新能源企業融資效率及其影響因素研究

閔令鑫 國投建恒融資租賃股份有限公司

新能源企業是助力我國實現“碳中和”與“碳達峰”目標的主力軍，隨著我國社會經濟的快速發展，能源緊缺和生態環境污染的問題日益凸顯，而新能源企業能夠充分開發利用除了礦產、石油煤炭等傳統能源之外的各種能源形式，比如風能、太陽能以及生物能等等，具有節能減排、綠色環保等優勢特點，符合我國綠色可持續發展的要求，因此，新能源是我國重點培育、大力支持的新興產業，而新能源企業也具有非常廣闊的發展前景。但是，由于新能源企業的產業鏈較長，投資金額較大并且風險性較高，所以融資效率低是在新能源企業中較為常見的問題，嚴重阻礙了新能源企業的進一步發展，要想解決這一問題，就應深入探究影響新能源企業融資效率的因素。依據現有的研究結果我們可以發現，我國在新能源企業融資效率方面的研究大多是從宏觀經濟或者金融大環境的角度出發，對此，為了更為全面的探究影響新能源企業融資效率的因素，我們將利用托比模型研究影響新能源企業融資效率的財務要素。

一、研究設計

（一）選擇模型

本文所運用的數據包絡分析法能夠以多項投入指標和多項產出指標為依據，并通過線性規劃將同類型的單位進行對比分析，因此，該項方法常被用來評估效率，不但評估結果客觀可靠，而且也便于操作，具有較高的應用價值。數據包絡分析法包含很多數據包絡模型，其中應用較為頻繁的模型類型主要有CCR 和BBC 這兩種。新能源企業所涉及的先進技術手段有很多，技術含量較高，而CCR 模型的應用需要以控制其他條件固定不變為基礎，使投入和產出要素進行同比例變動，與新能源企業的實際生產經營管理情況不相符，因此，為了進一步保障研究結果的有效性和客觀性，本項研究將選擇BBC 模型對新能源企業的融資效率進行評估[1]。

由于馬里克斯指數能夠展現出全要素生產率隨時間變化而產生的相對變化，從而對生產率的動態變化情況進行衡量評估，所以，利用馬里克斯指數與數據包絡分析模型相結合的組合模型，就能有效測算出新能源企業的動態融資效率，進而為新能源企業融資效率的影響因素研究提供有力依據。

托比模型的主要作用是解釋效率的成因，所以，利用托比模型就能較為準確地判斷出決定效率的主要因素，基于數據包絡分析法得出的新能源企業融資效率數據屬于截斷數據，再加之取值范圍是零至一之間，因此，要通過使用該項模型來評估計算相關因素對新能源企業融資效率造成的影響。

（二）構建指標

為了保證新能源企業融資效率測算結果的科學性和合理性，我們以新能源企業自身的實際特點為基礎，將企業的總資產、營業成本以及資產負債率定為該項研究中的投入指標，將新能源企業的總資產周轉率、營業收入增長率、凈資產收益率以及股東收益定為該項研究中的產出指標。

（三）確定研究對象

由于本項研究是從相比于宏觀經濟的角度來說更為微小的財務視角來分析財務要素對新能源企業融資效率的影響，所以，需要以新能源企業的財務數據作為主要分析依據。本篇文章所用的財務數據來自CASMAR 數據庫，我們選取的數據年限區間為2016-2021 年，依據金融數據研究終端對新能源企業的界定劃分，我們首先選定了188 家新能源企業作為研究對象，再通過分析CASMAR 數據庫中這些新能源企業的財務數據，將財務數據存在缺失或者在時間上存在不連續問題的30 家企業去除，最終確定了150 家新能源企業作為本項研究的對象。

（四）數據處理

本項研究所運用的數據包絡分析法要求所有的投入數據和產出數據不能小于零，也就是這兩項數據不能出現負值，而我們收集并選擇的財務數據可能與之要求不相符，因此，就需要通過使用極值化的方式對我們所構建的指標進行數據處理，以便適應數據包絡分析法的應用要求。極值化的具體公式如下：

二、研究結果分析

（一）研究對象在2016-2021 年的融資效率測算結果分析

通過使用數據包絡分析法的相關運算軟件，我們測算了158家新能源企業在2016-2021 年間的融資效率，具體結果見表1。

從表1 中我們可以看出，2016-2021 年，我國新能源企業的綜合技術效率均值范圍在0.75-0.80 之間，具有較為明顯的S 型波動，由此我們可以看出在本項研究期間，我國新能源企業的融資效率穩定性較低，整體呈現出非效率狀態。由于綜合技術效率均值是由技術效率均值和規模效率均值共同決定的，所以，要分析新能源企業綜合技術效率的變化情況，就應從技術效率和規模效率兩個方面入手。總體上來說，2016-2021 年間我國技術效率均值和規模效率均值為1 的新能源企業數量較少，這也就說明，我國部分新能源企業的融資效率都未能達到最為理想的狀態。從技術效率均值來看，2016-2021 年間的均值在0.800 這個數值左右，并且浮動不大，整體技術效率較低。而從規模效率均值來看，2016-2021 這個年限區間內的最低均值為0.820，最高均值為0.968，浮動明顯，企業整體的規模效率也不高，由此我們可以得出，技術效率和規模效率較低是影響新能源企業融資效率的主要因素[2]。

