我国光伏制造业成本效益及其影响因素的研究

西安石油大学油气资源经济与管理研究中心 ■ 李志学 秦子蕊

0 引言

如今，化石能源的大规模利用带来了环境污染、气候变暖等一系列问题，引发了人类的深思，也提醒着我们：发展可再生能源已成为大势所趋。太阳能属于可再生能源的一种，对其的有效开发与利用也获得了社会各界的广泛关注，尤其是光伏发电产业。所以，对光伏制造业成本效益的评价是具有现实意义的，值得被研究与讨论。

本文通过分析影响光伏制造业成本效益的因素，使投资者谨慎选择实施方案，降低和规避有关风险，有利于企业在竞争中保持优势，提高投资效率，使光伏制造业投资实现利润最大化，进而促进整个光伏产业蓬勃发展。

Poullikkas[1]通过对塞浦路斯光伏发电园区项目的可行性进行分析，讨论了塞浦路斯的太阳能资源潜力、可再生能源发展中政策产生的效果等，并建立了有关光伏发电成本效益的分析模型，对其投资成本、税前利润、税后现金流及投资回收期等进行了定量计算和定性分析。

李雷等[2]通过对硅材料产业现状与太阳电池制造业现状等进行研究分析后认为，我国当前应在提高光伏发电占新能源产业比重的同时，努力降低光伏发电成本，并构建有力的政策支持环境，从根本上提升业界实现光伏产业大发展的信心。

目前，我国针对光伏上网电价和补贴政策等进行研究评价的文献较多，但是对光伏制造业成本分析的文献较少。本文则是从成本和效益2个方面探讨光伏制造业的相关发展，对新环境下光伏制造业的发展策略进行了比较深入的分析与研究。通过对2016年我国光伏行业30家上司公司的财务数据进行回归分析，定量分析影响公司效益的各个因素及其影响程度，提出了提高光伏制造业经营效益的途径。

1 我国光伏发电产业对光伏制造业的推动作用

由表1可知，截至2016年底，我国光伏累计装机量为7742.5万kW，与2015年相比增加3424.5万kW，增长率为79.31%，这是由于这段时间，随着光电建筑一体化示范项目、太阳能特许权招标等项目的推进，以及各地政府对示范项目的推动，国内光伏制造业市场发展速度得到快速提升，太阳电池、光伏组件等的增长速度异常迅猛[4]。

表1 2015～2016年我国光伏装机分区域统计表

2015～2016 年，我国光伏产品构成相对均衡，2015年硅片、太阳电池、光伏组件的产量都在40万kW以上，2016年产量都在45万kW以上[5]。2016年光伏组件的产量同比增长20.6%，太阳电池产量同比增长19.6%，而硅片产量为63.23万kW，且增长速度最快，同比增加了31.2%。由此可知，随着光伏装机量的增长，光伏制造业也得到了快速发展[6]。

2 我国上市光伏制造业企业成本效益调查分析

2.1 光伏制造业成本效益理论

成本效益在会计学中有其特殊的含义，可简单理解为支出1元可获得的利润。成本效益评价属于销售环节的盈利能力评价，实际上是评估资产经营盈利能力和资本盈利能力的基础环节，即可认为在资产总额和资本总额一定的情况下，销售成本水平和成本利润率在影响净资产收益率高低中起了决定性作用。从另一方面我们也可以认为，成本利润率与销售净利率是影响光伏制造业成本效益的主要因素，它们的高低在一定程度上决定了企业净资产收益率的高低，从而也确定了企业可分配给股东的利益，进而影响企业的市场价值。因此，对光伏制造业成本效益进行评价是十分必要的[7]。

2.2 光伏制造企业成本效益调查分析

为了使光伏制造业成本效益的调查分析数据更具有典型性，选取了我国光伏制造业上市公司的前5家进行数据收集与整理，数据如表2所示。

表2 我国5家光伏制造业上市公司成本效益调查数据(以多晶硅组件为例)

成本利润率越高，表明企业为取得利润而付出的成本越小，在控制成本费用方面做得越好，盈利能力也就越强；销售净利率是指企业实现的净利润占销售收入的百分比，用以衡量企业在一定时期内获取销售收入的能力。

通过表2可以看出，各家上市公司的单位产品收入与单位成本基本趋同，说明市场上光伏制造业成本与价格水平基本持平。但每家公司之间的成本利润率与销售净利率却不尽相同，成本利润率最高的为隆基股份的18.91%，即每投入100元成本就可得到18.91元的利润；最低的是航天机电，只有4.56%，虽然其成本利润率最低，但单位产品成本却不是这5家企业中最高的，说明影响成本的因素不只包括简单的材料耗费、人工费用等。销售净利率最高的是京运通的14.34%，即每实现100元销售，其收入可带来的利润为14.34元，但是京运通在这5家上市公司中的单位产品收入却不是最高的，这说明影响企业产品销售收入的因素除了价格外，还有其他因素。

