京津冀协同发展战略实施前后上市公司股权融资效率比较研究

李泽红（教授） 杨佳钰 （华北电力大学经济管理系 河北保定 071000）

一、问题提出

当前，我国已进入经济发展新常态阶段，京津冀协同发展战略作为国家三大战略之一，其有效实施的进程和我国经济发展质量息息相关。自2014年京津冀协同发展战略提出以来，三地在生态联防联控、产业对接升级、交通一体化等区域协作方面作出了诸多实质性的成果。截至2020年底，京津冀地区GDP总额约占全国的8.46%，区域发展指数从2010年100个点增长到2019年167.72个点，增幅67.72%。但随着战略的深入推进，地区间发展差异较大、资源分布不均衡、创新驱动辐射带动不足等问题相继出现。在此背景下，如何增强企业核心竞争力，确保企业持续良好地发展就显得尤为重要。

上市公司投资额高、风险大，融资问题是制约企业可持续发展的重要因素。与融资顺序偏好理论相悖，我国上市公司受现行政策制度、公司治理结构等影响，普遍具有股权融资偏好，但企业管理者较多关注筹集资金而忽略融入资金的使用效率，极大影响了企业的整体发展。

京津冀三地的股权融资效率处于何种程度，协同发展战略的提出能否提高三地企业的股权融资水平，战略的实施对不同地区有何种影响。基于以上问题，本文以京津冀地区上市企业为研究对象，基于DEA模型和Malmquist指数模型动静结合地分析京津冀地区股权融资效率的变化情况及存在问题，旨在检视国家重大战略的实施效果，以期为提高京津冀企业资本配置效率，改善资本运营和管理水平，促进三地协同发展提供相应建议。

二、文献综述

股权融资作为企业获取资金的方式之一，凭借其风险小、用途广的特点深受企业青睐。现有学者对股权融资效率的研究主要集中在以下四个方面：（1）股权融资效率的含义。国外学者普遍认为融资有效率就是能够及时为企业每次的必要生产经营提供资金。国内宋文兵（1998）认为融资效率是成本与利益的相关关系。曹晓军等（2007）认为可以用资金配置效率和筹资效率衡量上市公司股权融资的效率。（2）不同融资方式下融资效率的对比研究。国内外学者普遍认为相对于债务融资，股权融资更有利于提升企业的资本配置效率。但我国资本市场的基本制度尚不完善，体系结构相对单一，股价易被操纵，导致股票市场融资效率低下。（3）股权融资效率的影响因素研究。Chamberlain（2009）认为股权融资所筹得的资金占总筹资额的比重会直接影响到企业整体的融资效率。熊正德等（2004）发现相关政策的施行可以提升企业股权融资效率。毕超和李逍雯（2019）发现货币资金和净利润的提高可以改善企业的股权融资效率，管理费用和财务费用的增加则会降低企业的股权融资效率。（4）不同行业、不同地区或不同板块公司的股权融资效率评价的实证研究。以京津冀地区为例，林妍和刘霞（2019）发现京津冀地区科技企业的融资效率存在较大差异，河北省及创业板市场融资效率较低。曾刚和耿成轩（2018）以京津冀地区2011—2016年战略性新兴产业的上市公司为例，发现三地资本投入冗余现象显著，融资效率均值由高到低依次为天津、河北和北京。

通过梳理现有研究成果可以看出，不同于融资顺序偏好理论，我国企业更偏向于股权融资，但融资效率整体偏低。不同学者对于不同行业、不同板块企业股权融资效率的影响因素还未达成统一结论。目前，关于不同地区的股权融资效率研究较多，但单独研究京津冀地区股权融资效率的文献较少，研究时间大多集中于1—5年，这样的评价结论易受某一年度或者某些特别数据的影响，无法有效表示某项政策实施期间，股权融资效率的整体概貌及其动态变化情况。因此，本文在已有文献基础上，运用主成分分析法筛选出影响京津冀地区股权融资效率的主要因素，基于DEA模型和Malmquist指数模型动静结合地分析京津冀地区2010—2019年间股权融资效率的变化情况及存在问题，以期为促进京津冀协同发展提供政策依据。

三、研究设计

（一）研究方法及适用性分析

1.DEA模型。DEA模型是美国学者Charnes等提出的一种非参数检验方法，用于评价多投入和多产出决策单元的有效性。CCR模型是DEA分析法最基本的模型，但由于我国企业发展深受宏观经济水平、金融发展情况、政府作用等因素的影响，不适用其规模报酬不变的假设。1984年，Banker等提出了规模报酬可变的BCC模型，在计算技术效率时除去了规模效率的影响，因此，本文采用以投入为导向的BCC模型。

假设有n个被评价的决策单元，模型公式如下：

2. Malmquist指数模型。传统的BCC模型只能横向比较决策单元在某一时间点的效率，要细致测度京津冀地区2010—2019年股权融资效率的动态变化情况，还需要引入Malmquist指数模型，表达式如下：

当Malmquist 指数＞1时，表示该时期内股权融资效率水平增长；当Malmquist 指数＜1时，表示该时期内股权融资效率水平下降。

(1)污泥在氮气气氛下的热重分析表明，污泥的热解过程分为三个阶段：污泥结合水和少量外在水分析出阶段、有机物分解和挥发分析出阶段以及残留有机物、矿物质和焦炭分解阶段。

