補貼政策對中國光伏企業績效的影響

王 婷

（首都經濟貿易大學經濟學院 北京 100070）

文獻綜述

（一）關于補貼政策有效性的研究

補貼政策的實施是否有效促進了相關產業的健康發展，這一問題引起了許多學者關注。Murray et al.（2014）研究已頒發的歷年新能源產業政策后，得知企業能獲得產業投資資金的前提是要有穩定性政府政策，這樣激勵型政策就會對所指定產業有明顯促進效果。周亞虹等（2015）探討了兩種類型政策對生產和補助方面的影響，發現在產業起始階段時，補貼政策能夠為其帶來盈利可能性；擴大階段時政府補貼無法使企業研發投入增加，反而促成了產業過剩局面。余東華和呂逸楠（2015）將光伏產業劃分為三個環節，測算了政府補貼對其產能過剩的影響，主要結論是在光伏產業不同環節中的產能過剩程度不同，隨政府的干預作用度在改變。

（二）關于補貼政策與企業績效關系的研究

部分學者以產出角度為方向檢驗政府補助的政策性成效。王茵（2016）研究我國光伏產業的補貼政策作用效果，發現其并沒有促進光伏企業經濟績效，原因在于政府補貼政策針對企業擴大生產，補助資金用于生產規模上，形成過多產能無法有效發揮。李鳳梅等（2017）研究不同階段的政府補貼對企業績效產生多大影響，包括創新績效和經濟績效兩種形式，并探討內在作用機制。第一階段下政府補貼能顯著提高經濟績效，但在創新績效上沒有表現出顯著性；第二階段下政府補貼對企業創新績效轉為顯著性正影響，政府補貼使企業的盈利能力得到顯著改善。

研究設計與變量選擇

（一）模型構建

我國光伏產業發展第一階段為成長起始階段，國外市場對光伏產品有大量需求，我國積極投入去打造標準性光伏項目工程，支持性政策激勵光伏企業不斷完善產業鏈。第二階段為形成產業化階段，以光伏產業為代表的新能源產業確定為我國戰略性新興產業之一，很多地區和企業調整發展方式和產業結構，推動新一輪光伏投資，國內光伏發電工程走向市場化。第三階段為大量規模化階段，國外市場需求量并沒有伴隨著前兩階段的投資提高，光伏企業生產能力出現過剩，產生了強烈波動與震蕩。第四階段為規模管理階段，2013年以后中國和歐盟國家有關光伏貿易爭議問題逐步緩解，加上支持政策不斷出臺，我國光伏裝機容量在顯著增加，光伏企業穩定健康發展。依據市場環境轉變和政策指引的側重點，在總體上再劃分兩個樣本區間。2007-2012年為第一個政策階段，光伏企業在國內市場上發展不完善，政府政策也不斷調整，多以激勵性扶持政策為主，以期擴大光伏產業發展市場。2013-2020年為第二個政策階段，國內市場需求有很大提升，光伏上中下游產業鏈緊密連接，補貼政策為平穩態勢以促進終端方向發展，帶動光伏產業整體經濟產出提高。本文建立如下計量模型：

其中，i表示企業個體，t表示年份。被解釋變量ROAi，t表示企業經濟績效；Subsidyi，t表示政府補貼；Controli，t表示多個控制變量的集合；εi，t表示隨機干擾項。β1的數值是主要考慮的系數，通過觀察其變化來分析補貼政策對光伏企業經濟績效的影響效果。

（二）變量選取及數據說明

被解釋變量為光伏企業經濟績效，使用資產收益率（ROA）來度量，即企業凈利潤除以平均資產總額后的數值，判斷不同企業在盈利方面的能力，比值越高說明企業擁有的資產使用效果越好。穩健性檢驗中替換資產收益率變量，用凈資產收益率（ROE）作為其代理指標。解釋變量為政府補貼，利用財政部門為企業發放的政府補助，并取對數后表示政府補貼（Subsidy）的變量。變量定義及計算方法如表1所示。

表1 變量定義及計算方法

研究對象來自2008-2020年滬深兩市上市公司主營業務屬于光伏概念板塊。平衡面板數據類型，剔除上市年份在2008年后、ST類、財務數據數值缺失和指標明顯異常的公司。最終所選取44家光伏上市公司來自同花順行情中心，財務數據從國泰安CSMAR數據庫中下載，使用巨潮資訊網中的歷年企業年報對比。

補貼政策影響光伏企業績效的效果檢驗

（一）描述性統計

表2和表3的描述性統計分別從全樣本和分樣本角度展現。2013年之前資產收益率數值和總體中相差不多，但正負收益率區分顯現，近年則相對穩定。三個不同樣本下政府補貼的最大值為最小值的一倍左右，說明激勵性政策下財政補貼在不同年份和企業會有差異。

