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1、 第 14 卷第 1 期 杭 州 电 子 科 技 大 学 学 报 ( 社会科学版 ) Vol 14 No 1 2018 年 2 月 JOU NAL OF HANGZHOU DIANZI UNIVE SITY( Social Sciences) Feb 2018 DOI: 10 13954 / j cnki hduss 2018 01 005 我国新三板企业融资效率影响因素分析 金 辉 ， 黄 珏 ( 杭州电子科技大学 经济学院 ， 浙江 杭州 310018) 摘要 : 新三板的建立拓宽了中小企业的融资渠道 ， 然而中小企业在新三板市场的融资效率问题值 得关注 。 参考国内外文献 ， 以净资产收
2、益率表示融资效率 ， 以 2011 年以前在新三板挂牌的企业为 样本 ， 采用面板数据模型从微观角度分析新三板企业融资效率的影响因素 。 研究结果表明 ， 企业 规模 、 股权集中度 、 资金利用率 和成长性与融资效率正相关 ， 其中企业规模对融资效率的影响最 大 ; 资产负债率与融资效率负相关 ， 即债务融资比例越高 ， 企业的融资效率越低 。 据此 ， 对提高新 三板企业的融资效率提出了相关建议 。 关键词 : 新三板企业 ; 融资效率 ; 影响因素 ; 面板数据模型 中图分类 号 : F830 91 文献标志 码 : A 文章编 号 : 1001 9146( 2018) 01 0024
3、06 新三板市场 自 2006 年成立 以 来 ， 经 过 2012 年 和 2013 年的两次扩 容 ， 挂牌企业数呈喷井式增 长 。 截 至 2016 年 12 月 30 日 ， 我国 有 10 163 家中小企 业 在新三板市场挂 牌 ; 总股本达 到 5 851 55 亿 股 ， 其 中有 2 386 81 亿股流通 股 ， 成交股数达 到 27 455 09 万 股 ， 成交金 额达 到 158 349 03 万 元 。 近 5 年 来 ， 新三板市场的活跃度不断增 强 ， 除了规模和成交额的扩大以 外 ， 其定向增发和股权质押也增长显 著 。 定 向增发次数和股权质押笔数分别 从
4、2011 年 的 10 次 和 16 笔增长 到 2016 年 的 2 940 次 和 3 075 笔 。 可 见 ， 新三板市场自扩容以 来 ， 融资功能不断增 强 ， 为 解决中小企业 融资难问题提供了新途 径 。 面对新 三 板规模和交易的爆发式增 长 ， 人们开始关 注 ， 在新三板挂牌所带来的融资是否真正改善了企业的经营状 况 ， 哪些因素影响了企业的融资效 率 。 一 、 文献回顾 关于企业的融资效率 ， 在国外研究中几乎不存在这个概念 ， 相关研究大都从银行角度展开 。 Chong 等( 2010) 1 、 Columba 和 Gambacorta( 2010) 2 分别用融资缺
5、口比率和取得贷款的成功率来衡量银行的 融资效率 ， 结果都表明中小企业融资比较困难 。 国内基于不同的角度分析 ， 也尚未统一融资效率的定 义。 最早提出融资效率概念的是曾康霖 ( 1993) 3 ， 认为选择融资方式时要考虑融资的效率和成本 。 之 后， 宋文兵 ( 1997) 4 从成本收益的角度 、 卢福财 ( 2000 ) 5 基于宏微观视角 、 方芳和曾辉 ( 2005 ) 6 考虑 了融资风险 ， 他们都指出企业融资效率取决于企业融入资金的成本和企业取得的收益 。 因此 ， 对融资效 率的衡量指标可以用收益成本比表示 ， 曹亚勇等 ( 2013) 7 和崔杰等 ( 2014) 8
6、都用投资收益率和资本成 本率的比值来定义和衡量企业的融资效率 。 对于融资效率影响因素的 研究划分为宏观经济环境和企业微观因素两个方面 。 宏观经济环境包括 行业 、 政府等 ， 从企业的外部间接影响企业融资效率 。 Chong 等 ( 2010) 1 认为银行的低集中度能缓解融 资约束 。 Mezeniece 和 ivza( 2011) 9 发现欧盟结构性基金融资效率与政策制定者和项目实施者有关 。 收稿日期 : 2017 03 16 基金项目 : 浙江省信息化与经济社会发展研究中心课题 ( 16JDGH109 ) ; 教育部人文社会科学研究 规 划 基 金 项 目 ( 12YJA79005
