顧芳睿 李 清

引 言

“融資難”一直是企業(yè)發(fā)展亟待解決的難題［1］。為支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，2016年國(guó)務(wù)院印發(fā)《“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》。然而2016 年“中興之痛”和現(xiàn)今華為對(duì)美制裁的反擊，讓我們充分意識(shí)到企業(yè)核心技術(shù)只有掌握在自己手上，才能在競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展中掌控主動(dòng)權(quán)，技術(shù)創(chuàng)新才是企業(yè)乃至整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。技術(shù)創(chuàng)新具有“高收益、高風(fēng)險(xiǎn)、投資回收期長(zhǎng)”的特點(diǎn)，在很大程度上依賴于企業(yè)獲得外部融資的多少。許多戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)企業(yè)在蓬勃發(fā)展的同時(shí)，由于缺乏可抵押資產(chǎn)等原因遇到了信貸約束的問(wèn)題。2018 年發(fā)改委與建設(shè)銀行簽署《關(guān)于共同發(fā)起設(shè)立戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金的戰(zhàn)略合作備忘錄》，共同發(fā)起設(shè)立國(guó)家級(jí)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展基金，并通過(guò)設(shè)立子基金等方式進(jìn)一步吸引社會(huì)資本。

社會(huì)資本的投入更需要相關(guān)部門的引導(dǎo)。2016 年起，P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)領(lǐng)域頻頻出現(xiàn)“爆雷”事件。同年，《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)活動(dòng)管理暫行辦法》正式頒布實(shí)施，大量平臺(tái)退出市場(chǎng)?！氨住爆F(xiàn)象不僅反映出影子銀行的金融亂象，更揭示出資金市場(chǎng)中缺乏公信、可得且可比的方法幫助社會(huì)資本去鑒別融資企業(yè)相關(guān)能力。目前信用體系下，機(jī)構(gòu)和企業(yè)信用評(píng)級(jí)方法各不相同、自成體系，無(wú)法向社會(huì)推廣應(yīng)用?？赏茝V使用評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的缺失會(huì)導(dǎo)致資金市場(chǎng)的供需矛盾，一面是企業(yè)存在資金缺口，而另一面是社會(huì)資本缺少公信的辨別能力為了降低風(fēng)險(xiǎn)而逆向選擇。

因此，破除資金供需雙方信息不對(duì)稱、統(tǒng)一企業(yè)融資能力評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、推廣公共信用信息共享平臺(tái)是破解這一問(wèn)題的有力武器。

1 相關(guān)概念及文獻(xiàn)評(píng)述

1.1 融資能力及相關(guān)文獻(xiàn)

現(xiàn)有研究中，學(xué)者主要以“融資能力”解釋企業(yè)在融資方面的相關(guān)能力。廖俊平等（2010）［2］認(rèn)為融資能力指企業(yè)結(jié)合資金市場(chǎng)供給狀況、自身經(jīng)營(yíng)水平以及發(fā)展戰(zhàn)略等方面，在恰當(dāng)時(shí)機(jī)、選擇恰當(dāng)方式和融資對(duì)象籌集資金或融通資金的能力；而張大維（2002）［3］將企業(yè)的融資能力定義為企業(yè)的投資價(jià)值。

