农业大省新三板挂牌农业企业融资效率分析

陈默 袁雪婵

摘 要：农业中小企业是推动农村经济发展的核心力量，但融资难与发展资金不足是阻碍农业中小企业发展的主要因素，因此农企融资效率的高低变得更加重要。本文利用数据包络分析法针对我国十个农业大省在新三板掛牌的农业企业的融资效率进行测度，发现我国农业中小企业融资效率整体处于较低水平，且综合技术效率有效的单位比重较低、技术研发与应用能力的提升空间很大，基于分析结论本文提出了相应对策与建议。

关键词：新三板;农业大省;农业挂牌企业;DEA模型

1 引言

大力发展涉农产业，对于加快实现农业产业现代化有着显著成效，为制胜脱贫攻坚与推动乡村振兴战略深入发展提供了有利条件。由于我国涉农中小企业发展年限较短，有着生产周期长、产业更新升级慢，高新技术研发时间长等特点，经济效益具有较大的不确定性，使得涉农中小企业的盈利能力地提升受到了较大制约。同时涉农企业发展较慢，且资金需求量大、资产流动性不足、投资期长回本慢，因此能够在金融机构获得的资金非常有限，导致当下涉农中小企业面临着内源融资不足，外源融资短缺的难题。而新三板是专门服务于中小微企业、为非上市股份公司提供股权转让交易的平台。但在2018年三板市场行情急剧变冷，流动性严重不足，成交量剧烈萎缩，在这种情况之下客观评价当前新三板农业挂牌企业融资效率呈现出何种水平，并在此基础上总结提高农业挂牌企业融资效率的方法是绝对必要的。

2实证研究设计

2.1模型方法

数据包络分析法（DEA）最早是由A.Charnes，W.W.Cooper & E.Rhodes于1978年所提出，DEA分析模型中有两大基本模型，一个是CCR模型，一个是BCC模型。

1.规模报酬不变的CCR模型

CCR模型作为第一个模型被提出，是基于规模报酬不变的假设上运算的，用来评价决策单元间的相对有效性。CCR模型数学表达式如下：

其中θ是一个标量，表示第j个决策变量的效率，且满足 0≤θ≤1，是一个 n*1维的常向量。当θ=1 时，DMUj具有技术有效状态，DMUj处于效率前沿面上。将式子求解m次，即可算出所有决策单元的效率。CCR模型求的效率是综合技术效率（TE），其经济含义是指若以位于效率前沿面上的决策单位为标准，第j个决策单元想要达到相同的产出水平所需要投入的资源比例。

2.规模报酬可变的BCC模型

由于现实情况下很难满足CCR模型的假设，因此不久后学者便提出了BCC模型，该模型在规模报酬可变的假设下进行研究。

式中 δ（0<δ≤1）为综合效率指标，λj为权重变量，si- ，sr+为松弛变量，ε为非阿基米德无穷小量。δ值越大，农业挂牌企业的融资效率就越高，δ以1为界限判定融资效率是否达到最优，δ=1表明决策单元式DEA有效，δ<1表示被评价的 DMU是 DEA无效的。DEA综合效率可由纯技术效率和规模效率乘积计算所得。纯技术效率是公司具有充足资金的情况下使用资金的效率，反应资金是否发到有效配置，而由企业规模而影响的生产效率就是规模效率，反应的是投入和产出是否满足规模效率。

2.2样本选取与数据来源

本研究根据全国所有省份2015-2018年农林牧渔业平均总产值在3万亿以上、2015-2018年平均农林牧渔业增加值在2000亿以上和2015-2018年农林牧渔业均值占地区总产值均值的10%以上，筛选出十个省份。即黑龙江省、广西省、四川省、河南省、河北省、湖南省、湖北省、安徽省、山东省和福建省。继而根据《2018年新三板挂牌公司行业分类结果》，在企业中剔除了ST公司和数据出现异常或有所缺失的公司后，最终选取78家挂牌企业作为研究对象。数据来源于万德数据库和全国中小企业股份转让系统的企业年报。

2.3指标体系的构建

本文结合农业中小企业发展特点，依据现有的研究成果，将 DEA 模型中的投入指标界定为企业资产总计（X1），反映企业规模的大小;财务费用（X2）反映企业融资的成本;资产负债率（X3），反应企业资本结构;股权集中度（X4）反映企业的治理能力。DEA模型中的输出指标界定为净资产收益率（Y1），反映企业盈利能力;总资产周转率（Y2），反映企业资产使用效率;营业收入同比增长率（Y3），反应企业的融资发展潜力;无形资产（Y4），反映企业的技术研发情况。

