新能源对电力行业企业绩效影响的实证分析——以华能国际为例

王祖枫, 张 毅

(上海师范大学 商学院,上海200234)

0 引言

中国富煤、贫油、少气的能源结构决定了电力来源以燃煤火电为主。截至2019 年底,全国火电发电设备容量为11.905 5 亿kW, 约占总发电容量的60%,同时燃煤火电所消耗的煤炭等化石燃料量也极其巨大[1]。现代经济体系运行的煤炭、石油、天然气等一次能源的大量消耗,使电力行业面临能源可持续供给、能源生产全链条绿色环保性产品满足市场需求的巨大挑战,作为新能源的清洁能源供给已成为电力行业结构性转型突破点。

在我国能源可持续发展战略的政策指导下,电力行业进入阵痛期,并逐渐步入新能源结构转型的轨道,根据国家能源局发布的2019 年全国电力工业统计数据,在电源基本建设投资完成额前3 位的项目中, 水电投资较2018 年增长16.3%, 占当年总电源投资额约26%;火电投资较2018 年减少20%,占总投资额约20%;核电较2018 年减少25%,占总投资额约10.7%[1],电力企业正逐步加大对绿色电力的投资。

国家大力投资绿色新能源,对绿色或具有高效率的新能源投资绩效进行实证分析,不仅可以提升绿色电力公司对自身价值增长的认识,也可以促进提高中国能源行业未来绿色能源供给可持续规划的有效性。因此对电力行业绿色能源开发实证分析是有必要的。

通过文献研究法, 选择适当的解释变量与被解释变量构建自回归分布滞后(ARDL) 模型,根据ARDL 模型定量分析电力行业新能源发电转型盈利能力影响因素,进行实证分析。构建误差修正模型(ECM),探讨短期波动偏离长期均衡时的偏离纠正力度, 探究电力行业短期新能源转型得失与长期策略。

1 相关理论与文献综述

1.1 绿色电力与新能源

绿色电力是由绿色发展、低碳发展、绿色经济衍生出来的概念,其内涵是污染排放少、生态影响小、经济性合理的电力发展方式。不同国家对于绿色电力的分类有一定的差别,如美国的某些州认为核电不算绿色电力;有的国家认为大水电不算绿色电力。所以,绿色电力是一个相对概念[2]。

新能源为非常规能源,是传统能源之外的各种能源形式。一般为新开发或正在研究的有推广可能性的能源,如太阳能、地热能、风能、海洋能、生物质能和核聚变能等。

1.2 绿色电力投资绩效的衡量

(1) 项目投资。项目投资是指以特定项目为对象,直接与新建项目或者更新改造项目的一种长期投资行为。其具有投资额相对较大、发生频率低、影响时间长、投资内容独特的特点。

本文项目投资额以华能国际2009～2019 年季度计划资本性支出数据为依据,包含火电计划资本支出及新能源(水电、风电以及光伏发电)计划资本支出。

(2)公司价值。从价值评估理论来看,公司的价值取决于公司给投资者所带来的未来收益,即公司的获利能力。

衡量公司盈利能力以华能国际的主营营业利润做为评价标准,排除其他损益可能造成的影响。

1.3 实证分析方法

实证分析方法采用ARDL 协整方法,主要优点有: 方法更稳健,更适合小样本估计;对数据的平稳性要求不严格;可以通过简单的线性变换导出动态的整合了短期动态与长期动态的ECM;相比其他方法更简单更易操作。

确定协整关系后, 可选择适当的滞后阶数对ECM 进行估算,并对其参数进行有效性检验。

若各变量都为一阶单整时(即I(1)),k 个变量的ARDL(p,q1,···,qk)为:

若各变量都为平稳序列时(即I(0)),k 个变量的ARDL(p,q1,···,qk)为:

式(1)和(2)中: ∆表示差分处理,Yt表示被解释变量;Xj,t-lj表示解释变量;α+γt 表示截距项与趋势表示被解释变量的滞后项,p 为最大βjljXj,t-lj表示k 个解释变量所有滞后项;εt、vt为残差项。

