新能源上市公司融資結(jié)構(gòu)與融資效率的關(guān)系研究

楊敏（副教授）薛梓鐵

（肇慶學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 廣東肇慶 526061）

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息網(wǎng)絡(luò)化步伐的日益加快，資本、技術(shù)、信息等領(lǐng)域的國(guó)際交流與合作不斷加強(qiáng)，全球和區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)合作已滲透到各行各業(yè)中。能源是國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源動(dòng)力，充足的能源供應(yīng)支撐著國(guó)家綜合實(shí)力的不斷提升。我國(guó)長(zhǎng)期以煤炭、石油等傳統(tǒng)能源為主，高能耗、高污染、不可再生等缺點(diǎn)與環(huán)境保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展的矛盾愈發(fā)明顯，開發(fā)利用新能源成為保障我國(guó)能源安全的首要任務(wù)。新能源產(chǎn)業(yè)作為我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展程度與我國(guó)政治、經(jīng)濟(jì)、科技、軍事等領(lǐng)域的國(guó)際地位緊密相連。我國(guó)政府對(duì)新能源行業(yè)的發(fā)展給予了大力支持。根據(jù)我國(guó)發(fā)布的《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動(dòng)計(jì)劃（2014—2020年）》，到2020年，我國(guó)可再生能源占能源消費(fèi)比重達(dá)15%，天然氣占比達(dá)10%以上，新能源行業(yè)的投資總額達(dá)3萬(wàn)億元，基本建立起開放有序的現(xiàn)代能源供需體系。在相關(guān)政策的支持下，社會(huì)各界紛紛向新能源行業(yè)注入充足的資金，為新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展盡一份力。然而，不同的融資方式具有不同的融資效率，合理的融資方式能有效提高資金的使用效率，從而提升公司的整體收益，促進(jìn)行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。因此，本文分析了新能源上市公司的短期負(fù)債、長(zhǎng)期負(fù)債、商業(yè)信用、內(nèi)源融資和股權(quán)融資五種融資方式與融資效率的關(guān)系，為新能源行業(yè)調(diào)整融資結(jié)構(gòu)，提高融資效率提供實(shí)證經(jīng)驗(yàn)。

二、文獻(xiàn)回顧

西方國(guó)家經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的經(jīng)營(yíng)實(shí)踐和學(xué)術(shù)研究普遍認(rèn)為內(nèi)源融資的融資成本最低，效率最高，其次是債務(wù)融資，最后是股權(quán)融資。近年來(lái)，西方一些學(xué)者結(jié)合現(xiàn)今的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)及市場(chǎng)制度，得出了不同結(jié)論。Shepherd結(jié)合代理成本因素分析了各融資方式的成本大小，認(rèn)為以銀行貸款為代表的債務(wù)融資能有效限制公司的代理成本，且稅盾效應(yīng)能降低公司所得稅負(fù)擔(dān)，綜合來(lái)說(shuō)債務(wù)融資的融資成本最低。D’Mello and Miranda分析了公司債務(wù)融資與投資的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)債務(wù)融資形成的強(qiáng)制性還款要求嚴(yán)重約束了公司現(xiàn)金流活動(dòng)，造成公司投資不足，收益下降。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究也頗具成果。潘永明、喻綺然等分析了2009—2013年我國(guó)環(huán)保企業(yè)融資效率的實(shí)際情況，研究發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、公司質(zhì)量、GDP增長(zhǎng)率與融資效率正相關(guān)，而公司債務(wù)水平、大股東持股、CPI指數(shù)則與融資效率負(fù)相關(guān)。戴俊對(duì)2005—2014年廣西上市公司的融資結(jié)構(gòu)效率與風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、股權(quán)融資與融資效率正相關(guān)，短期負(fù)債比率的提高會(huì)加大公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致融資成本提高。朱清香、谷新月等則認(rèn)為公司債務(wù)規(guī)模、短期負(fù)債、商業(yè)信用在總體上能限制公司的盲目投資，使投資活動(dòng)回歸理性，提升融資效率。

