河北省战略性新兴产业上市公司金融支持效率研究

2019-11-11 06:56武莉莉王伟岭
河北经贸大学学报·综合版 2019年3期
关键词:战略性新兴产业上市公司

武莉莉 王伟岭

摘要:采用产出导向的DEA方法,以2015—2017年12个季度的数据为基础,对河北省战略性新兴产业上市公司的金融支持效率进行测度。研究发现,河北省战略性新兴产业上市公司的金融支持综合效率偏低,大多数企业处于规模收益递减状态,且纯技术效率低是导致综合效率偏低的主要原因。河北省战略性新兴产业上市公司应加快向“创新驱动”转型,通过改善投入结构、提高资产运营效率等来优化产出水平。

关键词:战略性新兴产业;金融支持效率;DEA;上市公司

中图分类号F062.9   文献标识码:A   文章编号:1673-1573(2019)03-0068-04

河北省传统的产业结构以高投入、高能耗为特征,当前面临的产业结构转型升级任务十分艰巨,培育战略性新兴产业对推动河北省产业结构升级、转变经济发展方式意义重大。2016年9月,河北省人民政府印发了《河北省战略性新兴产业发展“十三五”规划》,对全面布局推进河北省战略性新兴产业发展提出了更高要求,在这个过程中,战略性新兴产业上市公司将起到重要的引领作用,而资金支持则成为其发展的重要基础。因此,如何评价和提高河北省战略性新兴产业的金融支持效率成为亟需解决的问题。

一、研究设计

(一)模型选取

战略性新兴产业金融支持效率是指产业内企业将筹集的资金投入到生产经营中推动企业实现绩效产出最大化的效率(熊正德等,2011)[1]。为了考察河北省战略性新兴产业上市公司的金融支持效率,本文选取能够反映这种投入产出关系的数据包络分析(DEA)方法进行研究。DEA是评价具有相同类型投入和产出的若干决策单元相对效率的有效方法,在经济学和管理学上有广泛应用。该方法分为投入导向和产出导向两种类型,因为战略性新兴产业是一个依赖有限资金实现最大产出的产业,因此,本文选用产出导向的DEA模型。产出导向的DEA模型分为固定规模收益(CRS)模式和可变规模收益(VRS)模式。固定规模收益(CRS)模式假设所有的决策单元都是以最佳的规模运行,但由于不平等竞争、财政约束等会导致决策单元不能以最佳规模运行,考虑到在战略性新兴产业中并非所有的企业都以最佳的规模运行,本文选取产出导向的可变规模收益(VRS)模式,即BC2模型。

(二)基于DEA模型的金融支持效率评价指标体系设计

谢清河(2013)[2]基于产业生命周期理论分析了我国金融支持战略性新兴产业培育与发展的内在机理,指出金融制度抑制和管理體制障碍影响了支持新兴产业发展政策的最终效果。顾海峰(2011)[3]构建了我国战略性新兴产业演进中的金融支持体系,该体系由以资本市场为主导的直接金融体系和以信贷市场为主导的间接金融体系组成,因此,产出导向的BC2模型输入指标的选取应当体现资本市场的直接金融支持和间接金融支持。由此,在选取DEA投入产出指标时,选取如下反映投入的指标:第一,总资产。上市公司所有的收益来源于对总资产的运用,因此以该指标作为测度金融支持效率的基础性指标。第二,流通股本占总股本比例(流通股比率)。该指标代表以股权融资的形式形成的资本市场直接金融支持。第三,长期资本负债率。该指标代表以债券融资形式形成的资本市场直接金融支持和以金融机构借款融资形式形成的间接金融支持。大多数学者以资产负债率作为输入指标,但由于流动负债主要用于保障企业资金的流动性,真正能够反映资本结构对产业发展融资效率影响的应当是长期资本(即“非流动负债+所有者权益”),因此本文选取长期资本负债率,即非流动负债/(非流动负债+所有者权益)作为输入指标。为了同时反映金融支持对企业绩效和规模的影响(谭中明等,2015)[4],选取如下产出指标:净资产收益率,该指标反映上市公司融资后的盈利能力;托宾Q值,该指标反映上市公司的资产配置效率。

(三)样本选取与数据来源

截至2017年12月31日,河北省辖区内境内上市公司共57家,其中业务涉及战略性新兴产业的有24家。由于上市公司分季度提供财务报告,以上述24家公司为研究对象,分季度测算河北省战略性新兴产业上市公司的金融支持效率。所选取的时间跨度为2015—2017年连续12个季度的数据。数据资料来源于国泰安数据库,采用的分析软件为DEAP2.1效率分析软件。在对数据进行整理时,剔除了数据不全的公司,得到了275个DEA效率指标测度值(θ)。

(四)指标含义

将前述体现金融支持投入特征和产出特征的指标输入软件模型,其输出结果即量化了的与金融支持过程相关的效率指标值(θ),具体包括四项:综合技术效率、纯技术效率和规模效率三大效率指标,以及规模效益(规模报酬)指标。

综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量,包括企业的管理、技术以及规模等。综合技术效率=1,表示该决策单元的投入产出是综合有效的,即同时技术有效和规模有效。

纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率,反映的是企业处于最优规模时投入要素的生产效率。纯技术效率=1,表示在目前的管理和技术水平上,其投入资源的使用是有效率的,即在已有投入基础上产出已达到最大化,未能达到综合有效的根本原因在于其规模缺乏效率,因此改进的重点在于如何更好地提升规模效率。

规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率,体现了在制度和管理水平一定的前提下,现有规模与最优规模之间的差异。规模效率=1,表明规模有效,说明在当前投入与产出下,企业在最合适的规模下运作。

规模效益(规模报酬)是在其他条件不变的情况下,企业内部生产要素按相同比例变化时带来的产量变化。只有当经营规模扩大,产量增加的比例大于全部要素投入量增加比例时,这种经营规模才具有规模效益。对于每一家企业来说,综合技术效率=纯技术效率×规模效率。根据效率值(θ)可将金融支持效率分为有效(θ=1.000)、轻度无效(0.500≤θ<1.000)和重度无效(θ<0.500)三种情况,企业的规模收益可以分为规模收益递增、规模收益不变和规模收益递减三种。

[2]謝清河.我国金融支持战略性新兴产业发展研究[J].产业经济,2013(2):54-56.

[3]顾海峰.我国战略性新兴产业的业态演进与金融支持[J].证券市场导报,2011(4):57-61.

[4]谭中明,童婕,盛竹筠.金融支持战略性新兴产业发展效率实证分析——基于苏浙沪105家上市公司的数据[J].武汉金融,2015(12):38-41.

责任编辑:武玲玲

Abstract: This paper studied the financial support efficiency of the strategic emerging industries of listed companies in Hebei province as well as the influence factors of financial support efficiency with the methods of output-oriented DEA based on the data of 12 quarters from 2015 to 2017. We found that the level of financial support comprehensive efficiency of strategic emerging industries of listed companies in Hebei province is low, most companies are in the state of diminishing returns to scale, which is mainly caused by a low pure technical efficiency. Listed companies in strategic emerging industries in Hebei should accelerate the transformation to "innovation-driven", optimize output level by improving input structure and improving asset operation efficiency, etc.

Key words: strategic emerging industry, financial support efficiency, DEA, listed company

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