多維視閾下物流企業融資效率比較研究

王文寅 劉佳

【摘 要】 物流業在支撐國民經濟發展中發揮著重要作用，研究物流企業融資效率不僅可以為行業的自身發展提供有效助益，而且可以間接幫助相關行業發展和促進產業鏈提升，實現對社會生產生活供給的整體優化。基于產出視角的DEA靜態分析結果可知我國物流企業的融資效率還未達到理想水平，企業市場價值的降低致使產出不足，規模效率是阻礙企業融資發展的主要原因。利用Malmquist指數進行動態分析后可知，物流企業的融資效率是逐年提升的，但在技術進步上仍有不足，不同類型企業的分解效率差別較大。因此各物流企業應在控制企業規模、重視技術創新的基礎上根據自身實際情況選擇相應措施以提升融入資金的使用效率，從而突破融資供給側優化不足帶來的條件限制。

【關鍵詞】 物流企業; 融資效率; DEA; Malmquist指數

【中圖分類號】 F279.23? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）06-0073-08

一、引言

物流業是一種復合型行業，它集配送、儲存、貨代、訊息等于一身，可以有效地協調商流、貨流、資本流和訊息流，優化整合全社會資源，促進生產要素流動。在國家戰略規劃中物流業被確定為支撐國民經濟發展的戰略基礎性產業[ 1 ]。因此促進物流業發展將對社會的生產流通產生重要意義，對加快結構調整和促進新舊動能轉化有深遠影響。

據物流與采購聯合會的數據顯示，2013—2017年我國制造業與非制造業的平均采購經理指數（PMI）分別為50.7和54.1，表明目前我國經濟活動處于良好的運行狀態，物流業處于重要的發展機遇期。相應地近五年我國物流業平均景氣指數（LPI）為54.1，也證明了物流行業運行繼續處于合理區間且長期向好態勢不會改變。基于物流業的發展潛力及其促進作用，我國有必要加大對物流行業的投資。

雖然我國物流總費用與GDP之比總體呈下降趨勢，但相較于發達國家占比依然很大，社會物流總額的增長也表現出放緩的趨勢。《中國物流統計年鑒》對重點物流企業的調查顯示，近年來重點物流企業業務收入增長下降趨勢明顯，利潤也未達到應有水準，這說明我國物流業的發展質量和效益都未達到理想水平，需要進行改造和升級。無論是擴大投資還是進行行業內整合，融資都是必不可少的環節。中國物流與采購聯合會的統計數據表明，過去數年我國各地區物流產業對資金的總需求量已經突破7.5萬億元，其中對銀行貸款的總需求量突破3萬億元，超過七成的物流企業具有融資壓力，有一半的企業認為融資渠道不暢，獲取銀行貸款困難。由此可見我國物流產業發展的資金供給存在著明顯不足。而由市場逆向選擇因素導致的分配問題、信息不對稱條件下的企業道德問題以及交易成本過高問題又致使融資資源無法在短時間內完成供給側的改革，如何在有限資源條件下實現突破成為化解融資難問題的關鍵。因此首先要做的就是對當前物流企業的融資效率做出一個評價以為采取相應行動提供指導。

通過資金的融入可以增大對物流基礎設施的建設力度，促進與其他行業的融合，推動物流企業的轉型升級和技術創新，從而使整個行業的發展提質增效。從目前來看對物流行業融資效率的研究還基本處于初級階段，本文正是基于此種情況而創作的。

二、文獻綜述

目前只有少數國外學者對融資效率進行了相關研究。如Othman等[ 2 ]利用隨機前沿分析法研究了銀行的合伙融資效率，得出利用合伙融資方式的銀行比其他銀行更有效率的結論;Chemmanur等[ 3 ]以美國私人企業為樣本，使用斷點回歸法研究了風投在企業融資過程中的效率問題;Gonzalez-Feliu等[ 4 ]以提高城市物流效率為目標，利用成本效益分析法對有關樣本進行了評價。

