區(qū)塊鏈上市公司融資效率研究

解曉涵　姜娟

摘? ?要：融資效率是衡量企業(yè)發(fā)展的重要指標(biāo)，對區(qū)塊鏈上市公司融資效率進(jìn)行評價(jià)，對于推動區(qū)塊鏈企業(yè)發(fā)展有重要意義。使用SBM模型和Malmquist指數(shù)，從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對2016—2020年179家區(qū)塊鏈上市公司的融資效率進(jìn)行測度，并為區(qū)塊鏈企業(yè)提出可持續(xù)發(fā)展的建議。研究結(jié)果表明，區(qū)塊鏈上市公司的融資效率整體處于較低水平，多數(shù)企業(yè)存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況;樣本企業(yè)的融資效率整體呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢，不同行業(yè)區(qū)塊鏈上市公司的融資效率存在差異。

關(guān)鍵詞：融資效率;SBM;Malmquist指數(shù);區(qū)塊鏈上市公司

中圖分類號：F275? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號：1673-291X（2022）14-0118-04

一、研究現(xiàn)狀

由于國家政策的扶持引導(dǎo)以及區(qū)塊鏈技術(shù)本身的優(yōu)勢，區(qū)塊鏈技術(shù)受到了廣泛的關(guān)注，一系列被稱為“區(qū)塊鏈概念股”的公司逐漸應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)并發(fā)展與區(qū)塊鏈相關(guān)的業(yè)務(wù)。但大部分進(jìn)入?yún)^(qū)塊鏈領(lǐng)域的上市公司仍處于早期規(guī)劃階段，更多以概念和研究為主，尚未進(jìn)入落地實(shí)施層面，深層次的技術(shù)應(yīng)用較為稀缺。區(qū)塊鏈上市公司的許多項(xiàng)目涉及新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，需要大量資金的支持，因此，融資問題是制約區(qū)塊鏈上市公司發(fā)展的重要問題，如何進(jìn)一步優(yōu)化融資環(huán)境、提高融資效率，成為區(qū)塊鏈上市公司急需解決的重要問題。

以往學(xué)者關(guān)于融資效率概念主要包括以下幾種。曾康霖[1]在比較直接融資與間接融資這兩種方式時(shí)較早使用了“融資效率”一詞。葉望春[2]認(rèn)為，企業(yè)融資效率是指企業(yè)籌資成本、籌資風(fēng)險(xiǎn)以及籌資的方便程度。劉海虹[3]認(rèn)為，企業(yè)融資效率是指企業(yè)融資能力的大小。盧福財(cái)[4]認(rèn)為，企業(yè)融資效率是指某種企業(yè)融資方式或融資制度在實(shí)現(xiàn)儲蓄向投資轉(zhuǎn)化過程中所表現(xiàn)出的能力和功效。

目前關(guān)于上市公司融資效率的研究主要集中于對融資效率進(jìn)行測度，主要使用BCC模型、CCR模型、三階段DEA等模型對融資效率進(jìn)行測度。雷輝和劉俏云[5]使用四階段DEA模型探究綠色低碳上市公司的融資效率。涂詠梅和程文[6]使用CCR模型和BCC模型探究我國中小板科技型企業(yè)的融資效率，發(fā)現(xiàn)相較于2015年，2016年我國中小板科技型企業(yè)大部分融資效率比較理想。王秀貞等[7]分省份、分行業(yè)、分所有制對我國中小企業(yè)的融資效率進(jìn)行評價(jià)，測算結(jié)果表明我國中小企業(yè)的整體融資效率不高。周磊和安燁[8]采用三階段DEA模型探究新舊動能轉(zhuǎn)換背景下我國現(xiàn)代物流業(yè)的融資效率。王偉和董登新[9]使用BCC模型研究在新三板掛牌的湖北省科技型中小企業(yè)的融資效率，結(jié)果表明借助新三板進(jìn)行融資并未帶來企業(yè)融資效率的提升。孫燕芳和曹永鵬[10]使用BCC模型和Malmquist指數(shù)對我國公用事業(yè)類上市公司融資效率進(jìn)行分析研究，發(fā)現(xiàn)我國公用事業(yè)類上市公司在樣本期內(nèi)整體融資效率偏低。姚德權(quán)和戴烊[11]采用BCC模型和Malmquist指數(shù)測算中國中小制片企業(yè)的融資效率變化情況。Chen和Wang[12]使用超效率DEA模型以及Tobit模型對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率及影響因素進(jìn)行分析研究，結(jié)果表明，我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司融資效率處于較低水平。Sun和Geng[13]采用DEA模型對新能源產(chǎn)業(yè)整體融資效率水平的進(jìn)行評價(jià)，結(jié)果表明，我國新能源產(chǎn)業(yè)企業(yè)融資效率的有效比重并不高。Zhan和Liu[14]使用DEA方法對中國39家農(nóng)業(yè)上市公司的融資效率進(jìn)行了評價(jià)，結(jié)果表明，融資效率普遍偏低，農(nóng)業(yè)企業(yè)融資全要素生產(chǎn)率呈先下降后增長的趨勢。Wang和Geng[15]使用六階段DEA模型對戰(zhàn)略新興上市公司的融資效率進(jìn)行測度。學(xué)者朱? ? 穎[16]以及學(xué)者沈忱[17]均使用了三階段DEA模型，分別對養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)上市公司和新三板市場中小企業(yè)的融資效率進(jìn)行研究。

