我國科技型小微企業融資效率的實證研究

孟 媛, 楊 揚, 陳敬良, 王廣雷

(上海理工大學管理學院,上海 200093)

我國科技型小微企業融資效率的實證研究

孟 媛, 楊 揚, 陳敬良, 王廣雷

(上海理工大學管理學院,上海 200093)

結合科技型小微企業的特點,構建了以企業資產總額、主營業務成本和資產負債率為投入指標,以凈資產收益率、主營業務收入增長率和總資產周轉率為產出指標的融資效率評價體系.根據數據包絡分析(DEA)方法的基本模型,對在新三板(NEEQ)掛牌的54家科技型小微企業2011年、2012年的融資效率進行實證分析.研究結果表明:2012年科技型小微企業的融資效率低于2011年,且科技型小微企業中的高技術服務業、電子信息業和生物醫藥業科技型小微企業的融資效率處于較高融資效率區間,新能源與高效節能及環保業則處于低融資效率區間.

科技型小微企業;融資效率;DEA模型

科技型小微企業作為我國國民經濟的重要組成部分,在促進經濟增長、就業率增加、產業結構調整及科技成果轉化等方面發揮著越來越重要的作用.近年來,國家和地方均出臺了一系列科技型小微企業的扶持措施,十八大報告等亦提出支持小微企業,特別是科技型小微企業發展.在國家和地方政策的扶持下,科技型小微企業的發展取得了一定的成效,但仍然面臨不少問題.雖然科技型小微企業具有高成長性、高創新性、高收益性和人才密集性等優點,但同時也具備高投入性、高風險性等缺點,再加上科技型小微企業的自身缺陷和金融環境的制約,融資困難和融資效率不高成為制約科技型小微企業發展的主要瓶頸.因此,用科學、有效的評價方法,研究各行業科技型小微企業的融資效率及影響融資效率的原因,可以幫助企業制定合理的融資決策,從根本上提高科技型小微企業的融資效率.

1 研究現狀

企業融資效率是指微觀經濟主體為生產運營融通資金的能力及其所實現的效用.國外關于企業融資的研究開始較早,始于20世紀50年代,現今已形成了一系列成熟理論,如:MM理論、優序融資理論、代理成本理論、信號傳遞理論、金融周期理論等,這些理論多數遵循從結構到行為,再到績效評價的研究框架.但查閱國外文獻,卻鮮有直接針對企業融資效率的研究,這可能與西方現有的產權制度有很大關系,使得企業融資天然具有效率的內在涵義[1].

我國由于資本市場發展起步較晚,再加之國情特殊,企業融資效率低下的事實顯得尤為突出.為使企業較快適應資本市場的發展,國內學者紛紛開始研究有關企業融資效率的問題,且前期主要集中于理論研究.曾康霖[2]最早提出融資效率,并分析了影響融資效率和成本的主要因素.之后,宋文兵[3]、葉望春[4]、盧福財[5]從不同的角度對融資效率進行了理論研究.近年來,隨著我國資本市場的快速發展,越來越多的學者傾向于通過實證研究對企業的融資效率及企業價值進行分析.伍裝[6]、黃輝[7]、田芬[8]和張學軍等[9]分別采用多元線性回歸、灰色關聯度分析及模糊數學等方法,這些方法需要事先確定各個指標的優先權重,評價結果易受主觀因素的影響.融資效率問題是一個多投入與多產出的復雜系統,數據包絡分析(data envelopment analysis,DEA)方法優點便在于此,它不需要假設具體的函數形式,由線性規劃方法產生模型中需要的權重,較好地避免了主觀因素對評價結果的影響.王新紅[10]、張燕玲[11]、沈友華[12]運用DEA基本模型對我國高新技術企業、北京市高科技中小企業、中小板科技型企業的融資效率進行了實證分析,武娟[13]則采用DEAMalmquist方法對科技型中小企業的融資效率進行了評價.

可以看出,采用DEA方法研究企業融資效率的文章很多,但科技型小微企業是近幾年興起的特殊群體,關于此類企業融資效率的研究還較少.鑒于此,本文運用DEA原理構建評價我國科技型小微企業融資效率的模型,并對其進行實證分析,探討提高我國科技型小微企業融資效率的途徑.

