王淑华
◆ 中图分类号:F830 文献标识码:A
内容摘要:战略性新兴产业的发展对推动国民经济的发展有着至关重要的作用,其战略性和新兴性的双重属性决定了它的发展离不开金融部门的大力支持。甘肃作为欠发达地区,应更加重视战略性新兴产业的培育和发展,本文基于数据包络模型(DEA)对甘肃省战略性新兴产业金融支持效率进行测算,并分行业对比发现:甘肃省生物产业和新能源产业金融支持效率最高,其他产业均不理想,主要是因为纯技术效率比较低;基于Tobit模型对影响因素分析发现:加强管理、提高资金使用效率、技术进步、上市等有助于提高甘肃省战略性新兴产业金融支持效率。
关键词:战略性新兴产业 融资效率 影响因素 数据包络分析 Tobit回归分析
引言
产业是强国之基、兴国之本,一个国家的强盛与健全的产业体系密切相关。继2010年国务院颁布《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》之后,各地区积极贯彻和落实国家政策,甘肃省作为欠发达地区,更是制定了一系列的政策文件,重视战略性新兴产业的发展。培育和发展战略性新兴产业需要包括资金、技术、管理等在内的多种资源的系统支持,其中作为现代经济发展核心的金融业在战略性新兴产业的培育和发展中起着至关重要的作用(顾海峰,2013)。近年来,甘肃省战略性新兴产业发展迅猛,规模不断扩大,研发投入持续增加,但很多创新主体一味增加创新投入而忽视了效率问题,导致创新活动效率低下,淡化了创新所应有的意义。在甘肃省资源严重不足的环境下,深入研究资金投入产出效率问题,具有非常重要的理论与现实意义。
根据以往研究,大量文献从理论上论述了融资对产业发展的重要性,探讨了如何充分运用融资促进产业繁荣发展的有效措施。就甘肃省而言,姚丽娟从甘肃省确定的五个战略性新兴产业重点发展方向出发,分别进行了分析并针对甘肃省提出了相关的对策建议(姚丽娟,2011)。孙晓娟从财政投融资、直接投融资和间接投融资三方面分析了甘肃省金融支持战略性新兴产业发展中存在的主要问题,提出了具体的政策建议(孙晓娟,2013)。在实证研究方面,DEA方法在研究产业投入产出效率的测度方面应用较广,但是对甘肃省战略性新兴产业发展进行实证的文献相对较为缺乏,本文基于该方法,对此进行实证分析。
基于DEA的甘肃省战略性新兴产业金融支持效率实证分析
(一) DEA模型简介
数据包络分析(Data Envelopment Analysis 简称 DEA) 是由著名运筹学家 A.Charnes.和W.W.Cooper 等学者(1978)最早提出来的一个对多投入、多产出的多个决策单元的相对效率评价方法(赵晓阳、刘金兰,2013)。DEA的基本模型主要有CCR模型和BCC模型两种,CCR模型所测定的技术效率是在规模报酬不变假设条件下的相对效率,BCC模型是在CCR模型基础上提出的在规模报酬可变假设条件下的相对效率,BCC模型将技术效率(TE)分解为了纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)(程高卫,2014)。运用DEA方法时,通常可以考虑运用投入导向或者产出导向,对于各上市公司而言,更加容易控制的是其投入要素,所以选择以投入为导向的BCC模型对甘肃省战略性新兴产业的金融支持效率进行评价。
(二) DEA模型的构建
1.指标的选取。选取投入产出指标时,在借鉴已有研究指标的基础上,结合全面综合原则、可操作性原则和成本效益原则,选取流通股合计占总股本比例、资产负债率作为投入指标;同时,将净资产收益率、营业收入同比增长率、归属母公司股东的净利润同比增长率和基本每股收益同比增长率四个度量企业成长能力的指标作为产出指标(曹文彬、付亭,2013)。
2.数据来源及处理。距战略性新兴产业的提出时间较短,针对其的数据统计尚不完善,所以最终选择上市公司作为研究样本,其数据较为真实,可信度高,且容易得到。根据甘肃省战略性新兴产业的发展情况,以其确定的五大战略性新兴产业重点发展方向为研究对象,在其两次公布的战略性新兴产业总体攻坚战企业名单中,选取其中的15家上市公司,并从巨潮资讯网、上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站上获取了输入、输出指标的相应数据。甘肃省经济发展比较落后,战略性新兴产业上市公司较少,且在在分行业比较时各行业企业数不一致,所以本文在分析时以均值来进行比较。