上述文獻(xiàn)表明，西方傳統(tǒng)理論已不適應(yīng)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的變化，更不適應(yīng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，新的時(shí)代需要更完善的理論指導(dǎo)。目前國(guó)內(nèi)學(xué)者在融資結(jié)構(gòu)與融資效率關(guān)系的研究上并未能得出統(tǒng)一的結(jié)論，原因可能是樣本數(shù)據(jù)未得到充足的檢驗(yàn)就進(jìn)行實(shí)證分析，或者是數(shù)據(jù)不全導(dǎo)致研究結(jié)果有偏差。因此，本文對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了多重檢驗(yàn)，采用WLS回歸法實(shí)證分析我國(guó)新能源行業(yè)上市公司融資結(jié)構(gòu)與融資效率的關(guān)系，為相關(guān)研究提供參考。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文對(duì)我國(guó)69家新能源上市公司2017—2020年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，樣本來(lái)源為新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)新能源概念板塊，數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。本文已剔除ST、數(shù)據(jù)不全或異常的公司，具有代表性。數(shù)據(jù)處理軟件為Eviews和SPSS。

（二）變量的選擇

1.被解釋變量。被解釋變量為融資效率，由總資產(chǎn)收益率與資本成本率的比值構(gòu)成，體現(xiàn)了資金效益與資金成本的關(guān)系，代表每一資本成本所能獲得的效益大小，資金效益越高，成本越低，融資效率就越高。總資產(chǎn)收益率是指凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)的比值大小，它涵蓋了公司各項(xiàng)資產(chǎn)的收益情況，體現(xiàn)了各種融入資金的收益性及增值性，反映了公司的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力和資金的使用效果。資本成本率為融資成本占籌集資金額的比重大小，體現(xiàn)了公司取得外來(lái)資金時(shí)所需的費(fèi)用，包括利息以及各種形式的股利。

2.解釋變量。解釋變量為公司的融資方式，由短期負(fù)債率、長(zhǎng)期負(fù)債率、商業(yè)信用率、內(nèi)源融資率以及股權(quán)融資率構(gòu)成。短期負(fù)債率與長(zhǎng)期負(fù)債率是指流動(dòng)負(fù)債和非流動(dòng)負(fù)債在公司負(fù)債總額中的比重大小，是公司債務(wù)融資的主要形式，也是衡量公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)。商業(yè)信用基于企業(yè)之間的互相信任，是一種與商品交易相聯(lián)系的融資方式，包括企業(yè)之間的賒賬、預(yù)付、分期付款等。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展以及商品流通速率的提高，商業(yè)信用逐漸成為企業(yè)資產(chǎn)重要的組成部分。根據(jù)優(yōu)序融資理論，低成本、低風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)源融資是企業(yè)解決資金困境的首選，是評(píng)價(jià)企業(yè)資本實(shí)力及抗風(fēng)險(xiǎn)能力的重要指標(biāo)。股權(quán)融資是指通過(guò)企業(yè)增資的形式吸引新股東，在股票市場(chǎng)上出售公司部分所有權(quán)份額的融資方式，是上市公司的重要資金來(lái)源。股權(quán)融資所獲得的資金無(wú)需還本付息，但新老股東均擁有同等的股權(quán)，因此具有高成本、低風(fēng)險(xiǎn)的融資特征。由于我國(guó)債券市場(chǎng)的發(fā)展尚不完善，上市公司債券融資占比過(guò)小，沒(méi)有參考價(jià)值，因此本文所選取的融資方式并不包括債券融資。

3.控制變量。控制變量選取了資產(chǎn)負(fù)債率、公司規(guī)模、營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)率，分別反映公司債務(wù)水平、規(guī)模程度以及成長(zhǎng)性方面的信息。資產(chǎn)負(fù)債率也稱舉債經(jīng)營(yíng)比率，是評(píng)價(jià)公司債務(wù)水平的重要指標(biāo)，也是衡量公司利用債權(quán)資金的能力指標(biāo)，負(fù)債水平的不同能影響公司的投資決策以及資金籌措成本。公司規(guī)模采用公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來(lái)評(píng)定，規(guī)模不同的公司在融資決策及資金的使用效率等方面有不同的表現(xiàn)。高成長(zhǎng)性企業(yè)突出表現(xiàn)在其營(yíng)業(yè)額迅速增加，而不是資產(chǎn)總額的提升，因此公司營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)率更能反映公司所處的成長(zhǎng)階段。研究變量歸納為表1。

