新能源上市公司融资结构与融资效率的关系研究

杨敏（副教授）薛梓铁

（肇庆学院经济与管理学院 广东肇庆 526061）

一、引言

随着经济全球化和信息网络化步伐的日益加快，资本、技术、信息等领域的国际交流与合作不断加强，全球和区域间的经济合作已渗透到各行各业中。能源是国家经济发展的源动力，充足的能源供应支撑着国家综合实力的不断提升。我国长期以煤炭、石油等传统能源为主，高能耗、高污染、不可再生等缺点与环境保护、可持续发展的矛盾愈发明显，开发利用新能源成为保障我国能源安全的首要任务。新能源产业作为我国战略性新兴产业，其发展程度与我国政治、经济、科技、军事等领域的国际地位紧密相连。我国政府对新能源行业的发展给予了大力支持。根据我国发布的《能源发展战略行动计划（2014—2020年）》，到2020年，我国可再生能源占能源消费比重达15%，天然气占比达10%以上，新能源行业的投资总额达3万亿元，基本建立起开放有序的现代能源供需体系。在相关政策的支持下，社会各界纷纷向新能源行业注入充足的资金，为新能源产业的发展尽一份力。然而，不同的融资方式具有不同的融资效率，合理的融资方式能有效提高资金的使用效率，从而提升公司的整体收益，促进行业进一步发展。因此，本文分析了新能源上市公司的短期负债、长期负债、商业信用、内源融资和股权融资五种融资方式与融资效率的关系，为新能源行业调整融资结构，提高融资效率提供实证经验。

二、文献回顾

西方国家经过长期的经营实践和学术研究普遍认为内源融资的融资成本最低，效率最高，其次是债务融资，最后是股权融资。近年来，西方一些学者结合现今的经济形势及市场制度，得出了不同结论。Shepherd结合代理成本因素分析了各融资方式的成本大小，认为以银行贷款为代表的债务融资能有效限制公司的代理成本，且税盾效应能降低公司所得税负担，综合来说债务融资的融资成本最低。D’Mello and Miranda分析了公司债务融资与投资的关系，发现债务融资形成的强制性还款要求严重约束了公司现金流活动，造成公司投资不足，收益下降。国内学者的研究也颇具成果。潘永明、喻绮然等分析了2009—2013年我国环保企业融资效率的实际情况，研究发现公司规模、公司质量、GDP增长率与融资效率正相关，而公司债务水平、大股东持股、CPI指数则与融资效率负相关。戴俊对2005—2014年广西上市公司的融资结构效率与风险进行研究，发现公司规模、股权融资与融资效率正相关，短期负债比率的提高会加大公司的财务风险，导致融资成本提高。朱清香、谷新月等则认为公司债务规模、短期负债、商业信用在总体上能限制公司的盲目投资，使投资活动回归理性，提升融资效率。

上述文献表明，西方传统理论已不适应现代经济的变化，更不适应中国经济的快速发展，新的时代需要更完善的理论指导。目前国内学者在融资结构与融资效率关系的研究上并未能得出统一的结论，原因可能是样本数据未得到充足的检验就进行实证分析，或者是数据不全导致研究结果有偏差。因此，本文对样本数据进行了多重检验，采用WLS回归法实证分析我国新能源行业上市公司融资结构与融资效率的关系，为相关研究提供参考。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

本文对我国69家新能源上市公司2017—2020年的财务数据进行研究分析，样本来源为新浪财经网新能源概念板块，数据来源为国泰安数据库。本文已剔除ST、数据不全或异常的公司，具有代表性。数据处理软件为Eviews和SPSS。

