供应链金融对农业上市公司融资效率的影响研究

周红燕，冯 宁，刘晶晶，任莉莉

(青岛理工大学 商学院，山东青岛 266520)

农业在我国国民经济中占有举足轻重的地位，但融资问题一直是制约农业发展的关键。尤其对中小企业而言，由于产品生产周期长、受自然条件影响等原因依靠自身很难满足融资需求[1]，借助外源融资企业又受到资本规模、信用状况、偿还能力等诸多条件的限制，进而对企业的融资效率产生影响，而供应链金融的出现为农业企业的融资困境开辟了一条新的渠道，在一定程度上缓解了融资约束问题。供应链金融是指银行等其他金融机构通过供应链上企业之间的交易往来，将之前不具有贷款条件的中小企业信用风险转移至供应链整体，借助核心企业的信用为整个供应链企业提供定制化融资的一种金融服务[2]。

以往处于农业供应链弱势的上下游企业在贷款融资中单打独斗，如今借助供应链金融可以实现与核心企业的资信捆绑，获得融资，进而提高整个供应链的资金运作效率。近几年国家发布了很多有关推动供应链金融服务的指导性文件，鼓励各大银行针对农业企业开展供应链金融服务。当前，在国家政策的扶持下，随着现代大数据、云计算等信息技术的智能化应用，供应链金融为农业企业走出融资困境提供了新的发展机遇。基于此，本文以2015—2019年上市的13家农业企业为研究样本，从静态和动态维度测度融资效率水平及演变趋势，并在此基础上结合企业自身发展与供应链金融进一步探究融资效率的影响因素，以此为农业企业开展金融服务、提高融资效率提供实证依据。

一、文献综述

(一)融资效率

从目前已有文献来看，前期有关我国农业企业融资效率的研究多集中于理论层面，近几年越来越多学者从实证出发探究农业企业融资效率的现状及影响因素。管延德采用DEA方法对2000—2009年16家农业上市公司的效率进行测度，实证发现由于未实现规模效益，企业效率呈下降趋势，并且各企业效率水平差异化明显，尤其在子行业内部表现显著[3]。羿建华采用随机前沿法对上交所及深交所农林牧渔板块的上市公司的融资效率进行测度，实证发现农业企业上市后融资约束虽然得到了一定程度的缓解，但资金问题依然制约着农业企业的发展。并从外部融资和内部融资两个维度探究融资约束的影响因素，研究得出企业总资产对融资约束具有显著影响，外部融资是缓解融资约束的重要渠道[4]。赵帝焱采用DEA模型对农业企业于2013年在天津和上海“新四板”上市前后的融资效率进行测度对比，结果表明，在天津和上海两个地区，上市后的农业企业融资效率明显提高，而宏观经济状况和交易所的交易方式是影响融资效率的重要因素[5]。蒋惠凤通过对沪深A股的农业企业在2010—2014年融资效率的测度，研究发现我国农业企业的融资效率总体程度偏低，科技创新是提高融资效率的重要途经[6]。谢闪闪基于DEA模型和Malmquist指数法对2013—2017年处于不同金融成长周期的农业上市公司的融资效率进行分析评价，实证发现大多数农业企业处于金融成长周期的中年期，资金未得到有效利用，融资效率偏低，其中技术水平是影响融资效率的主要因素[7]。

(二)供应链金融

在融资模式不断创新的今天，供应链金融也日益成为一种重要的融资方式，许多学者对供应链金融的融资模式、融资效果等问题进行了研究，为供应链上的各方企业与金融机构提供了诸多管理建议与启示，具体成果主要集中于以下两个方面。一是关于供应链金融融资模式的研究。企业可以根据所处供应链的参与主体及业务特点的不同选择不同的融资模式，谢世清从参与主体的角度将融资模式分成物流企业主导模式、企业集团合作模式以及商业银行服务模式三类[8]。此外也有学者提出以“菜篮子”工程中的中心批发市场为核心企业，采用“批发市场+市场商户+民间经纪人+农户”的融资模式[9]。此外，一些学者根据业务特点的不同将融资模式分成动产质押融资、应收账款融资以及预付账款融资[10]，杨军和房姿含在这三种融资模式的基础上构建农业中小企业信用分险评价体系，以帮助金融机构防范信用风险[11]。高国云和李红云针对供应链的上下游企业，为银行设计了一系列融资产品，企业可以根据所处位置选择更多融资模式进行筹资[12]。二是有关供应链金融融资效果的研究。信息不对称是制约中小企业融资的关键因素，而供应链金融通过建立整个供应链的交易信息库降低了信息不对称程度，加强了企业的信息披露，使受到融资约束的中小企业获得更多融资机会[13]。近年来不少学者从实证出发，基于信息不对称对供应链金融与融资约束之间的作用机理与影响因素进行分析。周卉研究发现信息不对称和现金-现金流敏感度可看作供应链金融与融资约束的中介变量，供应链金融通过降低信息不对称进而减少现金-现金流敏感度最终缓解企业的融资约束[14]。王立清和胡滢借助2012—2016年我国354家上市公司的面板数据进行实证分析，研究发现供应链金融能够显著缓解融资约束问题，且产融结合与战略承诺可以正向促进供应链金融对融资约束的缓解作用[15]。朱秋华研究发现中小企业的信息披露程度越高，供应链金融缓解融资约束的效果越明显[16]。不难发现，已有研究多集中于供应链金融对融资约束的效果，鲜有文献研究供应链金融对融资效率的影响。此外，已有实证研究很少以农业企业为研究样本进行分析，因此本文选取了13家农业上市企业，通过实证分析了供应链金融对农业企业融资效率的影响，进而为农业企业提高融资效率提供了良好的建议。