表1 變量定義

（三）模型的構(gòu)建

本文采用加權(quán)最小二乘法分析新能源上市公司融資結(jié)構(gòu)與融資效率的線性關(guān)系，被解釋變量定義為Y，其余各解釋變量按表1順序分別為X—X，回歸模型為：

模型中，α為常數(shù)項(xiàng)，β為各解釋變量的系數(shù)，ε為殘差項(xiàng)，t表示2017年的數(shù)據(jù)，t+1表示2018年數(shù)據(jù)，以此類推。

（四）研究假設(shè)

1.融資結(jié)構(gòu)。從理論上來(lái)說(shuō)，債務(wù)融資所帶來(lái)的資本擴(kuò)張和稅盾作用能有效提高公司的經(jīng)營(yíng)效益，因此無(wú)論是短期負(fù)債還是長(zhǎng)期負(fù)債都能提高融資效率。然而，在實(shí)際應(yīng)用中新能源上市公司更偏好于短期負(fù)債，原因是短期負(fù)債具有靈活、快捷、利率低等優(yōu)勢(shì)，且在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，速審速批的短期負(fù)債更能滿足企業(yè)迫切的融資需求。相比之下，長(zhǎng)期負(fù)債利率較高，審批程序復(fù)雜，且較長(zhǎng)的還款期對(duì)公司財(cái)務(wù)造成過(guò)度的壓力，加劇破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)信用與內(nèi)源融資具有低成本、低風(fēng)險(xiǎn)等特點(diǎn)，是企業(yè)理想的融資方式。企業(yè)在市場(chǎng)交易中充分利用自身資金和虛擬資產(chǎn)能有效提高其收益水平，給外界樹立良好的企業(yè)形象和提供堅(jiān)實(shí)的還款保證，并且降低了其他融資方式的成本。優(yōu)序融資理論認(rèn)為股權(quán)融資的成本最高，因此在企業(yè)產(chǎn)生融資需求時(shí)往往不被采用。我國(guó)新能源上市公司的股權(quán)融資率并不高，原因可能是過(guò)高的股權(quán)比率會(huì)攤薄公司的收益，股東通過(guò)股票交易能輕易地轉(zhuǎn)移公司的既得利益，且股利的發(fā)放會(huì)加大公司的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，融資成本將大大提高。

2.企業(yè)因素。資產(chǎn)負(fù)債率是反映企業(yè)債務(wù)水平和衡量企業(yè)償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)。高負(fù)債水平形成高昂的融資成本，其強(qiáng)制性償債要求造成的財(cái)務(wù)壓力嚴(yán)重限制了公司的發(fā)展。公司規(guī)模越大、成長(zhǎng)性越強(qiáng)的企業(yè)比一般企業(yè)往往能以較低成本獲得外界融資，在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中發(fā)現(xiàn)更多商機(jī)，因此擁有較高的收益率。

結(jié)合以上分析，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：短期負(fù)債率與融資效率正相關(guān)，長(zhǎng)期負(fù)債率與融資效率負(fù)相關(guān)；

H2：商業(yè)信用率、內(nèi)源融資率與融資效率正相關(guān)；

H3：股權(quán)融資率與融資效率負(fù)相關(guān)；

H4：資產(chǎn)負(fù)債率與融資效率負(fù)相關(guān)；

H5：公司規(guī)模、成長(zhǎng)性與融資效率正相關(guān)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可知，我國(guó)新能源上市公司融資效率的均值波動(dòng)上升，在2017—2020年間從0.20上升到0.26，說(shuō)明整體新能源上市公司融資效率良好，市場(chǎng)存在較多新能源投資發(fā)展項(xiàng)目，行業(yè)能有效利用所籌集的資金。融資效率的標(biāo)準(zhǔn)差較大但呈下降趨勢(shì)，從2017年的0.47下降到2020年的0.30，說(shuō)明新能源行業(yè)融資效率差異化正逐步縮小，但仍有較大的差距。規(guī)模大、技術(shù)高、管理好的企業(yè)往往更能抓住市場(chǎng)機(jī)遇，在與其他企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)中處于有利位置。

