基于Bootstrap-DEA方法的信息技術企業(yè)融資效率測算

廖國民，熊嘉樂

(廣東外語外貿(mào)大學 金融學院，廣東 廣州 510006)

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基于Bootstrap-DEA方法的信息技術企業(yè)融資效率測算

廖國民，熊嘉樂

(廣東外語外貿(mào)大學 金融學院，廣東 廣州 510006)

將DEA方法與Bootstrap方法相結合，以2010年上市的30家中小企業(yè)板和30家創(chuàng)業(yè)板的信息技術類企業(yè)作為研究樣本，運用R語言及Deap2.1軟件測算其從2011～2015年的融資效率情況。實證研究結果表明：2011～2015年平均只有28.3%的企業(yè)達到了技術效率有效狀態(tài)，信息技術企業(yè)的融資效率整體上是低效的，企業(yè)整體的純技術效率值逐年遞減且低于其規(guī)模效率是導致其技術效率普遍不高的主要原因。

信息技術企業(yè)；融資效率；Bootstrap-DEA方法；中小板；創(chuàng)業(yè)板

2015年，我國提出了“中國制造2025”的制造強國計劃，作為未來著重培育的十大領域之一，信息技術產(chǎn)業(yè)不僅承擔著創(chuàng)新驅(qū)動、產(chǎn)業(yè)變革、智能轉(zhuǎn)型的關鍵任務，同時也是我國未來經(jīng)濟發(fā)展中新舊動能轉(zhuǎn)換的支柱力量，近年來頻繁出現(xiàn)的各種智能終端、云服務、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能與虛擬現(xiàn)實等技術都說明了電子信息技術行業(yè)的重要性。然而，和眾多中小企業(yè)一樣，以信息技術企業(yè)為代表的中小型高新技術企業(yè)在發(fā)展過程中也同樣面臨著融資成本高、融資難等問題，國務院也因此于2016年8月印發(fā)了《降低實體經(jīng)濟企業(yè)成本工作方案》[1]，以緩解企業(yè)目前的融資困境。在此背景之下，信息技術類企業(yè)能否在資本市場上獲取充足的資金以支持其研究與開發(fā)的投入以及能否有效的利用好融得的資金不僅決定了單個企業(yè)的經(jīng)營成長，同時也影響著整個行業(yè)未來的發(fā)展狀況。

一、相關文獻回顧

國外學者關于企業(yè)融資問題的研究最早始于Modigliani和Miller的MM理論，此后相關文獻的研究視角則多集中在企業(yè)的資本結構和融資結構等理論上，對企業(yè)融資效率的直接研究則極少，僅有少量文獻涉及到融資前后企業(yè)經(jīng)營績效。B.A.Jain和O.Kini以經(jīng)營現(xiàn)金流量與總資產(chǎn)的比和營業(yè)收入與總資產(chǎn)的比作為經(jīng)營績效的評價指標，對美國在1979年到1988年上市的682家企業(yè)進行研究，結果發(fā)現(xiàn)樣本企業(yè)的這兩項指標在企業(yè)上市之后均顯現(xiàn)出了下滑的趨勢，即融資效率普遍低下[2]。R.S.Hansen和C.Crutchley以1975年到1982年在美國紐交所進行增發(fā)融資的109家公司的資產(chǎn)報酬率為評價指標，發(fā)現(xiàn)企業(yè)的利潤率在增發(fā)融資后明顯下降[3]。T.Loughran和J.R.Ritter研究了美國1970年到1990年有新股增發(fā)行為的上市公司，發(fā)現(xiàn)其增發(fā)后5年內(nèi)的公司平均收益率與對照組沒有新股增發(fā)的公司相比要低[4]?？梢?，西方學者更多關注的是企業(yè)融資行為對經(jīng)營績效的影響，且多從融資結構的選擇、代理問題和風險回報關系上對此進行闡述，與我國情況存在一定差別。

