新能源上市公司融资环境与最优资本结构研究

李志学 秦子蕊 杨婷婷

(1.西安石油大学 油气资源经济与管理研究中心，陕西 西安 710065；2.中国石油天然气股份有限公司青海油田分公司 财务处，甘肃 敦煌 736202)

0 引 言

在经济增速放缓和结构调整的“新常态”背景下，新能源产业的清洁环保、近似零排放的特点正在逐渐发挥优势作用，从发展趋势看，新能源产业规模不断扩大，作为最具发展潜力的新生行业之一，新能源产业是国民经济实现快速成长的新动力，与此同时，新能源企业也面临巨大的资金需求，但企业对财务风险问题往往认识不足，多数新能源企业倾向于负债经营，杠杆水平偏高，企业的融资风险大大增加。为使新能源公司在合理财务风险水平下进行融资，最终提高企业价值，本文从新能源产业的融资环境出发，提出新能源产业最优资本结构概念，对新能源产业的最优资本结构界限进行研究，以期全方位地了解新能源产业资本结构的变化特征，为企业进行合理外部融资提供指导和建议，从而提升企业价值。同时，该理论的研究也为银行等传统金融机构提供融资依据，以降低金融市场风险。

1 最优资本结构理论

最优资本结构是利用债务获得高收益，降低债务，确保公司财务安全两者权衡后的最佳比例。但是，最优资本结构的判断标准有多种，如股东财富最大化、企业财富最大化或加权平均资本成本最低等。由于最优资本结构具有高度的易变性，而影响量化资本结构的因素较多，不仅包括企业自身因素，而且还与宏观经济、资本市场等因素具有密切的关系，这些因素中任何一个因素的改变，都会对最优资本结构产生影响，从而导致最优资本结构的改变。因此，最优资本结构并不是固定不变的，而是动态变化的，因而对最优资本结构的追求，不是一蹴而就的，而是一个长期的、不断优化的过程。

国外对资本结构的研究从Modigliani，Miller等[1]261提出MM定理、创建了现代资本结构理论起，已经发展了40多年。20世纪90年代初，Harris，Raviv[2]297的研究表明企业的资本结构与非债务税盾、成长能力及公司规模正相关，与企业资产流动性、宣传费用、产品的特殊性以及盈利水平呈负相关。但是，究竟资本结构处于怎样的情况下才能称之为最优资本结构这个问题，一直是学者们不断探索的问题，Kraus、Litzenberger[3]9-11提出了最具有代表性的权衡理论，权衡理论认为企业拥有一个目标资产负债率，在实现这个目标资产负债率之前会增加杠杆，这就产生了企业最优资本结构。随后，Harris M,Artur R[4]297-355相应提出静态优化资本目标结构,随后又在动态方面加以改进,并取得了不少引人瞩目的成果。

我国学者通过理论证明了最优资本结构的存在，对最优资本结构的研究方法主要分为以下几类：第一类是运用贝叶斯公式计算破产风险并提出最优资本结构。如，刘星、陈新桂等[5]103-106；第二类是建立规模序列计量经济模型，得出最优资本结构。如，胡援成[6]110-122；第三类是从破产成本和代理成本两方面分析企业的最优资本结构；第四类是通过期权分析企业的破产成本。如，张志强、肖淑芳[7]49-56；第五类是结合我国资本市场实际情况展开研究，提出影响上市公司资产负债率的相关因素，分析它们与资本结构的内在联系，建立最优资本结构模型。如，兰峰、雷鹏[8]56-59。在探索最优资本结构影响因素方面，将影响因素分为以下类型：在研究资本结构与企业绩效之间的关系中发现，企业自身规模及其成长潜力与企业资本结构呈正向变动关系，而企业的盈利能力、变现能力和营运能力等与其资本结构呈反向变动关系。如，陈维云、张宗益[9]76-79。旅游行业的获利能力是影响其资本结构的主要因素，而其他因素如企业规模、公司成长能力和股权集中度等对资本结构影响有限。如，王燕、王琦等[10]40-42。对资本结构的影响因素通过不同行业来看，首先，行业自身所处的环境特征对资本结构有显著影响，绝大多数行业的资产比例，特别是有形资产比例与资本结构密切相关。此外，曹裕、陈晓红等[11]150-158发现，不同生命周期阶段企业的负债结构也不同，长期负债率由于其自身的资产担保价值原因在成长期较高，短期负债率与公司规模、成长能力、业绩和股权结构相关而在成熟期较高。

