基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的融資對光伏行業(yè)發(fā)展影響實(shí)證研究摘要本文通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，基于DEAP2.1運(yùn)行BCC模型，對中信行業(yè)分類下光伏行業(yè)16家公司的2020財(cái)年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對光伏行業(yè)企業(yè)的融資結(jié)構(gòu)和融資成本的發(fā)展影響進(jìn)行探究，并進(jìn)一步進(jìn)行效率評價和改進(jìn)。同時，針對研究時產(chǎn)生的問題使用基于內(nèi)生動力視角的線性規(guī)劃進(jìn)行補(bǔ)充分析。研究結(jié)果表明，約有50%的光伏企業(yè)融資效率不高，需要降低融資成本、提高賬期效率。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析光伏融資效率內(nèi)容目錄1引言 頁1 引言自改開至今五十年來，中國取得了卓有成效、世界矚目的偉大經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展成果。然而在高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)進(jìn)程背后，發(fā)展的質(zhì)量卻仍有差距。特別是在能源方面，當(dāng)前我國的能源結(jié)構(gòu)仍然以化石能源，特別是煤炭為主，而其會造成較為嚴(yán)重的氣體排放，包括含硫氣體和二氧化碳，以及一些其他的微小固態(tài)顆粒，從而對我國的各項(xiàng)環(huán)境指標(biāo)造成一定的不良影響。2005年，習(xí)近平總書記提出了“綠水青山就是金山銀山”；之后，《可再生能源中長期發(fā)展規(guī)劃》、《十三五能源發(fā)展規(guī)劃》等多個政策也相繼出臺。2020年，我國首次提出了雙碳目標(biāo)，即爭取在2030年之前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰，2060年之前實(shí)現(xiàn)碳中和。而為了達(dá)成碳中和這一偉大目標(biāo)，需要同時進(jìn)行開源節(jié)流。我國的二氧化碳排放主要來自火力發(fā)電，因此使用清潔能源對傳統(tǒng)火力發(fā)電進(jìn)行一定程度的替代便成為了我國未來的發(fā)展方向和市場的熱點(diǎn)。在清潔能源發(fā)電中，風(fēng)能、核能、生物質(zhì)能等能源各有其特點(diǎn)。其中，光伏行業(yè)則由于其快速降低的成本曲線、占地面小的高靈活普適性能，在眾多競爭對手中成為最吸引人眼球的一種罰單方式。然而，光伏發(fā)電由于其產(chǎn)業(yè)自身性質(zhì)，換代快、高投入、重資產(chǎn)、波動強(qiáng)的情況時有發(fā)生，而自從2018年的531新政之后，中國政府對于光伏行業(yè)的政策補(bǔ)貼也正在逐漸減少。“平價上網(wǎng)”成了此后的行業(yè)發(fā)展主旋律。而與此同時帶來的，便是光伏行業(yè)需要的大量資金投入的需求缺口。幸運(yùn)的是，創(chuàng)業(yè)板注冊制試點(diǎn)、科創(chuàng)板、北交所等一系列直接融資渠道陸續(xù)開放，為光伏行業(yè)的發(fā)展提供了有力的資金渠道。此外，融資租賃，發(fā)行債券，通過私募信托等其他融資途徑選擇也十分豐富。但是，在過去國外對中國光伏行業(yè)進(jìn)行雙反調(diào)查時，整個中國光伏產(chǎn)業(yè)曾經(jīng)歷過極大的沖擊，整體融資評價的降低、市盈率倍數(shù)的下降對光伏行業(yè)的融資渠道造成了非常重大的打擊，也使得當(dāng)時中國許多龍頭光伏企業(yè)被迫破產(chǎn)，成為我國光伏行業(yè)發(fā)展歷史上一段血淋淋的教訓(xùn)。由是，對光伏行業(yè)內(nèi)融資境遇進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)融資對光伏企業(yè)經(jīng)營、光伏行業(yè)發(fā)展的影響，以及此后對其水平進(jìn)行評價就尤為重要。進(jìn)一步的，如何提高光伏行業(yè)相關(guān)企業(yè)的融資效率，實(shí)現(xiàn)利用更低的融資成本、更少的金融資源，達(dá)成更好的成長的目的。2文獻(xiàn)綜述數(shù)據(jù)包絡(luò)分析，即dataenvelopmentanalysis，后文稱其簡稱DEA，是在針對于英國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)研究時，由經(jīng)濟(jì)學(xué)家Farrell提出的包絡(luò)思想，其通過線性回歸的方法，嘗試建立了最優(yōu)效率曲線，即效率前沿面，并由此提出了對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綜合效率的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的衡量方法。此后，由著名美國運(yùn)籌學(xué)者W.W.Cooper和A.Charnes以及Rhodes在相對效率偽概念的基礎(chǔ)上提出了第一個數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型，該模型也由他們?nèi)粚W(xué)者的名字首字母進(jìn)行命名，即CCR模型。