光伏企業價值創造能力評價研究

劉吉成 閆文婧 顏蘇莉 王源

【摘 要】 當前我國光伏產業發展迅速，但較低的價值創造能力制約其良性發展。文章在分析我國光伏產業發展面臨問題的基礎上，構建了包含7個一級指標以及14個二級指標的光伏企業價值創造能力評價指標體系，基于熵權法確定了客觀權重、層次分析法確定了主觀權重、折中決策法確定了主客觀集成權重，并以62家樣本企業數據為依據，采用模糊綜合評價法對光伏企業的價值創造能力進行了評價研究。結果表明：我國光伏企業價值創造能力多處于“一般”和“較差”等級，具有較大的提升空間。對此，提出針對性建議，以期為光伏企業價值創造能力的提升提供借鑒。

【關鍵詞】 光伏企業; 價值創造能力; 熵權法; 層次分析法; 模糊綜合評價法

【中圖分類號】 F272.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2019）03-0078-05

一、引言

我國光伏產業起步雖然晚于歐美發達國家，但經過10年的快速發展和不斷積累，如今我國已在全球光伏產業中占據了重要地位，光伏電站裝機規模和光伏組件市場占有率均遙遙領先于世界多數國家和地區。然而，在光伏產業飛速發展的同時，擴張過快、產能過剩、忽視國內市場等一系列問題也隨之產生，在一定程度上影響了其發展速度。為了應對和解決這些問題，光伏企業需要根據市場變化審時度勢調整發展戰略。其中，選取適當方法評價自身實力，對我國當代光伏企業尋找差距、突破瓶頸而言，具有重要的現實意義。在眾多比較方法和衡量標準中，價值創造能力作為企業成長與發展所需的最重要能力之一，涉及日常經營管理的各個方面，利用價值創造能力水平可以較全面地衡量企業之間在創新實力、盈利能力、營運水平和發展潛力等方面的差距。

國內外學者對光伏產業進行了一定研究。巴赫希和薩德哈[ 1 ]提出了一種選擇光伏陣列結構類型的綜合經濟分析方法，并進行了仿真分析。桑野[ 2 ]分析了日本光伏產業的現狀和太陽能電池的應用技術，討論了未來全球范圍內基于太陽能電池的能源供應系統的前景。溫素彬和高奇[ 3 ]綜合運用凈現值、投資回收期和敏感性分析等投資決策工具，建立了光伏電站投資決策綜合評價體系。陳斯琴等[ 4 ]通過構建Tobit回歸模型，研究了影響光伏產業綜合效率的內外部因素。另外，也有一些學者對價值鏈進行了相關研究。郭曉梅等[ 5 ]在研究美的集團價值鏈管理的基礎上，提出了“互聯網+”的多維價值網絡模型。李宏和陳圳[ 6 ]利用基于貿易增加值數據分解的框架，評價了全球價值鏈視角下中國優勢制造業的競爭力。莫瑟等[ 7 ]評估了光伏價值鏈中的技術風險，并量化分析了其經濟影響。蔣振威和蓋文啟[ 8 ]基于系統動力學原理，研究了光伏產業的技術創新與價值創造。涂宏燁和張冀新[ 9 ]通過構建光伏產業成長能力評價指標體系，利用多級模糊綜合評價法對我國光伏產業的成長能力進行了評價。

國內外學者對光伏產業和價值鏈的相關研究都取得了一定成果，但鮮少有針對光伏企業價值創造的研究。本文主要利用模糊綜合評價法建立了光伏企業價值創造能力的綜合評價模型，基于我國具有代表性的上市光伏企業的相關數據進行了實證分析，并根據實證分析結果簡要提出了相應建議，以幫助我國光伏企業找到提升價值創造能力和可持續發展的有效途徑。

二、指標體系構建及數據預處理

（一）指標體系構建

本文主要從政府調控因素、產業發展因素、治理結構因素、創新能力因素、成長能力因素、獲利能力因素以及營運能力因素等方面對光伏企業價值創造能力影響因素進行篩選，最終選出14個因素構建成評價指標體系[ 10-11 ]，如圖1所示。

（二）數據預處理

利用同花順軟件提供的光伏概念板塊數據、國泰安CSMAR數據庫和各家光伏企業對外公布的年度財務報告，本文收集到62家光伏企業2013年至2017年共5年的財務指標等相關數據。在此基礎上計算得到各企業“價值創造能力”的3個外部影響因素和11個內部驅動因素的5年均值，為本文的實證分析提供數據支持。