相較國外而言，國內學者對此類問題的研究還是比較多的。在對企業融資效率的概念界定上：劉海虹[ 5 ]認為企業融資就是資源的再配置，因此企業融資效率指的就是企業資源再配置的能力;王海榮等[ 6 ]認為企業融資效率是企業融資、財務制度和資源配置的表現;張玉喜等[ 7 ]將企業的融資效率定義為企業融資的收益、成本和風險。在研究方法上，目前主流的有以下幾種：一是模糊分析法，例如劉亞靜[ 8 ]以我國的文化產業為研究對象，利用模糊綜合評價模型對互聯網融資的效果進行了評價;二是建立Logit模型，張易等[ 9 ]就是利用此模型實證研究了上市體育類企業再融資的過程;三是熵值法，李露丹等[ 10 ]使用該方法找出了影響上市農企融資效率的主要素，并發現償債能力是影響融資效率的首位因素;四是數據包絡分析法，這也是當前主流的一種研究企業融資效率的方式，例如王重潤等[ 11 ]基于DEA-Tobit兩步分析法對P2P貸款公司的融資做了研究，修國義等[ 12 ]以中小型技術企業為融資效率的研究對象使用DEA-Malmquist指數進行了相關分析，曾剛等[ 13 ]采用超效率的DEA模型對京津冀地區的戰略新興產業做了研究，姚祿仕等[ 14 ]采用DEA模型實證分析了股票交易市場的融資效率。

從以上的描述中可以知道已經有不少學者研究了企業的融資效率問題，但是細分到物流行業的研究卻不多，從文獻檢索的結果來看，僅有幾位學者對此進行了討論。在綜合了他們的一些研究成果之后，本文力求有所創新：一是在樣本的選取上更加嚴格，將企業主要業務嚴格限制于物流;二是更加綜合地構建評價體系，體現出企業的成長性;三是分析的角度更加多元，以求能夠更加有效地指導行業發展。

三、模型介紹

DEA模型是美國運籌學家A.Charnes發明的一種效率評析模型，它可以對包含多個變量的決策單元進行有效性評價。它的主要思想方法是：對投入和產出組成的相應決策單元運用運籌學方法來尋找有效的效率前沿面，最后把所有的決策單元進行投影，據此來評價它們的有效性。DEA方法的特點：一是不需要明確變量之間的關系，實用性強;二是不必對輸出和輸入變量賦權，更具客觀性;三是不要求量綱統一，更易操作。正是基于以上特征，DEA方法已經成了一種廣泛使用的效率評估方法。其中適用于規模報酬不變的CCR模型和適用于規模報酬可變的BCC模型是DEA的兩個代表性模型。基于物流行業的特點，本文將采用BCC模型。BCC模型的公式可表示為：

四、指標數據來源和處理

融資可以理解為資金的籌集，因此融資效率表現的就是所籌資金的利用效果。本文結合物流企業的特點選取了以下指標來測算融資效率。

投入指標：（1）總資產，企業資本籌集的重要基礎，總體上反映企業的融資狀況;（2）主營業務成本，影響企業利潤的最重要因素，反映企業對融入資金的利用狀況;（3）資產負債率，體現企業的資本結構和融資效率;（4）流通股比例，市場上流通股與總股本的比值，表明企業的融資程度。

產出指標：（1）凈資產收益率，反映企業資本投入的利用率;（2）總資產周轉率，反映企業對資金利用的質量和效率;（3）營業收入增長率，反映企業對融入資金的營運效率;（4）托賓Q，衡量企業成長性的重要指標，可以體現企業對投資機會的把握能力[ 15 ]。

本文所選取的上市物流企業樣本源自滬深兩市的交通物流和商業服務板塊，共計27家企業，數據來自相關上市企業年報和國泰安csmar數據庫，時間跨度為2014—2018年。

