創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)融資效率及其影響因素研究

劉立霞，朱玉超

（天津商業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，天津 300134）

改革開放以來(lái)，我國(guó)中小企業(yè)迅猛發(fā)展，并在調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提供就業(yè)機(jī)會(huì)、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、增加財(cái)政收入、穩(wěn)定國(guó)民經(jīng)濟(jì)等方面發(fā)揮著重要作用。然而中小企業(yè)融資難、融資效率低這一問題一直在困擾著我國(guó)的中小企業(yè)，也一直是阻礙我國(guó)中小企業(yè)發(fā)展的絆腳石。為了解決這一問題，1999年起，我國(guó)深圳證券交易所開始著手籌建創(chuàng)業(yè)板，2009年10月23日，經(jīng)國(guó)務(wù)院、中國(guó)證監(jiān)會(huì)批準(zhǔn)，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在深圳證券交易所正式啟動(dòng)，首批上市的公司有28家。自創(chuàng)業(yè)板推出以來(lái)，上市公司數(shù)量逐年增加，市場(chǎng)規(guī)模穩(wěn)步擴(kuò)大。截至2017年10月27日，創(chuàng)業(yè)板共有690家上市公司，占上市公司總數(shù)量的20%，總市值5.5萬(wàn)億元，占A股總市值的9.5%[1]。當(dāng)前創(chuàng)業(yè)板已成為我國(guó)資本市場(chǎng)的重要組成部分，成為中小企業(yè)獲取資金的重要渠道。但創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)也存在再融資制度不健全和包容性不足等問題，在一定程度上限制了上市企業(yè)融資。因而，研究創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的融資效率水平，分析其影響因素并提出相應(yīng)的對(duì)策建議具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 融資效率測(cè)度

從研究視角來(lái)看，針對(duì)企業(yè)融資效率的測(cè)度研究可以分為以下三類：一是對(duì)特定區(qū)域企業(yè)進(jìn)行的研究。劉瑞波和李鑫（2014）以環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)帶的民營(yíng)中小企業(yè)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)民營(yíng)中小企業(yè)融資效率整體偏低，卻呈現(xiàn)逐年提高趨勢(shì)[1]。李京文等（2014）以北京市的51家上市企業(yè)為樣本，運(yùn)用DEA和Malmquist指數(shù)測(cè)算得出其融資效率整體偏低，且呈下降趨勢(shì)的結(jié)論[2]。Geng等（2017）對(duì)江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中的機(jī)械制造業(yè)上市公司進(jìn)行了研究，結(jié)果表明其融資效率呈動(dòng)態(tài)上升趨勢(shì)，但總體規(guī)模變化不大[3]。Li（2017）對(duì)我國(guó)西南部地區(qū)民營(yíng)上市公司股權(quán)融資效率進(jìn)行了分析，結(jié)果表明中國(guó)西南地區(qū)股權(quán)融資效率整體較低，其中西藏自治區(qū)融資效率最高，云南省的融資效率最高[4]。

第二，對(duì)特定行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)融資效率進(jìn)行研究。熊正德等（2014）運(yùn)用DEA模型對(duì)我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)股權(quán)融資效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)上市公司股權(quán)融資效率偏低[5]。劉金山和麥健明（2015）運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)測(cè)度155家上市醫(yī)藥企業(yè)壞賬損失約束下的股權(quán)融資效率，發(fā)現(xiàn)中小板和創(chuàng)業(yè)板的上市醫(yī)藥企業(yè)股權(quán)融資效率優(yōu)于主板企業(yè)[6]。王亞飛和白珊（2016）分析了我國(guó)裝備制造業(yè)發(fā)展水平與外部融資之間的關(guān)系，結(jié)果顯示債權(quán)融資水平的提升對(duì)裝備制造業(yè)發(fā)展有正向影響，而股權(quán)融資水平的提升具有負(fù)向影響[7]。李素梅等（2016）對(duì)新能源汽車企業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究，研究表明我國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)未達(dá)到融資充分有效，其融資效率與宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)及企業(yè)股權(quán)融資占比相關(guān)，而與企業(yè)債權(quán)融資占比負(fù)相關(guān)[8]。Ma等（2017）對(duì)光伏產(chǎn)業(yè)中的21家LED照明行業(yè)上市公司的融資效率進(jìn)行了分析，研究結(jié)果表明其融資效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但總體水平偏低[9]。