2 DEA方法的基本原理及模型

DEA是使用數學規劃模型評價具有多個輸入、多個輸出的決策單元(DMU)之間相對有效性的方法,其本質是利用統計數據確定相對有效的生產前沿面,研究部門和企業的技術進步狀況.1978年,著名的運籌學家A.Charnes,W.W.Cooper和E. Rhodes以單輸入、單輸出的工程效率概念為基礎,提出了第一個DEA模型——CCR模型(C2R模型),以相對效率的角度評價決策單元間的相對有效性; 1984年,Banker,Charnes和Cooper給出了BC2模型(C2GS2模型)[14].此后,又有許多學者投入到DEA模型的研究中,出現了一些DEA的改進模型. DEA方法已成為測度效率和系統分析最常用的工具之一,C2R模型和BC2模型是兩個最基本的DEA模型,其計算原理從略.

一般情況下,C2R模型用于評價DMU的規模效率(SE)與技術效率(TE)的總體有效性,用C2R模型求出來的效率值稱為技術效率;BC2模型用于評價DMU的技術有效性,用BC2模型求出來的效率值稱為純技術效率(PTE).技術效率=純技術效率×規模效率.

對于科技型小微企業來說,TE是評價企業融資效率的綜合指標,按強度劃分為4個等級:TE為1時,表示企業融資有效,達到帕累托最優狀態;TE在0.8～1之間,表示企業處于高融資效率區間,雖沒有達到最佳融資效率值,但企業融資得到了較合理的利用;TE在0.5～0.8之間,表示企業處于較高融資效率區間,離有效融資的差距較大,融得的資金不能達到合理、有效利用,需要進行企業資金和規模之間的調整;TE小于0.5時,企業處于低融資效率區間,融資效率較差,企業資金完全不能達到有效利用,需要進行大力調整.PTE是衡量企業管理效率的指標,它可以從量上衡量由于管理無效的影響程度而造成的企業融資無效,對此進行深層次分析,可以反映出企業廠家的日常經營管理政策和水平,其效率強度劃分同上.而SE的變化測度,有利于企業做出適合企業規模發展的融資決策,同時也有助于投資者對企業的成長階段予以分析判斷.

3 數據采集及相關評價指標的選取

3.1 樣本選取及數據來源

2006年至2013年6月底,在全國中小企業股份報價轉讓系統(NEEQ,俗稱新三板)掛牌的211家企業中,篩選出54家符合規定的科技型小微企業(見表1),樣本數大于投入、產出項數之和的兩倍以上,符合DEA使用的經驗法則.為保證數據的完整性和一致性,本文只選取54家不同行業的掛牌科技型小微企業2011年和2012年的財務數據,數據均來自于系統披露的公司年報及審計報告.

表1 樣本企業行業分類及股份代碼Tab.1 Industry classification and stock code of sample enterprises

3.2 原始數據的無量綱化

無量綱化,即數據的標準化和規格化,是一種通過簡單的數學變換消除各指標量綱對數據處理過程影響的方法,是DEA方法的重要基礎工作.在數據包絡分析方法中,DEA的有效性雖然和輸入輸出數據的量綱選取無關,但在進行實證分析時,DEA模型要求各指標為非負,而樣本企業的輸出指標中有多項為負.因此,需要對原始數據進行無量綱化,即按照一定的函數關系將其歸一到某一區間.本文使用功效系數法,其公式為

式中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;xij=[0.1, 0.9].

3.3 融資效率評價指標的選取

科技型小微企業融資效率評價指標體系是認識和科學測度企業融資效率高低、系統分析影響效率因素的重要工具,也是企業正確制定高效率融資方式、不斷創新發展的重要依據.國內外學者采用DEA進行投入產出效率分析的文獻幾乎均以人財物為構建科學合理的企業融資效率評價指標體系,而關于融資效率的評價又幾乎都是從財的角度考慮,因為企業財務狀況好壞、成本高低直接關系到投資者對企業的預判[15],對企業融資難易起到了十分重要的作用.因此,結合前人研究[10-13]以及科技型小微企業的自身特點,從企業獲取資金能力方面考慮,包括資產規模、融資成本、資本結構等微觀企業自身因素,分別用企業資產總額、主營業務成本、資產負債率三個投入指標來反映企業獲取資金的能力;從企業的資金使用效率及成長周期性兩個方面考慮,采用凈資產收益率、主營業務收入增長率和總資產周轉率作為產出指標.

4 實證研究

為有效識別我國科技型小微企業各效率值的分布情況,該部分采用傳統DEA評價方法的投入導向型的C2R模型和BC2模型,對我國不同行業的科技型小微企業的融資效率進行評價.以每家企業為一個DMU,將2011年和2012年共計108個DMU各投入產出指標無量綱化后的數據,導入DPS14.10軟件,進行數據包絡分析,得到各DMU的技術效率、純技術效率和規模效率.

