陈帅+杨荔英

摘 要：随着互联网共享单车模式的引入，电动车行业发展迅速，但关于电动车行业供应链融资效率方面的研究较少。文章以某电动车企业为例，探讨企业供应链融资效率水平，考察电动车行业供应链融资效率情况。运用DEA和EVA模型，对某电动车企业供应链融资效率进行定量分析，给出供应链融资下电动车行业存货质押融资模式等建议，以提升其融资效率。

关键词：电动车；供应链融资；DEA；EVA

中图分类号：F406.5 文献标识码：A

Abstract： In recent years， electric bicycle industry has experienced a rapid development， and we believe that under the driving of internet sharing bicycle there will be more vigorous development. Although the development potential of electric bicycle industry is tremendous， now the research is less. In this paper， we will take the electric bicycle industry leading enterprises as an example， and try to explore the financing efficiency levels of electric bicycle enterprise and the electric bicycle enterprise supply chain to spy on electric car industry supply chain financing efficiency. Using DEA and EVA models， we make quantitative analysis of the financing efficiency for the enterprise， and finally make a conclusion that the financing efficiency is low. In the end， we give advice such as inventory impawn financing mode under the supply chain financing， so that can help them improve the financing efficiency.

Key words： electric bicycle； supply chain financing； DEA； EVA

0 引 言

2016年是共享單车迅速发展的一年，解决了人们短途出行问题。与此同时，共享电动单车也开始进入市场，旨在解决人们五公里以外、十公里以内的出行，缓解了城市交通拥堵问题。我国一直以来是电动车生产与消费大国，电动车消费量每年都在快速增长，S电动车（本文以S代表研究的电动车企业名称）一直处在我国电动车企业的发展前列，并在2016年率先上市。因此，在数据可得条件下，本文通过以S电动车企业为供应链核心企业的融资效率问题研究，分析电动车行业供应链融资存在的问题，寻找提升其融资效率的办法。

1 文献综述

国内最先提出融资效率这一概念的是曾康霖（1993）[1]，他指出我国应当以间接融资为主，直接融资为辅。关于融资效率的问题，国内学者做过大量研究。王莉（2010）[2]认为西方国家财产具有社会化、市场化和分散性的特性，并且产权属私人所有，这些特性决定了这些国家企业在融资时更多考虑效率，因此国外文献很少涉及“融资效率”这一概念。魏开文（2011）[3]运用模糊综合评价法对债券融资、股权融资和内部融资的效率进行对比，对中小企业的融资效率进行了分析。宋华等（2014）[4]运用EVA模型对供应链融资绩效进行衡量，并以成都某铁路油料实业有限公司所在的供应链为例进行供应链融资效率绩效评价。石玉对、陈云（2012）[5]运用斯坦伯格博弈模型对单一供应商和单一零售商组成的简化二级供应链进行分析，最终给出了供应链绩效指数，并给出相关实证检验。Charnes和Cooper（1978）[6]等在1978年提出了数据包络分析（DEA），这是一种非参数的评价方法，测度的是样本间的相对有效性。潘永明等（2016）[7]运用DEA模型对我国环保产业融资效率进行了评价，并分析了融资方式、企业规模、企业质量、股权结构、宏观经济运行状况等对融资效率的影响。邓超等（2013）[8]对我国32家上市环保企业2008～2011年的数据运用DEA模型进行实证研究，表明企业普遍处于规模报酬递增或不变阶段，整体呈发展向上态势。刘伟等（2006）[9]对中国资本市场效率进行实证分析，认为直接融资效率优于间接融资效率。张强等（2013）[10]运用Malmquist指数对我国的节能环保产业的融资效率进行了评价。Geunes等（2016）[11]运用两阶段斯坦伯格博弈模型对固定订货成本下分散式供应链的效率提升问题进行研究，认为效率的增加可以解释为供应商灵活性的增加。

在对融资效率的相关文献资料整理看出，融资效率的定义及度量经历了一个从单一到完整的过程。大多数学者趋向于利用DEA模型对某一类企业尤其是环保产业、中小企业进行融资效率分析，通过多个样本企业效率比较及不同年份效率比较，得出此类企业效率变化趋势，也有研究者利用EVA模型对融资效率进行直接度量，但是对电动车企业的研究不多。基于前人研究，本文尝试利用EVA模型和DEA模型对电动车企业供应链融资进行分析，并度量其融资效率，进一步完善电动车行业供应链融资策略。

