創(chuàng)新層企業(yè)融資效率淺析

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［提要］新三板分層制度降低投資者收集信息成本，提高風(fēng)險(xiǎn)防控水平，促進(jìn)資金流動(dòng)性增強(qiáng)，為解決中小企業(yè)融資提供新的選擇。本文以全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)2018年5月25日公布的559家創(chuàng)新層公司為研究對象，運(yùn)用三階段DEA分析法，分析其融資效率問題。結(jié)果表明：創(chuàng)新層掛牌對融資效率有一定的影響，分層制度、轉(zhuǎn)板制度、投資者適當(dāng)性管理要求促進(jìn)融資規(guī)模及效率提升。

關(guān)鍵詞：新三板創(chuàng)新層；融資效率；三階段DEA分析

2006年，中關(guān)村科技園區(qū)非上市股份公司進(jìn)入證券公司代辦股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)進(jìn)行股份轉(zhuǎn)讓試點(diǎn)。2013年，全國股轉(zhuǎn)系統(tǒng)擴(kuò)大試點(diǎn)至全國，新三板掛牌公司數(shù)量快速上升。2016年，新三板分層制度試運(yùn)行，將掛牌企業(yè)分成創(chuàng)新層和基礎(chǔ)層，2018年進(jìn)行了分層制度改革。全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，94%的創(chuàng)新層公司在新三板市場獲得股票融資，2018年5月23日公布的940家創(chuàng)新層公司中共有884家發(fā)生過融資，融資發(fā)生率94.04%，合計(jì)融資額達(dá)1，250.19億元。其中，299家公司融資超過1億元，14家公司融資超過10億元，541家公司股票融資兩次以上。其中，制造業(yè)、信息技術(shù)等高新企業(yè)占七成以上。巨大的融資體量，解決了高新型中小企業(yè)的資金需求問題，不少公司實(shí)現(xiàn)了規(guī)模升級。2019年5月24日，全國股轉(zhuǎn)公司發(fā)布2019年創(chuàng)新層掛牌公司名單，共計(jì)698家掛牌公司入圍。伴隨著融資規(guī)模的不斷加大，也引發(fā)了更為深層的問題。其中，融資效率逐漸成為較為突出問題，對資金的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行客觀、合理的評價(jià)逐漸成為政府監(jiān)管部門和學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。以期通過更科學(xué)的制度設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)管資源的優(yōu)化配置，降低投資者信息收集成本，提高市場流動(dòng)性，提高企業(yè)的估值。國內(nèi)學(xué)者對企業(yè)融資效率做了大量有意義的探索，綜合來看，已有的研究涵蓋了新三板市場、創(chuàng)業(yè)板市場、主板市場在內(nèi)的企業(yè)融資效率評價(jià)，得出了我國資本市場融資效率不高的結(jié)論，但是還存在一定的改進(jìn)空間。首先，已有的針對創(chuàng)業(yè)板和主板市場企業(yè)的研究，由于企業(yè)規(guī)模、管理模式、主營產(chǎn)品等不同，并不能很好地適用于新三板企業(yè)的融資規(guī)律；其次，已有的針對新三板的研究主要是依據(jù)2019年及以前的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和論證的，2013年新三板才擴(kuò)容，管理制度及分層制度直到2021年還在進(jìn)一步完善中，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑存在不統(tǒng)一等問題，在一定程度上影響了研究結(jié)果。多數(shù)研究結(jié)果表明企業(yè)融資效率較低或無效率。目前針對新三板創(chuàng)新層企業(yè)的專門研究還不多，本文運(yùn)用三階段DEA模型對新三板創(chuàng)新層企業(yè)的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進(jìn)行分析，通過松弛變量對環(huán)境變量和混合誤差項(xiàng)進(jìn)行回歸，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)噪聲，運(yùn)用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次測算各決策單元的效率，此時(shí)已經(jīng)剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素的影響，產(chǎn)出效率是相對真實(shí)準(zhǔn)確的。這是已有研究關(guān)注不足的地方。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法。企業(yè)融資效率包括在給定的投入下獲得最大產(chǎn)出的能力和在給定各自投入價(jià)格的情況下使用最優(yōu)比例的能力，即技術(shù)效率和配置效率，兩個(gè)結(jié)合起來就是總經(jīng)濟(jì)效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）是一種運(yùn)用線性規(guī)劃確定最佳生產(chǎn)前沿面的非參數(shù)法，可以識別每一個(gè)決策單元（DMU）的相對效率，可以同時(shí)處理多個(gè)決策單元多個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的情況，數(shù)據(jù)相對比較客觀。DEA分析法分成投入主導(dǎo)型測度和產(chǎn)出主導(dǎo)型測度。投入主導(dǎo)型即不減少產(chǎn)出的情況下，投入可以按比例減少的數(shù)量。產(chǎn)出主導(dǎo)型即不增加投入的情況下，產(chǎn)出可以按比例增加的數(shù)量。只有規(guī)模收益不變的情況下，投入主導(dǎo)型和產(chǎn)出主導(dǎo)型測度方法的技術(shù)效率是相等的。但是，存在規(guī)模報(bào)酬遞增和規(guī)模報(bào)酬遞減的時(shí)候就不相等。本文結(jié)合研究對象高新型中小企業(yè)的特點(diǎn)，投入指標(biāo)相對產(chǎn)出指標(biāo)更容易調(diào)整，選擇投入主導(dǎo)型規(guī)模報(bào)酬可變的三階段DEA模型。

