我国科技型中小企业融资效率研究

夏梓淳

【摘要】当前，高新技术中小企业的发展与融资支持问题引起普遍重视。论文以2017-2019年的我国科技型中小企业为主要调研样本，采用DEA模型，从静态方面深入研究科技型中小企业的总投入绩效问题。

【关键词】科技型企业 DEA模型 数据包络分析 技术效率

引言

中小型高新技术公司成为中国企业高效成长的先锋队。2013年开始，国家推动并完善新三板交易市场体系建设，有效解决了高新技术中小企业融资难、融资架构不合理的难题，丰富了相应公司的投资途径。不过，从微观经济方面考察，还是有许多科技型中小企业的成长遭遇限制和困难。在此背景下，论文选取新三板挂牌有代表性的高新技术公司作为研究对象，采用DEA模式对该公司的投资绩效展开研究，并通过实验数据给出改善公司投资绩效的意见与措施。该研究不但可以推动高新技术公司提升融资质量，还为相关公司进一步拓展投资途径提供了量化基础。

一、文献述评

根据文章的有关情况，从公司投资绩效的概念和投资绩效的评价指标两个角度，对有关资料作出了总结与评价。

（一）融资效率界定

效益指单位时间内与资金相对的总投入产出比率。在经济学上，对经济效益的认识大致包含两个内容：一是从社会生产成本和利润之间的相对比来看，最大效益就是指企业在一定的社会成本上获取了最大的效益；二是指市场主体在追求利润最大化的同时，是否带动了社会资本的合理分配。融资效益是指对社会资本的最高投资价值和产出效益，即在法律规定的融资时间内获得最高收益的融资行为，体现了社会资金的使用效益。投资见效快，社会资本使用率大，效益好。在国外市场经济中高度发达公司投资途径广泛。在公司投资效率的概念上，国内外研究者大多从公司成本与风险的概念出发，投资成本与投资风险决定了企业的投资效益。

（二）企业融资效率的实证研究方法

一些研究者以不同的方式对公司的投资绩效开展实证分析。常用的方法有模糊综合评价法、熵值法和数据包络分析法。模糊综合评价办法在考虑各因素对评估对象的影响作用的基础上，通过给出量化指数对评估对象的排序，进而对被研究对象的整体质量效果作出量化判断。熵值法侧重于评价该指数的离散度，离散度越高，该指数对整体评价的影响就越大。

除了以上方式之外，数据包络方法是评估公司绩效最普遍的手段。这种分析方法选取了若干的“输入”和“输出”数据，来反映某类型组织或机构之间的相对效率值，以便于讨论所研究问题的有效性。也因为对数据的多维性和对输入与输出信息的动态信息提取性，在文献研究中有着很重要的实用意义。

（三）综述

我们可以看到，目前已有不少资料就公司的投资效率问题展开探讨。但是，就研究角度与探讨焦点而言，目前资料大多聚焦在主板市场企业的投资行为，而没有对新三板科技企业投资效果进行深入研究，尤其是在区域层面的投资研究。另外，由于目前有关文献的建模研究中缺少对企业效率的动态变化捕获的横向研究，因此相关研究内容亟待进一步深入探索。所以，在DEA建模的基礎上，通过选取适当的资本来源体系，对中国近三年内24个中小企业的融资绩效进行评估，希望对推动中国新三板公司融资绩效的改善带来一定影响。

二、效率评测模型

数据包络分析能够为效率测量的样本对象提出更为合理的方法，其计算方法也非常简单，无须设定相应的生产函数。所以，本文将采用DEA模式，从纵向和横向两个方向面对样本企业展开静态数据分析。

上式中是CCR模式，C-C变换后CCR模式更容易使用，也体现了在恒定规模回报下的系统绩效评估。作为一个综合指数，它也反映了待评估决策单位的效能价值。式中，在CCR模式下的h取值为决策单位的综合效能价值。h=1，说明决策单元处在生产控制系统的最前端，达到了DEA有效性。h<1， DEA无效。数据包络分析也被广泛应用于评估现实问题的有效性。本文以中国不同地级市的城市化效率为例，并将之视为生产决策单元。针对每个公司筹资效率的输入向量X与输出向量Y，本文利用上述CCR模式对公司的筹资效率展开更细致的探究。另外，在具体的建模应用中，通常假设输出向量Y为正输出，即给定的输入下，输出越多越好。

