基于兩階段DEA模型的江蘇省新能源產業融資效率評價研究

李仲夏LI Zhong-xia；苑希港YUAN Xi-gang；張曉青ZHANG Xiao-qing

（江蘇師范大學商學院，徐州 221116）

0 引言

氣候變暖已成為全球面對的挑戰，縮小二氧化碳等溫室氣體的排放迫在眉睫。面對嚴峻的碳減排形勢，2020年9月，習近平總書記在第七十五屆聯合國大會上提出，我國二氧化碳排放量力求于2030年抵達峰值，努力到2060年前實現碳中和，即“雙碳”目標，更在此后的多個場合反復重申，強調堅決落實。2021年9月，國務院印發的《關于全面貫徹新發展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》提出，到2025年單位國內生產總值二氧化碳排放比2020年下降18%，到2030年單位國內生產總值二氧化碳排放比2005年下降65%以上。這些目標的設定，標明我國面臨的碳減排任務更加困難。相對而言，新能源是一種朝陽產業必須大力扶持。新能源產業包括地熱、太陽等，大力推進這些產業有利于從根本上轉變經濟增長模式，實現能源結構的轉型升級。

江蘇省的傳統化石能源比較稀少，大力發展新能源產業有利于更好地實現傳統產業結構的升級，更好地促進經濟健康快速發展。近年來，江蘇省開始實施發展新能源產業的管理辦法，頒布了一系列的新能源產業發展政策，很好地推動了新能源產業又好又快的發展。例如，從新能源汽車產業方面來看，在“十三五”規劃實施期間，江蘇省通過大力推廣和鼓勵使用新能源汽車，其使用量2021年超過35萬輛。截至2021年，江蘇省基本形成以私有顧客購買和使用新能源汽車為主的應用布局，基本建成布局合理、智能高效的充電基礎設施布局體系并建成30多萬個充電樁，能夠有效地滿足30多萬輛新能源汽車的充電需求。這些數據表明江蘇省新能源汽車產業發展地位的提升和升級。從江蘇省光伏產業發展來看，到2021年，我國光伏領域的光伏產業專利申請量達到98000件，其中，江蘇省光伏產業專利申請量超過30000件，這個數量遠遠超過其他的申請量。和傳統的化石燃料能源產業相比，江蘇省的新能源產業仍然處于發展的初級階段。因此，即使江蘇省的新能源產業發展速度非常快，同時，在技術、使用、消費者接受程度等方面也存在很多問題。想要推動江蘇省新能源產業更好更快地發展，首先，新能源企業自身要做好充分人力、財力、物力等方面的準備，尤其是新能源企業要有發展所需的資金。新能源企業如何通過有限的金融資源供給實現更高的融資效率已經逐漸成為提高新能源企業從粗放式增長轉向高質量發展的關鍵。

1 兩階段DEA模型構建和應用

眾所周知，數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，簡稱為DEA）是由著名的運籌學家Charnes和Cooper于1978年提出來的。數據包絡分析適用于對一個多投入和多產出的決策單元的相對效率進行評價，用于評價決策單元的融資效率、經營效率等。DEA效率評價模型主要包括基于規模收益不變的CCR評價模型和BCC評價模型，許多學者提出了各種類型的效率評價模型。例如，基于規模收益不增的FG效率模型（Fare and Grosskopf，1985）[1]，基于規模收益非減的ST效率模型（Seiford and Thrall，1990）[2]，基于有效決策單元（DMU）進一步排序的超效率DEA效率模型（Andersen and Petersen，1993）[3]，考慮松弛變量影響的SBM效率模型（Slacks-Based Measure）[4]。此外，為了控制外部環境變化和隨機誤差對決策單元帶來的影響，Banker和Morey（1986）[5]構建一種新型的處理外生環境變量的一階DEA效率模型，Coelli（1998）[6]進一步提出了兩階段DEA效率模型，主要用于評價外部環境變量對DMU產生的影響。近些年來，許多學者運用數據包絡分析方法對環境效率進行評價。例如：Chen等（2020）[7]提出了一種考慮非期望產出的環境效率DEA模型，其中包括三個新的評價策略，都為了反映決策單元在不同政策目標下的需求。最后，對中國2006-2015年經濟發展所帶來的的環境效率進行評價。基于以上研究，本文通過構建兩階段DEA模型對江蘇省新能源產業的融資效率問題進行評價。模型構建如下：假設有n個決策單元，每個決策單元有m個投入和s個產出以及k個中間產出，其中：Xi作為第i個決策單元第一階段資金籌集系統的投入，Xi=（xi1，xi2，…，xim）T；Zi作為第i個決策單元第一階段資金籌集系統的產出及第二階段資金配置系統的投入，Zi=（zi1，zi2，…，zik）T；Yi作為第二階段資金配置系統的產出，Yi=（yi1，yi2，…，yis）T。V=（v1，v2，…，vm），W=（w1，w2，…，wk），U=（u1，u2，…，us）分別是投入、中間及產出變量的權重，兩階段DEA融資效率評價模型如下：

