王芊逸 陳建蕓

（江蘇海洋大學(xué)商學(xué)院，江蘇 連云港 222005）

一、引言

中小企業(yè)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)作出了杰出貢獻(xiàn)，但中小企業(yè)也有諸多難處，中小企業(yè)融資難融資貴融資成本高，且無(wú)法得到及時(shí)有效的信息，這些都為中小企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展留下隱患。因此，為了促使我國(guó)中小企業(yè)能夠快速發(fā)展，一種新的融資渠道應(yīng)運(yùn)而生——新三板。新三板是基于創(chuàng)業(yè)板、主板的融資市場(chǎng)。其特點(diǎn)為掛牌門(mén)檻低，上市容易，融資方便等。新三板的出現(xiàn)固然為中小企業(yè)提供更多融資渠道，但在新三板掛牌的企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)高效率融資是相當(dāng)困難的。一方面，由于籌資手段的單一與局限性，多數(shù)企業(yè)會(huì)盲目增發(fā)新股提高資金成本，最終會(huì)導(dǎo)致企業(yè)重融資輕使用；另一方面，新三板企業(yè)地區(qū)發(fā)展不平衡，資源優(yōu)勢(shì)在西部地區(qū)得不到體現(xiàn)，加之西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較東部地區(qū)落后，本地企業(yè)數(shù)量有限，企業(yè)發(fā)展資金需求無(wú)法得到及時(shí)滿足。自新三板成立以來(lái)，陜西省在新三板掛牌的中小企業(yè)飛速發(fā)展。截至2020年年末，新三板掛牌企業(yè)共140家，有效促進(jìn)陜西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，針對(duì)陜西省中小企業(yè)能否通過(guò)新三板的渠道提高融資效率，是否有效對(duì)資金進(jìn)行合理配置展開(kāi)分析研究很有意義。

二、融資效率評(píng)價(jià)模型及指標(biāo)選取

1.融資效率評(píng)價(jià)模型

衡量融資效率的方法有很多，本文采取的辦法是DEA模型（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法）。DEA模型的基本原理是：假設(shè)有n個(gè)決策單元DMUj（j=1，2，…，n），每一決策單元都對(duì)應(yīng)m種投入和p種產(chǎn)出，Xj和Yj分別表示投入和產(chǎn)出向量，且Xj=（x1j，x2j，…，xmj）T＞0，Yj=（y1j，y2j，…， ypj）T＞0， j=（1，2，…，n）。由于投入和產(chǎn)出的各個(gè)指標(biāo)的作用和影響程度不同，所以需要依據(jù)各指標(biāo)的影響程度進(jìn)行權(quán)重賦予，以完成對(duì)單元格的準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。DEA模型包括兩種主要的模型：規(guī)模報(bào)酬不變模型和規(guī)模報(bào)酬可變模型，即CCR模型與BCC模型。

2.投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

本文以陜西省在新三板掛牌的中小企業(yè)作為研究對(duì)象，在參考大量文獻(xiàn)期刊并確保數(shù)據(jù)完整的前提下，整理了這些中小企業(yè)的資產(chǎn)總額、資產(chǎn)負(fù)債率、主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，并將前三個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo)，后三個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)，使用DEA模型對(duì)陜西省2015年掛牌新三板的中小企業(yè)融資效率進(jìn)行持續(xù)驗(yàn)證。指標(biāo)見(jiàn)表1。

表1 指標(biāo)選取及來(lái)源

三、陜西省中小企業(yè)新三板融資效率測(cè)算與分析

1.樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

2014年新三板擴(kuò)容至全國(guó)，越來(lái)越多的企業(yè)在新三板掛牌，為市場(chǎng)注入活力。本文以2015年12月31日前陜西省在新三板市場(chǎng)掛牌的中小企業(yè)為研究對(duì)象并作出以下篩選：（1）有些掛牌企業(yè)為金融企業(yè)，會(huì)計(jì)核算方法與普通企業(yè)不同，所以剔除；（2）研究期間為2016年～2019四年持續(xù)經(jīng)營(yíng)的企業(yè)，剔除中間退市或者轉(zhuǎn)板的企業(yè)；（3）剔除數(shù)據(jù)不全的企業(yè)。因此實(shí)證檢驗(yàn)樣本企業(yè)為20家，所用到的數(shù)據(jù)信息均是來(lái)源于萬(wàn)德數(shù)據(jù)庫(kù)與巨潮資訊網(wǎng)，且滿足時(shí)效性要求。

