京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后上市公司股權(quán)融資效率比較研究

李澤紅（教授） 楊佳鈺 （華北電力大學(xué)經(jīng)濟管理系 河北保定 071000）

一、問題提出

當(dāng)前，我國已進入經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)階段，京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略作為國家三大戰(zhàn)略之一，其有效實施的進程和我國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量息息相關(guān)。自2014年京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略提出以來，三地在生態(tài)聯(lián)防聯(lián)控、產(chǎn)業(yè)對接升級、交通一體化等區(qū)域協(xié)作方面作出了諸多實質(zhì)性的成果。截至2020年底，京津冀地區(qū)GDP總額約占全國的8.46%，區(qū)域發(fā)展指數(shù)從2010年100個點增長到2019年167.72個點，增幅67.72%。但隨著戰(zhàn)略的深入推進，地區(qū)間發(fā)展差異較大、資源分布不均衡、創(chuàng)新驅(qū)動輻射帶動不足等問題相繼出現(xiàn)。在此背景下，如何增強企業(yè)核心競爭力，確保企業(yè)持續(xù)良好地發(fā)展就顯得尤為重要。

上市公司投資額高、風(fēng)險大，融資問題是制約企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要因素。與融資順序偏好理論相悖，我國上市公司受現(xiàn)行政策制度、公司治理結(jié)構(gòu)等影響，普遍具有股權(quán)融資偏好，但企業(yè)管理者較多關(guān)注籌集資金而忽略融入資金的使用效率，極大影響了企業(yè)的整體發(fā)展。

京津冀三地的股權(quán)融資效率處于何種程度，協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的提出能否提高三地企業(yè)的股權(quán)融資水平，戰(zhàn)略的實施對不同地區(qū)有何種影響?；谝陨蠁栴}，本文以京津冀地區(qū)上市企業(yè)為研究對象，基于DEA模型和Malmquist指數(shù)模型動靜結(jié)合地分析京津冀地區(qū)股權(quán)融資效率的變化情況及存在問題，旨在檢視國家重大戰(zhàn)略的實施效果，以期為提高京津冀企業(yè)資本配置效率，改善資本運營和管理水平，促進三地協(xié)同發(fā)展提供相應(yīng)建議。

二、文獻綜述

股權(quán)融資作為企業(yè)獲取資金的方式之一，憑借其風(fēng)險小、用途廣的特點深受企業(yè)青睞?，F(xiàn)有學(xué)者對股權(quán)融資效率的研究主要集中在以下四個方面：（1）股權(quán)融資效率的含義。國外學(xué)者普遍認(rèn)為融資有效率就是能夠及時為企業(yè)每次的必要生產(chǎn)經(jīng)營提供資金。國內(nèi)宋文兵（1998）認(rèn)為融資效率是成本與利益的相關(guān)關(guān)系。曹曉軍等（2007）認(rèn)為可以用資金配置效率和籌資效率衡量上市公司股權(quán)融資的效率。（2）不同融資方式下融資效率的對比研究。國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為相對于債務(wù)融資，股權(quán)融資更有利于提升企業(yè)的資本配置效率。但我國資本市場的基本制度尚不完善，體系結(jié)構(gòu)相對單一，股價易被操縱，導(dǎo)致股票市場融資效率低下。（3）股權(quán)融資效率的影響因素研究。Chamberlain（2009）認(rèn)為股權(quán)融資所籌得的資金占總籌資額的比重會直接影響到企業(yè)整體的融資效率。熊正德等（2004）發(fā)現(xiàn)相關(guān)政策的施行可以提升企業(yè)股權(quán)融資效率。畢超和李逍雯（2019）發(fā)現(xiàn)貨幣資金和凈利潤的提高可以改善企業(yè)的股權(quán)融資效率，管理費用和財務(wù)費用的增加則會降低企業(yè)的股權(quán)融資效率。（4）不同行業(yè)、不同地區(qū)或不同板塊公司的股權(quán)融資效率評價的實證研究。以京津冀地區(qū)為例，林妍和劉霞（2019）發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)科技企業(yè)的融資效率存在較大差異，河北省及創(chuàng)業(yè)板市場融資效率較低。曾剛和耿成軒（2018）以京津冀地區(qū)2011—2016年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的上市公司為例，發(fā)現(xiàn)三地資本投入冗余現(xiàn)象顯著，融資效率均值由高到低依次為天津、河北和北京。