由于DEA模型要求使用非負指標，因此需要利用函數關系對原數據（凈資產收益率、營業收入增長率）進行處理，具體方法為：

對于變量xij，Mi=MAX（xij），mi=min（xij），yij為無量綱化處理的數值，其中i表示變量的個數，j表示樣本的個數。經處理的數據并不改變原有數據意義，符合DEA模型要求。

五、靜態分析

靜態分析是在相同時間尺度下通過橫向比較來求得融資效率的。DEA模型既可以面向投入也可以面向產出計算效率值。面向投入是在產出恒定情況下尋求投入減少，而面向產出則是在投入恒定情況下尋求產出增加。根據前人[ 16 ]觀點，若企業可以對投入指標進行自由變換，則面向投入進行求值。考慮到融資效率評價模型下投入要素的不易調整性，本文將面向產出進行效率值的求解。

本文運用DEAP軟件對27家上市物流企業2014—2018年間的融資效率進行了測算，結果如下。

（一）綜合效率

從表1中可以看出，2014—2018年物流企業的平均融資效率綜合值為0.834，這意味著在當前投入情況下，整體融資效率不佳，資金利用效果只達到了理想值的83.4%。在所有企業中有12家的綜合效率值低于平均值，這說明它們在資金的使用效率上未達到行業內一般水準，其中中遠海控的效率值最低，僅實現了理想產出的一半效果，需采取相應措施進行整改。在15家效率值高于平均值的企業中有6家綜合效率值始終保持在1，且松弛量為0，這表明這些企業有效利用了融入資金，投入和產出匹配良好。從趨勢上來看，盡管2014—2015年的融資效率有所下降，但從2015年開始物流企業的整體融資效率還是處于不斷上升狀態的，且在2018年有超過一半的企業達到了資金利用最優。在五年里，唐山港和飛馬國際的綜合效率值得到提升并達到最優狀態，表明它們的融入資金使用效果在不斷改善，并得到了良好的投資回報。而易見股份的綜合效率值卻處于下降的趨勢，這可能會使企業的發展處于不利地位。此外還有13家的效率值波動較大，中遠海控的波動最大，這可能會對企業的發展形成不利影響。

（二）技術效率和規模效率

從表2看，整體上2014—2018年物流企業的平均純技術效率值為0.929，這說明他們在融資管理上做的比較出色。其中有17家企業做到了行業領先，效率值高于平均值，9家做到了最優，效率值達到了1。在規模效率方面，五年平均值為0.887，有15家的效率值高于行業平均水準，6家達到最優。相比之下，規模效率整體低于純技術效率，這表明規模效率是阻礙綜合效率進步的第一因素。

個體上，唐山港、易見股份、飛馬國際三家企業純技術有效，規模無效，這可能是因為企業在資本獲取方面存在障礙或是資本結構不合理導致財務杠桿問題，從而影響了規模效率。除日照港、錦州港、大連港、中遠海發、中遠海控、中遠海能外，其余上市物流企業的純技術效率較高，說明這些企業更注重內生增長，即更重視資本的管理和利用[ 17 ]。

（三）規模報酬和冗余分析

據DEAP的測算結果（表略），2014—2018年處于規模報酬遞減的企業占比分別為55.56%、66.67%、62.96%、55.56%、48.15%，其中日照港、上港集團、錦州港、天津港、大連港、中遠海發、中遠海控、中遠海能、怡亞通、建發股份10家企業處于連續規模報酬遞減狀態，表明這些企業的產出增加值始終小于資金投入值，出現這種情況可能是因為這些企業盲目追求市場占有率和生產規模而疏忽了對融入資金的有效協調，此類企業應適當縮小企業規模，優化財務制度，增加創新投入。此外五年來還有40.74%、33.33%、37.04%、44.44%、51.85%的企業處于規模報酬不變，其中大秦鐵路、華貿物流、飛力達股份、廈門象嶼、新寧物流、恒基達鑫6家企業一直處于規模報酬不變狀態，相應地這6家企業的規模效率也達到了最佳水平。