三、指标选择与实证检验

（一）数据来源与投入-产出指标构建

根据实际的调查情况，我们选取了24家已在新三板上市至少两年，且存在直接或间接融资联系的高新技术中小企业作为重点调查对象，研究时间跨度大约为2017-2019年。相关信息主要来自中国国家中小企业股权转让平台数据库。主要根据我国高新技术公司的高风险、高投放的融资组织特征，同时也兼顾了各企业的财务报表信息的完整性、可用性，选择了公司综合运营管理绩效、融资成本、资产负债率等，作为公司融资绩效评估的主要投资管理准则，以净资产收益率、净利润、营业收入增长率为主要生产技术指标。对应的指标说明如下：

1. DMU投入指标的选取说明

投资绩效管理中的投资指标体现出公司本身的融资效率、投资规模以及资产构成。其选用的具体技术指标为：运营成本费用（X1），表示公司在产品运营过程中所耗费的成本费用。这些因素会影响公司的效益。营业成本越高，盈利就少，因此影响着公司的投资效益。资产负债率（X2）反映着公司投资的来源。资产负债率越高，公司通过债务投资的比例也越大；资产负债率越小，公司更易于实现股本投资。融资规模（X3），体现出公司投资的主要资本。

2. DMU 产出指标的选取说明

投资项目的产出主要体现公司在目前投资情况下取得的效益的高低，以及公司的盈利水平和发展能力。在此文中，净资产收益率与净利润都体现了企业的整体竞争力，营业收入增长率表示公司的发展水平。其中，净资产收益率（Y1）反映了公司代表股东权益的实际收入水平。净资产收益率越高，代表企业的盈利水平和获利能力就越强。净利润（Y2）代表公司的运营效果。净利润越高，公司的运营情况越好。营业收入增长率（Y3）反映了该年度公司营业总收入与以前年度比较下的增长状况。营业收入增长率愈高，则表示公司的营业总收入增长愈大，未来市场前景也愈好。

（二）基于DEA模型的实证检验

基于DEA模式建立的基本原理，测算了24个公司在2017-2019年的整体效率绩效。Te0、Te1、Te分别表示按照方法核算的各年度的产品效益、规模效率和整体效益。式中，总体效益=纯产品效益*规模效率。

研究了2017-2019年的公司静态绩效，其数值范围从低到高分成了四种水平。[0，0.5]表示效率较低，说明企业的效率很差，需要进行较大的调整。（0.5，0.8]为中等绩效，表示公司的融资效率不足，调整必须适当进行。（0.8，1）表示效率高，表明公司与最优预期状况之间的距离相距不远，因此效率值较高。而当效率值为1时，则说明公司的融资效能已经超过了最优预期状况。但总体来说，达到此有效状态的公司相对较少，很多企业的效率每年都有很大的差异，这反映了企业之间融资绩效的巨大差异。

从公司总体绩效、规模效益和纯技术效益三个角度，详细探讨各年度公司融资绩效的结构特征与绩效。样本的总体绩效特征与分布情况为：在所选择的24家样本公司中，在2017-2019年，投资总绩效超过0.8的公司有2家，而其中超过0.15的公司均位于较低利率、中等投资绩效的领域。一方面，表明各个样本公司内部融资质量的不均衡；另一方面，也说明了科技公司的质量改善空间仍然较大。

2017-2019年具有良好规模效率的样本公司规模正呈现逐渐上升的态势。在2017年、2018年和2019年，在24家样本公司中有3家的规模效益超过0.8，占总数的12.5%。尽管个体中小企业的总规模与投资效益仍处在较低水平，但样本期内科技型中小企业的总体规模效益呈现好。在大多数公司中，规模效益接近并有效。可以发现，在2017-2019年，10家公司的纯科技管理保持了良好态势，达41.67%，表明在2017-2019年期间，新三板高新技术公司的管理水平与技术能力在持续提升。

但是，2017-2019年，58.33%的企業在科技发展上尚未到达合理阶段，新三板高新技术公司的科技发展仍有提高的空间。有些公司，比如爱立方、阿泰克、奥森迪克、达维科技，它们在技术效率方面的优点很明显，但是由于企业的规模效益长期处在低下阶段，纯规模效益拖累企业表现不佳，公司必须在融资过程和投入资金前，要先提升生产工艺，防止企业盲目地大规模生产。

结论与建议

总的来说，2017-2019年样本公司的综合科技效益总体集中于较小的区域，90%以上的样本公司处在无效状况。公司总体投资效益低下的主要因素就是纯技术效率的缺乏。根据上述实证分析模型和研究结论我们发现，近年来新三板科技型中小企业的投资绩效在时间线上获得提升，但管理绩效也面临一些问题，主要体现在管理水平和信息技术提升层面。本文从完善公司内部条件两个角度给出三点建议：提升公司的产品能力；完善科技驱动的外部长效机制；拓宽融资渠道，完善新三板市场体系。

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