基于DEA模型的新能源汽车上市公司投资效率研究

2018-07-09 08:40郭妍夏秀芳
大经贸 2018年4期
关键词:投资效率DEA模型新能源汽车

郭妍 夏秀芳

【摘 要】 利用DEA模型,结合新能源汽车行业特点,选取在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的13家企业,对2016年的投资效率进行研究。研究结果表明:我国新能源汽车行业处于高速发展阶段。

【关键词】 新能源汽车 DEA模型 投资效率

一、引言

目前,我国新能源汽车行业处于快速发展时期,产销规模全球领先,过去三年连续成为全球新能源汽车产销量第一大国,累计已超过180万辆。同时权威统计数据显示,2015年到2017年7月份,国内已有200余个新能源汽车整车生产项目公布,涉及投资数额达10262亿元。如此的投资规模在全球相关投资领域遥遥领先,为我国该行业的发展提供了保障。重视投资规模固然重要,但是对其投资效率的评价在促进新能源汽车发展时也更具有现实意义。

二、文献综述

1、DEA与投资效率

投资效率是衡量企业投入与产出的一个重要指标,而投资活动是企业价值增加的关键环节,因此投资效率的度量至关重要。国内外学者对投资效率的研究主要有对其理论和度量方法的研究。Jorgenson(1963)指出资本成本减少会导致投资的增加,主要从资本成本变动的角度详细描述企业的投资行为,开创了新古典投资理论。Polk和 Sapienza(2002)的研究表明:如果企业价值被高估,则会引起企业过度投资。

到目前为止,国内外对于投资效率的测度方法主要包括指标度量法、参数前沿面法以及非参数前沿面法三种。数据包络分析法就是典型的非参数方法,国内学者也利用DEA模型对社会各行各业的投资效率进行了研究分析。王坚强、阳建军(2010)运用DEA方法评价企业的投资效率,证明了CCR模型和改进后的DEA模型评价企业投资效率的可行性和有效性。陈景辉等(2011)运用DEA法构建了我国房地产业投资效率的评价模型,对房地产业投资效率进行评价。谢春山、朱易兰等(2012)运用 DEA模型测算了中国2002-2009年的五星级酒店的效率,分析了综合效率的变化趋势。由此可见,数据包络模型(DEA)在评价投资效率方面的应用广泛性。

2、新能源汽车

国外新能源汽车的兴起大约在上世纪90年代末期,各大汽车生产大国开发制造多种系能源汽车,并对他们进行商业化生产。而我国早在上世纪70年代第一次石油危机发生后,政府就意识到石油价格的波动和供应的不稳定性将会影响国家经济和社会的整体运作,并特别将此作为一个重要课题来研究,委托清华大学开始着手研究电动汽车的发展。国内对新能源汽车的研究主要集中在生产制造、消费者以及市场表现力等方面,任玉珑等(2009)以生命周期成本理论为基础,得出电动汽车的生命周期成本远低于燃油汽车的结论;徐枭等(2009)发现了制约新能源汽车的发展有五个限制障碍其中包括:购买成本、车辆的续驶里程、充电基础设施的普及、氢燃料的生产和技术支持。

三、研究方法与工具

1978年,A.Charnes和W.W.Cooper提出了数据包络分析方法及其模型。数据包络模型是一种非参数分析法,它根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。因此本文使用DEA模型对新能源汽车行业的投资效率进行评价研究。

计算各上市公司效率的CCR模型是最传统的 DEA 模型,所得到的生产效率是各上市公司在规模报酬不变的生产前沿上的最佳投入与实际投入的比率。后来在CCR模型的基础上增加了凸性假设,扩展了规模报酬不变的假设,发展出规模报酬可变的 BCC模型,从而将生产效率分解为“纯技术效率”和“规模效率”两部分。综合利用CCR模型和BCC模型,可得到决策单元的综合效率和纯技术效率,进而可以通过计算得到决策单元的规模效率。

四、实证分析

1、样本选择

通过阅读相关文献,结合新能源汽车行业的特点,分别从整车制造、电动机制造、充电桩、电池电源以及配件等链条中选取有代表性的龙头上市公司为样本。最終筛选行业投资有效性评价样本13个,选取它们2016的数据进行分析。本研究数据来源于上海证券交易所、深圳证券交易所的上市公司年度报表以及浪潮、国泰安数据库,经过相关整理得到。

