基于DEA-Tobit模型的我国新能源产业的融资效率研究

许婉韵，胡逗逗，张廷海

（1.安徽财经大学 国际经济贸易学院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥 230036）

新能源产业的发展需要资金支持，但受投资回报周期长、融资规模大等因素的影响，我国新能源产业的融资问题一直未得到解决，而融资问题的关键是融资效率，因此研究融资效率对我国新能源产业的发展具有重要意义。

1 文献综述

国外的研究集中于新能源产业的融资理论，包括融资理论分析及对策探讨。Derrick A［1］以太阳能光伏产业为例，发现了缺乏良好的融资机制是阻碍新能源产业融资的重要原因，有必要建立供应与需求相匹配的融资平台；Painuly J P［2］提出在向一些新能源产业发达国家借鉴经验的同时，还应根据发展中国家实际面临的交易成本高昂、制度、金融等方面的问题，专门建立融资窗口，加大金融产品创新，从而提高新能源产业的融资效率；Szabó S［3］研究提出新能源市场的竞争有助于新能源产业发展，同时也有助于降低该产业融资负担；Christa N B［4］对比分析了经合组织中的发展中国家和发达国家对新能源产业的金融支持，发现相较于经济发达地区，欠发达地区的金融机构对新能源的影响更大；Lu J［5］指出内外融资结构不合理以及未规范融资资金用途是阻碍中国新能源产业发展低效的重要原因，应该拓宽融资渠道，如增加风险投资；Mazzucato M［6］认为新能源产业融资参与者与其投资意愿关系到新能源产业是否成功融资。此外，国外学者对产业的融资效率进行了评价研究。在评价方式上，国外学者多选择DEA和SFA模型，且有学者将两者进行了对比：Rajiv D Banker［7］提出 DEA 和SFA各有优势，DEA所需样本数少，但是SFA的研究精确度更高，也更广泛；Ferreira N B［8］利用 SFA模型研究葡萄牙股票公司和行业的融资效率。

国内对新能源产业融资的研究主要集中于以下两方面：

1）对融资模式的探讨。蒋先玲等［9］提出将民间资本引入到新能源产业融资模式中；樊长在、何雨格［10］指出新能源产业融资难的主要原因在于风险高，有必要建立多元融资体系，充分发挥政府、信贷和风投等3方在投资体系的作用；史丹和夏晓华［11］对当前存在的4种融资模式进行对比分析，提出要以创新推动融资模式改进；薛楠和刘舜［12］提出建立专项能源发展基金；唐葆君等［13］提出应在相关政策的保护下，积极引入民间资本，从而降低融资风险。

2）对新能源产业的融资效率进行研究。国内学者的实证研究集中在两派，一派以DEA模型分析融资效率，如熊正德［14］通过DEA模型发现筹资效率是阻碍新能源产业的主要原因；岳立和杨帆［15］通过BCC和全要素生产率的方法发现技术进步是推动能源效率的主要原因。另一派是利用两阶段DEA模型，在测算融资效率基础上进一步探究其影响因素，如申建良、冉启英和陈彤［16］运用DEATobit模型，发现我国能源效率整体呈下降趋势，而外商投资和人均GDP与效率存在正相关关系；徐枫和周文浩［17］利用DEA-Logit模型研究了金融支持对能源效率的影响，发现技术是影响融资效率的主要原因，并且间接融资在效率方面发挥重要作用。

综上所述，国内外学者对新能源产业的融资理论模式和对策的研究都较为丰富。在效率评价方面，主流的DEA模型也得到国内外学者的青睐，但是对于新能源产业上市公司融资效率的实证研究还比较缺乏，尤其是探究企业所处环境因素对融资效率的影响。因此，本文运用DEA-Tobit两阶段模型测度了我国新能源概念上市公司的融资效率，并分析了环境因素对企业融资效率的影响。

