[摘 要]科技型民營(yíng)企業(yè)是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的重要力量。以2013—2022年在A股上市的科技型民營(yíng)企業(yè)為研究樣本，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度，對(duì)股權(quán)融資、債權(quán)融資以及內(nèi)源融資模式下的企業(yè)融資效率進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果顯示：科技型民營(yíng)企業(yè)純技術(shù)效率降幅較大，導(dǎo)致企業(yè)整體融資效率水平較低；科技型民營(yíng)企業(yè)內(nèi)源融資和債權(quán)融資的融資效率大于股權(quán)融資的效率；科技型民營(yíng)企業(yè)不管采取何種融資模式，其融資效率均出現(xiàn)下降趨勢(shì)。鑒于此，科技型民營(yíng)企業(yè)應(yīng)不斷優(yōu)化資源配置，提升管理水平和創(chuàng)新水平，以提高企業(yè)融資效率。

[關(guān)鍵詞]科技型民營(yíng)企業(yè)；融資方式；融資效率；DEA－BCC模型；Malmquist指數(shù)

[中圖分類號(hào)]F830.59 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1671-8372（2024）03-0029-09

Research on financing efficiency of private technological enterprises based on DEA model

Abstract：Private technological enterprises are an important force to promote economic innovation and development. Taking the private technological enterprises listed in A-shares from 2013 to 2022 as the research samples，this study uses the data enveloping analysis method to measure the enterprise financing efficiency under the model of equity financing，debt financing and internal financing from static and dynamic perspectives respectively. The results show that the pure technical efficiency of private technological enterprises decreases greatly，and the overall financing efficiency of enterprises is low. The efficiency of endogenous financing and debt financing is greater than that of equity financing. No matter what kind of financing mode is adopted，the financing efficiency of private technological enterprises shows a downward tread. In view of this，private technological enterprises should continuously optimize the resource allocation，improve the level of management and innovation，in order to improve the financing efficiency of enterprises.

Key words：private technological enterprises；financing methods；financing efficiency；the model of DEA-BCC；Malmquist index

一、引言

黨的二十大報(bào)告以及中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議分別強(qiáng)調(diào)，要不斷優(yōu)化民營(yíng)企業(yè)發(fā)展環(huán)境，鼓勵(lì)支持民營(yíng)經(jīng)濟(jì)和民營(yíng)企業(yè)發(fā)展壯大，促進(jìn)民營(yíng)企業(yè)健康發(fā)展。中共中央、國(guó)務(wù)院于2023年7月發(fā)布了《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展壯大的意見》，提出了31條促進(jìn)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的措施?？萍夹兔駹I(yíng)企業(yè)作為民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要載體，也是科技創(chuàng)新的重要載體，對(duì)于發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整的重要性不容低估。但科技型民營(yíng)企業(yè)具有高風(fēng)險(xiǎn)、高投入、高收益等特點(diǎn)，其融資渠道較為狹窄、融資方式缺乏創(chuàng)新且融資效率相對(duì)較低。如何進(jìn)一步優(yōu)化科技型民營(yíng)企業(yè)融資環(huán)境，提高現(xiàn)有融資方式的融資效率，成為中國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)亟待解決的問(wèn)題。

自從Modigliani和Miller提出企業(yè)融資方式的選擇對(duì)企業(yè)價(jià)值不會(huì)產(chǎn)生任何影響[1]，而Myers等分析了信息不對(duì)稱因素對(duì)企業(yè)融資成本產(chǎn)生的影響并提出新優(yōu)序融資理論以來(lái)[2]，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞企業(yè)融資方式的選擇展開了廣泛研究。對(duì)于科技型民營(yíng)企業(yè)具體融資方式的選擇，既有鼓勵(lì)債權(quán)融資[3-4]的，也有鼓勵(lì)股權(quán)融資的[5-6]；還有學(xué)者認(rèn)為供應(yīng)鏈金融這一創(chuàng)新型融資方式有利于改善企業(yè)的融資效率[7]，并關(guān)注了銀行信貸和商業(yè)信貸兩種融資途徑[8]。對(duì)于融資效率的研究，研究范圍既有針對(duì)中小板市場(chǎng)、創(chuàng)業(yè)板和新三板市場(chǎng)的研究[9-11]，也有針對(duì)生物醫(yī)藥企業(yè)、綠色低碳企業(yè)和港口上市企業(yè)等的研究[12-13]。對(duì)于融資效率的測(cè)度方法，國(guó)內(nèi)學(xué)者過(guò)去大多采用模糊綜合評(píng)價(jià)法[14]、熵值法[15-16]、DEA模型[12]等傳統(tǒng)的效率測(cè)度方法，近幾年，學(xué)者們不斷探索創(chuàng)新，提出了DEA-Tobit模型、DEA-Malmquist模型、動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)DEA模型[17-19]等新的研究方法。