現(xiàn)有研究構(gòu)建融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)主要參考企業(yè)財(cái)務(wù)能力，如企業(yè)的盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力和營(yíng)運(yùn)能力。融資能力評(píng)價(jià)方法一般包括因子分析法、熵值法、突變級(jí)數(shù)法、層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)等方法。如孫林杰等（2007）［4］運(yùn)用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法，選取代表科技型中小企業(yè)融資能力的23 項(xiàng)指標(biāo)，建立融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，求得各層指標(biāo)權(quán)重后，最終構(gòu)建了評(píng)價(jià)融資能力的計(jì)量模型。姚王信和張曉艷（2012）［5］運(yùn)用因子分析法，對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)融資能力的影響因素進(jìn)行了篩選和重分類，構(gòu)建出知識(shí)產(chǎn)權(quán)融資能力評(píng)價(jià)模型，并據(jù)以計(jì)算知識(shí)產(chǎn)權(quán)融資指數(shù)。沈志遠(yuǎn)和高新才（2013）［6］從科技創(chuàng)新能力、企業(yè)盈利能力、財(cái)務(wù)狀況、融資環(huán)境、抗風(fēng)險(xiǎn)能力維度，在專家打分基礎(chǔ)上通過(guò)有序加權(quán)算子確定權(quán)重計(jì)算科技型小微企業(yè)融資能力。許良虎和胡晶晶（2013）［7］從外部環(huán)境、供應(yīng)鏈和企業(yè)素質(zhì)層面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合專家調(diào)查法與變異系數(shù)法確定權(quán)重評(píng)價(jià)企業(yè)融資能力。束蘭根和吳春燕（2014）［8］運(yùn)用信用評(píng)價(jià)模型在行業(yè)政策、經(jīng)營(yíng)能力、財(cái)務(wù)及還款能力、信用提升能力維度指標(biāo)得分基礎(chǔ)上，根據(jù)金融類各類專家問(wèn)卷調(diào)查法確定指標(biāo)權(quán)重計(jì)算形成對(duì)企業(yè)融資能力的評(píng)價(jià)結(jié)果。劉堯飛（2014）［9］采用層次分析法對(duì)中小企業(yè)融資能力進(jìn)行量化，通過(guò)矩陣確定各層次指標(biāo)的權(quán)重構(gòu)建由創(chuàng)新能力、成長(zhǎng)能力、財(cái)務(wù)能力、環(huán)境成本4 個(gè)方面、10 個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)和28 個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)成的融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。徐海峰和王涵昱（2015）［10］運(yùn)用層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法，根據(jù)科技型中小企業(yè)的特點(diǎn)，綜合創(chuàng)新能力、成長(zhǎng)能力、財(cái)務(wù)能力和社會(huì)貢獻(xiàn)能力4 個(gè)方面進(jìn)行全面評(píng)價(jià)，構(gòu)建出科技型中小企業(yè)融資能力的評(píng)價(jià)模型。張凌等（2016）［11］基于三角模糊函數(shù)從企業(yè)財(cái)務(wù)能力、企業(yè)研發(fā)基礎(chǔ)、企業(yè)創(chuàng)新能力、企業(yè)成長(zhǎng)動(dòng)力、環(huán)境因素構(gòu)建企業(yè)融資能力評(píng)價(jià)體系。在評(píng)價(jià)科技型中小企業(yè)信用水平的指標(biāo)設(shè)計(jì)上，陳丹華（2017）［12］從企業(yè)基本素質(zhì)、創(chuàng)新能力、企業(yè)成長(zhǎng)性、償債能力、現(xiàn)金流量、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力七個(gè)維度設(shè)計(jì)科技型中小企業(yè)融資信用評(píng)價(jià)體系。葉莉和王奧明（2017）［13］以兼顧自身能力與融資環(huán)境為出發(fā)點(diǎn)，選用突變級(jí)數(shù)法對(duì)我國(guó)26 個(gè)省科技型中小企業(yè)融資能力進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)，并根據(jù)因子模型剖析出其主要障礙因素。李敏（2019）［14］采用熵值法構(gòu)建新疆農(nóng)業(yè)類上市公司融資能力指數(shù)。姚鳥(niǎo)兒（2020）［15］從外部環(huán)境、硬件條件和軟實(shí)力的單因素評(píng)價(jià)矩陣構(gòu)建基于模糊綜合評(píng)價(jià)模型的初創(chuàng)科技型企業(yè)融資能力指標(biāo)體系。

