基于突變級數和DEA優化的光伏企業經營績效實證分析
——來自光伏產業上市公司的經驗數據

郭子君

(山西省財政稅務?？茖W校，山西 太原 030024)

一、引言

2012年,國家能源局根據《可再生能源發展“十二五”規劃》,組織編制了《太陽能發電發展“十二五”規劃》,太陽能發電作為新興的可再生能源技術得到國家政策的大力支持。長期以來,石油和煤炭作為傳統能源的主力被人類過度開采,油價高漲見諸報端,煤炭燃燒帶來的環境問題引人深思。隨著能源危機和環境污染的形勢日益嚴峻,世界各國紛紛尋求經濟增長模式的轉變,新能源以其可再生、易獲得、無污染等優勢受到青睞,其中太陽能因其開發利用成本低廉、用之不竭、環保經濟的競爭優勢成為人類利用新能源的首選。光伏企業是具體實施太陽能開發與利用的主體,因此光伏企業經營績效的好壞直接影響到光伏產業乃至整個新能源行業的發展。然而,目前中國光伏企業面臨技術突破難、企業生產成本較高、產能嚴重過剩、市場過度依賴外需等諸多問題,企業普遍經營困難。因此,為了持續、穩健地發展光伏產業,實現光伏企業的跨越式發展,分析光伏企業經營績效顯得尤為重要。

目前,光伏企業績效研究的相關文獻較少,且存在研究方案單一、分析結果存在主觀因素等。因此,本文借鑒呂璠、李竹梅(2013)的研究方法,以中國境內上市光伏企業的經驗數據為樣本,利用因子分析法、突變級數法和數據包絡法,客觀評價中國光伏企業的經驗績效情況。這一研究進一步補充了光伏企業經營績效方面的學術研究,并為政府決策提供了一定的參考建議。

二、研究設計

(一)數據來源

本文選取了在國內上市的光伏企業公司,剔除了2015—2017年所需財務數據存在缺失的樣本,最后保留中航電子等45個樣本數。本文對企業近三年的財務數據做了平均化處理,并進行實證分析。所有原始數據均來自國泰安數據庫。

(二)指標體系設置

本文根據衡量企業經營情況的四大能力即盈利能力、償債能力、營運能力和發展能力,設定了具體的25個指標,并考慮技術在光伏產業中的重要作用,因此增添了1個新的財務指標,即研發費用占銷售收入的比例。本文暫選取每股收益、稀釋每股收益、每股經營活動現金流量、凈資產收益率(平均)、資產報酬率、資產凈利率、銷售凈利率、銷售期間費用率、息稅前利潤/營業總收入、成本費用利潤率、流動比率、速動比率、產權比率、有形凈值債務率、經營凈現金流量/負債合計、現金流動負債比、營業收入增長率、凈資產增長率、總資產增長率、可持續增長率、營業周期、存貨周轉率、應收賬款周轉天數、固定資產周轉率、總資產周轉率、研發費用/銷售收入這26項財務指標構建經營績效評價體系。

(三)研究方法

1.因子分析。因子分析法是指從研究指標相關矩陣內部的依賴關系出發,把一些信息重疊、具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個不相關的綜合因子的一種多元統計分析方法。其基本思想是:通過構造因子模型,將原始觀察變量分解為因子的線性組合。根據相關性大小把變量分組,使同組內變量之間相關性較高,但不同組的變量不相關或相關性較低。每組變量代表一個基本結構,即公共因子。其目的在于用最少變量去描述整個的原本眾多的變量。

2.突變級數。突變級數是突變模型的分歧方程與模糊數學中的模糊隸屬函數相結合的結果。該方法有兩個支柱:一個是歸一方程,由初等突變理論的幾組分歧方程引申推導得出;另一個是它與模糊數學的隸屬函數相結合產生的突變模糊隸屬函數。它是通過對評價目標進行多層次矛盾分解,將其分解為樹形層次,然后利用突變理論與模糊數學相結合產生突變模糊隸屬函數,再由歸一公式進行綜合量化運算,最后歸為一個參數,即求出總的隸屬函數,從而對評價目標進行排序分析的一種綜合評價方法。建立樹形的遞階層次結構模型后,確定狀態變量個數選擇突變評價指標體系的突變系統類型。單個狀態變量的突變系統類型常用的有 3 個:

尖點突變系統模型:f(x)=x4+ax2+bx;

燕尾突變系統模型:f(x)=((1/5)x5)+((1/3)ax3)+((1/2)bx2)+cx;

蝴蝶突變系統模型:f(x)=((1/6)x6)+((1/4)ax4)+((1/3)bx3)+((1/2)cx2)+dx;