通過梳理現(xiàn)有研究成果可以看出，不同于融資順序偏好理論，我國企業(yè)更偏向于股權(quán)融資，但融資效率整體偏低。不同學(xué)者對于不同行業(yè)、不同板塊企業(yè)股權(quán)融資效率的影響因素還未達成統(tǒng)一結(jié)論。目前，關(guān)于不同地區(qū)的股權(quán)融資效率研究較多，但單獨研究京津冀地區(qū)股權(quán)融資效率的文獻較少，研究時間大多集中于1—5年，這樣的評價結(jié)論易受某一年度或者某些特別數(shù)據(jù)的影響，無法有效表示某項政策實施期間，股權(quán)融資效率的整體概貌及其動態(tài)變化情況。因此，本文在已有文獻基礎(chǔ)上，運用主成分分析法篩選出影響京津冀地區(qū)股權(quán)融資效率的主要因素，基于DEA模型和Malmquist指數(shù)模型動靜結(jié)合地分析京津冀地區(qū)2010—2019年間股權(quán)融資效率的變化情況及存在問題，以期為促進京津冀協(xié)同發(fā)展提供政策依據(jù)。

三、研究設(shè)計

（一）研究方法及適用性分析

1.DEA模型。DEA模型是美國學(xué)者Charnes等提出的一種非參數(shù)檢驗方法，用于評價多投入和多產(chǎn)出決策單元的有效性。CCR模型是DEA分析法最基本的模型，但由于我國企業(yè)發(fā)展深受宏觀經(jīng)濟水平、金融發(fā)展情況、政府作用等因素的影響，不適用其規(guī)模報酬不變的假設(shè)。1984年，Banker等提出了規(guī)模報酬可變的BCC模型，在計算技術(shù)效率時除去了規(guī)模效率的影響，因此，本文采用以投入為導(dǎo)向的BCC模型。

假設(shè)有n個被評價的決策單元，模型公式如下：

2. Malmquist指數(shù)模型。傳統(tǒng)的BCC模型只能橫向比較決策單元在某一時間點的效率，要細(xì)致測度京津冀地區(qū)2010—2019年股權(quán)融資效率的動態(tài)變化情況，還需要引入Malmquist指數(shù)模型，表達式如下：

當(dāng)Malmquist 指數(shù)＞1時，表示該時期內(nèi)股權(quán)融資效率水平增長；當(dāng)Malmquist 指數(shù)＜1時，表示該時期內(nèi)股權(quán)融資效率水平下降。

(1)污泥在氮氣氣氛下的熱重分析表明，污泥的熱解過程分為三個階段：污泥結(jié)合水和少量外在水分析出階段、有機物分解和揮發(fā)分析出階段以及殘留有機物、礦物質(zhì)和焦炭分解階段。

（二）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)公司所屬省份，以京津冀地區(qū)2010年后A股上市公司為樣本。為全面考察京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后企業(yè)股權(quán)融資效率的變化，選擇2010—2019年作為研究期間，考慮到戰(zhàn)略實施后的滯后效應(yīng)，以戰(zhàn)略提出后一年（2015年）為節(jié)點，將面板數(shù)據(jù)分為實驗組（2015—2019年）和參照組（2010—2014年），以此進行比較研究。為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，剔除金融行業(yè)、ST企業(yè)和數(shù)據(jù)缺失企業(yè)，最終獲得217個樣本。相關(guān)數(shù)據(jù)來源《中國統(tǒng)計年鑒》和Wind數(shù)據(jù)庫。

（三）指標(biāo)選取

運用 DEA模型對企業(yè)效率進行評價時，指標(biāo)的選取會對評價結(jié)果產(chǎn)生關(guān)鍵影響。參考畢超、朱萌等的研究，初步選取了股權(quán)融資效率相關(guān)指標(biāo)，如表1所示。

表1 投入和產(chǎn)出指標(biāo)

