江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率研究
——基于2009-2014年面板數(shù)據(jù)

王　瓊，耿成軒

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●華東經(jīng)濟

江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率研究
——基于2009-2014年面板數(shù)據(jù)

王瓊1，2，耿成軒1

（1.南京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，江蘇 南京 211106；2.常州大學(xué) 數(shù)理學(xué)院，江蘇 常州 213164）

摘要：文章對多階段DEA模型加以拓展，同時考慮投入松弛量信息及外部環(huán)境和隨機因素的影響，構(gòu)建六階段Super-SBM模型，結(jié)合Malmquist指數(shù)模型，對江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)29家上市公司2009-2014年融資效率進行靜態(tài)與動態(tài)評價，更真實地反映融資效率狀況。研究表明：“熨平”外部環(huán)境和隨機因素影響后，平均融資效率明顯下降，說明改善金融生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境能顯著提升融資效率；融資效率整體呈現(xiàn)上升趨勢，但年均增長有放緩態(tài)勢；融資效率增長主要依賴技術(shù)進步，但效率充分提升還受到技術(shù)效率的影響；制約技術(shù)效率的主要原因為純技術(shù)效率不高，企業(yè)各種資本要素有效集聚和配置管理的水平有待進一步提升。

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)；融資效率；六階段Super-SBM模型；Malmquist指數(shù)模型

一、引　言

加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)不僅僅是全球產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的大勢所趨，也是中國政府為促進經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級而做的重大戰(zhàn)略選擇。我國已將培育發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提升到國家戰(zhàn)略高度，而資金是戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心與動脈。在資金融通及其配置效率受到現(xiàn)實融資生態(tài)嚴重約束的新常態(tài)經(jīng)濟情境下，如何在有限的金融資源供給下實現(xiàn)更高的利用效率，以提高融資效率為基礎(chǔ)促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的提質(zhì)增效，就成為促進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)從資本密集的增長方式轉(zhuǎn)向有質(zhì)量的增長的重要問題。江蘇作為中國經(jīng)濟發(fā)達省份之一，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展位居全國前列，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)法人企業(yè)占全國的比重高達四成，對其融資效率的評價研究具有一定的代表性意義，能夠為我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究提供更為深邃的理論詮釋力

耿成軒（1965-），女，遼寧大連人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：財務(wù)管理與資本市場，公司與產(chǎn)業(yè)金融。和更加充分的經(jīng)驗證據(jù)。

國外學(xué)者對企業(yè)融資理論、效率理論的研究從20世紀50年代開始。西方國家較完善的財產(chǎn)制度和較成熟的產(chǎn)權(quán)制度使得企業(yè)融資比較有效率，因此較多圍繞融資結(jié)構(gòu)或市場整體配置效率展開，而關(guān)于企業(yè)融資效率的研究相對較少。Yilmaz等（2011）基于一系列靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)，研究了產(chǎn)品市場競爭和上市公司融資結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系［1］。Hovakimian、Opler和Timan（2001）通過理論模型，發(fā)現(xiàn)在決定融資結(jié)構(gòu)時，企業(yè)應(yīng)以較多的債務(wù)融資來支持當(dāng)下發(fā)生的業(yè)務(wù)，而以股權(quán)融資來保證成長需要，并以此來保證自己的融資效率［2］。Fuensanta等（2014）對1998-2008年西班牙上市公司樣本的融資效率進行研究，結(jié)果表明，公司的財務(wù)杠桿可以減輕過度投資的問題，債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的降低可以提高融資效率，從而減少過度投資和投資不足的問題［3］。

