■朱 媛
(揚(yáng)州大學(xué)廣陵學(xué)院)
據(jù)科學(xué)研究統(tǒng)計,我國的科技貢獻(xiàn)率已經(jīng)成2000年的42.2%增長到了2019年的59.5%,其說明我國整體創(chuàng)新能力得到了大幅度提升。在此背景下,江蘇省作為我國科技創(chuàng)新行業(yè)的重點(diǎn)省份,其不僅具備著得天獨(dú)厚的地理位置,還有著豐厚的金融、科研以及基礎(chǔ)設(shè)施等資源,也正是如此,江蘇省吸引了大量的科技型中小企業(yè)在此入駐,并為江蘇省的整體經(jīng)濟(jì)增長提供了不竭的源動力。然而相比較傳統(tǒng)行業(yè)以及大型企業(yè)來說,科技型中小企業(yè)卻有著資產(chǎn)規(guī)模小、股權(quán)結(jié)構(gòu)單一、管理模式不完善等諸多問題,再加上我國科技行業(yè)的起步時間相對較晚,導(dǎo)致科技型中小企業(yè)在實際融資過程中將會面臨著諸多問題。為能夠解決這一問題,國家采取了諸如央行準(zhǔn)備金率下調(diào)等措施,但從實際情況上來看,該些措施雖然起到了一定的效果,但與實際預(yù)期卻相差甚遠(yuǎn),仍舊難以解決科技型中小企業(yè)融資難的問題[1]。為能夠確定江蘇省科技型中小企業(yè)的融資效率,本文將會采用DEA模型進(jìn)行衡量分析,基于此模型將可以直觀的確定企業(yè)的投入和產(chǎn)出的組合情況,方便后續(xù)研究。
本文所選擇的研究樣本主要為在新三板創(chuàng)新層掛牌的江蘇省科技型中小企業(yè),并且其實際掛牌時間在2016年以前,在剔除掉數(shù)據(jù)不全以及不符合本研究需求的企業(yè)后,最終選擇出30家具有代表性的科技型中小企業(yè)。另外,本文的研究數(shù)據(jù)主要來源與全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)官方網(wǎng)站以及wind金融數(shù)據(jù)庫。
結(jié)合現(xiàn)有的研究成果,為確保研究的客觀性和精準(zhǔn)性,本文最終選擇了資產(chǎn)總額、資產(chǎn)負(fù)債率、營業(yè)成本等三項投入指標(biāo)以及凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率以及營業(yè)收入增長率等三個產(chǎn)出指標(biāo)。所以本文所選擇的總指標(biāo)數(shù)量為6個,樣本數(shù)量為30個,符合DEA法的實際要求,可以在實證過程中對DEA法進(jìn)行實際應(yīng)用。
由于DEA法要求樣本中所采用的數(shù)據(jù)不能夠出現(xiàn)負(fù)值或者零的情況,但在實際經(jīng)營過程中,企業(yè)的營業(yè)收入增長率和凈資產(chǎn)收益率卻可以會出現(xiàn)零和負(fù)值情況,不符合DEA法的實際要求,所以需要在進(jìn)行實證分析前,對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。
在對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理過程中,將會采用功效系數(shù)法,其實際公式如下:
X×ij=0.1+(Xij-min Xij)×0.9/(max Xij-min Xij)[2]
在經(jīng)過此公式處理以后,本文中所采用的樣本數(shù)據(jù)都將會處于0.1-1之間,不會出現(xiàn)零或者負(fù)值的情況,并且不會改變樣本數(shù)據(jù)的實際意義,也不會對模型結(jié)果造成影響,還能夠符合DEA法的實際要求。
對現(xiàn)有的諸多研究成果進(jìn)行歸納匯總分析后,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)研究成果中對于融資效率的劃分標(biāo)準(zhǔn)都分為4個區(qū)間。本文也將會采用現(xiàn)有研究成果的劃分方式,確定融資效率數(shù)值區(qū)間如表1所示。
表1 融資效率劃分標(biāo)準(zhǔn)
如表1所示,具體內(nèi)容如下:當(dāng)企業(yè)的融資效率值在0<h<0.5的時候,該企業(yè)處于低效率融資水平中,即該企業(yè)對于融資資金的利用效率非常低,企業(yè)管理層人員必須要采取相應(yīng)的解決措施,提高融資效率,否則將會影響到企業(yè)后續(xù)的經(jīng)營和發(fā)展;當(dāng)企業(yè)的融資效率值0.5≤h<0.8的時候,說明企業(yè)的融資效率比較低,說明企業(yè)對于融資資金的使用效率比較低,導(dǎo)致企業(yè)的融資成本比較高;當(dāng)企業(yè)的融資效率在0.8≤h<1的時候,其表明企業(yè)融資效率比較高,企業(yè)對于融資中所獲取的資金利用率比較高,但卻未能夠達(dá)到對融資資金的完美利用,還需要進(jìn)行一定的改善工作;當(dāng)h=1的時候,表明企業(yè)融資效率達(dá)到最佳狀態(tài),即企業(yè)對融資資金的實際利用率達(dá)到最佳,融資規(guī)模和效益都達(dá)成了最優(yōu)匹配。
