创业板上市公司股权融资效率研究
——基于DEA模型
2017-12-15刘聪
刘 聪
(中国人民大学商学院)
创业板上市公司股权融资效率研究
——基于DEA模型
刘 聪
(中国人民大学商学院)
本文以2011~2015年在创业板的114家上市公司为研究对象,运用DEA模型对我国创业板上市公司股权融资效率进行评价与分析。本文研究发现:中国创业板上市公司股权融资效率偏低,大部分公司都存在投入冗余与产出短缺的问题,其中股权融资效率偏低与上市公司超募资金净额、股权结构、资本结构、公司成长性存在相关关系,中国创业板上市公司股权融资效率还有较大的提升与改进空间。
股权融资;股权融资效率;DEA模型
一、引言
自2009年10月我国推出创业板以来,作为主板市场的重要补充和资本市场发展的新兴力量,创业板市场显现出惊人的发展潜力:到2015年底已经有492家具有高速成长性和发展潜力的创业型企业、中小型企业和高科技产业企业在创业板市场成功上市,平均市盈率高达109.01倍,覆盖了节能环保、新能源、新材料、新信息技术、生物等多个战略新兴发展行业,有效推动了科技成果的产业化。
然而,随着创业板的设立,创业板上市公司所存在的一些问题开始显露,首当其冲的便是首次公开募股时普遍存在超额募集资金的现象和社会公众对创业板股权融资效率低下的质疑。据深交所统计,截止至2011年4月底,209家创业板公司首次公开募股融资金额达到1 618亿元,超募资金1 002亿元,但其中只有31.5%的超募
资金被安排使用。并且,在已经使用的超募资金中,用于偿还银行贷款和补充流通资金的比例超过30%,用于与主营业务相关的股权和直接项目投资的比例将近60%。本文从股权融资超募的问题切入,以创业板上市公司作为研究对象,结合其上市后的财务表现,使用DEA效率评价模型,对中国创业板上市公司股权融资效率进行研究。
二、研究方法
本文使用了数据包络分析(Data Envelope Analysis,DEA)方法对创业板上市公司融资效率进行评价。一个企业的生产过程可以简化成在一个单元投入一定数量不同种类的多个生产要素,而在另外一个单元得到相应数量不同种类的产出,多个这种简单的生产活动构成了企业整体的生产经营框架。虽然各类企业在投入与产出要素上各不相同,但是从投入到产出这一过程效率的最大化,是每一个企业共同的生产目标。由于生产过程中决策的有效执行是从投入到产出转化的关键,那么最终产出就可以视作这一系列决策执行的结果,即构成“决策单元”(Decision Making Units,DMU)。DEA正是基于此原理,利用数学规划与统计数据来确定相对有效的生产前沿面,将各决策单元投影到DEA的生产前沿面之上,通过分析决策单元偏离有效生产前沿面的偏离程度来评价与研究每个决策单元从投入转化为产出这个过程中的效率高低的问题。
其中:xij表示第j个决策单元对第i种类型输入的投入总量;yrj表示第j个决策单元对第r种类型输出的产出总量;vi是权系数,表示对第i种类型输入的一种度量;ur是权系数,表示对第r种类型输出的一种度量。
由此,对每一个决策单元DMUj都有如下所示的效率评价系数,用于对第j个决策单元进行评价,一般来说,hj越大表明DMUj能够用相对较少的投入而获得相对较多的产出,因此即可以用hj评价某一过程的效率。本文用该系数解体创业板上市公司,股权融资效率。
三、研究设计
(一)样本选择与数据来源
在研究创业板上市公司股权融资效率时,在考虑到股权融资作用的滞后性与所选变量具体数据可取性的基础上,本文以 2011年1月1日至2011年12月31日在创业板市场成功上市的128家企业作为基础研究样本,以2011年末的财务指标作为输入变量,以这些公司之后四年(2011~2015年)的财务指标的算术平均值作为输出变量,剔除数据不完整的上市公司,最终得到研究样本数量为114家。本文之后的实证分析将以这114家创业板上市公司上市之后的财务表现为基础,以客观评价创业板上市公司股权融资效率。所选模型中输入变量与输出变量的具体数据均来源于国泰安数据库。
数据处理方面,首先依照DEA模型使用经验,在运用DEA模型测算效率时决策单元的数量要超过输入变量个数与输出变量个数之和的两倍,本文决策单元个数为114,输入、输出变量个数之和为7,因此符合使用DEA方法的研究要求。其次,DEA模型虽然不需要设定函数形式与分布假设,但是其要求所选变量的具体数据不能为负数,而在实际操作中一些变量可能出现负数,如若当年营业利润小于上一年度,那么营业利润增长率便会出现负值,本文基于此对净资产该收益率与营业利润增长率两个变量做如下“非负处理”。
(二)变量选择与定义
