我国是农业大国，种子是最基础的农业生产资料，位于农业产业链的最上游.我国良种对种植业产量增长的贡献率为30%~40%，创造了巨大的社会效益.在我国人口和人均粮食消费持续增长，耕地面积无法再增加的现状下，种子对推动农业发展的作用日益凸显，特别是优良种子对作物丰产、农民增收、保证国家粮食安全起着至关重要的作用.当今世界各国都把加强种子科技研究、推动种子产业发展列为促进农业发展的重要举措，种子行业也一直是我国重点扶持的关键性产业.
1文献回顾
自20世纪中叶以来，国外理论界对企业的融资结构问题进行了深入的理论探索，并形成了比较成熟的体系.Ayyagari等[1]的研究表明，银行和企业之间的关系是影响企业债权融资的一个重要因素，抵押是企业获得银行贷款的主要约束.同时，Coles等[2]进行了实证研究，银行与农业企业之间的信托关系能增强融资可得性并降低借款成本，可以通过银行与农业企业之间的信托关系来促进企业融资.Middelberg[3]针对南非的农作物购买保险，并寻找替代品才是寻求农业企业融资的突破点.ZhouQing等[4]通过对企业资本结构调整速度（SOA）进行设置，运用最小方差（GMV）联合估计方法，验证该方法使用模拟实际经验公司财务数据，能够有效地减少偏见，从而有效地提高参数估计的可靠性，该方法可以方便地应用于企业融资环境和融资渠道分析.在种子企业融资方面，文文[5]通过对陕西省54家种子企业的有效调查，发现种子企业融资渠道以内源融资为主，外源融资过度依赖银行信贷，且获得银行贷款难度较大.内部原因在于缺乏有效的抵押资产和企业治理结构不完善；外部原因在于缺少针对种子企业的融资产品，信用担保体系不完善.在种子企业融资渠道策略方面，邢岩等[6]认为，植物品种权是种子企业中最具活力的要素，品种权证券化融资无论对种子企业还是金融企业都是一种有益的探索.综上所述，由于农业企业成长过程中的融资需求过程是动态变化的，由于种子企业的特殊性，对种子企业融资渠道研究较少.本文对种子企业融资渠道进行分析，旨在为种子企业的管理和政策制定提供依据.
2主成分分析法与Fisher判别法简介
2.1主成分分析法
假设某个研究对象中有m个变量x1，x2，…，xm那么对于n个样本则有n×m个数据，则可表示成：主成分分析的基本思想是运用m个变量x1，x2，…，xm，构造出综合性的变量F1，F2，…Fi，这i个综合性变量是不相关的，并且第1个综合变量包含原始数据中的大部分方差所蕴含的内容，即有最大贡献率的变量；第2个综合变量是在剩余的综合性变量中具有最大方差解释能力的，依次类推，称第i个新的综合变量Fi为原始变量的主成分.这样主成分可以表示成：Fi=ai1x1+ai2x2+…+ainxn（i=1，2，…，n）.主成分的贡献率是指每个主成分的方差占总方差的百分比，即λi（/λ1+λ2+…+λn），n个特征值的方差和等于n个特征值之和，并且等于n，那么主成分Fi的贡献率为：
2.2Fisher判别分析法
假设建立判别式：Y=ax1+a2x2+a3x3+…ahxh，其中h为观测组的维数.将2个总体的样品观测值代入判别式中：
3基于主成分Fisher判别的融资渠道模型构建与选择
3.1研究样本
本文以种业公司为样本，对经营状况异常、数据不完整的公司进行剔除处理，由于种子上市公司数量较少，最终选取10家种子上市公司.根据少数服从多数的原则，选取股权融资和债券融资渠道的样本公司，即组1股权融资为主5家，组2债券融资为主5家.根据数据的可得性，选取公司2011—2013年的财务数据，数据来源于巨潮资讯网.
3.2变量设计
本文在参考科技类处于成长阶段上市公司融资渠道影响因素的基础上，结合种子企业特征以及数据的可得性，基于内部融资环境视角对样本公司融资渠道选择的主要影响因素概括为27个指标（表1）.由表1可知，指标的设计基于公司的融资环境，这种设计从不同角度反映了公司的财务状况，具有代表意义.
3.3模型中主成分变量的确定
由主成分分析理论可知，各个变量具有相关性是运用主成分分析方法的前提条件.因此，对上述27个变量指标进行相关性检验，检验结果的KMO值为0.841>0.8，说明研究样本数据满足做主成分分析的基本条件；巴特利特球体检验的χ2统计值为0.001<0.05，说明研究样本数据具有相关性.因此，可以看出本文设计的27个变量指标适宜做主成分分析.1）主成分的提取.运用SPSS10.0对10家上市公司研究样本组进行主成分分析，结果如表2所示.2011—2013年样本27个指标所表现出来的累计贡献率分别为81.12%、80.04%和82.48%，说明27个指标数据描述种子企业的信息情况是基本全面、可信的，满足本文研究条件.同时，2011—2013年分别选取3个、3个和4个主成分.2）主成分的解释与得分.根据主成分因子载荷的系数矩阵运算，得到如下方程.