綜上，學(xué)術(shù)界圍繞融資方式和融資效率取得了豐碩的研究成果，但研究視角多集中于對(duì)不同企業(yè)的整體融資效率進(jìn)行測(cè)度，關(guān)于科技型民營(yíng)企業(yè)融資效率的研究較少，尤其是對(duì)于企業(yè)不同融資方式下融資效率的研究更少，且并未涉及對(duì)科技型民營(yíng)企業(yè)動(dòng)態(tài)融資效率的分析。因此，本文基于相關(guān)研究成果，利用DEA－BCC模型和Malmquist指數(shù)模型，通過(guò)動(dòng)靜結(jié)合的分析方法，分別對(duì)科技型民營(yíng)企業(yè)不同融資方式下的融資效率進(jìn)行實(shí)證研究，為我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)合理安排融資方式，提高融資效率提供更加科學(xué)有效的建議。

二、研究設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是一種用于評(píng)價(jià)決策單元（Decision Making Units，DMU）效率的非參數(shù)評(píng)估方法，此方法根據(jù)投入、產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)決策單元的效率進(jìn)行測(cè)算。目前應(yīng)用較多的主要有DEA－CCR、DEA－BCC、DEA－Malmquist指數(shù)等多個(gè)模型，其中DEA－CCR模型以規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)榍疤釛l件，而DEA－BCC模型則是在CCR模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改良，其假設(shè)前提是規(guī)模報(bào)酬可變。由于在現(xiàn)實(shí)情況中，科技型民營(yíng)企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)活動(dòng)會(huì)受到環(huán)境、生產(chǎn)規(guī)模、政策等因素的影響，難以實(shí)現(xiàn)投入與產(chǎn)出的同比例變化，又基于科技型民營(yíng)企業(yè)的投入比產(chǎn)出更加容易控制，為此，本文選用以投入為導(dǎo)向的DEA－BCC模型與DEA－Malmquist指數(shù)模型，并運(yùn)用DEAP2.1軟件，對(duì)2013－2022年科技型民營(yíng)企業(yè)不同融資模式下的融資效率進(jìn)行靜態(tài)與動(dòng)態(tài)兩方面的實(shí)證分析。

（一）評(píng)價(jià)方法

1.DEA－BCC模型

1978年，在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，Charnes等學(xué)者憑借其深厚的理論功底和豐富的實(shí)證研究經(jīng)驗(yàn)提出了BCC模型的前身CCR模型。DEA－CCR模型是通過(guò)規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)榧僭O(shè)條件對(duì)效率進(jìn)行測(cè)算，但是在實(shí)際生活中，企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模是不斷發(fā)生變化的，這就導(dǎo)致以規(guī)模報(bào)酬不變?yōu)榍疤岬腃CR模型無(wú)法使決策單元保持最優(yōu)狀態(tài)，因此，Banker，Charnes和Cooper通過(guò)增加約束條件[20]使原來(lái)的模型變得更加合理，在規(guī)模報(bào)酬可變的前提條件下，能夠更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)胤治鰶Q策單元的效率。DEA－BCC模型，將技術(shù)效率（Tech）拆分成純技術(shù)效率（Pech）和規(guī)模效率（Sech），且二者之積即為技術(shù)效率（Tech=Pech×Sech）[21]。DEA－BCC模型為：

在式（1）中，θ表示相對(duì)效率，ε表示非阿基米德無(wú)窮小量，si 與sr 分別表示投入與產(chǎn)出的松弛變量，n表示決策單元的個(gè)數(shù)，m表示投入要素的數(shù)量，s表示產(chǎn)出要素的數(shù)量，i表示第i個(gè)投入要素，r表示第r個(gè)產(chǎn)出要素，j表示第j個(gè)決策單元，xij 表示第j個(gè)決策單元的第i個(gè)投入項(xiàng)，yrj表示第j個(gè)DMU的第r個(gè)產(chǎn)出項(xiàng)，λj為權(quán)重變量。

根據(jù)式（1）計(jì)算出的效率值稱為技術(shù)效率，此值的大小代表決策單元對(duì)所融入資金進(jìn)行資本配置與使用效率的情況?；贒EA－BCC的判別原理，若θ=1，并且si 與sr 均為0，表明決策單元的DEA效率最有效，即資金運(yùn)用情況最好；若θ=1，但si 與sr 中有任意一個(gè)不等于0，則表明決策單元的DEA效率為弱有效，說(shuō)明決策單元相對(duì)有效，但還有一定的提升空間；若θ<1，此時(shí)不管si 與sr 為何值，都意味著DEA效率無(wú)效，也就是說(shuō)投入要素的使用效率并不高，對(duì)應(yīng)的產(chǎn)出要素也沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