第三，對(duì)特定資本市場(chǎng)企業(yè)融資效率進(jìn)行研究。相關(guān)的研究主要集中新三版市場(chǎng)，如沈忱（2017）[10]、楊國(guó)佐等（2017）[11]、袁卓苗等（2018）[12]分別對(duì)新三板上市公司的融資效率進(jìn)行了研究，他們得出了相似的結(jié)論：所研究企業(yè)的融資效率偏低。也有學(xué)者對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)進(jìn)行了研究，如王玉榮和吳剛（2018）則采用DEA模型分析我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司的股權(quán)融資效率，得出創(chuàng)業(yè)板上市公司股權(quán)融資效率整體較低的結(jié)論[13]。而 Dong等（2016）對(duì)2008—2014年上海和深圳證券交易所300家上市公司的融資效率進(jìn)行了分析，結(jié)果表明中國(guó)上市公司融資效率偏低[14]。

1.2 融資效率的影響因素分析

企業(yè)融資效率影響因素研究是國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)注的另一個(gè)方面。程蕾（2002）較早分析了企業(yè)融資效率的影響因素，認(rèn)為資金成本、資金到位率、資金利用率和資金市場(chǎng)成熟度是影響企業(yè)融資效率的最主要因素[15]。此后，關(guān)于企業(yè)融資效率的研究成果，呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)?？傮w來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是從內(nèi)因和外因兩個(gè)方面分析相關(guān)因素對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響。內(nèi)部原因主要涉及企業(yè)控制權(quán)[16]、融資模式[17]、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)[18]和企業(yè)規(guī)模[19]等方面；外部原因主要涉及宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)[20]、外部金融支持[21]、法制環(huán)境[22]、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)[19]等方面。陳洪波（2003）認(rèn)為企業(yè)控制權(quán)實(shí)現(xiàn)度的高低與企業(yè)融資效率呈正相關(guān)關(guān)系[16]。王瓊和耿成軒通過(guò)對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司的分析發(fā)現(xiàn)，非國(guó)有企業(yè)融資效率顯著高于國(guó)有企業(yè)，政府干預(yù)是國(guó)有企業(yè)融資效率的最主要影響因素[18]。潘永明等（2016）通過(guò)對(duì)環(huán)保產(chǎn)業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)質(zhì)量和GDP增長(zhǎng)率與企業(yè)融資效率正相關(guān)，而企業(yè)債權(quán)融資規(guī)模、股權(quán)集中度與企業(yè)融資效率負(fù)相關(guān)[20]。據(jù)此，提出提高環(huán)保產(chǎn)業(yè)融資效率的相應(yīng)對(duì)策。張玉喜和趙麗麗(2015)通過(guò)對(duì)559家科技創(chuàng)新型上市公司的分析發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展和企業(yè)社會(huì)資本與企業(yè)融資效率之間顯著的正相關(guān)關(guān)系，而政府支持與企業(yè)融資效率之間顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系[21]。