該方法可以更加優(yōu)秀地處理在現(xiàn)實(shí)生活生產(chǎn)模型中廣泛存在的多投入、多產(chǎn)出指標(biāo)的問題。其中，每一個不同的決策單元被稱作DMU(Decisionmakingunits)，他們具有相同的活動目標(biāo)、相同的外部環(huán)境和內(nèi)部性質(zhì)，以及相同的評價指標(biāo)。通過該模型可以對各個決策單元的相對效率進(jìn)行評價和排序，同時給予了其改進(jìn)的方向，為政策決定者和實(shí)際經(jīng)營者提供可靠可行可信的相關(guān)決策信息。也由此，該理論在之后的幾十年內(nèi)得到了豐富的發(fā)展和開拓，比較常見的框架如基本的,基于CRS(規(guī)模收益不變)的CCR經(jīng)典模型和基于VRS（規(guī)模收益可變）的BCC模型。此外，還有FG模型（Fare&Grosskopf），SBM模型（Slacksbasedmeasure）等變種模型。而在我國，魏權(quán)齡等學(xué)者于1989年引入了使用DEA模型對生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行建模。葉世綺、王輝于2012年對多階段DEA模型中各DMU的同質(zhì)性問題做出研究。薛成于2019年使用三階段DEA研究了新能源汽車企業(yè)的生產(chǎn)效率。史劉潔于2021年使用DEA模型對新能源企業(yè)經(jīng)營效率進(jìn)行研究等等。本文在前輩學(xué)者的研究成果的基礎(chǔ)上，針對目前中國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的新火熱戰(zhàn)場——光伏行業(yè)，使用DEA方法，從A股主板光伏上市公司中選取16家具有代表性的公司，從其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)角度出發(fā)，對其融資成本與企業(yè)成長做出評價。3數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的基本原理所謂數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，是一種以相對效率為概念基礎(chǔ)，通過線性規(guī)劃和凸分析進(jìn)行評價的一種復(fù)合型、多單元、非參數(shù)的統(tǒng)計(jì)方法。如果我們假設(shè)在一個共同的市場環(huán)境下，共有N個決策主體，假定這N個決策單元全部具有相同的條件和高度可比的性質(zhì)，而同時有M個類型的輸入或投入指標(biāo)以及S個類型的輸出或產(chǎn)出指標(biāo)來分別對應(yīng)每一個決策單元。我們探究問題的基本思路是，希望在最小的投入中達(dá)到盡可能大的產(chǎn)出效果。其中Xij是DMUj對第i個投入的具體投入數(shù)量，也因此Xij必然大于0.而對應(yīng)的，Yij是DMUj對第I個產(chǎn)出的具體產(chǎn)出數(shù)量，同理，其也必然大于0。若以矩陣形式表述，則其形式為：&通過以上的產(chǎn)出矩陣和輸入矩陣，可以形成一個非線性規(guī)劃的模型，但由于其太過于難以求解，因此可以將其轉(zhuǎn)換為線性規(guī)劃，再引入代表投入和產(chǎn)出的松弛變量（S-和S+）以及非阿基米德無窮小ε，并且再增加一個約束條件∑λ_j*=1，便可以得到BBC模型：&通過該模型，便可以初步對各決策單元的投入產(chǎn)出有效性進(jìn)行判定。若S+≠0，即意味著該DMU需要增加So+的產(chǎn)出便可以達(dá)到純技術(shù)效率有效。而若S-≠0，則意味著該DMU需要相應(yīng)的減少So-的投入以達(dá)到純技術(shù)效率有效。通過該模型，便可以初步對各DMU的有效性進(jìn)行判定。若S_0+≠0，即意味著該DMU需要增加So+的產(chǎn)出便可以達(dá)到純技術(shù)效率有效。而若S_0^-≠0，則意味著該DMU需要相應(yīng)的減少So-的投入以達(dá)到純技術(shù)效率有效。4指標(biāo)和數(shù)據(jù)選取在數(shù)據(jù)收集和指標(biāo)選取上，筆者充分查閱了其他學(xué)者對于相關(guān)行業(yè)融資效率的研究，從而遴選出了四個輸入指標(biāo)和三個輸出指標(biāo)。具體的使用和選擇內(nèi)容如下：輸入指標(biāo)：為更全面和完整地評價融資的影響，筆者將融資主要分為融資成本，融資風(fēng)險和潛在體量。其中，融資成本可以分為債權(quán)融資成本和股權(quán)融資成本。債權(quán)融資成本可以在利潤表中找到財(cái)務(wù)費(fèi)用中的利息支出，為了獲得相對效率的概念，再除以其利息負(fù)債，即短期借款、長期借款和應(yīng)付債券的總和.即，債權(quán)融資成本=利息支出/（應(yīng)付債券+短期借款+長期借款）。而股權(quán)融資成本的計(jì)量則更加難以處理。王海榮于2020年使用兩階段DEA模型的評價研究中，使用資本資產(chǎn)定價模型對于股權(quán)融資成本進(jìn)行定義。而筆者認(rèn)為，由于期望收益率難以收集數(shù)據(jù)，筆者認(rèn)為相對不可取。而筆者認(rèn)為，由于A股上市公司自有其情況，其分紅比例和實(shí)際分紅情況遠(yuǎn)低于世界其他資本發(fā)達(dá)地區(qū)，甚至有部分企業(yè)長達(dá)數(shù)年甚至十?dāng)?shù)年不分紅。