表1 新能源企業融資效率測算結果

（二）研究對象在2016-2021 年的融資效率動態變化結果分析

利用馬里克斯指數模型可以反映出我國新能源企業的融資效率在不同時間段中產生的變化，表2 是我們運用馬里克斯模型指數所得出的158 家新能源企業在2016-2021 年間融資效率的動態變化結果。

表2 新能源企業融資效率動態變化結果統計

從馬里克斯指數在不同時間段中的變化情況來看，各個時間段中的馬里克斯指數漲幅不一致，總體趨勢表現為下降→上升→下降，從中我們可以看出，這158 家新能源企業的融資效率在2016-2021 年間處于一種不斷波動的狀態。結合具體的數值來看，只有2019-2020 這一時間段中的馬里克斯指數大于1，這就表明，在2016-2021 年間，新能源企業達到有效融資效率狀態的時段非常少，而在這期間馬里克斯指數的平均值為0.969，也能直觀地表明新能源企業在2016-2021 這六年中的融資效率整體趨勢是向下走的。由于馬里克斯指數會受到綜合技術效率變化和技術進步指數的影響，而表2 中顯示，在2016-2021 年間，新能源企業的綜合技術效率變化指數和技術進步指數都有所下降，所以，我們可以得出在2016-2021年間馬里克斯指數降低的主要原因是技術效率和技術進步的負增長，因此，技術效率和規模效率低下是影響我國新能源企業融資效率提升的主要因素。

（三）研究對象在2016-2021 年的托比模型回歸結果分析

利用托比模型可以從更深的層次分析新能源企業融資效率的影響因素，托比模型的具體形式如下所示：

在此模型中，FE 代表新能源企業的融資效率，β1代表影響融資效率因素的估計系數，我們利用相關統計分析軟件對影響新能源企業融資效率的因素模型進行驗證，得出了以下托比模型回歸結果：

由表3 可知，（1）企業規模與融資效率的p 值小于0.001，呈現出負相關，說明企業規模擴大反而制約了融資效率。因為企業規模擴大需要的融資渠道就越多，增加了管理難度和資源的消耗，影響了企業融資效率的提高[3]。（2）企業成長能力與融資效率也存在負相關關系，表明企業成長能力弱反而會提高企業融資效率。其原因是對于成長能力弱的企業會選擇降低成本的融資方式，提高融資效率。（3）企業盈利能力在5%以下水平時，出現正相關關系，說明企業盈利能力提高可以更好地提高融資效率，增加企業的融資額度。（4）企業云能力與融資效率在1%水平之下出現正相關，證明企業運營能力越高融資效率也就越高，側面反映出企業對融資的利用效果較好。（5）債券融資與融資效率負相關關系較為顯著，說明企業的債券融資會降低融資效率，主要受到債權融資的稅盾效應影響，當債權融資達到一定比例時，會增加企業的運營風險，不利于新能源企業融資效率的提高。

表3 新能源企業融資效率托比模型回歸統計

三、提高新能源企業融資效率的有效建議

首先，要控制好企業經營規模，企業規模是影響企業融資效率的重要因素。隨著企業規模的不斷擴大，企業融資效率逐漸降低，因此，新能源企業在經營中要根據實際情況不斷調整企業規模，保證企業良好的運營狀態。其次，切實提升經營管理水平，由于企業的盈利與營運能力與企業融資效率存在正相關關系，所以，企業可以通過提高自身的經營管理水平來強化企業盈利與營運能力，以此促使企業的融資效率提升。最后，調整債權融資結構，企業中債權比例越高，企業的經營風險便越大，融資效率無法得到提升。新能源企業投資渠道要趨于多元化，不僅可以最大程度降低企業融資風險，而且能夠大幅提升新能源企業融資效率。

四、結語

技術效率和規模效率低下是影響新能源企業融資效率的主要因素，新能源企業的營運能力和盈利能力會隨著融資效率的提升而提高，而企業的規模和債權融資則會與之相反，因此，新能源企業要提升融資效率，就應當注重控制企業經營規模的合理性，加大經營管理力度，優化自身的債權融資結構，提高自身的技術水平和專業水平，才能積極推動新能源企業創新發展，從而助力我國早日高質量地完成“雙碳”任務。