（二）变量的选择

1.被解释变量。被解释变量为融资效率，由总资产收益率与资本成本率的比值构成，体现了资金效益与资金成本的关系，代表每一资本成本所能获得的效益大小，资金效益越高，成本越低，融资效率就越高。总资产收益率是指净利润与总资产的比值大小，它涵盖了公司各项资产的收益情况，体现了各种融入资金的收益性及增值性，反映了公司的竞争实力和资金的使用效果。资本成本率为融资成本占筹集资金额的比重大小，体现了公司取得外来资金时所需的费用，包括利息以及各种形式的股利。

2.解释变量。解释变量为公司的融资方式，由短期负债率、长期负债率、商业信用率、内源融资率以及股权融资率构成。短期负债率与长期负债率是指流动负债和非流动负债在公司负债总额中的比重大小，是公司债务融资的主要形式，也是衡量公司财务风险的重要指标。商业信用基于企业之间的互相信任，是一种与商品交易相联系的融资方式，包括企业之间的赊账、预付、分期付款等。随着我国市场经济的迅速发展以及商品流通速率的提高，商业信用逐渐成为企业资产重要的组成部分。根据优序融资理论，低成本、低风险的内源融资是企业解决资金困境的首选，是评价企业资本实力及抗风险能力的重要指标。股权融资是指通过企业增资的形式吸引新股东，在股票市场上出售公司部分所有权份额的融资方式，是上市公司的重要资金来源。股权融资所获得的资金无需还本付息，但新老股东均拥有同等的股权，因此具有高成本、低风险的融资特征。由于我国债券市场的发展尚不完善，上市公司债券融资占比过小，没有参考价值，因此本文所选取的融资方式并不包括债券融资。

3.控制变量。控制变量选取了资产负债率、公司规模、营业增长率，分别反映公司债务水平、规模程度以及成长性方面的信息。资产负债率也称举债经营比率，是评价公司债务水平的重要指标，也是衡量公司利用债权资金的能力指标，负债水平的不同能影响公司的投资决策以及资金筹措成本。公司规模采用公司总资产的自然对数来评定，规模不同的公司在融资决策及资金的使用效率等方面有不同的表现。高成长性企业突出表现在其营业额迅速增加，而不是资产总额的提升，因此公司营业增长率更能反映公司所处的成长阶段。研究变量归纳为表1。

表1 变量定义

（三）模型的构建

本文采用加权最小二乘法分析新能源上市公司融资结构与融资效率的线性关系，被解释变量定义为Y，其余各解释变量按表1顺序分别为X—X，回归模型为：

模型中，α为常数项，β为各解释变量的系数，ε为残差项，t表示2017年的数据，t+1表示2018年数据，以此类推。

（四）研究假设

1.融资结构。从理论上来说，债务融资所带来的资本扩张和税盾作用能有效提高公司的经营效益，因此无论是短期负债还是长期负债都能提高融资效率。然而，在实际应用中新能源上市公司更偏好于短期负债，原因是短期负债具有灵活、快捷、利率低等优势，且在瞬息万变的市场竞争中，速审速批的短期负债更能满足企业迫切的融资需求。相比之下，长期负债利率较高，审批程序复杂，且较长的还款期对公司财务造成过度的压力，加剧破产风险。商业信用与内源融资具有低成本、低风险等特点，是企业理想的融资方式。企业在市场交易中充分利用自身资金和虚拟资产能有效提高其收益水平，给外界树立良好的企业形象和提供坚实的还款保证，并且降低了其他融资方式的成本。优序融资理论认为股权融资的成本最高，因此在企业产生融资需求时往往不被采用。我国新能源上市公司的股权融资率并不高，原因可能是过高的股权比率会摊薄公司的收益，股东通过股票交易能轻易地转移公司的既得利益，且股利的发放会加大公司的财务负担，融资成本将大大提高。

2.企业因素。资产负债率是反映企业债务水平和衡量企业偿债能力的关键指标。高负债水平形成高昂的融资成本，其强制性偿债要求造成的财务压力严重限制了公司的发展。公司规模越大、成长性越强的企业比一般企业往往能以较低成本获得外界融资，在市场竞争中发现更多商机，因此拥有较高的收益率。

