1引言
习近平总书记在党的二十大报告中明确，我国将积极稳妥推进碳达峰碳中和，立足我国能源资源禀赋，坚持先立后破，有计划分步骤实施碳达峰行动，深入推进能源革命，加强煤炭清洁高效利用，加快规划建设新型能源体系，积极参与应对气候变化全球治理。同时，要坚持以推动高质量发展为主题，着力提高全要素生产率，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。
企业使用不同融资方式所承担的风险及成本是不同的，为节省融资成本、降低风险，有必要对融资时间、融资成本、融资结构等进行合理的选择与确定，故有必要分析并总结新能源汽车行业融资效率的特点，促进整个行业实现更高质量发展。本文的创新之处在于从多个指标维度检验新能源汽车行业融资的产出效果，以投入与产出指标的创新组合进行研究，为后疫情时代此行业的融资战略发挥指引作用。
融资效率是指公司在融资的财务活动中所实现的效能和功效，可从资金融入效率和资金融出效率角度划分DEA 模型的投入、产出指标。资金融入效率是指某种融资方式以最高成本-收益比率和最低风险提供所需资金的能力；与此对应，资金融出效率是指某种融资方式将资金以最低的成本和风险带来最大收益的能力。二者贯穿筹集资金前与后的相关流程，都是融资决策者参考的重要指标。
DEA 模型也称数据包络分析，是一种基于评价对象间
比较来反映技术效率的一种非参数分析方法，是由美国的
Charnes 、Cooper 和Rhodes 这3位学者于1978年首次提出的，分为CCR 模型和BCC 模型。BCC 模型对规模报酬因素加以考虑，在综合技术效率中区分出纯技术效率和规模效率，综合技术效率=纯技术效率×规模效率[1]。由于本文研究的主体是上市公司，因此，以BCC 模型作为分析的基本方法。BCC 模型基于规模收益可变（VRS ），不足之处是其属于静态分析，是针对单一年份进行的分析。本文选择有效与非有效两种类型进行整理划分并分析，从多维度探索新能源汽车上市公司的融资效率的具体现状，为以后此行业进行科学融资提供参考。
Malmquist 指数模型中的融资效率变化指数是包含企业
技术应用水平和规模经济因素的综合指标，在融资效率的
研究中作为评判企业资金配置水平变动的指标，技术效率变化指数大于1，说明企业的资源配置水平有所提升，反之则降低[2]。本文选取2017-2021年作为分析区间，先从行业的角度观察这5年新能源汽车行业的融资效率变动情况，再进行细化到影响行业融资效率的具体因素，并探索其可能存在的原因。
2评价指标选取与数据来源
2.1样本选取
本文的样本均来自沪深A 股的上市公司，共选择17家新能源汽车类别的上市公司作为样本，具体样本见表1。2.2指标选取与数据来源
对于投入与产出指标的选择，
本文通过查阅文献，参考王海荣等[3]与李素梅等[4]学者的指标选取方式并考虑所选评价指标的适用性、可获得性和可操作性等原则，确定投入指标为：财务费用、资产负债率、产权比率、销售收入与筹资活
【作者简介】孙洪旭（2000-），女，辽宁朝阳人，硕士研究生在读，
从事企业财务管理研究。新能源汽车上市公司融资效率评价
——
—基于DEA-Malmquist 指数模型玥孙洪旭，
王（沈阳大学商学院，沈阳110041）
【摘要】新能源汽车产业是支持国家能源结构转型的重要产业，新能源汽车产业的发展离不开技术的支
持，而技术的改良与进步需要企业不断融资。因此，融资效率问题关乎新能源汽车产业的持续发展。论文选取17家新能源汽车上市公司2017-2021年的相关数据作为样本，针对投入和产出各设置4个指标，通过DEA-Malmquist 指数分析新能源汽车上市公司的融资效率，指出行业中存在的问题，如面临保持融资现状的风险、未制定有效的融资战略方案等，并据此提出相关建议。【关键词】融资效率；DEA-Malmquist 指数；新能源汽车【中图分类号】F275；F832
【文献标志码】A
【文章编号】1673-1069（2023）05-0173-03
财税金融
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动现金净流入，确定产出指标为：净资产收益率、营业总收入增长率、总资产周转率、无形资产增长率。相关数据均取自上市公司年报。根据DEA 模型的设定要求，
决策单元数量（17）大于投入产出指标数量（8）的两倍，符合模型要求。具体指标信息如表2所示。
表2投入产出指标选取说明
2.3评价数据的标准化处理
DEA 模型要求所要测度的投入产出指标数值必须大于
0，本文选取的投入产出指标中均有负值出现，
而且选取的投入产出指标存在量纲差异，可能对测算得出的效率结果产生影响。本文参考沈忱[5]对DEA 模型所需原始数据进行标准化处理的方式，去除量纲上的差异，减少数据在绝对数值方面的差异，提升模型结果的准确性，将所有数据处理到[0,1]的无量纲区间[6]
