戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率靜態(tài)與動態(tài)實證研究

曾 剛 ，耿成軒

（1.南京航空航天大學經(jīng)濟與管理學院，南京 211106；2.中國民航大學經(jīng)濟與管理學院，天津 300300）

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是推動經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的重要力量。2016年12月，國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)“十三五”規(guī)劃明確提出要更加突出其位置，要繼續(xù)改善政策體制環(huán)境，促進人才、技術(shù)和資本等要素的持續(xù)優(yōu)化。發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是天津落實京津冀協(xié)同發(fā)展國家戰(zhàn)略的重要方式，有利于促進區(qū)域經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，引導資源配置效率提高。融資問題是制約戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸問題，研究天津戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率有利于天津加速創(chuàng)新驅(qū)動、占領(lǐng)高端產(chǎn)業(yè)鏈，發(fā)揮全國性的帶動示范作用。

1 研究背景

國外研究人員對組織融資、企業(yè)效率的研究相對較早，1950年至今，已經(jīng)產(chǎn)生很多重要成果。Beck等[1]、Wurgler[2]從企業(yè)融資方式對營業(yè)收入的影響展開研究，認為提高企業(yè)的債權(quán)比例和減少股權(quán)融資比例可以增加經(jīng)濟效益。Morck等[3]認為宏觀金融市場發(fā)展的成熟度和企業(yè)的融資效率相關(guān)性為正。Fuensanta等[4]以上市企業(yè)10年的數(shù)據(jù)為樣本對融資效率進行評價，發(fā)現(xiàn)合理降低企業(yè)的債權(quán)結(jié)構(gòu)比重能夠有效增加其融資效率，避免盲目投資。Othman等[5]利用隨機邊界函數(shù)對1996—2012年間馬來西亞和印尼伊斯蘭銀行的樣本數(shù)據(jù)進行研究，分析股權(quán)融資對銀行運營效率的影響，結(jié)果表明：同其他銀行相比，股份制銀行的融資模式有助于提高銀行的整體效率。Wang等[6]利用美國國家數(shù)據(jù)庫研究了能源效益融資對于提高能源效率的作用。Aslan等[7]利用上市公司2002—2011年的杠桿收購數(shù)據(jù)研究融資內(nèi)生性問題，發(fā)現(xiàn)股權(quán)融資對于股東權(quán)益具有正向影響。

自2009年始，國家支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，國內(nèi)研究主要從產(chǎn)業(yè)選擇、融資方式等角度展開。劉斌斌等[8]以2001—2010年的數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型研究股權(quán)融資和債務(wù)融資對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的不同影響，結(jié)論表明：股權(quán)融資行為更能促進戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。趙瑋[9]選取Wind數(shù)據(jù)庫中的上市公司數(shù)據(jù)為樣本測度，研究表明非效率投資在不同的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中具有差異性。耿成軒等[10]對Jeffrey的效率評價模型進行了改進，通過引入因變量的一階滯后項成為新的控制變量，以江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司數(shù)據(jù)對融資效率展開實證分析。

綜上所述，國內(nèi)外關(guān)于融資效率的理論和實踐方法比較成熟，主要采用參數(shù)法和非參數(shù)法。在已有研究基礎(chǔ)上利用非參數(shù)法分別構(gòu)建基于Super-SBM模型和DEA-Malmquist指數(shù)模型的融資效率評價模型，具有一定的創(chuàng)新性。一方面，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的方法可以克服參數(shù)法產(chǎn)生的模型參數(shù)估計偏差；另一方面，以Super-SBM模型進行靜態(tài)分析，可以客觀反映不同產(chǎn)業(yè)融資生態(tài)存在的優(yōu)勢和不足。

