科创型企业融资效率测度及影响因素研究

沈彦波

（大华会计师事务所（特殊普通合伙）北京 100039）

一、引言

为推动各智能制造相关产业的深度融合，更好服务于符合国家发展战略、拥有较高市场认可度、勇于突破关键核心技术的科技创新企业，进一步完善资本市场基础制度，帮助创新型、科技型中小企业摆脱融资困境，我国科创板于2019 年7 月22 日开市。统计显示，截至2023 年1 月，在科创板上市的公司已超过500 家，整体向好向快发展趋势明显，但科创板上市企业“融资贵、融资难”的境况依然存在。相较于其他板块，科创板还是一个新兴板块，关于科创板企业融资效率的研究还比较少，因此，研究科创板上市企业融资效率以及影响企业融资效率的深层次因素对带动经济和产业发展具有重要现实意义。

二、文献综述

（一）企业融资效率的测算

企业融资路径一般可分为内部融资和外部融资，国内外学者对企业融资问题进行了相关研究。国外学者偏好运用相关的融资理论对资源的配置效率进行研究，抑或是研究融资结构对融资效率的影响机理。Romano et al.的研究结果表明，企业的融资效率受管理模式、资本结构、生命周期、经营目标等的影响［1］；Eisdorfer et al.对高管薪酬以及资本结构两个因素对资本融资效率的影响进行了探究，认为投资扭曲与杠杆间隙呈正相关关系，指出公司资本融资效率可以借助杠杆比率和公司杠杆率之间的相似性进行推断［2］。

我国学者大多从特定资本市场企业、特定行业或者产业、特定区域企业三个角度对融资效率进行测度。首先是特定资本市场企业角度：如杨国佐等、沈忱、袁卓苗等均选取新三板的上市企业作为研究对象，认为新三板上市企业的融资效率普遍偏低，亟需优化改善［3-5］。王玉荣等研究发现，创业板上市企业的融资效率普遍偏低［6］。其次是特定行业或者产业角度：熊正德等以我国文化产业的上市公司为研究对象，运用DEA 方法对其股权融资效率进行了测算，研究显示，文化产业上市公司的股权融资效率普遍偏低［7］。最后是特定区域企业角度：刘瑞波等的研究结果表明，处于环渤海经济带的民营中小企业的融资效率虽然有逐年上升的态势，但融资效率处于较低水平［8］。李京文等运用DEA和Malmquist指数对北京市51家上市企业进行融资效率测算，研究结果表明，这51 家上市企业融资效率呈逐年下降态势，且整体融资效率处于偏低水平［9］。

（二）企业融资的影响因素

企业融资影响因素方面的研究一直受到学术界的广泛关注，通过对现有文献的归纳和总结发现，目前企业融资效率影响因素方面的研究主要聚焦在宏观、微观以及企业内部、外部几个层面。Aghaei Muhammad Ali et al.选择短期债务和长期债务作为融资效率影响因素指标［10］；潘永明等选取GDP 增长率、企业规模、企业质量、股权集中度、企业债券融资规模作为融资效率影响因素指标［11］；曾刚等将技术水平、地区GDP 作为融资效率影响因素指标［12］；刘超等则认为企业运营能力、资本结构、企业的成长性是融资效率的关键影响因素［13］；姚禄仕等选择市场政策、信息披露制度、挂牌企业质量作为融资效率影响因素指标［14］；宋云星等选取企业资产负债率、经济政策作为融资效率影响因素指标［15］；姚德权等则选取资产负债率、公司规模、利息负担、净资产收益率、营运资本周转率、GDP 增长率作为融资效率影响因素指标［16］。

综合以上文献可以发现，虽然各文献选取的评价指标不尽相同，但大多数研究结果表明我国企业融资效率不高，亟需进一步优化提升。并且，国外学者与国内学者对融资效率的侧重点不同，前者更侧重于对融资结构以及融资效率进行理论研究，而后者更侧重于运用不同的分析工具或者不同的切入角度对融资效率进行实例考证。除此之外，国内多数学者将目光聚焦在新三板企业以及沪深交易所，科创板企业融资效率的研究比较匮乏。科技创新企业的发展是我国经济实现高质量发展的重要保障，探索科技创新企业的融资效率以及厘清影响其融资效率的相关因素对提升和改善科技创新企业的融资现状具有重要意义。此外，从研究方法上看，SFA模型、BCC模型仍为大多数学者研究时所选取的测算方法，然而，SFA模型在运用时需考虑所有随机因素，否则其实际效率值与测量值很容易出现偏差，应用BCC模型则很容易出现指标“松弛”现象［17］。为此，本文以科创板上市企业作为研究对象，选取可以克服“松弛”现象的超效率SBM 模型对科创板企业进行融资效率的静态测算，并结合Malmquist 指数对融资效率进行动态分析，最后构建Tobit 回归模型进一步探究影响科创板企业融资效率的相关因素，分析其内在联系，为我国科技创新企业深化融资模式、提升融资效率提供一定的借鉴和参考。

