蔣惠鳳

摘要：農業(yè)產業(yè)化的進程受到金融抑制的影響，使得農業(yè)企業(yè)融資渠道狹窄、風險大，因而其融資效率的高低變得更加重要。利用數(shù)據包絡分析方法對滬深A股農業(yè)上市公司的融資效率進行測度后發(fā)現(xiàn)，農業(yè)上市公司融資效率為有效的單位比重偏低，大部分企業(yè)的效率值介于0.4～0.8之間。純技術效率普遍高于綜合效率，并且歷年變化較大，是影響綜合效率的主要因素，因此農業(yè)科技創(chuàng)新不僅是推進農業(yè)和農村現(xiàn)代化的源泉和動力，長遠來看也是提高融資效率的重要路徑。利用單因素方差分析方法比較農業(yè)不同子行業(yè)間綜合效率均值，發(fā)現(xiàn)它們之間并沒有顯著差異。

關鍵詞：融資效率；數(shù)據包絡分析；純技術效率；農業(yè)上市公司

中圖分類號： F275 文獻標志碼： A

文章編號：1002-1302（2016）11-0501-04

農業(yè)是國民經濟的基礎部門，也是經濟發(fā)展較為薄弱的環(huán)節(jié)，一直是需要重點扶持的產業(yè)。近年來，在國家大力發(fā)展現(xiàn)代農業(yè)的大背景下，中國農業(yè)得到了持續(xù)健康的發(fā)展，形成了例如“低碳農業(yè)”“有機農業(yè)”等許多新農業(yè)概念，農業(yè)發(fā)展也轉變?yōu)槿诤犀F(xiàn)代工業(yè)、現(xiàn)代服務業(yè)在內的現(xiàn)代產業(yè)鏈條的道路，農業(yè)潛在的發(fā)展空間不斷地吸引著來自國內外眾多的投資機構。一直困擾農業(yè)發(fā)展的融資問題迎來了緩解的機遇，但是農業(yè)投資高風險性、融資難的問題依然存在，農業(yè)要實現(xiàn)更大的發(fā)展，仍有賴于高效的資金投入與產出。因此，如何綜合衡量和評價農業(yè)企業(yè)的融資效率仍然值得深入探討。

關于農業(yè)公司融資效率的研究，并沒有形成一個完整的系統(tǒng)評價體系，大部分學者是從理論和實證2個角度來分析的。沈淵等研究認為，中國農業(yè)上市公司表現(xiàn)為綜合效率低，規(guī)模效率、技術效率和純技術效率在不同上市公司間、不同子行業(yè)間存在顯著差異；同時還發(fā)現(xiàn)不同年份之間部分公司的效率值波動較大[1-3]。張新美通過調研分析發(fā)現(xiàn)，農村微型企業(yè)從融資渠道角度探討融資效率的話，非正規(guī)金融優(yōu)于正規(guī)金融渠道[4]。隨著國家對農業(yè)加大投入，強化融資配套扶持政策的實施，農業(yè)上市公司的融資效率是否有了明顯提升，對此展開研究。

1 研究方法

金融學家曾康霖最早提出“融資效率”這一名詞[5]，其后， 國內學者在有關企業(yè)融資效率的基本涵義方面取得了大量研究成果[6-8]，大多基于投入產出視角定義融資效率。關于評價企業(yè)融資效率的實證研究主要基于模糊綜合評判法、包絡分析法、層次分析法和熵值法等，其中數(shù)據包絡分析法產生于1978年，Charnes等從前沿生產函數(shù)思想角度提出一種以相對效率為基礎的非參數(shù)目標決策方法，即CCR模型[9]，該模型基于規(guī)模收益不變生產可能集，使效率評價理論的現(xiàn)實應用更便利。Banker等建立了基于規(guī)模收益可變生產可能集的BCC模型[10]。魏權齡首次把DEA方法引入到國內學術界[11]，隨后由于DEA適用于多投入、多產出的復雜系統(tǒng)的綜合評價，且不須要指定投入產出的生產函數(shù)形態(tài)，國內眾多學者應用并發(fā)展了DEA模型[12-13]。

1.1 綜合效率——CCR模型

數(shù)據包絡分析的基本思路是把每一個被評價單位作為一個決策單元（DMU）構成被評價群體，通過設立的線性規(guī)劃模型，對投入和產出比率進行綜合分析，得出相對效率的方法[14]。

