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    文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率及影響因素研究

    2016-11-17 04:26:41張群邱玉興王丹丹
    會(huì)計(jì)之友 2016年20期
    關(guān)鍵詞:融資效率上市公司文化產(chǎn)業(yè)

    張群 邱玉興 王丹丹

    【摘 要】 以37家文化產(chǎn)業(yè)上市公司為樣本,構(gòu)建異質(zhì)性隨機(jī)前沿模型,測(cè)度了文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率水平。實(shí)證結(jié)果表明:樣本內(nèi)文化產(chǎn)業(yè)上市公司在2010—2014年間融資效率較高,所受融資約束有限;提升上市公司市價(jià)和前一期的融資效率有利于提高公司本期的融資效率,目前上市公司的發(fā)展能力不利于提高公司融資效率;提升上市公司的盈利能力和降低負(fù)債率能改善文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率約束但不顯著,企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大會(huì)顯著改善融資效率約束,大股東減少持股不利于改善融資效率約束但不顯著。基于此,提出政府建立登記、評(píng)估和管理文化產(chǎn)業(yè)上市公司資產(chǎn)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),鼓勵(lì)文化產(chǎn)業(yè)上市公司跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨所有制整合重組等建議。

    【關(guān)鍵詞】 文化產(chǎn)業(yè); 上市公司; 融資效率; 隨機(jī)前沿分析法

    【中圖分類(lèi)號(hào)】 F062.9 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937(2016)20-0055-05

    一、引言

    2009年國(guó)務(wù)院公布了《文化產(chǎn)業(yè)振興計(jì)劃》,文化產(chǎn)業(yè)正式被表述為國(guó)家的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。之后,我國(guó)的文化產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)快速增加,文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展邁入黃金期。文化產(chǎn)業(yè)是投入高、風(fēng)險(xiǎn)大的行業(yè),文化產(chǎn)品不斷創(chuàng)新、知識(shí)含量不斷增加使得其價(jià)值難以正確評(píng)估,因而文化產(chǎn)業(yè)的融資易陷入困境。融資的過(guò)程既包含資金順利融入,也包含對(duì)融入資金利用的效率高低。因此,文化產(chǎn)業(yè)融資效率的高低不僅涉及到文化企業(yè)盈利水平的大小,也會(huì)影響到文化投資者的信心。文化產(chǎn)業(yè)上市公司是文化產(chǎn)業(yè)中有發(fā)展前途的、回報(bào)率穩(wěn)定的大中型文化類(lèi)企業(yè),其融資效率的情況會(huì)帶動(dòng)整個(gè)行業(yè)的融資水平。

    國(guó)內(nèi)關(guān)于融資效率的研究目前主要集中于某類(lèi)型企業(yè)或行業(yè)的融資效率及影響因素。崔杰等[1]提出了影響非上市中小企業(yè)融資效率的六個(gè)組合因素,即企業(yè)自身素質(zhì)、主營(yíng)業(yè)務(wù)情況、企業(yè)盈利能力、短期外源債務(wù)資金來(lái)源與流動(dòng)性和企業(yè)的償債能力。徐鳳等[2]基于DEA研究了上市中小企業(yè)股權(quán)融資效率,得出我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市中小企業(yè)融資效率較低的結(jié)論。張延良等[3]基于DEA方法比較研究了金磚國(guó)家股票市場(chǎng)的融資效率,認(rèn)為我國(guó)股票市場(chǎng)融資效率水平較低。汪華林[4]基于DEA方法評(píng)價(jià)了房地產(chǎn)上市公司的融資效率。趙睿等[5]基于熵值法分析了中關(guān)村示范區(qū)創(chuàng)業(yè)板上市公司的融資效率。陳家干等[6]基于熵視角研究了科技型中小企業(yè)的融資效率。吳楠和姚金枝[7]研究了生物醫(yī)藥行業(yè)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)對(duì)融資效率的影響。劉亞錚和冉娜娜[8]基于DEA的CRS和VRS模型分析了我國(guó)24個(gè)文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率及優(yōu)化情況。另外,由于我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)整體起步較晚,國(guó)內(nèi)對(duì)其融資效率的研究還不夠深入。目前主要集中于對(duì)各省份文化產(chǎn)業(yè)融資效率的研究。王雪[9]、謝嘯[10]、耿毓?jié)蒣11]、王芹等[12]分別基于DEA分析了吉林省、安徽省、河北省、陜西省的文化產(chǎn)業(yè)投融資效率情況。

