【《乡村振兴战略背景下我国中小型农业企业融资效率评价分析计算案例》8100字】

乡村振兴战略背景下我国中小型农业企业融资效率评价分析计算案例目录TOC\o"1-3"\h\u25843乡村振兴战略背景下我国中小型农业企业融资效率评价分析计算案例 1113321.1我国中小型农业企业融资效率评价 141171.1.1DEA模型 1176031.1.2基于DEA的中小型农业企业融资效率的评价 176831.1.3评价结果分析 395591.2我国中小型农业企业融资效率的影响因素分析 6110881.2.1二元Logistic回归模型介绍 615271.2.2变量的选择 6120331.2.3描述性统计分析 7196661.2.4Logistic回归分析 81.1我国中小型农业企业融资效率评价1.1.1DEA模型DEA方法又称数据包络分析法，是对多指标投入和多指标产出的相同类型部门，进行相对有效性综合评价的一种方法，常用来研究多投入多产出生产函数。其基础模型由C2R模型（规模报酬不变模型）、CRS模型（规模报酬非增模型）和BCC模型（规模报酬可变模型）三个模型构成。其中，C2R和BCC模型最为基础。本文将这两个模型用于我国中小型农业企业融资效率的测度上，在测度的过程中，C2R模型与现实经济差距较大，在评价DUM为DEA弱有效时，会导致规模效率和技术效率与现实存在一定的偏差，导致最终的测度结果不够准确的情况发生。此外，在DEA模型中，相同类型的部门、企业或时期称为决策单元，决策单元的一组投入指标数据和一组产出指标数据就是评价的依据所在，其中，投入指标指决策单元在经济和管理活动中需要耗费的经济量；产出指标指决策单元在某种投入要素组合下，表明经济活动产生成效的经济量。在投入指标数据和产出指标数据的基础上，就可以评价决策单元的相对效率。因此，DEA方法是评价多指标投入和多指标产出决策单元相对有效性的多目标决策方法。1.1.2基于DEA的中小型农业企业融资效率的评价（1）模型中指标的选取结合中小型农业企业的经营情况、融资效率的影响因素，按照DEA模型应用的前提条件，慎重选择DEA模型中投入和产出指标，一般样本企业数要求是投入指标和产出指标和的两倍。通过前面对样本企业的介绍可以知道，本文将采取分层抽样的方式从上述300家样本企业中抽取50家中小型农业企业来进行融资效率测算。经过多方考虑，选择了企业规模、融资期限、融资目的、企业资信等级、政府支持力度等主要的融资效率影响因素，并将企业资产总额、主营业务成本、资产负债率确定为投入指标，将净资产收益率、主营业务收入、净利润作为产出指标。这些指标的具体情况如下：1）投入指标①企业资产总额（X1）。企业全部资产，包括流动资产和非流动资产，可以用来反映企业的规模大小和经营基础。②主营业务成本（X2）。企业生产和销售与主营业务有关的产品或服务所必须投入的直接成本，体现在原材料费用、员工工资和固定资产折旧等方面，可以反映企业对资金的支配能力，极大地影响了企业的融资效率。③资产负债率（X3）。也成财务杠杆，是资产总额与负债总额的比值，可以反映企业调节资产与负债关系的水平以及资本结构，这一指标受到企业规模、所处生命周期、运营情况等的影响，也可以影响到企业的融资效率。2）产出指标①净资产收益率（Y1）。净资产收益率是净利润与净资产总额的比值，反映企业的运营能力、运用所融资金的能力以及获利能力。②主营业务收入（Y2）。企业经常性的、主要业务所产生的基本收入，对于中小型农业企业中，这些收入主要是销售初级农产品及农业辅助性作物的收入，可以反映企业的获利能力和运用所融资金的效率。③净利润（Y3）。利润总额中按规定交纳了所得税后公司的利润留成，一般也称为税后利润或净利润。其计算方式为：Y3=利润总额×（1-所得税率）。其可以反映企业经营的最终成果和运营能力。（2）样本的统计描述本研究对所选50家中小型农业企业主发放问卷调查，了解企业2019年、2020年和2021年近三年的相关数据及融资效率的资料。中的X1为企业资产总额，X2为主营业务成本，X3为资产负债率，Y1为净资产收益率，Y2为主营业务收入，Y3为净利润。这些指标的情况如下表4-1所示。表4-1投入指标原始数据统计Table4-1RawDataStatisticsofInputIndicators企业资产总额1000以下1001-50005001-2000020001-4000040000以上均值企业个数4个20个17个8个1个10310.7万主营业务成本(万元)1000以下1001-50005001-100010001-2000020000以上均值企业个数6个19个14个10个1个6321.9万资产负债率0.100以下0.101-0.5000.301-0.5000.501-0.700.700以上均值企业个数7个16个18个6个3个0.331数据来源：根据调研数据整理计算从表4-1可知，从资产规模来看，企业资产规模小于两亿元的占82%，其中48%的低于5000万元，可见，我国中小型农业企业的资产规模普遍偏低。