基本DEA模型要求投入产出数据均为正数,但是搜集的原始数据中存在负数,所以首先需要把原始数据按一定函数关系式归一到某一无量纲区间,这种做法不会对分析结果产生影响,还可以解决输入输出各指标不同量纲的问题。具体方法如下:
其中,k=0.9,q=0.1,因此yij∈[0.1,1] 。
(三)实证分析
1.整体效率分析。通过运用软件MAXDEA6.6,对原始数据进行分析,结果如表1所示。
从表1可以看出,2014年整体表现较为均衡,与2013年相比,其综合技术效率、纯技术效率和规模效率均值都有较小幅度的增长。甘肃省战略性新兴产业上市公司金融支持综合技术效率2013年和2014年平均值只有0.7493,意味着在维持产出不变的基础上,甘肃省战略性新兴产业上市公司仍有高达25.07%的投入节约潜力。
在这15个战略性新兴产业样本上市公司现有条件下,2014年DEA有效的企业有5个,仅占到企业总数的33.33,它们的投入和产出的水平都是适当合理的,不存在多余的投入或者产出不足的情况。其他企业都是DEA无效,表明这些企业的投入或者产出方面存在问题,需要企业进一步提高自身技术水平或者调整规模,从而达到有效的状态。DEA无效的企业占到了三分之二,说明甘肃省战略性新兴产业上市公司总体金融支持效率比较低。
从规模收益来分析,2014年规模收益递增的上市公司有3个,所占比例较低,仅为20%;规模收益不变的上市公司有5个,占样本总量的33.33%;规模收益递减的上市公司最多,占样本总量的比例达到46.67%。进一步观察,这15家战略性新兴产业上市公司的纯技术效率普遍低于其规模效率,由此可以说明,现在能通过扩大规模来实现产值和增长的企业已经很少了,所以企业应当控制自身规模,相对应的把发展重点放到合理布局、科学管理上,这样才能得到更好的发展。
2.行业效率分析。甘肃省战略性新兴产业上市公司分行业金融支持效率如表2所示。
从表2可以看出,生物产业、信息技术产业、新材料产业2014年的DEA综合技术效率均值较2013年均呈现增长态势,新材料增幅最大,达到15.89%,金融支持综合效率均值从0.5469上升到0.6338,主要是由于其规模效率有了大幅度增长;信息技术产业次之,增幅为13.43%,其规模效率出现了下降的趋势,但是由于纯技术效率的大幅度增长,导致综合技术效率呈现增长态势;生物产业增幅为2.99%,纯技术效率和规模效率均有所增长,但都不是很明显,发展较为稳定。
高端装备制造、新能源2014年金融支持综合技术效率呈现下降趋势,下降幅度均在8%左右,且纯技术效率和规模效率均出现了下降的趋势,这些产业需要加强关注,以提高自己的技术水平同时调整企业规模。
综上所述,生物产业和新能源产业技术效率最高,信息技术产业、高端装备制造、新材料产业技术效率均比较低,其中高端装备制造和新材料产业均是因为纯技术效率低下。
影响甘肃省战略性新兴产业金融支持效率的因素分析
影响甘肃省战略性新兴产业金融支持效率的因素可以分为宏观和微观两个方面[7](张友德,2012)。从可控性上来讲,宏观层面的因素是企业所不容易控制的,所以从微观层面对甘肃省战略性新兴产业的金融支持效率进行分析, 包括企业规模、企业融资成本、企业资本结构、企业的资金利用率等内部因素。
(一)研究假设与模型构建
将第二部分DEA模型得出的上市公司综合技术效率(TE)作为因变量,影响战略性新兴产业金融支持效率的各种微观因素作为自变量,由于DEA计量得出的效率值是介于0到1之间,所以建立Tobit回归模型进行分析。分别做出了以下几个假设:
假设一:战略性新兴企业的规模(X1)与技术效率正相关。一般认为,企业的规模越大,成本优势越明显,越会促进企业的发展(张伟,2012)。
假设二:战略性新兴企业的资产负债率(X2)与技术效率正相关。此假设与以往很多文献中的假设有所不同,资产负债率大是由于企业大量融资,在战略性新兴企业中,之所以其进行大规模的债务融资是因为该企业正处于高速发展与良好运营之中。
