李仲夏LI Zhong-xia；苑希港YUAN Xi-gang；张晓青ZHANG Xiao-qing

（江苏师范大学商学院，徐州 221116）

0 引言

气候变暖已成为全球面对的挑战，缩小二氧化碳等温室气体的排放迫在眉睫。面对严峻的碳减排形势，2020年9月，习近平总书记在第七十五届联合国大会上提出，我国二氧化碳排放量力求于2030年抵达峰值，努力到2060年前实现碳中和，即“双碳”目标，更在此后的多个场合反复重申，强调坚决落实。2021年9月，国务院印发的《关于全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》提出，到2025年单位国内生产总值二氧化碳排放比2020年下降18%，到2030年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上。这些目标的设定，标明我国面临的碳减排任务更加困难。相对而言，新能源是一种朝阳产业必须大力扶持。新能源产业包括地热、太阳等，大力推进这些产业有利于从根本上转变经济增长模式，实现能源结构的转型升级。

江苏省的传统化石能源比较稀少，大力发展新能源产业有利于更好地实现传统产业结构的升级，更好地促进经济健康快速发展。近年来，江苏省开始实施发展新能源产业的管理办法，颁布了一系列的新能源产业发展政策，很好地推动了新能源产业又好又快的发展。例如，从新能源汽车产业方面来看，在“十三五”规划实施期间，江苏省通过大力推广和鼓励使用新能源汽车，其使用量2021年超过35万辆。截至2021年，江苏省基本形成以私有顾客购买和使用新能源汽车为主的应用布局，基本建成布局合理、智能高效的充电基础设施布局体系并建成30多万个充电桩，能够有效地满足30多万辆新能源汽车的充电需求。这些数据表明江苏省新能源汽车产业发展地位的提升和升级。从江苏省光伏产业发展来看，到2021年，我国光伏领域的光伏产业专利申请量达到98000件，其中，江苏省光伏产业专利申请量超过30000件，这个数量远远超过其他的申请量。和传统的化石燃料能源产业相比，江苏省的新能源产业仍然处于发展的初级阶段。因此，即使江苏省的新能源产业发展速度非常快，同时，在技术、使用、消费者接受程度等方面也存在很多问题。想要推动江苏省新能源产业更好更快地发展，首先，新能源企业自身要做好充分人力、财力、物力等方面的准备，尤其是新能源企业要有发展所需的资金。新能源企业如何通过有限的金融资源供给实现更高的融资效率已经逐渐成为提高新能源企业从粗放式增长转向高质量发展的关键。

1 两阶段DEA模型构建和应用

众所周知，数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称为DEA）是由著名的运筹学家Charnes和Cooper于1978年提出来的。数据包络分析适用于对一个多投入和多产出的决策单元的相对效率进行评价，用于评价决策单元的融资效率、经营效率等。DEA效率评价模型主要包括基于规模收益不变的CCR评价模型和BCC评价模型，许多学者提出了各种类型的效率评价模型。例如，基于规模收益不增的FG效率模型（Fare and Grosskopf，1985）[1]，基于规模收益非减的ST效率模型（Seiford and Thrall，1990）[2]，基于有效决策单元（DMU）进一步排序的超效率DEA效率模型（Andersen and Petersen，1993）[3]，考虑松弛变量影响的SBM效率模型（Slacks-Based Measure）[4]。此外，为了控制外部环境变化和随机误差对决策单元带来的影响，Banker和Morey（1986）[5]构建一种新型的处理外生环境变量的一阶DEA效率模型，Coelli（1998）[6]进一步提出了两阶段DEA效率模型，主要用于评价外部环境变量对DMU产生的影响。近些年来，许多学者运用数据包络分析方法对环境效率进行评价。例如：Chen等（2020）[7]提出了一种考虑非期望产出的环境效率DEA模型，其中包括三个新的评价策略，都为了反映决策单元在不同政策目标下的需求。最后，对中国2006-2015年经济发展所带来的的环境效率进行评价。基于以上研究，本文通过构建两阶段DEA模型对江苏省新能源产业的融资效率问题进行评价。模型构建如下：假设有n个决策单元，每个决策单元有m个投入和s个产出以及k个中间产出，其中：Xi作为第i个决策单元第一阶段资金筹集系统的投入，Xi=（xi1，xi2，…，xim）T；Zi作为第i个决策单元第一阶段资金筹集系统的产出及第二阶段资金配置系统的投入，Zi=（zi1，zi2，…，zik）T；Yi作为第二阶段资金配置系统的产出，Yi=（yi1，yi2，…，yis）T。V=（v1，v2，…，vm），W=（w1，w2，…，wk），U=（u1，u2，…，us）分别是投入、中间及产出变量的权重，两阶段DEA融资效率评价模型如下：

