廖艷++沈亞娟+楊選思

【摘 要】 文章選取2014年新增掛牌的246家新三板企業(yè)為研究樣本，運(yùn)用DEA方法對(duì)樣本企業(yè)掛牌前后及掛牌當(dāng)年的融資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，研究發(fā)現(xiàn)：在掛牌前后及掛牌當(dāng)年同時(shí)實(shí)現(xiàn)技術(shù)有效和規(guī)模有效的企業(yè)僅20余家，達(dá)到DEA有效的企業(yè)數(shù)量占比不到15%，絕大多數(shù)企業(yè)融資效率處于非DEA有效狀態(tài)，融資效率低下；影響企業(yè)融資效率的因素中，資產(chǎn)規(guī)模、償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力與融資效率呈顯著正向關(guān)系，資產(chǎn)負(fù)債率則與融資效率呈顯著負(fù)向關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】 新三板中小企業(yè)； 融資效率； 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析； 影響因素

【中圖分類號(hào)】 F275 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937（2017）11-0049-05

一、引言

國家工商局公布的《2014年度全國市場(chǎng)主體發(fā)展有關(guān)情況》數(shù)據(jù)顯示，截至2014年12月底，全國企業(yè)數(shù)量為1 819.28萬戶，其中中小企業(yè)占比超過90%。我國中小企業(yè)創(chuàng)造的最終產(chǎn)品和服務(wù)價(jià)值相當(dāng)于國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）總量的60%，提供了85%以上的新增就業(yè)及再就業(yè)崗位，完成了65%的發(fā)明專利和80%以上的新產(chǎn)品開發(fā)，中小企業(yè)已成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生力軍。但中小企業(yè)由于經(jīng)營規(guī)模小、抵押擔(dān)保能力弱、信息透明度低等原因，在發(fā)展過程中存在資金不足、融資困難等制約因素。全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)即俗稱的新三板，于2006年經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)設(shè)立，定位于為創(chuàng)新型、創(chuàng)業(yè)型、成長型的中小微企業(yè)提供上市、融資、并購、重組等服務(wù)。新三板市場(chǎng)拓寬了中小企業(yè)的融資渠道，為中小企業(yè)提供了直接融資的機(jī)會(huì)。自2013年新三板試點(diǎn)擴(kuò)容至全國以來，新三板企業(yè)在掛牌數(shù)量、行業(yè)分布、融資規(guī)模等方面都有了大幅提高。截至2016年3月31日，掛牌公司達(dá)6 349家，總股本為3 738.04億股。本文立足于在新三板掛牌的中小企業(yè)，分析其融資現(xiàn)狀，研究其融資效率及影響因素，以期為提升中小企業(yè)的融資效率、提升新三板市場(chǎng)培育優(yōu)秀中小企業(yè)的能力提供一定參考。

二、理論概述

（一）融資效率的界定

目前，由于學(xué)者們研究融資效率的視角不同，對(duì)融資效率的定義并未統(tǒng)一，大致可以劃分為三個(gè)不同的分析角度：一是基于融資能力、成本和風(fēng)險(xiǎn)視角，將企業(yè)融資效率定義為籌資成本、籌資風(fēng)險(xiǎn)和籌資方便程度；二是基于成本、收益視角，認(rèn)為企業(yè)融資效率是企業(yè)融資行為產(chǎn)生的成本和收益及風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響程度；三是基于宏觀、微觀視角，宏觀視角認(rèn)為企業(yè)融資效率是企業(yè)融資活動(dòng)所實(shí)現(xiàn)的資金由儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資的能力和功效，微觀視角則認(rèn)為企業(yè)融資效率是微觀經(jīng)濟(jì)主體生產(chǎn)運(yùn)營和融通資金的能力及其所實(shí)現(xiàn)的效用。

本文綜合以上觀點(diǎn)，將融資效率界定為企業(yè)進(jìn)行資金融通的投入和產(chǎn)出的效益比，即考慮資金融入的成本以及對(duì)融入資金的使用效率，包括資金融入效率和資金配置效率。其中資金融入效率考慮融資能力、融資成本和融資風(fēng)險(xiǎn)的影響，資金配置效率考慮企業(yè)營運(yùn)資金的使用效益。