    綜合上述,鮮有文獻(xiàn)對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率進(jìn)行研究,部分已有的文獻(xiàn)也是基于DEA模型得出的研究結(jié)論。上市融資有利于緩解文化產(chǎn)業(yè)融資難的問(wèn)題,到目前為止,文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資約束處在什么水平,融資困境有沒(méi)有得到改善?這需要考慮各種影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。筆者通過(guò)利用異質(zhì)性隨機(jī)前沿模型,不僅能測(cè)算所選定的文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率水平,還可以分析其相關(guān)的影響因素作用情況。

    二、研究方法

    常見(jiàn)的融資效率水平的測(cè)算方法包括兩種:非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)和參數(shù)隨機(jī)前沿分析方法(SFA)。DEA方法可以根據(jù)觀測(cè)的數(shù)據(jù),求得最優(yōu)的效率邊界,它是一種線性規(guī)劃分析方法,但由于這種方法的確定性,不能考慮各種誤差因素對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響,而且它沒(méi)有確定的模型,無(wú)法對(duì)文化產(chǎn)業(yè)融資效率進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)價(jià);Aigner et al.[13]和Wim et al.[14]提出的SFA方法,在估計(jì)方程中包括了參數(shù)效率邊界、非負(fù)的效率項(xiàng)以及隨機(jī)誤差項(xiàng)。但這種方法的不足在于要先假設(shè)函數(shù)形式,如果函數(shù)形式本身誤差較大,則測(cè)算的結(jié)果將會(huì)存在偏差。不同文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率存在異質(zhì)性,如果不考慮這種異質(zhì)性會(huì)使得估計(jì)結(jié)果偏大,因此本部分采用異質(zhì)性隨機(jī)前沿模型測(cè)算各文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率。

    顯然,融資效率的取值范圍是0—1。當(dāng)IEI=0時(shí)(ui,t→∞),文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率最低,說(shuō)明面臨最嚴(yán)重的效率約束;當(dāng)IEI=1時(shí),文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率最高,說(shuō)明幾乎不存在無(wú)效率情況。

    三、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量說(shuō)明和模型設(shè)定

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文文化產(chǎn)業(yè)的上市公司選自中國(guó)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)《2015中國(guó)文化企業(yè)品牌價(jià)值TOP50》,2015“中國(guó)文化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力排行榜”及《中國(guó)文化企業(yè)行業(yè)運(yùn)營(yíng)前景及發(fā)展規(guī)劃分析報(bào)告2015—2021年》所提及的各行業(yè)標(biāo)桿企業(yè),涉及到新聞出版、廣播電視、影視、動(dòng)漫、音樂(lè)、網(wǎng)游、廣告、旅游和工業(yè)美術(shù)業(yè)等。時(shí)間范圍是2010—2014年,剔除了指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失年份的樣本數(shù)據(jù),共選取上證交易所、深證交易所37家上市公司作為研究對(duì)象。除上市公司年末總市值來(lái)自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)(RESSET)外,其余數(shù)據(jù)均來(lái)自巨潮資訊網(wǎng)各公司各年度的年報(bào)。

    (二)變量說(shuō)明

    1.融資效率。選用投資增長(zhǎng)率In yi,t。

    2.企業(yè)市價(jià)。選取托賓q值。當(dāng)q值較小時(shí),企業(yè)會(huì)繼續(xù)保留或增加股票,將產(chǎn)業(yè)資本轉(zhuǎn)換成金融資本。當(dāng)q值高時(shí)產(chǎn)業(yè)回報(bào)率也提高,企業(yè)迫切希望進(jìn)入資本市場(chǎng)變現(xiàn)套利。

    3.企業(yè)發(fā)展能力。選用單位資本營(yíng)業(yè)收入ei,t。企業(yè)發(fā)展能力越強(qiáng),融資效率就越高,它衡量了企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展水平。

