基于DEA方法的江蘇省新三板掛牌企業融資效率研究

摘 要：作為我國多層次資本市場中最重要的場外市場，新三板的發展為中小企業的融資提供了更多選擇。本文運用DEA方法對江蘇省新三板掛牌企業的融資效率進行實證研究，結果顯示，江蘇省掛牌企業總體融資效率不高，綜合效率較低主要受純技術效率影響較大。

關鍵詞：DEA;新三板;融資效率

一、引言

企業經濟活動離不開資金支持，資金是企業發展必不可少的要素之一。而中小企業作為國民經濟持續發展的重要力量，卻由于其規模小、經營風險大的劣勢使它們在傳統的融資渠道下受到較大阻力，而新三板的出現與發展緩解了中小企業融資困難的情況。融資后的企業業績則反映了融資的有效性，注重企業融資效率的研究有利于更好地獲得使用資金，因此有必要對掛牌企業在新三板的融資效率進行研究。

在融資問題上，國外學者往往側重于融資方式和融資結構的討論，對融資效率的研究較為鮮見。國內學者對于中小企業融資效率的討論主要集中在融資效率的定義和融資效率的評價方法兩個方面。方先明，吳越洋（2015）運用DEA模型證實了企業借助新三板市場融資前后的技術效率并未發生明顯變化。修國義，李岱哲（2016）運用DEA模型發現在新三板掛牌的科技型中小企業融資效率偏低。劉榮茂，李偲婕（2016）進行比較分析發現企業融資后效率與自身相比出現明顯下降，有過融資行為的企業效率值要低于沒有融資行為的企業。王重潤，王贊（2016）運用DEA模型實證了掛牌“新三板”的多數中小企業的融資效率多沒有達到DEA有效，但自2013年以來整體上略有改善。上述學者主要運用DEA方法，對企業融資效率進行了深刻研究和分析，得出結論不一。

二、江蘇省新三板掛牌現狀

江蘇省作為全國GDP和經濟比較發達的大省，其在新三板掛牌的中小企業數量在全國排名也較為靠前，然而其中也存在許多問題。

首先，從行來看，掛牌企業行業主要集中于制造業、高新技術產業，其他行業占比相對較低。從地域分布來看，大多數掛牌企業集中于蘇南等發達城市，其他地區占比較少，地區分布比例不均勻，不利于帶動經濟落后區域的經濟發展。

其次，就層次分布來說，大多中小企業仍處在基礎層中，只有不多的100多家企業處于創新層中，這對擁有1000多家掛牌企業的江蘇省來說，分布不合理，反映出江蘇省掛牌的大多企業其某些指標相對較低，融資效率大多較差甚至很多企業還未進行融資。

再次，綜合轉板、定增、股權質押等情況來看，江蘇省成功實現轉板的企業只有個位數，應加快轉板的步伐，定增、股權質押的規模也不算高，還有較大發展空間，有待提升。

最后，就轉讓方式看，選擇集合競價的較多，做市較少，集合競價轉讓方式有利于企業減少與做市商的溝通成本。

三、實證研究的方法和數據處理

1.實證模型構建

（1）CRR模型

CCR模型建立在規模報酬不變的假設條件下，又稱為CRS模型。CCR模型可以測算出綜合效率值，測量決策單元是否達到技術有效和規模有效。具體模型如下：

（2）BCC模型

BCC模型是CCR模型的改進版本，又稱VRS模型，是在規模報酬可變的情況下，對決策單元同時測度純技術效率和規模效率，兩者相乘即可得綜合技術效率。具體模型如下：

2.樣本選擇與數據整理

本文選取2014年-2016年的江蘇省新三板有實質性融資行為的企業的數據進行實證分析。實質性融資行為比如定向增發、股權質押等，定向增發是新三板最主要的融資方式，股權質押等其他融資方式在制度上還不完善，且數量較少，不具有代表性，所以本文選擇的有實質性融資行為的企業指的是進行過定向增發的企業。具體選取2014年在新三板市場上進行過定向增發的掛牌企業，據Wind資訊顯示，2014年江蘇省新三板進行定向增發的共有27家企業，剔除一家ST企業，樣本數量是26家。DEA模型要求樣本數量要達到投入產出指標之和的兩倍，樣本均符合要求。由于融資效率反映在產出指標上有滯后性，所以本文選擇2014年企業財務數據為投入指標，2015年和2016年的財務指標的平均值。所有數據來源于Wind資訊。

選擇合適的投入和產出指標，是運用DEA方法進行測算的前提。本文選取的指標說明如表1所示。

四、江蘇省新三板掛牌企業融資效率實證分析

基于DEAP2. 1軟件對樣本數據進行計算，得到如表2所示江蘇省新三板創新層和基礎層掛牌樣本企業的綜合技術效率（TE）、純技術效率（PTE）、規模效率（SE）結果。

根據表2的結果，樣本中綜合效率、純技術效率和規模效率均為1且各項松弛變量均為0的5家企業強DEA有效，其余21家企業非DEA有效，計算非DEA有效企業的均值，結果如表3所示。

DEA非有效企業的純技術效率和規模效率均值分別為0.596、0.905，距離有效都有一段距離，反映出新三板掛牌企業在技術、經營管理和發展規模兩方面都存在問題，其中經營管理上的問題較大，企業應同時提升經營和發展能力，以提高綜合效率。

