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新能源汽車補貼對企業盈利作用的研究
——基于上市公司面板數據分析

2020-06-18 10:04:30
福建質量管理 2020年11期
關鍵詞:新能源汽車能力

(武漢工程大學 湖北 武漢 430000)

一、引言

根據政府有關部門發布的通知,從2013年起,新能源汽車的補貼逐年遞減,對于這種補貼退坡形勢,我國新能源汽車行業已經出現下滑趨勢,根據中國汽車工業協會2019年的數據顯示,新能源汽車產銷分別完成61.4萬輛和61.7萬輛,同比分別增長48.5%和49.6%,與去年同期相比,增速回落明顯。從產銷數據上看,新能源汽車行業已出現衰退勢頭,但僅以此就得出企業新能源盈利能力下降的結論未免過于片面,于是為了更切實地分析補貼退坡對企業盈利水平的作用,故做此文。

二、文獻回顧

在國內,針對新能源補貼的研究大致可以分為以下兩類:一是研究新能源汽車補貼對企業的研發支出造成的影響。韓馨凝(2019)以比亞迪汽車為例,對比其補貼與研發支出的變化,最終發現財政補貼對企業的研發有推動作用,建議企業不能過度依賴補貼,要將目光放長遠,看到新能源汽車技術研發的市場前景。二是對新能源這個新興行業的補貼效應的評價。李愛香(2014)通過對浙江新能源企業的研究,發現雖然享受補貼的企業比例高、補貼效果明顯,但仍有三分之一的新能源企業未達到盈利狀態,對各企業對補貼滿意度的分析,發現很多企業對政府補貼影響新能源產業的評價不一,大多企業非常認同政府補貼,認為政府補貼有利于促進新能源企業的技術改造和新能源企業銷售收入的增長。

以上學者對于補貼的研究,是直觀通過銷售數據的變化趨勢分析,或是運用補貼作為解釋現象的某個因素,缺乏統計方面的描述分析,并且對企業的影響沒有細分到盈利層面上,因此本文將把補貼變化作為研究核心,運用更嚴謹周密的統計學數據分析方法來研究補貼變化對新能源汽車領域的企業盈利能力的影響,力求得到更客觀的分析結論,以便為新能源企業未來發展作參考。

三、企業面板數據分析

(一)數據來源

本文從眾多新能源汽車上市公司中進行篩選,最終確定將年報中披露新能源汽車銷售數據及收入明細的企業作為分析對象,接著從國泰安數據庫和企業公布的年報中提取了上述企業2015-2018四年里的相關營銷數據,制作成截面數據與時間序列相結合的面板數據(由于篇幅限制,原始數據就不在此文展示)。

(二)主成分分析

要想觀察企業能力變化就得有指標做依據,經濟學中常用到的方法就是杜邦分析法,利用其中財務指標進行盈利變化的判別,但此方法在本文中是不現實的,一是數據量太大,二是杜邦分析法無法分析多個研究對象之間的相關性和共通點,三是不同規模的企業對指標的基準不同,用某個指標來說明所有公司的盈利水平有失偏頗。因此本文將重新建立一個盈利指標(INDEX),其數值用來表示上市公司盈利能力大小,選取8個反映企業盈利能力的財務指標,指標代碼及名稱依次為X1資產報酬率、X2總資產凈利潤率、X3流動資產凈利潤率、X4凈資產收益率、X5營業毛利率、X6營業凈利率、X7成本費用利潤率、X8投資收益率、INDEX盈利總指標。運用主成分分析法的降維過程,通過將8個變量信息濃縮,從而建立新的最能代表原始數據即盈利水平的變量。值得注意的是,主成分分析是一種多元統計分析的方法,這種因子分析法要求變量之間要有相關性,所以在提取主成分前,相關性檢驗必不可少,通過檢驗結果顯示,KMO值>0.7,Bartlett球形度檢驗P值<0.001,因此綜合這兩個指標,說明研究變量間存在相關性,并不是完全獨立的,可以進行因子分析。進而利用spss軟件進行因子分析,按照累計方差>85%,特征值>1的原則,總共提取了兩個主成分,兩個成分合計解釋了原始數據87.275%的方差,因此能涵蓋大部分信息,可以用這兩個指標表示公司盈利能力,提取到的兩個主成分分別記作F1、F2。