利用SPSS對初步選取的15個指標(biāo)進行相關(guān)性分析。表2顯示，KMO檢驗值為0.7000＞0.500，Bartlett 球形度檢驗值為0.000＜0.05，表明變量之間存在相關(guān)性，可以進行主成分分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗

對上述15個指標(biāo)進行主成分分析，得到成分得分系數(shù)矩陣。下頁表3顯示，主成分中最大權(quán)重系數(shù)對應(yīng)的投入指標(biāo)為：反映公司規(guī)模的資產(chǎn)總額（X1）、反映公司股權(quán)結(jié)構(gòu)的股權(quán)集中度（X4）和反映公司資本結(jié)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債率（X7），最大權(quán)重系數(shù)對應(yīng)的產(chǎn)出指標(biāo)為：反映公司發(fā)展能力的營業(yè)收入增長率（X8）、反映公司資產(chǎn)利用綜合效果的總資產(chǎn)報酬率（X12）和反映公司資源配置效率的托賓Q值（X15）。最終確定3個投入指標(biāo)和3個產(chǎn)出指標(biāo)，以此進行股權(quán)融資效率分析。

表3 成分得分系數(shù)矩陣

DEA模型要求投入產(chǎn)出的數(shù)值均為正數(shù)，因此對原始數(shù)據(jù)進行如下標(biāo)準(zhǔn)化處理：

四、京津冀地區(qū)股權(quán)融資效率測度結(jié)果及分析

（一）基于DEA模型的靜態(tài)股權(quán)融資效率分析

運用Deap 2.1軟件，采用DEA-BCC模型對京津冀地區(qū)上市公司2010—2019年的股權(quán)融資效率進行測算，得到京津冀地區(qū)股權(quán)融資效率有效性的整體分布情況，詳見表4。

表4 京津冀地區(qū)2010—2019年上市公司股權(quán)融資效率有效數(shù)量

DEA 有效表明企業(yè)既無投入冗余，也無產(chǎn)出短缺。從表4中可以看出，京津冀三地大部分企業(yè)的股權(quán)融資效率仍處于非有效狀態(tài)，企業(yè)的股權(quán)融入資金的獲取和利用率仍然需要進一步地調(diào)整。以2019年為例，三地共有63家企業(yè)達到DEA有效，61家企業(yè)純技術(shù)有效而規(guī)模非有效，14家企業(yè)規(guī)模有效而純技術(shù)非有效，79家企業(yè)純技術(shù)效率和規(guī)模效率均無效，占三地企業(yè)總數(shù)的36.41%，說明仍有大部分企業(yè)無法有效利用股權(quán)融入的資金。

為了更清晰地展示三地股權(quán)融資效率的具體情況，經(jīng)過整理、加工得到京津冀三地2010—2019年上市公司股權(quán)融資效率均值，如表5所示。

表5 京津冀地區(qū)2010—2019年上市公司股權(quán)融資效率均值

純技術(shù)效率反映企業(yè)是否具有在某一股權(quán)融資投入水平上實現(xiàn)最大股權(quán)融資效益的能力，僅單純地反映技術(shù)因素，不考慮投入與產(chǎn)出的規(guī)模報酬關(guān)系。從表5中可以看出，京津冀三地的股權(quán)融資純技術(shù)效率在京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施后均有所下降，其中北京地區(qū)下降幅度最大且數(shù)值較低，天津和河北地區(qū)變動幅度較小，說明戰(zhàn)略實施后，三地企業(yè)在整體上對股權(quán)融資得到的資金的管理運營能力沒有改善。

規(guī)模效率反映企業(yè)的股權(quán)融資規(guī)模是否最優(yōu)。京津冀地區(qū)股權(quán)融資的規(guī)模效率整體偏低，戰(zhàn)略實施前，較低的規(guī)模效率是導(dǎo)致股權(quán)融資低效率的主要原因。但戰(zhàn)略實施后，規(guī)模效率呈現(xiàn)上升趨勢，增幅顯著，京津冀三地分別提升了21.65%、25.70%和27.72%。其中，河北地區(qū)的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率在2017年后增幅顯著，可能是由于2017年中共中央發(fā)布設(shè)立河北雄安新區(qū)的通知，隨后京冀兩地簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，推動雄安新區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化、科技創(chuàng)新、人才交流等方面的進步，極大地促進了社會資金的投入，河北省的融資效率得到顯著提升。