2 模型设定

2.1 模型构建

本文采用DEA模型对我国新能源产业的融资效率进行测度分析。DEA（数据包络分析法）是一种多投入多产出的非线性参数效率模型，可对每个决策单元（DMU）运用线性规划方法和对偶原理进行效率测算，根据比较各决策单元与有效生产前沿的偏离情况，从而判定DEA的有效性。DEA模型根据规模收益是否可变分为规模收益不变模型（CCR模型）和规模收益可变模型（BBC模型）。其中BBC模型中的综合技术效率（TE）又可以分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE），且综合技术效率是纯技术效率与规模效率之积，由此判断各DMU是否达到纯技术有效和规模有效。

本文采用二阶段DEA模型，第一步利用BCC模型，以投入为导向测算融资效率，得到技术效率、纯技术效率和规模效率；第二步为了研究环境变量对新能源融资效率的影响，以第一阶段得到的各DMU的投入松弛量，采用Tobit模型对环境变量和各投入松弛量的关系进行拟合，由此构建Tobit模型：

式中，i=1，2，3，…，m；j=1，2，3，…，n；Yij为第一阶段测算的总投入冗余（radical movement和slack movement之和）；Xij为环境变量向量；αi为常数项；βi为待估系数向量；μi为随机误差项。

2.2 指标选取及数据来源

2.2.1 指标选取

选取资产负债率、财务费用和营业成本作为投入指标，净资产收益率、总资产周转率和营业收入同比增长率作为产出指标，测算我国新能源产业的融资效率。

由于融资效率受到多方面因素影响，既有可控的也有不可控的，而环境变量就属于不可控变量。因此，为分析环境因素对产业融资效率的影响，从宏观和微观两个角度选取了环境变量。其中，宏观环境变量包括经济水平，微观环境变量包括企业规模、企业质量以及流通股比例。

1）经济水平

由于各省的经济水平存在差异，会对新能源政策落实有影响，从而影响企业融资。因此，以各上市公司所在地经济水平作为环境指标，并以公司所在省的GDP衡量。

2）企业规模

规模大的企业拥有更多的有形或无形资源，而小规模企业却会受到很多局限。因此，利用总资产来衡量企业规模，并取对数。

3）企业质量

企业质量的好坏关系到企业融资效率的高低。因此，从流动负债率的角度衡量企业质量。

4）流通股比例

2005年我国实行股权分置改革，许多不可转让股权流入到市场，股权流通性越高，越有利于企业发展。因此，采用流通股比例衡量股票流通程度和股改对企业融资效率的影响。

2.2.2 数据来源及处理

所有数据均来自于wind数据库沪深概念类新能源产业上市公司。通过筛选，最终确定21家上市公司作为研究对象，并以2010年～2017年作为研究时限。由于本文所涉及的数据不可避免的会有负值出现，且为了消除各指标单位的影响，对数据进行无量纲化，将其归到［0,1］，处理方法如下：

3 实证分析

3.1 融资效率分析

利用DEAP2.1软件对经过无量纲化的投入指标和产出指标进行BCC模型运行，最终得到21家新能源概念类上市公司的综合技术效率（TE）、纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。

1）从整体情况来看，2010年我国新能源上市公司的平均综合效率仅为0.57，距离DEA有效还有很大的提升空间。但是自2010年之后，平均综合效率一直处于上升趋势，截至2017年达到DEA有效。

2）从年度变动来看，2010年至2017年达到DEA有效的企业数越来越多。2010年仅为4家，2013年有8家，2017年几乎全部达到DEA有效。以2016年为例分析，平均融资综合效率为0.708，处于中高位，DEA有效的企业为6家，占整体企业数的28.57%。这部分企业既无投入冗余，也无产出不足，融资资金都达到了高效率运用。而其余企业的融资效率还亟待提升，需要调整资金使用和产出等方面。

3）从分解的纯技术效率和规模效率来看，2010年至2013年间，平均纯技术效率一直高于平均规模效率，且纯技术效率波动较小，一直处于0.8以上，而规模效率处于0.6～0.79。2014年至2017年，平均规模效率大于纯技术效率，效率值都位于0.8～0.9。具体以2016年分析为例（如图1所示），有7企业实现规模报酬不变，9家企业处于规模报酬递增状态，5家企业处于规模报酬递减状态，未充分发挥资金作用，应该适当缩减生产规模，加强内部管理和技术创新，优化资金投向，实现生产最佳状态。

