疫情背景下民族地區(qū)新三板中小企業(yè)融資效率動態(tài)分析

張亦安 吳紅梅

關(guān)鍵詞：少數(shù)民族地區(qū) 新三板 DEA模型 新冠疫情

2016年后“新三板市場”掛牌企業(yè)呈現(xiàn)井噴式增長，占據(jù)創(chuàng)業(yè)板市場的三分之二市值，并根據(jù)盈利、成長和市值分為基礎(chǔ)層與創(chuàng)新層兩個層級。2019年國家推出了新增精選層的政策，2020年精選層開啟，三十多家新股，首日增幅整體達(dá)5%。本文采用描述性分析和DEA實(shí)證方法，對少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)結(jié)構(gòu)、新三板市場“精選層”新政策落實(shí)情況、少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)整體融資效率等方面結(jié)合疫情現(xiàn)狀進(jìn)行研究。

一、文獻(xiàn)綜述

1978年DEA模型問世以來，在理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用方面都有了令人矚目的增長（Charnes & Cooper， 1978）。DEA是一種非參數(shù)檢驗(yàn)方法，Banker （1984）構(gòu)建數(shù)據(jù)包絡(luò)曲線，F(xiàn)are等（1998）在純技術(shù)效率指數(shù)的基礎(chǔ)上加入了規(guī)模效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。本文參照國外學(xué)者研究，也將效率劃分為CCR模型、BCC模型以及規(guī)模效率指數(shù)，進(jìn)行實(shí)證分析研究。

在融資結(jié)構(gòu)和效率方面，國外學(xué)者Jain （1994） 通過實(shí)證驗(yàn)證了上市公司股權(quán)問題以及研究企業(yè)融資效率的必要性。George-Messinis等（2014）發(fā)現(xiàn)一級股票市場并不是經(jīng)濟(jì)增長的重要決定因素，引發(fā)我們對于投資結(jié)構(gòu)問題的思考?；谝陨涎芯拷Y(jié)論，本文選取DEA模型中影響融資效率的因子時考慮投入產(chǎn)出指標(biāo)，資產(chǎn)負(fù)債率、資金凈現(xiàn)金流增長率為投入指標(biāo);股權(quán)收益率、資產(chǎn)總額周轉(zhuǎn)率為產(chǎn)出指標(biāo)。

國內(nèi)學(xué)者對中小企業(yè)融資問題進(jìn)行了以下分析： 高山運(yùn)用DEA模型，發(fā)現(xiàn)大部分的企業(yè)融資效率呈低效狀態(tài)。王小寧等（2016）運(yùn)用DEA模型消除了外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的影響。本文進(jìn)一步考慮了少數(shù)民族地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及2019年新推出的“精選層”概念落實(shí)情況，最終結(jié)合2020年新冠疫情背景為中小企業(yè)進(jìn)一步提高融資效率提出建議。

針對融資效率，張博（2014）和楊芳芳（2011）均發(fā)現(xiàn)上市公司整體融資效率較低。王贊和李政等（2017）運(yùn)用DEA-Malmquist的方法為進(jìn)一步完善“新三板”機(jī)制起到了一定作用?；谇叭搜芯拷Y(jié)論，本文從少數(shù)民族地區(qū)少數(shù)民族的角度切入，綜合了五個少數(shù)民族自治區(qū)的數(shù)據(jù)，以少數(shù)民族地區(qū)作為研究地域，運(yùn)用DEA模型對融資效率進(jìn)行分析。

國內(nèi)外學(xué)者的研究涵蓋了許多細(xì)分的行業(yè)或地域，但是針對“新三板”市場中的中小企業(yè)的研究是近幾年才出現(xiàn)的，且暫時沒有文章將少數(shù)民族地區(qū)作為具體分析對象;“精選層”推出時間較短，對該問題的研究較為薄弱;前人數(shù)據(jù)更新到2016年。本文進(jìn)一步將數(shù)據(jù)更新到2018年，結(jié)合“精選層”推出的現(xiàn)狀和DEA模型對“新三板”少數(shù)民族中小企業(yè)進(jìn)行具體實(shí)證研究。