在我國，融資效率的概念最早由曾康霖提出，他分析了直接融資與間接融資的概念，并且概括了影響企業(yè)融資效率與成本的七大因素[5]。其后，葉望春認為，企業(yè)融資效率是指企業(yè)的融資成本、融資風險與融資的便利度，企業(yè)的融資效率越高，越容易籌集社會資金[6]。呂景波將企業(yè)融資效率定義為企業(yè)融資的成本、收益及風險對融資過程的影響程度[7]。肖勁、馬亞軍則將融資效率簡單地定義為一種提升企業(yè)價值的融資能力[8]。從更加宏觀的角度上，盧福財認為融資效率是社會儲蓄轉(zhuǎn)化成投資的能效[9]。高有才把融資效率歸入經(jīng)濟效率的范疇，認為融資效率是企業(yè)融資行為對國民經(jīng)濟發(fā)展的影響與作用程度大小[10]。

近年來，學者關于融資效率的研究主要集中在融資效率的評價方法上。劉力昌、馮根福、張道宏等首次運用DEA數(shù)據(jù)包絡分析法，研究1998年滬市上市的47家公司股權融資效率，結果表明：68.09%的企業(yè)無法達到技術有效，我國上市公司股權融資效率整體偏低[11]。朱冰心對11家2004年在深交所上市的中小企業(yè)運用了模糊評價法和線性回歸法，得出企業(yè)的債券融資要優(yōu)于其股權融資效率[12]。李冬梅采用熵值分析法評價融資效率，得出黑龍江省上市公司融資效率整體低效的結論[13]。武娟通過DEA-Malmquist方法，評價了50家中小板科技型企業(yè)2008～2010年的融資效率，結果為企業(yè)整體上無法達到融資效率的最優(yōu)水平[14]。馬可、雷漢云則選取了DEA和Logit模型對1401家上市公司2009～2012年的融資效率進行研究，得出第一大股東持股比例等四大因素對融資效率有抑制作用[15]。方先明運用DEA方法研究2012年掛牌新三板的47家中小企業(yè)在掛牌前后的融資效率，結果表明兩者并無顯著變化[16]。

通過以上綜述可知，已有的研究文獻很少對某一個行業(yè)的融資效率進行專門的研究，且在研究方法上并沒有太多的改進?；诖耍疚倪x定了近年關注度較高的信息技術行業(yè)，并且在運用DEA方法的基礎之上加入了Bootstrap方法對企業(yè)的融資效率進行評價。

二、信息技術企業(yè)融資效率研究方法設計

1. 模型的建立

DEA(Data Envelope Analysis)方法，即數(shù)據(jù)包絡分析方法，它是以相對效率概念為基礎，根據(jù)多指標投入和多指標產(chǎn)出對相類似的決策單元(DMU，Decision Making Unit)相對有效性或效益評價的一種方法，該方法可以將評價單元的效率拆分為技術效率(TE)、純技術效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，且三種效率之間的關系為PTE=TE/SE，因此其在處理多輸入-多輸出的有效性評價方面具有絕對優(yōu)勢[17]。DEA方法的基本評價原理是：將每一家企業(yè)作為一個效率評價單元(DMU)，根據(jù)投入與產(chǎn)出指標對每一個DMU的效率進行評價，在對所有DMU的效率進行綜合考慮之后確定出一個效率前沿面，進而再根據(jù)每一個DMU與效率前沿面的距離來確定評價單元的效率是否為DEA有效。

盡管DEA方法在效率評價中擁有許多優(yōu)勢，但是由于其所測度的只是一種“相對效率”，是“絕對效率”的一種上限且是有偏的、不一致的估計量，效率的真實值要低于這種“相對效率”。基于此，L.Simar和P.W.Wilson提出Bootstrap-DEA方法解決了DEA方法的缺陷，該方法的主要步驟如下[18]：

2. 評價指標體系的構建

DEA模型屬于多輸入-多輸出的相對效率評價模型，模型輸入與輸出指標的選取是否合理會直接影響模型的評價效果。本文根據(jù)信息技術行業(yè)的特點與前人的指標選取經(jīng)驗，構建了如下投入與產(chǎn)出指標體系，如表1所示。