2.原始數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理

本文的研究對(duì)象是2015年在新三板掛牌并且持續(xù)經(jīng)營(yíng)至今的20家陜西省中小企業(yè)，并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)搜集整理了這些企業(yè)在2016年～2019年的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)這些企業(yè)的融資效率進(jìn)行分析。對(duì)于個(gè)別企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率和凈資產(chǎn)收益率小于零的情況，采用DEAsolver平臺(tái)進(jìn)行處理，以滿足DEA模型對(duì)數(shù)據(jù)的要求。在綜合整理了國(guó)內(nèi)外對(duì)該領(lǐng)域的研究成果后，認(rèn)為對(duì)數(shù)據(jù)采取無(wú)量綱化處理不會(huì)對(duì)實(shí)證分析造成影響。

使用無(wú)量綱化處理數(shù)據(jù)的方式如下所示：

（u=1，2，3，4，5，6；v=1，2，…，20），且X’uv =[0，1]

其中，X’uv表示經(jīng)歸一化處理后的第v家新三板中小企業(yè)的第u項(xiàng)指標(biāo)值，最終，X’uv的取值在0到1之間，BV 表示第u項(xiàng)指標(biāo)值中的最大值，SV則表示的是第u項(xiàng)指標(biāo)值中的最小值。

3.融資效率測(cè)算結(jié)果分析

h代表融資效率的衡量值，效率值的劃分如表2所示。

表2 融資效率劃分標(biāo)準(zhǔn)

由表2可知，當(dāng) 0＜h＜0.5 時(shí)，融資效率偏低，資金利用效率偏低；當(dāng) 0.5≤h＜0.8 時(shí)，融資效率略低，資金利用效率較前一區(qū)間有所提升，但仍不理想；當(dāng) 0.8≤h＜1 時(shí)，融資效率較高，資金得到了較為充分的使用；當(dāng) h=1 時(shí)，實(shí)現(xiàn)了DEA有效，即融資效率很高，資金得到了充分利用，融資需求與資金規(guī)模得到了匹配。

對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理操作后，再利用模型對(duì)研究對(duì)象在2016年～2019年的融資效率進(jìn)行了分析，并得出了測(cè)試結(jié)果如下。

（1）純技術(shù)效率分析

20家樣本企業(yè)2016年～2019年純技術(shù)效率分布見(jiàn)表3。

表3 純技術(shù)效率分布表

由表3可知，2016年有兩家中小企業(yè)的純技術(shù)效率較高，達(dá)到了[0.8，1]區(qū)間，占10%的比例，同時(shí)正昌電子與未來(lái)國(guó)際兩家企業(yè)實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率最高，達(dá)到了1，實(shí)現(xiàn)了純技術(shù)效率最佳，占100%的比例；此外，共有18家企業(yè)處于（0，0.8）的區(qū)間，表示純技術(shù)效率較低，占90%的比例。在2017年，有3家企業(yè)的純技術(shù)效率值處于[0.8，1]的區(qū)間，表示這3家企業(yè)擁有較高和最佳的效率，占15%的比例，但只有合成藥業(yè)一家企業(yè)實(shí)現(xiàn)了效率最佳，占5%的比例；有17家企業(yè)的純技術(shù)效率處于（0，0.8）的區(qū)間，表示這些企業(yè)存在較低效率和低效率現(xiàn)象，占85%的比例。在2018年，有6家企業(yè)的純技術(shù)效率值處于[0.8，1]的區(qū)間，表示實(shí)現(xiàn)了較高的效率和最佳的效率，占30%的比例，與2017年相比有了一定的進(jìn)步。其中邦正科技和紫光新能兩家企業(yè)實(shí)現(xiàn)了效率最佳，占10%的比例，相比之下處于（0，0.8）較低效率和低效率區(qū)間的企業(yè)數(shù)減少至14家，占70%的比例，較前兩年有所下降。在2019年，有4家樣本企業(yè)的純技術(shù)效率值大于等于0.8，位于較高效率區(qū)間與最高效率區(qū)間，占20%的比例，有2家的純技術(shù)效率實(shí)現(xiàn)了有效，占10%的比例；有16家企業(yè)處于較低效率或低效率區(qū)間，占80%的比例。綜合上述數(shù)據(jù)可以看出，在2015年，這些企業(yè)的純技術(shù)效率還比較偏低，到了2017年有了明顯的提升。因此，雖然前兩年的水平較低，但是整體呈現(xiàn)了上升趨勢(shì)，表明大部分企業(yè)仍處于上升期，還未進(jìn)入成熟期，純技術(shù)效率有待進(jìn)一步提升。

