我國科技型小微企業(yè)融資效率的實證研究

孟 媛, 楊 揚, 陳敬良, 王廣雷

(上海理工大學管理學院,上海 200093)

我國科技型小微企業(yè)融資效率的實證研究

孟 媛, 楊 揚, 陳敬良, 王廣雷

(上海理工大學管理學院,上海 200093)

結合科技型小微企業(yè)的特點,構建了以企業(yè)資產總額、主營業(yè)務成本和資產負債率為投入指標,以凈資產收益率、主營業(yè)務收入增長率和總資產周轉率為產出指標的融資效率評價體系.根據(jù)數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)方法的基本模型,對在新三板(NEEQ)掛牌的54家科技型小微企業(yè)2011年、2012年的融資效率進行實證分析.研究結果表明:2012年科技型小微企業(yè)的融資效率低于2011年,且科技型小微企業(yè)中的高技術服務業(yè)、電子信息業(yè)和生物醫(yī)藥業(yè)科技型小微企業(yè)的融資效率處于較高融資效率區(qū)間,新能源與高效節(jié)能及環(huán)保業(yè)則處于低融資效率區(qū)間.

科技型小微企業(yè);融資效率;DEA模型

科技型小微企業(yè)作為我國國民經濟的重要組成部分,在促進經濟增長、就業(yè)率增加、產業(yè)結構調整及科技成果轉化等方面發(fā)揮著越來越重要的作用.近年來,國家和地方均出臺了一系列科技型小微企業(yè)的扶持措施,十八大報告等亦提出支持小微企業(yè),特別是科技型小微企業(yè)發(fā)展.在國家和地方政策的扶持下,科技型小微企業(yè)的發(fā)展取得了一定的成效,但仍然面臨不少問題.雖然科技型小微企業(yè)具有高成長性、高創(chuàng)新性、高收益性和人才密集性等優(yōu)點,但同時也具備高投入性、高風險性等缺點,再加上科技型小微企業(yè)的自身缺陷和金融環(huán)境的制約,融資困難和融資效率不高成為制約科技型小微企業(yè)發(fā)展的主要瓶頸.因此,用科學、有效的評價方法,研究各行業(yè)科技型小微企業(yè)的融資效率及影響融資效率的原因,可以幫助企業(yè)制定合理的融資決策,從根本上提高科技型小微企業(yè)的融資效率.

1 研究現(xiàn)狀

企業(yè)融資效率是指微觀經濟主體為生產運營融通資金的能力及其所實現(xiàn)的效用.國外關于企業(yè)融資的研究開始較早,始于20世紀50年代,現(xiàn)今已形成了一系列成熟理論,如:MM理論、優(yōu)序融資理論、代理成本理論、信號傳遞理論、金融周期理論等,這些理論多數(shù)遵循從結構到行為,再到績效評價的研究框架.但查閱國外文獻,卻鮮有直接針對企業(yè)融資效率的研究,這可能與西方現(xiàn)有的產權制度有很大關系,使得企業(yè)融資天然具有效率的內在涵義[1].

我國由于資本市場發(fā)展起步較晚,再加之國情特殊,企業(yè)融資效率低下的事實顯得尤為突出.為使企業(yè)較快適應資本市場的發(fā)展,國內學者紛紛開始研究有關企業(yè)融資效率的問題,且前期主要集中于理論研究.曾康霖[2]最早提出融資效率,并分析了影響融資效率和成本的主要因素.之后,宋文兵[3]、葉望春[4]、盧福財[5]從不同的角度對融資效率進行了理論研究.近年來,隨著我國資本市場的快速發(fā)展,越來越多的學者傾向于通過實證研究對企業(yè)的融資效率及企業(yè)價值進行分析.伍裝[6]、黃輝[7]、田芬[8]和張學軍等[9]分別采用多元線性回歸、灰色關聯(lián)度分析及模糊數(shù)學等方法,這些方法需要事先確定各個指標的優(yōu)先權重,評價結果易受主觀因素的影響.融資效率問題是一個多投入與多產出的復雜系統(tǒng),數(shù)據(jù)包絡分析(data envelopment analysis,DEA)方法優(yōu)點便在于此,它不需要假設具體的函數(shù)形式,由線性規(guī)劃方法產生模型中需要的權重,較好地避免了主觀因素對評價結果的影響.王新紅[10]、張燕玲[11]、沈友華[12]運用DEA基本模型對我國高新技術企業(yè)、北京市高科技中小企業(yè)、中小板科技型企業(yè)的融資效率進行了實證分析,武娟[13]則采用DEAMalmquist方法對科技型中小企業(yè)的融資效率進行了評價.