7、8) ; 亨利 戴创新创业专项基金科研创新项目 ( 201710) 作者简 介 : 金 辉 ( 1968 ) ， 女 ， 浙江杭州 人 ， 博 士 、 副教 授 ， 金融工 程 第 1 期 金 辉等 : 我国新三板企业融资效率影响因素分析 25 企业微观因素对融资效率的影响主要基于企业财务指标等自身特点 ， 如规模和行业 ( Lopez-Gracia 等 ， 2000) 10 企业资本结构 、 经营目标 、 管理模式 、 生命周期等 ( omano， 2001) 11 。 国内对企业融资效率宏观影响因素的研究基于多个视角 ， 如宏观经济形式和行业竞争程度 ( 周昌 仕和郇长坤 ， 2015)
8、12 、 银行 和政府环境 ( 黄玉英等 ， 2015) 13 、 金融发展和社会资本 ( 张玉喜和赵丽丽 ， 2015) 14 。 基于宏观经济环境的研究主要以政策制度的变化为前提 ， 政策制度的变化促进企业自我调 整以适应宏观经济环境 ， 所以企业最终还是从自身微观因素对企业融资效率产生影响 ， 如企业规模 、 盈 利能力 、 融资结构 、 偿债能力等 ( 崔杰等 ， 2014; 张群等 ， 2016) 8， 15 。 除此之外 ， 影响融资效率的微观因 素还有企业的生命周期 ( 张华等 ， 2015) 16 、 大股东持股 ( 张群等 ， 2016) 15 等 。 现有对于中小企 业融资
9、 效率的评价结果表明中小企业的融资效率普遍较 低 ， 如 : 许立新和史雪明 ( 2013 ) 17 、 熊 正 德 等 ( 2014) 18 。 方先明和吴越洋 ( 2015) 19 分析了新三板企业的融资效率 ， 认为中小企业挂牌新三板市场 并没有明显提高融资效率 ， 甚至出现融资后技术效率降低的情况 。 综上所述 ， 关于企业融资效率定义的国内研究主要集中在对收益和成本的讨论上 。 企业融资效率 的影响因素包括宏观经济环境和企业微观因素 ， 其中宏观经济环境对企业融资效率的影响主要基于政 府政策制度的变化 ， 在此过程中政策慢 慢落实到企业营运的方面 ， 最终通过调整企业自身直接影响企业
10、 的融资效率 。 因此 ， 基于企业微观因素开展融资效率影响因素的研究更值得关注 。 现有研究大部分都 表明中小企业的融资效率偏低 ， 对新三板企业融资效率的研究不多 。 二 、 模型构建 对新三板企业融资效率影响因素的分析 ， 从微观角度出发 ， 考虑企业规模 、 融资结构等企业内部特 征， 多家企业的年度财务数据 ， 因此选择面板数据模型进行分析 。 面板数据模型表达式如下 : yit = i + i Xit + it i = 1， 2， N t = 1， 2， T ( 1) 其中 ， yit 代表被解释变量 ; i 代表截距 ; i 为截面单元解释变量的系数 ; Xit 表示截面单元的解
11、释变 量 ; it 是随机扰动项 ; i 表示不同截面单元 ; t 表示不同时间 。 融资效率作为被解释变量 ， 其衡量指标应当体现资金使用效率和融资成本的关系 ， 故将融资效率定 义为投资收益与融资成本之比 ， 即 : 融资效率 = 投资报酬率 / 资本成本率 ( 2) 其中 ， 资本成本率一般用加权平均资本成本来衡量 ， 但是其计算比较复杂 ， 且很难找到可以代替的 指标 。佟孟华等 ( 2012) 20 、 徐攀和潘煜双 ( 2016) 21 都认为企业的净资产收益率能反映每单位融资额 的获利情况 ， 且与融资效率成正比 。 因此 ， 将净资产收益率作为衡量企业融资效率的指标 。 新三板
12、企业大多处于发展初期 ， 规模普遍不大 。 新三板的设立主要提供了中小企业权益融资的途 径 ， 会造成企业资本结构的变化和治理结构的调整 。 同时 ， 新三板企业为科技型 、 高成长性中小企业 ， 对 资金的利用应更为合理 。 因此 ， 在研究新三板企业融资效率的微观影响因素时将考虑企业规模 、 资本结 构、 治理结构 、 资金利用率 、 成长性等因素 。 具体模型变量的选择如下 : 1 企业规 模 。 大规模企业的 融资渠道比小规模 企 业 多 ， 资 产较大的企业用较低成本获取外部资金 的可能性 高 ， 企业规模对融资效率有一定的影 响 。 选取资产总额作为衡量企业规模大小的指 标 ， 计
