西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率的實(shí)證測(cè)度
——基于三階段Super－SBM 模型和Malmquist 模型

董思睿，孫曉娟

（蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院， 甘肅 蘭州 730030）

一、引言

戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，起著帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、調(diào)整地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以及引領(lǐng)科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向的重要作用。西北地區(qū)致力于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，依托當(dāng)?shù)氐囊刭Y源稟賦，積極探索當(dāng)?shù)貞?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑，目前出臺(tái)的有關(guān)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的扶持政策不斷完善，這對(duì)那些發(fā)展比較成熟的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)來說確實(shí)起到了極大的促進(jìn)作用。有研究表明，企業(yè)融資效率是影響戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)所屬企業(yè)發(fā)展的重要因素，較高的融資效率表明企業(yè)可以有效利用外部或內(nèi)部融資所得資金，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)提供有效支撐。但我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)仍存在融資難問題，尤其是西北地區(qū)的企業(yè)更易陷入融資困境。因此對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率的現(xiàn)狀分析以及如何提高戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率的研究受到眾多學(xué)者的關(guān)注。目前已有很多學(xué)者用不同的方法測(cè)算各地區(qū)不同產(chǎn)業(yè)的融資效率，或分析融資效率的諸多影響因素，進(jìn)而為不同產(chǎn)業(yè)提高融資效率提出許多行之有效的對(duì)策建議。

本文以西北地區(qū)甘肅省、陜西省以及青海省三個(gè)省份的43 個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)為樣本，先使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法即DEA 方法建立三階段Super-SBM 模型測(cè)算上述樣本2013-2019 年的靜態(tài)融資效率，然后利用Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)模型測(cè)算其2013-2019 年的動(dòng)態(tài)融資效率，并進(jìn)一步對(duì)三個(gè)省份戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)靜態(tài)融資效率與動(dòng)態(tài)融資效率進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)而為其優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)、提高融資效率提出相應(yīng)對(duì)策建議。

二、模型的構(gòu)建與數(shù)據(jù)選擇

(一)模型的構(gòu)建

1.三階段Super-SBM 的融資效率模型

Fired(2002)借助前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)，率先嘗試了基于BCC 的三階段DEA 方法, 并利用SFA 技術(shù)成功了剝離了環(huán)境因素，真實(shí)反映決策單元的效率水平。同年，Tone改進(jìn)了ToneK構(gòu)建的SBM 模型,提出了Super-SBM 模型。和其他傳統(tǒng)模型相比，該模型允許樣本效率值大于1，可以準(zhǔn)確對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)算并比較融資效率的高低。因此借鑒以往學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)，本文先建立三階段Super-SBM 模型對(duì)靜態(tài)融資效率進(jìn)行測(cè)度。

第一階段，考慮到企業(yè)的規(guī)模差異以及投入的可控制性，本文選擇投入導(dǎo)向型的Super-SBM 模型。在第一階段里利用原始的投入變量與產(chǎn)出變量進(jìn)行測(cè)算，此時(shí)的效率值是尚未剔除環(huán)境因素和隨機(jī)干擾項(xiàng)對(duì)效率值影響的原始效率值。第二階段，首先利用SFA 模型計(jì)算環(huán)境因素對(duì)第一階段投入差額值的影響，其次去除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾因素的影響,并按照所有企業(yè)的環(huán)境條件、運(yùn)氣處于同一水平的原則對(duì)投入項(xiàng)進(jìn)行調(diào)整。第三階段，將調(diào)整后的投入變量代入Super-SBM 模型再次測(cè)算各企業(yè)的融資效率，此時(shí)的融資效率不含環(huán)境變量和隨機(jī)干擾因素影響。

