胡晉月，李瑩

（哈爾濱工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150000）

1 引言

黨的二十大報(bào)告指出應(yīng)“大力推進(jìn)東北全面振興取得新突破”。作為傳統(tǒng)工業(yè)基地，黑吉遼三省戰(zhàn)略性新興企業(yè)多數(shù)正處于初創(chuàng)期、成長(zhǎng)期，疊加高新技術(shù)企業(yè)對(duì)研發(fā)的高要求，使得企業(yè)資金需求大，潛在風(fēng)險(xiǎn)加劇。雖然近年間，東北地區(qū)相繼出臺(tái)多項(xiàng)政策，致力于引導(dǎo)金融資金流向?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)，但仍存在許多企業(yè)重視投入產(chǎn)出而忽略效率，由此導(dǎo)致金融支持效率較低，不利于產(chǎn)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。在此背景下，助力戰(zhàn)略性新興企業(yè)融資，提升金融資源的有效配置，是促進(jìn)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)發(fā)展的重要路徑[1]。

2 文獻(xiàn)綜述

金融支持體系的建立和完善是中國(guó)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要保障。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)這一課題的研究主要向3 個(gè)方向發(fā)展：一是戰(zhàn)略性新興企業(yè)與金融的相關(guān)性。1997年，Hellmann 等首次提出“金融約束論”[2]。之后，Schreft 等也認(rèn)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展和財(cái)政支持有很強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系[3]。健全合理的金融體系有助于走出一條以創(chuàng)新為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新路[4]。二是如何衡量戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持的有效性。熊正德等通過(guò)DEA 法研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持效率及影響因素[5]。李萌等通過(guò)DEA-Malmquist-Logit 探究金融支持效率及其影響因素[6]。三是東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持效率的研究。這方面的相關(guān)研究不多。齊齊等開發(fā)了一套評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，用于衡量中國(guó)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新水平[7]。王旭橫向?qū)Ρ冗|寧省和發(fā)展較快省份對(duì)新材料行業(yè)的支持政策，指出遼寧省存在政府資金支持缺乏、金融支持政策效果不明顯的問(wèn)題[8]。綜上，DEA-Logit 模型常被用來(lái)分析金融支持的效率及影響機(jī)制，但該模型在DEA測(cè)度時(shí)綜合效率值可能出現(xiàn)較多“1”，使得Logit 模型因變量數(shù)值受到限制，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)有偏且不一致[9]。因此，文章采用DEA-Tobit 兩階段方法，并進(jìn)行以下改進(jìn)：首先，在測(cè)度戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率的過(guò)程中，先通過(guò)BCC 模型進(jìn)行靜態(tài)測(cè)度，再通過(guò)Malmquist 指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)測(cè)度。其次，文章在確定產(chǎn)出指標(biāo)時(shí)，創(chuàng)新性地加入了評(píng)估企業(yè)創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)。最后，文章選取東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)作為研究對(duì)象，為東三省創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展和升級(jí)提出有針對(duì)性的建議。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 DEA 模型及指標(biāo)選擇

文章借鑒熊正德[10]、馬軍偉[11]等人的研究思路，采用BCC和Malmquist 指數(shù)考察金融支持效率。對(duì)于投入指標(biāo)，文章在以往文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，認(rèn)為企業(yè)成長(zhǎng)的資金有3 個(gè)外部來(lái)源：直接融資支持、間接融資支持、政府政策支持。文章投入指標(biāo)為“資產(chǎn)負(fù)債率”“股權(quán)融資率”“商業(yè)信用融資率”?？疾斓絿?guó)家政策支持的驅(qū)動(dòng)作用，引入“金融深化指數(shù)”（M2/GDP）作為投入指標(biāo)。對(duì)于產(chǎn)出指標(biāo)，選擇“凈資產(chǎn)收益率”（ROE）作為衡量盈利能力的指標(biāo)，選擇“主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率”作為衡量成長(zhǎng)能力的指標(biāo)，選擇“無(wú)形資產(chǎn)凈額增長(zhǎng)率”作為衡量創(chuàng)新能力的指標(biāo)（見(jiàn)表1）。

