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    東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持效率研究

    2023-05-30 10:10:58胡晉月李瑩
    關(guān)鍵詞:Tobit模型金融支持影響因素

    胡晉月 李瑩

    【摘 ?要】論文立足東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè),以99家上市公司2020-2022年共11個季度的1 089個觀測值作為研究樣本。首先,應(yīng)用DEA法測算金融支持綜合效率;其次,通過Malmquist指數(shù)分析動態(tài)效率;最后,構(gòu)建Tobit模型分析效率的影響因素。研究發(fā)現(xiàn):①東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)的金融資源配置效率接近有效,但仍有提升空間;②金融支持效率低的主要原因是公司治理和技術(shù)水平不足;③股權(quán)集中程度、公司規(guī)模、股權(quán)制衡度與金融支持效率顯著正相關(guān)。

    【關(guān)鍵詞】DEA-Tobit模型;戰(zhàn)略性新興企業(yè);影響因素;金融支持

    【中圖分類號】F830.91 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069(2023)02-0148-03

    1 引言

    黨的二十大報告指出應(yīng)“大力推進(jìn)東北全面振興取得新突破”。作為傳統(tǒng)工業(yè)基地,黑吉遼三省戰(zhàn)略性新興企業(yè)多數(shù)正處于初創(chuàng)期、成長期,疊加高新技術(shù)企業(yè)對研發(fā)的高要求,使得企業(yè)資金需求大,潛在風(fēng)險加劇。雖然近年間,東北地區(qū)相繼出臺多項(xiàng)政策,致力于引導(dǎo)金融資金流向?qū)嶓w產(chǎn)業(yè),但仍存在許多企業(yè)重視投入產(chǎn)出而忽略效率,由此導(dǎo)致金融支持效率較低,不利于產(chǎn)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。在此背景下,助力戰(zhàn)略性新興企業(yè)融資,提升金融資源的有效配置,是促進(jìn)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)發(fā)展的重要路徑[1]。

    2 文獻(xiàn)綜述

    金融支持體系的建立和完善是中國東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要保障。目前,國內(nèi)外學(xué)者對這一課題的研究主要向3個方向發(fā)展:一是戰(zhàn)略性新興企業(yè)與金融的相關(guān)性。1997年,Hellmann等首次提出“金融約束論”[2]。之后,Schreft等也認(rèn)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展和財政支持有很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系[3]。健全合理的金融體系有助于走出一條以創(chuàng)新為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新路[4]。二是如何衡量戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持的有效性。熊正德等通過DEA法研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率及影響因素[5]。李萌等通過DEA-Malmquist-Logit探究金融支持效率及其影響因素[6]。三是東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持效率的研究。這方面的相關(guān)研究不多。齊齊等開發(fā)了一套評價指標(biāo)體系,用于衡量中國東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新水平[7]。王旭橫向?qū)Ρ冗|寧省和發(fā)展較快省份對新材料行業(yè)的支持政策,指出遼寧省存在政府資金支持缺乏、金融支持政策效果不明顯的問題[8]。綜上, DEA-Logit模型常被用來分析金融支持的效率及影響機(jī)制,但該模型在DEA測度時綜合效率值可能出現(xiàn)較多“1”,使得Logit模型因變量數(shù)值受到限制,導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)有偏且不一致[9]。因此,文章采用DEA-Tobit兩階段方法,并進(jìn)行以下改進(jìn):首先,在測度戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率的過程中,先通過BCC模型進(jìn)行靜態(tài)測度,再通過Malmquist指數(shù)進(jìn)行動態(tài)測度。其次,文章在確定產(chǎn)出指標(biāo)時,創(chuàng)新性地加入了評估企業(yè)創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)。最后,文章選取東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)作為研究對象,為東三省創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展和升級提出有針對性的建議。

    3 研究設(shè)計(jì)

    3.1 DEA模型及指標(biāo)選擇

    文章借鑒熊正德 [10]、馬軍偉[11]等人的研究思路,采用BCC和Malmquist指數(shù)考察金融支持效率。對于投入指標(biāo),文章在以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,認(rèn)為企業(yè)成長的資金有3個外部來源:直接融資支持、間接融資支持、政府政策支持。文章投入指標(biāo)為“資產(chǎn)負(fù)債率”“股權(quán)融資率”“商業(yè)信用融資率”??疾斓絿艺咧С值尿?qū)動作用,引入“金融深化指數(shù)”(M2/GDP)作為投入指標(biāo)。對于產(chǎn)出指標(biāo),選擇“凈資產(chǎn)收益率”(ROE)作為衡量盈利能力的指標(biāo),選擇“主營業(yè)務(wù)收入增長率”作為衡量成長能力的指標(biāo),選擇“無形資產(chǎn)凈額增長率”作為衡量創(chuàng)新能力的指標(biāo)(見表1)。