结合以上分析，本文提出以下研究假设：

H1：短期负债率与融资效率正相关，长期负债率与融资效率负相关；

H2：商业信用率、内源融资率与融资效率正相关；

H3：股权融资率与融资效率负相关；

H4：资产负债率与融资效率负相关；

H5：公司规模、成长性与融资效率正相关。

四、实证分析

（一）描述性统计

从表2可知，我国新能源上市公司融资效率的均值波动上升，在2017—2020年间从0.20上升到0.26，说明整体新能源上市公司融资效率良好，市场存在较多新能源投资发展项目，行业能有效利用所筹集的资金。融资效率的标准差较大但呈下降趋势，从2017年的0.47下降到2020年的0.30，说明新能源行业融资效率差异化正逐步缩小，但仍有较大的差距。规模大、技术高、管理好的企业往往更能抓住市场机遇，在与其他企业的竞争中处于有利位置。

表2 变量的均值与标准差

在融资方式上，新能源行业明显偏好短期负债，在这4年间其均值均在7成以上，且标准差维持在0.20—0.22之间，说明利率较低、手续简单的短期负债符合新能源行业的融资需求，成为融资首选。相反，长期负债率的均值保持在30%以下，说明该行业上市公司对利率高、手续复杂的长期负债望而却步。其均值呈微弱的上升趋势，表明该行业逐渐重视长期负债所具有的稳定性及税盾效应，注重公司的财务风险。商业信用率的均值和标准差在这4年内均无明显变化，说明该行业还未充分运用商业信用的资金融通优势，商业信用的潜在价值未能体现。

内源融资率的均值较低但增长迅速，从2017年的0.04上升到2020年的0.08，涨幅达100%，一方面说明低成本、零手续、零风险的内源融资方式逐渐获得公司管理层的青睐，另一方面说明新能源行业的发展状况良好，公司能在日常运营中积累可供内源融资的资金。然而，内源融资的标准差则较大，表明在该行业中不同的公司在处理自身积累资金的方式上不尽相同，部分公司倾向于发放股利来提高公司股价，或在证券市场上寻找投资机会。股权融资率在各年均接近30%且标准差较低，说明新能源上市公司偏好风险融资，而不是高成本低风险的股权融资，这也从侧面印证了该行业发展态势正佳。

在控制变量方面，资产负债率在这4年间保持稳定状态，且标准差均在较低水平，说明新能源行业债务水平总体均衡，公司财务状况稳健，不存在经营异常的公司，研究所选样本具有代表性。公司规模指数呈上升趋势，从2017年的13.3上升到2020年的14.0，标准差也保持在较低水平且逐年减小，这进一步说明了新能源行业发展均衡。企业实力相当且竞争激烈，未有一家公司能成为新能源行业的主导者。新能源行业的成长能力急剧下降，在这4年间营业增长率的均值从0.28下降到0.05，降幅达82%，尤其是在2017—2018年间降幅明显。标准差也有所减小，但仍较大，说明近年来石油价格的下跌对新能源行业造成较大的冲击，影响公司营业额的增长，公司成长能力受挫。

（二）自相关、共线性及F检验

在对研究模型进行回归分析前，应首先进行一系列检验，分析判断所选数据是否适合采用线性回归法。D.W.检验法是计量统计中常用的检验数据是否一阶自相关的方法，D.W.值越接近2，模型不存在自相关性的几率越大。

从表3可知，在这4年内研究模型的D.W.值分布在1.95至2.06之间，取值均接近于2，对判断模型无自相关性把握较大。根据D.W.检验上下界表知，在样本量N=69，解释变量数量k=8，显著性水平α=0.05的情况下，临界值d=1.357，d=1.876，d＜D.W.＜4-d，接受模型不存在自相关性的原假设，扰动项不存在一阶正负自相关。

