胡云霞

(銅陵學院 金融學系，安徽 銅陵 244000)

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戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)金融支持績效及影響因素的DEA
—Probit分析*——基于節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司經(jīng)驗數(shù)據(jù)

胡云霞

(銅陵學院 金融學系，安徽 銅陵 244000)

利用27家節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司2009—2015年面板數(shù)據(jù)，分析金融對其支持的DEA績效，并對影響金融支持績效的因素進行Probit二元分析。結(jié)果顯示，27家樣本公司中，只有2家上市公司連續(xù)7年DEA綜合績效有效，我國節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司的金融支持績效整體偏低，處于中低效率循環(huán)狀態(tài)。在影響績效的因素中，研發(fā)投入對金融支持績效有顯著的正向影響，公司所在地、所有制形式及文化學歷對績效的影響均不顯著。

DEA；績效；節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)；影響因素

在可持續(xù)發(fā)展和低碳經(jīng)濟的大背景下，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)越來越受到政府的重視。李克強總理在2014夏季達沃斯年會上指出：要走在發(fā)展中保護、在保護中發(fā)展的新路，讓新興節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)“跑贏”落后產(chǎn)業(yè)，足見節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的重要性。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2015年中央財政安排累計資金2 000多億元支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展，“十三五”時期，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)全社會投資規(guī)模達17萬億元人民幣，成為助推資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會，促進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的主力軍。節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟新的支柱產(chǎn)業(yè)，也吸引了越來越多的金融資金和相關(guān)創(chuàng)業(yè)項目的加入。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2015年節(jié)能環(huán)保行業(yè)創(chuàng)業(yè)項目數(shù)達4 000個以上，項目累計最低融資額由2012年的119億元上升至2015年的1 020億元。金融作為現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的動脈，在培育新興產(chǎn)業(yè)過程中起著基礎(chǔ)性、核心支撐作用，金融支持是新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，金融支持效率則成為決定產(chǎn)業(yè)繁榮程度的關(guān)鍵[1]35-41。而節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與壯大更離不開金融的支持。

一、 文獻綜述

在金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展績效與影響因素的實證研究方面，目前主要以DEA模型為主。馬軍偉利用DEA-Tobit模型，以戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)上市公司為樣本，認為我國金融支持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展的總體效率的趨勢是下降的，不同行業(yè)效率的影響因素存在差異[2]。熊正德等用DEA—Logit方法測度了新興產(chǎn)業(yè)金融支持效率，結(jié)果表明：與低碳相關(guān)的節(jié)能環(huán)保、新材料等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展勢頭強勁，高端設(shè)備制造、新一代信息技術(shù)、生物醫(yī)藥三大產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)金融支持效率存在難度，直接融資是提高新興產(chǎn)業(yè)效率的主要因素[3]。高麗麗等運用DEA模型對我國計算機應(yīng)用服務(wù)業(yè)67家上市公司的效率進行了實證分析，得出計算機應(yīng)用服務(wù)業(yè)的上市公司在資源配置方面的效率不高的結(jié)論[4]。宋馬林等利用DEA—BCC模型對我國上市生物企業(yè)生產(chǎn)效率進行分析，結(jié)果顯示我國大多數(shù)生物企業(yè)上市公司的生產(chǎn)效率很不確定，普遍存在投入冗余和產(chǎn)出不足[5]。具體針對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的研究方面，岳鋒利對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的外部性進行分析，認為節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)是具有正外部性特征的產(chǎn)業(yè)，在社會效用和生產(chǎn)收益等方面對廠商之外的個體具有正向的影響[6]。張延平以廣東省為例，構(gòu)建了節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“企業(yè)主體功能發(fā)揮，政府輔助扶持，行業(yè)環(huán)境營造”理論架構(gòu)[7]。李碧浩從節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的橫向特征角度，分析了節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)形成的原因，融合的過程以及產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的趨勢[8]。

綜上，目前對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的研究主要集中在產(chǎn)業(yè)性質(zhì)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑與趨勢等方面，而金融支持新興產(chǎn)業(yè)效率及影響因素的分析則以對整個新興產(chǎn)業(yè)，或單個非節(jié)能環(huán)保新興產(chǎn)業(yè)居多，專門針對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的金融支持效率分析幾乎沒有，基于此，本文利用DEA—Probit模型，對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的金融支持效率及影響因素進行分析。