13、算 时 取自然对 数 。 2 资本结 构 。 资本结构是指不同融资方式及其 所 占比例 的组 合 ， 一般中小企业的融资方式以内源 融资和债务融资为 主 。 新三板市场拓宽了中小企业的股权融资渠 道 ， 改善了中小企业的资本结 构 ， 在 一 定程度上影响企业的融资效 率 。 选择资产负债率来衡量企业的资本结 构 。 3 治理结 构 。 企业的治理结 构 ， 是企业为实现 最 佳经 营业绩的结构性制度安 排 。 大股东对企业的 控股会 影响企业的经营融资决 策 ， 从而对企业的 融资效率产生影 响 。 新三板企业的股权结构比中小企 业的股权结构复 杂 ， 故分析新三板企业融资效率 影响因素时要
14、考虑 治理结 构 。 用第一大股东的持股比 例来衡量企业的股权集中 度 。 4 资金利用 率 。 资金利用率可以反映企业的经 营 能 力 ， 经 营能力较强的企业可能获得更好更快的 26 杭 州 电 子 科 技 大 学 学 报 ( 社会科学版 ) 2018 年 发展 。 企业挂牌新三板有一定的经营能力要求 ， 较强的经营能力能使企业最大限度的利用融入的资金 。 经营能力最直观的表示就是营业收入的大小 。 选取总资产周转率作为衡量资金利用率的指标 。 5 成长 性 。 成长性可以衡量企业的发展速 度 ， 成 长性 高的企业发展速度 快 。 新三板企业多为成长 性较高的中小企 业 ， 这一特点有助
15、于企业吸引更多的融 资 ， 会影响企业的融资效 率 。 成长性主要体现在 主营业务收入的增长 上 ， 因此用主营业务收入增长率来衡量新三板企业的成长 性 。 综上所述 ， 模型的被解释变量和解释变量如表 1 所示 。 表 1 变量说明 变量 指标名称 指标简称 被解释变量 融资效率 净资产收益率 OE 解释变量 企业规模 资本结构 资产总额的自然对数 资产负债率 LNASSETS LEVE 治理结构 第一大股东持股比 HOLDING 资金利用率 总资产周转率 TU N 成长性 主营业务收入增长率 G OW 由此 ， 构建模型的具体表达式为 : OEi， t = + 2 LNASSETSi， t
16、 + 2 LEVE i， t + 3 HOLDINGi， t + 4 TU Ni， t + 5 G OWi， t + i， t ( 3) 其中 ， 为常数项 ， 2 5 为各变量的系数 ， i， t 为残差项 。 三 、 实证分析 ( 一 ) 样本选取 初步选 取 2011 年之前在新三板挂牌 的 77 家中小企业为样 本 ， 然后剔 除 : 由于经营不善已 经被迫 摘 牌和企业发展良好已经转板 的 15 家企 业 ; 2015 年度报表还未公示导致 财务数据缺失 的 20 家企 业 ， 最 终得到 42 家符合条件的样本企 业 。 通 过 42 家企业 从 2011 年 至 2016 年的半
17、年度财务 数据来对新三板 企业的融资效率影响因素进行实证分 析 。 数据 主 要来自全国 中小企业股份转让系统 和 WIND 数据 库 ， 数据处理 用 Eviews8 0 软 件 。 ( 二 ) 变量的描述性统计 对变量的描述性统计结果如 表 2 所 示 。 由表 2 可 知 ， 反映融资效率的净资产收益 率 ( OE) 的均值 为 0 045 251， 标准差 为 0 251 604， 其最大最小值相差较 大 ， 说明新三板市场的 融资效率比较低且企业间发展 不平 衡 。 资 产总额 ( LNASSETS) 、 资产负债 率 ( LEVE ) 、 第一 大股东持股 比 ( HOLDING)
18、 、 资 产周转 率 ( TU N) 和主营业务收入增长 率 ( G OW) 的描述性统计结果也表明各指标在企业间的表现差异较 大 。 表 2 变量的描述性统计 项目 OE LNASSETS LEVE HOLDING TU N G OW 均值 0 045 251 18 558 08 0 314 294 0 442 137 0 398 237 0 333 881 中位数 0 049 237 18 418 63 0 298 505 0 440 000 0 336 048 0 025 701 最大值 1 283 912 21 970 09 0 974 396 0 882 600 5 251 397