表1 戰(zhàn)略性新興企業(yè)投入產(chǎn)出變量指標(biāo)體系

3.2 Tobit 回歸模型及指標(biāo)選擇

為了研究影響中國(guó)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持效率的因素，引入Tobit 模型，以第一階段得到的總體效率值為被解釋變量。①成立年數(shù)。成立時(shí)間較長(zhǎng)的企業(yè)擁有更多融資渠道和經(jīng)驗(yàn)，融資效率高。②公司規(guī)模。文章用公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量公司規(guī)模。③公司所有權(quán)性質(zhì)。設(shè)置該變量為虛擬變量，對(duì)國(guó)有企業(yè)賦值0，對(duì)非國(guó)有企業(yè)賦值1。研究表明，金融資源的配置過(guò)程中存在公司所有權(quán)偏好[12]。④股權(quán)集中程度。孫兆斌認(rèn)為上市公司的金融支持效率與股權(quán)集中程度正相關(guān)[13]。用企業(yè)第一大股東的持股比例來(lái)表示股權(quán)集中程度。⑤股權(quán)制衡度。相較于一個(gè)股東獨(dú)大的情況，幾個(gè)大股東共同治理公司，相互控制有助于公司的穩(wěn)定和價(jià)值[14]。文章用“第二和第三股東持股比例之和/第一股東持股比例”表示股權(quán)制衡度。考慮到存在眾多極小值，借鑒李明輝的方法，對(duì)該比值乘以100 再取自然對(duì)數(shù)[15]。⑥宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

Tobit 回歸模型的基準(zhǔn)形式如下：

Y=β0+β1year+β2lnAsset+β3state+β4share+β5balance+β6CPI+ε，ε~N（0，δ2）

其中，Y——第一階段得出的綜合技術(shù)效率值；X——解釋變量；β——相關(guān)系數(shù)；其余變量見(jiàn)表2。

表2 Tobit 回歸模型變量的選取與定義

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取東北地區(qū)全部A 股上市公司中戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司。實(shí)施了以下程序：①刪除離群值、缺失值或ST 公司；②刪除金融類公司；③對(duì)連續(xù)變量1%縮尾處理。最終選取了99 家上市公司2020Q1～2022Q3 共11 個(gè)季度合計(jì)1 089 個(gè)觀測(cè)值。所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)、CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)和公司年報(bào)，運(yùn)用Deap2.1、Stata15 分析。采用歸一法對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理，處理后的樣本數(shù)據(jù)取值為[0，1]。

4 實(shí)證結(jié)果與分析

4.1 第一階段DEA 效率評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

4.1.1 DEA 綜合技術(shù)效率分析

本文對(duì)東北戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持的綜合技術(shù)效率進(jìn)行分析、拆分，如表3所示。

綜合技術(shù)效率的高低能夠反映金融體系對(duì)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)的支持效率。由表3可知，11 個(gè)季度內(nèi)綜合技術(shù)效率都小于1，均表現(xiàn)為DEA 無(wú)效。但該值集中在[0.902，1），接近金融資源最優(yōu)配置。相比之下，2020Q4 綜合技術(shù)效率均值最小，這主要是由于該季恰逢?yáng)|北地區(qū)的旅游旺季，疫情反復(fù)，阻礙了戰(zhàn)略性新興企業(yè)發(fā)展。

表3 2020Q1-2022Q3 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持綜合效率

純技術(shù)效率的程度反映了在企業(yè)的管理水平和技術(shù)因素的影響下，金融資源能否達(dá)到最優(yōu)配置。規(guī)模效率的大小反映在金融體系規(guī)模的作用下，金融資源能否達(dá)到最優(yōu)配置。11 個(gè)季度的純技術(shù)效率均小于1，不是最優(yōu)狀態(tài)，而規(guī)模效應(yīng)的值均為1，均是最優(yōu)水平，這說(shuō)明樣本期內(nèi)東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)綜合技術(shù)效率無(wú)效的主要原因是企業(yè)的管理和技術(shù)不足，而金融資金發(fā)揮了規(guī)模效益。

4.1.2 Malmquist 指數(shù)分析與分解

Malmquist 指數(shù)可反映金融支持的動(dòng)態(tài)效率。由表4得，Malmquist 指數(shù)為2.714，高于1，這表明，東北地區(qū)對(duì)戰(zhàn)略新興企業(yè)的資金支持的整體效果呈明顯上升趨勢(shì)。

表4 2020Q1-2022Q3 東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融支持動(dòng)態(tài)效率分解

Malmquist 指數(shù)可分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（Effch）、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（Techch）、純技術(shù)效率變動(dòng)（Pech）、規(guī)模效率變動(dòng)（Sech）。Effch、Techch、Sech 的均值分別為1.169、2.757、1.163，均大于1，這表明，自2020年以來(lái)，有關(guān)公司技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率逐步提高，近幾年企業(yè)的技術(shù)不斷進(jìn)步，金融規(guī)模持續(xù)增加。純技術(shù)效率變動(dòng)的均值為0.997，小于1，說(shuō)明目前企業(yè)發(fā)展的主要障礙是管理和技術(shù)水平的不足。主要表現(xiàn)在于：第一，東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)起步較晚，融資和創(chuàng)新能力不足；第二，企業(yè)金融技術(shù)創(chuàng)新能力不足，作為傳統(tǒng)老工業(yè)基地，東北地區(qū)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的機(jī)制仍不完善，對(duì)產(chǎn)學(xué)研一體化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)建設(shè)有所欠缺。

