基于DEA-Tobit模型的中國物流企業融資效率研究—源自38家上市物流企業面板數據

黃永福

（廣東理工學院經濟管理學院 廣東肇慶 526114）

引言

物流企業融資難、融資貴、融資效率低下是擺在眾多物流企業面前的一道難題，物流企業作為物流行業的核心組成部分，不能有效融資便難以更好發展，不利于整個物流行業的繁榮興旺。而影響更為深遠的是，物流行業作為國民經濟的支柱性產業，是整個社會經濟發展的前提保障，一個國家或地區沒有繁榮的物流業便很難有繁榮的社會經濟。當今中國社會已經由傳統經濟發展時期進入經濟高質量發展階段，經濟高質量發展需要高水平的物流業作為支撐條件，研究我國物流企業融資效率，有助于幫助發現我國物流企業在融資方面存在的問題，積極改進這些存在的問題，有利于提高物流企業融資效率，從而提高物流行業物流運作水平，實現物流業高質量發展，進而推動整個社會經濟高質量發展。

研究綜述

李琳（2011）運用DEA模型對我國上市物流企業進行了物流金融效率實證分析。曾桂珍、曾潤忠（2012）運用DEA模型選取我國21家代表性上市物流企業進行了總技術效率和純技術效率以及規模效率測算。鄧洞洞（2012）運用SCP分析法選取了我國31家上市物流企業2006～2010年間的面板數據進行了實證分析。周霞、胡愛媛（2013）運用數據包絡分析法對我國深滬兩市20家代表性上市物流企業進行了技術效率實證分析。呂璠、李竹梅（2013）利用突變級數法以及DEA模型，結合使用Excel和Lingo軟件對我國35家典型上市物流企業進行了經營績效實證分析。范林榜（2014）對我國物流業技術效率進行了實證研究，指出上市物流企業需要提高股份集中度以及獨立董事比例來提高物流業綜合效率。丁斌、曲慧敏（2015）綜合采用DEA模型和Tobit模型對我國上市物流企業經營效率進行了研究。王鵬（2015）分析了現今不同融資模式情況，并提出將供應鏈物流金融與互聯網金融相整合的新金融模式。曲慧敏（2015）綜合運用DEA模型和主成分分析法對我國11家代表性港口上市物流企業運營效率進行了實證分析，指出應該提高港口物流企業整體管理水平以及加強信息化和智能化建設等來改善上市物流企業運營效率。趙憲敏（2016）主要探討了融資環境會對物流企業資本結構產生深刻影響，指出應該從宏觀、微觀、企業多個層面入手進行改進。謝婷婷、馬潔（2016）綜合DEA模型和Malmquist模型及Tobit模型對我國西部地區18家典型節能環保產業上市公司2008-2014年的融資效率進行了綜合研究。郭青（2016）從供應鏈金融理論出發分析了第三方物流企業關于融資模式問題。孫亞芳（2016）從風險規避角度研究了我國物流企業應該如何規避開展金融服務風險。孫新明（2017）綜合運用兩階段DEA模型和Malmquist模型針對我國31家典型上市物流企業進行了融資效率分析，提出了通過完善企業內部管理制度及優化融資結構等方法提高物流企業融資效率。胡書芳（2017）運用回歸分析法和灰色模型法對滬深28家代表性上市物流企業進行了融資效率分析。宮興國、孫新明（2017）運用兩階段DEA模型對我國31家代表性上市物流企業進行了融資效率分析。杜麗慧、韓士專（2018）運用DEA模型選取2010-2015年相關數據，比較分析了我國17家典型港口上市企業融資效率情況。宋歌（2018）運用DEA模型對我國中部地區51家上市企業進行了融資效率綜合分析與研究。肖雅、郭曉順（2018）綜合DEA模型和Malmquist模型對2014-2016年掛牌的我國新三板高新技術企業進行了股權融資效率分析。姜琳（2018）綜合運用DEA-Malmquist-Tobit模型和SD模型分析了我國新三板企業融資效率情況，并提出了相應對策，以提高中小企業融資效率。顧晨陽（2018）運用DEA模型對我國新三板中小企業融資效率進行了綜合評價與分析。吳陽芬、曾繁華（2019）運用DEA模型對我國新三板創新層中小企業融資效率進行了測度研究。丁華、高丹（2019）綜合運用DEA模型和Malmquist模型對我國新三板掛牌企業進行了融資效率研究。謝閃閃、余國新（2019）綜合運用DEA模型和Malmquist模型對我國農業上市企業進行了融資效率綜合評價與研究。劉超、傅若瑜、李佳慧、周文文（2019）綜合運用DEA模型和Malmquist模型與Tobit模型對我國37家人工智能上市企業進行了融資效率綜合評價與研究。鄧迎春、黃小軍（2019）運用兩階段DEA模型對江蘇省新能源上市企業融資效率進行了相應的分析及提升路徑研究。曾剛、耿成軒（2019）結合運用Super-SBM模型和Logit模型對我國戰略性新興產業融資效率進行了綜合評價與研究。鄧雪莉（2019）分別運用DEA靜態模型和動態模型，對我國新三板市場47家創新層企業和108家基層企業為樣本進行了融資效率的實證分析與研究。