2 融資效率評價模型的原理與構(gòu)建

Super-SBM模型通過利用樣本內(nèi)的某個DMU同其他非決策單元的線性組合函數(shù)進行對比，克服評價結(jié)果受DMU本身影響的弊端，與傳統(tǒng)的SBM方法相比，充分實現(xiàn)了對相對有效決策單元值的排列[11-12]。DEA-Malmquist指數(shù)法通過對所有DMU在T和T+1時間內(nèi)與生產(chǎn)前沿之間的相對距離來計算效率的動態(tài)變化[13]。通過構(gòu)建基于Super-SBM和DEA-Malmquist指數(shù)法的靜態(tài)和動態(tài)測度模型，一方面能夠?qū)崿F(xiàn)對融資效率更加有效和精準的靜態(tài)評價；另一方面以多投入多產(chǎn)出變量構(gòu)建動態(tài)評價函數(shù)，保證融資效率以時間為序列的演化性。

2.1 基于Super-SBM的融資效率靜態(tài)評價模型

基于DEA的效率評價方法是一種被廣泛應(yīng)用到工業(yè)企業(yè)、商業(yè)銀行、環(huán)境測度等領(lǐng)域的多投入多產(chǎn)出的方法。相比參數(shù)估計法，該方法避免了多投入產(chǎn)出指標賦權(quán)而出現(xiàn)估計誤差的缺點。分別基于規(guī)模報酬不變和可變?yōu)榍疤峒僭O(shè)的C2R和BCC模型被廣泛應(yīng)用于效率評價，但是這兩種方式均是利用放大或者縮小投入產(chǎn)出的方式來計算，忽視了變量松弛性的存在[14]。Tone[15]對DEA模型進行了改進，通過引入松弛變量實現(xiàn)無徑非角度的SBM評價方法。隨后，Tone進一步修正和完善了模型的松弛變量，創(chuàng)新性地構(gòu)建了新的Super-SBM的DEA模型，這有助于解決相對有效單元的排序問題。

以下將利用上述模型對天津市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率進行靜態(tài)評價。根據(jù)模型原理，同時參考國內(nèi)相關(guān)的應(yīng)用研究成果，對于決策單元集I，如果n個決策單元（DMUj，j=1，2，…，n）中的每個單元都有 m種投入要素（i=1，2，…，m）能夠得到 s種產(chǎn)出 r（r=1，2，…，s），那么可以將要評價的決策單元記做DMUj（j=1，2，…，n），同時，可以假設(shè) Xij為第 j個決策單元的第i種投入變量，另外，假設(shè)yij為第j個決策單元的產(chǎn)出變量。

同時，效率值可表示為

那么改進后的效率值就可以進一步變?yōu)?/p>

同時，隨著科技手段的進步，天津戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的規(guī)模收益處于可變狀態(tài)，因此，可建立基于規(guī)模效益變化的Super-SBM線性規(guī)劃，即

其中：ρ*表示目標效率值，和分別表示第n個投入指標的松弛變量值和第m個產(chǎn)出變量的產(chǎn)出指標松弛變量值，其中 n=1，2，…，N；m=1，2，…，M。

2.2 基于DEA-Malmquist指數(shù)的融資效率動態(tài)模型

DEA-Malmquist法能夠?qū)π手颠M行動態(tài)測度并篩選影響效率值的主要因素。對天津戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率評價可以利用Malmquist指數(shù)法，同時參照國內(nèi)相關(guān)研究成果[16]，將融資效率動態(tài)變化分別表示為

在上述3個式子中，如果M≥1，則表示決策單元從T期到S期效率值保持上升；反之，如果M≤1，則表示決策單元從T期到S期的效率值出現(xiàn)降低的趨勢。

此外，在規(guī)模可變的前提下，進一步展開式（3），可以用純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值的乘積來替代效率變化值，即：Ech=PEch× SEch

最終，Malmquist全效率指數(shù)可表示為

3 評價指標選取與樣本數(shù)據(jù)

