戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)債務(wù)融資能力指數(shù)評價

顧芳睿 李 清

引 言

“融資難”一直是企業(yè)發(fā)展亟待解決的難題［1］。為支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，2016年國務(wù)院印發(fā)《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》。然而2016 年“中興之痛”和現(xiàn)今華為對美制裁的反擊，讓我們充分意識到企業(yè)核心技術(shù)只有掌握在自己手上，才能在競爭和發(fā)展中掌控主動權(quán)，技術(shù)創(chuàng)新才是企業(yè)乃至整個國民經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵。技術(shù)創(chuàng)新具有“高收益、高風險、投資回收期長”的特點，在很大程度上依賴于企業(yè)獲得外部融資的多少。許多戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時，由于缺乏可抵押資產(chǎn)等原因遇到了信貸約束的問題。2018 年發(fā)改委與建設(shè)銀行簽署《關(guān)于共同發(fā)起設(shè)立戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金的戰(zhàn)略合作備忘錄》，共同發(fā)起設(shè)立國家級戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金，并通過設(shè)立子基金等方式進一步吸引社會資本。

社會資本的投入更需要相關(guān)部門的引導。2016 年起，P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺領(lǐng)域頻頻出現(xiàn)“爆雷”事件。同年，《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法》正式頒布實施，大量平臺退出市場。“爆雷”現(xiàn)象不僅反映出影子銀行的金融亂象，更揭示出資金市場中缺乏公信、可得且可比的方法幫助社會資本去鑒別融資企業(yè)相關(guān)能力。目前信用體系下，機構(gòu)和企業(yè)信用評級方法各不相同、自成體系，無法向社會推廣應(yīng)用?？赏茝V使用評價標準的缺失會導致資金市場的供需矛盾，一面是企業(yè)存在資金缺口，而另一面是社會資本缺少公信的辨別能力為了降低風險而逆向選擇。

因此，破除資金供需雙方信息不對稱、統(tǒng)一企業(yè)融資能力評價標準、推廣公共信用信息共享平臺是破解這一問題的有力武器。

1 相關(guān)概念及文獻評述

1.1 融資能力及相關(guān)文獻

現(xiàn)有研究中，學者主要以“融資能力”解釋企業(yè)在融資方面的相關(guān)能力。廖俊平等（2010）［2］認為融資能力指企業(yè)結(jié)合資金市場供給狀況、自身經(jīng)營水平以及發(fā)展戰(zhàn)略等方面，在恰當時機、選擇恰當方式和融資對象籌集資金或融通資金的能力；而張大維（2002）［3］將企業(yè)的融資能力定義為企業(yè)的投資價值。

