劉霞（副教授）封靜嫻 劉暢

（河北大學管理學院 河北保定 071002）

一、引言

隨著全球經(jīng)濟一體化進程的持續(xù)推進，中小企業(yè)日益壯大，逐漸成為推進國家經(jīng)濟文化建設(shè)的重要力量。我國中小企業(yè)實力較為薄弱，面對逐年上漲的用人成本、用地成本、材料成本，中小企業(yè)難以依靠自身力量維持經(jīng)營，要想實現(xiàn)發(fā)展，必須依靠社會資金輸血。但是中小企業(yè)所展現(xiàn)出來的這些特質(zhì)，使得中小企業(yè)的市場評估風險較高，少有金融機構(gòu)亦或是大型企業(yè)愿意為其注入大量的投資資金。在此背景下，中小企業(yè)只能不斷尋找新的融資渠道，逐步進行資金的積累。

京津冀地區(qū)作為北方的政治、文化、經(jīng)濟中心，其發(fā)展格外受到業(yè)界和學術(shù)界的關(guān)注。2020年新冠疫情進一步加劇了中小企業(yè)的融資效率問題，不利于京津冀協(xié)同戰(zhàn)略的發(fā)展。在新時代背景下，對京津冀區(qū)域內(nèi)的中小企業(yè)融資效率問題展開研究不僅可以提高企業(yè)融資市場競爭力，在一定程度上也可以幫助企業(yè)提高資金使用能力、加強融資活動、改善融資效果以及降低融資成本。

目前，針對京津冀中小企業(yè)融資效率的研究較少，有必要建立起融資效率評價指標體系，全面系統(tǒng)地對京津冀中小企業(yè)的融資效率進行評價。2014—2020年，國內(nèi)外環(huán)境發(fā)生了重大變化，京津冀中小企業(yè)的融資狀況如何？其融資效率呈現(xiàn)出什么變化？影響因素有哪些？如何建立起融資效率評價體系？應采取哪些對策來提升其融資效率，從而促進京津冀協(xié)同戰(zhàn)略發(fā)展？本文將圍繞這些問題展開研究。

二、文獻述評

通過翻閱國內(nèi)外相關(guān)文獻資料發(fā)現(xiàn)，國外學者更多的是從融資方式、融資成本和資金配置三個角度給融資效率下定義，國內(nèi)學者對于企業(yè)融資效率的研究很多，研究重點主要集中在融資效率的定義、測算評價、影響因素等幾個主要方面。下面對相關(guān)文獻內(nèi)容進行梳理。

（一）融資效率的定義

宋文兵（1997）將融資效率概括為交易效率和配置效率。趙德志等（1999）基于成本投入視角，提出企業(yè)融資效率可以分為籌資效率和配置效率兩部分。葉望春（1999）將融資效率分解為六個可度量的指標，明確了融資效率與企業(yè)自身籌資便捷度、風險以及所籌資金總額的關(guān)系。高西有（2000）從融資能力和融資成本的角度定義了融資效率。盧福財（2001）從宏觀及微觀兩個角度評價了融資效率水平，前者選取了經(jīng)濟發(fā)展水平和金融市場發(fā)展程度，后者選取了融資結(jié)構(gòu)、融資成本及公司治理。方芳等（2005）提出四項關(guān)鍵指標評價融資效率，即融資所消耗的成本、企業(yè)自由度、資金配置率和代理成本。尚欣榮（2011）從微觀角度概括了融資效率，即企業(yè)以低風險低成本籌集資金，并將籌集資金有效配置，最終使企業(yè)實現(xiàn)利益最大化。陳敬武等（2016）把融資效率分為企業(yè)融資方式和資金的投入及使用對企業(yè)內(nèi)部運作機制所產(chǎn)生的影響。

