补贴退坡下新能源汽车产业链融资效率研究.pdf
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1、一、引言环境与能源问题在国际上一直以来备受关注,中国为发展中国家提供了绿色转型方案。党的二十大报告强调了绿色转型、能源安全及能源革命的重要性,为实现“双碳”目标勾勒了发展蓝图。发展新能源汽车产业符合上述战略需求,故我国一直重点发展该产业。在国家配套政策的有力支持下该产业发展迅猛,但还存在着核心技术落后、造车成本高、配套设施不完善等问题,相关企业亟须加强研发。而新能源汽车产业融资需求巨大,融资效率高的企业才能够以低成本获得资金并高效使用,这样的企业才更可能实现高质量发展,进而提升整体产业链的竞争力。自 2009 年以来,国家在经济和政策上一直扶持新能源汽车产业的发展,尤其是消费补贴政策的出台,极
2、大程度上缓解了由于技术不成熟带来的高昂成本,使得消费者能够以较低的价格购买新能源汽车,汽车销量直线增长,车企盈利增加。同时,国家的大力支持也激发了市场对新能源汽车产业的投资潮,相关企业融资效率得以提升。但是持续的财政支持不仅会加重政府的负担,让车企患上“补贴依赖症”,还催发出“骗补”等恶劣事件,不利于我国新能源汽车产业的长久发展。为此,财政部等四部委决定从 2017 年开始提高补贴门槛,同时补贴将分阶段退坡,其目的是倒逼车企进行技术升级以增强竞争力,实现高质量发展。尽管退坡政策是为了新能源汽车的长远发展,但补贴的减少导致新能源汽车纷纷呈现“涨价”趋势,售价的不稳定致使消费者采取观望态度或转而购
3、买燃油汽车,销售市场“遇冷”,企业获利减少,经营面临困难。因此该产业可能会因补贴退坡政策的实施而受挫。2023 年,财政部宣布新能源汽车车辆购置税减免政策延长至 2027 年年底,减免力度逐步退坡。在这种背景下,新能源汽车产业链的融资效率表现如何?特别是新能源汽车整体产业链关联度高1,产业链上下游企业的融资效率以及关联性如何?退坡政策是否对其产生了影响以及如何影响?本文对此进行研究,以期为后续政策制定提供参考。二、文献综述融资效率一直是学者重点关注的问题,就测算方法而言,近年来数据包络法(DEA)被广泛使用,例如杨铭慧等2使用超效率 DEA 并结合 Malmquist 指数对林业投入产出效率进
4、行测度;曾雄旺等3运用三阶段 DEA 模型,发现规模效率的低下导致农业上市公司融资效率偏低;也有学者研究了供应链金融对融资效率的影响,但没有针对新能源汽车产业的深入分析4,其实该产业的融资效率也有许多学者关注。李素梅等5研究发现新能源汽车产业未实现融资充分有效;陈艳杰等6则是对细分行业进行分析,发现整车制造企业融资效率相对较低,而电池制造企业融资效率较高,但学者们很少考虑到补贴的【摘要】为分析补贴退坡政策对新能源汽车产业链融资效率的影响,运用两阶段链式 DEA 模型,测度了 20102021 年该产业链的融资效率,分析了产业链上下游企业和细分行业的情况,并据此提出了相关建议。结果表明,新能源汽
5、车产业链融资普遍较为有效,产业链上下游企业关联度高,退坡政策在短期内产生了一定的负面影响,长期来看会产生积极影响;整体产业链筹资效率普遍较高且几乎不受退坡政策影响;资金配置效率整体仍较低但明显得到了提升,政策实现了倒逼企业改善的目的,其中整车企业改善明显但仍存在较大的改进空间。为提高融资效率,提出做好后续政策的承接、落实精准化补贴、加强全产业链合作的建议。【关键词】补贴退坡;融资效率;两阶段链式DEA【中图分类号】F276.3【文献标识码】A【文章编号】1004-5937(2023)21-0089-07南京林业大学经济管理学院张浩余圆圆张星惠【基金项目】教育部人文社会科学研究青年基金项目“城市
6、矿产 的生成规律及开采策略研究”(19YJCZH252)【作者简介】张浩(1972),男,江苏淮安人,博士(后),南京林业大学经济管理学院副教授,研究方向:物流与供应链管理;余圆圆(1998),女,河南信阳人,南京林业大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:供应链管理;张星惠(1998),女,江苏南通人,南京林业大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:金融管理89会 计 之 友 2023 年 第 21 期影响。关于补贴对企业融资效率的影响存在争议,以往的研究表明政府补贴影响着企业融资与经营,同样会影响企业的融资效率,多数学者认为补贴不利于企业融资效率的提高7,少数学者则持不同观点8。既然补贴会对企