為能夠確定江蘇省科技型中小企業(yè)融資效率,本文將會通過DEAP2.1軟件,以已經(jīng)經(jīng)過無量綱化處理后的數(shù)據(jù)指標(biāo),完成對所選企業(yè)2016—2018年三年中的純技術(shù)效率、規(guī)模效率以及綜合技術(shù)效率的實證分析,具體分析結(jié)果如下:
通過純技術(shù)效率的分析,可以確定企業(yè)管理和技術(shù)等內(nèi)容對企業(yè)融資效率所造成的實際影響。在實際研究分析過程中,本文將會通過2016—2018年三年已經(jīng)經(jīng)過無量綱化處理的數(shù)據(jù)信息,確定30家江蘇省科技型中小企業(yè)純技術(shù)效率。
通過純技術(shù)效率分析發(fā)現(xiàn),在2016年中,30家江蘇省科技型中小企業(yè)中,有9家企業(yè)的純技術(shù)效率處于低效率區(qū)間中,占比30.00%;有10家中小企業(yè)的純技術(shù)效率比較低,占比33.33%;純技術(shù)效率處于高效率區(qū)間的中小企業(yè)僅有11家,占比36.67%,其中純技術(shù)效率達(dá)到最佳的企業(yè)僅有9家,占比30.00%,剩余兩家中小企業(yè)的純技術(shù)效率處于高效率區(qū)間內(nèi)。在2017年,純技術(shù)效率處于低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量減少到了8家,占比26.67%;純技術(shù)效率處于較低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量增加到了13家,占比43.33%;純技術(shù)效率處于高效率區(qū)間的中小企業(yè)總數(shù)變化為9家,占比30.00%,其中純技術(shù)效率達(dá)到最佳狀態(tài)的中小企業(yè)數(shù)量為8家,占比26.67%;純技術(shù)效率處于較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為1家,占比3.33%。在2018年,純技術(shù)效率處于低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量相比較前兩年來說得到了進(jìn)一步降低,數(shù)量變化為5家,占比16.67%;純技術(shù)效率處于較低效率區(qū)間的中小企業(yè)變化為9家,占比30.00%;純技術(shù)效率處于高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為16家,占比53.33%;其中處于較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為16.67%;處于最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為36.67%。
結(jié)合上述的純技術(shù)分析結(jié)果來看,在2016—2018年三年中,30家江蘇省科技型中小企業(yè)的純技術(shù)效率得到了較為明顯的增長,其中最佳效率區(qū)間中的中小企業(yè)從2016年的9家增長到了2018年的11家,其不僅說明該些科技型中小企業(yè)的純技術(shù)效率有著較為明顯的增長,還說明該些中小企業(yè)大多處于成長期狀態(tài),有著較大的純技術(shù)效率發(fā)展空間,還需要進(jìn)行技術(shù)完善和補(bǔ)充,確保企業(yè)純技術(shù)效率的進(jìn)一步提升。
企業(yè)規(guī)模效率可以有效反映出企業(yè)規(guī)模相關(guān)因素對企業(yè)融資效率所造成的影響,進(jìn)而凸顯出企業(yè)實際生產(chǎn)規(guī)模與最佳生產(chǎn)規(guī)模間的實際差距[3]。
通過規(guī)模效率分析發(fā)現(xiàn),在2016年,規(guī)模效率處于低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為2家,占比為6.67%;較低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為11家,占比為36.67%;較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為11家,占比為36.67%;最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為6,占比為20.00%;在2016年中,規(guī)模效率處于低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量增加為3,占比為10.00%;較低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量增加為12家,占比40.00%;較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為降低為10家,占比33.33%;最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量降低為5家,占比為16.67%;在2018年,僅有1家中小企業(yè)的規(guī)模效率處于低效率區(qū)間中,占比3.33%;處于較低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為7家,占比56.67,處于較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為17家,占比56.67%;處于最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為5家,占比16.67%。
