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河南省企业融资环境定位分析

  • 投稿雨人
  • 更新时间2015-09-15
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文/陆程程 史欣欣

【摘要】本文从宏观角度即政府的关注点入手,探讨河南省外源融资环境问题。运用主成分分析法对河南省企业融资环境进行全国31 省市区的定位分析,得出河南省企业融资环境在全国范围内的市场因素排名和综合得分排名均位居首位,计划因素排名第四。这说明当前河南省的融资环境基本符合由市场引导为主、政府扶持为辅的发展趋势。其中,市场这只“无形的手”为河南省的金融业发展创造了良好的生存环境,但本应发挥扶持作用的政府在企业融资过程中出现了越位和缺位的问题。为改善河南省企业融资环境提出了政策建议。

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关键词 融资环境;外源融资;定位分析

【基金项目】本文是郑州市软科学研究计划项目“郑州市高科技企业融资问题研究”阶段性成果。

【作者简介】陆程程,洛阳职业技术学院助教,硕士,研究方向:教育经济学;史欣欣,河南财经政法大学硕士研究生,河南省民政学校助教,研究方向:会计学。

一、引言

融资是企业生存和发展所必须进行的资金融通过程,通常在货币资金的持有者和需求者之间直接或间接进行。只有获取到足够的资金,企业才能正常进行生产经营活动,若资金缺乏,企业的生存和发展将很难继续。

企业可通过融资支付超过其现有资金的购货款或取得资产,实质是资源的重新配置,分为广义和狭义两种。广义融资是指资金在充裕方与短缺方之间的流动,是双向互动的过程,包含资金的融入和融出。狭义融资仅指资金的融入,即指企业根据自身的融资需求,选择一定的融资渠道向个人或机构筹集资金,以保证生产活动正常进行,它不仅包括资金在不同的持有者之间的流动,也包括资金在企业自身内部通过一定的方式进行的资金融通。按照不同的分类方法,可将融资方式划分为不同的种类:一是根据资金来源的不同,将融资方式分为内源融资和外源融资;二是根据融资是否通过金融媒介,分为直接融资和间接融资;三是根据融资过程中资金产权关系的不同,分为股权融资和债权融资。以上三种分类方法是对融资方式的最基本的分类,是选择企业融资渠道的基础,它们之间的关系如图1所示。

由图1可知,企业融资主要分为内源融资和外源融资两种方式。本文从宏观角度即政府的关注点入手,探讨河南省外源融资环境问题。基于主成分分析法进行河南省企业融资环境定位分析。我们采用2011 年的全国31 个省级区域数据为样本,明确河南省企业融资环境在全国范围内的定位,并探讨该定位的具体成因。并在此基础上,根据计量结果展开进一步的分析。

二、实证研究设计

(一) 实证分析

企业的外源融资环境反映了企业除自身因素外融资的难易程度。从以往的研究文献来看,国内外研究企业的外源融资环境时,通常从地区金融市场发展、区域经济水平和政府政策等三个角度结合进行考察。

金融市场发展与区域经济水平对融资环境的改善,主要体现在量的扩张和质的提高上。政府政策对融资环境的改善一般是在金融宏观调控和政府预算方面进行。因此,基于以上分析,又结合河南省金融市场发展的实际情况,从经济发展的角度来看,河南省的企业融资环境处于动态变化的过程之中,正在不断发展和完善。为进一步探索河南省企业的融资环境发展趋势,选取2011年河南省金融数据(表1)。

通过对金融环境条件进行主成分分析的方法,不仅可清楚地看到河南省的金融环境排名,也可以通过31省市区排序的大致趋势来确定各个指标的正确性。选取2011 年全国31 省市区的数据,按照三级指标,采用spss21.0软件进行主成分分析,经KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 检验和巴特利特球度检验(Bartlett test of sphericity) 可知,所选的7个指标在主成分分析过程中,巴特利特球度检验能够拒绝相关系数矩阵为单位阵的假设,且KMO检验结果为0.777>0.5,说明变量之间具有较强的相关关系。此外,从Bartlett球形检验的值为337.801, 自由度为21, 达到显著,代表母群体的相关矩阵间有共同因子存在,适合进行主成分分析。

解释的总方差表格中最右侧给出的是旋转后各因子的载荷情况,由表2可知,只有前两个特征根大于1,因此SPSS 只提取了前两个公因子。在旋转后两个公因子的方差累计贡献均发生了变化,但仍然会保持从大到小的顺序,而且前两个因子的方差贡献率仍为92.937%,与旋转前完全相同,因此选前两个因子已足够描述总体变量,即根据主成分提取原则,从7个指标中通过方差分解主成分提取对应的特征值大于1且主成分累计贡献率≥85%的前两个主成分。从初始特征值可知,第一主成分贡献度为77.317%,第二主成分贡献度为92.937%,前两个主成分的累积贡献率为92.937% (>85%)。这说明提取的这两个主成分基本能够反映全部指标信息,可以选取用来代替原来的7个指标。

使用具有Kaiser 标准化的正交旋转法进行旋转后得到各因子的载荷矩阵(表3),该矩阵两端集中,各因子的典型代表量突出,因子的意义明显,能更好地解释提取出的主成分。如表3 所示,旋转后的因子载荷矩阵中的数据已按照系数大小进行了排序,而且过小的系数也被抑制输出,使得结果更清晰易读,可以看出第一公因子在X1、X2、X3、X4、X5、X6 有较大的载荷;第二因子在X7有较大的载荷。

由表4可知,第一主成分主要包括银行业金融机构各项贷款(X2)、银行业金融机构各项存款(X1)、中长期贷款(X3)、金融业城镇单位就业人员数(X5)、地区生产总值(X4)、全社会固定资产投资中的国内贷款(X7), 将其命名为“市场因素”。第二主成分为全社会固定资产投资中国家预算资金(X6), 将其命名为“ 计划因素”。

(二) 实证结果

根据表4得到两个主成分中每个指标所对应的系数,根据各因子得分函数系数矩阵,可以写出各公因子的线性组合表达式如下:

市场因素F1的方程:

根据公式(1)、公式(2) 以及公式(4),可以得到全国31省市区融资环境的综合评价结果(表5)。

三、结论

根据上述实证分析,可以展示如下几个规律性现象。一是全国31省市区融资环境排名的大体趋势是沿海省区优于内地,东部省区优于西部,首都优于绝大多数省区,这也与中国现实情况相吻合。二是综合得分的排序和市场因素排序基本相同,说明计划因素辅从于市场因素。就中国的整体融资环境而言,市场因素已经在融资环境中占据了主导地位。三是市场因素及综合排名靠前的省市区,其计划因素排名往往靠后,说明市场发达的地区受到的经济干扰通常较小。

最后,我们来看河南,河南省综合得分排名第9位,说明河南省的融资环境虽然不如“北上广”与多数沿海省区,但在内地省区中的融资环境依然数一数二。从融资环境定位分析的角度来看,河南省与全国的中等发达水平省份特别是中部众多省份相比,无论是从政府扶持角度还是本省金融发展水平角度分析,目前处于较有利的地位,更适合企业进行融资、经营。

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参考文献

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[2]吕玉芹.中小高科技企业R&D 融资问题探讨[J].会计研究,2005,(4):69-72.

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(责任编辑:夏明芳)