企业视角的新能源产业影响因素实证研究

[DOI]10。13939/j。cnki。zgsc。2016。16。059

1引言

在气候日益变暖,环境恶化的大背景下,如何利用能源已经不仅仅是一个经济问题,更是关乎世界各民族生存发展的政治与生存问题。能源结构中化石能源论文网比重偏高,非化石能源占能源消费总量的比重仅为9。8百分号。根据国家发改委公布的国家应对气候变化规划(2014―2020年),风电。太阳能。生物质能发电到2020年装机将分别达到2亿千瓦时。1亿千瓦。3000万千瓦,分别比十二五“规划的1亿千瓦。2100万千瓦。1300万千瓦目标,大幅增加1倍以上。

2相关文献综述

关于对新能源产业发展因素的研究已经有一定的成果。邱立成(2012)发现,政策系数。能源依赖度和能源价格对新能源产业集聚的影响显著,新能源产业激励政策对新能源产业集聚有重要作用。蒋先玲等(2010)发现通过引入私营资本,不仅扩大了新能源项目的融资渠道,而且提高了新能源产业的经济效率。史际春(2010)认为新能源与可再生能源的市场培育,除了需要借助市场机制之外,在现阶段尤其需要国家公权力的介入。李彬(2009)对新能源融资进行了研究,探讨了能源与金融相互融合,深入分析了中国新能源融资现状,并提出新能源融资可重点发展风险投资和建立新能源基金。综合以往研究成果,市场。资本。政策。资源。研发等因素对新能源产业的发展具有较大影响。

3实证研究

3。1研究方法选择与指标体系建立

根据研究的角度以及数据的获取性,本文选取62家新能源上市公司的财务数据,采用因子分析的方法进行实证研究。

本文借鉴前人的研究成果,从企业的角度出发选取直接融资率DF((股本+资产公积)/总资产)。间接融资率IDF((短期借款+长期借款)/总资产)。R D支出比重RD(研发支出/销售收入)。科研人才密度TD(研发人员数量/全部就业人员数量)。职工人均薪酬PS(薪酬总支出/在职人数)。政府补助GS(政府补助金额/销售收入)。税收优惠TP(优惠金额/销售收入)。企业规模FS(总资产)等指标作为新能源产业的影响因素。

3。2数据的选取及预处理

选取新能源行业62家上市公司2014年财务报告的数据,计算出各统计指标。由于这些指标数据的单位不一样,所以会导致量纲不一致的问题,不利于对数据进行处理和分析。为解决这一问题,我们利用SPASS软件采用Z―Score方法对数据进行无量纲化处理。

3。3因子分析条件检验

首先对需要进行因子分析的数据做巴特利特球度检验和KMO检验,以验证数据是否适合因子分析,经SPASS统计软件检验结果见表1。KMO值为0。701,大于0。5,而且巴特利特球度检验拒绝了相关系数为单位矩阵的原假设(Sig。=0。000),即相关矩阵不是单位矩阵,适合进行因子分析。

3。4提取因子及因子命名

根据特征值大于1,选取3个共同因子,这3个共同因子很好的解释了原有的8个变量,累计解释全部变量的78。985百分号的信息,如表2所示。

经过旋转后得到的因子提取结果见表3。由旋转后的因子载荷可以得出,科研人才密度TD。研发投入RD。职工人均薪酬PS在第一个因子的载荷较大,将其理解为科研因子;直接融资率DF。间接融资率IDF。企业规模FS在第二个因子的载荷比较大,企业规模的大小很大一部分是由融资造成,因此可以将第二个因子理解为融资因子;而政府补助GS。税收优惠TP在第三个因子上的载荷较大,将其理解为政策优惠因子。而且科研因子的贡献率为35。488,融资因子的贡献率为26。15,政策因子的贡献率为17。348。科研因子以及融资因子在新能源产业的发展中起到较大的作用,政策优惠因子起到的作用相对较小。

4结论

本文通过对新能源上市公司相关数据的分析,从企业自身角度实证得出影响新能源产业发展的三个主要因子:科研因子。融资因子。政策优惠因子。因此,新能源企业可以重点加大对科研的投入,加强研发力度,拓展融资渠道,积极发展政策优惠项目。

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