基于四阶段DEA模型的绿色低碳企业融资效率研究.pdf
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- 基于 阶段 DEA 模型 绿色 企业 融资 效率 研究
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1、基于四阶段 DEA 模型的绿色低碳企业融资效率研究雷辉,刘俏云基金项目:教育部人文社会科学基金项目(17YJA630041)作者简介:雷 辉(1967),男,湖南长沙人,博士,湖南大学工商管理学院教授,研究方向:战略管理,投资决策。摘 要:运用四阶段 DEA 模型探究 2017 年绿色低碳上市公司的融资效率。结果显示:其融资效率值偏低,主要受到纯技术效率的制约,且当前大部分企业处于规模报酬递增阶段;融资效率受当地政府产业支持力度、金融发展水平等外部融资环境的影响较大;同质环境下国有企业较非国有企业有明显更高的融资效率值,独立董事比例、流动负债占比、职工薪酬等内部融资环境指标都有利于提高绿色低碳
2、企业的融资效率,主营业务成本率对企业融资效率有明显的负向影响。关键词:绿色低碳;融资效率;融资环境;四阶段 DEA 模型中图分类号:F275 文献标识码:A 文章编号:1003-7217(2020)03-0072-07一、引 言随着资源环境的日渐严峻,绿色低碳成为全球发展潮流,得到各国政府的重视。中国政府相继出台“十二五”规划国务院关于加快发展节能环保产业的意见“十三五”规划等扶持政策推进相关产业的发展。2016 年出台的“十三五”国家战略性新兴产业发展规划在将原有七大战略性新兴产业中节能环保、新能源和新能源汽车三个领域整合为绿色低碳板块的基础上,明确了绿色低碳产业的战略地位,要求推进绿色低碳
3、产业的应用比例和产业体系建设。政府政策引导,市场需求推动,当前绿色低碳产业已经成为我国产业经济发展趋势。近年来我国绿色低碳产业发展迅猛,技术创新水平不断提升,产业市场已经具有一定规模。绿色低碳产业作为资本和技术密集型产业,初期需要投入大量资本进行技术研发,研发周期又普遍较长,因此我国绿色低碳产业普遍面临较大的融资问题。如何获取充足资金并对资金进行合理有效配置,最终使企业获益即推动企业融资效率的提高,对绿色低碳产业的发展至关重要。因此,本文将研究重点放在绿色低碳产业的融资效率。企业融资研究的理论基石是 MM 理论,Modiglian 等人(1959)提出在无摩擦资本市场中公司的融资结构不对企业市
4、场价值产生影响1。Fama 和 Jensen(1983)指出现代企业所有权和经营权的分离对融资政策或融资方式的不同选择会带来有差别的融资代理成本进而导致不同的融资效率2。Hogan 和 Hutson(2007)通过实证分析得到相对于债务融资,科技型企业更加愿意选择股权融资,而且不同的融资决策将导致不同的融资效率3。Smolarski 和 Kut(2011)对企业融资方式研究发现相较于一次付清的融资,分阶段融资与银团贷款会促进企业融资后绩效增长4。Yiu 等(2013)提出相较银行融资,由地下金融和贸易信贷组成的创新融资方式对私人企业融资绩效的正向影响更大5。Hason 等(2017)研究当地银
5、行业市场结构与中小企業获得债务融资并提升业绩之间的关系,发现合作银行的相对强势地位降低了中小企业的融资成本,并有利于企业业绩增长6。国外学者鲜有对“融资效率”这一概念进行专门研究,有关融资效率的文献主要集中于融资结构、融资方式和资源配置等视角对企业的融资收益影响的研究,其原因是西方国家财产具备相对分散、高度市场化、社会化和明确产权制等特点,造成企业在进行融资决策时追求帕累托效率。国内方面,“融资效率”一词最早由兰耕云(1990)7研究农村金融体制改革时提出,此后林毅夫等(2001)从微观层面研究企业融资效率,并根据资金的流动环节将其分为融入效率、治理效率与融出效率8。在此基础上,诸多学者对融资
