信息技術企業融資效率研究
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摘要：本文利用數據包絡法對深交所63家信息技術類上市企業的融資效率進行研究。結果發現，在研究的三年間多數企業沒有達到DEA有效，只有不到15%的企業達到了DEA有效。另外，純技術效率相對規模效率較低，主要是由于純技術效率拉低了綜合效率，純技術效率還有很大上升空間。研究還發現信息技術類企業融資效率總體上有上升的趨勢。
關鍵詞：信息技術類企業 數據包絡分析 融資效率
一、前言
當前是一個信息技術時代，信息技術正在逐漸改變著我們的生活、工作和學習。信息技術給人們的生活帶來了極大地便利，同時也極大促進了國民經濟的繁榮。目前世界正在由工業化時代向信息化時代轉變，信息技術代表著先進的生產力，可以改善勞動條件，增加經濟效益，提高市場效率，擴大市場環境，信息技術以互聯網為載體，構建了各個國家、各個地區、各個企業以及個人之間的橋梁，還在某種意義上打破了地域和國家的限制，把全球的經濟市場聯系在一起，縮小了空間上的距離，促進了經濟全球化。信息技術已經滲透到了傳統的制造業，促使傳統產業結構相應發生了巨大變化，中國作為制造業大國，在世界經濟一體化的時代背景下，應該緊抓機遇，積極適應時代發展的趨勢，發展信息技術，不斷改革創新，通過信息技術與傳統制造業的結合，實現優勢互補，促進國民經濟健康發展。當前我國擁有眾多的信息技術企業，為我國經濟發展做出了突出貢獻，也提供了很多的就業機會。但是，我國信息技術企業仍然面臨著很大的困境，很多信息技術企業規模較小，缺乏資金，很難進一步發展。有些企業擁有很多融資渠道，但是效率卻很低下，信息技術企業通過高成本的融資，很難獲得發展。
二、文獻綜述
企業的成長離不開資本，沒有資本的支撐企業很難進一步發展，絕大多數企業的發展都必須依賴外部融資，在這樣的背景下，怎樣合理利用企業所融入的資金，提高資金利用效率顯得尤為關鍵。目前很多學者都十分關注企業融資效率問題，相關的研究也比較多，各種類型企業融資效率的研究都有涉及，但是專門針對信息技術類企業的研究相對較少。初立蘋，粟芳（2013）比較了 2007 年到2011 年財險公司在融資效率上的不同，得出財險行業大致有 30% 的公司能達到融資有效率的結論。周昌仕，郇長坤（2015）研究了涉海產業企業融資效率，發現2008至2013年涉海產業類企業融資效率總體上處于較的低效率。潘永明等（2016）通過引入Malmquist指數分析了我國環保產業2009至2013年的融資效率動態變化，結果表明：2009至2013年的融資效率呈現下降趨勢。羅春燕（2016）等分析了42家文化金融產業上市公司的融資數據，對我國文化金融產業的融資效率進行了研究，得出我國2012到2014年，文化金融產業融資效率的均值較高，但有逐年下降的趨勢。李籽墨，余國新（2018）利用2014至2016年糧油加工業上市公司的數據，對我國融資效率進行了實證分析。研究發現：2014至2016 年我國糧油加工業上市公司融資效率整體較低，且呈現逐年下降趨勢。
三、研究方法及數據來源
當前在研究效率問題上，常用的方法是數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA），它可以解決多投入與多產出的問題，不會受到尺度的影響，DEA對效率的評估結果是一個綜合性指標，并且可用于經濟學中總生產要素的概念，模型中的加權值是數學的乘積計算，因此不受人的主觀性影響?；谏鲜龇N種優點，本文選擇數據包絡分析這一方法，研究信息技術類企業的融資效率問題。
數據包絡分析是美國運籌學家A.Charnes.和W.W.Cooper在1978年首先提出的，1978年他們提出了 CCR模型，CCR模型是DEA的一種。但是這一模型的假設是規模報酬不變，很多情況下企業都是規模報酬可變的。因此A.Charnes.和W.W.Cooper在1984年又提出了規模報酬可變的BCC模型。本文研究的信息技術類企業一般是規模報酬可變的企業，因此本文選擇規模報酬可變的方法研究這類企業的融資效率。
