陜西省能源類上市公司融資效率分析

龐 明，張 雅

（西安石油大學 經濟管理學院，陜西 西安 710300）

能源是人類生存發展所不可或缺的戰略資源，各個行業的發展都離不開能源。隨著社會經濟的不斷發展，能源所面臨的約束逐漸加強，環境問題日益凸顯，為使能源行業能夠順利度過“瓶頸期”，我國出臺一系列相應舉措。2014年國家發布的《能源發展戰略行動計劃(2014-2020年)》中明確提出：行動計劃的核心和重點是技術進步，技術的發展和進步大大提高了我國能源行業以科技為核心的綜合競爭力，創造了一個中國版的能源技術改進；2016年為了解決產能嚴重過剩的問題，國家提出“去產能，去庫存”的一系列改革措施；針對中國日益嚴重和加劇的環境污染和惡化問題，中國也已將注意力投向綠色清潔可再生能源；2020年習近平總書記在第七十五屆聯合大會上提出“力爭于2030年前二氧化碳排放量達到峰值，在2060年前努力實現碳中和”的倡議。融資活動促進了我國企業各個環節中的社會資本和市場需求相互關系得以更加均等地充分發揮。中國證券交易委員會主席易會滿于2020年10月發表題為“增加直接融資份額”的文章中闡述了在第十四個五年計劃期間有關增加直接融資份額的六項優先任務。在2021年政府最新報告中認為，貨幣和社會融資增加率將接近名義增長，而當前宏觀經濟的穩定性將保持不變，人民幣在一段合理的范圍內來回上下變化。能源類上市公司規模龐大且常以產業鏈的形式經營，跨越多個經濟領域，對于資金的需求量大。2017年發表的《中國能源金融發展報告中》中提到2013年至2017年期間，中國對能源的直接投融資需求已經超過了6萬億人民幣。同年，國家能源局發表的文件中指出要充分激活資本對于能源企業投資的活力以及發揮政府在能源行業投資的帶頭作用。

為此，結合當前陜西省能源類上市公司的融資情況對陜西省能源類上市公司的融資效率現狀進行具體分析，然后利用融資效率影響因素為陜西省能源類上市公司建立一套行之有效的融資效率評價體系，運用DEA模型綜合評價陜西省能源類上市公司的融資效率。利用評價結果，可以分析出陜西省能源類上市公司的融資效率水平，并將分析結果與實際情況相聯系，確定陜西省上市能源公司融資問題，提出有針對性的提高融資效率的建議。

一、文獻綜述

Modigliani和Miller(1958)提出了眾所周知的MM理論，即企業內外源融資比例構成不會影響企業價值的大小。MM理論的誕生標志著現代金融理論的開創。MyersStewart和Majluf(1984)在論文中提出了啄食優序的理論，他們認為在我們選擇這種融資模式時，由于對成本以及風險被考慮，因此，首先可能會需要內部的融資，其次是需要償還債務的融資，再其次就是需要股權的融資。Wessels和Titman(1998)對上世紀70年代和80年代在制造業上市的美國公司的資本結構進行了回歸模型分析，其結果表明融資成本、資金的需求變化以及企業的獨立性都將影響企業的融資結構與盈利能力。Hong MeiWen，Jing Chang和Jing Xue(2014)通過建立DEA模型對農村融資效率及其影響因素進行分析，其結果顯示出農村融資情況存在大量冗余。與此同時，農村的融資水平受外界環境影響較大。Lixia Liu，XueliZhan和Benjamin M.Tabak(2019)根據中國農業企業面臨的財務問題，使用DEA-Tobit模型，對其2013-2017年農業上市公司進行融資效率測算。根據研究發現總負債與財務費用是導致融資效率低下的主要原因。Wang Qian，Wang Jianxu等人(2021)針對裝備制造業所當前面臨的融資約束問題，對2009到2018年這十年間中國上市設備制造企業面板數據回歸分析。結果表現出，中國裝備制造業融資水平處于平均水平，勞動力投入是融資效率低下的主要原因。

綜上所述，國外學者分別從不同角度闡述了影響融資效率的因素，早期的學者通過對融資結構、融資效率以及融資順序等理論進行分析研究。雖然這不是對資金使用的有效性直接分析，但這些研究提供了夯實的理論基礎。直到上世紀末、本世紀開始，國外研究的重點開始轉移到實證研究方面，開始對特定國家以及行業的融資效率進行建模分析。