6、效率问题展开了多角度的深入探讨,现有文献研究主要集中在以下两个方面:(1)针对不同行业或不同区域的企业融资效率的实证测算研究,涉及范围包括中小企业、战略性新兴企业和不同资本市场企业等。赵守国等(2011)对陕西地区上市企业行业总体和细分行业两方面的融资效率状况进行了研究9。张强等(2013)采用 Malmquist 指数评价分析得到节能环保企业融资效率呈现逐年递减趋势10。潘玉香等(2014)以文化创意公司作为研究对象,分析融资模式对其融资效率的影响效果11。李京文等(2014)对北京市战略性新兴产业公司的融资效率进行分析,认为技术水平是制约融资效率提升的主要因素12。王小宁等(2016)通过
7、三阶段 DEA 模型测算中小工业企业消除外部环境因素和随机误差影响后真实的融资效率13。何玉梅等(2018)将军民融合企业作为研究对象测算其融资效率。(2)针对企业融资效率影响因素的研究14。微观因素上,崔杰等(2014)采用动态因子面板数据模型分析企业特征对非上市中小企业融资效率的影响15,黄玉英等(2015)通过实证分析企业家网络的不同维度对融资效率的影响16。宏观环境因素上,王琼等(2017)分析金融生态环境对融资效率的影响,并指出不同产权性质下这种影响会有差异17。曾刚等(2018)探究外部环境因素对京津冀地区战略性新兴产业融资效率的影响,研究发现地区 GDP 和技术发展对融资效率起正
8、向作用18。综合来看,虽然已有学者的研究涉及战略性新兴产业,但是还没有针对绿色低碳企业融资效率的专门研究。而且当前关于融资效率的影响因素研究大多集中在单一外部环境或企业特征对融资效率的影响,涉及企业内部融资环境影响的文献主要是从理论角度进行分析,鲜有学者同时考虑内外部融资环境的影响进行实证分析。融资效率受到外部宏观环境和企业内部管理环境两方面的共同影响,外部融资环境为企业提供机遇,而构建良好的内部融资环境成为提升绿色低碳企业融资效率的关键因素。基于此,本文以绿色低碳企业为研究对象,采用四阶段 DEA 模型方法,先通过传统三阶段 DEA 模型对同质环境下我国绿色低碳上市公司实际融资效率进行测算,
9、在此基础上再构建 Tobit 模型深入探究企业内部融资环境对融资效率的影响关系,尝试进一步明确绿色低碳上市公司的融资效率现状和具体的企业内部提升路径。从微观层面考察企业产权性质、资本结构、员工素质等企业层面变量对融资效率的影响更有利于企业管理层根据实证结果进行实践以提高绿色低碳产业融资效率,对解决企业融资困境并推进绿色低碳产业发展具有重要指导意义。二、实证研究设计(一)四阶段 DEA 模型数据包络分析方法(DEA)是一种适用于多投入多产出的非参数评价方法,相较模糊综合评价法、随机前沿分析法、灰色关联分析法等,需要预先赋予权重,是当前使用最广泛的融资效率评价方法。三阶段 DEA 模型最早由 Fr
10、ied 等(2002)提出,该模型克服了传统单阶段 DEA 及两阶段 DEA 存在的缺点,将企业外部融资环境和随机误差造成的效率值差异进行剔除,使结果可以更为客观可靠地反映企业的真实融资效率值。三阶段 DEA 模型共有三个阶段:第一阶段,通过 BCC 模型测度初始融资效率。第二阶段,通过随机前沿分析(SFA)将投入的松弛变量分解为三个部分,分别归因于外部融资环境因素、管理无效率和随机误差。第三阶段,根据 SFA 结果调整投入变量,再通过 BCC 模型评价真实的融资效率值,此时的融资效率值消除了省域间的差异。四阶段 DEA 在三阶段 DEA 模型的结果基础上构建 Tobit 回归模型,测量同质环