綜合以上文獻(xiàn)來(lái)看，國(guó)內(nèi)學(xué)者從不同視角對(duì)企業(yè)融資效率進(jìn)行了測(cè)度，并取得了較為豐富的成果，但專門針對(duì)中小企業(yè)的研究并不多見。企業(yè)融資效率影響因素問題也逐漸受到國(guó)內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，但相關(guān)研究往往僅考慮某種特定因素對(duì)企業(yè)融資效率的影響，綜合內(nèi)外部因素較全面分析中小企業(yè)融資效率影響因素的研究成果較為少見。基于此，本文以我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司作為中小企業(yè)的代表，運(yùn)用DEA模型和Malmquist指數(shù)對(duì)中小企業(yè)融資效率進(jìn)行測(cè)度，綜合考慮內(nèi)外部因素，構(gòu)建以融資效率為因變量，各種影響因素指標(biāo)為自變量的Tobit模型進(jìn)行回歸分析。這個(gè)研究不僅有助于了解創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率水平，而且有助于發(fā)現(xiàn)中小企業(yè)融資中存在的問題，找到解決其融資問題的措施，促進(jìn)中小企業(yè)更好地發(fā)展。

2 研究方法

2.1 DEA模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DataEnvelopmentAnalysis，DEA）是由美國(guó)著名的運(yùn)籌學(xué)家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年在相對(duì)效率基礎(chǔ)上創(chuàng)建的一種效率評(píng)價(jià)方法[23]。該方法主要用于評(píng)價(jià)具有多項(xiàng)輸入、輸出的評(píng)價(jià)對(duì)象之間的相對(duì)有效性。DEA模型根據(jù)其假定條件不同可以分為兩種：規(guī)模收益不變（CRS）和規(guī)模收益可變（VRS）。規(guī)模收益可變（VRS）是對(duì)CRS DEA模型的改進(jìn)，是用來(lái)解釋規(guī)模收益可變的情況。企業(yè)在不滿足最優(yōu)規(guī)模運(yùn)營(yíng)的情況下，規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）可以避免技術(shù)效率的測(cè)量結(jié)果與規(guī)模效率的混淆不清。我們基于規(guī)模收益可變（VRS）模型研究中小企業(yè)融資效率問題。

假定有I個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有N種投入與M種產(chǎn)出。第i個(gè)決策單元的投入與產(chǎn)出分別用列向量xi與qi表示。N×I投入矩陣與M×I產(chǎn)出矩陣Q代表所有I個(gè)決策單元的數(shù)據(jù)?？梢詫?dǎo)出如下包絡(luò)模型：

其中，θ表示標(biāo)量，λ表示I×1常數(shù)向量，如果某個(gè)決策單元θ值等于1那么表明廠商位于前沿面上，因而是技術(shù)有效率的。如果有I個(gè)決策單元，那么就需要求解I次線性規(guī)劃問題，即對(duì)每個(gè)決策單元求解一次。于是可獲得每個(gè)決策單元的θ值。其中I1表示元素為1的I×1向量，I1′λ＝1基本上確保無(wú)效廠商只與類似規(guī)模的“基準(zhǔn)”廠商比較。

2.2 Malmquist指數(shù)法

Malmquist指數(shù)法最早由Malmquist[24]于1953年對(duì)消費(fèi)行為進(jìn)行分析時(shí)提出的，1982年Caves等[25]在前者的基礎(chǔ)上引入了Malmquist生產(chǎn)力變化指數(shù)。Malmquist指數(shù)是用來(lái)測(cè)度全要素生產(chǎn)率的一種方法，從t時(shí)期到t+1時(shí)期的生產(chǎn)率指數(shù)可以寫成：

其中，xt，qt分別為t時(shí)期投入和產(chǎn)出向量，Dt（xt，qt）和Dt+1（xt，qt）分別代表以t時(shí)期為參考時(shí)，t和t+1時(shí)期的決策單元的距離函數(shù)。

Fare等人[26]對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)，將全要素生產(chǎn)率（tpfch）分解為技術(shù)變動(dòng)（techch）和技術(shù)效率（effch），公式如下：