可以看出,采用DEA方法研究企業(yè)融資效率的文章很多,但科技型小微企業(yè)是近幾年興起的特殊群體,關于此類企業(yè)融資效率的研究還較少.鑒于此,本文運用DEA原理構建評價我國科技型小微企業(yè)融資效率的模型,并對其進行實證分析,探討提高我國科技型小微企業(yè)融資效率的途徑.

2 DEA方法的基本原理及模型

DEA是使用數(shù)學規(guī)劃模型評價具有多個輸入、多個輸出的決策單元(DMU)之間相對有效性的方法,其本質是利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)確定相對有效的生產前沿面,研究部門和企業(yè)的技術進步狀況.1978年,著名的運籌學家A.Charnes,W.W.Cooper和E. Rhodes以單輸入、單輸出的工程效率概念為基礎,提出了第一個DEA模型——CCR模型(C2R模型),以相對效率的角度評價決策單元間的相對有效性; 1984年,Banker,Charnes和Cooper給出了BC2模型(C2GS2模型)[14].此后,又有許多學者投入到DEA模型的研究中,出現(xiàn)了一些DEA的改進模型. DEA方法已成為測度效率和系統(tǒng)分析最常用的工具之一,C2R模型和BC2模型是兩個最基本的DEA模型,其計算原理從略.

一般情況下,C2R模型用于評價DMU的規(guī)模效率(SE)與技術效率(TE)的總體有效性,用C2R模型求出來的效率值稱為技術效率;BC2模型用于評價DMU的技術有效性,用BC2模型求出來的效率值稱為純技術效率(PTE).技術效率=純技術效率×規(guī)模效率.

對于科技型小微企業(yè)來說,TE是評價企業(yè)融資效率的綜合指標,按強度劃分為4個等級:TE為1時,表示企業(yè)融資有效,達到帕累托最優(yōu)狀態(tài);TE在0.8～1之間,表示企業(yè)處于高融資效率區(qū)間,雖沒有達到最佳融資效率值,但企業(yè)融資得到了較合理的利用;TE在0.5～0.8之間,表示企業(yè)處于較高融資效率區(qū)間,離有效融資的差距較大,融得的資金不能達到合理、有效利用,需要進行企業(yè)資金和規(guī)模之間的調整;TE小于0.5時,企業(yè)處于低融資效率區(qū)間,融資效率較差,企業(yè)資金完全不能達到有效利用,需要進行大力調整.PTE是衡量企業(yè)管理效率的指標,它可以從量上衡量由于管理無效的影響程度而造成的企業(yè)融資無效,對此進行深層次分析,可以反映出企業(yè)廠家的日常經營管理政策和水平,其效率強度劃分同上.而SE的變化測度,有利于企業(yè)做出適合企業(yè)規(guī)模發(fā)展的融資決策,同時也有助于投資者對企業(yè)的成長階段予以分析判斷.

3 數(shù)據(jù)采集及相關評價指標的選取

3.1 樣本選取及數(shù)據(jù)來源

2006年至2013年6月底,在全國中小企業(yè)股份報價轉讓系統(tǒng)(NEEQ,俗稱新三板)掛牌的211家企業(yè)中,篩選出54家符合規(guī)定的科技型小微企業(yè)(見表1),樣本數(shù)大于投入、產出項數(shù)之和的兩倍以上,符合DEA使用的經驗法則.為保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性,本文只選取54家不同行業(yè)的掛牌科技型小微企業(yè)2011年和2012年的財務數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來自于系統(tǒng)披露的公司年報及審計報告.

