基于企業(yè)視角的新能源產(chǎn)業(yè)影響因素實(shí)證研究

劉德偉

[摘 要]利用因子分析方法，以新能源上市公司作為研究對(duì)象，從新能源上市公司自身角度出發(fā)，對(duì)影響新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素進(jìn)行定量研究。首先根據(jù)以往研究成果以及數(shù)據(jù)可獲得性，初步確定影響新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素；其次通過因子分析對(duì)原有變量進(jìn)行降維處理，接著對(duì)因子進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)，進(jìn)一步修正因子分析的結(jié)果；最后從企業(yè)角度確定影響新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的3個(gè)主要因子：融資因子，科研因子，政策優(yōu)惠因子。

[關(guān)鍵詞]新能源產(chǎn)業(yè)；上市公司；因子分析

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.16.059

1 引 言

在氣候日益變暖，環(huán)境惡化的大背景下，如何利用能源已經(jīng)不僅僅是一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題，更是關(guān)乎世界各民族生存發(fā)展的政治與生存問題。我國(guó)能源結(jié)構(gòu)中化石能源比重偏高，非化石能源占能源消費(fèi)總量的比重僅為9.8%。根據(jù)國(guó)家發(fā)改委公布的《國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化規(guī)劃（2014—2020年）》，風(fēng)電、太陽(yáng)能、生物質(zhì)能發(fā)電到2020年裝機(jī)將分別達(dá)到2億千瓦時(shí)、1億千瓦、3000萬(wàn)千瓦，分別比“十二五”規(guī)劃的1億千瓦、2100萬(wàn)千瓦、1300萬(wàn)千瓦目標(biāo)，大幅增加1倍以上。

2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

關(guān)于對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展因素的研究已經(jīng)有一定的成果。邱立成（2012）發(fā)現(xiàn)，政策系數(shù)、能源依賴度和能源價(jià)格對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)集聚的影響顯著，新能源產(chǎn)業(yè)激勵(lì)政策對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)集聚有重要作用。蔣先玲等（2010）發(fā)現(xiàn)通過引入私營(yíng)資本，不僅擴(kuò)大了新能源項(xiàng)目的融資渠道，而且提高了新能源產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率。史際春（2010）認(rèn)為新能源與可再生能源的市場(chǎng)培育，除了需要借助市場(chǎng)機(jī)制之外，在現(xiàn)階段尤其需要國(guó)家公權(quán)力的介入。李彬（2009）對(duì)我國(guó)新能源融資進(jìn)行了研究，探討了能源與金融相互融合，深入分析了中國(guó)新能源融資現(xiàn)狀，并提出新能源融資可重點(diǎn)發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)投資和建立新能源基金。綜合以往研究成果，市場(chǎng)、資本、政策、資源、研發(fā)等因素對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有較大影響。

3 實(shí)證研究

3.1 研究方法選擇與指標(biāo)體系建立

根據(jù)研究的角度以及數(shù)據(jù)的獲取性，本文選取我國(guó)62家新能源上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用因子分析的方法進(jìn)行實(shí)證研究。

本文借鑒前人的研究成果，從企業(yè)的角度出發(fā)選取直接融資率DF（（股本+資產(chǎn)公積）/總資產(chǎn)）、間接融資率IDF（（短期借款+長(zhǎng)期借款）/總資產(chǎn)）、R&D支出比重RD（研發(fā)支出/銷售收入）、科研人才密度TD（研發(fā)人員數(shù)量/全部就業(yè)人員數(shù)量）、職工人均薪酬P(guān)S（薪酬總支出/在職人數(shù)）、政府補(bǔ)助GS（政府補(bǔ)助金額/銷售收入）、稅收優(yōu)惠TP（優(yōu)惠金額/銷售收入）、企業(yè)規(guī)模FS（總資產(chǎn)）等指標(biāo)作為新能源產(chǎn)業(yè)的影響因素。

3.2 數(shù)據(jù)的選取及預(yù)處理

選取我國(guó)新能源行業(yè)62家上市公司2014年財(cái)務(wù)報(bào)告的數(shù)據(jù)，計(jì)算出各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。由于這些指標(biāo)數(shù)據(jù)的單位不一樣，所以會(huì)導(dǎo)致量綱不一致的問題，不利于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。為解決這一問題，我們利用SPASS軟件采用Z—Score 方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。

3.3 因子分析條件檢驗(yàn)

首先對(duì)需要進(jìn)行因子分析的數(shù)據(jù)做巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)，以驗(yàn)證數(shù)據(jù)是否適合因子分析，經(jīng)SPASS統(tǒng)計(jì)軟件檢驗(yàn)結(jié)果見表1。KMO值為0.701，大于0.5，而且巴特利特球度檢驗(yàn)拒絕了相關(guān)系數(shù)為單位矩陣的原假設(shè)（Sig.=0.000），即相關(guān)矩陣不是單位矩陣，適合進(jìn)行因子分析。

3.4 提取因子及因子命名

根據(jù)特征值大于1，選取3個(gè)共同因子，這3個(gè)共同因子很好的解釋了原有的8個(gè)變量，累計(jì)解釋全部變量的78.985%的信息，如表2所示。

經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后得到的因子提取結(jié)果見表3。由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷可以得出，科研人才密度TD、研發(fā)投入RD、職工人均薪酬P(guān)S在第一個(gè)因子的載荷較大，將其理解為科研因子；直接融資率DF、間接融資率IDF、企業(yè)規(guī)模FS在第二個(gè)因子的載荷比較大，企業(yè)規(guī)模的大小很大一部分是由融資造成，因此可以將第二個(gè)因子理解為融資因子；而政府補(bǔ)助GS、稅收優(yōu)惠TP在第三個(gè)因子上的載荷較大，將其理解為政策優(yōu)惠因子。而且科研因子的貢獻(xiàn)率為35.488，融資因子的貢獻(xiàn)率為26.15，政策因子的貢獻(xiàn)率為17.348?？蒲幸蜃右约叭谫Y因子在新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中起到較大的作用，政策優(yōu)惠因子起到的作用相對(duì)較小。

4 結(jié) 論

本文通過對(duì)我國(guó)新能源上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，從企業(yè)自身角度實(shí)證得出影響我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個(gè)主要因子：科研因子、融資因子、政策優(yōu)惠因子。因此，新能源企業(yè)可以重點(diǎn)加大對(duì)科研的投入，加強(qiáng)研發(fā)力度，拓展融資渠道，積極發(fā)展政策優(yōu)惠項(xiàng)目。

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