劉 冬

（商丘學(xué)院 商學(xué)院， 河南 商丘476000）

紡織業(yè)是我國極具國際競爭優(yōu)勢的產(chǎn)業(yè)。 我國是全球重要的紡織品生產(chǎn)和出口大國， 在國際紡織品交易的過程中扮演著重要的角色。 保證紡織業(yè)在我國健康有序、穩(wěn)步向前地發(fā)展，可以在提升我國國際競爭優(yōu)勢的同時，給我國創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)效益。 2012—2016 年，我國紡織業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，紡織業(yè)主要產(chǎn)品的產(chǎn)量不斷提高，在紡織品產(chǎn)量不斷提升的同時，紡織服裝的出口也從2012 年的2 625.03 億美元上升到2016 年的2 701.20 億美元（數(shù)據(jù)來源于中國紡織工業(yè)聯(lián)合會產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院），同時據(jù)世界貿(mào)易組織的統(tǒng)計(jì)，我國紡織服裝業(yè)的出口額最近幾年穩(wěn)居世界第一。 “一帶一路”倡議及“中國制造2025”的實(shí)施，對我國紡織業(yè)的發(fā)展提出了更高的要求。 紡織業(yè)要抓住戰(zhàn)略機(jī)遇，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促進(jìn)紡織業(yè)向智能化、數(shù)字化邁進(jìn)，加大紡織業(yè)產(chǎn)品的出口額度，開創(chuàng)我國紡織業(yè)國際化發(fā)展的新局面。 然而，紡織業(yè)屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，我國紡織業(yè)自有品牌較少，大部分紡織企業(yè)都只是在做貼牌工作，自主創(chuàng)新能力低下，具有核心競爭力的產(chǎn)品少之又少。 究其原因，籌措資金困難、融資渠道單一成為阻礙我國紡織業(yè)做大做強(qiáng)的關(guān)鍵因素。 由于受國內(nèi)勞動力成本上升及國際市場人民幣升值的影響，紡織業(yè)的利潤空間越來越小，許多企業(yè)由于常年虧損而被迫倒閉，一些大型的紡織業(yè)企業(yè)也逐步減產(chǎn)，紡織業(yè)的發(fā)展面臨巨大的挑戰(zhàn)。 因此，解決好紡織企業(yè)的融資問題，對于其走出困境、提升自主創(chuàng)新能力、鞏固在國際市場上的競爭力、提升企業(yè)價值具有重要的意義。

一、融資效率測算模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型包含徑向模型和非徑向模型兩類，其中，徑向模型（如傳統(tǒng)的CCR 及BCC 模型）對無效決策單元的改進(jìn)只要求投入和產(chǎn)出按特定方向等比例縮減或擴(kuò)張，而忽視了松弛變量的改進(jìn)部分，因此容易出現(xiàn)效率測算的誤差。鑒于此，Tone 提出了一種基于松弛變量測量方法（Slack Based Measure, 簡稱SBM）的DEA 模型［1］，將投入產(chǎn)出的松弛變量納入線性規(guī)劃函數(shù)當(dāng)中，這一改進(jìn)放開了變量等比例優(yōu)化的假設(shè)，能夠更加科學(xué)客觀地測度有關(guān)效率的問題。

（一）SBM 模型

假定生產(chǎn)系統(tǒng)有n 個決策單元，且均有m 個投入和s 個產(chǎn)出向量，于是第k 個決策單元的投入和產(chǎn)出向量分別為：

投入向量：

產(chǎn)出向量：

環(huán)境技術(shù)或生產(chǎn)技術(shù)集合P，即要素投入X 所能生產(chǎn)的產(chǎn)品的所有組合，可以定義為：

其中，λ 為權(quán)重變量，且x≥Xλ 表示實(shí)際投入大于前沿投入水平，y≤Yλ 表示產(chǎn)出低于前沿產(chǎn)出水平。

SBM 模型的規(guī)劃式為：

其中，S－是與投入對應(yīng)的松弛變量，S+是與產(chǎn)出對應(yīng)的松弛變量，λ 是線性規(guī)劃的權(quán)重向量。 目標(biāo)函數(shù)滿足0＜r≤1。對于被評價的決策單元DMU，如果r*=1，則該決策單元位于生產(chǎn)的前沿面上，稱之為達(dá)到了DEA 有效狀態(tài)，否則該決策單元DEA 無效，存在優(yōu)化空間，S－和S+分別代表投入和產(chǎn)出可以改進(jìn)的程度。