從融資渠道角度選取融資效率評價指標，具體細分為外部和內(nèi)部兩種融資方式，結(jié)合國內(nèi)相關(guān)研究成果和文獻，依據(jù)資產(chǎn)法和生產(chǎn)法構(gòu)建投入產(chǎn)出指標體系。投入指標方面的一級指標包括：債務(wù)融資、內(nèi)部融資和股權(quán)融資3種類型。進一步分解成二級指標：具體來說，將“非流動負債”作為輸入值表示債務(wù)融資指標、長期借款和應(yīng)付債券；“未分配利潤”和“盈余公積”可以衡量相關(guān)企業(yè)利用內(nèi)部融資開展投資的力度；“資本公積”和“實收資本”作為股權(quán)融資規(guī)模的評價指標，用以反映外部投資者對企業(yè)資金的提供程度。產(chǎn)出指標可以只用兩個方面來表示：企業(yè)的“當期營業(yè)凈利潤”和“營業(yè)總收入”，能充分體現(xiàn)企業(yè)的整體經(jīng)營能力和總體收益情況。相比傳統(tǒng)的多投入、單產(chǎn)出體系，多投入、多產(chǎn)出體系具有其先進性，如圖1所示。

圖1 指標體系Fig.1 Index system

樣本數(shù)據(jù)以滬深兩市上市公司的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，初步選取68家公司。同時，因為DEA-Malmquist指數(shù)模型要求至少5年的橫截面數(shù)據(jù)，所以選取2010—2015年的數(shù)據(jù)進行研究。另外，所有的投入指標數(shù)據(jù)均來自銳思數(shù)據(jù)庫，由于ST數(shù)據(jù)缺失，信息不完整，最終選取16家公司為研究樣本進行評價，如圖2所示。

圖2 樣本公司分布情況Fig.2 Sample company distribution

基于數(shù)據(jù)的可獲得性及剔除缺失數(shù)據(jù)樣本，選取節(jié)能環(huán)保公司2家，新一代信息技術(shù)公司2家，高端裝備制造企業(yè)3家，新材料企業(yè)2家，生物企業(yè)7家。由于天津市新能源企業(yè)和新能源汽車企業(yè)上市公司數(shù)量較少，公開發(fā)布的數(shù)據(jù)有限，因此，在樣本選取時暫時缺失。

由于DEA模型測量時需要所有的測量數(shù)值為正值，因此，利用以下標準化方法處理數(shù)據(jù)

4 實證分析

4.1 基于Super-SBM模型的融資效率靜態(tài)測度

在假設(shè)外部環(huán)境穩(wěn)定的情況下，為了對天津市16家樣本企業(yè)的效率值測度，利用Super-SBM模型分別評價，Dea-Solver-Pro軟件運行結(jié)果如表1所示。

表1 2010—2015年天津16家樣本企業(yè)融資效率運算結(jié)果Tab.1 Financing efficiency of 16 enterprises in Tianjin 2010—2015

計算結(jié)果表明：6年間橫截面樣本數(shù)據(jù)反映出平均融資效率值不高，大于1.0的公司只有天士力控股集團1家，平均值為1.056。同時，天津百利特精電氣和天津天藥藥業(yè)的融資效率低于0.5，分別為0.482和0.395，說明這兩家企業(yè)大于50%的投入是無效的，具有較大的提升空間；另外，62.5%的企業(yè)效率值介于0.6和0.9之間，說明這些企業(yè)的投入值大于產(chǎn)出值，還沒有實現(xiàn)資源的最佳配置，只有天士力控股集團的融資效率大于1，說明該企業(yè)的融資效率處于生產(chǎn)前沿面之上，企業(yè)的資本配置處于良好水平。占比93.7%的企業(yè)融資效率均值小于1，說明這些公司的融資活動呈現(xiàn)無效率狀態(tài)。尤其是天津膜天膜科技、天津百利特精電氣和天津天藥藥業(yè)這3家公司的融資效率值分別僅為0.525、0.482、0.395，說明這些公司存在不合理投資，在融資的收入、使用和產(chǎn)出等方面存在較大問題，均有進一步改善的可能。