其中，ε是非阿基米德無窮小量，eT=（1，1，…，1）。如果U*，V*，W*作為模型的最優解，決策單元的整體及子過程的效率表示為其中，E0表示為決策單元的融資效率，E1和E2分別表示為決策單元兩個子階段的籌資效率和配置效率，可得E0=E1×E2。決策單元的融資效率取值表示為1，該決策單元就是表示融資有效，更進一步說，該決策單元的籌資效率和配置效率都有效，結果必須等于1。

2 評價指標體系構建和應用

要正確使用兩階段數據包絡分析對江蘇省新能源產業的融資效率進行評價，必須選擇準確的投入和產出指標。將江蘇省新能源產業的融資效率分為兩個部分，為籌資效率和配置效率。籌資效率表示新能源產業應該以最小的成本、最快的速度得到經營所需要的資金，配置效率表示新能源產業將融資得到的全部資金投入到企業的生產和運營活動中，有助于實現企業的經營利潤最大化。結合江蘇省新能源產業的實際情況和數據的可獲得性及典型性，本文主要選取融資成本、融資風險和融資時間作為投入指標，選取負債融資額和股東權益融資額代表中間投入指標，選取盈利能力、營運能力和發展能力作為最終的產出指標。最終江蘇省新能源產業融資效率的投入產出指標評價體系見表1。

3 樣本選取和數據來源和效率評價及結果分析

本文選取2012-2020年九個會計年度的實際數據為對象。從Wind數據庫、每個新能源上市公司的財務年報數據等數據資料和數據信息，結合數據資料的可獲得性，最終，總共選取30家新能源企業，其中，10家風電企業、5家新能源汽車相關企業、5家太陽能光伏企業、7家生物質能企業和3家地熱能企業。對30家新能源上市公司的原始數據進行處理。

將投入和產出指標中的原始數據進行無量綱處理，運用Matlab軟件對兩階段DEA模型求解。得出江蘇省30家新能源上市公司2012年至2020年度的籌資效率和配置效率以及融資效率。當效率值小于0.85時，表示相對無效；當效率值位于0.85-1之間時，表示相對效率非常高；當效率值等于1時，表示絕對有效。

表2可得：從2012年到2020年，江蘇省新能源產業的融資效率都位于相對較低的水平上，平均取值都為0.254，0.254，0.254，0.254，0.261，0.264，0.268，0.269，0.284，同時，這幾年里，能達到絕對有效的上市公司數量非常少。在30家新能源企業中，每年只有1家上市公司達到絕對有效。表3看出：從2012年到2020年期間，江蘇省新能源產業的籌資效率也位于較低水平上，平均取值分別都為0.358，0.364，0.354，0.364，0.410，0.374，0.397，0.424，0.435，這幾年能達到絕對有效的上市公司數量逐漸增多。表4看出：從2012年到2020年期間，江蘇省新能源產業的配置效率都相對較高，平均取值分別為0.678，0.679，0.654，0.642，0.648，0.657，0.689，0.647，0.681。這幾年能夠達到絕對有效的上市公司數量增加。

表2 江蘇省新能源產業融資效率結果分析

表3 江蘇省新能源產業籌資效率結果分析

表4 江蘇省新能源產業配置效率結果分析

4 研究結論和政策建議

本文運用所構建的兩階段DEA效率評價模型，對江蘇省30家新能源企業2012年至2020年的融資效率進行深入評價。可得如下結論：①從2012年至2020年，江蘇省新能源產業的融資效率水平總體較低，存在很大的提升的空間。②從2012年至2020年，江蘇省新能源產業的籌資效率和配置效率平均處于上升階段，絕對有效的上市公司數量逐年提升。

就如何提升江蘇省新能源產業的融資效率，提出以下建議：

①建立和完善新能源產業相關的融資政策，加強宏觀政策的落實。作為政府機關，應建立更完善的新能源產業融資政策，完善監管體制。對擾亂市場的不正當行為進行查處，堅決維護新能源企業的整體利益，維護良好的市場環境，完善現有的財政稅收支持體系。建立和完善新能源產業的優勝劣汰機制，讓其公平有序參與市場競爭。為新能源產業更好地提升融資效率提供良好的外部環境。

②健全和提升新能源企業自身的融資途徑，提升新能源企業的融資能力。作為融資的主體，新能源企業應不斷提升融資能力，制定多種融資制度，開辟多條融資路徑，健全自身的規章制度，加強自身的監管力度，為提升融資效率提供良好的內部環境。新能源企業要提升資金使用效率，減少資源浪費，提高資金運作效率，拓展融資渠道，提升自身融資能力。

③加強和提升信息技術和人力資源的使用效率。新能源企業要不斷提升自身的融資能力和資金使用效率，更重要的是要努力發揮自身的技術和人力資源優勢。加強和高校、科研院所的聯系，通過開展產學研等多種途徑，提高自身的競爭力，加強新型人才的培養，形成具有創新意識和自主學習意識的科研團隊，建立高效的人才激勵機制，充分發揮人才的能力，不斷提升自身的競爭力，提升自身的融資能力和效率。