（二）Malmquist 指數(shù)

Malmquist 指數(shù)是瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)學(xué)家Sten Malmquist 于1953 年提出用以分析不同時期的消費(fèi)變化［2］。 Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)衡量的是全要素生產(chǎn)率的變化，以DEA 方法計(jì)算得到的效率值為指數(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)， 通過求解幾個距離函數(shù)， 對距離函數(shù)進(jìn)行組合構(gòu)建得到Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)。

規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)下，基于t 期的Malmquist 指數(shù)可以表達(dá)為：

其中，（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分別表示t 期和t+1 期的投入和產(chǎn)出向量；代表t 期投入產(chǎn)出向量參照t 期技術(shù)的距離函數(shù)代表t+1 期投入產(chǎn)出向量參照t 期技術(shù)的距離函數(shù)。 本研究選取上述介紹的SBM 模型來求解距離函數(shù)。

不同技術(shù)水平之下的Malmquist 指數(shù)結(jié)果會出現(xiàn)不一致的問題， 從而為評價全要素生產(chǎn)率帶來麻煩，為解決這一問題，F(xiàn)are 等參考Fisher 理想指數(shù)的構(gòu)造方法［3］，取參照t 期和t+1 期技術(shù)的Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)的幾何均值作為Malmquist 生產(chǎn)率指數(shù)，則Malmquist 指數(shù)可以表達(dá)為：

Malmquist 指數(shù)大于1 意味著t 期與t+1 期相比，生產(chǎn)的有效性得到改進(jìn)，即全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了增長；Malmquist 指數(shù)小于1 意味著全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了倒退，Malmquist 指數(shù)等于1意味著生產(chǎn)率沒有發(fā)生變化。

Malmquist 指數(shù)可以分解為技術(shù)進(jìn)步（TC）和技術(shù)效率變化（TEC）兩部分，分別代表決策單元相對于生產(chǎn)前沿的跳躍性和追趕性特征。 技術(shù)效率變化又可以分解為純技術(shù)效率變化（PTEC）和規(guī)模效率變化（SEC）,分別反映管理因素和規(guī)模因素帶動的效率變化，其表達(dá)式為：

上式第一部分表示純技術(shù)效率變化，第二部分表示規(guī)模效率變化，第三部分表示技術(shù)進(jìn)步。

二、 投入及產(chǎn)出指標(biāo)

DEA 是以相對效率概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種效率評價方法，特別適用于多投入、多產(chǎn)出的邊界生產(chǎn)體系的效率和生產(chǎn)率的研究。 使用該模型測算效率，對投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取有以下要求：第一，指標(biāo)選取滿足科學(xué)性、合理性，能夠反映每個決策單元的大部分信息，以保證測算結(jié)果能夠客觀、全面地反映評價主體的真實(shí)情況；第二，投入、產(chǎn)出指標(biāo)不宜過多，否則會導(dǎo)致結(jié)果大量出現(xiàn)等于1 的情況，使比較結(jié)果失去意義。 一般來說，投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選取總數(shù)要小于參與評價的決策單元數(shù)量的一半，即：樣本數(shù)＞2×（投入變量個數(shù)+產(chǎn)出變量個數(shù))。

本研究力圖有效反映我國紡織業(yè)上市公司的融資效率，通過參考相關(guān)文獻(xiàn)對融資效率投入、產(chǎn)出指標(biāo)的選取，同時結(jié)合DEA 相關(guān)指標(biāo)原則，對指標(biāo)選取設(shè)立了以下規(guī)則：融資效率的投入、產(chǎn)出指標(biāo)要求能夠有效反映融資投入和資本使用效率之間的關(guān)系；指標(biāo)具有較強(qiáng)的代表性，且相互間包含的信息不會重疊；考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，涉及的指標(biāo)可以直接從上市公司披露的財(cái)務(wù)信息中得到。 結(jié)合以上原則，最終選取總資產(chǎn)和主營業(yè)務(wù)成本這兩個指標(biāo)作為投入指標(biāo)，選取凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和主營業(yè)務(wù)收入增長率作為產(chǎn)出指標(biāo)，具體情況如表1 所示。

表1 投入、產(chǎn)出指標(biāo)

