第四章 研究设计
4.1 研究方法的选取
对农副食品加工业的融资效率进行测评，其中涉及的多级指标因力求全面而较为繁杂，对比各种研究方法可知，模糊评价、层次分析以及平衡计分卡等传统测评方法大都以最优原理或是管理学家西蒙的满意原则为依据，通过事先确定不同指标的优先级即权数比重，以此来展开包括效率评价、决策分解、绩效评估等在内的进一步研究工作。然而，在运用这些方法的过程中也不难发现，对权重的设定不免受到设定人主观因素的干扰，关键性指标间的客观性、独立性和联系性并不能得到充分的保证，由此带来的测评结果也就有待商榷。因此，构建农副食品加工业的融资效率“双维度评价体系”作为一个多维度—多投入—多产出的复杂系统，也正是符合 DEA 效率评价的一个典型对象。
而数据包络分析（DEA）则是基于相对效率的概念的一种有效目标决策方案，当前也已经作为评价同类型的多投入——多产出 DMU 效率问题中公信力颇高的权威法则，在工业、金融业、工商管理和市政建设等诸多方面均得到广泛应用，且其影响领域仍在不断扩大。
然而，若单纯的运用常规性数据包络模型（DEA）对农副食品加工业的融资效率展开测评工作，仅仅通过单一的截面数据横向对比不同 DMU 静态效率的方法已不能反映目前我国农副食品加工业融资效率日渐式微的深层次原因。另一方面，若通过加入时间要素 T 来弥补上述缺憾，则又会使不同期的前沿面发生不可预计的变化，导致不同时期的农副食品加工业融资效率数据在纵向比较方面的基准缺失。因此，本文以动态的效率评价为出发点，采用以数据包络为基础的 Malmquist 全要素指数分析方法，能够真正做到有效的避免并弥补C2R或BC2模型在研究农副食品加工业融资效率方面的各种问题和不足，借助动态面板数据和距离函数来进一步探究农副食品加工业上市公司在不同生命周期的融资效率是进步抑或退步的。
此外，充分运用 DEA-Malmquist 全要素指数分析法，可以在对企业不同生命周期融资效率进行动态剖析的同时，进一步赋予其分析结果以“动态性”。这是由于DEA-malmquist 可以从动态波动的角度来探讨融资效率变化，把单一的效率值拆分为技术效率（TEC）以及技术进步（TP）的变化，再将技术效率（TEC）变化进一步的拆分为纯技术效率（PTEC）和规模效率（SEC）的变化，最终能得到颇为全面而可靠的全要素生产率（TFP）的变化波动信息，也就是 DMU 在时间序列上的“动态效率”变化。
基于上述理由，本文通过 DEA 的基本原理，构建全面评价农副食品加工业融资效率的DEA-Malmquist 全要素指数模型，以企业的生命周期为划分节点，对我国农副食品加工业上市公司进行分时期的动态效率研究，探讨促进国内农副食品加工业融资效率提升的实现途径。
4.2 DEA-malmquist评价方法的原理及模型
4.2.1 DEA 模型的理论简介
数据包络分析方法（DEA）是运筹学家 A.Charnes，W.W.Cooper 和 E.Rhodes.（1978）在相对效率概念基础上提出的一种新的目标决策方法[47]。DEA 的实质是一种线性规划模型，能够对具有相同投入和产出要素的多个同类即“决策单元”（Decision MakingUnits，后面简称为 DMU）之间的资源配置相对效率进行评价分析，即有效的决策单位会落在该边界上，而无效的 DMU 则在边界内。DEA 模型的选取，一方面是由于能撇除直观因素，由模型自身来确定不同投入要素的权重大小，有效规避了在投入与输出变量间列出关系式的误差风险，将主观因素限制在最小范围，另一方面 DEA 模型由“两投入单产出”发展成为“多投入多产出”的 C2R 模型，更符合复杂的流程，因此也特别适用于行业内或企业间各种复杂经济行为的效率评价。
4.2.2 DEA-Malmquist 指数模型的基本原理