表1 信息技術企業(yè)融資效率投入與產(chǎn)出指標體系

3. 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以信息技術企業(yè)為研究對象，在確保企業(yè)財務數(shù)據(jù)的完整性與連續(xù)性的基礎上，選取了于2010年上市的30家中小企業(yè)板和30家創(chuàng)業(yè)板的信息技術企業(yè)為研究樣本。研究區(qū)間跨度選擇在2011年到2015年。研究所涉及樣本企業(yè)的財務指標數(shù)據(jù)均來源于Wind資訊金融終端、國泰安數(shù)據(jù)庫、巨潮資訊網(wǎng)。

由于在運用DEA方式時，輸入與輸出指標的數(shù)值均不能為負值，所以本文對所有的指標數(shù)據(jù)都進行無量綱化處理，具體的處理方法如下：

其中，xij表示第j個決策單元的i個輸入或輸出指標，maxij和minij則分別表示第j個決策單元的i個輸入或輸出指標的最大值或最小值。

三、融資效率測算結果實證分析

1. 整體融資效率的Bootstrap-DEA分析

(1)DEA模型下的整體融資效率分析

首先，通過R語言中的rDEA程序包與Deap2.1軟件對30家中小企業(yè)板與30家創(chuàng)業(yè)板的信息技術類企業(yè)2011年到2015年的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)運用DEA方法進行分析處理，最終得到了60家企業(yè)的技術效率(TE)，純技術效率(PTE)以及規(guī)模效率(SE)的測算結果，如下表2所示。

表2 信息技術企業(yè)DEA融資效率測算結果

根據(jù)表 2中DEA模型測算結果可知，就2011年到2015年的平均值來看，中小板和創(chuàng)業(yè)板樣本信息技術企業(yè)融資技術效率達到1，即達到DEA有效的家數(shù)分別為8家和9家，兩者共占到樣本總數(shù)的28.3%，這說明只有不到1/3的樣本企業(yè)的融資行為達到了投入無冗余和產(chǎn)出最大化的“相對有效”狀態(tài)，對于大部分企業(yè)而言，融資效率不理想，其投入與產(chǎn)出仍有進一步改進的余地。此外，我們可以通過效率均值看出，無論是中小板還是創(chuàng)業(yè)板，純技術效率低于規(guī)模效率是導致技術效率不高的主要原因。

(2)經(jīng)Bootstrap方法修正后的整體融資效率分析

如前文所述，為了降低DEA模型在效率測算時因其缺陷所帶來的負面影響，使結果更加可靠，本文運用R語言中的Benchmarking包，將Bootstrap的迭代次數(shù)設定為2000次，置信區(qū)間設定為95%，進而對原始的DEA效率值進行修正。根據(jù)修正之后的效率值，如表3所示(因篇幅有限，此處只列出所有樣本企業(yè)在各年份的效率平均值)，我們發(fā)現(xiàn)，原本在DEA方法下融資效率達到“相對有效”狀態(tài)的企業(yè)此時的各效率值均未達到1，且所有企業(yè)經(jīng)過Bootstrap修正之后的效率值都要低于DEA方法下的效率值，這說明樣本企業(yè)修正后的整體融資效率情況比起DEA方法的測算結果要更不理想。

表3 Bootstrap-DEA方法修正融資效率測算結果

2. 純技術效率與規(guī)模效率分析

通過對技術效率進行分解，我們可以具體分析企業(yè)的純技術效率與規(guī)模效率情況。如圖1所示(GEM為創(chuàng)業(yè)板，SME為中小板，黑白點分別為修正前后的值)，從各樣本企業(yè)2011年到2015年的平均純技術效率值與平均規(guī)模效率值的分布情況看，可以發(fā)現(xiàn)以下特征：

圖1 2011～2015年純技術效率與規(guī)模效率的均值散點分布圖

(1)規(guī)模效率(SE)顯著優(yōu)于純技術效率(PTE)