由于原始投入、产出指标要求非负值，而所选挂牌企业的净资产收益率、营业收入同比增长率以及财务费用都有负值出现，根据实际验证可知，DEA模型所选指标同时加上或减去相同的数值不影响其有效性个数，因此本文将上述三个指标同时减去每个对应指标下的最小值从而将指标进行非负化出理。

3 实证结果分析

3.1融资效率的总体评价

表1给出了2018年我国十大农业省份融资效率整体情况，78家企业综合技术效率均值为0.745，处于较低水平，纯技术效率均值为0.818，属于较高水平，规模效率均值0.895处于较高水平。由此可以看出，由于农业挂牌企业技术研发时间长、成果较少，因此纯技术效率值相对较低，从而拉低了综合效率值。对应的在资金使用效率和管理技术能力较低的情况下，农业企业的融资效率的提高主要是通过扩大规模，从而提高规模效率最终提升综合效率的。综合来看，78家企业有21家技术效率有效，占总数的26.92%，29家纯技术效率有效，占比20.24%，24家规模效率占比30.77%，三大效率的有效企业个数均没有超过农业挂牌企业数量的40%，再次一次说明了农业挂牌企业融资效率水平较低。

3.2融资效率地区比较分析

将各企业的融资效率值先按省份分类，取平均值后即可获得各省的综合技术效率、纯技术效率和规模效率。根据 Henripin（2009）和朱玥颖（2017）的研究可知，效率值可以划分为 0、0-0.5低效率、0.5-0.8较低效率、0.8-1相对有效三个区间。如表2所示，属于相对有效梯度的有三个省份，分别为黑龙江、湖南和安徽，其综合效率值分别为0.9、0.85和0.81，其中仅有黑龙江与湖南省的纯技术效率和规模效率都处于0.9以上，说明这两个省份挂牌的农业企业融资综合水平较高，包括技术研发水平和发展规模。其余省份的效率值虽然都在0.5以上，但仍处于较低水平。之后的排名为福建省、湖北省、广西省、山东省、四川省、河南省和河北省。其中，福建、湖北、四川与河南省的纯技术效率值均超过0.8，处于相对有效水平，说明该省份下农业挂牌企业的技术研发与资金使用能力较强，而所有省份规模效率值都在0.8以上，即所有省份农业挂牌企业的规模效率水平相对有效，且所有省份的规模效率均值都大于纯技术效率均值，再一次说明了综合技术效率值处于较低水平的主要原因是由于纯技术效率值较低。

本文将十个农业大省划分为北、中、南三个地区，北部地区有黑龙江省、河北省和山东省;中部地区有河南省、湖北省、安徽省和四川省;南部地区有广西省、福建省和湖南省。由表3可以看出，南部地区的综合效率值最高，达到了0.79，紧随其后的是中部地区，效率值为0.74，最后是北部地区，效率值为0.71。其中中部地区综合技术效率有效的企业数量达到了12家，在地区农业企业占比为27.9%，也是三个地区中规模最高的。在此之后的北部地区有19家挂牌企业，其中5家技术效率有效，占比26.32%;南部地区挂牌企业数量虽少，有效企业数量也最少有4家企业，占比同样最少，为25%。从纯技术效率来看，依然是中部地区有效企业数量最多，达到了17家企业，其占比也是最大，达到了39.53%。紧随其后的是北部地区，有7家企业纯技术效率实现了有效，占比36.84%;南部地区技术效率有效的企业为5家，占比31.25%，是三大地区规模最小的。最后从规模效率来看，北部地区规模效率有效企业数量为7家，且占比最多，达到了36.84%，其次是中部地区和南部地区。综合来看，三大地区的融资效率都处于较低水平，其中南部地区农业企业融资发展水平较为均衡且能力较强，其融资效率值也最高;其次是中部地区，北部地区企业融资能力较差。

3.3融资效率行业比较分析

根据中国证监会发布的《2018年度挂牌企业行业分类结果》及本文对农业上市公司的界定，本文将78个样本公司具体分为农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业5个子行业来研究分析各个行业的融资效率情况，具体见表4。

从表4可以看出，五个子行业中，综合效率值最高的行业是渔业，其效率值为0.96。在此之后的是农业，综合效率均值达到了0.81，效率水平较高。其他子行业的融资效率均值均在0.8以下，效率水平较低。从综合技术效率角度来看，农业行业中有效企业数量最多，有12家企业，占到农业企业的35.29%。从纯技术效率来看，依然是农业行业最多，有16家企业实现了纯技术效率有效，占到所有农业企业将近一半。值得一提的是渔业，三家渔业企业全部纯技术效率有效，说明渔业企业技术研发能力与资金使用效率较高。最后从规模效率来看，依旧是农业企业数量最多，共有15家企业规模效率有效。总体来看，渔业和农业子行业融资效率水平较为平均，且融资能力较强。畜牧业融资效率均值最低，企业融资水平参差不齐，差异较大。因此，综合上述分析可以看出我国农业挂牌企业中融资效率较高的企业主要集中于资金雄厚，资源优势明显的传统行业——农业。