綜上所述，在早年直接關于物流企業融資效率的文獻還比較少，主要是一些學者采用DEA模型或者采用DEA模型與Malmquist模型等其他方法相結合的方式進行物流行業效率分析或相應行業上市企業融資效率分析，近年來慢慢的有學者開始關注上市物流企業融資效率問題，嘗試采用DEA模型、回歸分析法等進行上市物流企業融資效率分析，取得了一定進展，但是基于方法和數據及指標選取的局限性，對于上市物流企業融資效率研究還需要采用更新的數據選取更科學的指標以及選擇更合理的數學模型進行更深入細致的研究，才能更為有效地提高物流企業融資效率，促進物流行業繁榮進步，推動社會經濟高質量發展。

研究方法與研究設計

本文以2015～2018年中國38家上市物流企業為研究樣本，以其基礎財務數據為原始資料，運用DEA方法測算了該38家物流上市企業的融資效率，得到了綜合技術效率、純技術效率以及規模效率三個指標。進一步，本文通過構建面板Tobit模型，對物流業上市企業融資效率的影響因素進行了實證分析。

（一）數學模型的構建

1.DEA模型。數據包絡分析法（DEA方法）是進行效率評價的主要方法之一，其原理是在決策單元輸入、輸出保持不變的前提下，通過線性規劃等工具方法確定相對有效的前沿面，并通過比較各決策單元與前沿面之間的距離來判斷其有效性。DEA方法能夠充分考慮決策單元自身的特點和信息，得到理想的投入產出方案，且擅長多投入多產出的效率評價。DEA模型包括CCR模型（假設規模報酬不變）和BCC模型（假設規模報酬可變）。其中，CCR模型可用如下公式來表示：

其中，xij和yrj分別表示第j個決策單元的第i個輸入和第r個輸出，δ為線性規劃的目標值，即綜合效率，本文中該值越大表示上市物流企業的融資效率越高。λj為決策權重，和為松弛變量。若δ=1且0，=0，則表示該決定單元有效，即該上市物流企業的融資效率位于最優前沿面上，否則表示該決策單元非有效，存在投入冗余或產出不足。

2.Tobit模型。本文采用DEA方法測算的上市物流企業的融資效率取值在0到1之間，屬于受限因變量模型（因變量數值是截斷的），此時如果采用傳統的普通最小二乘（OLS）方法對模型進行估計將導致估計結果有偏。因此，本文構建面板Tobit模型如下，并采用最大似然法對模型進行估計：

表1 物流產業融資效率評價指標體系

表2 2015～2018年38家上市物流企業綜合效率統計表

圖1 2015～2018年上市物流企業融資效率變化情況

其中，y為因變量，即融資效率；X為解釋變量，對應影響融資效率的各因素；β為回歸系數；εit為隨機擾動項，εit：N（0，σ2）。

（二）指標選取與數據說明

1.投入產出指標的選取。物流行業上市企業融資效率投入產出指標的選擇如表1所示。第一，投入指標。本文選取了3個投入指標：資產總額。由于企業在進行債權（股權）融資時，都會促使其資產總額增加，企業的資產總額反映了其資產控制的多少，同時也可反映企業融資規模的大小。營業成本。該指標反映了企業在生產經營過程中需要投入的資源和所需支付的費用，與企業的利潤息息相關。資產負債率。資產負債率是體現一家企業資本結構的重要指標，其衡量的是負債與資產的比率，合理的資本結構可以使企業獲得更多的利潤。第二，產出指標。本文選取了3個產出指標，包括：營業收入增長率。營業收入增長率是衡量企業所處的成長階段以及成長能力的重要指標，營業收入增長率越高，表明該企業的成長性越強，發展越好。凈資產收益率。凈資產收益率是利潤率與平均股東權益的比值，是反映企業盈利能力的重要指標。凈資產收益率越高，可以體現出企業融資帶來的利潤也較高。總資產周轉率。總資產周轉率衡量的是企業總資產的周轉速度，即企業在生產經營的過程中，其資本的周轉能力。該指標反映了企業資產的利用效率，周轉率越高，資本利用效率越高。