2 供应链融资效率模型及评价

本文运用DEA法对供应链融资相对效率进行评价，运用EVA法度量供应链融资绝对效率。

2.1 模型

2.1.1 DEA—BBC模型。BCC模型是在最基本的CCR模型基础上进行了改进，该模型假设规模报酬可变，在计算出技术效率时可以剔除规模效率的影响，可以得到纯技术效率。在CCR模型中加入一个凸性假设N×λ=1，设ε为被评价单元的效率值，则对于任意决策单元，在满足锥性、凸性和无效性三个条件的基础上，可以得到具有非阿基米德无穷小量的BCC模型[7]：

2.1.2 EVA模型。EVA模型将股东权益这一财务核心概念引入供应链金融管理中，尝试建立一个平衡的系统来衡量股东权益的变化。贾正源等（2009）[12]运用EVA模型对电力上市公司进行了融资效率的分析，本论文采用该EVA模型分析S公司的经济增加值，EVA的定义为：

EVA=税后净营业利润-资本成本=税后净营业利润-加权平均资本成本率×资产总额 （2）

此公式计算出的EVA代表了企业创造的利润总额，是绝对指标。

评价股东资本使用效率的相对指标是股东资本利润率，或叫EVA效率，其计算公式为：

2.2 评价指标选取及数据来源

根据DEA模型投入与产出指标选取的原则，本文选取资产总额、资产负债率、主营业务成本作为投入指标，选取主营业务收入、净资产收益率、总资产周转率作为产出指标（Chen & Murata，2016[14]）。

本文的研究数据主要来自于S电动车企业官网发布的招股书、年报及同花顺网站，并以上市公司汽车板块企业作为DEA模型的样本。剔除一些数据不全的样本，最终选择包括雅迪在内的22家企业作为样本来源，并满足样本容量要求：

样本容量>投入变量×产出变量

样本容量>3×投入变量+产出变量

本文运用Deap 2.1软件进行DEA模型运算。

3 实证分析

3.1 S电动车企业及其供应链情况

根据S公司官方网站的信息，该公司收入及盈利能力较好，其主营业务为电动两轮车的设计、研究、开发、制造及销售。

由S公司官网发布的招股书及2016年半年报可知S公司的主要供应商有6个，1 700个分销商，以S公司作为核心企业，其供应链企业情况如图1所示。

3.2 融资模式

S公司作为核心企业，供应商作为供应链上游成员，分销商作为供应链下游成员。其分销商为加盟方式（因其报表中未显示赊销或销售折扣等，因此认为其货物销售采用全额付款方式）。為简化分析，将1 700名分销商作为一个整体。对于供应商，预付方式和赊销方式并存（报表中有定金项）。S公司2016年6月30日有银行贷款13 259千元，实际利率为2.17%。于2015年12月31日有银行贷款12 997千元，实际利率为1.91%。由此可见，在此供应链中，核心企业S具有银行借款，为直接融资；同时具备商业信用，为间接融资。即该公司供应链融资模式为普遍的银行借款和商业信用。

3.3 融资效率分析

基于以上分析，本文采用DEA和EVA两种模型对其效率进行定量分析。作为供应链的核心企业，S公司相对供应链上下游企业规模庞大，同时考虑数据额可得性，本文主要研究S公司的融资效率水平。

3.3.1 DEA—BBC模型实证分析。本论文采用Deap2.1软件对电动车行业22家样本企业2016年半年报数据进行处理，结果整理如下（drs：规模报酬递减；-：规模报酬不变；irs：规模报酬递增）：

通过表1可以看出S公司控股的技术效率、纯技术效率、规模效率分别是0.183、0.806、0.227，对应的样本平均值是0.689、0.793、0.834。与其他企业和行业平均值比较，S公司控股的融资效率较低，属于规模报酬递减水平。

