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區(qū)塊鏈上市公司融資效率研究

2022-06-01 13:23:04解曉涵姜娟
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2022年14期

解曉涵 姜娟

摘? ?要:融資效率是衡量企業(yè)發(fā)展的重要指標(biāo),對(duì)區(qū)塊鏈上市公司融資效率進(jìn)行評(píng)價(jià),對(duì)于推動(dòng)區(qū)塊鏈企業(yè)發(fā)展有重要意義。使用SBM模型和Malmquist指數(shù),從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)2016—2020年179家區(qū)塊鏈上市公司的融資效率進(jìn)行測(cè)度,并為區(qū)塊鏈企業(yè)提出可持續(xù)發(fā)展的建議。研究結(jié)果表明,區(qū)塊鏈上市公司的融資效率整體處于較低水平,多數(shù)企業(yè)存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況;樣本企業(yè)的融資效率整體呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢(shì),不同行業(yè)區(qū)塊鏈上市公司的融資效率存在差異。

關(guān)鍵詞:融資效率;SBM;Malmquist指數(shù);區(qū)塊鏈上市公司

中圖分類(lèi)號(hào):F275? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? 文章編號(hào):1673-291X(2022)14-0118-04

一、研究現(xiàn)狀

由于國(guó)家政策的扶持引導(dǎo)以及區(qū)塊鏈技術(shù)本身的優(yōu)勢(shì),區(qū)塊鏈技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注,一系列被稱(chēng)為“區(qū)塊鏈概念股”的公司逐漸應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)并發(fā)展與區(qū)塊鏈相關(guān)的業(yè)務(wù)。但大部分進(jìn)入?yún)^(qū)塊鏈領(lǐng)域的上市公司仍處于早期規(guī)劃階段,更多以概念和研究為主,尚未進(jìn)入落地實(shí)施層面,深層次的技術(shù)應(yīng)用較為稀缺。區(qū)塊鏈上市公司的許多項(xiàng)目涉及新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用,需要大量資金的支持,因此,融資問(wèn)題是制約區(qū)塊鏈上市公司發(fā)展的重要問(wèn)題,如何進(jìn)一步優(yōu)化融資環(huán)境、提高融資效率,成為區(qū)塊鏈上市公司急需解決的重要問(wèn)題。

以往學(xué)者關(guān)于融資效率概念主要包括以下幾種。曾康霖[1]在比較直接融資與間接融資這兩種方式時(shí)較早使用了“融資效率”一詞。葉望春[2]認(rèn)為,企業(yè)融資效率是指企業(yè)籌資成本、籌資風(fēng)險(xiǎn)以及籌資的方便程度。劉海虹[3]認(rèn)為,企業(yè)融資效率是指企業(yè)融資能力的大小。盧福財(cái)[4]認(rèn)為,企業(yè)融資效率是指某種企業(yè)融資方式或融資制度在實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)化過(guò)程中所表現(xiàn)出的能力和功效。

目前關(guān)于上市公司融資效率的研究主要集中于對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)度,主要使用BCC模型、CCR模型、三階段DEA等模型對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)度。雷輝和劉俏云[5]使用四階段DEA模型探究綠色低碳上市公司的融資效率。涂詠梅和程文[6]使用CCR模型和BCC模型探究我國(guó)中小板科技型企業(yè)的融資效率,發(fā)現(xiàn)相較于2015年,2016年我國(guó)中小板科技型企業(yè)大部分融資效率比較理想。王秀貞等[7]分省份、分行業(yè)、分所有制對(duì)我國(guó)中小企業(yè)的融資效率進(jìn)行評(píng)價(jià),測(cè)算結(jié)果表明我國(guó)中小企業(yè)的整體融資效率不高。周磊和安燁[8]采用三階段DEA模型探究新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換背景下我國(guó)現(xiàn)代物流業(yè)的融資效率。王偉和董登新[9]使用BCC模型研究在新三板掛牌的湖北省科技型中小企業(yè)的融資效率,結(jié)果表明借助新三板進(jìn)行融資并未帶來(lái)企業(yè)融資效率的提升。孫燕芳和曹永鵬[10]使用BCC模型和Malmquist指數(shù)對(duì)我國(guó)公用事業(yè)類(lèi)上市公司融資效率進(jìn)行分析研究,發(fā)現(xiàn)我國(guó)公用事業(yè)類(lèi)上市公司在樣本期內(nèi)整體融資效率偏低。姚德權(quán)和戴烊[11]采用BCC模型和Malmquist指數(shù)測(cè)算中國(guó)中小制片企業(yè)的融資效率變化情況。Chen和Wang[12]使用超效率DEA模型以及Tobit模型對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率及影響因素進(jìn)行分析研究,結(jié)果表明,我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率處于較低水平。Sun和Geng[13]采用DEA模型對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)整體融資效率水平的進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明,我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)企業(yè)融資效率的有效比重并不高。Zhan和Liu[14]使用DEA方法對(duì)中國(guó)39家農(nóng)業(yè)上市公司的融資效率進(jìn)行了評(píng)價(jià),結(jié)果表明,融資效率普遍偏低,農(nóng)業(yè)企業(yè)融資全要素生產(chǎn)率呈先下降后增長(zhǎng)的趨勢(shì)。Wang和Geng[15]使用六階段DEA模型對(duì)戰(zhàn)略新興上市公司的融資效率進(jìn)行測(cè)度。學(xué)者朱? ? 穎[16]以及學(xué)者沈忱[17]均使用了三階段DEA模型,分別對(duì)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)上市公司和新三板市場(chǎng)中小企業(yè)的融資效率進(jìn)行研究。

