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山西省能源产业的金融支持效率研究

2016-04-20许一帆杨有振

会计之友 2016年8期
关键词:金融支持

许一帆 杨有振

【摘 要】 能源产业的优化发展离不开金融支持。山西作为能源大省,能源产业在其经济中占有举足轻重的地位,而金融支持是否有效,直接影响着能源产业持续健康发展。文章通过数据包络分析法,对山西省十家上市能源企业进行金融支持效率的实证分析,根据实证结果分析能源产业金融支持有效性,从而得出推进资本市场发展,完善商业银行金融服务体系,以及能源企业加大产品创新,提高自身综合竞争力的金融支持策略选择。

【关键词】 能源产业; 金融支持; 效率分析

中图分类号:F832.1 文献标识码:A 文章编号:1004-5937(2016)08-0014-03

一、引言

山西省正处于经济转型关键时期,社会经济矛盾日益突出,正面临经济增长的可持续性、产业升级、区域经济协调发展等相关问题。山西能源资源丰富,但同时也限制了山西经济增长的持续性及多样性。当前,山西资源型经济转型仍处于摸索阶段,山西能源产业如何继续保持增长态势,如何在资源型经济转型发展中实现经济持续增长,是当前山西经济转型中面临的重大问题。

国内学者研究产业金融支持方面主要分为新兴产业、产业转型金融支持战略研究以及产业金融支持效率研究。前者大多数属于定性研究与理论研究,后者则多为定量研究与实证研究。从定量研究分析,大多学者运用DEA等统计模型,研究金融支持各种产业发展的效率问题。国内学者运用数据包络分析模型进行多角度、多方面、多领域研究。周再清和吴俊杰[1]基于DEA模型,对金融支农效率进行实证研究,认为我国农村金融资源整体上未实现有效率的配置。孙爱军等[2]运用DEA-Malmquist指数方法,采用中国1998—2010年各省域的数据,分为三大产业,计算出金融对各省经济发展支持的效率,得出金融在不同省域发挥的作用和效率存在差异的结论。熊正德等[3]同时运用DEA模型和Logit模型,测量相关新兴产业金融支持效率,认为金融支持效率的影响因素具有阶段特征。徐枫和周文浩[4]通过DEA模型得出纯技术效率是制约新能源产业效率关键因素的结论,运用Logit模型的结果认为直接融资方式并未很好地发挥促进我国新能源产业发展的作用,而间接融资方式作用明显。

总之,现有文献对于产业金融支持问题从不同角度进行研究,但少有学者针对山西省能源产业进行金融支持效率问题研究。本文基于山西省产业转型发展大背景,通过数据包络分析法,分析山西省能源产业金融支持是否有效率,并对比三年的金融支持效率差异,进一步分析金融支持效率变化的原因,从经济环境和制度环境多角度分析,以山西省能源产业金融支持中的问题作为突破点,找到如何进一步发展传统能源产业的金融支持体系。在产业转型背景下,山西省应加快产业升级,深化产业结构,发展接续替代产业,实现能源产品深加工,产品种类多样化,接替产业深度与广度都应进一步发展,期望能够运用金融支持手段加快产业改革进程,率先突破,进一步探索金融支持新兴产业发展的策略选择,为全国整体经济转型提供有价值的借鉴经验。

二、模型设定及指标选取

(一)模型选择

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是由Charnes、Coopor and Rhodes于1978年提出的,根据已知原始数据,使用DEA模型评价具有多投入和多产出的决策单元之相对有效性的一种方法。第一个DEA模型是CCR模型,后来Charnes et al.[5]将CCR模型中的假定规模收益不变改为规模收益变动,从而形成BCC模型。根据本文能源产业金融支持效率的特点,采用产出导向的BCC模型进行金融支持的效率分析,考察不同上市能源企业通过直接和间接融资方式,融通资金实现产出最大化。本文采用的DEA分析软件是DEAP 2.1。

(二)指标选取

本文运用生产法与资产法,结合能源产业的特点,作为模型指标的选取方法。DEA模型是多投入多产出模型,在投入指标选取方面,采用资产负债率和流通股占总股本比例作为投入指标。资产负债率是期末负债总额除以资产总额的百分比,反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的;流通股占总股本比例是已流通股份除以总股本的百分比,反映企业通过证券市场的融资比例。在产出指标选取方面,采用营业收入增长率、基本每股收益增长率、总资产增长率三个反映企业盈利能力和发展能力的指标作为产出指标,反映金融支持行为对企业绩效的影响。

(三)数据来源

山西作为能源大省,能源产业占有重要的地位,山西省内一些大型能源企业都在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌上市。考虑到数据的可得性和可靠性,本文选择了山西省在沪深两市上市的十家能源企业进行分析研究。这十家上市公司是山西省最具代表性的能源企业,反映了山西省能源产业发展动态及趋势。这十家能源企业包括大同煤业、山煤国际、太钢不锈、西山煤电、漳泽电力、美锦能源、太原刚玉、五矿稀土、潞安环能、通宝能源。