，决策单元的有效性不受各项指标的量纲影响，数据的意义不会因无量纲处理而发生改变，具体操作公式如下：
Y =0.1+0.9×（X -X min ）X max -X min
（1）
式中，Y 为处理后的变量；X min 为指标中的最小值；X max 为指标中的最大值。
3融资效率的实证分析
3.1基于DEA-BCC 模型的融资效率静态分析
本文运用DEAP2.1软件进行DEA-BCC 模型的数据实证测算，设定测算结果E=1为DEA 有效，即达到最优状态，E<1为DEA 非有效。根据2017-2021年17家新能源汽车上市公司的样本数据得出以下分析结果。表317家新能源汽车企业融资效率静态分析情况统计由表3可知，第一，从整体上看，新能源汽车产业的样本数据中各项效率的均值都小于1，同时，有效的企业占比均较低，即行业整体未达到融资效率有效水平并且有效水平偏低，随着时间的推移呈现效率上升的趋势。第二，从综合技术效率角度分析，5年内的变动幅度并不显著，整体上呈现缓慢上升趋势，保持较稳定的状态，在2020年这个特殊时期综合技术效率中企业有效占比下降幅度较大，行业均值略有上升，到2021年迅速恢复且达到5年内最高值，且有10家企业做到综合技术效率有效，这说明新能源汽车行业受新冠肺炎疫情的影响只是暂时的，在疫情态势平稳之后便迅速恢复并呈现逐渐加快发展的态势。进一步分析发现，虽然2020年有效企业屈指可数，但行业均值有所提高，说明行业整体的综合技术效率在不断提升与优化，进而多数公司均在想方设法改善融资结构，降低融资成本与风险。在疫情之前的3年中，综合技术效率保持平稳，随着时代更迭的加速，2017-2019年综合技术效率并没有得到显著提升，说明行业在融资的投入产出效果方面停滞不前，遇到了融资瓶颈，影响了行业的发展进程。第三，从纯技术效率角度分析，行业纯技术效率均值在上下波动，2017-2020年有效企业呈减少趋势，因此，行业的纯技术效率低下反映出公司技术开发
战略的问题，进而落实到企业自身的管理运营能力需要提升。在2021年有效占比达71%，这是2017-2021年有效数量的最大值，原因可能是大量企业发现自身融资问题已经无法回避，纷纷采取措施扩大融资渠道、改善融资方式，以此拯救并优化公司的资金供应链与运营的加速循环流程。第四，从规模报酬效率角度分析，2017-2021年行业
股票代码公司名称股票代码公司名称002594比亚迪600741华域汽车000625长安汽车600733北汽蓝谷600166福田汽车601127塞力斯600066宇通客车000550江铃汽车600104上汽集团000572海马汽车000800一汽解放000951
中国重汽
600006
东风汽车
601633长城汽车600418江淮汽车601238广汽集团600686金龙汽车指标说明指标名称
变量
变量说明
投入指标融资成本财务费用长期借款、短期借款的
利息以及融资过程中的
手续费之和
融资结构
资产负债率负债总额/资产总额融资风险产权比率负债总额/股东权益总额
产出指标
盈利能力
净资产收益率
净利润/平均净资产
成长能力营业总收入增长率营业收入增加额/上年营
业收入
营运能力总资产周转率销售收入净额/平均资产总额
竞争能力
无形资产增长率一汽海马汽车有限公司
无形资产增加额/上年无形资产总额
融资时间销售收入与筹资活动现金净流入销售收入/筹资活动现金
净流入
表1样本公司相关信息
年份
划分标准
综合技术效率（TE ）纯技术效率（PTE ）
规模报酬效率
（SE ）
2017
有效6家均值
0.759
9家均值0.8486家均值0.887
2018
有效7家
均值
0.821
9家均值0.8977家均值0.903
2019
有效7家
均值
0.709
7家均值0.7397家均值0.937
2020
有效4家
均值
0.805
6家均值0.8614家均值0.934
2021
有效10家均值
0.934
12家均值0.95410家均值0.975
非有效7家有效占比59%5家有效占比71%7家有效占比
59%
非有效11家有效占比35%8家有效占比53%11家有效占比
35%非有效10家有效占比41%8家有效占比53%10家有效占比
41%
非有效10家有效占比41%10家有效占比41%10家有效占比
41%
非有效13家有效占比24%11家有效占比35%13家有效占比
24%
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均值较高，即行业整体融资规模效率在较合理区间，5年内17家企业的规模报酬效率的有效占比情况与综合技术效率的有效占比保持一致，因此，融资规模效率是影响综合技术效率的主要因素，想要实现从整体上提高融资效率，需要对融资规模全面衡量与重点关注。