2、指标选取

根据新能源汽车上市公司自身的特性,本文选取指标时,综合考虑了资本结构、运营模式、公司规模等方面。其中,投入分为短期性投入和长期性投资,短期性投资主要是维持公司当年的日常性生产经营的投入,选用总的运营成本来测算;长期性投资又分为生产领域和非生产领域,在生产领域方面用固定资产净额和无形资产净额来度量,非生产领域的投入选用长期股权投资净额来反映企业长期非生产领域的投资状况。产出指标根据企业规模、股权负债比例和经营投资状况,本研究选择了每股收益、净资产收益率和净利润增长率三个指标。

3、数据的处理

根据以上指标得出来样本的数据出现了负数,而使用 DEA 模型进行数据处理时,要求投入和产出的数据必须全部为非负数。所以把收集到的原始数据进行无量纲化处理。

4、投资效率评价结果分析

(1)投资效率的总体分析。依据各公司2016年财务报表,获取每个投入、产出指标的原始数据,利用DEAP软件进行分析,得到相关的13个样本企业的投资效率结果。从表2可以看出,总共13家样本企业有8家符合综合技术效率有效,也就是说这8家样本企业的投入与产出是综合有效的,而且达到了同时技术有效和规模有效。

(2)规模报酬分析。规模报酬是指在其他条件不变的情况下,企业内部各种生产要素按相同比例变化时所带来的产量变化。从表2的分析结果中可以得到样本企业的规模效率,有8家样本企业的规模效率等于1,规模效率有效的样本企业与总样本企业的比值是61.54%,说明选择的这些属于新能源汽车行业龙头企业过半的公司实现了规模效率有效,其他处于规模效率非有效状态,在选取的样本中,并未出现规模报酬递减状态,非有效状态下全部是规模报酬递增状态。这说明新能源汽车行业目前处于高速发展时期。这些企业如果能够获得足够的资金,同时加快企业的创新,加强生产管理,一定会带来更大比例的产出,提高企业的投资效率。

五、提高新能源汽車行业投资效率的建议

为了提高轨道交通行业上市公司的投资效率,实现轨道交通行业公司价值最大化,结合以上的研究分析和对轨道交通行业发展状况的了解,提出以下相关建议:

1、扩大投资规模,提高规模效率

从上述研究评价结果可以看出,规模效率非有效的几家企业是处于规模报酬递增状态,说明我国新能源汽车行业上市公司应继续扩大投资规模,优化资源配置。在扩大规模的同时,继续完善基础设施建设,能有效促进新能源汽车的发展。

2、加强技术创新,提高管理水平

新能源汽车的电池是最重要的核心部件,但目前,我国的动力电池仍存在续航能力弱、不胜任跨城市间长途通行、动力电池成本较高等现象已成为制约我国新能源汽车产业发展的瓶颈。

3、依托政府政策,促进国内国外合作

在新能源汽车电池发展的问题上,可以适度放开产品竞争,支持国内外电池企业技术合作。此外,还可以从其他方面去完善新能源汽车行业的市场,如优化政策规划和实施,增强政策可预见性;强化电池安全性管理要求,完善废旧电池回收处置机制等等。

【参考文献】

[1] Polk C,Sapienza P.The Real Effectsof Investor sentiment[D].Northwestern University paper,2002.

[2] A. Charnes ,W, W.Cooper and E.Rhodes.Measuring the efficiency of decision makingunites [J].European Journal of Opera-tional Research,1978,(2):429-444.

[3] 黄阳平,踪家峰.中国主要航空公司运营效率分析[J].经济研究导刊,2008(8):18-21.

[4] 王坚强,阳建军.基于DEA模型的企业投资效率评价[J].科研管理,2010(7):73- 80.

[5] 谢春山,王恩旭,朱易兰.基于超效率DEA模型的中国五星级酒店效率评价研究[J].旅游科学,2012,26(01):60-71.

[6] 陈景辉,李延喜,魏芳芳,栾庆伟.我国房地产业投资效率评价研究[J].技术经济,2011,30(01):72-77+111.

[7] 任玉珑,李海锋,孙睿,关岭.基于消费者视角的电动汽车全寿命周期成本模型及分析[J].技术经济,2009,28(11):54-58.

[8] 徐枭,王巧凤,周荣.新能源汽车发展主要障碍及其解决方案[J].上海汽车,2009(05):7-10.

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