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基于企业视角的新能源产业影响因素实证研究

发布日期:2019-10-16 10:18

在气候变暖和环境恶化的背景下,如何利用能源不仅是一个经济问题,而且是一个关系到世界各国生存和发展的政治和生存问题。中国能源结构中化石能源的比例相对较高,非化石能源仅占能源消费总量的9.8%。根据国家发展和改革委员会公布的《国家应对气候变化规划(2014—2020年)》,到2020年,风电,太阳能和生物质发电将分别达到2亿千瓦时,1亿千瓦和3000万千瓦,分别为1亿千瓦和1亿千瓦。 “十二五”规划。 2100万千瓦和1300万千瓦的目标增加了一倍以上。

2相关文献综述

对新能源产业发展因素的研究已经取得了一定的成果。邱立成(2012)发现,政策因素,能源依赖和能源价格对新能源产业集聚有重要影响,新能源产业激励对新能源产业集聚有重要影响。蒋贤玲等。 (2010)发现,通过引入民间资本,不仅扩大了新能源项目的融资渠道,而且提高了新能源产业的经济效益。史继春(2010)认为,除了市场机制外,新能源和可再生能源的市场培育需要现阶段国家公共权力的参与。李斌(2009)对中国新能源融资进行了研究,探讨了能源与金融一体化,分析了中国新能源融资的现状,提出新能源融资可以着重发展风险投资,建立新能源基金。根据以往的研究结果,市场,资金,政策,资源,研发等因素对新能源产业的发展影响较大。

3实证研究

本文从研究的角度和数据的可得性出发,选取我国62家新能源上市公司的财务数据,通过因子分析进行实证研究。

本文在前人研究成果的基础上,选取了直接融资率df(股权+资产积累)/总资产)、间接融资率idf(短期贷款+长期贷款)/总资产)、研发支出比例r d(研发支出/销售收入)和科学研究方法。从企业角度搜索人才密度td(研发人员数量/总资产)。员工数量、人均工资PS(工资支出总额/员工人数)、政府补贴GS(政府补贴/销售收入总额)、税收优惠TP(优惠支付/销售收入总额)、企业规模FS(总资产)等指标是影响因素。新能源行业的任务大纲。

基于企业视角的新能源产业影响因素实证研究

3.2数据选择和预处理

选取我国新能源行业62家上市公司2014年财务报告的数据,计算出各统计指标。由于这些指标数据的单位不一样,所以会导致量纲不一致的问题,不利于对数据进行处理和分析。为解决这一问题,我们利用SPASS软件采用Z—Score方法对数据进行无量纲化处理。

3.3因子分析条件检验

首先对需进行因子分析的数据做巴特利特球度检验和KMO检验,以验证数据是否适合因子分析,经SPASS统计软件检验结果见表1。KMO值为0.701,大于0.5,而且巴特利特球度检验拒绝了相关系数为单位矩阵的原假设(Sig.=0.000),即相关矩阵不是单位矩阵,适合进行因子分析。

基于企业视角的新能源产业影响因素实证研究

3.4提取因子及因子命名

根据特征值大于1,选取3个共同因子,这3个共同因子很好的解释了原有的8个变量,累计解释全部变量的78.985%的信息,如表2所示。

经过旋转后得到的因子提取结果见表3。由旋转后的因子载荷可以得出,科研人才密度TD、研发投入RD、职工人均薪酬PS在第一个因子的载荷较大,将其理解为科研因子;直接融资率DF、间接融资率IDF、企业规模FS在第二个因子的载荷比较大,企业规模的大小很大一部分是由融资造成,因此可以将第二个因子理解为融资因子;而政府补助GS、税收优惠TP在第三个因子上的载荷较大,将其理解为政策优惠因子。而且科研因子的贡献率为35.488,融资因子的贡献率为26.15,政策因子的贡献率为17.348。科研因子以及融资因子在新能源产业的发展中起到较大的作用,政策优惠因子起到的作用相对较小。

4结论

本文通过对我国新能源上市公司相关数据的分析,从企业自身角度实证得出影响我国新能源产业发展的三个主因子科研因子、融资因子、政策优惠因子。因此,新能源企业可以重点加大对科研的投入,加强研发力度,拓展融资渠道,积极发展政策优惠项目。