部分學(xué)者研究融資方式、分層制度、做市商制度以及專利權(quán)質(zhì)押等因素對企業(yè)融資效率的影響。桂嘉偉和吳群琪[18]從細(xì)分行業(yè)、歸屬地區(qū)、所屬分層、轉(zhuǎn)讓方式等多維視角，針對新三板科技服務(wù)企業(yè)融資效率進(jìn)行比較研究。賀正楚等[19]生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)不同融資方式的融資效率，發(fā)現(xiàn)融資效率從高至低為內(nèi)源融資、債權(quán)融資、股權(quán)融資。張紅芳[20]研究企業(yè)專利權(quán)是否質(zhì)押對融資效率的影響，并使用BCC模型和Malmquist指數(shù)對新三板100家專利權(quán)質(zhì)押出質(zhì)企業(yè)以及100家基礎(chǔ)層和100家創(chuàng)新層的非專利權(quán)質(zhì)押出質(zhì)企業(yè)融資活動進(jìn)行測算和比較。馬莉莉和李湘晉[21]研究分層制度和做市商制度對企業(yè)融資效率的影響，結(jié)果表明，創(chuàng)新層中的企業(yè)融資效率較高。在創(chuàng)新層中，企業(yè)是否選擇做市轉(zhuǎn)讓交易方式并不會顯著影響其融資效率;在基礎(chǔ)層中，選擇非做市轉(zhuǎn)讓交易方式的企業(yè)的融資效率普遍較高。Xiaohuan和Anna[22]研究不同融資方式對融資效率的影響分析全球可再生能源領(lǐng)域不同行業(yè)的融資效率，結(jié)果表明，各行業(yè)綜合融資效率普遍偏低。Xu等[23]對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率進(jìn)行測度，并分析了內(nèi)外部融資生態(tài)對融資效率的影響。

通過對以往文獻(xiàn)的閱讀，認(rèn)識到融資效率對企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要，因此我們將融資效率作為公司研究的重要方面。同時(shí)發(fā)現(xiàn)大部分學(xué)者在研究融資效率時(shí)使用的是CCR模型和BCC模型，運(yùn)用SBM模型對融資效率進(jìn)行測度的研究較少。此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)中很少有研究區(qū)塊鏈上市公司融資效率的。因此，本文通過使用SBM模型和Malmquist指數(shù)，從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對2016—2020年179家區(qū)塊鏈上市公司的融資效率進(jìn)行分析，并為提高區(qū)塊鏈上市公司的融資效率提出建議。

二、研究方法

（一）SBM模型

在徑向的DEA模型中，對無效率程度的測量僅包括等比例改進(jìn)部分，沒有考慮松弛改進(jìn)的部分，導(dǎo)致測算結(jié)果偏高。他為了解決這個問題，Tone[24]在2001年提出了SBM模型。他使用非導(dǎo)向（Non-oriented）的SBM模型，同時(shí)從投入和產(chǎn)出兩個角度對效率狀況進(jìn)行測量。該模型的公式如下：

