基于DEA-Tobit 模型的企業融資效率及影響因素研究
——以新三板農業企業為例

張國政，陽 麗，馮 宇，陳云杰

（湖南農業大學商學院，湖南 長沙 410128）

2006 年，國務院決定在原有證券公司代辦股份轉讓系統內增設中關村科技園區股份報價轉讓試點，允許園區內非上市公司進入代辦轉讓系統進行股份報價轉讓，稱為“新三板”，旨在為具有成長性的高科技、高新技術企業提供融資平臺，提高其企業價值。2019年10 月，證監會宣布將從優化發行融資制度、完善市場分層等5 個方面進行全面改革，以促進新三板實現投融資平衡，推動市場長期穩定健康發展。2019 年6 月，國務院印發《關于促進鄉村產業振興的指導意見》提出要支持符合條件的農業企業上市融資，大力支持農業企業融資。但就目前實際情況來看，農業企業融資仍存在問題，其具體表現在：一是新三板的固有局限導致其缺乏流動性，其原因是設立的準入門檻較高，如自然人在新三板進行投資需要擁有500 萬元以上的資產，這一規定便限制了一大批普通投資者，不利于掛牌企業通過更多的渠道吸引資金；二是在新三板掛牌的農業企業質量不一，影響了投資者對新三板農業企業市場的整體評價，進而導致融資效率不高。

國外學者主要從融資效率理論以及融資效率模型構建2 個方面對企業融資效率進行研究。1984 年，STEWART C M 等[1]提出了融資順序理論，該理論在假設的條件下認為，企業的內部融資優于外部融資優于股權融資；ROMANO C A 等[2]構建了融資結構的均衡模型，通過實證分析認為，所有權結構、公司結構及規模等一系列因素將影響公司融資決策，進而影響企業的融資效率。國內學者主要從實踐出發，就國外學者提出的理論結合中國資本市場實際情況加以分析運用[3]。其中，鄧雪莉[4]運用數據包絡分析法（DEA）對新三板上市企業融資效率進行了實證研究，畢超等[5]根據新三板的層次和行業分布對其進行了融資效率研究，王偉等[6]基于新三板科技型中小企業進行了融資效率分析。在研究方法方面，郭亮璽等[7]將DEA方法和Tobit 模型結合對網上技術市場運作效率及其影響因素進行了研究，王嬋等[8]以我國31 個省為樣本對中國省際競技體育效率及其影響因素進行了研究。

通過文獻分析發現，我國學者在新三板上市企業融資績效方面的研究頗多，對于融資效率評價方法的研究也非常深入[9]，但尚缺少對新三板農業企業融資效率的相關研究?；诖?，筆者以14 家新三板掛牌農業企業為例，運用DEA 方法和Tobit 模型研究新三板農業掛牌企業融資效率及其影響因素，并選取了主營業務成本和主營業務收入增長率作為投入變量和產出變量，以期衡量農業企業的融資效率，力爭為提升農業企業的融資效率提供一定思路。

1 理論分析與研究假設

考慮到企業本身難以改變外部因素，同時外部因素的合適量化變量難以獲得，因此，筆者采用Tobit模型分析新三板農業企業融資效率與內部因素之間的關系，提出如下假設。

H1——資本結構與新三板農業企業融資效率負相關。資產負債率表示資產與負債的比值，當資產負債率處于合理范圍，可以起到杠桿作用，但資產負債率超過合理范圍，則資本結構與融資效率呈負相關。

H2——盈利能力與新三板農業企業融資效率正相關。企業的主營業務收入增長率越大，則表示企業的配置效率高，則盈利能力與融資效率呈正相關。

H3——償債能力與新三板農業企業融資效率正相關。企業常用流動比率衡量償債能力，不同行業的流動比率不同，但只要處于合理的范圍內便對融資效率有著積極影響；流動比率越大，表示流動資產越多，資金變現償債能力越強，可提高融資效率，則償債能力與融資效率呈正相關。

H4——營運能力與新三板農業企業融資效率正相關。企業的資產營運越好，銷售收入越高，表示企業前景越好，資金運用能力越強，其融資效率也越高，則營運能力與融資效率呈正相關。

2 研究設計

2.1 樣本選取與數據來源

選取2014—2018 年在新三板掛牌的ST、*ST 類以外的農業企業作為樣本企業，共計14 家。這14 家農業企業2014—2018 年度對應數據的平均值作為輸入輸出變量值，數據來自東方財富Choice 金融終端。其中，采用DEAP 2.1 軟件進行融資效率研究，采用Stata 16 軟件中的Tobit 模型對其影響因素進行研究。

2.2 變量定義

2.2.1 DEA 模型變量選取采用DEA 方法分析新三板農業企業融資效率，在借鑒他人研究成果的基礎上，根據實際情況，選取4 個變量作為衡量新三板農業融資效率的投入變量，選取2 個變量作為衡量新三板農業融資效率的產出變量（表1）。其中投入變量包括資產負債率、主營業務成本、流動比率、財務費用，產出變量包括主營業務收入增長率、總資產周轉率。

表1 DEA 模型企業融資效率變量定義

2.2.2 Tobit 模型的定量選取參考其他學者的文獻，考慮到衡量企業外部影響因素的數據難以獲得，最終選取綜合融資效率作為被解釋變量，選取資本結構、盈利能力、償債能力、營運能力作為解釋變量（表2）。

表2 Tobit 回歸模型變量定義

2.3 模型構建

圍繞著融資效率和影響融資效率的因素構建以下3 個模型。其中，DEA-CCR 模型和DEA-BCC 模型測度了企業融資效率，Tobit 模型分析了影響因素的相關性。數據包絡分析方法（DEA）是一種依據多項投入變量和產出變量，利用線性規劃的方法，得出在比較單位中相對有效性的方法。數據包絡分析有多種模式，主要為CCR 模式、BBC 模式、交叉模式、A&P 模式，現基于CCR 模式和BBC 模式進行效率評估。

