中國中部與東部地區中小企業融資效率比較

毛承宇，雷良海

（上海理工大學 管理學院，上海 200093）

一、引言

我國已邁入“十四五”新的發展階段，全球經濟進入衰退周期的大環境下，加快構建國內大循環的實際需要迫在眉睫，并且現階段我國發展模式進入轉型階段，發展重心從發展速度逐漸向發展質量轉移。黨的十九大報告中明確提出“幫助中小企業越過三座大山”的發展目標，即：“市場的冰山”“轉型的火山”“融資的高山”。然而，受融資規模小、資質擔保差、經營與信用記錄不完善、信息不對稱嚴重等企業自身內部因素的限制，以及中國特殊的制度背景和金融市場體系因素（比如水平或規模、結構等）的影響，中小企業面臨著融資渠道不足、高成本融資、區域間差異顯著等不良現狀，這些問題導致中小企業融資難的難題一直無法得到真正的解決。

從經濟地理的角度來分析，中國的中部地區包括河南、湖北、安徽、湖南、江西以及山西六個省份，集資源、運輸和教育于一體，有著無可替代的戰略發展意義，因此，中部地區的經濟崛起對中國未來經濟發展有著深刻意義。東部地區作為我國對外貿易的主要區域，是我國經濟最發達的區域，發揮著推動西部開發、中部崛起、東北振興的關鍵作用。在2023 年3 月最新公布的全球金融中心指數（GFCI 29）中，上海、北京、深圳、杭州分別位居第五、第八、第十二、第七十二，可見在大量資金涌入和資本長期熏陶下，其金融系統逐漸完善、金融環境趨于成熟。

目前研究多以新三板、創業板等特定上市板塊或者經濟發達省市的中小企業展開深入探索和分析，因此本文重點圍繞河南、湖北、江西等六個省份的中小企業進行經營效率方面的研究。本文可能的貢獻：（1）對我國中部地區中小企業融資效率展開全方位、多維度的剖析和研究，在此基礎上對該地區與東部沿海城市的企業融資效率展開橫向和縱向的對比和分析；（2）分析影響融資效率的有效因素，有助于改進中部地區中小企業的融資方式，增強融資效能，加速該地區經濟發展的速度，而且對研究其他地區有一定的借鑒作用。

二、文獻綜述

在實際經濟活動中，現代企業的生存與發展往往受到融資效率的直接影響。在學術界和實踐中，關于融資效率的定義和評價標準也有不同的觀點。曾康霖（1993）[1]提出了以間接融資為核心，輔以直接融資的籌資政策觀點。他認為，直接融資雖然可以提高融資效率，但由于交易成本高、信息不對稱等原因，間接融資仍然是企業融資的核心模式。宋文兵（1998）[2]提出了“融資效率”的概念，定義為制度配置的有效性，體現了交易效率和分配效率的整合表現。他認為，融資效率不僅取決于融資方式，還與制度安排、信息的清晰度、市場競爭環境相關聯。劉海虹（2000）[3]提出，公司的籌資效率，即公司融資實力的程度，主要在進行資源配置時所產生資金需求的不同程度。他表示，要想進一步提升融資的效率必須要從多方面入手，如改善信息披露、降低融資成本等。盧福財（2001）[4]認為所謂企業融資效率指的是企業一系列融資行為在推動儲蓄收入轉變為投資中發揮的作用和成效。其指出，在此過程中必須提高需要注重資金的使用效益，加強風險管理等。肖勁和馬亞軍（2004）[5]指出，公司籌資效率不僅體現在籌集資金所需支付的成本是否最低，而且還反映在公司如何有效地利用籌集的資金。此外，他們提到籌資效率是一個相對且動態的觀念。他們認為，企業應該注重長期效益，加強自身管理，提高投資回報率，從而提高融資效率。綜上所述，融資效率是一個綜合性的指標，不僅與融資方式有關，還與制度安排、信息透明度、市場競爭、資金使用效益等因素密切相關。企業應該注重長期效益，加強自身管理，提高投資回報率，從而增強籌資效能，達到持續發展的目標。