三、效率测算方法的选取

（一）超效率SBM-Malmquist指数方法

为了对科创型企业融资效率进行准确测算，本文运用Tone K 的超效率SBM 模型进行静态分析。超效率SBM 模型既能克服BCC模型容易产生的指标“松弛”现象，又解决了传统DEA 模型不能将多个决策单位有效进一步排序的问题。本文假设投入为x，产出为y，决策单元个数为w，记为DMUk，k=1，2，…，w，定义矩阵X=［x1，x2，…，xm］，Y=［y1，y2…，yn］，其中DMUk的第i 个投入变量表示为xik，DMUk的第j 个产出变量用yjk表示，X 为将（x0，y0）剔除在（x，y）之外的投入，Y 表示将（x0，y0）剔除在（x，y）之外的产出，参照集中所有要素的权重则用矩阵λk表示。其表达式为：

若测算效率值结果大于1，则表示科创型企业融资效率为相对DEA 有效；若等于1，则表示融资效率弱DEA 有效；当测算结果小于1时，则表示DEA相对无效。

为进一步探究科创型企业融资效率在2017—2021 年这个时间段的动态发展趋势，本文在规模报酬可变状态下运用Malmquist 指数方法对科创型企业融资效率进行动态分析，计算结果中全要素生产率指数（Tfpch）可以分解为技术效率变化指数（Effch）和技术进步效率指数（Techch），技术效率变化指数（Effch）又可以进一步分解为纯技术效率变化指数（Pech）与规模效率变化指数（Sech），其公式表达如下：

上式中，M0为第t 期至第t+1 期被评价DMU 的Malmquist 指数，其中X、Y 分别表示投入变量和产出变量。若M0大于1，则表示科创型企业从第t期到第t+1期的融资效率水平在逐渐提高，等于1时则表示融资效率不变，若测算值小于1，则表明融资效率水平在不断降低。

（二）Tobit模型

Tobit 模型是由诺贝尔经济学家James Tobin 提出的经济计量模型，是一种截断式回归模型（因变量受到限制）。其模型形式如下：

其中，β 为回归参数向量，σ 为尺度参数，εi～Normal（0，σ2），被解释变量的值确定方式如下：

换言之，当yi≤0 时，被解释变量的取值受到限制，此时其值均截取为0；当yi＞0时，被解释变量取值为无限制的实际观测值。

（三）投入产出指标确定

投入产出指标的选取直接关系到科创型企业融资效率水平高低的判定，影响着测算结果的准确性和可参考性。本文在总结融资效率领域相关文献的基础上，综合考虑科创型企业融资的实际情况，构建了融资效率指标体系，见表1。

表1 科创型企业融资效率指标体系

投入指标。从大量研究中不难看出，资产法、中介法、生产法是学者选取融资效率投入产出指标的主要研究方法，本文在充分考虑可操作性、完整性及科学性原则的基础上，对投入产出指标进行选取，最终确定了四个投入指标：资产负债率（X1）：反映企业的资本结构；资产总额（X2）：与融资规模存在正比关系，并且可以反映企业整体的规模大小；营业成本（X3）：反映企业对资金的使用能力，显示了公司的运营能力；产权比率（X4）：用来衡量企业的财务结构是否稳健以及企业长期的偿债能力。

产出指标。净资产收益率（Y1）：体现企业自有资本的收益能力；营业总收入（Y2）：衡量企业服务的生命周期与产品质量，多用来判断企业未来的成长能力；总资产周转率（Y3）：反映企业资产利用效率的高低、销售能力的强弱，体现企业的资产运营效率以及企业的管理质量；每股净资产（Y4）：反映每股股票的资产现值。