自曾康霖（1993）提出“企業(yè)融資效率”［4］以來，國內(nèi)學(xué)者對企業(yè)融資效率的研究逐步深入。高學(xué)哲（2005）認為企業(yè)融資效率是能夠創(chuàng)造企業(yè)價值的融資能力，企業(yè)要通過和其他企業(yè)的橫向比較以及自身的縱向比較才能了解該企業(yè)融資效率的高低［5］。申慧慧在融資約束前提下，運用多元回歸方法研究了不同控股類型的公司在運用資金時受到環(huán)境影響的差異［6］。張博（2014）運用熵值法研究了陜西省22家上市公司融資效率［7］。伍裝（2005）利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對企業(yè)融資效率進行了評價，結(jié)果發(fā)現(xiàn)長期負債融資對中小型企業(yè)產(chǎn)值影響最?。?］。劉力昌等（2004）利用DEA方法測度上市公司股權(quán)融資效率，得出我國上市公司股權(quán)融資效率呈低效狀態(tài)的結(jié)論［9］。程貴孫等（2013）利用BBC模型對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中上市公司2005-2011年間的相對效率進行了實證研究，結(jié)果表明上市公司的生產(chǎn)效率都是非有效的［10］。黃魯成等（2012）選取了1995-2009年間北京高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)，結(jié)合SFA模型進行了三階段DEA模型的技術(shù)效率測算［11］。熊正德等運用DEA方法建立了Logit模型來考察效率影響因素，結(jié)果顯示宏觀經(jīng)濟狀況對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的繁榮有著深遠的推動效用［12］。劉亞錚等（2015）利用Malmquist指數(shù)，分析了45家新能源上市公司2009-2013年間技術(shù)效率的變化狀況，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量優(yōu)于私營企業(yè)［13］。

通過對國內(nèi)外相關(guān)文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn)，DEA方法因在研究指標選取和權(quán)重設(shè)計上無須主觀確定權(quán)重，相對而言比較客觀。但現(xiàn)有的融資效率DEA評價方法多以二、三階段等低階段DEA模型為主，運用六階段DEA模型的尚未發(fā)現(xiàn)。而二階段DEA模型沒有充分利用松弛變量信息，三階段DEA模型沒有考慮SFA回歸時被解釋變量的截斷問題，使得參數(shù)估計不是一致估計，而四階段DEA模型雖然參數(shù)估計是一致估計，卻無法調(diào)整隨機誤差的影響?；谏鲜隹紤]，本文對多階段DEA模型加以拓展，構(gòu)建六階段Super-SBM模型，對江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率進行評價，通過“過濾”外部環(huán)境和隨機因素對效率評估過程中所帶來的干擾，測算處于同一生態(tài)環(huán)境中擁有相同運行平臺的各上市公司純粹的融資效率，同時結(jié)合Malmquist指數(shù)模型進行動態(tài)評價，以更準確地分析融資效率的影響因素，為進一步提高戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率提供更加充分的經(jīng)驗證據(jù)和政策建議。

二、融資效率評價模型構(gòu)建

（一）基于靜態(tài)評價的六階段Super-SBM模型構(gòu)建

本文在多階段DEA模型［14-15］基礎(chǔ)上，構(gòu)建六階段Super-SBM模型，同時考慮投入指標松弛變量以及外部環(huán)境和隨機因素對融資效率測度的影響，以更真實地評估江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率。

1.第一階段：指標體系構(gòu)建

DEA效率測度理論屬于非參數(shù)估計方法，在實際運用時只需要輸入影響效率的投入指標以及產(chǎn)出指標，便可以獲得效率評價結(jié)果。根據(jù)指標選擇原則，運用SPSS19.0統(tǒng)計軟件對初始財務(wù)指標進行聚類分析、Spearman相關(guān)性分析等，同時考慮參評單元數(shù)要大于投入產(chǎn)出指標數(shù)的兩倍，最終合理確定投入指標和產(chǎn)出指標。

假設(shè)有n個參評單元DMU，每個DMU有m個投入和q個產(chǎn)出數(shù)據(jù)。對于第j個參評單元，其對應(yīng)的標準化后投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別記為：