2.Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)模型

上述Super-SBM 模型是利用不同時(shí)期的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行的融資效率靜態(tài)測(cè)度，難以評(píng)估近幾年融資效率的動(dòng)態(tài)變化。Malmquist 指數(shù)能夠解決這一問題，Malmquist.S于1953 年建立Malmquist 模型分析企業(yè)不同時(shí)期的消費(fèi)變化。目前的Malmquist 模型采用較為廣泛的是Fa¨re等建立的模型，該模型會(huì)得到M 指數(shù)即綜合效率，如果M指數(shù)大于1，表示生產(chǎn)率與上一期相比有所增加，企業(yè)生產(chǎn)力水平有所提高；如果M 指數(shù)小于1，則與之相反；如果M 指數(shù)等于1，則企業(yè)生產(chǎn)力水平無變化。同時(shí)參考已有的一些相關(guān)研究，綜合效率可以分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC與技術(shù)效率指數(shù)EC 的乘積，EC 還可以再分解為純技術(shù)效率值PC 和規(guī)模效率值SC 的乘積，其中技術(shù)效率指數(shù)衡量生產(chǎn)效率在相鄰時(shí)期的動(dòng)態(tài)變化情況，評(píng)價(jià)該樣本企業(yè)是否趨近生產(chǎn)前沿面，而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)能夠反映技術(shù)進(jìn)步情況，評(píng)價(jià)企業(yè)是否實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而推動(dòng)生產(chǎn)前沿面前移。因此Malmquist 模型能夠精準(zhǔn)測(cè)度企業(yè)動(dòng)態(tài)融資效率，深入探究企業(yè)融資效率，探究綜合效率、技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率的動(dòng)態(tài)變化。

(二)數(shù)據(jù)的選擇

1.樣本的選擇

考慮到樣本數(shù)據(jù)的真實(shí)性及可獲得性，本文以西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)為樣本，選取2013-2019年的企業(yè)數(shù)據(jù)以測(cè)算西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資效率。通過國(guó)家印發(fā)的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類2018 及各省關(guān)于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的公告，篩選出43 家既符合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)要求、經(jīng)營(yíng)一定時(shí)間長(zhǎng)度且相關(guān)數(shù)據(jù)完善的上市企業(yè)，其中陜西省25 家、甘肅省12 家、青海省6 家。所選樣本數(shù)量符合DEA 模型對(duì)樣本數(shù)的要求。

2.變量選取

(1)投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

融資效率是研究企業(yè)在融資約束下能否實(shí)現(xiàn)成本最小化或資金效用最大化的重要指數(shù)，通過借鑒以往學(xué)者的研究成果可以發(fā)現(xiàn), 企業(yè)的融資渠道大多有兩種——內(nèi)部融資和外部融資,內(nèi)部融資渠道是指譬如內(nèi)部集資、股東增資或是盈余公積等企業(yè)自有的融資體系，外部融資渠道指企業(yè)從企業(yè)外部獲取資金，如向銀行借貸、發(fā)行證券或政策性資金補(bǔ)貼等方式。因此，鑒于不同融資渠道對(duì)企業(yè)融資效率產(chǎn)生的影響，本文從內(nèi)源融資、債權(quán)融資和股權(quán)融資三大角度入手，選取六個(gè)投入指標(biāo)，以切實(shí)反映企業(yè)融資活動(dòng)與資金流動(dòng)狀況；從企業(yè)財(cái)務(wù)質(zhì)量和發(fā)展情況角度入手，選兩個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，最終構(gòu)建如表1 所示的融資效率指標(biāo)體系。

表1 融資效率指標(biāo)體系及環(huán)境變量

(2)環(huán)境指標(biāo)的選取

環(huán)境變量是企業(yè)不能控制的外部因素，會(huì)影響企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境，進(jìn)而影響企業(yè)融資效率，如企業(yè)所處經(jīng)濟(jì)環(huán)境或發(fā)展階段等。本文借鑒以往學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)，選取公司上市年限、企業(yè)所在地區(qū)金融支持程度以及人均實(shí)際GDP作為環(huán)境指標(biāo)。公司上市年限在一定程度上代表了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力和管理部門的完善程度，但上市時(shí)間越長(zhǎng)的企業(yè)可能會(huì)出現(xiàn)部門的冗余，導(dǎo)致企業(yè)管理效率低、成長(zhǎng)發(fā)展速度下降；金融支持力度用于衡量所在地區(qū)金融市場(chǎng)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)體的扶持力度；人均GDP 用于測(cè)度企業(yè)所在地區(qū)的真實(shí)經(jīng)濟(jì)環(huán)境狀況。

3.數(shù)據(jù)來源與處理

企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)源自CSMAR 數(shù)據(jù)庫等，環(huán)境變量數(shù)據(jù)取自于歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。DEA 模型的運(yùn)算需要投入與產(chǎn)出指標(biāo)不小于0，因此，需要對(duì)樣本的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。具體處理方法如圖1 所示。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)化處理方法

