張 賽
(華僑大學 福建 泉州 362000)
近年來,為促進科技型中小企業發展,浙江省實施了眾多措施。作為高新技術產業的主力軍,科技型中小企業得到了快速發展。但從實用的角度來看,中小型企業的發展過程中仍然面臨著企業規模小,管理系統不完善,資金來源渠道狹窄一系列現狀困難和問題的存在,融資狀況不容樂觀,融資效率不高已經成為束縛了科技中小企業的發展。如果把企業比作人,那么資本就是身體運行所必須的新鮮血液,是機體生命的源泉。因此,科技型中小企業要想保持高速增長,就必須有充足的資金支持解決融資難、融資效率低的問題。
在此背景下,本文將對浙江省科技型中小企業融資效率進行深入研究。本文實證分析部分:采用DEA分析方法,實證研究浙江省科技型中小企業的融資狀況及影響因素。在EDA模型中,本文擬采用的輸入指標為總資產、營業成本以及資產負債率,擬采用的輸出指標每股收益、總資產周轉率、凈資產收益率。樣本選取注冊地為浙江省的20加科技型中小企業,計算2014-2018年樣本數據的融資效率??偨Y出在融資效率上浙江省科技型中小企業所面臨的問題,并從政府和企業兩個方面提出合理化的改進建議。
DEA方法基于相對效率的概念,是一種評價同一類型多輸入、多輸出決策單元是否有效的非參數統計方法。將評估每個單元作為一個決策單元(DMU),由眾多DMU評估小組,通過綜合分析輸入和輸出比例,與每個DMU的重量的輸入和輸出變量的指標來評估計算,確定有效生產前沿,和基于每個DMU和有效生產前沿的距離,以確定每個決策單元DEA有效。相對于參數如回歸分析、因子分析方法,DEA數據包絡分析方法沒有假設的具體函數形式,而層次分析法和模糊評價方法和其他非參數分析,沒有各種各樣的DEA指標權重確定,數據包絡分析模型的重量是由數學規劃,可以有效地避免主觀性。因此,本文選擇DEA方法對科技型上市中小企業的融資效率進行評價。
1.樣本數據選擇
確定樣本數據的首要任務就是決定模型中決策單元的選擇,因為這關系到整個實證分析所要研究的內容和方向。本文的實證分析將要選擇浙江省的20家上市的科技型中小企業作為樣本進行后面的研究,之所以選擇上市企業進行研究,是出于數據的可操作性和可的性進行的考慮。其中的研究依據是這20家企業2010-2018年的財報相關數據和指標,以便更好地反映科技型的中小企業融資過程中的各類變化。本文所使用的樣本數據來源于國泰安數據庫、新浪財經巨潮資訊網等國內知名金融網站和數據庫,經過人為的搜集和整理、剔除其中不完整的部分數據。
2.指標的選取
在研究過程中發現科技型的中小企業往往投入多、風險大、收益高、成長速度也快速,結合行業特點,選擇適合該行業的投入和產出指標,正確使用DEA方法是關鍵一步。而研究融資效率時可以選擇的指標體系有很多,但是“種瓜得瓜,種豆得豆”,所以選擇不一樣的指標體系將會產生不一樣的研究結果,選擇指標體系前應確認其是否有研究價值。
在使用DEA模型時,需要輸入和輸出指標,數據選擇必須是非負的。在選取的指標中主營業務收入、資產負債率、凈資產收益率、總資產周轉率都有可能是負值,不便于保持數據的一致性。因此,要在在進行數據分析之前需要進行無量綱處理。最常用的方法是在一個正區間對數據進行標準化。因為各類輸入輸出指標的選擇與決策單元的有效性無關,同時,經過無量綱處理后,數據的原始含義不發生變化,模型結果不受任何影響。因此,可以假定特定的函數關系處理非負值。
令ai=min(Yij),bi=max(Yij),i=1,2,…;j=1,2,3…具體函數關系如下:
這樣處理后的數據范圍被限制在[0,1],消除了負值選擇的不適用性。通過實證分析,采用Deap2.1軟件對浙江省的科技型的中小企業的融資效率進行測算。首先,對2014-2018年浙江省20家科技型中小企業的6個指標進行統一無量綱處理,得到標準數據。
根據原始數據,整理出浙江省科技型中小企業的投入、產出數據,通過軟件解決DEA數據分析相關問題。可以得到2014-2018年浙江省科技型中小企業各年的綜合效率、純技術效率和規模效率具體數值。而其中的綜合效率值將等于純技術效率值和規模效率值的乘積??v向對比浙江省科技型中小企業2014-2018年的變化趨勢,如表1所示:

表1 融資效率整體評價結果
從總體均值來看,樣本中的科技型中小企業的綜合效率、純技術效率和規模效率的最終平均值分別是0.441、0.535和0.806。總體結果表明,浙江省科技型中小企業的綜合效率和純技術效率偏低,規模效率偏高。同時,樣本科技型中小企業的規模效率高于其純技術效率,說明浙江省科技型中小企業在利用規模提高融資效率方面總體上更具優勢。