假设三:战略性新兴企业的流动负债率(X3)与技术效率负相关。流动负债率反映一个企业依赖短期债权人的程度,较高的流动负债比率会给企业带来较高的财务风险,企业则可能面临破产危机。
假设四:战略性新兴企业的营业成本利润率(X4)与技术效率正相关。营业成本利润率代表企业每获得一个单位的利润所花费的成本费用, 营业成本利润率越高则说明企业利用资金的效率也越高,经济效益也越好。
假设五:战略性新兴企业的上市年限(X5) 与技术效率正相关。企业上市之后, 除了能够满足融资要求, 还有利于企业在更广的市场范围内展示自身形象,提升品牌影响力, 因此企业上市会对企业的效率产生积极影响。
根据以上的假设,构建甘肃省战略性新兴产业上市公司金融支持效率影响因素分析的Tobit回归方程如下:
i=1,2,...,n
(二)回归结果及结论分析
文章通过运用软件Eviews8.0,对数据进行Tobit多元回归分析,结果如表3所示。
从表3可以看出:
1.战略性新兴企业的规模与融资效率呈显著负相关,假设一不成立。原因在于,与传统生产型企业重视和强调规模经济不同,战略性新兴产业更多地关注由研发能力和管理水平提升而带来的“1+1>2”的外部效应。
2.战略性新兴企业的资产负债率与融资效率呈不显著正相关。该结果与以往许多学者研究资产负债率与企业融资效率的关系有所不同,主要是考虑到战略性新兴产业与以往企业不同,且近几年受到了政府的大力扶持,本文从另一种角度出发,认为越有发展能力的企业越能够融到更多的负债资金以满足其发展。
3.流动负债率与融资效率呈显著负相关。高比例的流动负债,企业将长期面临着支付压力,必然引起其短期行为,比如为支付到期的债务而放弃远期的优质项目,会对企业的业绩产生不利影响。
4.营业成本利润率与企业的融资效率呈显著正相关。综合技术效率的提高不仅需要大量的高技术人才,资金也是一个重要的组成部分,企业的成本费用利润率越高,代表企业的管理水平越高,资金使用效率越高,越有利于企业的发展。
5.企业上市时间与企业的融资效率呈正相关,但不显著。上市年限较长的企业具有一定的管理优势、融资优势及在业务领域的先动优势,有助于其成本节约和技术效率值的提高。上市时间较长的企业运营能力也较强,对于市场变动的预测较准确及采取相应措施的执行力较强,会提高企业的技术效率。
结论及建议
甘肃省战略性新兴产业金融支持效率不高,且分行业的金融支持效率具有较大差异,五大产业中生物和新能源产业综合技术效率最高,其余均比较低。综合技术效率值越小,说明该上市公司的金融支持效率越低,观察可以发现,甘肃省战略性新兴产业上市公司金融支持综合技术效率整体不高的主要原因是纯技术效率比较低。通过对影响因素的分析可以看出,战略性新兴企业规模、流动负债率与融资效率呈显著负相关;营业成本利润率与融资效率呈显著正相关;资产负债率、上市年限与融资效率呈正相关,但是不显著。在此结论基础上提出以下对策建议:
合理扩大企业规模,加强管理。适当的规模优化会给企业带来成本优势,促进企业的发展,而如果企业规模过大、经营范围过广,则会分散企业的资源而难以形成强劲的竞争优势,从而导致经营绩效出现下滑,因此应在合理扩大企业规模基础上更多关注由研发能力和管理水平提升带来的效应。战略性新兴企业作为新兴企业,如果在市场中没有好的竞争力及利润增长点,会逐渐被市场所淘汰,提高管理水平会使得各生产要素有效利用以及质量得到保证,从而提高企业整体效率。
优化企业的资本结构。首先,在不同的发展阶段应当选择相对应的融资模式,股权融资、债务融资比例应当适应企业的发展;其次,对于不同流动性的投资,也应当选择相对应的长期或短期融资,从而降低企业的融资成本。企业的资本结构会影响到企业的方方面面,合理的资本结构会促进企业的发展,从而提升企业融资的整体效率。
提升企业科技创新能力。甘肃省经济发展比较落后,战略性新兴产业的发展更是受到限制,究其原因主要是技术进步的制约。甘肃省不仅应该继续引进先进技术,还应该重视现有技术的推广更新和熟练强化,提升战略性新兴产业的科技创新能力。企业加大研发资金投入,高度重视技术创新带来的发展是一方面,另一方面政府也要在税收和优惠政策上对战略性新兴企业进行扶持。