2.數據來源與處理。本文以38家上市物流企業作為研究樣本，選擇2015～2018年相關的財務數據為原始數據來測算物流企業的融資效率，其中，原始數據來源于新浪財經與巨潮資訊數據中心。在采用DEA方法進行融資效率的測算時，要求所有的投入產出指標均為正值，但是在本文選取的投入產出指標中，資產負債率、營業務收入增長率、凈資產收益率以及總資產周轉率中可能存在負值，同時資產總額、營業成本指標的數值較大。因此，本文借鑒劉超、傅若瑜、李佳慧、周文文（2019）中的處理方法，對所有指標進行無量綱處理，標準化公式為：xij=(xij-xmin)/(xmax-xmin)，其中，xmax和xmin分別表示指標的最大值和最小值。通過上述數據處理，所有指標的取值位于0到1之間，提高了DEA模型結果的準確性。

實證結果分析

（一）上市物流企業融資效率分析

基于DEA模型對2015～2018年38家上市物流企業的融資效率進行測算，并取均值，其結果如表2所示。表2為2015～2018年38家上市物流企業的融資效率及其分解項的平均情況，從表2中可以看出，整體來看，我國上市物流企業的融資效率偏低，38家上市物流企業中，只有兩家公司的綜合融資效率為1，即在2015～2018年期間，其融資效率均達到了技術效率有效，此時規模效率和純技術效率均為1（有效），并且相關的松弛變量為0。從融資效率的分解情況來看，純技術效率整體低于規模效率，其中，純技術效率低于0.5的企業有15家，在總體樣本中占比為39%。總體來看，造成上市物流企業融資效率偏低的原因主要由于純技術效率偏低。純技術效率反映了一家公司的技術和管理水平，且對融資的資金運營管理水平以及企業所處的發展階段息息相關，處于成長階段或已經處于成熟階段的企業的資金管理水平較高，本文樣本企業中融資效率較高的建發股份和物產中大等上市企業也均為資產規模較大、資金管理水平較高、運營能力較強的企業。

2015～2018年38家上市物流企業的整體融資效率變化情況如圖1所示。從圖1中的變化趨勢可以看出，綜合效率在2015～2017年呈上升趨勢，之后在2018年出現下降；純技術效率在2015～2018年始終呈下降趨勢；規模效率的變化趨勢與綜合效率相似，在2015～2017年增長，2018年出現下降。從圖1中融資效率的變化趨勢再次證實規模效率是引起綜合效率增長的主要原因，而在2018年，純技術效率和規模效率共同導致了上市物流企業融資綜合效率的下降。

（二）上市物流企業融資效率影響因素分析

上文對上市物流企業的融資效率進行了比較分析，接下來進一步分析在實際決策中融資效率的影響因素。本文選取影響融資效率的融資結構、盈利能力、成長能力、資金利用率、資金周轉率五個方面的影響因素為自變量，以上文采用DEA方法測算的融資效率為因變量，通過構建面板Tobit模型進行實證分析。

1.研究假設。

假設一：資金利用率是影響上市物流企業融資效率的重要因素，資金利用率包括兩個方面，一是資金的到位率，二是資金利用的充分性。資金利用率反映了企業籌集資金運用于生產的程度，資金利用率越高，融資效率越好。但是由于我國市場監管尚缺乏完善性，導致一些上市企業在獲得融資后，變更資金的使用流向，造成資本浪費。因此文本采用主營業務成本來衡量上市企業的資金利用率，并提出假設一：企業的資金利用率與融資效率呈正相關。

假設二：融資結構對上市物流企業的融資效率也會產生影響，通常企業的融資方式包括股權融資和債權融資兩種，且一般企業的融資方式會影響企業的資本結構和資本成本，而企業的資本成本反過來也會影響融資效率。因此，本文選擇采用上市物流企業的財務杠桿系數——資產負債率來衡量企業融資結構，資產負債率可在一定程度上體現企業融資結構和資本結構的合理性。因此，本文提出假設二：企業的債權融資與融資效率呈正向相關關系。