三、實(shí)證分析

(一)融資效率的靜態(tài)評(píng)價(jià)——基于三階段Super-SB M模型

1.第一階段分析

將投入與產(chǎn)出指標(biāo)代入Super-SBM 模型中運(yùn)算得到西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)43 家企業(yè)在2013-2019 年間的融資效率均值，如表2 所示。43 家企業(yè)七年的融資效率均值為0.90905，表明總體融資效率較高，各個(gè)公司融資結(jié)構(gòu)基本合理。但76.74%的企業(yè)仍處于融資非效率狀態(tài)，說明大部分企業(yè)尚處在生產(chǎn)前沿面以下，融資結(jié)構(gòu)尚需優(yōu)化。最大值1.5829，最小值0.4810，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1547表明企業(yè)之間融資效率有較大差異。

表2 第一階段企業(yè)七年融資效率均值

將這些企業(yè)的融資效率分區(qū)比較：當(dāng)ρ≥1，企業(yè)實(shí)現(xiàn)超效率融資；當(dāng)0.85≤ρ＜1，表明企業(yè)融資效率高；當(dāng)0.7≤ρ＜0.85，表明企業(yè)融資效率一般；當(dāng)ρ＜0.7，表明企業(yè)融資效率低。從ρ 看，有十家企業(yè)實(shí)現(xiàn)融資超效率，前三名分別是酒鋼宏興(ρ=1.1324)、西部礦業(yè)(ρ=1.0403)、延長(zhǎng)化建(ρ=1.0397)，這些企業(yè)融資效率處于前沿面，融資結(jié)構(gòu)極為合理，處于融資效率有效的狀態(tài)；另有22 家企業(yè)的融資效率較高，均值大于0.85，以及八家企業(yè)的融資效率一般處于0.7≤ρ＜0.85 的區(qū)間。最后有三家企業(yè)融資效率小于0.7，分別是*ST 鹽湖(ρ=0.6965)、陜鼓動(dòng)力(ρ=0.6063)、中國(guó)西電(ρ=0.5763)，這些企業(yè)的融資效率不在前沿面上，融資結(jié)構(gòu)尚需優(yōu)化。

對(duì)三個(gè)省份的融資效率進(jìn)行對(duì)比分析，從表3 可發(fā)現(xiàn)陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)最多、有三家企業(yè)占據(jù)融資超效率的前五名位置，且融資超效率企業(yè)在總體25 家企業(yè)里占比即有效率也最高，但陜西省的融資效率標(biāo)準(zhǔn)差最大，企業(yè)之間融資效率差異最大。甘肅省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)數(shù)量12 家，但只有一家實(shí)現(xiàn)超效率，且甘肅省的融資效率標(biāo)準(zhǔn)差最小，企業(yè)之間融資效率差異最小。青海省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)最少且僅一家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)實(shí)現(xiàn)超效率。由此說明，從靜態(tài)融資效率角度出發(fā)，陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好且融資效率高，甘肅省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展一般且融資效率差異大，青海省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為落后，尚需進(jìn)一步發(fā)展。

表3 第一階段各省效率值均值

2.第二階段分析

第二階段，將影響西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的上市企業(yè)融資效率的環(huán)境變量放入SFA 模型中回歸。其中所在地區(qū)的公司上市年限、金融支持度與經(jīng)濟(jì)環(huán)境是自變量，第一階段的應(yīng)收賬款、負(fù)債合計(jì)、實(shí)收資本、資本公積、盈余公積與未分配利潤(rùn)的投入松弛值是因變量。從回歸結(jié)果中的Log like lihood 值和LR 值可知SFA 模型總體的回歸結(jié)果較好。各投入松弛值的γ 值均大于0.5 且在1%水平下顯著，分別為0.81027、0.79974、0.89159、0.88104、0.87605 與0.92617，說明管理因素在西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的上市企業(yè)的大部分投入中占主要作用，應(yīng)剔除外部環(huán)境影響和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的干擾。因此對(duì)各投入變量的松弛變量進(jìn)行SFA 回歸，回歸結(jié)果見表4。對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行分析，正回歸系數(shù)表明環(huán)境變量與投入松弛值呈正向變動(dòng)關(guān)系，該環(huán)境變量的增加導(dǎo)致該決策單元的投入冗余增加或產(chǎn)出減少，不利于效率提高；當(dāng)回歸系數(shù)為負(fù)時(shí)，則相反。表4 的回歸結(jié)果表明：不同的環(huán)境因素對(duì)不同的投入變量松弛值具有不同的影響。