其中，ρ表示效率評價(jià)值，λ=（λ，λ，...，λ）為權(quán)重向量，x、y分別為每一個被評價(jià)DMUk的投入向量、產(chǎn)出向量，x為DMU的投入向量x中的第i個分量，y為DMU的產(chǎn)出向量y中的第r個分量，s為投入松弛量s的第i個分量，s為產(chǎn)出松弛量s的第r個分量。當(dāng)增加約束條件λ+λ+...+λ=1時(shí)，模型是規(guī)模報(bào)酬可變的。ρ關(guān)于s、s是單調(diào)遞減的，且0≤ρ≤1。當(dāng)ρ=1（即s=s=0）時(shí)，被評價(jià)的DMU是有效DMU;否則，被評價(jià)的DMU是非有效的，存在產(chǎn)出不足或投入冗余，需要對投入和產(chǎn)出進(jìn)行改進(jìn)。

（二）Malmquist 指數(shù)

t時(shí)期技術(shù)條件下的Malmquist指數(shù)和t+1時(shí)期技術(shù)條件下的Malmquist指數(shù)分別為式（2）和式（3）。采用兩個Malmquist指數(shù)的幾何平均值作為被評價(jià)DUM的Malmquist指數(shù)，從t時(shí)期到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)如式（4）所示，若Malmquist指數(shù)大于1，表明全要素生產(chǎn)率處于上升階段，反之，則處于下降階段。

三、指標(biāo)體系構(gòu)建與樣本數(shù)據(jù)來源

（一）投入-產(chǎn)出指標(biāo)體系

對區(qū)塊鏈上市公司進(jìn)行效率評價(jià)時(shí)，結(jié)合其他學(xué)者選取的投入產(chǎn)出變量，構(gòu)建了三個投入指標(biāo)和三個產(chǎn)出指標(biāo)的指標(biāo)體系。投入指標(biāo)為，（1）資產(chǎn)總額：企業(yè)經(jīng)營過程中能夠支配的全部資產(chǎn)，反映企業(yè)的融資規(guī)模;（2）營業(yè)成本：企業(yè)經(jīng)營活動中投入的資金，反映融資資金的使用情況;（3）資產(chǎn)負(fù)債率：體現(xiàn)債權(quán)融資和股權(quán)融資的比例關(guān)系，反映企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)。產(chǎn)出指標(biāo)為，（1）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率：營業(yè)收入與資產(chǎn)總額的比值，反映企業(yè)全部資產(chǎn)的利用效率;（2）凈資產(chǎn)收益率：凈利潤與凈資產(chǎn)的比值，衡量融資資本帶來的收益;（3）營業(yè)收入同比增長率：反映企業(yè)的發(fā)展能力。

（二）數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

選取東方財(cái)富choice數(shù)據(jù)庫區(qū)塊鏈概念板塊2016—2020年261家區(qū)塊鏈上市公司作為初始研究樣本。為保證樣本企業(yè)的有效性，剔除存在財(cái)務(wù)問題的ST和*ST類型的上市公司，并剔除指標(biāo)缺失的公司，最終得到179家區(qū)塊鏈上市公司作為研究的樣本企業(yè)，分布在廣東省等22個地區(qū)。區(qū)塊鏈上市公司主要分布在東部地區(qū)，其中廣東省、北京市、浙江省的區(qū)塊鏈上市公司的數(shù)量最多。區(qū)塊鏈上市公司投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫以及Wind數(shù)據(jù)庫。同時(shí)，為滿足DEA模型對于投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)非負(fù)的要求，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，處理后的數(shù)據(jù)介于0.1至1之間。

四、實(shí)證分析

（一）基于SBM模型的融資效率靜態(tài)分析

基于規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）、非導(dǎo)向（Non-oriented）的SBM模型，對區(qū)塊鏈上市公司2016—2020年的融資效率進(jìn)行測度，結(jié)果如表1所示。

通過SBM模型對融資效率進(jìn)行測度，結(jié)果表明，2016—2020年區(qū)塊鏈上市公司5年融資效率值始終為1的企業(yè)有愛施德、同花順、北京君正這3家上市公司。2016—2020年間，融資效率值為1的企業(yè)所占比重最高的年份為2017年和2019年，占比7.82%;2020年比重最低，為5.03%。融資效率均值的變動范圍為0.545—0.675，融資效率整體處于較低水平，區(qū)塊鏈上市公司的整體融資效率情況有待改善。

