文化产业上市公司融资效率评价及优化

内容摘要：文章采用DEA的CRS模型和 VRS模型对我国24家文化产业上市公司2009-2011年的综合融资效率进行了测算，发现仅有33.33%的公司融资效率达到DEA有效，66.67%的公司由于规模效率偏低导致非DEA有效。进而对两类公司分别引入松弛变量和SE-DEA模型实证探究其可优化的路径。发现两类公司均存在较大的改进空间，加大融资规模、提高负债融资比重可普遍提升公司的融资效率。据此，提出相关建议。

关键词：文化产业 融资效率 DEA SE-DEA

文化产业作为21世纪的“朝阳产业”，以其资源消耗少、知识密集度高、发展潜力大等优势在我国发展迅猛。近年来，涉及文化产业融资问题的研究虽不断增加，但多限于对现状、政策、建议等宏观层面的定性分析，以微观视角，对关乎文化产业融资良性发展的融资效率问题未做过多的关注，更鲜有建立在数据基础上的实证研究。为此，本文采用数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis， DEA），以我国文化产业上市公司为样本，对其融资效率进行综合评价，并实证探究其优化路径，以期为企业决策提供依据。

实证方法及模型选取

数据包络分析方法是1978年由美国运筹学家Charnes等人运用线性规划理论提出的一种评价决策单元（Decision Making Units，DMU）相对效率的分析方法。根据规模报酬是否可变，DEA模型可以分为规模报酬不变模型 CRS和规模报酬可变模型 VRS。前者主要用于测算综合技术效率（TE），后者主要用于测算纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。其中，纯技术效率值是剔除规模影响后的融资效率，能够反映公司对融入资金的使用效率。综合技术效率与纯技术效率相除可得到规模效率值，能够反映公司的投入、产出比是否合适。然而，利用DEA基本模型只能对无效DUM的效率进行比较和优化分析，而对于处于前沿面的有效DUM，其效率值均为1，因此不能区分其相对效率水平，且松弛变量一律显示为0，认为有效DUM的投入和产出无需调整。为解决这一问题，Andersen 和 Petersen（1993） 在CRS模型的基础上构建了一种 DEA的“超效率”模型。DEA“超效率”模型与CRS模型的数学形式相似，各数学符号的经济含义也一样。不同的是CRS模型在评价每个DUM的相对效率时，参考集包括该DUM本身。而“超效率”模型的参考集却将该DUM排除在外，并由其他所有DUM的线性组合代替。

实证分析

（一）决策单元及评价指标选取

对决策单元的选取其实就是确定相互比较的参考集。本文选取2009-2011年度在沪、深两市上市的24家文化类上市公司为DEA模型的决策单元（剔除了ST类和数据不全的公司），来探讨我国文化产业上市公司的融资效率，数据来源于国泰安金融数据库。在指标选择方面，考虑到指标的可获得性和代表性，本文在参考以往研究的基础上，结合文化产业融资的特点，最终选择的输入指标为：总资产、负债总额、所有者权益合计、财务费用。输出指标为：净资产收益率、主营业务收入。根据经验法则，在运用DEA模型测度效率时，要求：决策单元数>2 （输入变量+输出变量）。故本文构建的四投入、双产出的评价指标体系符合DEA使用的经验法则。

（二）数据无量纲化处理

由于模型的输入输出的各个指标具有不同的量纲，且原始数据中存在负数，无法直接代入模型进行DEA有效分析，因此需要将原始数据按一定函数关系归一到某一正值区间。本文选取功效系数法对原始数据进行无量纲化处理，公式为：，其中： 。

（三）实证结果及分析

本文运用DEA-Solver软件求解所涉及的DEA模型问题。结合2009-2011的数据利用基于投入导向型的 CRS模型和 VRS模型，对我国24家文化产业上市公司的融资效率进行测评。计算结果如表1所示。

1.融资效率的总体评价。从综合效率来看，在24家文化产业上市公司中， 仅有8家公司处于DEA有效状态（综合效率值为1），占比33.33%。在剩余的16家非DEA有效公司中，仅有3家企业达到纯技术有效非规模有效，既非技术有效又非规模有效的企业却高达13家，占非有效企业总数的81.25%，因此，从整体而言，我国文化产业上市公司的融资效率并不理想。

从资金使用效率来看，24家文化产业上市公司纯技术效率的均值为0.87，且45.83%的纯技术效率达到DEA有效，说明我国文化产业类上市公司的资金使用效率还是相对较高的，同时也反映制约企业融资效率提高的主要因素是规模效率。如曲江文旅和中文传媒2家公司虽已达到纯技术有效，但因规模效率相对不高导致其综合技术效率也不高。

