章 玲
(湖南外貿(mào)職業(yè)學院,長沙 410015)
改革開放以來,中小企業(yè)在我國經(jīng)濟建設的過程中發(fā)揮了舉足輕重的作用,創(chuàng)造了巨大的社會經(jīng)濟價值,在促進經(jīng)濟發(fā)展,穩(wěn)定社會局面,提供就業(yè)機會等方面做出了巨大的貢獻。2008年經(jīng)濟危機以來,國內(nèi)外嚴峻的經(jīng)濟形勢使我國的中小企業(yè)也面臨著非常大的考驗,中小企業(yè)限制自身發(fā)展的因素較多,如果公司遇到資金問題,就會直接威脅到企業(yè)的生存。因此,研究中小企業(yè)的融資模式和融資效率也就變得尤為重要。
對融資理論和中小企業(yè)融資模式的研究是當前國外的主要研究動向,但關于融資效率的內(nèi)涵涉及頗少。早在1993年,我國金融學家曾康霖就提出了融資效率的概念,同時還指出了七個影響融資成本和效率的相關因素[1]。宋文兵認為“融資效率就是融資成本與融資效益之間的某種聯(lián)系,其具體展現(xiàn)形式為,某種融資方式不但能夠以最低的資本為籌措資金者注入新鮮血液,還保證了投資方具有一定的資金融出通道”[2]。伍裝采用了多種方法對企業(yè)融資效率進行了分析,有模糊綜合評價法、多元線性回歸分析法和灰色關聯(lián)度分析法。通過各種方法綜合分析,結果表明債券融資的效率要高于股權融資的效率[3]。就我國中小企業(yè)的融資效率問題,許多學者嘗試不同的研究方法進行評價分析,從研究結果來看,基本上一致認為內(nèi)部融資效率高于外部融資效率。而在債權融資與股權融資的融資效率問題上還存在嚴重分歧[4]。因此,本文構建了基于層次結構和灰色關聯(lián)度的綜合評價模型對各種融資模式展開比較研究。
(1) 融資成本與資金利用率。融資成本是資金所有權與資金使用權分離的產(chǎn)物,其實質(zhì)是資金使用者支付給資金所有者的報酬,融資成本與融資效率是呈反比關系的,即融資成本隨著融資效率的增高而降低,反之亦然。在各種融資方式中,發(fā)行股票進行融資所耗費的融資成本是最高的。資金的利用率主要是由資金到位情況和資金投資方向組成。在所有的融資方式中,內(nèi)源融資不但使融資成本最低,還能使資金利用率達到最高,所以內(nèi)源融資成為提高融資效率首選的方式。
(2) 清償能力與融資風險。清償能力指融資主體償還借款的能力,反映清償能力的指標有借款償還期和資產(chǎn)負債率等。清償率與融資效率是成正比的,企業(yè)清償率越高,則融資效率越高。不同的融資模式會給企業(yè)帶來不同程度的融資風險,融資風險主要體現(xiàn)在兩個方面:經(jīng)營風險和財務風險。在各種融資模式中,內(nèi)源融資和股票融資安全性較好,債權融資的風險最大。特別是對于中小企業(yè)而言,債權融資不僅風險大而且效率低。
(3) 融資主體自由度與資本市場的成熟度。融資主體自由度是參與融資活動的單位所享受自由的程度。內(nèi)源融資在融資主體自由度方面也體現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢,不僅不用改變已有的管理與經(jīng)營模式,還擁有最小的限制因子。股票融資就大不一樣,較多地受到股民持股的約束,持有的股份越多支配權利就越高。資本市場的成熟度主要體現(xiàn)在在融資機制的規(guī)范程度上。在發(fā)達國家,資本市場比較規(guī)范,擁有各種各樣的融資渠道,企業(yè)的融資效率提高了,風險也就降低了。我國的資本市場起步晚,各方面的機制還不完善,因此也大大的影響了融資效率。
目前,學術界比較常用的效率評價方法有層次分析法、模糊綜合評價法、灰色關聯(lián)分析、數(shù)據(jù)包絡分析和隨機前沿分析這五種,在此對上述五種常見的效率評價方法進行比較,具體見表1。
表1 評價方法的優(yōu)缺點及適用對象比較
在中小企業(yè)融資模式的選擇中,本文是在基于融資效率這一復合指標的情況下進行決策的。然而,影響融資效率的因素指標都是不能確定的概念,難以進行量化而且它們的計量單位并不一致。層次分析法可以對那些不一致的指標的相對重要性進行排序,同時灰色關聯(lián)分析對于評價具有不確定內(nèi)涵的指標的優(yōu)越性比較明顯。那么我們要充分結合這兩種方法的優(yōu)點,在此基礎上,本文構建了基于層次結構和灰色關聯(lián)度這兩種方法的綜合評價模型。