图1 2016年我国新能源上市样本公司的融资效率分布

4）从样本公司个体来看，乾照光电连续8年实现DEA强有效，诚志股份连续6年实现DEA强有效，说明公司已经在资金投向和运用方面实现最有效的利用。

由于受到经济因素、企业自身规模等环境因素的影响，会对企业融资效率测算结果造成一定的偏差。因此，从宏观和微观两个角度分别研究环境变量对企业融资效率的影响。

3.2 环境效应对融资效率影响分析

以新能源上市公司所处省份的经济水平、企业规模、企业质量和流通股比例等4个环境变量作为解释变量，以测算的投入指标财务费用、资产负债率和营业成本的总投入冗余作为被解释变量，利用Tobit模型，通过stata软件对2010年～2017年的面板数据分别进行Tobit回归，回归结果如表1所示，且表1数据都通过了显著性检验。若系数为正，表示该环境变量的增加会引起投入冗余的增加，从而造成不避要的浪费或低效运行；反之，表示该环境变量的增加会使投入冗余减少，促进融资效率增加。

表1 2010年～2017年新能源企业融资效率投入松弛量Tobit回归结果

由表1得到环境变量的分析如下：

1）经济水平对资产负债率、营业成本的投入松弛量的影响显著性为正，表示企业所处的经济环境水平越高，会增加企业营业成本的投入冗余，从而对企业融资效率有负向影响。

2）企业规模对财务费用、资产负债率、营业成本都呈负向显著性。由于管理系统的科学性和完善，公司规模的扩大会降低企业财务费用、营业成本的投入冗余，从而有助于企业融资效率。

3）企业质量对财务费用、营业成本均呈负向显著性。流通负债率越高，反映企业短期借款的比例越大，则企业所需支付的利息也就越少，从而有助于企业营业成本减少。

4）流通股比例对财务费用、资产负债率、营业成本的变量系数为负，但是均未通过显著性检验，这表示虽然高流通股比例形成了更加合理的股权结构，会减少企业投入冗余，但是这种效应目前还未表现出来。

4 结 论

本文首先通过DEA-BCC模型测算了我国新能源概念类上市公司的综合融资效率、纯技术效率和规模效率，然后通过Tobit模型分析环境变量对企业融资效率的影响，得到如下结论：

1）我国新能源公司融资效率各有差异，仅有少数公司实现DEA有效，大部分企业融资效率还存在较低水平，资金筹集和配置过程还存在许多不足，规模效率和纯技术效率的不匹配造成了综合融资效率还亟待提升。

2）经济水平、企业规模、企业质量对企业投入冗余都有影响，从而对企业融资效率产生影响。经济水平越高，会增加企业投入冗余增加，从而对企业融资效率有负向作用；企业规模、企业质量越高，会降低企业投入冗余，从而有助于企业融资效率。

通过上述分析，提出以下政策建议：

1）合理调整资本结构。受企业所处时期、环境和企业规模的影响，企业融资效率的提升与资本结构应该是相匹配的。因此，在企业不同时期，应该有与之相适应的最优资本结构。例如在新能源企业初创期，具有高风险、低收益的特征，此时较难获得资本的关注，应该重视内源融资，着重放在自有资金的积累方面，此阶段不应该有高资产负债率。而较为成熟的企业，可以适当控制资产负债率，充分发挥财务杠杆的作用，提高企业盈利空间。

2）提高企业技术创新。新能源产业属于高技术产业，因此技术水平对企业发展非常重要。提高企业技术创新，一方面应该建立产学研平台，推动研发转化机制完善，加大资金对研发的投入；另一方面充分利用现有政策环境，建立新能源人才培养机制，为技术创新打好基础。

3）有效控制企业规模。实证研究发现，在研究样本中约40%的上市企业还处于规模报酬递减，企业应适当控制生产规模，根据企业发展战略适时调整生产计划，避免一味追求产能扩大而造成资源浪费。