表2 變量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差

在融資方式上，新能源行業(yè)明顯偏好短期負(fù)債，在這4年間其均值均在7成以上，且標(biāo)準(zhǔn)差維持在0.20—0.22之間，說(shuō)明利率較低、手續(xù)簡(jiǎn)單的短期負(fù)債符合新能源行業(yè)的融資需求，成為融資首選。相反，長(zhǎng)期負(fù)債率的均值保持在30%以下，說(shuō)明該行業(yè)上市公司對(duì)利率高、手續(xù)復(fù)雜的長(zhǎng)期負(fù)債望而卻步。其均值呈微弱的上升趨勢(shì)，表明該行業(yè)逐漸重視長(zhǎng)期負(fù)債所具有的穩(wěn)定性及稅盾效應(yīng)，注重公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)信用率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差在這4年內(nèi)均無(wú)明顯變化，說(shuō)明該行業(yè)還未充分運(yùn)用商業(yè)信用的資金融通優(yōu)勢(shì)，商業(yè)信用的潛在價(jià)值未能體現(xiàn)。

內(nèi)源融資率的均值較低但增長(zhǎng)迅速，從2017年的0.04上升到2020年的0.08，漲幅達(dá)100%，一方面說(shuō)明低成本、零手續(xù)、零風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)源融資方式逐漸獲得公司管理層的青睞，另一方面說(shuō)明新能源行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r良好，公司能在日常運(yùn)營(yíng)中積累可供內(nèi)源融資的資金。然而，內(nèi)源融資的標(biāo)準(zhǔn)差則較大，表明在該行業(yè)中不同的公司在處理自身積累資金的方式上不盡相同，部分公司傾向于發(fā)放股利來(lái)提高公司股價(jià)，或在證券市場(chǎng)上尋找投資機(jī)會(huì)。股權(quán)融資率在各年均接近30%且標(biāo)準(zhǔn)差較低，說(shuō)明新能源上市公司偏好風(fēng)險(xiǎn)融資，而不是高成本低風(fēng)險(xiǎn)的股權(quán)融資，這也從側(cè)面印證了該行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)正佳。

在控制變量方面，資產(chǎn)負(fù)債率在這4年間保持穩(wěn)定狀態(tài)，且標(biāo)準(zhǔn)差均在較低水平，說(shuō)明新能源行業(yè)債務(wù)水平總體均衡，公司財(cái)務(wù)狀況穩(wěn)健，不存在經(jīng)營(yíng)異常的公司，研究所選樣本具有代表性。公司規(guī)模指數(shù)呈上升趨勢(shì)，從2017年的13.3上升到2020年的14.0，標(biāo)準(zhǔn)差也保持在較低水平且逐年減小，這進(jìn)一步說(shuō)明了新能源行業(yè)發(fā)展均衡。企業(yè)實(shí)力相當(dāng)且競(jìng)爭(zhēng)激烈，未有一家公司能成為新能源行業(yè)的主導(dǎo)者。新能源行業(yè)的成長(zhǎng)能力急劇下降，在這4年間營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)率的均值從0.28下降到0.05，降幅達(dá)82%，尤其是在2017—2018年間降幅明顯。標(biāo)準(zhǔn)差也有所減小，但仍較大，說(shuō)明近年來(lái)石油價(jià)格的下跌對(duì)新能源行業(yè)造成較大的沖擊，影響公司營(yíng)業(yè)額的增長(zhǎng)，公司成長(zhǎng)能力受挫。

（二）自相關(guān)、共線性及F檢驗(yàn)

在對(duì)研究模型進(jìn)行回歸分析前，應(yīng)首先進(jìn)行一系列檢驗(yàn)，分析判斷所選數(shù)據(jù)是否適合采用線性回歸法。D.W.檢驗(yàn)法是計(jì)量統(tǒng)計(jì)中常用的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否一階自相關(guān)的方法，D.W.值越接近2，模型不存在自相關(guān)性的幾率越大。