（二）研究流程。第一階段：經(jīng)典DEA模型估計(jì)。使用原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率評價(jià)。對于任一決策單元，投入主導(dǎo)型規(guī)模報(bào)酬可變的DEA模型。將創(chuàng)新層企業(yè)原始投入指標(biāo)整理，運(yùn)用DEAP2.1軟件，可以得到初始效率評價(jià)結(jié)果，同時(shí)得到投入變量的松弛變量。第二階段：構(gòu)建隨機(jī)前沿分析SFA回歸模型。運(yùn)用SFA模型分解第一階段的松弛變量，并調(diào)整投入變量。松弛變量可以反映初始的低效率，一般來說由環(huán)境因素、管理無效率和統(tǒng)計(jì)噪聲等環(huán)境因素構(gòu)成。接下來剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對效率測度的影響，以便將所有決策單元調(diào)整于相同的外部環(huán)境中。第三階段：調(diào)整后的DEA模型估計(jì)。將調(diào)整后的新投入數(shù)據(jù)代替原始投入數(shù)據(jù)，保持原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)不變，再次運(yùn)用于DEAP2.1軟件，擬合投入指標(biāo)的松弛變量和環(huán)境的關(guān)系，得到剔除噪音的企業(yè)效率評價(jià)結(jié)果。

（三）數(shù)據(jù)描述。本文以全國中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)2018年5月25日公布的940家創(chuàng)新層公司為研究對象，保證了數(shù)據(jù)的可研究性和連續(xù)性。剔除了金融類掛牌公司，因?yàn)榻鹑陬惞镜默F(xiàn)金流極大，不屬于實(shí)體經(jīng)濟(jì)范疇，該行業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與一般企業(yè)不具有可比性；剔除了財(cái)務(wù)費(fèi)用為負(fù)數(shù)的公司，這類企業(yè)現(xiàn)金充裕，利息收入較多，影響了指標(biāo)的衡量質(zhì)量；剔除了在研究期間發(fā)生并購、擬申請主板或創(chuàng)業(yè)板IPO的公司，最終得到559個(gè)樣本的面板數(shù)據(jù)。本文的投入產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)來源于2019～2020年相關(guān)企業(yè)年報(bào)（wind數(shù)據(jù)庫），環(huán)境變量來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒。