7、业融资以及业绩造成一定的影响,那么新能源汽车补贴的退坡势必同样会产生影响,这已成为近年来学者们的研究重点。多数学者认为车补的逐步取消对新能源汽车行业健康自主的发展有积极作用9-10,但前提是退坡应该平缓,否则会对行业产生不利影响11。因此,在“后补贴”时代,新能源汽车产业支持政策该如何制定成为了重点研究问题,在过渡时期,新能源汽车信贷监管政策应与补贴政策相互补充12;在引导消费者购买新能源汽车时,价格折扣和绿色税收政策将起到重要的作用13;而在促进行业创新发展时,则应将研发补贴与税收优惠政策进行搭配使用14。综上所述,关于融资效率以及政府补贴的研究较为丰富,对于补贴退坡的研究虽然关注后续政策的
8、制定,但是没有基于融资效率的分析。三、研究设计为了更全面地分析融资效率的整体情况,以及资金的筹资和使用情况,本文将融资过程分为两个阶段:第一阶段为资金筹集,第二阶段为资金配置,运用两阶段链式网络 DEA 模型进行效率测算。测算可得到三个结果:总效率值综合融资效率、第一阶段效率值资金筹集效率、第二阶段效率值资金配置效率。后文的分析也将分为三个部分,即综合融资效率分析、资金筹集效率分析以及资金配置效率分析,并且每个部分都按照产业总体情况、细分行业情况、效率值分布情况的思路进行分析,其中整车企业是贯穿三个部分的主要脉络。(一)两阶段链式网络 DEA 模型由于传统模型将系统视为一个整体,只能得出初始投
9、入与最终产出的相对效率,运算过程是一个“黑箱”,对于子过程的效率却一概不知,而网络 DEA 模型则是将“黑箱”打开,对各子过程进行效率评价,能够发现出现问题的具体环节。根据本文的研究需要,将融资过程分为资金筹集阶段与资金配置阶段(图 1),并参考黄等15和肖仁桥等16所构造的基于规模报酬可变(VRS)假设的两阶段链式网络 DEA 模型进行效率测算。设有 n 个决策单元 DMUj(j=1,2,n),Xi为第 i 个决策单元第一阶段的投入,其中 Xi=(xi1,xi2,xim)T;Zi为第一阶段的产出也是第二阶段的投入,其中 Zi=(zi1,zi2,zik)T;Yi为第二阶段的产出也是最终产出,其
10、中Yi=(yi1,yi2,yis)T。uT为对第一阶段输入的一种度量;wT为对中间产出的一种度量;vT为对最终输出的一种度量,则决策单元整体纯技术效率 E 可表示为:E=maxvTYi+2d=1移i(d)uTXi(1)s.t.vTYi+2d=1移i(d)-uTXi0,j=1,2,nwTZj+i(1)-uTXi0,j=1,2,nvTYj+i(2)-wTZj0,j=1,2,nvIs,uIm,wIk,i(1)R1,i(2)R1扇墒设设设设设设设设设设缮设设设设设设设设设设(2)其中 为非阿基米德无穷小量;IST=(1,1)Rs,ImT=(1,1)Rm,IkT=(1,1)Rk;i(d)(d=1,2)为
11、不受条件约束的实变量,反映 DMUi的规模报酬状态特征。令 t=1uTXi,=tv,=tw,=tu,i(1)=ti(1),i(2)=ti(2),=t,则上述模型可变换为:E=maxTYi+2d=1移i(d)(3)渍TZj+i(1)-渍TXj0,j=1,2,nTYj+i(2)-渍TZj0,j=1,2,nTXi=1子Is,渍子Ik,子Imi(1)R1,i(2)R1扇墒设设设设设设设设设缮设设设设设设设设设(4)则可得出整体及各子阶段的效率值,分别为:E=*TYi+2d=1移i(d)*(5)E1=渍TZi+i(1)*渍*TXi(6)图1两阶段链式过程90E2=*TYi+i(2)*渍*TZi(7)其中
