高校财务分析课程教学实践研究——基于大数据及课程思政大背景

贾丽

晋中学院经济管理系

一、引言

随着“大智移云物区”等技术的快速发展，越来越多的数据得以形成并沉淀下来，人类社会也以崭新的姿态进入了数字经济时代。国内各高校对于如何应对大数据的冲击，为社会培养高素质复合型人才也处于如火如荼的探索之中。数字化时代的到来给财会职业带来了前所未有的挑战，机器人记账、财务共享、智能财务的出现，迫使财会成为了最有可能被机器人取代的职业之一。很多高校虽然能够认识到大数据对于财会专业的教育冲击，但是在财会教育数字化转型方面，总体来看高校的培养落后于企业实践。

教育部于2020年5月下发了《高等学校课程思政建设指导纲要》，强调了高校需将课程思政建设融入整个教学体系，挖掘课程思政元素，推进课程思政建设。课程思政的要求再次强调了“立德树人”的高等教育宗旨，也呼吁各高校根据课程思政需要结合学科、专业以及课程等特点进行探索和改革。

在此背景下，如何培养在数字经济时代“技能”+“素质”都具备的复合型财会人才，成为了摆在高校面前迫切需要解决的首要问题。本文基于此背景，以应用型高校为基础，财务分析课程为改革对象，来探讨大数据及课程思政背景下如何更好的提升专业课程的育人问题。

本文立足于应用型高校作为研究对象，同时从各高校财会专业基本都会开设的核心课程之一财务分析课程入手，在课程思政改革的基础上，进一步区分了传统财务分析方法与大数据财务分析方法的异同，方便各高校厘清财务分析课程的改革方向与重点，为社会培养既掌握传统理论又具备创新技能的新时代财会人才。

二、财务分析相关理论基础与教学重构

（一）财务分析相关理论基础

财务分析作为一门独立的学科，已经有近百年的历史。在财务分析理论以及实践发展的过程中，居于主流、影响较大且在实务中也应用较多的财务分析体系为美式的“四能力两综合”。其中“四能力”为偿债、营运、盈利以及发展能力，“两综合”为杜邦分析法以及沃尔评分法。再辅以比率分析、比较分析、趋势分析、因素分析具体方法，便构成了财务分析的框架。Palepu&Healy（2000）提出著名的“哈佛分析框架”，其认为完整的财务分析应该从“背景分析、会计分析、财务分析以及前景预测”四部分展开。

国内张新民教授（2003）以哈佛分析框架为主体，构建了项目质量分析方法，从资产、资本结构、核心利润以及现金流等项目来综合分析企业的财务状况，这部分质量分析法再加上传统的四能力分析方法都被纳入到了财务分析这一具体体系中来。扩展了哈佛分析框架，也使得财务分析在中国的大地上落地生根，使财务分析兼具大众化以及个性化等特征。

黄世忠教授（2007）指出以哈佛分析框架为逻辑切入点，应同时从盈利质量、资产质量和现金流量这三个层面进行系统分析。张先冶教练（2019）指出应该从财务信息分析、财务效率分析以及综合分析几个方面展开，李心合教授（2021）指出“两力六状态分析模型”，以生存能力与发展能力为分析导向，通过战略状态、风险状态、实力状态、效率状态、质量状态和发展状态六种状态来反映企业的生存与发展能力，提高财务分析的质量。但是总体来说，这些分析方法由于专业性较强，在实务中应用较少。

本文的财务分析课程教学探索研究基于中国人民大学出版社张新民、钱爱民编写的《财务报表分析》教材作为基础，后续的大数据以及课程思政改革研究都基于此基础来展开。本教材兼具了传统的财务分析“四能力两综合”分析方法，并且突出了个性化的“项目质量”分析方法，再辅之以哈佛分析框架，能够比较全面且综合的反映企业的运营信息，能够较好的为利益相关者提供决策支撑。

（二）专业教学目标与思政目标重构

传统的财务分析教学目标为培养学生挖掘会计信息并展开分析，具备能为企业提供经营管理决策的能力，具体来看分为财务信息获取能力、分析以及形成财务分析报告的能力，其中对于思政育人目标涉及较少，大部分停留在培养软能力比如自主学习能力、创新能力、沟通合作等能力的层面上。