四、基于超效率SBM模型的科创板企业融资效率评价分析

（一）样本选取与数据加工

为保证数据的客观性、有效性和真实性，本文以科创板上市企业作为研究样本，选取2017—2021年的财务数据进行分析，样本数据来源于Wind 资讯、东方财富网以及国泰安等数据库，并且本文样本与指标数量满足超效率SBM模型在运算时需要样本数量大于指标数量的2倍的要求。由于科创板于2019年7月才开市，很多企业2019年之前的数据缺失，在将数据缺失或者有负值的企业进行剔除后，最终确定了50家企业作为研究样本，总共1 750个观测值。

（二）实证结果分析

1.科创型企业融资效率的静态评价——基于超效率SBM模型。依据超效率SBM模型理论方法，在规模报酬可变（VRS）的情况下运用MaxDEA8 Ultra软件对50家科创板上市企业2017—2021年的融资效率进行测算，测算结果如下页表2 所示。从50 家公司5 年的融资效率均值来看，最大值1.413，最小值0.030，整体均值为0.614。企业间的融资效率差距明显，效率值普遍偏低，企业融资效率优化存在很大提升空间。

表2 2017—2021年部分科创板上市企业融资效率一览表

如下页表3所示，将50家企业的融资效率均值按一定区间进行划分，效率值在1（含）以上的融资超效率企业仅有9 家，占样本总量的18%。共有28 家的效率值在0.6 以下，在样本总量中的占比达到了56%，科创板企业整体融资效率形势不容乐观。

（1）整体角度分析。从表2、表3 可以看出，键凯科技、中芯国际、卓越新能、传音控股、凯立新材、成大生物、浩欧博、杭州柯林、神工股份9 家企业为融资超效率企业，属于真正意义上达到了DEA有效，表明其在融资方面的投入产出结构非常合理，进行融资活动的理念和思路值得其他企业学习和借鉴。值得注意的是，有6 家公司为融资效率高的企业，分别是热景生物、呈和科技、昊海生科、海泰新光、之江生物、苑东生物，这6家企业的融资效率值处于0.8—1之间，为接近融资效率有效的状态。映翰通、安博通、东方生物、伟思医疗、洁特生物、金博股份、科前生物这7家企业的融资效率值处于0.6—0.8之间，为融资效率中等的企业，这些企业应该及时找出自身原因，在融资方面做出符合自身情况的改进，以提升企业未来的成长能力。还有28家公司属于融资效率低的企业，融资效率值均在0.6以下，这些企业的融资效率还存在较大的改善空间。

表3 企业融资效率值分布情况

（2）时间维度分析。如表4所示，2017—2021年间科创板所选样本企业的融资效率普遍偏低，各年份的融资有效率分别是32%、34%、38%、30%、20%，每年融资效率有效的企业数量偏少，整体来看企业融资效率呈波动上升且近两年有下降的态势。值得注意的是，2017—2021年的年均值分别为0.565、0.606、0.706、0.605、0.506，融资效率均值2017—2019年呈稳步上升态势，近两年受疫情等因素影响均值有所下降，总体来说，科创板上市企业尽管整体融资效率还处于较低水平，但是企业正在不断提高资金资源的效用，不断降低投资冗余、减少融资约束，逐步提升企业自身的融资效率。

表4 2017—2021年科创板上市企业融资有效率

2.科创型企业融资效率的动态评价——基于Malmquist模型。相对于基于超效率SBM模型的静态分析，基于Malmquist 模型的动态分析更能反映融资效率随时间序列的变化情况。为此，本文利用Malmquist 指数探究了2017—2021年科创板上市企业融资效率的动态变化过程。测算结果如下页表5所示。

表5 2017—2021年科创板企业Malmquist 指数及其分解

2017—2021 年科创板所选样本企业Malmquist 指数均值为1.017，即融资效率年均增长1.7%，虽然整体的融资效率提升不大但确有上升的态势。从4 个时段来看，科创板上市企业的融资效率处于波动状态，其中2018—2019年科创板上市企业的融资效率进步最为明显，Malmquist 指数、技术效率变化指数、技术进步效率指数、规模效率变化指数、纯技术效率变化指数均超过1。2020—2021 年期间样本企业融资效率呈下降态势，其Malmquist 指数降到了1以下，从影响Malmquist 指数的四个指标来看，根源在于技术效率变化以及纯技术效率变化两个指标的下降，导致了全要素生产指数的下降。从均值角度来看，样本企业的Malmquist 指数、技术效率变化指数、技术进步效率指数以及纯技术效率变化指数均大于1，表明其整体融资效率在不断提升，综合技术效率的进步来源于技术效率变化指数、技术进步效率指数以及纯技术效率指数的不断提升。值得注意的是，均值中规模效率变化指数仅为0.999，表明整体上科创板上市企业规模和产出的匹配度未达到最优，其利用规模提升融资效率的能力不足，存在提升空间。