（一）投入指標(biāo)

1.總資產(chǎn)。資產(chǎn)總額反映的是企業(yè)擁有或控制的能夠帶來預(yù)期收益的全部資源。企業(yè)融資會使資產(chǎn)總額變大，因此總資產(chǎn)可以用來反映股權(quán)融資和債權(quán)融資的總規(guī)模。

2.主營業(yè)務(wù)成本。 反映企業(yè)進(jìn)行主營業(yè)務(wù)生產(chǎn)所花費(fèi)的代價，代表了企業(yè)的資本運(yùn)作能力。企業(yè)成本越低，利潤越高，反之利潤越低。利潤的流入又進(jìn)而決定了資產(chǎn)的多少，因此成本對企業(yè)的資金管理效率有著重要影響。

（二）產(chǎn)出指標(biāo)

1.總資產(chǎn)凈利率。 反映上市公司運(yùn)用債務(wù)和股權(quán)融資方式所籌集的全部資產(chǎn)能夠產(chǎn)生利潤的能力，體現(xiàn)出所籌集的每一元錢能為企業(yè)帶來的利潤，能夠很好地反映企業(yè)盈利能力的高低。 企業(yè)經(jīng)營、融資活動的最終目的都是獲得效益最大化，因此，該比率越高，說明企業(yè)的獲利能力越強(qiáng)。

2.總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映企業(yè)在每個經(jīng)營周期中全部資產(chǎn)從投入到產(chǎn)出的流轉(zhuǎn)速度，能夠有效反映企業(yè)營運(yùn)效率。 一般來說，周轉(zhuǎn)率越大說明企業(yè)利用籌集的資金進(jìn)行經(jīng)營的效率越高，反之，則越差。

3.主營業(yè)務(wù)收入增長率。 反映企業(yè)獲得融資后的發(fā)展能力。 主營業(yè)務(wù)收入增長越快，說明企業(yè)的經(jīng)營效率在增長，主營業(yè)務(wù)獲利能力持續(xù)增強(qiáng)，資金的利用效率越高。

（三）原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

DEA 本身對數(shù)據(jù)的量綱要求不高，但是只能處理正的數(shù)值。在對融資效率進(jìn)行研究時，使用的總資產(chǎn)凈利率和主營業(yè)務(wù)收入增長率兩個指標(biāo)可能存在負(fù)數(shù)，不符合DEA 模型對指標(biāo)要求非負(fù)的條件。 因此，對上述兩個指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體公式為：

其中，X 為原始值，Y 為調(diào)整后的值；Xmin為該變量的最小值，Xmax為該變量的最大值。

通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的各指標(biāo)取值范圍被有效界定到0～1 的區(qū)間內(nèi)， 消除了負(fù)值對DEA模型的不適用性。 各指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)如表2 所示。

表2 投入、產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)

從表2 可以看出，在投入指標(biāo)中，資產(chǎn)總額的最小值為3.1×108，最大值為1.28×1010，均值為3.28×109， 標(biāo)準(zhǔn)差為2.83×109， 由此可以看出我國紡織業(yè)上市公司在融資規(guī)模方面相差較大。 在產(chǎn)出指標(biāo)中，各指標(biāo)的最大值與最小值都相差較大，同時總資產(chǎn)凈利率和營業(yè)收入增長率的最大值與最小值之間跨越了0， 說明不同紡織業(yè)上市公司的盈利能力和成長性都存在明顯的差異，也從側(cè)面反映了不同紡織業(yè)上市公司的融資效率差異較大。

三、融資效率整體評價結(jié)果及分析

通過使用MaxDEA 軟件， 利用SBM 模型和SBM-Malmquist 指數(shù)法分別測算得到2012—2016 年紡織業(yè)上市公司的融資效率，原始數(shù)據(jù)均來源于WIND 數(shù)據(jù)庫中各上市公司相關(guān)年份的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表。