二、少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)掛牌新三板現(xiàn)狀分析

“新三板”市場的推出無疑為少數(shù)民族地區(qū)的中小微型企業(yè)打了一劑強(qiáng)心針，“精選層”的推出進(jìn)一步降低了入市的門檻。

（一）少數(shù)民族地區(qū)新三板掛牌公司總量少且占比低

根據(jù)新三板市場地域分布狀況，廣東省、北京、江蘇省、浙江省和上海的中小企業(yè)數(shù)量較多，這幾個省份的新三板企業(yè)數(shù)量占總體數(shù)量的半數(shù)以上。少數(shù)民族地區(qū)均在1%以下，總體占比為2.86%。截至2021年5月，5個少數(shù)民族自治區(qū)在“新三板”市場中的掛牌公司總量僅有250家，股份總量為173.64億元，數(shù)量較小，股權(quán)資本規(guī)模也較小。

由此可見，新三板掛牌公司地域差異較大，北京和東南沿海地區(qū)受國家政策和自身經(jīng)濟(jì)實(shí)力的影響，容易獲取資金支持，并且融資渠道更加豐富和完善。少數(shù)民族地區(qū)更難獲取資金，例如內(nèi)蒙古自治區(qū)處于內(nèi)陸，經(jīng)濟(jì)方式較為單一，總體規(guī)模較小，部分地區(qū)經(jīng)濟(jì)以煤炭礦產(chǎn)的開采為主。這也就體現(xiàn)出了測算少數(shù)民族地區(qū)的“新三板”企業(yè)融資效率，找出影響效率的因素及對應(yīng)的解決方案，如何提高效率的必要性。

（二）少數(shù)民族地區(qū)新三板行業(yè)構(gòu)成以第一、第二產(chǎn)業(yè)為主

整合從2012年至2020年5個少數(shù)民族自治區(qū)的行業(yè)數(shù)據(jù)后，可以了解到少數(shù)民族地區(qū)的中小型企業(yè)在“新三板”市場中的行業(yè)構(gòu)成以第一和第二產(chǎn)業(yè)為主，第三產(chǎn)業(yè)所占比重整體偏低。少數(shù)民族地區(qū)中，“新三板”市場的第二產(chǎn)業(yè)所占比重最大，其次是第一產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)占比最低，這與中國目前整體二三一產(chǎn)業(yè)占比不符。

（三）新冠疫情期間民族地區(qū)新掛牌中小企業(yè)數(shù)量驟減

根據(jù)2012—2020年少數(shù)民族地區(qū)新三板市場的具體數(shù)據(jù)，可以了解到2012—2015年少數(shù)民族地區(qū)三板市場中小企業(yè)增長速度較快，數(shù)量較多。由于國家政策的影響，推動少數(shù)民族地區(qū)新三板中小企業(yè)增長也逐步達(dá)到了一個繁盛的時期。

2016—2020年少數(shù)民族地區(qū)新三板公司增長速度逐步放緩，少數(shù)民族地區(qū)新三板掛牌公司數(shù)目已經(jīng)趨于飽和，由于新冠肺炎疫情的沖擊，2020年后掛牌企業(yè)數(shù)量進(jìn)一步減少，僅有1家在新三板市場中掛牌。

（四）新三板中的“精選層”政策在少數(shù)民族地區(qū)落實(shí)力度不足

截至2019年底，少數(shù)民族地區(qū)基礎(chǔ)層公司數(shù)量為220家，占80.29%;創(chuàng)新層數(shù)量為53家，占比19.34%;精選層數(shù)量僅為1家（內(nèi)蒙古地區(qū)），占比0.004%。

從所占比例分析，少數(shù)民族地區(qū)與全國僅為創(chuàng)新層和精選層的區(qū)別，基礎(chǔ)層比例較為相近，少數(shù)民族地區(qū)精選層比重略低于全國“新三板”市場。由于精選層推出時間較短，少數(shù)民族地區(qū)仍有許多省份并未擁有精選層企業(yè)，因此整體比重偏低。少數(shù)民族地區(qū)有關(guān)精選層的政策落實(shí)力度不夠，應(yīng)當(dāng)加大宣傳力度，響應(yīng)國家號召。

三、中小企業(yè)融資效率實(shí)證研究

本文使用DEA模型進(jìn)行模型構(gòu)建，并使用DEAP 2.1軟件對DEA模型結(jié)果進(jìn)行輸出。

（一）融資效率評價指標(biāo)