假設三：盈利能力是上市物流企業發展程度的直接反映，也影響著企業的融資效率。盈利能力強的企業向市場傳達了企業具有較好發展能力的訊息，預示著企業具有較強的償債能力和較低的財務風險，企業倒閉的可能性較低，可以幫助企業憑借更高的信用等級來獲得債權融資或股權融資。本文選擇上市物流企業的資產凈收益率來反映企業的盈利能力，并提出本文的假設三：企業的盈利能力越強，融資效率越高。

假設四：成長能力是反映上市物流企業融資效率的又一重要因素。與盈利能力不同，成長能力是衡量企業未來發展潛力的重要標志，二者之間沒有必然聯系。盈利能力較高的企業不一定具有較好的成長能力，如有些企業投入了大量資金進行研發，短期內可能盈利能力較低，但從長遠來看，技術水平的進步將在未來給企業帶來更多的利潤。本文選擇營業收入增長率來表示上市物流企業的成長能力，并提出假設四：企業的成長能力越強，融資效率越高，即成長能力與融資效率呈正比。

假設五：運營能力也是影響企業融資效率的一個重要因素。企業在生產經營的過程中，如果其資本的輸入輸出的流轉速度越快，則說明企業的運營效率越高，管理能力越好，融資效率越高。本文選擇企業的總資產周轉率來衡量企業的運營能力，并提出理論假設五：企業的運營能力越高，融資效率越高，即運營能力與融資效率呈正相關。

2.模型檢驗。首先，為更清晰地描述各指標，面板Tobit模型中各指標的描述性統計如表3所示。在進行回歸之前，需要對模型進行面板協整檢驗。由于本文的樣本時期為4年，樣本企業數為38，屬于典型的大N小T的樣本結構。因此可省略單位根檢驗，直接進行面板協整檢驗。目前面板協整檢驗主要采用佩德羅尼（Pedroni）、考（Kao）、約翰森（Johansen）的方法。其中，考（Kao，1999）利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整方法，其零假設為不存在協整關系。隨后，盧西亞諾（Luciano，2003）運用蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬對面板協整檢驗的幾種方法進行了比較，認為在T較小、N較大時，Kao檢驗具有更高的功效。鑒于本文數據符合T較小、N較大的數據結構情形，因此這里采用Kao檢驗。面板協整檢驗的結果如表4所示。由表4可知，在不存在協整關系的零假設下，三個模型均在5%的顯著性水平上拒絕零假設，表明被解釋變量與各解釋變量在5%的顯著性水平下存在協整關系，可以進一步進行回歸分析。

3.回歸結果分析。上市物流企業融資效率影響因素的回歸結果如表5所示。從表5中可以看出：第一，上市物流企業的融資效率與資金利用率呈正相關，且在1%的顯著性水平下顯著，說明在上市物流企業中，資金的到位率和資金利用的充分性提高了企業的融資效率。第二，上市物流企業的成長能力顯著促進了企業的融資效率，可見對于成長能力較強、發展潛力較大的企業，必然會吸引來較多的投資者，此時企業將有更多的機會去選擇適合自身發展的融資方式。第三，融資結構對融資效率有正向促進作用，在1%的顯著性水平下顯著。資產負債率較高表明企業在進行融資的過程中，在內部融資、股權融資、債券融資等方式中，其舉債融資比例較高，雖然較高的財務杠桿會增加企業的財務風險，但同時適當的負債可使得企業的稅務減少，創造更多的利潤，從而可提升企業的自身價值。第四，企業的盈利能力也在1%的顯著性水平下對企業的融資效率產生了積極促進作用。盈利能力較好的企業可以為自身提供更多的留存收益，不僅可以為企業帶來充足的資金應對各種風險，還可進一步增強企業的內部融資能力，與股權融資和債券融資相比，企業內部融資可以有更高的資金到位率，從而可以提高企業的融資效率。第五，企業的運營能力在5%的顯著性水平下對企業的融資效率有正向促進作用，企業的資產周轉速度越快，可以節約企業的資金投入，避免資金的閑置與浪費，增強企業的資金運營能力，從而有助于改善企業的融資效率。

表3 變量描述性統計

表4 面板協整檢驗結果

進一步，文本增加了時間固定效應，其回歸結果如表6所示。增加時間固定效應的回歸結果與表5的回歸結果相一致，各變量的影響系數均顯著為正，除企業的成長能力和企業的運營能力兩個指標的顯著性有所下降以外，資金利用率、融資結構以及盈利能力均在1%的顯著性水平下顯著，再次說明了各影響因素均對融資效率產生了積極促進作用。