現(xiàn)有研究構(gòu)建融資能力評價指標體系時主要參考企業(yè)財務(wù)能力，如企業(yè)的盈利能力、償債能力、成長能力和營運能力。融資能力評價方法一般包括因子分析法、熵值法、突變級數(shù)法、層次分析法和模糊綜合評價等方法。如孫林杰等（2007）［4］運用層次分析法和模糊綜合評價法，選取代表科技型中小企業(yè)融資能力的23 項指標，建立融資能力評價指標體系，求得各層指標權(quán)重后，最終構(gòu)建了評價融資能力的計量模型。姚王信和張曉艷（2012）［5］運用因子分析法，對知識產(chǎn)權(quán)融資能力的影響因素進行了篩選和重分類，構(gòu)建出知識產(chǎn)權(quán)融資能力評價模型，并據(jù)以計算知識產(chǎn)權(quán)融資指數(shù)。沈志遠和高新才（2013）［6］從科技創(chuàng)新能力、企業(yè)盈利能力、財務(wù)狀況、融資環(huán)境、抗風險能力維度，在專家打分基礎(chǔ)上通過有序加權(quán)算子確定權(quán)重計算科技型小微企業(yè)融資能力。許良虎和胡晶晶（2013）［7］從外部環(huán)境、供應(yīng)鏈和企業(yè)素質(zhì)層面構(gòu)建評價指標體系，結(jié)合專家調(diào)查法與變異系數(shù)法確定權(quán)重評價企業(yè)融資能力。束蘭根和吳春燕（2014）［8］運用信用評價模型在行業(yè)政策、經(jīng)營能力、財務(wù)及還款能力、信用提升能力維度指標得分基礎(chǔ)上，根據(jù)金融類各類專家問卷調(diào)查法確定指標權(quán)重計算形成對企業(yè)融資能力的評價結(jié)果。劉堯飛（2014）［9］采用層次分析法對中小企業(yè)融資能力進行量化，通過矩陣確定各層次指標的權(quán)重構(gòu)建由創(chuàng)新能力、成長能力、財務(wù)能力、環(huán)境成本4 個方面、10 個分項指標和28 個基礎(chǔ)指標構(gòu)成的融資能力評價指標體系。徐海峰和王涵昱（2015）［10］運用層次分析法和模糊綜合評價法，根據(jù)科技型中小企業(yè)的特點，綜合創(chuàng)新能力、成長能力、財務(wù)能力和社會貢獻能力4 個方面進行全面評價，構(gòu)建出科技型中小企業(yè)融資能力的評價模型。張凌等（2016）［11］基于三角模糊函數(shù)從企業(yè)財務(wù)能力、企業(yè)研發(fā)基礎(chǔ)、企業(yè)創(chuàng)新能力、企業(yè)成長動力、環(huán)境因素構(gòu)建企業(yè)融資能力評價體系。在評價科技型中小企業(yè)信用水平的指標設(shè)計上，陳丹華（2017）［12］從企業(yè)基本素質(zhì)、創(chuàng)新能力、企業(yè)成長性、償債能力、現(xiàn)金流量、盈利能力、營運能力七個維度設(shè)計科技型中小企業(yè)融資信用評價體系。葉莉和王奧明（2017）［13］以兼顧自身能力與融資環(huán)境為出發(fā)點，選用突變級數(shù)法對我國26 個省科技型中小企業(yè)融資能力進行客觀評價，并根據(jù)因子模型剖析出其主要障礙因素。李敏（2019）［14］采用熵值法構(gòu)建新疆農(nóng)業(yè)類上市公司融資能力指數(shù)。姚鳥兒（2020）［15］從外部環(huán)境、硬件條件和軟實力的單因素評價矩陣構(gòu)建基于模糊綜合評價模型的初創(chuàng)科技型企業(yè)融資能力指標體系。

1.2 債務(wù)融資能力概念

在評價融資相關(guān)能力的文獻中，傳統(tǒng)“融資能力”概念從借款企業(yè)視角出發(fā)，未與“商業(yè)信用融資能力”概念相剝離，不便于資金供給方?jīng)Q策。對債務(wù)融資相關(guān)能力的評價多以專家打分為依據(jù)，研究方法多采用模糊綜合評判與層次分析法，主觀性比較強。此類評價方法由于在實務(wù)中難以推廣，不利于資金供給方在市場中隨時比較、選擇借款企業(yè)，而一個可得、可比、公允的評價方法是厘清企業(yè)融資障礙的首要前提。因此，債務(wù)融資能力是企業(yè)在一定的行業(yè)環(huán)境下，依靠自身人力、業(yè)務(wù)、創(chuàng)新、管理和抵押等方面的實力，在市場眾多融資企業(yè)中獲取債務(wù)性資金的相對能力。為了降低主觀性影響，本文采用二次加權(quán)因子分析法構(gòu)建債務(wù)融資能力指數(shù)，從指標的選取到權(quán)重的確定都秉持客觀性，對我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力進行評價。

2 債務(wù)融資能力指數(shù)構(gòu)建方法

2.1 指數(shù)構(gòu)建的一般方法

一般指數(shù)構(gòu)建中，依照對于各類指標賦予權(quán)重時采用的不同方法進行分類，可以將指數(shù)構(gòu)建的賦權(quán)方法分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。其中，主觀賦權(quán)法是各專家學者結(jié)合自身經(jīng)驗、知識積累水平等，通過其主觀判斷確定指標權(quán)重，進而將權(quán)重與指標值線性求和得出指數(shù)值的一種方法，包括了層次分析法、模糊評價法和專家意見法（德爾菲法）等；客觀賦權(quán)法，指運用一定的數(shù)學方法對原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進行統(tǒng)計處理，以確定權(quán)重、求得評價值的一種方法，主要有因子分析法、熵值賦權(quán)法等。