19、7 800 077 最小值 4 606 648 14 911 12 0 000 866 0 079 000 0 020 521 0 893 069 标准差 0 251 604 1 136 596 0 222 294 0 191 305 0 325 527 1 179 897 观测值 462 462 462 462 462 462 ( 三 ) 实证结果及分析 为了分析企业规模 、 资本结构 、 治理结构 、 资金利用率和成长性这 5 个因素对企业融资效率的影响 ， 构建模型 ( 3) 。 在进行回归之前 ， 首先对所选变量进行序列的相关性检验 。 从检验结果来看 ， 各变量间的相关系数 不 高
20、， 大部分都 在 0 4 以 下 。 因 此可以认为各变量通过了相关性检 验 。 然 后 ， 用 ADF( Augment Dikey- Fuller) 检验法对变量进行单位根检 验 ， 以判断各变量平稳 性 。 根据检验结 果 ， 各变量原始数据 在 5% 的 第 1 期 金 辉等 : 我国新三板企业融资效率影响因素分析 27 显著水平下都是通过检验的 ， 说明各变量平稳 。 为了确定模型形式 ， 首先进行 F 统计量检验 ， 以确定新三板企业的融资效率是否存在不同个体效 应 。F 统计量定义为 : F = ( SSEr SSEu) / ( N 1) / SSEu / ( NT N k) (
21、 4) 其 中 SSEr 和 SSEu 分别表示混合模型和变截距模型的残差平方 和 。 N 为截面 项 ， T 为年 份 ， k 为解 释 变 量和被解释变量的个数 和 。 由 Eviews 结果 知 : SSEr = 19 670 53， SSEu = 13 760 22， 代 入 ( 4) 式得统 计 量 F = 4 337 F0 05 ( 41 414) = 1 42。 因此拒绝原假 设 ， 应当建立个体效应回归模 型 。 然后 ， 为了确定建立随机效应还是固定效应回归 ， 将应建立随机效应模型作为原假设进行 Hausman 检 验 ， 检验结果如 表 3 所 示 ， Hausman 检
22、验的统计量 为 12 344 313， P 值 是 0 030 4， 因 此拒绝原假 设 ， 所 以应当建立固定效应模 型 。 表 3 固定效应模型和随机效应模型的 Hausman 检验 Test Summary Chi-Sq Statistic Chi-Sq d f Prob Cross-section random 12 857 517 5 0 024 8 根据以上检验结果对变量进行多元回归 ， 结果如表 4 所示 。 表 4 多元线性回归结果 变量 系数 残差方差 T 统计量 P 值 ( constant) 0 281 558 0 101 645 2 770 016 0 005 9 LN
23、ASSETS 0 899 140 0 121 001 7 430 818 0 000 0 LEVE 0 102 729 0 068 675 1 495 871 0 034 5 HOLDING 0 447 471 0 103 226 4 334 871 0 000 0 TU N 0 195 851 0 067 798 2 888 763 0 004 1 G OW 0 337 467 0 031 259 10 795 87 0 000 0 Adjusted -squared 0 383 005 F-statistic 5 600 318 Prob ( F-statistic) 0 000 000
24、注 : 样本企业的个体效应存在显著差 异 ， 其最大值 为 0 428 315， 最小值 为 0 330 942， 中位数 为 0 003 985。 由表 4 回归结果可以发现 : 1 资产总额的系数显著为正且绝对值最 大 ， 表明企业规模与融资效率成正相 关 ， 其对融资效率 的 影 响最 大 。 新三板企业 因为规模不 大 ， 企业内各项规章制度都不够成 熟 ， 具有较高的风 险 。 企业规模的 扩 大会提高企业的风险承受能力和经营能 力 ， 并且在融资方式的选择上更灵 活 。 2 资产负债率的系数显著为 负 ， 表明资本结 构与融资效率负相 关 。 企业的负债融资带来 的 “ 财 务 杠
25、杆效 应 ” 能提高企业的收 益 。 但 是 ， 过度的负债 会 增加企业的偿债风险和偿债压 力 ， 降低投 资者对 企 业的预 期 ， 从而降低企业的融资效 率 。 3 第一大股东持股比的系数显著为 正 ， 表明股 权集中度 与融资效率正相 关 。 新三板企业大多股权 集中度较 高 ， 较高的股权集中度一方面可能引起 企 业治理失衡 ， 另一 方面促使企业股东积极参 与 、 监 督 企业的经营管理活 动 ， 发挥公司治理的作 用 ， 从 而 提高融资效 率 。 显 然 ， 新三板企业的股权机制正发挥 着正向的作 用 。 4 总资产周转率的系数显著为 正 ， 表明资金利 用率与融 资效率正相
