融資租賃對裝備制造業融資效率影響分析

石澤宇

摘要：企業融資效率的高低會影響企業正常生產經營活動，且是企業在市場競爭中生存和發展的重要因素，而我國的裝備制造業的融資效率總體而言并不高。不少學者證明了融資方式能影響融資效率，融資租賃作為一種正在發展的融資方法，其應用是否能影響甚至提高裝備制造業的融資效率，本文將探討融資租賃是否能影響融資效率。

關鍵詞：裝備制造業;融資;效率

融資租賃近年來在我國飛速發展，作為一種成本較低，且具有融資又融物雙重特點的融資方法，在應用上有利于裝備制造業的發展，可以為裝備制造業融資提供新的渠道。我國裝備制造業經過多年的發展，已經成為我國經濟社會的重要組成部分，對我國經濟貢獻突出，裝備制造業的發展是我國發展中國智造、打造制造強國的重要部分。盡管我國已經擁有一批具有國際競爭力的裝備制造業，但我國裝備制造業仍然存在著融資效率不高的問題。為此，本文分析我國裝備制造業融資租賃效率問題，以期促進我國裝備制造業發展。

一、研究現狀

國外研究融資效率更多的是研究市場整體的配置效率，早的有Modigliani和Miller（1958）提出的MM模型，即公司資本結構與市場價值不相干的理論，為研究資本結構問題提供了一個起點和框架;Myers和Majlaf（1984）架構了融資順序模型，將偏好作為研究切入點，該模型將傳統最優資本結構、干預力度最小的融資方式分別進行中小企業使用情況論述，理論證明中小企業更希望全局把控企業生存，所以更青睞于干預力度最小的融資方式。由此可得，中小企業在融資選擇上，更關注企業全局權利的控制，再對債權進行考量，最后進行股權分配。

關于影響融資效率的因素研究有很多，如佟孟華，劉迎春（2012）認為融資方式會對融資效率產生影響，通過實證得出債務融資能增加企業的融資效率，而股權融資則導致企業融資效率下降的結論。李奇才（2017）從宏觀與微觀兩個角度分析影響新能源企業融資效率的因素，其中財務費用、營業費用率與資產負債率對提高融資效率有反向作用，總資產周轉率，凈利潤與主營業務收入增長率對提高投資效率有正向作用。周雪（2017）先通過改進的DEA模型測量我國裝備制造業上市公司的融資效率，后分析宏觀與微觀兩個方面的因素對融資效率的影響。在影響因素的研究上很多學者分宏觀和微觀兩個方面進行分析，得出的結論大體相同，融資成本相關的因素與融資效率負相關，反映企業運營能力，周轉能力等相關指標與融資效率正相關，為本文設置實證模型提供了參考。

評價融資效率的方法也有很多，不同學者運用不同方法對融資效率進行測量，DEA效率分析是最為廣泛的方法之一，得到很多學者青睞，如王曉紅，黃麗娜（2011）、武娟（2012）和韓旭雯（2016）均利用DEA方法分析市場總體融資效率，得出融資效率有效程度不高的結論，武娟使用了Malmquist指數方法對進行了動態分析得出技術進步是效率降低的原因。盧芮欣（2015）通過建立DEA模型對裝備制造業上市公司導入實際數據，也呈現了企業效率不佳的現象，所以也判斷為低下的結論，存在普遍融資不足情況的結論。

段一群，戴穩勝（2013）在分析我國裝備制造業資金不足的基礎上，研究該行業國有制與非國有制企業受到的融資約束，證明了行業總體具有融資約束，且國有制企業融資約束問題比非國有制更嚴重。葉磊（2014）關注安徽省裝備制造業的融資約束問題，利用因子分析和回歸分析證明了安徽省裝備制造業融資約束大，并提出改善的方案。范金亞（2017）基于異質性企業理論，分析高端裝備制造業企業的融資約束問題，說明企業的出口與否會影響到企業的融資約束程度，原因主要在于我國金融環境的約束。在此基礎上提出政策建議。呂越，王曉旭（2017）分析發現融資約束會對制造業企業產生負面影響。戴嚴科，林曙（2017）分析利率波動對具有融資約束的企業影響，證明利率波動會對其產生負面影響。

二、我國裝備制造業融資現狀

（一）股權融資

股權融資是很多裝備制造業企業發展到一定階段會選擇的融資渠道，在一定程度上緩解了企業的融資困境，圖1顯示了2012到2017裝備制造業上市企業的數量，說明選擇股權融資的企業不斷增加。

從圖1可以看出裝備制造業上市企業所屬上市板塊分布較均勻，在主板上市較多，在中小板與創業板占比也不低，說明裝備制造業企業的股權融資呈現多層次化的特點。

（二）銀行貸款

近年來政府落實推進裝備制造業發展戰略，商業銀行的放貸額度也發生了變化，為了響應國家政策也加大了對裝備制造業企業的貸款支持力度，促進我國裝備制造業結構優化升級并推動其發展。