因此，筆者引入分紅/所有者權(quán)益作為調(diào)整股權(quán)成本。融資風(fēng)險主要體現(xiàn)在引入過多投資會導(dǎo)致破產(chǎn)風(fēng)險更高，因此筆者選取產(chǎn)權(quán)比率，即負(fù)債/權(quán)益作為融資風(fēng)險指標(biāo)。最后，潛在融資需求，由于公司光伏行業(yè)自身的特性，強(qiáng)周期、重投入，如光伏產(chǎn)業(yè)最上游的硅料制造，單GW硅料廠投資需要8-10億元人民幣成本，同時需要1.5-3年的建設(shè)和產(chǎn)能爬坡周期，因此擴(kuò)產(chǎn)周期往往在五年甚至以上。若單一地截取某一年度的籌資活動現(xiàn)金凈流入，顯然無法代表產(chǎn)業(yè)真實(shí)融資需求。即使選取連續(xù)數(shù)年數(shù)據(jù)，由于光伏產(chǎn)業(yè)鏈自身上下游擴(kuò)產(chǎn)周期錯配問題，數(shù)據(jù)真實(shí)代表性也很難取信于人。因此，筆者直接選取企業(yè)自身市值作為潛在融資需求衡量指標(biāo)。由于其數(shù)值在數(shù)千億到數(shù)十億之間波動，特別相較于前三個投入量的數(shù)量級差異過大，故筆者對其進(jìn)行對數(shù)化處理，取其以10為底的對數(shù)值作為調(diào)整潛在融資需求。產(chǎn)出指標(biāo)：筆者選取凈利潤率作為衡量盈利能力的指標(biāo)，凈利潤增長率作為成長能力的指標(biāo)。同時，ROE(凈資產(chǎn)收益率)，作為巴菲特先生說的“如果研究公司時只可以看一個指標(biāo)，我選擇ROE”這樣的重要指標(biāo)，可以對公司的發(fā)展作一個最全面的衡量。因?yàn)樗环矫婵梢院饬抗镜馁嶅X效應(yīng)，另一方面也可以近似的認(rèn)為是在投資生產(chǎn)率，代表公司的發(fā)展能力。全部指標(biāo)匯總?cè)缦卤硭颈?評價指標(biāo)體系投入/產(chǎn)出指標(biāo)名稱指標(biāo)變量計(jì)算公式投入指標(biāo)融資成本債權(quán)融資成本利息支出/(短期借款+長期借款+應(yīng)付債券)股權(quán)融資成本分紅/所有者權(quán)益融資風(fēng)險產(chǎn)權(quán)比率負(fù)債總額/股東權(quán)益總額融資需求調(diào)整市值log10（市值）中間指標(biāo)負(fù)債融資額負(fù)債流動負(fù)債+非流動負(fù)債股權(quán)融資額所有者收益股東權(quán)益合計(jì)產(chǎn)出指標(biāo)盈利能力凈利率凈利潤/總收入成長能力凈利潤增長率本年凈利潤總額增長額/上年凈利潤總額發(fā)展能力ROE凈利潤/所有者權(quán)益數(shù)值方面，筆者選取了中信行業(yè)分類下光伏行業(yè)口徑，共計(jì)23家A股上市光伏企業(yè)。為數(shù)據(jù)整理考慮，剔除其中7家2020年度營業(yè)利潤為負(fù)的公司（兆新股份、中利集團(tuán)、協(xié)鑫集成、愛康科技、易成新能、向日葵、億晶光電），共留下16家A股上市公司，對2020財(cái)年相關(guān)數(shù)據(jù)整理如下表。本報告全部數(shù)據(jù)均來源于Choice金融終端、巨潮資訊網(wǎng)上公布的上市公司官方財(cái)務(wù)報告。由于數(shù)據(jù)收集困難較大，部分?jǐn)?shù)據(jù)來源不一需要重新計(jì)算，故樣本采集有所困難，樣本容量有所限制。表二：中信光伏行業(yè)分類相關(guān)數(shù)據(jù)名稱利息支出(億元）利息負(fù)債（億元）調(diào)整債務(wù)支出分紅（元）每股權(quán)益（元）調(diào)整股權(quán)支出負(fù)債權(quán)益產(chǎn)權(quán)比率凈利率凈利潤增長率ROE企業(yè)市值調(diào)整市值中環(huán)股份4.390129.1800.0340.6006.3380.095306.360280.8101.0910.0770.1610.0761484.0003.17143390094301拓日新能1.48013.3200.1110.3502.5020.14034.22030.9401.1060.1221.4790.05579.8401.90222052827931圣陽股份0.0501.4300.0350.0303.7680.0086.84017.1000.4000.0170.2140.02432.0401.5056925074122東方日升3.62053.0000.0680.2009.3670.021189.82084.4302.2480.015(0.630)0.020250.0002.39794000867204陽光電源2.61019.1600.1360.1407.1750.020171.380104.5601.6390.1021.0690.2041809.0003.25743856685981中來股份1.23015.4700.0800.3504.7050.07452.77036.6201.4410.029(0.600)0.028223.0002.34830486304816航天機(jī)電0.91017.9500.0510.0003.8130.00046.96054.6800.8590.0211.2280.032148.0002.17026171539496通威股份6.82086.4600.0790.2406.7850.035327.080305.4101.0710.0840.3700.1612033.