“四板”市場科技型小微企業融資效率研究
——基于DEA模型以四家股權交易中心為例

張倩穎 楊朝軍

(上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030)

目前，考察“四板”市場掛牌公司融資效率的文獻較為有限，尤其是針對科技類公司融資效率的研究更是屈指可數。所以，本文將在已有研究成果的基礎上，將截面分析和時間序列分析相結合，采用普適性最強的數據包絡法(DEA)，結合投影分析研究區域股權市場內科技型小微企業的融資效率。

1 研究方法

1.1 模型選擇

數據包絡法是1978年由美國運籌學家Charnes等提出的一類計量經濟學方法。它是以數據包絡分析方法為基礎，對多投入多產出的決策單元效率進行評價的方法。該方法無須假設各參數的權重指標和函數關系，而是直接利用投入、產出指標的數據建立非參數化的最優模型，由此得到同類決策單元(DUM)有效性的相對測度值，因此也成為研究企業融資效率最普遍、最直觀的方法。其原理公式為：

Minθ

θ無約束，

其中，θ是決策單元的相對效率值，θ為0～1，θ越接近1，表明決策單元越有效。S-是投入的松弛變量，表示為達到最優投入實際投入的減少量，S+為產出的松弛變量，表示為達到最優產出實際產出的增加量。判定是否同時技術有效和規模有效主要有如下幾種情況：

1)θ=1，S+=0，S-=0，則決策單元jo為DEA有效，決策單元的經濟活動同時為技術有效和規模有效。

2)θ=1，但S+或S-0，則決策單元jo為DEA弱有效，決策單元的經濟活動不同時為技術有效和規模有效。

3)θ小于1，則決策單元jo不為DEA有效，決策單元的經濟活動既不為技術有效，又不是規模有效。

因此，本文的研究框架共分為四個步驟：第一步，構建DEA-BCC模型，測算出樣本企業的綜合融資效率值；第二步，將綜合融資效率進一步分解為技術融資效率和規模融資效率，考察樣本企業的融資使用效率和融資規模；第三步，在上述結果的基礎上進行DEA投影分析，得出各投入、產出指標的松弛變量，即探究影響樣本企業融資效率的內在因素；第四步，對樣本企業進行地區比較分析，總結影響樣本企業融資效率的外在因素；第五步，針對樣本企業的融資效率現狀和存在問題提出相應的政策性建議。

1.2 指標體系的構建

本文著重分析科技類公司在區域性股權交易中心掛牌融資后，利用所融資金創造價值的效率。在充分分析掛牌企業財務數據可獲取性和借鑒已有研究成果的基礎上，本文選取如下投入、產出指標作為研究變量：

1.投入指標。本文綜合從企業融資總量、融資結構和融資成本三個方面考慮，選擇以下投入指標來評價企業的融資效率：

(1)累計融資量(x1)：累計融資量反映了企業通過“四板”市場融得的資金總規模。

(2)資產負債率(x2)：資產負債率體現企業的融資結構和杠桿率。該指標的計算公式是資產負債率=負債總額/資產總額。

(3)主營業務成本(x3)：反映公司投入資源的成本。

2.產出指標。如前文所述，企業融資效率通過企業所融資金創造價值的輸出指標得以反映。結合現有文獻，本文從發展能力、運營能力和盈利能力三個方面定義企業融資效率的產出。

(1)營業收入(y1)：衡量企業經營活動中所形成的經濟利益和效應的總流入。

(2)總資產周轉率(y2)：衡量企業資產周轉速度和所融資金使用效率。該指標的計算公式是總資產周轉率=營業收入/(期初資產總額+期末資產總額)×1/2。

(3)凈資產收益率(y3)：衡量企業的盈利能力。計算公式是凈資產收益率=凈利潤/(期初凈資產+期末凈資產)×1/2。

投入、產出指標匯總見表1。

表1 投入、產出指標匯總

1.3 樣本選擇和數據來源

本文選取上海股權交易中心、江蘇省股權交易中心、天津股權交易所和齊魯股權交易中心的科技類掛牌企業作為研究對象。這四家股交中心均位于科技水平較發達的地區，聚集了大量科技型小微企業。此外，這四家股交中心成立時間早、掛牌企業多、企業信息披露較為完善，具有規范的管理制度和統計口徑，因此數據更易獲取且可靠性高。本文抓取了四家股交中心科技類掛牌企業2013—2016年的財務數據，剔除退板退市、財報信息披露不完全的公司后，一共獲取了284家有效樣本。其中，上海股權交易中心112家、江蘇省股權交易中心42家、天津股權交易中心58家、齊魯股權交易中心72家。數據來源于各股交中心官網披露的數據及wind區域股權交易中心數據庫。