（一）紡織業(yè)上市公司融資效率靜態(tài)分析

利用SBM 模型對紡織業(yè)上市公司融資效率進(jìn)行測算，其結(jié)果包括技術(shù)效率和它的兩個分解項(xiàng)：純技術(shù)效率和規(guī)模效率。 技術(shù)效率TE 衡量的是紡織業(yè)上市公司在既定的投融資投入條件下能夠?qū)崿F(xiàn)的最大效益，即紡織業(yè)上市公司的融資效率。 純技術(shù)效率PTE 是指在規(guī)模報(bào)酬可變條件下，由于管理和技術(shù)等內(nèi)部因素，企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)投入資金的有效利用。 它代表當(dāng)前技術(shù)水平下能夠?qū)崿F(xiàn)的效益狀態(tài)。 規(guī)模效率SE 是指企業(yè)當(dāng)前的融資渠道、 融資方式和資本結(jié)構(gòu)，即能否讓企業(yè)通過擴(kuò)大自身生產(chǎn)規(guī)模得到規(guī)模優(yōu)勢，降低單位產(chǎn)品的成本來獲得更高的產(chǎn)出收益。

表3 2012—2016 年紡織業(yè)上市公司融資效率評價結(jié)果

如表3 所示， 我國紡織業(yè)上市公司的融資效率在2012—2016 年期間整體處于低效率水平，在2014 年達(dá)到了峰值，也僅為0.254 左右。 從實(shí)現(xiàn)融資有效的企業(yè)數(shù)量來看，2015 年有效的企業(yè)數(shù)量最多，為5 家，占到總樣本個數(shù)的14.7%左右。由此可見，我國紡織業(yè)上市公司融資效率整體偏低，大部分的上市公司不能夠合理運(yùn)用資金投入，即使存在一部分高效率的上市公司，也無法拉升行業(yè)的平均水平。 如何在保持部分高效上市公司穩(wěn)健發(fā)展的基礎(chǔ)上，有效提高低融資效率公司的融資水平，是提高紡織業(yè)上市公司整體融資效率的關(guān)鍵。

從分解項(xiàng)上來看，紡織業(yè)上市公司在純技術(shù)效率上表現(xiàn)較差，但實(shí)現(xiàn)技術(shù)效率有效的企業(yè)數(shù)量相對較高，由此可見樣本公司的純技術(shù)效率分布可能出現(xiàn)了斷層，位于中等效率水平的企業(yè)過少，大部分的低效上市公司拉低了行業(yè)整體水平。 此外，由于上市公司各年的純技術(shù)效率均低于規(guī)模效率，可見，純技術(shù)效率是造成我國紡織業(yè)上市公司融資效率低下的主要原因。 由于投入無效，相關(guān)企業(yè)應(yīng)該合理配置企業(yè)資源，加強(qiáng)內(nèi)部管理，降低融資成本，提高資金利用效率，從而提高融資效率。

另外，表3 給出了紡織業(yè)上市公司的規(guī)模報(bào)酬分析結(jié)果。 企業(yè)生產(chǎn)的融資收益主要分為：規(guī)模報(bào)酬遞增、規(guī)模報(bào)酬不變和規(guī)模報(bào)酬遞減。 其衡量的是在其他條件保持不變的情況下，企業(yè)對所有融資的投入要素進(jìn)行等比例擴(kuò)大或縮小時，收益的變化情況。 如果企業(yè)存在規(guī)模報(bào)酬遞增，則說明需要適當(dāng)擴(kuò)大當(dāng)前的融資規(guī)模，減少成本，從而提高債務(wù)融資效率，達(dá)到最佳融資狀態(tài)。 當(dāng)企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞減，說明企業(yè)投入的資金過多，出現(xiàn)冗余，融資規(guī)模過大反而拖累了企業(yè)發(fā)展，此時應(yīng)該進(jìn)行合理的資源配置，縮小規(guī)模，以求獲得最佳的融資狀態(tài)。 當(dāng)企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬不變時，說明投入和產(chǎn)出已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了最佳配置。 紡織業(yè)上市公司的規(guī)模收益情況如表4 所示。

由表4 可知，大部分紡織業(yè)上市公司在觀察期間內(nèi)規(guī)模報(bào)酬呈現(xiàn)出遞減狀態(tài)，小部分上市公司表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬不變，有且僅有一家上市公司在2014 年表現(xiàn)出規(guī)模報(bào)酬遞增。 由此看來，我國紡織業(yè)上市公司在發(fā)展過程中過于追求資本投入和規(guī)模擴(kuò)大而忽視了經(jīng)營效率和資金使用率的改善。 在這種狀況下，企業(yè)應(yīng)及時調(diào)整資金投入規(guī)模，有效提升內(nèi)部管理質(zhì)量，將精力轉(zhuǎn)移到提高融資經(jīng)營效率上來。