综上所述，国内外学者对最优资本结构进行了深入分析，但对于新能源产业最优资本结构的研究还较少。新能源产业属于资本密集型行业，前期投资较高、收益缓慢、融资难问题一直是新能源产业的通病，如若不能有效解决，很可能影响未来新能源产业的发展。因此本文将从新能源产业的融资环境出发，根据资本结构理论，运用多元线性回归分析方法，对沪深两市66家新能源上市公司的资本结构影响因素进行实证分析，并从实证研究的结果出发，建立最优资本结构模型，分析最优资本结构区间及界限，以期为为新能源企业融资决策提供依据。

2 新能源产业融资环境

2.1 新能源行业融资结构特征

2018年以来，“钱越来越贵”成为融资大环境的趋势，《中国社会融资环境报告》显示，我国社会融资(企业)平均融资成本为7.60%。其中，银行贷款平均融资成本为6.60%，企业发债平均融资成本为6.68%，融资性信托平均融资成本为9.25%，互联网金融(网贷)平均融资成本为21.00%，金融监管加强、银行政策收紧的影响逐渐在各个行业显现，同样作为资金需求巨大的新能源行业，也受到了类似的“震动”。以光伏行业为例，一般上市公司才能够取得金融机构的贷款，而普通中小民营企业很难获得大额贷款。从目前情况来看，机构贷款利率在原有标准上浮15%～30%，但是由于银行贷款对于民营企业所授权的信用额度是有限的，所以，大约有50%以上的民营光伏电站投资企业需要利用融资租赁等方式来为投资项目争取贷款，而这种方式产生的贷款利率可能会升高至8%～10%，甚至会达到10%以上的水平。新能源行业资本构成分析见表1。

表1 新能源行业资本构成分析

由表1可知，2013—2017年新能源行业资本结构一直在75%左右波动，行业整体资本结构偏高，但流动负债占总负债比重却很低，且呈下降趋势。一般而言，流动资产占总资产的75%较为合适，而从表1可以看出，我国新能源行业的流动负债明显在总负债的占有率中比较低，其中，2017年流动资产占总资产的比重最低，仅为21.54%。其原因可能是企业保守的融资策略导致，因为较低的流动负债能够在一定程度上降低企业的财务风险，但也可能是新能源行业的融资环境限制了企业寻求外部融资的可能性。

2.2 新能源行业融资方式

鉴于我国新能源行业整体迅猛的发展状况，中央政府从设计层面提出了不少促进国家新能源行业发展的政策，尤其是绿色金融手段，国家发改委能源局在2017年发布了深化能源行业体制改革的实施意见，提出要综合应用能源信贷、能源保险、能源基金、能源清算等金融手段推进能源企业发展。

对国家新能源行业金融实践应从两个方面进行分析，一方面是从金融机构的角度，如兴业银行2018年11月26日在我国银行间债券市场发行第二期绿色金融债券，通过此方式来筹集资金，并专项用于绿色产业项目，贷款总额为300亿元，债券期限为3年，票面利率3.89%。另一个方面是债券公司角度，主要是通过发行公司债和企业债为新能源企业提供融资渠道或者融资方式，从目前我国光伏产业的发展状况来看，新能源企业通过发行债券还不是一个主要的融资渠道，因为证券公司发行公司债或企业债只是为传统的化石能源企业融资，比如石油、天然气、煤炭等行业提供服务，这使新能源行业的融资结构比较单一。本文针对我国经济发展的特定阶段、新能源公司的融资状况和偏好，建立新能源行业最优资本结构模型以进行分析研究。