本文采用極值法實現62家樣本光伏企業相應指標的無量綱化預處理，計算公式為：

三、基于主客觀集成思想確定指標組合權重

（一）熵權法確定客觀權重

本文運用熵權法來確定各指標的客觀權重。樣本光伏企業共有62家，每個樣本企業均對應著14項指標。本文首先計算了指標的貢獻度和熵值，其次在熵值基礎上計算得到14項指標各自的差異性系數，做歸一化處理后得到指標的客觀權重。熵權法計算過程并不復雜，利用Excel軟件即可實現。

（二）層次分析法確定主觀權重

層次分析法（簡稱AHP法）是確定指標主觀權重最常用的方法，其主要思想是以評價目標為出發點，對各評價指標進行分解，構造出指標之間的層級關系，收集并參考專家意見，再結合判斷矩陣計算權重系數。具體實現步驟如下：

1.構造判斷矩陣

判斷矩陣是以指標的層級結構為基礎構建得到的，用以體現專家對各指標間重要性程度的比較結果。設指標集U={u1，u2，…，um}由某一層級中的m個指標構成，根據1—9標度法來征求專家意見進行打分，從而分別評判兩兩指標間的相對重要性，即可得到判斷矩陣H。

接著，對判斷矩陣H歸一化。

2.確定指標權重

在判斷矩陣H的基礎上，根據公式HW=λW計算矩陣的最大特征值λmax和相應的最大特征向量wmax，最大特征向量wmax=（w1，w2，…，wm）即為m個指標的權重。

3.一致性檢驗

判斷矩陣是根據專家意見主觀賦值的，可能會存在指標間重要性程度相互矛盾的情況，因此需要進行判斷矩陣的一致性檢驗，用以驗證其合理性。一般而言，利用一致性指標CR來檢驗判斷矩陣，其表達式如式（3）。

根據上述層次分析法理論，對本文選用的14項影響光伏企業價值創造能力的因素用yaahp軟件進行主觀賦權，得到10位專家各自的判斷矩陣及相應指標權重系數。取10位專家賦權結果的算術平均數作為AHP法最終計算得到的主觀權重結果。

（三）折中決策法確定組合權重

基于折中決策法計算指標的組合權重，主要思路是在選定折中系數后，對主客觀權重進行加權平均處理，得到權重系數的折中值，計算公式如式（4）。

四、基于模糊綜合評價法的光伏企業價值創造能力評價實證

結合62家樣本光伏企業的無量綱化數據及指標的主客觀組合權重，按照模糊綜合評價的實證步驟，對樣本企業價值創造能力進行評價研究，步驟及結果分析如下。

（一）評語集的建立及評價等級的劃分

利用極值法對原始數據進行無量綱化后，所有指標的數值都被限定在[0，1]區間內，結合這樣的數據特征，本文建立的評語集為{非常好，很好，較好，一般，較差}，5個評價等級的劃分標準如表1所示。

（二）隸屬度值的計算及模糊評價矩陣的確定

根據降半梯形隸屬函數的計算原理，結合各評語等級中標準分值的劃分情況，可以計算得到不同樣本光伏企業各指標的隸屬度值，并據此構建各樣本企業的模糊判斷矩陣。以序號1樣本企業（東旭藍天）為例，可以得到其模糊判斷矩陣R1的計算結果。

R1中列1—列5從左至右分別代表評語集{非常好，很好，較好，一般，較差}的5個評價等級劃分標準，行1—行14從上至下則分別代表14個評價指標對應的模糊判斷子集。例如，矩陣第6行代表評價指標“每股收益增長率”對應的模糊判斷子集為（0，0，0.7900，0.2100，0），說明以降半梯形函數為隸屬函數時，計算得到的序號1樣本企業的每股收益增長率指標評價等級位于“較好”（對應隸屬度值為0.79）和“一般”（對應隸屬度值為0.21）之間。同理，可以得到其他樣本光伏企業的模糊判斷矩陣，此處不再詳細列出。