總體而言，2013-2017年商業銀行對裝備制造業企業的貸款都在增加，且增加幅度在10%以上，2013到2016年平均每年的貸款增幅達到12%，企業融資難的問題得到一定的緩解。

（三）我國裝備制造業融資問題分析

1.融資方式單一。我國當前國情下，能夠使裝備制造業進行融資上市轉型，主要存在股權融資、銀行貸款兩種方式，但兩者對企業的要求都比較高，在我國前者需要保持盈利超過三年（包含三年），同時在企業規模要求上，至少要達到五千萬資金投入，而我國大多數企業都處于初期或是成長期，在融資上市所需要求內容上，幾乎難以達成;后者則需要嚴格的審批流程，一般耗時長，不能解決企業緊急的資金需求，而且需要房產、土地做抵押，或者是第三方擔保，但資金的使用期較短，與企業的資金回流速度不匹配，由于需要償還貸款，企業多數營業利潤會用于償還銀行貸款，影響了企業的營業能力，也不利于企業的長期發展。在資金市場上企業多數選擇這兩種方式進行融資，融資方式的單一不僅會導致融資結構的不合理，也會影響企業的技術發展。

2.融資成本高。融資成本較高導致企業成本壓力較大。由于裝備制造業企業的現金流不穩定，應收賬款居多，造成較大的資金壓力;其次是在市場利率水平上升的環境下，財務費用上升導致成本增加，裝備制造業是典型的資本密集、技術密集和勞動密集型行業，在行業整體利潤維持5%到8%的水平下，盡管有政策支持為企業降低貸款利率，融資期限與資金回流速度的不相匹配也會增加企業融資的隱性成本。

三、我國裝備制造業上市公司融資效率評價

（一）DEA模型介紹

數據包絡分析法（DEA）從已知數據作為架構模型的切入點，以DEA模型為基礎，計算得到生產前緣，越多的投入得到越多的產出，通過評判該類關系所產生的決策單元（DMU），在相對存在的過程中是否具有高對比有效性的一種分析法。DEA的創始人是Charnes，Cooper and Rhodes，在他們的共同努力下，架構了首個DEA模型，并為其命名為CCR模型。直到Banker，Charnes and Cooper的出現，對CCR模型中規模收益條件進行改變，從固定不變轉變為變動，發展成為BCC模型。截至今天，歷史上所存在最能代表DEA模型理論的兩大類型，即為CCR和BCC。

（二）投入和產出指標選取

通過參考在該領域的研究文獻，通過DEA方法，挑選上市企業最終融資效率，計算其投入、產出相應數值，聯系整個資金運轉流程;從融資所需投入（成本），轉化為融資所出資金（產出），在這個轉換過程中企業需要將經營、盈利、市場等各方面的能力進行變現處理或是資本積累處理。故本文選取企業資產總額、資產負債率、財務費用作為投入指標，在產出指標的選取上，主要為單位股票效益、總資產周轉、營業收入成長、資產效益。

（三）樣本選擇與數據來源

考慮到數據的全面性和可獲性，本文以2013—2017年及以前上市的我國裝備制造業滬市上市公司為研究對象。在樣本的選擇上，剔除企業財務狀況出現了異常的上市公司，即ST公司，再從數據不全角度出發，篩選出符合數據不全的上市公司，進行篩除，最終僅剩191家裝備制造業上市公司。

（四）結果分析

本文將DEAP2.1軟件設定為模型計算軟件，用于求取裝備制造業上市公司投入、產出比值，分別帶入CCR、BBC兩個模型匯總，求得2012-2016四年間每家上市公司的年度效率大小。191家企業所得效率比的詳情展示即為表2。

由表2可以看到，191家樣本公司的融資效率從2013年的0.929下降到了2016年的0.897，說明純技術效率的均值呈下降的趨勢。從表2可以看到，效率值為0.8-1的企業占大多數，在70%至80%之間，2012年效率值為0.8-1的企業有150家，占比78.534%，到了2017年只有136家，占比為70.681%，效率值為0.5-0.8的企業數量不斷上升，從2012年的14家上升到了2017年的33家，占比從7%上升到了17%，同樣說明了這191家樣本企業的融資效率呈下降的趨勢。

由表3、表4可以看出，在2013至2017年規模報酬遞增企業的數量呈緩慢下降的趨勢，說明產量增加大于投入量增加的企業在減少，而規模遞減企業增加速度較快，即企業資源的消耗越大但收益不斷降低。2017年有所上升，但到了2016年規模報酬遞增的企業明顯減少，規模報酬遞減企業明顯增多。這可能是因為在“一帶一路”倡議與“中國制造2025”協同作用下，企業在規模、資本籌集上都傾向于大趨勢，卻沒有匹配相應的消化水平，導致經營效率、資金轉化率都跟不上企業擴張。與此同時，可能與2017年股市下跌引起的經濟不景氣有關。

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作者系武昌首義學院經濟管理學院2017級會計CIMA專業本科生