3 资本结构影响因素的选取

在建立新能源行业最优资本结构模型前，首先选取影响新能源行业资本结构的相关因素。资本结构是每个企业都非常重视的财务策略，也是学术界关注的重点问题，但是在企业的融资活动中，人们却难以准确分析企业的最优资本结构，这是由于存在影响资本结构选择的因素。目前对资本结构影响因素的分析在不同行业中不尽相同，笔者在分析国内外学者已有文献的基础上，对已取得的现有数据信息进行处理，并将可能影响我国新能源行业资本结构的主要因素进行分析整合，最后进行实证研究。根据新能源行业的融资环境及融资特征，提出6个对新能源行业资本结构可能产生影响的因素，资本结构影响因素指标分析见表2。

表2 资本结构影响因素指标分析

3.1 盈利能力

MM定理的提出为现代资本结构理论奠定了基础，盈利能力与资本结构的内在联系也是众多学者讨论的焦点，不同学者对两者关系的看法也不相同。大部分学者的分析结果表明：公司的盈利能力与杠杆水平呈现负相关关系。Titman，Wessels[12]1-19认为，美国企业的盈利能力与融资结构负相关。Rajan，Zingales[13]559-586提出了同样的观点，他们对发达国家的研究提出盈利水平与企业杠杆水平呈负相关关系。Booth[14]261-281对发展中国家进行分析也得出相同结论。但是也有学者得出相反的结论，Shah，Aisha Sana[15]301-307]研究了资本结构变化对公司股票价格的影响：股票价格随公司负债水平的增加而上升，随公司负债水平的减少而下降。修正的MM理论模型也说明盈利水平与负债水平呈正相关。基于此本文提出假设H1。

H1：企业的盈利能力与企业资本结构呈正相关

3.2 公司规模

公司规模对资本结构的影响一直以来都没有得出确定的结论，Marsh，Paul[16]121-144认为，大规模公司比小规模公司的盈利能力强，同时，大规模公司资产较多，预期的破产成本相对较低，能承受的负债水平较高，因此企业规模与负债水平正相关。熊国保、马儒慧[17]100-108认为，规模大的公司拥有更多的自由现金流，破产风险概率相对较低，也就越容易获得外部融资。于静霞[18]认为，就新能源上市公司而言，现阶段的行业规模相比于其他能源行业较弱，在这种环境下，新能源企业应该多利用不用偿还本金的股权融资，来削弱对外部借款的依赖程度，以降低财务风险水平。基于此本文提出假设H2。

H2：企业规模与企业资本结构呈负相关

3.3 有形资产

代理理论认为，随着企业债务的增多，相应的债务监督成本也会增加，而增加的债务监督成本会由股东承担，这会使债权人和股东产生冲突，但因为有形资产能够用于抵押，故可以减少债权人与股东的冲突。由于我国新能源行业起步较晚，因此新能源企业往往处于发展的初级阶段，与传统能源行业相比，新能源行业最明显的经营特征就是风险较大，前期投入较大。风险较大是指新能源公司在发展中会遇到很多不确定因素，而投入较大是指新能源公司创立前期的运营成本较高，有形资产比例虽然较高，但产品与技术的投入成本也高，且远大于传统能源企业的支出，这就要求新能源企业维持较低的资本结构，以管控财务风险。基于此本文提出假设H3。

H3：企业的有形资产与企业资本结构负相关

3.4 公司成长性

处于发展初期的企业，经营风险较高，产品竞争力较低，同时，公司成长能力越强，由负债导致的投资不足问题大于其带来的收益，负债的消极效应大于积极效应。新能源企业的成长特征是市场份额较小、技术不够成熟，这使其不具备较强的债务承担能力，所以，从风险规避的角度讲，新能源企业应选择低杠杆水平。另一方面，信用记录缺失、融资经验不足使新能源企业很难通过负债方式获得资金支持。基于此本文提出假设H4。

