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科技型中小企業融資效率評價指標體系構建探討——基于DEA-Malmquist 的視角

2014-11-07 08:22:38天津科技大學
財會通訊 2014年20期
關鍵詞:融資效率評價

天津科技大學 王 靜

一、引言

科技型中小企業作為高新技術產業主力軍,在實現不斷發展進步的同時也遇到了各方面的問題和困難,其中融資困難、融資效率不高是阻礙科技型中小企業發展主要瓶頸。Malmquist-DEA是一種非參數方法,由Malmquist.S.(1953)提出,其對于測算全要素生產率非常有效。Tim J.Coelli 等(2005)使用Malmquist-DEA 對發展中國家以及發達國家的農業發展水平以及增長趨勢進行了分析。Akihir 等(2008)運用該方法對日本的一些制藥產品進行了分析,并深入剖析了企業技術動態效率的變化。陳偉(2008)實證分析了我國企業創新效率,運用DEA-Malmquist 法后發現,技術效率下降直接導致了我國科技行業創新效率的下降。單春霞(2011)則另辟蹊徑,運用上述方法對我國科技型企業的績效進行了分析。雖然近些年來,DEA 法在融資領域得到了廣泛的應用,但是,很多研究結果表明,很多實證分析都是進行靜態分析,采用Malmquist-DEA 對我國科技型企業的動態融資效率進行研究的少之又少。本文對企業融資效率這一經濟學理論進行了梳理,分別進行定性和定量的指標劃分,對我國科技型中小企業的界定標準進行了總結。研究依據的方法理論為數據包絡分析法,同時結合使用DEA—Malmquist 指數評價法作為本次研究的主要采用方法。在介紹相關評價指標體系構建原則的基礎上,結合對資金使用效率以及資金獲取綜合能力等方面的考慮,構建了評價指標體系。具體做實證分析時,選用的數據是來自深圳的中小企業板上市數據中的科技型中小企業數據,且該研究結果證實,我國科技型中小企業上市公司的融資效率明顯較低,且各產業之間融資效率變動趨勢差異也較明顯。

二、理論基礎

DEA(數據包絡分析法)的含義就是通過數據的統計計算,確定出企業的生產前沿面、研究部門狀況以及技術發展情況,本質就是建立的非參數模型,而建立的依據就是生產前沿面的理論和方法。DEA 方法的原理就是利用線性規劃方法,在幾何空間中投影出DMU(所有決策單元)的投入項和產出項,在選取邊界時遵循最低投入或者最高產出的選擇原則,這樣做的目的是對單元之間的相對效率進行比較、分析、決策,最終實現為一組同類型的決策單元做出評價的目的。第一個DEA 模型是在1978 年被提出的,又被稱為C2R 模型,該模型從相對效率的角度對單元間的相對有效性進行評價和決策。隨著DEA 技術的不斷發展,C2R 模型的研究條件也在后來的研究中被廣大學者進行了放寬處理,進而一個更具代表性的模型,即BC2模型就被建立了起來。在DEA 模型不斷得到發展和完善的今天,其中最具代表性的經典模型仍然是C2R模型和BC2模型。

DEA—Malmquist 指數的構造基礎是距離函數,對TFP(全要素生產率指數)進行計算時選用面板數據。在研究投入產出問題時,Malmquist 指數的應用是比較廣泛的。從動態效率評價方面來看,這種指數方法能夠對C2R 模型和BC2模型存在的不足進行彌補,并從動態變化角度對企業的融資效率進行研究。利用面板數據,還能夠將企業融資效率進行深入分解,分解為規模效率和純技術效率,以便獲得更全面的全要素生產率的變化信息。

本次研究中,筆者就利用DEA—Malmquist 指數來對科技型中小企業的企業融資效率動態變化進行評價,并觀察能否在實際應用中獲得理想的應用效果,深入探討了提高我國科技型中小企業融資效率的改進方法。