1.2 債務(wù)融資能力概念

在評(píng)價(jià)融資相關(guān)能力的文獻(xiàn)中，傳統(tǒng)“融資能力”概念從借款企業(yè)視角出發(fā)，未與“商業(yè)信用融資能力”概念相剝離，不便于資金供給方?jīng)Q策。對(duì)債務(wù)融資相關(guān)能力的評(píng)價(jià)多以專家打分為依據(jù)，研究方法多采用模糊綜合評(píng)判與層次分析法，主觀性比較強(qiáng)。此類評(píng)價(jià)方法由于在實(shí)務(wù)中難以推廣，不利于資金供給方在市場(chǎng)中隨時(shí)比較、選擇借款企業(yè)，而一個(gè)可得、可比、公允的評(píng)價(jià)方法是厘清企業(yè)融資障礙的首要前提。因此，債務(wù)融資能力是企業(yè)在一定的行業(yè)環(huán)境下，依靠自身人力、業(yè)務(wù)、創(chuàng)新、管理和抵押等方面的實(shí)力，在市場(chǎng)眾多融資企業(yè)中獲取債務(wù)性資金的相對(duì)能力。為了降低主觀性影響，本文采用二次加權(quán)因子分析法構(gòu)建債務(wù)融資能力指數(shù)，從指標(biāo)的選取到權(quán)重的確定都秉持客觀性，對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 債務(wù)融資能力指數(shù)構(gòu)建方法

2.1 指數(shù)構(gòu)建的一般方法

一般指數(shù)構(gòu)建中，依照對(duì)于各類指標(biāo)賦予權(quán)重時(shí)采用的不同方法進(jìn)行分類，可以將指數(shù)構(gòu)建的賦權(quán)方法分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。其中，主觀賦權(quán)法是各專家學(xué)者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)積累水平等，通過(guò)其主觀判斷確定指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)而將權(quán)重與指標(biāo)值線性求和得出指數(shù)值的一種方法，包括了層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法和專家意見(jiàn)法（德?tīng)柗品ǎ┑龋豢陀^賦權(quán)法，指運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法對(duì)原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，以確定權(quán)重、求得評(píng)價(jià)值的一種方法，主要有因子分析法、熵值賦權(quán)法等。

客觀賦權(quán)法相較于主觀賦權(quán)法，能夠綜合考慮各類指標(biāo)的相互關(guān)系，降低了人為判斷導(dǎo)致的主觀隨意性，所得出的權(quán)重?fù)碛锌陀^依據(jù)，更容易為人信服。同時(shí)，因子分析法更加適用于指標(biāo)相對(duì)較多、數(shù)據(jù)量較大的指標(biāo)評(píng)價(jià)，這與本文研究的上市公司指數(shù)的特點(diǎn)相一致。

因子分析法是處理多維變量的一種方法，它從樣本原始數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)，將相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)變量提取為較少且不相關(guān)的因子變量，提取的因子變量攜帶著大量扭轉(zhuǎn)前的變量信息，以達(dá)到降維的目的。傳統(tǒng)因子分析法只適用于單次截面數(shù)據(jù)的研究，研究面板數(shù)據(jù)時(shí)按照年度分別進(jìn)行因子分析，使得各年度由于因子承載量不同而導(dǎo)致各年度綜合評(píng)分缺乏可比性。因此本文參考李旭輝（2019）［16］的研究引入二次加權(quán)因子分析法，并根據(jù)本文研究加以修正，構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司2017-2021 年度債務(wù)融資能力指數(shù)。

2.2 二次加權(quán)因子分析法

傳統(tǒng)指數(shù)構(gòu)建方法在選取指標(biāo)時(shí)難免主觀隨意，本文在二次加權(quán)因子分析前再設(shè)計(jì)一輪因子分析用于指標(biāo)篩選和公因子的確定。過(guò)程如下，首先根據(jù)理論和經(jīng)驗(yàn)給出若干一級(jí)指標(biāo)，在一級(jí)指標(biāo)下根據(jù)研究盡可能多的設(shè)計(jì)二級(jí)指標(biāo)；其次在一定行業(yè)背景下帶入數(shù)據(jù)展開(kāi)第一輪因子分析，在滿足因子分析條件前提下不斷篩選指標(biāo)以確定公因子；最后進(jìn)行二次加權(quán)因子分析構(gòu)建因子指數(shù)和總指數(shù)。在既定一級(jí)指標(biāo)下，不同行業(yè)背景的數(shù)據(jù)會(huì)形成不同指標(biāo)體系，這種方法正好符合當(dāng)下國(guó)內(nèi)外權(quán)威機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)信用的評(píng)價(jià)邏輯（即不同行業(yè)在同一框架下構(gòu)建不同評(píng)價(jià)指標(biāo)體系），且保證了二級(jí)指標(biāo)選取的客觀性，二次加權(quán)因子分析路線見(jiàn)圖1。本文省略指標(biāo)篩選的第一輪因子分析過(guò)程，篩選結(jié)果見(jiàn)表1。