3.4模型的构建与选择
1）模型构建.分别定义2011—2013年选取3个、3个和4个主成分为自变量；若为债权融资公司，则为1，若为股权融资公司，则为2，为因变量值.因此，在上述模型的基础上，对样本进行Fisher判别计算，通过对主成分Fisher判别变量系数的运算，得到Fisher判别函数模型：2）模型选择.由表3可知，主成分Fisher判别模型估计样本：2013年的综合准确率为100%；2012年的综合准确率为83.33%；2011年的综合准确率为80%.因此，以债权融资渠道为主的公司，可以选择2013年判别函数进行融资渠道选择判别.同时，根据判别函数有效性检验，2013年的Wilks’Lambda值等于0.425，χ2值为129.26，自由度为9，显著性概率Sig.为0.000<0.01，从而认为判别函数有效.根据2013年判别函数，以原始数据分别进行回判.按完全对称原则，可计算2014年的最佳判定点为Y0=0.当把融资活动发生前的原始数据代入判定模型所得的判定值大于Y0，则判为组合二，即股权融资渠道，否则判为组合一，即债权融资渠道[7].因此选用2013年判别函数作为Fisher判别函数对新样本进行判别，不影响判别效果.
4垦丰种业公司融资渠道的选择与建议
4.1垦丰种业公司融资渠道选择
垦丰种业公司属于成长型企业，2013年12月由于垦丰种业公司与江苏索普此次重组不能达成一致意见，未能借壳上市.同时，证监会发布《关于在借壳上市审核中严格执行首次公开发行股票上市标准的通知》的通知中提升了借壳上市的标准.因此，公司应积极选择其他的上市股权融资方式.为了预测该公司2015年后较适合的融资渠道，由于数据收集的限制，本文采集了公司2012和2013年度的短期借款、应付债券、关联方资金拆借、股本变动情况（包括增发及送配部分）的数据，具体情况如表4所示.
4.2垦丰种业公司以股权融资渠道为主的措施
新三板即全国中小企业股份转让系统，新三板是在主板、创业板、网络交易之外形成的资本交易市场.对于上述3个资本交易市场来说，新三板股份转让系统股票挂牌条件是最低的，根据新三板的挂牌标准看，垦丰种业公司满足新三板标准，具体为以下5点：1）垦丰种业公司2012年10月29日设立，截至目前，依法设立且存续已满2年.2）垦丰种业公司业务明确，公司主营业务为玉米种子和水稻种子的销售，2012、2013、2014年6月2类产品报告期内销售收入占种子业务收入的比例分别为80.47%、89.02%和88.74%，具有持续经营能力.3）垦丰种业公司治理机制健全，合法规范经营.2012年12月10日，公司第1届董事会第3次会议审议通过《董事会秘书工作细则》；2013年2月5日，公司召开2013年第1次临时股东大会，选举产生3名独立董事，审议通过《独立董事工作制度》；2013年2月6日，公司召开第1届董事会第6次会议，设置了董事会各专门委员会并制订了董事会专门委员会实施细则.此外，公司还制订了《关联交易决策制度》、《对外担保管理制度》等规章制度，法人治理制度进一步完善.在经营业务方面，公司产品按类别可分为玉米种子、水稻种子、大豆种子、其他等4大类，经营规范合法.4）垦丰种业公司股权明晰，股票发行和转让行为合法合规.黑龙江北大荒种业集团有限公司目前持有公司52.22%的股权，为公司控股股东，自然人持有公司47.78%的股权.公司自然人股东，在挂牌之日起至公司股票在上海证券交易所或深圳证券交易所上市之日止的期间内，每年转让的数量不超过本人持有的公司股份总数的百分之二十五，股票发行和转让行为合法合规.5）垦丰种业公司可以获取券商推荐并持续督导.因此，基于上述5点条件，垦丰种业公司可以通过新三板进行股权交易，以实现公司股权融资.虽然垦丰种业公司未能如愿在创业板上市，但是考虑到公司长期股权融资渠道的实施以及创业板是我国较大资本交易市场之一，公司应积极调整内部融资环境，逐步向创业板上市标准发展，以达到上市标准，争取早日上市.同时，公司将实现新三板股权转让融资，为公司创业板上市的股权融资奠定基础[8].因此，垦丰种业公司应积极挂牌新三板，以新三板为基础，努力实现创业板上市，实现公司股权融资.
作者：尹士 单位：黑龙江八一农垦大学