（二）样本选取和数据来源

本文根据公司所属省份，以京津冀地区2010年后A股上市公司为样本。为全面考察京津冀协同发展战略实施前后企业股权融资效率的变化，选择2010—2019年作为研究期间，考虑到战略实施后的滞后效应，以战略提出后一年（2015年）为节点，将面板数据分为实验组（2015—2019年）和参照组（2010—2014年），以此进行比较研究。为保证数据的连续性，剔除金融行业、ST企业和数据缺失企业，最终获得217个样本。相关数据来源《中国统计年鉴》和Wind数据库。

（三）指标选取

运用 DEA模型对企业效率进行评价时，指标的选取会对评价结果产生关键影响。参考毕超、朱萌等的研究，初步选取了股权融资效率相关指标，如表1所示。

表1 投入和产出指标

利用SPSS对初步选取的15个指标进行相关性分析。表2显示，KMO检验值为0.7000＞0.500，Bartlett 球形度检验值为0.000＜0.05，表明变量之间存在相关性，可以进行主成分分析。

表2 KMO和Bartlett检验

对上述15个指标进行主成分分析，得到成分得分系数矩阵。下页表3显示，主成分中最大权重系数对应的投入指标为：反映公司规模的资产总额（X1）、反映公司股权结构的股权集中度（X4）和反映公司资本结构的资产负债率（X7），最大权重系数对应的产出指标为：反映公司发展能力的营业收入增长率（X8）、反映公司资产利用综合效果的总资产报酬率（X12）和反映公司资源配置效率的托宾Q值（X15）。最终确定3个投入指标和3个产出指标，以此进行股权融资效率分析。

表3 成分得分系数矩阵

DEA模型要求投入产出的数值均为正数，因此对原始数据进行如下标准化处理：

四、京津冀地区股权融资效率测度结果及分析

（一）基于DEA模型的静态股权融资效率分析

运用Deap 2.1软件，采用DEA-BCC模型对京津冀地区上市公司2010—2019年的股权融资效率进行测算，得到京津冀地区股权融资效率有效性的整体分布情况，详见表4。

表4 京津冀地区2010—2019年上市公司股权融资效率有效数量

DEA 有效表明企业既无投入冗余，也无产出短缺。从表4中可以看出，京津冀三地大部分企业的股权融资效率仍处于非有效状态，企业的股权融入资金的获取和利用率仍然需要进一步地调整。以2019年为例，三地共有63家企业达到DEA有效，61家企业纯技术有效而规模非有效，14家企业规模有效而纯技术非有效，79家企业纯技术效率和规模效率均无效，占三地企业总数的36.41%，说明仍有大部分企业无法有效利用股权融入的资金。

为了更清晰地展示三地股权融资效率的具体情况，经过整理、加工得到京津冀三地2010—2019年上市公司股权融资效率均值，如表5所示。

表5 京津冀地区2010—2019年上市公司股权融资效率均值

纯技术效率反映企业是否具有在某一股权融资投入水平上实现最大股权融资效益的能力，仅单纯地反映技术因素，不考虑投入与产出的规模报酬关系。从表5中可以看出，京津冀三地的股权融资纯技术效率在京津冀协同发展战略实施后均有所下降，其中北京地区下降幅度最大且数值较低，天津和河北地区变动幅度较小，说明战略实施后，三地企业在整体上对股权融资得到的资金的管理运营能力没有改善。

规模效率反映企业的股权融资规模是否最优。京津冀地区股权融资的规模效率整体偏低，战略实施前，较低的规模效率是导致股权融资低效率的主要原因。但战略实施后，规模效率呈现上升趋势，增幅显著，京津冀三地分别提升了21.65%、25.70%和27.72%。其中，河北地区的综合技术效率和规模效率在2017年后增幅显著，可能是由于2017年中共中央发布设立河北雄安新区的通知，随后京冀两地签署战略合作协议，推动雄安新区在产业结构升级、产业布局优化、科技创新、人才交流等方面的进步，极大地促进了社会资金的投入，河北省的融资效率得到显著提升。

综合技术效率包含纯技术和规模效率。京津冀地区的平均股权融资效率整体处于较低范畴。由于北京地区规模效率的增长幅度小于技术效率的下降幅度，天津和河北省规模效率的增长幅度略大于技术效率的下降幅度，导致天津和河北省企业的股权融资综合技术效率平均值在京津冀协同发展战略实施后整体变动幅度不大，北京地区略有下降。虽然京津冀协同发展战略提出当年（2014年），三地股权融资效率的平均值下降幅度较大，但从2015年起，三地股权融资综合技术效率水平不断提高。截至2019年，五年间北京地区的综合技术效率提升3.38%，天津和河北省增幅显著，分别提升了23.67%和23.12%，股权融资效率态势整体向好。