本文基于传统财务分析目标为切入点，在此基础上考虑将大数据财务分析以及课程思政能力融入其中，形成增量目标及能力。在大数据的冲击和影响下，会形成海量的、多样的大数据。与以往财务分析以财务报告为主其他资料为辅不同，其中财务以及结构化的数据仅占20%左右，但是大数据财务分析所面对的数据有很多是非财务数据、非结构化数据。如何全样本并且高效率的实时展开分析并反馈分析结果，成为数字经济时代下财会从业人员必须具备的能力。

三是在投资环节上鼓励国家、单位和个人共同投资以实现城镇住房建设投资多元化。1994年，国务院《关于深化城镇住房制度改革的决定》指出，把住房建设投资由国家、单位统包的体制改变为国家、单位、个人三者合理负担的体制。[5]

1.专业教学目标与思政目标重构与融合

如上表1所示，传统财务分析课程的专业教学目标重点为三项。首先，哈佛分析框架，这部分内容在于使学生掌握背景分析、会计分析、财务分析以及前景预测的财务分析框架，在此基础上，背景分析部分鼓励学生广泛搜集所分析企业所处的宏观背景信息、行业信息，利用PSET、波特五力模型、SWOT来对企业所处的宏观、中观以及微观环境做出判断；其次，在财务分析部分重点讲述质量分析法，比如重点资产项目、利润项目、现金项目的质量分析方法，突出被分析企业的个性化，再次对于四能力两综合，由于这部分内容是财务管理中财务分析章节也会讲授的内容，这部分仅仅是带学生回顾相关知识点。最后，将所有分析点融入哈佛框架并形成最终财务分析报告。

表1

2.专业教学目标实现路径

但是在大数据与课程思政背景下，需要在传统财务分析课程的目标以及能力基础上重构并融合，形成协同效力以便更好的实现高校育人的目标。通过梳理大数据冲击下财会人员的工作流程，发现高校在培养财会学生时，必须意识到简单财务工作必然被财务机器人取代的必然性，培养学生大数据分析与决策的能力成为了财会人才的重点。具体来看，在数字经济时代背景下，财会专业学生必须理解并掌握大数据获取、选择、清洗、处理、分析、可视化以及到最后出具报告的这一系列流程。具体来看，可以通过Python、PowerBI等具体工具去实现。比如在法律允许的情况下利用Python爬虫去获得实时信息，利用Numpy库、Pandas库以及Matplotlib库等等来实现清洗、处理、分析以及形成可视化图形，并出具财务报告，实现此目标的基础上，使学生具备信息技术的应用能力、大数据财务分析与决策的能力，也更加强调自主学习探究的能力，以便能够随时跟上社会迅速发展变化的步伐。

除此之外，在课程思政背景下，也需要在课堂教学环节融入思政元素，并且达到润物细无声的效果。根据财务分析课程内容，可以在讲授过程中根据不同的财务案例来增量融入爱国奉献、诚信担当、自律责任、科学探究以及工匠精神等思政元素，在《财务报表分析》课本内容基础上，根据需新增的知识、能力以及素养目标重新构建模块。

具体来看，将本课程的教学内容分为七大模块，即财务分析概述、背景分析、会计分析、财务质量分析、财务比率分析、前景预测以及财务报告撰写，每个模块都有对应不同的学习思路、方法和侧重点。具体来看：

如上表2所示，大数据财务分析与传统财务分析所包含的内容基本相同，重点内容为财务质量分析以及财务比率分析。但是在课程不同模块下，实现目标的手段又有所区别。比如在传统财务分析“背景分析”模块下面，所用的方法一般是手工搜集企业所处行业的政策、科技、文化等信息，来做出判断，这只是小数据分析。但是在大数据财务分析背景下，这部分可以利用Python爬虫技术广泛搜集各种大数据，比如文本数据，然后利用“超级自动摘要”软件、语忆科技的情感分析技术或者热词分析工具来针对大量的非结构化数据来展开分析，所获得的信息也就更全面。这里提到了一个处理数据的工具——Python，由于其编程语言相对容易入手、第三方库非常强大，经常会用到财务分析中来。所以这部分并没有使用传统的SPSS、STATA以及R语言等工具作为财务分析工具。其次，在财务比率分析这部分，也加入了大数据分析的内容，利用Python强大的第三方库，可以处理海量的数据并形成分析图形。在前景预测这部分，也可以利用机器学习的理论来扩展财务分析的深度，比如利用决策树或者机器学习模型可以很好的对企业的财务舞弊做出判断，但是这部分内容由于所涉及知识点难度较大，可以利用案例的形式带领学生达到认识和了解的目的。