其中，j=1,2,…,n。

2.第二階段：運用Super-SBM模型計算初始效率值

在傳統(tǒng)徑向DEA模型中，對無效率程度的測量只包含了所有投入產(chǎn)出等比例的增減，而松弛改進部分在效率值的測量中并未體現(xiàn)。如果不考慮投入指標的“松弛”問題直接運用CCR和BCC模型，有可能導(dǎo)致對效率評估的偏誤。Tone K（2001）提出了SBM（Slack Based Measure）模型，其優(yōu)點是解決了徑向模型對無效率的測量沒有包含松弛變量的問題［16］。2002年Tone K在SBM模型的基礎(chǔ)上提出Super－SBM模型，解決了有效單元之間的排序問題，對有效決策單元進行排序［17］。因此，在第二階段，運用Super-SBM模型得到各個DMU效率值和投入指標松弛變量值。Super-SBM模型的線性規(guī)劃形式可寫為：

3.第三階段：運用Tobit回歸方法確定環(huán)境變量對效率的影響方向

受外生環(huán)境變量的影響，Super-SBM模型得到的初始效率值并不能準確反映各DMU的真實效率狀況。效率值θ最低為0，即被解釋變量的數(shù)據(jù)是在左側(cè)被截斷，而Tobit回歸模型屬于被解釋變量受限制的一種模型，因此，從效率值的截斷數(shù)據(jù)特征出發(fā)，在第三階段對效率值θ和環(huán)境變量建立Tobit回歸模型，以期從整體上找到影響效率的外部環(huán)境因素。

假定評價系統(tǒng)中環(huán)境變量有K個，ekj為第j個參評單元的環(huán)境指標，作為Tobit回歸的解釋變量，第j個參評單元的初始DEA效率值θj作為被解釋變量。β為回歸系數(shù)，ε為服從正態(tài)分布的獨立殘差項。通過Tobit回歸分析識別環(huán)境因素對效率的影響方向和程度，從而得到純粹的管理效率。當(dāng)環(huán)境變量的回歸系數(shù)為正，同時統(tǒng)計顯著時，表示增加外部環(huán)境變量值有利于增加效率值，即該因素與效率值是同向變動的，從而對效率提高不利，應(yīng)將該因素歸為負向環(huán)境變量e-；反之為正向環(huán)境變量e+。

Tobit回歸模型如下：

其中,k=1,2,…,K;j=1,2,…,n。

4.第四階段：排除外部環(huán)境因素及隨機因素對效率的影響

利用隨機前沿方法SFA來修正Super-SBM模型難于處理外部環(huán)境和隨機干擾因素的缺點。將初始投入變量的總松弛變量作為被解釋變量，負向環(huán)境變量e-作為解釋變量，采用隨機前沿成本方程［15］，具體如下：

與非參數(shù)方法相比，SFA方法最主要的優(yōu)點是區(qū)分了隨機因素與技術(shù)無效率因素，且對回歸模型進行了計量檢驗，它實質(zhì)上將被解釋變量分為成本函數(shù)、隨機因素和技術(shù)無效率三部分?？紤]參評單元不可控制的外部環(huán)境因素和隨機誤差項對評價結(jié)果的調(diào)整以及更深層次的信息挖掘，從而得到更客觀全面的評價。

5.第五階段：調(diào)整投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)

使用各投入指標松弛變量的最大擬合值以及隨機誤差項對初始投入指標值進行調(diào)整，調(diào)整公式為：

6.第六階段：運用Super-SBM模型重新計算效率值

對調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)和初始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，重新使用Super-SBM模型計算各參評單元的效率值。由于剔除了外部環(huán)境和隨機因素的影響，因此采用六階段Super-SBM測算得出的效率值更能準確反映各參評單元純粹的效率水平。