本文采用数据包络分析法来评价创业板上市公司股权融资效率。作为一种非参数估计法,其运用的关键即为该模型中的输入变量与输出变量。本文在综合考量创业板上市公司特点、股权融资现状以及DEA模型实际操作的基础上,选择以下变量作为输入变量和输出变量以更好的反映创业板上市公司股权融资效率,如表1所示。
四、实证分析
(一)描述性统计
本文将114个决策单元经过标准化的输入变量与输出变量指标输入DEA模型中后,得到了相关结果,如表2所示。
表2反映了114家创业板上市公司股权融资效率值的统计与汇总之后的评价结果,从中可以看出,2011年在创业板上市的114家公司中有15家上市公司的股权融资综合效率达到了最佳,即效率值为1,占比13.16%,同时达到了技术有效与规模有效。其余99家上市公司的股权融资综合效率值小于1,占比86.84%,说明这些上市公司在股权融资过程存在投入冗余或产出短缺,没有同时达到技术有效与规模有效。在114家上市公司中,既没有实现技术有效也没有实现规模有效的公司共有88家,占比77.19%,股权融资效率较低。
表1 变量选择与定义
表2 114家创业板上市公司股权融资DEA效率统计与汇总
表3 114家创业板上市公司股权融资DEA效率值分布
DEA效率值 综合效率 纯技术效率数量 占比 数量 占比<0.4 1 0.88% 0 0≥ 0.4,<0.6 14 12.28% 0 0≥ 0.6,<0.8 54 47.37% 0 0≥ 0.8,<1.0 30 26.32% 88 77.19%1.0 15 13.16% 26 22.81%合计 114 100.00% 114 100.00%
表3反映了114家创业板上市公司股权融资综合效率和纯技术效率值的分布情况,从中可以看出:在综合效率值方面,效率值低于0.6的上市公司有15家,占比13.16%,而高于0.6的上市公司则占比达到了86.64%,但其中只有15家上市公司达到了综合有效;在纯技术效率方面,可以看出样本上市公司的纯技术效率值较高,效率值高于0.8的上市公司比例达到了100%,但是达到技术有效的公司只有26家,占比22.81%。
由此可见,从整体上看,我国创业板上市公司的股权融资效率值较高,但是DEA综合有效和技术有效程度较低,只分别占总体的13.16%和22.81%,两者的有效性尚待提高。
(二)输入输出指标分析
1.从投入指标的角度分析
就实际募资额这一指标来看,在这114家上市公司中,有15家公司达到综合有效,非综合有效上市公司比例超过80%,有99家上市公司没有达到综合有效,单就实际募资净额这一指标看,其偏离值S1-的平均值为12 595.12,说明没有达到综合有效的这99家公司存在着严重的超额募资情况,并对这些公司股权融资效率产生了巨大的消极影响。以上现象的出现主要是因为两方面的原因:一方面就市场环境来看,创业板上市环境相对而言不够完善,上市条件也较为宽松,而股权融资由于融资成本较低使得上市公司通过股权融资可以募集到大量低成本资金,并且由于我国创业板市场监管体制的不成熟,对这些资金使用的约束和监督力度都较弱,侧面导致了实际募资净额使用效率较低;另一方面就创业板上市公司自身来看,由于公司经营管理的水平跟不上其在创业板融得资金的速度,使得大量超额募集的资金在没有资金使用计划的情况下闲置或者滥用,严重降低了这部分资金使用的效率,进而影响股权融资效率。以上情况说明在现有相对固定的产出条件下,要想实现DEA融资的综合有效,创业板上市公司应该减少实际募资净额的投入,也就是降低公司在股权融资时募集的资金金额。
就股权集中度这一指标来看,2011年上市的114家创业板上市公司股权集中度的平均值为0.3464,而股权集中度超过0.3的上市公司共有67家,占比58.77%。而达到综合有效的15家创业板上市公司的股权集中度的平均值为0.2488,并且该指标存在偏离值(S2-)的平均值为0.1125,说明股权集中度较高影响了未实现综合有效的99家创业板上市公司股权融资的效率。股权集中度反映股本结构对创业板上市公司股权融资效率的影响,股权适当的集中的确会对公司绩效产生积极的影响,但是股权集中度过高则会影响到公司运营与管理,对上市公司股权融资效率产生不利影响。由于存在股权集中度指标的投入冗余,因此为实现股权融资的DEA综合有效,创业板上市公司应该适当降低公司的股权集中度。