0003.30813737863804隆基股份3.86078.9200.0490.2509.1290.027520.370355.9801.4620.1590.6200.2724418.0003.64522571153542上海電氣20.750335.2000.0620.0704.3740.0162085.530664.0103.1410.0390.0730.058648.0002.81157500587059京運(yùn)通4.26013.7400.3100.0003.8040.00091.73076.9701.1920.1109.2100.060191.0002.28103336724773芯能科技0.6408.6200.0740.0503.0650.01612.65015.3200.8260.1900.0920.05469.3501.8410464654093金辰股份0.0702.0000.0350.2409.3890.02611.3109.9301.1390.9190.3730.08683.3601.92095770595545振江股份0.6808.9700.0760.00011.2840.00021.09014.3101.4740.0291.5380.04836.0801.5572665288699清源股份0.2805.3400.0520.0503.4830.01410.2909.6001.0720.0782.2100.07438.8201.58905553105234福斯特0.09013.5500.0070.45011.7300.03825.16090.2500.2790.1870.6350.2091168.0003.06744284277638對相關(guān)數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，以檢驗(yàn)是否存在異常值，檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：表3描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果變量名樣本量最大值最小值平均值標(biāo)準(zhǔn)差中位數(shù)方差峰度偏度變異系數(shù)（CV）凈利率160.190.0150.0840.0590.0810.003-0.7420.5240.694調(diào)整債務(wù)支出160.310.0070.0790.0690.0650.0059.0262.7470.879調(diào)整股權(quán)支出160.1400.0330.0380.020.0013.1721.8341.159凈利潤增長率169.21-0.631.1792.2720.6285.1611.9543.2681.926ROE160.2720.020.0910.0770.0590.0060.6721.3320.843產(chǎn)權(quán)比率163.1410.2791.2770.6821.1220.4643.0491.3440.534調(diào)整企業(yè)市值163.6451.5062.4230.6992.3140.489-1.2750.3010.289通過以上描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，在各個樣本和變量中均存在一些異常數(shù)據(jù)。如凈利潤增長率中，東方日升和中來股份為負(fù)值，而與此同時，京運(yùn)通的凈利潤增長率卻高達(dá)9。那么我們是否可以通過一些數(shù)據(jù)處理，來去除這些異常數(shù)據(jù)呢？筆者的答案是否定的。因?yàn)楣夥袠I(yè)自身的特殊屬性，利潤在產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)部進(jìn)行分配。因此，一些企業(yè)利潤的高增長，其直接原因恰恰是其上下游公司的利潤大幅下降。如果我們?yōu)榱诉M(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)調(diào)整而刪去這些異常值，反而會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不能真實(shí)反映光伏產(chǎn)業(yè)真實(shí)的生產(chǎn)經(jīng)營情況。其次，筆者已經(jīng)剔除掉7家凈利潤為負(fù)值的公司，若在進(jìn)行數(shù)據(jù)刪改，難免有樣本量過小的考慮。5DEA模型運(yùn)行結(jié)果將處理后的相關(guān)衡量指標(biāo)代入Deap2.1軟件，選擇BCC模型運(yùn)行，測算出中信行業(yè)分類口徑下光伏行業(yè)16家2020年?duì)I業(yè)利潤為正的公司在2020財(cái)年下融資對公司發(fā)展的影響。模型運(yùn)行結(jié)果如下表所示：表4有效性分析?DMU技術(shù)效益TE規(guī)模效益SE(k)綜合效益OE(θ)松馳變量S-松馳變量S+有效性中環(huán)股份0.6830.5460.3730.2840.118非DEA有效拓日新能0.930.8190.7620.4080非DEA有效圣陽股份10.3260.3260.1330.041非DEA有效東方日升0.6280.688非DEA有效陽光電源0.9360.9980.9340.1090.019非DEA有效中來股份0.6520.2880.1870.2320.706非DEA有效航天機(jī)電11100DEA強(qiáng)有效通威股份0.790.8430.6670.0330.047非DEA有效隆基股份11100DEA強(qiáng)有效上海電氣0.6360.5370.3420.5910.275非DEA有效京運(yùn)通11100DEA強(qiáng)有效芯能科技11100DEA強(qiáng)有效金辰股份10.7170.7170.6350非DEA有效振江股份11100DEA強(qiáng)有效清源股份11100DEA強(qiáng)有效福斯特11100DEA強(qiáng)有效其中，綜合技術(shù)效益(OE)反應(yīng)的是決策單元在一定投入要素時的生產(chǎn)效率，是對該DMU的資源配置能力和效率等多方面能力的綜合評價。