基于DEA模型的我國農業類上市公司融資效率分析

馮志遠　李季剛

(新疆財經大學 金融學院，新疆 烏魯木齊 830012)

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基于DEA模型的我國農業類上市公司融資效率分析

馮志遠李季剛

(新疆財經大學 金融學院，新疆 烏魯木齊 830012)

摘要:農業類上市公司在農業產業化過程中起著重要作用。綜合衡量我國農業類上市公司的融資效率，對農業產業化及促進現代農業的發展具有重要意義。從微觀視角定義農業類上市公司，并運用數據包絡分析方法對我國138家A股上市農業類企業的融資效率進行分析，研究結果表明:我國農業類上市公司的融資效率水平呈現出巨大的差異性，并且在不同的子行業內部融資效率各不相同，我國農業類上市公司融資效率的總體水平不高。針對上述問題提出建議:提升企業財務管理水平；科技研發水平應與企業發展階段相適應；培育核心競爭力，注重全產業鏈協調發展。

關鍵詞:融資效率；DEA；農業類上市公司

農業產業化的重要組織形式就是企業通過資本市場籌集資金成為上市公司。據資料顯示，截至2015年11月，中國已經有157家農業龍頭企業在A股上市，252家農業類公司在全國股份轉讓系統掛牌交易。農業類上市公司的發展壯大，對于推進中國農業現代化進程，提升農業的整體競爭力具有十分重要的作用。然而，盡管近年來我國農業類上市公司發展迅速，得到政府的各種支持，但是農業類上市公司進入資本市場后卻存在十分嚴重的問題:被農化趨勢日益嚴重；農業類上市公司經營效率低下，盈利能力普遍不足；經營規模偏小，規避風險能力不足，虧損嚴重；違規問題嚴重。因此，如何對農業類上市公司的融資效率進行正確評價，并對影響其效率差異的各種可能性因素進行研究，進而提出相關建議，對于提升中國農業類上市公司的經營水平，提高財務管理能力，推進中國農業產業化和現代化發展具有重要意義。

一、文獻回顧

France Modigliani 和 Miller(1958)提出了著名的MM定理，即公司的總價值與公司的融資結構無關，融資結構只能影響到公司利潤的分配問題，并不能決定公司整體利潤的大小。Ross(1977)運用博弈論模型描述了公司資本結構的決策過程，從而創造性地建立了公司負債決策模型，認為企業通過負債向資本市場傳遞企業經營前景等信息。高負債率會導致企業的破產風險加大，只有公司的管理者對公司的未來充滿信心，才會提高負債率。Myerws 和N.Majluf(1984)在逆向選擇的基礎上提出了企業融資的優序理論。企業進行融資時有限考慮內部融資，當內部融資不滿足融資需求時才會考慮債務融資，然后考慮發行公司債券，最后才會考慮發行公司股票，這一理論在實踐中得到了驗證。Berger 和Undell(1998)將公司融資理論和企業生命周期理論結合，形成了企業成長周期理論。該理論認為當企業處于不同的生命周期時，其對資金的需求、企業規模和信息約束條件等微觀條件的要求不同，而這些因素恰恰反映了企業融資結構變化的內在原因。Titman 和Wessels(1998)以1972—1982年美國制造業上市公司為樣本，運用線性回歸數學模型實證分析了制造業上市公司的資本結構，研究結果發現，企業獨立性、融資成本、資金需求變化等都是影響上市公司融資結構的重要因素，并且進一步指出企業負債率和公司經營績效呈反比例關系。Banker 和Wurgler(2002)用線性回歸方法進行研究，認為在發展不成熟的資本市場中，企業的資本結構在一定時間內受到相機抉擇行為影響。在此基礎上，他們還認為歷史市場價值會影響到企業資本結構，企業的資本結構只是企業歷史上有意的市場相機抉擇行為的積累結果。

以上關于公司融資問題的研究涉及范圍較廣，理論研究與實證研究并重，涵蓋了資本結構、資本市場信號傳遞、融資順序等方面內容。雖然這些理論并沒有直接對融資效率問題進行分析，但卻為國內相關研究奠定了理論基礎，提供了方法上的借鑒。