    3.2 Tobit回歸模型及指標(biāo)選擇

    為了研究影響中國東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持效率的因素,引入Tobit模型,以第一階段得到的總體效率值為被解釋變量。①成立年數(shù)。成立時間較長的企業(yè)擁有更多融資渠道和經(jīng)驗(yàn),融資效率高。②公司規(guī)模。文章用公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量公司規(guī)模。③公司所有權(quán)性質(zhì)。設(shè)置該變量為虛擬變量,對國有企業(yè)賦值0,對非國有企業(yè)賦值1。研究表明,金融資源的配置過程中存在公司所有權(quán)偏好[12]。④股權(quán)集中程度。孫兆斌認(rèn)為上市公司的金融支持效率與股權(quán)集中程度正相關(guān)[13]。用企業(yè)第一大股東的持股比例來表示股權(quán)集中程度。⑤股權(quán)制衡度。相較于一個股東獨(dú)大的情況,幾個大股東共同治理公司,相互控制有助于公司的穩(wěn)定和價值[14]。文章用“第二和第三股東持股比例之和/第一股東持股比例”表示股權(quán)制衡度??紤]到存在眾多極小值,借鑒李明輝的方法,對該比值乘以100再取自然對數(shù)[15]。⑥宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。

    Tobit回歸模型的基準(zhǔn)形式如下:

    Y=β0+β1year+β2lnAsset+β3state+β4share+β5balance+β6CPI+ε,ε~N(0,δ2)

    其中,Y——第一階段得出的綜合技術(shù)效率值;X——解釋變量;β——相關(guān)系數(shù);其余變量見表2。

    3.3 數(shù)據(jù)來源

    選取東北地區(qū)全部A股上市公司中戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司。實(shí)施了以下程序:①刪除離群值、缺失值或ST公司;②刪除金融類公司;③對連續(xù)變量1%縮尾處理。最終選取了99家上市公司2020Q1~2022Q3共11個季度合計(jì)1 089個觀測值。所有數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫和公司年報,運(yùn)用Deap2.1、Stata15分析。采用歸一法對數(shù)據(jù)預(yù)處理,處理后的樣本數(shù)據(jù)取值為[0,1]。

    4 實(shí)證結(jié)果與分析

    4.1 第一階段DEA效率評價結(jié)果及分析

    4.1.1 DEA綜合技術(shù)效率分析

    本文對東北戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持的綜合技術(shù)效率進(jìn)行分析、拆分,如表3所示。

    綜合技術(shù)效率的高低能夠反映金融體系對東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)的支持效率。由表3可知,11個季度內(nèi)綜合技術(shù)效率都小于1,均表現(xiàn)為DEA無效。但該值集中在[0.902,1),接近金融資源最優(yōu)配置。相比之下,2020Q4綜合技術(shù)效率均值最小,這主要是由于該季恰逢東北地區(qū)的旅游旺季,疫情反復(fù),阻礙了戰(zhàn)略性新興企業(yè)發(fā)展。

    純技術(shù)效率的程度反映了在企業(yè)的管理水平和技術(shù)因素的影響下,金融資源能否達(dá)到最優(yōu)配置。規(guī)模效率的大小反映在金融體系規(guī)模的作用下,金融資源能否達(dá)到最優(yōu)配置。11個季度的純技術(shù)效率均小于1,不是最優(yōu)狀態(tài),而規(guī)模效應(yīng)的值均為1,均是最優(yōu)水平,這說明樣本期內(nèi)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)綜合技術(shù)效率無效的主要原因是企業(yè)的管理和技術(shù)不足,而金融資金發(fā)揮了規(guī)模效益。

    4.1.2 Malmquist指數(shù)分析與分解

    動態(tài)效率分解

    Malmquist指數(shù)可反映金融支持的動態(tài)效率。由表4得,Malmquist指數(shù)為2.714,高于1,這表明,東北地區(qū)對戰(zhàn)略新興企業(yè)的資金支持的整體效果呈明顯上升趨勢。