（二）融資效率的影響因素

關(guān)于企業(yè)內(nèi)部融資效率影響因素的研究。吳婧（2007）認為資產(chǎn)擔保價值、公司規(guī)模、產(chǎn)生內(nèi)部資源能力和國有股比例對負債融資有促進作用。饒慶豐等（2009）認為企業(yè)戰(zhàn)略、人力資源是影響其融資的主要因素。劉春等（2009）認為企業(yè)內(nèi)部因素如管理層制定的融資策略、目的和決策者及執(zhí)行者的責任感會對融資產(chǎn)生影響。胡旭微等（2013）通過實證分析確定企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模是影響股權(quán)融資效率的關(guān)鍵因素，賬面市值比和財務杠桿系數(shù)對企業(yè)股權(quán)融資效率有很強的影響力。崔杰等（2014）發(fā)現(xiàn)企業(yè)主營業(yè)務情況對融資效率的影響比企業(yè)自身素質(zhì)更直接。金輝等（2018）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模對融資效率的影響最大，資產(chǎn)負債率與融資效率呈負相關(guān)。畢超等（2019）的研究表明企業(yè)的融資時長對企業(yè)融資后融資效率的影響并不顯著。

關(guān)于企業(yè)外部融資效率影響因素的研究。伍裝（2005）通過對比中小企業(yè)和大企業(yè)的融資效率，發(fā)現(xiàn)金融體系是造成中小企業(yè)融資難的根本原因。沈友華（2009）得出經(jīng)濟增長率、資本市場的發(fā)展程度、通貨膨脹率會對企業(yè)融資效率產(chǎn)生宏觀影響。黃玉英（2015）通過構(gòu)建分析框架的方式，得出政府、銀行會對企業(yè)融資環(huán)境構(gòu)成影響。王瓊等（2017）發(fā)現(xiàn)非國有企業(yè)融資效率顯著高于國有企業(yè)，主要影響因素是政府干預。政府干預程度不同，金融發(fā)育水平和誠信文化狀況對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)融資效率的影響機制也不同。

（三）文獻述評

國內(nèi)學者關(guān)于企業(yè)融資效率的文獻眾多，主要集中在融資效率的定義與影響因素方面。國內(nèi)學者對融資效率的定義、評價方法、認識存在不一致的意見，因此也沒有形成統(tǒng)一的融資效率評價體系。對于融資效率影響因素的研究大多是從內(nèi)部和外部兩方面進行的。另外，鮮有學者對京津冀中小企業(yè)融資效率進行研究。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測度2015—2018年京津冀中小企業(yè)的融資效率，通過Tobit模型進一步分析京津冀中小企業(yè)融資效率的影響因素，并針對實證分析的結(jié)果提出對策建議。

三、京津冀中小企業(yè)融資效率分析

（一）研究方法

關(guān)于融資效率的計算模型有很多，總體來說DEA模型是一種比較好的計算效率的方式：首先，無需預設(shè)生產(chǎn)函數(shù)；其次，能將多產(chǎn)出多投入集合成單一效率值，可解決投入及產(chǎn)出項的單位不一致的情況；最后，觀察值的多少不易影響結(jié)果，并能求得個別決策單位相對于群體的效率值，易于進行效率比較（沈忱，2017）。因此，本文選擇DEA模型進行融資效率研究。

DEA模型只能分析企業(yè)靜態(tài)的融資效率，針對動態(tài)數(shù)據(jù)和研究數(shù)據(jù)變化方面還存在不足，而Malmquist指數(shù)分析可以很好地彌補靜態(tài)DEA模型的缺陷。全要素生產(chǎn)效率變化Tfpch指數(shù)分為兩個不同指數(shù)的乘積：Techch和Effch指數(shù)，分別代表技術(shù)進步和技術(shù)效率變化，再把Effch分為Pech與Sech的乘積，這兩項數(shù)值分別對應的是純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。若Tfpch大于1證明全要素生產(chǎn)率是有提升的，小于1則證明全要素生產(chǎn)率是降低的。

（二）樣本的選擇和指標的選取

本文針對京津冀當?shù)刂行∑髽I(yè)的融資效率進行量化分析。本文研究的是2015—2018年的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)獲取以及樣本情況，剔除ST類企業(yè)，以及2015—2018年數(shù)據(jù)不全的企業(yè)，再從中篩選出注冊在京津冀地區(qū)的新三板上市企業(yè)，共計908家。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、銳思數(shù)據(jù)庫和統(tǒng)計年鑒，以及各大公司的年報數(shù)據(jù)。