曾康霖(1993)在我國學術界最早提出“融資效率”一詞，他運用比較分析法對直接融資和間接融資方式的效率和成本進行比較，并提出了導致社會融資以間接融資方式為主導的六大原因，并提出了在當時經濟發展階段背景下以間接融資為主、直接融資為輔的融資政策。宋文兵(1998)提出不同的融資方式是一種制度設定，認為融資效率包含兩方面定義:交易效率和配置效率，并從這兩方面深入分析了股票市場和銀行信貸市場的融資效率，最后得出結論:股票融資方式在企業融資效率、企業風險管控、金融風險防范上并不比銀行貸款的間接融資方式更好。盧福才(2000)通過對企業融資方式的歷史演變、企業融資的宏觀效率等方面進行深入分析，提出了“企業融資效率”體系，指出可以從微觀和宏觀兩方面對企業融資效率進行分析。其中，微觀效率主要是從企業本身角度對企業融資方式和融資制度的作用和影響進行分析，主要包括融入效率、融出效率和法人治理效率三方面內容。而宏觀效率是從企業融資活動對國民經濟和社會的影響和作用角度出發的,是企業融資的外在效率。肖勁和馬亞軍(2004)從比較動態的角度分析了企業融資效率，提出企業融資效率是能夠創造企業價值的能力，并從融資成本、資金利用率等方面對融資效率的概念作了進一步解釋。他們建立了一個包括融資方式與融資效率、融資方式選擇動因與企業制度效率、融資方式與資源配置效率在內的企業融資研究框架。古華和李長智(2009)通過對遼寧裝備制造業上市公司融資結構及其績效的關系進行實證分析，認為遼寧裝備制造業的融資結構總體上與業績呈現不完全負相關關系。

以上研究成果為正確評價中國農業類上市公司的融資效率水平和制定提升農業類上市公司的戰略方案提供了十分有益的借鑒。隨著理論分析日益成熟，部分學者采用各種分析工具和模型對融資效率進行實證分析。但是這些研究仍存在不足之處，大部分研究是從金融學角度宏觀和微觀相結合進行分析，很少從公司治理和財務管理的角度進行分析。

二、中國農業類上市公司融資效率的實證分析

(一)DEA模型和指標設定

DEA模型是由A.Charnes、W.W.cooper 和E.Rhodes(1978)提出的一種以相對效率概念為基礎的目標決策方法，適用于多投入、多產出的多目標決策的績效評價，在軍事、生產、經濟和管理等諸多方面得到廣泛應用。

1.DEA模型的構建

假設有n個決策單元DMUj(j=1,2,…,n)，每一個DMU都有m種輸入和s種輸出，其輸入向量為(x1,x2,…,xm)，輸出向量為(y1,y2,…,ys)，對于任意決策單元，在滿足凸性、錐性和無效性三個條件的基礎上，對于已有的觀測值(Xj,Yj)(j=1,2,…,n)，可得生產可能集為:

(1)

可以得到以下DEA模型(BCC模型):

(2)

其中，m表示輸入指標個數，s表示輸出指標個數；xij0表示第j0個決策單元的第i項輸入，yrj0表示第j0個決策單元的第r項輸出，可簡記為x0,y0；s-和s+為松弛變量；ε為非阿基米德無窮小量，在運算中取正的無窮小。

2.決策單元的選擇

選擇決策單元實際上就是確定相互比較的參考集，為了使評價結果較為準確地反映中國農業類上市公司的融資效率的整體情況，本文選取2014年138家農業類上市公司作為參考集，數據來源于2014年樣本公司的年度報告。在選取樣本時作以下刪減:剔除ST公司，因為ST公司財務狀況異常，不具有普遍性；剔除二次發行、全部特殊定向發行的特殊公司。

3.指標選取與樣本數據分析

為全面評價中國農業類上市公司融資效率，建立以下輸入輸出指標體系:

(1)輸入指標

①資產總額。該指標反映上市公司總體規模的大小以及融資狀況，包括固定資產、流動資產以及無形資產等各種形態的資產總額。它是企業經營的基礎。

②資產負債率。該指標是資本結構狀況的指標，反映資本結構對融資效率的影響。資產負債率是指企業年末的負債總額同資產總額的比率。通過該指標可以看出企業經營的杠桿狀況。

③流動比率。流動比率是流動資產與流動負債的比值，反映企業的短期償債能力狀況。一般情況下，流動比率在2上下是最佳狀況。

④無形資產占比。無形資產通常來源于兩方面，一方面是企業自主研發形成的無形資產，另一方面是通過外部購買形成無形資產。無形資產占總資產的比例反映企業對研發的重視程度。

⑤所有者權益總額。該指標是由實收資本、資本公積、盈余公積和未分配利潤構成，表示一個財務主體在一定時期內所擁有或可控制的具有未來經濟利益資源的凈額。

(2)輸出指標

①總資產收益率。該指標反映企業單位資產所創造的利潤收入?？傎Y產收益率=凈利潤/總資產額。

②主營業務收入增長率。該指標反映企業的成長性。營業收入增長率=(本年主營業務收入-上年主營業務收入)/上年主營業務收入*100%。

(3)原始數據的綱化處理

DEA模型要求輸入輸出指標值為非負，而實際運用中投入指標和產出指標含有部分負值，需要對原始數據進行非負處理，并且決策單元的最優效率指標與投入、產出指標值的量綱選取無關，因此需要將原始數據按一定函數關系歸集到某一正值區間，具體方法如下:

其中：mj=min(xij),mj=ma

(i=1,2,3,…,n),yij=[0,1]

(二)融資效率評價結果與分析

1.我國農業類上市公司融資效率總體狀況

利用MAXDEA5.0計算，得出各上市公司的技術效率值(TE)、純技術效率值(PTE)、規模效率值(SE)以及規模報酬狀況。其中，技術效率值(TE)反映上市公司因投融資技術進步而使產出提高的程度。純技術效率值(PTE)反映上市公司在資金配置過程中是否存在資金浪費。規模效率值(SE)反映上市公司資金投入與產出是否滿足規模收益。中國農業類上市公司融資效率總體情況如表1所示。

表1　我國138家農業類上市公司融資效率情況

數據來源：:138家上市公司2014年年度報告。

由表1可知，在我國138家農業類上市公司中，有30家的技術效率有效，占選取樣本總數的22%；有47家上市公司的純技術效率有效，占比34%；有30家上市公司的規模效率有效，占比22%。在技術有效的30家上市公司中，相關的松弛變量均為0，表明這些企業在CCR模型下同時達到了規模收益不變和技術效率有效的狀態，其投入與產出處于生產前沿面上，不存在過度投入和產出不足，融資處于完全有效狀態。在純技術效率指標中，有17家企業達到純技術效率有效而技術效率無效，說明其融資效率受到企業規模的影響，企業發展的規模狀態制約了企業的成長。規模效率狀況與技術效率一致。其余的91家企業既非技術有效也非規模有效，占比達到66%。因此，從總體上看，中國農業類上市公司融資效率是低效的。為進一步說明農業類上市公司融資效率的總體形式，對138家農業類上市公司作進一步分類，計算結果如表2所示。

表2　我國138家農業類上市公司的融資效率

數據來源：:138家上市公司2014年年度報告。

由表2可知，138家農業類上市公司純技術效率值和規模效率值在0.9以上(不含1)的占比較高，占比分別為44%和73%；純技術效率值和規模效率值在0.8以下的占比分別為4%和1%，說明大部分企業只要在原有基礎上作出一定的改革，就可以實現融資效率有效。