2.DEA－Malmquist指數(shù)模型

DEA－BCC模型主要是從靜態(tài)方面分別對(duì)決策單元每一年的效率進(jìn)行測(cè)算，無(wú)法反映決策單元在某一階段內(nèi)效率的動(dòng)態(tài)變化情況。F?re等在已有研究的基礎(chǔ)上建立了DEA－Malmquist指數(shù)模型[22]。此模型通過(guò)計(jì)算不同時(shí)期決策單元與生產(chǎn)前沿面之間的距離，不僅可以體現(xiàn)決策單元效率的動(dòng)態(tài)變化情況，還可以通過(guò)分解全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)（Tfpch）探究影響效率變化的原因及變化趨勢(shì)。

從t期間至t+1期間的Malmquist指數(shù)表示為：

全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)代表t時(shí)期到t+1時(shí)期的融資效率。若Tfpch>1，表明和上一期相比，企業(yè)的融資效率水平呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)；若Tfpch=1，表明企業(yè)的融資效率水平?jīng)]有發(fā)生變化；若Tfpch<1，表明企業(yè)的融資效率水平呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

報(bào)酬可變，Effch又可以分解為純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化。因此，Malmquist指數(shù)可表示為：Tfpch=Effch×Techch= Pech×Sech×Techch。

（二）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.指標(biāo)選取

本文以我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)作為研究對(duì)象，基于不同融資方式的視角對(duì)企業(yè)的融資效率進(jìn)行研究?，F(xiàn)有資料及上市公司的數(shù)據(jù)顯示，科技型民營(yíng)企業(yè)主要的融資方式有股權(quán)融資、債權(quán)融資、內(nèi)源融資，本文將這三者選作投入指標(biāo)。其中，股權(quán)融資主要包括在證券市場(chǎng)發(fā)行股票和私募股權(quán)融資。在我國(guó)，一般因?yàn)闂l件不夠或者行業(yè)限制等不能公開上市融資的企業(yè)才會(huì)采用私募股權(quán)融資，而上市公司一般采用直接在公開市場(chǎng)發(fā)行股票的方式進(jìn)行融資。本文選取上市公司為研究對(duì)象，參考賀正楚等學(xué)者的研究[24]，股權(quán)融資選擇實(shí)收資本（或股本），是投資者以現(xiàn)金或?qū)嵨锶牍晒镜馁Y本總額。債權(quán)融資主要是通過(guò)銀行借貸籌集資金，借鑒姚德權(quán)等學(xué)者的研究[25]，選擇短期借款、長(zhǎng)期借款作為債權(quán)融資方式的投入指標(biāo)。內(nèi)源融資主要依靠企業(yè)的留存收益，包括未分配利潤(rùn)和盈余公積，參考曾剛等學(xué)者的研究[26]，選擇未分配利潤(rùn)和盈余公積作為內(nèi)源融資的投入指標(biāo)。同時(shí)，參考已有文獻(xiàn)并考慮所選指標(biāo)的科學(xué)性、代表性、客觀性等原則，選擇以下能反映融入資金使用效率的五個(gè)變量作為產(chǎn)出指標(biāo)：營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、無(wú)形資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。具體指標(biāo)說(shuō)明見表1。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2013－2022年全部A股上市的科技型民營(yíng)企業(yè)作為研究對(duì)象。為了確保數(shù)據(jù)的連貫性以及合理性，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：剔除ST和ST*類財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常的上市公司，剔除特殊行業(yè)金融業(yè)的樣本，剔除主要數(shù)據(jù)缺失及上市年份不足10年的樣本，最終剩余樣本容量892家。原始數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）及各上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表。

運(yùn)用DEA方法對(duì)融資效率進(jìn)行測(cè)算時(shí)，必須保證所有投入產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)值為非負(fù)數(shù)。由于多個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)中存在一定的負(fù)值，為保證測(cè)算結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性，本文采用了功效系數(shù)法，對(duì)收集到的所有原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，將所有數(shù)據(jù)歸一到[0，1]，解決了原始數(shù)據(jù)中存在負(fù)值及數(shù)值差距較大的問(wèn)題，并且這種處理方式不會(huì)影響最終結(jié)果。具體數(shù)據(jù)處理公式為：

三、科技型民營(yíng)企業(yè)融資效率的實(shí)證分析

（一）科技型民營(yíng)企業(yè)融資效率靜態(tài)分析

以投入導(dǎo)向的DEA－BCC模型為研究方法，使用DEAP2.1軟件，對(duì)892家樣本企業(yè)2013－2022年的融資效率進(jìn)行測(cè)算?？萍夹兔駹I(yíng)企業(yè)不同融資方式的融資效率測(cè)算結(jié)果見表2。

由表2可以看出，2013－2022年，三種融資方式下的融資效率均值都小于1，說(shuō)明我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)在不同融資模式下的整體融資效率水平處于非有效狀態(tài)，大多數(shù)企業(yè)的資金并未得到合理配置或充分利用，投入與產(chǎn)出存在冗余，融資效率沒(méi)有達(dá)到理想狀態(tài)。