4.1 樣本企業總體融資效率測評

融資效率的評價結果如表2所示(見下頁), Irs,Drs和Crs分別表示規模收益(RTS)遞增、遞減和不變.

可以看出,2011年54家樣本企業中,28家企業處于規模收益遞增狀態,21家企業處于規模收益遞減狀態,剩下的5家企業處于規模收益不變狀態;10家企業的純技術效率有效,說明這10家企業的日常管理處于最佳效率水平;5家企業處于最佳融資效率階段,即企業達到了帕累托最優狀態,2011年54

家企業平均技術效率,即評價融資效率的綜合指標為0.587 34,企業處于較高融資效率區間,但離有效融資的差距較大,企業融得的資金不能達到合理和有效利用,需要進行企業資金和規模之間的調整.

表2 54家樣本企業融資效率評價結果Tab.2 Financing efficiency evaluation results of 54 sample enterprises

2012年54家樣本企業中,40家企業處于規模收益遞增狀態,11家企業處于規模收益遞減狀態,剩下的3家企業處于規模收益不變狀態.規模收益遞增的企業呈現明顯的遞增狀態,規模收益遞減的企業呈現出明顯的遞減狀態,說明大部分企業在2012年增加了資金投入或使用先進技術進行生產使企業規模擴大,從而帶來了生產效率的提高.但2012年的規模效率值為0.861 845,仍略低于2011年的0.897 777,說明企業雖然增加了資金投入,但投入資金量小且非常有限,亦或是由于先進技術并未完全轉化為產品生產與銷售.其次,54家樣本企業中,有8家企業的純技術效率有效,即日常管理處于最佳效率水平,54家樣本企業的平均純技術效率值為0.614 321,相對于2011年的0.652 819略有降低,雖然這些企業的整體日常管理水平處于中等偏上水平,但仍需繼續改進.此外,2012年僅有3家企業處于最佳融資效率階段,即企業達到了帕累托最優狀態.2012年54家樣本企業的平均融資效率為0.525 622,低于2011年的0.587 345,雖然企業仍處于較高融資效率區間,但離有效融資的差距進一步加大,企業融得的資金仍未達到合理和有效利用.

4.2 不同行業融資效率比較分析

為有效識別我國科技型小微企業各效率值的分布情況,該部分以行業細分為實證分析的出發點,歸納出54家科技型小微企業各效率指標的分布情況.表3是2011年、2012年54家樣本企業分行業融資效率評價結果.

表3 54家樣本企業分行業融資效率評價結果Tab.3 Financing efficiency evaluation results of different industries in 54 sample enterprises

在有環境因素和隨機干擾的情況下,從表3可以看出,2011年高技術服務業、電子信息業和生物醫藥業的融資效率較高,分別為0.695 531, 0.626 838和0.614 459,這些行業的大部分企業處于較高融資效率區間,但行業融資效率離有效融資的差距還較大,存在一定的投入資源浪費情況,資金未得到合理和有效利用;新能源與高效節能、環保產業的融資效率較低,分別為0.433 423和0.494 390,處于低效率融資區間,尤其是新能源與高效節能行業的大部分企業都處于低融資效率區間,融資效率差,資金完全不能達到有效利用.就純技術效率,也就是管理效率來說,仍然是高技術服務業、電子信息業和生物醫藥業較高,說明這三個行業的整體日常經營管理水平處于中等偏上水平,但仍需改進;新能源與高效節能業的管理效率最低,處于低效率區間,需要進一步從管理體制、政策及水平上尋找突破.對規模收益的統計分析顯示,2011年各行業的規模效率均處于高水平,環保業的規模效率最高,為 0.949 215,各行業規模收益情況如圖1所示.

圖1 2011年各行業規模收益分布情況Fig.1 Scale profit distribution of different industries in 2011

此外,從表3可以看出,2012年企業平均融資效率比2011年整體有所降低,行業融資效率離有效融資的差距進一步擴大,存在較大的投入資源浪費情況,但仍然是高技術服務業、電子信息業和生物醫藥業處于較高融資效率區間,其綜合融資效率分別為0.655 323,0.562 693和0.552 012;其余行業均處于低效率融資區間,融資效率差,新能源與高效節能的融資效率最低,僅為0.392 632,有高達61%的企業資金完全不能達到有效利用.就管理效率來說, 2012年整體比2011年各行業略有降低,但高技術服務業、電子信息業和生物醫藥業的整體日常經營管理水平依然高于其它行業;環保業的管理效率變為最低,需要進一步從管理體制、政策及水平上尋找突破.對規模收益的統計分析顯示,2012年各行業的規模效率仍處于較高水平,其中環保業和生物醫藥行業的規模效率比2011年有所提高,說明了這些行業企業規模的擴大帶來了生產效率的提高.各行業規模收益情況如圖2所示.