表4 2012—2016 年紡織業(yè)上市公司規(guī)模報(bào)酬分析

（二）紡織業(yè)上市公司融資效率動態(tài)分析

利用SBM 模型測算的融資效率屬于靜態(tài)效率，反映的是企業(yè)在單獨(dú)年份的相對效率。 它無法衡量當(dāng)技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致效率前沿面發(fā)生改變時的效率情況。 為了彌補(bǔ)這一研究缺陷，本文在SBM 模型的基礎(chǔ)上引入Malmquist 指數(shù)，求出企業(yè)在觀察期間內(nèi)的全要素生產(chǎn)率，并在可變規(guī)模報(bào)酬的基礎(chǔ)上，將全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)，以刻畫紡織業(yè)上市公司融資效率的跨期動態(tài)變化情況，如表5 所示。

表5 紡織業(yè)上市公司SBM-Malmquist 指數(shù)

如表5 所示，2012—2016 年間我國紡織業(yè)上市公司的全要素生產(chǎn)率均值為0.954，整體呈現(xiàn)出下降趨勢。 從分解項(xiàng)均值上來看，技術(shù)進(jìn)步對融資效率的提升有一定的促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)作用要小于技術(shù)效率變化帶來的負(fù)面效果，因此綜合效率出現(xiàn)下降。 從技術(shù)效率分解項(xiàng)來看，規(guī)模效率降低是技術(shù)效率降低的主要原因。 進(jìn)一步分析融資效率及其分解項(xiàng)的變化趨勢，如圖1 所示。

圖1 紡織業(yè)上市公司全要素生產(chǎn)率變化趨勢

從時間序列來看，紡織業(yè)上市公司的全要素生產(chǎn)率經(jīng)歷了下降、上升、再下降的過程，且所有年份增長均小于1，說明其融資效率逐年降低，表現(xiàn)并不樂觀。 從全要素生產(chǎn)率的增長結(jié)構(gòu)來看，純技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化較大，且二者呈現(xiàn)出反向變化：純技術(shù)效率在2012—2014 年間逐年遞增，之后開始下跌，直到2016 年，較上一期出現(xiàn)30%的跌幅；技術(shù)進(jìn)步在前兩年表現(xiàn)不良，隨后開始穩(wěn)步提升，2016 年底較上期出現(xiàn)40%的增幅。 由此可知，我國紡織業(yè)上市公司在觀察期內(nèi)沒能很好兼顧技術(shù)創(chuàng)新與管理優(yōu)化，當(dāng)企業(yè)加大信息技術(shù)投入，有效提升融資利用率時，容易忽視企業(yè)內(nèi)部管理優(yōu)化，導(dǎo)致融資方式和運(yùn)作模式制約融資效率的發(fā)展。 相反，當(dāng)企業(yè)在融資結(jié)構(gòu)及內(nèi)部管理模式上花費(fèi)功夫時，又忽視對技術(shù)的相關(guān)投入。另外，規(guī)模效率在觀察期內(nèi)表現(xiàn)與綜合效率基本一致，波動較小，但也是逐年遞減。

四、回歸模型的構(gòu)建

（一）變量選取

用技術(shù)效率TE 和全要素生產(chǎn)率TFP 作為回歸模型的被解釋變量，并用資產(chǎn)負(fù)債率(負(fù)債總計(jì)/資產(chǎn)總計(jì))來代表企業(yè)的融資方式；用流動負(fù)債比率(流動負(fù)債/負(fù)債合計(jì))來衡量企業(yè)債務(wù)融資結(jié)構(gòu)；用營業(yè)成本利潤率(利潤總額/營業(yè)成本）來衡量企業(yè)的資金利用率；用資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（無形資產(chǎn)/總資產(chǎn)）來衡量科技研發(fā)及技術(shù)競爭力狀況；用無形資產(chǎn)年增長率（本年增長額/年初無形資產(chǎn)）來衡量企業(yè)的成長性。 最終確定變量如表6 所示。

表6 影響因素指標(biāo)解釋

（二）研究假設(shè)