在股權(quán)融資模式下，2013－2022年，綜合技術(shù)效率均值的范圍為0.610～0.803，2013年的均值為0.803，隨后便逐年下降至2021年的0.610，2022年略有回升，達(dá)到0.619。這說(shuō)明，在股權(quán)融資模式下，我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)對(duì)現(xiàn)有資源的利用水平較低，意味著企業(yè)在股權(quán)融資模式下的整體融資效率不高，且融資效率水平略有下降。在892家樣本企業(yè)中，融資效率達(dá)到有效狀態(tài)的只有7家，占比不足0.8％，其他企業(yè)的股權(quán)融資效率均未達(dá)到有效水平，存在著巨大的提升空間。2013－2022年，純技術(shù)效率均值的范圍為0.624～0.812，2013年達(dá)到0.812，之后基本呈遞減趨勢(shì)，這意味著科技型民營(yíng)企業(yè)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的利用水平不高，企業(yè)內(nèi)部存在技術(shù)與管理方面的缺陷，制約著科技型民營(yíng)企業(yè)股權(quán)融資效率的提高。2013－2022年，規(guī)模效率均值范圍為0.978～0.992，雖然比綜合技術(shù)效率均值和純技術(shù)效率均值要高。但依舊小于1，說(shuō)明科技型民營(yíng)企業(yè)在股權(quán)融資下的投入和產(chǎn)出與當(dāng)前企業(yè)的規(guī)模并未完全匹配。由表1可見，規(guī)模效率與純技術(shù)效率相互作用，一起影響了股權(quán)融資模式下的綜合技術(shù)效率，純技術(shù)效率均值與綜合技術(shù)效率均值呈現(xiàn)出相似的變動(dòng)趨勢(shì)，這表明股權(quán)融資方式下綜合技術(shù)效率的下降主要是由純技術(shù)效率下降所帶來(lái)的沖擊造成的。對(duì)于科技型民營(yíng)企業(yè)而言，技術(shù)創(chuàng)新是其在市場(chǎng)上立足的根本，技術(shù)水平低或者管理方面出現(xiàn)漏洞，股權(quán)融資效率低也就屬于正?，F(xiàn)象了。

在債權(quán)融資模式下，2013－2022年綜合技術(shù)效率均值的范圍為0.740～0.967，2013－2019年綜合技術(shù)效率均值在上升，說(shuō)明在這段時(shí)間內(nèi)，債權(quán)融資模式下的整體融資效率水平略有提高，但在2019年之后便逐年降低，意味著很多科技型民營(yíng)企業(yè)對(duì)現(xiàn)有資源的利用程度有所下降。在892家樣本企業(yè)中，只有21家企業(yè)的融資效率達(dá)到了有效狀態(tài)，占比僅2.4％，除此之外，其余企業(yè)的債權(quán)融資效率均處于非有效狀態(tài)，需進(jìn)一步提升。2013－2022年純技術(shù)效率均值的范圍為0.748～0.969，2013－2019年，債權(quán)融資模式下的純技術(shù)效率均值在逐步上升，隨后便呈下降狀態(tài)，表明在2019年之前科技型民營(yíng)企業(yè)對(duì)現(xiàn)存技術(shù)的使用水平相對(duì)而言有一定的提高，管理層面也在不斷完善，但在2019年后對(duì)技術(shù)的利用水平有所降低，這給科技型民營(yíng)企業(yè)債權(quán)融資效率的提高帶來(lái)了一定的約束。2013－2022年，規(guī)模效率均值的范圍為0.983～0.998，雖然這10年間的變動(dòng)幅度較小，并且平均值都接近于1，但依舊意味著在債權(quán)融資模式下的最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模與企業(yè)的實(shí)際規(guī)模之間存在一定差距。通過(guò)觀察可以看出，規(guī)模效率與純技術(shù)效率一起影響了債權(quán)融資模式下的綜合技術(shù)效率，并且純技術(shù)效率均值的變化趨勢(shì)與綜合技術(shù)效率均值的變化趨勢(shì)一致，意味著綜合技術(shù)效率的變動(dòng)受純技術(shù)效率的影響較大。這與股權(quán)融資下出現(xiàn)的情況一致，均是管理方面或技術(shù)方面出現(xiàn)的問(wèn)題對(duì)融資效率造成了影響。

