基于模糊綜合評判法的農村中小企業融資效率評價研究

丁克

摘 ?要：農村中小企業融資效率評價具有一定的模糊性。本文根據農村中小企業特性選擇融資成本、融資風險、清償能力、資金利用率、融資機制規范制度和融資主體自由度等6項指標對其融資效率的影響進行評價分析。對農村中小企業的股權融資、債券融資、政策融資及內部融資的融資效率進行分析評價。研究發現，農村中小企業融資效率由高到低的融資方式依次為政策融資、內部融資、債券融資和股權融資。

關鍵詞：農村中小企業;融資方式;融資效率;模糊綜合評價

一、引言

實踐證明，中小企業是社會經濟發展中重要的組成部分，在國家經濟發展、稅收、勞動就業和技術創新等方面起著舉足輕重的作用。中共十九大指出要加強農村經濟發展，促進社會主義新農村建設，農村中小企業在農業產業發展中的重要性迅速凸顯。與大中型企業相比，農村中小企業在經營管理上具有較高的自主性和靈活性，中小企業能有效促進鄉村產業發展、解決農業就業、促進農民增收、帶動農村現代化的發展^[1]。而其中，充足的資金支持是保障農村中小企業生存和可持續發展的基礎和必要條件。而農村中小企業融資受制于其本身規模小、關鍵財務信息缺失及經營效益不高等因素，導致融資約束成為制約農村中小企業發展的“瓶頸”，融資效率低下嚴重制約了農村中小企業的發展^[2]。胡君等學者將企業融資效率定義為：在實現儲蓄向投資轉化的過程中，企業某種融資方式或融資制度體現出特有的融資“療效”^[3]。

學者們對于中小企業融資效率的影響因素進行了深入研究。鄭伯良認為：有很多因素會影響到中小企業的融資效率，比如企業本身的法人治理結構、企業的融資結構、金融機構下的融資機制規范度和宏觀環境等^[4] ;鄧紅征和周長信則認為企業融資的成本、融資風險和企業價值有著密切的關系^[5] 。對于如何提升中小企業的融資效率，學者們從不同角度給出了自己的見解，何娜認為應該通過改善公司的治理結構、提高企業技術水平、增強風險約束等方式來改善公司融資效率;魏開文則認為應該擴展融資渠道以提高企業的融資效率，建議企業的融資順序為自有資金、非正規信貸融資和正規信貸融資^[6]。

綜合而言，已有的研究大多集中在農村中小企業的融資困境的原因分析、影響農村中小企業融資效率的因素和提高融資效率的對策建議分析方面。而對于融資效率及效率評價指標的研究方面文獻較少。因此本研究以模糊綜合評判法為基礎，充分考慮農村中小企業的融資環境、融資能力、融資風險和融資成本，對農村中小企業融資效率進行模糊綜合評價分析。

二、農村中小企業融資效率評價模型

模糊評判法（Fuzzy Comprehensive Evaluation method，簡稱FCE）是一種基于模糊學術的評價方法，在不確定情況下考慮多種因素的影響，合理做出綜合決策的方法^[7，8]。農村中小企業融資效率和融資指標都難以通過明確的定量方法進行預測和評估，帶有一定的模糊性，因此適用于模糊評價法的運用。

（一）構造評價因素集

評價因素集是被評價對象的多種因素的集合，通過定義，判斷農村中小企業融資效率的維度和相關因素，本文使用表示：

上式中，^U_i為ⁱ第個影響農村中小企業融資效率的子因素，m則表示影響農村中小企業融資效率因素的個數。根據對相關文獻的梳理，借鑒前人的研究成果，本文根據農村中小企業特性選取融資成本（^u₁）、資金利用率（^u₂）、融資風險（^u₃）、清償能力（^u₄）、融資機制規范制度（^u5）和融資主體自由度（^u₆）等六個指標進行評價。

（二）建立模糊評價集

通過德爾菲法和專家評議法，邀請12名高校財經專家、5名銀行信貸負責人及23名中小企業負責人進行打分，對打分進行加權平均，統計匯總后獲得農村中小企業融資效率評價的權重集為：

（三）建立評價等級集

評價等級集用來描述畫每一種影響因素所處的狀態，即企業融資效率影響因素可能的評價結果，用表示：

（四）單因素模糊評價矩陣構建

根據上述方法，對全部因素分別進行評價后，得到模糊評價矩陣：

三、單因素影響融資效率的隸屬度分析

本文先研究單一因素對農村中小企業融資效率的影響^[9]。即分別分析融資成本（^u₁）、資金利用率（^u₂）、融資風險（^u₃）、清償能力（^u₄）、融資機制規范制度（^u₅）和融資主體自由度（^u₆）中單一因素在不同融資環境下對農村中小企業融資效率影響程度的隸屬度。本研究借鑒并采用已有研究成果（張家林，2016），將隸屬度劃分如表1。