假設(shè)1：資產(chǎn)負(fù)債率DAR 與融資效率負(fù)相關(guān)。 本文用資產(chǎn)負(fù)債率來反映紡織業(yè)上市公司的資本結(jié)構(gòu)，資產(chǎn)負(fù)債率越高，代表企業(yè)對債務(wù)性融資的依賴性越高。 適當(dāng)?shù)膫鶆?wù)融資可以給企業(yè)帶來財(cái)務(wù)杠桿收益和節(jié)稅收益，從而降低企業(yè)融資成本，提高融資效率。 但過度選擇負(fù)債融資也會降低企業(yè)的競爭力。 一方面，企業(yè)需要按期還本付息，否則會被債務(wù)人起訴納入失信黑名單影響企業(yè)形象。 另一方面，由于負(fù)債融資對資金的使用有限制，會在一定程度上影響企業(yè)資金的使用方向，同時，過度舉債會加大企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險，進(jìn)而使企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)甚至破產(chǎn)。 基于此，提出假設(shè)：企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與融資效率負(fù)相關(guān)。

假設(shè)2：流動負(fù)債比率SD 與融資效率正相關(guān)。Flannery 認(rèn)為，當(dāng)存在企業(yè)質(zhì)量信息不對稱時，質(zhì)量好的企業(yè)在債務(wù)融資方式的選擇上會更傾向于短期融資而非長期融資，質(zhì)量不好的企業(yè)則相反［4］。因?yàn)橘|(zhì)量好的企業(yè)在下一期間無風(fēng)險利率融資的可能性大于市場平均水平，因此更喜歡發(fā)行短期債務(wù)，質(zhì)量好的紡織業(yè)上市公司的融資效率也會更高。 故提出假設(shè)：流動負(fù)債比率越高則融資效率越高。

假設(shè)3：營業(yè)成本利潤率SPRC 與融資效率正相關(guān)。 本文使用營業(yè)成本利潤率來代表企業(yè)的資金利用率，營業(yè)成本利潤率指的是企業(yè)每花費(fèi)一元錢的成本所獲得的利潤，數(shù)值越大代表資金利用效率越高，相應(yīng)的融資效率也就越高。 因此，提出假設(shè)：營業(yè)成本利潤率（SPRC）與融資效率正相關(guān)。

假設(shè)4：資產(chǎn)結(jié)構(gòu)INTAR 與融資效率正相關(guān)。 本文利用無形資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值來衡量企業(yè)的科技研發(fā)及技術(shù)競爭力狀況。 隨著供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的落實(shí)，以無形資產(chǎn)形態(tài)存在的知識資本在企業(yè)生產(chǎn)中的作用將越來越突出，企業(yè)需要加大對技術(shù)創(chuàng)新的投入來滿足消費(fèi)者對產(chǎn)品多元化的需求。 無形資產(chǎn)能夠有效反映企業(yè)在技術(shù)研發(fā)及技術(shù)競爭力上的財(cái)務(wù)特征，無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重越大，代表企業(yè)的科研能力越強(qiáng)，其市場競爭力也會越強(qiáng)，從而提高企業(yè)的融資效率。

假設(shè)5：無形資產(chǎn)年增長率GR 與融資效率正相關(guān)。 對企業(yè)來說，高科技含量的產(chǎn)品或服務(wù)可以為其未來的發(fā)展和長期盈利提供保障，激烈的市場競爭也會進(jìn)一步督促企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。因此，無形資產(chǎn)形態(tài)存在的知識資本可以有效衡量企業(yè)的成長性。而對高成長性的公司來說，其融資渠道較為廣闊。 一方面，股權(quán)投資者認(rèn)為成長型公司發(fā)展前景樂觀，且有較高的投資靈活性，這為高風(fēng)險偏好的股東提供了廣闊的投資空間；另一方面，銀行等金融機(jī)構(gòu)對成長型公司的包容性也越強(qiáng)，放貸概率大大提升。 因此，認(rèn)為無形資產(chǎn)年增長率與融資效率成正比。

（三）研究模型

由于計(jì)算得到的融資效率最小值為0，數(shù)據(jù)存在截?cái)?，如果用普通最小二乘法（OLS）回歸會出現(xiàn)參數(shù)的有偏和不一致問題，因此本研究建立受限面板Tobit 回歸模型：