DEA-Malmquist 指数的前身是距离函数，即借助于面板数据而计算得到的全要素生产率（TFP 指数）。本文试图采用 DEA-Malmquist 生产率指数法对我国农副食品加工企业上市公司的融资效率进行测度和评价，即针对决策单元 DMU 构建基于 DEA 的Malmquist 指数分析模型。Malmquist 指数与 DEA 理论相结合的分析方法，在融资和技术创新能力的研究上具有效率考察的多维性、无权重设定的客观性及多企业跨时期样本的适用性等优点。
【公式1】
当 Malmquist 指数 M>1，说明 TFP 生产率处于增长态势，反映出整体效率的提升；当 M<1，表示 TFP 生产率处于衰减弱势；当 M=1，说明 TFP 保持不变。同样的，对TEC 和 TP 而言，当 TEC、TP=1 时，表明技术效率未变化，且无技术进步；当 TEC、TP 大于（或小于）1 时，表明技术效率提高（或技术效率损失），存在技术进步（或技术退步）。
【公式2】
4.3 双维度评价指标体系的构建原则
对农副食品加工业融资效率的测度，其核心问题在于确定科学的评价指标体系。一个评价体系的科学性、全面性、可靠性及合理性，与融资效率测度的水准和质量息息相关。为此，设计的评价体系须考虑各方面因素，在尽力排除指标扰动的前提下，科学、全面、客观地设定能够衡量和考察融资效率水平的多级指标。农副食品加工业融资效率的评价指标体系构建应遵循如下三项基本原则。
（1）科学性与代表性相结合原则
构建评价体系只有以科学理论为依据，才能够更为真实和客观地传达实际情况和存在问题，即要遵循科学性原则。另外，影响企业融资效率的因素有很多，而在实际衡量时也不必逐一考虑，只要遵循每一指标都能从某一方面针对性地反映融资效率的各种特性即可。否则，各决策单元 DMU 的效率指标都为 1，这样也就失去了衡量的目的。
（2）无替代性与无互补性相结合原则
由于指标之间也具有不同程度的相关性，在选取指标时，还必须按类别进行区分，将完全替代或互补的归入一类，尽可能使异类指标间不存在绝对替代和绝对互补的情况。
（3）可测性与可比性相结合原则
评价体系的指标应具有高度的可测性，这意味着指标体系构建所涉及的各级指标应是可量化，可以借助可靠依据或渠道有效获取的，DEA 对于无法准确测量的变量指标是没有意义的。因此，要确保所选指标的数值精确且可测。只有如此，才能更好的对经营实体的融资决策产生指导价值和意义。另一方面，指标的选取，还须以不同企业的共同指标为基准，只有具备尽可能一致的统计口径及计量范围，才能保证体系内指标的可比性。将两者结合起来，既能使所选指标真实地反映各企业不同时期的具体情况，还能实现评价标准一致性的最大延伸。
4.4 农副食品加工业融资效率的双维度评价指标体系
4.4.1 企业生命周期的划分
国内外不同学者对企业生命周期的划分采用了不同判定标准，如 Danny 和 Peter（1984）凭借其构建的五阶段企业生命周期模型对企业生命周期加以判别[49],Agrawal等（1996）和 Kingsley（2000）在其独立研究过程中，均采用了将公司销售收入增长率作为划分上市公司所处生命周期的判别方法，并取得良好效果[50-51]。此外，根据 Danny和 Peter 的研究结果可知，尽管企业在演化过程中并不一定遵循着固有的四个阶段，但是在不同生命周期交替的表层现象背后仍然呈现出初创期、成长期、成熟期、衰退期这一潜在“大数定律”[49]。因此，在借鉴上述学者的基础性研究成果之上，本文拟用聚类分析法，选择上市公司“销售收入增长率”和“公司年龄”（公司成立年限）两个指标将农副食品加工业上市公司划分为初创期、成长期、成熟期和衰退期。
公司成立年限：指依法设立的企业自公司登记机关发给营业执照之日起，从事生产经营活动的年限长短，即成立至今的时间。销售收入增长率：指企业在一定时期内销售收入的变化程度，表示为本期期末销售收入金额与去年同期销售收入金额的差值与去年同期销售收入金额的百分比。