为了深入调查企业内部影响成本效益的因素，除了上述5家企业之外，笔者还对保定天威保变电气股份有限公司(以下简称“保变电气”)的财务状况进行了详细的数据分析，主要涉及其盈利状况和资产负债情况。盈利状况分析主要通过对利润表中总收入、毛利总额、净利润、销售利润率及成本利润率等情况进行数据分析，而资产负债情况则通过考察资产负债率等指标来分析，具体趋势图如图2、图3所示。

由图2可知，保变电气的资产负债率较高，偿债压力较大，整体财务状况较为不理想。光伏制造业受行业特点的影响，货款回收滞后于各项生产投入，公司存在资金短缺风险。

销售成本率用以反映企业每元销售收入所需的成本支出。销售利润率是衡量企业销售收入的收益水平的指标。由图3可知，保变电气在第三季度销售成本率快速上升时，其销售利润率并未随之下降，其增长率反而大于销售成本率的增长率。由此可以推测出，光伏制造业的成本效益可能与政府对光伏行业的补贴有关，补贴间接影响了光伏制造业，所以其销售利润率才未随着销售成本率的升高而降低。

图2 保变电气2016年资产负债率变化图

图3 保变电气2016年销售利润率与销售成本率对比图

运用对比分析法可以推测出，像中环股份等5家上市公司这样发展不均衡、依赖金融政策及光伏政策补贴等的情况，说明了这是我国光伏制造企业的通病，也在一定程度上限制了很多企业的发展。下文将对光伏制造业效益进行进一步的实证分析。

3 光伏制造业效益分析

3.1 影响光伏制造业成本效益因素假设

根据上文对光伏制造业的成本效益调查分析，可以简单得出金融政策、补贴环节、核心技术这3种影响因素：

3.1.1 金融政策

我国光伏项目的发展逐渐接近白热化，光伏产业链产生的各类产品价格也在逐步提高，部分银行对光伏项目的贷款也开始渐渐“松口”。例如，招商银行已将“光伏电站行业”定为“适度进入类行业”[7]。虽然国家单方面鼓励金融机构全力支持光伏企业，但是我国各大银行、金融机构由于经验不足等多方面原因，难以甄别光伏企业融资是用于技术提升，还是单纯地产能扩张，因而对光伏产业，尤其是上中游制造业投资持谨慎态度；很多商业银行由于被光伏组件制造商“套牢”，对光伏产业下游既不愿贷款、也不敢贷款，即便有少数银行愿意贷款，利率也要上浮15%～30%，还附加各种条款，并且都是短期流动资金贷款[8]。

3.1.2 补贴环节

我国是光伏制造业大国，出口的光伏产品约占国际市场的65%，而我国的税收补贴优惠较为单一，主要集中于出口退税方面。比如，自2013年4月1日起，我国对符合国家规定条件的国内企业为生产国家支持发展的太阳电池设备、集成电路关键设备等装备而确有必要进口部分关键零部件、原材料，免征关税和进口环节增值税[9]。同时，由于国内光伏产品进出口补贴对光伏产品生产环节的偏重，生产环节主要在国内进行，而生产过程中对环境产生的影响仍旧由我国承担，而在使用方面，享受到成果的却是出口国。此外，由于火力发电对光伏发电上网的限制，导致弃光率存在，进而使价格补贴对光伏产业的拉动作用被削弱，因此导致国内光伏市场发展不尽人意。

3.1.3 核心技术

目前许多国内光伏制造企业都还未建立自主研发体系，缺乏专业的光伏技术研发机构，国家的研发专项经费较少，很多国内中小型企业在发展初期以赚取短期利润为目的，对技术研发的积极性不高，使得我国扮演的角色仍停留在“中国制造”层面，还未达到“中国创造”层面。另外，我国的新能源产业滞留在生产上，不管是原材料加工还是装机发电，国内企业并未掌握真正的核心技术，还是依赖国外技术。但是近年来，由于竞争压力和经济下滑，光伏产业为了在国际市场保有一席之地，纷纷加大了研发投入。因此，更多的财政补贴开始应用于研发方面。

3.2 模型设定与参数估计

为了进一步验证上述3种因素对光伏制造业成本效益的影响水平，本文做了如下证明：通过分析我国30家光伏制造业上市公司2016年截面数据，研究不同财务数据指标对光伏制造业利润的影响程度。为使数据具有一般性，选取的这30家光伏制造企业的市场份额约占全国市场份额的64.81%。

本文采用的是三元线性回归模型，模型形式为：

式中，P为上市公司利润；C为常数项；L为上市公司获得的银行借款和吸收的投资之和；β1为银行借款和吸收的投资之和与企业利润的回归系数；A为政府给予的价格补助；β2为政府补助与企业利润的回归系数；Y为企业的研发支出；β3为研发支出和企业利润的回归系数；μ是随机误差项。

运用最小二乘法推算出样本的回归线，并进行参数估测；采用了30家光伏制造业上市公司2016年的财务截面数据。可决系数R2用来检测模型的拟合优度，若模型与样本观测值完全拟合，则值为1，统计量越接近1，表示模型的拟合优度越好。