（三）各樣本企業模糊綜合評價向量及所處評價等級的計算

在得到各個樣本企業的模糊判斷矩陣R后，再將R與評價指標的權重向量A相結合，通過模糊變換B=A？莓R可以計算得到各樣本光伏企業的模糊綜合評價向量B。B是評語集V上的向量集合，能夠體現出樣本企業在評語集中不同評價等級的綜合隸屬度值，再通過比較不同評價等級下的隸屬度值大小可以得到樣本的模糊綜合評價結果。匯總可知，價值創造能力評價結果處于“較好”“一般”和“較差”等級的樣本企業數量分別為6、41和15，沒有任何樣本企業的價值創造能力評價結果為“非常好”或“很好”，說明在本文設定的評價等級劃分標準和選定的隸屬函數下，樣本整體的評價結果并不理想。

對評價等級進行百分制賦分，再分別結合各樣本企業的模糊綜合評價向量計算出其對應的百分制分數，以便排序和比較分析。本文對評價等級的百分制賦分如表2所示。

（四）模糊綜合評價結果及分析

將各樣本企業的模糊綜合評價向量與表2列出的評價等級百分制賦分向量相乘，可以計算得到各樣本企業價值創造能力的百分制分數，再根據分數大小對樣本企業進行排序，以此作為模糊綜合評價的最終結果。本文選取評價結果排名前10位的企業進行重點分析。

根據表3可知，價值創造能力評價結果排名前10的企業綜合得分在72.65分至76.54分范圍內，均位于評價等級“較好”和“一般”之間。以排名第一的光伏企業林洋能源為例，其綜合評價向量為（0.0266，0.2048，0.3555，0.2226，0.1905），據此計算得到的綜合得分為76.54。結合評價指標體系中具有代表性的幾個因素對評價結果進行簡要分析。

首先，產業發展因素方面，10家光伏企業的市場占有率總計達到了所有樣本企業的9.11%。市場占有率指標的主客觀組合權重為0.0975，在所有14個評價指標中權重系數值位列第4，說明指標值對評價結果影響較大。然而，需要注意的是，以主營業務為生產或銷售光伏組件產品的企業為例，由于不同企業的主營產品差異較大，如有些企業的產品側重于背板玻璃，有些企業則主要生產太陽能電池，因此本文計算的市場占有率數值并不代表企業在某個產品領域的市場控制能力，只能粗略估計企業綜合的市場表現水平。

其次，創新能力因素方面，10家企業研發支出占總收入的比重均值為2.48%，遠高于所有樣本企業的均值1.37%，說明10家企業在技術創新和研發投入力度方面明顯高于平均水平。指標研發支出占總收入的比重主客觀組合權重為0.1787，在所有二級評價指標中權重系數值是最大的。另外，這10家企業中有7家企業的主營業務是光伏組件的研發、生產和銷售，這類企業的特點是重視產學研的結合，創新驅動力很強，在進行價值創造能力評價時具有較大優勢。

再次，成長能力因素方面，10家企業的每股收益增長率、銷售收入增長率、可持續增長率、資本保值增值率的均值分別為37.94%、29.40%、3.94%和1.38，均高于所有樣本企業的均值28.47%、18.58%、3.83%和1.19。每股收益增長率和資本保值增值率均是上市公司股東重點關注的指標，37.94%的年均每股收益增長率和1.38的資本保值增值率在光伏企業發展過程中已處于較高水平，反映出目前光伏產業快速發展的態勢。

最后，評價結果排名前10的企業在獲利能力方面略好于樣本整體，其對應的凈資產收益率、每股收益、主營業務利潤率和成本費用利潤率的均值分別為7.63%、0.27、0.41%和8.57%，均高于62家樣本企業均值。然而，從企業獲利能力衡量光伏企業價值創造能力的指標看，樣本企業獲利能力的整體表現并不理想，10家代表性企業的每股收益均值僅為0.27，主營業務利潤率和成本費用利潤率指標值同樣差強人意。從綜合評價向量也可看出，大多數企業獲利能力評價結果處于“一般”或“較差”等級。

五、結論及建議

（一）結論

本文借鑒國內外相關研究文獻，在建立光伏企業價值創造能力評價指標體系的基礎上，利用熵權法、層次分析法、折中決策法分別確定了客觀權重、主觀權重、主客觀組合權重，采用模糊綜合評價法對62家光伏企業進行了價值創造能力評價研究，得出以下結論：

（1）在5個評價等級中沒有1個樣本企業進入“很好”和“非常好”行列，66%的企業處于“一般”和“較好”水平，24%的企業處于“較差”水平，說明我國上市光伏企業價值創造能力整體水平不高。