由松弛變量可以知道（表略），在產出方面2014—2018年產出不足的企業數量分別為12、15、16、13和10，唐山港、大秦鐵路、華貿物流、飛力達股份、廈門象嶼、新寧物流、易見股份、恒基達鑫8家企業連續五年實現了最佳產量;在投入方面2014年到2018年存在投入冗余的企業數量分別為12、16、16、13和11，唐山港、皖江物流、大秦鐵路、華貿物流、飛力達股份、廈門象嶼、新寧物流、易見股份、飛馬國際、恒基達鑫10家企業連續五年實現了投入最佳。有8家企業投入和產出都達到了最佳，但唐山港、易見股份的綜合效率值未達到1。根據經驗所知，松弛變量是與純技術效率有直接關系的：純技術效率為1時，松弛變量為0;純技術效率不為1時，松弛變量不為0。唐山港和易見股份的測算結果印證了這一點。皖江物流、飛力達股份存在投入最優和產出不足的狀況，他們應努力提高產出，增加產值。

考慮到產出導向是基于投入不變求最大產出的一種模式，本文利用松弛變量來分析各要素產出不足的情況，以為企業改善融資效率指明方向，如表3所示。從五年的情況來看，凈資產收益率對企業影響最小，托賓Q值對企業的影響最大。托賓Q值表示的是一項資產是否被高估或低估，從測算結果來看很多企業的運營表現并沒有體現自己實際價值，他們應采取積極手段，以贏得資本市場的青睞。相比較之下總資產周轉率不足的企業數量總體上要多于營業收入增長不足的企業，他們也應針對不同情況采取相應措施。對于總資產周轉欠缺的企業，應努力提高自身的銷售能力以提升資產的利用效率，而對于營業收入增長不足的企業，應積極拓寬市場以提升市場占有。

六、動態分析

動態分析部分采用Malmquist指數。Malmquist可以運用面板數據求出物流企業上下兩個時期的生產效率，有效彌補DEA-BCC模型只能進行靜態分析的缺陷[ 18 ]。

（一）整體分析

以2013年為基期得出了2014—2018年間的Malmquist指數，并相應進行了分解。從表4可知五年的全要素生產率指數平均為1.022，由相關定義可知在觀察期內物流企業的融資效率整體是處于上升趨勢的，年平均提升率為2.2%。五年來技術效率始終大于技術進步效率，其中技術效率年平均增長7.2%，技術進步效率年平均下降5.2%。由此可以得出結論：在當前環境下，物流企業融資效率的提升依靠的是資源的配置，而不是技術的進步與創新，技術效率的提升有效彌補了技術進步效率的不足，從而帶動了融資效率的整體提升。就趨勢而言，全要素生產指數在0.762至1.303間波動，標準差為0.2，綜合技術效率在0.888至1.234間波動，標準差為0.134，技術進步效率在0.858至1.056間波動，標準差為0.072，由此可見全要素生產效率的波動變化主要由技術效率引起，說明物流企業有關資源配置的政策措施可能變化較大，從而引起了融資效率的波動。

技術效率可以進一步分解為純技術效率和規模效率，五年的純技術效率年平均增長4.26%，規模效率年均增長2.56%，表明在資源配置方面，與資源的擴張相比，企業在資源經營上做的更好。