11、境下企业内部融资环境对融资效率的影响。1.第一阶段:BCC 模型。传统 DEA 模型分为两种规模报酬形式,设定规模报酬不变的 CCR 模型和设定规模报酬可变的 BCC 模型。在企业实际生产活动中企业规模不断变化,CCR 模型的应用条件严苛,而且从绿色低碳企业的角度出发,投入相比于产出更容易被控制,因此,选用以投入为导向的 BCC 模型测度各绿色低碳上市公司在融资活动过程中的综合技术效率、纯技术效率和规模效率,其模型为:min-(mj=1s-j+nr=1s+r)(1)约束条件:mj=1ixij+s-j=x0j,j=1,2,msr=1ixir-s+r=yor,r=1,2,sni=1i=1,i0,i
12、=1,2,n其中 x0j 和 y0r 代表第 i 家公司的第 j 个投入和第 r 个产出,s-j 是第 j 个投入的松弛变量,s+r 是第 r 个产出的松弛变量。当=0,s-=0,s+=0,此时该决策单元达到 DEA有效并且技术效率达到最优。2.第二阶段:SFA 模型。从第一阶段 DEA-BCC 模型可得到各投入变量的冗余值,Fried 等(2002)将投入冗余归因为外部环境因素、随机误差以及管理无效率三项19,因此第二阶段采用随机前沿分析模型(SFA)排除外部融资环境因素和随机误差对投入造成的影响,最终获得仅由管理无效率导致的决策单元投入冗余。模型以投入松弛变量为被解释变量,外部融资环境变量
13、指标作为解释变量,构造 SFA 回归模型:sij=f(zi,j)+ij+vij(2)其中 i=1,2,n;j=1,2,m;sij 代表第 i 家绿色低碳企业的第 j 个投入松弛变量,f(zi,j)代表外部融资环境变量对投入松弛变量的影响,ij 代表管理无效率项,vij 代表随机误差项,ij 和 vij 相互独立。运用陈巍巍(2014)20的公式对管理无效率进行估计并计算调整后的投入松弛变量:X*ij=Xij+maxf(zi,j)-f(zi,j)+max(vij)-vij(3)其中 i=1,2,n;j=1,2,m;X*ij 代表第 i 个决策单元的第 j 个投入变量调整值,maxf(zi,j)-
14、f(zi,j)剔除了外部融资环境差异造成的投入冗余,max(vij)-vij使所有企业面对相同的经营运气。调整后的投入冗余只反映了管理无效率项。3.第三阶段:BCC 模型。将第二阶段得到的投入变量调整值和产出变量初始值带入 BCC 模型,再次计算决策单元的融资效率值,此时得到的融资效率值已经消除了企业外部融资环境和随机误差的影响,结果更加客观可靠也更贴近现实经营活动中企业的真实水平。4.第四阶段:Tobit 模型。Tobit 模型由 Tobin 于 1958 首次提出,该模型解决了传统最小二乘回归(OLS)模型计算受限因变量时结果出现偏差这一问题。考虑到融资效率变量的取值范围为 0 到 1,用
15、传统最小二乘回归模型测算的结果会出现偏差,基于此本文以前文得到的修正后绿色低碳企业融资效率作为被解释变量、各企业内部融资环境变量为解释变量,构建 Tobit 模型:Yi=f(Xij,ij)+ij(4)其中,i=1,2,n;j=1,2,m;Yi 表示第 i 个绿色低碳企业的融资效率值;Xij为第 i 个绿色低碳企业的第 j 个影响其融资效率值的内部生态因子,ij 为随机误差项。(二)数据来源选择在上交所和深交所上市的节能环保概念、新能源概念、新能源汽车概念企业的2017 年数据作为样本,剔除财务状况异常的企业以及数据部分缺失的企业,总计研究对象为 123 家绿色低碳企业。以投入与产出变量为基础,
16、通过 DEAP 2.1 软件运行以投入为导向的 DEA-BCC 模型,对我国 123 个绿色低碳样本企业 2017 年的融资效率水平进行分析。原始数据来源于 WIND 数据库。(三)指标的选取1.投入产出指标的选取。基于现有文献对融资效率的测量研究,并考慮所选择指标的适用性、可获得性等原则,本文选取衡量企业股权及债权融资能力、融资规模和融资结构的 4 个指标变量作为投入指标,衡量企业盈利能力和经营能力的 4 个指标变量作为产出指标,具体评价指标见表1。本文选取的样本容量为 123 家企业,投入和产出指标数总计为 8 个,满足数据包络模型对决策单元数量需要大于投入产出指标数量总和的两倍这一要求。