SBM模型在對效率進(jìn)行測度的同時(shí)，也測算了投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)的松弛值，并且提供了非有效DUM調(diào)整的方向和大小。根據(jù)SBM模型的測度結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，多數(shù)區(qū)塊鏈上市公司都存在投入冗余或產(chǎn)出不足的情況，需要減少要素的投入量或者增加要素的產(chǎn)出量，以達(dá)到最優(yōu)效率。

（二）基于Malmquist 指數(shù)的融資效率動態(tài)分析

1.區(qū)塊鏈上市公司整體融資效率動態(tài)變化

使用SBM模型測算的是區(qū)塊鏈上市公司在樣本期內(nèi)的融資效率靜態(tài)測度情況，為了更好反映區(qū)塊鏈上市公司融資效率的動態(tài)變化情況，使用Malmquist指數(shù)對融資效率進(jìn)行動態(tài)測度，結(jié)果如表2所示。其中，Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，技術(shù)效率變化指數(shù)又可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)。由表2可知，融資效率Malmquist指數(shù)整體呈現(xiàn)先上升后下降的變化趨勢。2017—2018年間有較大幅度的增長，2018—2019年以及2019—2020年間呈現(xiàn)下降趨勢。分析2018—2019年間下降趨勢產(chǎn)生原因，是由于技術(shù)效率變化指數(shù)的負(fù)增長導(dǎo)致了Malmquist指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長;分析2019—2020年間下降趨勢產(chǎn)生的原因，是由于技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的共同負(fù)向影響導(dǎo)致了Malmquist指數(shù)的負(fù)向增長。

2.分行業(yè)區(qū)塊鏈上市公司的融資效率動態(tài)變化

對不同行業(yè)的區(qū)塊鏈上市公司的融資效率進(jìn)行動態(tài)測度，結(jié)果如表3所示。在樣本期內(nèi)，金融業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、衛(wèi)生和社會工作、制造業(yè)這四個行業(yè)融資效率整體處于增長趨勢，其余七個行業(yè)融資效率整體處于下降趨勢。在融資效率整體呈現(xiàn)下降趨勢的七個行業(yè)中，電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，交通運(yùn)輸倉儲和郵政業(yè)，批發(fā)和零售業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)等這些行業(yè)Malmquist指數(shù)呈現(xiàn)負(fù)增長，主要是由于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的負(fù)向影響造成的。建筑業(yè)、信息傳輸軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)這兩個行業(yè)技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都呈現(xiàn)下降趨勢。文化、體育和娛樂業(yè)的技術(shù)效率變化指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢。

五、結(jié)論與建議

基于179家區(qū)塊鏈上市公司2016—2020年的數(shù)據(jù)，使用SBM模型和Malmquist指數(shù)從靜態(tài)和動態(tài)兩個角度對融資效率進(jìn)行測度，得出相應(yīng)的研究結(jié)論：第一，我國179家區(qū)塊鏈上市公司在樣本期內(nèi)的融資效率偏低，僅有3家企業(yè)在樣本期內(nèi)的融資效率始終為1，融資效率較高的企業(yè)數(shù)量較少。第二，我國179家區(qū)塊鏈上市公司的Malmquist指數(shù)的均值為0.998，受到技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的共同影響，融資效率整體呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。第三，從區(qū)塊鏈上市公司所屬行業(yè)的融資效率來看，在樣本期內(nèi)，金融業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)、衛(wèi)生和社會工作、制造業(yè)這四個行業(yè)融資效率整體處于增長趨勢，其余7個行業(yè)的融資效率整體處于下降趨勢。

根據(jù)以上研究結(jié)論，提出以下建議。第一，區(qū)塊鏈上市公司要提升企業(yè)融資資金的使用和管理水平，提高資金的利用效率，不斷拓寬企業(yè)的融資渠道、優(yōu)化企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)，合理確定不同融資方式的融資比例，降低融資成本和融資風(fēng)險(xiǎn)，從而提升企業(yè)自身價(jià)值，推動區(qū)塊鏈上市公司的可持續(xù)發(fā)展。第二，政府要為區(qū)塊鏈企業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造良好環(huán)境，為區(qū)塊鏈上市公司拓寬融資渠道，促進(jìn)東、中、西區(qū)域和不同行業(yè)的區(qū)塊鏈上市公司協(xié)調(diào)健康發(fā)展。

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