1.4 世界电力行业新能源发展状况

1.4.1 国内电力行业新能源发展状况

Wang[3]认为中国发电行业最主要的动力来源是煤炭为燃料的火电, 造成了大量的污染和碳排放。Ma 等[4]通过对中国电力行业发展阶段的研究指出,从2006 年起,中国自主绿色能源开始步入上升阶段。为了弥补中国能源短板,自1949 年起我国积极开发利用了各种可再生能源,如潮汐、风力、中低温地热等能源的开发利用[5]。2009 年Zhao等[6]指出中国风电产业具有很大的发展前景,同年华能国际开始披露风电资本性投入数据,说明华能国际开始涉足风电领域新能源开发。2012 年谢光亚等[7]认为清洁高效的光伏发电将会有很大的市场潜力。2015 年华能国际才开始披露光伏发电计划资本支出状况,表明中国太阳能发电的发展历程较短,是一个相对较新兴的产业。

欧洲、北美和亚洲是风电技术发展的主体,欧洲是领军者,亚洲是增长速度最快的区域,中国在技术上与国外还存在着很大的差距[8],主要由于风电的开发成本高,电网配套措施不到位,激励机制以及政策不完善,创新能力有限,财政补贴政策急需完善[9-10]。在我国新能源发展战略支撑下,海上风电的发电成本会随着技术成熟而下降[11], 2019 年海上风电在整机技术方面已迈入了全球制造先进行列,呈现发电成本逐年下降,装机规模不断上升的趋势[12]。扩大国内新能源市场是解决国内产能过剩、能源结构转型、保障产业安全的当务之急[13]。资本大力投入,突破性技术的出现,新能源必将成为发电行业新的经济增长极。

1.4.2 国外电力行业新能源发展状况

2009 年Amina 等[14]指出,可再生能源具有前瞻性潜力;Travis[15]对分布式可再生能源电力提出市场响应机制。2010 年Horvathova[16]就环境状况与公司业绩之间相关性进行研究;Liao 等[17]指出大量的产能过剩是目前风电产业面临的大问题。世界各国都在制定研发节能可再生新能源的能源战略,因地制宜地进行新能源的开发利用,如美国光伏发电、日本海上风力、丹麦生物质能等[18]。在国外新能源发展仍依赖于补贴式发展模式的背景下,美国试图利用新能源稳固其霸主地位[19],在2030 年前达成1/5 的电力由高效清洁能源提供;欧洲新能源转化的效率正逐步提高且发电成本逐渐下降[9]。即使因技术、成本等因素的影响,新能源较传统能源技术经济性优势不明显,但各国因能源及竞争需求都对新能源开发加大了投入。

关于新能源盈利影响因素方面的研究,余钧[20]认为新能源上市公司盈利能力与资产负债率、流动负债率、各股东持股比例有关;丁晶玉等[21]认为年用电量需求、企业供电成本、经济增长、人力资源成本以及管理和财务成本是电力行业效益的主要影响因素;王庆洋[22]认为资产规模对电力上市公司业绩是重要影响因素之一;佟彤[2]认为各种电力能源项目投资会对企业经济效益产生影响。

2 数据描述

研究所用到的变量及数据来源如表1 所示。其中:华能国际季度营业利润(PROFIT)是衡量企业绩效的重要指标;国内生产总值当季增加值(GDP1)是衡量国家经济实力与人民富裕程度发展情况的重要指标;全社会季度用电增加量(NP1)是衡量我国全社会用电情况的指标,由于变量原始数据时间跨度都为整年,所以对其进行了年度数据转化为季度数据的处理。资产规模(ZZC)是衡量企业总资产的指标;资产负债率(ZFL) 是衡量企业财务结构及风险的重要指标;新能源计划资本性季度支出(XNYZB)是衡量企业对新能源计划投入程度的指标,因华能国际自身投资范围及规模限制,仅限于水电、风电及且以风电为主,并从2015 年第1 季度起新增光伏板块占比较小,同时该变量也是主要研究对象。整体样本在时间跨度上为2009 年第1 季度至2019 年第4 季度。

表1 变量及数据来源Tab.1 Variables and data source

3 实证结果相关分析

3.1 变量平稳性检验

所选数据的显著水平均为5%,通过单位根检验方法(ADF)进行稳定性检验。平稳性检验相关结果如表2 所示,其中D 代表拆分后数据结果,t-statistic为以t 分布为基础根据模型计算得出的检验统计量,Prob.为相关t-statistic 所对应的p-value,小于所选数据显著性水平时则拒绝非显著的原假设。由表2 可得,所采用的数据属于一阶单整数据(原数据均非平稳)。协整检验相关结果如表3 所示,其中z-statistic为以标准正态分布为基础根据模型所得检验统计量, Prob.*为相关z-statistic 所对应的p-value, 小于所选数据显著性水平时则拒绝非显著的原假设。表3 中数据已通过相对于因变量的Engle-Granger 协整检验。除此之外,在ARDL 模型以及ARDL 构建方式下的ECM 部分变量之间存在多重共线性,但程度较小;无异方差性和序列相关性,ARDL 模型与ECM 总体有效。

