我国企业融资效率研究综述

□文/张瑞敏

（ 西安石油大学 陕西·西安）

［ 提要］ 目前，国家大力发展资本市场，提出提高直接融资比重。 融资为企业发展注入血液，而我国不成熟的资本市场加剧企业融资难现象，企业普遍存在融资难、融资效率低的问题，因此融资效率是值得研究的问题。 本文通过对中国知网有关融资效率的研究文献进行梳理，主要包括融资效率的含义、融资效率的衡量方法、融资效率的主要影响因素、衡量指标的选取四部分内容，最后展望融资效率的研究方向。

中国证监会主席易会满发表《提高直接融资比重》的署名文章。融资活动作为企业重要的经济活动，在企业生存和壮大中发挥重要的作用。国内因不完全的资本市场，中小企业的规模问题导致融资成本高、融资渠道有限等融资难题，因此融资效率是亟待解决的问题。通过梳理国内关于融资效率的研究，大部分研究集中在衡量行业融资效率值。并且融资效率尚无统一的含义，导致融资效率研究内容并不一致，因此梳理融资效率的相关研究，了解融资效率的研究现状，有助于发现目前企业融资效率存在的问题，提高企业融资效率。

一、融资效率含义相关研究

曾康霖（1993）较早提出我国企业选择直接融资还是间接融资要根据融资效率和融资成本的大小。虽然没有明确定义融资效率的含义，但是提出了融资效率和融资成本的七大影响因素。宋文兵（1998）从效率的原始含义成本收益出发，提出融资效率至少应该包括两个方面资金的交易效率和配置效率，即企业以最小成本获取资金的融资方式是有效率的且将稀缺的资金投入最优化生产是有效率的。此后学者不断丰富融资效率的含义。魏开文（2001）提出融资效率的高低是指融资投入或产出的融资成本，清偿能力的评价。王海荣、耿成轩（2016），方芳、曾辉（2005）从融资风险大小角度出发，认为融资效率应包含融资风险的大小，企业融资效率不止是融资成本和融资收益的衡量，也包括在融入资金时的融资风险，风险过高融资行为也是无效率的。邓迎春、黄小军（2019）将融资效率区分为筹资效率和配置效率，目前实证研究大部分是基于筹资效率和配置效率展开。

融资效率从仅包含融资成本的评价，到融资风险、融资额度、资金到位率等因素的评价，含义不断丰富。目前，融资效率没有明确定义：一类是对融资成本和融资能力的评价，缺少资金融入后的评价；另一类是评价资金的利用效率，包括资金的到位率以及使用效率，缺少融资成本的评价。学者普遍认可宋文兵学者的定义，将融资效率区分为交易效率和配置效率。

表1 指标统计表

二、融资效率衡量方法研究

目前，学者对于融资效率的研究集中在测量企业的融资效率值。对融资效率值测量的方法有很多，从模糊综合评价法，随机前沿方法，灰色关联评价方法到层次分析和灰色关联度结合法。目前应用最广泛的方法是数据包络分析法即DEA 法，并且在基础的数据包络法之上拓展了各种方法。王秀贞等（2017）运用数据包络分析中基础的CCR 模型对我国中小企业的融资效率进行评价和衡量。田金方等（2017）在提出基础DEA 测算值处于0 和1 之间难以对处于生产前沿的决策单元进行排序的基础上，运用超DEA 效率衡量资本市场融资效率的行业差异。曾刚、耿成轩（2019）采用Super-SBM 模型评价战略性新兴产业融资效率现状，解决了基础DEA 模型无效率决策单元中松弛变量问题。姜妍（2020）同样基于Super-SBM 模型评价我国人工智能产业融资效率。

熊正德等（2014）加入中间因素利用二阶段数据包络分析模型探索新能源汽车的债权融资效率问题。宋光辉等（2017）同样利用数据包络分析二阶段法分析科技型中小企业融资效率问题，在投入指标和产出指标的基础上，增加中间指标，探索投入指标和产出指标中的传导机制。之后，DEA 三阶段在利用随机前沿函数的基础上调整融资效率值，剔除环境影响和随机因素的影响使其更接近现实值。沈忱（2017）基于三阶段DEA 模型优势，以新三板上市公司定向增发融资行为对研究对象，衡量其融资效率。周磊和安烨（2019）考虑物流企业的经营环境和随机因素，利用DEA 三阶段模型测量物流企业调整后的融资效率值。雷辉和刘俏云（2020）在三阶段DEA 的基础上增加Tobit 模型构建四阶段DEA 模型，在衡量绿色低碳企业融资效率的基础上探究融资效率的影响因素。