从主营业务成本来看，主营业务成本大于5000万元占到了50%，主营业务成本在1000万元以下的只占12%，可见，大部分企业支配所融资金的能力有待提升。从资产负债率来看，18%的企业资产负债率在50%以上，资产负债率在10%及以下的只占14%，说明大部分企业的资产负债率较高，从而反映企业融资效率有待提高。表4-2产出指标原始数据统计Table4-2StatisticsofOriginalDataofOutputIndicators净资产收益率10%以下10.1-30%30.1-50%50.1-70%70%以上均值企业个数11个25个5个2个1个0.212主营业务收入(万元)1000以下1001-50005001-1000010001-1500015000以上均值企业个数2个19个16个8个5个7057.5万净利润(万元)100以下101-500501-10001001-20002000以上均值企业个数6个20个13个8个3个687万数据来源：根据调研数据整理计算从表4-2可知，从净资产收益率来看，大多数企业净资产收益率在10%-30%，有84%的企业净资产收益率低于30%，净资产收益率高于50%的企业只占6%，该数值的平均值为0.212，可见，净资产收益率有待提升。从主营业务收入来看，超过一亿元的只占26%，70%的企业主营业务收入在1000万元到1亿元之间，这一主营业务收入有待增加。从净利润来看，净利润在两千万元的中小型农业企业的占比仅为6%，绝大部分的中小型农业企业的净利润在100-1000万元间，这部分企业占比66%，净利润均值为687万，这一数值依然有待提升。1.1.3评价结果分析数据包络分析(DEA)要求指标均为非负数，但本文所选的部分指标为负数，于是将其去绝对值，变为非负数，将所选样本企业作为决策单元，分别计算其3个投入指标和3个产出指标，在无量纲化处理后利用WinQSB软件进行求解，得到如下表4-3和4-4所示企业2019-2021年的综合效率(TE)、纯技术效率(PTE)和规模效率(SE)。表4-350家中小型农业企业DEA效率整体评价结果Table4-3OverallEvaluationResultsofDEAEfficiencyof50SmallandMediumsizedAgriculturalEnterprises公司序号TEPTESES1-S2-S3-S1+S2+S3+C10.480.820.59000.080.1101023.08C20.530.840.630000.510922.33C30.210.340.6204831.8100.830385.49C40.490.880.560000.640420.57C50.710.820.8719911.3800.310.92335.410C6111000000C70.620.880.700001.220548.81C80.550.640.86000.111.770785.44C90.550.610.90000.031.870665.20C100.610.660.921713.61001.790386.38C110.620.710.872928.70001.690501.40C120.550.610.90000.111.790741.26C130.5810.58000000C140.560.780.720000.560100.95C150.6110.61000000C160.490.890.55000.180.040746.16180.9710.97000000C190.6610.66000000C200.470.490.96000.041.460670.26C210.510.700.730000.8901242.64C220.640.710.90000.091.700786.82C230.410.550.75406.19000.1901485.62C240.500.880.57000.140.1602328.55C250.520.890.58000.010.810495.00C260.540.830.650000.380632.88C270.580.600.97000.131.540623.71C280.2610.26000000C290.470.810.58000.100.0901672.38C300.480.900.53000.270.0901138.65C310.500.660.73000.091.790927.43C320.460.470.98195.32001.930900.05C330.550.600.92000.021.730715.14C340.470.510.92280.36001.230549.18C350.500.820.610001.060506.87C360.7110.71000000C37.580.890.650000