設效率值為T，通常對于融資效率的梯度劃分如表4所示。

1.綜合效率分析

從表5可以看出，選取的26家樣本企業中只有5家企業達到了融資相對有效，超過一半的企業融資處于低效率或者較低效率區間，存在投入冗余或產出不足的情況，需要較大改進。樣本企業綜合效率均值為0.627，處于較低效率區間。從綜合效率上看，江蘇省新三板掛牌企業融資效率處于較低水平。

2.純技術效率

純技術效率反映的是當決策單元達到最優規模時的投入與產出的效率，充分反映了企業技術和經營管理水平。從表6可以看出，有7家企業的純技術效率為1，占比26.92%，高于綜合效率有效占比，說明有企業雖然技術水平夠高，但企業的規模不能與之匹配，需要調整優化企業規模。除此之外，仍有一半以上的企業純技術效率小于0.8，處于效率較低狀態，這些企業有待提高技術水平和經營管理能力。樣本公司純技術效率均值為0.674，處于較低區間，說明企業未能充分利用資源提升自身經營和技術水平。

3.規模效率和規模報酬分析

規模效率是指因規模因素影響企業的投入與產出的效率值，規模報酬則是在其他條件不變情況下，企業投入發生變化引起的產量的變化。當T<1時，企業可通過擴張或縮減規模來實現規模收益不變的最佳狀態。樣本中，規模效率有效或處于較高水平的企業超過95%，說明江蘇省新三板掛牌企業中的多數企業的規模效率已接近最優狀態，但達到最優的還是較少。

從表8可以看出，江蘇省新三板掛牌企業中較大比例企業處于規模報酬遞增狀態，小部分已達規模報酬不變的最優狀態。新三板掛牌企業大多具有高成長性，就會帶來規模報酬的增加。規模報酬不變是投入和產出同比例增加，江蘇省新三板掛牌企業多數尚未達到最優規模，仍需增加投入，擴大生產規模，側面反映了企業存在資金短缺問題。我國新三板市場發展時間短，交易制度存在一定缺陷，導致新三板市場流動性較差，在一定程度上減弱了新三板市場的融資效果。

五、研究結論及政策建議

本文選取了2014年進行定向增發的26家江蘇省新三板掛牌企業作為研究樣本，運用DEA數據包絡分析方法，從純技術效率、規模效率和綜合效率角度對江蘇省新三板掛牌企業的融資效率進行了分析，得出以下主要結論：

1.江蘇省新三板掛牌企業融資效率偏低，資本沒有得到有效利用。多數企業的綜合效率處于低效率（T<0.5）和較低效率（0.5≤T<0.8）區間，這說明江蘇省新三板企業整體技術水平、經營管理水平和規模水平都有待提高。

2.部分企業存在技術、經營管理水平和企業規模不匹配的情況，這些企業應該針對自身的問題做出改善。比如一定數量的企業技術水平達到最優，但企業規模沒有達到，這些企業應該有針對地利用融資資金擴大規模，使綜合效率最優。

3.江蘇省新三板多數企業都處于規模報酬遞增的狀態，說明當前融資并未達到預期，仍有空間擴大生產規模，使規模報酬不變，這對新三板的融資功能提出了要求。

本文針對江蘇省新三板存在的問題提出以下相關的對策建議：

第一，技術的進步是提高資金使用效率的有效途徑。掛牌企業大多數是科技型企業，實驗結果顯示，企業的科技進步指數還有很大的上升空間，這就要求企業明確發展方向，通過不斷加大研發投入，進一步提高科技能力，開發新的產品，積極主動與高技術企業開展合作，借鑒學習新的技術，探討技術發展新的開放點，多方位提高企業技術水平。同時，以傳統產業為支撐點，通過技術手段優化傳統產業的服務水平，以此加快發展。

第二，優化企業規模，以適應技術管理水平的發展。企業在掛牌后，在改善企業治理、內部控制等方面會有很大的挑戰，掛牌企業需要完善企業內部的管理水平，通過技術管理、人才管理、生產管理等各個方面提升管理水平。與此同時，掛牌企業需要進一步優化企業規模，企業可通過擴張或縮減規模來實現規模收益不變的最佳狀態。

第三，加快新三板相關制度的建設，為掛牌企業提供更多便利。進一步優化市場轉讓方式，持續發展當下集合競價和做市并存的局面，提高價格公允性，使兩種轉讓方式優勢互補，在適當時間段引入連續競價，更好地為掛牌企業服務。

提高新三板流動性，繼續進行分層制度的優化，加強市場的監管，優化新三板轉板環境。

參考文獻：

[1]方先明，吳越洋.中小企業在新三板市場融資效率研究[J]經濟管理，2015（10）：42-51.

[2]修國義，李岱.哲科技型中小企業新三板融資效率測度研究[J].科技進步與對策，2016（14）：124-128.

[3]劉榮茂，李偲婕.新三板中小企業低效率融資與目標錯位問題研究[J].現代財經（天津財經大學學報），2016（11）：21-29.

[4]王重潤，王贊.“新三板”掛牌企業融資效率分析[J].上海金融，2016（11）：70-75.

作者簡介：顧雪玲（1983.01- ），女，漢族，江蘇省泰州市人，碩士，副教授，研究方向：財務理論與實務及稅收實務