（二）按企業所有制分析

如表5所示，國有控股企業五年全要素生產率指數平均為1.099，非國有控股企業為0.946，表明國有物流企業的融資效率整體呈上升趨勢，而非國有控股企業的效率呈下降的趨勢，也可以說物流行業內國有企業在融入資金的利用方面做的更好。在進行分解后可知，兩種所有制企業的平均技術效率大于1，平均技術進步效率小于1，但國有控股企業通過技術效率有效彌補了技術進步效率的不足，促進了全要素生產率的提升，而非國有控股企業則沒有實現這一點。非國有控股企業的技術效率每年都是有所提升的，這說明非國有控股企業在資金配置方面正不斷取得進步。同時兩種所有制企業的技術進步效率都圍繞1產生了上下的波動，甚至在部分年份的提升超過了技術效率，說明企業正在逐漸重視技術創新與應用。此外非國有控股企業規模效率的提升快于純技術效率，而國有控股企業則相反，這也與現實情況相吻合：國有控股企業的規模都比較大，規模效應帶來的融資效率提升空間被不斷壓縮，而非國有控股企業得益于發展規模較小以至于還可以享受規模紅利。通過上文靜態分析中的規模報酬比較也可以發現處于規模報酬遞減狀態的以國有企業居多，而非國有控股企業則多處于不變狀態。

（三）按運輸類型分析

經計算可知（表6）港口類、海洋運輸類、鐵路運輸類以及倉儲類的物流企業融資效率整體處于不斷上升趨勢中，供應鏈類和綜合類物流企業融資效率則整體處于下降趨勢。其中海洋運輸類企業的融資效率以年均27%的速度迅速提升，供應鏈類企業的融資效率下降趨勢最快，接近10%。進行分解之后觀察可知，在整體處于融資效率提升的企業中，除海洋運輸類企業外，其他類型企業的技術效率和技術進步效率都處于上升趨勢，這說明此類企業無論是在融入資金的配置上還是使用上都做的比較出色，而海洋運輸類企業在資源配置上的高效強勢支撐了其整體融資效率的增長。鐵路運輸類企業整體技術進步效率的提升優于技術效率的提升，這說明鐵路運輸類企業在技術創新方面做的比較好，有效帶動了融資效率的增長。在對技術效率進行分解后可以知道，除綜合類企業外，其余企業的純技術效率提升要優于規模效率，這表明它們更加重視內部資源的管理。

七、結論與建議

（一）通過分析研究得出的結論

第一，雖然我國物流企業的整體融資效率呈上升趨向，但距最優還有一定差距，規模效率是制約融資效率的首要因素，如何提升規模效率應根據企業的實際情況采取不同策略;第二，產出不足和投入冗余都會影響企業融資效率的提升，應從投入產出的具體情況出發采取相應的措施;第三，技術進步效率的不足是限制物流企業融資效率進一步提升的主要原因，應找準突破口，重視技術要素對融入資金使用效果的提升。

（二）從整體出發提出建議

第一，選擇適度的融資規模。企業應根據自身的資源狀況進行整合：對處于規模報酬遞減狀態的企業，應著重優化內部管理，實行瘦身計劃，也可以深入挖掘物流需求，尋找與其他產業進行融合的機會以建立起完備的物流產業鏈體系并提供專業化和社會化的物流服務;對處于規模報酬不變狀態的企業，應制定清晰明確的發展計劃，重視內部整體建設，有效調節融入資金的使用，避免企業過度膨脹，還可以嘗試打破傳統的產業邊界，建立一體化的物流平臺，向綠色低碳物流發展。

第二，優化資源配置。一方面企業要減少投入要素的冗余，應重視資本結構的優化，準確定位企業的融資戰略，確定自己的主營業務，避免資金的盲目使用，同時應建立嚴格的財務制度和信息公開制度，減少不必要的開支，有效降低企業成本，并利用現代物流供應鏈理論和智慧物流技術有效調度資源[ 19 ];另一方面企業要盡力避免生產不足的狀況，對于物流行業來說服務是其產品核心，為此企業就要圍繞核心施展手段，優化物流產品，擴大銷售，提升企業自身價值，要積極進行相關設備的升級和改造，建設智能化的物流體系以提高生產效率，同時可以利用大數據為企業決策提供幫助，創造新價值。