（2）規(guī)模效率分析

樣本企業(yè)2016年～2019年規(guī)模效率分布見(jiàn)表4。

表4 規(guī)模效率分布表

樣本企業(yè)2016年～2019年規(guī)模報(bào)酬分析表見(jiàn)表5。

表5 規(guī)模報(bào)酬分析表

由表4、表5可知，樣本企業(yè)2016年規(guī)模效率為1的企業(yè)有2家，這2家企業(yè)分別是正昌電子、未來(lái)國(guó)際；2017年只有合成藥業(yè)的規(guī)模效率值為1，而2018年是邦正科技和紫光新能兩家企業(yè)的規(guī)模效率值達(dá)到了1；2019年規(guī)模效率值為1的企業(yè)有2家，分別為紫光新能和同力股份。以上這些效率值為1的企業(yè)當(dāng)前規(guī)模報(bào)酬不變，當(dāng)前的投入可使產(chǎn)出最大化，實(shí)現(xiàn)了投入產(chǎn)出的最佳匹配，并且融資效率達(dá)到了較高水平。2016年～2019年處于規(guī)模效率最無(wú)效區(qū)間（效率值大于0，小于 0.5）的企業(yè)數(shù)量最多，占比最大。2016年～2019年規(guī)模效率的均值分布為 0.3798、0.4167、0.4624、0.4519，樣本企業(yè)的融資規(guī)模效率增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯。

（3）綜合技術(shù)效率

樣本企業(yè)2016年～2019年綜合技術(shù)效率分布見(jiàn)表6。

表6 綜合技術(shù)效率分布表

綜合技術(shù)效率是對(duì)樣本企業(yè)的各項(xiàng)技術(shù)效率是否達(dá)到了有效狀態(tài)的綜合計(jì)量與測(cè)算，主要包括生產(chǎn)技術(shù)、經(jīng)營(yíng)技術(shù)、經(jīng)營(yíng)規(guī)模。其數(shù)值是由純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積得來(lái)。當(dāng)綜合技術(shù)效率數(shù)值為1時(shí)，說(shuō)明這一決策單元實(shí)現(xiàn)了技術(shù)有效與規(guī)模有效，即DMU的投入產(chǎn)出同步有效。從表6中可以看出，2016年有2家企業(yè)的綜合技術(shù)效率值為1，占10%的比例，其他18家企業(yè)均屬于非 DEA 有效狀態(tài)。此外，2016年有17家企業(yè)的綜合技術(shù)效率值處在（0，0.5）區(qū)間的較低水平，占85%的比例；2016年處于較高融資效率水平的企業(yè)，即綜合技術(shù)效率值處在[0.8，1）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量最少，為0家；綜合技術(shù)效率值處在[0.5，0.8）區(qū)間的較低融資效率水平的企業(yè)數(shù)量為1家，占5%的比例。2017年有一家企業(yè)的綜合技術(shù)效率值達(dá)到了1，比上年減少了1家，占5%的比例。其他企業(yè)仍處于非 DEA 有效狀態(tài)。此外，2017年有17家企業(yè)的綜合技術(shù)效率值較低，處在（0，0.5）區(qū)間，占85%的比例，與2016年比例持平；2017年綜合技術(shù)效率值處在[0.8，1）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量為1家；較2016年增加1家，所占比例為5%。綜合技術(shù)效率值處在[0.5，0.8）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量也為1家，所占比例為5%，與2016年持平。2018年企業(yè)綜合技術(shù)效率值為1的企業(yè)數(shù)量為2家，比上年多了1家，占10%的比例。其他企業(yè)仍處于非DEA有效狀態(tài)。此外，2018年有16家企業(yè)綜合的技術(shù)效率值偏低，處在（0，0.5）間，比上年減少1家，占80%的比例；2018年綜合技術(shù)效率值處在[0.8，1）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量為2家；較2017年增加1家，所占比例為10%。綜合技術(shù)效率值處在[0.5，0.8）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量為0家，較2017年減少1家。2019年企業(yè)綜合技術(shù)效率值為1的企業(yè)數(shù)量和綜合技術(shù)效率值處在（0，0.5）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量與2018年一致，分別為2家、16家，占比分別為10%和80%。但相比于2018年，2019年綜合技術(shù)效率值處在[0.8，1）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量變?yōu)?家；較2018年減少1家，所占比例為5%，綜合效率值處在[0.5，0.8）區(qū)間的企業(yè)數(shù)量為1家，較2018年增加了1家，占比為5%。