當(dāng)該值=1時，相對效率最優(yōu)，當(dāng)該值大于1時，代表進(jìn)入超額效益模式，當(dāng)該值小于1時，表示該DMU的效率沒能達(dá)到最優(yōu)，也代表其投入和產(chǎn)出結(jié)構(gòu)不合理。而規(guī)模效益（SE）反應(yīng)的則是由于規(guī)模的原因影響到的生產(chǎn)效率。當(dāng)其值為1時，代表其規(guī)模報酬不變，已經(jīng)達(dá)到最優(yōu)。若規(guī)模報酬遞增，則代表服務(wù)規(guī)模過小，需要擴(kuò)大規(guī)模以增加規(guī)模效應(yīng)。若規(guī)模報酬遞減，則代表其規(guī)模過大，存在規(guī)模過度擴(kuò)張風(fēng)險。松弛變量S-（差額變數(shù)）是指為了達(dá)到目標(biāo)效率應(yīng)當(dāng)減少的投入量；而對應(yīng)的松弛變量S+（超額變數(shù)）則是指為了達(dá)到目標(biāo)效率應(yīng)當(dāng)增加的產(chǎn)出值。由DEA模型運(yùn)行結(jié)果可知，在16家光伏上市企業(yè)中，共有7家處于DEA強(qiáng)有效，綜合效率為1，其余9家全部為非DEA有效。參照1991年Stocker&Norman對DMU效率的強(qiáng)度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，綜合效率值位于0.9-1的DMU可以視為邊緣非效率單元，即對其指標(biāo)稍做優(yōu)化便可以達(dá)到OE=1的有效水平；而綜合效率值小于0.9則被視為明顯非效率單元，需要很大程度的優(yōu)化。由此，非DEA有效的9個DMU中，只有陽光電源為邊緣非效率單元，其余8個DMU均有較大程度的提升空間。圖1DEA模型效益圖綜合效益的構(gòu)成由圖可見，由于規(guī)模效益曲線明顯位于技術(shù)效益曲線下方，故作為二者乘積的綜合效益曲線明顯貼合規(guī)模效益曲線。16個DMU中，共有7個DMU規(guī)模報酬固定，1個DMU規(guī)模報酬遞減，8個DMU規(guī)模報酬遞增。即，有50%的光伏企業(yè)需要擴(kuò)大投入規(guī)模，以達(dá)到更高的綜合效益。那么，具體應(yīng)當(dāng)如何進(jìn)行投入產(chǎn)出的優(yōu)化，以期達(dá)到最優(yōu)的配置效率呢？松弛變量分析可以幫助打開這個“黑箱子”。表5規(guī)模報酬分析?DMU規(guī)模報酬系數(shù)類型中環(huán)股份0.411規(guī)模報酬遞增拓日新能0.688規(guī)模報酬遞增圣陽股份0.11規(guī)模報酬遞增東方日升0.088規(guī)模報酬遞增陽光電源1.017規(guī)模報酬遞減中來股份0.155規(guī)模報酬遞增航天機(jī)電1規(guī)模報酬固定通威股份0.633規(guī)模報酬遞增隆基股份1規(guī)模報酬固定上海電氣0.354規(guī)模報酬遞增京運(yùn)通1規(guī)模報酬固定芯能科技1規(guī)模報酬固定金辰股份0.492規(guī)模報酬遞增振江股份1規(guī)模報酬固定清源股份1規(guī)模報酬固定福斯特1規(guī)模報酬固定從松弛變量S-的角度，松馳變量S-（差額變數(shù)）指為達(dá)到目標(biāo)效率需要減少的投入量；投入冗余率則是指“過多投入”與已投入的比值，該值越大意味著“過多投入”越多。不難看出，僅有7家投入不需縮減，其余9個DMU都需要不同程度的投入縮減。表6投入冗余分析DMU松馳變量S-分析投入冗余率調(diào)整債務(wù)支出調(diào)整股權(quán)支出產(chǎn)權(quán)比率調(diào)整企業(yè)市值匯總調(diào)整債務(wù)支出調(diào)整股權(quán)支出產(chǎn)權(quán)比率調(diào)整企業(yè)市值中環(huán)股份0.0060.0210.25700.2840.1630.2230.2360拓日新能0.0160.0950.29600.4080.1450.6780.2680圣陽股份0.001000.1320.1330.035000.088東方日升0.00500.17500.180.06700.0780陽光電源0.06400.04400.1090.47100.0270中來股份0.0120.0090.21200.2320.1510.1160.1470航天機(jī)電000000null00通威股份0.0290.004000.0330.3690.12200隆基股份000000000上海電氣000.59100.591000.1880京運(yùn)通000000null00芯能科技000000000金辰股份0.0140.0020.61900.6350.3870.0920.5430振江股份000000null00清源股份000000000福斯特000000000那么，在這四個投入量中，具體是哪一個最影響綜合效率呢？對其求平均值后結(jié)果如下表。