二、样本选择和指标选取

(一)模型选择

本文参照已有研究成果，选用静态DEA模型和动态Malquist指数测度我国农业上市公司的融资效率。在融资效率的测度中，DEA模型的应用较为广泛，该模型可以从多投入、多产出的角度综合分析复杂问题，将每一个企业视为一个决策单元，并且该模型不需要提前设置所需变量，避免了主观因素的干扰，具有很强的客观性，利用该模型计算的效率值中包含了综合技术效率、纯技术效率和规模效率三个方面的效率值。但是该模型求得的效率值是一种相对效率，即所求效率值介于0-1之间，最大值为1，若达到1则表示相对有效，小于1则表示相对无效。由于DEA模型得到的效率值均为当年的静态效率值，使得不同年份间缺乏可比性，而Malquist指数克服了这一缺点，它采用距离函数来计算全要素生产率，该指数可以进一步分解为技术效率变化和技术变化两个指数，而技术效率变化又可以进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化两个指数。如果这些指标大于1，则表明这些企业在此期间在这方面有进步。

DEA模型又可进一步细分为规模报酬可变的BBC模型和规模报酬不变的CCR模型，由于规模报酬可变的BCC模型更符合实际，因此本文将选用DEA模型下的BCC模型进行研究。模型公式如下，假设有m个DMU，a个投入指标，b个产出指标；Xai表示第i个DMU的第a项投入，Ybi表示第i个DMU的第b项产出；Xi=(X1i，X2i，…Xai)T表示第i个DMU单元的a种投入向量，Yi=(Y1i，Y2i，…Ybi)T表示第i个DMU单元的b种产出向量；同时，假设投入指标向量的权向量为V，则V=(v1，v2…va)T，产出指标向量的权向量为U，则U=(u1，u2…ub)T，则第i个DMU单元的投资效率可以表示为

E=UTYi/VTXi

经过Charness-Cooper变换，可转换为线性的规划模型，λ是决策单元的未知权重，s+，s_是对应产出投入的松弛变量，另外本文假定规模报酬可变，增加对权重的约束∑λ=1。

Minθ

(二)数据来源与指标选取

本文选取13家2015—2019年A股上市的农业企业为研究样本，对于融资效率的测度，从投入、产出角度进行选择，本文参考已有文献选取资产总额、主营业务成本、财务费用，资产负债率作为投入指标，总资产报酬率和总资产周转率作为产出指标(如表1)。因为DEA模型对于数据要求的非负性，首先对存在负数的指标进行了标准化处理。X表示原始值，Xmin表示某一项指标的最小值，Xmax表示某一项指标的最大值，X*表示标准化之后的数值。

X*=0.1+0.9*(X-Xmin)/(Xmax-Xmin)

表1 投入产出指标的选取

三、实证分析

(一)融资效率分析

1.融资效率静态分析。采用DEAP2.1软件对选定的投入产出指标进行BCC模型运算，得出的效率值包括综合技术效率、纯技术效率和规模效率。按照DEA模型的原理，综合效率是纯技术效率和规模效率的乘积，而综合效率越大，企业融资效率就越高。由表2可以看出，农业上市公司的融资效率总体偏低，年综合效益较低，且呈下降趋势，纯技术和规模效益还需进一步提高，并且对结果的整理发现，达到有效的都是规模较大的企业，中小企业几乎很难达到效率有效。

表2 2015—2019年农业上市公司融资效率静态分析

2.融资效率动态分析。用DEAP2.1软件对2015—2019年农业上市公司Malmquist指数及其构成进行了测算，见表3。全部企业的Malmquist指数在2015—2019年的均值只有0.950，这一指数在1以下，表明全要素生产率出现了下降，从表3中可以看出，除技术进步有轻微上升外，其余均有不同程度的下降，从而导致全要素生产率总体下降，即农业企业上市融资效率下降。