（二）基于動態(tài)評價的Malmquist指數(shù)模型構(gòu)建

DEA效率評價屬于基于各個時期的面板數(shù)據(jù)的靜態(tài)效率評價，這就有可能會存在一些困惑，例如某參評單元雖然兩個時期均處于效率前沿面之外且本期效率值低于上期，但本期的絕對效率有可能高于上期，這樣靜態(tài)的效率評價就無法發(fā)現(xiàn)某些參評單元的效率進步，同樣也無法發(fā)現(xiàn)效率退步。而這恰是Malmquist指數(shù)方法能夠處理的，將DEA運用到Malmquist指數(shù)計算過程中，使用各年份的面板數(shù)據(jù)來計算全要素生產(chǎn)率和技術(shù)變化以及綜合效率變化，測度參評單元時間序列上的效率變化，即動態(tài)效率變化。

Malmquist指數(shù)由Malmquist.S（1953）在消費分析研究中首次提出，旨在研究不同無差異曲線上消費束如何移動。實證分析中，普遍采用F?re等人（1994）構(gòu)建的基于 DEA的 Malmquist指數(shù)。Malmquist指數(shù)可由下式表示：表示t時期的參評單元在t時期的有效性；

若Malmquist指數(shù)MI>1，表明從t到t+1時期該參評單元的效率有所增加，說明生產(chǎn)力有進步；如果MI<1，則表明生產(chǎn)力退步；若MI=1則說明生產(chǎn)力沒有變化。FGLR（1992）將該指數(shù)分解為技術(shù)進步指數(shù)TC和相對效率變化指數(shù)EC兩個部分。其中相對效率變化指數(shù)EC還可分解為純技術(shù)效率指數(shù)PC和規(guī)模效率指數(shù)SC。

技術(shù)效率指數(shù)EC是兩個時刻的效率變化指數(shù)，表示從t到t+1時刻參評單元對生產(chǎn)前沿面的“追趕效應(yīng)”，測度生產(chǎn)單位是否在更靠近當(dāng)期生產(chǎn)前沿的運行狀況下組織生產(chǎn)，當(dāng)EC>1時，表明生產(chǎn)單位的生產(chǎn)更接近生產(chǎn)前沿面，相對技術(shù)效率有所提高，該度量與參考期t0選取無關(guān)，主要反映參評單元在生產(chǎn)經(jīng)營行為方面的改善。技術(shù)進步指數(shù)TC是兩個時刻技術(shù)變化指數(shù)，表示從t到t+1時刻生產(chǎn)前沿面的移動，反映“前沿面移動效應(yīng)”，表明技術(shù)創(chuàng)新，其效應(yīng)量與參考期的選擇密切相關(guān)，TC>1表明生產(chǎn)前沿面向前移動。

基于DEA的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可由下列四個線性規(guī)劃模型獲得。計算下列四個基于DEA的距離函數(shù)測算模型，可得從t到t+1時刻第i個參評單元的DEA全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)［13］。

在測算結(jié)果分析里需要重點強調(diào)的是，技術(shù)效率反映參評單元將投融資技術(shù)吸收消化后帶來的融資成本降低、融資規(guī)模擴大或產(chǎn)出增加的程度，純技術(shù)效率反映參評單元在資金配置中有無存在資金冗余或誤用，規(guī)模效率反映參評單元資金投入與產(chǎn)出是否滿足規(guī)模收益。

三、變量設(shè)計及數(shù)據(jù)來源

研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率時，考慮其融資渠道分內(nèi)源融資和外源融資兩種，其中外源融資包括債務(wù)融資和股權(quán)融資。在相關(guān)文獻基礎(chǔ)上，本文選取“盈余公積”和“未分配利潤”作為內(nèi)源融資的輸入指標，用以衡量內(nèi)源融資渠道對企業(yè)的投入強度；“非流動負債”作為債務(wù)融資的輸入指標，“實收資本”和“資本公積”作為股權(quán)融資的輸入指標，以衡量外源融資渠道對企業(yè)的投入強度。上市公司融資效率最終表現(xiàn)為企業(yè)的市場表現(xiàn)和經(jīng)營水平，因此選取“營業(yè)總收入”和“凈利潤”作為模型的產(chǎn)出指標，以衡量企業(yè)的效益水平。選取環(huán)境變量的原則是這些環(huán)境變量對產(chǎn)出產(chǎn)生影響，但不在各公司可控范圍之內(nèi)。根據(jù)相關(guān)文獻及考慮數(shù)據(jù)的可得性，選取所在地區(qū)年末金融機構(gòu)人民幣貸款余額表示金融環(huán)境對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持能力；以所在地區(qū)近三年專利授權(quán)數(shù)量表示當(dāng)?shù)丶夹g(shù)創(chuàng)新環(huán)境對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響；以所在地區(qū)當(dāng)年地區(qū)生產(chǎn)總值表示當(dāng)?shù)厥袌鲂枨鬆顩r。具體投入產(chǎn)出指標變量見表1所列，投入產(chǎn)出變量間的相關(guān)性見表2所列。