（二）文獻(xiàn)回顧

19世紀(jì)中期，西方學(xué)者開始研究企業(yè)的融資問題。在融資效率研究方面，Claudio A Romano et al.以家族企業(yè)為例，通過實(shí)證分析影響企業(yè)融資效率的因素，得出企業(yè)資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營目標(biāo)、管理模式、生命周期等都會(huì)影響企業(yè)融資效率的結(jié)論[ 1 ]。Leoral F Klapper et al.選取15個(gè)東歐國家的97 000家中小企業(yè)作為樣本，實(shí)證研究了融資效率的影響因素，認(rèn)為融資約束影響了企業(yè)的長期融資效率和成長性[ 2 ]。李慧以中小板200家中小企業(yè)為樣本，運(yùn)用熵值法進(jìn)行實(shí)證研究，得出樣本企業(yè)融資效率的綜合得分總體不高，認(rèn)為我國中小企業(yè)融資效率普遍偏低[ 3 ]。Terence Tai-Leung Chong et al.以中國的銀行競(jìng)爭(zhēng)程度作為中小企業(yè)融資效率的影響因素進(jìn)行研究，指出市場(chǎng)集中度越低將有助于提高中小企業(yè)的融資效率[ 4 ]。阮孝麟立足于創(chuàng)業(yè)板裝備制造類上市公司，通過模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)不同融資方式的融資效率進(jìn)行研究，得出優(yōu)先順序?yàn)閮?nèi)源融資、銀行借貸、債券融資、股權(quán)融資[ 5 ]。Shifen Wang對(duì)比分析了國有企業(yè)、私有企業(yè)和外商投資企業(yè)的融資效率，發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)的融資效率相比私有企業(yè)和外商投資企業(yè)較低[ 6 ]。曹苗對(duì)2013年度掛牌新三板的130家企業(yè)進(jìn)行融資效率測(cè)度，得出我國新三板企業(yè)總體融資效率偏低的結(jié)論[ 7 ]。宋亭亭選取2013年12月31日前掛牌新三板的55家中小企業(yè)為樣本，發(fā)現(xiàn)企業(yè)之間的融資績效值差異較大，得出新三板市場(chǎng)融資功能發(fā)揮有限的結(jié)論[ 8 ]。汪華林運(yùn)用DEA模型發(fā)現(xiàn)不同房地產(chǎn)企業(yè)的融資效率存在差距[ 9 ]。黃玉英等抽樣調(diào)查了306家中小企業(yè)，發(fā)現(xiàn)銀行和政府環(huán)境顯著正向影響企業(yè)融資效率，信用環(huán)境顯著正向影響融資成本，企業(yè)家社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系強(qiáng)度能夠降低融資成本，異質(zhì)性對(duì)融資效率的作用不顯著[ 10 ]。

綜上，對(duì)新三板中小企業(yè)融資效率研究的文獻(xiàn)甚少，而對(duì)融資效率的研究，學(xué)者們采用的方法各異，分析角度也各異，新三板市場(chǎng)的爆發(fā)式發(fā)展是否真正發(fā)揮了解決中小企業(yè)融資問題的作用仍待考究。

三、基于DEA的新三板中小企業(yè)融資效率分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是通過對(duì)決策單元（DMU）各投入、產(chǎn)出指標(biāo)建立線性規(guī)劃模型，對(duì)各決策單元的相對(duì)有效性作出評(píng)價(jià)。本文對(duì)新三板中小企業(yè)融資效率評(píng)價(jià)主要運(yùn)用CCR和BCC這兩個(gè)DEA基礎(chǔ)模型。

（一）決策單元與數(shù)據(jù)來源

本文選取自掛牌以來有過融資歷史且近三年持續(xù)盈利的新三板中小企業(yè)246家為研究對(duì)象，涵蓋了制造業(yè)、信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)等12個(gè)行業(yè)。實(shí)證分析所用到的數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）投入、產(chǎn)出指標(biāo)