其中，Yit為第i 個企業(yè)第t 年的融資效率，包括靜態(tài)效率TE 和動態(tài)效率TFP，α 是常數(shù)項(xiàng)，βT是待估參數(shù)。 Xit是反映第i 個企業(yè)影響因素的各解釋變量，包括資產(chǎn)負(fù)債率DAR、流動負(fù)債比率SD、營業(yè)成本利潤率SPRC、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)INTAR 以及無形資產(chǎn)年增長率GR，μi為隨個體變化、不隨時間變化并且與解釋變量不相關(guān)的隨機(jī)變量，eit為隨個體和時間獨(dú)立變化的隨機(jī)變量。

五、回歸結(jié)果與分析

（一） 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

首先檢驗(yàn)解釋變量之間的相關(guān)性，結(jié)果如表7 所示。 可以看出，5 個變量的相關(guān)系數(shù)都較低，比較適合同時加入同一回歸模型。

表7 解釋變量相關(guān)性檢驗(yàn)

其次，為驗(yàn)證回歸分析模型中設(shè)計(jì)變量的有效性及穩(wěn)健性，避免指標(biāo)之間反映內(nèi)容的重復(fù)性，減少信息的重疊。在最終確定指標(biāo)時，本研究使用容忍度（Tolerance，簡稱TOL）和方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，簡稱VIF）兩個檢驗(yàn)指標(biāo)對上述所保留的變量進(jìn)行共線性檢測，TOL 與VIF 互為倒數(shù)。 一般情況下，VIF 不超過10，說明各變量之間不存在明顯的多重共線性關(guān)系，結(jié)果如表8 所示。 可見，各解釋變量的方差膨脹因子最大為1.74，平均只有1.35，遠(yuǎn)小于10，因此認(rèn)為變量之間不存在多重共線性。

表8 方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)

（二）靜態(tài)融資效率回歸結(jié)果分析

靜態(tài)效率回歸結(jié)果如表9 所示，對各系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析如下。

表9 靜態(tài)融資效率的TE 影響因素檢驗(yàn)結(jié)果

1.融資方式對融資效率的影響。 融資方式用資產(chǎn)負(fù)債率DR 表示，其回歸系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)數(shù)。 這表明資產(chǎn)負(fù)債率反向影響紡織業(yè)上市公司的融資效率，負(fù)債越高，融資效率越低，實(shí)證結(jié)果與前文假設(shè)一致。 當(dāng)前我國紡織業(yè)上市公司杠桿率過高，企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險較大，成本負(fù)擔(dān)過重，一定程度上影響到了融資效率。 因此，紡織業(yè)上市公司應(yīng)該積極響應(yīng)國家供給側(cè)改革號召，落實(shí)“去杠桿”政策，安排更多合適的融資方式，優(yōu)化負(fù)債結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)融資效率的改善。

2.債務(wù)融資結(jié)構(gòu)對融資效率的影響。 債務(wù)融資結(jié)構(gòu)用流動負(fù)債比率SD 表示，系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，前文假設(shè)沒有得到驗(yàn)證，即紡織業(yè)上市公司的債務(wù)融資結(jié)構(gòu)與其融資效率之間并沒有呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)關(guān)系。

3.資金利用率對融資效率的影響。 資金利用率用營業(yè)成本利潤率SPRC 表示，系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，即紡織業(yè)上市公司資金利用率與融資效率之間不存在明確的作用關(guān)系。

4.科技研發(fā)及技術(shù)競爭力狀況對融資效率的影響。 科技研發(fā)及技術(shù)競爭力狀況用資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（INTAR）表示，其回歸系數(shù)通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)為0.022 4，說明資產(chǎn)結(jié)構(gòu)每提高1 個百分點(diǎn)，融資效率將提高0.022 4 個百分點(diǎn)，正向影響效果顯著，與前文假設(shè)一致。這在一定程度上說明我國紡織業(yè)上市公司的競爭已經(jīng)開始比拼研發(fā)質(zhì)量，研發(fā)能力弱的上市公司將在未來競爭格局中處于弱勢地位。

5.企業(yè)成長性對融資效率的影響。 企業(yè)成長性用無形資產(chǎn)年增長率GR 表示，它通過了顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)為負(fù)，與前文假設(shè)相反，原因可能在于無形資產(chǎn)增長率高的上市公司雖然自身專利等知識產(chǎn)權(quán)增長速度較快，但未能形成順暢的科研成果轉(zhuǎn)化通道，而前期研發(fā)占用了大量的資金，從而導(dǎo)致融資效率降低。 因此，這類紡織業(yè)上市公司應(yīng)該兼顧科技成果形成與轉(zhuǎn)化，真正形成科研帶動企業(yè)發(fā)展的經(jīng)營模式，形成良性循環(huán)，帶動融資效率改善。