可以看出，对于大多数综合技术低效率的企业来说，技术效率降低带来的影响程度远高于规模效率，说明战略的提出虽然促使企业较容易进行股权融资，但管理资金能力提升的滞后性导致资金出现闲置或浪费现象。管理和技术水平依然是影响京津冀地区股权融资效率提高的主要因素。

（二）基于Malmquist指数模型的动态股权融资效率分析

Malmquist指数模型能够从动态角度反映股权融资效率的变化趋势，因此，运用Deap 2.1软件，采用Malmquist指数模型对京津冀地区上市企业2010—2019年的数据进行分析，得到京津冀地区整体股权融资效率的动态变化情况，如图1所示。

图1 2010—2019京津冀地区上市公司Malmquist指数及分解变动情况

从图1中可以看出，纵观2010—2019年整个研究期间，京津冀地区的Malmquist指数整体呈“M”形波动趋势，先上升后下降，再上升再下降。2015年后，Malmquist指数持续大于1，表明京津冀协同发展战略的提出使企业的股权融资效率得到稳步提高。技术效率和规模效率在0.85—1.25之间处于巨大波动状态，但变化较为同步，整体呈现波动式增长趋势，说明技术效率与规模效率协同发挥推动作用。技术进步指数在0.8—1.15之间波动，纯技术效率在1上下小幅波动，2014年前，技术进步值与技术效率值变动明显不一致，说明技术进步的滞后效应导致技术进步与技术效率无法协同促进股权融资效率的提高。2014年后，除2016—2017年外，其余年间技术进步与技术效率变动均保持一致，共同促进融资效率的提高。

上述是京津冀三地比较单元的平均值，即表示宏观范围内股权融资水平的整体提高，为了更清晰地展示京津冀不同地区、不同阶段的股权融资效率变化情况，经过整理、加工得到分阶段三地上市公司Malmquist指数及分解，如表6所示。

表6 京津冀地区上市公司分阶段Malmquist指数及分解

结合图1和表6可以看出，战略实施前，京津冀地区发展不均衡，北京、天津优于河北省，规模效率是造成河北省Malmquist指数最低的主要原因，企业整体的投入产出比不合理。

京津冀协同发展战略实施后，Malmquist指数每年都大于1，均值增长13.9%，说明企业股权融资效率处于稳步上升阶段。分解来看，战略实施前后，三地规模效率年均增长8.42%，技术效率增长8.35%，技术进步增长5.11%，反映了战略实施后企业的技术水平和规模对股权融资综合效率的提高作出了主要贡献。但纯技术效率均值有所降低且三地均小于1，尤其是河北地区降幅较大，这与股权融资效率静态分析结果一致。纯技术效率表示在现有投入下每个决策单元进行生产而带来的产出，体现股权融资的有效性。结合样本企业数据发现，河北省企业的净资产收益率和营业收入增长率普遍较低，这两项指标代表了企业的资金投向、使用效率和内部治理，而该指标的降低必然会带来股权融资效率的降低。虽然京津冀地区在战略实施后股权融资投入不断扩大，但资金投向和技术水平仍需提高，通过提高内部治理水平来实现股权融资的有效性还有较大发展空间。

五、结论与建议

本文选取京津冀2020年前上市公司，采用主成分分析法对影响企业股权融资效率的指标降维，筛选出合适的投入、产出指标，借助DEA模型和Malmquist指数模型，动静结合地分析京津冀协同发展战略实施前后上市公司股权融资效率的变化，实证结果如下：（1）整体来看，京津冀地区的股权融资效率普遍偏低，达到股权融资相对有效的公司数量较少。（2）从股权融资效率静态评价看，京津冀协同发展战略实施前，三地由于规模效率较低导致股权融资低效率。战略实施后，河北、天津地区规模效率值虽低但增幅较大，股权融资综合技术效率水平本应显著提高，但由于技术效率的向下变动，两地融资效率均值仅提高了1%左右。北京地区技术效率降幅大于规模效率增幅，导致综合技术效率均值降低1.8%。管理和技术水平依旧是制约三地股权融资效率的主要因素。（3）从股权融资效率动态评价看，京津冀协同发展战略实施后，Malmquist指数虽然在不同年份呈现上下波动状态，但每年都大于1，企业股权融资效率稳步上升。分解来看，京津冀三地的技术水平和规模增长对股权融资综合效率的提高作出了主要贡献，但纯技术效率仍旧较低，通过提高内部治理水平来实现股权融资的有效性还有较大发展空间。

本文提出以下建议：第一，积极推动京津冀协同发展战略下区域内的协同发展和区域帮扶，单纯依靠企业规模扩张来获取股权融资效率增长的发展模式不能长久持续，三地应利用好国家战略的“东风”，加大对科研技术的投入，促进跨区域管理及技术的引进，提高自身技术水平；第二，优化公司内部治理结构，提高企业管理能力，降低运营成本，确定科学合理的筹资规模，同时提高融入资金的使用效率，避免资金闲置或浪费；第三，优化公司融资结构，充分发挥债务融资的互补作用，利用财务杠杆的正效应来提高融资效率。