在非流通比例上,2011年上市的114家创业板上市公司非流通股票比例最高值为89.89%,最低值为74.07%,平均值为75.51%。该指标在投入变量四个指标中具有一定特殊性,因统计所得数据显示,超过90%以上的样本公司非流通比例集中在74%~80%之间,由于各上市公司非流通比例指标统计上的相似性,该指标在DEA运算时的偏离值(S3-)平均值为0,也就是说全部样本公司的非流通比例都在理想状态,并不存在偏离。然而事实上,由于DEA模型本身具有的局限性,即使这种问题无法完全表现出来,但非流通比例过高的问题仍然广泛存在于创业板上市公司中。非流通股占比过高不仅与股票本身具有的流动性特点相悖,也影响了股票市场资源配置功能的发挥。
就资产负债率而言,2011年上市的114家创业板上市公司资产负债率最高值为0.5255,最低值为0.0203,平均值为0.1648,其中有81家上市公司资产负债率低于0.2,占比71.05%,而对比实现综合有效的15家上市公司,其平均资产负债率为0.2417,由此可知未能实现综合有效的99家公司的资产负债率是偏低的。在DEA模型运算中,资产负债率的偏离值(S4-)为0.0626,创业板上市公司由于其本身经营范围主要集中在高技术型行业,因此在生产经营上较为谨慎,保持较低的资产负债率也是这种“谨慎性”的体现,但是,当创业板上市公司在资产负债率投入变量上存在冗余,资产负债率指标过低时,要想实现DEA综合效率,上市公司应当提高资产负债率,以获得更多收益,增加股东权益和提升公司价值。
2.从产出指标的角度分析
从净资产收益率来看,2011年上市的114家创业板上市公司净资产收益率最高值为0.2649,最低值为-0.0414,平均值为0.0718,其中净资产收益率低于0.1的上市公司有80家,占比70.18%。对比来看,达到综合有效的15家上市公司净资产收益率平均值为0.9810,同时从DEA模型运算可知净资产收益率的偏离值(S1+)平均值为0.0932,由此可见我国创业板上市公司净资产收益率偏低,并对股权融资效率产生不利影响。净资产收益率反映出上市公司的盈利能力,净资产收益率越高,说明公司对股东投入资本获得的收益越多,公司运营的效果越好。而样本所选的创业板上市公司净资产收益率普遍较低,说明这些公司对股权融资募集的资金使用效率较低,获取收益能力较弱,运营水平不高。
从营业利润增长率来看,2011年上市的114家创业板上市公司营业利润增长率最高为1 118.43%,最低值为-561.71%,平均值为29.28%,而 DEA模型中营业利润增长率的偏离值(S2+)平均值为0.0147。该指标在公司之间的差异较大,营业利润增长率为负的上市公司有37家,这意味着在2011年上市的114家创业板公司中,有37家公司在之后三年的营业利润没有增加,反而比上市之前的营业利润有所下降,这种“差劲”的成长表现无疑是对于创业板上市公司股权融资效率的否定。创业板上市公司从进入大众视线开始,就承担着投资者对于其高成长性与巨大发展潜力的期待,而由这些财务数据却不难看出相当一部分的创业板上市公司并没有在股权融资之后获得快速的发展。
就Tobin Q这一指标而言,2011年上市的114家创业板上市公司Tobin Q最高值为10.2713,最低值为0.7022,平均值为2.9872,其中有72家上市公司Tobin Q值小于3,对比来看,股权融资实现综合有效的15家上市公司中有近一半公司Tobin Q值大于3,Tobin Q的平均值为3.9359,此外DEA模型中的Tobin Q偏离值(S3+)平均值为1.488,由此可见我国创业板上市公司的Tobin Q指标值偏低,对股权融资效率产生消极的影响。Tobin Q值是上市公司市场价值与其重置价值之比,反映上市公司资源配置效率,而样本中的创业板上市公司Tobin Q值产出短缺,说明上市公司对股权融资融入的大量资金的使用效率较低。
五、研究结论与建议
(一)研究结论
本文以创业板上市公司股权融资效率为研究内容,以2011年在创业板上市的114家上市公司为研究对象,运用DEA模型对我国创业板上市公司股权融资效率进行评价与分析,最终得出以下结论:首先,我国创业板上市公司股权融资效率整体较低,这些公司在股权融资之后的财务表现只有15家上市公司实现了综合有效,26家公司实现了纯技术有效,88家公司既没有实现纯技术有效,也没有实现规模有效,可见我国创业板上市公司在股权融资过程中还存在着诸多投入冗余和产出短缺的问题,股权融资效率低下。