在內(nèi)源融資模式下，2013－2022年，綜合技術(shù)效率均值的范圍為0.875～0.959，2013－2017年，其均值的變動(dòng)幅度不大，但在2017年之后便開始逐年下降，說(shuō)明在2017年之后，科技型民營(yíng)企業(yè)在內(nèi)源融資方式下的資源配置能力和資源使用效率情況不容樂(lè)觀。在892家樣本企業(yè)中，只有21家企業(yè)的融資效率處于有效狀態(tài)，占比2.4％，這說(shuō)明剩下企業(yè)的內(nèi)源融資效率均處于非有效狀態(tài)，還有很大的提升空間。2013－2022年，純技術(shù)效率均值的范圍為0.883～0.964，雖在2013－2014年有小幅上升，但在2014年后，純技術(shù)效率的均值呈現(xiàn)出逐年下降的狀態(tài)，這說(shuō)明在內(nèi)源融資模式下，就目前的技術(shù)水平而言，企業(yè)投入資源的使用并非有效，可能是企業(yè)內(nèi)部管理不善造成的。2013－2022年的規(guī)模效率均值范圍為0.974～0.998，其中有7年規(guī)模效率的平均值超過(guò)了0.990。盡管科技型民營(yíng)企業(yè)在內(nèi)源融資模式下的規(guī)模效率水平較高，但仍沒(méi)有達(dá)到有效水平，說(shuō)明我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)不合理的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)模致使內(nèi)源融資方式下的規(guī)模效率均值未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。由表 2可知，規(guī)模效率與純技術(shù)效率一起影響了內(nèi)源融資模式下的綜合技術(shù)效率，其中，純技術(shù)效率是主要影響因素。綜上，科技型民營(yíng)企業(yè)要想提高內(nèi)源融資下的融資效率，不僅需要提高技術(shù)創(chuàng)新水平，還需要及時(shí)科學(xué)合理地調(diào)整經(jīng)營(yíng)規(guī)模。

總體而言，通過(guò)觀察三種融資方式下綜合技術(shù)效率的平均值可知，科技型民營(yíng)企業(yè)的融資效率達(dá)到最優(yōu)水平的企業(yè)占比在0.8％～2.4％，意味著其他企業(yè)的融入資金和產(chǎn)出之間存在冗余，資金并未得到合理地利用。三種融資模式下，由于純技術(shù)效率降幅較大，企業(yè)整體融資效率水平較低。

（二）科技型民營(yíng)企業(yè)融資效率動(dòng)態(tài)分析

DEA－BCC模型只能從靜態(tài)角度對(duì)科技型民營(yíng)企業(yè)的融資效率進(jìn)行測(cè)算，為了進(jìn)一步分析科技型民營(yíng)企業(yè)融資效率的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，彌補(bǔ)靜態(tài)分析的不足，本文運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型分別測(cè)算了三種融資模式下892家科技型民營(yíng)企業(yè)2013－2022年融資效率的變化值。結(jié)果見表3、表4和表5。

從整體均值上看，2013－2022年科技型民營(yíng)企業(yè)在股權(quán)融資模式下的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均值為0.967，說(shuō)明科技型民營(yíng)企業(yè)2013－2022年的股權(quán)融資效率下降了3.3％，其中，技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為0.968，呈現(xiàn)出3.2％的負(fù)增長(zhǎng)，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的均值為0.999，與基期相比，平均下降0.1％?？梢钥闯?，科技型民營(yíng)企業(yè)在股權(quán)融資方式下的整體融資效率下降是受到了技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的共同影響，其中技術(shù)效率變化指數(shù)的影響更大。將技術(shù)效率變化指數(shù)拆開可以看出，規(guī)模效率變化指數(shù)的均值為1，這表明在測(cè)算期內(nèi)，規(guī)模效率變化對(duì)技術(shù)效率變化并沒(méi)有產(chǎn)生影響，但是純技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為0.968，意味著2013－2022年股權(quán)融資方式下的純技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，平均下降3.2％，這表明技術(shù)效率變化指數(shù)的下降是純技術(shù)效率變化指數(shù)下降所導(dǎo)致的。

圖1顯示了2013－2022年股權(quán)融資模式下Malmquist指數(shù)及其分解的變動(dòng)趨勢(shì)。通過(guò)圖1可以看出，2013－2022年，科技型民營(yíng)企業(yè)股權(quán)融資的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均小于1，表明在這10年間科技型民營(yíng)企業(yè)以股權(quán)融資為基礎(chǔ)的融資效率總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。觀其分解情況，股權(quán)融資下純技術(shù)效率變化指數(shù)的范圍在0.911～0.998，變動(dòng)幅度較大，技術(shù)效率指數(shù)受純技術(shù)效率變化的影響出現(xiàn)下降趨勢(shì)，和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)一起導(dǎo)致2013－2022年科技型民營(yíng)企業(yè)股權(quán)融資效率的降低。