表4 第二階段SFA 回歸結(jié)果

公司上市年限對(duì)負(fù)債合計(jì)、盈余公積松弛值回歸的系數(shù)在5%或10%的顯著水平下存在負(fù)相關(guān)性。這表明公司上市年限的增加，導(dǎo)致負(fù)債合計(jì)、盈余公積松弛值減少，企業(yè)上市年限增加，給企業(yè)提供了更為便利的融資條件，有利于企業(yè)生產(chǎn)與管理規(guī)模的擴(kuò)大與盈利能力的提高，有利于企業(yè)融資效率的提升。但公司上市年限對(duì)應(yīng)收賬款松弛值回歸的系數(shù)在5%的顯著水平下存在正相關(guān)性，這表明公司上市年限的增加，導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)收賬款松弛值增加，企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)增加應(yīng)收賬款冗余，不利于融資結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及融資效率的提升。

金融支持力度對(duì)實(shí)收資本與盈余公積松弛值的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下存在負(fù)相關(guān)性，這表明社會(huì)融資規(guī)模的擴(kuò)大，有利于實(shí)收資本與盈余公積松弛值的減少，有利于企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)規(guī)模、有利于企業(yè)融資效率的提升；金融支持力度對(duì)未分配利潤(rùn)松弛值的回歸系數(shù)在10%的顯著性水平下存在負(fù)相關(guān)性，這表明社會(huì)融資規(guī)模的增加，導(dǎo)致企業(yè)未分配利潤(rùn)松弛值增加，造成未分配利潤(rùn)冗余增加，不利于融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及融資效率的提升。

人均GDP 對(duì)實(shí)收資本松弛值在10%的顯著性水平下存在負(fù)相關(guān)性，這表明人均GDP 的增加，有利于企業(yè)實(shí)收資本松弛值減少，西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善促進(jìn)企業(yè)融資結(jié)構(gòu)優(yōu)化，有利于融資效率的提高。但人均GDP 對(duì)應(yīng)收賬款與資本公積松弛值在1%或5%的顯著性水平下存在正相關(guān)性，這表明人均GDP 的增加，導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)收賬款與資本公積松弛值增加，不利于企業(yè)融資效率的提升。這可能是因?yàn)槲鞅钡貐^(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改善促使企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境得到優(yōu)化，企業(yè)持續(xù)增加生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的投入，但融資活動(dòng)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的效果不佳，導(dǎo)致企業(yè)融資效率不高。

3.第三階段分析

先對(duì)第二階段投入變量的回歸結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，再將其與原始產(chǎn)出變量代入Super-SBM 模型進(jìn)行運(yùn)算, 就得到第三階段43 家企業(yè)七年的融資效率均值。先對(duì)第三階段的結(jié)果進(jìn)行分析，43 家企業(yè)七年的融資效率均值為0.97568，剔除環(huán)境因素的影響后總體融資效率得到優(yōu)化，企業(yè)的融資活動(dòng)更為合理，能夠帶來較好的產(chǎn)出效果。這表明第一階段傳統(tǒng)Super-SBM 模型受到環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響，環(huán)境變量對(duì)融資效率起到了抑制作用。但仍有35 家企業(yè)處于非效率狀態(tài)，大部分企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)仍欠佳，尚余改進(jìn)空間，需進(jìn)一步優(yōu)化。最大值1.57308，最小值0.72504，標(biāo)準(zhǔn)差為0.07183，表明企業(yè)之間融資效率仍有較大差異。再將之與第一階段的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的影響后，雖然43 家企業(yè)七年的融資效率均值得到較大幅度提升，但實(shí)現(xiàn)超融資效率的企業(yè)由十家下降至八家。其中酒鋼宏興、西部礦業(yè)與延長(zhǎng)化建一直保持在融資效率前三名的位置，而智慧能源的融資效率在第三階段中超過1，表明這家企業(yè)在剔除環(huán)境變量和隨機(jī)干擾的影響后，融資活動(dòng)非常有效地促進(jìn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。而金鉬股份、興化股份與堅(jiān)瑞沃能的融資效率在第三階段低于1，不再是融資超效率企業(yè)，說明這三家企業(yè)受到較大程度的環(huán)境因素影響，其真實(shí)融資活動(dòng)效率較低，融資結(jié)構(gòu)尚存改進(jìn)余地。