另外，從融資效率最大最小值角度看，如圖3所示，天士力控股集團高達1.056，天津天藥藥業(yè)最低僅為0.395。如果將融資效率值大于0.8定義為高效率值公司，效率值低于0.5的為低效率公司，則天士力控股集團、天津汽車模具、天津力生制藥、天津紅日藥業(yè)和天津瑞普生物技術(shù)5家企業(yè)為高效率公司，其中80%的樣本企業(yè)是生物產(chǎn)業(yè)；天津普林電路、天津膜天膜科技、天津百利特精電氣和天津天藥藥業(yè)4家公司為低效率公司，其中50%為高端裝備業(yè)，50%為生物產(chǎn)業(yè)?？梢钥闯?，天津生物產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成規(guī)模，融資效率呈現(xiàn)兩極分化，產(chǎn)業(yè)還處于發(fā)展階段。

圖3 融資效率均值分布Fig.3 Distribution of average financing efficiency

企業(yè)的總體融資曲線體現(xiàn)出天津在發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)方面尚在初期，總體水平不高，企業(yè)融資效率還有很大的提升空間，大部分企業(yè)融資效率投入產(chǎn)出比值偏低，差異不大，但從時間上看，大部分企業(yè)的融資效率呈逐年提高態(tài)勢，如圖4所示。因此，從未來發(fā)展趨勢看，天津具有促進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)規(guī)模發(fā)展的巨大潛力。

圖4 2010—2015年樣本公司的融資效率Fig.4 Financing efficiency of sample companies from 2010—2015

4.2 基于DEA-Malmquist模型的動態(tài)融資效率測度

利用DEA-Malmquist模型對樣本相關(guān)數(shù)據(jù)進一步實施DEAP2.1軟件測算，可以得到2010—2015年不同時段的融資效率動態(tài)表，該方法的優(yōu)點在于能夠準確計算數(shù)據(jù)跨期的變動，同時還能夠利用技術(shù)變化和技術(shù)進步指數(shù)分別判斷天津戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)融資效率動態(tài)趨勢。另外，可以對指數(shù)進一步分解，如表2、圖5和圖6所示。

1）根據(jù)整體計算結(jié)果，Malmquist指數(shù)值偏低，說明融資效率不高，6年之間最高為0.947，最低0.690，均小于1，說明大部分企業(yè)融資的投入大于支出，資金配置效率尚未達到帕累托最優(yōu)狀態(tài)。但從時間序列發(fā)展趨勢上看，Malmquist指數(shù)值保持上升態(tài)勢，2010—2015年增長22.19%，年均增長3.70%，充分體現(xiàn)天津的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)培育勢頭良好，相關(guān)產(chǎn)業(yè)融資生態(tài)不斷優(yōu)化，資本配置效率正從質(zhì)效改進。

2）技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進步指數(shù)均能夠影響企業(yè)的融資效率，技術(shù)效率指數(shù)是通過技術(shù)創(chuàng)新、改進等因素的影響改變企業(yè)的融資成本，從而影響融資效率，技術(shù)進步指數(shù)能夠充分體現(xiàn)生產(chǎn)前沿面的變動。如圖5所示，技術(shù)進步指數(shù)大于技術(shù)效率指數(shù)（2013年例外），因此由于技術(shù)進步導致的效率變化更顯著。另外，2011—2015年間，Malmquist指數(shù)也呈現(xiàn)總體增長的趨勢，2014年和2015年分別達到0.918和0.947，同比2010年效率值分別增加0.143和0.172。這說明技術(shù)進步能夠?qū)蓹?quán)融資、債務(wù)融資和內(nèi)源性融資的投入結(jié)構(gòu)和比重產(chǎn)生影響，促進企業(yè)營業(yè)收入和利潤等產(chǎn)出的良性增長。