表1 樣本企業(yè)行業(yè)分類及股份代碼Tab.1 Industry classification and stock code of sample enterprises

3.2 原始數(shù)據(jù)的無量綱化

無量綱化,即數(shù)據(jù)的標準化和規(guī)格化,是一種通過簡單的數(shù)學變換消除各指標量綱對數(shù)據(jù)處理過程影響的方法,是DEA方法的重要基礎工作.在數(shù)據(jù)包絡分析方法中,DEA的有效性雖然和輸入輸出數(shù)據(jù)的量綱選取無關,但在進行實證分析時,DEA模型要求各指標為非負,而樣本企業(yè)的輸出指標中有多項為負.因此,需要對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化,即按照一定的函數(shù)關系將其歸一到某一區(qū)間.本文使用功效系數(shù)法,其公式為

式中,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;xij=[0.1, 0.9].

3.3 融資效率評價指標的選取

科技型小微企業(yè)融資效率評價指標體系是認識和科學測度企業(yè)融資效率高低、系統(tǒng)分析影響效率因素的重要工具,也是企業(yè)正確制定高效率融資方式、不斷創(chuàng)新發(fā)展的重要依據(jù).國內外學者采用DEA進行投入產出效率分析的文獻幾乎均以人財物為構建科學合理的企業(yè)融資效率評價指標體系,而關于融資效率的評價又幾乎都是從財?shù)慕嵌瓤紤],因為企業(yè)財務狀況好壞、成本高低直接關系到投資者對企業(yè)的預判[15],對企業(yè)融資難易起到了十分重要的作用.因此,結合前人研究[10-13]以及科技型小微企業(yè)的自身特點,從企業(yè)獲取資金能力方面考慮,包括資產規(guī)模、融資成本、資本結構等微觀企業(yè)自身因素,分別用企業(yè)資產總額、主營業(yè)務成本、資產負債率三個投入指標來反映企業(yè)獲取資金的能力;從企業(yè)的資金使用效率及成長周期性兩個方面考慮,采用凈資產收益率、主營業(yè)務收入增長率和總資產周轉率作為產出指標.

4 實證研究

為有效識別我國科技型小微企業(yè)各效率值的分布情況,該部分采用傳統(tǒng)DEA評價方法的投入導向型的C2R模型和BC2模型,對我國不同行業(yè)的科技型小微企業(yè)的融資效率進行評價.以每家企業(yè)為一個DMU,將2011年和2012年共計108個DMU各投入產出指標無量綱化后的數(shù)據(jù),導入DPS14.10軟件,進行數(shù)據(jù)包絡分析,得到各DMU的技術效率、純技術效率和規(guī)模效率.

4.1 樣本企業(yè)總體融資效率測評

融資效率的評價結果如表2所示(見下頁), Irs,Drs和Crs分別表示規(guī)模收益(RTS)遞增、遞減和不變.

可以看出,2011年54家樣本企業(yè)中,28家企業(yè)處于規(guī)模收益遞增狀態(tài),21家企業(yè)處于規(guī)模收益遞減狀態(tài),剩下的5家企業(yè)處于規(guī)模收益不變狀態(tài);10家企業(yè)的純技術效率有效,說明這10家企業(yè)的日常管理處于最佳效率水平;5家企業(yè)處于最佳融資效率階段,即企業(yè)達到了帕累托最優(yōu)狀態(tài),2011年54

家企業(yè)平均技術效率,即評價融資效率的綜合指標為0.587 34,企業(yè)處于較高融資效率區(qū)間,但離有效融資的差距較大,企業(yè)融得的資金不能達到合理和有效利用,需要進行企業(yè)資金和規(guī)模之間的調整.

表2 54家樣本企業(yè)融資效率評價結果Tab.2 Financing efficiency evaluation results of 54 sample enterprises