本文選取了深交所上市的63家信息技術類企業作為樣本，數據來源于東方財富網。利用規模報酬可變的DEA來分析2015年至2017年間信息技術類企業的融資效率。本文選取了三個投入指標（XI）和兩個產出指標（YI）。三個投入指標分別為營業成本（X1）、財務費用（X2）和資產負債率（X3）。營業成本主要是指信息技術類企業銷售產品或者提供勞務所花費的資金，在一定產出的情況下，企業營業成本越低，企業融資效率一般會越高。財務費用是代表企業融資過程中所花費的融資成本，企業的融資成本直接關系到企業的融資效率，通常情況下企業的融資成本越高，融資效率會越低。資產負債率是指企業額負債在資產中所占的份額，這一指標反映企業的資本結構，如果企業的資產負債率越高，表明企業財務風險越大，企業的融資成本會因此增高。兩個產出指標分別是營業收入（Y1）和總資產周轉率（Y2）。營業收入是和營業成本相對應的一個指標，反映企業的盈利能力，也是影響企業融資效率的一個重要因素?？傎Y產周轉率可以反映企業資產的使用效率，能夠反映企業的運行效率。
四、實證分析
由于運用數據包絡分析數據不能有負值，故本文對所選取的指標進行無量綱處理，具體處理如下：XI=0.9*（XI-Xmin）/（XMAX-Xmin）+0.1;YI=0.9*（YI-Ymin）/（Ymax-Ymin）+0.1。運用deap2.1軟件，計算2015年至2017年信息技術類企業的各項指標，得出下表的結果：
總體來看，2015年至2017年信息技術類企業綜合效率呈現先增后減的趨勢。2015-2017年間綜合效率DEA有效的分別只有7家、9家和7家?？偟膩碚fDEA有效的企業所占比重較小，只占了11.1%、14.3%、11.1%。說明我國一部分信息技術類企業雖然具有較高的融資效率，融入的資金得到了充分的利用，投入沒有冗余，也達到了最大的產出，但是多數企業的融資效率都相對低下，沒有有效的利用好資金。純技術效率和規模效率三年間DEA有效的企業數分別是9家、12家和8家;9家、15家和10家?？梢钥吹揭幠Ｓ行У钠髽I數相對多一點，相應的規模效率的均值也是最高的，分別為0.966、0.979和0.975。純技術效率每年的均值都要小很多，每年均值分別為0.862、0.913和0.912，可見主要是因為純技術效率過低，拉低了綜合效率。由此可以發現，純技術效率有很大的上升空間，提高純技術效率有助于提升整體的融資效率。綜合效率的均值分別為0.833、0.894、0.89。2016年均值上升相對較多，2017年相對于2016年只下降了0.004。雖然2017年相較于2016年稍低，但比2015年仍舊要高，總體上還是上升的趨勢，說明信息技術類企業的融資效率有向著好的方向發展的趨勢。
五、結論及建議
通過對63家信息技術類企業2015-2017年的數據分析，發現：第一，信息技術類企業融資效率有逐漸變好的趨勢，效率的均值2016、2017年相對2015年都有提高。第二，少數信息技術企業實現了有效的DEA，這些企業沒有投入冗余，產量達到最大; 大多數公司仍未實現DEA有效，投資仍然有冗余的。第三，這些企業的純技術效率相對于規模效率較低，還有很大的上升空間。結合上述分析結果提出以下幾點建議：第一，信息技術類企業自身要加強自主創新意識，不斷提高自身核心競爭力，信息技術類企業賴以生存的就是技術，必須不斷增加研發投入，才能持續發展。第二，企業內部有必要構建合理的內部管理體系，提高企業的管理水平，充分利用資金，降低成本。第三，從政府角度，要進一步鼓勵信息技術類企業發展，為信息技術類企業提供更多的優惠，為廣大的信息技術類企業發展提供良好的環境。
參考文獻：
[1]初立蘋，粟芳.我國財產保險公司融資效率的DEA比較分析[J].保險研究，2013（04）：22-32.
[2]周昌仕，郇長坤.涉海產業類企業融資效率及影響因素測評研究——基于DEA-Random Effects Models的經驗數據[J].中國海洋大學學報（社會科學版），2015（02）：13-20.
[3]潘永明，喻琦然，朱茂東.我國環保產業融資效率評價及影響因素研究[J].華東經濟管理，2016，30（02）：77-83.
[4]羅春燕，張品一，李欣，梁鍶.基于DEA方法的文化金融產業融資效率研究[J].統計與決策，2016（23）：107-109.
[5]李籽墨，余國新.我國糧油加工業上市公司融資效率研究[J].農業經濟，2018（12）：103-105.
基金項目：天津社科規劃項目“政府R&D資助對中小企業創新效率的影響研究”（TJYY17-017）。
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