圖2 2012年各行業規模收益分布情況Fig.2 Scale profit distribution of different industries in 2012

5 結 論

通過DEA基本模型的應用,對新三板54家科技型小微企業的融資效率進行了實證分析,主要結論如下:

a.54家樣本企業2011年、2012年的平均融資效率分別為0.587 345和0.525 622,雖然兩年的平均融資效率均處于較高融資效率區間,但離有效融資的差距還較大,且2012年進一步加大,企業融得的資金未達到合理和有效利用;54家企業兩年的平均純技術效率分別為0.652 819和0.614 321,說明這些企業的整體日常管理水平處于中等偏上水平,但仍需繼續改進;54家企業兩年的平均規模效率分別為0.897 777和0.861 845.可以看出,純技術效率不高,說明企業的日常管理水平是制約大多數科技型小微企業融資效率提升的主要因素.

b.從行業上來看,2012年各行業的平均融資效率和管理效率比2011年整體有所降低,行業融資效率離有效融資的差距進一步擴大,存在較大的投入資源浪費情況,高技術服務業、電子信息業和生物醫藥業處于較高融資效率與管理效率區間,新能源與高效節能及環保產業的融資效率和管理效率較低,企業資金完全不能達到有效利用,企業日常經營管理水平也較差,需進一步從管理體制、政策上尋找突破.對規模收益的統計分析顯示,2012年各行業的規模效率仍處于較高水平,其中環保業和生物醫藥行業的規模效率比2011年有所提高,說明了這些行業企業規模的擴大帶來了生產效率的提高.此外,從各行業效率指標來看,管理效率是影響生物醫藥、環保業融資效率的主要因素,而規模效率則是影響電子信息、新能源與節能高效產業的主要因素.

[1] 肖勁,馬亞軍.企業融資效率及理論分析框架[J].財經科學,2003(增刊):337-340.

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[3] 宋文兵.關于融資方式需要澄清的幾個問題[J].金融研究,1998(1):34-41.

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[5] 盧福財.企業融資效率分析[M].北京:經濟管理出版社,2001.

[6] 伍裝.中國中小企業融資效率研究[J].軟科學,2006, 20(1):132-137.

[7] 黃輝.企業特征、融資方式與企業融資效率[J].預測, 2009,28(2):21-27.

[8] 田芬.基于多因素的企業集團融資效率比較[J].統計與決策,2011(8):179-182.

[9] 張學軍,許彥冰.知識型企業價值評估模型研究[J].上海理工大學學報,2006,28(3):303-306.

[10] 王新紅.我國高新技術企業融資效率研究[D].西安:西北大學,2007:30-34.

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[13] 武娟.基于DEA-Malmquist方法的企業融資效率動態評價[D].青島:中國海洋大學,2012:22-29.

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(編輯:董 偉)

Empirical Study of Small and Micro Technological Enterprises’Financing Efficiency in China

MENGYuan, YANGYang, CHEN Jingliang, WANGGuanglei
(Business School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

Based on the characteristics of small and micro technological enterprises and known achievement in scientific research,the evaluation index system of financing efficiency was set up, taking enterprise’s total assets,main business cost and asset-liability ratio as inputs,and return on net assets,growth rate of main business income and total assets turnover ratio as outputs.The data envelopment analysis(DEA)models,capable of deleting environmental effect and statistical noise, were established to study the financing efficiency of 54 registered small and micro technological enterprises in National Equities Exchange and Quotations(NEEQ)from 2011 to 2012.The empirical results show that the financing efficiency of 54 enterprises in 2012 is lower than in 2011. The financing efficiencies of the hi-tech service,electronic information and bio-pharmaceutical industries in those 54 enterprises are in the higher interval,and those of the new energy,high efficiency energy saving and environmental protection industry are in low interval.

small and micro technological enterprise;financing efficiency;DEA model

C 93;F 124

A

1007-6735(2015)03-0289-06

10.13255/j.cnki.jusst.2015.03.016

2014-04-14

上海市公共政策咨詢項目(11ZXCJ002)

孟 媛(1986-),女,博士研究生.研究方向:企業管理.E-mail:mengyuan0331@hotmail.com

陳敬良(1954-),男,教授.研究方向:企業管理.E-mail:jingliangc@usst.edu.cn