利用分解形式的分歧點方程導出歸一公式得:

尖點突變系統的歸一公式為:x[,a]=a[1/2],x[,b]=b[1/3],式中x[,a]表示對應a的x值,x[,b]表示對應b的x值;

燕尾突變系統的歸一公式為:x[,a]=a[1/2],x[,b]=b[1/3],x[,c]=c[1/4];

蝴蝶突變系統的歸一公式為:x[,a]=a[1/2],x[,b]=b[1/3],x[,c]=c[1/4],x[,d]=d[1/5]。

由歸一公式將系統內各變量不同的質態化為同一質態。最后利用歸一公式進行綜合評價。利用歸一公式對同一對象各個控制變量計算出對應的數量值,對應的狀態變量取值根據控制變量之間的關系確定。同一層次控制變量之間的關系分為互補和非互補兩種,前者取各控制變量對應的狀態變量的平均值;后者取其瓶頸——最小值。

3.數據包絡分析法。數據包絡法是運用數學工具評價經濟系統生產前沿面有效性的非參數方法,它適用于多投入多產出的多目標決策單元的績效評價。這種方法以相對效率為基礎,根據多指標投入與多指標產出對相同類型的決策單元進行相對有效性評價。其中,最常用的是規模效應不變的CCR模型和規模效應可變的BCC模型。在現實的經濟環境中,政策法規、市場環境等因素會限制光伏企業在理想的規模狀態下運行,因此本文采用規模效應可變模型即BCC模型。

其中，m表示輸入指標個數,n表示輸出指標個數;xij0表示第j0決策單元的第i項輸入指標,yrj0表示第j0決策單元的第r項輸出指標,即分別簡寫為xj0和yj0;s+,s-表示松弛變量;ε表示非阿基米德無窮小量。當θ0=1時,說明企業的績效達到了 DEA 有效;若θ0<1時,則說明企業的績效未達到DEA有效。

三、實證分析

(一)利用因子分析法提取公共因子

本文采用spss20.0統計軟件,對光伏產業上市公司經營績效評價體系進行因子分析。選取特征值大于1的公共因子作為有效因子。

1.數據的適用性檢驗。采用KMO檢驗法和巴特利特球體檢驗法對45家光伏產業上市公司樣本2015—2017年所有數據進行適用性檢驗,檢驗結果如表1所示。

表1 KMO和Bartlett檢驗

由表1分析結果可知,KMO統計量為0.671,為中等水平,同時巴特利特球形檢驗結果的顯著概率是0.000,表明各個指標間的相關性較強,適宜做因子分析。

2.確定成長性評價指標體系。為了避免在構建光伏產業上市公司成長性評價指標體系中的主觀因素的影響,我們通過spss20.0進行主成分分析來確定成長性評價指標體系。

(1)對45家企業的26項指標進行主成分篩選,選取主成分的特征值大于1的公因子,軟件分析結果如表2所示。

表2 主成分分析結果

根據表2的結果分析,通過觀察26個主成分的特征值和方差貢獻率,可知特征值大于1的公因子有6個,而6個主成分的方差貢獻率占據了原數據的84.837%,說明特征值大于1的6個主成分較好地概括了原數據。根據方差貢獻率,可對6個主成分做相對重要性的排序。

(2)通過觀察成分矩陣中各變量在6個主成分上載荷系數的不同,可以確定6個主成分所包含的變量。但由于成分矩陣中載荷系數區別不是很大,所以采用最大方差法對初始載荷矩陣進行因子旋轉,分析結果如表3所示。

表3 實行因子旋轉后的載荷矩陣

根據表3可知，第一成分在資產報酬率B、息稅前營業利潤率、凈資產收益率B、成本費用利潤率有較高載荷;第二成分在現金比率、速動比率、流動比率、經營活動產生的現金流量凈額/負債合計上有較高載荷;第三成分在營業周期B、研發費用比率、銷售期間費用率、存貨周轉率D上有較高載荷;第四成分在有形凈值債務率、產權比率、可持續增長率上有較高載荷;第五成分在總資產增長率A、營業收入增長率C、所有者權益增長率A上有較高載荷;第六成分在總資產周轉率D、固定資產周轉率D、每股經營活動產生的現金流量凈額上有較高載荷。根據26項變量在各自主成分上的載荷系數從大到小排序,得到下一級指標間的重要性排序。根據各成分所包含的變量對各個成分進行命名，由此產生了關于光伏產業上市公司成長性評價的樹形指標體系,如表4所示。

