新三板創新層科技型中小企業融資績效研究

張曉芮

【摘 要】近年來，越來越多的中小企業通過新三板進行融資，但其融資后會對企業產生何種影響？文章以新三板中最具有代表性的創新層科技型中小企業為樣本，運用因子分析法對此問題進行了深入研究。研究結論表明，占樣本量40%左右的企業在融資后，企業績效較融資前表現變差。因此，擬在新三板上進行融資的中小企業要結合企業自身的情況慎重選擇。

【關鍵詞】新三板；科技型中小企業；融資績效

【中圖分類號】F253.7 【文獻標識碼】A 【文章編號】1674-0688（2017）07-0141-03

0 引言

科技型中小企業在目前的知識經濟時代中發揮著重要作用，但難以獲得資金支持是阻礙其發展過程的一大瓶頸，新三板的產生為無數中小微企業帶來了希望，尤其是科技型中小企業。科技型中小企業由于其研發結果的不確定性等特點，其面臨的風險也相應較高，并且通常這類企業的規模不大，以上原因導致了科技型中小企業難以通過正規商業銀行籌集到大量且可持續的資金，故新三板成為越來越多科技型中小企業進行籌資的首選。然而進行融資之后企業的績效是否發生了變化，以及發生了何種變化？這些問題是本文研究的主題。

截止到2017年6月30日，在新三板掛牌的公司總數已達到11 314家，其中創新層為1 392家，僅占掛牌企業總數的12.3%。創新層是根據一系列盈利能力等指標從基礎層中挑選出的高質量、高潛力的具有代表性的公司集合，因此創新層企業代表的是新三板中相對基礎層而言比較有潛力的公司。

在此之前，也有部分學者對新三板上的企業的融資績效進行了相關研究，紀漢霖、李光輝、邢浩從財務績效方面出發，對不同行業及地區的企業掛牌新三板后的財務績效開展研究發現，企業掛牌新三板后出現了“IPO效應”，財務績效呈先上升后下降的倒“U”趨勢。閆慶友、陶杰使用數據包絡分析法對新三板掛牌企業的績效進行研究，并挑選出幾家最值得投資的企業。在眾多學者關于新三板創新層科技型中小企業融資績效研究的基礎上，本文運用因子分析方法對科技型中小企業融資前后績效的變化情況進行研究。

1 樣本、指標及模型構建

1.1 樣本選取及數據來源

本文的數據主要來源于全國中小股份轉讓系統網、Wind資訊金融數據庫等。本文的研究對象首先是來自新三板創新層的企業，其次是這些創新層企業于2015年1月1日至2016年1月1日有進行過一次或者多次融資，最終選取的樣本數量為25家科技型中小企業。限于篇幅的原因，本文主要以企業融資前為例描述實證分析過程。

1.2 指標選擇

本文根據指標選取的全面性、代表性、實際可操作性等原則，從反映企業績效的股東獲利能力、盈利能力、償債能力、營運能力及成長能力方面選取了以下指標：X1為每股收益；X2為每股凈資產；X3為凈資產收益率；X4為總資產報酬率；X5為銷售凈利率；X6為流動比率；X7為應收賬款周轉率；X8為流動資產周轉率；X9為總資產周轉率。

1.3 模型

因子分析是一種利用降維思想，從眾多復雜的有相關關系的指標中提取出幾個主要的、綜合性的主成分，并通過旋轉矩陣使其具有更鮮明的實際意義，最后根據其函數得出的分數對其進行分析及排序。因子分析的數學模型如下：

X=AF+￡

其中，X=（X1，X2，…，Xk）為原指標，F=（F1，F2，…，Fm）為X的公共因子，A為因子載荷矩陣，￡為特殊因子。

2 實證分析

2.1 因子分析適宜性檢驗

本文先使用spss17.0對相關變量進行因子適宜性分析，KMO統計量和Bartletts球形檢驗結果見表1。很明顯可以看出KMO=0.611，Bartletts球形檢驗卡方統計量=303.999，單側P=0.000<0.01，說明數據適合做因子分析。

2.2 提取公因子

本文提取公因子所依據的原則如下：首先該公因子的特征值必須滿足大于等于1的條件，其次提取的公因子的累計貢獻率必須達到85%以上，同時符合以上2個條件則可被提取為公因子。通過spss17.0計算，結果見表2。

由表2可知，符合提取公因子條件的有5個因子，它們的初始特征值均大于1，且這5個公因子的累計貢獻率達到87.613%，說明主因子能夠有效地反映企業的績效水平。

2.3 公因子命名

為使各主因子所代表的變量更加顯著，本文通過最大方差正交選擇法對其進行旋轉，旋轉結果見表3。由表3可知，X1、X2、X3、X4、X5在F1上擁有較大的正載荷，它們反映的是企業綜合盈利能力，因此可以將F1稱為綜合盈利能力因子。X8、X9、X10在F2上擁有較大的正載荷，它們反映的主要是企業的營運能力，因此可以將F2稱為營運能力因子。X11、X12在F3上擁有較大的正載荷，它們反映的是企業的成長能力，因此可以將F3稱為成長能力因子。而X6和X7在F4上擁有較大的正載荷，它們反映的是企業的償還能力，因此可以將F4稱為償還能力因子。

2.4 企業融前后綜合得分

使用spss17.0計算出25家科技型中小企業在融資前后的綜合因子得分值，部分數據見表5。

根據表5中的融資前后企業績效綜合的得分情況可知，在25家科技型中小企業中有10家企業在融資后績效得分與融資前績效得分的差額為負數，占樣本量的40%，由此我們可以推斷出這10家企業在新三板融資后的績效反而沒有進行融資前好。而其余的15家企業的融資前后績效差額為正數，顯示這些企業在融資后績效有不同幅度的上升。

3 結論及啟示

本文以新三板中創新層的科技型中小企業作為研究對象，運用因子分析方法研究其融資前后企業績效變化情況，研究發現占樣本量40%的企業的績效在融資后均有不同幅度的下降。研究結果表明，企業在新三板融資并不一定能夠提高中小企業的績效，有可能融資后的績效表現更差。因此，本文的啟示是提醒擬在新三板上籌資的中小型科技型企業慎重思考并結合企業自身的經營狀況做出科學的決策。

參 考 文 獻

[1]閆慶友，陶杰.“新三板”掛牌企業績效評價研究[J].財會月刊，2014（2）：13-16.

[2]紀漢霖，李光輝，邢浩.企業掛牌新三板財務績效變動的實證研究[J].發展研究，2015（8）：44-50.

[3]閆惠娟.關于新三板促進科技型中小企業融資問題分析[J].中小企業管理與科技，2017（3）：1-2.

[4]王蔚.科技型中小企業“新三板”市場融資問題及建議研究[J].會計改革與創新，2017（8）：93-94.

[5]王月俠.關于科技型企業新三板融資問題的若干思考[J].財經界，2017（2）：135-137.

[責任編輯：高海明]