基于DEA模型的浙江省高科技中小企業融資效率評價及優化

吳以恒

【摘 要】 我國中小企業數量眾多，為我國經濟的飛速發展起到了關鍵性作用。但是，中小企業受到各種限制，其獲取融資資金比較困難。本文采用數據包絡分析法（DEA），對浙江省高科技中小企業融資業務進行績效評估，發現影響高科技中小企業經營績效和融資效率無效率的主要原因來自于規模無效率，且大多都呈規模報酬遞增的狀態。本文將對我國中小企業提高經營績效和融資績效具有指導意義。

一、引言

我國中小企業占全部企業數量中的近90%，其中經營十年以上約為48%，因此，中小企業在我國的經濟發展中有舉足輕重的份量。我國政府為了幫助中小企業發展成長，也不遺余力的推進很多政策。但是，受到從創業到成熟時期規模的限制，中小企業資金來源不充裕、財務不透明、缺少擔保品，與金融機構接洽往往沒有話語權，因此，在如今的時代背景下，銀行給予中小企業的融資條件不如大型企業，導致中小企業的融資相對比較困難。

在當背景下，我國的中小企業在面臨嚴峻的金融環境下，如何通過對企業的經營績效進行剖析，進而有針對性的進行改善，從而提高企業的融資效率，是一個非常重要的課題。

本文對浙江省高科技中小企業融資業務進行績效評估。績效評估對于產業或企業了解本身是否具有競爭力是一種很重要的工具，通過績效評估的方式，首先可清楚知道產業或企業目前經營策略、營運方式的優劣，是否符合消費者的需要；并且可使產業或企業由此改善不適合的經營方向，甚至可創造出適合的服務或產品。

二、研究方法

本文研究采用數據包絡分析法（DEA）進行效率的評估。其中，“效率”是指從業者希望以最少量的投入，獲取最大的產出；單一投入與單一產出衡量效率的方法以“產出/投入”表示；若考慮所有投入項與產出項目，則應以附加權重的方式衡量總要素生產力（TFP）。

在DEA模型中，分為投入項目和產出項目兩類。

本文所設定的投入項目為：（1）用人費用；（2）業務費用；（3）資產總額。本文所設定的產出項目為：（1）保證金額；（2）凈值。

本文將分別使用DEA模型中的CCR模型和BCC模型，以浙江省三家高科技中小企業（A企業、B企業、C企業）為例，探討從2005年至2017年間三家企業的經營效率和融資效率。

三、實證結果與分析

將三家高科技中小企業的總技術效率、純技術效率、規模效率、規模報酬及超級效率的實證。

（1）總技術效率分析

采用數據包絡法的CCR模型，企業的規模報酬不變，可求得各個決策單位的總技術效率。結果：從表中可以看出，總技術效率的平均值為0.8905。若總技術效率達到1，則表示為相對有效率的融資；若未達到1，則表示是相對無效率的融資。

（2）純技術效率

在BCC模型的規模報酬可變下，得知各決策單位的相對效率，稱為純技術效率。結果：其平均值為0.9697。因CCR模型的限制較少，故求得的效率值較容易達到1.0000。當決策單位有錯誤或管理不當時，將產生資源浪費的情況發生；當同一規模的最大的產出量下，所需的要素投入最少，代表該銀行達最佳的純技術效率。

（3）規模效率與規模報酬

將CCR模型的規模報酬不變的技術效率除以BCC模型的規模報酬可變的純技術效率，即可衡量決策單位是否為最合適的生產規模。當規模無效率時，該決策單位處于規模報酬遞增，意味著增加生產要素的投入，增加生產；反之，該決策單位處于規模報酬遞減，意味著減少生產要素的投入，縮減生產。結果：當規模效率未達1.0000時，表示該企業處于相對無規模效率，可再通過純技術效率與規模效率判別無效率的原因。若是人為因素，則可能在短期內調整規模大小；此時規模報酬可能呈現遞增或遞減的狀態，從而調整經營規模改善經營績效。

由純技術效率和規模效率值，可判斷決策單位無效率的原因。當規模效率小于純技術效率時，表示該決策單位處于規模無效率時，可調整規模謀求效率改善；當純技術效率小于規模效率時，表示該決策單位處于純技術無效率時，可調整組織資源謀求效率改善。

四、結論

本文主要探討2005年至2017年間，三家高科技中小企業（A企業、B企業、C企業）為研究之樣本，以數據包絡分析法中的CCR模型和BCC模型，研究三個企業的營業與融資的技術效率、純技術效率、規模效率，主要在建立組織合理且有效率的評估模式，進而判斷出有效率的企業，作為無效率企業互相學習的目標，各高科技中小企業若能取長補短，將有利于提升該企業整體的營運競爭能力和融資績效。

本文實證結果發現，影響高科技中小企業經營績效和融資效率無效率的主要原因來自于規模無效率，且大多都呈規模報酬遞增的狀態。根據實證研究結果，本文認為高科技中小企業可通過增加中客戶較多地區的人事、專門服務各類金融機構的員工人數、或增加其資產等業務，達成各種客戶的需求，來提高該企業的經營績效和融資績效。

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