表1　投入產(chǎn)出指標體系

鑒于Malmquist指數(shù)模型要求具有5年以上的面板數(shù)據(jù)，本文剔除2010年以后上市以及ST股的公司，選取了在滬深證券交易所上市的屬于江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)概念的29家上市公司作為研究樣本。所有數(shù)據(jù)來源于同花順軟件、國泰安金融數(shù)據(jù)庫以及中國統(tǒng)計年鑒。DEA模型要求投入產(chǎn)出指標值均為正數(shù)，而實際數(shù)據(jù)可能存在負數(shù)，因而需要先對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，具體方法如下：

表2　投入與產(chǎn)出變量間的相關(guān)性

四、實證分析

（一）融資效率靜態(tài)評價

基于Super-SBM模型，運用Dea-Solver-Pro.軟件對2009-2014年29家江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司融資的相對有效性進行效率評價，結(jié)果見表3和表4所列，調(diào)整前后各公司平均融資效率變化如圖1所示。如果不排除環(huán)境變量的影響，江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司平均融資效率達96.8%，因此，各上市公司在保持投入比例和產(chǎn)出水平不變的情況下，若能有效運作，則平均能減少3.2%的投入。具體而言，在2009-2014年間，近36.78%的公司在當(dāng)年融資時存在資金投入過剩，沒有充分利用資金。各公司的融資效率差異較大，如2013年綜藝股份的融資效率僅為18.8%，說明該公司當(dāng)年融資投入有近81.2%屬于無效投入。東華科技、金通靈、康力電梯、科遠股份、江蘇國泰、小天鵝A這6家公司連續(xù)6年融資效率都大于等于1，其投入產(chǎn)出的線性組合構(gòu)成了融資效率前沿，說明這些公司具有較好的融資效率。

表3　Tobit回歸分析結(jié)果

圖1　調(diào)整前后各公司平均融資效率對比

（二）融資效率動態(tài)評價

在六階段Super-SBM模型分析的基礎(chǔ)上，本文對調(diào)整后的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進一步運用Malmquist指數(shù)模型，以這些公司融資效率相對有效性進行了動態(tài)分析。選擇的時間序列為2009-2014年，投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為排除外部環(huán)境因素和隨機因素修正后的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。運用DEAP2.1軟件測算Malmquist指數(shù)MI、技術(shù)效率指數(shù)EC和技術(shù)進步指數(shù)TC，具體測算結(jié)果見表5和表6所列。

表5　江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率的平均Malmquist指數(shù)及其分解

表6　2009-2014年各上市公司Malmquist指數(shù)分解情況

（1）從戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體來看，2009-2014年江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體融資效率呈現(xiàn)上升趨勢，這表現(xiàn)為6年來29家上市公司平均Malmquist指數(shù)為1.517，即融資效率年均增長51.7%。但也發(fā)現(xiàn)融資效率年增長速度逐漸趨緩，從最初的年均增長100.9%下降到10.6%。這與前期江蘇省對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展投入較多、注重轉(zhuǎn)型升級、對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)超前調(diào)整和超前轉(zhuǎn)型有關(guān)，也表明歷經(jīng)初期快速發(fā)展后的江蘇戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率持續(xù)提升的難度有所加大。

