河南省新三板制造業(yè)企業(yè)融資效率影響因素研究

李意茹

[摘 要]以2015—2018年河南省新三板53家制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用DEA模型分析了企業(yè)的融資效率，研究結(jié)果顯示河南省新三板制造業(yè)企業(yè)整體融資效率偏低，主要原因在于技術(shù)效率水平偏低。運(yùn)用Tobit回歸模型對(duì)樣本企業(yè)融資效率影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果顯示企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率與融資效率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等因素與融資效率呈較為顯著的正相關(guān)關(guān)系。

[關(guān)鍵詞]影響因素;新三板;DEA-Tobit模型

[中圖分類號(hào)] F83[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 2095-3283（2020）01-0119-04

Abstract： Based on the data of 53 manufacturing enterprises in Henan Province from 2015 to 2018， this paper uses DEA model to analyze the financing efficiency of enterprises. The results show that the overall financing efficiency of Henan manufacturing enterprises in New OTC Market is low， mainly due to the low level of technical efficiency. The Tobit regression model is used to analyze the influencing factors of sample enterprises' financing efficiency. The results show that there is a significant negative correlation between enterprise size， asset-liability ratio and financing efficiency， and there is a significant positive correlation between net asset return rate， growth rate of operating income， total asset turnover rate and financing efficiency.

Keywords： Influence Factors; New OTC Market; DEA-Tobit Model

一、引言

自2006年成立以來，新三板市場經(jīng)歷了分層、做市等制度的完善，作為我國資本市場的重要組成部分，新三板市場在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起到了重要的推動(dòng)作用。截至2018年12月31日，新三板共有10691家掛牌公司，河南省有371家新三板公司，占比3.4%;其中249家有市值，占比67%。在“中國制造2025”的背景下，河南省制造業(yè)面臨著轉(zhuǎn)型和升級(jí)的重要階段，新三板在一定程度上緩解了中小制造業(yè)企業(yè)融資渠道狹窄等難題，但新三板市場仍然存在制度不健全等問題，對(duì)上市企業(yè)的融資有一定的限制。只有提高企業(yè)的融資效率，才能發(fā)揮資本市場優(yōu)化資源配置的功能，提高企業(yè)競爭力和價(jià)值。因此，研究新三板制造業(yè)企業(yè)融資效率水平和影響融資效率的因素，尋找融資優(yōu)化路徑，對(duì)河南省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有較為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）DEA模型的應(yīng)用

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）是由美國運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Rhodes等學(xué)者在1978年創(chuàng)建的一種效率評(píng)價(jià)分析方法，用于評(píng)價(jià)多項(xiàng)輸入、輸出指標(biāo)間的相對(duì)有效性。我們基于VRS模型進(jìn)行新三板制造業(yè)企業(yè)融資效率問題的研究。

1.指標(biāo)選擇

（1）投入指標(biāo)。①資產(chǎn)總額，反映企業(yè)整體的融資需求狀況;②資產(chǎn)負(fù)債率，反映企業(yè)資金來源的構(gòu)成比例，是評(píng)價(jià)企業(yè)資金結(jié)構(gòu)合理性及償債能力的一項(xiàng)重要指標(biāo);③營業(yè)成本，反映企業(yè)為日常生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)所投入的成本，體現(xiàn)企業(yè)資金的使用情況。

（2）產(chǎn)出指標(biāo)。①營業(yè)收入增長率，反映企業(yè)的成長能力和資金的使用效率;②總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，反映企業(yè)全部資產(chǎn)的利用效率;③凈資產(chǎn)收益率。反映管理者對(duì)企業(yè)權(quán)益資金的運(yùn)用效率，能夠體現(xiàn)企業(yè)的盈利能力。

2.數(shù)據(jù)處理

DEA模型對(duì)于指標(biāo)的選擇要求均為非負(fù)值，所以需要對(duì)本文研究數(shù)據(jù)中的負(fù)值進(jìn)行無量綱化處理。無量綱化函數(shù)公式為：Xi=0.1+0.9*（Xi-MIN）/（MAX-MIN）。式中MIN和MAX分別為無量綱化處理指標(biāo)的最小值和最大值。值為負(fù)的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后均在[0.1，1]之間，符合DEA模型對(duì)數(shù)據(jù)非負(fù)性的要求。