本文选取农副企业销售收入增长率（%）和公司成立年数（年）两项指标，首先借助于标准化处理以避免因计数单位不同所带来的误差，得到的标准化数据 Z score 值。
其次，在将聚类集群设定为四类的基础上，运用 K-Means 分析法得到聚类结果如表 4-1所示：样本有效单位全体有效。
其中，一类集群包括 4 个单位，二类集群包括 16 个单位，三类集群有 7 个单位，而四类集群则只有 3 个单位。最后，进行 ANOVA 单要素分析，得到表 4-2 中聚类指标的 sig.值和 F 统计量。由表可知，Sig.值均小于 0.005，即公司成立年限和销售收入增长率差异性显着，对农副企业上市公司的生命周期阶段划分有效，与本文将生命周期划分为四个阶段的假设预期完全相符。
4.4.2 投入指标
投入变量的设定基于对融资决策影响因素的多维度考量。我国农副食品加工企业的融资决策是由企业经营规模和融资需求共同决定的，因此，农副食品加工业融资效率的投入指标从企业规模和融资规模（包括融资成本和融资结构）两方面出发，主要包括企业规模、融资成本、融资结构两个一级投入指标和销售规模、固定资产规模、营业成本、资产负债率四个二级投入指标来反映企业资金实力和获利能力。
销售规模：用于反映企业收入规模对企业融资效率的影响。
固定资产规模：是公司用以生产经营的具有较长时间周期的有形资产，用于反映企业资产规模对融资效率的影响。
营业成本：指商业企业主要业务的销售成本，是实际发生的主营业务和其他业务的各项支出,包括主营业务成本和其他业务成本。用以研究融资成本对效率的影响，因而也有必要将其纳入投入指标体系。
资产负债率：企业负债总额与其资产总额的比率，反映企业经营风险的大小,也反映企业利用债权人提供的资金从事经营活动的能力，用以研究融资结构对效率的影响。
4.4.3 产出指标
而产出变量主要依据融资成本节约情况和融入资产配置状况两个维度来设定，包括融资成本节约和融入资产配置两个一级产出指标以及财务费用率、总资产周转率、总资产收益率三个次级产出指标。
维度一：在融资成本节约的维度上以财务费用率为维度一的产出指标。
财务费用率：指企业为筹集生产经营所需资金等而发生的费用占收入的比重，融资成本由财务费用率体现，财务费用率的变化源于财务结构和资金需求的变化，是用以反映企业融资成本的重要指标[52]。鉴于 DEA-malmquist 模型遵循投入最小或产出最大的逻辑思路，本文选取财务费用率的反向变式（1-财务费用率）。
维度二：在融入资产配置维度上由总资产周转率、总资产收益率指标构成，全面体现融入资产的配置效果，在该维度上反映食品加工企业对所融资产的配置效果。总资产周转率：是企业销售净额与总资产的比率，反映企业利用其总资产实现销售收入的效率。
总资产收益率：是在时期一定的条件下，企业净利润与企业的资产总额之比，主要用来衡量企业利用融入资产来获取利润的实力，反映了企业对资产的利用效果。
4.4.4 双维度评价指标体系的确立
评价指标体系指的是主要相关指标间的逻辑关系和架构体系。构建分阶段农副食品加工业上市公司的双维度融资效率评价体系，以不同阶段的农副食品加工企业融资效率作为目标层级，以产出和投入指标为指标层级，以投入项目中的企业规模、融资成本、融资结构和产出项目中的成本节约及资产配置为一级指标，并以销售规模、资产规模、营业成本、资产负债率、财务费用率、收益率和周转率等作为反映一级指标效度的基层指标，即二级指标层。相应地，处于不同领域层，扮演不同“角色”的各类指标就形成了评价农副食品加工业融资效率的指标体系，较为充分的体现了影响农副食品加工业融资效率各异化层面的独特要素，严格遵循并满足指标评价体系的构建原则，具体的评价体系见图 4-1 所示。