1.4 樣本的無量綱化處理

DEA模型成立的前提是所有數據均不能為負數，而在本文中凈資產收益率ROE可能出現負數，所以要對凈資產收益率指標進行無量綱化處理。本文通過極值法對樣本進行無量綱化處理：

(i=1,2,3,n)y=[0,1]

通過以上方法對樣本公司的原始數據進行處理后，所有數據取值為0～1，符合模型對于投入產出變量的取值要求。

2 實證結果分析

2.1 融資效率總體分析

1.綜合融資效率分析：本文利用MaxDEA軟件對4家股交中心284家科技類掛牌企業2013—2016年的財務數據進行測算，得出綜合融資效率指標，結果如表2所示。從2013年到2016年,樣本企業融資效率DEA平均值由0.486上升到0.562， DEA融資有效(θ=1)企業的數量占比由10.27%提升到14.08%，這表明企業在掛牌股權交易中心后融資途徑得到了拓展，企業整體融資效率有所提高。但就融資效率絕對值來講，“四板”市場科技類企業的總體融資效率仍處于較低水平。以2016年的數據為例：樣本公司綜合融資效率的均值僅為0.562，距離融資有效值(θ=1)尚有較大差距。其中，150家公司的融資效率高于平均值，占整個樣本的52.82%。樣本公司融資效率最高為1，最低為0.06，公司之間差距明顯。達到DEA最佳融資效率，即θ為1的企業僅有40家，占比14.08%，而絕大部分公司的綜合融資效率都處于0.2～0.6，所以整體來看我國“四板”市場的融資功能還較為薄弱，大部分科技類掛牌企業的綜合融資效率并未達到最優，存在較大的提升空間。

表2 “四板”市場科技類掛牌企業2013—2016年綜合融資效率分析

2.純技術融資效率和規模融資效率分析：以2016年的財務數據為例，將綜合融資技術效率分解成純技術融資效率和規模融資效率。其中，純技術融資效率代表公司的融資使用效率，規模融資效率則衡量企業融資規模與發展需求是否匹配。結果顯示，純技術融資效率均值為0.59，處于較低水平；規模融資效率均值為0.75，接近規模有效，且有146家公司處于規模報酬遞增狀態，占比達50%以上。利用散點圖進一步描述效率分布情況，如圖1所示。橫軸代表了純技術融資效率，縱軸代表了規模融資效率，并以兩效率的均值為標準分為甲、乙、丙、丁四類區域。甲區域內的公司表現優越，不管是純技術融資效率還是規模融資效率均高于均值，共計102家公司，占總體樣本數量的35.92%。 乙區域一共有100家公司，占比35.21%，這些公司有合適的融資規模，但資金利用率卻較低。丙區域公司的規模融資效率和純技術融資效率水平均位于均值之下，一共有42家公司，占比14.79%。丁區域公司有40家公司，這部分公司資金使用效率較高，但是融資規模并不與企業的經營相匹配。從整體來看，“四板”科技類公司的資金使用效率較低，融資轉化為生產力的過程受到阻礙，企業內部管理和資金運營水平存在較大的提升空間，但超過70%的企業規模融資效率較高，且處于規模遞增狀態。這表明“四板”市場上科技類小微企業大多處于擴張階段，發展勢頭強勁，需要進一步擴展融資渠道以獲得和實體發展相匹配的資金支持，以最大化發揮規模遞增效應。

圖1 2016年科技類企業純技術融資效率和規模融資效率散點圖

2.2 融資影響因素分析

為了進一步分析樣本企業融資效率低下的原因，幫助企業尋找提高融資效率的方法，下面從DEA 投影分析和地區對比分析兩方面對影響樣本企業融資效率的內外在因素進行探究。

1.DEA投影分析。對2016年非DEA融資有效(即θ=1)的公司進行投影分析，旨在發現樣本企業投入和產出指標的改進方向。樣本企業各指標松弛變量的統計分析結果如表3所示。