融資效率變化由技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)共同作用，其中技術(shù)效率指數(shù)反映上市公司因投融資技術(shù)進步使得融資成本降低或融資產(chǎn)出提高的程度，而技術(shù)進步指數(shù)會影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)前沿面的移動。從圖2可以看到，融資效率年均增長51.7%中，技術(shù)進步指數(shù)增長了52.5%，而技術(shù)效率下降了0.4%，說明江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率增長主要由技術(shù)進步大幅度提升引起。技術(shù)進步指數(shù)年增長速度逐漸放緩，從最初的98.3%下降到7.0%，而技術(shù)效率變化指數(shù)始終在1附近波動，說明這6年來技術(shù)水平進步很快，但對降低融資成本或增加融資產(chǎn)出的效應(yīng)并不明顯。

從技術(shù)效率變化指數(shù)分解來看，規(guī)模效率變化指數(shù)是技術(shù)效率變化指數(shù)與純技術(shù)效率變化指數(shù)的比值，反映產(chǎn)業(yè)的規(guī)模大小對融資效率的影響。2009-2014年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效率指數(shù)始終保持在1附近，即目前總體上資金投入與產(chǎn)出滿足規(guī)模收益。純技術(shù)效率可以理解為產(chǎn)業(yè)的軟實力，即在不改變現(xiàn)有規(guī)模水平和技術(shù)水平的前提下，企業(yè)利用現(xiàn)有投入生產(chǎn)相應(yīng)產(chǎn)出的能力，取決于企業(yè)的管理水平，包括資本結(jié)構(gòu)是否優(yōu)化，融資渠道是否優(yōu)化，資金投向是否正確等。2009-2014年純技術(shù)效率指數(shù)存在一定的波動性，2011-2013年純技術(shù)效率表現(xiàn)不佳而造成技術(shù)效率下降。

圖2　江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)年均融資效率分解

對各樣本公司個體而言，由于公司差異性而造成融資效率的變動情況并不完全相同。因此平均意義上的分析并不能完全反映各上市公司融資效率之間的差異，因此有必要對各公司融資效率變化情況進行分析比較。

（2）從各上市公司個體來看，如果將每年各公司視為獨立個體考察，相當(dāng)于考察145家公司的樣本。從表6可以發(fā)現(xiàn)，約55.86%的公司融資效率由于技術(shù)進步因素使得融資成本降低或產(chǎn)出增加而呈現(xiàn)出改善趨勢；也有近34.48%的公司雖然技術(shù)效率不高抵消了技術(shù)進步帶來的部分積極影響，但融資效率仍呈現(xiàn)出改善趨勢。由圖3可知，技術(shù)進步是融資效率提升最主要的途徑。同時也發(fā)現(xiàn)，有4家公司即使存在技術(shù)進步因素，由于其技術(shù)效率低下使得融資效率出現(xiàn)了負增長。因此，僅僅提高技術(shù)水平并不能保證融資效率的提升，需要企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)上，還要注重技術(shù)效率的提升。

圖3　各公司年均融資效率分解

從技術(shù)效率指數(shù)分解來看，這6年來98.62%的上市公司資金投入與產(chǎn)出之間滿足規(guī)模收益。各公司的純技術(shù)效率變化差異較顯著，而且純技術(shù)效率指數(shù)是影響技術(shù)效率指數(shù)的關(guān)鍵因素?？梢?，江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中多數(shù)上市公司在鼓勵技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)上，較注重純技術(shù)效率的提升，同時控制資金融通成本和投入規(guī)模，這更有益于上市公司的健康穩(wěn)定發(fā)展。

五、結(jié)　論

本文在考慮投入指標松弛變量的基礎(chǔ)上，“熨平”因外部環(huán)境和隨機因素的優(yōu)勢或劣勢而得到的效率水平，將江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)29家上市公司放在相同的最差環(huán)境平臺上，且擁有相同的運氣，對其融資效率進行了靜態(tài)和動態(tài)評價，得出以下主要結(jié)論：