二、實證分析

(一)DEA模型及指標選擇

DEA(Data Envelopment Analysis)方法，又稱數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，最早由Charnes、Cooper和Rhodes在Farell包絡(luò)思想的基礎(chǔ)上提出的，用于評估公共部門和非盈利部門的效率[9]。DEA是使用數(shù)學規(guī)劃模型，從投入最小化和產(chǎn)出最大化兩個角度來對決策單元(記作DMU，Decision Making Unit)進行效率評價。DEA最常用的模型是CCR(Charnes—Cooper—Rhodes)和BCC(Banker—Charnes—Cooper)模型，前者用于評價決策單元的綜合效率，后者用于評價決策單元的純技術(shù)效率。本文將金融支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的績效定義為產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)將資金投入到生產(chǎn)經(jīng)營中，實現(xiàn)最優(yōu)化綜合效率及規(guī)模效率，故本文采用可變規(guī)模報酬(Variable Returns—To—Scale，VRS)模式下的輸入導向(Input Oriented)BCC模型作為評價模型。

DEA績效評價方法的指標包括投入指標和產(chǎn)出指標，在充分參考現(xiàn)有文獻的基礎(chǔ)上，遵循可比性、準確性、易得性等原則，本文選擇公司總資產(chǎn)、資產(chǎn)負債率、流通股比例作為投入指標?？紤]DEA績效模型要求投入和產(chǎn)出指標之間具有正相關(guān)性[10]，且產(chǎn)出指標必須為正值，故此選擇營業(yè)收入和凈資產(chǎn)收益率作為產(chǎn)出指標。

(二)節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)金融支持績效的DEA分析

上市企業(yè)具有相對較強的研發(fā)能力，是帶動節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的重要力量，也是實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的重要載體。基于此，本文選取滬深兩市30家節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司2009—2015年面板數(shù)據(jù)進行分析。其中節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司，依據(jù)2012年工信部發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類目錄》中相關(guān)界定，且其第一主營業(yè)務(wù)屬于該分類目錄中節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)各類或細分產(chǎn)品之一。由于有3家上市公司(新日電氣、智光電氣、魯豐環(huán)保)部分輸入輸出指標為負值，故此予以剔除，用剩余的27家上市公司累計189個樣本數(shù)據(jù)。上市公司數(shù)據(jù)均來源于和訊網(wǎng)個股數(shù)據(jù)中心及相關(guān)公司年報。

表1　節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司2009—2015年綜合效率

注：表中數(shù)據(jù)根據(jù)DEAP軟件操作結(jié)果整理得出。

從表1看，綜合效率方面，2009—2015年歷年平均綜合效率分別為0.680、0.731、0.691、0.739、0.736、0.469和0.720，綜合效率出現(xiàn)一定的波動，呈現(xiàn)出低水平循環(huán)，且在最近一段時期有明顯的下降趨勢。這可能與近年經(jīng)濟不景氣、市場環(huán)境不穩(wěn)定有關(guān)。27家公司中，只有2家上市公司7年的DEA綜合效率均有效，占樣本總數(shù)的7.4%，它們對資金等資源的配置及規(guī)模的控制達到最佳狀態(tài)，處于最優(yōu)效率和適度生產(chǎn)規(guī)模狀態(tài)。而創(chuàng)業(yè)環(huán)保、菲達環(huán)保、國中水務(wù)、、瀚藍環(huán)境、國中水務(wù)、首創(chuàng)股份和易世達連續(xù)7年綜合效率均未達到0.5。它們在金融資源配置方面的效率較低。