我們結合專家多年的主觀意識,采用層次分析法評價影響因素之間的相對重要性。但是,由于專家的主觀存在一定的“灰色”效應,利用灰色關聯(lián)分析評價不同融資方式的效率,進而就可以對不同融資模式進行排序和優(yōu)化了。
圖1 層次結構示例
在探討層次分析法解決實際問題時,劃分層次所遵循的原則是根據(jù)問題的因果關系來分解相關因素的。這些若干相關層次主要分為目標層、準則層和方案措施層,當某個層次包括較多的因素時,又可以將該層次進一步劃分為若干個子層次。以圖1為例。
在圖1中,該層次結構模型包含1個目標層、n個準則層和m個方案層。目的在于評價m個不同方案在目標層的n個不同層面的得分。
為了增加模型評價結果的客觀合理性,避免單個評判者因個人主觀臆斷而影響到評判效果的合理公正性,本文從實際情況出發(fā),綜合m名專家對不同因子的相對重要性給出的評價,轉(zhuǎn)換成與之對應的判斷矩陣A1,A2,…,Am,使得這些評價結果能夠很好的反映實際問題,減少人為誤差。
(1)
進而得到綜合判斷矩陣A*為
表2 標度1-9的含義
運用歸一化方法求解互反矩陣的特征值,通過這些特征值就可以得到同一層次中每個因素對上一目標的影響所占的比重。計算判斷矩陣的最大特征根和它所對應的特征向量一般有和積法和方根法兩種方法。本文采用和積法對模型進行歸一化處理,具體計算步驟如下:
(1) 將得到的判斷矩陣按列進行歸一化:
(2)
(2) 將每列歸一化后的判斷矩陣再按行相加:
(3)
(4)
(4) 計算判斷矩陣最大特征根:
(5)
式(5)中,(AW)i表示向量AW的第i個分量。
得到判斷矩陣的特征值和特征向量后,為保證實驗的嚴謹性,還需要進一步進行一致性檢驗。一致性檢驗的指標為CI=(λmax-n)/(n-1),其指標可以檢測決策者的判斷邏輯一致性情況。平均隨機一致性指標RI是一個度量不同判斷矩陣是否有較為滿意的一致性的指標。隨機一致性比率CR用判斷矩陣的一致性指標CI與階數(shù)相同的平均隨機一致性指標RI之比來表示,記為CR=CI/RI。CR比值的大小反映了判斷矩陣是否有滿意的一致性,比如CR≤0.1,說明判斷矩陣具有滿意的一致性,否則就需要對判斷矩陣進行進一步的調(diào)整。
灰色關聯(lián)度是兩個灰色系統(tǒng)之間關聯(lián)程度的一種重要的表征指標。設有兩個數(shù)列{Xit,Xjt},兩者的灰色關聯(lián)度定義為
(6)
其中,εij,k為t=k時序列i與序列j的灰色關聯(lián)系數(shù),計算公式為
(7)
式(7)中,Δij,k為k時刻兩個數(shù)列的絕對差,即Δij,k=|Xik-Xjk|;Δmax,Δmin分別為所有不同時刻絕對差的最大值和最小值,通常選取Δmin=0;ρ為分辨系數(shù),0<ρ<1,一般取ρ=0.5。
假設Q種融資模式都有對應的效率會受到n個因素的影響。記融資模式q在影響因素i的權重為Xqi,則所有影響因素的特征向量構成該融資模式,記為Xq={Xq1,Xq2,…,Xqn}。此時,不同融資模式的特征向量構成一個特征矩陣X,具體為
同理,可以得到P種待檢驗融資模式對應的特征矩陣Y為
圖2 灰色模式識別基本原理
此時,就可以把影響融資效率的融資模式評價問題,成功地轉(zhuǎn)化為模式識別問題。本文研究時,灰色關聯(lián)度被用于融資模式的識別,其基本原理如圖2所示。
原理圖中以待檢驗融資模式p為例,通過與典型融資模式之間關聯(lián)度的計算,得到與之相對應的關聯(lián)度序列,記為rpX={rp1,rp2,…,rpQ}。再對關聯(lián)度序列大小進行排序,從排序結果中分析出待檢驗融資模式Xp歸屬于某種典型融資模式的可能性,從而能夠為融資效率有效評價決策模式提供依據(jù)。值得注意的是,當兩種不同的待檢驗融資模式歸為同一類時,則可根據(jù)關聯(lián)度大小進行排序。
結合已有文獻,本文構建了上述融資效率綜合評價模型。利用上述構建的模型對當前我國中小企業(yè)常用的幾種融資模式進行綜合評價。就本文而言,主要考慮內(nèi)源融資、銀行貸款、發(fā)行股票、民間借款及私募股權共計5種融資模式。其中,由于債券融資與發(fā)行股票類似,在此僅考慮后者。