.690248.00C380.710.910.780000.810672.37C390.5410.54000000C400.500.670.75000.131.5201039.50C410.7110.71000000C42111000000C430.500.960.52000.210.3801015.52C440.780.940.83000.010.370542.22C450.520.790.660000.990816.33C460.510.940.54000.260.0202001.65C47111000000C480.520.920.57000.120.030411.24C490.910.920.990250.910001.84C500.550.950.58000.040.170618.45注：上述表中TE表示综合效率，PTE表示纯技术效率，SE表示规模效率，S1-、S2-、S3-、S1+、S2+、S3+分别是3个投入指标和3个产出指标的松弛变量，C1-C50分别对应所选样本企业。数据来源：根据软件计算由表4-4可得到50家企业融资效率的整体情况，见下表1.4：表4-450家中小型农业企业融资效率整体情况统计Table4-4Overallstatisticsoffinancingefficiencyof50smallandmedium-sizedagriculturalenterprisesTEPTESE有效非有效有效非有效有效非有效企业个数4461238446所占比例8%92%24%76%8%92%数据来源：根据表1.5整理计算由表4-4和表4-5可知，样本企业中只有4家企业融资效率的DEA有效，技术效率和规模效率同时有效，即满足TE=1，各松弛变量为0，这些企业只占8%；8家企业纯技术效率有效而非规模效率有效，满足PTE=0，各松弛变量为0，这些企业占24%；39家企业纯技术效率和规模效率都不是有效的，这些企业占76%。总体来看，我国中小型农业企业一大半企业的融资效率非有效，说明资金的投入并未得到产出的最大化，资金也没有得到合理的应用，我国中小型农业企业的融资效率还有待提高。企业融资效率的划分标准如下，数值为1代表融资效率有效，达到最优状态；数字在0.8-1之间，说明融资效率较高，处于高效区间，但并未达到最佳状态；数值在0.5-0.8之间，表示企业处于较高效区间，但并未达到有效状态，需要对所融资金进行优化利用；当数值小于0.5时，表示融资效率较低，需要对所融资金进行合理利用。表4-5企业融资效率统计表Table4-5StatisticsofEnterpriseFinancingEfficiency融资效率0-0.50.5~0.80.5~11TE（个）162824PTE（个）3152012数据来源：根据表4-5整理计算从表中数据可知，样本企业中只有12%的企业融资综合效率在最优区间，64%的企业纯技术效率处于最优和高效的区间，56%的企业综合效率处于较高效区间，30%的企业纯技术效率处于高效区间，32%的企业综合效率处于低效区间，6%的企业纯技术效率处于低效区间，融资效率较低，所融资金有待优化配置。总的来说，我国中小型农业企业的融资效率亟待提升。1.2我国中小型农业企业融资效率的影响因素分析1.2.1二元Logistic回归模型介绍在对中小型农业企业融资效率进行测度的基础上，对其融资效率的影响因素进行分析，在这方面主要利用二元Logistic回归模型进行实证分析，从内外两个方面来分析影响因素，将影响因素设为解释变量（X），将融资效率作为被解释变量（Y），构建多元回归分析模型，从而进行实证分析。1.2.2变量的选择本研究所选的变量如下：（1）被解释变量。本研究将中小型农业企业的融资效率作为被解释变量，其评价标准是有效和无效，融资效率有效是指在现有技术水平和规模条件下，产出达到最大值和最优状态，融资效率无效则资金未得到有效配置，存在资金浪费问题，要减少投入，增加产出进行优化，以便提升企业融资效率。在评价方面，本研究选择融资效率变和融资效率不变作为被解释变量。（2）解释变量本文的解释变量包括了企业基本情况、企业融资效率影响因素，共包括10个解释变量。其中，企业基本情况包括了企业员工数量、企业主学历、企业资信等级。影响企业融资效率的内部因素主要有融资目的、融资期限、清偿能力、决策方式、融资期限，外部因素主要有与政府的关系、政府的支持力度、与金融机构的关系。1.2.3描述性统计分析样本企业十个变量的基本情况如下表4-6所示。