3.2基于Malmquist指数的融资效率动态分析Malmquist指数可分解成不同形式，如式（2）所示：tfpch=effch×techch=pech×sech（2）式中，tfpch为全要素生产率指数；effch为技术效率变化指数；techch为技术进步指数；pech为纯技术效率变化指数；sech为规模效率变化指数。
如表4所示，从整体上分析，17家上市公司平均的时间序列的Malmquist指数的各项指标都处在先下降再上升的波动状态，优点是没有某一指标大幅波动的情况使得指标间变动剧烈。拐点出现在2018-2019年，其各项指标均数值较低，查询有关政策了解到，这可能与2018年政府补贴提高导致对技术的高要求与2019年政府补贴政策的突然退坡有关。长期以来，对补贴政策所形成的“补贴依赖症”暴露问题，筹集资金的难度加大，进而会对整个新能源汽车市场产生一定的影响，根据数据可以发现，对全要素生产率的影响最为明显。在2019-2021年，由于政府将财政补贴政策实施期限延长至2022年底，企业重新到依赖主体，融资的规模与效用开始提高[7]。
表4基于Malmquist指数的融资效率动态分析情况统计
通过进一步分析，全要素生产率的效率数值相对较大，均值也是2017-2021年这5年中的最大值，即1.143，因此，全要素生产率的效率提升效果最显著。与此相对应，纯技术效率的数值相对较小，这也反映了新能源汽车行业在融资时缺乏合理的融资计划，缺少对融资问题的适应能力与应对能力，而分析发现全要素生产率主要随着技术进步发生变动，因此，优化融资手段能够在一定程度上改善整体融资能力。4结论与启示
4.1结论
通过对17个样本的实证分析，本文发现新能源汽车行业的融资效率在经历困境后正在向好发展，融资效率处于较高水平。从整体上看，筹资形势受疫情的影响期限较短，在2021年逐步跨越融资障碍，效率逆向快速增长。同时，总结影响新能源汽车行业融资的不利因素，一方面，整个行业面临
保持融资现状的风险，即对新时代赋予的融资机会重视程度不够，在社会稳定中没有寻合适的融资机会，在疫情到来后开始纷纷自救；另一方面，企业未制定有效的融资战略方案，在保持合理融资规模的前提下，企业的管理者应提高自身管理运营能力。
4.2启示
第一，采取多元化、进阶式的融资策略。经过以上分析，目前是新能源汽车企业开启高速发展模式的关键时期，企业可以尝试进阶式的融资方式。进阶式是指循序渐进、由低到高、逐步提升的一种方式，融资活动对于新能源汽车行业来说应该是长期持续的，进阶式的融资手段能让企业实现向更高融资效率攀登的目标，制定进阶式规划方案，并从多元化的融资渠道进行风险分散与管控，在政府补贴政策退出前站稳脚跟，从而避免在艰难时期无法抵御融资压力而承担严重后果。第二，建立融资风险应对制度。企业融资保持现状的根本原因是没有制定和实施融资风险的应对措施和抵抗手段，不敢贸然向前。企业可以通过建立融资风险准备金、融资风险应对体系、融资风险识别小组及聘请融资管理专业人员等措施积极应对风险挑战。第三，调整融资战略的制定流程。企业可以通过咨询高融资的非竞争企业或从事相关工作的专家使融资战略制定更加合理化、规范化。管理者作为流程的主要决策人，要从结合企业实际出发，多方面考虑权衡并吸取相关经验，优化融资战略的制定流程。第四，加强管理层人才队伍建设。融资战略反映了管理者的决策风格，因此，积极引进人才，发展人才战略，能够为合理决策服务。企业可以适时进行组织变革，调整管理层人员结构，提高对优秀人才的引进水平与重视程度。
【参考文献】
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—基于SUPER-SBM DEA及TOBIT模型[J].社会科学家,2016(11):83-87.
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【7】蓝图，张彦.政府补助、研发投入与科技创新企业融资效率研究[J].
中国注册会计师,2020(12):70-74.
年份effch techch pech sech tfpch
2017-2018 1.111 1.3200.998 1.114 1.467
2018-20190.8340.7480.8820.9460.624
2019-2020 1.187 1.153 1.1930.995 1.369
2020-2021 1.199 1.136 1.061 1.130 1.361
均值 1.072 1.066 1.027 1.043 1.143
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