成分矩陣圖如表1,成分1與八個變量中的七個變量相關性都極高,可以用來反映企業綜合盈利能力水平,成分2中投資收益率載荷最高,因此可以體現投資者與經營者合力為公司創造的價值。于是綜合每個變量的載荷,可以寫出兩個主成分指標公式:

F1=0.984X1+0.979X2+0.947X3+0.829X4+0.742X5+0.959X6+0.970X7-0.114X8

F2=0.018X1-0.044X2-0.089X3+0.049X4+0.310X5-0.029X6-0.022X7+0.968X8

表1

最終主成分系數F=(74.2/87.3)F1+(13.1/87.3)F2,即為所求公司盈利能力指標INDEX。將面板數據中的原始值帶入INDEX表達式,利用EXCEL計算出結果并繪制出折線圖,如圖1,從2015-2018年新能源汽車公司盈利能力變化曲線中可以看出,除亞星客車盈利能力逐步提升外,其余六家公司在四年里盈利指標均有不同程度的下降趨勢,福田汽車下降坡度最大,其次是江淮汽車。2016年開始,超過三分之二的企業盈利能力開始出現減弱的勢頭,此后這種狀況開始愈發明顯并且持續到了2018年,盈利能力的下降幅度越來越大,很難回到初期盈利狀態,一定程度上可以肯定的說,在2015-2018年補貼比例不斷下降的四年里,70%的新能源企業盈利能力也在不斷減弱,但補貼是否是盈利能力下降的主要原因或者說是盈利能力下降的原因之一,還有待商榷。

圖1

(三)模型構建

本文回歸分析的對象為不同企業,其新能源汽車的制造、銷售能力不盡相同,企業規模也參差不齊,因此在假設模型中加入反映公司經營與規模的因素,并且篩選的上市公司的面板數據中已剔除ST公司。基于以上條件支持,本文研究構建的模型如下:

INDEX=β0+β1TIME+β2P1+β3P2+β4SIZE+ε

(1)

INDEX1=β0+β1TIME+β2P1+β3P2+β4SIZE+ε

(2)

TAX=β0+β1TIME+β2P1+β3P2+β4SIZE+ε

(3)

RD=β0+β1TIME+β2P1+β3P2+β4SIZE+ε

(4)

INDEX為前文主成分分析得出的衡量企業全部經營業務的盈利水平指標,INDEX1表示企業新能源業務的盈利水平,是總盈利水平INDEX的基礎上乘上新能源特征系數得到的(新能源汽車收入與營業總收入的占比作為新能源特征系數);TAX表示企業所得稅費用,由于數值過大為方便計算已換算成對數形式;RD表示企業研發費用,此模型中引用的是企業費用化研發支出;TIME表示企業上市年齡;P1表示新能源補貼對新能源汽車收入的比例;P2為新能源汽車產銷比率,SIZE表示企業規模,這里以企業總資產數值為代表,同樣已換算成對數形式。以上四個假設回歸模型可以用來分析補貼比列對企業整體盈利、新能源汽車盈利、企業所得稅及研發支出的影響。

(四)回歸分析

根據spss軟件,將四種假設模型的變量一一分析后,回歸結果匯總如表2所示。首先從擬合度來看,模型一、模型二與模型三的R2均不到0.2,說明回歸擬合度一般,在統計學層面上方程意義不大,但本文運用回歸方程是為了研究變量間的影響因素即相關性,而非預測,因此回歸結果是可以說明問題的;而模型四的擬合度R2為0.952高度接近1,說明此方程擬合較好,自變量能夠很好的解釋方程,總的來說四個模型是在可接受范圍內,能夠作為分析結果的依據。其次,從標準化系數角度來剖析,補貼比例在四組方程中的標準化系數均為正,分別為0.145、0.143、0.182和0.194,說明補貼比例對企業盈利水平、新能源汽車盈利水平、企業所得稅和研發費用呈正相關關系。但通過括號中的顯著性值反映出,補貼比例對兩個盈利模型的顯著值都在0.6左右,不屬于顯著范圍,說明其對因變量的影響程度較小,即非因變量的主要解釋變量。而從擬合度最高的模型四上看,補貼比例的顯著值小于0.05,可以作為研發費用的主要解釋變量。新能源汽車的產銷比與盈利水平存在負相關關系,而對所得稅費用及研發費用來說,是呈正比關系,但同樣顯著值過大,影響程度較小。