表7投入冗余平均值松馳變量S-分析投入冗余率調(diào)整債務(wù)支出調(diào)整股權(quán)支出產(chǎn)權(quán)比率調(diào)整企業(yè)市值匯總調(diào)整債務(wù)支出調(diào)整股權(quán)支出產(chǎn)權(quán)比率調(diào)整企業(yè)市值平均值0.00920.00820.13710.00830.16280.11180.09470.09290.0055從表中不難看出，最大的S-是產(chǎn)權(quán)比率，其平均S-達(dá)到了0.137，即所有企業(yè)平均需要下降13.7%的產(chǎn)權(quán)比率，即在所有者權(quán)益不變的情況下需要下降13.7%的負(fù)債率。但這并不意味著產(chǎn)權(quán)比率的過多投入是最多的，因?yàn)樗麄兊膶Ρ然鶞?zhǔn)不一樣。由前描述性統(tǒng)計(jì)表可得，平均調(diào)整股權(quán)融資成本為0.033，而平均調(diào)整債券融資成本0.079，產(chǎn)權(quán)比率平均值則為1.277。因此，從投入冗余率的角度，調(diào)整債務(wù)支出是投入過剩最大的量，即投入冗余率最高。而從松弛變量S+角度，共有9個DMU的S+=0，即只有7個DMU需要提升產(chǎn)出。在三個產(chǎn)出指標(biāo)中，ROE均不需要產(chǎn)出補(bǔ)足，凈利潤僅有兩家需要產(chǎn)出提升，而凈利潤增長率共有6個DMU需要有所提升。表8產(chǎn)出不足分析?DMU松馳變量S+分析產(chǎn)出不足率凈利率凈利潤增長率ROE匯總凈利率凈利潤增長率ROE中環(huán)股份00.11800.11800.7330拓日新能0000000圣陽股份00.04100.04100.1940東方日升00.68800.6880-1.0930陽光電源0.019000.0190.18500中來股份00.70600.7060-1.1770航天機(jī)電0000000通威股份0.0220.02500.0470.2590.0690隆基股份0000000上海電氣00.27500.27503.7660京運(yùn)通0000000芯能科技0000000金辰股份0000000振江股份0000000清源股份0000000福斯特0000000相關(guān)平均數(shù)據(jù)如下表。表9產(chǎn)出不足平均值松馳變量S+分析產(chǎn)出不足率凈利率凈利潤增長率ROE匯總凈利率凈利潤增長率ROE平均數(shù)0.00260.115812500.1183750.027750.155750盡管產(chǎn)出不足的數(shù)據(jù)數(shù)量比投入冗余的數(shù)據(jù)數(shù)量少，但是從產(chǎn)出不足率角度，凈利潤增長率以15.58%的產(chǎn)出不足率超過了11.18%的調(diào)整債務(wù)成本投入冗余率。即在效率提升的路徑上，凈利潤增長率的提升要比債務(wù)成本下降更重要。6綜合分析那么，結(jié)論似乎已經(jīng)很明顯了。光伏行業(yè)尚有50%的上市公司并未達(dá)到DEA強(qiáng)有效，三個最主要的原因來自于凈利潤增長率的產(chǎn)出不足，調(diào)整債務(wù)成本、產(chǎn)權(quán)比率的投入冗余（以上排名分先后）。這樣的解釋是否已經(jīng)足夠可信，可以結(jié)束融資對于光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的分析了？筆者認(rèn)為并不盡然。主要有以下幾個因素的考量：1.做為DEA模型的基本原理，最優(yōu)的投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)是盡可能多的產(chǎn)出和盡可能少的投入。盡可能多的產(chǎn)出我們可以理解，我們希望在同一水平下，ROE越高越好、凈利潤增速越快越好、凈利率越大越好。然而，對投入而言，我們真的希望這四大投入指標(biāo)越小越好嗎？讓我們回顧一下我們的四個投入變量：調(diào)整債權(quán)成本和調(diào)整股權(quán)成本構(gòu)成了評價結(jié)構(gòu)中的融資成本，產(chǎn)權(quán)比率代表了融資風(fēng)險，調(diào)整市值代表了潛在融資需求體量。那么，最高效率的評價真的應(yīng)當(dāng)是以最少的融資需求、最低的融資風(fēng)險和最低的融資成本獲得最高的成長嗎？顯然不是。比如，當(dāng)我們回歸到調(diào)整股權(quán)成本，由于前人文獻(xiàn)中使用CAPM模型對股權(quán)成本定價的不便以及中國A股市場粉紅的特殊情況，筆者選取了分紅/所有者權(quán)益作為調(diào)整股權(quán)成本。然而，盡管筆者已經(jīng)在中信行業(yè)分類中剔除掉了所有當(dāng)年凈利潤為負(fù)的公司，依然有三家企業(yè)當(dāng)年沒有選擇分紅，因此他們的調(diào)整股權(quán)成本為0。這三家公司分別是航天機(jī)電、京運(yùn)通和振江股份。“巧合”的是，這三家企業(yè)同時全部是DEA強(qiáng)有效企業(yè)，在全部DEA強(qiáng)有效單元中占據(jù)了3/7。這是因?yàn)椋贐CC模型中，由于考慮規(guī)模效應(yīng)，其效率前沿面并不是來自于原點(diǎn)連接的前沿線，而是由最邊界企業(yè)構(gòu)成的效率前沿面，如下圖所示（資料來自DEAP2.1指南，DepartementofEconometrics，UniversityofNewEngland，Armidale，NSW2351,Australia）。其中，CRS代表CCR方法，VRS代表BCC方法。