（二）Tobit回歸模型的建立

1.指標(biāo)選擇

本文研究選取DEA模型中得出的融資效率（綜合效率）為因變量，結(jié)合內(nèi)外因素、宏微觀因素?cái)?shù)據(jù)可獲得性的考量，選取了以下七個(gè)解釋變量：X1為企業(yè)總規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示;X2為企業(yè)盈利能力，用凈資產(chǎn)收益率來表示;X3為企業(yè)的成長性，用主營業(yè)務(wù)收入增長率來表示;X4為企業(yè)營運(yùn)能力，用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率來表示;X5為企業(yè)的擔(dān)保能力，用資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值的自然對(duì)數(shù)表示;X6為抵御風(fēng)險(xiǎn)能力，用流動(dòng)比率來表示;X7為融資結(jié)構(gòu)，用資產(chǎn)負(fù)債率來表示。

2.建立模型

建立河南省新三板制造業(yè)企業(yè)融資效率影響因素分析模型：

DEA=α0+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+α5X5+α6X6+α7X7+μ

式中，α0表示常數(shù)項(xiàng)，α1—α7分別表示各解釋變量的回歸系數(shù)，μ表示殘差項(xiàng)。

（三）數(shù)據(jù)來源

本文研究選取樣本為河南省新三板制造業(yè)企業(yè)2015-2018年數(shù)據(jù)，通過同花順財(cái)經(jīng)、網(wǎng)易財(cái)經(jīng)、和訊網(wǎng)等獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，剔除已退市、財(cái)務(wù)信息披露不完整企業(yè)后，最終從新三板市場選取53家企業(yè)的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。

三、實(shí)證分析

（一）融資效率度量

通過deap2.1軟件，對(duì)選取的樣本企業(yè)2015-2018年的融資效率進(jìn)行分析，得出具體指標(biāo)數(shù)據(jù)，如表1所示。

從表1中，可以看到2015—2016年間，綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三項(xiàng)指標(biāo)都有非常明顯的上升趨勢。2016—2017年間，綜合效率和純技術(shù)效率有些許回落，規(guī)模效率仍保持小幅上漲的趨勢。但是2017—2018年間，三項(xiàng)指標(biāo)都有較為明顯的下降，但總體高于2015年的指標(biāo)水平。總體上來看，第一，河南省新三板制造業(yè)企業(yè)的綜合融資效率值較低，純技術(shù)效率指標(biāo)水平均小于規(guī)模效率;第二，規(guī)模效率已接近于1，而純技術(shù)效率的上升空間還較大，可見河南省新三板制造業(yè)企業(yè)融資效率提升更多依賴于純技術(shù)效率的提升。

（二）融資效率影響因素的實(shí)證分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2中，2015—2018年間，綜合效率的標(biāo)準(zhǔn)差呈現(xiàn)先上升后下降再上升的波動(dòng)性，數(shù)值在0.3左右徘徊，說明綜合融資效率差別較大。企業(yè)規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差先降后升，且數(shù)值逐漸接近0.8，可見企業(yè)規(guī)模變化較小，但企業(yè)間差距較大。同時(shí)數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)之間盈利能力變動(dòng)差距有所擴(kuò)大;樣本企業(yè)整體營收增長放緩，且企業(yè)間的差距也在縮小;企業(yè)的資產(chǎn)營運(yùn)能力不斷提升，且企業(yè)間的差距呈擴(kuò)大趨勢;企業(yè)間的擔(dān)保能力變動(dòng)與企業(yè)規(guī)模變動(dòng)基本保持一致;企業(yè)的短期償債能力不斷提升，但企業(yè)之間抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的提升程度差距較大。資產(chǎn)負(fù)債率下降，企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化，總體來看，企業(yè)間資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平的差距不大。

2.回歸分析

運(yùn)用Stata 14軟件進(jìn)行Tobit回歸分析，結(jié)果如表3。

從表3的數(shù)據(jù)來看，所選七個(gè)解釋變量均通過5%的顯著性檢驗(yàn)。

（1）企業(yè)規(guī)模與融資效率負(fù)相關(guān)。系數(shù)為-0.13，表示企業(yè)規(guī)模每增加1%，融資效率下降0.13%，有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。為了保持融資效率，企業(yè)規(guī)模不宜過快擴(kuò)張。

（2）凈資產(chǎn)收益率與融資效率正相關(guān)。指標(biāo)提升1%，融資效率提升0.65%。凈資產(chǎn)收益率越高，企業(yè)盈利能力越強(qiáng)，資金使用率越高，說明企業(yè)經(jīng)營情況越好。凈資產(chǎn)收益率與融資效率有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（3）營業(yè)收入增長率與融資效率正相關(guān)。營業(yè)收入增長率每增加1%，融資效率提升0.077%。企業(yè)的成長性越好，未來的發(fā)展趨勢越好，越容易融到資。