圖1 二次加權(quán)因子分析路線圖

圖2 2021 年戰(zhàn)略新興一級(jí)產(chǎn)業(yè)總指數(shù)得分均值及因子構(gòu)成情況圖

表1 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

（1）第一輪因子分析

正式二次加權(quán)因子分析法開(kāi)始前需要進(jìn)行第一輪因子分析法。第一輪因子分析法用于觀測(cè)并確定可扭轉(zhuǎn)的公因子，觀測(cè)結(jié)果用于后面正式分析時(shí)構(gòu)建因子指數(shù)。首先判斷指標(biāo)變量是否適合做因子分析。收集目標(biāo)樣本某年度債務(wù)融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化處理后計(jì)算出相關(guān)系數(shù)矩陣R。同時(shí)，對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象的數(shù)據(jù)能否應(yīng)用因子分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，KMO 與Bartlett 球形檢驗(yàn)值小于0.5 時(shí)說(shuō)明變量不適合做因子分析。通過(guò)檢驗(yàn)后的指標(biāo)變量經(jīng)過(guò)扭轉(zhuǎn)提取出公因子，結(jié)合特征值、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率以及經(jīng)濟(jì)涵義確定二級(jí)指標(biāo)以及公因子個(gè)數(shù)。然后對(duì)公因子進(jìn)行解釋、命名，以備正式二次加權(quán)因子分析使用。

（2）正式二次加權(quán)因子分析

根據(jù)第一輪提取的公因子對(duì)應(yīng)的指標(biāo)變量，分別按照100%累計(jì)方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行第二輪首次因子分析，以計(jì)算出各個(gè)公因子指數(shù)綜合得分。在保證指標(biāo)變量信息100%提取的前提下，再對(duì)幾個(gè)公因子指數(shù)按照100%累計(jì)方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行第二輪第二次因子分析，計(jì)算得出總指數(shù)得分。此時(shí)，總指數(shù)得分既保留了全部指標(biāo)變量的信息，保證了面板數(shù)據(jù)的可比性；又利用因子分析賦權(quán)的客觀性，避免了人為賦權(quán)的主管偏差。此時(shí)利用二次加權(quán)因子分析法目的不在于降維，而在于構(gòu)建具有可比性的公因子指數(shù)和總指數(shù)，保證賦權(quán)的客觀性。

3 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

穆迪等信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)以及商業(yè)銀行在待定框架下分行業(yè)構(gòu)建信用評(píng)級(jí)體系，比如浦發(fā)銀行的信用評(píng)分模型按照行業(yè)差異共分為 11 個(gè)大類。不同行業(yè)的企業(yè)處于不同行業(yè)生命周期之中，面臨行業(yè)環(huán)境、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)特征有所不同。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)不同于一般商貿(mào)企業(yè)或者傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)，在研究上市公司融資能力指數(shù)指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)著重關(guān)注該產(chǎn)業(yè)“高研發(fā)、高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)”的產(chǎn)業(yè)特征。這也是本文立足戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行指數(shù)的指標(biāo)體系研究、沒(méi)有推廣到其他產(chǎn)業(yè)共同研究的原因所在。