基于企業(yè)吸引資金的能力，本文選擇以下指標衡量企業(yè)融資效率的投入：總資產(chǎn)（整體運營發(fā)展能力）（閆理，2018）、主營業(yè)務成本（融入資金配置產(chǎn)生的各項成本）（楊國佐，2017）、資產(chǎn)負債率（融資來源構(gòu)成）（宮興國，2017）。

基于企業(yè)運用資金效率的能力，本文選擇以下指標衡量企業(yè)融資效率投入后的產(chǎn)出：凈資產(chǎn)收益率（反映資本使用效率）（張征超，2019）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（運用資產(chǎn)轉(zhuǎn)化資產(chǎn)獲得利益的能力）（郭慧婷、田佳茜，2018）、主營業(yè)務收入（綜合實力和潛力）（鄧雪莉，2019）。

（三）京津冀地區(qū)靜態(tài)融資效率分析

本文運用DEA-BCC模型對京津冀中小企業(yè)的融資效率進行實證分析。每家樣本企業(yè)作為一個決策單元，并用DEA 2.1工具進行實證分析。首先對樣本企業(yè)進行總體分析，然后按所在行業(yè)進行分類，分別得出每個行業(yè)的三個效率值。

1.京津冀中小企業(yè)總體DEA有效性分析。DEA有效是指在運營過程中，企業(yè)的投入產(chǎn)出比達到最佳值，其生產(chǎn)過程中不存在產(chǎn)出不足或是多余投入的情況，企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模也最優(yōu)。CRS代表綜合技術(shù)效率，是對決策單元的資源配置、使用效率等幾個不同方面能力的判定與考核，可以分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。純技術(shù)效率用VRS表示，這種效率是因為企業(yè)制度和管理水準等多個內(nèi)部因素產(chǎn)生的。規(guī)模效率用SE代表，這種效率是企業(yè)規(guī)模因素帶來的，表示剔除制度和管理水平兩個因素后，企業(yè)現(xiàn)在規(guī)模與最佳規(guī)模的差距。

從表1可以看出，908家樣本企業(yè)有效性方面呈現(xiàn)出了逐年上漲的良好發(fā)展態(tài)勢，說明融資效率處于有效狀態(tài)的企業(yè)在近幾年間均處于上升狀態(tài)。DEA有效數(shù)量占比只有20%左右，說明京津冀中小企業(yè)總體融資效率水平較低。

表1 京津冀中小企業(yè)DEA有效數(shù)量

綜合技術(shù)效率（CRS）由2015年的0.57提高到2018年的0.75，純技術(shù)效率（VRS）由2015年的0.75提高到2018年的0.86，規(guī)模效率（SE）由2015年的0.77提高到2018年的0.87?？梢钥闯?，純技術(shù)效率和規(guī)模效率呈上漲趨勢導致了綜合技術(shù)效率的上漲，說明京津冀中小企業(yè)的經(jīng)營管理和生產(chǎn)規(guī)模在進步。但整體來看，DEA無效占比均在80%及以上，說明融資效率大多處于非有效，整體融資效率水平不容樂觀。

2.京津冀中小企業(yè)各行業(yè)融資效率分析。按照證監(jiān)會2020年最新分類標準，將樣本企業(yè)分為13個行業(yè)，并分別計算各行業(yè)的DEA有效企業(yè)數(shù)及三個效率值，結(jié)果分別列示在表2和表3。

表2 京津冀中小企業(yè)DEA有效數(shù)量及占比

表3 京津冀中小企業(yè)各行業(yè)融資效率

（1）綜合技術(shù)效率（CRS）分析?？傮w來看，2015—2018年樣本企業(yè)各行業(yè)的綜合技術(shù)效率的均值多為0.7左右，且多集中在較低區(qū)間，表明目前京津冀中小企業(yè)整體融資效率表現(xiàn)不佳，多處于DEA非有效狀態(tài)。因此，企業(yè)應加強對經(jīng)營管理工作的關(guān)注，以強大的經(jīng)營能力來換取自身融資效率的提升。