H4：公司成长性与企业资本结构负相关

3.5 非债务税盾

权衡理论认为，负债企业的市值是在无负债企业市值的基础上，加上负债的税盾效应现值，减去负债的成本现值，这意味着企业存在一个理论上的最优资本结构。DeAngelo，Masulis[19]3-29认为，折旧和投资税收的减免等非债务成本可以减少债务融资税收利益，从而起到抵减公司税收的作用，因此，拥有较多非债务税盾的企业，债务融资较少，当企业负债增加时，其破产风险也会增大，但这个问题可以通过增加非负债税盾来解决。基于此本文提出假设H5。

H5：非债务税盾与企业资本结构呈负相关

3.6 财政补贴

我国新能源产业主要存在以下几个问题：一是市场需求不足、市场发育不成熟；二是新能源企业规模相对较小，但其风险较高；三是新能源企业研发投入巨大而产出微小[20]42-46。面对新能源企业发展初期存在的诸多问题，政府补贴政策的实施起到了较好的效果，这不仅体现在上网电价补贴政策，还有国家层面对新兴产业的政策支持，这些措施推动了新能源产业的蓬勃发展。众所周知，新能源产业的核心生命力是技术，但是，我国新能源产业的技术水平相对于传统化石能源产业来讲，相对比较落后，因此，我国新能源企业成本仍较高，故而无法离开财政补贴。基于此本文提出假设H6。

H6：财政补贴收入与企业资本结构呈正相关

4 实证研究设计与分析

4.1 样本选取

本文以2017年沪深两市的新能源上市公司为研究样本，剔除财务数据不全的公司和*ST公司，最终获得有效样本66个，原始数据均来自Wind数据库。

4.2 模型构建

下面运用多元线性回归方程分析新能源上市公司资本结构的影响因素，其模型见(1)式：

CS=β1ROA+β2SIZE+β3TANG+β4GT+β5NDTS+β6LNSUB+μ

(1)

(1)式中，β1—β6为各解释变量的系数，代表各个解释变量对被解释变量的影响程度，μ表示随机干扰项。

4.3 描述性统计分析

根据所设定的变量，运用STATA 15.0软件计算描述性统计数据，主要变量的描述性统计见表3。

表3 主要变量的描述性统计

由表3可知，2017年我国沪深两市新能源产业上市公司66个样本观察值中，企业资本结构的均值为49.35%，标准差为18.12，最大值和最小值分别为85.70%和6.66%，说明新能源行业整体资产与负债基本持平，但也存在负债经营的企业，而且整个行业资本结构与均值偏差较大。盈利能力OPR的均值为9.93，最大值和最小值分别为49.53和-16.41，而标准差为11.80，说明部分样本企业盈利能力较差，行业整体盈利水平较低，两极分化现象严重；企业规模的均值为22.77，最大值和最小值分别为26.44和20.08，整体规模相差不大；有形资产的均值为42.99，最大值和最小值分别为89.91和10.49，说明样本企业总资产中有形资产占比较高；企业成长能力的均值为-0.22，说明整体行业成长能力较弱，然而最大值和最小值分别为2.080和-0.268，表明企业中出现了本期总资产翻番的样本，同时，也存在本期总资产衰退的样本；非债务税盾的均值为0.03，最大值和最小值分别为0.60和0.001，说明新能源行业债务的抵税效应总体较弱；财政补贴的均值为14.78，最大值和最小值分别为18.79和9.21，说明企业整体补贴水平差距不大。

4.4 相关性分析

主要变量相关性分析结果见表4。

由表4可知， 盈利能力和杠杆水平呈正相关， 说明盈利水平高的公司偏好于外部融资。同时， 企业规模与融资结构呈现显著正相关， 说明新能源企业通常通过自身规模的大小来衡量合适的资本结构。财政补贴与杠杆水平也呈现显著正相关。值得注意的是， 公司有形资产与资本结构显著负相关， 说明在我国新能源行业中拥有有形资产较高的企业很少选用债务融资。此外， 非债务税盾和成长能力与财务杠杆并无显著相关关系。

