胡書芳

（紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 紹興 312000）

中國物流企業(yè)融資效率實(shí)證研究

胡書芳

（紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江 紹興 312000）

經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)要求物流企業(yè)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，融資效率的高低對其進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級至關(guān)重要。以滬深上市的28家物流企業(yè)為樣本，采用線性回歸和灰色關(guān)聯(lián)分析兩種方法，分別對物流業(yè)中小型企業(yè)和大型企業(yè)的融資效率進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明大型物流企業(yè)的融資效率顯著高于中小企業(yè)；對整個(gè)行業(yè)而言，股權(quán)融資的效率低于債權(quán)融資。

物流企業(yè)；債務(wù)融資；股權(quán)融資；融資效率

1 引言

近10年來，中國物流行業(yè)發(fā)展迅速，據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會統(tǒng)計(jì)，2016年中國社會物流總額為230萬億元，比2006年的59.6萬億元提高了將近3倍；社會物流總費(fèi)用占GDP的比重為15%，比2006年的18.3%下降了18%。物流業(yè)的社會地位得到了顯著提升，成為我國的基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)、供給側(cè)改革和流通業(yè)的變革，對物流行業(yè)的發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。我國物流行業(yè)目前仍屬于粗放型經(jīng)營，這與國家總體發(fā)展戰(zhàn)略相矛盾，因此物流業(yè)必須轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級，這就需要資金支持，而物流行業(yè)融資難、融資渠道單一、融資效率不高制約了其改革的步伐。物流業(yè)融資效率的高低對該行業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展至關(guān)重要。

國內(nèi)外學(xué)者對企業(yè)融資效率進(jìn)行了廣泛的研究，主要分為理論研究和實(shí)證研究兩個(gè)方向。理論研究主要表現(xiàn)為融資效率的內(nèi)涵、影響因素、提升方法等；實(shí)證研究主要表現(xiàn)為融資效率的評價(jià)。

理論層面，關(guān)于融資效率內(nèi)涵的研究，由于國外資金融通效率很高，外國學(xué)者對此研究較少，主要研究了資本結(jié)構(gòu)的相關(guān)理論，如MM理論、X效率、代理理論、優(yōu)序融資理論等。國內(nèi)學(xué)者的研究分為兩種觀點(diǎn)，一種是從融資能力、成本和風(fēng)險(xiǎn)的角度來概述，如方芳、曾輝（2005）、孫宋之（2011）等認(rèn)為融資效率是企業(yè)以高收益、低成本、低風(fēng)險(xiǎn)獲得生產(chǎn)經(jīng)營所需資金的能力[1-2]；另一種觀點(diǎn)是從融資對企業(yè)價(jià)值的影響來定義，高學(xué)哲（2005）、聶新蘭、黃蓮琴（2007）認(rèn)為企業(yè)融資效率就是企業(yè)利用融入的資金為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的能力，創(chuàng)造的價(jià)值越大說明企業(yè)的融資效率越高。在融資效率影響因素方面，張楠（2011）從企業(yè)規(guī)模、生命周期、外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境、資本市場四個(gè)方面進(jìn)行了分析[3]；孫宋之（2011）則歸因?yàn)槿谫Y成本、資本結(jié)構(gòu)、資本市場效率、法律環(huán)境四大因素。關(guān)于融資效率的提升方法，張楠（2011）認(rèn)為應(yīng)該從中小企業(yè)自身能力、法律法規(guī)、信用擔(dān)保體系、融資服務(wù)體系等方面來著手；孫宋之（2011）提出完善公司治理結(jié)構(gòu)、發(fā)展資本市場、提高資金使用效率、健全法律法規(guī)四個(gè)對策；馬媛（2010）在張楠、孫宋之的基礎(chǔ)上，指出還需要充分利用閑置民間的資本，要大力發(fā)展民間金融機(jī)構(gòu)、拓展融資租賃和保險(xiǎn)等途徑[4]。