第三，提升資產管理的技術水平。首先企業應努力擴寬自身的融資渠道，進行融資創新并優化融資環境，努力打造高效率、多層次的融資體系，圍繞物流打造出一條從資源到資本的產業價值鏈;其次企業要增強內源融資水平，推進供應鏈金融的建設，提升自身“造血”能力。據國外學者研究融資環境的改善對于企業的投資效率提升是有重要影響的，每有一個標準差的提升，投資不足公司的投資效率將有0.423%的提升，投資過度公司的投資效率將有0.902%的提升，因此我國也應積極推出相應的政策法規以改善融資環境[ 20 ]。

第四，重視創新，提升企業競爭力。一是企業要加大科研投入，善于利用物聯網等高新技術，建立智慧物流體系，樹立行業品牌;二是建立起創新發展的長效機制，鼓勵創新;三是重視創新人才的引進和儲備，與高校的物流專業展開合作，打造一體化的產學研體系。

【參考文獻】

[1] 何黎明.“新常態”下我國物流與供應鏈發展趨勢與政策展望[J].中國流通經濟，2014，28（8）：4-8.

[2] OTHMAN N， ABDUL-MAJID M， ABDUL-RAHMAN A. Partnership financing and bank efficiency[J].Pacific-Basin Finance Journal，2017，46：1-13.

[3] CHEMMANUR T J， KRISHNAN K， NANDY D K. How does venture capital financing improve efficiency in private firms？A look beneath the surface[J].Review of Financial Studies，2011，24（12）：4037-4090.

[4] GONZALEZ-FELIU J， TANIGUCHI E， ARCIER B F. Financing urban logistics projects[M].Sustainable Urban Logistics： Concepts， Methods and Information Systems. Springer，Berlin，Heidelberg，2014：245-265.

[5] 劉海虹.國有企業融資效率與銀行危機相關問題研究[J].財經問題研究，2000（3）：41-45.

[6] 王海榮，鄂奕洲.生態協同視閾下江蘇新能源產業融資效率研究[J].華東經濟管理，2018，32（5）：14-19.

[7] 張玉喜，趙麗麗.政府支持和金融發展、社會資本與科技創新企業融資效率[J].科研管理，2015，36（11）：55-63.

[8] 劉亞靜.我國文化產業互聯網融資模式的效率研究[D].哈爾濱工業大學碩士學位論文，2016.

[9] 張易，李隋，熊燕.基于Logit模型的體育產業上市企業再融資研究[J].中國體育科技，2014（5）：112-117.

[10] 李露丹，張敏.基于熵值法的農業上市企業股權融資效率分析[J].商業經濟研究，2015（24）：92-94.

[11] 王重潤，孔兵.P2P網絡借貸平臺融資效率及其影響因素分析：基于DEA-Tobit方法[J].河北經貿大學學報，2017（5）：54-60.

[12] 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，2016，33（14）：124-128.

[13] 曾剛，耿成軒.京津冀戰略性新興產業融資效率測度及其協同發展策略[J].中國科技論壇，2018（12）：142-149.

[14] 姚祿仕，趙佳卉.區域性股權交易市場融資效率及影響因素研究：基于不完全信息博弈的分析[J].華東經濟管理，2019，33（4）：84-89.

[15] ISLAM A R M， LUO R H. Financing constraints and investment efficiency：evidence from a panel of Canadian forest firms[J].Applied Economics，2018，50（48）：5142-5154.

[16] 林豐德.資本充足要求下中國上市銀行的效率問題研究[D].南開大學博士學位論文，2009.

[17] 王瑋.基于DEA-Malmquist指數的區域科技創新效率評價分析[D].成都理工大學碩士學位論文，2016.

[18] 韓劍塵，夏濤.物流企業全要素生產率的時空異質性：基于DEA—Malmquist指數的測算[J].科技管理研究，2016，36（13）：215-220，226.

[19] 黃程.軌道交通企業投資效率研究[D].湖南工業大學碩士學位論文，2017.

[20] NAEEM K， LI M C. Corporate investment efficiency： the role of financial development in firms with financing constraints and agency issues in OECD non-financial firms [J].International Review of Financial Analysis，2019，62：53-68.