    4.企業(yè)盈利能力。選用單位資本經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量(cf)。企業(yè)的盈利能力越強(qiáng),越對(duì)員工獲得報(bào)酬以及福利改善、投資者獲得投資收益形成了有效的保障。因此,企業(yè)盈利能力增強(qiáng)會(huì)拉升融資效率。本文單位資本的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量越多,說(shuō)明企業(yè)的內(nèi)部融資能力就越高。

    5.企業(yè)規(guī)模。Paul[17]認(rèn)為大公司降低了長(zhǎng)期債權(quán)融資的成本,在長(zhǎng)期舉債中產(chǎn)生了規(guī)模經(jīng)濟(jì),甚至具有同債權(quán)人討價(jià)還價(jià)的能力,因此,上市公司的規(guī)模與上市公司的融資效率正相關(guān)。這里用資產(chǎn)總額(ai,t)表示。資產(chǎn)總額越高,企業(yè)外部融資能力越強(qiáng),因?yàn)槠髽I(yè)可以提供的抵押品可能就越多,相對(duì)容易從金融機(jī)構(gòu)獲得資金支持。

    6.融資方式。以債務(wù)為主的融資方式降低了資金所有者用于自身私利的資金,用資產(chǎn)負(fù)債率(ad)來(lái)表示。負(fù)債率高有損于上市公司的融資效率。

    7.股權(quán)結(jié)構(gòu)。用上市公司十大股東持股比例來(lái)表示(h)。近年來(lái)我國(guó)的上市公司大股東重籌資、輕使用、盲目圈錢(qián)、占用巨額資金、危害小股東利益等負(fù)面消息經(jīng)常被曝出。嚴(yán)重影響了企業(yè)的融資效率。這一指標(biāo)反映了企業(yè)的外部融資能力。

    各變量說(shuō)明及樣本描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1、表2。

    (三)模型設(shè)定

    1.融資效率函數(shù)的設(shè)定。借鑒Wang和Battese and Coelli[18]的實(shí)證方法進(jìn)行構(gòu)建,設(shè)定模型如下:

    四、模型估計(jì)及實(shí)證結(jié)果

    (一)文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率異質(zhì)性隨機(jī)前沿模型的估計(jì)結(jié)果

    將SFA的無(wú)效率方程的均值和方差施加一定的約束,劃分成了5個(gè)模型,并采用極大似然估計(jì)法對(duì)(I)—(V)進(jìn)行了估計(jì),結(jié)果見(jiàn)表3。模型(I)代表本文的異質(zhì)性模型,其中無(wú)效率方程的均值和方差都是外生變量的函數(shù);模型(II)假定均值是0,方差為外生變量的函數(shù);模型(III)假定方差是常數(shù),均值為外生變量的函數(shù);模型(IV)對(duì)應(yīng)于DEA模型,不考慮誤差項(xiàng)的影響;模型(V)對(duì)應(yīng)于方差為常數(shù)、均值為0的情況。根據(jù)對(duì)數(shù)似然值、似然比和相關(guān)信息準(zhǔn)則確定模型(I)優(yōu)于其他模型,下面圍繞模型(I)的估計(jì)結(jié)果展開(kāi)分析。

    (二)文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率隨機(jī)前沿分析

    模型(I)的估計(jì)結(jié)果顯示,在異質(zhì)性隨機(jī)前沿方法下,托賓q的估計(jì)系數(shù)為0.246,在10%的水平上顯著不等于0。這表明托賓q對(duì)上市公司融資效率有著顯著的影響,當(dāng)托賓q值變大時(shí),上市公司融資效率上升。單位資本銷(xiāo)售收入及其滯后值的估計(jì)系數(shù)不顯著,說(shuō)明當(dāng)前主要文化上市公司的單位資本銷(xiāo)售收入不利于提高企業(yè)融資效率,也就是營(yíng)業(yè)收入有待提高。融資效率的滯后項(xiàng)在1%水平上顯著,系數(shù)是0.562,表明上市公司本期的融資效率明顯受上一期的影響。