從表4的均值可以看出，2013－2022年，科技型民營(yíng)企業(yè)在債權(quán)融資模式下的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均值為0.999，說(shuō)明科技型民營(yíng)企業(yè)2013－2022年的債權(quán)融資效率下降了0.1％。將其進(jìn)行分解可以看出，科技型民營(yíng)企業(yè)在債權(quán)融資下的技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為1.015，呈現(xiàn)1.5％的增長(zhǎng)。然而，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的均值為0.984，呈現(xiàn)1.6％的負(fù)增長(zhǎng)。從均值中可以看出，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)下降使得科技型民營(yíng)企業(yè)債權(quán)融資下整體融資效率呈下降趨勢(shì)。將技術(shù)效率變化指數(shù)進(jìn)一步拆開來(lái)看，規(guī)模效率變化指數(shù)的均值為0.999，10年間下降了0.1％。然而，純技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為1.016，意味著2013－2022年債權(quán)融資方式下的純技術(shù)效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，平均上升1.6％。

圖2顯示了2013－2022年債權(quán)融資模式下Malmquist指數(shù)及其分解的變動(dòng)趨勢(shì)。通過(guò)圖2可以看出，2013－2022年，債權(quán)融資的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的范圍為0.996～1.002，表明這10年間科技型民營(yíng)企業(yè)債權(quán)融資方式下的融資效率整體變動(dòng)幅度不大。從其分解情況來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的范圍在0.891～1.070，波動(dòng)幅度相對(duì)較大。結(jié)合圖2、表4可知，2013－2022年，科技型民營(yíng)企業(yè)債權(quán)融資效率指數(shù)的下降主要是技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)以及規(guī)模效率變化指數(shù)的下降共同導(dǎo)致的，其中，技術(shù)進(jìn)步效率的下降是導(dǎo)致債權(quán)融資效率下降的主要原因。雖然純技術(shù)效率在2020年后呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但是由于這段時(shí)間內(nèi)技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的增加，整體上并未造成債權(quán)融資效率的下降。

從表5的整體均值情況來(lái)看，2013－2022年科技型民營(yíng)企業(yè)在內(nèi)源融資模式下全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的均值為0.992，說(shuō)明科技型民營(yíng)企業(yè)2013－2022年的內(nèi)源融資效率下降了0.8％。技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為0.989，與基期相比平均下降1.1％，而技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)的均值為1.003，呈現(xiàn)0.3％的增長(zhǎng)。由此可知，內(nèi)源融資模式下科技型民營(yíng)企業(yè)整體融資效率下降是受技術(shù)效率變化指數(shù)下降的沖擊。通過(guò)分解技術(shù)效率變化指數(shù)可以看出，純技術(shù)效率變化指數(shù)的均值為0.990，說(shuō)明2013－2022年內(nèi)源融資模式下的純技術(shù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，10年間平均下降了1％。此外，科技型民營(yíng)企業(yè)在內(nèi)源融資模式下的規(guī)模效率變化指數(shù)的均值為0.999，呈現(xiàn)0.1％的負(fù)增長(zhǎng)。由此可知，技術(shù)效率變化指數(shù)的下降是純技術(shù)效率變化指數(shù)的下降和規(guī)模效率變化指數(shù)的下降共同導(dǎo)致的。

圖3顯示了2013－2022年內(nèi)源融資模式下Malmquist指數(shù)及其分解的變動(dòng)趨勢(shì)。通過(guò)圖3可以看出，2013－2022年，內(nèi)源融資模式下的全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)均小于1，說(shuō)明在這10年間科技型民營(yíng)企業(yè)內(nèi)源融資模式下的融資效率呈下降趨勢(shì)。從各分解指數(shù)來(lái)看，純技術(shù)效率變化指數(shù)的波動(dòng)幅度最大，變動(dòng)范圍為0.953～1.006。規(guī)模效率變化指數(shù)的變動(dòng)范圍為0.983～1.023。根據(jù)圖3、表5可以看出，雖然技術(shù)進(jìn)步效率指數(shù)的上升對(duì)內(nèi)源融資效率有一定的貢獻(xiàn)，但純技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)的共同下降依舊對(duì)內(nèi)源融資效率造成不小的沖擊，其中，純技術(shù)效率指數(shù)的下降是影響內(nèi)源融資效率降低的主要原因。

綜上，從技術(shù)效率變化均值和全要素生產(chǎn)率變化均值來(lái)看，科技型民營(yíng)企業(yè)內(nèi)源融資和債權(quán)融資的融資效率大于股權(quán)融資的效率。同時(shí)，三種融資模式下的Malmquist全要素生產(chǎn)率變化指數(shù)的均值均小于1，表明我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)不管采取何種融資模式，其融資效率均出現(xiàn)下降狀態(tài)。此外，將靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析相結(jié)合可以看出，科技型民營(yíng)企業(yè)純技術(shù)效率降幅較大，導(dǎo)致企業(yè)整體融資效率水平較低，表明科技型民營(yíng)企業(yè)要想提升產(chǎn)出效益，應(yīng)該注重企業(yè)內(nèi)部的技術(shù)水平與管理水平。企業(yè)整體融資效率水平較低還受技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率的影響，意味著科技型民營(yíng)企業(yè)若想提高融資效率，還需加大科技創(chuàng)新力度，注重投入產(chǎn)出與當(dāng)前企業(yè)規(guī)模的匹配程度。