結合上文可知,中小企業(yè)的融資效率評價為目標層面,融資效率的6個影響因素為準則層面,要評價的5種融資模式為方案層?;谌谫Y效率的中小企業(yè)融資模式評價對應的層次結構見圖3。
圖3 基于融資效率評價的融資模式評價層次結構
本文對中南大學中小企業(yè)研究中心的4名專家進行調(diào)查訪問,依據(jù)準則層6項影響因素對目標層中小企業(yè)融資效率的影響程度大小進行兩兩比較,得到相對重要性比率值,進而構造對應的互反判斷矩陣。
在上述5種常見的融資模式中,企業(yè)內(nèi)融資成本最低且風險最小,資金利用率最高,不受清償能力干擾,融資十分自由。同時,只要企業(yè)盈利,即可保留一部分作為融資資金。因此,內(nèi)源融資在融資成本、資金利用率、清償能力、融資風險、融資自由度及市場成熟度層面均要優(yōu)于其他4種模式,其融資效率最高,這與專家組的評價結果是完全一致的?;诖?,本文選取內(nèi)源融資作為典型融資模式,從融資效率視角對剩余4種融資模式的效率進行排序。
就本文而言,內(nèi)源融資被視為典型融資模式,此時可以將融資效率6個影響因素的綜合權重作為其對應的特征向量。進而計算其他4種融資模式與內(nèi)源融資模式的灰色關聯(lián)度,比較數(shù)值大小對不同融資模式進行綜合排序。4名專家對于融資效率6個影響因素相對重要性的認識分別記為A1,A2,A3,A4:
利用式(1),得到綜合判斷矩陣A*為
為檢驗專家組對6種影響因素相對重要性的評價是否一致,利用公式(5)可以得到綜合判斷矩陣的最大特征值λmax為
進而,CI=0.063 7,CR=0.051 3,即綜合判斷矩陣通過一致性檢驗,邏輯順序合理,結果值得信賴。
進一步,專家組對銀行貸款、發(fā)行股票、民間借款和私募股權在融資效率6個因素中的影響程度進行了兩兩比較,構造了對應的判斷矩陣,具體見表3至表8。與上述計算原理相同,可以得到剩余4種融資模式在6項影響因素中的權重系數(shù),進而得到對應的特征向量。
表3 融資成本下的判斷矩陣及權重系數(shù)
表4 資金利用率下的判斷矩陣及權重系數(shù)
表7 主體自由度下的判斷矩陣及權重系數(shù)
根據(jù)一致性檢驗結果可知,一致性指標CI和隨機一致性指標CR均小于0.1。因此,專家組的判斷矩陣滿足邏輯結構,結果值得信賴。在融資成本層面,銀行貸款最低,依次是民間借款、私募股權、發(fā)行股票;在資金利用率層面,銀行貸款最高,依次是民間借款、私募股權和發(fā)行股票;在清償能力層面,銀行貸款最高,民間貸款其次,接著是私募股權和發(fā)行股票;在融資風險層面,發(fā)行股票最高,依次是私募股權、民間借款和銀行貸款;在主體自由度層面,銀行貸款高于民間借款,依次是私募股權和發(fā)行股票;在市場成熟度層面,銀行貸款最為成熟,依次是民間借款、發(fā)行股票和私募股權。這些結論均與理論分析是一致的,再次驗證了結果的可信性?;诖?,得到銀行貸款、發(fā)行股票、民間借款及私募股權特征向量構成的特征矩陣為
即,四種融資模式的特征向量依次為
Y1={0.563 4,0.503 0,0.474 4,0.059 9,0.478 6,0.541 1}
Y2={0.060 5,0.058 6,0.055 5,0.542 9,0.083 9,0.125 6}
Y3={0.251 3,0.304 9,0.311 0,0.147 3,0.322 1,0.264 7}
Y4={0.124 8,0.133 5,0.159 1,0.249 9,0.115 5,0.068 6}
對于典型融資模式的特征向量進行初始化處理,則
進而,可以得到四種融資模式對應的差分絕對值序列依次為
Z1=|Y1-X′|={0.436 6,0.180 2,0.087 7,0.039 7,0.000 8,0.189 5}
Z2=|Y2-X′|={0.939 5,0.624 6,0.331 2,0.443 3,0.395 5,0.226 0}
Z3=|Y3-X′|={0.748 7,0.378 3,0.075 7,0.047 7,0.157 3,0.086 9}