西方商業(yè)銀行在長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)中，總結(jié)歸納出了“5C”原則，它主要集中在借款人的道德品質(zhì)（Character）、還款能力（Capacity）、資本實(shí)力（Capital）、擔(dān)保（Collateral）和經(jīng)營(yíng)環(huán)境條件（Con-dition）五個(gè)方面進(jìn)行全面的定性分析以判別借款人的還款意愿和還款能力?！吨袊?guó)人民銀行信用評(píng)級(jí)管理指導(dǎo)意見(jiàn)（銀發(fā)［2006］95 號(hào)）》（下文簡(jiǎn)稱《指導(dǎo)意見(jiàn)（銀發(fā)［2006］95 號(hào)）》）中，介紹了借款企業(yè)信用評(píng)級(jí)要素和含義，要素包括企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營(yíng)能力、獲利能力、償債能力、履約情況和發(fā)展前景六大內(nèi)容。

本文考慮到可獲得性、可比性和可推廣性等原則，對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行設(shè)計(jì)。多數(shù)學(xué)者在構(gòu)建債務(wù)融資相關(guān)能力評(píng)價(jià)體系時(shí)以企業(yè)四大財(cái)務(wù)能力為依據(jù)，本文參考前者經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，借鑒5C 分析法、穆迪公司信用評(píng)級(jí)體系框架、《指導(dǎo)意見(jiàn)（銀發(fā)［2006］95 號(hào)）》要素，在指數(shù)研究中引進(jìn)企業(yè)素質(zhì)、擔(dān)保能力、行業(yè)環(huán)境、市場(chǎng)地位、管理能力等因素，并將各個(gè)因素合理量化納入二級(jí)指標(biāo)體系。同時(shí)，結(jié)合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司高研發(fā)、高成長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，引入創(chuàng)新能力因素相關(guān)指標(biāo)。總指數(shù)即是本文所要量化的債務(wù)融資能力指數(shù)，一級(jí)指標(biāo)分別為行業(yè)環(huán)境、企業(yè)素質(zhì)、經(jīng)營(yíng)管理、融資擔(dān)保、企業(yè)規(guī)模、創(chuàng)新能力、盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金能力。以上指標(biāo)是根據(jù)十大一級(jí)指標(biāo)在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)背景下經(jīng)過(guò)反復(fù)篩選后確定的結(jié)果，其他行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)在選取債務(wù)融資能力指標(biāo)時(shí)需要在自己行業(yè)或產(chǎn)業(yè)背景下進(jìn)行。其中一級(jí)指標(biāo)融資擔(dān)保的設(shè)計(jì)，參考現(xiàn)下商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)收賬款融資、預(yù)付款項(xiàng)融資和專利權(quán)質(zhì)押融資政策?？紤]到知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)估問(wèn)題，選取上市公司當(dāng)年專利公布數(shù)量作為專利權(quán)質(zhì)押融資替代變量。在衡量企業(yè)創(chuàng)新能力時(shí)，原評(píng)定企業(yè)創(chuàng)新能力成果的專利數(shù)量與專利權(quán)質(zhì)押融資指標(biāo)相近，故不做重復(fù)選取。

經(jīng)過(guò)第一輪因子分析篩選后的二級(jí)指標(biāo)如下表所示。

4 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力指數(shù)構(gòu)建

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)2017-2021 年戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)除ST 以外的435 家A 股上市公司作為樣本。本文采用spss 進(jìn)行因子分析，無(wú)需再對(duì)數(shù)據(jù)做特殊處理。

4.2 構(gòu)建戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力指數(shù)

（1） 第一輪因子分析

由于單次因子分析只適用于截面數(shù)據(jù)，利用2021 年數(shù)據(jù)進(jìn)行第一輪因子分析觀測(cè)，得出KMO 與Bartlett 球形檢驗(yàn)值為0.669，通過(guò)檢驗(yàn)。特征值大于1 情況下，公因子方差貢獻(xiàn)率達(dá)到78%以上能夠解釋大部分信息，且各指標(biāo)不存在“張冠李戴”情況，公因子具有經(jīng)濟(jì)意義，因此提取九個(gè)公因子。首輪因子分析因子解釋情況見(jiàn)表2（9 成分以下成分信息略）。