17、2.外部融资环境变量的指标选取。外部环境变量应该选取对绿色低碳企业融资效率产生影响但不在样本主观可控范围的因素(Simar 等,2007)21,其中包括宏观经济环境、金融环境、产业发展环境、法律环境等。结合绿色低碳产业的特点,在基于前人的研究基础上,选取以下几个变量作为外部融资环境变量,该部分原始数据来源于2017 年中国统计年鉴。(1)国内生产总值,该变量反映地区的经济发展水平,某省份国民生产总值的提高往往会带动当地绿色低碳产业的发展。(2)金融发展水平,该变量用各省份社会融资规模增量衡量,社会融资规模增量是当年份该省实体经济通过金融体系取得的资金总额,在高金融发展水平地区的绿色低碳企业拥有
18、越多的融资渠道也越容易获取资金。(3)财政环保支出,该变量反映了地区政府对绿色低碳产业的支持力度与重视程度,在财政环保支出越高的地区绿色低碳企业往往有更大的市场和更好的发展环境。(4)专利授权数量,该变量反映了地区知识产权受法律保护的程度,企业的知识产权得到有效保护,有助于改善其资本配置效率。3.企业内部融资环境变量的指标选取。考虑到企业内部生态因子主要分为人力资源和资金资源两方面,主要测量的是企业的产权性质、企业独立董事比例、股权结构、企业资金利用水平、企业负债结构、员工素质等六个企业层面的内部环境变量对绿色低碳企业融资效率的影响。在具体指标的测量上,设置产权性质为虚拟变量,国有企业取值为
19、1,非国有取 0;独立董事比例以企业中担任独立董事的人数占董事会整体规模的比重来表示;企业资金利用效率通过主营业务成本率来表示;负债结构通过流动负债金额占负债总额的比重来表示;员工素质用应付职工薪酬表示;股权结构通过企业前十大股东的持股比例和来表示。三、实证结果(一)绿色低碳上市公司融资效率分析DEA-BCC 模型的计算结果显示:(1)样本总体来看,2017 年绿色低碳上市公司融资效率平均值为 0.486,表明我国绿色低碳产业融资效率当前仍然处于较低的水平。其中纯技术效率的当年平均值为 0.625,规模效率平均值为 0.77,可见绿色低碳企业的融资效率主要是通过扩大规模提高规模效率来推动增长。
20、(2)样本中仅有 14 家企业达到 DEA 强有效即各效率值都为 1,有 20 家绿色低碳企业达到纯技术效率相对有效,有 15 家企业达到规模效率相对有效,分别占样本企业数的 16.26%和 12.2%。大部分绿色低碳企业都需要在纯技术效率和规模效率两方面进行提升改善。(3)样本中有 103 家绿色低碳企业处于规模报酬递增阶段,企业数量占样本企业数的 83.74%,说明当前绝大多数绿色低碳企业都有扩大企业规模的必要。(4)从各效率值综合来看,88.62%的绿色低碳企业仍处于非有效状态,投入仍有大量冗余,融资效率有待提高。由于该结果包含了环境因素和随机因素的干扰,并不能反映当前绿色低碳企业的真实
21、融资效率,因此还需作进一步的调整和测算。(二)外部融资环境对融资效率的影响结果分析将第一阶段得到的投入松弛变量作为因变量,之前所定义的四个环境变量作为自变量,运用软件 Frontier4.1 构建 SFA 回归模型,根据 SFA 测算结果考察选取的四个外部融资环境变量、随机误差对各投入变量冗余的影响并调整投入变量指标。回归分析结果见表2。实证结果的 LR 单边误差、sigma-squared 和 gamma 基本都通过了显著性检验,模型的估计结果整体可以接受,并且各参数估计值大部分都是显著的,验证了外部环境因素和随机因素确实对绿色低碳企业融资效率存在影响。根据各外部融资环境变量与投入松弛变量的
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