基于DEA的安徽省战略性新兴产业上市公司金融支持效率研究

毕诗琪，范 敏

(合肥师范学院 经济与管理学院，安徽 合肥 230601)

基于DEA的安徽省战略性新兴产业上市公司金融支持效率研究

毕诗琪，范 敏

(合肥师范学院 经济与管理学院，安徽 合肥 230601)

安徽省战略性新兴产业上市公司金融支持效率普遍偏低，但规模收益多处于递增阶段。提高安徽省战略性新兴产业金融支持效率需要促进科技、金融与产业的深度融合；根据企业的融资需求特征制定差别化的融资方案；建立战略性新兴产业集约集聚发展模式。

战略性新兴产业；DEA模型；金融支持效率

培育和发展战略性新兴产业是我国突破传统经济发展瓶颈、推动经济结构转型升级、实现经济与社会可持续发展的重要战略选择。安徽省目前工业经济下行压力较大，煤炭、冶金、汽车、家电等传统优势产业发展面临较大困难，应结合自身经济运行状况，积极贯彻落实国家发展战略，制定战略性新兴产业发展的地方政策，促进区域经济转型和升级发展。安徽省战略性新兴产业的发展需要综合政策、资金、技术、人才、管理等多方因素，形成发展合力，而金融支持起到关键性作用。因此，在金融资源约束下，如何提升金融支持战略性新兴产业的效率，实现金融资源的优化配置具有较强的现实意义。本文选取具有代表性的战略性新兴产业上市公司作为研究样本，运用DEA研究方法深入分析安徽省战略性新兴产业的金融支持效率。

一、研究设计

(一)DEA模型介绍及应用

DEA模型是数据包络分析模型(Data Envelope Analysis)的简称，由著名的运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出，用以评价具有多输入和多产出的决策单元的相对有效性，具有代表性的DEA模型包括CCR、BCC、FG和ST模型。

DEA模型问世后被运用到多个领域，目前应用范围扩大到经济管理领域，被学者们用于贷款定价、商业银行绩效评价、金融支持效率测度等方面。如迟国泰等(2011)利用逆向思路，以未来的DEA效率测度贷款利率[1]；何景(2014)采用DEA方法对我国商业银行经营效率进行了实证研究，得出了关于我国商业银行的综合效率、纯技术效率、规模效率及技术超效率的相关实证结果[2]；熊正德等(2010)文运用DEA方法测度战略性新兴产业金融支持效率及影响因素，并提出提高战略性新兴产业金融支持效率的政策建议[3]。

战略性新兴产业具有多投入、多产出的特点，与DEA模型多输入、多输出的结构复杂性相适应，因此利用DEA方法测算战略性新兴产业金融支持效率是可行的。本文的模型基础借鉴熊正德(2010)的研究结果，选择产出导向的DEA-BCC模型进行实证分析。

(二)指标体系的构建

本文借鉴已有研究成果和安徽省战略性新兴产业上市公司的差异性，建立与股权融资和债权融资相关的指标体系，具体的输入指标与输出指标如下：

1.输入指标的确定

本文选择的输入指标包括总资产(In1)、资产负债率(In2)和流通股比率(In3)[4]。其中，总资产是公司拥有和控制的全部资产，能为公司带来经济利益，是公司经营的基础；资产负债率等于负债总额比上资产总额，该指标反映公司的负债水平，衡量上市公司利用债务融资进行经营的能力；流通股比率是流通股数量占总股本的比例，该指标反映上市公司利用股权融资进行经营的能力。

2.输出指标的确定

输出指标选择能够反映上市公司盈利能力和成长性的三个代表性指标，分别为每股收益(Out1)、净资产收益率(Out2)和主营业务收入增长率(Out3)。其中，净资产收益率等于净利润与平均净资产之比，该指标反映公司资本运营的综合能力；每股收益等于净利润比上总股本，反映上市公司股权融资的利用效率；主营业务收入增长率等主营业务收入的增额比上期主营业务收入总额，反映公司未来的成长性。