站在行業(yè)的立場上來分析，各行業(yè)的DEA有效數(shù)量及綜合技術(shù)效率值都呈現(xiàn)出不同幅度的提高，尤其是制造業(yè)和信息業(yè)的DEA有效企業(yè)數(shù)位居榜首。京津冀地區(qū)原本就是國內(nèi)傳統(tǒng)制造業(yè)的聚集地，不過盡管制造業(yè)中融資效率有效的企業(yè)規(guī)模足夠大，可占比最小，綜合技術(shù)效率只有0.5左右。還有信息業(yè)，DEA有效性也較低，CRS值及有效占比均未達到行業(yè)均值。科學技術(shù)業(yè)的DEA有效數(shù)及CRS值相對其他行業(yè)來說也較低。以上數(shù)據(jù)說明這些行業(yè)的前期投資規(guī)模非常大，但投入的資金回報率卻不盡如人意，因為這些行業(yè)的投資回報期較長且風險較大，所以得出的DEA有效數(shù)據(jù)不多。教育和房地產(chǎn)業(yè)DEA有效占比在2018年都實現(xiàn)了100%，說明該行業(yè)企業(yè)純技術(shù)效率與規(guī)模效率均實現(xiàn)了最優(yōu)。

（2）純技術(shù)效率（VRS）分析?？傮w來看，2015—2018年，京津冀中小企業(yè)純技術(shù)效率的均值都處于0.7—0.8左右，相比綜合技術(shù)效率而言，純技術(shù)效率的整體水平要高一些。多數(shù)行業(yè)企業(yè)的純技術(shù)效率值都處于較高區(qū)間，說明京津冀中小企業(yè)的公司治理水平總體較高，但仍需進一步提升。

從行業(yè)角度分析，不同行業(yè)的性質(zhì)不同，其VRS值也有較大差異。制造業(yè)有小幅下降，說明制造業(yè)企業(yè)需要提高日常經(jīng)營管理水平；信息業(yè)和租賃商務業(yè)沒有太大變化；文化娛樂、交通運輸、建筑業(yè)、公共服務和農(nóng)林牧業(yè)均在上升，說明這些企業(yè)日常的經(jīng)營管理水平在穩(wěn)步提高；教育行業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和采礦業(yè)四年的純技術(shù)效率均高于均值，而科學技術(shù)和批發(fā)零售業(yè)四年的純技術(shù)效率均低于均值，說明這些企業(yè)的資金管理水平和公司治理水平都存在缺陷，應當從公司治理中分析問題存在的原因，采取必要的措施改善企業(yè)管理現(xiàn)狀，從而提高企業(yè)的融資效率，促進企業(yè)發(fā)展。

（3）規(guī)模效率（SE）分析。總體來看，2015—2018年間京津冀中小企業(yè)規(guī)模效率的均值都處于0.7—0.8左右，較2015年有所提升。相比純技術(shù)效率而言，規(guī)模效率的均值要高于純技術(shù)效率的均值，但京津冀中小企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模還未達到最優(yōu)狀態(tài)，仍有上升的空間。

從行業(yè)角度分析，不同行業(yè)的規(guī)模效率值不同。目前受各方面現(xiàn)實因素的影響，京津冀中小企業(yè)無論是在綜合實力方面還是行業(yè)影響力方面表現(xiàn)都較弱，多數(shù)企業(yè)目前的主要任務集中在擴張規(guī)模上。但企業(yè)需要注意的是，單純的規(guī)模擴張并不能確保企業(yè)在未來的發(fā)展中一定能夠獲取到較高的市場競爭力，企業(yè)制勝的關(guān)鍵仍然在于先進的技術(shù)、優(yōu)質(zhì)的管理，這是企業(yè)在任何時期都不能忽視的關(guān)鍵所在，是確保企業(yè)規(guī)模擴張獲得收益的關(guān)鍵。

3.京津冀各地區(qū)融資效率分析。通過對樣本企業(yè)分地區(qū)進行DEA有效性分析如下頁表4所示。北京地區(qū)DEA有效數(shù)最多，但占比最低，85%以上中小企業(yè)的融資效率都沒有達到最優(yōu)，投入資源和產(chǎn)出資源的平衡性較差，資源浪費現(xiàn)象較為嚴重。河北和天津地區(qū)的DEA有效性比北京高，主要是因為總數(shù)較低，也說明河北和天津地區(qū)的發(fā)展?jié)摿唾|(zhì)量較高。