四、結(jié)論與建議

本文采用動(dòng)靜結(jié)合的分析方法，通過(guò)DEA－BCC模型和DEA－Malmquist指數(shù)模型對(duì)2013－2022年科技型民營(yíng)企業(yè)三種不同融資模式下的融資效率進(jìn)行了實(shí)證研究。從靜態(tài)角度來(lái)看，科技型民營(yíng)企業(yè)純技術(shù)效率降幅較大，導(dǎo)致企業(yè)整體融資效率水平較低，大多數(shù)企業(yè)所融入的資金并未得到充分運(yùn)用，融資效率沒(méi)有達(dá)到理想狀態(tài)。在三種融資模式下，相較于純技術(shù)效率對(duì)融資效率的貢獻(xiàn)，規(guī)模效率對(duì)融資效率的貢獻(xiàn)表現(xiàn)良好，但依舊存在進(jìn)步空間，表明企業(yè)仍需合理調(diào)整生產(chǎn)規(guī)模，從而提高資金的使用效率。從動(dòng)態(tài)角度來(lái)看，技術(shù)效率變化均值和全要素生產(chǎn)率變化均值表明，科技型民營(yíng)企業(yè)內(nèi)源融資和債權(quán)融資的融資效率大于股權(quán)融資的效率，并且內(nèi)源融資的資金使用效率最高，這表明企業(yè)偏好優(yōu)先使用自有資金進(jìn)行融資，然后是債權(quán)融資，而股權(quán)融資的資金使用效率最低。Malmquist指數(shù)顯示，科技型民營(yíng)企業(yè)不管采取何種融資模式，其融資效率均呈現(xiàn)出上下波動(dòng)的狀態(tài)，且整體出現(xiàn)下降趨勢(shì)，主要是由純技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)值偏低所導(dǎo)致的，規(guī)模效率對(duì)其影響次之。

為促進(jìn)我國(guó)科技型民營(yíng)企業(yè)的發(fā)展，有效提升企業(yè)融資效率，本文基于以上研究結(jié)論并結(jié)合實(shí)際情況提出如下建議。

優(yōu)化企業(yè)融資機(jī)制，加強(qiáng)資本市場(chǎng)對(duì)接。科技型民營(yíng)企業(yè)應(yīng)不斷優(yōu)化內(nèi)部融資機(jī)制，通過(guò)加強(qiáng)成本控制、提高運(yùn)營(yíng)效率、增加利潤(rùn)等方式提升自身盈利能力和內(nèi)部資金的積累。同時(shí)，科技型民營(yíng)企業(yè)在選擇債權(quán)融資時(shí)，應(yīng)關(guān)注融資成本、還款周期和風(fēng)險(xiǎn)管理，確保融資的可持續(xù)性和安全性，并通過(guò)多樣化的債權(quán)融資渠道滿足不同發(fā)展階段的資金需求。此外，應(yīng)加強(qiáng)科技型民營(yíng)企業(yè)與資本市場(chǎng)的對(duì)接，優(yōu)化上市條件和流程，確保在不影響公司控制權(quán)和戰(zhàn)略方向的情況下進(jìn)行股權(quán)融資，使企業(yè)能夠更加便捷地進(jìn)入資本市場(chǎng)，提高融資效率。

提高資金運(yùn)營(yíng)能力，優(yōu)化資源配置。一方面，企業(yè)要不斷加強(qiáng)現(xiàn)金流管理，合理安排資金運(yùn)作，減少壞賬損失，確保企業(yè)有足夠的現(xiàn)金流支持日常運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)拓展；另一方面，引入先進(jìn)的資金管理系統(tǒng)和財(cái)務(wù)軟件，實(shí)現(xiàn)資金信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，適當(dāng)調(diào)整資金投入規(guī)模，在提升資金管理水平的基礎(chǔ)上，尋求產(chǎn)品產(chǎn)出和資金投入數(shù)量與質(zhì)量的均衡點(diǎn)，盡可能地減少資金的損失和資源的浪費(fèi)，提高科技型民營(yíng)企業(yè)的融資效率。

提高企業(yè)管理水平，改善創(chuàng)新投入質(zhì)量。科技型民營(yíng)企業(yè)要不斷提高內(nèi)部管理能力，優(yōu)化管理體系，制定明確的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略規(guī)劃，確定具有市場(chǎng)前景和技術(shù)可行性的創(chuàng)新項(xiàng)目，確保企業(yè)資源能夠得到合理地分配和有效地利用，從而提高企業(yè)整體的工作效率和創(chuàng)新投入質(zhì)量。建立完善的創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制和人才引進(jìn)機(jī)制，鼓勵(lì)員工積極參與創(chuàng)新活動(dòng)，并不斷引進(jìn)和培養(yǎng)具有創(chuàng)新意識(shí)和能力的人才，確保創(chuàng)新項(xiàng)目有足夠的人力資源支持，以此提升企業(yè)內(nèi)部的研發(fā)水平和創(chuàng)新能力，進(jìn)而改善企業(yè)融資環(huán)境，提高融資效率。

［參考文獻(xiàn)］

MODIGLIANI F，MILLER M H. The cost of capital，corporation finance and the theory of investment[J]. The American Economic Review，1958（3）：261-297.