表3 自相关、共线性及F检验

方差膨胀因子（VIF）检验法是一种分析判断模型是否存在多重共线性的方法。由经验数据可知，当VIF值分布在0至10之间，模型不存在多重共线性；而当VIF值大于10，则表明模型存在较强的多重共线性，从而导致分析结果失真。在这4年内，VIF值最小为2.51，最大为8.19，均分布在0至10之间，说明各解释变量之间不存在多重共线性，模型具备研究价值。

F统计量检验来源于总离差平方和的分解式，表示回归模型的方差和残差的比值，用于判断模型中因变量与各自变量之间是否具有显著的总体线性关系。F统计量越大，说明各自变量对因变量的解释程度高。根据F统计量分布表值F（8，69）=2.07，而模型在这4年的取值均远大于该临界值，说明模型的线性关系在95%的置信度上是显著成立的。F统计量对应的Sig.值在这4年间均小于显著性水平0.05，说明在95%的置信度上模型各自变量的系数不同时为0，模型可进行线性回归分析。

（三）怀特检验

怀特检验是指通过建立辅助回归模型，分别对样本数据进行对比分析，判断模型是否存在异方差性。对于模型中的样本点，如果其随机误差项不是一个常数，且不同的样本点的常数又互不相同，则可以判断模型存在异方差性，模型的异方差统计量为样本量与模型可决系数的乘积。异方差产生的原因可能是模型中缺少某类型的自变量，导致干扰项产生系统模式，也可能是样本数据观测误差或出现异常数值，也可能是模型设置不恰当或经济结构发生变化。研究模型的异方差性容易导致参数估计量失真以及自变量显著性水平不准确，模型预测失效。

在样本量N=69时，由表4中2017—2020年R可以得出，在这4年间模型的怀特统计量NR分别为64.2、61.4、62.1、62.1，而根据卡方X分布表可知，在α=0.05的显著性水平上，模型8个自变量两两交叉后的自由度为44，X（44）=60.5，与模型各年的怀特统计量比较可知，各年的NR值均大于模型临界值，说明研究结论拒绝模型同方差的假设，认为模型中的随机干扰项存在异方差性。为进一步验证模型是否存在异方差，本文也尝试引入解释变量的更高次方和去掉其多余的交叉项，但仍证实其存在异方差。在显著性方面，模型中T统计量普遍较低，说明变量的显著性水平低下，大部分解释变量对被解释变量的影响效果有限，只有变量X、X、X与新能源上市公司的融资效率关系较为明显。

表4 异方差分析表

可见，由于变量的特殊性及复杂性程度较高，各变量间的关系并不显著，本文并不能直接对各变量进行线性回归分析，否则研究结论将会失去意义。因此，应对原模型进行数据修正处理，提高各变量间显著性水平，促使各解释变量对融资效率作出充分解释。

（四）WLS（Weighted Least Square）回归分析

从表5可以看出，经过加权OLS回归后，模型的可决系数有所变化，在这4年间怀特统计量NR分别为53.8、57.3、55.2、58.7，小于临界值X（44）=60.48，因此认为模型已不存在异方差性。相比于存在异方差性的模型，加权后的模型的可决系数有所降低，但仍高达80%左右，即各解释变量能反映融资效率80%左右的变化，拟合效果好，而各解释变量与被解释变量的显著性水平则明显提升。

表5 WLS回归表

在融资方式上，4年内短期负债率与融资效率均呈负相关关系，且显著性水平波动上升，说明新能源行业短期负债利率低下、手续方便等优势并没有得到充分发挥。相反，随着新能源上市公司经营管理的日益深入，短期负债所带来的利率不稳容易导致公司经营决策缺乏应有的连续性，且管理层必须运用现有资金流来应对迫在眉睫的短期还款压力，公司不得不放弃高效益的投资项目，融资效率因此下降。