研究結論與對策建議

（一）研究結論

本文以2015～2018年38家上市物流企業融資效率為研究對象，采用DEA方法測算了該38家上市物流企業的融資效率。測算結果顯示，整體上，我國上市物流企業的融資效率并不理想，38家上市物流企業中，只有兩家企業的綜合融資效率為1（有效），即在2015～2018年期間，只有兩家企業其融資效率均達到了技術效率有效，此時規模效率和純技術效率均為1（有效），并且相關的松弛變量為0；從融資效率的變化趨勢來看，在2015～2017年，物流企業整體融資效率呈上升趨勢，之后在2018年出現下降，純技術效率在2015～2018年始終呈下降趨勢；規模效率的變化趨勢與綜合效率相似，在2015～2017年增長，2018年出現下降；從分解因素來看，規模效率是引起綜合效率增長的主要原因，而在2018年，純技術效率和規模效率共同導致了上市物流企業融資綜合效率的下降。在進一步的實證分析中，Tobit回歸結果顯示物流企業的資金利用率、成長能力、融資結構、盈利能力以及運營能力均會對企業的融資效率產生積極的正向促進作用，但各指標顯著性略有差異。

（二）對策建議

1.提高物流技術水平。研究結果顯示純技術效率較低是造成物流企業融資效率偏低的重要原因，物流技術水平的高低對于物流效率存在著非常重要的影響，繼而影響物流企業純技術效率以致影響物流企業整體融資效率，加大物流技術應用是提高物流技術水平的有效途徑。高新技術在物流領域中可以廣泛運用，在采購、倉儲、運輸、包裝、裝卸搬運、流通加工、配送、物流信息處理等諸多環節需要提高物流機械化、自動化、智能化應用水平。

2.提高企業管理水平。實證研究表明企業管理水平的高低也會明顯影響到物流企業融資效率，處于成長階段或已經處于成熟階段的企業整體管理水平較高，樣本企業中融資效率較高的建發股份和物產中大等上市企業也均為資產規模較大、資金管理水平較高的企業，而處于尚不成熟階段的企業其管理水平不高以致影響了融資效率。物流企業應該加強信息系統建設、推行標準化管理程序、提高管理者管理能力，來提高企業管理水平。

3.優化企業資本結構。物流企業需要根據自身具體情況綜合采用多種融資方式，靈活合理地運用各種金融工具，恰當的控制融資成本，從本質上優化內部資本結構，與此同時，還需要強化企業財務方面的規范性，不斷完善資金預算管理，建立產權清晰、責權分明、管理科學的現代財務管理制度，在物流企業資本結構優化的過程中，建立一種科學合理的約束與激勵機制促進物流企業實現企業價值的最大化。

表5 上市物流企業融資效率影響因素面板Tobit回歸結果

表6 控制年份效應的面板Tobit回歸結果

4.提高企業盈利能力。物流行業整體利潤率比較低，不屬于暴利行業，很多物流企業甚至是微利經營，如果不提高企業的盈利能力，不但影響融資，甚至影響生存。提高企業的盈利能力也明顯地對企業的融資效率可以產生積極的促進作用。盈利能力較好的企業可以為自身創造更多的留存收益，可以給企業帶來充足的資金以應對各種風險，還能進一步增強企業的內部融資能力，與股權融資和債券融資相比，企業內部融資可以有更高的資金到位率，從而可以提高企業的融資效率。

5.營造良好融資環境。經濟要發展，物流是基礎，物流企業要持續發展，良好的融資環境是重要的前提保障，只有營造一個良好的融資環境，在能為物流企業融資創造條件，并解決企業融資的后顧之憂。有效增加資金投放和融資供給，扎實推進普惠金融，特別是大力支持民營物流企業，在信貸供給增加的基礎上保持融資成本處于合理水平，為民營物流企業尤其是小微企業實質性減負，政府、銀行及社會各界加大對物流企業融資扶持力度。

6.提高整體運營能力。回歸結果顯示物流企業的資金利用率、成長能力、融資結構以及運營能力等均會對企業的融資效率產生積極的正向促進作用。而一些物流企業這些方面沒有做好以致影響了企業融資效率，資金利用率不高以致資本浪費，融資結構不合理以致增加負債，盈利能力不強以致投資者沒有信心等。運營能力是影響企業融資效率的一個非常重要的因素，物流企業需要更加合理地配置企業資源、更加有效地利用各項資金、最大限度地滿足市場需求增加利潤從而提高整體運營能力，進而提高企業融資效率。