第一，從戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體來看，排除外部環(huán)境因素影響后，江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)平均融資效率明顯下降，存在較大的投入節(jié)約潛力；同時也說明金融生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境對上市公司融資效率有顯著的提升效應(yīng)。因此，對上市公司融資效率進行評價時有必要剔除環(huán)境因素和隨機效應(yīng)的影響。

第二，從各上市公司個體來看，融資效率存在較大的差異。剔除環(huán)境因素和隨機效應(yīng)影響后，大多數(shù)上市公司調(diào)整后平均融資效率均有所下降，這也充分說明調(diào)整后更能反映企業(yè)真實的融資效率現(xiàn)狀。多數(shù)公司融資效率增長主要是由于技術(shù)進步指數(shù)增長，但也存在部分公司因純技術(shù)效率低下引起融資效率出現(xiàn)負增長。

第三，技術(shù)進步取決于企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平和融資質(zhì)量狀況。近些年，江蘇省高度重視戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加強規(guī)劃引領(lǐng)，強化政策扶持，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模迅速壯大，自主知識產(chǎn)權(quán)大幅增長，創(chuàng)新發(fā)展能力國內(nèi)領(lǐng)先，從而使得技術(shù)進步水平始終保持上升趨勢。但純技術(shù)效率存在一定的波動性，說明資本要素集聚和有效配置水平有待進一步提升，需從運營管理水平和投融資管理水平等方面進行改善。

綜上所述，技術(shù)進步是推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率提升的有效途徑，但僅僅提高技術(shù)水平并不能保證融資效率的提升。企業(yè)要在保持技術(shù)進步的同時，注重提升純技術(shù)效率，雙管齊下。一方面，要不斷更新企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新；另一方面，還要繼續(xù)優(yōu)化公司治理結(jié)構(gòu)，提高吸收消化投融資技術(shù)進步的能力，保持和加強金融體系對其金融扶持的力度，同時發(fā)展不同層次的資本市場，不斷拓寬多樣化融資渠道，從而建立有利于促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、投融資模式創(chuàng)新的系統(tǒng)推動機制，以增強企業(yè)的硬實力，進而維持融資效率的穩(wěn)定增長。

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［責(zé)任編輯：余志虎］

中圖分類號：F127；F275.6

文獻標志碼：A

文章編號：1007-5097（2016）07-0014-07［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.07.003

收稿日期：2015-12-03

基金項目：國家社會科學(xué)基金項目（15BGL056）；江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)研究重點項目（2015ZDIXM008）；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目（NP2015302）

作者簡介：王瓊（1981-），女，浙江金華人，講師，博士研究生，研究方向：管理科學(xué)與工程；

A Study on Financing Efficiency of Jiangsu’s Listed Companies in Strategic Emerging Industries —Based on the Panel Data from 2009 to 2014

WANG Qiong1，2，GENG Cheng-xuan1
（1.College of Economics and Management，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 211106，China；
2.School of Mathematics and Physics，Changzhou University，Changzhou 213164，China）

Abstract:Considering the information of input slack variables，as well as the effects of external environment and random fac?tors，this paper proposes a six-stage Super-SBM model on the basis of existing multi-stage DEA model.Combining with Malmquist index model，we evaluate both statically and dynamically 29 listed companies’financing efficiency of strategic emerging industries in Jiangsu province from 2009 to 2014，so as to reveal the real status of financing efficiency.The study shows that：After“ironing out”the effects of external environment and random factors，the average financing efficiency of these samples decreases obviously，which indicates that the improvement of financial ecology and innovative environment can significantly promote the financing efficiency；The overall financing efficiency tends to rise up，but the average annual growth rate slows down；The growth of financing efficiency mainly depends on technological progress，and is restricted by technical efficiency；The main reason for limiting technical efficiency is pure technical efficiency.Moreover，the concentration and con?figuration of various capital elements of the enterprise need to be improved.

Keywords:strategic emerging industries；financing efficiency；six-stage super-SBM model；Malmquist index model