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

        2016-05-16 05:00:09劉德偉
        中國市場 2016年16期
        關鍵詞:新能源產(chǎn)業(yè)因子分析上市公司

        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象,從新能源上市公司自身角度出發(fā),對影響新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素進行定量研究。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原有變量進行降維處理,接著對因子進行了旋轉(zhuǎn),進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個主要因子:融資因子,科研因子,政策優(yōu)惠因子。

        [關鍵詞]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)不僅僅是一個經(jīng)濟問題,更是關乎世界各民族生存發(fā)展的政治與生存問題。我國能源結(jié)構(gòu)中化石能源比重偏高,非化石能源占能源消費總量的比重僅為9.8%。根據(jù)國家發(fā)改委公布的《國家應對氣候變化規(guī)劃(2014—2020年)》,風電、太陽能、生物質(zhì)能發(fā)電到2020年裝機將分別達到2億千瓦時、1億千瓦、3000萬千瓦,分別比“十二五”規(guī)劃的1億千瓦、2100萬千瓦、1300萬千瓦目標,大幅增加1倍以上。

        2 相關文獻綜述

        關于對新能源產(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格對新能源產(chǎn)業(yè)集聚的影響顯著,新能源產(chǎn)業(yè)激勵政策對新能源產(chǎn)業(yè)集聚有重要作用。蔣先玲等(2010)發(fā)現(xiàn)通過引入私營資本,不僅擴大了新能源項目的融資渠道,而且提高了新能源產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟效率。史際春(2010)認為新能源與可再生能源的市場培育,除了需要借助市場機制之外,在現(xiàn)階段尤其需要國家公權(quán)力的介入。李彬(2009)對我國新能源融資進行了研究,探討了能源與金融相互融合,深入分析了中國新能源融資現(xiàn)狀,并提出新能源融資可重點發(fā)展風險投資和建立新能源基金。綜合以往研究成果,市場、資本、政策、資源、研發(fā)等因素對新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有較大影響。

        3 實證研究

        3.1 研究方法選擇與指標體系建立

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

        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PS(薪酬總支出/在職人數(shù))、政府補助GS(政府補助金額/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)的選取及預處理

        選取我國新能源行業(yè)62家上市公司2014年財務報告的數(shù)據(jù),計算出各統(tǒng)計指標。由于這些指標數(shù)據(jù)的單位不一樣,所以會導致量綱不一致的問題,不利于對數(shù)據(jù)進行處理和分析。為解決這一問題,我們利用SPASS軟件采用Z—Score 方法對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。

        3.3 因子分析條件檢驗

        首先對需要進行因子分析的數(shù)據(jù)做巴特利特球度檢驗和KMO檢驗,以驗證數(shù)據(jù)是否適合因子分析,經(jīng)SPASS統(tǒng)計軟件檢驗結(jié)果見表1。KMO值為0.701,大于0.5,而且巴特利特球度檢驗拒絕了相關系數(shù)為單位矩陣的原假設(Sig.=0.000),即相關矩陣不是單位矩陣,適合進行因子分析。

        3.4 提取因子及因子命名

        根據(jù)特征值大于1,選取3個共同因子,這3個共同因子很好的解釋了原有的8個變量,累計解釋全部變量的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PS在第一個因子的載荷較大,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,因此可以將第二個因子理解為融資因子;而政府補助GS、稅收優(yōu)惠TP在第三個因子上的載荷較大,將其理解為政策優(yōu)惠因子。而且科研因子的貢獻率為35.488,融資因子的貢獻率為26.15,政策因子的貢獻率為17.348。科研因子以及融資因子在新能源產(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較小。

        4 結(jié) 論

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

        參考文獻:

        [1]史際春.新能源與可再生能源市場培育的經(jīng)濟法考量[J].甘肅社會科學,2010(2):1-6.

        [2]朱小波.促進我國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的稅收政策思考[J].稅務研究,2010(7).

        [3]邱立成,曹知修,王自鋒.歐盟新能源產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素:1998—2009年面板數(shù)據(jù)模型的實證分析[J].世界經(jīng)濟研究,2012(9).

        [4]蔣先玲,王琰,呂東鍇.新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的金融支持路徑分析[J].經(jīng)濟縱橫,2010(8).

        [5]韓城.實證分析新能源發(fā)展的主要影響因素——基于協(xié)整分析與格蘭杰因果檢驗[J].資源與產(chǎn)業(yè),2011(2):32-36.

        [6]歐陽曼.我國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的困境與展望[J].中國市場,2013(38).

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