綜上所述,雖然規(guī)模效率處于最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量由2016年的6家減少到了2018年的5家,但從整體上來,30家江蘇省科技型中小企業(yè)的規(guī)模效率仍舊呈現(xiàn)出快速上升的態(tài)勢,并且在未來一段時間內(nèi),此中發(fā)展態(tài)勢還將會得到良好的保持。
綜合技術(shù)效率將可以綜合反映出企業(yè)的融資使用效率情況,是對企業(yè)資源配置能力、資源使用效率等方面內(nèi)容的綜合評估后的結(jié)果。
通過綜合技術(shù)效率分析發(fā)現(xiàn),在2016年,30家科技型中小企業(yè)中,綜合技術(shù)效率處于低效率區(qū)間的企業(yè)數(shù)量為16家,占比53.33%;處于較低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為7家,占比23.33%;處于較高效率區(qū)間的中小企業(yè)僅有1家,占比3.33%;處于最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為6家,占比20.00%。在2017年,綜合技術(shù)效率處于低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為11家,占比36.67%;處于較低效率區(qū)間的數(shù)量為8家,占比26.67%;處于較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為7家,占比23.33%;處于最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為4家,占比16.67%。在2018年中,綜合技術(shù)效率處于低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為9家,占比30.00%;處于較低效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為11家,占比36.67%;處于較高效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為15家,占比50.00%;處于最佳效率區(qū)間的中小企業(yè)數(shù)量為5家,占比16.67%。
綜上所述,在2016—2018年3年中,雖然30家江蘇省科技型中小企業(yè)中綜合技術(shù)效率處于最佳狀態(tài)的企業(yè)還比較少,但從整體上來看,該些中小企業(yè)的綜合技術(shù)效率卻一直處于快速增長的階段中,由此可以發(fā)現(xiàn),江蘇省科技型中小企業(yè)的綜合經(jīng)營效率仍舊有著較大的發(fā)展空間。
綜合上述研究結(jié)果來看,如今在新三板創(chuàng)新層掛牌的30家江蘇省科技型中小企業(yè)的實際融資效率達(dá)到最佳狀態(tài)的企業(yè)數(shù)量還相對較少,其不僅說明如今企業(yè)融資資金使用問題比較多,還說明企業(yè)有著較大的提升空間。對此,本文將提出以下幾點(diǎn)建議:
對于科技型中小企業(yè)來說,促進(jìn)融資效率提升的最關(guān)鍵內(nèi)容將是加快科技創(chuàng)新。因此,在實際企業(yè)經(jīng)營過程中,企業(yè)應(yīng)向員工貫徹創(chuàng)新意識,并積極參加并開展各種技術(shù)創(chuàng)新活動,加大對科技創(chuàng)新的資金投入,引入有著創(chuàng)新意識的先進(jìn)科技人才,對企業(yè)諸多現(xiàn)有資源進(jìn)行充分利用,開發(fā)出能夠滿足當(dāng)今市場實際需求的創(chuàng)新科技產(chǎn)品,提高企業(yè)市場競爭力,推進(jìn)企業(yè)發(fā)展。
結(jié)合當(dāng)今實際情況來看,如今在新三板創(chuàng)新層掛牌的江蘇省科技型中小企業(yè)所采用的融資方式大多以定向增發(fā)為主,對于股權(quán)融資、債券融資等多樣化融資方式的相關(guān)利用卻比較少,致使企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)中存在的結(jié)構(gòu)不合理的問題[4]。對此,企業(yè)不僅要積極采用股權(quán)融資、債券融資等傳統(tǒng)融資方式的實際使用,還要適當(dāng)?shù)牟捎脙?yōu)先股融資、資產(chǎn)證券化等新型融資方式的使用,改變企業(yè)融資結(jié)構(gòu),提高資金利用效率的同時,降低企業(yè)融資風(fēng)險,保障企業(yè)的長久健康發(fā)展。