12、 E 为整体即综合融资效率值,E1为第一阶段即筹资阶段效率值,E2为第二阶段即配置阶段效率值,*、*,*,i(1)*、i(2)*为式 4 的最优解。(二)研究指标本文在参考已有文献对于指标选择的基础上,结合新能源汽车产业资金筹集和资金配置两阶段的特点,并考虑到指标衡量的全面性、直接性、间接性以及数据的可得性,最终选取 2 个投入指标、2 个中间指标以及 3 个产出指标。1.投入指标。相比常用的财务费用这一指标,筹资活动现金流出包括了筹资费用、股利分配、利息支出等,能够更加全面地反映企业的筹资成本,因此本文选择筹资活动现金流出衡量筹资成本。产权比率是总负债与所有者权益总额的比率,体现了企业自由资
13、金对偿债风险的承受能力17,本文选择产权比率衡量筹资风险。2.中间指标。中间指标是筹资阶段的产出,同时也是资金配置阶段的投入,因此选择筹资活动现金流入和总资产作为中间指标,其中筹资活动现金流入很好地反映企业该年筹得的资金规模。总资产可以间接反映企业融资规模,同时还体现了企业掌握资源的多少,较适合作为第二阶段的投入。3.产出指标。和多数学者一样,本文选取总资产收益率、总资产周转率和营业收入增长率分别来衡量企业的盈利能力、营运能力和成长能力以考察资金配置水平。(三)数据来源首先应对产业链上下游企业的细分行业进行确定。本文以天风证券提供的新能源汽车产业链图为参考,分析该行业自身特点后选取:正负极材料
14、、电解液作为新能源汽车产业链的上游;电池、电机和电控作为新能源汽车产业链的中游;整车制造、充电桩以及电池回收作为新能源汽车产业链的下游。其次要明确这些行业的具体企业样本来源,为全面且真实反映补贴退坡对新能源汽车产业链的影响,本文以20102021 年新能源汽车产业上市公司作为数据来源,并剔除 ST 及数据缺失的企业,最终选取了 62 家企业,所有数据来源于 Wind 数据库。(四)数据处理在使用 DEA 方法之前需要满足决策单元的数量大于投入产出指标之和 2 倍的要求,本文投入产出指标之和为 5,样本企业(决策单元)为 62 家,符合这一要求;其次,DEA 模型虽然不受量纲的影响,但要求投入产
15、出指标均为正数,本文选取的总资产收益率和营业收入增长率有负值,因此需要对原始数据进行如下处理:yij=0.1+0.9xij-mjMj-mj(8)其中 mj=min(xij),Mj=max(xij),i=1,2,n。四、结果分析(一)综合融资效率分析1.新能源汽车产业链综合融资效率分析运用 Matlab 软件进行效率测算,新能源汽车产业链的上中下游企业以及行业平均综合融资效率走势如图 2 所示。总体来看,上中下游企业的综合融资效率曲线和行业平均值形态很相似,特别是拐点出现的时期吻合度较高,说明整体产业链的相互关联度很高。从行业均值看,2009 年相关政策刚出台,特别是中央财政重点对购置节能与新能
16、源汽车给予补助,2010 年全国刚开始实施相关政策并大力示范推广,因此 2011 年综合融资效率值迅速提高,但 2012 年各项工作规范程度提高,许多补贴增加了限定条件,该值又迅速下降,然后呈现较为平指标类型指标名称指标含义指标说明投入指标筹资活动现金流出筹资成本产权比率筹资风险总负债/所有者权益总额中间指标筹资活动现金流入筹资规模总资产掌握的资源规模产出指标总资产收益率盈利能力净利润/平均资产总额总资产周转率营运能力销售收入/平均资产总额营业收入增长率成长能力表1各指标说明表91会 计 之 友 2023 年 第 21 期稳的波动形态,但整体普遍处于 0.750.85 区间,说明该行业的融资较
17、为有效。2017 年补贴退坡政策出台后再次出现波动并回升,这说明整个行业受政策影响是明显的,长期来看退坡政策的不利影响正在消失并有提振作用。从产业链上下游企业看,上游企业的融资效率曲线和行业均值高度吻合,中游企业则波动式下降但稳定在合理水平,下游企业的融资效率则整体呈现波动上升趋势,并于 2020 年达到峰值,这说明退坡政策的积极影响主要是通过下游企业形成的。2.新能源汽车细分行业综合融资效率分析为了进一步明确新能源汽车各个细分行业的融资效率,特别是下游企业三大主要细分行业情况,将其综合融资效率走势汇总成图 3。电池材料企业 12 年间综合融资效率集中在 0.750.85,融资较为高效,补贴的
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