在实证过程中,本文收集了山西省十家上市公司2009 年、2012年以及2014年的公司年度财务报表数据,根据不同时间进行了截面数据整理,考虑不同年份及宏观经济环境金融支持的效率的变化。文中资产负债率、营业收入增长率、基本每股收益增长率、总资产增长率等数据来源于各大上市公司财务报表,流通股合计占总股本比例数据来源于东方财富网。

(四)数据处理

利用DEA模型分析时,其对数据的要求是不能存在负数,而笔者选取的营业收入增长率、基本每股收益增长率及总资产增长率指标都有较多负数,因此需要对所得研究数据进行归一化处理,使得取值落在[0,1]的范围内,将数据去掉量纲及符号的影响。归一化处理并不会影响最后研究结果,它使得各决策单元之间发生平移和固定比例的缩放。因此,对于存在负数的原始数据进行归一化处理,数据都为正后再使用DEA模型分析。

三、DEA模型结果分析

金融支持山西省能源产业发展,即通过各种渠道——银行放款、金融市场、投资基金等方式获得运作资金,从而实现山西省能源产业进一步发展和产业优化升级。

(一)综合效率分析

采用BCC模型分析时,综合效率=纯技术效率×规模效率,把造成综合无效率的两个原因,即生产技术上的低效率和未处于最佳规模分离开来,得到的纯技术效率更准确地反映企业的经营管理水平。

由表1山西省上市能源企业综合效率值分析可知,(1)从综合效率平均值来看,由于受到国际金融危机和山西省煤炭重组政策的影响,2009年山西省上市能源企业综合效率平均值最低为0.698,山西省能源产业整体金融支持效率较低。随着一系列经济政策的出台和经济逐渐复苏,对煤炭、电力等能源需求量不断增加,2012年综合效率平均值最高为0.886,山西省能源产业整体金融支持效率逐渐提高。但由于全球经济仍处于不景气周期,山西省传统能源企业面临转型发展问题,有效需求不足,相对产能过剩,2014年综合效率平均值有所下降,为0.829。从整体趋势来看,山西省能源产业金融支持效率保持良好发展。(2)从各家上市企业来看,2012年有6家上市能源企业综合效率值为1,是三年数据中数量最多的。2009年仅有3家综合效率值为1,是2012年的50%。

上述现象的发生是基于多方面因素影响。(1)2008年以来的金融危机,对中国各个行业各个企业的生存和发展均产生了前所未有的影响,对能源企业也不例外。出口行业受到较大冲击,而电力行业、能源产业所受直接冲击较小但影响较深。随着4万亿元基建投资的投放,钢铁、水泥等相关行业较快复苏,电力及能源产业复苏的速度则比较缓慢。这是由于电力及能源行业产能增加较快,产能仍然过剩,若要达到供求平衡状态还需两到三年时间。(2)各项宏观政策从出台到发挥作用有一定时滞,2008年底政府出台4万亿民生工程、基础设施投资计划,由于政策有一定时滞,所以2009年山西能源产业金融支持效率不高,但是到2012年,随着各项工程开工,对煤炭、电力等能源需求量增加,能源产业得到发展,金融支持效率也随之提高。(3)山西省煤炭业并购重组,调整、升级山西煤炭产业。2008年,山西省政府出台《关于加快推进煤矿企业兼并重组的实施意见》,要求大集团控股经营的煤炭产量达到全省总产量的75%以上。2009年,山西省政府出台《煤炭产业调整和振兴规划》,进一步加快山西煤炭行业调整的步伐。2000多座矿井参与兼并重组,山西煤矿资源整合于七大主体——山西省五大煤业集团、山西煤炭运销集团和山西煤炭进出口公司。一方面,小煤矿因追求短期效益而私挖乱采,不仅对山西生态环境和安全生产造成威胁,而且对煤炭能源价格控制不利。整合小型煤矿后,可以更好地根据市场供求控制煤炭产量。因此,经过三年调整,到2012年,山西能源企业金融支持综合效率有了明显提高。另一方面,随着煤炭行业兼并重组,千亿元民间资金从煤炭行业流出进入资本市场,传统能源行业所占用资金过多问题得到缓解,有助于提高金融支持效率。将更多资金投入到其他新兴产业,实现产业转型升级,才是经济发展的根本选择。

(二)纯技术效率分析

纯技术效率表示在一定技术条件下,投入一定量的要素,使得企业产出最大化,投入要素的使用效率。纯技术效率值越高,表示生产资料投入得到更好的有效运用,制度运行效率和管理水平更高。

由表1可知,(1)从纯技术效率平均值可以看出,从2009年到2014年,山西省上市能源企业纯技术效率值分别为0.848、0.928、0.893,说明山西省能源产业技术能力不断增强,特别是2012年,比2009年纯技术效率平均值增加9.4%。(2)从各家上市企业来看,2012年有7家上市能源企业纯技术效率值为1,是三年数据中数量最多的。而2009年仅有4家纯技术效率值为1,是2012年的57%。

