科技金融发展、产权性质与战略性新兴产业融资效率——基于两阶段链式DEA模型

刘 妍， 吴海燕

(山西大同大学 商学院， 山西 大同 037009)

《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》明确指出，到2030年战略新兴产业将成为推动中国经济发展的主导力量。在创新驱动发展战略的背景下，战略性新兴产业的发展能够培育经济增长新引擎，形成产业结构新体系，占领全球产业发展新高地。因此，发展战略性新兴产业，提升其创新能力和竞争力，是中国当前的一项重要任务。“十三五”以来，中国战略性新兴产业发展取得了优异的成果。2018年上半年战略性新兴产业工业增加值同比增长8.7%，高于同期规模以上工业2个百分点。然而，由于战略性新兴产业投资回收期长、经营风险大等特点，在发展过程中面临融资困局。战略性新兴产业是中国科技革命和产业变革的方向，而科技金融是聚焦于科技创新的金融业态、产品和服务，科技金融的发展能否缓解中国战略性新兴产业的融资困境？

国内学者对战略性新兴产业的融资效率及其影响因素进行了研究。王春波等选取69家节能环保类上市公司，实证表明节能环保产业整体融资效率低下[1]。孙景蔚等利用DEA模型对比了中国2014年和2017年高端装备制造企业融资效率，反映出高端装备整体融资效率较高，但是随着行业内部竞争加剧，融资风险也在上升[2]。曾刚等对中国高端装备制造上市企业的融资效率进行实证，发现整体行业融资处于非效率状态[3]；李景文等以北京市51家战略性新兴产业上市企业为样本，实证得出整体融资效率偏低，并针对性地提出了优化建议[4]。熊正德等针对中国新能源汽车产业的债券融资效率进行了实证分析[5]。

对于战略性新兴产业融资效率的影响因素，部分学者进行了探究。王琼、耿成轩研究发现产权性质、金融生态环境对于战略性新兴产业的融资效率有显著影响，其中非国有企业融资效率更高[6]，研究发现融资约束显著阻碍了战略性新兴产业的融资效率，进而阻碍其全要素生产率的提升；邓迎春、黄小军基于生态位和两阶段DEA模型，对江苏省的新能源上市公司进行研究，发现构建良好的外部环境，对于其融资效率的提高有重要意义[7]。耿成轩、曾刚基于双边随机边界模型，探讨政府补贴和融资约束对于中国战略性新兴产业融资效率双重作用的效果[8]。

综上所述，对于战略性新兴产业及其子产业融资效率的探析，大多运用传统DEA模型，将资金运转的过程视作一个“黑箱”，对于其中间作用过程鲜有研究。为此，本文以中国A股市场上2014—2017年1 036家战略性新兴产业上市企业为研究对象，基于两阶段链式DEA按照资金运作的不同阶段测度其融资效率，并着重探究科技金融对其融资效率的影响，针对性地提出政策建议，以全面提升战略性新兴产业的融资效率，缓解其“融资难”问题。

1 理论分析与研究假设

融资效率是投入产出比，是对公司在融资活动中所实现效能的评价。将融资效率分为筹资效率和配置效率。筹资效率是指在筹资阶段，以最低的成本获取最大金融资源的能力；配置效率是指在资金使用阶段，将所筹集资金投入的企业经营中，以获得最大经济价值的能力[9]。

科技金融是金融机构为满足高新技术产业的发展，在金融产品、服务、政策、制度等方面一系列的系统性、创新性的安排。首先，科技金融发展可以提高战略性新兴产业的筹资效率。创新驱动战略背景下，各地方纷纷布局战略性新兴产业集群，通过财政政策的支持、产业基金的设立、商业银行金融服务的创新以及风险资本、社会闲散资金的参与[10]，借助科技金融服务平台，金融机构与有潜力的企业对接，降低信息不对称性，使得金融机构能够根据企业的资金需求特点，针对性地提供资金支持，从而丰富其筹资渠道，一定程度上降低其融资成本，提高其筹资效率；其次，科技金融发展可以提高战略性新兴产业的配置效率。科技金融服务平台的搭建，为企业、金融机构、企业孵化器、创新产业基金以及法律咨询等中介机构形成一个系统性的服务网络。借助于该服务网络的辅助，能够加强公司治理，规范企业的资金使用行为，提高企业运营效率，提升企业经营能力，进而提高其配置效率；最后，企业的融资效率是筹资效率和配置效率综合作用的结果，因此，科技金融发展对于战略性新兴产业的融资效率有促进作用，由此提出以下假设。