其中，技術(shù)效率（effch）又可以分為純技術(shù)效率（pech）和規(guī)模效率（sech）。

2.3 Tobit回歸模型

Tobit模型也稱為樣本選擇模型、受限因變量模型，是因變量滿足某種約束條件下取值的模型。這種模型的特點(diǎn)在于模型包含兩個(gè)部分，一是表示約束條件的選擇方程模型；一種是滿足約束條件下的某連續(xù)變量方程模型。本文分析得出的融資效率是集中在0～1之間的數(shù)值，所以本文選擇了Tobit模型分析效率的影響因素。

3 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 DEA-Malmquist指標(biāo)選取及處理

運(yùn)用DEA模型分析創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)融資效率，最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)就是指標(biāo)的選取。本文選取了三個(gè)投入指標(biāo)：總負(fù)債（X1）、運(yùn)營(yíng)成本（X2）、產(chǎn)權(quán)比率（X3）；同時(shí)選取了三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)：資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Y1）、每股收益（Y2）、凈資產(chǎn)收益率（Y3）。

3.1.1 投入指標(biāo)

本文選取的三個(gè)投入指標(biāo)：

總負(fù)債（X1）。總負(fù)債是指企業(yè)承擔(dān)并需要償還的全部債務(wù)，總負(fù)債過(guò)多，會(huì)增加企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，過(guò)低會(huì)影響企業(yè)的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)，進(jìn)而可能導(dǎo)致企業(yè)融資效率的大小發(fā)生變動(dòng)。

運(yùn)營(yíng)成本（X2）。運(yùn)營(yíng)成本即營(yíng)業(yè)成本是指企業(yè)銷售商品或者提供勞務(wù)所需的成本。這個(gè)指標(biāo)的大小直接影響到企業(yè)的融資效率的大小。

產(chǎn)權(quán)比率（X3）。產(chǎn)權(quán)比率是總負(fù)債與所有者權(quán)益的比值，是評(píng)估資金結(jié)構(gòu)合理性的一種指標(biāo)。產(chǎn)權(quán)比率越低表明企業(yè)自有資本占總資產(chǎn)的比重越大，長(zhǎng)期償債能力越強(qiáng)。該指標(biāo)會(huì)在某種程度上影響企業(yè)的融資成本。

3.1.2 產(chǎn)出指標(biāo)

本文選取的三個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)：

資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Y1）是綜合評(píng)價(jià)企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營(yíng)質(zhì)量和利用效率的重要指標(biāo)。周轉(zhuǎn)率越大，說(shuō)明總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)越快，反映出銷售能力越強(qiáng)。

每股收益（Y2）指稅后利潤(rùn)與股本總數(shù)的比率。是反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果的一項(xiàng)指標(biāo)。該指標(biāo)越大，企業(yè)股權(quán)融資能力越強(qiáng)。

凈資產(chǎn)收益率（Y3）。該指標(biāo)是稅后利潤(rùn)比凈資產(chǎn)得到的。該指標(biāo)值越大,表明投資者的收益越高，企業(yè)盈利能力越強(qiáng)。該指標(biāo)可用來(lái)反映企業(yè)運(yùn)用自有資本的效率。

3.1.3 數(shù)據(jù)處理

DEA模型要求所選擇指標(biāo)的數(shù)值均為正值，但是本文所選擇的指標(biāo)有負(fù)值存在，故需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。具體處理方法如下：