从规模效益来看，24家企业中仅有8家处于规模效益不变阶段，即以最适合的投入量达到了当前的产出水平。而在16家非DEA有效公司中，68.75%的公司处于规模效益递增阶段，即增加一定比例的投入将会促使更大比例的产出。这与文化产业的发展现状相符，资金的短缺制约了公司的发展，如粤传媒，其纯技术效率值已达0.96，但由于其规模效益值仅为0.65，结果导致其综合技术效率只有0.63。

2.非DEA有效决策单元的改进分析。DEA有效的决策单元可构成CCR模型中的效率前沿面，以此为基准，对非DEA有效的决策单元进行松弛变量分析，即可衡量其与前沿面的偏离程度及能够改进的方向和空间，测算结果如表2所示。

从投入角度来看，16家非DEA有效的公司中有14家出现资产冗余，是文化产业上市公司的资金投入过度了吗？其实不然，因为71.43%的公司正处于规模效益递增阶段。因此，问题的关键在于对投入资金的有效利用。另外，根据分析结果还有62.5%的公司权益融资规模过大，31.25%的公司的融资成本过高。从产出角度来看，只有6.25%的公司的净资产收益率不高，说明文化产业上市公司的整体盈利能力较强，但43.75%的公司的主营业务收入还有待提高，整个文化产业产品、技术更新换代的速度很快，相关公司若不能加大技术创新，提高核心竞争力，则很难保持高速发展。

3.DEA 有效决策单元的改进分析。传统DEA模型无法对有效决策单元进行改进分析，故本文借助DEA“超效率”对各DEA有效公司进行补充测评。各公司投入产出要素需要改进的方向和数量的统计结果如表3所示。

从表3可知，即使公司达到DEA有效，也不意味着处于最优状态。从投入角度来看，62.5%的公司还可以进一步扩大资产规模，同时需要注意的是：75%的公司存在权益融资过重，而87.5%的公司的债权性融资却还不足。说明对于已经处于DEA有效的公司，要注意运用多种融资工具来进行融资，以使公司在扩大融资规模的同时可以保持合适的资本结构。另外财务费用方面的不足，也再次印证公司需要投入更多的资金用来扩大和疏通公司的各种融资渠道。从产出的角度来看，8家DEA有效的公司的净资产收益率和主营业务收入都可正向改进，说明在现有的资源条件下，公司还可以进一步扩大收益。而两项产出指标9%的平均改进率，表明公司业绩的提升空间还很大。

结论与建议

第一，仅有33.33%的公司融资效率处于DEA有效状态，从整体而言，我国文化产业上市公司的融资效率不高，主要制约因素是公司的规模效率。因为从资金的使用效率来看，45.83%公司的纯技术效率已达DEA有效，但需要注意的是，文化产业属于高知识密集、创新密集的产业，相关公司仍需不断地加大科研投入力度，提升自主创新能力，这样才能确保公司获得持久的纯技术效率，并从根本上改善公司的融资效率。

第二，68.75%的非DEA有效公司处于规模报酬递增阶段。尽管样本公司具有一定的规模效应优势，但整体融资效率却不高，说明资金的短缺已成为制约文化企业提高融资效率的瓶颈。因此，文化企业更应该加强对创新融资工具的认知和运用，通过信贷、融资租赁、发行债券、增发、配股、资产重组等多种方式来扩大企业的资本规模，充分发挥文化产业规模效应对融资效率的拉动作用。

第三，非DEA有效及DEA有效公司均出现权益融资过重、债权融资不足的问题。相对于传统企业，文化企业多是以“轻资产”运行的知识密集型服务企业，以智力投资为主，主要拥有知识产权、版权等无形资产，传统的负债融资方式对文化产业来说难免“不合身”，若不创新融资思路，很容易出现高股权、低负债的现状。因此，各金融机构应积极创新金融产品，开发多元化、多层次的适合文化产业公司的债务融资工具；各文化企业也要注意结合自身状况，积极尝试抵押债、可转换债、集合债等多种债权融资方式，适当地提高债权融资的比重，以充分发挥债务融资的税盾作用和财务杠杆效应。

参考文献

1.袁维海.文化产业发展问题与对策探析[J].华东经济管理，2004（2）

2.Charnes A，Cooper W W，Rhodes E.Measuring The Efficiency of Decision Making Units[J].European Journal of Operation Research，1978（2）

3.胡燕京，冯琦.基于DEA的我国上市旅游企业经营绩效评价[J].华东经济管理，2006（9）

4.张新建，林树，孙俊峰.我国文化产业的金融化选择[J].山东社会科学，2012（12）