表3 2015—2019年农业上市公司融资效率动态分析

(二)使用Tobit回归检验对融资效率影响因素分析

由以上分析可知，农业类上市公司的融资效率总体较低，下文将对影响融资效率的主要影响因素进行回归检验，由于DEA模型得到的效率值在0-1之间，如果直接用OLS模型进行回归，则会导致回归结果有偏差，所以回归时采用Tobit模型。

供应链融资能力主要是从供应链的稳定状态考虑的。因为企业在财务报表中很少披露上下游企业的信息，因此本文参考已有的研究，使用上市公司与上下游企业的合作稳定性来表示供应链的稳定性，从而体现供应链融资能力。即用企业年度财务报表中前五名的供应商的采购比例表示上游供应商的稳定性，前五名的客户的销售比例表示下游客户的稳定性，这两者都是比例越大，代表交易程度越稳定。同时，进一步从企业的盈利能力、经营能力、偿债能力、每股指标收益进行变量控制，本文选取了总资产净利润率、存货周转率、资产负债率、每股收益作为以上能力的代表变量，如表4所示。

表4 回归的变量名称及定义

根据上述变量构建以下模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+ε

(1)

回归结果，如表5所示。从回归结果看来，企业自身的各种能力都会显著影响企业的融资效率，其中总资产净利润率(X3)和资产负债率(X5)都与融资效率呈正相关关系。从供应链的角度，供应商的稳定性(X1)会在1%的水平上显著影响融资效率，即企业与上游供应商的关系越稳定，其融资效率越高，即企业可以通过与上游企业的交易往来，如应付账款缓解企业的融资难题，从而提高企业的融资效率。下游客户的稳定性(X2)对融资效率的影响并不显著。进一步分析发现，存货周转率(X4)的提升与融资效率是存在负向关系的，说明企业存货周转越快，可能导致资金不能及时回笼，从而影响到企业的资金效率。

表5 tobit回归结果

(三)进一步分析

借鉴了付玮琼等[17]对供应链金融发展水平(X7)的定义，即用短期借款和应付票据的均值来表示，替换了模型(1)原有的X1、X2，回归结果如表6所示。从结果中发现，供应链金融发展水平与融资效率显著成正相关关系，即供应链金融发展水平可以提高农业企业的融资效率，其他变量关系基本保持不变。

表6 Tobit回归结果

四、研究结论与建议

(一)结论

基于DEA模型和Malmquist指数，本文以2015—2019年13家农业上市公司为研究样本，从静态和动态两个方面对其融资效率进行分析，同时结合企业自身和供应链两方面探究对融资效率的影响，并在此基础上进一步研究供应链金融的发展水平对融资效率的作用。分析结果表明：(1)农业上市公司的融资效率普遍偏低，多数为非有效融资，并有下降趋势。(2)企业自身环境和能力都会影响融资效率，而供应链的存在可以提高企业融资效率，特别是上游供应商的稳定性对农业企业融资效率的影响更为显著。(3)供应链金融可以显著提高农业企业的融资效率。

(二)建议

根据本文的研究结果，为进一步提高农业企业融资效率，现从政策、农业企业、供应链金融三方面提供建议。

1．政府要继续鼓励和引导银行等金融机构加大对农业企业的融资支持力度，尤其要加大对小微企业的信贷规模和比重，提高金融服务水平，为农业企业发展创造良好的金融环境。扩大支持范围，改善小型微型企业融资环境，同时为降低金融机构的贷款风险，将大数据、区块链、互联网等信息技术引入供应链各方企业、保险公司、金融机构之间的信息共享平台中，加强农业企业信用评级制度建设。此外，政府还可以通过完善农业企业金融贷款制度，重新修订中小企业信息披露指标的衡量标准，降低中小企业与金融机构之间的信息不对称程度，拓宽中小型农业企业的融资渠道。

2.企业应增强自身的核心竞争力，加强内部管理，加强农产品认证和管理，秉承“科技是第一生产力的”的理念，提高自身的技术水平，加大科技投入，打造地方知名农产品品牌，增加优质产品供给，改善技术效率和规模效率，提高资金利用率，从而提高融资效率。同时应加强与供应链核心企业的良好合作关系，获得融资担保，提高借贷能力。

3.大力发展农业供应链金融，使农户、中小企业、金融机构和客户的利益紧密相连，基于供应链伙伴之间的贸易关系，协助上下游具有核心竞争力的企业健康发展，着重关注与上游企业的交易往来，提高交易的稳定性，实现互惠共赢。丰富多种融资模式，针对供应链上中下游企业设计多种融资产品以满足农业企业多样化的融资需求，同时银行要加强与供应链核心企业的密切合作，建立相关产业的动态评估，在保证供应链运营稳健发展的同时降低信贷风险。