表2　節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司2009—2015年純技術(shù)效率

注：表中數(shù)據(jù)根據(jù)DEAP軟件操作結(jié)果整理得出。

樣本期內(nèi)節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)7年的歷年純技術(shù)效率均值分別為0.815、0.872、0.820.0.824、0.806、0.747和0.791，處于中等水平。歷年規(guī)模效率均值分別為0.818、0.838、0.845、0.896、0.903、0.617和0.762，規(guī)模效率均值相對較高。由此可以看出，金融支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的綜合效率偏低，主要是由于純技術(shù)效率不高導致的。因此，要從提高金融支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的純技術(shù)效率著手，加大在技術(shù)人才的培養(yǎng)、技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)成果的轉(zhuǎn)換等方面的金融支持力度，提升金融資金使用效率，以達到提高金融支持綜合效率的目標。純技術(shù)效率和規(guī)模效率連續(xù)7年均小于1的公司，在樣本中共有9家，這類公司無論是在資源配置效率、資金運用和管理水平，還是在經(jīng)營規(guī)模上都有待進一步提高，沒有充分發(fā)揮各項投入要素的最佳效率，一定程度上存在資源的浪費。

表3　節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司2009—2015年規(guī)模效率

注：表中數(shù)據(jù)根據(jù)DEAP軟件操作結(jié)果整理得出。

表4　規(guī)模收益遞減的節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)公司

注：根據(jù)DEAP軟件關(guān)于規(guī)模收益原始結(jié)果整理得出，限于篇幅，原始結(jié)果此處省略。

表4中，東華科技、首創(chuàng)股份和置信電氣連續(xù)2年或2年以上規(guī)模收益遞減，存在投資規(guī)模過大，未實現(xiàn)生產(chǎn)效率的最優(yōu)。連續(xù)5年及以上處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)的公司有16家占樣本數(shù)的59.3%，說明在完善金融市場的資源配置功能的基礎(chǔ)上，我國節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司可通過提高管理水平，增強內(nèi)生創(chuàng)新和增長能力，擴大規(guī)模實現(xiàn)綜合效率的改進。

(三)金融支持績效影響因素的Probit分析

離散選擇模型起源于1860年Fechner進行的動物條件二元反射研究，Warner最先將它用于公共交通和私人交通工具的選擇問題，后來廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟、管理、購買決策等領(lǐng)域。二元Probit模型是建立在關(guān)于效用最大化基礎(chǔ)上的最常用的的二元選擇模型。本文以DEA分析結(jié)果中的綜合效率(Y*)為被解釋變量，由于效率結(jié)果只有有效(綜合效率值為1)和無效(綜合效率值小于1)兩種結(jié)果，故此處應(yīng)用Probit二元選擇模型進行分析，且利用極大似然法中的迭代法進行參數(shù)估計。在Probit回歸模型解釋變量的選擇上，為找出影響金融支持效率的其他重要因素，選擇了不同于投入變量的其他重要的調(diào)節(jié)變量。鑒于已有的文獻，本文選擇的調(diào)節(jié)變量主要包括：公司所在地(DD)、公司所有制形式(SY)、文化程度(WH)及研究投入(YF)。所有變量及其含義見表5。

本文構(gòu)建的Probit二元選擇模型的基本形式為：

通過Eviews6.0軟件運算，得出了我國節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)金融支持績效的影響因素的回歸結(jié)果。

表5　Probit模型變量統(tǒng)計表

從Probit分析結(jié)果看(見表6)，研發(fā)投入對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司績效有顯著影響，且影響為正，意味著研發(fā)投入越多，金融對上市公司支持績效越高。金融支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市績效在地區(qū)上有差異，但統(tǒng)計上不顯著。所有制形式對績效影響為正，即民營性質(zhì)更有利于金融支持績效的提高，但影響不顯著。文化學歷對金融支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)績效的影響也沒有通過顯著性檢驗。

三、結(jié)論與對策

(一)本文主要結(jié)論

第一，從DEA效率測度結(jié)果可以看出，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)因其新興性、技術(shù)性和高風險性，在經(jīng)濟波動的背景下，其資金綜合運用效率不高，上市公司沒有充分發(fā)揮各項投入要素的最佳效率，一定程度上存在資源的浪費。

表6　節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司影響因素Probit分析結(jié)果表

注：**表示在5%水平下顯著性，沒有*號表示未通過顯著性檢驗。根據(jù)Eviews分析結(jié)果整理得出。

第二，節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)上市公司的資金籌集上存在失效的現(xiàn)象。從規(guī)模收益結(jié)果看，大部分上市公司都處于規(guī)模效益遞增階段，它們對資金的運用與管理能力較強，但囿于金融資金投入不足和沉重的稅負負擔，導致投資規(guī)模不足。