表4 樹形指標體系

(二)經營績效突變級數評價

1.確定各突變系統的互補或非互補原則。通過spss20.0軟件,采用因子分析中的主成分分析法,對45家光伏產業上市公司2015—2017年26項指標的平均數據,通過計算各突變系統內指標間的相關系數的矩陣,并對相關系數進行假設檢驗,得出相關系數和P值,以判斷指標間的相關性,并據此判斷各突變系統計算時使用互補或者非互補的原則。

2.基于突變級數的成長性評價。將45家光伏

產業上市公司26項指標的平均數據運用極差變換法進行無量綱化處理,將各項指標取值范圍控制在0～1之間,按照突變級數法的基本原理和步驟得出光伏產業上市公司的成長性指標,得分以及排名情況如表5所示。

表5 中國上市光伏企業樣本績效排名結果

根據表5數據可以發現以下規律:(1)光伏產業內的上市公司個體間存在較大差異,排名靠前的企業和排名靠后的企業其成長系數相差很大。(2)成長系數高、排名靠前的企業,其盈利能力、償債能力、營運能力、發展能力整體水平都很高,各方面的能力系數都在0.9以上。(3)低成長系數的企業,其短板各不相同,其中絕大多數是營運能力欠缺,也有部分企業是由于盈利能力不佳。(4)光伏產業內的上市公司的償債能力和發展能力普遍都很高,而部分企業營運能力和盈利能力表現不佳,可能是受所采用的數據僅限2015—2017年的影響,這也反映了當前經濟狀況不佳,以及光伏產品市場不景氣對光伏產業造成的影響巨大。

(三)經營績效數據包絡法分析

本文利用突變級數對上市光伏企業的經營績效進行了客觀評價,找到了光伏企業經營績效的短板。為了進一步有針對性地提出優化企業資源配置、提高企業經營績效的建議,本文采用了數據包絡分析法進行進一步分析。

1.確定輸入、輸出指標。本文選取這45家光伏企業2017年的年度財務數據,剔除2017年凈利潤為負的公司樣本,最終選取了33家公司樣本作為決策單元。本文DMU數量大于輸入與輸出指標數量之和,符合數據包絡法的經驗法則。綜合已有類似研究的做法,本文制訂了輸入和輸出指標:輸入指標包括營業成本、固定資產凈額和管理費用;輸出指標包括營業收入、凈利潤。

2.經營效率總體評價。本文利用DEAP2.1軟件計算得出中國上市光伏企業的綜合效率(Crste)、純技術效率(Vrste)、規模效率(Scale),具體效率值見表6。

表6 中國上市光伏企業樣本經營效率測算結果

注：由于績效排名第二的企業2017年凈利潤為負，不符合DEAP軟件對數據的非負要求，故剔除了該樣本。

總體來看,33家中國上市的光伏企業中,有7家企業實現了經營效率的DEA有效,即Crste=1,且相關松弛變量均為零,占樣本數的21.21%。其中有4家公司位列績效排名前十的公司中。這表明這些企業在參考集內既無投入冗余,也無產出不足。其余26家企業的經營效率非相對有效，其相對效率值均小于1,或者雖然某一項效率值為1,但存在投入冗余或產出不足。在這非DEA有效的26家上市光伏企業中,中航電子、云南鍺業、科士達、東貝B股、東方鉭業、新安股份和南玻A共7家達到了純技術有效而非規模有效。另外19家企業既非技術有效也非規模有效,占非有效公司總數的73.08%。

從表6還可以看出,7家上市的光伏企業達到了規模效益不變。這7家企業分別是三安光電、萬和電氣、林洋電子、陽光電源、珈偉股份、閩發鋁業和晶盛機電。這說明這7家企業現有的規模比較合理,不需要擴大或減小經營規模。在非DEA有效的26家上市光伏企業中,有10家企業處于規模報酬遞減狀態,16家企業處于規模報酬遞增狀態。

根據表6的內容歸納出中國光伏上市企業的整體績效情況,如表7所示。

表7 中國上市光伏企業樣本經營效率整體情況

3.差量分析。為了明確上市光伏企業經營績效提高的方向和幅度,本文進一步對DEA分析方法的松弛變量進行分析。具體測算結果見表8。

表8中國上市光伏企業樣本經營效率改進的松弛變量單位:萬元

公司名稱營業收入凈利潤固定資產凈額營業成本管理費用規模狀態 回天新材03 849.85126 070.9900238.600drs 橫店東磁027 606.980 000drs 隆基股份01 234.701106 365.40000drs 棱光實業05 600.67341 470.36001 733.441drs 京運通04 199.456121 740.1000876.994drs 秀強股份06 330.7885 216.95200irs 金智科技011 361.25000466.868irs 多氟多010 911.79042 197.30000irs 蘇州固锝05 749.537000irs 億晶光電011 686.150168 755.20000irs 亞瑪頓01 773.0656 285.96700irs 新大新材018 389.72034 383.63000irs 上海貝嶺03 156.457001 969.478irs 拓日新能07 874.70157 599.70000irs 向日葵08 424.84377 142.43000irs 安彩高科010 102.00093 465.74000irs 天通股份021 988.38074 351.98000irs 江蘇陽光05 022.302134 754.50000irs 航天機電026 493.01010 921.89000irs