假设1：地区科技金融发展与战略性新兴产业上市公司的融资效率、筹资效率、配置效率呈正相关关系。

对于成立时间较短，规模较小的战略性新兴产业公司来说，由于自身资本积累不足，更加依赖于外部资金支持[11]；同时，此类公司治理相对不够完善，资金配置效率较低。借助于科技金融，可以为有潜力的小规模公司提供更为丰富的融资工具；搭载科技金融服务平台，小公司可以与咨询机构、企业孵化器等对接，从而提高其经营水平，优化治理结构，提升其资金配置效率。因此，规模小的公司受制于资金、管理等方面的约束，更加需要依托科技金融缓解融资困境，由此提出以下假设。

假设2：地区科技金融发展对于规模较小的战略性新兴产业上市公司的融资效率提升作用更为明显。

国有企业产权归全体人民所共有，产权制度决定了其在追求经济价值的同时承担了更多的社会责任。国有企业资金实力雄厚，治理结构完善，与政府部门有较强的政治关联，因此，国有企业能够在筹资阶段获得更多的支持资源，融资渠道通畅，融资成本也较低。非国有企业获得的支持资源相对较少，资金需求更为迫切，因此科技金融对于非国有企业筹资效率的提升作用更为明显。在资金使用阶段，国有企业由于产权性质存在所有者缺位问题，由此引发了国有产权-政府官员-职业经理人双重委托代理问题，加剧了道德风险和逆向选择[12]。投资决策时，国有企业存在程序冗杂，审核缓慢等问题，容易错失投资良机，进一步降低其配置效率。非国有企业在以提升经济效益的目标下，以科技金融服务平台为载体，经营过程中能够激发更高的灵活性和自主性，从而提升其配置效率。

假设3：地区科技金融对于民营的战略性新兴产业上市公司的融资效率促进作用更为明显。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

依照《战略性新兴产业分类(2018)》(国家统计局令第23号)的相关划分标准，选取2014—2017年中国A股市场上战略性新兴产业九大子产业上市公司为研究对象，并剔除了以下样本数据：①ST，ST*公司；②数据缺失的指标；③2014年及以后上市的公司；④发生重组并购的公司；⑤战略性新兴产业业务占比未超营业收入50%的公司；⑥金融机构。经过筛选最终确定了1 036家A股市场战略性新兴产业上市公司作为研究对象，其中按行业性质分类，涉及节能环保企业71家，高端装备161家，生物产业150家，新材料139家，新能源63家，新能源汽车39家，数字与文化创意活动88家，新一代信息技术316家，相关服务业9家；按板块分类，涉及148家深市主板上市公司，324家中小板上市公司，300家创业板上市公司，264家沪市主板上市公司。

采用战略性新兴产业上市公司财务数据来自CSMAR数据库，科技金融相关数据主要来源于《中国科技统计年鉴》以及各地区统计公报。

2.2 变量定义

2.2.1 因变量的选取

选择融资效率TE、筹资效率RE、配置效率AE。对于融资效率的测度大多基于1978年Chames提出的数据包络分析(DEA)方法，该方法适合于多项输入输出时相对效率的度量，应用场景广泛。但是，该方法下把资金运作的整个过程视作“一个黑箱”，没有考虑中间环节对于融资效率的作用，Fare 和 Grosskopf克服了传统DEA模型的这一缺陷，分别提出了多阶段DEA，不仅可以考察决策单元整体的有效性，还可以在充分考虑内部作用机制的前提下，分阶段考察子阶段的有效性。本文利用两阶段链式DEA，测度融资效率TE、筹资效率RE、配置效率AE，其中融资效率等于阶段一的筹资效率和阶段二的配置效率二者之积，具体地以财务费用、流动比率、产权比率作为子阶段一的投入指标，以实收资本和负债总额作为阶段一的产出指标，同时作为阶段二的投入指标，以总资产周转率、主营业务增长率和净资产收益率作为阶段二的产出指标，具体见表1。