数据包络分析法克服了其他方法的主观判断缺点，凭借不需确定权重等优点成为目前衡量融资效率最广泛的方法。而学者对数据包络分析法的研究不断深入，从基础DEA 中规模报酬可变的BBC 模型和规模报酬不变的CCR 模型，拓展到超DEA 模型、SBM 模型、Super-SBM 模型。从简单的二阶段DEA，到三阶段DEA、四阶段DEA，不断完善数据包络分析方法，也为不同情形融资效率的测量提供更为适用的方法。尽管目前数据包络分析是最广泛的方法，但其衡量的融资效率是相对效率，即使决策单元融资效率均较低，仍然可以得出部分决策单元融资效率是有效的结论。

三、融资效率影响因素相关研究

融资效率影响因素的相关研究目前主要集中在企业内部，证实企业规模大小，企业传统偿债、盈利、发展三大能力，融资结构均对融资效率产生影响。谢婷婷、马洁（2016）证实员工自身素质，企业上市年龄对融资效率产生影响，金辉、黄珏（2018），曾刚、耿成轩（2019）证实股权集中度对融资效率也产生影响。针对融资效率的实证研究较少，大部分是基于数据包络分析法测量行业板块上市公司的融资效率，在衡量融资效率值的基础上利用Tobit 模型，验证企业内部因素对融资效率的影响。目前，融资效率影响因素研究范围不断扩展，内部影响因素不断细化，黄玉英等（2015）证实外部融资环境，企业家社会关系对融资效率产生影响。马莉莉、李湘晋（2019）证实新三板的分层制度中创新层融资效率最高。徐佳（2020）从会计信息质量角度出发，证实会计信息质量对融资效率产生正向影响。田晓丽、张玲（2020）证实董事长背景特征中的性别、年龄、学术背景、海外经历、薪酬激励均对上市公司的融资效率产生显著影响，融资效率影响因素研究从企业内部发展到外部环境。企业内部因素影响融资效率，但企业处于资本市场，外部环境发挥着重要的作用，目前研究已经涉及外部宏观环境、融资环境、政府补贴的研究，仍然缺乏其他中介机构如分析师、注册会计师审计对融资效率的影响研究。

四、融资效率测量相关指标选取研究

数据包络分析法即DEA 法衡量融资效率最重要的是投入指标和产出指标的选取，指标的适当性决定了运用数据包络分析法得出融资效率值的准确性。特别是二阶段DEA 增加中间指标的选取，三阶段DEA 涉及环境指标的选取，使指标选取更加复杂。目前，各学者在指标选取时各不相同，为研究融资效率问题增加了难度。通过梳理中国知网融资效率相关文献，总结相关指标选取如表1 所示。（表1）

统计发现，投入指标和产出指标不断丰富。投入指标从包含融资成本、融资风险扩展到债务融资额度、权益融资额度，产出指标大部分均包括营运能力、盈利能力、发展能力的衡量，区别在于各学者对盈利能力，营运能力等指标选取的代表变量不同。值得注意的是，在利用DEA 衡量融资效率时，要注意研究对象的特征，不能任意选取指标，例如高新技术企业，可能更加重视研发产出。因此，在融资效率衡量时不能一味参照前者研究选取同样的指标。

五、总结

通过对融资效率相关文献的梳理，整理了融资效率定义、融资效率主要影响因素、融资效率衡量方法即数据包络分析法以及数据包络分析方法指标的选取四部分主要内容。融资效率目前还没有统一的定义，从仅包含融资成本、资金使用效率到包含融资风险、融资主体的自由度，含义不断丰富。但学者在进行实证研究时为了指标的可获得性，一般仅包含融资程度和资金收益的衡量，和融资效率含义不一致。融资效率的影响因素主要是企业规模大小、偿债能力、盈利能力强弱等企业内部的影响，外部环境也仅包含宏观经济因素、金融环境，缺乏中介因素的影响研究。融资效率衡量方法众多，数据包络分析法作为应用广泛的方法，处于不断改善之中。融资效率值指标的选取也各不相同，应注重指标的实际应用情况。除此之外，本文仅统计了融资效率的投入指标和产出指标，缺乏中间指标以及环境指标的分析。