第三，從影響金融支持績效的因素上看，研發(fā)投入是影響金融支持績效的顯著因素，公司在技術(shù)研發(fā)上投入的資金越多，其相應(yīng)的效率就會越高，這與節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的高技術(shù)、資本密集的特點有密切關(guān)系。所有制形式、公司所在地和企業(yè)職工的文化學歷對績效并沒有顯著影響，知識、人才、市場等有利因素并未得到充分發(fā)掘和利用。

(二)相關(guān)對策建議

基于以上分析結(jié)果，筆者認為應(yīng)從以下方面提升金融支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的效率：

第一，發(fā)揮政府在節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的扶持、激勵、引導作用。節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)應(yīng)屬于新興產(chǎn)業(yè)，技術(shù)難度高、投資周期長、風險相對較高，需要政府在稅收、利率、政策資金上進行相應(yīng)扶持，發(fā)揮財政資金的引導作用，成立與其他各類風險資本相配套的專項資金，引導社會資本進入。完善適合新興產(chǎn)業(yè)的高層次創(chuàng)新人才的培育和進入機制，注重對關(guān)鍵、前沿技術(shù)的激勵，鼓勵企業(yè)引進高層次創(chuàng)新人才，引導其加強與科研院所合作，對取得重大技術(shù)突破的人才、團隊和組織進行物質(zhì)和精神獎勵，加大對企業(yè)技術(shù)研發(fā)稅費的補貼和減免力度。引導企業(yè)提高自身的內(nèi)部管理、技術(shù)創(chuàng)新水平和內(nèi)生增長能力。

第二，推動信貸制度創(chuàng)新，加大信貸資金對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)的支持。鼓勵和支持節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)企業(yè)把科技專利、商標等知識產(chǎn)權(quán)納入資產(chǎn)管理體系，積極開展知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押貸款，拓展未來收益權(quán)質(zhì)押，開展小企業(yè)聯(lián)保、小企業(yè)綜合授信貸款等。同時，要建立健全擔保機構(gòu)、權(quán)威的第三方信用評級機構(gòu)等金融中介組織，以降低各類金融機構(gòu)對節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)融資的風險和顧慮。

第三，構(gòu)建適合節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)各階段特征的多維度金融創(chuàng)新服務(wù)平臺。例如對處于種子期的節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)企業(yè)，政府通過扶持，建立引導基金，帶動民間資本、風險投資或天使基金支持有應(yīng)用前景的科研項目，促進科技成果的轉(zhuǎn)化；對處于成長期、成熟期的企業(yè)，通過場外交易、中小企業(yè)板塊、創(chuàng)業(yè)板及“新三板”等資本市場建設(shè)，拓寬其直接融資渠道，利用市場化的運營模式推動科技成果產(chǎn)業(yè)化。

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A DEA-Probit Analysis of Financial Support Performance of Strategic Emerging Industries and the Influencing Factors:A Study Based on Panel Data of Some Listed Companies of Energy Conservation & Environmental Protection Industry

HU Yunxia

(Department of Finance, Tongling University, Tongling 244000, China)

Based on the panel data of 27 listed companies of energy conservation and environmental protection industry, this paper analyzes the DEA performance of financial support, and studies the factors influencing the performance by Probit analysis. The results show that of the 27 sample companies, only 2 achieved valid DEA comprehensive performance for seven years running, and financial support performance of China’s listed companies of energy conservation and environmental protection industry is on the whole inefficient and always in the circle from middle level to low level and then middle level again; among the factors influencing the performance, research and development input has a significant positive impact, while company location, form of ownership and education background have an insignificant impact.

DEA; performance; energy conservation and environmental protection industry; influencing factors

2016-01-12

安徽省高等學校優(yōu)秀青年人才基金重點項目(2013SQRW074ZD ：《支持安徽省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融創(chuàng)新模式與路徑》)

胡云霞(1981-)，女，安徽安慶人，銅陵學院金融學系講師，碩士。

F276.44;F832

A

1009-2463 (2016)04-0042-07