表3 投入、產出指標松弛情況統計

從投入指標角度分析，DEA投影分析結果顯示近65%的樣本公司的融資總規模需要進行正向調整，這反映出“四板”市場大多數科技類公司面臨融資缺口大，現有融資水平無法滿足公司擴張發展需求的問題，“四板”市場拓展融資渠道、助力企業對接融資的功能還需完善。在資產負債率指標方面，大部分“四板”科技類公司存在杠桿率較高、財務風險較大的問題，有57%的企業的資產負債率指標需要進行負向調整。該結果與“四板”市場的現狀相吻合：目前“四板”市場流動性較差，缺乏定價標準。再加之掛牌企業大多處于發展初期，其讓渡股權的意愿不高，且融資需求大多為短期需求，因此掛牌企業更偏好于發行成本較高的私募債進行融資。所選的四家樣本股交中心債權融資占融資總量比分別為：上海17%，天津70%、齊魯52%，江蘇78%，由此可見大多數“四板”市場的股權融資功能尚弱，占比過大的債權融資會使企業的債務負擔加重，對企業融資效率產生負面影響。在主營業務成本方面，有超半數企業需要負向調整該項指標，這體現出目前“四板”市場科技類企業融資成本較高。現階段掛牌企業除了支付本身的融資利息之外，還需支付中介推薦費和交易費，前者為用戶進入四板市場時需交給中介的費用，后者是企業在股交中心融資平臺發生交易時所付的手續費。這些費用的收取使對價格敏感的小微企業進入平臺的動機降低，也給掛牌企業帶來附加成本的壓力，所以降低科技類掛牌企業的融資成本還需要股交中心和當地政府加大對企業的費用優惠和政策補助力度，為小微企業減負。

從產出指標角度分析，樣本企業在營業收入指標和凈資產收益率指標上需要正向調整的比例分別為58.3%和79%，企業數分別達142家和192家，這印證了“四板”市場掛牌的科技類公司還處于成長初期，面臨著經營不穩定、盈利能力薄弱的問題。與此同時，結果顯示62.3%的融資無效企業總資產周轉率過低，需要正向調整，這反映出科技類小微企業資產運營能力不高、資產經營質量差的現狀。因此，要想從產出指標層面入手提高科技類企業的融資效率則需要著力強化企業的經營能力，合理分配所融資金，推動科技轉化為生產力。綜上所述，導致四板科技類掛牌企業融資效率低的內在因素主要有企業融資規模不足、債權融資比例過高、所融資金利用效率低、企業盈利能力弱等，這些因素和企業所處階段及發展水平相關聯，需要掛牌企業從自身出發加以提高和解決。

2.地區比較分析。科技類企業的融資效率不僅由企業內部經營狀況所致，還與外部環境因素相關。盡管本文選取的四家股交中心都位于科技類企業集聚、科技水平較為發達地區，但通過對比發現四家股交中心科技類掛牌企業的融資效率仍存在較大差別。2016年四地的DEA綜合融資效率值從高到低分別為：上海股權交易中心(0.75)、齊魯股權交易中心(0.68)、天津股權交易所(0.52)和江蘇省股權交易中心(0.42)。該結果在一定程度上與各股權交易中心服務功能的健全性以及當地政府政策補貼力度相關聯。本文分別從平臺資源、平臺效率、平臺廣度、政策支持4個維度，共選取9個指標建立評分系統，每個指標均根據排名賦予4分、3分、2分和1分的分值，最后匯總評分用以衡量各股交中心的服務功能及當地政府的政策補貼力度水平，結果如表4所示。

表4 各股交中心綜合服務功能及政府優惠力度評分

根據以上結果，上海股權交易中心得分最高，排名第一。上海股交中心除幫助企業掛牌融資之外，還提供其他綜合服務來挖掘企業價值。股交中心定期舉辦“大咖下午茶”“BOSS的朋友圈”“企業財稅培訓”等特色沙龍活動來搭建起企業間溝通的橋梁。此外，上海市政府對股交中心的發展高度關注，各區政府均出臺了詳細的補貼政策支持掛牌企業，直接補貼力度在50萬至200萬元不等。評分次之的是天津股權交易所，天津股權交易所的平均投資者開戶數及機構投資者數均位列榜首，投資者資源充足。此外，天交所每月舉辦投融資活動次數排名第一，其系列活動豐富多彩，如機構準入培訓會、天交所執業機構線上微課堂、企業實戰系列演練，等等。同時，天津市政府也明確表示對在股權交易所掛牌交易的企業一次性補助100萬元，補貼力度與上海等同。綜合評分位居第三的是齊魯股權交易中心。該中心最大的優勢是政策補貼上力度大，山東省政府建立省直投基金給予掛牌企業平均300萬元的補貼，并且強調重點投資于科技型、創新性企業。但就股交中心本身而言，其吸引投資者及提供企業服務能力方面略遜于上海和天津。江蘇省股交中心除了為企業舉辦融資對接會之外，其他培訓類的服務相對較少，平臺廣度和平臺效率方面也略顯不足。在政策補貼上，江蘇省政府給予在股交中心掛牌的企業不超過20萬元的補貼。比起其他地區普惠性的政策優惠和直接補貼金額，江蘇省的補貼力度較為薄弱。對應融資效率來看，江蘇省股權交易中心科技類掛牌企業的融資效率也低于其他三家股交中心。總體看來，股交中心及當地政府支持力度的排序與各地“四板”市場科技類小微企業融資效率的高低基本相吻合，初步印證了區域股權交易中心的融資功能是否完善、配套服務是否齊全，以及當地政府的支持力度與“四板”市場掛牌企業融資效率的相關性，也從側面驗證了本文對樣本科技類掛牌企業的融資效率的測算是科學客觀的。當然，因為“四板”市場公開數據有限，本文對政府效率的測度以及權重的選擇也存在局限，測度結果僅供廣大讀者和社會各界參考和完善。