表5 第三階段企業(yè)七年融資效率均值

對(duì)三個(gè)省份的融資效率進(jìn)行對(duì)比分析，陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資超效率企業(yè)數(shù)量相比于第一階段均有所下降，但超效率企業(yè)的數(shù)量仍最多。陜西省在剔除環(huán)境因素的影響后融資效率標(biāo)準(zhǔn)差不再是最大而變?yōu)樽钚?，表明環(huán)境因素對(duì)不同的陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)的融資效率有不同影響。甘肅省仍只有一家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)實(shí)現(xiàn)超效率，但甘肅省12 家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)的融資效率均值(0.98543)與第一階段融資效率均值相比有最大幅度的提升，且超過陜西省與青海省的效率均值。青海省在剔除環(huán)境因素的影響后新增一家企業(yè)實(shí)現(xiàn)超效率，且融資效率有較大幅度的提升。青海省在剔除環(huán)境因素的影響后融資效率標(biāo)準(zhǔn)差變?yōu)樽畲?，說明青海省不同戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)的真實(shí)融資結(jié)構(gòu)的合理性具有較大差異，融資活動(dòng)對(duì)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)起到不同的影響?？傊?，在剔除環(huán)境因素和干擾因素的影響后，陜西省、甘肅省與青海省的融資效率均值均得到較大程度的提升，但不同省份融資效率具有不同的變化差異，也進(jìn)一步說明對(duì)環(huán)境因素的剝離是有必要的。

表6 第三階段各省效率值均值

(二)融資效率的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)——基于m alm quist模型

利用malmquist 模型以研究西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)融資效率的動(dòng)態(tài)變化。參考曾剛等的研究方法對(duì)西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率的總體效率指數(shù)M 以及技術(shù)效率指數(shù)EC、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC 行對(duì)比分析。

1.Malmquist 指數(shù)的整體變化軌跡分析

西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)Malmquist 指數(shù)的總體效率M 各年份區(qū)間均值如表7 所示，折線圖如圖2 所示。對(duì)總體進(jìn)行分析，從表7 與圖2 中可看出西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市企業(yè)的M 保持在1.0 左右的水平，說明西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)融資效率普遍較高，能夠有效利用融資以提升企業(yè)價(jià)值、促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。且融資效率呈現(xiàn)較強(qiáng)的波動(dòng)性變化，不斷上升或下降，較高的波動(dòng)性說明西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)剛剛起步，受到眾多不確定性因素的影響，如政府引導(dǎo)政策、技術(shù)創(chuàng)新能力、知識(shí)產(chǎn)權(quán)環(huán)境等。

圖2 三省M 折線圖

表7 各省M 、EC、SC、PC、TC 各年份區(qū)間均值

對(duì)三個(gè)省份進(jìn)行比較分析，青海省的M 值呈現(xiàn)的波動(dòng)性最大，在2013-2016 年間經(jīng)歷了下降后，在2016-2019 年間一直處于增加趨勢(shì)，但僅有兩家企業(yè)的M均值大于1，這可能是因?yàn)榍嗪Ｊ?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)剛起步，但政府在引導(dǎo)或優(yōu)惠等政策方面做出積極嘗試以促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。陜西省的M 值在2013-2017 年間經(jīng)歷了先降再升、到了2017-2019 年間則先降再升，呈現(xiàn)的波動(dòng)性最小，且有八家企業(yè)的M 均值大于1，這可能是因?yàn)殛兾魇?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)已探索出較為穩(wěn)定的發(fā)展模式，并實(shí)現(xiàn)初步發(fā)展。甘肅省的M 值在2013-2017 年間經(jīng)歷了先降再升、到了2017-2019 年間則是一直下降，呈現(xiàn)波動(dòng)性較大。甘肅省的動(dòng)態(tài)融資效率均值最小，且僅有兩家企業(yè)M 均值大于1，這可能是因?yàn)檎叩膬A斜程度較小，尚不能支撐戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