圖2CCR與BCC模型的差異由圖片不難看出，BCC方法的效率前沿面的組成。由于這三家企業(yè)當(dāng)年沒有進(jìn)行分紅，當(dāng)年的調(diào)整股權(quán)融資成本為0，自然很容易落在整個界面的外沿。然而，這顯然不是一個正常的公司應(yīng)當(dāng)具有的股權(quán)融資成本，更不應(yīng)當(dāng)作為整個系統(tǒng)靠近的效率前沿。其中，振江股份是首次不分紅，京運(yùn)通連續(xù)兩年不分紅，而航天機(jī)電已經(jīng)有足足五年沒有分紅。如果企業(yè)在保持盈利的情況下不愿意分紅，作為投資者的根本權(quán)益將無法得到保障，建立在分紅預(yù)期基礎(chǔ)上的現(xiàn)代估值模型將大部分不能適用，更無從談起對整個行業(yè)發(fā)展的有利影響了。2.是否應(yīng)當(dāng)追求更小的融資風(fēng)險？在體系構(gòu)建上，本文充分借鑒了前人學(xué)者的研究成果，而產(chǎn)權(quán)比率，也成為了最大的投入冗余數(shù)值，第二大的投入冗余率指標(biāo)，依上文測算結(jié)果，光伏行業(yè)平均需要下調(diào)13.7%的負(fù)債以實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)。然而，依據(jù)經(jīng)典MM理論，由于債券特殊的稅盾效應(yīng)，公司的最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)是債權(quán)負(fù)債相較于所有者權(quán)益越大越好，表現(xiàn)為產(chǎn)權(quán)比率越大越好。盡管，由于后續(xù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家的研究指出，由于存在破產(chǎn)重組成本，并不是無限制的提升債權(quán)負(fù)債意味著最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)，并提出了調(diào)整的MM理論，但是仍需要注意的是，破產(chǎn)成本會在邊界時陡峭上升，也就意味著在相當(dāng)?shù)姆秶畠?nèi)依然是越大越好。盡管由于破產(chǎn)成本的計(jì)量難以進(jìn)行，筆者水平有限，難以一一計(jì)算出最優(yōu)的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，但是至少從MM理論的角度出發(fā)（無論是調(diào)整的還是經(jīng)典的），對于產(chǎn)權(quán)比率的要求都一定與本DEA模型中對于產(chǎn)權(quán)比率越小越好的要求相矛盾。7基于內(nèi)生動力視角的補(bǔ)充模型由此，基于內(nèi)生動力角度，筆者試圖以相同參數(shù)作為研究對象，將其轉(zhuǎn)換為一個線性規(guī)劃模型，以期獲得融資對光伏行業(yè)發(fā)展的一個補(bǔ)充角度。由于無法設(shè)置多產(chǎn)出，故將原DEA模型中三大產(chǎn)出抽離兩項(xiàng)，僅保留ROE作為衡量企業(yè)發(fā)展的因變量，其余兩項(xiàng)并入自變量中，即有六個自變量和一個因變量構(gòu)成的數(shù)據(jù)體系。數(shù)據(jù)描述性結(jié)果于上圖已付。由此，可以建立模型如下:&ROE=其中，ADC為調(diào)整債權(quán)成本（ajdusteddebtcost），AEC為調(diào)整股權(quán)成本（ajustedequitycost），D/E為產(chǎn)權(quán)比率，AQ為調(diào)整市值（ajustedquantity），NIR為凈利率（netincomerate），GRNI為凈利潤增長率（growthrateofnetincome）。基于最小二乘法，進(jìn)行線性回歸結(jié)果如下：表10：線性回歸分析結(jié)果(n=16)?非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)tpVIFR

2FB標(biāo)準(zhǔn)誤Beta常數(shù)-0.0940.047--2.0220.074-0.803F

(6,9)=6.112,p=0.008調(diào)整債務(wù)支出-0.130.417-0.117-0.3110.7636.43凈利潤增長率00.0130017.223凈利率0.5370.2480.4092.1610.0591.636產(chǎn)權(quán)比率-0.0130.022-0.119-0.6130.5551.707調(diào)整股權(quán)支出-0.4260.334-0.213-1.2730.2351.283調(diào)整企業(yè)市值0.0750.0190.6823.8480.004**1.434因變量：ROED-W值：2.018*

p<0.05**