部分學(xué)者研究融資方式、分層制度、做市商制度以及專(zhuān)利權(quán)質(zhì)押等因素對(duì)企業(yè)融資效率的影響。桂嘉偉和吳群琪[18]從細(xì)分行業(yè)、歸屬地區(qū)、所屬分層、轉(zhuǎn)讓方式等多維視角,針對(duì)新三板科技服務(wù)企業(yè)融資效率進(jìn)行比較研究。賀正楚等[19]生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)不同融資方式的融資效率,發(fā)現(xiàn)融資效率從高至低為內(nèi)源融資、債權(quán)融資、股權(quán)融資。張紅芳[20]研究企業(yè)專(zhuān)利權(quán)是否質(zhì)押對(duì)融資效率的影響,并使用BCC模型和Malmquist指數(shù)對(duì)新三板100家專(zhuān)利權(quán)質(zhì)押出質(zhì)企業(yè)以及100家基礎(chǔ)層和100家創(chuàng)新層的非專(zhuān)利權(quán)質(zhì)押出質(zhì)企業(yè)融資活動(dòng)進(jìn)行測(cè)算和比較。馬莉莉和李湘晉[21]研究分層制度和做市商制度對(duì)企業(yè)融資效率的影響,結(jié)果表明,創(chuàng)新層中的企業(yè)融資效率較高。在創(chuàng)新層中,企業(yè)是否選擇做市轉(zhuǎn)讓交易方式并不會(huì)顯著影響其融資效率;在基礎(chǔ)層中,選擇非做市轉(zhuǎn)讓交易方式的企業(yè)的融資效率普遍較高。Xiaohuan和Anna[22]研究不同融資方式對(duì)融資效率的影響分析全球可再生能源領(lǐng)域不同行業(yè)的融資效率,結(jié)果表明,各行業(yè)綜合融資效率普遍偏低。Xu等[23]對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率進(jìn)行測(cè)度,并分析了內(nèi)外部融資生態(tài)對(duì)融資效率的影響。

通過(guò)對(duì)以往文獻(xiàn)的閱讀,認(rèn)識(shí)到融資效率對(duì)企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要,因此我們將融資效率作為公司研究的重要方面。同時(shí)發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)者在研究融資效率時(shí)使用的是CCR模型和BCC模型,運(yùn)用SBM模型對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)度的研究較少。此外,現(xiàn)有文獻(xiàn)中很少有研究區(qū)塊鏈上市公司融資效率的。因此,本文通過(guò)使用SBM模型和Malmquist指數(shù),從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)2016—2020年179家區(qū)塊鏈上市公司的融資效率進(jìn)行分析,并為提高區(qū)塊鏈上市公司的融資效率提出建議。

二、研究方法

(一)SBM模型

在徑向的DEA模型中,對(duì)無(wú)效率程度的測(cè)量?jī)H包括等比例改進(jìn)部分,沒(méi)有考慮松弛改進(jìn)的部分,導(dǎo)致測(cè)算結(jié)果偏高。他為了解決這個(gè)問(wèn)題,Tone[24]在2001年提出了SBM模型。他使用非導(dǎo)向(Non-oriented)的SBM模型,同時(shí)從投入和產(chǎn)出兩個(gè)角度對(duì)效率狀況進(jìn)行測(cè)量。該模型的公式如下:

