创新型中小企业是中国国民经济发展中重要组成部分,其作用不言而喻。然而,随着国内外经济状况的恶化,其发展日益受到制约,尤其是其融资能力。融资能力指在一定的经济金融条件下,一个企业可能融通资金的规模大小。Robert对欧洲中小企业的融资能力相关研究进行述评。[1]Ladislav和Ján指出在企业发展过程中,单单依靠企业内源融资已经无法满足企业发展需要。[2]Jiang等建议企业发展过程中,融资渠道应由内源融资转向外源融资。[3]Chen等认为,在企业融资申请过程中,企业的管理能力和持续不断的R&D投入对于企业融资成功与否表现出极高的相关度。[4]Daniel从资产角度出发指出在融资信息不对称和匹配情况下,创新型中小企业应该充分发挥其专利、发明、商标、品牌等无形资产的优势。[5]Tim指出,贷方或者投资方注重的还是企业自身融资能力的考察,如项目的盈利能力、资本的运作能力、到期之后的还款能力等。[6]国外研究表明,大多文献从经济学的逻辑角度分析中小企业融资能力的影响因素,而基于量化分析方法研究融资能力的文献不多见。中国国内方面,周业安讨论了金融抑制对中国企业融资能力的影响。[7]钟田丽和郭令秀研究了中小企业资本结构与融资能力之间的关系。[8]林毅夫和孙希芳探讨了信息、非正规金融与中小企业融资之间的关系。[9]方明月研究了资产专用性、融资能力与企业并购关系,但其仅以资产负债率和现金比率来衡量公司的融资能力,缺乏说服力。[10]近年来,有学者开始关注中小企业的融资能力的评价,如张晶晶研究了创新型小微企业竞争力评价,没有过多涉及融资能力问题。[11]邵永同研究科技型中小企业融资模式创新。[12]束兰根和吴春燕采用信用评价模型对科技型中小企业融资能力进行评价,但其评价方法过于主观。[13]
一、创新型中小企业融资能力评价指标体系的构建以创新型理念为出发点,围绕融资能力,依据系统性、客观性、适用性、代表性和合理性原则,将创新型中小企业融资影响因素归结为创新能力、成长能力、盈利能力、保障能力、管理能力5个方面,并构建对应的20个三级指标。其中,创新能力是重点竞争优势,成长能力是关键指标,盈利能力提升价值,保障能力是基本条件,管理能力是综合体现,如表 1所示。
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表 1 创新型中小企业融资能力指标体系 |
为了量化评估结果,需要对表 1中三级指标进行计量,依据通常的公司金融中定义,具体如下:
创新能力的构成指标包括3个,分别是R&D投入强度=R&D经费/销售收入×100%、研发员工的比例=研发员工人数/总职工数×100%、发明专利数。
成长能力的构成指标包括3个,分别是营业收入增长率=(当期营业额-上期营业额)/上期营业额×100%、净利润增长率=(当期净利润-上期净利润)/上期净利润×100%、总资产增长率=当年总资产增长额/年初资产总额×100%。
盈利能力的构成指标包括4个,分别是销售利润率=利润总额/销售收入净额×100%、总资产报酬率=息税前利润/平均资产总额×100%、净资产收益率=净利润/平均股东权益×100%、净资产收益率增长率=(当期净资产收益率-期初净资产收益率)/期初净资产收益率×100%。
保障能力的构成指标包括5个,分别是流动比率=流动资产/流动负债×100%、速动比率=速动资产/流动负债×100%、无形资产占比=无形资产总额/净资产总额×100%、债务保障率=经营活动现金净流量/债务总额×100%、资本保值增值率=期末股东权益/期初股东权益×100%。
管理能力的构成指标包括5个,分别是存货周转率=销货成本/平均存货余额×100%、应收账款周转率=赊销收入净额/应收账款平均余额×100%、管理层持股比例=管理层持股份额/公司总股本×100%、流动资产周转率=营业收入/平均流动资产总额×100%、总资产周转率=营业收入/平均资产总额×100%。
二、基于层次分析法的融资能力权重计算 (一)层次分析法层次分析法是20世纪70年代由美国运筹学家匹茨堡大学教授Saaty提出的一种多目标评价决策方法。[14-15]其基本思路是将复杂的问题分解成递阶层次结构,在各要素间简单地进行比较、判断和计算,以获得不同要素或不同待选方案的权重,从而为选择最优方案提供决策依据。它可将人的主观判断用数量形式表达和处理,可同时处理可定量和不易定量因素。其基本步骤包括:确定评价目标,明确方案评价的准则,进而构造递阶层次结构模型;应用两两比较法构造判断矩阵;确定各要素的相对重要度,并进行检验;计算综合权重,并进行总的一致性检验。
(二)融资能力权重计算文章聘请了资深财务专家依据表 1中的指标体系,根据1~9标度给出了相应的判断矩阵,如表 2~表 7所示。
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表 2 创新型中小企业融资能力二级指标专家判断矩阵 |
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表 3 创新能力专家判断矩阵 |
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表 4 成长能力专家判断矩阵 |
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表 5 盈利能力专家判断矩阵 |
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表 6 保障能力专家判断矩阵 |
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表 7 管理能力专家判断矩阵 |