表2

注:括號內數值為顯著性P值,**表示在5%的顯著性水平上顯著

四、結論與建議

結合以上數據分析表明,在所選取的上市公司中,隨著新能源補貼比例的縮減,企業的總盈利水平與新能源汽車盈利水平均存在下降現象,新能源補貼比例是影響企業盈利水平變化的一個因素,但影響程度微弱。簡而言之補貼的退坡對企業盈利能力有負向影響,雖微乎其微但具有延續性,不容忽視。本文認為造成以上局面的原因有以下兩點,其一,作為研究對象的幾家上市公司雖然是以汽車制造業為主營業務,但新能源汽車即電動車業務占比非常小,因此其銷售業務的波動反饋到整體企業盈利上就并不顯著了;其二,新能源補貼間接地與新能源汽車銷售有關聯,補貼退坡意味著企業要用更多的自有資金去填補研發費用的空缺,對于在科技創新上要求極高的新能源產業來說,掌握前端科技才能把握市場,因此擁有研發能力即擁有發展,研發實力薄弱則銷售得不到保障。因此,為了減緩這種下降趨勢,提升企業盈利能力,針對新能源汽車業務本文有以下建議:

加大研發。政策上補貼的退坡實質上是對原有車型的補貼比例相應減少,但卻新增加了擁有高端核心技術的車型的補貼項目,且補貼比例巨大,在未來幾年國家的新能源汽車補貼將重點向整車安全性、可靠性、一致性,以及關鍵零部件技術性上轉移,低續航、低質量的新能源汽車將退出補貼范圍,企業若想繼續得到政府補貼扶持,就必須發展高品質、頂尖技術的新能源汽車。這些年我國新能源汽車行業所取得的成就確實較高,但相關產業鏈依然不夠完善,因此企業要在政策支持的基礎上,加大研發和完善相關產業鏈,這樣才能提高我國車型競爭力,擴大市場規摸。

迎合市場需求。企業要根據每年新能源汽車的產銷量,來分析目前的市場需求,是加大乘用車產量還是商用車,提高續航能力還是提高電池利用率,通過這種對口生產,來減少庫存,避免不必要的費用支出。

成本控制。新能源汽車制造的成本本身就高,而且大多集中在電池成本上,企業若想降低成本,擴充利潤,就得在新能源汽車電池上下功夫。盡快完善動力電池的研發使其逐漸實現產業化、平臺化、標準化,逐步達到降低電池成本的愿景,并同時提升電池能量密度和安全性。加大力度推廣電池租賃等創新消費方式,通過車電分離的銷售模式來降低購車成本。優化產品準入管理,避免重復認證,降低企業運行成本。

加大宣傳力度。我國消費者對新能源汽車的認識并不深刻,在北上廣這樣的一線城市,新能源汽車銷售市場供不應求,但在其他二三線城市,由于消費者對新能源的了解和對環境保護的意識薄弱,繼而影響到新能源汽車的購買力,因此加大宣傳是解決此類問題的最直接途徑。除此之外,還要注重對單位集體的宣傳教育,只有公眾集體對新能源汽車使用率提高了,個人消費者才會響應號召,改變消費觀念。

拓寬業務范圍。新能源汽車行業中分為三大類別,整車行業、汽車零部件行業、電池行業。其中收到補貼影響最嚴重的就是整車行業,但傳統整車企業可以通過擴大業務范圍,開展電池租賃銷售、汽車零部件、新能源汽車充電樁等新能源相關業務,來用這些新增業務填補整車利潤損失的空缺,要將眼光放長遠,從企業未來發展的角度,在新能源汽車發展艱難的一年里渡過難關。

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