綜上所述，樣本企業(yè)的綜合技術(shù)效率不斷提高，同時(shí)仍有較多企業(yè)的綜合技術(shù)效率有待進(jìn)一步提升。

四、提高陜西省中小企業(yè)新三板融資效率的政策建議

1.提高市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻，完善信息監(jiān)管機(jī)制

新三板市場(chǎng)較主板市場(chǎng)準(zhǔn)入門(mén)檻已經(jīng)放低，因此不斷有企業(yè)涌入新三板市場(chǎng)，造成了資源的不合理利用甚至浪費(fèi)。我們應(yīng)該完善市場(chǎng)分層管理，在原有的嚴(yán)格制度上結(jié)合環(huán)境與新三板企業(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。按照企業(yè)的特點(diǎn)分層，做到資源有效分配同時(shí)也可以吸引更多的有效投資。完善企業(yè)的信息監(jiān)管機(jī)制，保證企業(yè)的操作干凈透明有跡可循，為投資者掃清陰霾提供干凈的投資環(huán)境，也可吸引更多投資者投資，增加企業(yè)可用資金。

2.加大科研投入，促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展

科技與創(chuàng)新永遠(yuǎn)是中小企業(yè)發(fā)展的“磨刀石”。新三板掛牌企業(yè)多數(shù)為成長(zhǎng)型企業(yè)，承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)能力較低，企業(yè)應(yīng)該注重核心技術(shù)的發(fā)展，形成企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的形成主要有兩種方法。第一種是著眼于科技創(chuàng)新。創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的根本動(dòng)力，加大科研投入，積極開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品。創(chuàng)新能提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，為企業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。第二種就是技術(shù)聯(lián)合。如企業(yè)自身不具備研發(fā)條件，可與具備條件的公司合作，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，將創(chuàng)新結(jié)果轉(zhuǎn)化為自己的獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力，立足長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

3.完善內(nèi)部控制，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)

從本文研究結(jié)果來(lái)看，融資規(guī)模遞增的樣本企業(yè)占比呈現(xiàn)逐年持平甚至增加的趨勢(shì)，這一現(xiàn)象表明企業(yè)沒(méi)有意識(shí)到導(dǎo)致融資效率低下的根本原因。企業(yè)不應(yīng)該盲目擴(kuò)大規(guī)模，企業(yè)規(guī)模應(yīng)與生產(chǎn)能力相匹配。企業(yè)應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)企業(yè)內(nèi)部的控制，減少拉低融資效率的漏洞，尋找投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系并合理調(diào)整使投入產(chǎn)出效率最大化，達(dá)到融資有效。優(yōu)化企業(yè)資本結(jié)構(gòu)，提高融資效率也是促進(jìn)企業(yè)發(fā)展的重要因素。決策者們應(yīng)建立約束激勵(lì)機(jī)制，令企業(yè)價(jià)值最大化，從而促進(jìn)資本市場(chǎng)活躍。

4.增加融資方式，降低運(yùn)營(yíng)成本

新三板中小企業(yè)大多面臨融資渠道單一，融資時(shí)間長(zhǎng)，融資效率低下的難題。決策者們應(yīng)當(dāng)尋求多元化的投資方式，將目光移向股本融資或銀行貸款以外的融資渠道，融資渠道的豐富將直接帶來(lái)企業(yè)資金流動(dòng)速度的加快，同時(shí)提高資金的利用率，為企業(yè)帶來(lái)更多的利益。在融資效率提升的同時(shí)降低運(yùn)營(yíng)成本，雙管齊下，促進(jìn)中小企業(yè)長(zhǎng)足發(fā)展。