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創(chuàng)新層企業(yè)融資效率淺析

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創(chuàng)新層企業(yè)融資效率淺析

[提要]新三板分層制度降低投資者收集信息成本,提高風(fēng)險防控水平,促進(jìn)資金流動性增強(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。2013年,全國股轉(zhuǎn)系統(tǒng)擴(kuò)大試點至全國,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、合理的評價逐漸成為政府監(jiān)管部門和學(xué)術(shù)研究的熱點。以期通過更科學(xué)的制度設(shè)計,實現(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,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)出效率是相對真實準(zhǔn)確的。這是已有研究關(guān)注不足的地方。

一、研究設(shè)計

(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,可以識別每一個決策單元(DMU)的相對效率,可以同時處理多個決策單元多個投入產(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)模報酬遞增和規(guī)模報酬遞減的時候就不相等。本文結(jié)合研究對象高新型中小企業(yè)的特點,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。使用原始投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行初始效率評價。對于任一決策單元,投入主導(dǎo)型規(guī)模報酬可變的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結(jié)果,同時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。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,因為金融類公司的現(xiàn)金流極大,不屬于實體經(jīng)濟(jì)范疇,該行業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)與一般企業(yè)不具有可比性;剔除了財務(wù)費用為負(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(wind數(shù)據(jù)庫),環(huán)境變量來源于中國統(tǒng)計年鑒。

(四)指標(biāo)選取1、投入產(chǎn)出指標(biāo)選取。DEA分析法的評價結(jié)果與決策單元的個數(shù)、投入產(chǎn)出指標(biāo)個數(shù)密切相關(guān)。從DEA方法的實踐應(yīng)用經(jīng)驗來看,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、財務(wù)費用、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,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,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、實證結(jié)果與分析

(一)第一階段:經(jīng)典DEA模型實證結(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)實證結(jié)果分析。當(dāng)綜合技術(shù)效率為1時,此時純技術(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)了資金流動性增強(qiáng),促進(jìn)了多層次資本市場各個板塊之間的聯(lián)通,發(fā)揮了金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的功能作用。投資者看好轉(zhuǎn)板上市的溢價空間,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