客觀賦權(quán)法相較于主觀賦權(quán)法，能夠綜合考慮各類指標的相互關(guān)系，降低了人為判斷導致的主觀隨意性，所得出的權(quán)重擁有客觀依據(jù)，更容易為人信服。同時，因子分析法更加適用于指標相對較多、數(shù)據(jù)量較大的指標評價，這與本文研究的上市公司指數(shù)的特點相一致。

因子分析法是處理多維變量的一種方法，它從樣本原始數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)，將相關(guān)性較強的指標變量提取為較少且不相關(guān)的因子變量，提取的因子變量攜帶著大量扭轉(zhuǎn)前的變量信息，以達到降維的目的。傳統(tǒng)因子分析法只適用于單次截面數(shù)據(jù)的研究，研究面板數(shù)據(jù)時按照年度分別進行因子分析，使得各年度由于因子承載量不同而導致各年度綜合評分缺乏可比性。因此本文參考李旭輝（2019）［16］的研究引入二次加權(quán)因子分析法，并根據(jù)本文研究加以修正，構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司2017-2021 年度債務(wù)融資能力指數(shù)。

2.2 二次加權(quán)因子分析法

傳統(tǒng)指數(shù)構(gòu)建方法在選取指標時難免主觀隨意，本文在二次加權(quán)因子分析前再設(shè)計一輪因子分析用于指標篩選和公因子的確定。過程如下，首先根據(jù)理論和經(jīng)驗給出若干一級指標，在一級指標下根據(jù)研究盡可能多的設(shè)計二級指標；其次在一定行業(yè)背景下帶入數(shù)據(jù)展開第一輪因子分析，在滿足因子分析條件前提下不斷篩選指標以確定公因子；最后進行二次加權(quán)因子分析構(gòu)建因子指數(shù)和總指數(shù)。在既定一級指標下，不同行業(yè)背景的數(shù)據(jù)會形成不同指標體系，這種方法正好符合當下國內(nèi)外權(quán)威機構(gòu)對企業(yè)信用的評價邏輯（即不同行業(yè)在同一框架下構(gòu)建不同評價指標體系），且保證了二級指標選取的客觀性，二次加權(quán)因子分析路線見圖1。本文省略指標篩選的第一輪因子分析過程，篩選結(jié)果見表1。

圖1 二次加權(quán)因子分析路線圖

圖2 2021 年戰(zhàn)略新興一級產(chǎn)業(yè)總指數(shù)得分均值及因子構(gòu)成情況圖

表1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力評價指標體系

（1）第一輪因子分析

正式二次加權(quán)因子分析法開始前需要進行第一輪因子分析法。第一輪因子分析法用于觀測并確定可扭轉(zhuǎn)的公因子，觀測結(jié)果用于后面正式分析時構(gòu)建因子指數(shù)。首先判斷指標變量是否適合做因子分析。收集目標樣本某年度債務(wù)融資能力評價指標的原始觀測數(shù)據(jù)，標準化處理后計算出相關(guān)系數(shù)矩陣R。同時，對評價對象的數(shù)據(jù)能否應(yīng)用因子分析方法進行統(tǒng)計檢驗，KMO 與Bartlett 球形檢驗值小于0.5 時說明變量不適合做因子分析。通過檢驗后的指標變量經(jīng)過扭轉(zhuǎn)提取出公因子，結(jié)合特征值、累計方差貢獻率以及經(jīng)濟涵義確定二級指標以及公因子個數(shù)。然后對公因子進行解釋、命名，以備正式二次加權(quán)因子分析使用。