26、关 。 新三板企业表现为较低的 资金利用 率 ， 总资产周转率的提高有助于企业减 少 对资金的占用 ， 促 使资金更好地转化成效 益 ， 提高 企 业的融资效 率 。 5 主营业务增长率的系数显著为 正 ， 表明成长性与融资效率正相 关 。 成长性高的企业发展潜 力 大 ， 具有可持续发展能 力 。 新三板企业的成长性在企 业 间差异显 著 ， 成长 性较高的企业能够满足投 资者的 预期收益 ， 从而吸引投资 、 扩大融资规模 。 综上所述 ， 企业规模 、 资本结构 、 治理结构 、 资金利用率和成长性等因素都会影响企业的融资效率 。 其中 ， 企业规模 、 治理结构 、 资金利用率和成长性
27、与融资效率成正相关关系 ， 资本结构与融资效率成负相 关关系， 这一结果的形成与新三板市场发展不完善以及挂牌企业自身特点相关 。 新三板企业大多处于 发展初期且正在规模经济阶段 ， 企业规模的扩大和其较高的成长性有利于吸引融资和提高融资效率 。 28 杭 州 电 子 科 技 大 学 学 报 ( 社 会科学版 ) 2018 年 同时 ， 新三板市场上的信息公开能激励股东积极学习参与管理 ， 充分发挥公司治理的作用 。 提高资金利 用率有利于企业将融入的资本尽可能地转化为公司效益 ， 从而提高融资效率 。 相较于主板和创业板 ， 新 三板企业普遍表现出较高的财务风险和经营风险 ， 过高的负债会增加
28、企业的偿债风险和偿债压力 ， 降低 投资者对企业的预期并减少投资 ， 从而降低企业的融资效率 。 ( 四 ) 稳健性检验 为 了检验上述结果的稳定性 ， 接下来替换被解释变量 。 王素莲和杨国玉 ( 2011) 22 认为总资产收益 率也能反映每单位融资额的获利情况且集中体现了资产运用效率和资金利用效果之间的关系 。 以此为 参考 ， 将净资产收益率 ( OE) 替换成总资产收益率 ( OA) ， 以总资产收益率作为被解释变量再次进行 回归分析 。 实证回归结果如表 5 所示 。 表 5 稳健性分析结果 变量 系数 残差方差 T 统计量 P 值 ( constant) 0 174 102 0
29、091 469 1 903 401 0 057 7 LNASSETS 1 253 665 0 109 293 11 470 65 0 000 0 LEVE 0 410 769 0 062 694 6 551 939 0 000 0 HOLDING 0 378 010 0 095 374 3 963 471 0 000 1 TU N 0 127 634 0 062 202 2 051 936 0 040 8 G OW 0 084 265 0 028 871 2 918 716 0 003 7 Adjusted -squared 0 384 393 F-statistic 5 633 285 Pr
30、ob ( F-statistic) 0 000 000 注 : 样本企业的个体效应存在显著差 异 ， 其最大值 为 0 428 371， 最小值 为 0 421 447， 中位数 为 0 022 278。 变换融资效率的衡量指标后的回归结果与表 4 相似 ， 说明前文的结论具有稳定性 。 四 、 结束语 以 2011 年以前在新三板挂牌的 42 家企业为样本 ， 运用面板数据模型从微观角度实 证分析了新三 板企业融资效率的影响因素 。 研究结果表明资本结构与融资效率成负相关关系 ， 企业规模 、 治理结构 、 资金利用率和成长性与融资效率成正相关关系且企业规模对融资效率的影响最大 。 造成这一
31、结果的原 因是新三板市场发展的不完善和挂牌企业自身小规模 、 高成长性等特点 。 为此 ， 为了有效提高新三板企 业的融资效率 ， 从企业的角度提出以下建议 。 1 优化资本结 构 ， 提高融资效 率 。 新三板市场的设立拓宽了中小企业的融资渠 道 ， 且以改善中 小 企 业的融资环境为目 的 。 中小企业挂牌新三板应当充分利用新三板的融资平 台 ， 结合自身的实际情 况 ， 多 渠道选择融资方 式 ， 优化资本结 构 ， 提高融资效 率 。 2 改善经营能 力 ， 形成规模优 势 。 新三板挂牌企业规模普遍较 小 ， 表现出较低的风险承受能力 和 经 营能 力 ， 没有形成规模优 势 。 在
