韓文靜 王 琦

（長春工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，吉林長春 130000）

一、引言

新能源汽車產(chǎn)業(yè)已成為全球汽車產(chǎn)業(yè)升級和結(jié)構轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略舉措，應對氣候變化、能源和環(huán)境挑戰(zhàn)、推動綠色發(fā)展的重點方向。新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈正在加速重塑和變革，已呈現(xiàn)出未來零部件主導全生命周期價值增值、電驅(qū)動系統(tǒng)與電控系統(tǒng)的集成化、新能源與智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)跨鏈深度融合等趨勢。處于新的發(fā)展機遇，大力發(fā)展新能源汽車產(chǎn)業(yè)對于我國邁向汽車強國，實現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展至關重要。目前，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)快速增長，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展進入了從“政策驅(qū)動”到“市場拉動”的新時期[1]，核心供應鏈集中程度不斷提升，已形成包括三電系統(tǒng)為核心環(huán)節(jié)的較為完備的上中下游全產(chǎn)業(yè)鏈[2]。然而，車控系統(tǒng)和車規(guī)芯片作為新能源汽車的命脈，關鍵原材料、關鍵裝備以及制作工藝等核心關鍵技術需要突破[3]，預測電池回收水平系統(tǒng)和閉環(huán)型逆向物流流動管理系統(tǒng)等新能源汽車產(chǎn)業(yè)智能化信息化水平有待提高[4]。

金融支持是驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵因素，金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)效率的高低直接影響新能源汽車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展。對此，金融機構應推出可持續(xù)發(fā)展關聯(lián)債券、銀行承兌匯票及碳中和債券等創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務，滿足新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈上中下游企業(yè)融資需求[5]。然而存在部分企業(yè)信用結(jié)構搭建困難，同時產(chǎn)業(yè)研發(fā)的特殊性導致周期長、風險高等問題導致金融機構的金融支持意愿不高[6]。對此應發(fā)揮政府政策扶持、財政補貼以及投資等金融支持的積極作用，同時加強對銀行等金融機構的引導，對金融機構設立一定的損失容忍度，實現(xiàn)金融全力支持產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈補鏈強鏈[7]。

吉林省作為全國汽車工業(yè)六大產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)之一，已初步形成了以一汽為龍頭企業(yè)集中于配件生產(chǎn)、整車制造和研發(fā)的新能源汽車產(chǎn)業(yè)集群。然而吉林省新能源汽車整車市場占有率低于國內(nèi)平均水平，在產(chǎn)業(yè)規(guī)模、核心技術和關鍵零部件攻關、新能源與智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)融合等方面均需要專業(yè)化和綜合化的金融產(chǎn)品及服務。吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中存在融資模式較為單一、金融產(chǎn)品和服務模式有待創(chuàng)新、綠色金融產(chǎn)品發(fā)展較為緩慢等問題[8]。因此，利用BCC模型和Malmquist指數(shù)模型測算評價吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率，探討吉林省金融如何高效配置到新能源汽車產(chǎn)業(yè)當中，提升金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率，對于吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

二、實證研究

（一）評價模型構建

本文對吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率進行評價選擇數(shù)據(jù)包絡分析（DEA模型），其中利用BCC模型測算金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)的綜合效率，利用DEA-Malmquist模型測算金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動態(tài)效率。

BCC模型是Banker在CCR模型基礎上，考慮到松弛變量和剩余變量，加入約束條件以確保變量達到規(guī)模，提出了規(guī)模收益可變的模型[9]。BCC模型假設有h（q=1,2,3,4,...,h）個決策單元，每個決策單元都有n（p=1,2,3,4,...,n）個投入變量和m（r=1,2,3,4,...,n）個產(chǎn)出變量。BCC模型如下：

Malmquist指數(shù)模型最初是由Malmquist提出，F(xiàn)are等人將其與DEA模型聯(lián)結(jié)起來被用來測算生產(chǎn)效率。Malmquist指數(shù)模型與BCC模型不同之處在于，其可以測算不同階段的決策單元生產(chǎn)技術，進而反映處于不同階段的決策單元生產(chǎn)效率變動情況。Malmquist指數(shù)模型如下：