1.2 純技術效率和規(guī)模效率——BCC模型

BCC模型[10]在變動規(guī)模報酬（VRS）的假設下，將固定規(guī)模報酬的技術效率分解為純技術效率（用PTE表示）與規(guī)模效率（用SE表示），分別表示造成技術無效率的原因，包括來自生產技術上的無效率以及DMU未處于最優(yōu)規(guī)模的無效率。CCR模型和BCC模型的區(qū)別在于規(guī)模報酬假設不同，構成不同的生產前沿面，前者為凸錐形，后者為凸多面體。本研究采用BCC模型計量PTE和SE。把∑λj=1的條件加到模型（1）里的約束條件，得到 BCC 模型。BBC 模型可以用來評價 DMU的純技術效率，純技術效率值介于0～1之間，其值越接近1，代表越具有純技術效率；反之，若越接近0，代表越缺乏純技術效率。技術效率、純技術效率與規(guī)模效率之間存在關系式：TE=PTE×SE，由此求得規(guī)模效率值SE。

1.3 規(guī)模收益

運用DEA技術評價后，計算各DMU的規(guī)模收益值k，k=∑λj/θ，不同取值代表不同含義：（1）當k=1時，意味著DMU的規(guī)模收益不變，DMU在此時達到最大產出規(guī)模點；（2）當k<1時，則為該DMU的規(guī)模收益遞增，且k值越小，規(guī)模遞增趨勢越明顯，因此該DMU如果在原來投入的基礎上，適當增加投入量，產出量增加的比例將更大；（3）當k>1時，則為該DMU的規(guī)模收益遞減，且k值越大，規(guī)模遞減趨勢越明顯，因此該DMU沒有再增加投入的必要，即使增加投入量也不可能帶來更大比例的產出。

2 模型設計：2010—2014年農業(yè)上市公司效率分析

2.1 樣本選取與數(shù)據來源

本研究選取滬深A股2009年12月31日前上市的農業(yè)上市公司（證監(jiān)會行業(yè)分類2012版農、林、牧、漁業(yè)）為樣本，研究區(qū)間為2010—2014年共5年，2010—2011年刪除數(shù)據不全的樣本公司瑞貿通供應鏈管理股份有限公司，樣本公司各有31家，2012—2014年樣本公司各有32家，數(shù)據來源于RESSET數(shù)據庫。

2.2 投入產出效率指標選取

結合農業(yè)企業(yè)特點，依據現(xiàn)有的研究成果，將DEA模型中的投入指標界定為企業(yè)資產總計，反映企業(yè)融資規(guī)模；營業(yè)總成本決定了利潤，表明對資產的運用能力；資產負債率體現(xiàn)資本結構對融資效率的影響。DEA模型中的輸出指標界定為凈資產收益率，反映企業(yè)所籌集資金獲取報酬的能力；營業(yè)收入增長率直觀反映融入資金的經營效率；總資產周轉率反映企業(yè)全部資產的運用效率。

2.3 原始指標數(shù)據的無量綱化

由于原始投入、產出指標有的為絕對數(shù)，有的為相對數(shù)，有不同的量綱，直接使用原始數(shù)據會影響模型效果，且DEA模型在使用時有個前提，即投入及產出指標數(shù)據為非負，實際上，獲取的原始數(shù)據中有負數(shù)，所以需要對原始指標數(shù)據按照一定的方法進行處理。

3 基于DEA的實證結果與分析

把農業(yè)上市公司某一時段內（本研究取1年）的投入產出效率看作DEA中的一個決策單元，評價其是否有效率，由于涉及到大量的線性規(guī)劃運算，本研究依據彭育威等所述MATLAB程序進行修改之后運行得到各效率值[15]。

3.1 融資效率分析

3.1.1 綜合效率分析 依據CCR數(shù)據包絡模型，計算樣本公司的綜合效率，計算結果如表1所示。從表1可以看出，每年融資效率相對有效的企業(yè)所占的比重并不高，情況最好的是2012年，為25%，可能與整體經濟形勢從金融危機中復蘇有關。其他年份相對有效企業(yè)數(shù)不足20%，與其他行業(yè)相比，綜合效率所占比重偏低，說明融入的資金沒有得到有效利用。從歷年效率均值來看，呈現(xiàn)出一定的波動，并沒有明顯的上升趨勢。這5年中，前2年超過半數(shù)的企業(yè)融資效率高于平均值，后3年融資效率超過平均值的單位比重下降很快，但2012年融資效率的均值最高。從具體公司的融資效率來看，近4年各效率相對有效農業(yè)上市公司比較穩(wěn)定，變化不是很大，2011年與2010年相比，少了1家融資效率相對有效的企業(yè)，其他年份這家公司均為非有效單位，2011年融資效率相對有效的3家企業(yè)在這5年中均為有效，還有2家企業(yè)保持了2012—2013年相對有效的狀態(tài)。