3.4规模报酬分析

规模报酬是企业在除投入产出以外情况不改变时，企业内部各种生产要素按相同比例变化时所带来的产量变化。企业的规模报酬变化可以分为规模报酬递增、规模报酬不变和规模报酬递减三种情况。由于本文应用的投入导向的DEA模型，因此区别这三种情况的关键在于判断投入变化比例与带来产量变化的比例的大小，若前者大于后者则是规模报酬递减，若后者大于前者则是规模报酬递增，若两者相等则是规模报酬不变。

如图4-2，应用Deap2.1软件可以直接得出78家样本公司的规模报酬状态。由图可以看出，有23家挂牌企业规模报酬不变，占总样本企业数的29.49%，说明这些公司當前的产出水平和投入量是相匹配的，其融入的资金也实现了有效利用。剩余的54家的公司中，49家公司处于规模报酬递增阶段，占样本总数的 62.82%;6家公司处于规模报酬递减阶段，占比 7.69%。综上，规模报酬递增的企业占到挂牌企业的四分之三，规模报酬不变和递减阶段的企业总共占大约四分之一。但是处于规模报酬递增阶段的企业融资效率相对较低，49家企业效率均值仅有0.62，企业中只有12家的 TE 值大于 0.8，其余37家企业中有16家公司的TE值小于0.5。说明规模报酬递增的农业企业融资效率的提升空间还很大。

4 结论与建议

4.1研究结论

本文在相关理论与文献回顾的基础上，运用数据包络分析法，选取十个农业大省且具有研究意义的78家农业挂牌企业作为样本公司，以其2018年的相关财务数据为原始数据进行实证分析，主要研究结论如下：

（1）78家农业挂牌企业中综合效率均值为0.75，整体的融资效率处于较低水平，且由于纯技术效率的普遍偏低，农业企业的技术研发能力与资金使用效率有待提高。总体来看，非有效企业超过挂牌企业数量的50%，因此我国农业挂牌企业整体的融资效率水平并不理想。

（2）从78家样本公司所在的区域来看，南部地区的融资效率水平最高，其次是中部地区，最后是北部地区，这也与区域经济发展水平高度吻合。

（3）从规模报酬角度分析来看，有26.92%的公司处于规模报酬不变阶段，这些公司处于最佳投入产出点;62.82%的公司处于规模报酬递增阶段;6家公司处于规模报酬递减阶段，占比7.69%。总体而言，现阶段我国农业挂牌企业的规模报酬是递增的。

4.2对策建议

通过以上结论发现农业挂牌企业的融资效率并不高，为进一步为提高融资效率提出以下几点建议：

1.提高企业自身技术创新能力。高新技术是企业赖以生存稳定发展的重要法宝，因此农业中小企业首先需要大力引进创新性人才，继而不断研发新技术、创新产品生产渠道，提高产品生产效率，缩短技术周期和产品周期，如此才能从根本上强化企业综合能力，企业纯技术效率才会相应提升，综合效率就会随之增加。同时企业的信用等级也会相应提高，融资渠道会更加丰富，融资规模也会更加庞大。

2.完善农业发展区域合作体系。通过上述分析可以发现，无论是代表农业发展水平的挂牌企业数量，还是代表企业融资水平的有效企业数量，三大地区都存在较大差异。因此不同区域间的企业可以开展深入的沟通与合作模式，去精华去糟粕，相互学习相互弥补，从而不断完善自身发展能力，最终实现农业中小企业的融资能力的共同提高。

3.提高政府对农业中小企业融资的支持力度。当前虽然有农发行、农信社、农商行等服务于农业企业的金融机构，但是受到企业发展能力和信用等级的限制，农业中小企业很难从上述金融机构获得充裕的资金。因此政府应当适当放宽农业中小企业融资限制，在增加农业融资服务机构的同时降低农企的融资标准，从而降低企业融资难度，为农业中小企业发展保驾护航。

4.健全市场规范，完善管理体系

新三板市场虽然已经成为了全球最大的股份转让交易市场，但是其规章制度仍然不够完善，由此导致很多企业上报虚假报表，人为操控股价等一系列欺骗投资者的行为。这也是导致2018年市场行情惨淡的主要原因，在此之际完善市场规范，健全管理体系，避免信息不对称等现象的发生，不但是保障农业挂牌企业健康稳定发展的必要前提，更是新三板市场能够持续发挥出其应有作用的必要措施。

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（河北省保定市河北农业大学 经济管理学院 河北 保定 071000）