綜合技術(shù)效率包含純技術(shù)和規(guī)模效率。京津冀地區(qū)的平均股權(quán)融資效率整體處于較低范疇。由于北京地區(qū)規(guī)模效率的增長幅度小于技術(shù)效率的下降幅度，天津和河北省規(guī)模效率的增長幅度略大于技術(shù)效率的下降幅度，導(dǎo)致天津和河北省企業(yè)的股權(quán)融資綜合技術(shù)效率平均值在京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施后整體變動幅度不大，北京地區(qū)略有下降。雖然京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略提出當(dāng)年（2014年），三地股權(quán)融資效率的平均值下降幅度較大，但從2015年起，三地股權(quán)融資綜合技術(shù)效率水平不斷提高。截至2019年，五年間北京地區(qū)的綜合技術(shù)效率提升3.38%，天津和河北省增幅顯著，分別提升了23.67%和23.12%，股權(quán)融資效率態(tài)勢整體向好。

可以看出，對于大多數(shù)綜合技術(shù)低效率的企業(yè)來說，技術(shù)效率降低帶來的影響程度遠(yuǎn)高于規(guī)模效率，說明戰(zhàn)略的提出雖然促使企業(yè)較容易進行股權(quán)融資，但管理資金能力提升的滯后性導(dǎo)致資金出現(xiàn)閑置或浪費現(xiàn)象。管理和技術(shù)水平依然是影響京津冀地區(qū)股權(quán)融資效率提高的主要因素。

（二）基于Malmquist指數(shù)模型的動態(tài)股權(quán)融資效率分析

Malmquist指數(shù)模型能夠從動態(tài)角度反映股權(quán)融資效率的變化趨勢，因此，運用Deap 2.1軟件，采用Malmquist指數(shù)模型對京津冀地區(qū)上市企業(yè)2010—2019年的數(shù)據(jù)進行分析，得到京津冀地區(qū)整體股權(quán)融資效率的動態(tài)變化情況，如圖1所示。

圖1 2010—2019京津冀地區(qū)上市公司Malmquist指數(shù)及分解變動情況

從圖1中可以看出，縱觀2010—2019年整個研究期間，京津冀地區(qū)的Malmquist指數(shù)整體呈“M”形波動趨勢，先上升后下降，再上升再下降。2015年后，Malmquist指數(shù)持續(xù)大于1，表明京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的提出使企業(yè)的股權(quán)融資效率得到穩(wěn)步提高。技術(shù)效率和規(guī)模效率在0.85—1.25之間處于巨大波動狀態(tài)，但變化較為同步，整體呈現(xiàn)波動式增長趨勢，說明技術(shù)效率與規(guī)模效率協(xié)同發(fā)揮推動作用。技術(shù)進步指數(shù)在0.8—1.15之間波動，純技術(shù)效率在1上下小幅波動，2014年前，技術(shù)進步值與技術(shù)效率值變動明顯不一致，說明技術(shù)進步的滯后效應(yīng)導(dǎo)致技術(shù)進步與技術(shù)效率無法協(xié)同促進股權(quán)融資效率的提高。2014年后，除2016—2017年外，其余年間技術(shù)進步與技術(shù)效率變動均保持一致，共同促進融資效率的提高。

上述是京津冀三地比較單元的平均值，即表示宏觀范圍內(nèi)股權(quán)融資水平的整體提高，為了更清晰地展示京津冀不同地區(qū)、不同階段的股權(quán)融資效率變化情況，經(jīng)過整理、加工得到分階段三地上市公司Malmquist指數(shù)及分解，如表6所示。

表6 京津冀地區(qū)上市公司分階段Malmquist指數(shù)及分解

結(jié)合圖1和表6可以看出，戰(zhàn)略實施前，京津冀地區(qū)發(fā)展不均衡，北京、天津優(yōu)于河北省，規(guī)模效率是造成河北省Malmquist指數(shù)最低的主要原因，企業(yè)整體的投入產(chǎn)出比不合理。