其次,创业板上市公司大多不能实现技术效率或者规模效率,通过模型检验发现造成这种现象的一部分原因是:(1)超募严重,即实际募资净额严重超过计划募集资金。由于创业板上市公司公开发行首日超高的市盈率使得大部分的上市公司都能够超额募集大量的资金,这部分资金的使用对于上市公司股权融资效率产生极大的影响。不管是被投放于收益率不合要求的项目或是闲置,或是滥用于公司消费,都是对该笔资金的浪费,降低了股权融资的效率;(2)股权结构中存在集中度偏高的问题。我国创业板上市公司股权集中度大多在25%以上,股权的高度集中会对公司治理产生消极影响,使得上市公司产生效率低下的问题,同时影响经营绩效;(3)资本结构中负债比例过低。适当的债务融资有助于发挥财务杠杆的积极效应,以促进企业发展。上市公司过度倾向于股权融资说明其对于股权融资成本认识的不够充分,在认知上仍然把股权融资融入的资金视作资本成本较低的资金,这种观点不利于上市公司对融入资金的充分利用,降低股权融资的效率;(4)成长性和盈利能力不足。本该具有高速成长性的创业板上市公司在上市后的财务表现反而弱于上市之前,说明这些公司其实在成长性和盈利能力上存在较大的问题。
(二)研究建议
创业板上市公司可以从以下角度提高股权融资效率:一是加强公司治理,改善股权结构。良好的公司治理是创业板上市公司充分利用股权融资资金和公司长远发展的基础。要想做好公司治理,最重要的就是解决代理问题、避免股权集中问题的出现。对此,既可以引入机构投资者,有效缓解中小投资者“用脚投票”决策的现状,并为创业板上市公司自身经营管理与决策提供建议,还可以引入多个大股东,多股权力的制衡能够有效缓解“一股独大”现象,避免“内部人控制”可能导致的股权融资风险,为上市公司经营发展决策的提出保驾护航,提高经营绩效的稳定性。二是平衡债务融资和股权融资间的比例关系,优化融资结构。在我国,上市公司轻内源融资、重外源融资,外源融资方式中轻债权融资、重股权融资,最终显示出较为明显的股权融资偏好,创业板上市公司也不例外。但是,如果企业过度依赖于股权融资而忽略债务融资与内源融资,会对企业长期的发展产生非常不利的影响。不同的上市公司应该根据自身情况确定最优的融资结构,而创业板上市公司也应该根据各个不同项目对于资金使用的需求,选择不同的融资方式,而不应该一味追求股权融资,这样不仅不利于公司募集资金的充分使用,对于市场资源也是一种浪费。三是注重培育核心竞争力。深交所将“两高六新”作为选择创业板上市企业的第一标准,即成长性高、科技含量高、新经济、新服务、新农业、新材料、新能源和新商业模式,这样的标准实际上是对创业板上市公司提出了发展和创新的高要求。创新是创业板上市公司持续发展的永久动力,对于处于新兴行业的上市公司而言,为了获得现时高速的成长与未来长远的发展,创业板上市公司应该注重技术与产品的创新,紧跟行业领先技术发展的步伐,不断追求技术与产品的进步,才能帮助企业在竞争中占据较为有利的地位。并且,创业板上市公司应该把有限的资源集中投入到最具有发展潜力的项目上去,注重核心主业的发展,提高资产的投入产出效率,从而获取更多的收益,为股东创造价值。
[1]Banker R.D.,W.W.Cooper,Some models for estimating technical and scale inefficiencies data envelopment analysis [J].Management Science,1984(30):1078- 1092.
[2]F.Haque.Corporate governance and equity finance:an emerging economy perspective[J].Journal of Financial Economic Policy,2015,7(3):233-250.
[3]崔杰,胡海青,张道宏.非上市中小企业融资效率影响因素研究——来自制造类非上市中小企业的证据[J].软科学,2014(12):84-88.
[4]陈苗,王立国.基于DEA模型的战略新兴产业股权融资效率研究[J].财政金融,2015(4):202-203.
[5]方军雄,方芳.新股发行制度市场化改革与融资超募现象[J].证券市场导报,2010,12:39-45.
[6]卢福财.企业融资效率分析[M].北京:经济管理出版社,2001.
[7]刘力昌,冯根福,张道宏,毛红霞.基于DEA的上市公司股权融资效率评价[J].系统工程,2004(1):55-59.
[8]王新红.我国高新技术企业融资效率研究[D].西北大学2007.
[9]闻岳春,邱岚.我国创业板上市的高新技术企业股权融资效率评价研究[J]. 上海金融学院学报,2015,02:72-83.
[10]徐凤,卢奇,李鹏涛.基于DEA的上市中小企业股权融资效率研究[J].财会通讯,2014,08:18-19.
[11]许婷.基于DEA模型的我国港口和航运上市公司股权融资效率实证研究[D].对外经济贸易大学,2014.
[12]祝继高,陆正飞.产权性质、股权再融资与资源配置效率[J].金融研究,2011,01:131-148.
F275
责编:险峰