基于DEA模型的東北三省科技型中小企業(yè)新三板融資效率研究

趙科樂

（1.吉林省科技金融研究中心，吉林 長春 130028；2.長春金融高等專科學校 金融學院，吉林 長春 130028）

創(chuàng)新是引領時代發(fā)展的驅(qū)動力量，是建設社會主義現(xiàn)代化經(jīng)濟強國的戰(zhàn)略支撐。科技型中小企業(yè)作為當前背景下的技術革新主力軍，已經(jīng)成為科技研發(fā)與產(chǎn)業(yè)升級的重要貢獻者，肩負著發(fā)展科技戰(zhàn)略、創(chuàng)新時代經(jīng)濟的艱巨使命。但是，在實際運行過程中，科技型中小企業(yè)由于自身抗風險能力差、內(nèi)部財務管理制度規(guī)范性不足、市場監(jiān)管機制不完善等多方面原因，在金融市場上的融資形勢較為嚴峻。因此，以東北三省為例著重分析科技型中小企業(yè)新三板融資效率并提出相應的對策建議，旨在為其發(fā)展提供可供選擇的路徑方向。

一、融資效率評價模型——DEA數(shù)據(jù)包絡分析方法

數(shù)據(jù)包絡分析方法（Data EnvelopmentAnalysis），簡稱DEA模型。它是由美國著名運籌經(jīng)濟學家W.W.Cooper和A.Charnes在20世紀80年代共同提出來的，屬于數(shù)量經(jīng)濟學、統(tǒng)計學、運籌學與工商管理學等學科交叉在一起的綜合領域。該模型運用DEAP軟件，通過將多項投入指標和多項產(chǎn)出指標輸入系統(tǒng)，根據(jù)軟件處理結果充分比較樣本單位效率與績效，對樣本企業(yè)進行相對有效性評價，試圖使其服務單位的經(jīng)營效率實現(xiàn)最大化的一種數(shù)量分析與數(shù)據(jù)處理方法。[1]

DEA模型最常見的應用就是進行企業(yè)效率分析，其數(shù)據(jù)處理結果從EFFICIENCY SUMMARY（效率概況）、drs/irs（規(guī)模報酬遞減/遞增）及FIRM BY FIRM RESULTS（針對各個樣本單元的詳細結果）等方面不同程度地反映了企業(yè)融資效率。通常情況下，其測算出的所有效率值均在[0，1]區(qū)間范圍內(nèi)，國內(nèi)外已有的研究根據(jù)DEA模型融資效率的劃分標準，將效率值劃分為以下四個梯度，見表1所示：

表1 DEA模型融資效率的劃分標準

平均而言，企業(yè)融資效率大于或等于0.8，被視為整體上融得的資金得到了較好的運用，企業(yè)的管理和經(jīng)營決策相對有效，融資效率較高；而融資效率低于0.8的，則被認為企業(yè)融資效率不高，在市場上融得的資金未實現(xiàn)最優(yōu)利用，需要采取相應措施進行完善，使其融資效率得以提升。

二、DEA模型的數(shù)據(jù)選取

2006年初始，在中國證券業(yè)監(jiān)督管理委員會批準下，非上市企業(yè)正式開始通過三板市場進行股份轉讓，此后新三板市場形成并逐漸發(fā)展。在新三板剛剛成立的2006年，掛牌公司僅有10家，過了5年的時間才積累到97家，發(fā)展初期增長緩慢。2013年將新三板擴大至全國范圍并制定實施了一系列的配套政策，2014年國家正式推行金融市場做市商交易制度，2016年推出分層管理試行辦法，將三板市場細分為創(chuàng)新層和基礎層（截至2019年8月，基礎層8 790家，創(chuàng)新層690家）。隨著近年來新三板市場的不斷健全和擴張，更多的企業(yè)、券商、投資機構紛紛涌入，新三板也成為了科技型中小企業(yè)活躍發(fā)展的核心領域。

為了有效分析企業(yè)的融資效率，在搜集全國中小企業(yè)股份轉讓系統(tǒng)創(chuàng)新層掛牌的吉林省、黑龍江省、遼寧省科技型中小企業(yè)數(shù)據(jù)資料時，篩選的企業(yè)標準為于2015年12月底之前在三板市場掛牌，研究期間為2016年1月1日至2018年12月31日，通過同花順軟件查找2016—2018年最近三年的公司年報，獲取相應的財務報表數(shù)據(jù)。DEA模型的有效性需要樣本數(shù)量至少高于所選擇的投入指標和產(chǎn)出指標總和的三倍，本模型選取的投入與產(chǎn)出指標共6個，剔除數(shù)據(jù)不完整企業(yè)1家，最后合計樣本數(shù)19家，符合研究要求。其中，科技型中小企業(yè)樣本中吉林省有四家，遼寧省有九家，黑龍江省有六家，具體如表2所示。