（三）動態(tài)融資效率回歸結(jié)果分析

動態(tài)融資效率的影響因素回歸結(jié)果如表10 所示。

表10 動態(tài)融資效率的TFP 影響因素檢驗(yàn)結(jié)果

1.融資方式對融資效率的影響。融資方式回歸系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)，即資產(chǎn)負(fù)債率并不直接影響上市公司動態(tài)融資效率。

2.債務(wù)融資結(jié)構(gòu)對融資效率的影響。債務(wù)融資結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，前文假設(shè)沒有得到驗(yàn)證，這與靜態(tài)融資效率的回歸檢驗(yàn)結(jié)論一致。

3.資金利用率對融資效率的影響。 資金利用率回歸系數(shù)通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)為0.017 9， 即資金利用率每提高1 個百分點(diǎn)， 紡織業(yè)上市公司的動態(tài)融資效率會提升0.017 9 個百分點(diǎn)，資金利用率對企業(yè)跨期的融資效率具有顯著正向影響。

4.科技研發(fā)及技術(shù)競爭力狀況對融資效率的影響。 科技研發(fā)及技術(shù)競爭力狀況回歸系數(shù)通過了5%水平上的顯著性檢驗(yàn)，系數(shù)為0.040 9，說明資產(chǎn)結(jié)構(gòu)每提高1 個百分點(diǎn)，融資效率將提高0.040 9 個百分點(diǎn)，正向影響效果顯著，與前文假設(shè)一致，與靜態(tài)融資效率的檢驗(yàn)結(jié)果也一致。

5.企業(yè)成長性對融資效率的影響。 企業(yè)成長性通過了顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)為負(fù)，與靜態(tài)效率回歸結(jié)論一致。 這進(jìn)一步確認(rèn)了紡織業(yè)上市公司無形資產(chǎn)增長率與自身融資效率之間的反向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)紡織業(yè)上市公司應(yīng)加快落實(shí)科技成果轉(zhuǎn)化的方式，盡早形成研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、再研發(fā)的良性發(fā)展模式。

六、結(jié)論

我國紡織業(yè)上市公司的融資效率整體偏低，存在部分實(shí)現(xiàn)了DEA 有效的上市公司，但也無法有效拉升紡織業(yè)的整體平均水平。 純技術(shù)效率是造成我國紡織業(yè)上市公司融資效率低下的主要原因，且大部分上市公司在觀察期內(nèi)出現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞減情況，這些上市公司過于追求資本投入和擴(kuò)大規(guī)模而忽視了經(jīng)營效率和資金使用率的改善。 融資效率低的上市公司要合理配置企業(yè)資源，加強(qiáng)內(nèi)部管理，降低融資成本，提高資金利用效率，從而提高融資效率。 從動態(tài)分析上來看，紡織業(yè)上市公司的全要素生產(chǎn)率在逐年遞減，其原因主要在于純技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的明顯變化，且二者在觀察期內(nèi)出現(xiàn)了反向變化，這說明企業(yè)沒能很好兼顧技術(shù)創(chuàng)新與管理優(yōu)化，導(dǎo)致顧此失彼的局面產(chǎn)生。 企業(yè)在未來發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃上，要進(jìn)一步加大技術(shù)創(chuàng)新投入，同時兼顧內(nèi)部管理結(jié)構(gòu)優(yōu)化，從而有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長。 此外面板Tobit 回歸分析主要得出以下結(jié)論：（1）資產(chǎn)負(fù)債率反向影響紡織業(yè)上市公司融資效率，我國紡織業(yè)上市公司應(yīng)該主動采取“去杠桿”措施，降低債務(wù)負(fù)擔(dān)以提高融資效率；（2）企業(yè)資金利用率正向影響動態(tài)融資效率；（3） 科技研發(fā)及技術(shù)競爭力顯著正向影響紡織業(yè)上市公司的融資效率；（4）紡織業(yè)上市公司無形資產(chǎn)增長率與融資效率存在反向相關(guān)關(guān)系，紡織業(yè)上市公司應(yīng)提高科技成果轉(zhuǎn)化能力，以提高融資效率。