基于前文對(duì)融資效率的界定，選取資產(chǎn)總額（I1代表融資能力）、利息支出（I2代表融資成本）、營業(yè)成本（I4代表融資成本）和資產(chǎn)負(fù)債率（I3代表融資風(fēng)險(xiǎn)）4個(gè)投入指標(biāo)（I），選取凈資產(chǎn)收益率（O1）、營業(yè)收入（O2）和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（O3）3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)（O）代表營運(yùn)資金的使用效益，用于構(gòu)建DEA模型。

（三）融資效率評(píng)價(jià)

本文運(yùn)用MaxDEA Basic 6.9對(duì)樣本企業(yè)掛牌前（2013年）、掛牌當(dāng)年（2014年）和掛牌后（2015年）的融資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果如表1、表2所示。

就綜合技術(shù)效率值而言，效率值在0.5～0.8區(qū)間的企業(yè)數(shù)居多，說明新三板企業(yè)融資效率水平較低。TE在0.5～0.8區(qū)間的企業(yè)數(shù)量從2014年的68家上升到2015年的117家，增加了49家；TE在0.8～1區(qū)間的企業(yè)數(shù)量下降了46家，說明新三板企業(yè)在掛牌后，融資效率沒有提升反而下降了。

就純技術(shù)效率值而言，效率值在0.8～1區(qū)間的企業(yè)居多，說明新三板企業(yè)融資純技術(shù)效率水平較高。PTE在0.8～1區(qū)間的企業(yè)數(shù)量2015年比2014年減少了35家，與TE呈現(xiàn)相同變化趨勢(shì)；2015年比2013年增加了15家，表明相比新三板掛牌前，企業(yè)管理水平和科研創(chuàng)新能力有所提高。

就規(guī)模效率值而言，超過半數(shù)企業(yè)的融資處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)，即增加一定的投入并沒有使產(chǎn)出同比例增加，說明新三板掛牌企業(yè)存在盲目擴(kuò)大規(guī)模但管理水平未同步或者濫用資金的現(xiàn)象。

由表2可知，新三板企業(yè)掛牌前和掛牌當(dāng)年的融資效率呈上升趨勢(shì)，掛牌后企業(yè)的融資效率則呈下降趨勢(shì)。這也從側(cè)面反映出部分中小企業(yè)為達(dá)到新三板市場(chǎng)準(zhǔn)入條件，實(shí)現(xiàn)掛牌而粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表。因此，掛牌后的融資效率更能體現(xiàn)新三板掛牌企業(yè)的真實(shí)融資狀況。

四、新三板中小企業(yè)融資效率影響因素的實(shí)證分析

（一）樣本選取及變量定義

仍以上文中的246家企業(yè)為樣本，考慮到掛牌后的融資效率更為真實(shí)，故以樣本企業(yè)2015年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。選取綜合技術(shù)效率值（TE）作為衡量融資效率的指標(biāo)，選取總資產(chǎn)（TA）、資產(chǎn)負(fù)債率（D/A）、流動(dòng)比率（CR）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATurn）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）和營業(yè)收入增長率（GReve）分別反映企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)、償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力和成長能力。

（二）研究假設(shè)

基于前文對(duì)融資效率的文獻(xiàn)回顧及融資效率對(duì)投入、產(chǎn)出指標(biāo)的考慮，本文提出以下假設(shè)：企業(yè)規(guī)模、償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、成長能力與融資效率呈正相關(guān)關(guān)系，資本結(jié)構(gòu)與融資效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（三）實(shí)證分析

1.變量相關(guān)性分析

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表3。

由表3可知，綜合技術(shù)效率值（TE）與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（ATurn）的相關(guān)系數(shù)為0.586，說明二者之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系；相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率P-值近似為0，小于顯著性水平0.01，說明二者之間的相關(guān)性顯著。綜合技術(shù)效率值（TE）與凈資產(chǎn)收益率（ROE）、流動(dòng)比率（CR）、資產(chǎn)負(fù)債率（D/A）、營業(yè)收入增長率（GReve）的相關(guān)關(guān)系較弱，但在0.01的水平上相關(guān)性顯著。