在規(guī)模收益可變的情況下，Malmquist指數(shù)模型公式可表示為：

（二）指標選取與數(shù)據(jù)來源

1.指標選取

參考黃穎（2020）選取的投入指標和產(chǎn)出指標[3]，構建評價吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的投入產(chǎn)出指標如下表1所示。

表1 金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率評價指標

2.數(shù)據(jù)來源

本文選取吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈上中下游的相關上市企業(yè)，由于新能源汽車產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)相關上市公司少且上市時間短，同時部分企業(yè)存在數(shù)據(jù)缺失，最終選取包含一汽解放、一汽富維、富奧股份、吉電股份、諾德股份、金冠股份、長春一東、啟明信息、華微電子、金浦鈦業(yè)、中鋼國際、金冠股份、吉林化纖和利源股份十四家上市企業(yè)2016-2022七年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)和企業(yè)年報。

（三）實證結(jié)果分析

運用DEA模型評價各決策單元效率時，需保證各指標數(shù)據(jù)不能為負值，因此，為了避免數(shù)據(jù)指標間被量綱所影響，對全部指標的數(shù)據(jù)值進行標準化處理，使全部數(shù)據(jù)處于[0.1，1]區(qū)間范圍內(nèi)。數(shù)據(jù)處理的操作方法如下：

借助DEAP2.1軟件，選擇投入導向的BCC得出各上市公司效率值，具體結(jié)果如下表2所示。

表2 基于BCC模型的金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率

由表2可知，2016—2022年吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合效率平均值達到0.9324，其中純技術效率和規(guī)模效率的平均值分別為0.9885和0.9733，其中只有金浦鈦業(yè)綜合技術效率值為1，達到了生產(chǎn)前沿線，說明僅有金浦鈦業(yè)金融投入規(guī)模處于最優(yōu)狀態(tài)，實現(xiàn)了產(chǎn)出一定下的投入最小化。從總體來看，吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)相關企業(yè)規(guī)模效率略低于純技術效率，綜合效率主要受規(guī)模效率的影響，吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈相關企業(yè)需進一步提高技術水平和創(chuàng)新能力，與此同時更需要不斷擴大自身生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模。

借助DEAP2.1軟件利用Malmquist指數(shù)方法對2016—2022年金融支持吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的動態(tài)效率進行評價，測度結(jié)果如表3所示。

表3 基于Malmquist指數(shù)的金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展動態(tài)效率

由表3結(jié)果可知，2016—2022年吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Malmquist指數(shù)平均值為0.983，其中2016—2017年Malmquist指數(shù)值最高為1.083，這可能與當年宏觀經(jīng)濟以及吉林省所發(fā)布的加快新能源汽車推廣應用補貼資金的相關政策有關。2019-2021期間也呈正增長態(tài)勢，在面對芯片嚴重短缺以及新冠肺炎疫情等嚴峻困難形式，吉林省全力支持中國一汽穩(wěn)定發(fā)展，出臺一系列政策帶動吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。然而到2021—2022年Malmquist指數(shù)小于1，與上階段相比呈下降態(tài)勢。分解Malmquist指數(shù)來看，綜合技術效率指數(shù)為1.009，技術變化指數(shù)為0.974，Malmquist指數(shù)值低于1，說明此期間內(nèi)總體來說吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)相關企業(yè)的生產(chǎn)率水平較低，其中主要受技術變化指數(shù)所影響，吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)相關企業(yè)應加強相關的技術創(chuàng)新升級。

可能存在以下原因：一是吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)領域發(fā)展與發(fā)達省市相比較為滯后和緩慢，相關技術尤其是核心零部件技術落后，并沒有形成非常完備的新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈條。二是吉林省有關新能源汽車產(chǎn)業(yè)的金融支持尚未形成高效完善的體制機制，亟需多元化的融資模式，金融工具有待創(chuàng)新，導致當前新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展融資的供給和需求不匹配。