MYERS S C，MAJLUF N S. Corporate financing and investment decis4fce77425ef95c56b0d97d51278677bae334c3bcb534b946ecffc66cbcd115edions when firms have information that investors do not have[J]. Journal of Financial Economics，1984（2）：187-221.

郭斌. 企業(yè)債務(wù)融資方式選擇理論綜述及其啟示[J]. 金融研究，2005（3）：145-157.

陳曉紅，劉劍. 不同成長(zhǎng)階段下中小企業(yè)融資方式選擇研究[J]. 管理工程學(xué)報(bào)，2006（1）：1-6.

HOGAN T，HUTSON E. Capital structure in new technology-based firms：evidence from the Irish software sector[J]. Global Finance Journal，2005（3）：369-387.

黃輝. 企業(yè)特征、融資方式與企業(yè)融資效率[J]. 預(yù)測(cè)，2009（2）：21-27.

高玥，楊毅. 供應(yīng)鏈金融、盈余管理與企業(yè)融資效率[J]. 運(yùn)籌與管理，2023（8）：152-158.

張艷，董支曉，劉韜. 中國(guó)銀行業(yè)開放、融資方式選擇與民營(yíng)企業(yè)出口[J]. 經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2023（3）：98-116.

涂詠梅，程文. 我國(guó)中小板科技型企業(yè)融資效率實(shí)證分析[J]. 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018（4）：72-75.

吳陽(yáng)芬，曾繁華. 我國(guó)新三板中小企業(yè)融資效率測(cè)度研究[J]. 湖北社會(huì)科學(xué)，2019（1）：69-77.

劉麗，宋子佳，張同功. 基于DEA-VRS模型的我國(guó)科技型中小企業(yè)融資效率實(shí)證研究[J]. 青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2016（2）：71-74.

雷輝，劉俏云. 基于四階段DEA模型的綠色低碳企業(yè)融資效率研究[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2020（3）：72-78.

王敏，李華玉，符磊，等. 中國(guó)港口上市企業(yè)融資效率及影響因素研究[J]. 運(yùn)籌與管理，2023（5）：204-210.

魏開文. 中小企業(yè)融資效率模糊分析[J]. 金融研究，2001（6）：67-74.

郭平，羅秋萍，孟慧婷. 創(chuàng)業(yè)板上市公司融資效率實(shí)證研究：基于主成分分析法與熵值法[J]. 財(cái)會(huì)通訊，2012（17）：13-15.

李露丹，張敏. 基于熵值法的農(nóng)業(yè)上市公司股權(quán)融資效率分析[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2015（24）：92-94.

楊松令，李付彩，劉亭立. 基于DEA-Logit模型的新三板企業(yè)融資效率與退市研究[J]. 運(yùn)籌與管理，2024（1）：198-204.

劉超，傅若瑜，李佳慧，等. 基于DEA-Tobit方法的人工智能行業(yè)上市公司融資效率研究[J]. 運(yùn)籌與管理，2019（6）：144-152.

涂國(guó)前，張家琪. 政府采購(gòu)能改善企業(yè)融資效率嗎：基于企業(yè)融資成本視角[J]. 財(cái)政科學(xué)，2023（10）：65-80.

BANKER R D，CHARNES A，COOPER W W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J]. Management Science，1984（9）：1078-1092.

潘永明，喻琦然，朱茂東. 我國(guó)環(huán)保產(chǎn)業(yè)融資效率評(píng)價(jià)及影響因素研究[J]. 華東經(jīng)濟(jì)管理，2016（2）：77-83.

FARE R，GROSSKOPF S，LINDGREN B，et al. Productivity changes in Swedish pharamacies 1980-1989：a non-parametric Malmquist approach[J]. Journal of Productivity Analysis，1992（1）：85-101.

顏鵬飛，王兵. 技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)率增長(zhǎng)：基于DEA的實(shí)證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2004（12）：55-65.

賀正楚，王姣，潘紅玉. 生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)不同融資方式的融資效率研究[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2020（1）：48-54.

姚德權(quán)，戴烊. 中小制片企業(yè)融資效率及其影響因素研究[J]. 現(xiàn)代傳播（中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào)），2020（11）：124-130.

曾剛，耿成軒. 中國(guó)高端裝備制造上市企業(yè)融資效率的實(shí)證測(cè)度：基于Super-SBM和Malquist模型[J]. 科技管理研究，2019（10）：233-242.