由于此模型存在一定的缺陷，吸收的投资和企业研发支出对于利润的影响具有一定的滞后性，因此模型的回归结果仅供参考。

3.3 数据来源与描述性数据统计

本文所有的财务截面数据通过巨潮资讯网、《中国统计年鉴》，以及各上市公司年报数据整理得出；采用SPSS软件处理回归模型，在进行数据的描述统计前先将所有自变量取对数，再进行分析，描述性统计数据如表3所示。

表3 描述性统计数据

由表3可知，在30组样本中，因变量P与自变量L、A、Y的平均数都较大，标准偏差相差不大，这表明30组样本间离散程度基本相同。

3.4 数据的初步回归

建立模型、描述统计之后，对数据进行回归分析，结果如表4、表5所示。由数据分析结果可知，自变量L的P值为0.000，自变量A的P值为0.002，自变量Y的P值为0.002，3个值皆小于0.05，这表示都很显著。由表4可知，拟合优度检验的R2值为94.3%，表示拟合优度也较好。

如表5所示，已知T值检验的置信区间是95%，其临界值为2.045，自变量L的T值为6.328，自变量A的T值为3.433，自变量Y的T值为3.457，三者都大于2.045，所以通过了变量的显著性检验。

表4 企业利润的模型分析

表5 回归分析结果

3.5 回归结论

通过上述分析，可得出模型最终为：

回归模型的理论意义为：当其他因素不变时，筹资借款每变动100%时，企业利润同方向变动72.7%；当政府补贴每变动100%时，利润变动为47.5%；当研发支出每增加100%，企业利润变动68.0%。由此可知，我国光伏制造业利润与企业筹集的借款贷款、政府补助和企业研发支出有相关性。结合模型及实际状况来看，借款与吸收投资对于企业利润的增长效果最大，企业研发支出次之，而政府补助则对企业的利润增长和长期发展的增益效用有限。所以，我国光伏制造企业应拓宽融资渠道，增加研发支出和加大人才挖掘，减少对政府的依赖。

4 提高光伏制造业经营效益的途径

通过对以上30家光伏制造业企业的数据回归分析可以看出，光伏制造业需尽快完善行业体系，政府也应将促进技术创新作为产业政策的重点，加大对技术创新的支持，提高光伏制造行业的技术水平。

我国应加强对公共研发机构、实验平台的财政支持力度，使光伏制造业领域更具有开放性；行业应制定适于我国光伏发电系统的标准，规范产业的发展；政府应落实鼓励企业科技创新的税收优惠政策，刺激先进设备国有化；政府需在补贴政策设计的过程中提高补贴的透明度，加强补贴管理，争取用有限的资金发挥最大的效果。

由此本文给出了以下3个途径，作为提高光伏制造业成本效益的参考。

4.1 金融扶持政策引导光伏制造业做大做强

国家应充分引导金融体系对各个行业进行区分，重新评价行业的“领头羊”，对行业中的“主心骨”企业给予鼓励和支持[10]，同时进行行业重点项目的技术研究与开发，优胜劣汰，培育真正具有国际科研竞争力的龙头企业。

光伏企业可利用国家相关新能源专项基金及银行政策性基金，作为增加对其他公司进行兼并重组的现金流。充分发挥我国银行的引导作用，鼓励商业银行完善并购贷款制度，对兼并重组企业实行综合授信，以收购标的的资产或股权作担保[11]。支持商业银行完善对光伏企业兼并重组的信贷授信、管理培训等金融服务。

4.2 理性的政府支持

从上述的分析中可以看出，国家政策的变化对光伏制造业有很大程度的影响。光伏制造业属于资本密集型产业，前期要求较高的资金投入。我国目前光伏发电度电补贴申请和下发程序较多，资金不能及时到位，影响企业的战略计划执行效果。故政府可根据成本发生状况，分阶段的价格补贴政策能更好的满足企业的需求。不同地区光伏制造企业成本的影响因素存在差异，多样化的价格补贴方式更能促进光伏企业成本的降低。

4.3 提高生产技术

技术的不断创新是光伏制造业发展迅速的主要推动力。之前，我国光伏制造业技术的不成熟导致光伏发电成本较高，比如，受制造工艺的限制，太阳电池片的转换效率较低，相应的组件的发电效率也受到了影响。因此，电池片的制造工艺一定程度上影响了光伏发电的成本。《中国新能源产业发展与安全报告(2011～2012)》指出，我国新能源关键设备及核心技术受制于人的局面应引起重视。只有拥有强大的研发创新能力，才能够跟上光伏产业技术创新的步伐，始终站在产业的高端位置，抢夺利润高点。

5 结论

光伏制造业的快速发展已使其成为拉动经济增长、促进就业的新兴产业之一。我国的光伏制造业规模已领先全球，从银行借款和吸收的投资、价格补助、研发支出对光伏制造业成本效益的影响分析可以知道，巩固加强金融信贷的支持作用，根据光伏制造业不同的发展情况开展与之相适应的信贷支持服务，进行理性的政府政策支持，提高生产技术，降低技术成本可显著降低光伏制造业产品成本，从而增加其产业效益。

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