京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施后，Malmquist指數(shù)每年都大于1，均值增長13.9%，說明企業(yè)股權(quán)融資效率處于穩(wěn)步上升階段。分解來看，戰(zhàn)略實施前后，三地規(guī)模效率年均增長8.42%，技術(shù)效率增長8.35%，技術(shù)進步增長5.11%，反映了戰(zhàn)略實施后企業(yè)的技術(shù)水平和規(guī)模對股權(quán)融資綜合效率的提高作出了主要貢獻。但純技術(shù)效率均值有所降低且三地均小于1，尤其是河北地區(qū)降幅較大，這與股權(quán)融資效率靜態(tài)分析結(jié)果一致。純技術(shù)效率表示在現(xiàn)有投入下每個決策單元進行生產(chǎn)而帶來的產(chǎn)出，體現(xiàn)股權(quán)融資的有效性。結(jié)合樣本企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，河北省企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率和營業(yè)收入增長率普遍較低，這兩項指標(biāo)代表了企業(yè)的資金投向、使用效率和內(nèi)部治理，而該指標(biāo)的降低必然會帶來股權(quán)融資效率的降低。雖然京津冀地區(qū)在戰(zhàn)略實施后股權(quán)融資投入不斷擴大，但資金投向和技術(shù)水平仍需提高，通過提高內(nèi)部治理水平來實現(xiàn)股權(quán)融資的有效性還有較大發(fā)展空間。

五、結(jié)論與建議

本文選取京津冀2020年前上市公司，采用主成分分析法對影響企業(yè)股權(quán)融資效率的指標(biāo)降維，篩選出合適的投入、產(chǎn)出指標(biāo)，借助DEA模型和Malmquist指數(shù)模型，動靜結(jié)合地分析京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前后上市公司股權(quán)融資效率的變化，實證結(jié)果如下：（1）整體來看，京津冀地區(qū)的股權(quán)融資效率普遍偏低，達到股權(quán)融資相對有效的公司數(shù)量較少。（2）從股權(quán)融資效率靜態(tài)評價看，京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施前，三地由于規(guī)模效率較低導(dǎo)致股權(quán)融資低效率。戰(zhàn)略實施后，河北、天津地區(qū)規(guī)模效率值雖低但增幅較大，股權(quán)融資綜合技術(shù)效率水平本應(yīng)顯著提高，但由于技術(shù)效率的向下變動，兩地融資效率均值僅提高了1%左右。北京地區(qū)技術(shù)效率降幅大于規(guī)模效率增幅，導(dǎo)致綜合技術(shù)效率均值降低1.8%。管理和技術(shù)水平依舊是制約三地股權(quán)融資效率的主要因素。（3）從股權(quán)融資效率動態(tài)評價看，京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略實施后，Malmquist指數(shù)雖然在不同年份呈現(xiàn)上下波動狀態(tài)，但每年都大于1，企業(yè)股權(quán)融資效率穩(wěn)步上升。分解來看，京津冀三地的技術(shù)水平和規(guī)模增長對股權(quán)融資綜合效率的提高作出了主要貢獻，但純技術(shù)效率仍舊較低，通過提高內(nèi)部治理水平來實現(xiàn)股權(quán)融資的有效性還有較大發(fā)展空間。

本文提出以下建議：第一，積極推動京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略下區(qū)域內(nèi)的協(xié)同發(fā)展和區(qū)域幫扶，單純依靠企業(yè)規(guī)模擴張來獲取股權(quán)融資效率增長的發(fā)展模式不能長久持續(xù)，三地應(yīng)利用好國家戰(zhàn)略的“東風(fēng)”，加大對科研技術(shù)的投入，促進跨區(qū)域管理及技術(shù)的引進，提高自身技術(shù)水平；第二，優(yōu)化公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，提高企業(yè)管理能力，降低運營成本，確定科學(xué)合理的籌資規(guī)模，同時提高融入資金的使用效率，避免資金閑置或浪費；第三，優(yōu)化公司融資結(jié)構(gòu)，充分發(fā)揮債務(wù)融資的互補作用，利用財務(wù)杠桿的正效應(yīng)來提高融資效率。