表4 京津冀各地區(qū)DEA有效性

（四）動態(tài)融資效率分析

前文以京津冀中小企業(yè)2015—2018年間各年的融資效率為研究對象，結(jié)合其整體發(fā)展情況展開了全面的靜態(tài)分析。企業(yè)處于市場經(jīng)濟環(huán)境中，深受整體大環(huán)境的影響，因此其整個生產(chǎn)經(jīng)營活動并非是一成不變的，而是呈現(xiàn)出動態(tài)變化，隨著企業(yè)規(guī)模的擴張、技術(shù)的升級，企業(yè)整個經(jīng)營狀況也隨之出現(xiàn)相應的改變。因此單一的靜態(tài)分析法并不能將企業(yè)近年來的發(fā)展全貌展示出來，更不能作為對企業(yè)融資效率進行評估的唯一方法。因此，本文運用DEAMalmquist指數(shù)法對京津冀中小企業(yè)的融資效率進行動態(tài)分析，得到表5。其中的Effch、Techch、Pech、Sech、Tfpch分別對應的是技術(shù)效率變化數(shù)值、技術(shù)進步變化數(shù)值、純技術(shù)效率變化數(shù)值、規(guī)模效率變化數(shù)值、全要素生產(chǎn)率變化數(shù)值。如Tfpch＞1，則表示融資效率呈現(xiàn)出增加的態(tài)勢，反之Tfpch＜1代表的是降低態(tài)勢。

表5 京津冀中小企業(yè)Malmquist指數(shù)測算

由表5的分布結(jié)果可知，全要素生產(chǎn)力指數(shù)均值為0.932，表明京津冀中小企業(yè)的融資效率總體呈下降趨勢。

三個時間段的Effch與前一個時間段相比均在下降，均值為0.944，下降幅度達到了5.6%。2017—2018年間為1.04，雖有小幅上升，但最后的均值小于1，僅為0.988，說明京津冀中小企業(yè)在過去的發(fā)展進程中，未關(guān)注到技術(shù)創(chuàng)新的真正價值，未針對先進技術(shù)的獲取采取有效的措施，進而限制了企業(yè)創(chuàng)新能力的顯現(xiàn)，企業(yè)未來仍有很大的進步空間。

將Effch進一步分解為Pech和Sech。Pech均小于1，均值為0.970，下降了3%。京津冀中小企業(yè)在運營管理能力方面整體表現(xiàn)不佳，導致其后期資本結(jié)構(gòu)配置、資金管理調(diào)配容易產(chǎn)生問題。Sech僅在2015—2016年大于1，雖然指數(shù)有所上升，但只上升了0.2%，剩余兩個時段均沒有達到1，說明規(guī)模效率有所降低，均值為0.973，下降了2.7%。因此，京津冀中小企業(yè)應優(yōu)化自身規(guī)模，將其與自身技術(shù)管理水平相結(jié)合，合理融入資金，實現(xiàn)規(guī)模收益。

四、京津冀中小企業(yè)融資效率影響因素分析

對于正處于上升發(fā)展階段的中小企業(yè)，尤其是新三板上市企業(yè)來說，其可持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展與融資效率有著直接的關(guān)聯(lián)性，融資效率表現(xiàn)不佳，其未來發(fā)展必然充滿坎坷。由前文分析可知，京津冀中小企業(yè)整體融資效率呈下降趨勢，需要進一步提升融資效率。因此，有必要對融資效率的影響因素進行全面探討，找到問題的癥結(jié)所在，使管理者可以有重點、有針對性地對企業(yè)相關(guān)工作采取優(yōu)化措施，使企業(yè)可以在不斷完善的過程中獲得更好的融資效率。

（一）研究假設(shè)

要全面和深入地對融資效率進行分析，首先需要探討其融資效率的影響因素。張文君（2016）認為造成新三板融資效率變化的主要原因分別有融資成本、企業(yè)規(guī)模、償還債務能力、企業(yè)盈利能力、資金使用效率。金輝（2018）認為處于發(fā)展初期的新三板企業(yè)規(guī)模普遍不大，因此在選擇影響新三板企業(yè)融資效率的主要因素時，主要采用了企業(yè)規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、治理結(jié)構(gòu)、資金結(jié)構(gòu)、成長性結(jié)構(gòu)等因素。本文借鑒廖艷、沈亞娟等（2017）和杜麗慧（2018）等的研究，從資產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)質(zhì)量、股權(quán)集中度、資金利用率四個方面分析了融資效率的影響因素，并提出以下四個假設(shè)。

