本文采用數據包絡分析法對2009 - 2013年上市零售企業的融資效率進行了實證分析。研究發現，上市零售企業的平均融資效率較高，但無效的上市零售企業數量遠大于 有效上市零售企業數量不同，行業內不同企業的規模效率與純技術效率存在較大差距，接下來小編簡單介紹一篇優秀企業經濟論文。

　　引言

　　融資效率被用于融資順序分析、影響因素以及行業間對比的研究中。融資順序分析的結論大部分與優序理論的結論一致，認為企業融資遵循著內源融資、債務融資、權益融資的順序(鄭伯良，2002、鄧紅征和周長信，2003、劉力昌等，2003)。影響因素分析則包括各種影響因素對企業效率的影響，如資產負債率與企業的資金使用效率和債務期限結構之間沒有明顯的相關關系(胡援成，2002)，而企業融資方式、企業規模、企業質量、企業股權結構和宏觀經濟環境等因素影響企業效率(沈友華，2009)。除此之外，融資效率還被用于對比行業間或企業間的融資情況，在籌資效率方面上市企業優于非上市企業，但非上市企業資金配置優于上市企業(宋增基、張宗益，2003)，企業融資方式、企業規模、企業質量、企業股權結構和宏觀經濟環境等因素對國有企業和民營企業影響程度則不同(沈友華，2009)。

　　考慮到效率評價是一個多輸入、多輸出的復雜系統，涉及較多的評價指標，模糊綜合評價法、熵值法、灰色關聯度法、線性回歸分析等傳統方法受主觀因素影響較大。所以，為了對中國零售產業的融資效率有更清晰的認識和了解，本文以行為模式具有示范效應的上市零售企業為考察樣本，采用數據包絡分析(DEA)這種將輸入和輸出指標分開考慮，不用主觀考慮各指標權重，從而更相對客觀的方法評價中國零售產業融資效率，探討提高該產業融資效率的途徑。

　　研究設計

　　(一)融資效率DEA模型的構建

　　基于DEA方法基本原理，構建用于零售企業融資效率評價的DEA方法基本模型如下(Charnes等，1978)：

　　假設有n個決策單元(零售企業)，每個決策單元有m個輸入向量X=(X1，X2，…，Xm)T，s個輸出向量Y=(Y1，Y2，…，Ys)T，對任意決策單元DMU都滿足凸性、錐性、無效性和最小性的公理假定，得到生產可能集：

　　可以建立具有非阿基米德無窮小ε的DEA模型(CCR或CRS)：

　　(1)

　　對任意決策單元DMU僅滿足凸性、錐性和無效性的公理假定，得到生產可能集 ：

　　可以建立如下DEA模型(VRS或BCC)，

　　(2)

　　其中：m和s分別表示輸入指標X和輸出指標Y的個數;Xij0和Yrj0表示第j0個零售企業的第i項輸入和第r項輸出;θ為該評價決策單元的有效值;λj為輸入輸出指標的權系數; s1-和sr+為松弛變量;ε為非阿基米德無窮小量，在計算中取正的無窮小，如ε=10-6。

　　規模報酬不變模型(1)隱含著規模報酬不變的假設，可以得到技術效率(TE)。反映給定投入情況下，零售企業獲得最大產出的能力，或者是給定產出情況下，企業最小投入的能力。由于規模報酬不變的假設與實際可能難以相符，使得被考察零售企業不全處在最優規模狀態，規模報酬可變模型(2)通過計算可以得到去除規模效率影響的純技術效率(PTE)和規模效率(SE)。

　　(二)數據來源

　　本文采用76家中國上市零售企業代表零售產業，作為決策單元。采用了2009-2013年的企業數據。76家零售企業為按照中國證監會新行業分類標準劃分的86家零售類企業，在考慮到涉外股票的上市企業可能受海外因素影響且ST企業財務狀況異常不具有普遍性的情況下，去除了1家ST企業，6家涉外股票企業和3家數據缺失企業。本文只考慮企業的合并報表數據，并且要求所有樣本的賬面沒有缺失數據。