长期负债率在各年与融资效率正相关且显著性水平较高，说明利率稳定的长期负债有利于新能源上市公司的经营管理。近年来全球经济形势阴晴不定，各国似乎还未从金融海啸的阴霾中走出来，加上国际原油价格长期在低位徘徊，因此目前企业资金流的稳定性和可预测性对新能源行业的发展尤为重要。新能源行业作为国民基础性产业，具有成本高、利润低、回收期长等特点，而通过长期借款能筹集到的资金量大，能对新能源上市公司的经营运作提供有力的支持，且长期借款的还款期在1年以上，企业能从长期的运营收益中支付本息而无需过多占用公司的现金流，还款压力因此大大减轻，因此企业有充足的资金流支撑投资经营，其融资效率随之提高。

商业信用率与融资效率正相关且相关性及系数呈上升趋势，系数从2017年的0.05上升到2020年的0.21，相关性水平也从1.68上升到4.29（见上页表5中X的数据），说明随着新能源行业的逐步发展，行业之间或上下游之间的企业相互合作和信任程度得到提高，企业能利用商业信用这种虚拟资产对外经营运作，实现资金融通。商业信用作为一种新式融资渠道，对提高企业的融资效率具有重要意义。内源融资率与融资效率正相关，且显著性水平保持在稳定水平，说明企业对自身资金的二次运用能有效提高融资效率。然而，相比起长期负债率，内源融资率与融资效率的系数及显著性水平明显偏低，原因可能是长期借款筹集到的资金远比内源融资多，或者是企业管理者为了提升公司股价而利用自有资金发放股利。股权融资率与融资效率的相关性不显著。

在控制变量方面，资产负债率与融资效率在各年均呈负相关关系且显著性水平逐年上升，说明随着企业债务水平的提高，企业还款期不可避免地发生重叠，从而造成资金流不足，投资减少。公司规模与融资效率正相关但显著性波动减弱，表明规模大的公司能更有效率地运用融资资金，而规模的扩大也会导致公司各项开支增加，导致运营成本上升，融资效率降低。相反，公司成长性与融资效率正相关且相关性逐年增加，公司营业额的增长表明公司能获取较多的市场机会，融资资金有广泛的用武之地。

综合上述结论，研究结论与假设1相矛盾，与假设2、假设4、假设5相符，假设3未能得到验证。

五、结论及建议

新能源行业是我国争取世界经济主导权的突破口。本文对2017—2020年69家新能源上市公司融资结构与融资效率的关系进行分析，得出以下结论：（1）短期负债率、资产负债率与融资效率负相关且显著性水平不断上升，表明短期的还款压力及总体债务水平加剧了公司的破产风险，公司为了按时还款不得不放弃部分投资机会，融资效率因此下降。（2）长期负债率、内源融资率与融资效率正相关，表明借款额大、利率稳定、还款压力小的长期借款特别符合新能源行业的融资需求及发展情况，而在同样的收益率下，低成本的内源融资能得出高比率的融资效率。（3）商业信用率、成长性与融资效率正相关且显著性水平呈上升趋势，表明商业信用形成的虚拟资产担保能在无形中扩大公司的经营范围，提高经营效益，而营业增长率的提高则表明公司能在市场竞争中抢占较多的市场份额，融资效益得到充分的保障，因此融资效率得到提升。（4）公司规模与融资效率正相关但显著性水平呈下降趋势，表明规模大的公司往往能发挥其规模效应提升资本效益，且其资产优势能在与借款人的博弈中获得较低的融资成本。然而随着公司规模的扩大，企业各项开支不断增加以及规模效益的边际收益不断减小造成融资效率的升幅下滑。（5）股权融资率与融资效率的关系则未能在此模型中得出结论。对此，新能源上市公司应缩小总体负债规模特别是短期负债规模，适当提高长期负债在总体负债中的占比；加强内源融资和商业信用等低成本融资方式的利用程度；积极控制调整公司规模，理性投资，放弃低效益的投资项目，保持公司的成长性活力。