表2 平稳性检验相关结果Tab.2 Results of stationary test

表3 协整检验相关结果Tab.3 Results of Engle-Granger test

3.2 ARDL 模型及相关分析

3.2.1 ARDL 长期均衡模型分析

为新能源电力项目资本计划性支出对盈利能力影响的ARDL 模型构建如下:

式中: 括号中数字代表滞后期数, 1 期为半年, 如(−2)则为滞后2 期,时长为1 年。

表4 协整方程各项参数估计值及相关检验指标具体结果Tab.4 Results of cointegrating equation

式(3) 相关模型具体参数如表4 所示。其中,Coefficient 为解释变量参数估计值;Std.Error 为标准误差; t-statistic 为以t 分布为基础根据模型计算得出的检验统计量;Prob.为相关以t-statistic 所对应的p-value; C 为截距项;R-squared 为检验方程整体拟合程度指标;Adjusted R-squared 为经过自由度调整后的拟合度指标;S.E.of regression 为回归的标准误差,是模型中随机扰动项(误差项)的标准差的估计值; Mean dependent var 为因变量均值;S.D. dependent var 为因变量标准差;Sum squared resid 为残差平方和。

调整拟合优度约为0.508 6,由图1 可以清晰地看出其拟合情况,其中Residual 为残差,Actual 为实测值,Fitted 为拟合值。

从模型中可知,新能源资本计划支出、资产负债率、社会发电需求增加值、国民生产总值增加值对华能国际营业利润影响较大,说明华能国际经济效益的大小与国民经济的发展、企业本身的资产结构与资本支出密不可分。虽然资产规模在式(3) 中显示为参数估计值不显著,但鉴于电力行业通常具有规模经济特征,此变量应存在于方程的构建之中。

从各变量对于华能国际经营利润的影响来看,新能源资本计划支出、资产负债率、社会用电需求增加值,国民生产总值增加值4 个自变量与华能国际经营利润呈现负相关关系。

图1 协整方程拟合残差图Fig.1 Fitting residual error for cointegrating equation

3.3 参数估计值相关分析

在过去两年经济下滑以及新能源板块长江电力集团等电力企业的竞争压力下,从财务数据上来看,近期华能国际支付的财务费用快速增加,投资亏损急剧上升, 以及新能源的投资开发成本愈来愈大、投入产出比较低等原因,对其现金流及其营业利润造成了一定的打击,在2018 年和2019 年尤为明显。这导致本应对盈利起促进作用的资产负债率、社会用电需求增加值、国民生产总值增加值与经营利润呈现负相关关系。

对于新能源资本计划支出项目来说,从协整方程式(3) 中可得, 滞后2 期的变量对华能国际的经济效益有显著的负相关关系,说明新能源资本性支出至少要经过半年的传导才能对华能国际的经济利润产生影响。导致负相关的原因不仅是因为新能源的开发建设成本愈来愈高,从财报数据可知,虽然2018 年下半年到2019 年第4 季度煤价缓慢下降,但华能国际还是逐年减少火电的资本性支出,增加新能源资本性支出,这在短期内会极大地增加成本项目的投入。在全球经济下行的背景下,短期内强行转型会导致营业利润的进一步下降,这是电力企业的共同特征。

综上,在经济下滑与政策引导的双重压力下,短期内对于新能源的投资会对企业的经济效益产生一定的负面冲击,所以在全球经济下行需求疲软的背景下,对于企业自身的有效管理体制与成本控制尤为重要。从长期来看,新能源的开发建设是能源发展的大方向,尤其在国内能源存量结构不优的情况下,新能源更是一种战略储备。对华能国际来说,这不仅是提升经济效益的机会,更可以提升国际竞争力。这也可能是华能国际逐年增加新能源资本支出,减少火电资本支出的原因。

不过,华能国际财报显示一些年份当期实际新能源资本支出额度总会比上一年宣称的少,而火电的实际支出额度相对上一年承诺的多。这可能是在政府强势引导但新能源投资效益不佳的背景下,华能国际无奈的举措,变相放缓了新能源的投入;也可能是企业本身对于新能源开发成本以及经济预期效益判断有误的体现。

3.4 ECM 误差修正模型

新能源电力项目资本计划性支出对盈利能力影响的ECM 误差修正模型如下:

式中括号中数字代表滞后期数,1 期为半年。如(−1)为滞后1 期,时长为半年;(−2)则为滞后2 期,时长为1 年。D 代表拆分后数据结果。赤池信息准则(AIC)、施瓦兹准则(SC)和Adjusted R-squared 准则均为确定ECM 误差修正模型最佳滞后阶数的方法。经过AIC、SC、Adjusted R-squared 准则结果比较可得模型服从SC 准则时更加精确,采取ARDL(1,2,0,0,2,0)模型,其中1 为被解释变量最大滞后阶数,其余为解释变量最大滞后阶数。因此在估计ECM 时,仅给出SC 准则确定的ECM,此处误差修正项系数统计检验十分显著,Prob. 为假设检验结果参数,值为0.005 3,远小于0.05 的显著性水平。

从所示模型中可知,除了XNYZB 对PROFIT 有滞后2 期的长期影响,PROFIT 对其自身的滞后1 期的自回归影响,国民生产总值的增加值也对PROFIT影响传导期限较长。说明电力企业长期经济效益与自身经营效果和国家经济发展都有很强的关联性。

式(4)中的误差修正系数值为−0.825,说明当短期波动偏离长期均衡时,会迅速调整均衡状态,国民生产总值增加值、全社会用电需求增加值、资产负债率、资产规模及新能源资本性投入等的变化将偏离的非均衡状态拉回均衡状态。

XNYZB 变量系数估计值符号为正, 说明在长期偏离均衡状态时,新能源资本性支出对于华能国际经济效益具有正效应。即在长期发展新能源不仅从战略角度,而且从总体经济效益角度来说也是有益的。

ZFL 变量系数估计值相对协整方程式(3)绝对值较大,说明华能国际本身资产结构会对长期均衡有较大程度的影响,这是重资产企业的典型特点;而GDP1 系数估计值绝对值相对协整方程式(3)无明显变化,但其滞后项的增加说明,GDP 的增加值对华能国际的经济效益影响较深远,而与此同时全社会发电量增加值对其经济效益的影响主要集中在当期,符合现实情况。

根据式(4)求得经过自由度调整后的拟合度指标Adjusted R-squared=0.82,数值较高。拟合残差图如图2 所示,实测值与拟合值相差较小,说明ECM误差修正模型整体拟合效果较好。

图2 ECM 误差修正模型拟合残差图Fig.2 ECM fitting residual

脉冲响应如图3 所示, 中间实线表示脉冲响应函数线, 上下虚线表示政府两倍标准差隔离带,图中PROFIT1 即为D(PROFIT), XNYZB1 即为D(XNYZB)。从图3 可得,D(PROFIT)自身逐渐趋向平稳并在第10 期左右起没有明显波动;D(XNYZB)在第3 期开始显著平稳;D(XNYZB)对D(PROFIT)的冲击也是逐渐趋向平稳并且从第1 期开始波动本身就不明显,从第3 期起波动平稳趋势更加明显,与方程设定差距不大。

图3 D(PROFIT)与D(XNYZB)的脉冲响应图Fig.3 Impulse response between D(PROFIT)and D(XNYZB)

4 结论与建议

在国家能源安全、绿色环保双重压力下,以华能国际为代表的电力企业,其经济效益与企业本身资产结构、国民经济发展态势、资本性计划投资具有强相关性,新能源投资经济性面临挑战。除核能外,鉴于目前新能源开发建设成本较大、投入产出比较低、总发电量较电力企业火电存量贡献率低,对整个企业的经济绩效产生一定的负面影响;尤其近两年全球经济下滑、单边贸易保护主义的崛起以及企业自身经营等问题,使该负面影响更加深远。但从长期均衡模型来看,在国家战略资源储备、可持续发展战略以及国际竞争力亟需提升的背景下,发展新能源会对企业本身效益的长期发展产生正面影响。

为促进电力企业有效发展新能源,尽快进入发展快车道,增强新能源资本投入绩效,对企业而言,一是建立有效的管理体制,制定合理的成本管控战略, 加强资金链的管理,严格执行成本项目考核监督;二是对新能源领域战略性投资扩张进行成本考量, 增强经营效率;三是在政府大力引导的背景下,积极推进新能源技术创新,采用新技术, 突破新能源领域技术瓶颈,提升产业效能,实现行业整体经济性;四是可适当地参考其他国家新能源开发及利用的商业模式,探求经济效益的拓展性。