32、改善企业经营能力 的同 时 ， 注重企 业规模的扩 大 ， 有助于提高企业融资 决策的灵活性及融资效率 。 3 优化治理结 构 ， 加强经营管 理 。 新三板企业多 是科 技型中小企 业 ， 其规模较 小 ， 财务和经营风险 较 高 ， 股权的相对集中有助于提高企业决策和执行的效 率 ， 股权分散反而使管理层冗 余 。 建立科学合 理 的企业治理结构和管理机 制 ， 有利于降低融资成 本 ， 提高企业融资效 率 。 4 提高资金利用 率 ， 保持企业活 力 。 新三板企业表现出较强的经营能力和较高的成长 性 ， 这两 点 都 非常有利于吸引融 资 。 因 此 ， 新三板企业在保持企业成长性的同
33、时运用科学的管理方法减少投 入 ， 提 高 资金利用 率 ， 从而提高企业融资效 率 。 参考文献 1 Terence Tai-Leung Chong， Liping Lu， Steven Ongena Does Banking Competition Alleviate or Worsen Credit Constraints Faced by Small and Medium-Sized Enterprises? Evidence from China J Journal of Banking Finance， 2010， 37 ( 9 ) : 3412 3424 2 Francesco
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41、) Abstract: The establishment of the NEEQ has broadened the financing channels for SMEs， however， the fi- nancing issues of SMEs in the NEEQ market still needs some attention eferring to the literatures home and abroad， the financing efficiency is presented by the return on equity ( OE) Using the en
42、terprises listed in NEEQ before 2011 as samples， a panel data model is established to investigate the influencing factors on the financing efficiency from the microcosmic angle The results show that the enterprise scale， the equity concen- tration， the capital efficiency and the growth rate have a p
43、ositive influence on the enterprise financing efficien- cy; among them the enterprise scale has the largest impact on the financing efficiency There is a negative cor- relation between the debt financing and the financing efficiency， the higher of the proportion of the debt finan- cing， the lower the financing efficiency is Accordingly， some suggestions are given to improve the financing efficiency of enterprises in NEEQ Key words: NEEQ enterprises; financing efficiency; influencing factors; panel data analysis