從散點的分布形態(tài)可以明顯看出，無論是修正前(實心黑點)還是修正后(空心白點)，幾乎所有的樣本點都集中在圖形的上半部分，即規(guī)模效率值的(0.75，1.0)區(qū)間范圍內(nèi)，而0.75以下幾乎沒有樣本點分布，雖然對于純技術效率來說，其(0.75，1.0)區(qū)間的樣本點要比(0.5，0.75)區(qū)間分布更加密集，但仍不及規(guī)模效率的整體分布情況。這進一步說明了，多數(shù)信息技術企業(yè)的融資效率主要受制于其較低的純技術效率。因此，在融資規(guī)模達到相對理想狀態(tài)的情況下，如何提高自身的純技術效率，有效管理與利用好資金才是信息技術企業(yè)今后應該關注的重點。

(2)Bootstrap修正效率值低于原始效率值

如圖1所示，在對原始融資效率值進行修正以前，絕大部分的黑色實心樣本點都集中在右上區(qū)域，即更加靠近兩條效率值為1的“有效前沿面”，且有部分樣本點剛好落于“有效前沿面”之上。在對效率值進行修正之后可以發(fā)現(xiàn)，“有效前沿面”上無白色空心樣本點分布，且其整體左移，但向下移動不明顯。修正之后的效率值提供了更為準確的測算結果，且散點前后分布形態(tài)的改變也印證了前文中規(guī)模效率對技術效率的貢獻要大于純技術效率的發(fā)現(xiàn)。

3. 總體融資效率趨勢分析

所有60家中小板和創(chuàng)業(yè)板信息技術樣本企業(yè)在修正前后的融資效率趨勢如圖2所示。從圖中可以看到，修正后的技術效率(bcTE)從2011～2015年的效率值分別為0.708、0.768、0.732、0.740、0.675，總體上在波動狀態(tài)下呈現(xiàn)輕微緩慢的遞減趨勢。就修正后的純技術效率(bcPTE)來說，其從2011年的0.856到2015年的0.726，表現(xiàn)出了顯著于技術效率的下降態(tài)勢。比較而言，規(guī)模效率卻在2011～2014年呈現(xiàn)出了不同的逐年遞增趨勢，但2015年出現(xiàn)顯現(xiàn)出下降的勢頭。

圖2 2011～2015年信息技術企業(yè)總體融資效率趨勢圖

此外，我們可以注意到，對比原始效率值，經(jīng)Bootstrap方法修正之后的三種效率值并沒有在趨勢上發(fā)生改變，且相對于技術效率和純技術效率來說，規(guī)模效率的修正幅度是最為輕微的。所以，對于信息技術企業(yè)而言，扭轉(zhuǎn)純技術效率的下降態(tài)勢、維持規(guī)模效率的增長趨勢是提升整體融資效率的關鍵，且前者顯得更為重要。

四、結論與建議

本文通過運用DEA方法，對2010年上市的30家中小企業(yè)板和30家創(chuàng)業(yè)板的信息技術企業(yè)2011年到2015年的融資效率進行了測算，并且引入了Bootstrap方法以提高企業(yè)技術效率、純技術效率和規(guī)模效率的測算精度，在此基礎上得出以下研究結論：第一，我國信息技術企業(yè)的融資效率整體處于低效狀態(tài)，70%以上的企業(yè)融資行為無法達到DEA有效水平，且經(jīng)Bootstrap方法修正之后的融資效率表現(xiàn)更差；第二，信息技術企業(yè)的融資低效狀態(tài)更多是由于其純技術效率低下所導致的，因此，企業(yè)的資金管理與運用技術亟待改善；第三，從縱向的時間趨勢上看，盡管規(guī)模效率在整體上呈現(xiàn)遞增趨勢，但純技術效率卻在逐年遞減。

信息技術是目前全球所關注的重點行業(yè)，我國在“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的背景之下也給予了信息技術產(chǎn)業(yè)諸多方面的政策支持，但基于以上的研究可知，我國信息技術企業(yè)的融資效率普遍偏低，這無疑會給其未來發(fā)展帶來不小的阻礙作用。鑒于此，本文提供如下政策建議：首先，企業(yè)應合理有效地利用資金，加大自身的研發(fā)投入，將融得的資金更多地用于技術創(chuàng)新之上；其次，明確融資目的，端正融資動機，避免在資本市場上進行企業(yè)規(guī)模的盲目擴張行為；最后，國家在健全發(fā)行機制，加強事后監(jiān)管的同時，仍要努力完善多層次資本市場體系的建設，一個結構完整、層級豐富的資本市場是企業(yè)融資發(fā)展的需求，同時也是讓企業(yè)擁有一個良好融資環(huán)境的有力保障。

[1] 國務院.國務院關于印發(fā)降低實體經(jīng)濟企業(yè)成本工作方案的通知[EB/OL]. (2016-08-22)[2016-09-08].http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-08/22/content_5101282.htm.