表1 两阶段链式DEA投入产出指标

2.2.2 自变量的选取

研究地区科技金融发展水平对于该地区战略性新兴产业上市企业融资效率的影响，因此对应于战略性新兴产业各个样本企业注册地所在省份，构建地区科技金融发展指数IndexTF，以此作为自变量测度样本企业所在地区的科技金融发展水平。对于科技金融发展水平的测度，黄德春等利用复合熵值法从金融支撑和外部环境支持两个维度考察中国的科技金融发展水平[13]；王海芸等利用主成分分析法，对中国30个省区市进行实证分析，发现金融科技整体发展水平很不均衡[14]；曹灏等从科技金融资源、经费、产出、贷款4个方面综合度量科技金融发展水平[15]。在借鉴其他学者研究的基础上，结合数据的易得性，利用熵值法从科技金融资源、环境和产出3个方面进行测度，其中科技金融资源用地方财政拨款和金融机构科技贷款来反映；科技金融环境用科技人员数量与研发机构数量来反映；科技金融产出用专利申请数量、科技论文产出数量和技术市场成交额来反映。

2.2.3 控制变量的选取

选择企业规模、现金流量、资产负债率、第一大股东持股比例和总资产周转率GR作为控制变量。其中，企业规模SIZE用总资产的自然对数来表示；现金流量CF用来反映企业的资产流动性，用经营现金净流量与总资产的比值来反映；资产负债率DAR反映企业内部资金构成及其比率；总资产增长率GR来反映企业未来的发展潜力；第一大股东持股比例LSP反映企业内部治理结构。

2.3 模型构建

研究2014—2017年科技金融、产权性质对战略性新兴产业融资效率的影响，适用于面板数据模型。相关数据已通过单位根检验和协整检验，在进行F统计量检验、Hausman检验后，结果表明固定效应模型比混合 OLS 模型、随机效应模型更合适。

为检验科技金融发展对于战略性新兴产业整体及不同产权性质战略性新兴产业融资效率的影响，建立模型(1)：

(1)

为检验科技金融发展对于不同规模战略性新兴产业融资效率的影响，建立模型(2)：

(2)

式中：C为常数项；α1～α7为系数变量；μit为随机误差项。

3 实证分析

3.1 描述性统计

3.1.1 融资效率

表2显示，中国战略性新兴产业总体融资效率偏低，其中筹资效率明显低于配置效率，说明提高中国战略性新兴产业的关键是要提高其筹资效率。对于各个子产业来说，新一代信息技术、生物产业和数字与文化创意产业筹资效率较高，新能源、高端装备等产业融资效率较低。

表2 2014—2017年中国战略性新兴产业上市公司融资效率

3.1.2 科技金融发展水平

表3显示，中国科技金融发展水平整体偏低，其中东部地区科技金融发展水平较高，中部地区次之，其次为东北部地区，西部地区发展水平最低。就各省市而言，北京科技金融发展水平最高，江苏、广东、山东、上海科技金融发展水平也处于较高水平。

表3 2014—2017年中国科技金融发展指数

3.1.3 各个变量描述性统计

由表4的描述性统计结果显示，融资效率偏低，均值为0.278，其中筹资效率RE低下是造成融资效率低的主要原因，其均值为0.357，与此对应配置效率AE相对较高，均值为0.791，但是企业之间差距较大，最大值为1.最小值为0.196。科技金融发展水平IndexTF整体得分偏低，且发展不均衡，不同地区差距较大，最大值为53.35，最小值为34.74。表5为变量之间相关性分析，可见融资效率TE、配置效率AE与地区科技金融发展指数IndexTF显著正相关，表明区域科技金融越发达，对应该地区战略性新兴产业的融资效率越高。此外，资产负债率与融资效率显著负相关，企业规模、现金流量与其融资效率显著正相关。但是，各变量的相关系数均未超过0.5，因此不存在变量间的多重共线性。