文章利用和积法计算判断矩阵最大特征根及特征向量,并进行了一致性检验,限于篇幅,此处只给出计算结果,如表 8所示。
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表 8 综合权重计算结果 |
三、实证研究
从深圳证券交易所的中小企业板和创业板,根据各公司2014年的年报,选取了20家创新型中小企业。其中入选国家级创新型企业的有13家,包括黄山永新(002014)、浙江三花(002050)、天水华天科技(002185)、中山大洋电机(002249)、四川川大智胜软件(002253)、天津赛象科技(002337)、多氟多化工(002407)、西藏海思科药业集团(002653)、安徽安科生物工程(集团)(300009)和湖北鼎龙化学(300054)、厦门三维丝环保(300056)、广州迪森热能技术(300335)、湖北菲利华石英玻璃(300395)。其余7家企业,各有特色,且都保持行业领先水平,分别是浙江精功科技(002006)、同方国芯电子股份有限公司(002049)和深圳市沃尔核材(002130)、利欧集团(002131)、深圳顺络电子(002138)、北京东方通科技(300379)、北京九强生物技术(300406)。然后,分别搜集相关的财务数据(限于篇幅,此处不列出),由于标度不统一,需先进行无量纲化,利用AHP所得的综合权重,将无量纲化数据进行加权便可得到20家公司综合评分排序,结果如表 9所示。
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表 9 20家创新型中小企业的融资能力综合评分排序 |
为了便于分析,不妨根据其评分值x进行分类,将其融资能力分成4个等级:优秀(x≥0.4)、良好(0.3≤x<0.4)、中等0.2≤x<0.3、较差(0≤x<0.2)。这样所选取的20家企业中,排名1和2为优秀;排名3~8为良好;排名9~16为中等;排名17~20为较差,即北京九强生物技术和利欧集团融资能力最强,其他根据其评分值所在的区间范围类推。
四、结论与对策针对当今创新型中小企业融资问题,在现有文献的基础上,依据系统性、客观性、适用性、代表性和合理性原则,文章给出了一套评价指标,利用层次分析法,依据专家判断,计算出了相应指标的权重。然后,选取中国中小企业中的上市公司中的具体样本,进行融资能力实证研究。研究发现,创新型中小企业融资能力受多方面因素影响,上市公司更应该把主要精力放在提高自身综合素质;持续提高创新能力是创新型中小企业保持核心竞争力和融资优势的必要条件;盈利能力、保障能力、管理能力是企业融资能力的综合素质体现。研究结论可为企业提升自身融资能力提供改进方向,也可为风险投资公司甄选有潜力的企业提供方法支持。
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[2] | LADISLAV M, JÁN B. Evaluation of financing possibilities of small and medium industrial enterprises[J]. Procedia Economics and Finance, 2010, 3 (3) :217–222 . |
[3] | JIANG J J, LI Z M, LIN C Y. Financing difficulties of SMEs from its financing sources in China[J]. Journal of Service Science and Management, 2014, 7 (3) :196–200 . |
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[5] | DANIEL B. SMEs financing: The extent of need and the responses of different credit structures[J]. Theoretical and Applied Economics, 2010 (7) :25–25 . |
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[10] | 方明月. 资产专用性、融资能力与企业并购-来自中国股工业上市公司的经验证据[J]. 金融研究,2011,32 (5) :156–170. |
[11] | 张晶晶. 创新型小微企业竞争力评价[J]. 统计与决策,2013,22 :174–176. |
[12] | 邵永同. 科技型中小企业融资模式创新研究[M]. 北京: 知识产权出版社, 2014 : 165 -197. |
[13] | 束兰根, 吴春燕. 科技型中小企业融资风险识别及融资能力评价[J]. 财经问题研究,2014,36 (12) :111–115. |
[14] | SAATY T L. The analytic hierarchy process[M]. New York: McGraw-Hill, 1980 : 73 -88. |
[15] | SAATY T L. The modern science of multicriteria decision making and its practical applications: The AHP/ANP approach[J]. Operations Research, 2013, 61 (5) :1101–1118 . |