2.我國農業類上市公司融資效率的規模效率

如圖1所示，技術效率非有效的108家上市公司中，有28家上市公司處于規模效率遞增階段，有80家公司處于規模效率遞減階段。意味著58%的上市公司投入“過量”，但是從企業的資產總額來看，企業遠沒有達到“投資過量”的階段，說明企業的資金資源并沒有達到優化配置，以至于增加每一單位投入帶來的規模效應是遞減的。說明市場在某種程度上是飽和的，所以企業應該在原有的基礎上進行產品更新，增加其技術含量，科學合理地進行產品布局，以防止惡性競爭。

圖1　我國138家農業類上市公司規模報酬分布狀況數據來源:138家上市公司2014年年度報告。

3.我國農業類上市公司融資效率的行業分布

從30家技術效率有效的公司中，作進一步行業分類，計算結果如圖2所示，食品制造業有14家，占比達47%；其次是食品加工業和飲料制造業，分別各有5家，占比同為17%；其他農、林、畜牧、漁業總共加起來6家，占比20%?？梢钥闯?，技術附加值對于農業子行業的效率水平有一定的影響。傳統農業的融資效率不高，需要改善的空間很大；在食品深加工領域，企業的融資效率更高，企業發展規模與資金運用程度更合理。

圖2　我國30家農業類技術效率有效企業的行業分布數據來源:30家上市公司2014年年度報告。

三、結論與建議

本文運用DEA方法對選取的138家農業類上市公司的融資效率進行測評，研究結果顯示:有22%的上市公司達到技術效率有效；有34%的上市公司達到純技術效率有效；有22%的上市公司達到規模效率有效。其中，傳統農業類上市公司的融資效率較低，農業深加工產業的融資效率較高。因此，本文提出以下建議:

(一)提升企業財務管理水平

本文研究發現，62%的農業類上市公司處于規模報酬遞減階段，但是行業內企業發展的規模遠沒有達到飽和階段。以總資產指標為例，農業類上市公司的資產規模差異巨大，其中30家技術效率有效的企業平均資產68億元，農業類上市公司總體的平均資產為50億元，企業的資產規模還有繼續上升的空間。但是規模報酬遞減階段說明農業類上市公司的財務管理配置水平較低，存在一定程度上的重復投資，應根據市場需求進行投資，避免低效投資。

(二)科技研發水平應與企業發展階段相適應

科技水平的提高是企業持續發展的動力源泉，是領先行業平均水平的重要保證。農業受農產品價格波動變化的影響較大，因此容易導致企業的營業收入出現大幅波動，從而不利于企業進行長期投資。研究結果表明，30家農業類上市公司的無形資產占總資產的比例為0.04，全國農業類上市公司無形資產占比的平均水準為0.06，無形資產占比與融資效率并未呈現出嚴格的正相關關系。因此，提高農業類上市公司的科技研發水平，要與企

業的發展階段相適應。提升農產品的科技含量，應將產品研發與市場需求緊密結合。這對于農業類上市公司提升融資效率，穩定企業的營業收入水平具有重要意義。

(三)培育核心競爭力，注重全產業鏈協調發展

從融資效率的行業分布來看，農產品深加工產業的融資效率遠高于傳統農業的融資效率。在主營業務收入水平上，農產品深加工產業也高于傳統農業。因此，農業類上市公司應注重全產業鏈的平衡發展，提升企業的盈利能力。實證研究結果表明，主營業務收入增長率排名前十的上市公司中有3家上市公司融資效率達到有效，說明提高企業的盈利能力有助于提升融資效率水平。提升企業融資效率，關鍵在于使企業資金得到優化配置，發揮出最大價值，通過培育企業的核心競爭力來保障農業類上市公司的可持續發展。

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(責任編輯:喬虹梁宏偉)

中圖分類號:F205

文獻標識碼:A

文章編號:2095-3283(2016)03-0079-04

[基金項目]國家自然科學基金項目“西部少數民族地區金融排斥與普惠金融發展的空間結構效應研究”(項目編號：71563050)階段性成果。

[作者簡介]馮志遠(1987-)，男，滿族，河北承德人，碩士研究生，研究方向：商業銀行創新與管理；李季剛(1973-)，男，漢族，河南舞陽人，教授，博士，研究方向：區域金融與經濟。