（四）指標(biāo)選取1、投入產(chǎn)出指標(biāo)選取。DEA分析法的評價(jià)結(jié)果與決策單元的個(gè)數(shù)、投入產(chǎn)出指標(biāo)個(gè)數(shù)密切相關(guān)。從DEA方法的實(shí)踐應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)來看，決策單元DMU的數(shù)量至少應(yīng)該為投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)量的2～3倍以上，否則DEA方法對決策單元的區(qū)分能力會降低。借鑒其他學(xué)者的算法，確定資產(chǎn)負(fù)債率、財(cái)務(wù)費(fèi)用、銷售毛利率為投入指標(biāo)，每股收益為產(chǎn)出指標(biāo)。在正式分析之前，運(yùn)用SPSS軟件對所選投入、產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)，并進(jìn)行合理性分析。通常采用皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)方法檢驗(yàn)其是否滿足同向性假設(shè)的要求。Pearson系數(shù)的絕對值越接近1，相關(guān)性越強(qiáng)，越接近于0，相關(guān)度越弱。所選取的投入、產(chǎn)出指標(biāo)相關(guān)性系數(shù)總體為正，大多數(shù)通過了5%級別顯著性水平的雙尾檢驗(yàn)，滿足了同向性假設(shè)，這表明所選投入、產(chǎn)出指標(biāo)的合理性通過建議，可以進(jìn)行后續(xù)實(shí)證分析。2、外部環(huán)境指標(biāo)選取。本文所選取的外部環(huán)境變量是指不受新三板創(chuàng)新層企業(yè)所控制的，但對其融資效率有著重大影響的變量。綜合考慮企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營特點(diǎn)和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可得性，選取GDP增長率和三板成指作為環(huán)境變量。

二、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）第一階段：經(jīng)典DEA模型實(shí)證結(jié)果。將樣本投入、產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)導(dǎo)入DEA模型中，并運(yùn)用DEAP2.1軟件進(jìn)行計(jì)算，得出第一階段創(chuàng)新層企業(yè)融資效率的綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率值，結(jié)果如表1所示。（表1）

（二）第二階段：SFA模型實(shí)證結(jié)果。將第一階段的松弛變量，剔除環(huán)境因素和隨機(jī)因素對效率測度的影響，使所有決策單元置于相同的外部環(huán)境中，并運(yùn)用Frontier4.1軟件進(jìn)行計(jì)算，得出投入變量的SFA回歸結(jié)果，如表2所示。（表2）

（三）第三階段：調(diào)整后的DEA模型實(shí)證結(jié)果。將調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)和原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)再次運(yùn)用于DEAP2.1軟件，得到剔除了噪音的企業(yè)的效率值，如表3所示。（表3）

（四）實(shí)證結(jié)果分析。當(dāng)綜合技術(shù)效率為1時(shí)，此時(shí)純技術(shù)效率值和規(guī)模效率值均為1，表明企業(yè)融資是有效率的；而本文中分析的559個(gè)決策單元的綜合技術(shù)效率小于1，表明投入并未達(dá)到最優(yōu)水平，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，約92%的企業(yè)正處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，產(chǎn)出水平隨投入水平成正比例增長。調(diào)整后的第三階段DEA效率值比第一階段高，說明外部環(huán)境對企業(yè)有較明顯的影響。

三、啟示

新三板的分層制度降低了投資者收集信息成本，提高了風(fēng)險(xiǎn)防控水平。分層制度在準(zhǔn)入、融資方式、信息披露要求、投資者準(zhǔn)入等方面做出差異化的安排。對于創(chuàng)新層公司來講，合理的信息披露和公司評級營造了較好的融資環(huán)境，使企業(yè)能夠較快速地獲得足夠的資金用于新技術(shù)的研發(fā)和市場拓展。轉(zhuǎn)板制度促進(jìn)了資金流動(dòng)性增強(qiáng)，促進(jìn)了多層次資本市場各個(gè)板塊之間的聯(lián)通，發(fā)揮了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的功能作用。投資者看好轉(zhuǎn)板上市的溢價(jià)空間，積極尋找投資潛在標(biāo)的，二級市場情緒高漲。投資者適當(dāng)性管理要求調(diào)整客觀上推動(dòng)了創(chuàng)新層交易持續(xù)增加。創(chuàng)新層準(zhǔn)入門檻降低，投資者數(shù)量顯著增加，促進(jìn)了創(chuàng)新層交易量活躍增加，尤其是頭部優(yōu)質(zhì)股票交投活躍，有利于優(yōu)質(zhì)企業(yè)獲得更多的資源投入，進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展。

作者:劉曉磊 王寧遠(yuǎn) 王鵬 單位:河北政法職業(yè)學(xué)院 中核戰(zhàn)略規(guī)劃研究院有限公司