從表3可知，在這4年內(nèi)研究模型的D.W.值分布在1.95至2.06之間，取值均接近于2，對(duì)判斷模型無(wú)自相關(guān)性把握較大。根據(jù)D.W.檢驗(yàn)上下界表知，在樣本量N=69，解釋變量數(shù)量k=8，顯著性水平α=0.05的情況下，臨界值d=1.357，d=1.876，d＜D.W.＜4-d，接受模型不存在自相關(guān)性的原假設(shè)，擾動(dòng)項(xiàng)不存在一階正負(fù)自相關(guān)。

表3 自相關(guān)、共線性及F檢驗(yàn)

方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)法是一種分析判斷模型是否存在多重共線性的方法。由經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，當(dāng)VIF值分布在0至10之間，模型不存在多重共線性；而當(dāng)VIF值大于10，則表明模型存在較強(qiáng)的多重共線性，從而導(dǎo)致分析結(jié)果失真。在這4年內(nèi)，VIF值最小為2.51，最大為8.19，均分布在0至10之間，說(shuō)明各解釋變量之間不存在多重共線性，模型具備研究?jī)r(jià)值。

F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)來(lái)源于總離差平方和的分解式，表示回歸模型的方差和殘差的比值，用于判斷模型中因變量與各自變量之間是否具有顯著的總體線性關(guān)系。F統(tǒng)計(jì)量越大，說(shuō)明各自變量對(duì)因變量的解釋程度高。根據(jù)F統(tǒng)計(jì)量分布表值F（8，69）=2.07，而模型在這4年的取值均遠(yuǎn)大于該臨界值，說(shuō)明模型的線性關(guān)系在95%的置信度上是顯著成立的。F統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的Sig.值在這4年間均小于顯著性水平0.05，說(shuō)明在95%的置信度上模型各自變量的系數(shù)不同時(shí)為0，模型可進(jìn)行線性回歸分析。

（三）懷特檢驗(yàn)

懷特檢驗(yàn)是指通過(guò)建立輔助回歸模型，分別對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，判斷模型是否存在異方差性。對(duì)于模型中的樣本點(diǎn)，如果其隨機(jī)誤差項(xiàng)不是一個(gè)常數(shù)，且不同的樣本點(diǎn)的常數(shù)又互不相同，則可以判斷模型存在異方差性，模型的異方差統(tǒng)計(jì)量為樣本量與模型可決系數(shù)的乘積。異方差產(chǎn)生的原因可能是模型中缺少某類型的自變量，導(dǎo)致干擾項(xiàng)產(chǎn)生系統(tǒng)模式，也可能是樣本數(shù)據(jù)觀測(cè)誤差或出現(xiàn)異常數(shù)值，也可能是模型設(shè)置不恰當(dāng)或經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。研究模型的異方差性容易導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)量失真以及自變量顯著性水平不準(zhǔn)確，模型預(yù)測(cè)失效。

在樣本量N=69時(shí)，由表4中2017—2020年R可以得出，在這4年間模型的懷特統(tǒng)計(jì)量NR分別為64.2、61.4、62.1、62.1，而根據(jù)卡方X分布表可知，在α=0.05的顯著性水平上，模型8個(gè)自變量?jī)蓛山徊婧蟮淖杂啥葹?4，X（44）=60.5，與模型各年的懷特統(tǒng)計(jì)量比較可知，各年的NR值均大于模型臨界值，說(shuō)明研究結(jié)論拒絕模型同方差的假設(shè)，認(rèn)為模型中的隨機(jī)干擾項(xiàng)存在異方差性。為進(jìn)一步驗(yàn)證模型是否存在異方差，本文也嘗試引入解釋變量的更高次方和去掉其多余的交叉項(xiàng)，但仍證實(shí)其存在異方差。在顯著性方面，模型中T統(tǒng)計(jì)量普遍較低，說(shuō)明變量的顯著性水平低下，大部分解釋變量對(duì)被解釋變量的影響效果有限，只有變量X、X、X與新能源上市公司的融資效率關(guān)系較為明顯。