其中，ε是非阿基米德无穷小量，eT=（1，1，…，1）。如果U*，V*，W*作为模型的最优解，决策单元的整体及子过程的效率表示为其中，E0表示为决策单元的融资效率，E1和E2分别表示为决策单元两个子阶段的筹资效率和配置效率，可得E0=E1×E2。决策单元的融资效率取值表示为1，该决策单元就是表示融资有效，更进一步说，该决策单元的筹资效率和配置效率都有效，结果必须等于1。

2 评价指标体系构建和应用

要正确使用两阶段数据包络分析对江苏省新能源产业的融资效率进行评价，必须选择准确的投入和产出指标。将江苏省新能源产业的融资效率分为两个部分，为筹资效率和配置效率。筹资效率表示新能源产业应该以最小的成本、最快的速度得到经营所需要的资金，配置效率表示新能源产业将融资得到的全部资金投入到企业的生产和运营活动中，有助于实现企业的经营利润最大化。结合江苏省新能源产业的实际情况和数据的可获得性及典型性，本文主要选取融资成本、融资风险和融资时间作为投入指标，选取负债融资额和股东权益融资额代表中间投入指标，选取盈利能力、营运能力和发展能力作为最终的产出指标。最终江苏省新能源产业融资效率的投入产出指标评价体系见表1。

3 样本选取和数据来源和效率评价及结果分析

本文选取2012-2020年九个会计年度的实际数据为对象。从Wind数据库、每个新能源上市公司的财务年报数据等数据资料和数据信息，结合数据资料的可获得性，最终，总共选取30家新能源企业，其中，10家风电企业、5家新能源汽车相关企业、5家太阳能光伏企业、7家生物质能企业和3家地热能企业。对30家新能源上市公司的原始数据进行处理。

将投入和产出指标中的原始数据进行无量纲处理，运用Matlab软件对两阶段DEA模型求解。得出江苏省30家新能源上市公司2012年至2020年度的筹资效率和配置效率以及融资效率。当效率值小于0.85时，表示相对无效；当效率值位于0.85-1之间时，表示相对效率非常高；当效率值等于1时，表示绝对有效。

表2可得：从2012年到2020年，江苏省新能源产业的融资效率都位于相对较低的水平上，平均取值都为0.254，0.254，0.254，0.254，0.261，0.264，0.268，0.269，0.284，同时，这几年里，能达到绝对有效的上市公司数量非常少。在30家新能源企业中，每年只有1家上市公司达到绝对有效。表3看出：从2012年到2020年期间，江苏省新能源产业的筹资效率也位于较低水平上，平均取值分别都为0.358，0.364，0.354，0.364，0.410，0.374，0.397，0.424，0.435，这几年能达到绝对有效的上市公司数量逐渐增多。表4看出：从2012年到2020年期间，江苏省新能源产业的配置效率都相对较高，平均取值分别为0.678，0.679，0.654，0.642，0.648，0.657，0.689，0.647，0.681。这几年能够达到绝对有效的上市公司数量增加。

表2 江苏省新能源产业融资效率结果分析

表3 江苏省新能源产业筹资效率结果分析

表4 江苏省新能源产业配置效率结果分析

4 研究结论和政策建议

本文运用所构建的两阶段DEA效率评价模型，对江苏省30家新能源企业2012年至2020年的融资效率进行深入评价。可得如下结论：①从2012年至2020年，江苏省新能源产业的融资效率水平总体较低，存在很大的提升的空间。②从2012年至2020年，江苏省新能源产业的筹资效率和配置效率平均处于上升阶段，绝对有效的上市公司数量逐年提升。

就如何提升江苏省新能源产业的融资效率，提出以下建议：

①建立和完善新能源产业相关的融资政策，加强宏观政策的落实。作为政府机关，应建立更完善的新能源产业融资政策，完善监管体制。对扰乱市场的不正当行为进行查处，坚决维护新能源企业的整体利益，维护良好的市场环境，完善现有的财政税收支持体系。建立和完善新能源产业的优胜劣汰机制，让其公平有序参与市场竞争。为新能源产业更好地提升融资效率提供良好的外部环境。

②健全和提升新能源企业自身的融资途径，提升新能源企业的融资能力。作为融资的主体，新能源企业应不断提升融资能力，制定多种融资制度，开辟多条融资路径，健全自身的规章制度，加强自身的监管力度，为提升融资效率提供良好的内部环境。新能源企业要提升资金使用效率，减少资源浪费，提高资金运作效率，拓展融资渠道，提升自身融资能力。

③加强和提升信息技术和人力资源的使用效率。新能源企业要不断提升自身的融资能力和资金使用效率，更重要的是要努力发挥自身的技术和人力资源优势。加强和高校、科研院所的联系，通过开展产学研等多种途径，提高自身的竞争力，加强新型人才的培养，形成具有创新意识和自主学习意识的科研团队，建立高效的人才激励机制，充分发挥人才的能力，不断提升自身的竞争力，提升自身的融资能力和效率。