表2 2021 年首輪因子分析因子解釋原有變量總方差情況

首輪因子分析將32 指標(biāo)提取為九公因子，根據(jù)公因子與指標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系為公因子進(jìn)行命名，公因子與指標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系如表3。

表3 債務(wù)融資能力因子指數(shù)與指標(biāo)對(duì)應(yīng)關(guān)系

（2）二次加權(quán)因子分析

根據(jù)首輪分析觀測(cè)結(jié)果，按照九大因子分別構(gòu)建九個(gè)因子指數(shù)，按照100%方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行因子分析計(jì)算2017-2021 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力因子指數(shù)。再在因子指數(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)行第二次因子分析，計(jì)算出戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力總指數(shù)。本文以2021 年數(shù)據(jù)為例，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力前20 排名情況見(jiàn)表4，第一次因子分析計(jì)算九大公因子指數(shù)見(jiàn)表4 第5 至13 列，第二次因子分析在九個(gè)因子指數(shù)基礎(chǔ)上計(jì)算總指數(shù)得分見(jiàn)表第4 列。

表4 2021 年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力排名情況

4.3 結(jié)果分析

本文以2021 年數(shù)據(jù)為例，對(duì)市場(chǎng)容量和指數(shù)得分的分析僅以有效樣本數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，分地區(qū)分行業(yè)進(jìn)行分析。

（1）各地區(qū)情況

按照行政區(qū)劃研究不同地區(qū)上市公司債務(wù)融資能力，地區(qū)指數(shù)情況見(jiàn)表5。從地區(qū)容量上來(lái)看，產(chǎn)業(yè)上市公司主要集中在江蘇、廣東、上海、北京、浙江等東南沿海以及首都地區(qū)。從地區(qū)上市公司債務(wù)融資能力質(zhì)量上來(lái)看，上海、黑龍江、江西、陜西、吉林、天津、遼寧地區(qū)較好。

表5 2021 年地區(qū)總指數(shù)（均值）情況

不論從數(shù)量還是質(zhì)量上來(lái)看，上海市上市公司債務(wù)融資能力都較高。上海市戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司容量65 家，上市公司平均債務(wù)融資能力總指數(shù)得分0.13，其中擔(dān)保因子、靜態(tài)償債因子、業(yè)務(wù)成長(zhǎng)因子和員工素質(zhì)因子指數(shù)得分均較高，分別為0.16、0.17、0.19 和0.36。黑龍江地區(qū)上市公司雖然只有一家，但總指數(shù)得分較高，得益于較高的業(yè)務(wù)質(zhì)量對(duì)研發(fā)的支撐度、員工素質(zhì)水平以及公司經(jīng)營(yíng)管理水平，它們的因子指數(shù)得分分別為0.43、0.38 和0.61，然而公司資源效率水平拖累債務(wù)融資能力，因子指數(shù)得分為-0.47，需要重點(diǎn)關(guān)注。

江蘇產(chǎn)業(yè)上市公司容量最多，有83 家，但2021 年上市公司平均總指數(shù)得分為-0.07。其中業(yè)務(wù)質(zhì)量支撐研發(fā)因子、核心競(jìng)爭(zhēng)力因子以及員工素質(zhì)因子指數(shù)得分都較低，分別為-0.12、-0.09、-0.12。浙江地區(qū)產(chǎn)業(yè)上市公司38 家，數(shù)量較多，其總指數(shù)水平與江蘇接近，為-0.08。與江蘇地區(qū)不一樣的是，浙江地區(qū)資源效率因子指數(shù)較高為0.09，而靜態(tài)償債因子、核心能力因子、員工素質(zhì)因子和行業(yè)環(huán)境因子指數(shù)得分較低，分別為-0.10、-0.09、-0.15 和-0.10。

（2）各行業(yè)情況

按照一級(jí)產(chǎn)業(yè)對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分類研究不同產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力，指數(shù)情況見(jiàn)表6。

