基于数据包络分析的农业上市公司融资效率研究.docx

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基于数据包络分析的农业上市公司融资效率研究

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蒋惠凤

摘要:农业产业化的进程受到金融抑制的影响,使得农业企业融资渠道狭窄、风险大,因而其融资效率的高低变得更加重要。利用数据包络分析方法对沪深A股农业上市公司的融资效率进行测度后发现,农业上市公司融资效率为有效的单位比重偏低,大部分企业的效率值介于0.4~0.8之间。纯技术效率普遍高于综合效率,并且历年变化较大,是影响综合效率的主要因素,因此农业科技创新不仅是推进农业和农村现代化的源泉和动力,长远来看也是提高融资效率的重要路径。利用单因素方差分析方法比较农业不同子行业间综合效率均值,发现它们之间并没有显著差异。

关键词:融资效率;数据包络分析;纯技术效率;农业上市公司

:F275文献标志码:A

:1002-1302(2016)11-0501-04

农业是国民经济的基础部门,也是经济发展较为薄弱的环节,一直是需要重点扶持的產业。近年来,在国家大力发展现代农业的大背景下,中国农业得到了持续健康的发展,形成了例如“低碳农业”“有机农业”等许多新农业概念,农业发展也转变为融合现代工业、现代服务业在内的现代产业链条的道路,农业潜在的发展空间不断地吸引着来自国内外众多的投资机构。一直困扰农业发展的融资问题迎来了缓解的机遇,但是农业投资高风险性、融资难的问题依然存在,农业要实现更大的发展,仍有赖于高效的资金投入与产出。因此,如何综合衡量和评价农业企业的融资效率仍然值得深入探讨。

关于农业公司融资效率的研究,并没有形成一个完整的系统评价体系,大部分学者是从理论和实证2个角度来分析的。沈渊等研究认为,中国农业上市公司表现为综合效率低,规模效率、技术效率和纯技术效率在不同上市公司间、不同子行业间存在显著差异;同时还发现不同年份之间部分公司的效率值波动较大[1-3]。张新美通过调研分析发现,农村微型企业从融资渠道角度探讨融资效率的话,非正规金融优于正规金融渠道[4]。随着国家对农业加大投入,强化融资配套扶持政策的实施,农业上市公司的融资效率是否有了明显提升,对此展开研究。

1研究方法

金融学家曾康霖最早提出“融资效率”这一名词[5],其后,国内学者在有关企业融资效率的基本涵义方面取得了大量研究成果[6-8],大多基于投入产出视角定义融资效率。关于评价企业融资效率的实证研究主要基于模糊综合评判法、包络分析法、层次分析法和熵值法等,其中数据包络分析法产生于1978年,Charnes等从前沿生产函数思想角度提出一种以相对效率为基础的非参数目标决策方法,即CCR模型[9],该模型基于规模收益不变生产可能集,使效率评价理论的现实应用更便利。Banker等建立了基于规模收益可变生产可能集的BCC模型[10]。魏权龄首次把DEA方法引入到国内学术界[11],随后由于DEA适用于多投入、多产出的复杂系统的综合评价,且不须要指定投入产出的生产函数形态,国内众多学者应用并发展了DEA模型[12-13]。

1.1综合效率——CCR模型

数据包络分析的基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元(DMU)构成被评价群体,通过设立的线性规划模型,对投入和产出比率进行综合分析,得出相对效率的方法[14]。

1.2纯技术效率和规模效率——BCC模型

BCC模型[10]在变动规模报酬(VRS)的假设下,将固定规模报酬的技术效率分解为纯技术效率(用PTE表示)与规模效率(用SE表示),分别表示造成技术无效率的原因,包括来自生产技术上的无效率以及DMU未处于最优规模的无效率。CCR模型和BCC模型的区别在于规模报酬假设不同,构成不同的生产前沿面,前者为凸锥形,后者为凸多面体。本研究采用BCC模型计量PTE和SE。把∑λj=1的条件加到模型(1)里的约束条件,得到BCC模型。BBC模型可以用来评价DMU的纯技术效率,纯技术效率值介于0~1之间,其值越接近1,代表越具有纯技术效率;反之,若越接近0,代表越缺乏纯技术效率。技术效率、纯技术效率与规模效率之间存在关系式:TE=PTE×SE,由此求得规模效率值SE。

1.3规模收益

运用DEA技术评价后,计算各DMU的规模收益值k,k=∑λj/θ,不同取值代表不同含义:(1)当k=1时,意味着DMU的规模收益不变,DMU在此时达到最大产出规模点;(2)当k1时,则为该DMU的规模收益递增,且k值越小,规模递增趋势越明显,因此该DMU如果在原来投入的基础上,适当增加投入量,产出量增加的比例将更大;(3)当k1时,则为该DMU的规模收益递减,且k值越大,规模递减趋势越明显,因此该DMU没有再增加投入的必要,即使增加投入量也不可能带来更大比例的产出。

2模型设计:2010—2014年农业上市公司效率分析

2.1样本选取与数据来源

本研究选取沪深A股200

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