3）規(guī)模效率是企業(yè)的技術(shù)效率除以純技術(shù)效率的值，從圖6可以看出，融資規(guī)模效率比較穩(wěn)定，趨于1.0，在其他因素不變的前提下，企業(yè)自身的融資渠道、融資結(jié)構(gòu)等因素對于企業(yè)的融資效率影響更大。從變動角度看，除2011年外，總體保持不斷增長的趨勢，2011—2015年的規(guī)模效率值分別為0.769，0.812，0.918，0.947，保持穩(wěn)定增長，規(guī)模效率指數(shù)和純技術(shù)效率指數(shù)對融資效率共同作用，而規(guī)模效率相對穩(wěn)定。因此，進一步說明重視技術(shù)進步因素能夠推動企業(yè)的融資生態(tài)持續(xù)、穩(wěn)定改善，促進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)價值鏈的不斷提升。

表2 融資效率的平均Malmquist指數(shù)及其分解Tab.2 Average Malmquist index and its decomposition of financing efficiency

圖5 Malmquist指數(shù)分解Fig.5 Malmquist index decomposition

圖6 技術(shù)效率變化指數(shù)分解Fig.6 Technical efficiency change index decomposition

5 結(jié)語

1）天津市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率總體偏低，資金投入存在冗余，具有較大優(yōu)化空間。從所選取樣本的計算結(jié)果來看，93.7%的企業(yè)融資效率均值小于1。生物產(chǎn)業(yè)在天津戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中規(guī)模較大，產(chǎn)業(yè)融資效率呈兩級分化，最大最小值企業(yè)均來自生物產(chǎn)業(yè)。

2）天津市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集聚度在提高，融資效率值保持穩(wěn)定增長?；赟uper-SBM模型的融資效率曲線總體增大和Malmquist指數(shù)6年保持不斷增大的趨勢，可以認為天津市大部分戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)還處于生命周期的發(fā)展期，規(guī)模不大，但發(fā)展勢頭良好，融資生態(tài)不斷呈現(xiàn)創(chuàng)新集聚。

3）對Malmquist指數(shù)模型的分解表明，技術(shù)效率的影響力更大。基于企業(yè)規(guī)模報酬不變的前提，樣本數(shù)據(jù)中純技術(shù)效率保持持續(xù)增長的趨勢，技術(shù)因素更有助于降低企業(yè)的融資成本、拓寬企業(yè)的融資渠道和優(yōu)化企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)等。

根據(jù)上述研究，提出以下建議，促進中國以天津市為典型的一批經(jīng)濟中心城市加快搶占戰(zhàn)略高地，培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)完整生態(tài)體系：①從融資供給側(cè)加速企業(yè)數(shù)量培育，發(fā)揮戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)規(guī)模效應(yīng)，從上市數(shù)量和規(guī)模來看，天津戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)還有很大發(fā)展空間，需要從數(shù)量上加強培養(yǎng)，打造豐富的上下游戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)鏈；②完善產(chǎn)業(yè)金融支持政策體系，打造完整的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資生態(tài)，從Super-SBM融資效率曲線和Malmquist指數(shù)增長變化趨勢來看，天津市有必要在金融市場、債券市場等領(lǐng)域為企業(yè)提供更豐富的融資渠道，構(gòu)建以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)為主導的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)；③加速技術(shù)創(chuàng)新、促進產(chǎn)業(yè)升級，以資本配置為動力驅(qū)動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，依靠技術(shù)創(chuàng)新是提高企業(yè)整體融資效率的關(guān)鍵，以企業(yè)持續(xù)不斷地改進產(chǎn)品和加強內(nèi)部管理創(chuàng)新為手段，將更多資金用于研發(fā)將促進企業(yè)獲得更多的資金來源，確保企業(yè)獲取更多的經(jīng)濟效益。