現有的企業融資主要有股權融資、債券融資、貿易融資、內部融資、項目融資、政策融資等幾種方式。其中，股權融資包括股權出讓、增資擴股、產權交易、引進風險、投資銀行、國內上市和境外上市等方式;債券融資主要有民間借貸、銀行貸款、信用擔保、債券發行和金融租賃等方式;貿易融資包括國際貿易和補償貿易等;內部融資包括留存盈余、資產管理、票據貼現、資產典當融合商業信用融資等;項目融資有項目包裝、BOT項目融資和IFC國際投資等;政策融資則有專項資金投資與產業政策投資等。

事實上，農村中小企業因受限于企業規模、技術堡壘、區域限制和財務信息質量等因素，存在貿易融資和項目融資的情況較少。因此，本文只討論股權融資、債券融資、內部融資和政策融資對農村中小企業融資效率的影響。

（一）融資成本隸屬度分析

融資成本作為資金所有權與使用權分離的產物，其本質為資金使用者向所有者所支付的報酬^[10]。例如企業委托金融機構作為其行使債權和股票代理，在這個過程中向委托機構支付代理費和注冊費，或是企業向銀行支付借款手續費。融資成本的高低與融資效率的高低呈負相關，即融資成本越低則融資效率越高，反之亦然。股權融資成本主要包含注冊費、代理費、手續費等，成本相對是最高的;債券融資主要包括支付給銀行等機構的手續費，相較于股權融資成本而言，成本較低;而內部融資則是“剩余價值的資本化”，是企業將資本金、折舊基金轉化為重置投資和留存收益以新增企業總體投資的融資，雖然內部融資不直接產生成本，但是也存在機會成本等系列成本問題;政策融資主要包含財政撥款、機構或個人捐贈等，并不直接產生成本。就農村中小企業的幾類融資方式而言，融資成本由低到高的順序為：政策融資<內部融資<債券融資<股權融資。

通過邀請的高校專家、財務部門主管和銀行信貸人員進行統計、加權和評價，得出不同融資方式下融資成本對融資效率影響的隸屬度，結果如表2所示。

（二）資金利用率隸屬度分析

資金利用率包含資金投向和資金到位率。企業內部融資因為只需企業決策者決定，到位率最高，而股權融資好債券融資受到證券市場認購不足和信貸審批程序的阻礙，到位率較低，政策融資到位率則同樣要受限于政府審核等問題，到位率也不高。資金投向方面，股權融資中存在的溢價發行資金沉淀問題，使用率低;債券融資往往依據需求去籌集資金，使用率較高;內部融資也是因急需資金才會將留存收益和折舊等轉為新增投資，利用率高;而政策融資屬于企業“意料之外”的資金融資過程，利用率低。綜合考慮資金投向和到位率情況，資金利用率由隸屬度低至高依次為：政策融資<股權融資<債券融資<內部融資，其隸屬度如表3。

（三）融資風險隸屬度分析

在債務融資中，受到信用等級和抵押物價值低等問題，導致農村中小企業的債務融資呈現融資期短，融資利率偏高，因為財務杠桿的放大會面臨嚴峻的債務負擔，風險較高;與債券融資相比，股權融資風險相對較低;內部融資由于受到資金使用期限的約束較小，因此對企業預期收益的影響也較小，風險偏低;而政策融資由于不存在融資成本，融資風險則近乎為零。

（四）清償能力隸屬度分析

清償能力主要是指融資期限到期之后的利息和本金的償還能力。因政策融資和內部融資不涉及本金償還，所以不需要承擔償還債務導致的不利影響和風險。對于清償能力而言，融資效率高，相應的隸屬度可以直接認定為1，效率中和效率低的隸屬度可以定義為0。對于農村中小企業而言，資信度低、經營效益差、資金周轉困難，借款容易出現逾期不還，清償能力差，導致融資效率低，因此融資效率高的隸屬度較低。

（五）融資機制規范度隸屬度分析

融資機制規范度指的是資金市場的融資渠道多寡、風險高低、效率高下，表現為融資的成熟度。股權融資市場主要為證券市場，而我國證券市場起步相對較晚，已有上市公司數量不多，運作不夠規范，對中小企業的融資需求難以滿足。與證券市場相比，債券融資市場發展較為規范，多為國有金融機構，其貸款流程和過程都較規范。而內部融資有會計制度和公司法進行約束，其融資管理較為規范，但相比債券融資和股權融資而言規范性較低。政策融資主要由政府部門作為融資主體給企業以政策資金支持和捐贈，風險低，機制相對規范，但融資能力有限。綜合分析可知融資機制規范度由低到高的順序為：內部融資<股權融資<政策融資<債券融資。