現階段，關于公司籌資效率的研究主要包含多元線性回歸模型、模糊綜合評估方法、灰色關聯度分析評價方法以及數據包絡分析（DEA）評價方法。以上所論述的方法在不同的情境下可以提供有效的分析結果，幫助企業選擇最優的一種方式。

起初，學者們專注于研究各種融資方式對于中小企業的優劣。佟孟華和劉迎春（2012）[6]的研究發現，債務融資可以增強中小企業的籌資效能，然而股本融資則產生相反效果。這是因為債權融資對于企業的財務狀況要求更高，融資周期更短，而股權融資則可能導致公司控制權的流失和融資成本的上升。魏開文（2001）[7]指出影響中小企業融資效率的五個主要因素：融資成本、資金利用率、融資機制規范度、融資主體自由度和清償能力，并運用模糊綜合評價法對比分析中小企業不同融資方式的效率，研究結果表明中小企業融資方式融資效率高低排序為：內部融資＞債權融資＞股權融資。朱冰心（2005）[8]、朱雅琴（2016）[9]經過研究得出，內源融資效率＞銀行借貸融資效率＞民間借貸融資效率＞債券融資效率＞股票融資效率。這意味著企業應該優先考慮內源融資，其次是銀行借貸，而股票融資則不應該成為首選方式。

隨后，學者們開始對國內各省市的中小企業融資效率進行實證研究并對結果進行分析。高山（2010）[10]、郭平等（2012）[11]認為，一些上市的中小型企業的融資效率并不高。這種現象可能歸因于上市公司規模偏小且處于發展階段初期。所以，企業在選擇融資方式時應該考慮自身的情況和發展階段，以避免過度依賴股票融資。任森春和茍春和（2013）[12]通過比較性研究發現，安徽省上市中小企業的整體融資效率不及上海市，主要原因在于融資成本過高。張博和楊熙安（2014）[13]基于熵值法的評價標準，通過研究陜西省上市公司，認為企業融資效率低且難以提升的問題在于上市公司內部存在運營能力不佳、資本結構不適等缺陷，以及證券市場內部制度存在不足兩個方面。宋光輝等（2017）[14]則針對科技型中小企業開展實證分析，其研究結果表明，科研成果階段的融資效率要高于科研投入階段，并且投入冗余的現象較為普遍。這是由于科研階段需要長期投入和不確定性，因此企業需要在融資方式選擇上更加謹慎和理性。王雪梅和賈琪琪（2018）[15]認為企業資金周轉率、企業融資效率往往受到資金利用率的直接影響。汪琳（2021）[16]基于DEA 模型和Malmquist生產率指數分析在中小板、創業板和新三板上市的湖北省科技型中小企業，結果表明：受限于企業自身經營管理以及技術研發能力，企業在融資后整體融資效率難以提高。彭亞倩和刁節文（2022）[17]發現數字普惠金融的發展有益于科技型中小企業融資效率。張書蓮（2023）[18]研究表明經營能力與管理能力更強的科技型中小企業，其融資效率更高。陳春和肖博文（2023）[19]證實金融科技的發展對提升中小企業融資效率具有顯著作用。

三、模型選取與變量說明

（一）模型選取

在企業的日常生產經營當中，效率是一個重要的指標。提高效率可以降低成本，提高產品質量和提高企業利潤。為了評估企業的效率，需要使用可以對不同企業進行比較的方法，DEA 模型就是其中之一。在DEA 模型中，CCR 和BCC 模型是兩種經常被應用的方法。這兩種模型適用于進行效率分析。CCR模型的構建是以不變規模收益假設為基礎和依據，據此可以就技術效率或綜合效率（TE）進行計算。相對地，BCC 模型的構建則是以可變規模收益假設為基礎與依據，據此可以就純技術效率（PTE）進行計算。本研究結合研究目的，確定了基于可變規模收益（BCC）的產出導向DEA 模型，因為這個模型可以更好地評估企業的生產能力。

（二）評價指標選擇

企業經營狀況的評估和監控是投資人和管理者必須面對的重要問題。為了更好地了解企業的經營狀況，投資人和管理者常常需要關注企業的投入指標和產出指標，這些指標能夠提供有關企業的財務與運營情況的關鍵信息。因為中小型企業投入高、風險高、回報率高等特點，從數據的可得性及指標間存在的高度共線性等問題考慮，本文將會挑選出4個產出指標和3 個投入指標。

