光伏中游行业产能过剩与政策激励的关联分析

摘要：本文基于2011-2018年我国22家上市光伏企业的面板数据，运用DEA包络法测算了我国光伏中游行业的产能过剩程度，并通过灰色关联和耦合性分析产能过剩和政策激励的动态关联，表明光伏中游产能过剩严重，金融支持与产能过剩的灰色相关性最强，且相互耦合。

关键词：产能过剩;灰色关联;政策激励;耦合性

分类号：F426.61

一、产能过剩的测算

选择数据包络分析法（DEA）对光伏中游的产能过剩程度进行测算，较于其他方法，DEA无需考虑函数形式和分布假設，也无需进行无量纲化处理，即可测算同类型单位间的效率[1]。运用软件DEAP2.1测算2011-2018年光伏中游行业的产能过剩程度，表1结果表明光伏中游产能过剩严重，平均水平在62%。

二、产能过剩与政策激励的关联分析

下面通过灰色关联分析和耦合性研究产能过剩与政府补助、税收优惠和金融支持的曲线相关性和系统间作用的强弱。

1.灰色关联分析。本文以产能过剩率为参考序列，以政策激励方式中的政府补助、税收优惠和金融支持及滞后1期指标为六个比较序列，用灰色关联系数描述产能过剩率与政策激励系统的关联程度，则曲线中第个点之间的关联系数为

对于第条曲线中的全部样本点的关联系数，以该曲线中每个点的平均值作为度量，即灰色关联度，且值越大表明产能过剩与政策激励的灰色关联性越强。2011-2018年产能过剩与政策激励方式的灰色关联度如表4显示，灰色关联度取值在0.4545-0.6824之间，具有强灰色关联且滞后1期政策稍强于当期，表明政策滞后影响明显，对当年的产能过剩产生较强相关推动。其中金融支持的关联性最强，政府补助与税收优惠的关联性稍弱。从行业变化看，2016年以来整个行业的产能过剩与政策激励间的灰色关联性趋于减弱。

2.耦合相关分析。耦合相关分析被应用于经济系统之间的传递性强弱分析，反映经济系统间相互配合、协调与促进的动态关联 [2]。系统间衔接越紧密其耦合性就越强。两个系统的耦合度（）函数表达式为

耦合度均值如表5所示，金融支持与产能过剩的耦合性始终处于良好或高度耦合状态，表明金融支持的资金激励对产能过剩有较强的配合作用;税收优惠在2011-2012年间也有较强的耦合性，同样对产能过剩产生了推动作用，只是2013年以来的耦合性明显降低，耦合作用处于对抗或阻抑状态;政府补助与产能过剩的耦合性最弱，其耦合度仅为0.2-0.3左右，说明政府补助对产能过剩并没有配合作用。同时，滞后1期政策激励与当期产能过剩的耦合性，有类似的结果。

三、结论

光伏中游产业产能过剩率在60%左右，且不同企业产能过剩差异较大，波动较为剧烈。产能过剩率与各项政策间不存在线性相关，但存在一定的灰色关联性，且与金融支持和税收优惠政策具有耦合性。

参考文献：

[1]冯梅，王之泉. 基于上 市公司数据的中国钢铁产业产能效率分析[J]. 管理学报，2012（3）：371-395.

[2]张勇等.城镇化与服务业集聚——基于系统耦合互动的观点[J].中国工业经济，2013，（6）：57-69.

作者简介：王诗雨（1996-），女，汉族，湖北荆州人，硕士研究生，北京工商大学，研究方向：数据分析。

1998500520326