H1：京津冀中小企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模和融資效率呈負相關(guān)關(guān)系。

H2：京津冀中小企業(yè)的質(zhì)量和融資效率呈正相關(guān)關(guān)系。

H3：京津冀中小企業(yè)的股權(quán)集中度和融資效率呈正相關(guān)關(guān)系。

H4：京津冀中小企業(yè)的資金利用率和融資效率呈正相關(guān)關(guān)系。

（二）研究設(shè)計

本文參考姜琳（2018）和方成（2020）的研究，選用DEA模型測算出的純技術(shù)效率作為因變量構(gòu)建模型，根據(jù)前述假設(shè)構(gòu)建如下多元線性回歸模型：

其中，Y是純技術(shù)效率，由前文實證研究計算得出；AST是總資產(chǎn)，代表資產(chǎn)規(guī)模；CR是流動負債率，即流動負債總額與總負債之比，反映企業(yè)質(zhì)量；SRS是前十大股東持股比例，反映股權(quán)集中度；ROA是資產(chǎn)回報率，即稅后凈利潤與總資產(chǎn)之比，反映資金利用效率。Year和IND為控制變量。α0為常數(shù)，α1、α2、α3、α4為變量系數(shù)，μ為隨機擾動項。

（三）相關(guān)性分析

表6為變量間的相關(guān)性檢驗結(jié)果。結(jié)合實證分析經(jīng)驗，可判定各自變量間不具有多重共線性問題，滿足進行回歸分析的條件。

表6 變量相關(guān)性檢驗

（四）回歸結(jié)果

運用Stata軟件進行Tobit回歸，分析結(jié)果如表7所示。

表7 回歸結(jié)果

由表7可知，AST系數(shù)值為-0.156，P＜0.01，說明融資效率與該變量呈負相關(guān)關(guān)系，即樣本企業(yè)的融資效率不會隨其自身資產(chǎn)規(guī)模的提升而提升，反而會呈現(xiàn)出下降的趨勢。假設(shè)1得到證明。

CR系數(shù)值為0.301，其P值小于0.01，說明該變量對融資效率有著很明顯的正相關(guān)影響，即各樣本企業(yè)的流動負債率越高，其融資效率越高。假設(shè)2得到了證明。

SRS系數(shù)值為0.122，P＜0.01，說明該變量對融資效率有著明顯的正相關(guān)影響，即各樣本企業(yè)的前十大股東持股比例越高，其融資效率就越高。假設(shè)3得到了證明。

ROA系數(shù)值為0.311，且P值小于0.01，說明該變量對融資效率有著很明顯的正相關(guān)影響，即樣本企業(yè)的資產(chǎn)回報率越高，其融資效率就越高。假設(shè)4得到了證明。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為檢驗上述研究結(jié)論是否具有穩(wěn)健性，本文將因變量純技術(shù)效率替換為DEA模型測得的綜合技術(shù)效率，在其他變量不變的前提下重新對模型進行回歸，具體的穩(wěn)健性回歸結(jié)果如表8所示。

表8 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

由表8可以看出穩(wěn)健性檢驗的Tobit模型在回歸結(jié)果的方向性和顯著性上區(qū)別不大，因此前文的研究結(jié)論是真實可靠的。

五、結(jié)論和建議

（一）結(jié)論

本文針對京津冀中小企業(yè)融資效率方面2015—2018年的數(shù)據(jù)展開了實證分析，從靜態(tài)、動態(tài)、分行業(yè)分地區(qū)三方面對京津冀中小企業(yè)的融資效率進行了實證分析。另外為探究各因素對融資效率的影響，本文選擇Tobit多元回歸模型進行實證分析。最后得出以下結(jié)論：