50 家科创板样本企业的Malmquist 指数均值如表6 所示，其中仅有23 家的数值达到了1，占总体的46%，说明超一半的科创板样本企业的融资效率还处于较低水平。从分解指标来看，技术效率变化指数、技术进步效率指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数超过1 的比重分别为58%、48%、60%、34%，值得深思的是，仅有48%的样本企业的技术进步效率指数大于1，说明多数样本企业在融资方面还未出现能够对融资效率产生颠覆性影响的技术手段，而作为由技术效率变化指数分解得来的规模效率变化指数大于1 的企业占样本企业的34%，这说明科创型企业还没有形成相应的企业集群，规模效应在融资活动中不够显著，从而导致融资过程中融资成本降低的现象还不明显。这恰恰也从侧面反映了我国科创型企业的发展还处于起步阶段，发展过程中受到内部、外部等众多不确定性因素的影响较大。

表6 2017—2021年50家科创板上市企业平均Malmquist指数及其分解

五、科创板企业融资效率影响因素实证分析

（一）研究假设及变量选取

在对科创型企业的融资效率分别进行了静态、动态的分析后，为进一步探究企业在实际运营过程中影响融资效率的关键因素，本文以静态分析所得到的融资效率值作为因变量，选定科创型企业的融资结构、盈利能力、偿债能力、经营管理水平、资金利用率五个方面作为自变量选取的考察范围，并从中选取具有代表作用的指标作为自变量，构建Tobit 模型进行进一步实证探究。

假设1：科创型企业的融资效率与债权融资呈正相关关系。

企业一般通过股权融资、债权融资两种方式进行融资，值得注意的是，融资方式的差异会对企业的资本成本、资本结构产生影响，而资本成本又能对企业的融资效率产生影响。因此，为探索科创型企业的资本结构以及融资结构的合理性，本文选取资产负债率（DA）作为科创型企业债权融资的衡量指标。

假设2：科创型企业的融资效率与其盈利能力呈正相关关系。

一般来说，市场普遍认为盈利能力越强的企业财务风险越小、内部资金越充裕，从而具有更强的偿债能力，另外，特殊情况下企业也可以通过内部融资以降低融资成本从而渡过难关，这也是盈利能力越强的企业越容易获得融资的原因之一。为此本文选取净资产收益率（ROE）衡量科创型企业的盈利能力。

假设3：科创型企业的融资效率与偿债能力呈正相关关系。

企业的偿债能力与流动比率息息相关，企业的短期负债常用流动资产来偿还，一定范围内流动比率越大企业的资产流动性越强，资产变现的周期就越短，企业的偿债能力、变现能力就越强，反之则越弱。为此，本文选用流动比率（CR）来衡量科创型企业的偿债能力。

假设4：科创型企业的融资效率与经营管理水平呈正相关关系。

考察企业未来发展潜力的重要指标之一是企业对成本费用的控制能力，短期内利润率较高的企业不一定具备长远的发展潜力，从长远看，企业只有提高经营质量，加强内部管理，降低成本，才能使企业在市场竞争的环境下生存、发展和壮大。成本费用利润率是反映企业当期成本费用利用水平的指标，因此本文以成本费用利润率（RPCE）衡量科创型企业的经营管理水平。

假设5：科创型企业的融资效率与企业的资金利用率呈正相关关系。

资金的利用率主要包括资金的到位率以及资金利用的充分性。所谓资金的到位率指的是企业将募集的资金应用到企业生产的程度，一般来说，资金的到位率越高融资效率也越高。从资金利用的充分性角度来看，由于超募现象的存在，企业募集的资金超过了自身的管理计划，只能将超过的部分存于银行，未投入实际生产，从而造成了资本的浪费。为此，本文选取主营业务成本（COGSTS）作为衡量企业资金利用率的指标。

（二）实证分析

在上文超效率SBM 融资效率测度以及五种假设的基础之上，本文以科创型企业的融资效率值作为因变量，以资产负债率（DA）、净资产收益率（ROE）、流动比率（CR）、成本费用利润率（RPCE）、主营业务成本（COGSTS）为自变量，构建Tobit 回归模型，探究科创型企业融资效率的影响因素。构建的模型如下：