2012年54家樣本企業(yè)中,40家企業(yè)處于規(guī)模收益遞增狀態(tài),11家企業(yè)處于規(guī)模收益遞減狀態(tài),剩下的3家企業(yè)處于規(guī)模收益不變狀態(tài).規(guī)模收益遞增的企業(yè)呈現(xiàn)明顯的遞增狀態(tài),規(guī)模收益遞減的企業(yè)呈現(xiàn)出明顯的遞減狀態(tài),說明大部分企業(yè)在2012年增加了資金投入或使用先進技術進行生產使企業(yè)規(guī)模擴大,從而帶來了生產效率的提高.但2012年的規(guī)模效率值為0.861 845,仍略低于2011年的0.897 777,說明企業(yè)雖然增加了資金投入,但投入資金量小且非常有限,亦或是由于先進技術并未完全轉化為產品生產與銷售.其次,54家樣本企業(yè)中,有8家企業(yè)的純技術效率有效,即日常管理處于最佳效率水平,54家樣本企業(yè)的平均純技術效率值為0.614 321,相對于2011年的0.652 819略有降低,雖然這些企業(yè)的整體日常管理水平處于中等偏上水平,但仍需繼續(xù)改進.此外,2012年僅有3家企業(yè)處于最佳融資效率階段,即企業(yè)達到了帕累托最優(yōu)狀態(tài).2012年54家樣本企業(yè)的平均融資效率為0.525 622,低于2011年的0.587 345,雖然企業(yè)仍處于較高融資效率區(qū)間,但離有效融資的差距進一步加大,企業(yè)融得的資金仍未達到合理和有效利用.

4.2 不同行業(yè)融資效率比較分析

為有效識別我國科技型小微企業(yè)各效率值的分布情況,該部分以行業(yè)細分為實證分析的出發(fā)點,歸納出54家科技型小微企業(yè)各效率指標的分布情況.表3是2011年、2012年54家樣本企業(yè)分行業(yè)融資效率評價結果.

表3 54家樣本企業(yè)分行業(yè)融資效率評價結果Tab.3 Financing efficiency evaluation results of different industries in 54 sample enterprises

在有環(huán)境因素和隨機干擾的情況下,從表3可以看出,2011年高技術服務業(yè)、電子信息業(yè)和生物醫(yī)藥業(yè)的融資效率較高,分別為0.695 531, 0.626 838和0.614 459,這些行業(yè)的大部分企業(yè)處于較高融資效率區(qū)間,但行業(yè)融資效率離有效融資的差距還較大,存在一定的投入資源浪費情況,資金未得到合理和有效利用;新能源與高效節(jié)能、環(huán)保產業(yè)的融資效率較低,分別為0.433 423和0.494 390,處于低效率融資區(qū)間,尤其是新能源與高效節(jié)能行業(yè)的大部分企業(yè)都處于低融資效率區(qū)間,融資效率差,資金完全不能達到有效利用.就純技術效率,也就是管理效率來說,仍然是高技術服務業(yè)、電子信息業(yè)和生物醫(yī)藥業(yè)較高,說明這三個行業(yè)的整體日常經營管理水平處于中等偏上水平,但仍需改進;新能源與高效節(jié)能業(yè)的管理效率最低,處于低效率區(qū)間,需要進一步從管理體制、政策及水平上尋找突破.對規(guī)模收益的統(tǒng)計分析顯示,2011年各行業(yè)的規(guī)模效率均處于高水平,環(huán)保業(yè)的規(guī)模效率最高,為 0.949 215,各行業(yè)規(guī)模收益情況如圖1所示.

圖1 2011年各行業(yè)規(guī)模收益分布情況Fig.1 Scale profit distribution of different industries in 2011

此外,從表3可以看出,2012年企業(yè)平均融資效率比2011年整體有所降低,行業(yè)融資效率離有效融資的差距進一步擴大,存在較大的投入資源浪費情況,但仍然是高技術服務業(yè)、電子信息業(yè)和生物醫(yī)藥業(yè)處于較高融資效率區(qū)間,其綜合融資效率分別為0.655 323,0.562 693和0.552 012;其余行業(yè)均處于低效率融資區(qū)間,融資效率差,新能源與高效節(jié)能的融資效率最低,僅為0.392 632,有高達61%的企業(yè)資金完全不能達到有效利用.就管理效率來說, 2012年整體比2011年各行業(yè)略有降低,但高技術服務業(yè)、電子信息業(yè)和生物醫(yī)藥業(yè)的整體日常經營管理水平依然高于其它行業(yè);環(huán)保業(yè)的管理效率變?yōu)樽畹?需要進一步從管理體制、政策及水平上尋找突破.對規(guī)模收益的統(tǒng)計分析顯示,2012年各行業(yè)的規(guī)模效率仍處于較高水平,其中環(huán)保業(yè)和生物醫(yī)藥行業(yè)的規(guī)模效率比2011年有所提高,說明了這些行業(yè)企業(yè)規(guī)模的擴大帶來了生產效率的提高.各行業(yè)規(guī)模收益情況如圖2所示.