三、科技型中小企業融資效率評價指標體系構建

作為人們認識和測度企業融資效率高低的重要工具,科技型中小企業融資效率評價指標體系還具有深入分析影響因素、為企業制定正確高效率融資方式等用途。由此可見,要想對科技型中小型企業融資效率狀況進行有效評價,就必須建立一套合理科學的指標評價體系,這一評價體系在推進我國科技型中小企業發展的過程中所起的作用是至關重要的。在對企業融資效率影響因素進行了全面分析后,本文在充分考慮指標體系的構建原則的前提下,建立了一套投入產出指標體系,該體系適用于利用數據包絡分析方法進行效率評價的情況。

(一)指標體系構建原則 構建合理的評價指標體系是研究融資效率測度問題的核心,融資效率測度的質量好壞與指標體系的科學與否、全面與否、合理與否息息相關。為了保證評價結果達到客觀、準確、全面的要求,在構建科技型中小企業融資效率評價指標體系的過程中必須嚴格遵循下列原則:

可測性原則:指標體系在構建時所選用的評價指標是可以被量化的,并且是能夠通過恰當的渠道獲取得到的,這也就是所謂的指標的可測性。

定性與定量相結合原則:考慮到眾多可能會對企業融資效率造成影響的因素,往往會在實際研究過程中出現一些無法定量評估的因素指標,因此,除了定量評價企業融資效率之外,還必須結合定性評價的使用,始終遵循定性結合定量進行分析的原則。

科學性原則:任何體系的構建都必須遵循科學性原則,科技型中小企業融資效率的指標評價體系也不例外,要求其反映的情況必須真實、客觀。為了實現科學性原則,應當在透徹研究企業融資效率理論的基礎上進行融資效率測度指標體系的構建。

有效性原則:這一原則就是觀察,企業融資效率的高低能否通過企業融資效率評價指標被有效、合理地反映出來,這是一種對指標體系的綜合要求。

可比性原則:為了確保指標的可比性,在具體指標體系的選擇和設計上應當將企業間統計指標的差異充分考慮進去,使指標含義、計量范圍以及統計口徑盡量保持一致。

(二)企業融資效率評價指標體系構建 成功應用DEA 方法的前提和基礎就是選擇合適的評價指標,正確利用DEA—Malmquist 指數方法的關鍵就在于合理定義投入與產出指標。但是,應用DEA 方法時,并不是一味地追求評價指標數量的多少,而是以DMU(決策單元)與指標個數相適應為合適。而科技型中小企業所具有的高投入、高風險、技術創新性強以及高收益等特點,都會成為選取企業融資效率指標的可靠依據。

(1)投入指標。具體有:

企業資產總額——X1。這一指標代表了企業資產規模的大小,將科技型中小企業的融資情況從總體上反映了出來。由于資產總額不僅是企業實現經營管理必備的一定數目資產,而且企業籌集資金也會從資產總額中體現出來,因此在本次研究過程中,筆者選擇將資產總額作為對融資效率進行評價的一個投入指標。

主營業務成本——X2。這個指標代表的是公司在對主營業務進行生產和銷售的過程中,必須投入與主營業務有關的產品或服務的直接成本,這一成本的投入決定了產出的多少,進而利潤的大小也受其控制。主營業務成本不僅是指企業融資的成本,還將企業對資產的運用能力也反映了出來。

資產負債率——X3。這一指標又被稱為財務杠桿系數,它對企業融資效率造成的影響可以從資本結構角度看出來,可以用以下的公式(1)表示出來:

(2)產出指標。具體如下:

凈資產收益率——Y1。凈資產收益率反映的是公司對自有資本的運用效率,也能將股東權益的收益水平反映出來。一般來說,越高的指標值就代表著越高的投資帶來的收益。可以用公式(2)表示:

主營業務收入增長率——Y2。主營業務收入增長率代表的是企業發展能力和成長情況,越高的比率值就代表著該企業具有越高的主營業務盈利能力。可以公式(3)表示如下:

總資產周轉率——Y3。總資產周轉率所代表的是,在企業經營期間,企業的全部資產在經歷投入到產出的過程中的流轉速度,也可以說是企業對自身全部資產利用能力和內部管理水平。可以用公式(4)表示如下:

(3)指標體系確立。指標體系就是指各種關聯指標相互之間的關系,科學合理地構建指標體系需要確立明確的方向和目標。本研究中關于企業融資效率評價指標體系的構建,就需要明確目標層、準則層、領域層以及指標層。具體分別為:企業融資效率;投入與產出指標;將企業的獲取資金的能力、融資成本及其結構、融入資金的使用情況反映出來;將相關領域的量化指標反映出來。

四、實證分析

通過構建的融資效率動態評價模型,利用選取的50 家上市科技型中小企業的面板數據進行實證分析。

(一)樣本選取與數據來源 本文采用的實證數據來自深圳證券交易所,選用的是中小企業板塊中的上市科技型中小企業,選擇這一樣本能夠將企業的經營情況如實反映出來,并且數據的客觀性和可靠性也得到了保證。除此之外,為了確保數據具有一致性和完整性,需要對數據按照一定條件進行篩選,經過篩選之后,最終確定了時間區間介于2010~2012 年的上市科技型中小企業,共計50 家,并對其融資效率進行了評價實證分析。

(二)企業融資基本效率分析 具體有:

(1)技術效率分析。在C2R 模型下的技術效率是指企業融資綜合效率指標,即為規模效率與純技術效率的乘積。從表1 不難看出,科技型中小企業上市公司的整體融資效率并不高,投入資源存在大量的浪費現象,處于非有效狀態。

表1 上市科技型企業DEA(C2R)有效情況總結

(2)純技術效率分析。表2 描述的是純技術效率值按產業分布的情況,即科技型中小企業上市企業在BC2模型下的效率,從統計結果來看非有效企業所占比例較高,說明企業在經營管理上存在較大的不足。

表2 上市科技型企業DEA(BC2)有效情況總結

(3)規模收益分析。分析企業規模收益的變化情況,對企業合理做出融資決策具有重要指導意義。企業各方面的業務協調難度隨著企業規模遞增,企業的融資效率也大大地降低,企業規模收益具體統計結果如圖1 所示。

圖1 科技型中小企業規模收益統計結果

其中“irs”代表規模報酬遞增;“-”代表最優規模;“drs”代表規模報酬遞減。具體規模收益按產業劃分的情況如圖2 所示,盡管醫藥生物產業多表現為規模收益遞增,但是醫藥生物產業的SE值(規模效率)卻較低。

(三)實證研究結果 本次研究使用了軟件DEA P2.1,采用的方法為DEA—Malmquist 指數方法,分析和求解對象為我國科技型中小企業的融資效率問題。在具體實證研究過程中,根據獲得的面板數據對Malmquist 指數進行求解,這一指數結果能夠反映出科技型中小企業融資效率的動態變化情況,目的在于從中分析中導致我國科技型中小企業融資效率低下問題的主要影響因素。

圖2 產業間規模收益分布情況

表3 科技型中小企業融資效率Malmquist 指數(2011~2012)

將2010 年作為基期,定義其Malmquist 指數為1,由表3 發現,科技型中小企業的全要素生產率指數在之后的兩年里,分別達到了0.975 和1.023。根據這樣的數據分析得出,2011 年和2012 年里全要素生產率指數分別出現了小幅度下降和上升,總體來說仍然呈下降趨勢,均值達到0.999。對全要素生產率指數下降原因進行分析,從技術指標只有0.884 可以看出,技術退步是是主要原因。而2012 年產生的生產率效率指數上升也是由于技術與創新指標相比于2011 年有所進步,這也彌補了技術效率的下降,使得最終的全要素生產效率指數出現上升。總的來說,通過實證研究發現,影響科技型中小企業融資效率高低的主要因素就是技術是否進步,研究結果表明,技術的退步會拉低投資報酬率,使得籌集的資金的有效使用率下降,進而造成投入資本的浪費。