（4）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與融資效率正相關(guān)。指標(biāo)越高，說明資產(chǎn)周轉(zhuǎn)越快，資產(chǎn)運(yùn)營能力越強(qiáng)，越有利于融資。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率每提升1%，融資效率提升0.072%。

（5）企業(yè)擔(dān)保能力與融資效率正相關(guān)。本文中企業(yè)擔(dān)保能力是由固定資產(chǎn)與存貨價(jià)值體現(xiàn)的。企業(yè)的擔(dān)保能力越強(qiáng)，債務(wù)資金的安全程度越高，越有利于融資。企業(yè)擔(dān)保價(jià)值每提升1%，融資效率提升0.046%。

（6）流動(dòng)比率與融資效率正相關(guān)。流動(dòng)比率越高，資產(chǎn)的變現(xiàn)能力越強(qiáng)，償還債務(wù)的能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小，越有利于融資。流動(dòng)比率每提升1%，融資效率提升0.023%。

（7）資產(chǎn)負(fù)債率與融資效率負(fù)相關(guān)。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，2015年以來企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率呈下降趨勢，說明企業(yè)的負(fù)債融資結(jié)構(gòu)有所改善，融資效率有所上升。資產(chǎn)負(fù)債率提升1%，融資效率降低0.62%，呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

四、結(jié)論和建議

通過DEA模型對(duì)2015—2108年在新三板上市的53家河南省制造業(yè)企業(yè)的融資效率的測算結(jié)果來看，河南省新三板制造業(yè)企業(yè)的融資效率總體偏低。通過Tobit回歸分析，發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率的提升和資產(chǎn)負(fù)債率的下降是提升融資效率的關(guān)鍵因素，營業(yè)收入增長率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值、流動(dòng)比率與融資效率正相關(guān)，企業(yè)規(guī)模與融資效率負(fù)相關(guān)。

基于以上結(jié)論，為提高河南省新三板制造業(yè)企業(yè)融資效率，從企業(yè)層面提出以下建議：

1.合理選擇企業(yè)規(guī)模。企業(yè)不應(yīng)盲目融資以擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，尤其是規(guī)模報(bào)酬遞減的企業(yè)，應(yīng)避免資金的不利使用行為，提高資金的配置能力。

2.優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。資產(chǎn)負(fù)債率的降低能夠較為顯著地提升融資效率，新三板上市企業(yè)應(yīng)充分利用新三板的直接融資渠道和方式，通過定向增發(fā)、股權(quán)質(zhì)押融資、發(fā)行中小企業(yè)私募債、轉(zhuǎn)板上市等[5]多元化的融資方式降低融資成本和風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。

3.提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。實(shí)證分析顯示，企業(yè)融資效率的提升主要依賴于純技術(shù)效率水平的提升。從回歸分析結(jié)果來看，提升企業(yè)的融資效率，需要提升企業(yè)的綜合實(shí)力。技術(shù)創(chuàng)新能力是評(píng)價(jià)企業(yè)綜合實(shí)力的重要指標(biāo)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)科研投入，通過提升技術(shù)創(chuàng)新能力，來實(shí)現(xiàn)企業(yè)融資效率的提升。

[參考文獻(xiàn)]

[1]王宇.2018年河南新三板企業(yè)市值TOP100[EB/OL]. http：//finance.eastmoney.com/a/201901161027850666.html.2019-01-16.

[2] 李京文，王宇純，楊正東.戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率研究——以北京市為例[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2014（6）：74-82.

[3] CHARNES A， COOPER W W， RHODES E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research， 1978（6）：429-444.

[4]沈江建，龍文.負(fù)產(chǎn)出在DEA模型中的處理——基于軟件DEAP的運(yùn)用[C].第十屆中國管理學(xué)年會(huì)論文集，2015：1-6.

[5] 方先明，吳越洋.中小企業(yè)在新三板市場融資效率研究 [J].經(jīng)濟(jì)管理，2015，37（10）：42-51.

[6] 賴秋艷.我國上市綠色企業(yè)融資效率研究[D]. 對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2019.

[7] 廖珍.新三板創(chuàng)新層中小企業(yè)融資效率及影響因素研究[D]. 廈門大學(xué)，2018.

（責(zé)任編輯：郭麗春 董博雯）