    (三)文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率影響因素分析

    根據(jù)異質(zhì)性隨機(jī)前沿模型,能夠計(jì)算出融資效率損失并分析它的影響因素。第一,單位資本凈現(xiàn)金流量在均值方程和方差方程中都為負(fù),但是不顯著,表明增加單位資本凈現(xiàn)金流量能改善文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率約束,降低融資效率約束的不確定性,但這種內(nèi)部融資的效果不明顯。第二,企業(yè)的總資產(chǎn)在均值方程中顯著為負(fù),但在方差方程中為正且不顯著,表明這種外部融資方式能提高上市公司的融資效率,但是不能降低上市公司融資效率約束的不確定性。第三,負(fù)債率在均值方程中為負(fù),但不顯著,在方差方程中顯著為正,表明上市公司較低的負(fù)債率有利于改善這些文化企業(yè)的融資效率約束,但這種外部融資方式效果不明顯。在后續(xù)階段不利于降低融資效率約束的不確定性。第四,前十名股東持股情況不利于改善融資效率約束,同時(shí)也不利于降低融資效率約束的不確定性,但這種效果不顯著。

    (四)文化產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率分析

    根據(jù)模型可以估算出每個(gè)上市公司的融資效率和融資效率約束程度。根據(jù)融資效率值繪制了頻數(shù)分布圖(見(jiàn)圖1),結(jié)果表明這些上市公司中絕大部分的融資效率集中分布在75%~85%之間,也就是實(shí)際融資效率低于最佳融資效率水平約15%~25%。

    表4是根據(jù)表3中模型(I)計(jì)算出的37家上市文化公司2011—2014年的融資效率均值??傮w來(lái)看,平均值最高的是0.842,最低的是0.772,兩者相差0.07,有16家公司的均值低于0.8,其余21家的均值都大于0.8,融資效率較高。2011—2014年這37家上市公司的平均融資效率分別為0.814、0.807、0.799、0.801,變化不明顯。

    五、結(jié)論及政策建議

    在隨機(jī)前沿模型中,樣本公司的融資效率水平均值為0.8左右,說(shuō)明這些文化產(chǎn)業(yè)上市公司基本能夠通過(guò)內(nèi)部和外部相關(guān)的融資手段,擴(kuò)大融資渠道。但是,也面臨著一定的融資約束。實(shí)證結(jié)果顯示,高產(chǎn)業(yè)回報(bào)率有利于提高公司的融資效率;單位資本銷(xiāo)售收入不利于提高公司融資效率,營(yíng)業(yè)收入沒(méi)有發(fā)揮出本應(yīng)該有的效果,可能是這些上市公司的經(jīng)營(yíng)歷史較短,業(yè)績(jī)有待提高;前一期的融資效率對(duì)本期融資效率有積極的影響;增加單位資本凈現(xiàn)金流量對(duì)于提高文化產(chǎn)業(yè)上市公司的融資效率作用不明顯;公司的總資產(chǎn)增加有助于減少公司的融資約束,但是不能降低后續(xù)的不確定性;負(fù)債率對(duì)于改善上市公司融資效率約束作用不明顯;大股東減少持股沒(méi)有明顯地改善融資效率約束的作用。

    為了加快文化產(chǎn)業(yè)上市公司發(fā)展,緩解其上市公司融資約束問(wèn)題,鼓勵(lì)更多的中小文化企業(yè)上市,筆者建議:從政府角度,建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)登記、評(píng)估和管理文化產(chǎn)業(yè)上市公司相關(guān)資產(chǎn),鼓勵(lì)更多的文化產(chǎn)業(yè)上市公司跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨所有制整合重組,設(shè)立政府為主導(dǎo)的、允許社會(huì)資本進(jìn)入的文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金;企業(yè)層面,應(yīng)該加強(qiáng)自身的內(nèi)部管理水平和資源配置能力,增強(qiáng)品牌營(yíng)銷(xiāo)意識(shí),降低市場(chǎng)開(kāi)拓成本,提高資金的使用效率,減少企業(yè)負(fù)債,鼓勵(lì)更多員工持股,調(diào)動(dòng)員工創(chuàng)新的積極性。

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