圖2 四家股權交易中心融資效率及分解效率

3 結論及政策性建議

從上文分析中可得出以下結論：(1)整體來看，科技類小微企業在掛牌股交中心后融資效率得到提升，但總體融資水平還處于較低的狀態，離融資有效尚有一定距離；(2)科技類掛牌企業資金利用率低下，純技術融資效率水平有待提高，但其規模融資效率較高，大部分企業處于規模報酬遞增的狀態；(3)非DEA融資有效公司存在融資不足、債權融資比例過高、融資成本高、產出不足、盈利水平低等企業內在問題；(4)科技類企業融資效率還與股交中心服務水平及地方政府扶持力度等外部因素密切相關。根據分析結果，本文分別從政府、區域股權交易中心以及科技類小微企業層面提出了如下建議：

首先，從政府支持層面考慮：(一)各省政府對當地股權交易中心實行專款專項補貼，使股權交易中心成為半事業性質單位，為股交中心更好地吸引、服務掛牌企業提供資金來源和政策支持；(二)對掛牌科技類企業采取多樣化的優惠補貼政策，包括直接資金補貼、掛牌費用補貼、股權(債權)融資貼息、多項稅收減免或稅收優惠等；(三)通過股交中心設立扶持小微企業和科技企業的發展專項基金，通過跟投機制、風險補償機制等提高掛牌企業的融資效率。簡而言之，政府所要做的不僅是大力支持股交中心的發展，更是通過股交中心這個平臺幫助企業完善“造血”功能，提高省內科技類小微企業的綜合實力，以適應市場激烈的競爭。

其次，從區域股權交易中心建設層面出發：(一)提高融資對接功能。股交中心應引入各類機構投資者及中介機構，通過舉辦投融資者對接會、會員企業路演等特色活動促進投資者與掛牌企業的對接，拓寬融資渠道。(二)短期內以債權融資為主要突破口，但中長期內可發展多樣化融資工具。股交中心可創新推出金融產品，促進掛牌企業通過股權質押融資、知識產權質押融資、應收賬款融資、綠色債、可轉債、股權眾籌、資產證券化等多樣化金融工具進行融資，引導掛牌企業分散部分債權融資，降低企業財務杠桿，助推供給側結構性改革。(三)股交中心可以取消或降低交易費率，并在掛牌準入的中介費用上給予科技類企業一定的補貼支持，以提高企業的進入意愿、減少其融資成本。股交中心自身的盈利則可通過政府專項補助以及企業戰略咨詢、法律援助等增值服務獲取。(四)強化綜合服務水平與后期跟蹤。股交中心可有效整合區域資源，定期開展沙龍分享、企業培訓活動，切實幫助掛牌企業提高經營管理水平，打造健康良好的孵化培育機制。此外，股交中心需對企業融資的使用狀況進行后續追蹤，引導、監督企業更好地把融資轉化到實體經濟中去。

最后，從科技類掛牌企業發展層面：(一)提高自身融資的利用效率。企業需要通過科技創新和資源整合等方式提高資本運作能力和使用效率。(二)優化企業資本結構。科技類小微企業要逐漸改變以債務融資為主的格局，注重自身資本結構的優化，開拓內源融資、股權眾籌等融資新途徑。(三)完善企業信息披露。科技類小微企業想要贏得更多投資者的信任就更應當積極披露企業信息，自覺接受社會公眾的監督，減輕投資者之間的信息不對稱問題。