在分析過程中，指標的選取不僅要科學合理，還要容易獲得、完整全面、有代表性，最終才能實現(xiàn)模型處理結果的準確可靠。DEA模型的投入指標有3個，分別是資產(chǎn)總額（X1）、資產(chǎn)負債率（X2）、營業(yè)成本（X3），產(chǎn)出指標有3個，分別是凈資產(chǎn)利潤率（Y1）、總資產(chǎn)周轉率（Y2）、營業(yè)收入增長率（Y3），具體的指標界定和所表達含義如表3所示。

表2 新三板創(chuàng)新層掛牌的東北三省科技型中小企業(yè)樣本名單

表3 投入指標與產(chǎn)出指標示意圖

三、數(shù)據(jù)的無量綱化處理

理論上來說，DEA模型要求投入指標和產(chǎn)出指標不可以存在負數(shù)，否則結果無效。而新三板掛牌的東北三省創(chuàng)新層企業(yè)中所選取的指標中Y1和Y3屬于相對指標，在近三年都曾出現(xiàn)過負值。因此，對所搜集的原始數(shù)據(jù)通過功效系數(shù)法進行無量綱化處理，這樣可以實現(xiàn)在保持模型處理結果不變的基礎上，不僅避免負數(shù)指標影響模型評估的準確性，還可以從根本上排除指標的瑕疵問題。[2]具體公式為：

其中，Xij*是處理后的數(shù)據(jù)，Xij是處理前的數(shù)據(jù)，min（Xij）為第j列的最小值，max(Xij)為第j列的最大值；i＝1，2，……6表示投入和產(chǎn)出變量的序數(shù)，j＝1，2，……19表示樣本企業(yè)的序數(shù)。

四、數(shù)據(jù)處理結果分析

通過DEAP2.1軟件對以上數(shù)據(jù)進行有效性處理，輸入無量綱化后的3項投入變量和3項產(chǎn)出變量指標，得出東北三省19家樣本科技型中小企業(yè)2016—2018三年的純技術效率（vrste）、規(guī)模效率（scale）和綜合技術效率（crste）的DEA模型實證結果如表4—表6所示。

（一）純技術效率分析

從表4可以綜合看出，2018年東北三省19家創(chuàng)新層科技型中小企業(yè)樣本中純技術效率處于較高水平的占比較多，高于0.8臨界值的樣本企業(yè)有15家，總占比高達78.95%，和前兩年的純技術效率相比來看呈穩(wěn)定持平狀態(tài)，雖然有個別企業(yè)純技術融資效率較低，依然在低效率狀態(tài)徘徊，但是整體上表現(xiàn)良好，東北三省科技型中小企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理和技術等方面對融資效率的影響效果不錯。

（二）規(guī)模效率分析

表5 2016—2018年東北三省創(chuàng)新層科技型中小企業(yè)規(guī)模效率值

從表5可以綜合看出，2018年東北三省19家創(chuàng)新層科技型中小企業(yè)樣本中規(guī)模融資效率高于0.8的數(shù)量有17家，總占比高達89.47%，處于較高水平的占比較多，和前兩年相比呈穩(wěn)定增長的優(yōu)化狀態(tài)。雖然有個別企業(yè)規(guī)模融資效率依然處于低水平狀態(tài)，規(guī)模報酬遞減，在日趨競爭激烈的內(nèi)外部環(huán)境下，多數(shù)企業(yè)融資后生產(chǎn)資源投入不合理，在規(guī)模擴張和轉型升級方面急于求成。但是整體上表現(xiàn)良好，東北三省科技型中小企業(yè)的實際生產(chǎn)規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距相對較小。在未來發(fā)展過程中可以適當提升資金運營能力和經(jīng)營管理水平，提高資金利用效率，集約化發(fā)展。

（三）綜合效率分析

表6 2016—2018年東北三省創(chuàng)新層科技型中小企業(yè)綜合技術效率值

從表6綜合來看，2018年東北三省19家創(chuàng)新層科技型中小企業(yè)樣本中綜合融資效率處于較高水平的占比較高，高于0.8的樣本企業(yè)為14家，占總數(shù)的73.68%，和前兩年相比呈穩(wěn)定波動變化狀態(tài)。雖然有個別企業(yè)綜合融資效率依然較差，資源配置能力較低，資金運用無效，但是整體上表現(xiàn)良好。東北三省大多數(shù)科技型中小企業(yè)生產(chǎn)要素等資源使用效率較高，企業(yè)總體結構符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃要求，綜合效益發(fā)揮較好，經(jīng)濟和社會效益較高，科技型中小企業(yè)通過新三板融資后效率有所提高。