其中，min和max分別為各項(xiàng)指標(biāo)的最小值與最大值。

3.2 Tobit回歸分析指標(biāo)選取及處理

本文綜合考慮各種內(nèi)外部因素，選取股權(quán)集中度（gqjzd）、資產(chǎn)負(fù)債率（zcfzl）、營(yíng)業(yè)收入（yysr）、財(cái)務(wù)費(fèi)用（cwfy）、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和總資產(chǎn)（zzc）等6個(gè)變量來(lái)考察中小企業(yè)融資效率的影響因素。其中，股權(quán)集中度用企業(yè)前十大股東持股比例來(lái)表示；資產(chǎn)負(fù)債率是企業(yè)的負(fù)債總額比資產(chǎn)總額所得到的，這個(gè)指標(biāo)反映債權(quán)人提供的資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例；營(yíng)業(yè)收入反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)成果的好壞；財(cái)務(wù)費(fèi)用是指企業(yè)為籌集經(jīng)營(yíng)所需要的資金所發(fā)生的費(fèi)用；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）用來(lái)衡量國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況；總資產(chǎn)是企業(yè)擁有或控制的能給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的全部資產(chǎn)。為了降低模型產(chǎn)生多重共線性可能性，對(duì)營(yíng)業(yè)收入（yysr）、財(cái)務(wù)費(fèi)用（cwfy）、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和總資產(chǎn)（zzc）進(jìn)行了對(duì)數(shù)化處理。由于財(cái)務(wù)費(fèi)用指標(biāo)涉及負(fù)數(shù)，為了便于取對(duì)數(shù)，本文把原財(cái)務(wù)費(fèi)用統(tǒng)一做加上了財(cái)務(wù)費(fèi)用最小值的絕對(duì)值再加1的處理。DEA-Tobit分析融資效率影響因素的步驟為：運(yùn)用規(guī)模報(bào)酬可變的DEA模型進(jìn)行融資效率測(cè)度，得到DMU效率值，再利用Tobit回歸方法，對(duì)影響融資效率的因素進(jìn)行分析。中小企業(yè)融資效率影響因素分析模型如下：

式中，c表示截距項(xiàng)，β1，β2，β3，…，β6分別為各自變量的回歸系數(shù)，μ是回歸模型的殘差項(xiàng)。

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究考察的時(shí)間期限為2013—2016年，剔除掉樣本區(qū)間內(nèi)的ST公司，排除一些財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的上市公司，最終從中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)選取100家上市公司。各投入產(chǎn)出指標(biāo)和分析數(shù)據(jù)主要來(lái)源于東方財(cái)富網(wǎng)和中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。

4 實(shí)證分析

4.1 基于DEA模型的企業(yè)融資效率測(cè)度

通過(guò)deap2.1軟件計(jì)算得出了2013—2016年我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的各項(xiàng)效率指標(biāo)，具體如表1所示。從表1可以看到2013—2014年間，綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率都呈現(xiàn)很明顯的上升趨勢(shì)，2014年分別達(dá)到了 0.863、0.935和 0.921。但是2015年所有效率指標(biāo)都出現(xiàn)了小幅度回落，2016年下降的幅度相對(duì)較大，綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率各項(xiàng)均值比2013年還要低?；仡?016年的股票市場(chǎng)，我們發(fā)現(xiàn)2016年我國(guó)A股整體都呈現(xiàn)出熊市的狀態(tài)，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)更是下跌751.99點(diǎn)，累計(jì)跌幅為27.71%，這就不難解釋，為什么創(chuàng)業(yè)板上市的企業(yè)融資效率在2016年呈現(xiàn)出回落的態(tài)勢(shì)。總體來(lái)看，2013—2016年我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)綜合融資效率值較低，達(dá)到DEA有效的分別為7家、15家、10家和8家。從融資效率構(gòu)成來(lái)看，除了2014年，其他年份純技術(shù)效率均小于規(guī)模效率，而且兩者數(shù)值相差較大，由此可以看出純技術(shù)效率還有很大的提升空間。

表1 2013—2016年創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率變化情況

4.2 基于Malmquist指數(shù)的企業(yè)融資效率測(cè)度

運(yùn)用deap2.1對(duì)100家創(chuàng)業(yè)板上市公司進(jìn)行Malmquist指數(shù)分析，結(jié)果如表2所示。由表2可以看出，2013—2014年度Malmquist指數(shù)為 1.46，說(shuō)明2013—2014年間全要素生產(chǎn)率提高了46%，呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。而后兩個(gè)觀測(cè)期Malmquist指數(shù)分別為0.767和0.878，均小于1，呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)?？傮w上看，2013—2016年間，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司全要素生產(chǎn)率均值為0.994。其中，技術(shù)效率的年均增長(zhǎng)率為-1.8%，技術(shù)變動(dòng)的年均增長(zhǎng)率為1.3%，純技術(shù)效率的增長(zhǎng)率為-1.3%，規(guī)模效率的增長(zhǎng)率為-0.5%，表明技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率的提升，而技術(shù)效率阻礙了我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率的提升。技術(shù)效率的下降是純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同作用的結(jié)果。