提高后臺服務水平和捐助人舉報的效率。平臺可建立有效的信息管理系統，在公眾號設立舉報窗口，對于捐助人的舉報及時吸收并統計反饋，對于舉報較多的項目，可讓專人小組調查該項目真實性，公布項目信息，如舉報屬實停止項目一切活動，如數返還善款。

2.3.1 DEA-CCR模型假設有n 個企業，每個企業有投入變量Xi，產出變量Yi，則形成的生產可能集為：

由上面的公式可知企業在固定規模情況下的綜合融資效率（TE）。

2.3.2 DEA-BCC 模型CCR 模型是在企業規模不變的情況下建立的，即沒有考慮到各企業規模的差異，因此還需要考慮建立規模報酬可變模型，即BCC 評估模型：

由上面的公式可知企業在變化規模的情況下企業的純技術效率（PTE）。

綜合融資效率=純技術效率×規模效率（TE=PTE×SE），在計算出綜合效率和純技術效率之后，就可以得到規模效率（SE）。

式中，Yi是被解釋變量，Xi是解釋變量，μ 是截距項，β 為回歸系數。

2.4 數據處理

DEA 方法要求：（1）樣本企業數量需要比投入變量、產出變量之和的2 倍多。（2）投入變量、產出變量數值為正數。該研究中，投入變量為4 個、產出變量為2 個，共6 個，而樣本企業有14 個，可滿足第1 個要求，對于第2 個要求，采取對數據進行無量綱化的處理。

3 實證分析

3.1 融資效率的總體分析

將相關數據進行處理，代入BCC 模型和CCR 模型中，借助DEAP 2.1 軟件進行運算，得到14 個農業企業融資效率如表3所示。在選取的14家農業企業中，有6 家農業企業實現了綜合融資有效，根據綜合有效等價于技術有效和規模有效的共識，即6 家農業企業達到了技術有效且規模有效，可以看到8 家農業企業達到技術有效，即2家農業企業規模非有效，而綜合效率無效。綜上所述，整體來看目前農業企業的融資效率情況不容樂觀，有些企業達到了技術效率有效卻因規模效率無效而總體無效，因此企業在提高技術效率的同時也應該注意規模效率。

表3 14 家農業企業融資效率結果

3.2 規模報酬分析

從規模報酬情況看，42.86%的農業企業（共6 家）實現了規模報酬有效，還有57.14%的農業企業（共8家）規模報酬處于遞增狀態，即有較大部分的農業企業還沒有實現規模報酬有效，即農業板塊在規模方面還有很大的提升空間。

從上海伊禾農產品科技發展股份有限公司、謝裕大茶葉股份有限公司、新疆錦棉種業科技股份有限公司等8 家規模報酬遞增的農業企業來看，其企業資產規模處于較小的狀態，放眼新三板大部分農業企業，融資能力不足是農業企業的一大問題。若這8 家農業企業和面臨著同樣境況的其他農業企業能夠獲得更多的資金，同時加強技術創新與生產管理，定會提高企業的融資效率。

3.3 影響因素分析

從表4 可以看出，主營業務收入增長率和總資產周轉率與企業融資的關系達到極顯著水平，資產負債率與企業融資的關系達到顯著水平，而流動比率與企業融資效率沒有顯著關系，說明：（1）資產負債率與融資效率呈負相關，證明假設1 是正確的，企業應當使資產負債率處于合理范圍內，起到杠桿作用，從而提高融資效率；（2）主營業務收入增長率與融資效率呈正相關，證明假設2 是正確的，企業應當從自身方面增加主營業務收入，從而增加主營業務收入增長率，從而提高融資效率；（3）流動比率與融資效率沒有顯著關系，假設3 沒有通過檢驗，流動比率與融資效率沒有顯著的關系，但從財務管理的方面來說，企業也應使企業的流動比率處于合理的范圍內；（4）總資產周轉率與融資效率呈正相關，證明假設4 是正確的，資金周轉越快，則企業效益越好，那么融資效率越高。

表4 14 家農業企業融資效率因素回歸結果

4 結論與啟示

研究結果表明：（1）新三板農業企業的融資效率不容樂觀，其原因有新三板固有的局限也有農業企業自身局限；（2）新三板農業企業綜合融資效率不高，主要是由于其規模效率不高所造成的；（3）新三板農業企業整體上處于規模報酬遞增階段，這表明大多數農業企業目前還處于成長期或者發展期，應當增大投入使企業獲得規模經濟效益；（4）從影響融資效率的因素來看，主營業務收入增長率和總資產周轉率與融資效率呈顯著負相關，流動比率與融資效率沒有顯著相關性。

根據以上的研究結論得到如下啟示：（1）從農業企業角度來看，首先應增強其治理水平，不斷改善資本結構、合理配置資產負債比、提升管理水平、增大銷售收入；其次，農業企業要不斷健全企業財務制度，提高財務透明度，讓投資者增強對企業的了解，加強投資者投資的信心；最后，農業企業應提高其經營管理水平，加強技術創新，提高企業綜合素質；（2）從金融供給角度來看，大型金融機構應不斷完善對農業企業的借貸款管理，精簡借貸款流程，使融資渠道簡單便捷，大型金融機構也可以建立專門的部門，加快款項的審核時間，使融資時間大大縮短；（3）從政府角度來看，政府相關部門應完善相關政策法規體系，稅務部門應加大農業企業稅費減負力度，財政部門適當增加財政補貼，給農業企業做大做強、獲得規模經濟效應提供良好的政策環境。