三、主要結(jié)論與對策建議

通過上文對新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的金融支持效率進行評價，得到以下結(jié)論：一是從靜態(tài)視角發(fā)現(xiàn)，選取的十四家上市新能源汽車相關企業(yè)中僅有金浦鈦業(yè)一家綜合技術效率值為1，金融投入規(guī)模處于最優(yōu)狀態(tài)，實現(xiàn)了金融資源的有效配置，表明達到了在產(chǎn)出一定下的投入最小化。其他企業(yè)的綜合技術效率值低于1但高于0.9，處于相對有效狀態(tài)，規(guī)模效率較低是導致綜合技術效率低的主要因素，吉林省新能源汽車企業(yè)規(guī)模有待提升。二是從動態(tài)視角發(fā)現(xiàn)，2016—2022年吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的Malmquist指數(shù)平均值為0.983，2022年吉林省金融支持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率呈現(xiàn)出下降趨勢。其中僅技術變化指數(shù)低于1，說明技術水平是影響新能源汽車產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率下降的主要因素，吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)相關企業(yè)應加強技術創(chuàng)新升級。

基于以上結(jié)論，從政府支持和金融市場兩個角度出發(fā)提出對策建議：

（一）政府角度

1.加大政策扶持力度，加強對市場資金的引導。為新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展制定專項規(guī)劃，明確產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標和具體路線，為金融機構提供明確的引導，以便金融機構更好地了解新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢，更精準投放資金，實現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的金融布局。應延續(xù)新能源汽車稅費減免政策措施，向新能源汽車企業(yè)釋放低利息貸款或者發(fā)行專項債券，擴大吉林省新能源汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模，助力新能源汽車企業(yè)核心零部件及關鍵技術攻關升級。此外，面對人才流失和緊缺困境，吉林省需加大人才政策力度，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈、人才鏈和資金鏈深度融合。

2.設立專項引導基金，吸引社會資本進入。吉林省要打造現(xiàn)代新型汽車和零部件產(chǎn)業(yè)集群僅靠政府財政支持及本區(qū)域內(nèi)的金融機構是不夠的，需要多元化的融資渠道，吸引更多社會資本的介入。對此，吉林省政府需加強成立專項產(chǎn)業(yè)引導基金，鼓勵引導社會資本參與到新能源汽車產(chǎn)業(yè)重點領域及重點企業(yè)的投資當中，為吉林省新能源汽車相關汽車提供融資支持，促進金融資源的合理配置。同時，政府可以借助專業(yè)團隊來管理基金，不僅可以保證基金支持新能源汽車相關企業(yè)的規(guī)模擴大和技術創(chuàng)新，還能夠促進專項基金的保值增值。

（二）金融市場角度

1.推出創(chuàng)新型金融產(chǎn)品，提供精準金融服務。金融機構應該為整個新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈上相關企業(yè)提供產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈金融服務，通過科技創(chuàng)新貸款和股權融資等方式為新能源汽車零部件企業(yè)提供專項信貸資金，還可通過保險類金融服務為企業(yè)在技術轉(zhuǎn)型升級和產(chǎn)品創(chuàng)新過程中降低風險，保障投入資金安全。與此同時，推出權利、科技專利等質(zhì)押型貸款模式，推進符合新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展特點的資產(chǎn)證券化金融產(chǎn)品，豐富綠色保險、債券等綠色金融產(chǎn)品，為新能源汽車企業(yè)提供多元融資支持，推進新能源汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展。

2.進一步推動供應鏈金融，提升金融服務效能。在新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的核心企業(yè)憑借自身資信作為擔保的基礎上，商業(yè)銀行等金融機構為核心企業(yè)上下游企業(yè)提供一體化金融服務，解決鏈上企業(yè)的資金需求。提升供應鏈金融服務新能源汽車產(chǎn)業(yè)的水平，要以信息技術的深化應用為關鍵點，在完善鏈上企業(yè)信用檔案基礎上，減少信息不對稱，精準匹配新能源汽車的產(chǎn)業(yè)鏈與金融鏈，防范金融風險溢出，實現(xiàn)金融服務的有效延伸，逐步形成零部件原材料供給、整車生產(chǎn)制造以及終端應用全產(chǎn)業(yè)鏈金融布局。