（2）科技是企業發展的動力，是企業生存的關鍵。目前國內光伏企業重視技術創新，但多數企業研發支出占總收入的比重與國外同類企業相比仍存在一定差距，創新動力不足，制約著企業持續健康發展。同時，從官方網站公布的資料看，多數企業經營范圍廣，產品種類繁多，專注從事光伏產業經營的企業少，容易造成研發投入分散。

（3）部分企業缺乏理性，著眼于當前利益，加之相關部門規劃布局前瞻性不強，管控力度不夠，造成企業投資混亂，惡性競爭，效益不高。

（二）建議

近年來全球光伏行業整體發展呈良好態勢，但由于受國內多種因素影響，頻頻出現產能過剩、棄光限電、補貼缺口等問題。2018年發生的中美貿易戰，給國內光伏企業的發展帶來進一步的挑戰，前景不容樂觀。因此，選擇適當的發展型戰略對提升光伏企業價值創造能力，走出困境尤為重要。針對以上研究結論和當前國內外形勢，本文提出以下建議：

（1）統籌兼顧，科學規劃，出臺多種利好政策，積極引導光伏企業調整發展思路，避免盲目投資和不良競爭。同時，應加快資源整合，利用兼并、混改等多種方式淘汰技術裝備落后、創新力不足、成本較低、依靠補貼發展及生長在政策溫室里的劣勢企業，將重點從擴大規模向提質增效過渡。

（2）整合人力資源，出臺人才優惠政策，吸引國內外高端精英，組建聯合攻關團隊，培養儲備高端技術人才，在鞏固優勢技術的基礎上，積極開展如光伏逆變器中的核心元器件、控制芯片等高端技術研發，避免過分依賴進口造成的核心技術受制于人，逐步擺脫國外對我國經濟、技術的制裁、圍堵與封鎖，持續提升企業競爭力，確保企業高質量健康發展。

（3）借助“一帶一路”，積極開拓國際市場，加大國際市場合作力度，讓國內技術、產品走出去，提高國際市場占有率。同時，要持續優化產業結構，科學決策，強化管理，不斷提升主營業務獲利水平，提高投入產出效率。對于上市光伏企業而言，還要重視每股收益增長率、資本保值增值率等指標，以良好的發展表現為企業價值創造能力的提升提供保障，讓股東和資本市場對企業發展更有信心。

【主要參考文獻】

[1] BAKHSHI R， SADEH J. A comprehensive economic analysis method for selecting the PV array structure in grid connected photovoltaic systems[J]. Renewable Energy，2016，94：524-536.

[2] KUWANO Y. Recent progress and future prospects for Japan's photovoltaic power generating systems—towards a genesis project[J]. Progress in Photovoltaics Research & Applications，2015，8（1）：53-60.

[3] 溫素彬，高奇.光伏電站投資項目的多工具組合決策[J].會計之友，2018（6）：158-160.

[4] 陳斯琴，劉旭東，長青.基于Tobit模型的光伏產業影響因素實證分析[J].科技管理研究，2017（9）：144-148.

[5] 郭曉梅，袁利群，李悅.“互聯網+”的多維價值網絡模型研究：以美的集團為例[J].會計之友，2018（3）：82-89.

[6] 李宏，陳圳.中國優勢制造業全球價值鏈競爭力分析[J].審計與經濟研究，2018（2）：93-105.

[7] MOSER D， BUONO M D， JAHN U， et al. Identification of technical risks in the photovoltaic value chain and quantification of the economic impact[J]. Progress in Photovoltaics：Research and Applications，2017，25（7）：592-604.

[8] 蔣振威，蓋文啟.技術創新、產業創新系統與價值創造：基于中國光伏產業視角[J].中南大學學報（社會科學版），2017（2）：111-119，140.

[9] 涂宏燁，張冀新.基于多級模糊綜合評價法的我國光伏產業成長能力研究[J].科技和產業，2015（8）：29-34.

[10] 張文宇，于琦，楊風霞，等.創新驅動戰略下區域制造業綠色創新能力評價：基于30個地區數據的復雜網絡建模分析[J].工業技術經濟，2018（8）：86-94.

[11] 沈麗梅.我國創新型企業測度研究[J].科技進步與對策，2013（5）：132-137.