3.3.2 EVA模型。根据S电动车公司2016年半年报中相关财务数据，由式（2）～式（6）计算得到EVA数据，计算过程如下。

根据两种模型测算结果，均可得出S公司融资效率水平偏低这一结果，说明S公司当前的融资模式并不是最优的，因为其融资模式采用的是传统融资方式，在竞争激烈的市场条件下，S公司及其供应链企业没有合理利用融资手段提升其融资效率进而提升竞争力。

3.4 供应链融资效率优化

由上文分析可见，S电动车企业在供应链管理与融资方式上有待提高。Marcus Brandenburg[13]认为供应链管理不仅是利润贡献者还是提高企业流动性的一个强有力的杠杆，他认为供应链管理致力于提高收益来提升成本效率。Shiying Chen和Tomohiro Murata[14]提出了一个基于违约风险和市场风险下的供应链存货融资策略，详细描述了在此约束条件下的存货融资过程。当今供应链融资模式发展已较为成熟，已有应收账款类融资模式、应付账款类融资模式、存货类融资模式等多种模式。S公司属于生产企业，且在订单收到前有一定的存货，运输至分销过程可以利用存货质押融资方式将存货占用资金使用起来。S公司作为可信企业，规模较大，信誉较好，可利用其良好的信誉为上下游成员进行担保从而获得低利率的银行资金，以此提升供应链整体融资效率和竞争力。

4 结 论

本文运用DEA模型和EVA模型测度S电动车企业供应链融资效率水平。DEA模型表明S公司的规模效率为0.227，属于规模报酬递减，且远远低于样本平均值0.834。EVA模型计算得到EVA值为2 488.67万元，EVA率为0.499%。两个模型结果均可得出S公司融资效率水平较低的结论，基于我国电动车行业总体发展水平可以看出这个结果也是符合事实的。当前我国电动车行业发展迅速，但总体不规范，行业内企业众多但小企业比例很大。S公司虽然是行业内的佼佼者，仍有很多欠缺之处。S公司应利用上市这一契机，采用更科学、先进的供应链融资管理方法，为行业发展做出更大的贡献。

参考文献：

[1] 曾康霖. 怎样看待直接融资与间接融资[J]. 金融研究，1993（10）：7-11.

[2] 王莉. 我国中小企业融资方式及融资效率研究[D]. 上海：华东师范大学（硕士学位论文），2010.

[3] 魏开文. 中小企业融资效率模糊分析[J]. 金融研究，2011（6）：67-74.

[4] 宋华，王岚，史晓盟. 基于EVA的供应链融资模型与绩效衡量[J]. 当代经济管理，2014（5）：20-26.

[5] 石玉对，陈云. 供应链绩效提升中的融资需求研究[J]. 中国管理科学，2012（S2）：554-562.

[6] Charnes A.， W.W. Cooper.， E. Rhodes. Measuring Efficiency of Decision-making Units[J]. European Journal of Operational Research， 1978（6）：429-444.

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[8] 邓超，魏慧文，唐莹. 基于DEA方法的我国环保企业融资效率评价分析[J]. 中南大学学报（社会科学版），2013（5）：8-13.

[9] 刘伟，王汝芳. 中国资本市场效率实证分析——直接融资与间接融资效率比较[J]. 金融研究，2006（1）：64-73.

[10] 张强，贺立. 我国节能环保产业上市公司融资效率研究[J]. 求索，2013（4）：30-32.

[11] Geunes J.， H.E. Romeijn， W.V.D. Heuvel. Improving the Efficiency of Decentralized Supply Chains with Fixed Ordering Costs[J]. European Journal of Operational Research， 2016，252（3）：815-828.

[12] 賈正源，田丽，洪浩林. 基于EVA 模型的电力上市公司融资效率分析[J]. 财会通讯，2009（3）：22-23.

[13] Brandenburg Marcus. Supply Chain Efficiency， Value Creation and the Economic Crisis-An Empirical Assessment of the European Automotive Industry 2002-2010[J]. International Journal of Production Economics， 2016，171（3）：321-335.

[14] Chen S.Y.， T. Murata. Decision-Making of Supply Chain Finance， based on Inventory Financing Procedure under Default Risk and Market Risk[J]. Lecture Notes in Engineering and Computer Science， 2016（1）：882-885.