表4 異方差分析表

可見，由于變量的特殊性及復(fù)雜性程度較高，各變量間的關(guān)系并不顯著，本文并不能直接對(duì)各變量進(jìn)行線性回歸分析，否則研究結(jié)論將會(huì)失去意義。因此，應(yīng)對(duì)原模型進(jìn)行數(shù)據(jù)修正處理，提高各變量間顯著性水平，促使各解釋變量對(duì)融資效率作出充分解釋。

（四）WLS（Weighted Least Square）回歸分析

從表5可以看出，經(jīng)過(guò)加權(quán)OLS回歸后，模型的可決系數(shù)有所變化，在這4年間懷特統(tǒng)計(jì)量NR分別為53.8、57.3、55.2、58.7，小于臨界值X（44）=60.48，因此認(rèn)為模型已不存在異方差性。相比于存在異方差性的模型，加權(quán)后的模型的可決系數(shù)有所降低，但仍高達(dá)80%左右，即各解釋變量能反映融資效率80%左右的變化，擬合效果好，而各解釋變量與被解釋變量的顯著性水平則明顯提升。

表5 WLS回歸表

在融資方式上，4年內(nèi)短期負(fù)債率與融資效率均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且顯著性水平波動(dòng)上升，說(shuō)明新能源行業(yè)短期負(fù)債利率低下、手續(xù)方便等優(yōu)勢(shì)并沒(méi)有得到充分發(fā)揮。相反，隨著新能源上市公司經(jīng)營(yíng)管理的日益深入，短期負(fù)債所帶來(lái)的利率不穩(wěn)容易導(dǎo)致公司經(jīng)營(yíng)決策缺乏應(yīng)有的連續(xù)性，且管理層必須運(yùn)用現(xiàn)有資金流來(lái)應(yīng)對(duì)迫在眉睫的短期還款壓力，公司不得不放棄高效益的投資項(xiàng)目，融資效率因此下降。

長(zhǎng)期負(fù)債率在各年與融資效率正相關(guān)且顯著性水平較高，說(shuō)明利率穩(wěn)定的長(zhǎng)期負(fù)債有利于新能源上市公司的經(jīng)營(yíng)管理。近年來(lái)全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)陰晴不定，各國(guó)似乎還未從金融海嘯的陰霾中走出來(lái)，加上國(guó)際原油價(jià)格長(zhǎng)期在低位徘徊，因此目前企業(yè)資金流的穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性對(duì)新能源行業(yè)的發(fā)展尤為重要。新能源行業(yè)作為國(guó)民基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，具有成本高、利潤(rùn)低、回收期長(zhǎng)等特點(diǎn)，而通過(guò)長(zhǎng)期借款能籌集到的資金量大，能對(duì)新能源上市公司的經(jīng)營(yíng)運(yùn)作提供有力的支持，且長(zhǎng)期借款的還款期在1年以上，企業(yè)能從長(zhǎng)期的運(yùn)營(yíng)收益中支付本息而無(wú)需過(guò)多占用公司的現(xiàn)金流，還款壓力因此大大減輕，因此企業(yè)有充足的資金流支撐投資經(jīng)營(yíng)，其融資效率隨之提高。

商業(yè)信用率與融資效率正相關(guān)且相關(guān)性及系數(shù)呈上升趨勢(shì)，系數(shù)從2017年的0.05上升到2020年的0.21，相關(guān)性水平也從1.68上升到4.29（見上頁(yè)表5中X的數(shù)據(jù)），說(shuō)明隨著新能源行業(yè)的逐步發(fā)展，行業(yè)之間或上下游之間的企業(yè)相互合作和信任程度得到提高，企業(yè)能利用商業(yè)信用這種虛擬資產(chǎn)對(duì)外經(jīng)營(yíng)運(yùn)作，實(shí)現(xiàn)資金融通。商業(yè)信用作為一種新式融資渠道，對(duì)提高企業(yè)的融資效率具有重要意義。內(nèi)源融資率與融資效率正相關(guān)，且顯著性水平保持在穩(wěn)定水平，說(shuō)明企業(yè)對(duì)自身資金的二次運(yùn)用能有效提高融資效率。然而，相比起長(zhǎng)期負(fù)債率，內(nèi)源融資率與融資效率的系數(shù)及顯著性水平明顯偏低，原因可能是長(zhǎng)期借款籌集到的資金遠(yuǎn)比內(nèi)源融資多，或者是企業(yè)管理者為了提升公司股價(jià)而利用自有資金發(fā)放股利。股權(quán)融資率與融資效率的相關(guān)性不顯著。