其中,ρ表示效率評(píng)價(jià)值,λ=(λ,λ,...,λ)為權(quán)重向量,x、y分別為每一個(gè)被評(píng)價(jià)DMUk的投入向量、產(chǎn)出向量,x為DMU的投入向量x中的第i個(gè)分量,y為DMU的產(chǎn)出向量y中的第r個(gè)分量,s為投入松弛量s的第i個(gè)分量,s為產(chǎn)出松弛量s的第r個(gè)分量。當(dāng)增加約束條件λ+λ+...+λ=1時(shí),模型是規(guī)模報(bào)酬可變的。ρ關(guān)于s、s是單調(diào)遞減的,且0≤ρ≤1。當(dāng)ρ=1(即s=s=0)時(shí),被評(píng)價(jià)的DMU是有效DMU;否則,被評(píng)價(jià)的DMU是非有效的,存在產(chǎn)出不足或投入冗余,需要對(duì)投入和產(chǎn)出進(jìn)行改進(jìn)。

(二)Malmquist 指數(shù)

t時(shí)期技術(shù)條件下的Malmquist指數(shù)和t+1時(shí)期技術(shù)條件下的Malmquist指數(shù)分別為式(2)和式(3)。采用兩個(gè)Malmquist指數(shù)的幾何平均值作為被評(píng)價(jià)DUM的Malmquist指數(shù),從t時(shí)期到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)如式(4)所示,若Malmquist指數(shù)大于1,表明全要素生產(chǎn)率處于上升階段,反之,則處于下降階段。

三、指標(biāo)體系構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)投入-產(chǎn)出指標(biāo)體系

對(duì)區(qū)塊鏈上市公司進(jìn)行效率評(píng)價(jià)時(shí),結(jié)合其他學(xué)者選取的投入產(chǎn)出變量,構(gòu)建了三個(gè)投入指標(biāo)和三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)的指標(biāo)體系。投入指標(biāo)為,(1)資產(chǎn)總額:企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中能夠支配的全部資產(chǎn),反映企業(yè)的融資規(guī)模;(2)營(yíng)業(yè)成本:企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中投入的資金,反映融資資金的使用情況;(3)資產(chǎn)負(fù)債率:體現(xiàn)債權(quán)融資和股權(quán)融資的比例關(guān)系,反映企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)。產(chǎn)出指標(biāo)為,(1)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率:營(yíng)業(yè)收入與資產(chǎn)總額的比值,反映企業(yè)全部資產(chǎn)的利用效率;(2)凈資產(chǎn)收益率:凈利潤(rùn)與凈資產(chǎn)的比值,衡量融資資本帶來(lái)的收益;(3)營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率:反映企業(yè)的發(fā)展能力。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本選擇

選取東方財(cái)富choice數(shù)據(jù)庫(kù)區(qū)塊鏈概念板塊2016—2020年261家區(qū)塊鏈上市公司作為初始研究樣本。為保證樣本企業(yè)的有效性,剔除存在財(cái)務(wù)問(wèn)題的ST和*ST類(lèi)型的上市公司,并剔除指標(biāo)缺失的公司,最終得到179家區(qū)塊鏈上市公司作為研究的樣本企業(yè),分布在廣東省等22個(gè)地區(qū)。區(qū)塊鏈上市公司主要分布在東部地區(qū),其中廣東省、北京市、浙江省的區(qū)塊鏈上市公司的數(shù)量最多。區(qū)塊鏈上市公司投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)以及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。同時(shí),為滿(mǎn)足DEA模型對(duì)于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)非負(fù)的要求,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,處理后的數(shù)據(jù)介于0.1至1之間。

四、實(shí)證分析

(一)基于SBM模型的融資效率靜態(tài)分析

基于規(guī)模報(bào)酬可變(VRS)、非導(dǎo)向(Non-oriented)的SBM模型,對(duì)區(qū)塊鏈上市公司2016—2020年的融資效率進(jìn)行測(cè)度,結(jié)果如表1所示。

通過(guò)SBM模型對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)度,結(jié)果表明,2016—2020年區(qū)塊鏈上市公司5年融資效率值始終為1的企業(yè)有愛(ài)施德、同花順、北京君正這3家上市公司。2016—2020年間,融資效率值為1的企業(yè)所占比重最高的年份為2017年和2019年,占比7.82%;2020年比重最低,為5.03%。融資效率均值的變動(dòng)范圍為0.545—0.675,融資效率整體處于較低水平,區(qū)塊鏈上市公司的整體融資效率情況有待改善。