表4 主要变量相关性分析

4.5 回归分析

根据线性回归分析原理，结合STATA统计软件，对选取的全部变量进行第一次回归分析，第二次回归在第一次的基础上剔除了公司规模、成长性和非财务税盾等三个未通过显著性检验的变量，然后利用剩余的三组变量进行回归分析，回归分析结果见表5、表6。

表5 回归分析结果(1)

表6 回归分析结果(2)

由表5、表6可知，回归模型经调整的拟合系数为95.20%，且F值为437.27，P值小于0.05，说明回归方程整体拟合度很高。盈利能力(OPR)、有形资产(TANG)和财政补贴(LNSUB)三个因素在两次回归分析中均对资本结构(CS)有显著影响，其中盈利能力的P值为0.056，在90%的水平下显著，其余两个变量都在95%水平下显著。这表明上述三个因素是影响新能源上市公司资本结构的主要因素。影响变量分析结果见表7。

表7 影响变量分析结果

利用截面数据模型，得到资本结构的影响因素回归方程，见(2)式：

CS=0.236(OPR)-0.647(TANG)+4.933(LNSUB)

(2)

4.6 稳健性检验

为保证模型和结论的准确性，需要进行稳健性分析。对各变量之间的异方差和多重共线性进行检验，BP检验结果见表8，膨胀因子计算结果见表9。

表8 BP检验结果

由表8、表9可知，P值为0.567 8的检验结果显著地接受原假设，即不存在异方差；该模型的VIF平均值为1.43，说明模型也不存在多重共线性。同时，运用变换主要变量衡量指标的方法进行稳健型分析，将盈利能力的衡量指标换为息税前利润/总资产指标进行分析，并重新命名为ROA，再将变换衡量方式后所得数据重新进行回归分析，最终所得回归分析结果基本保持一致，说明所建模型并不存在稳健性问题。

表9 膨胀因子计算结果

5 最优资本结构范围与界限

5.1 杠杆水平与财务风险

继MM理论之后，破产成本理论提出：企业负债比例越大，财务水平越不稳定，财务风险产生的可能性就越大。即使企业还没有面临破产，过多的负债也会影响企业流动资金的使用，使企业在购买原材料和出售产品等方面产生不便，影响企业稳定发展。Baxter[21]395-403也指出，企业的融资成本曲线是先上升后下降的，负债比例的增加会导致企业加权融资成本增多，从而使增加的破产成本抵消债务税盾效应所带来的收益。因此，当杠杆水平与财务风险水平达到均衡时，资产负债率的界限点也就随之出现。此时再增加资产负债率，杠杆水平就会大于财务风险水平，企业的破产概率就会增加；而减少资产负债率，就无法充分发挥杠杆效应。

5.2 资本结构区间与融资策略

根据对新能源上市公司样本的的回归分析，本文提出影响资本结构的3种因素分别是盈利能力、有形资产和财政补贴。然后利用这3种影响因素及资本结构的关系，再结合STATA软件与概率论与数理统计方法，计算新能源行业的理论最优资本结构值和资本结构区间。

5.2.1 盈利能力

代理理论认为，负债可以限制管理者做出损害股东权益的决策，盈利水平高的企业往往具有充足的自由现金流，股东会通过提高财务杠杆水平来平衡与管理层的代理关系[22]18-24，根据回归模型可以看出：新能源上市公司的资本结构与企业的盈利能力呈正相关关系。平衡理论表明：当公司产生投资需求时，经营状况好的企业更愿意通过增加外部负债来填补资金缺口，因此，盈利能力指标选取行业平均值9.929。