2.技術(shù)效率指數(shù)軌跡分析

西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)EC 以及構(gòu)成技術(shù)效率指數(shù)的規(guī)模效率指數(shù)SC 和純技術(shù)進(jìn)步指數(shù)PC 各年份區(qū)間均值如表4 所示，折線圖如圖3、圖4、圖5所示。

圖3 三省EC 折線圖

圖4 三省SC 折線圖

圖5 三省PC 折線圖

對(duì)總體進(jìn)行分析，西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)EC 一直趨于穩(wěn)定保持在1 左右的水平，規(guī)模效率指數(shù)SC 圍繞1.0 上下起伏，純技術(shù)效率PC 呈現(xiàn)的波動(dòng)性最大。對(duì)此進(jìn)行具體分析，從規(guī)模效率指數(shù)來看，SC＞1的企業(yè)數(shù)有12 家，只有27.9%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增。72.1%的企業(yè)只能保持規(guī)模不變甚至規(guī)模報(bào)酬遞減。這說明西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)尚未形成實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)集群，融資規(guī)模較小，融資成本仍較高。從純技術(shù)效率PC 來看，PC＞1 的企業(yè)數(shù)只有五家，表明西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率作用不明顯，技術(shù)創(chuàng)新水平較低，未能引起資本市場(chǎng)的關(guān)注，進(jìn)而對(duì)企業(yè)進(jìn)行大量注資，改善企業(yè)融資狀況。

對(duì)三個(gè)省份進(jìn)行比較分析，陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率指數(shù)EC、規(guī)模效率指數(shù)SC 與純技術(shù)效率PC 波動(dòng)趨勢(shì)與總體的波動(dòng)趨勢(shì)相似，但波動(dòng)性更大。這表明陜西省在一定程度上代表了西北地區(qū)整體戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r、資本市場(chǎng)發(fā)展及技術(shù)創(chuàng)新能力。甘肅省的EC 與總體EC 波動(dòng)趨勢(shì)不盡相同，但SC 與PC 波動(dòng)趨勢(shì)與總體較為相似。此外甘肅省的EC、SC、PC 較低且波動(dòng)性最小，這表明甘肅省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展一般，在規(guī)模效率方面，尚需引起更多社會(huì)資本關(guān)注，擴(kuò)大融資規(guī)模；在純技術(shù)創(chuàng)新效率方面，尚需進(jìn)一步優(yōu)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)環(huán)境，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。青海省的EC、SC 與PC 波動(dòng)趨勢(shì)與總體波動(dòng)趨勢(shì)完全不同，且波動(dòng)性極大，是波動(dòng)性最大的省份。青海省的SC 值與PC 值在后幾年穩(wěn)步提高，這表明青海省注重企業(yè)的規(guī)模管理以及企業(yè)信息技術(shù)和經(jīng)營(yíng)管理優(yōu)化，積極探索發(fā)展新路徑與新模式，推動(dòng)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

3.技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC 軌跡分析

技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC 表示的是當(dāng)生產(chǎn)的實(shí)際投入量不變，最優(yōu)產(chǎn)出從T 期到T+1 期的變化，即生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步程度。西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC 各年份區(qū)間均值如表4 所示，折線圖如圖6 所示。

圖6 各省不同年份區(qū)間的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC 均值

對(duì)總體進(jìn)行分析，在2013 到2016 年間，西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)TC 值小于1，但在2016 到2019 年間，TC值均大于1，這表明西北三省在前幾年雖未能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，但仍致力于技術(shù)創(chuàng)新或產(chǎn)品工藝的創(chuàng)新，并在近幾年實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步。此外，在43 家企業(yè)中有過半數(shù)的企業(yè)均值TC 大于或等于1，這表明西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中有較多的企業(yè)積極尋求技術(shù)突破，追求降低融資成本或增大融資產(chǎn)出，促進(jìn)融資效率的提升。