3.1.2 融資效率具體分析 對綜合效率進行分解，計算樣本企業(yè)2010—2014年的綜合效率PE、純技術效率PTE、規(guī)模效率SE，結果如表2所示。由表2可知，各年純技術效率的均值均高于綜合效率，并且各年的變化比較大，規(guī)模效率的均值各年變化不大，保持在0.8左右。而技術效率是純技術效率與規(guī)模效率的乘積，即規(guī)模效率，表現(xiàn)穩(wěn)定，保持基本不變的狀態(tài)，綜合技術效率值與純技術效率值之間具有內在一致性。規(guī)模效率與純技術效率相比，有2年比較接近，有2年規(guī)模效率略小于純技術效率，這也說明從總體來看，農業(yè)上市公司無法運用擴大規(guī)模提升融資效率。剔除規(guī)模效率后的純技術效率值即是企業(yè)的資金使用效率，影響著企業(yè)的管理、技術發(fā)展。樣本公司為躋身行業(yè)前列的農業(yè)上市公司，更注重技術研發(fā)、管理創(chuàng)新和金融創(chuàng)新，因而注重提升自身管理、生產和技術方面的水平，從而增強企業(yè)的競爭力，不斷提高融資效率；相反，規(guī)模效率更優(yōu)的企業(yè)應更多地通過擴大規(guī)?；蜻M行多元化發(fā)展來提升融資效率。

從綜合效率來看（表1），前3年是逐年遞增的，2013年出現(xiàn)比較大的下降，基本與2010年的水平持平，說明樣本企業(yè)的融資效率還易受到外部經濟環(huán)境和氣象條件的影響。從區(qū)間分布來看，如果每年每家企業(yè)作為1個決策單元來看，綜合技術有效的比重為16.46%，說明這些決策單元投入產出規(guī)模適度，融入的資金獲得有效利用。綜合技術有效的企業(yè)必須同時滿足純技術有效和規(guī)模有效，純技術效率有效的比重為26.98%，高于綜合技術有效的比重，說明這些企業(yè)的投入配比合理且得到充分利用，最大程度地提高了企業(yè)的綜合能力，該狀態(tài)下對應的綜合技術效率都處于高值區(qū)間。占總數(shù)10%的非綜合技術有效的單元是因為其規(guī)模和投入、產出并非相互匹配，須要根據企業(yè)的規(guī)模報酬進行微調才能達到綜合有效；余下73%單元則既非規(guī)模有效又非純技術有效，表明它們存在資金使用效率和規(guī)模效率低下的雙重困擾。從技術效率值的內部區(qū)間分布來看，效率值介于0.4～0.8之間的比重最高。從純技術效率的區(qū)間分布來看，最為密集的區(qū)間為0.6～1.0，純技術效率有效對綜合效率的貢獻較大。

3.2 規(guī)模報酬分析

從前文分析可知，綜合技術效率可分解成純技術效率和規(guī)模效率，規(guī)模效率普遍低于純技術效率，融資規(guī)模影響著融資效率，因此，須對樣本公司的規(guī)模進行分析。對樣本公司的規(guī)模報酬狀態(tài)進行分析，發(fā)現(xiàn)規(guī)模收益處于遞增狀態(tài)的占比比較低，2010年占比是最高的，為29.03%，其后4年規(guī)模報酬遞增的企業(yè)只有1～2家，而規(guī)模報酬遞增意味著其產出增加占比大于投入增加占比；規(guī)模收益處于遞減狀態(tài)的占比很高，5年依次為58.06%、80.65%、71.88%、78.13%、75.00%（表3），而規(guī)模報酬遞減意味著擴大的規(guī)模不能帶來相應產出的增加；假如規(guī)模報酬遞減，此企業(yè)應縮減規(guī)模，因為在VRS模型下，一個企業(yè)處于規(guī)模報酬遞減區(qū)域，這個企業(yè)可以通過向TOPS點的移動來縮小規(guī)模，這樣它就會變得更加有生產能力，但是這是在這個企業(yè)處于生產前沿的條件下的，即這些企業(yè)是技術有效的。而樣本公司規(guī)模報酬遞減的企業(yè)并非技術有效，所以單純依靠縮減融資規(guī)模并不能提高效率，而是應該優(yōu)化融資結構，創(chuàng)新融資方式，在技術有效的前提下，同時對融資規(guī)模進行微調。

3.3 不同子行業(yè)間綜合效率的差異分析

按照《證監(jiān)會行業(yè)分類》2012版，本研究所述農業(yè)公司可以細分為農業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)以及農、林、牧、漁服務業(yè)，這些子行業(yè)間融資效率是否有顯著差異，以綜合效率為例使用單因素方差分析法測度其差異是否顯著。由于方差分析的前提是各水平下（這里是不同子行業(yè)影響下的綜合效率）的總體服從方差相等的正態(tài)分布，且各組方差具有齊性，因此首先進行方差齊性檢驗，結果如表4所示。