（六）融資主體自由度隸屬度分析

融資主體自由度指的是法律、規章制度和體制對融資主體的約束程度。政策融資中的資金扶持和捐贈一旦發放到企業，企業可自由支配和使用資金，束縛條件較少，自由度相對較高。中小企業的內部融資不會導致企業經營管理權和控制權的變更，自由度相對也高。由于股權融資在一定程度上會改變企業經營主體的控股數和股民所擁有的投票權，對募集資金支配程度較大，其主體自由度較低。而針對債券融資，在借款協議中要明確規定專款專用，有明確的貸款利率、還款日期等等限制，自由度很低。因此，融資主體自由度隸由低到高排序為債券融資<股權融資<內部融資<政策融資。

四、農村中小企業多因素模糊綜合分析

通過上述中關于單因素評價的分析可知，單因素分析主要是考慮單一因素對企業整體融資效率的評價，但是對于農村中小企業融資效率而言，其融資并非只是受單一因素的影響，而是多個因素影響的結果。因此，在評價中還需運用多因素模糊綜合評價對所有因素對融資效率進行綜合評價分析。將權重集A與單因素評價矩陣R進行模糊變換得到模糊綜合評價模型，用B表示，則B=A*R

五、結論與啟示

在農村中小企業融資效率的評價中，主要依據模糊分布和最大隸屬度兩個原則。模糊分布原則以b_j作為評價結果，被評價對象通過不同指標反映所在評價特征方面的分布狀態;最大隸屬度原則以評價集V中與b_j最大值相對應的v_j值作為評價結果。

根據模糊分布原則可知債券融資效率高的隸屬度為0.5，而根據最大隸屬度原則，在四種融資方式中，股權融資的效率最低。這也就意味著在所有被調查對象中有50%的被訪者認為債券融資的效率高;股權融資效率高的隸屬度為37.5%;內部融資效率高的隸屬度為65.5%;政策融資效率高的隸屬度為66.5%。各融資方式效率高的隸屬度排序為66.5%>65.5%>50%>37.5。由此可知，不同融資方式對農村中小企業融資效率的影響排序為：政策融資≥內部融資>債券融資>股權融資，其中政策融資和內部融資效率相當。

根據上述分析可知：在各類融資方式當中，政策專項助農資金和科技創新專項資金等相關政策性扶持資金是農村中小企業的主要融資渠道，政府融資以其零融資成本和零融資風險成為農村中小企業融資的主要方式;而利用留存收益和折舊轉增資本的內部融資方式也因為較低的融資成本、較低的融資風險、較高的資金利用率、較強的清償能力和較高的主體自由度成為農村中小企業的主要融資渠道;債券融資受限于企業區域地理位置限制、管理方式和技術滯后，承受較高的融資成本和融資風險;股權融資要求具有較高的市場準入和要求，融資成本和融資風險也高，鑒于農村中小企業規模小、財務管理欠缺規范等原因，股權融資擁有最低的融資效率。

從融資效率角度來看，以政策融資和內部融資作為主要融資方式的農村中小企業需要努力提升技術核心、加強科技創新、不斷完善財務管理制度、保持穩健的財務狀況以維持合理適度的負債比率，降低融資成本和融資風險，盡量爭取相關資金的扶持。當然，債券融資是企業發展必不可少的融資渠道，但是在申請債券融資時，需要充分考慮自身資金需求和可承受的財務風險，合理分配債券融資的比例。有條件的農村中小企業也可考慮積極上市，在有充分把握的情況下，加大股權融資，完善和構建合理的企業融資體系。

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（責任編輯：李韻婷）

Research on Financing Efficiency Evaluation of Rural Small and Medium-sized Enterprises Based on Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

Ding Ke

（School of Economics and Management， Liupanshui Normal University， Liupanshui 553000）

Abstract： the evaluation of financing efficiency of rural small and medium-sized enterprises has a certain fuzziness. According to the characteristics of rural small and medium-sized enterprises， this paper selects six indicators such as financing cost， financing risk， solvency， capital utilization rate， financing mechanism， standard system and financing subject freedom to evaluate and analyze the impact on their financing efficiency. This paper analyzes and evaluates the financing efficiency of equity financing， bond financing， policy financing and internal financing of rural small and medium-sized enterprises. It is found that the financing modes of rural small and medium-sized enterprises from high to low are policy financing， internal financing， bond financing and equity financing.

Key Words： Rural Small and Medium-sized Enterprises; Financing Methods; Financing Dfficiency; Fuzzy Comprehensive Evaluation