表6 2021 年一級(jí)產(chǎn)業(yè)債務(wù)融資能力指數(shù)情況

從一級(jí)產(chǎn)業(yè)容量上來(lái)看，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、高端裝備制造產(chǎn)業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)上市公司容量較高，分別為161、92、76、56 家。數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、相關(guān)服務(wù)業(yè)和新能源汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模最小，上市公司容量分別為1、5 和6 家。從債務(wù)融資能力質(zhì)量上來(lái)看，數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、相關(guān)服務(wù)業(yè)、生物產(chǎn)業(yè)、新能源汽車產(chǎn)業(yè)上市公司平均總指數(shù)得分較高，分別為0.8、0.22、0.12、0.11。

生物產(chǎn)業(yè)不論從數(shù)量還是質(zhì)量上，上市公司債務(wù)融資能力都較強(qiáng)。該產(chǎn)業(yè)下上市公司平均總指數(shù)得分0.12，其中公司核心能力表現(xiàn)突出，因子指數(shù)為0.77。而行業(yè)環(huán)境因子指數(shù)較低，得分-0.21，一定程度上與較高的產(chǎn)業(yè)容量有關(guān)。

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)規(guī)模最小，只有一家上市公司，使得行業(yè)環(huán)境因子指數(shù)奇高，得分3.85，為總指數(shù)貢獻(xiàn)最大。同時(shí)公司抵押實(shí)力、業(yè)務(wù)質(zhì)量對(duì)研發(fā)的支撐度、資源效率水平也不容小覷，因子指數(shù)得分分別為0.39、0.35、0.45。而公司核心能力、員工素質(zhì)因子指數(shù)對(duì)總指數(shù)帶來(lái)較大負(fù)面影響，指數(shù)得分分別為-0.35、-0.39?？梢?jiàn)各因子優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)極為明顯，需要持續(xù)關(guān)注。

節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)容量中等偏下，公司平均總指數(shù)排名墊底。行業(yè)環(huán)境和經(jīng)營(yíng)管理水平較好，因子指數(shù)得分0.5 和0.22。但公司核心能力和員工素質(zhì)因子較差，指數(shù)得分-0.46 和-0.41。除此之外，業(yè)務(wù)質(zhì)量對(duì)研發(fā)的支撐度以及靜態(tài)償債能力也有待加強(qiáng)。

5 結(jié)論與建議

5.1 地區(qū)間戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司債務(wù)融資能力發(fā)展不均衡

地緣因素使得產(chǎn)業(yè)上市公司主要集中于北上廣深等東南沿海城市，但公司融資能力質(zhì)量與數(shù)量分布并不一致。有些地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢(shì)不明顯，上市公司數(shù)量少，但企業(yè)債務(wù)融資能力強(qiáng)，比如黑龍江、江西地區(qū)。有些地區(qū)正好相反，而制約各省總指數(shù)因子各有不同。建議地區(qū)應(yīng)根據(jù)本地情況，有針對(duì)性調(diào)整扶持政策和貸款政策。未來(lái)產(chǎn)業(yè)布局可以考慮引流到“量少而精”的地區(qū)，均衡產(chǎn)業(yè)密度，強(qiáng)化地區(qū)服務(wù)能力，協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

5.2 不同行業(yè)上市公司債務(wù)融資能力差異明顯

數(shù)字創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和相關(guān)服務(wù)業(yè)體量小，但上市公司債務(wù)融資能力水平較高。而其他七大產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的主要支柱產(chǎn)業(yè)，上市公司平均融資能力分布在-0.14 到0.12 之間，其中高端裝備制造、新材料、節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)水平相近都在-0.1 以下，與其他產(chǎn)業(yè)相比懸殊。同時(shí)，不同行業(yè)債務(wù)融資能力短板不盡相同，建議公司和地區(qū)從短板出發(fā)提升債務(wù)融資能力水平，資金供給方?jīng)Q策時(shí)考慮行業(yè)特性，避免產(chǎn)業(yè)發(fā)展“旱澇不均”情況發(fā)生。