　　(三)變量選擇

　　結合零售企業的特點與資金投入的要求，本文界定測度指標如表1所示。

　　描述性統計

　　就76家中國上市零售企業2009-2013年5年的平均數據來看，凈資產收益率ROE的平均數為11.9%，中位數為11.3%，可見半數以上企業凈資產收益率大于11.3%，接近平均值，且37家企業凈資產收益率在10%-20%之間，只有3家企業ROE為負數，樣本零售企業在這5年間的總體盈利能力不弱。13.2%的企業處于衰退期，19.7%的上市零售企業處于穩定期，67.1%的企業處于成長期，其中營業總收入增長率超過20%的企業大約為26.3%，說明大部分中國零售企業成長勢頭良好，為了進一步發展和擴張，需要大量的資金支持。營業總收入增長率低于5%，表明該企業已經進入衰退期，很難再保持市場份額，營業利潤開始滑坡，需要開發新的受歡迎的產品;營業總收入增長率在5%-10%之間的企業，說明該企業處在穩定期，如果不出臺新的產品策略，不久可能進入衰退期;營業總收入增長率高于10%的企業，認為該企業為成長型企業，尚未面臨產品更新換代的風險，企業將能繼續保持良好的增長勢頭。總資產周轉率的平均數為1.39次，中位數為1.44次，非常接近并且中位數大于平均數，75%的企業總資產周轉率大于1，說明中國上市零售企業總體總資產周轉率較高，企業籌集資金的利用效率較高。零售企業的資產負債率比較于其他行業平均水平相對較高，48.7%樣本企業的資產負債率超過60%，36.8%的樣本企業的資產負債率在40%到60%之間，就資產負債率而言，中國上市零售企業大部分屬于冒險性企業，需要更多的流動資金支持，以避免資金斷裂的風險。按照歐美慣例，認為資產負債率60%及以上為冒險型企業，40%-60%為穩健型企業，40%以下為保守型企業。樣本企業總體短期償債能力不強，有7家企業資金流動性好，13家企業資金流動性差，大部分企業的資金流動性處在一般水平。以流動比率大于2，速動比率大于1的企業屬于資金流動性好企業，流動比率小于1，速動比率小于0.5的企業屬于資金流動性差企業。

　　融資效率評價結果及分析

　　根據76家代表性的上市零售企業的原始數據整理出有關的投入產出數據。每個決策單元有4個輸入指標和3個輸出指標，采用DEAP2.1程序，運用模型(1)和(2)測算。從測算結果可知，在76家上市零售企業中，綜合技術效率有效的企業有20家，無效的企業有56家。純技術效率有效的企業有29家，無效的有47家。規模有效的企業有21家，無效的有55家。假設模型最優解為θ*，s-*，s+*，在模型(1)中，當θ*=1，s-*=0，s+*=0時，認為決策單元j0為CCR模型下DEA有效;當θ*<1時，認為決策單元j0為CCR模型下非DEA有效。在模型(2)中，當θ*=1，s-*=0，s+*=0時，認為決策單元j0為BCC模型下DEA有效;當θ*<1 或者s-*≠0，s+*≠0時，認為決策單元j0為BCC模型下非DEA有效。綜合效率有效、純技術效率有效和規模效率有效的企業數分別占到總企業樣本數的26.3%、38.2%和27.6%。且綜合效率有效的20家企業的松弛變量等于0，說明這20家企業的投入和產出狀態已經達到最佳。技術效率值、純技術效率值和規模效率值分布在0.8以上的占大多數，分別為50%、59%和73%，沒有融資效率值在0.5以下的企業，說明總體上來看，我國零售上市企業的平均融資效率比較高，但是無效企業所占比率較高，說明大部分上市零售企業的資金投入產出沒有發揮最大效率，資金沒有得到有效應用，企業的資金只是相對發揮了效用。

　　結論

　　本文運用DEA方法，采用上市零售企業2009-2013年的數據對其融資效率進行實證分析。上市零售企業作為零售產業的企業中相對出色的代表，對評價零售產業的融資效率具有良好的代表性。由上文可知技術效率的平均值為0.858，純技術效率的平均值為0.925，規模效率的平均值為0.926，表明零售產業總體平均融資效率較高，然而無效的上市零售企業數遠大于有效的上市零售企業數，且產業中不同企業間規模效率和純技術效率還是有較大差距，純技術效率差距較大，融資效率在未來還有提升空間。大量零售企業處于成長期，資金流動性并不很好，需要更多的外來資本支持其發展和擴張。就規模報酬判定角度來看，零售產業的資產規模與企業效率并非同向正比變化，76家上市零售企業中，資產規模在50億元以上的企業有26家，絕大部分DEA有效的企業為資產規模小于50億元的企業，規模在100億元以上的企業均為DEA無效企業。規模越大的企業，反而融資效率比較低，呈現規模報酬遞減。從趨勢變動上看，2009-2013年間我國上市零售企業39.5%企業融資效率有所提升，主要歸功于規模效率提升的影響。零售產業的資產負債率較高，2009-2013年間平均值為57.58%，最大值為88.21%，最小值為16.69%，中位數為59.35%，說明我國零售企業較為依賴債務融資。DEA有效的企業中有資產負債率高的企業，也有資產負債率低的企業，但總體而言，資產負債率低的企業融資效率更高，DEA有效的企業數占比更大。說明我國零售企業的資本結構與融資效率存在著密切的關系，無論是上市還是非上市的零售企業融資效率都有提升的空間。

　　閱讀期刊：經濟理論與經濟管理

　　《經濟理論與經濟管理》(月刊)創刊于1981年，是中國人民大學主辦的綜合性經濟與管理學術月刊。注重研究深度和學術規范，關注經濟現實，講求理論與實踐相結合。該刊主要組織刊發兩類文章：一類是具有原創性的純理論文章，強調理論創新、思想深度和思辨性;另一類是熟練運用經濟數量分析技術和實證方法、理論聯系實際、有新的觀點和發現的文章。