Z4=|Y4-X′|={0.875 2,0.549 7,0.227 6,0.150 3,0.363 9,0.283 0}
同時,可以得到上述差分序列的最大值和最小值。
因此,Δmax=0.939 5,Δmin=0。
進一步,利用公式(7)得到四種待檢驗融資模式特征向量與內(nèi)源融資特征向量的關聯(lián)系數(shù),具體見表9。
表9 關聯(lián)系數(shù)計算結果(ρ=0.5)
最后,利用公式(6)得到對應的關聯(lián)度,結果見表10。
表10 關聯(lián)度計算結果
對比不同融資模式與內(nèi)源融資的關聯(lián)度可知:
r1>r3>r2>r4
由此可以得出結論,在四種待檢驗的融資模式中,銀行貸款融資效率最高,民間借款其次,依次是發(fā)行股票和私募股權。
基于新優(yōu)序融資理論,結合現(xiàn)有研究成果,本文對影響我國中小企業(yè)融資效率的因素進行了歸納總結,并從理論層面分析其影響路徑。具體地,從融資成本、資金利用率、清償能力、融資風險、融資主體自由度和資本市場成熟度共計六個層面對不同融資模式的融資效率進行綜合評價。進一步,對當前評價效率的模型進行對比分析,構建了基于層次結構和灰色關聯(lián)度的融資效率評價模型,對不同融資模式的效率進行綜合評價。結果顯示,融資模式優(yōu)先順序依次為內(nèi)源融資、銀行貸款、民間借款、發(fā)行股票和私募股權。
參考文獻:
[1] 曾康霖.怎樣看待直接融資與間接融資[J]. 金融研究, 1993(10):7-11
[2] 宋文兵.對當前融資形式的理性思考[J]. 改革與戰(zhàn)略, 1997(6):1-6
[3] 伍裝.中國中小企業(yè)融資效率研究[J]. 軟科學, 2006(1):132-137
[4] 劉星,魏峰.我國上市公司融資順序的實證研究[J]. 會計研究, 2004(6):66-72
[5] 王宗軍.綜合評價的方法、問題及其研究趨勢[J]. 管理科學學報, 1998(1):75-81
[6] 郝海.系統(tǒng)分析與評價方法[M]. 北京:經(jīng)濟科學出版社, 2007
[7] 孫玉剛.灰色關聯(lián)分析及其應用的研究[D]. 南京:南京航空航天大學管理科學與工程. 2007
[8] CHARNES A, COOPER W W, RHODES E. Measuring the efficiency of decision making units [J]. European Journal of Operational Research, 1978, 2(6):429-444
[9] 魏權齡. 數(shù)據(jù)包絡分析[M]. 北京:科學出版社, 2004
[10] 彭曉英, 張慶華. 煤炭資源型城市可持續(xù)發(fā)展的綜合評價方法研究[J]. 數(shù)學的實踐與認識, 2009, 39(17):22-27
[11] 何楓,陳榮,何煉成. SFA模型及其在我國技術效率測算中的應用[J].系統(tǒng)工程理論與實踐, 2004(5):47-50
[12] MEEUSEN W, BROECK J. Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error [J]. International Economic Review, 1977, 18(2):435-444
[13] AIGNER D, LOVELL C, SCHMIDT A. Formulation and estimation of stochastic frontier production functions models [J]. Journal of Econometrics, 1977, 6(1):21-37
[14] 佟孟華,劉迎春.遼寧省中小企業(yè)融資方式與融資效率實證研究[J].東北財經(jīng)大學學報, 2012(3):36-39
[15] 王鵬.中小企業(yè)融資方式及其效率研究[D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學,2013
[16] 姚永華.我國中小企業(yè)融資方式與融資效率分析[D]. 上海:復旦大學金融學,2009