實(shí)證層面，對融資效率評價(jià)主要采用了以下方法：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（張楠）、灰色關(guān)聯(lián)分析法（馬媛）、線性回歸法（佟孟華）、模糊綜合平均法（祝建軍）、熵值法（張博）等，這些評價(jià)方法在指標(biāo)的選取、指標(biāo)權(quán)重賦權(quán)方面互異，但最后得到的結(jié)論基本一致[5-7]。具體到物流行業(yè)，對融資效率的研究成果甚少，祝建軍、蒲云、胡敏杰（2005）選取5個(gè)評價(jià)因素，采用模糊綜合評判法，對物流業(yè)不同融資方式的融資效率進(jìn)行了測評和排序；睢華蕾、楊桂玲（2015）在分析物流業(yè)融資現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，選取11個(gè)評價(jià)指標(biāo)，采用熵值法對深市上市11家中小物流企業(yè)的融資效率進(jìn)行了評價(jià)，并提出相應(yīng)的對策[8]。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者在融資效率的研究方面理論成果豐富，實(shí)證方法多樣，但由于物流業(yè)作為最近幾年新崛起的行業(yè)，對物流業(yè)融資效率的研究成果較少，因此本文以上市物流企業(yè)為研究對象，選取財(cái)務(wù)指標(biāo)，運(yùn)用線性回歸和灰色關(guān)聯(lián)分析法，對物流企業(yè)不同融資方式的融資效率進(jìn)行評價(jià)，以期為物流業(yè)升級轉(zhuǎn)型提供一定的借鑒。

2 物流企業(yè)融資現(xiàn)狀分析

企業(yè)的融資方式分為內(nèi)源融資和外源融資兩種，內(nèi)源融資包括公司的盈余公積、未分配利潤和固定資產(chǎn)折舊；外源融資分為股權(quán)融資和債權(quán)融資，股權(quán)融資為資本公積與股本之和，債權(quán)融資由短期借款、長期借款、應(yīng)付債券和長期應(yīng)付款組成[9]。截至2016年底，滬深交易所共29家上市的物流公司，剔除ST股和最近3年上市的公司（今天國際），對剩余的27家物流企業(yè)2013-2015年年報(bào)進(jìn)行查詢，計(jì)算這些公司不同融資方式下的融資額度。具體見表1。

表1 不同融資方式及融資比重統(tǒng)計(jì)表

2.1 外源融資比重顯著高于內(nèi)源融資比重

從表1可以看出，我國物流業(yè)上市公司傾向于選擇外源融資方式，外源融資的比重明顯高于內(nèi)源融資。2013-2015年，外源融資的平均比重占80.74%，而內(nèi)源融資的平均比重僅為19.26%。物流上市公司因?yàn)樯鲜行枰?，?cái)務(wù)制度比較健全，公司信譽(yù)較好，因此較容易獲得借款等債權(quán)融資；本身作為上市企業(yè)，相對于非上市公司增發(fā)新股較為方便，因此外源融資所占比重較大。

2.2 內(nèi)源融資比重有所增加，但增幅不大

2015年內(nèi)源融資的比重較2013年增加1.45%，說明物流業(yè)上市公司在逐漸使用盈余公積、未分配利潤等內(nèi)部積累來滿足部分資金需求。因?yàn)閮?nèi)源融資的融資成本為0，外源融資的融資成本高，借款需要償還利息，權(quán)益性融資需要分紅，較高比例的外源融資會提高物流公司的加權(quán)成本，從而降低融資效率。

2.3 債權(quán)融資比重漸升，加大融資風(fēng)險(xiǎn)

在三種融資方式中，債權(quán)融資所占比重最大，平均比重為51.14%，說明上市物流企業(yè)容易獲得商業(yè)信用和銀行信用，偏好于采用債權(quán)融資方式。但是較高的債權(quán)融資比例意味著企業(yè)需要承擔(dān)較大的還本付息壓力，一旦資金鏈斷裂，企業(yè)可能面臨破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。

3 線性回歸方法對物流公司的實(shí)證研究

3.1 變量的選擇

融資效率是指企業(yè)獲得資金的難易程度以及企業(yè)利用資金獲利的能力，如果企業(yè)能夠以較低的成本較容易的獲得資金，并能創(chuàng)造出較高的經(jīng)濟(jì)效益，說明企業(yè)的融資效率較高，反之則認(rèn)為融資效率低。

融資效率的計(jì)算公式為：融資效率=投資報(bào)酬率/資本成本率，一般情況下用凈資產(chǎn)收益率（ROE）來表示投資報(bào)酬率；資本成本率由債務(wù)成本和股權(quán)成本構(gòu)成，用二者的加權(quán)成本rWACC來表示，，其中代表股東權(quán)益比率，表示資產(chǎn)負(fù)債率，TC表示企業(yè)所得稅稅率，rB表示債務(wù)成本，rS表示權(quán)益的期望收益率[5]。因此，可以推導(dǎo)出融資效率，可見，融資效率與凈資產(chǎn)收益率同向變動，與資產(chǎn)負(fù)債率和股東權(quán)益比率的變動關(guān)系不定。因此，本文選擇凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、股東權(quán)益比率這3個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建線性回歸模型。