表2 主要變量全樣本描述性統計

表3 主要變量子樣本描述性統計

（二）基礎回歸

以2008-2020年我國44家光伏企業平衡面板數據為樣本，用資產收益率表示企業經濟績效，所收到的政府補助表征政府補貼，以此檢驗補貼政策對光伏企業績效的影響，回歸結果如表4所示。從第（1）列總體年份的回歸結果中看出整體影響方向和大小，第（2）列是第一階段2008-2012年光伏產業政策不斷調整下政府補助對企業績效狀況產生的作用，第（3）列是第二階段2013-2020年光伏產業政策穩定期政府補助對企業經濟績效的影響。

表4 補貼政策影響光伏企業績效的基礎回歸

由表4看出，第（1）列中政府補貼的回歸結果系數為負值，卻沒有表現出顯著性效果，說明整體情況下政府補貼可能會因年份和政策目的而不同，所產生影響不被明顯發現。第（2）列中回歸后的政府補貼系數轉為正，仍沒有呈現出顯著性，表明政府補貼在光伏企業初始階段對企業有利。在第（3）列結果下，政府補貼的p值小于0.1，說明回歸系數在統計上顯著不為零，表明政府補助對資本收益率有顯著負面影響，不能使光伏企業盈利能力正向增長。

出現上述情況可能原因如下：第一，政府補助最初并不是讓光伏企業無限擴張，而產業補貼政策沒有被有效利用。光伏企業得到政府補貼后把資金運用于較低技術含量的項目中，低水平投資生產容易引發企業產能過剩，對企業健康發展起不到促進作用。第二，政府和企業間信息流動不完全，光伏企業進行尋租活動爭取政府補助，不僅產生資源錯誤配置，而且不利于企業經濟效率提升。第三，補貼方式不能激發光伏企業內在活力，政府在光伏企業發展處于困難時給予預算軟約束，充分補給虧損的光伏企業，卻造成財政負擔加大，無力支持更多企業發展。因此，對于光伏產業補貼政策的不同階段政府補助實際效果不同，2013年后的補貼數額增多，卻不利于提高光伏企業經濟績效。

從控制變量結果看，企業規模和企業年齡的回歸系數都是不顯著的，可能是企業經濟績效不因總資產規模大小發生對應改變，而企業成立年限越長不代表經濟績效會越高。資產負債率變量系數在第（1）（2）列回歸中顯著為負，第（3）列中顯著水平低，資產負債率越高，企業資產收益率越低，說明資產負債率應保持在合理范圍之內，不能過高和過低。營業收入增長率在第（2）（3）列回歸中顯著為正，第（1）列中卻是不顯著的，營業收入增長率越高，企業資產收益率越高，說明營業收入增加越快，企業市場活力就會越強勁，促進經濟績效提升。兩個階段相比較下的控制變量系數大小及顯著性水平相差不多。

（三）穩健性檢驗

使用凈資產收益率（ROE）替換資產收益率（ROA），凈資產收益率是企業凈利潤除以凈資產得到的比率，替換被解釋變量所帶來的檢驗效果是穩健的，能夠證實政府補貼對光伏企業績效的影響。

結論與政策建議

本文利用2008-2020年光伏產業44家上市公司數據進行實證分析，并且依據政策主要導向劃分階段，探究補貼政策對光伏企業績效水平的影響，為政府接下來制定相關補貼政策和企業快速發展提供參考。得出結論如下：以總體來看，量化補貼政策的政府補助對光伏企業經濟績效無顯著影響；2008-2012年光伏產業處在擴張投資時期，政策帶有很強激勵支持性，政府補助對光伏企業經濟績效的正向影響不顯著；2013-2020年補貼政策環境逐漸穩定，而此階段政府補助不能有效提升光伏企業經濟績效，產生了顯著負向影響。

基于以上研究，本文認為在產業剛起步發展時期需要來自政府部門的干預指引，但不應過分激勵企業成長，在規模產業化發展面前要進行適度補貼規劃。我國光伏產業是依靠國家出臺的補貼政策發展起來的，合理的扶持政策不僅可以規范行業發展方向，還能為企業注入資金支持，促使企業技術創新活動，實現高質量企業績效產出。政府要不斷優化政策制定細則，打造全面融資渠道以引起投資者關注，更要加大對創新技術的戰略部署。當產業穩定后補貼政策應適當減少，不能過度干預企業正常運作，要讓企業依靠自身力量，朝著市場化的方向發展。

對于企業來說，合理利用政府補貼資金，以減少因融資成本高而產生的壓力，進一步提高企業經濟實力和擴大影響力。在企業發展方向上，要及時了解和熟悉政府補貼政策，以便跟進市場前沿趨勢，制定企業戰略管理規劃，爭取有助于企業經濟效益提升。太陽能光伏發電有顯著優勢，可以替代污染嚴重和消耗高的煤炭資源，但技術水平要求較高，與其他類型的清潔新能源相比，起始投資成本會高出很多。企業要注重加強創新能力，合理利用資金并發揮最大成效，不能盲目投資建設擴張，在具備一定規模優勢的基礎上，通過產品創新升級和關鍵技術突破，營造良性循環方式，產業才能持續發展。