本文运用STATA 16对2017—2021年科创型企业的融资效率及相关变量做Tobit 模型分析，样本数据均来源于Wind 资讯、东方财富网以及国泰安等数据库，模型测算结果见表7。

表7 科创型企业融资效率Tobit回归分析结果

从表7的测算结果不难看出：（1）科创型企业的融资效率与资产负债率（DA）呈显著负相关关系。一般来说，企业会通过适当增加负债比以降低自身税负从而达到增加企业收益的目的。但考虑到我国实际情况，在相对狭窄的融资渠道的制约下，过高的负债比容易降低企业自身的竞争力，在融资过程中容易降低企业自身的价值从而对融资效率产生不良影响。（2）科创型企业的融资效率与其盈利能力呈显著正相关关系。盈利能力强的企业具有较强的抗风险能力，并且可以为企业自身提供较大比例的留存收益，从而提升企业内部融资能力。相对于债权融资和股权融资，企业内部融资在融资成本以及资金到位率上均具有得天独厚的优势，因此企业的盈利能力对企业整体融资效率有促进作用。（3）科创型企业的融资效率与其偿债能力呈显著正相关关系。企业资产的流动性越强，意味着其资产变现的周期越短，从而具有较强的偿债能力。这类企业在市场上核心竞争力较强，容易吸引大批投资者，企业有更大操作空间去选择更适合自身发展的融资方式，这在一定程度上降低了企业的融资成本，对融资效率的提升有促进作用。（4）科创型企业的融资效率与经营管理水平呈显著负相关关系。我国科创板的上市公司大多为中小型企业，这类企业发展时间晚，基础相对较为薄弱，当进行多元化经营时企业各方面都会受到限制，企业的绩效随着管理水平的提升反而有所下降，故而对融资效率的提升具有消极作用。（5）科创型企业的融资效率与企业的资金利用率相关性不显著。资金利用率分为资金投向以及资金到位率两方面。内部融资在资金利用过程中具有投向明确、利用充足的优点，是资金到位率最高的融资方式。债权融资则因为过度依赖银行贷款、审批手续严格，尤其是对资金的投向做出了约束，导致该融资方式资金利用效率不高。股权融资由于对资金用途的规划不明确，容易造成资金浪费现象，其资金的利用率不高。而本文以科创板的上市公司作为研究样本，不同企业对三种融资方式的选择存在差异，故资金的利用率对融资效率的促进作用不明显。

六、结论及启示

（一）结论

本文采用超效率SBM 方法以及Malmquist 指数方法对科创板上市的50 家企业2017—2021 年的融资效率进行了静态以及动态分析，最后构建了Tobit 模型进一步对科创型企业融资效率的影响因素进行了探究。研究结果表明：（1）科创型企业的整体融资效率形势不容乐观，仅有9家企业的融资效率均值达到1，改进空间较大；从动态分析来看，科创型企业的融资效率处于逐年波动的情况，总体来说呈下降的态势，根本原因是规模效率下降。（2）引起科创型企业融资效率变化的主要原因是企业的资本结构、盈利能力、偿债能力以及经营管理水平。资产负债率、经营管理水平与样本企业融资效率呈显著负相关关系，净资产收益率、流动比率与样本企业融资效率呈显著正相关关系，资金利用率与样本企业的融资效率相关性不显著。

（二）建议

根据上文研究结果，结合科创型企业的发展现状，本文提出以下建议：（1）提高融资资金的利用率。我国大多数的科创型企业规模效应不明显，应适当扩大企业的规模，通过提高市场占有率来增加企业的收益，进一步提高融资资金的使用效率。（2）适当减免税额征收。从整体来看，我国科创型企业的发展还处于起步阶段，政府在引导科创型企业向效率更高的融资效率发展的同时，也应当适当缓解科创型企业的发展压力，合理减免科创型企业的部分税收，为企业的高速成长提供政策支持，更好发挥科创板块在科创型企业融资活动中的平台作用。（3）营造良好的融资环境。良好的融资环境是经济发展的前提保障，在不断改善的融资环境下，科创型企业必定迸发出更加磅礴的生命力，切实促进我国科创行业的发展，稳步推动中国制造向中国智造转变，矢志不移地为实现中华民族伟大复兴的中国梦注入强大动力。