内容摘要：本文运用数据包络分析方法，采用上市零售企业2009-2013年的数据对融资效率进行实证分析。研究发现，上市零售企业平均融资效率较高，然而无效的上市零售企业数远大于有效的上市零售企业数，且产业中不同企业间的规模效率和纯技术效率有较大差距。本文认为我国零售产业的融资效率在未来还有提升空间。作为零售产业优秀企业代表的上市零售企业的融资效率尚有提升的空间，说明零售产业中非上市零售企业的融资效率也有可能得到提升，这有待于从融资结构和融资方式等方面对我国零售产业进一步研究。
　　关键词：数据包络分析 零售产业 融资效率
　　引言
　　融资效率被用于融资顺序分析、影响因素以及行业间对比的研究中。融资顺序分析的结论大部分与优序理论的结论一致，认为企业融资遵循着内源融资、债务融资、权益融资的顺序（郑伯良，2002、邓红征和周长信，2003、刘力昌等，2003）。影响因素分析则包括各种影响因素对企业效率的影响，如资产负债率与企业的资金使用效率和债务期限结构之间没有明显的相关关系（胡援成，2002），而企业融资方式、企业规模、企业质量、企业股权结构和宏观经济环境等因素影响企业效率（沈友华，2009）。除此之外，融资效率还被用于对比行业间或企业间的融资情况，在筹资效率方面上市企业优于非上市企业，但非上市企业资金配置优于上市企业（宋增基、张宗益，2003），企业融资方式、企业规模、企业质量、企业股权结构和宏观经济环境等因素对国有企业和民营企业影响程度则不同（沈友华，2009）。
　　考虑到效率评价是一个多输入、多输出的复杂系统，涉及较多的评价指标，模糊综合评价法、熵值法、灰色关联度法、线性回归分析等传统方法受主观因素影响较大。所以，为了对中国零售产业的融资效率有更清晰的认识和了解，本文以行为模式具有示范效应的上市零售企业为考察样本，采用数据包络分析（DEA）这种将输入和输出指标分开考虑，不用主观考虑各指标权重，从而更相对客观的方法评价中国零售产业融资效率，探讨提高该产业融资效率的途径。
　　研究设计
　　（一）融资效率DEA模型的构建
　　基于DEA方法基本原理，构建用于零售企业融资效率评价的DEA方法基本模型如下（Charnes等，1978）：
　　假设有n个决策单元（零售企业），每个决策单元有m个输入向量X=（X1，X2，…，Xm）T，s个输出向量Y=（Y1，Y2，…，Ys）T，对任意决策单元DMU都满足凸性、锥性、无效性和最小性的公理假定，得到生产可能集：
　　可以建立具有非阿基米德无穷小ε的DEA模型（CCR或CRS）：
　　（1）
　　对任意决策单元DMU仅满足凸性、锥性和无效性的公理假定，得到生产可能集 ：
　　可以建立如下DEA模型（VRS或BCC），
　　（2）
　　其中：m和s分别表示输入指标X和输出指标Y的个数;Xij0和Yrj0表示第j0个零售企业的第i项输入和第r项输出;θ为该评价决策单元的有效值;λj为输入输出指标的权系数; s1-和sr+为松弛变量;ε为非阿基米德无穷小量，在计算中取正的无穷小，如ε=10-6。
　　规模报酬不变模型（1）隐含着规模报酬不变的假设，可以得到技术效率（TE）。反映给定投入情况下，零售企业获得最大产出的能力，或者是给定产出情况下，企业最小投入的能力。由于规模报酬不变的假设与实际可能难以相符，使得被考察零售企业不全处在最优规模状态，规模报酬可变模型（2）通过计算可以得到去除规模效率影响的纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。
　　（二）数据来源
　　本文采用76家中国上市零售企业代表零售产业，作为决策单元。采用了2009-2013年的企业数据。76家零售企业为按照中国证监会新行业分类标准划分的86家零售类企业，在考虑到涉外股票的上市企业可能受海外因素影响且ST企业财务状况异常不具有普遍性的情况下，去除了1家ST企业，6家涉外股票企业和3家数据缺失企业。本文只考虑企业的合并报表数据，并且要求所有样本的账面没有缺失数据。

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