投入指標是指企業投入經營的資金數量和資金來源的方式。其中資產總額是一個非常關鍵的指標，它反映企業可供支配和使用的資金數量，包括債券和股權兩種資金來源方式。資產負債率則反映企業資產中的債務占比，展現企業的資本結構，提供企業債務方面風險水平的信息。此外，主營業務成本也是一個重要指標，它反映企業通過經營主要業務獲得收入所支付的費用，表現企業經營主營業務過程中所消耗的資金。

產出指標是指企業經營所形成的經濟效益。主營業務是決定產出指標的一個關鍵要素，體現企業的營收能力?？傎Y產周轉率則反映企業資產賺錢的效率，它是營業收入與總資產的比率。凈資產收益率展示了權益資本或股權投資的盈利水平，計算方法為凈利潤與平均凈資產的比值。并且，主營業務收入增長率也是關鍵指標之一，據此可以反映出企業拓展業務的能力以及企業發展能力。在計算方式上，由本期主營業務收入減去上期主營業務收入，再除以上期主營業務收入得出。

總之，投入和產出指標是企業經營狀況評估的重要指標，投資人和管理者可以通過監控這些指標來了解企業的財務和經營狀況。對于投資人來說，這些指標可以幫助他們更好地評估企業的投資價值和風險水平。對于管理者來說，這些指標可以幫助他們更好地了解公司運營狀態，以便能在第一時間識別問題，并制定相應的解決方案。

由于資產總額和資產負債率兩個指標是時點數據，其余指標是時期數據，為了保證數據的準確性和一致性，本文將資產總額和資產負債率進行處理，取年初與年末的平均值。鑒于DEA 模型對數據的正數性要求，但是產出指標少量數據為負值，對此采用無量綱化的方法，減小各指標原始數據的差異程度，將其轉換到（0，1]區間內:

（三）樣本選取與數據來源

基于上市企業需要一定的周期來使其首發上市時募集到的資金進行投資并發揮效用，且中小企業的經營周期通常為1～2 年的考慮，為了使中小企業融資效率的度量及評價結果更為準確和可靠，本文所使用的數據至少為樣本企業首發上市后次年及以后的財務數據。因此，在中部地區和東部地區的上市企業中，依據2018 年國家統計局發布的《統計上大中小微企業劃分辦法（2017）》作為標準篩選上市中小企業，并進一步根據以下條件進行篩選：①剔除數據缺失的企業；②剔除帶ST 掛牌企業，此類公司經營狀況不佳或者是財務數據質量不高；③剔除金融企業，因為金融企業某些指標缺失，且金融類企業不同于一般企業，資產等指標與其他行業沒有可比性，最終共選擇125 個企業，包括53 個位于中部的中小企業和72 個位于東部的中小企業。2020—2022 年企業經營可能出現較大波動，從而降低數據的可比性，因此，本文選取這125 家公司2018 年及2019 年兩年的數據進行實證研究，以此增強研究結果的穩健性。本研究采用的指數資料主要來自國家統計局網站，同花順在線交易系統。

四、實證結果分析

（一）樣本的描述性統計

從表1 中的內容可得出以下結論：第一，兩地中小企業規模均有所擴張，且融資結構基本一致。兩地樣本企業的資產總額在兩年內均有上升，且資產負債率保持在28%左右。第二，中部地區樣本企業主營業務營收能力不及東部地區。東部地區樣本企業收入-成本差值在2018 年平均為1.72 億元，在2019 年，平均值達到2.01 億元，超過了中部地區的水平。第三，中部地區樣本企業營運效率不及東部地區，但盈利能力超過東部地區。因中部地區樣本企業總資產周轉率和凈資產收益率評價指標表現出較高偏度和峰度，影響其均值可信度，故選用中位數進行對比。分析結果顯示，中部地區樣本公司總資產周轉率兩年內的均值達到了41.65%，與東部地區相比低了45.68%，而凈資產收益率兩年平均為6.10%，高于東部地區的5.05%，表明中部地區相對薄弱的市場競爭環境造成中小企業在經營效率方面管理不及東部地區，但這同時也保留了中部地區的投資潛力與發展空間，進而表現出較高的投資回報率。