表2 2013—2016年創(chuàng)業(yè)板上市公司融資全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成

4.3 創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)融資效率影響因素的實(shí)證分析

為了進(jìn)一步分析影響創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)融資效率的影響因素，本文以DEA模型測(cè)算出的綜合效率值為因變量，以股權(quán)集中度（gqjzd）、資產(chǎn)負(fù)債率（zcfzl）、營(yíng)業(yè)收入（yysr）、財(cái)務(wù)費(fèi)用（cwfy）、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和總資產(chǎn)（zzc）為因變量。運(yùn)用Stata13軟件對(duì)中國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率與各影響因素之間關(guān)系的進(jìn)行了Tobit回歸分析，具體結(jié)果如表3所示。

表3 Tobit回歸分析結(jié)果

由表3中的實(shí)證計(jì)量結(jié)果來(lái)看，除了股權(quán)集中度外，其他5個(gè)影響因素變量均通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果良好。

股權(quán)集中度（gqjzd）與融資效率呈正相關(guān)關(guān)系，但是并沒有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這一結(jié)果說(shuō)明股權(quán)集中度對(duì)融資效率無(wú)顯著影響。

資產(chǎn)負(fù)債率（zcfzl）與融資效率負(fù)相關(guān)。資產(chǎn)負(fù)債率每增加1%，企業(yè)融資效率將下降0.52%，說(shuō)明企業(yè)舉債比率越高融資效率越低。通過(guò)計(jì)算得到，100家創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)2013到2016年資產(chǎn)負(fù)債率的均值分別為26.0%、30.5%、32.8%和33.2%，四年間資產(chǎn)負(fù)債率有了很大提高。資產(chǎn)負(fù)債率的過(guò)快增長(zhǎng)可能會(huì)加劇企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，使企業(yè)資金鏈出現(xiàn)斷裂，同時(shí)會(huì)提高企業(yè)的融資成本，最后可能導(dǎo)致企業(yè)的融資效率降低。

營(yíng)業(yè)收入（lnyysr）和融資效率正相關(guān)。營(yíng)業(yè)收入每增加1%，企業(yè)融資效率將增加0.1%，表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)越好，融資效率也就越高。

財(cái)務(wù)費(fèi)用（lncwfy）與融資效率負(fù)相關(guān)。財(cái)務(wù)費(fèi)用每增加1%，企業(yè)融資效率將下降0.29%。財(cái)務(wù)費(fèi)用越高，企業(yè)融資成本越高，而過(guò)高的融資成本也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)融資效率的下降。

國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（lnGDP）與企業(yè)融資效率正相關(guān)。GDP每增加1%，企業(yè)融資效率將增加0.19%。GDP這一指標(biāo)是用來(lái)反映企業(yè)所處的宏觀環(huán)境的，GDP的數(shù)值越高表明宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境越好，企業(yè)融資成本也會(huì)相對(duì)降低，企業(yè)融資效率會(huì)有所提升。

總資產(chǎn)（lnzzc）與企業(yè)融資效率負(fù)相關(guān)。企業(yè)總資產(chǎn)這一指標(biāo)主要用來(lái)反映企業(yè)規(guī)模，通過(guò)計(jì)算得到100家創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)2013到2016年總資產(chǎn)的均值分別為17.42億元、22.58億元、34.22億元和44.62億元，總資產(chǎn)的年均增幅為36.8%，可以看出企業(yè)規(guī)模增長(zhǎng)很快。但是企業(yè)規(guī)模的過(guò)快增長(zhǎng)，并沒有帶來(lái)企業(yè)融資產(chǎn)出的相應(yīng)增長(zhǎng)，因而導(dǎo)致了融資效率的下降。