五、結論與展望

通過實證分析可以發現:科技型中小企業上市公司的整體融資效率并不高,投入資源存在大量的浪費現象,處于非有效狀態;科技型中小型企業中非有效企業所占比例較高,說明企業在經營管理上存在較大的不足;影響科技型中小企業融資效率高低的主要因素就是技術是否進步,技術的退步會拉低投資報酬率,使得籌集的資金的有效使用率下降,進而造成投入資本的浪費。根據以上結論筆者認為:

(一)科技型中小企業要提升自身實力 應注重對自身負債水平的降低、融資結構的優化以及融資渠道的拓寬,只有這樣才能實現融資效率的提升。企業主營業務收入的增長能夠帶來良性循環,首先推動企業利潤的穩定增長,進而使得企業獲得較多閑散資金用來再投資項目、擴大企業規模以及進行其他資本投資等等。此外,技術創新的加強對科技型中小企業來說也尤為重要,只有實現對產品科技含量的提高、不斷開發新技術和新產品、不斷進行技術革新,才能推動中小企業快速發展。

(二)營造良好的外部融資環境 具體有:一是完善中小企業間接融資市場。當前,眾多中小企業的發展受到資金需求得不到滿足的瓶頸限制,他們迫切需要更多的中小金融機構來幫助他們彌補大型金融機構給他們帶來的融資支持不足。而且,在這樣的模式下,科技型中小企業信息嚴重不對稱的問題也能得到很好的解決,這是由于多數中小企業與中小型金融機構在地域性上具有直接依存關系。為了達成這樣的健康局面,需要國家出臺相關政策,更進一步地扶持和鼓勵中小金融機構的發展,進而為中小型企業帶來更多的資金支持。二是鼓勵中小企業上市融資和發行債券融資之間融資相比于間接融資具有更高的資源配置效率,而且融資風險也能被較好地分散開,降低社會風險的發生率。國家應當從多個層序考慮資本市場的發展,為科技型中小企業提供直接的融資空間。三是建立完善的信貸擔保體系。在社會資源配置中,信貸擔保體系起到經濟杠桿的作用,在降低中小企業貸款成本的同時,能夠對中小企業貸款難的問題起到有效緩解作用。因此,銀行與中小企業之間的良好信譽關系急需被建立起來,通過建立完善的信貸擔保體系,實現對中小企業信用度提高和我國信用制度完善和發展的推動。

[1]田滿文:《代理成本、融資效率與公司業績——來自中國上市公司的實證》,《財貿經濟》2008 年第8 期。

[2]陳偉、劉井建:《基于DEA-Malmquist 指數的企業創新效率變動研究》,《科技進步與對策》2008 年第8 期。

[3]單春霞:《基于DEA-Malmquist 指數方法的高新技術產業R&D 績效評價》,《統計與決策》2011 年第2 期。

[4]陳迪宇:《基于DEA 的中小企業債務融資效率研究》,《經濟理論與經濟管理》2008 年第11 期。

[5]張曉鳴:《中小企業與大型企業融資效率的差異分析》,《商業研究》2010 年第6 期。

[6]張道宏、毛紅霞:《基于DEA 的上市公司股權融資效率評價》,《系統工程》2009 年第1 期。

[7]Tim J. Coelli, D. S. Prasada Rao. Total factor productivity growth in agriculture: a Malmquist index analysis of 93 countries,1980–2000[J]. Agricultural Economics, 2005(32): 115-134

[8]Malmquist S. Index numbers and indifference surfaces[J].Trabajos de Estadistica, 1953,(4):209-242

[9]Akihiro Hashimotoa, Shoko Hanedab. Measuring the change in R&D efficiency of theJapanese pharmaceutical industry[J].Research Policy, 2008(37): 1829-1836

[10]武娟《基于DEA-Malmquist 方法的企業融資效率動態評價—以科技型中小企業為例》,中國海洋大學2012 年碩士學位論文。

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