國內學者也進行了相應的研究。曾康霖(1993)在國內首次提出了關于融資效率的相關概念，通過對直接和間接的融資進行比較，分析了它們的成本和效率，他建議融資時首先考慮間接籌資，其次考慮直接籌資。宋文兵(1998)確定了“融資成本”的含義。他認為，籌資方式是一個系統的安排，而效率包括了兩個方面：交易過程中的效率和分配過程中的效率。盧福財(2000)在論文中提出了"企業融資效率"體系。他認為，企業的財務效率是企業從儲蓄轉向投資的能力。同時，他還指出上市公司要以股權融資為主要手段，盡量規避債權融資方式。宋淑琴(2009)認為企業的融資效率是要在充分利用資源時選取恰當的融資結構來募取資金所實現的，如果想要企業價值最大就必須要健全公司架構，合理配置資源。廖艷、沈亞娟和楊選思(2017)通過建立DEA分析模型對2014年新增的中國新三板上市公司進行了融資效率研究，結果表明，新增融資的規模、企業管理經營能力與融資效率大小成正比，資產負債率則與融資效率大小成反比。程小康(2020)就中小企業融資難、融資貴的問題分析了新三板企業當前的融資困境，從而認為新三板中的中小企業應當通過調整市場準入結構、提高信息披露質量等方式來拓寬融資渠道，加強融資效率。張毅(2021)通過對電商金融平臺下的小微企業優勢與特點進行分析，認為當前該領域的小微企業缺少融資基礎、信息化平臺建設不完善以及對融資風險認識不夠全面等問題。

整體來看，國內的研究學者對于中小型企業的融資績效問題的研究較為廣泛，既有理論的方面也有實證的方面。我國對于企業的融資績效問題研究的工作還是起步相對比較遲，在理論方面的研究主要涉及了對于融資效率、融資成本等相關概念的界定；在實證方面，國內學者則是針對國內融資現狀，對相關企業行業融資效率進行分析，并提出相關改進建議。

二、研究設計

(一)模型選取

數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)，是由美國運籌學家查恩斯于1978年首次發明和提出。DEA模型主要被用于衡量具有多個輸入或者輸出指標的相似決策單位(Decision Making Unit,DMU)的績效，其中BCC模型與CCR模型使用最為廣泛。DEA模型豐富了我們在微觀經濟學當中的關于生產函數的各種相關理論研究和實踐,與其他研究方法相比,該模型算法更好地避免了主觀上認為的影響，擁有簡化了算法、降低誤差等特點。現如今,DEA模型被認為是應用在管理學、系統工程等相關領域當中的一項十分常見的研究分析工具。

結合實際的外部環境來看，CCR模型是以規模效率不變為前提條件，即也就是只要增加投入就可以擴大產出規模，這與實際情況存在偏差。因此，文章將會選用BCC投入模型對陜西省能源類上市公司的融資效率進行測算。假設有n個DMU，每個DMU中有m種類型的輸入指標以及s種類型的輸出指標。其投入指標為：x=(x，x，…，x)；相應的產出指標為：y=(y，y，…，y)，故其生產可能集為：

則其BCC模型為：

(二)指標構建與數據選取

1.指標選取。為合理測算陜西省能源類上市公司融資效率，文章選取資產總額和負債總額作為投入指標；選取營業收入與總資產收益率為產出指標。并對相應的投入與產出指標進行了相關性分析，結果如下所示。

表1 投入與產出指標相關性分析

根據上述表格可以看出,投入指標和產出指標呈現同向變動關系。與此同時，大部分指標在0.01的置信區間內呈現顯著相關關系。這滿足DEA模型進行融資效率評價的基本要求。

2.數據來源。文章選取陜西省2020年12月31日之前上市的能源類上市企業為樣本，來研究其融資效率。數據采集來源于東方財富網、新浪財經等網站所披露的陜西省能源類上市2016-2020年年報。從公司所披露的資產負債表、利潤表、現金流量表以及附注中摘取相關指標值。根據所公布的《上市公司行業分類指南》，從陜西能源上市公司中挑選了11家。根據DEA模型測算條件要求DMU要至少為投入與產出指標的二倍。文章中共有11個樣本，投入與產出指標之和為4，符合DEA測算條件。

3.原始數據的非負處理。在使用DEA模型時，要求所有的數據均為正值。根據所選取的指標來看，總資產收益率可能會存在為負值的情況。因此，我們需要對其進行使其成為正值處理。考慮到查恩斯所提出的加法模型所含有平移不變性的特征，本文將采用這種辦法處理負值，對同一指標全部進行平移，使得最小值最終替換為0.01%。

三、陜西省能源類上市公司融資效率實證分析

文章運用DEA-Solver Pro5軟件對陜西省能源類上市公司進行融資效率評價。根據陜西省11家能源類上市公司，分別建立了11個決策單元，分別記為DMU(j=1，2，…，11)。

(一)融資效率評價

利用DEA-Solver Pro5軟件對各個決策單元進行分析，從而得出了技術效率(TE)、純技術效率(PTE)、規模效率(SE)、規模報酬狀態及其排名(Rank)。

表2 陜西省能源類上市公司融資效率測算結果

根據上表，可以歸納出陜西省能源類上市公司的融資效率是否達標。

表3 陜西省能源類上市公司融資狀況

根據上述表格，我們可以看出在11家公司中僅有美暢股份1家公司在DEA模型測算的結果中顯示出是有效的，即也就是美暢股份既不需要減少投入也不需要擴大產出。其余的10家公司的效率值均小于1，或者其中的某1項等于1，這表明，這些企業要么投入太多，要么生產不足。綜上所述，陜西省能源類上市公司的融資效率并未達到最佳，大部分公司仍然存在著投入冗余或產出過少的問題，這些問題影響其融資效率的提高。因此，這些公司需要及時做出相應的調整。