1.靜態(tài)實證結(jié)果表明：（1）總體DEA有效數(shù)量占比較低，大多處于非DEA有效狀態(tài)。（2）各行業(yè)的效率值主要集中于較低區(qū)間，說明各行業(yè)整體融資效率水平較低、公司治理水平總體較高，但仍需進一步提升，生產(chǎn)規(guī)模還未達到最優(yōu)狀態(tài)，仍有上升空間。（3）北京地區(qū)DEA有效數(shù)最多，但其占比最低，說明投入資源和產(chǎn)出資源的平衡性較差，資源浪費現(xiàn)象較為嚴重。動態(tài)實證結(jié)果表明，京津冀中小企業(yè)的融資效率總體水平不高且處于下降趨勢，企業(yè)本身先進運營管理理論、技術(shù)的缺失，也在很大程度上影響了企業(yè)整體資本的配置情況，導致企業(yè)資本結(jié)構(gòu)存在一定的缺陷，以及生產(chǎn)沒有達到最優(yōu)規(guī)模等問題。

2.流動負債率、前十大股東持股比例和資產(chǎn)回報率正向影響企業(yè)的融資效率，而總資產(chǎn)則對其有負向影響。從這些指標可以看出企業(yè)質(zhì)量、股權(quán)集中度、資金利用率和資產(chǎn)規(guī)模都影響著中小企業(yè)的融資效率水平。

（二）提高京津冀中小企業(yè)融資效率的建議

1.提高產(chǎn)品和服務的市場競爭能力。企業(yè)要想在激烈的市場競爭環(huán)境中站穩(wěn)腳跟，贏得一席之地，首先必須擁有至關(guān)重要的核心產(chǎn)品及服務，這不僅能夠直接反映出企業(yè)整體的成長、發(fā)展能力，更是外界對企業(yè)進行評估的重要指標，能夠間接影響投資者的行為。另外，管理者還要樹立長遠的發(fā)展眼光，審時度勢地對京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略予以全面而深刻的分析，切勿為了短期利益而將融資投入到與主營業(yè)務無關(guān)的高回報活動中。

2.提升經(jīng)營管理能力。首先，企業(yè)需要建立良好的內(nèi)部控制制度，持續(xù)優(yōu)化企業(yè)的財務管理以及培養(yǎng)優(yōu)秀人才的目標，搭建公開、高效的企業(yè)決策體系，保證合理管理和監(jiān)督資金，使資金得到高效利用。其次，由于中小企業(yè)的經(jīng)營風險比較高，若企業(yè)的償債能力得到增強，那么企業(yè)的經(jīng)營風險也會隨之降低。最后，還要增強企業(yè)信息的公開透明度，使企業(yè)有更好的條件引進外部資金、資源等，最終為企業(yè)自身發(fā)展引入更多的資金投入，實現(xiàn)企業(yè)高效、持續(xù)、健康發(fā)展。

3.加強技術(shù)創(chuàng)新水平。由于中小企業(yè)存在自身規(guī)模相對較小、起步較晩、資金薄弱等問題，技術(shù)創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展壯大的關(guān)鍵，創(chuàng)新能力強的企業(yè)更容易獲得投資者的青睞，取得融資機會，從而在激烈的市場競爭中占據(jù)一席之地。企業(yè)要對當今時代有充分的認識，看到創(chuàng)新巨大的驅(qū)動力效用，并在人才引進方面增強創(chuàng)新素養(yǎng)所占權(quán)重。在找準自身市場定位的基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)生產(chǎn)需求，加大技術(shù)投入成本，不斷增強自身產(chǎn)品、服務科技含量，以獲得較為突出的融資效率。

4.優(yōu)化企業(yè)規(guī)模，尋求最合適的資本結(jié)構(gòu)。京津冀中小企業(yè)應結(jié)合自身實際優(yōu)化規(guī)模，在擴大規(guī)模的同時穩(wěn)步提高經(jīng)營管理水平，使融入企業(yè)的資金能夠得到有效利用。另外，京津冀中小企業(yè)還要結(jié)合自身發(fā)展的特點尋求最適宜的資本結(jié)構(gòu)，選擇合適的債權(quán)融資與股權(quán)融資比例，在對既定融資方案進行多番研討的基礎(chǔ)上，最大程度地確保方案的合理性，在拓展融資渠道的同時不斷探尋最佳融資規(guī)模，從而實現(xiàn)融資效率的提升。