(三)数据来源

根据中国证监会安徽监管局的数据，截至2016年底，安徽省辖区上市公司共91家。其中，符合《关于加快培育和发展战略性新兴产业的意见》界定的战略性新兴产业上市公司共30家，分布于七大产业(公共安全产业暂无上市公司)。本文从七大战略性新兴产业中选取具有代表性20家上市公司作为研究样本，以其最新的2015年和2016年财务数据进行实证分析。

本文采用DEAP2.1软件进行数据分析，由于该软件要求数据具有非负性，故对部分原始数据加以调整。

二、实证结果及分析

根据DEAP2.1软件输出结果，分别从综合有效性、技术有效性和规模有效性进行分析和解释。

(一)综合有效性分析

DEA综合效率等于技术效率乘以规模效率[5]，样本单元综合效率值为1时，称为DEA综合有效，此时投入与输出是最有效率的配置。根据2015年和2016年软件输出和整理结果(如表1和表2所示)可知：2015年，20家样本上市公司综合效率的均值为0.567，大于均值的有10家，占样本总数的50%，分析结果表明这10家上市公司的综合效率高于平均水平。其中综合效率值为1，即DEA有效的企业4家，分别是安徽合力、国祯环保、安科生物和中电鑫龙，占样本总数的20%；DEA轻度无效的上市公司2家；DEA中度无效的上市公司5家；DEA严重无效的上市公司9家。2016年，样本上市公司综合效率均值为0.591，大于均值的上市公司11家。综合效率值为1的上市公司4家，分别是盛运环保、安科生物、皖通科技和长信科技，占样本总数的20%；DEA轻度无效的上市公司4家；DEA中度无效的上市公司3家；DEA严重无效的上市公司9家。对比两年数据发现，年样本2016年综合效率均值较2015有所增加，但效果不太明显，DEA效率分布变化不大。说明安徽省战略性新兴产业上市公司近两年运行基本平稳，但金融支持综合效率有待进一步提升。

表1 样本上市公司2015年及2016年DEA效率评价结果

续表1

表2 样本上市公司DEA效率程度分布表

(二)技术有效性分析

DEA技术有效性反映投入既定的情况下获得最大产出的能力，技术效率值为1称为技术效率有效。此时不能通过技术改变、管理水平提高、投入比例改善等途径提高产出。技术效率值小于1称为技术效率无效。由表1可知，2015年，样本上市公司技术效率平均值为0.723，其中技术效率有效企业为6家，其余企业均为技术效率无效。2016年，样本上市公司技术效率均值为0.755，其中技术效率有效企业为8家，较2015年有所提升。一方面，从均值上看，技术效率均值有一定的优势，说明近年来随着安徽省支持战略性新兴产业发展政策的相继出台，政策效果有所显现，上市公司的融资渠道更加多元，融资结构有所改善。但从另一方面看，技术效率无效企业占比较高，投入结构仍有优化提升空间。战略性新兴产业作为新兴领域，具有起步晚、发展快、高投入、高风险的特点。融资结构不合理、内部治理结构不完善、重研发轻管理、金融管理效率偏低等问题造成安徽省部分战略性新兴产业上市公司金融支持效率不高。

(三)规模有效性及规模收益分析

规模有效性反映了企业是否在合适的投资规模下进行经营，规模效率值为1称为规模效率有效，说明企业在已达到了最佳的投入水平。规模效率值小于1称为规模效率无效。根据DEAP2.1输出结果，2015年和2016年规模效率均值分别为0.731和0.717，规模效率值为1的样本上市公司均为4家。说明2016年上市公司规模效率较2015年轻度下滑。从数值上看，安徽省战略性新兴产业上市公司规模效率均值水平较高，但规模效率有效企业占比较低。

规模收益是指输入变量同比例变化所导致的输出变量的变化情况。由表1可得：2015年样本上市公司规模收益递增的企业14家，占样本总数的70%，规模收益不变的企业4家，规模收益递减的2家；2016年，样本上市公司规模收益递增的企业14家，占样本总数的70%，规模收益不变的企业4家，规模收益递减的2家。从近两年的数据看，70%的样本企业处于规模收益递增状态，结合规模效率结果，这些企业大部分存在规模效率无效。由此可见，安徽省战略性新兴产业企业普遍存在规模不足问题，尚需足够的资金支持和政策支持以促进企业快速发展。