通過表8可以看出，回天新材、橫店東磁、隆基股份、棱光實業和京運通這5家公司處于規模遞減狀態，公司需要減少固定資產和管理費用的投入，從而增加企業凈利潤；而秀強股份等14家公司處于規模遞增狀態，公司應該增加固定資產投入或增加管理費用的投入，尤其是研發費用的投入，從而提高企業凈利潤。而在33家中國上市光伏企業中，其余14家企業均達到技術有效或規模有效，應保持現有規模不變。

對于非DEA有效的26家上市光伏企業,根據表8的結果并結合原有指標數據,通過“投影”計算,將相關輸入輸出指標進行調整,得出了決策單元DEA有效的目標值,如表9所示。

表9非DEA有效決策單元的投影結果單位:萬元

表9(續)

公司名稱輸出指標輸入指標 營業收入凈利潤固定資產凈額營業成本管理費用 中航電子599 857.50064 982.720224 265.500407 875.300102 968.400 云南鍺業82 407.20012 426.18065 343.75061 132.7706 554.761 秀強股份78 678.4309 648.26530 107.42052 289.2708 501.649 科士達117 165.80012 971.17043 704.84079 543.72010 109.670 回天新材64 209.78012745.64014 610.80038 771.7209 552.642 金智科技105 240.80017 559.39017 868.46067 442.01012 252.170 多氟多155 955.10012 553.46043 794.980115 757.10010 547.930 蘇州固锝81 906.4409 722.31339 687.88059 647.7907 280.859 東貝B股426 403.20011 663.88081 654.200372 217.80027 676.640 東方鉭業287 343.100372.953185 961.800264 577.50012 903.510 億晶光電269 014.10018 416.63056 593.840196 922.40017 320.120 亞瑪頓70 199.2207 932.85938 132.010560 06.2505 646.521 新大新材154 770.50025 105.14074 876.070101 662.10014 132.780 新安股份676 532.60043 672.480312 636.300531 713.90051 706.730 上海貝嶺58 551.5007 418.1958 866.69138 991.3008 435.434 橫店東磁326 850.30055 391.450178 287.300215 373.10037 864.630 隆基股份228 046.1008 467.09083 843.730191 356.80011 416.090 棱光實業38 084.6608 019.95410 651.11022 002.9807 568.539 南玻A773 379.60016 7531.400797 993.800550 130.10067 132.130 拓日新能106 423.2009 172.76743 515.11086 145.2306 241.294 向日葵112 292.20012 483.72045 960.16078 354.0609 297.600 安彩高科175 579.00011 752.00042 795.750136 110.30010 311.680 天通股份125 610.10023 357.96025 030.11078 540.56014 032.700 江蘇陽光234 200.80017 674.91054 536.020168 266.60016 060.260 京運通46 586.7109 557.86311 939.74027 460.1308 214.237 航天機電335 886.90045 249.130189 606.800231 855.90025 206.630

五、結論

本文利用在國內上市的中國光伏企業2015—2017年的財務數據,綜合運用因子分析、突變級數和DEA法,對中國上市光伏企業的經營績效進行了客觀評價,并進一步提出了優化資源配置的解決方案。本文研究發現,在國內上市的光伏企業中,處于前十的公司分別是中航電子、海潤光伏、云南鍺業、三安光電、萬和電氣、秀強股份、林洋電子、科士達、陽光電源和回天新材。倒數前十的公司分別是江蘇陽光、洛陽玻璃、宏達新材、天龍光電、銀星能源、京運通、綜藝股份、晶盛機電、航天機電、*ST 集成。

中國上市光伏企業的經營績效整體不佳,資源投入并未獲得理想化的產出,資源使用的過程也存在諸多不足。處于規模遞減狀態的公司需要減少固定資產和管理費用的投入，從而增加企業凈利潤;而處于規模遞增狀態的公司應該增加固定資產的投入，尤其是研發費用的投入，從而提高企業凈利潤。

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