表1 樣本企業數據的描述性統計

（二）DEA 模型融資效率綜合分析

本研究采用DEAP 工具來評估2018—2019 年度樣本公司的融資效能，詳細數據如表2、表3 所示。表2 呈現了在此期間形成DEA 有效和無效公司的數目，表3 則呈現了各年份不同區域的平均融資效率。

表2 2018—2019年DEA 有效企業數目變化情況

表3 2018—2019 年企業融資效率均值變化情況

根據表2 所示數據，據此可以得知本研究所選取的中部地區樣本企業在2018 年的綜合效率、純技術效率、規模效率實現DEA 有效的比例分別為18.9%、30.2%和24.5%，表明中部地區存在大量中小企業投入“過量”或產出“虧量”的情況。而在2019 年，DEA 有效的企業占比分別為24.5%、37.7%、30.2%，相比于2018 年各方面融資效率表現均有所提升，但是依舊存在一定的可提升空間。通過與東部地區樣本企業的相關數據對比可以發現，其在2018 年達到DEA 有效占比分別為19.4%、50%、19.4%，這三項指標的表現均優于中部地區，且在純技術效率方面表現出極大優勢，說明東部地區中小企業在資金配置方面更加成熟。2019 年達到DEA 有效占比分別為27.8%、38.9%、30.6%，雖然純技術效率有較大下滑，這可能是由短期內較多企業實現規模擴張但未能實現有效的資源配置所導致的，但各方面表現仍優于中部地區。

通過詳細分析表3 中的具體數據可以發現，綜合效率、純技術效率、規模效率這三項指標的均值變動，與達到DEA 有效的企業占比的變化方向在時間上大致呈現出一致性。而在測算期內，綜合對比兩個地區樣本公司來看，純技術效率平均值全部低于規模效率平均值，由此說明，規模效率對于大部分企業發展效率產生的作用不容忽視。換言之，兩地區中小企業的技術與管理能力相對而言比較差，同企業規模效率相比存在極大的改進空間，是中小企業在未來提升融資效率的著力點。整體上，中小企業進一步提升其利用外部資源的效率，比如與供應商的合作、與其他企業的合作等方式，確實可以在一定程度上有助于提升企業的純技術效率。另外，雖然在2019 年中部地區樣本企業融資效率指標均值均高于東部地區，但結合表2 的數據可以得出：中部地域樣本公司的融資效能平均值超過東部地域，原因在于前者的融資效能表現具有雙極性特征，從而拉低東部地區樣本企業整體效率水平。

（三）DEA 模型融資效率單項指標分析

1.規模報酬分析。通過分析表4 中的相關數據的統計分析結果，可以清晰地發現，中部地區和東部地區的樣本企業之中，規模報酬遞減的企業數量均呈現出下降趨勢，符合中小企業大多處于初創期或者成長期，有較大空間進行規模擴張的理論預期。其次，在東部地區的樣本公司中，規模收益遞減的公司比例明顯要高于中部地區，據此可以歸納出，東部地區的中小型企業獲取融資的難度較低。資金充足，導致出現資金冗余現象。最后，兩地區樣本企業中規模報酬不變占比均較低，說明中小企業在規模控制方面仍有較大改進空間。

表4 規模報酬分析

2.投入改進分析。針對樣例公司的輸入冗余的評估，通過比較目標數值與實際數值，可以參考表5的對比結果。資產總額、資產負債率和主營業務成本指標的實際均值都超過了預期的目標值，闡明在特定的產量水平中，公司所有投入項目都存在過剩。此外，在2018—2019 年中部地區樣本企業的目標值和實際值之間的差距呈現遞減趨勢，說明中部地區中小企業在投入角度效率有所提升，但整體水平仍不如東部地區。值得注意的是，東部地區樣本企業資產負債率指標的目標值與實際值差值在2019年達到54.95%，說明東部地區中小企業舉債過重，償債壓力加大，企業風險增加，導致整體融資效率低下，這也與表3 東部地區樣本企業純技術效率下降相匹配。