表4 变量的描述性统计

表5 变量之间相关系数

3.2 实证结果

科技金融发展对于战略性新兴产业融资效率的影响见表6，第1列反映出科技金融发展与战略性新兴产业融资效率显著正相关；第2、3列将融资效率分为筹资额阶段和配置阶段进行实证，发现地区科技金融发展与筹资效率、配置效率显著正相关，表明科技金融的发展能够通过金融体系、产品、制度的创新，拓宽其融资渠道，从而提升企业的筹资效率；借助科技金融创新服务平台，能够提升其经营管理水平，从而提升战略性新兴产业的配置效率，假设1得到证实。

表6 回归结果1

科技金融发展对于不同规模战略性新兴产业上市企业融资效率的影响见表6第4～6列，第4列科技金融对于战略性新兴产业融资效率影响的主效应系数为15.333 2，表明地区科技金融发展能够显著提升战略性新兴产业融资效率，交互效应下交互项IndexTF×SIZE系数显著为负，说明在其他变量不变的条件下，企业规模每提升1单位，其融资效率降低0.503 9单位；最终结果表明，随着公司规模的扩张，科技金融发展对于战略性新兴产业融资效率的促进作用会受到削弱。分阶段来考虑，在筹资阶段、资金配置阶段，科技金融发展主效应系数显著为正，交互项IndexTF×SIZE系数显著为负，说明在不同阶段，公司规模越大，科技金融对于战略性新兴产业筹资效率、配置效率的提升作用越会受到抑制。

在中国多层次的资本市场构建中，主板市场面向经营稳定、盈利水平高的大型企业，中小板面向进入成熟期但规模较主板市场小的中小企业，创业板上市门槛较低，面向有发展潜力的成长期企业，尤其是科技型创新型企业。为进一步研究地区科技金融发展对于不同规模战略性新兴产业融资效率的影响，如表7所示，将样本分为沪深主板、中小板和创业板3种类别。表7显示，科技金融发展指数对融资效率TE的回归系数显著为正，沪深主板为2.352 8，中小板为6.646 3，创业板为3.158 9，相较于规模较大的主板市场，科技金融发展对于规模较小的创业板市场、中小板市场融资效率的提升作用更为明显；分阶段来看，在筹资阶段，中小板、创业板和主板市场上，科技金融发展对战略性新兴产业筹资效率的回归系数分别为4.298 7、2.854 4、2.471 2，表明科技金融发展对于规模较小的企业筹资效率的提升作用更为明显；在资金配置阶段，在筹资阶段，中小板、创业板和主板市场上，科技金融发展对战略性新兴产业筹资效率的回归系数分别为3.158 9、2.327 8、1.912 0，但不显著。综上所述，科技金融发展对于规模较小的战略性新兴产业融资效率提升作用更为明显，但在资金配置阶段，实证结果不显著，因此假设2部分结论得到证实。

表7 回归结果2

科技金融发展对于不同产权性质战略性新兴产业上市企业融资效率的影响见表8。表8显示，科技金融发展与战略性新兴产业国有上市企业融资效率、筹资效率显著正相关，与配置效率负相关但不显著；科技金融发展与民营企业的融资效率、筹资效率、配置效率显著正相关；就系数而言，科技金融对国有企业融资效率、筹资效率、配置效率的系数分别为1.262 1、2.390 4、-0.805 3，民营企业对应数值为4.896 7、3.370 2、5.930 0，可见科技金融发展对于民营企业融资效率的提高作用更为明显，由此，假设3得到证实。

表8 回归结果3

续表8

4 结论

以2014—2017年中国A股市场1 036家战略性新兴产业上市企业为研究对象，基于两阶段链式DEA分阶段研究其融资效率，在此基础上，利用固定效应面板数据模型，分析科技金融发展水平对于战略性新兴产业融资效率的影响，得出以下结论：①科技金融发展对于战略性新兴产业融资效率、筹资效率和配置效率具有正向促进作用；②科技金融发展对于小规模战略性新兴产业上市企业融资效率的提升作用更为明显；③科技金融发展对于战略性新兴产业民营企业融资效率的提升更加有效。

据此，提出以下政策建议：①政府应该大力发展科技金融，为企业提高更好的融资环境和服务平台；②加强对于小规模企业、民营企业的支持，释放市场活力；③要进一步推进多层次资本市场的建设，为企业融资提供有利条件，提升融资效率，以促进战略性新兴产业集群的形成。