5.2.2 有形资产

新能源上市公司的资本结构与企业的有形资产比重呈负相关关系，这也符合融资优序理论，企业在有形资产比重较高时，极有可能是其经营风险较小的时期，此时应多储备现金或减少举债，以避免未来融资成本可能提高而削减利润。所以，在特定情况下，有形资产比重高的企业反而有更低的杠杆比例。因此，公司有形资产选取行业平均值42.989。

5.2.3 政府补贴

我国政府对符合条件的新能源公司实行补贴政策，如太阳能发电补贴、风电保障性收购等，相较于其他行业具有一定的特殊性。对新能源行业来说，政府补贴虽然有限，但却可以立竿见影地帮助新能源公司弥补现金流缺口，从而减轻企业负债压力。同时，新能源企业获得的财政补贴，能够有效缓解其与银行、金融机构和风险投资机构等债权人的信息不对称问题，进而从融资方式上解决企业外部融资问题，因此，财政补贴的数值选取行业平均值14.779。

将以上三个变量的数值代入回归模型中计算，可得出理论最优资本结构值，见(3)式。

CS=0.236×9.929-0.625×42.989+4.933×14.779≈48.38%

(3)

5.2.4 资本结构区间

利用STATA软件和概率论与数理统计的区间估计方法计算新能源行业最优资本结构的范围，具体如下：

新能源行业资本结构为一个随机变量X，且受多种变量影响，见(4)式。

X～N(μ，σ2)

(4)

(4)式中：μ为总体均值，σ2为总体方差。

根据正态分布有关均值的区间估计，在方差已知时，置信度为95%情况的下置信区间为：

利用STATA软件进行区间估计，结果如表10所示，最优资本结构范围为44.90%～53.81%。

表10 区间估计结果

5.2.5 融资策略

置信区间带见图1。

图1 置信区间带

从图1可以看出，处于置信区间左边的公司，选择了保守型融资策略，这种策略下，企业对流动负债的依赖性较低，从而减轻了短期偿债的压力，因而财务风险较低，同时，由于内部资本融资和长期负债融资的成本较高，又会增加资金成本负担。因此，这是一种低财务风险，高资金成本的融资策略；处于置信区间右边的公司，选择了激进型融资策略， 选择这种策略的企业通常流动负债所占总负债之比较大，故公司的资金成本比较低。另一方面，为了保持企业长期资本恒定，必然要在企业的流动负债到期后再次举债或申请债务延期，如果遇到利率上升、再融资成本升高以及旧债到期难以偿还等情况，筹资的困难和风险都会大大增加，在这种策略下，所获收益和承担风险都较高，为此，企业应当谨慎选择；而处于区间内的公司，则选择稳健型融资策略，由于公司流动负债所占总负债比重较小，所以，不能还清短期债务的风险较小，但企业所持有的长期负债的资本成本可能会高于短期负债的资本成本，从而抵消了公司的原有收益。因此，稳健型融资政策是一种风险性和收益均适中的融资策略。

5.3 财务危机与融资界限

5.3.1 财务危机

江西赛维(LDK)太阳能高科技有限公司(以下简称江西赛维)是江西省第一家在美国上市的企业，也是中国新能源领域最大的一次IPO。2007—2012年江西赛维关键财务指标见表11。

表11 2007—2012年江西赛维关键财务指标

从表11可以看出，2007—2012年，江西赛维总资产同比递减，同期总负债则由上市首年，也就是2007年的6.17亿美元一路飙升至2011年末的60.09亿美元，截至2012年11月5日，江西赛维连续30个交易日美国存托凭证的平均收盘价小于1美元，面临退市风险。江西赛维2007—2012年的资产负债率从47.09%增长至103.57%，增长率达119.94%，平均79.46%，这说明公司每拥有100美元资产，就有79.46美元的负债，这种资产与负债比例具有极高风险，债权人一旦要求归还高额负债，公司就会产生财务危机，破产概率也会升高。