三、结论及政策建议

(一)主要结论

1.安徽省战略性新兴产业上市公司运行健康平稳，但金融支持效率总体偏低，80%的企业处于DEA无效状态。表明安徽省战略性新兴产业尚未实现资源的最佳配置。

2.技术效率无效企业占比较高，其中2015年技术无效企业占比75%，2016年技术无效企业占比65%。说明安徽省战略性新兴产业上市公司在金融管理效率、要素投入规模和结构、公司治理水平等方面有待提升。

3.规模效率无效企业占比较高，且其中规模效率递增企业占比近90%。说明目前安徽省战略性新兴产业上市公司规模偏小，如果这些公司能获得更多的资金支持，未来将有快速发展的空间。

(二)政策建议

第一，促进科技、金融与产业的深度融合，提升安徽省战略性新兴产业上市公司金融运行效率。安徽省正处于产业结构调整和经济转型的关键时期，也是战略性新兴产业发展的有利时机，必须把握住国家推动“三融合”和战略性新兴产业发展的契机，推动科技、金融资源与产业需求的有效对接，建立“互联网+”与产业和金融的良性互动机制，以科技进步推动金融供给模式转变，创新金融产品和金融服务模式，提高金融机构经营效率，提升企业金融管理能力。

第二，根据安徽省战略性新兴产业公司不同发展阶段的融资需求特征制定差别化的金融解决方案。政府以发展创业基金、引导天使投资介入等方式加大对前景较好的种子期和创建期企业的金融扶持；持续引导银行等金融机构加大对成长期战略性新兴产业公司的信贷支持力度，更好地发挥间接金融的优势；推动成熟的优质战略性新兴企业上市，降低企业的融资成本和财务风险，改善企业资本结构，切实提高金融运行效率。

第三，建立战略性新兴产业集约集聚发展模式，提升基地企业实力。安徽省应在现有的24家战略性新兴产业集聚发展基地的基础上进行“深耕细作”， 不断调整和优化产业基地定位，发展特色化、优质化的产业集群，带动基地内企业的快速发展与实力提升。区域内战略性新兴企业以竞争促发展，以合作促提升，持续提高技术创新能力、管理水平和融资能力，充分获得规模效应递增的带来的好处并提高金融效率。

[1] 迟国泰,隋聪.基于未来DEA效率的贷款定价模型[J].系统工程理论与实践,2011，(1).

[2] 何景.基于DEA方法的我国商业银行经营效率研究[D].成都：西南财经大学，2014.

[3] 熊正德,林雪.战略性新兴产业上市公司金融支持效率及其影响因素研究[J].经济管理,2010，(11).

[4] 翟华云.战略性新兴产业上市公司金融支持效率研究[J].证券市场导报,2012，(11).

[5] 邓彦,卢鹏光.战略性新兴产业金融支持效率研究——以广东省为例[J].会计之友,2016，(24).

(责任编辑 陶有浩)

A Study on Financial Support Efficiency of Anhui Strategic Emerging Industry Listed Companies Based on DEA Method

BI Shiqi, FAN Min

(SchoolofEconomicsandManagement,HefeiNormalUniversity,Hefei230601,China)

The financial support efficiency of the listed companies in Anhui Province is generally low, but the scale gains are increasing. It shows that Anhui province needs to take the following measures to improve the financial support efficiency of strategic emerging industries, such as promoting the deep integration of technology, finance and industry, making different financial programs according to the companies’ needs and developing a intensive development mode for strategic emerging industries.

strategic emerging industries; DEA method; financial support efficiency

2017-05-17

安徽省社会科学普及规划项目“加快安徽省战略性新兴产业发展的政策解读与展望”(LZ2015015)阶段成果，合肥师范学院质量工程项目(2013hxk09)

毕诗琪(1985-)，女，辽宁大连人，合肥师范学院经济与管理学院讲师，硕士；范敏(1986-)，女，安徽潜山人，合肥师范学院经济与管理学院讲师，硕士。

F406.9

A

1674-2273(2017)04-0058-04