對(duì)三個(gè)省份進(jìn)行比較分析，陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在2016-2017 和2018-2019 年間實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，且有14家企業(yè)的TC 值大于1，表明陜西省的已有技術(shù)水平較高，但企業(yè)仍致力于技術(shù)創(chuàng)新，尋求技術(shù)突破，并在近些年實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步。甘肅省的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)在2016-2018 年間實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，且有六家企業(yè)的TC 值大于1，這表明近些年甘肅省政府加大政策傾斜力度，企業(yè)在獲得更多稅收優(yōu)惠以及政府資金注入的同時(shí)能夠加大研發(fā)力度、提高技術(shù)創(chuàng)新能力、推動(dòng)技術(shù)不斷進(jìn)步。青海省在2013-2014、2016-2019 年間實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，且有一半企業(yè)的TC 值大于1，這表明青海省政府對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的政策傾斜力度不斷加大，優(yōu)化知識(shí)產(chǎn)權(quán)環(huán)境，推動(dòng)企業(yè)不斷實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)進(jìn)步明顯。

四、結(jié)論與對(duì)策建議

(一)結(jié)論

本文利用三階段Super-SBM 模型以及Malmquist 模型測(cè)度了西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)融資效率。得出結(jié)論:第一，從靜態(tài)融資效率結(jié)果分析，西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的43 家樣本企業(yè)在七年間的均值大于0.85，但剔除環(huán)境因素以及隨機(jī)干擾因素的影響后，實(shí)現(xiàn)超融資效率的企業(yè)僅八家，81.40%的企業(yè)融資效率低于1，融資活動(dòng)的產(chǎn)出效應(yīng)不佳。這說明融資效率整體較高，但仍普遍存在融資結(jié)構(gòu)不合理以及融資約束現(xiàn)象。地區(qū)之間差異較大，陜西省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展最好。第二，從動(dòng)態(tài)融資效率結(jié)果分析，綜合效率M 指數(shù)圍繞1.0 上下波動(dòng)。其中青海省M 值波動(dòng)性最大、陜西省波動(dòng)性最小，而甘肅省波動(dòng)性較大但M 均值最小，這可能與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段、政府政策的傾斜程度等因素相關(guān)。第三，對(duì)技術(shù)效率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)分析，西北三省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)受規(guī)模效率SC 影響大于純技術(shù)效率PC，但均沒有對(duì)產(chǎn)業(yè)融資產(chǎn)生較大的作用。陜西省與甘肅省的EC、SC與PC 與總體波動(dòng)趨勢(shì)均較相似，青海省則完全不同且波動(dòng)性最大，這可能與地區(qū)資本市場(chǎng)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新能力等因素相關(guān)。第四，對(duì)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)分析，2013 到2016 年間的TC 小于1，未能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步，但2016 到2019 年間的TC 均大于1，說明西北三省近幾年致力于科技創(chuàng)新以此吸引更多外部投資，促進(jìn)融資效率的提升，其中青海省的技術(shù)進(jìn)步最為明顯。這與地區(qū)已有技術(shù)水平、知識(shí)產(chǎn)權(quán)環(huán)境等因素相關(guān)。

(二)對(duì)策建議

基于上述結(jié)論，本文對(duì)此提出以下建議：

第一，優(yōu)化地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境，完善市場(chǎng)監(jiān)督機(jī)制。拓寬戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的融資渠道，尤其是融資約束程度高的中小新興企業(yè)，同時(shí)降低企業(yè)的融資成本，適當(dāng)放松企業(yè)的融資限制。政府還應(yīng)完善市場(chǎng)監(jiān)督機(jī)制，降低融資風(fēng)險(xiǎn)，為企業(yè)提供穩(wěn)定的金融市場(chǎng)營(yíng)造良好的融資環(huán)境，促進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定而又高質(zhì)量發(fā)展。

第二，發(fā)展當(dāng)?shù)貞?zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)。應(yīng)加大對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的資金支持，幫助企業(yè)擴(kuò)大融資規(guī)模及生產(chǎn)規(guī)模；另一方面，在降低企業(yè)融資成本、管理成本的同時(shí)，提高企業(yè)的產(chǎn)出效益和資金使用效率。

第三，推動(dòng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，大力發(fā)展科技金融。鼓勵(lì)企業(yè)積極創(chuàng)新，提高自身的科研能力，但在推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)也要優(yōu)化經(jīng)營(yíng)管理。加大風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)專業(yè)化建設(shè)、大力發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資等科技金融，為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提供新的融資渠道,并推動(dòng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步。