3.2 樣本的選取

本文選取在滬深交易所上市的28家物流企業(yè)為樣本（剔除ST興業(yè)），數(shù)據(jù)期間為2013年12月到2016年9月，數(shù)據(jù)來源于同花順網(wǎng)站，具體見表2。

表2 上市物流公司主要指標(biāo)

從表2可以看出，物流企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率與股東權(quán)益比率呈反向變動關(guān)系，與資產(chǎn)負(fù)債率呈同向變動關(guān)系。表中僅4家公司（歐浦智網(wǎng)、怡亞通、建發(fā)股份、外運(yùn)發(fā)展）的凈資產(chǎn)收益率隨著股東權(quán)益比率的下降而上升，3家公司（新寧物流、安通物流、華貿(mào)物流）的凈資產(chǎn)收益率隨股東權(quán)益比率的上升而上升，但是變動幅度不大，其余的21家公司的凈資產(chǎn)收益率與股東權(quán)益變動均呈反向變動關(guān)系，與資產(chǎn)負(fù)債率同向變動。此結(jié)果與方芳（2005）、佟孟華（2012）的研究結(jié)果一致。

3.3 實(shí)證分析

為了檢驗(yàn)物流公司股東權(quán)益比率和資產(chǎn)負(fù)債率對凈資產(chǎn)收益率的影響，本文參考方芳（2005）的研究方法[1]，以凈資產(chǎn)收益率為因變量，資產(chǎn)負(fù)債率、股東權(quán)益比率為自變量，根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，構(gòu)建物流企業(yè)的多元線性回歸模型，具體步驟如下：

假設(shè)x表示資產(chǎn)負(fù)債率變化量，y表示股東權(quán)益比率變化量，z表示凈資產(chǎn)收益率（ROE）變化量，x2016、y2016、z2016分別表示2016年9月的資產(chǎn)負(fù)債率、股東權(quán)益比率、凈資產(chǎn)收益率，x2013、y2013、z2013分別表示2013 年12月的資產(chǎn)負(fù)債率、股東權(quán)益比率、凈資產(chǎn)收益率，則有以下公式：z=z2016-z2013，x=x2016-x2013，y=y2016-y2013。

假設(shè)多元線性回歸方程為：

其中模型1表示所有物流企業(yè)的回歸方程，模型2表示中小物流企業(yè)的回歸方程，模型3表示大型物流企業(yè)的回歸模型，C是常數(shù)，α、α1、α2分別是所有公司、中小公司、大型公司資產(chǎn)負(fù)債率變量的系數(shù)，β、β1、β2分別是所有公司、中小型公司、大型公司股東權(quán)益比率變量的系數(shù)，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。對上述28家物流企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析得到結(jié)果，見表3。

表3 回歸結(jié)果

三個(gè)線性回歸方程分別為：

從表3回歸分析的結(jié)果可知，對于所有物流企業(yè)而言，資產(chǎn)負(fù)債率變化量的回歸系數(shù)為正值，股東權(quán)益變化量的回歸系數(shù)為負(fù)值，說明債權(quán)融資與融資效率正相關(guān)，股權(quán)融資與融資效率負(fù)相關(guān)，從二者的系數(shù)（1.596 6> -1.287 6）可以看出債權(quán)融資對融資效率的影響大于股權(quán)融資；大型物流企業(yè)的回歸系數(shù)都為正值，說明大型物流企業(yè)的融資效率隨著債權(quán)融資、股權(quán)融資比率的提高都上升，債權(quán)融資的影響大于股權(quán)融資的影響；中小物流企業(yè)的回歸系數(shù)均為負(fù)值，表明中小物流企業(yè)的融資效率較低，融資效率隨股權(quán)融資、債權(quán)融資的上升均降低；從模型2和3回歸系數(shù)的方向及大小，可以看出大型物流企業(yè)的融資效率遠(yuǎn)高于中小型物流企業(yè)。

4 灰色關(guān)聯(lián)分析法對物流公司的實(shí)證研究

為了更好的說明中小型物流公司與大型物流公司融資效率的差異，本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析法做進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)。