本文假設(shè)以資本成本作為投入，而將投資回報作為產(chǎn)出指標(biāo)來計算融資效率。計算指標(biāo)為：FE（融資效率）=ROI÷WACC=（Return/Investment）÷（financing cost /Investment）=ROE/ financing cost。如果使用資本成本，則應(yīng)以（Net Profit+ Interest）/ ROAA）為基礎(chǔ)。其中：ROAA =（After ASSET +Before ASSET）/ 2。

（二）少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)DEA模型建立

1. 模型指標(biāo)選擇

輸入指標(biāo)（xk）：Assets Liabilities Ratio、NCF（Net cash flow）。

輸出指標(biāo)（yk）： ROE、TURNTO （Total Asset Turnover Ratio）。

2. 模型數(shù)據(jù)來源

本文選取的數(shù)據(jù)主要來自于Wind（萬德）數(shù)據(jù)庫和RESSET金融數(shù)據(jù)庫2014年1月—2018年12月有關(guān)新三板市場少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)的數(shù)據(jù)。在排除財務(wù)信息不完整或數(shù)據(jù)異常的公司之后，獲得了245家在新三板中小企業(yè)市場上市的公司的數(shù)據(jù)。為了控制企業(yè)年齡和規(guī)模對企業(yè)的影響，我們選擇了三個樣本（分別為3、4和7歲的企業(yè)），在考慮企業(yè)數(shù)量的前提下，選擇了凈資本的標(biāo)準(zhǔn)差較小的幾個樣本。

由于DEA方法要求輸入和輸出值均為正數(shù)，因此使用嚴(yán)格增加的單極Sigmoid函數(shù)來處理具有負(fù)值的索引數(shù)據(jù)，函數(shù)形式為：f（x）=1/（1+e-x）。選擇此函數(shù)的原因是它不會更改值的大小，并且在一段時間內(nèi)可以近似為任何函數(shù)。

3. 模型結(jié)果與分析

以下三種技術(shù)效率分別反映了企業(yè)整體的效率水平：企業(yè)內(nèi)部管理和創(chuàng)新技術(shù)對融資效率的影響;投入產(chǎn)出與規(guī)模的匹配程度，三種效率均為數(shù)值越接近1，則技術(shù)水平達(dá)到最高。

（1）綜合技術(shù)效率

2014年樣本企業(yè)中有8家企業(yè)達(dá)到 [0.5，0.8]，占到總體值的26.4%，有21家企業(yè)則在[0，0.5]范圍內(nèi)，占到總體值的 73.36%。通過橫向的年份對比，2014—2016年各年數(shù)據(jù)非DEA有效的數(shù)據(jù)在60%左右，而六成左右的企業(yè)綜合效率值均低于0.5，只有2017年有所好轉(zhuǎn)，DEA有效企業(yè)高達(dá)66.6%，僅有三成企業(yè)在0.5區(qū)間之下。

這就表明企業(yè)綜合效率值隨著年份的上升而有所提高，非DEA有效企業(yè)也在逐年減少，可能的原因是少數(shù)民族地區(qū)三板市場的企業(yè)，在開辦企業(yè)的浪潮推動下，也開始受到市場的約束，進(jìn)一步規(guī)范了自身經(jīng)營方式，合理利用資金。

（2）純技術(shù)效率

企業(yè)純技術(shù)效率，2014—2017年非DEA有效數(shù)據(jù)整體在整個數(shù)據(jù)中占六成左右，與綜合技術(shù)效率基本對照一致。幾個值得注意的數(shù)據(jù)分別是2014年的[0.8，1]區(qū)間，企業(yè)占比56.2%，在4年間占比最高。2014年生產(chǎn)技術(shù)水平發(fā)揮作用較大，其余幾年在0.5以下的企業(yè)占總體水平的三成左右，2017年時占比在兩成左右。

綜合來看2017年DEA有效數(shù)據(jù)最大為21家企業(yè)，并且在0.5區(qū)間以上的企業(yè)占比也較大。從2014—2017年的純技術(shù)效率分析中可以了解到少數(shù)民族地區(qū)新三板企業(yè)整體上生產(chǎn)技術(shù)發(fā)揮水平有待提高。隨著年份的增長，生產(chǎn)技術(shù)發(fā)揮程度增加，中小企業(yè)應(yīng)當(dāng)更加注重技術(shù)方面的提升。

