(2009)将高校信贷风险形成归因于管理层风险意识缺乏、大规模扩招、缺乏财务预警系统三个方面;许振珊(2006)认为高校指导思想及项目管理责任的缺失是引发偿债风险的直接原因，贷款项目专业化、科学化管理的缺失是引发偿债风险的内在因素;而高等院校办学经济效益的变动则是引发偿债风险的根本原因。
对于高等教育发展的研究，国内外研究文献较为丰富。Thackwray， Bob(1997)不仅建议采用学校规模、学生规模、图书馆规模和学校股东等指标测度高校发展规模，而且还以英国高校为例，运用经济学的指标来对高等教育发展的效率和速度进行评估;John P. Murray也从规模因素、效率因素评估了高校发展过程中产生的效益问题。国内学者杨栋辉、刘慧峰(2008)从高等院校数量、高等院校学生数量、教职工情况、高等院校规模、经费投入五个方面，选取了每百万人口学校数、每十万人口毕业生数等11项指标对我国高等教育发展状况进行了评价;詹正茂(2004)选用了规模、效率和速度指标作为考虑因素对高等教育发展进行评价等等。
因此，尽管在实践方面高等教育发展及其信贷风险已经引起了社会各界的普遍关注，但目前国内对高等教育发展与高校信贷风险的研究尚处于“割裂”状态，缺乏对于两者之间互动机制的研究。高等教育发展主要体现在高等教育规模扩大、效率的提升和速度的加快三个方面，国内许多文献将高校信贷风险的形成归因于招生规模的急剧扩大，但究竟两者之间是否有必然联系，并没有进行深入理论与实证探讨，从而也无法为我国高等教育的可持续发展与信贷风险的防范提供可借鉴的思路。
二、高等教育发展与高校信贷风险评价指标体系的构建
(一)高等教育发展评价指标体系的建立
遵循科学性、可比性、可操作性等指标体系建立原则，借鉴前人的研究成果，本文重点从规模、效率、速度因素来评价高等教育发展状况和水平(如表1所示)。
1.规模因素，反映教育整体的发展状况与水平。主要从学生、教师、资产等方面来进行说明。具体指标包括校舍面积、在校生总人数、固定资产总值、教育经费拨款、自筹经费、银行贷款额等。
2.效率因素，反映教育发展资源利用情况与投入产出情况。具体指标包括生师比、高级职称占专职教师比重、教学与科研经费占教育经费的比重等。
3.速度因素，反映高等教育在现有的规模和效率的情况下发展和扩展的速度。主要从学生、教师、经费等指标的增长速度来进行说明。具体指标包括在校生年增长率、专任教师增长率、固定资产增长率等。
(二)高校信贷风险评价指标体系的建立
本文重点从高校的偿债能力、运营能力与自筹资能力三个维度建立高校贷款风险评价指标体系(如表2所示)。
1.偿债能力因素，主要包括资产负债率、流动比率、已获利息倍数和偿债保障率等。
2.运营能力因素，主要反映高校对其现有资源的经营能力。具体的评价指标包括高等教育经费收入支出比、贷款依存度和贷款负担率等。
3.自筹资能力因素，反映高校利用自身资源筹集资金能力的强弱。高校自筹经费主要包括学费收入、教育服务收入、科研服务收入、投资收入等，即除财政收拨款以外的所有收入。具体的评价指标包括教学活动收入比重、财政拨款比重两项指标。其中财政拨款占比越大，说明对财政拨款的依赖性越强，自筹资金的能力越弱。
三、高等教育发展与高校信贷风险之相关性研究：基于广西2004—2008年高等教育发展的面板数据
(一)编制二级指数
本文运用2004—2008年25所高校6个二级指数进行面板数据分析，以确定二者之间的关联性，但在实际中不能直接获得规模(GM)、效率(XL)、速度(SD)、偿债能力(CZH)、运营能力(YY)、筹资能力(CZ)的数值。因而，必须编制基于三级指标的二级指数。本文结合SPASS软件利用主成分分析法为三级指标赋权(如表3和表4所示)，再加权编制成为二级指数。
(二)回归结果与分析
调用Eviews6.0，先分别以 CZH、YY、CZ作为因变量，以GM、XL、SD为自变量建立三个回归模型，分别采用似然比(likelihood，LR)检验与Hausman检验进行固定效应检验与随机效应检验，再根据检验结果选择恰当的模型。Eviews6.0输出的效应检验结果如表5所示。
由表5的效应检验结果，CZH与 GM、XL、 SD的回归应接受随机效应模型，YY与GM、XL、SD、CZ与GM、XL、SD的回归模型，应采用固定效应模型。根据效应检验的结果分析，所采用的回归模型的变量系数及检验如表6所示。
从表5可看出，在模型Ⅰ中GM的系数在10%的显著性水平下显著，模型Ⅱ中GM与XL的系数在5%的显著性水平下显著，模型Ⅲ中GM与SD的系数分别在1%、5%的显著水平下显著。因此，可以得出如下结论：
1.在样本的范围之内，10%的显著性水平下，广西高等教育发展的规模与高校的偿债能力呈负相关关系，即高等教育规模增加1个单位，高校偿债能力下降0.261个单位;
2.在样本的范围之内，5%的显著性水平下，广西高等教育的规模与高校的运营能力呈负相关关系，即高等教育规模增加1个单位，高校的运营能力下降0.559个单位;
3.在样本的范围之内，1%的显著性水平下，广西高等教育发展的规模与高校的筹资能力呈正相关关系，即高等教育的规模增加1个单位，广西高校筹资能力增加0.435个单位;
4.在样本的范围之内，5%的显著性水平下，广西高等教育发展的效率与高校运营能力之间呈正相关关系，即高等教育发展的效率提高1个单位，高校运营能力增加0.285个单位;
5.在样本的范围之内，5%的显著性水平下，广西高等教育发展的速度与高校筹资能力之间呈负相关关系，即高等教育发展速度增加1个单位，高校筹资能力下降0.155个单位。
结论表明，广西高等教育发展与高校信贷风险之间存在密切的关联，规模因素对广西高校信贷风险有着全面性的影响，规模扩大既拓宽了高校筹资渠道，也在一定程度上增强了高校的筹资能力，但盲目扩张同样导致了高校财务运营能力与偿债能力的下降。其中，运营能力下降说明广西高校正面临着规模扩张与经营能力不协调的矛盾。以单纯追求高校规模扩大为目的的高校财务运营往往会掩盖许多运营管理上存在的问题，致使高校在发展与管理过程中积累越来越多的风险。规模与偿债能力呈负相关关系，恰恰证实了这一点。效率与财务运营能力正相关表明，高等教育发展效率的提高可增强高校的财务运营能力，降低高校的信贷风险，也预示高等教育管理者更应注重高等教育发展的效率。另外，过快的广西高等教育发展速度也对高校的筹资能力造成了负面的影响，快速发展以牺牲教育质量为前提，最终也会导致高校自筹资能力的下降，进而增大高校的信贷风险。
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