表2 课程知识点及工具

在此处，还需界定一个问题，就是总课时限定的情况下，如何尽可能的融入更多大数据财务分析的方法和知识。这里可以有几种解决方案以供选择：可以先开python基础课程，再开大数据财务分析课程，此时传统的财务分析课程不再开设；也可以直接开设大数据财务分析课程，只保留传统财务分析重点内容的讲解，在可以融入大数据财务分析的模块部分，加大这部分知识的普及，但这样由于课时的限制可能整体上大数据财务分析的信息工具掌握能力要欠缺；最后的一种解决办法，目前已有很多的大数据财务分析平台，从无编程（适合Python基础较弱）到全编程（适合Python基础较强）各种平台都可以选择，以此平台为基础，配合传统财务分析重点内容讲解，这样也可以根据高校层次、学生素质来高效达到培养目的。

本部分内容探讨如何将思政元素巧妙融入课堂教学内容，从而使学生胸怀祖国、奉献社会、诚实守信做好社会主义的接班人，也使学生建立起作风严谨、勇于开拓、工匠严谨的职业素养。具体来看，如下表3所示，

表3 课程思政融入点

综合以上分析，可以发现对于课程思政的融入首先需要高校教师改变观念，不能将思政认为是不重要的、困难的、两张皮的一项任务，厘清这样一个问题后，应着重将课堂教学内容中以往穿插讲述的一些案例、内容，尽可能的去换成和思政有高度切合，或者可以向思政方向引申的一些内容。这样也能收到较好的、润物细无声的课程思政改革效果。

三、财务分析课程改革其他环节

在“大数据及课程思政”双背景下，财务分析课程的改革除了上述微观具体的课程目标与课程内容协同融合路径之外，也需考虑课程实施、课程管理以及课程评价等问题。

（一）课程实施

课程的实施具体从课堂内（线下）教学+课堂外（线上）教学两部分展开，即“线上+线下”教学模式。线上学习可以有效扩展课程学习时间，丰富的网上学习资源比如中国慕课，可以让大家广泛了解不同的财务分析方法、大数据分析思路以及数据分析利器——python等内容，让学生扩宽思维。通过雨课堂、微助教等建课平台，发布一些经典的财务分析案例视频或文档，引发同学们线上讨论，发表自己的看法，并形成平时表现记录。线下学习目标主要通过教师课堂教授来实现，课堂教学内容主要解决课程基础知识和重难点知识，并且适当引入思政案例和思政话题，面对面与学生交流探讨。以财务分析——资产个体质量分析为例，课程实施步骤如下（见表4）：

表4 教学样例

（二）课程管理

对于财务分析课程的管理，可以采取OBE教育理念（Outcome Based Education）即成果导向管理理念来指导实施。整个财务分析课程的教学环节以学生最终要获得的能力为出发点和终止点，不仅仅要求学生掌握专业技能，更要使学生将职业素养、正确的价值观等固化到内心深处。围绕这一管理理念，可以细致的去制定教学大纲、教学教案、教学实施以及教学评价等具体内容。与此同时，随着科技的快速更新与发展，应该积极探求新的课程管理工具，比如利用雨课堂、微助教、腾讯课堂等等先进的课程管理手段，来实现对课程和学生的全面管理。

（三）课程评价

课程改革的成功与否，离不开课程评价。课程评价要充分突出能力成果以及职业素养测评，做到评价主体多维度，评价客体多维度。评价主体的多维度是指教师、学生、项目小组成员之间都是该课程的评价主体，都可以给出多维度的评价。评价客体不仅仅只注重财务分析课程的期末成绩，具体来看，期末成绩的权重为50%—70%，剩余的30%—50%可以从课堂笔记、讨论发言、思政体会、个人作业以及小组成果等等这些方面来具体展开。该评价体系可以兼顾课程改革的重要方面，将专业教育和思政教育落到实处。

四、总结

作为数字经济以及高等教育课程思政建设的积极探索，本文立足于财会类专业传统核心课程——《财务分析》，在此基础上明确制定了大数据以及课程思政下的财务分析课程目标，重新构建了财会专业学生所需专业能力，并且详细罗列了此课程改革的重点，针对改革的难点部分也较为详细的给出了对策，比如课程思政融入点、大数据分析工具以及具体的改革教学样例。旨在通过本文的研究，充分提升数字经济转型背景下财会专业核心课程的专业能力，也进一步发挥高校立德树人的育人宗旨目标。