（3）規(guī)模效率

樣本企業(yè)規(guī)模效率的數(shù)據(jù)表明，非DEA數(shù)據(jù)隨著年份的增長逐步下降，從66.66%下降到36.6%。這就說明隨著年份的增長，少數(shù)民族地區(qū)越來越多的中小企業(yè)投入產(chǎn)出與規(guī)模相匹配。在2014—2017年數(shù)據(jù)中，[0，0.5]區(qū)間內(nèi)企業(yè)數(shù)量較少，效率為0.5以上的企業(yè)占到九成左右。

少數(shù)民族地區(qū)企業(yè)規(guī)模效率雖存在非DEA有效數(shù)據(jù)較多的情況，但隨時間的推移這種情況逐漸減少。這個情況表明少數(shù)民族地區(qū)企業(yè)加入“新三板”市場后，整體融資效率和企業(yè)管理水平都有所提升。

四、結(jié)論與建議

（一）少數(shù)民族地區(qū)新三板中小企業(yè)融資效率結(jié)論

本文采用DEA模型中的三種效率測算方式來研究少數(shù)民族地區(qū)2014—2018年在“新三板”市場掛牌的中小型企業(yè)的融資效率問題，并且針對“精選層”的推出以及新冠疫情爆發(fā)的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，研究結(jié)論主要有：

1.少數(shù)民族地區(qū)新三板企業(yè)的構(gòu)成以第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)為主，這與中國目前整體二三一產(chǎn)業(yè)占比不符，說明少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)結(jié)構(gòu)與全國整體結(jié)構(gòu)存在差異。雖然目前在少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)中第三產(chǎn)業(yè)所占比重較低，但發(fā)展趨勢良好。

2.在2020年新冠肺炎疫情發(fā)生后，少數(shù)民族地區(qū)新掛牌的中小企業(yè)數(shù)量驟減，針對這一情況，國家應(yīng)考慮如何進(jìn)一步提升中小企業(yè)投資者的信心。

3.少數(shù)民族地區(qū)僅有2家企業(yè)進(jìn)入 “精選層”，然而目前進(jìn)入“精選層”的公司總數(shù)是32家，這說明少數(shù)民族地區(qū)對“精選層”政策落實(shí)力度不夠，應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步落實(shí)少數(shù)民族地區(qū)“精選層”的建設(shè)，響應(yīng)國家號召。

4.從2016年后，少數(shù)民族地區(qū)新三板企業(yè)增長趨勢放緩，新三板企業(yè)受到市場的約束，進(jìn)一步規(guī)范了自身經(jīng)營方式，合理利用資金。

5.少數(shù)民族地區(qū)新三板企業(yè)整體上融資效率較低，但效率均值整體上有向好發(fā)展趨勢。綜合技術(shù)效率從2014年的26.4%增至2015年的66.6%，有了一個顯著提升。

6.少數(shù)民族地區(qū)新三板企業(yè)整體上生產(chǎn)技術(shù)發(fā)揮水平有待提高，在新三板市場掛牌后，規(guī)模與其經(jīng)營管理水平、投入要素生產(chǎn)率的匹配程度都有所提高。

（二）新冠肺炎疫情背景下提高少數(shù)民族地區(qū)融資效率的建議

自2016年后少數(shù)民族地區(qū)中小企業(yè)新三板市場增長就開始逐步放緩，向著規(guī)范化市場化的方向邁進(jìn)。疫情對于所有企業(yè)都既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)，中小企業(yè)一定要把握機(jī)會，化險為夷。

1.積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加大第三產(chǎn)業(yè)比重，不能因?yàn)榈谌a(chǎn)業(yè)的落后就去盲目刺激商業(yè)和服務(wù)業(yè)等，應(yīng)當(dāng)結(jié)合少數(shù)民族地區(qū)的具體情況，通過政策引導(dǎo)，鼓勵第三產(chǎn)業(yè)從內(nèi)部進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)一步帶動少數(shù)民族地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

2.加大在少數(shù)民族地區(qū)對新三板“精選層”的宣傳力度，積極響應(yīng)國家政策，加大疫情防控力度，增加中小企業(yè)投資者信心。

3.進(jìn)一步規(guī)范少數(shù)民族地區(qū)新三板企業(yè)的市場行為，健全新三板市場機(jī)制，擴(kuò)充融資渠道，把握住疫情期間國家針對中小企業(yè)的優(yōu)惠政策，綜合分析后，合理進(jìn)行投資。