(三)规模效率分析

规模效率代表一个企业在一个时期里投入产出比是否合适。规模效率值越高,代表投入的生产要素规模越合适。

由表1可知,(1)从规模效率平均值可以看出,从2009年到2014年,山西省上市能源企业规模效率值分别为0.805、0.954、0.922,说明山西省能源产业规模效应不断增强,特别是2012年,比2009年规模效率平均值增加18.5%,充分体现山西煤炭资源整合的规模效应。(2)从各家上市企业来看,2012年有6家上市能源企业规模效率值为1,是三年数据中数量最多的,并且另外3家规模效率值都在0.9以上,而2009年仅有3家规模效率值为1。

(四)综合效率、纯技术效率及规模效率三者整体分析

在金融支持能源产业效率衡量中,综合效率从整体上反映金融投入是否存在投入要素浪费。在表1中,2009年、2012年及2014年山西省能源产业金融支持综合效率分别为0.698、0.886、0.829,表明三年整体上能源产业金融配置未达到有效状态,金融资源存在未充分利用现象。

纯技术效率主要衡量能源产业金融制度运行效率及管理水平。在表1中,2012年及2014年纯技术效率平均值分别为0.928和0.893。规模效率衡量能源产业金融资源投入是否处于最优规模,2012年及2014年规模效率平均值分别为0.954及0.922,都高于同时期规模效率平均值,表明山西能源产业金融制度运行效率及管理水平有待提高,金融资源投入规模与山西能源产业发展需求不相适应。

四、结论及建议

(一)结论

本文通过对不同时期能源产业金融支持效率的测量,运用DEA模型对山西省能源产业金融支持效率进行了实证研究,得到相关研究结论。第一,从整体上来看,山西省能源产业金融资源未实现有效配置,山西能源产业金融制度运行效率及管理水平有待提高,金融资源投入规模与山西能源产业发展需求不相适应,还有改善空间。第二,各时期金融支持效率差异明显。金融支持效率受经济环境、宏观经济政策影响明显,具有政策特征。因此,可以通过出台相关政策,提高金融支持效率,以最合理的资金投入获得产出最大化和企业价值最大化,在不浪费资源的前提下,实现能源产业及接续替代产业的持续健康发展。

(二)山西省能源产业金融支持体系构建策略

1.推进资本市场发展,鼓励山西五大煤业集团整体上市,提升中国股市的“山西板块”发展。根据山西各大煤炭能源企业的财务报表,可以发现在非流动负债中,长期借款占主要份额,说明在能源企业融资体系中,向银行等金融机构借款的间接融资方式为其主要融资手段。而在经济不景气时,银行等金融机构会根据经济形势评估煤炭等能源企业的还款能力,会出现无法及时获得资金的情况,如果企业过分依赖银行融通资金,会造成流动资金短缺,正常经营受到影响。因此,能源企业应积极上市,扩大从资本市场融通资金比例,发挥资本市场融通长期、稳定资金的能力,提高企业经营稳定性。

2.完善商业银行金融服务体系。山西省商业银行资产中有相当一部分都投资于煤炭等能源产业方面,这样一旦发生产业性衰退及亏损,不利于信用风险的防范、控制与分散。因此商业银行应分散资金投资,分析不同产业发展趋势及企业优势,不仅要支持传统能源产业的持续健康发展,而且要支持接续替代产业的创新发展。传统能源产业已成为夕阳产业,不能形成长期持续增长点,而接续替代产业作为新兴产业,综合实力较弱,无法从股票市场进行融资,资金短缺现象比较严重,更需要商业银行的金融支持。商业银行资金投向应该向接续替代产业倾斜,发展新兴产业是山西省持续健康发展的必然要求。

3.能源企业应加大产品创新,提高自身综合竞争力。企业是产业的细胞,产业的持续发展离不开每一个企业的努力,企业寻找新的创新点,为产业发展提供新的机遇。煤炭等能源企业可以改进生产技术和管理手段,大力发展高附加值的相关产品,获得更高利润,从而有更多资金进入该企业和该行业,进一步提高企业和行业的竞争力,形成一个良性循环系统。金融支持是产业发展的重要因素,但企业和产业的活力与创新是自身发展良好的关键点。

【参考文献】

[1] 周再清,吴俊杰.基于DEA模型的金融支农效率研究[J].求索,2009(9):24-26.

[2] 孙爱军,蒋,方先明.金融支持经济发展效率比较——基于DEA-Malmquist指数方法的分析[J].中央财经大学学报,2011,9(11):34-39.

[3] 熊正德,詹斌,林雪.基于DEA和Logit模型的战略性新兴产业金融支持效率[J].系统工程,2011(6):35-41.

[4] 徐枫,周文浩.新能源产业的金融支持绩效评价——基于DEA和Logit模型[J].科技管理研究,2014(20):33-38.

[5] BANKER R D,CHARMES A,COOPER W W.Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis[J].Management Science,1984,30(9):1078-1092.

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