圖2 2012年各行業(yè)規(guī)模收益分布情況Fig.2 Scale profit distribution of different industries in 2012

5 結 論

通過DEA基本模型的應用,對新三板54家科技型小微企業(yè)的融資效率進行了實證分析,主要結論如下:

a.54家樣本企業(yè)2011年、2012年的平均融資效率分別為0.587 345和0.525 622,雖然兩年的平均融資效率均處于較高融資效率區(qū)間,但離有效融資的差距還較大,且2012年進一步加大,企業(yè)融得的資金未達到合理和有效利用;54家企業(yè)兩年的平均純技術效率分別為0.652 819和0.614 321,說明這些企業(yè)的整體日常管理水平處于中等偏上水平,但仍需繼續(xù)改進;54家企業(yè)兩年的平均規(guī)模效率分別為0.897 777和0.861 845.可以看出,純技術效率不高,說明企業(yè)的日常管理水平是制約大多數(shù)科技型小微企業(yè)融資效率提升的主要因素.

b.從行業(yè)上來看,2012年各行業(yè)的平均融資效率和管理效率比2011年整體有所降低,行業(yè)融資效率離有效融資的差距進一步擴大,存在較大的投入資源浪費情況,高技術服務業(yè)、電子信息業(yè)和生物醫(yī)藥業(yè)處于較高融資效率與管理效率區(qū)間,新能源與高效節(jié)能及環(huán)保產業(yè)的融資效率和管理效率較低,企業(yè)資金完全不能達到有效利用,企業(yè)日常經營管理水平也較差,需進一步從管理體制、政策上尋找突破.對規(guī)模收益的統(tǒng)計分析顯示,2012年各行業(yè)的規(guī)模效率仍處于較高水平,其中環(huán)保業(yè)和生物醫(yī)藥行業(yè)的規(guī)模效率比2011年有所提高,說明了這些行業(yè)企業(yè)規(guī)模的擴大帶來了生產效率的提高.此外,從各行業(yè)效率指標來看,管理效率是影響生物醫(yī)藥、環(huán)保業(yè)融資效率的主要因素,而規(guī)模效率則是影響電子信息、新能源與節(jié)能高效產業(yè)的主要因素.

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(編輯:董 偉)

Empirical Study of Small and Micro Technological Enterprises’Financing Efficiency in China

MENGYuan, YANGYang, CHEN Jingliang, WANGGuanglei
(Business School,University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai 200093,China)

Based on the characteristics of small and micro technological enterprises and known achievement in scientific research,the evaluation index system of financing efficiency was set up, taking enterprise’s total assets,main business cost and asset-liability ratio as inputs,and return on net assets,growth rate of main business income and total assets turnover ratio as outputs.The data envelopment analysis(DEA)models,capable of deleting environmental effect and statistical noise, were established to study the financing efficiency of 54 registered small and micro technological enterprises in National Equities Exchange and Quotations(NEEQ)from 2011 to 2012.The empirical results show that the financing efficiency of 54 enterprises in 2012 is lower than in 2011. The financing efficiencies of the hi-tech service,electronic information and bio-pharmaceutical industries in those 54 enterprises are in the higher interval,and those of the new energy,high efficiency energy saving and environmental protection industry are in low interval.

small and micro technological enterprise;financing efficiency;DEA model

C 93;F 124

A

1007-6735(2015)03-0289-06

10.13255/j.cnki.jusst.2015.03.016

2014-04-14

上海市公共政策咨詢項目(11ZXCJ002)

孟 媛(1986-),女,博士研究生.研究方向:企業(yè)管理.E-mail:mengyuan0331@hotmail.com

陳敬良(1954-),男,教授.研究方向:企業(yè)管理.E-mail:jingliangc@usst.edu.cn