4.2 第二階段效率影響因素分析

為探索影響效率變動(dòng)的其他因素，文章構(gòu)建Tobit 回歸模型。如表5所示，企業(yè)金融支持成效的影響和影響具體分析如下：①公司規(guī)模與金融支持效率正相關(guān)，且統(tǒng)計(jì)顯著。這是因?yàn)殡S著公司資產(chǎn)增多，更容易以較低成本籌到資金，開發(fā)新項(xiàng)目、新產(chǎn)品，達(dá)成內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)。②公司成立年數(shù)、公司所有權(quán)性質(zhì)、宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)與金融支持效率統(tǒng)計(jì)上不顯著，即這3 個(gè)因素與金融支持效率之間均不相關(guān)。這可能由于東北振興背景下，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、發(fā)展戰(zhàn)略性新興企業(yè)已成為東北地區(qū)發(fā)展的重中之重，無(wú)論是對(duì)國(guó)有企業(yè)，還是非國(guó)有企業(yè)，在政策支持、資金調(diào)配、行業(yè)監(jiān)管等方面都予以重視。此外，疫情發(fā)生后，政府實(shí)施了適當(dāng)?shù)难a(bǔ)貼政策，以維持戰(zhàn)略性新興企業(yè)的正常發(fā)展。③股權(quán)集中程度與金融支持效率是同向變動(dòng)關(guān)系，表明企業(yè)的股權(quán)集中度越高，金融資源的配置效率越高。④股權(quán)制衡度與金融支持效率是正相關(guān)關(guān)系。這說(shuō)明企業(yè)的第二、三大股東充分發(fā)揮了對(duì)控股股東的監(jiān)督職能。

表5 Tobit 回歸模型的結(jié)果

5 結(jié)論及政策建議

綜上所述，文章可得以下結(jié)論：①東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)金融資源配置效率接近有效，但仍有提升空間。靜態(tài)分析表明，11 個(gè)季度的綜合技術(shù)效率值集中在[0.902，1），接近金融資源最優(yōu)配置。動(dòng)態(tài)分析顯示，Malmquist 指數(shù)為2.714，企業(yè)金融支持整體效率逐步提升。②企業(yè)管理和技術(shù)水平低下是導(dǎo)致金融支持效率低的主要原因。對(duì)綜合技術(shù)效率的拆解顯示，純技術(shù)效率都偏離了最佳狀態(tài)，而規(guī)模效應(yīng)處于最佳狀態(tài)，這說(shuō)明綜合技術(shù)效率偏離最優(yōu)的主要原因在于企業(yè)管理、技術(shù)水平的不足。無(wú)獨(dú)有偶，對(duì)動(dòng)態(tài)效率的分解也表明了這一原因：分解的4 個(gè)指標(biāo)中，僅有純技術(shù)效率變動(dòng)值偏離最優(yōu)。③股權(quán)集中程度、公司規(guī)模、股權(quán)制衡度與金融支持效率顯著正相關(guān)，公司成立年份、宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、所有權(quán)性質(zhì)不對(duì)金融支持效率造成影響。

綜合以上結(jié)論，文章提出4 項(xiàng)政策建議：①積極推動(dòng)金融支持東北地區(qū)戰(zhàn)略性新興企業(yè)發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，建立均衡的投融資機(jī)制。②提高企業(yè)技術(shù)水平和治理效率。在金融方面，持續(xù)推進(jìn)供給端結(jié)構(gòu)性改革，建立創(chuàng)新的金融支持體系。例如，在產(chǎn)品層面，鼓勵(lì)金融產(chǎn)品創(chuàng)新；在服務(wù)層面，為高科技企業(yè)創(chuàng)建新金融機(jī)構(gòu)；在機(jī)制層面，改善資本市場(chǎng)不同層次的轉(zhuǎn)移機(jī)制。③政府應(yīng)發(fā)揮積極的規(guī)劃和指導(dǎo)作用，以稅收優(yōu)惠和財(cái)政援助的形式提供適當(dāng)?shù)恼咧С帧＂軆?yōu)化當(dāng)?shù)厣虡I(yè)環(huán)境，建立多層次融資渠道。對(duì)于戰(zhàn)略性新興企業(yè)，需要積極打造可持續(xù)、穩(wěn)定、長(zhǎng)期的市場(chǎng)需求，引導(dǎo)企業(yè)良性競(jìng)爭(zhēng)，充分發(fā)揮金融市場(chǎng)在供給、需求和競(jìng)爭(zhēng)中的作用。