通過DEA數(shù)據(jù)包絡分析法對新三板創(chuàng)新層掛牌的東北三省19家科技型中小樣本企業(yè)進行分析，可以看出該地區(qū)科技型中小企業(yè)的融資效率近3年內(nèi)有所變化。其中規(guī)模效率均值在0.8—1范圍內(nèi)不斷上升，2018年突破了0.9，上漲態(tài)勢樂觀；純技術效率均值和綜合技術效率均值則在0.8—1范圍內(nèi)處于下降態(tài)勢，其中純技術效率下降到0.9以下，但這兩個效率均值指標在2018年都位于0.8以上，大致上呈現(xiàn)穩(wěn)定波動的狀態(tài)，整體效率仍有待提升。在具體運營過程中，企業(yè)生產(chǎn)技術、管理水平和運營能力方面還不夠完善，規(guī)模遞增型企業(yè)和規(guī)模遞減型企業(yè)數(shù)量變化中趨于穩(wěn)定狀態(tài)，表明仍有部分企業(yè)需要提高自身資金運營能力及內(nèi)部管控水平，降低營業(yè)成本，健全發(fā)展機制，提高融資效率。

五、對策建議

目前，吉林、黑龍江、遼寧三省的科技型中小企業(yè)融資效率還不夠滿意，大多數(shù)企業(yè)仍然有提升空間。無論是宏觀政策監(jiān)管層、中觀行業(yè)市場還是微觀企業(yè)個體，都應該從自身出發(fā)，采取相關的改善措施，改善東北三省科技型中小企業(yè)的融資環(huán)境，從根本上提高科技型中小企業(yè)的融資效率。

（一）建立科技型企業(yè)激勵機制

第一，政府應該發(fā)揮主導作用，為科技型企業(yè)建立長效的扶持機制，如創(chuàng)設科技發(fā)展引導基金，合理統(tǒng)籌宏觀系統(tǒng)的科技資源及優(yōu)化配置，為科學技術發(fā)展和科技產(chǎn)業(yè)轉型升級提供可靠的支撐保障。[3]第二，對于科技型中小企業(yè)的創(chuàng)業(yè)進行支持，通過建立科學技術孵育平臺，簡化流程，規(guī)范項目運作流程和實施步驟。第三，建立健全的科技企業(yè)法律法規(guī)體制，增強科技型中小企業(yè)及外部金融部門對政府的監(jiān)督反饋，實現(xiàn)內(nèi)部管理外部監(jiān)督的多位一體化監(jiān)管制度。

（二）拓寬多渠道融資途徑

進一步推動地區(qū)性村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)商行、城商行的合作，增強小型商業(yè)銀行的放貸實力，從地方銀行的角度助力有合作意向的商業(yè)銀行與符合貸款條件的科技型中小企業(yè)簽約，提高貸款業(yè)務的匹配度；根據(jù)商業(yè)銀行與科技型中小企業(yè)合作的運行動態(tài)，及時調(diào)整科技貸款的風險補償策略，從資金規(guī)模角度讓區(qū)域內(nèi)更多的企業(yè)從中受益，滿足所需資金要求，實現(xiàn)發(fā)展的“加速跑”。在美國，風險銀行專門服務于當?shù)馗呖萍计髽I(yè)，為其提供融資支持，而國內(nèi)卻只有杭州、成都等金融集聚地區(qū)的城商行開設了“銀行+擔保+額外風險收益補償機制”運作模式相關分支機構，經(jīng)營機制尚不健全。因此，在國內(nèi)尤其是科技金融相對落后的東北三省可以推行銀行綜合化體制改革，在區(qū)域內(nèi)部設立專業(yè)型科技發(fā)展銀行，細分貸款客戶，明細科技型中小企業(yè)貸款主體，構建健全的風險管理架構與管理方法，增強科技型中小企業(yè)內(nèi)部管理能力。

（三）健全企業(yè)內(nèi)部管理

企業(yè)只有進行充分自我剖析，正確認識自身在行業(yè)中的競爭地位，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理過程中的不足，才能更好地生產(chǎn)與發(fā)展。首先，科技型中小企業(yè)應該明確定位，注意三省吾身，在行業(yè)中進行橫向?qū)Ρ龋覝饰恢谩Ｍㄟ^重構內(nèi)部組織框架，完善財務及運營組織管理；其次，東北三省科技型中小企業(yè)也應該完善人才激勵與培養(yǎng)機制，搭建人才發(fā)展和晉升平臺，可以將員工薪酬分為保障型基本工資、風險型績優(yōu)工資與科研型創(chuàng)收工資等多方面，形成以基本工資為支撐的短期薪酬激勵與風險科研創(chuàng)造等長期薪酬激勵相結合，讓高科技技能型人才能夠勞有所得，有所歸屬，有所期待，實現(xiàn)激勵效果最大化，從根本上解決東北地區(qū)現(xiàn)有創(chuàng)新型高水平優(yōu)秀人才過度流失的問題，助力當?shù)乜萍夹椭行∑髽I(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展。