p<0.01計(jì)算結(jié)果為&ROE=而對應(yīng)的，R^2的值為0.803，即該模型可以在80.3%的程度上解釋ROE，模型建立有效。同時，模型通過F檢驗(yàn)，(F=6.112，p=0.008<0.05)。對于變量共線性表現(xiàn)，VIF全部小于10，因此模型沒有多重共線性問題,模型構(gòu)建良好。通過該內(nèi)生動力視角下的建模，不難發(fā)現(xiàn)，影響ROE最大的因素是凈利率，從ROE定義的角度很容易理解，凈利率越大說明企業(yè)的賺錢能力越強(qiáng)，相同收入的水平下凈利潤越高，對應(yīng)凈資產(chǎn)回報率越高。而第二大的因素就是股權(quán)融資成本，為-42.6%，即調(diào)整股權(quán)成本越低，潛在的ROE水平越高。調(diào)整債務(wù)支出則位列第三，為-13%。結(jié)合之前的數(shù)據(jù)，將其乘以以上各參數(shù)的平均值，可得到平均意義上的影響程度，計(jì)算結(jié)果如下表11表11平均影響程度調(diào)整債務(wù)支出凈利率產(chǎn)權(quán)比率調(diào)整股權(quán)支出調(diào)整企業(yè)市值-0.010270.045108-0.0166-0.014060.181725由表可知，平均意義上，調(diào)整股權(quán)支出的影響因素仍然大于調(diào)整債務(wù)支出。同時，產(chǎn)權(quán)比率成為平均意義上更重要的因素，其負(fù)值也意味著對于光伏企業(yè)的負(fù)債規(guī)模確實(shí)需要相對縮減，才能達(dá)到更高的企業(yè)發(fā)展水平。這個結(jié)論與DEA的模型結(jié)果高度相符，其與MM理論的沖突或因產(chǎn)權(quán)比率中的負(fù)債與MM理論中的有息負(fù)債有所區(qū)別。特別是在光伏行業(yè)中，由于行業(yè)的特殊性（部分需要長驗(yàn)證周期的產(chǎn)品具有長交付周期），應(yīng)付賬款成為了負(fù)債的主要組成成分。而對其有息負(fù)債在總負(fù)債中的占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)如下，發(fā)現(xiàn)光伏行業(yè)平均的有息負(fù)債比僅占有32.2%。因此，這里產(chǎn)權(quán)比率的降低與其理解為對負(fù)債的縮減，不如理解為對于賬期的把握，在更大的程度上其實(shí)是對企業(yè)資金流轉(zhuǎn)效率的要求。表12有息負(fù)債比名稱利息負(fù)債（億元）負(fù)債有息負(fù)債比中環(huán)股份129.180306.3600.421661拓日新能13.32034.2200.389246圣陽股份1.4306.8400.209064東方日升53.000189.8200.279212陽光電源19.160171.3800.111798中來股份15.47052.7700.293159航天機(jī)電17.95046.9600.38224通威股份86.460327.0800.264339隆基股份78.920520.3700.151661上海電氣335.2002085.5300.160727京運(yùn)通13.74091.7300.149787芯能科技8.62012.6500.681423金辰股份2.00011.3100.176835振江股份8.97021.0900.42532清源股份5.34010.2900.51895福斯特13.55025.1600.538553平均50.144244.5980.3228分析結(jié)論與建議由以上的實(shí)證分析結(jié)果可表明，光伏行業(yè)中有約50%的企業(yè)處于DEA非有效情況，提升效率方法主要為提升凈利潤率、降低債權(quán)和股權(quán)成本、優(yōu)化企業(yè)賬期結(jié)構(gòu)。融資對于光伏行業(yè)發(fā)展的影響仍在凈利潤率之后，表明優(yōu)秀的產(chǎn)品力和超群的技術(shù)力帶來的超額收益能力依然是影響光伏行業(yè)發(fā)展的最重要因素，而融資成本內(nèi)部，股權(quán)融資成本相較于債權(quán)融資成本對于公司ROE的負(fù)相關(guān)性更大，很好的體現(xiàn)了稅盾效應(yīng)。同時，目前光伏行業(yè)公司的融資風(fēng)險普遍偏高，需要對負(fù)債進(jìn)行一定程度的控制。當(dāng)然，本文的實(shí)證分析過程也有所不足，可能會導(dǎo)致評價不準(zhǔn)確。具體來源于只選取了16個DMU的當(dāng)財(cái)年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，樣本涵蓋的范圍有限，統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可能有所偏差。為了實(shí)現(xiàn)更好的融資效果、更切身地幫扶光伏行業(yè)的高質(zhì)量、高速度發(fā)展，筆者主要有以下幾點(diǎn)建議：1. 對融資的渠道進(jìn)行更深入的暢通工作，充分利用多種不同的融資方式以達(dá)到更低的融資成本。如可以通過發(fā)行可轉(zhuǎn)換債券的方式，以更低的利息水平獲取融資（以通威股份在2022年新發(fā)行的可轉(zhuǎn)換債券為例，利息低至0.2%-0.5%。同時，由于光伏企業(yè)自身仍然具有相當(dāng)程度的資金缺口，大量進(jìn)行股利的發(fā)放對公司的ROE產(chǎn)生負(fù)面影響。同時，公司可以充分利用新的融資渠道，通過創(chuàng)業(yè)板、科創(chuàng)板上市，獲得更低的股權(quán)融資成本。此外，積極引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)基金、私募基金、風(fēng)險投資基金、創(chuàng)業(yè)引導(dǎo)基金等融資方式，以原始股份的方式進(jìn)行融資，降低融資需求和股權(quán)融資成本若有相關(guān)具有知識產(chǎn)權(quán)能力的企業(yè)，則可以酌情利用產(chǎn)權(quán)融資擔(dān)保和研發(fā)去費(fèi)用化、研發(fā)證券化的