表4-6企业员工数量统计表Table4-6Statisticsofthenumberofemployees类别分类频数百分比企业员工数量≤50人1326%51-100人918%101-300人1632%301-500人1224%企业主学历初中及以下24%高中612%大专2142%本科及以上2142%企业资信等级AA等1530%A等3570%企业融资目的补充流动资金2142%扩大企业规模1632%购置固定资产714%开发新项目24%扩展新市场48%企业融资期限短期4284%长期816%企业清偿能力按期偿还36%延期偿还4794%企业决策方式决策者决定3774%投票决定1326%企业与政府的关系紧密联系1224%偶尔联系612%没有联系3264%政府对企业支持情况提供相关信息2550%提供担保服务714%提供补贴816%其他1020%企业与金融机构的关系提供资金支持3468%没有提供资金支持1632%从表4-6可知，从企业员工数量来看，≤50人、51-100人、101-300人、301-500人的企业分别占26%、18%、32%、24%，几乎超过一半的企业员工数量在100人以上；从企业主学历来看，初中及以下、高中、大专、本科及以上的企业数量分别占4%、12%、42%、42%，绝大部分企业主学历在大专及以上；从企业资信等级来看，AA等和A等分别占30%、70%，可见，A等企业占据绝大部分比重；从企业融资目的来看，补充流动资金和扩大企业规模的企业占比较高，分别占到42%和32%，其他融资目的的企业占比较低；从企业融资期限来看，大部分企业采取的是短期融资方式，短期融资占到了84%；从企业清偿能力来看，能做到按期清偿的只占6%，绝大部分企业都是延期偿还；从企业决策方式来看，有74%的企业是决策者决定，只有26%的企业是投票决定；从企业与政府的关系来看，64%的企业与政府没有关系，只有24%的企业表示与政府的关系紧密；从政府对企业支持情况来看，50%的企业表示提供相关信息，14%的企业表示提供担保信息，还有16%的企业表示提供补贴；从企业与金融机构的关系来看，有68%的企业表示金融机构会为自身提供资金，有32%的企业表示金融机构不会提供资金。从这些数据可知，中小型农业企业在融资方面，存在信用等级偏低、企业主学历不高、融资目的多集中于补充流动资金和扩大企业规模等方面，企业决策主要取决于决策者，并以短期融资、延期偿还、与政府关系不紧密、金融机构为其提供资金的概率有待提升等为特点，其融资情况不容乐观。1.2.4Logistic回归分析本文在分析融资效率影响因素的过程中，把融资效率是否变化作为被解释变量(Y)，也是因变量，把影响因素作为解释变量(Xi)，即自变量。被解释变量有两种结果，即Y=1，融资效率有效；Y=0，融资效率无效。对解释变量分为企业基本情况、内部影响因素、外部影响因素三类，共十个因素。具体变量定义如下表4-7：表4-7变量名称与变量定义Table4-7VariableNameandVariableDefinition变量类型变量名称变量定义企业基本情况(自变量)X}：员工数量<50人=1；51-100人=2；101-300人=3；301-500人=4X2：管理层学历初中及以下=1；高中=2；大专=3；本科=4X3：资信等级1=AA等；0=A等影响企业融资效率的内部因素(自变量)X4：融资目的补充流动资金=1；扩大企业规模=2；购置固定资产=3；开发新项目=4；扩展新市场=5X5：融资期限1=长期融资；0=短期融资X6：清偿能力1=按期偿还；0=未按期偿还X7：决策方式1=投票表决；0=决策者决定影响企业融资效率的外部因素(自变量)X8：与政府关系紧密联系=1；偶尔联系=2；没有联系=3X9：政府支持力度提供相关信息=1；提供担保=2；提供补贴=3；其他=4X10：与金融机构关系1=获得资金支持；0=未获得资金支持因变量Y：融资效率1=变；0=不变（1）解释变量的单因素方差分析本研究运用SPSS17.0统计软件对50个样本企业的样本数据进行了Logistic回归处理，先对自变量进行单因素分析，检验量的显著性，为回归分析奠定基础。首先对解释变量企业员工数量的单因素方差分析，下表中的df表示自由度，显著性水平为0.05。结果如下：表4-8ANOVATable4-8ANOVA融资效率平方和df均方F显著性企业员工数量组间3.72931.2506.498.001组内8.77046.189总数12.50049企业主学历组间.5713.190.732.540组内11.92846.259总数12.50049企业资信等级组间2.48012.48011.881.001组内10.02048.209总数12.50049企业融资目的组间.7814.195.750.563组内11.71945.260总数12.50049企业融资期限组间1.04111.0381.348.042组内11.45848.239总数12.50049企业清偿能力组间.5191.5212.087.155组内11.98148.250总数12.50049企业决策方式组间.4421.4391.745.193组内12.05948.251总数12.50049企业与政府的关系组间2.37821.1895.521.007组内10.12247.215总数12.50049政府的支持力度组间1.7493.5842.499.071组内10