4.1 變量的選取

由于實(shí)收資本反映的是企業(yè)自有資本的數(shù)量，流動負(fù)債和長期負(fù)債反映的是企業(yè)負(fù)債情況，這三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)均說明了企業(yè)內(nèi)外融資的總體水平，工業(yè)增加值反映企業(yè)利用資金創(chuàng)造價(jià)值的能力，因此本文選取實(shí)收資本融資效率、流動負(fù)債融資效率、長期負(fù)債融資效率三個(gè)指標(biāo)，對中小物流企業(yè)和大型物流企業(yè)的融資效率進(jìn)行對比分析[4]。這三個(gè)指標(biāo)值的計(jì)算方法為實(shí)收資本、流動負(fù)債、長期負(fù)債分別除以工業(yè)增加值。物流中小企業(yè)、大型企業(yè)詳細(xì)數(shù)據(jù)資料見表4和表5。

表4 物流企業(yè)融資相關(guān)數(shù)據(jù) 單位：萬元

表5 物流企業(yè)融資效率三大指標(biāo)

4.2 實(shí)證分析

本文以中小物流企業(yè)和大型物流企業(yè)2016年9月30日的數(shù)據(jù)為樣本，由于選取的樣本偏少，為了提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確率，只能采取灰色關(guān)聯(lián)分析法來進(jìn)行驗(yàn)證。

首先，確定參考數(shù)列，分別選擇三個(gè)指標(biāo)的最大值作為參考值，參考數(shù)列X0=（0.27，2.49，0.643 6）；其次，對表5的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；然后根據(jù)公式計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù) λij，其中ρ=0.5，，M、m分別為△i（k）的極大值和極小值；再依據(jù)是每一種融資方式的融資額占總?cè)谫Y額的比重，計(jì)算三種融資方式所占的權(quán)重wij，計(jì)算結(jié)果見表6；最后，根據(jù)公式計(jì)算綜合關(guān)聯(lián)度并排序，結(jié)果見表7。

表6 計(jì)算結(jié)果

表7 物流中小企業(yè)和大型企業(yè)的綜合關(guān)聯(lián)度

從表7的數(shù)據(jù)中可以看出，2016年我國中小物流企業(yè)的融資效率低于大型物流企業(yè)。此結(jié)果與上述采取線性回歸方法得到的結(jié)果一致。

5 結(jié)論

本文在分析物流業(yè)融資現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，首先選取凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、股東權(quán)益比率三個(gè)指標(biāo)構(gòu)建多元回歸模型，對滬深交易所上市的28家物流公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸分析，最后得出物流企業(yè)的融資效率與股權(quán)融資負(fù)相關(guān)，與債權(quán)融資正相關(guān)；債權(quán)融資對融資效率的影響大于股權(quán)融資；大型物流企業(yè)的融資效率高于中小型物流公司的結(jié)論。然后為了進(jìn)一步驗(yàn)證中小物流公司與大型物流公司融資效率的差異，選取工業(yè)增加值、實(shí)收資本、流動負(fù)債、長期負(fù)債四個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果也表明大型物流公司的融資效率高于中小物流公司。

兩種方法均表明中小物流企業(yè)的融資效率低于大型物流企業(yè)，中小物流企業(yè)在發(fā)展的過程中，首先應(yīng)從自身角度壯大自己，改善資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、提高資金的使用效率；其次，政府應(yīng)加強(qiáng)對中小物流企業(yè)的政策扶持，實(shí)行利率優(yōu)惠、政策性貸款等金融支持措施，降低其融資成本。大型物流企業(yè)的融資效率雖然高于中小型物流企業(yè)，但是仍需繼續(xù)加強(qiáng)自身資金積累，拓展多渠道的融資方式，降低融資成本，提高資金的獲利能力。

[1]方芳,曾輝.中小企業(yè)融資方式與融資效率比較[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理,2005,(4):38-42.

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[4]馬媛.灰色關(guān)聯(lián)度分析法下西安市中小企業(yè)融資效率研究[J].財(cái)會月刊,2010,(12):66-68.

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Em pirical Study on Financing Efficiency of Chinese Logistics Enterprises

Hu Shufang
(ShaoxingVocational&TechnicalCollege,Shaoxing 312000,China)

In this paper,with 28 logistics enterprises listed in the Shanghai and Shenzhen Exchanges as the sample,we used the linear regression and grey correlation analysis to study empirically the financing efficiency of the large-scale and medium-scale logistics enterprises and found that the former was significantly more efficient than the latter and industry-wise,equity financing was less efficient than debt financing.

logisticsenterprise;debtfinancing;equity financing;financingefficiency

F253.7

A

1005-152X(2017)05-0021-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.05.006

2017-03-07

胡書芳（1980-），女，河北保定人，紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，碩士，研究方向：公司金融。