2.建立回歸模型

基于變量的相關(guān)性分析，擬建立多元線性回歸模型：

Y=？茁0+？茁1X1+？茁2X2+？茁3X3+？茁4X4+？茁5X5+？茁6X6+？孜 （1）

式（1）中因變量Y表示綜合技術(shù)效率值，自變量X1表示總資產(chǎn)、X2表示資產(chǎn)負(fù)債率、X3表示流動(dòng)比率、X4表示總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X5表示凈資產(chǎn)收益率、X6表示營業(yè)收入增長率。

？茁0是回歸常數(shù)項(xiàng)，？茁1、？茁2、？茁3、？茁4、？茁5、？茁6分別表示各自變量的回歸系數(shù)；？孜是隨機(jī)誤差項(xiàng)，表示除自變量X與因變量Y的線性關(guān)系之外的隨機(jī)因素對(duì)Y的影響。

3.回歸方程的估計(jì)

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS估計(jì)回歸方程，輸出結(jié)果如表4。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)可得估計(jì)的回歸方程：

Y=0.206X1-0.327X2+0.165X3+

0.471X4+0.385X5+0.044X6 （2）

4.回歸方程的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

通過多重判定系數(shù)R2對(duì)回歸方程的擬合優(yōu)度進(jìn)行評(píng)價(jià)，R2為0.635，調(diào)整后的R2為0.626，說明在綜合技術(shù)效率值取值的變差中，能被此多元回歸方程解釋的比例為62.60%，估計(jì)的多元線性回歸方程的擬合度較好；通過方差分析中的F檢驗(yàn)對(duì)估計(jì)回歸方程的線性關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率P值近似為0，小于顯著性水平0.01，說明回歸方程總體顯著，即綜合技術(shù)效率值與總資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率等自變量的線性關(guān)系顯著；通過t檢驗(yàn)對(duì)各回歸系數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，？茁1、？茁2、？茁3、？茁4和？茁5的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t對(duì)應(yīng)的概率P值近似為0，小于顯著性水平0.01，通過檢驗(yàn)；？茁6所對(duì)應(yīng)的P值大于顯著性水平，未通過檢驗(yàn)，說明在影響綜合技術(shù)效率值的6個(gè)自變量中，總資產(chǎn)、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和凈資產(chǎn)收益率的影響是顯著的。通過容忍度和方差膨脹因子（VIF）來判別回歸方程是否存在多重共線性問題，各回歸系數(shù)的容差均大于0.6，接近1，方差膨脹因子（VIF）均很小，接近1，說明各自變量間不存在多重共線性。

五、研究結(jié)論與建議

本文運(yùn)用DEA方法對(duì)樣本企業(yè)掛牌前后及掛牌當(dāng)年的融資效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上以綜合技術(shù)效率值為因變量，對(duì)融資效率影響因素進(jìn)行多元回歸分析。研究發(fā)現(xiàn)：

1.在掛牌前后及掛牌當(dāng)年同時(shí)實(shí)現(xiàn)技術(shù)有效和規(guī)模有效的企業(yè)僅20余家，絕大多數(shù)企業(yè)融資效率處于非DEA有效狀態(tài)，融資效率低下。新三板企業(yè)掛牌前和掛牌當(dāng)年的融資效率呈上升趨勢(shì)，掛牌后企業(yè)的融資效率則呈下降趨勢(shì)，從側(cè)面反映出部分中小企業(yè)為達(dá)到新三板市場(chǎng)準(zhǔn)入條件，實(shí)現(xiàn)掛牌而粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表的現(xiàn)象。因此，掛牌后的融資效率更能體現(xiàn)新三板掛牌企業(yè)的真實(shí)融資狀況。

2.影響企業(yè)融資效率的因素中，資產(chǎn)規(guī)模、償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力與融資效率呈顯著正向關(guān)系，資產(chǎn)負(fù)債率則與融資效率呈顯著負(fù)向關(guān)系。