（2）正式二次加權(quán)因子分析

根據(jù)第一輪提取的公因子對應(yīng)的指標變量，分別按照100%累計方差貢獻率進行第二輪首次因子分析，以計算出各個公因子指數(shù)綜合得分。在保證指標變量信息100%提取的前提下，再對幾個公因子指數(shù)按照100%累計方差貢獻率進行第二輪第二次因子分析，計算得出總指數(shù)得分。此時，總指數(shù)得分既保留了全部指標變量的信息，保證了面板數(shù)據(jù)的可比性；又利用因子分析賦權(quán)的客觀性，避免了人為賦權(quán)的主管偏差。此時利用二次加權(quán)因子分析法目的不在于降維，而在于構(gòu)建具有可比性的公因子指數(shù)和總指數(shù)，保證賦權(quán)的客觀性。

3 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力評價指標選取

穆迪等信用評級機構(gòu)以及商業(yè)銀行在待定框架下分行業(yè)構(gòu)建信用評級體系，比如浦發(fā)銀行的信用評分模型按照行業(yè)差異共分為 11 個大類。不同行業(yè)的企業(yè)處于不同行業(yè)生命周期之中，面臨行業(yè)環(huán)境、行業(yè)風險、技術(shù)特征有所不同。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)不同于一般商貿(mào)企業(yè)或者傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)，在研究上市公司融資能力指數(shù)指標體系時應(yīng)著重關(guān)注該產(chǎn)業(yè)“高研發(fā)、高成長、高風險”的產(chǎn)業(yè)特征。這也是本文立足戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進行指數(shù)的指標體系研究、沒有推廣到其他產(chǎn)業(yè)共同研究的原因所在。

西方商業(yè)銀行在長期的經(jīng)營中，總結(jié)歸納出了“5C”原則，它主要集中在借款人的道德品質(zhì)（Character）、還款能力（Capacity）、資本實力（Capital）、擔保（Collateral）和經(jīng)營環(huán)境條件（Con-dition）五個方面進行全面的定性分析以判別借款人的還款意愿和還款能力?！吨袊嗣胥y行信用評級管理指導意見（銀發(fā)［2006］95 號）》（下文簡稱《指導意見（銀發(fā)［2006］95 號）》）中，介紹了借款企業(yè)信用評級要素和含義，要素包括企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營能力、獲利能力、償債能力、履約情況和發(fā)展前景六大內(nèi)容。

本文考慮到可獲得性、可比性和可推廣性等原則，對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力評價指標體系進行設(shè)計。多數(shù)學者在構(gòu)建債務(wù)融資相關(guān)能力評價體系時以企業(yè)四大財務(wù)能力為依據(jù)，本文參考前者經(jīng)驗基礎(chǔ)上，借鑒5C 分析法、穆迪公司信用評級體系框架、《指導意見（銀發(fā)［2006］95 號）》要素，在指數(shù)研究中引進企業(yè)素質(zhì)、擔保能力、行業(yè)環(huán)境、市場地位、管理能力等因素，并將各個因素合理量化納入二級指標體系。同時，結(jié)合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司高研發(fā)、高成長的產(chǎn)業(yè)特點，引入創(chuàng)新能力因素相關(guān)指標。總指數(shù)即是本文所要量化的債務(wù)融資能力指數(shù)，一級指標分別為行業(yè)環(huán)境、企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營管理、融資擔保、企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新能力、盈利能力、償債能力、營運能力、成長能力、現(xiàn)金能力。以上指標是根據(jù)十大一級指標在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)背景下經(jīng)過反復篩選后確定的結(jié)果，其他行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)在選取債務(wù)融資能力指標時需要在自己行業(yè)或產(chǎn)業(yè)背景下進行。其中一級指標融資擔保的設(shè)計，參考現(xiàn)下商業(yè)銀行等金融機構(gòu)應(yīng)收賬款融資、預(yù)付款項融資和專利權(quán)質(zhì)押融資政策。考慮到知識產(chǎn)權(quán)評估問題，選取上市公司當年專利公布數(shù)量作為專利權(quán)質(zhì)押融資替代變量。在衡量企業(yè)創(chuàng)新能力時，原評定企業(yè)創(chuàng)新能力成果的專利數(shù)量與專利權(quán)質(zhì)押融資指標相近，故不做重復選取。