5.3.2 融资界限

2013—2017年样本公司流动负债占比见表12。

本文所选的66家新能源上市公司中，企业资产负债率最大的为85.69%，大于已经破产重组的江西赛维公司的负债率， 且该样本近五年的流动负债与总负债之比都处于90%左右，均大于江西赛维，但仍处于持续经营状态。产生这种现象的原因可能是由于企业所处环境和对未来前景所持的态度不同所致，但如果企业不能及时转变负债经营模式，就很有可能成为下一个江西赛维。根据上述案例，新能源行业杠杆水平高于80%的企业应引起警惕，企业的杠杆水平偏高，说明公司的资金多来自于债务，而较少来自于所有者的投资，从而使财务风险水平相对较高，一旦企业的现金流不足，其资金链就很容易断裂，企业如果不能及时还清债务，就会导致企业破产，所以，需要加大自有资金的使用效率，适当降低杠杆水平，使其适应企业发展。

表12 2013—2017年样本公司流动负债占比

新能源行业最优资本结构区间为44.90%～53.81%，在此，选取66家新能源上市公司作为样本，其中，9家处于该区间，另9家处于70%以上，1家处于80%以上，说明这9家企业负债率偏高，有可能导致财务风险。还有11家公司的资产负债率在30%以下，负债比例较小。另外， 样本公司的流动比率平均值为1.83，最大值为4.34，最小值为0.27。流动比率是流动资产与流动负债之比，是衡量公司偿债能力的指标。一般来说，企业的流动比率越高，流动资产的变现能力就越强，说明公司的短期偿债能力越强，反之则反。通常流动比率的数值应处于2∶1以上，即流动资产约为流动负债的2倍以上，这说明即使流动资产在短期内只需变现一半，也可以偿还所有流动负债。但这66家企业中流动比率大于等于2的只有17家，说明我国新能源上市公司对未来预期收益持有乐观态度，所以，大多数企业采取积极的外部融资政策，但流动负债过高会加剧财务风险，从而影响我国新能源上市公司债务期限结构。

6 结论与建议

6.1 结论

本文以2017年我国沪深两市新能源上市企业为研究样本，对盈利能力、公司规模、有形资产、企业成长性、非债务税盾和财政补贴与资本结构之间的关系进行实证研究，从而得出以下结论：首先，新能源企业的盈利能力越强，企业资产负债率越高，二者之间显著正相关；其次，新能源企业的有形资产比重越高，企业的资产负债率越低，即二者呈显著负相关；最后，政府对新能源企业的财政补贴力度越大，则企业的资本结构就越高，即二者呈显著正相关。而公司规模、企业成长性和非债务税盾对资本结构无显著影响。

从上述实证分析中可以看出，新能源上市公司处于变化的融资环境中，由此，必然会对企业融资结构产生一定的影响。本文构建多元回归模型，得出最优资本结构模型，并结合新能源行业的融资特征，得出目前新能源行业的优化资本结构区间为44.90%～53.81%，最后通过个案观察得出资产负债界限为79.46%。

6.2 资本结构优化建议

针对新能源行业杠杆水平的两种极端趋势，本文提出如下建议：对于资产负债率较高的企业，可通过适当提高留存收益比例来降低负债比重，在市场发育不成熟、市场信息不对称等情况下，无论是从资本成本还是财务风险角度出发，选择企业内部的留存收益比直接进行外部融资更有利于企业发展，留存收益越高，对负债融资的依赖性就会减弱，企业的财务杠杆也会随之降低；对于资产负债率较低的企业，其利用外部融资获得的资金较少，运用外部资金的能力较差，财务杠杆不能发挥积极作用，还可能会使企业错失投资机会，因此，应适当运用股利分配等政策，减少留存收益，保持最佳的资本结构。新能源行业作为能源行业中的重要分支和国民经济的新兴力量，受国家宏观政策和经济形势的影响较大，新能源企业要想在纷繁复杂的经济环境中持续经营，就必须根据企业内外部环境实施相应的运营策略，同时，对于流动负债过高的企业应该适当提高流动比率，增加流动资产，以保持合理的债务结构，实现企业的稳定健康发展。