5 結(jié)論和建議

運(yùn)用DEA模型和Malmquist指數(shù)分析方法，對(duì)2013—2016年我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市的100家企業(yè)從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)方面進(jìn)行了融資效率的測(cè)算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)總體融資效率偏低，僅有不超過(guò)15%的企業(yè)達(dá)到了融資效率DEA有效。由Malmquist指數(shù)分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，2013—2016年期間，雖然中小企業(yè)融資的技術(shù)變動(dòng)有所提高，但是由于技術(shù)效率的下降，使得中小企業(yè)融資綜合效率呈下降趨勢(shì)。通過(guò)Tobit回歸分析發(fā)現(xiàn)，營(yíng)業(yè)收入的增加和國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善促進(jìn)了創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)融資效率的提高，而資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)規(guī)模和財(cái)務(wù)費(fèi)用支出的顯著增加是導(dǎo)致當(dāng)前創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率偏低的主要原因。

基于以上結(jié)論，為切實(shí)提高我國(guó)創(chuàng)業(yè)板企業(yè)融資效率，從政府和企業(yè)兩個(gè)方面提出以下對(duì)策建議：

第一，加強(qiáng)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)自身資金管理，促進(jìn)企業(yè)融資效率提升。首先，健全和完善企業(yè)的融資管理制度。依據(jù)國(guó)家相關(guān)法律法規(guī)的規(guī)定，制定包含融資計(jì)劃、融資審批、融資過(guò)程管理和融資效果評(píng)價(jià)等方面的融資管理制度，明確有關(guān)部門和人員的責(zé)任，并嚴(yán)格按照融資管理制度來(lái)執(zhí)行。其次，建立企業(yè)內(nèi)部管理監(jiān)督體制。隨著創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的發(fā)展，各種管理問題會(huì)逐漸增多，制訂恰當(dāng)?shù)墓緝?nèi)部管理監(jiān)督約束機(jī)制，能有效地防止“委托代理”問題和預(yù)防財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，使公司融入的資金能夠充分、合理地利用，減少不必要的財(cái)務(wù)費(fèi)用。再次，適當(dāng)控制創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)的發(fā)展規(guī)模和資產(chǎn)負(fù)債率。雖然對(duì)創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)而言，規(guī)模的快速增長(zhǎng)可以提高其融資能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，但是過(guò)快發(fā)展的同時(shí)也可能加劇其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致其出現(xiàn)新的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，而不利于企業(yè)融資效率的提高，因而在保持營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)的同時(shí)，企業(yè)應(yīng)保持適當(dāng)?shù)娜谫Y規(guī)模和結(jié)構(gòu)。

第二，提高政府的中小企業(yè)融資服務(wù)能力。首先，政府應(yīng)給中小企業(yè)創(chuàng)造一個(gè)良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境，在保持國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展的同時(shí)，從市場(chǎng)準(zhǔn)入、公平競(jìng)爭(zhēng)、政策激勵(lì)等方面制定和完善中小企業(yè)發(fā)展的促進(jìn)政策。其次，構(gòu)建多層次的資本市場(chǎng)體系，鼓勵(lì)金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，不斷拓展中小企業(yè)融資渠道，使各類企業(yè)都可以獲得及時(shí)、足額、低成本的發(fā)展資金。最后，加大對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的監(jiān)管力度，明確各市場(chǎng)參與主體的責(zé)任，完善政府的監(jiān)管手段，防范企業(yè)融資過(guò)程中可能出現(xiàn)的各種違法和違規(guī)行為，保護(hù)投資者的合法權(quán)益，為創(chuàng)業(yè)板上市企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造良好的融資環(huán)境。