經(jīng)過第一輪因子分析篩選后的二級指標如下表所示。

4 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力指數(shù)構(gòu)建

4.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取Wind 數(shù)據(jù)庫2017-2021 年戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)除ST 以外的435 家A 股上市公司作為樣本。本文采用spss 進行因子分析，無需再對數(shù)據(jù)做特殊處理。

4.2 構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力指數(shù)

（1） 第一輪因子分析

由于單次因子分析只適用于截面數(shù)據(jù)，利用2021 年數(shù)據(jù)進行第一輪因子分析觀測，得出KMO 與Bartlett 球形檢驗值為0.669，通過檢驗。特征值大于1 情況下，公因子方差貢獻率達到78%以上能夠解釋大部分信息，且各指標不存在“張冠李戴”情況，公因子具有經(jīng)濟意義，因此提取九個公因子。首輪因子分析因子解釋情況見表2（9 成分以下成分信息略）。

表2 2021 年首輪因子分析因子解釋原有變量總方差情況

首輪因子分析將32 指標提取為九公因子，根據(jù)公因子與指標對應(yīng)關(guān)系為公因子進行命名，公因子與指標對應(yīng)關(guān)系如表3。

表3 債務(wù)融資能力因子指數(shù)與指標對應(yīng)關(guān)系

（2）二次加權(quán)因子分析

根據(jù)首輪分析觀測結(jié)果，按照九大因子分別構(gòu)建九個因子指數(shù)，按照100%方差貢獻率進行因子分析計算2017-2021 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力因子指數(shù)。再在因子指數(shù)基礎(chǔ)上進行第二次因子分析，計算出戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力總指數(shù)。本文以2021 年數(shù)據(jù)為例，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力前20 排名情況見表4，第一次因子分析計算九大公因子指數(shù)見表4 第5 至13 列，第二次因子分析在九個因子指數(shù)基礎(chǔ)上計算總指數(shù)得分見表第4 列。

表4 2021 年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力排名情況

4.3 結(jié)果分析

本文以2021 年數(shù)據(jù)為例，對市場容量和指數(shù)得分的分析僅以有效樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，分地區(qū)分行業(yè)進行分析。

（1）各地區(qū)情況

按照行政區(qū)劃研究不同地區(qū)上市公司債務(wù)融資能力，地區(qū)指數(shù)情況見表5。從地區(qū)容量上來看，產(chǎn)業(yè)上市公司主要集中在江蘇、廣東、上海、北京、浙江等東南沿海以及首都地區(qū)。從地區(qū)上市公司債務(wù)融資能力質(zhì)量上來看，上海、黑龍江、江西、陜西、吉林、天津、遼寧地區(qū)較好。

表5 2021 年地區(qū)總指數(shù)（均值）情況

不論從數(shù)量還是質(zhì)量上來看，上海市上市公司債務(wù)融資能力都較高。上海市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司容量65 家，上市公司平均債務(wù)融資能力總指數(shù)得分0.13，其中擔保因子、靜態(tài)償債因子、業(yè)務(wù)成長因子和員工素質(zhì)因子指數(shù)得分均較高，分別為0.16、0.17、0.19 和0.36。黑龍江地區(qū)上市公司雖然只有一家，但總指數(shù)得分較高，得益于較高的業(yè)務(wù)質(zhì)量對研發(fā)的支撐度、員工素質(zhì)水平以及公司經(jīng)營管理水平，它們的因子指數(shù)得分分別為0.43、0.38 和0.61，然而公司資源效率水平拖累債務(wù)融資能力，因子指數(shù)得分為-0.47，需要重點關(guān)注。

江蘇產(chǎn)業(yè)上市公司容量最多，有83 家，但2021 年上市公司平均總指數(shù)得分為-0.07。其中業(yè)務(wù)質(zhì)量支撐研發(fā)因子、核心競爭力因子以及員工素質(zhì)因子指數(shù)得分都較低，分別為-0.12、-0.09、-0.12。浙江地區(qū)產(chǎn)業(yè)上市公司38 家，數(shù)量較多，其總指數(shù)水平與江蘇接近，為-0.08。與江蘇地區(qū)不一樣的是，浙江地區(qū)資源效率因子指數(shù)較高為0.09，而靜態(tài)償債因子、核心能力因子、員工素質(zhì)因子和行業(yè)環(huán)境因子指數(shù)得分較低，分別為-0.10、-0.09、-0.15 和-0.10。