.75146.234总数12.50049企业与金融机构的关系组间1.7191.7282.970.091组内11.76948.245总数12.50049数据来源：根据软件计算由上表可知，单因素企业员工数量对企业融资效率的影响系数为6.498，显著性0.001<0.05，说明企业员工数量显著影响融资效率；单因素企业管理层学历对企业融资效率的影响系数为0.732，显著性0.540>0.05，说明企业主学历对企业融资效率无显著影响；单因素企业资信等级对企业融资效率的影响系数为11.881，显著性0.001<0.05，说明企业资信等级显著影响融资效率；单因素企业融资目的对企业融资效率的影响系数为0.750，显著性0.563>0.05，说明企业融资目的对融资效率无显著影响；单因素企业融资期限对企业融资效率的影响系数为1.348，显著性0.048<0.05，说明企业融资期限显著影响融资效率；单因素企业清偿能力对企业融资效率的影响系数为2.087，显著性0.155>0.05，说明企业清偿能力对融资效率无显著影响；单因素企业决策方式对企业融资效率的影响系数为1.745，显著性0.193>0.05，说明企业决策方式对融资效率无显著影响；单因素企业与政府的关系对企业融资效率的影响系数为5.521，显著性0.007<0.05，说明企业与政府的关系显著影响融资效率；单因素政府的支持力度对企业融资效率的影响系数为2.499，显著性0.071>0.05，说明政府的支持力度对融资效率无显著影响；单因素企业与金融机构的关系对企业融资效率的影响系数为2.970，显著性0.091>0.05，说明企业与金融机构的关系对融资效率无显著影响。（2）模型结果分析上述的单因素分析检验了自变量是否符合建立模型的应用条件，接下来利用SPSS17.0统计软件对样本数据进行逐步Logistic回归，自动选择有显著性的自变量建立模型，得出回归结果。本文为了最大限度的减小误差，将自变量分为三组，即：F1=(x1，x2，X3：y)；F2=(X4，X5，X6，X7：y)；F3=（X8，X9，X10：y）。①企业基本情况对融资效率影响的回归结果首先运用SPSS17.0软件，对F1进行分析，结果如下：表4-9参数估计Table4-9ParameterEstimation融资效率aB标准误Walddf显著水平Exp(B)Exp(B)的置信区间95%下限上限不变截距.7611.629.2221.639常数项00员工人数(X1)-.730.3903.5031.059.479.2191.041企业主学历(X2).462.579.6211.4271.602.4961.922资信等级(X3).1.709.9423.2981.070.178.0311.138注：参考类别是：变；因为此参数冗余，所以将其设为零。下表1.11和1.13也一样。数据来源：根据软件计算表4-10似然比检验Table4-10LikelihoodRatioTest效应模型拟合标准简化后的模型的-2倍对数似然值似然比检验卡方df显著水平截距31.538a.0000常数项31.538a.0000员工人数(X1)35.3913.8661.051企业主学历(X2)32.220.6291.430资信等级(X3)35.3613.7981.048注：卡方统计量是最终模型与简化后模型之间在-2倍对数似然值中的差值。零假设是指该效应的所有参数均为0。省略效应不会增加自由度，简化后的模型等同于最终模型。下表4-12和表4-14也一样。数据来源：根据软件计算表4-10结果显示，企业员工人数和企业资信等级的显著水平趋于0，说明这两变量可以显著地正向影响企业融资效率，企业主学历情况则对企业融资效率影响不显著。企业员工数量是企业规模的一大表现，企业员工数量多，代表企业拥有的资产较多，其经营水平和资金使用率较高，有利于产出的更大化。企业资信等级越高，其更容易从银行等金融机构中获得贷款，代表其融资风险较低，这有利于企业提升融资效率。本文运用似然比检验法对模型进行检验(见表4-10)，发现模型具备显著性。②内部影响因素回归结果表4-11参数估计Table4-11ParameterEstimation融资效率aB标准误Walddf显著水平Exp(B)Exp(B)的置信区间95%下限上限不变截距-17.502.566921.2441.000常数项00融资目的(X4).259.279.8911.3511.313.7492.247融资期限(X5)-2.6501.2481.4901.036.069.005.819清偿能力(X6)17.162.0003.30712.799E72.831E72.831E7决策方式(X7).979.7711.6421.1982.658.60211.867数据来源：根据软件计算表4-12似然比检验Table4-12LikelihoodRatioTest效应模型拟合标准简化后的模型的-2倍对数似然值似然比检验卡方df