    Malmquist指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)(Effch)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(Techch)、純技術(shù)效率變動(Pech)、規(guī)模效率變動(Sech)。Effch、Techch、Sech的均值分別為1.169、2.757、1.163,均大于1,這表明,自2020年以來,有關(guān)公司技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率逐步提高,近幾年企業(yè)的技術(shù)不斷進(jìn)步,金融規(guī)模持續(xù)增加。純技術(shù)效率變動的均值為0.997,小于1,說明目前企業(yè)發(fā)展的主要障礙是管理和技術(shù)水平的不足。主要表現(xiàn)在于:第一,東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)起步較晚,融資和創(chuàng)新能力不足;第二,企業(yè)金融技術(shù)創(chuàng)新能力不足,作為傳統(tǒng)老工業(yè)基地,東北地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的機(jī)制仍不完善,對產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新驅(qū)動建設(shè)有所欠缺。

    4.2 第二階段效率影響因素分析

    為探索影響效率變動的其他因素,文章構(gòu)建Tobit回歸模型。如表5所示,企業(yè)金融支持成效的影響和影響具體分析如下:①公司規(guī)模與金融支持效率正相關(guān),且統(tǒng)計(jì)顯著。這是因?yàn)殡S著公司資產(chǎn)增多,更容易以較低成本籌到資金,開發(fā)新項(xiàng)目、新產(chǎn)品,達(dá)成內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)。②公司成立年數(shù)、公司所有權(quán)性質(zhì)、宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險與金融支持效率統(tǒng)計(jì)上不顯著,即這3個因素與金融支持效率之間均不相關(guān)。這可能由于東北振興背景下,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、發(fā)展戰(zhàn)略性新興企業(yè)已成為東北地區(qū)發(fā)展的重中之重,無論是對國有企業(yè),還是非國有企業(yè),在政策支持、資金調(diào)配、行業(yè)監(jiān)管等方面都予以重視。此外,疫情發(fā)生后,政府實(shí)施了適當(dāng)?shù)难a(bǔ)貼政策,以維持戰(zhàn)略性新興企業(yè)的正常發(fā)展。③股權(quán)集中程度與金融支持效率是同向變動關(guān)系,表明企業(yè)的股權(quán)集中度越高,金融資源的配置效率越高。④股權(quán)制衡度與金融支持效率是正相關(guān)關(guān)系。這說明企業(yè)的第二、三大股東充分發(fā)揮了對控股股東的監(jiān)督職能。

    5 結(jié)論及政策建議

    綜上所述,文章可得以下結(jié)論:①東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融資源配置效率接近有效,但仍有提升空間。靜態(tài)分析表明,11個季度的綜合技術(shù)效率值集中在[0.902,1),接近金融資源最優(yōu)配置。動態(tài)分析顯示,Malmquist指數(shù)為2.714,企業(yè)金融支持整體效率逐步提升。②企業(yè)管理和技術(shù)水平低下是導(dǎo)致金融支持效率低的主要原因。對綜合技術(shù)效率的拆解顯示,純技術(shù)效率都偏離了最佳狀態(tài),而規(guī)模效應(yīng)處于最佳狀態(tài),這說明綜合技術(shù)效率偏離最優(yōu)的主要原因在于企業(yè)管理、技術(shù)水平的不足。無獨(dú)有偶,對動態(tài)效率的分解也表明了這一原因:分解的4個指標(biāo)中,僅有純技術(shù)效率變動值偏離最優(yōu)。③股權(quán)集中程度、公司規(guī)模、股權(quán)制衡度與金融支持效率顯著正相關(guān),公司成立年份、宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險、所有權(quán)性質(zhì)不對金融支持效率造成影響。

    綜合以上結(jié)論,文章提出4項(xiàng)政策建議:①積極推動金融支持東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動力,建立均衡的投融資機(jī)制。②提高企業(yè)技術(shù)水平和治理效率。在金融方面,持續(xù)推進(jìn)供給端結(jié)構(gòu)性改革,建立創(chuàng)新的金融支持體系。例如,在產(chǎn)品層面,鼓勵金融產(chǎn)品創(chuàng)新;在服務(wù)層面,為高科技企業(yè)創(chuàng)建新金融機(jī)構(gòu);在機(jī)制層面,改善資本市場不同層次的轉(zhuǎn)移機(jī)制。③政府應(yīng)發(fā)揮積極的規(guī)劃和指導(dǎo)作用,以稅收優(yōu)惠和財政援助的形式提供適當(dāng)?shù)恼咧С?。④?yōu)化當(dāng)?shù)厣虡I(yè)環(huán)境,建立多層次融資渠道。對于戰(zhàn)略性新興企業(yè),需要積極打造可持續(xù)、穩(wěn)定、長期的市場需求,引導(dǎo)企業(yè)良性競爭,充分發(fā)揮金融市場在供給、需求和競爭中的作用。

    【參考文獻(xiàn)】

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