（2）各行業(yè)情況

按照一級產(chǎn)業(yè)對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進行分類研究不同產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力，指數(shù)情況見表6。

表6 2021 年一級產(chǎn)業(yè)債務(wù)融資能力指數(shù)情況

從一級產(chǎn)業(yè)容量上來看，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)上市公司容量較高，分別為161、92、76、56 家。數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、相關(guān)服務(wù)業(yè)和新能源汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模最小，上市公司容量分別為1、5 和6 家。從債務(wù)融資能力質(zhì)量上來看，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、相關(guān)服務(wù)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)上市公司平均總指數(shù)得分較高，分別為0.8、0.22、0.12、0.11。

生物產(chǎn)業(yè)不論從數(shù)量還是質(zhì)量上，上市公司債務(wù)融資能力都較強。該產(chǎn)業(yè)下上市公司平均總指數(shù)得分0.12，其中公司核心能力表現(xiàn)突出，因子指數(shù)為0.77。而行業(yè)環(huán)境因子指數(shù)較低，得分-0.21，一定程度上與較高的產(chǎn)業(yè)容量有關(guān)。

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)規(guī)模最小，只有一家上市公司，使得行業(yè)環(huán)境因子指數(shù)奇高，得分3.85，為總指數(shù)貢獻最大。同時公司抵押實力、業(yè)務(wù)質(zhì)量對研發(fā)的支撐度、資源效率水平也不容小覷，因子指數(shù)得分分別為0.39、0.35、0.45。而公司核心能力、員工素質(zhì)因子指數(shù)對總指數(shù)帶來較大負面影響，指數(shù)得分分別為-0.35、-0.39。可見各因子優(yōu)勢劣勢極為明顯，需要持續(xù)關(guān)注。

節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)容量中等偏下，公司平均總指數(shù)排名墊底。行業(yè)環(huán)境和經(jīng)營管理水平較好，因子指數(shù)得分0.5 和0.22。但公司核心能力和員工素質(zhì)因子較差，指數(shù)得分-0.46 和-0.41。除此之外，業(yè)務(wù)質(zhì)量對研發(fā)的支撐度以及靜態(tài)償債能力也有待加強。

5 結(jié)論與建議

5.1 地區(qū)間戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力發(fā)展不均衡

地緣因素使得產(chǎn)業(yè)上市公司主要集中于北上廣深等東南沿海城市，但公司融資能力質(zhì)量與數(shù)量分布并不一致。有些地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢不明顯，上市公司數(shù)量少，但企業(yè)債務(wù)融資能力強，比如黑龍江、江西地區(qū)。有些地區(qū)正好相反，而制約各省總指數(shù)因子各有不同。建議地區(qū)應(yīng)根據(jù)本地情況，有針對性調(diào)整扶持政策和貸款政策。未來產(chǎn)業(yè)布局可以考慮引流到“量少而精”的地區(qū)，均衡產(chǎn)業(yè)密度，強化地區(qū)服務(wù)能力，協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

5.2 不同行業(yè)上市公司債務(wù)融資能力差異明顯

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和相關(guān)服務(wù)業(yè)體量小，但上市公司債務(wù)融資能力水平較高。而其他七大產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的主要支柱產(chǎn)業(yè)，上市公司平均融資能力分布在-0.14 到0.12 之間，其中高端裝備制造、新材料、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)水平相近都在-0.1 以下，與其他產(chǎn)業(yè)相比懸殊。同時，不同行業(yè)債務(wù)融資能力短板不盡相同，建議公司和地區(qū)從短板出發(fā)提升債務(wù)融資能力水平，資金供給方?jīng)Q策時考慮行業(yè)特性，避免產(chǎn)業(yè)發(fā)展“旱澇不均”情況發(fā)生。