浙江省的科技型的中小企業的融資效率將跟隨外界環境以及企業自身決策的變化而變化。從整體的發展趨勢上來看,2014年20家浙江省科技型中小企業中分別有2家、4家和2家企業為綜合有效、純技術有效以及規模效率有效,2015年依次分別為1家、2家和1家,而2016年分別為1家、4家和4家,其中2017年依次分別為0家、0家和1家,2018年依次分別為1家、2家和4家,這就說明浙江省科技型中小企業融資效率近五年基本穩定。而其中的2017年融資效率相對有效的企業數分別為0家、0家和1家,相較之前年度較差。
根據20家樣本企業2018的分析數據可以看出中,綜合技術有效的企業占1家,占樣本總量的5%,說明企業投入產出規模適中,綜合資本得到有效利用。2018年綜合融資效率平均為0.383,總體融資效率不高。純技術效率的均值為0.4993,說明在不考慮規模收益的情況下,融資效率較低。平均規模效率為0.7567,高于純技術效率。因此,浙江省科技型中小企業綜合融資效率低的主要原因是大部分企業未能實現純技術效率。
經過整體的評價分析,對浙江省的科技型的中小企業的融資效率有了大概的了解后,將依次對這些企業的純技術效率和規模報酬效率進行試算和評價。
純技術效率值即剔除規模效率后留下的企業的資金使用的效率,這代表了管理和技術方面企業的影響力水平。所以能夠發現,純技術效率高的企業往往規模效率是偏低的。表明企業純技術效率值與綜合效率值是具有一致性。如果企業的純技術效率能夠達到1,則說明該企業相對其他企業是充分并合理利用了投資比例的,這就能夠最大可能實現企業綜合能力的提高,通過分析,這樣的企業有2家,分別是平治信息和恒生電子。而其他18家純技術效率小于1的企業,則應該反思并改進自身的經營理念以及生產過程,提高自己的創新意識以及創新能力,搶占市場,才能有更多機會獲得資金,得到更好發展。
浙江省的科技型企業純技術效率總體出于較低狀態,其中最密集的區間為(0,0.4],占總樣本數目的55%,共11家企業。說明大多數企業并不注重內在提升,不注重創新,對于技術研發投入的費用過少,進而導致融資效率不高。
企業融資效率的規模報酬即增加1單位的投入進而帶來的相對應的產出量的比例。這就反映了企業投入能夠產生產出的比重。該指標能夠衡量企業的發展速度以及現階段的市場地位情況。有四家科技型企業處于穩步發展階段,表現為規模報酬不變階段,占比約為20%,這也就說明了20家企業中有20%的企業投入獲得了相應的產出。而另有一家企業均勝電子恰恰相反,呈現規模報酬遞減狀態,也就是說該企業對應的市場已經飽和,產能已經過剩,該企業應該調整生產規模的大小,有15家企業處于規模報酬遞增階段,說明這15家企業的市場前景廣闊,同時發展出于上升期,應通過擴大規模和進行其他的多元化發展來提升效率,但同時這也顯示了這部分企業的純技術效率偏低,不善于內部管理、自身的生產管理出現了一定的問題,隨著規模的不斷擴大,將難以維持現狀,有可能會產生規模報酬降低、產能過剩的現象。
總體而言,規模報酬不變和規模報酬遞增企業占總企業的95%,說明樣本整體呈現出發展向上的態勢。
1.制定金融法律法規
目前浙江省乃至全國的科技創新支持性法律法規尚不完善,在諸多領域存在無法可依的現象,不利于科技行業的健康規范發展。浙江省應推進支持創新性法制化進程,通過立法確定相關指標,從而讓科技型中小企業有法可依、有章可循。
2.完善政策扶持方式
政府牽頭成立專項基金參與到科技創新型業務之中,為優質重點科技創新項目擔保,發揮專項基金的經濟杠桿作用,以少量專項基金撬動金融機構龐大的資金資源。同時,對投資科技創新項目的企業,應在稅收、貼息、土地等方面給予一定扶持,或對金融機構在科技創新項目領域的稅率給予一定差別化政策,以鼓勵金融機構在利率定價上向相關企業提供優惠。
1.將科技發展融入企業發展戰略
短時間內,科技發展戰略對于企業傳統的業務利益可能會發生沖突,但是迎合當前環境發展,從長遠來說,發展科技創新型金融是實現企業社會責任與經濟效益相統一的必然選擇。企業不能僅僅將利益最大化作為企業追求的目標,應該將社會責任與可持續發展結合在一起作為企業的發展戰略。實現企業轉型升級,促進企業持續發展,這離不開產品與技術的革新,企業需要適時地加快專業隊伍建設,打好發展金融的基礎。
2.完善企業管理機制
內部因素是決定性因素,企業融資問題的解決之著眼點必須放在企業內部機制的健全。從人才和制度兩方面入手。將引進人才與內部培養相結合,建立員工內部晉升機制,給優秀人才以機會,同時注重引進外部優秀的人才,為企業注入活力。另外,在制度上要嚴格按照相關政策執行財務制度,有針對性的進行財務管理,設置專門的投融資管理人員。其次,財務人員的業務水平要提高,要求財務人員在投融資分析、資金運用等方面做到業務熟練、行動迅速、及時。