方差齊性檢驗中，當相伴概率大于0.05時，接受假設，認為方差相等。從表4可知，4年的相伴概率均大于顯著性水平0.05，所以可以進行單因素方差分析。單因素方差分析的結果如表5所示。

單因素方差分析屬于統(tǒng)計推斷中的假設檢驗問題，原假設是不同子行業(yè)間樣本公司各總體綜合效率均值無顯著差異，當相伴概率P值大于顯著性水平時，一般為0.05，則接受原假設，認為在不同子行業(yè)間融資效率的均值并無顯著差異。從表5可知，2010年綜合效率的組間平方和為0.157，自由度為4，均方為0.039，組內平方和為1.738，自由度為26，均方為0.067，F(xiàn)統(tǒng)計量為0.586，相伴概率為0.676，大于顯著性水平0.05，因此接受原假設，認為不同子行業(yè)間綜合效率雖然有一定的差異，但是不具有統(tǒng)計學意義上的顯著性。其他各年的相伴概率也均大于0.05，同樣說明行業(yè)分類對融資效率沒有影響。

4 結論

根據以上分析，得出以下結論：（1）我國農業(yè)上市公司融資效率有效的比重偏低，即使是情況最好的2012年也只占總數(shù)的1/4，但效率值在0.8以上的企業(yè)所占的比重較大，

樣本期間有4年的效率值呈左偏分布，有1年是右偏分布，說明兩極分化并不嚴重。大部分企業(yè)的效率值介于0.4～0.8之間，融資效率有效程度比較穩(wěn)定，總體偏低。（2）對融資效率進行具體分析發(fā)現(xiàn)，純技術效率普遍高于綜合效率，并且歷年變化較大，而規(guī)模效率歷年變化不大，說明融資效率主要受純技術效率的影響，企業(yè)在資金籌集與使用中注重管理創(chuàng)新、技術創(chuàng)新能有效提高融資效率。而通過提高規(guī)模效率可以幫助純技術有效而非綜合技術有效企業(yè)轉變?yōu)榫C合技術有效企業(yè)。（3）樣本公司中大部分公司處于規(guī)模報酬遞減階段，但是單純依靠縮減規(guī)模難以改善融資狀況。農業(yè)科技創(chuàng)新是推進農業(yè)和農村現(xiàn)代化的源泉和動力，長遠來看也是提高融資效率的重要路徑，因此農業(yè)企業(yè)要重視技術更新[16]。（4）農業(yè)不同子行業(yè)間綜合效率均值并沒有顯著差異。

參考文獻：

[1]孟令杰，丁 竹. 基于DEA 的農業(yè)上市公司效率分析[J]. 南京農業(yè)大學學報：社會科學版，2005，5（2）：39-43.

[2]李雪陽，白 雪. 基于DEA模型的農業(yè)上市公司經營績效分析[J]. 經濟師，2008（1）：125-126.

[3]管延德，戴蓬軍. 基于DEA 的農業(yè)上市公司效率研究[J]. 財會月刊，2011，8（下旬）：3-7.

[4]張新美. 我國農村微型企業(yè)融資效率評價[J]. 商業(yè)時代，2011（24）：76-77.

[5]曾康霖. 怎么看待直接融資與間接融資[J]. 金融研究，1993（3）：7-10.

[6]劉海虹. 國有企業(yè)融資效率與銀行危機相關問題研究[J]. 財經問題研究，2000（3）：41-45.

[7]盧福財. 企業(yè)融資效率分析[M]. 北京：經濟管理出版社，2001.

[8]尚欣榮. 我國上市公司融資效率研究綜述[J]. 技術與創(chuàng)新管理，2011，32（4）：346-349.

[9]Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-444.

[10]Banker R，Charnes A，Cooper W W.Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J]. Management Science，1984，30（9）：1078-1092.

[11]魏權齡. 評價相對有效性的DEA方法[M]. 北京：中國人民大學出版社，1988.

[12]宋獻中，劉 振. 高新技術企業(yè)技術創(chuàng)新融資效率研究[J]. 財會月刊，2008（8）：10-12.

[13]劉玲利，王 聰. 我國高新技術上市公司融資效率評價研究[J]. 經濟縱橫，2010（10）：103-106.

[14]魏權齡. 數(shù)據包絡分析（DEA） [J]. 科學通報，2000，45（17）：1793-1808.

[15]彭育威，吳守憲，徐小湛. MATLAB在數(shù)據包絡分析中的應用[J]. 西南民族學院學報：自然科學版，2002（2）：139-143.

[16]曹慶穗，嚴俊文，褚 芳，等. 農業(yè)產業(yè)化的金融支持創(chuàng)新研究[J]. 江蘇農業(yè)科學，2011，39（6）：644-646.