在控制變量方面，資產(chǎn)負(fù)債率與融資效率在各年均呈負(fù)相關(guān)關(guān)系且顯著性水平逐年上升，說(shuō)明隨著企業(yè)債務(wù)水平的提高，企業(yè)還款期不可避免地發(fā)生重疊，從而造成資金流不足，投資減少。公司規(guī)模與融資效率正相關(guān)但顯著性波動(dòng)減弱，表明規(guī)模大的公司能更有效率地運(yùn)用融資資金，而規(guī)模的擴(kuò)大也會(huì)導(dǎo)致公司各項(xiàng)開支增加，導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)成本上升，融資效率降低。相反，公司成長(zhǎng)性與融資效率正相關(guān)且相關(guān)性逐年增加，公司營(yíng)業(yè)額的增長(zhǎng)表明公司能獲取較多的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，融資資金有廣泛的用武之地。

綜合上述結(jié)論，研究結(jié)論與假設(shè)1相矛盾，與假設(shè)2、假設(shè)4、假設(shè)5相符，假設(shè)3未能得到驗(yàn)證。

五、結(jié)論及建議

新能源行業(yè)是我國(guó)爭(zhēng)取世界經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)權(quán)的突破口。本文對(duì)2017—2020年69家新能源上市公司融資結(jié)構(gòu)與融資效率的關(guān)系進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論：（1）短期負(fù)債率、資產(chǎn)負(fù)債率與融資效率負(fù)相關(guān)且顯著性水平不斷上升，表明短期的還款壓力及總體債務(wù)水平加劇了公司的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，公司為了按時(shí)還款不得不放棄部分投資機(jī)會(huì)，融資效率因此下降。（2）長(zhǎng)期負(fù)債率、內(nèi)源融資率與融資效率正相關(guān)，表明借款額大、利率穩(wěn)定、還款壓力小的長(zhǎng)期借款特別符合新能源行業(yè)的融資需求及發(fā)展情況，而在同樣的收益率下，低成本的內(nèi)源融資能得出高比率的融資效率。（3）商業(yè)信用率、成長(zhǎng)性與融資效率正相關(guān)且顯著性水平呈上升趨勢(shì)，表明商業(yè)信用形成的虛擬資產(chǎn)擔(dān)保能在無(wú)形中擴(kuò)大公司的經(jīng)營(yíng)范圍，提高經(jīng)營(yíng)效益，而營(yíng)業(yè)增長(zhǎng)率的提高則表明公司能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占較多的市場(chǎng)份額，融資效益得到充分的保障，因此融資效率得到提升。（4）公司規(guī)模與融資效率正相關(guān)但顯著性水平呈下降趨勢(shì)，表明規(guī)模大的公司往往能發(fā)揮其規(guī)模效應(yīng)提升資本效益，且其資產(chǎn)優(yōu)勢(shì)能在與借款人的博弈中獲得較低的融資成本。然而隨著公司規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)各項(xiàng)開支不斷增加以及規(guī)模效益的邊際收益不斷減小造成融資效率的升幅下滑。（5）股權(quán)融資率與融資效率的關(guān)系則未能在此模型中得出結(jié)論。對(duì)此，新能源上市公司應(yīng)縮小總體負(fù)債規(guī)模特別是短期負(fù)債規(guī)模，適當(dāng)提高長(zhǎng)期負(fù)債在總體負(fù)債中的占比；加強(qiáng)內(nèi)源融資和商業(yè)信用等低成本融資方式的利用程度；積極控制調(diào)整公司規(guī)模，理性投資，放棄低效益的投資項(xiàng)目，保持公司的成長(zhǎng)性活力。