[2] JAIN B A, KINI O.The post-issue operating performance of IPO firms[J].The journal of finance, 1994, 49(5): 1699-1726.

[3] HANSEN R S, CRUTCHLEY C.Corporate earnings and financings:an empirical analysis[J]. Journal of business, 1990,63(3): 347-371.

[4] LOUGHRAN T, RITTER J R.The new issues puzzle[J].The Journal of finance, 1995, 50(1): 23-51.

[5] 曾康霖.怎樣看待直接融資與間接融資[J]. 金融研究,1993(10):7-11.

[6] 葉望春.金融工程與金融效率相關問題研究綜述[J]. 經(jīng)濟評論,1999(4):76-84.

[7] 呂景波.企業(yè)資本結構與融資效率:一個經(jīng)濟學的分析框架[D].北京:中國人民大學, 2003.

[8] 肖勁,馬亞軍.企業(yè)融資效率及理論分析框架[J].財經(jīng)科學, 2004(S1):337-340.

[9] 盧福財.企業(yè)融資效率分析[M].北京:經(jīng)濟管理出版社,2001.

[10] 高有才.企業(yè)融資效率研究[D].武漢:武漢大學,2003.

[11] 劉力昌,馮根福,張道宏,等.基于DEA的上市公司股權融資效率評價[J].系統(tǒng)工程, 2004(1):55-59.

[12] 朱冰心.浙江中小企業(yè)融資效率的模糊綜合評價和實證分析[J].浙江統(tǒng)計,2005(10):12-14.

[13] 李冬梅.黑龍江省上市公司融資效率問題研究[D].哈爾濱:哈爾濱工程大學,2007.

[14] 武娟.基于DEA-Malmquist方法的企業(yè)融資效率動態(tài)評價——以科技型中小企業(yè)上市公司為例[D].青島:中國海洋大學,2012.

[15] 馬可,雷漢云.基于DEA和Logit模型的我國上市公司融資效率研究[J].海南金融,2014(1):12-17.

[16] 方先明,吳越洋.中小企業(yè)在新三板市場融資效率研究[J].經(jīng)濟管理,2015(10)：42-51.

[17] BANKER R D, CHARNES A, COOPER W W.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J].Management science,1984, 30(9): 1078-1092.

[18] SIMAR L, WILSON P W.Of course we can bootstrap DEA scores! But does it mean anything? Logic trumps wishful thinking[J].Journal of productivity analysis, 1999,11(1): 93-97.

[責任編輯 許嬰]

A Measurement of Financing Efficiency of Information Technology Firms on SME and GEM——based on the Bootstrap-DEA Method

LIAO Guo-min, XIONG Jia-le

(Guangdong University of Foreign Studies, School of Finance, Guangzhou Guangdong 510006, China)

The new generation of information technology industry has determining impact on our plan to become a country with strong manufacturing ability, however, given some features born with, this kind of firms has to be confronted with a few problems on financing, which is an absolute obstacle to their betterment. In this case, this paper measures the financing efficiency of 30 firms and 30 firms on SME and GEM respectively, and finally comes to the conclusion that a majority of the sample firms can not reach at the DEA effective, but stay in a low efficiency status.

information technology firms; financing efficiency; Bootstrap-DEA; SME; GEM

2016-09-29

教育部人文社會科學研究一般項目 (13YJA790063)；廣東省自然科學基金項目(2016A030313685)

廖國民(1972-)，男，湖南永州人，教授，博士，研究方向為貨幣理論與政策、商業(yè)銀行經(jīng)營與管理。E-mail: lgm6381007@163.com

F830.91

A

1004-2237(2016)05-0044-06

10.3969/j.issn.1004-2237.2016.05.008