表5 樣本企業投入指標目標值與實際值比較

3.產出改進分析。對樣本企業的產出不足進行分析，目標值與實際值的比較如表6 所示。上文涉及的各參數指標實際均值均小于目標均值，說明在既定投入水平下企業各項產出均存在不足。其中，中部地區和東部地區樣本企業在主營業務收入指標上均表現良好，說明中小企業在主營業務上的發展不成問題，而在體現企業營運效率的總資產周轉率指標上，中部地區表現仍不及東部地區，但在凈資產收益率指標上，中部地區樣本企業實際均值與目標均值的差值兩年分別為9.57%和10.43%，東部地區分別為13.14%和20.41%，出現這種情況可能是由于上海資金更充足，股權投資更積極，從而優良企業數量不足以滿足投資方需求，導致投資方降低需求回報收益率來增加自己投資選擇面，這也與表1東部地區樣本企業凈資產收益率較低相匹配。

表6 樣本企業產出指標目標值與實際值比較

五、研究結論與建議

（一）研究結論

本文所選取的研究樣本包括中部地區53 家中小型企業、東部地區72 家上市中小型企業，借助于實證分析法，對其融資效益進行了對比分析，據此可以得出如下幾個觀點：

一是兩個區域的中小型企業的融資規模存在嚴重的不足，尤其是中部地區所存在的問題非常突出。從資金運用效率的規模效應和規模回報結果來觀察，兩個區域的中小企業在規模效率方面達到DEA 有效的比例相對較低，這意味著許多公司尚未達到理想的規模，仍有較大改進空間。而中部地區樣本企業中規模報酬遞增的企業有著較高的比重，由此也就說明中部地區中小企業融資問題更為嚴重。

二是兩地區純技術效率水平偏低，而改進方式有所不同。兩地區中小企業融資效率的綜合效率以規模效率作為決定因素，由于純技術效率不高，從而對企業的融資效率造成了不利的影響。在中部地區，改進方法包括提高純技術效率DEA 有效的企業數量，而東部地區應提高效率偏低企業的純技術效率。

三是兩地區中小企業資產負債率均較高，而中部地區股權投資收益更高。從企業投入指標的目標值與實際值的結果來看，兩地區樣本企業資產負債率均較大偏離目標值，而上海市由于資金過剩、投資活躍導致中小企業股權投資收益率比中部地區要來得更低一些，所以，今后應當將側重點都集中在中部地區中小企業的融資渠道和融資方式，加強中部地區中小企業的股權融資。

（二）研究建議

首先，合理規劃融資決策。有鑒于中部地區的中小企業現階段存在的融資成本較高這一問題，還需要結合投資項目的收益評估以及成本效益分析，合理規劃融資策略，制定成本較低的融資方式組合。具體來看，中小企業的管理層在進行融資決策之前，結合資金用途、項目收益率、項目風險評估結果、資本結構、機會成本等因素進行綜合分析。除此之外，中小企業的管理者在融資決策的過程之中，還需要全方位地把握企業整體的經營情況，除了財務部門之外，還需要確保其他職能部門參與進來，確保可以更為全面地收集數據資料，制定出更為行之有效的融資成本降低策略。

其次，積極拓展融資渠道。積極拓展諸如股權質押等融資性業務，并且還可以依托于投資信托基金來獲取資金，如此一來，也就可以有效地降低中部地區中小企業對于銀行貸款此種融資方式的依賴度。與此同時，借助資產證券化，可以更快獲取資金，較之于外援融資來說，成本更低且更易于獲取。與此同時，中小企業也應該積極探索互聯網金融，借此來拓展其融資渠道。而對于互聯網金融機構來說，也需要結合金融市場特點以及中小企業的融資需求，創新融資項目，助力中小企業融資困境的化解。

最后，提升中小企業的研發創新能力。一是加大研發資金投入。現階段，對于已經孵化的創新項目，中小企業需要確保充足的資金投入，才能使得這批創新項目可以更快實現收益。如若不然，將會因為占用大量的資金而影響到企業的速動比率，進而降低中小企業的償債能力，最終削弱其融資能力。二是提高研發效率。中小企業需要對企業的研發資金、研發人才等資源進行優化和整合，擇定重點項目，重點突破，提升研發創新效率。