散點圖。我們將陜西省能源類上市公司以純技術效率和規模效率為坐標軸放在散點圖中進行觀察，更能形象直觀地觀測出其融資效率。將測算結果中的純技術生產效率與規模效率兩個平均值之比作為一個散點作為圖上的一個交點，大致分為4個部分。從散點圖整體來看，ABCD四個區域的點基本上是平均分布，這就說明陜西省能源類上市公司的水平參差不齊。對于A區域的企業，其資金投入與產出均達到一個較為理想的狀態，它們作為整個行業的標桿，目前所需要做到的就是在保持現有狀態的前提下繼續發展壯大。針對B區域的公司，它們SE較高但PTE低，它們需要改進自身經營管理模式來提高融資效率；C區域的公司SE和PTE均處于一個較低的水平，它們不僅需要改善經營模式還需要調整融資狀況；D區域的公司SE水平較低，它們則需要根據規模報酬的狀態來調整融資情況。

圖1 陜西省能源類上市公司融資效率散點圖

根據散點圖與上述分析情況，我們能夠得出以下結論：

首先，陜西省能源類上市公司的融資水平普遍偏低。能源類上市公司中僅有兩家公司的融資效率水平在平均值之上的，占比約為18.18%，其他公司都居于平均線之下。

其次，陜西省能源類上市公司融資水平參差不齊，具有兩極分化態勢。在11家能源公司中存在純技術效率與規模效率都等于1的情況，但是大部分的公司都并未達到最佳狀態。針對這些未達最佳經營狀況的公司，需要從經營模式，融資規模以及技術層面進行調整。

最后，從平均值中可以看出，純技術效率是高于規模效率的。那么，提高規模效率從而增強整個行業的融資效率就成為了能源類上市公司的前進方向。

(二)規模報酬分析

所謂企業規模性收益，就是泛指企業中的生產要素隨著相同的比例發生變化所對應的產出價格發生變動的幅度。根據規模收益的發展狀況，可以將其劃分為規模收益上漲型、規模收益持續性不變型、規模收益遞減型。根據BCC投入角度模型，我們可以得到陜西省能源類上市公司的規模報酬情況。

表4 陜西省能源類上市公司規模報酬情況表

根據上表我們可以看出，陜西省能源類上市公司中有3家公司的規模報酬不變，即也就是通過融資獲取的資金得到了充分的利用。其余的8家公司規模效率均處于遞減狀態，這說明企業可能存在監管、資金運用效率低下等問題使得生產效率降低，對于此類企業需要采取調整資本結構、加強監管力度等方式來提高效率。

四、結論與建議

(一)研究結論

文章將陜西省能源類上市公司作為研究對象，通過投入與產出視角來分析其融資效率。首先對截至目前國內外的研究發展現狀情況進行了綜述，其次就相關的概念做出了界定與闡述，最終形成了一個建立企業融資績效評價體系的理論框架，分別對陜西省能源類上市公司進行理論與實證研究，得出以下結論:

第一，陜西省能源類上市企業內源性融資的比例偏低。通過將陜西省能源類上市公司的內源融資與外源融資的計算結果相對比，我們可以發現其內源融資比例嚴重低于外源融資比例，這與融資優序理論的結論恰恰相反。

第二，陜西省能源類上市公司的融資效率低。通過DEA分析模型，我們可以清楚地看出，目前融資規模和效率較高的上市公司中僅有3家，占比27.27%，融資規模和效率低下是陜西省大部分能源類企業所面臨的主要問題之一。

第三，陜西省能源類上市公司生產規模過大。通過數據分析的結果，在11家能源類上市公司中有8家都存在規模和報酬率遞減的情況。究其原因，主要是由于這8家企業中公司的生產規模太大，導致各個生產要素之間的比例不夠合理，從而大大降低了其生產效率。

(二)研究建議

第一，調整企業規模結構，優化融資比例。能源行業作為國家的基礎行業，決定國家經濟發展走向，切忌不能盲目過大產業規模，導致資源的無故浪費。因此，企業應當在生產經營過程中，提高資本使用效率，優化資本結構，充分利用自己所獲取的資源。

第二，提高產業技術水平，提高核心競爭力。能源行業是一個以高危性和專業性為主要特征的行業，這就要能源行業加大技術研究投入，提高能源開發水平。能源行業如果想要發展，就必須要形成自己的核心競爭力，這樣能夠擴大企業所占市場份額，更加容易吸收投資，從而提高融資效率，降低融資困難程度與融資成本。

第三，充分利用政府政策支持。一直以來，能源行業都倍受國家重視，國家相應給出政策予以支持。能源類行業應當積極利用宏觀政策，加強對融資風險的管理，提高自身融資效率水平，更要合理規劃資金使用途徑。