SBM模型在對(duì)效率進(jìn)行測(cè)度的同時(shí),也測(cè)算了投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的松弛值,并且提供了非有效DUM調(diào)整的方向和大小。根據(jù)SBM模型的測(cè)度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),多數(shù)區(qū)塊鏈上市公司都存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況,需要減少要素的投入量或者增加要素的產(chǎn)出量,以達(dá)到最優(yōu)效率。

(二)基于Malmquist 指數(shù)的融資效率動(dòng)態(tài)分析

1.區(qū)塊鏈上市公司整體融資效率動(dòng)態(tài)變化

使用SBM模型測(cè)算的是區(qū)塊鏈上市公司在樣本期內(nèi)的融資效率靜態(tài)測(cè)度情況,為了更好反映區(qū)塊鏈上市公司融資效率的動(dòng)態(tài)變化情況,使用Malmquist指數(shù)對(duì)融資效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)度,結(jié)果如表2所示。其中,Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù),技術(shù)效率變化指數(shù)又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。由表2可知,融資效率Malmquist指數(shù)整體呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢(shì)。2017—2018年間有較大幅度的增長(zhǎng),2018—2019年以及2019—2020年間呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。分析2018—2019年間下降趨勢(shì)產(chǎn)生原因,是由于技術(shù)效率變化指數(shù)的負(fù)增長(zhǎng)導(dǎo)致了Malmquist指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng);分析2019—2020年間下降趨勢(shì)產(chǎn)生的原因,是由于技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的共同負(fù)向影響導(dǎo)致了Malmquist指數(shù)的負(fù)向增長(zhǎng)。

2.分行業(yè)區(qū)塊鏈上市公司的融資效率動(dòng)態(tài)變化

對(duì)不同行業(yè)的區(qū)塊鏈上市公司的融資效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)度,結(jié)果如表3所示。在樣本期內(nèi),金融業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、衛(wèi)生和社會(huì)工作、制造業(yè)這四個(gè)行業(yè)融資效率整體處于增長(zhǎng)趨勢(shì),其余七個(gè)行業(yè)融資效率整體處于下降趨勢(shì)。在融資效率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)的七個(gè)行業(yè)中,電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè),批發(fā)和零售業(yè),租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)等這些行業(yè)Malmquist指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),主要是由于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的負(fù)向影響造成的。建筑業(yè)、信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)這兩個(gè)行業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。文化、體育和娛樂(lè)業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

五、結(jié)論與建議

基于179家區(qū)塊鏈上市公司2016—2020年的數(shù)據(jù),使用SBM模型和Malmquist指數(shù)從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)度,得出相應(yīng)的研究結(jié)論:第一,我國(guó)179家區(qū)塊鏈上市公司在樣本期內(nèi)的融資效率偏低,僅有3家企業(yè)在樣本期內(nèi)的融資效率始終為1,融資效率較高的企業(yè)數(shù)量較少。第二,我國(guó)179家區(qū)塊鏈上市公司的Malmquist指數(shù)的均值為0.998,受到技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的共同影響,融資效率整體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)。第三,從區(qū)塊鏈上市公司所屬行業(yè)的融資效率來(lái)看,在樣本期內(nèi),金融業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、衛(wèi)生和社會(huì)工作、制造業(yè)這四個(gè)行業(yè)融資效率整體處于增長(zhǎng)趨勢(shì),其余7個(gè)行業(yè)的融資效率整體處于下降趨勢(shì)。

根據(jù)以上研究結(jié)論,提出以下建議。第一,區(qū)塊鏈上市公司要提升企業(yè)融資資金的使用和管理水平,提高資金的利用效率,不斷拓寬企業(yè)的融資渠道、優(yōu)化企業(yè)的融資結(jié)構(gòu),合理確定不同融資方式的融資比例,降低融資成本和融資風(fēng)險(xiǎn),從而提升企業(yè)自身價(jià)值,推動(dòng)區(qū)塊鏈上市公司的可持續(xù)發(fā)展。第二,政府要為區(qū)塊鏈企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境,為區(qū)塊鏈上市公司拓寬融資渠道,促進(jìn)東、中、西區(qū)域和不同行業(yè)的區(qū)塊鏈上市公司協(xié)調(diào)健康發(fā)展。

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