南斫完生学刊2020年第1期 金融业与新能源汽车产业协同发展研究 俞晴 (南京审计大学经济学院,江苏南京211815) 摘要:为了能源结构的改善以及生态环境的可持续发展,各个国家都在发展新能源汽 车产业。然而,新能源汽车产业的技术创新和融资约束问题尤为突出,这使得金融业对其的 支持作用不可或缺,对金融业与新能源汽车产业协同发展的研究有益于金融结构优化和产业 结构升级。本文首先阐述了新能源汽车产业的现状,然后通过因子分析对新能源汽车产业的 综合发展指标进行说明,进而构建多元回归模型分析直接融资和间接融资对产业发展的情况 并且理论分析了新能源汽车产业对金融业的影响,研究结论如下:直接融资和间接融资对新 能源汽车产业发展均有正向影响,且间接融资的影响更大;新能源汽车产业对金融业的影响 主要有促进金融基本功能实现和完善金融体系两个方面。最后本文提出为减少对间接融资的 依赖而扩大直接融资比重和完善金融市场两个建议。 关键词:新能源汽车产业融资约束协同发展 引言 为了能源结构的改善以及生态环境的可持续发展,我国开始发展新能源汽车产业,不断智能 化、网联化、共享化以及电动化的政策推广给新能源汽车产业带来了新的增长点,中汽协网站发 布的数据表明,2018年新能源汽车在中国的销售量约为125万辆,同比增幅为904%,超过全球 销量一半以上,今年第一季度的新能源汽车销售量比去年同期增长幅度超过一半。经过几年的政 策推动,市场引导是目前新能源汽车产业的新阶段,汽车产品而言从导入期进入成熟期。本年上 半年新能源汽车产业的补贴退坡后,虽然汽车销售量短时间有一定的下滑,但是消费者在此之前 已经有一定的预期,因此销售量依然会有继续增加的趋势。 二、金融业对新能源汽车产业的影响 为了能源结构的改善以及生态环境的可持续发展,我国不断发展新能源汽车产业,更是有助 于我国新能源汽车产业结构优化和金融发展。此次研究所采用的研究方法如下:首先,选取8家 典型的新能源汽车上市企业在2014年至2018年5年间的财务报告以及东方财富 Choice数据,采 用因子分析的方法,主要选取三类指标作为一级指标,分别反映了新能源汽车产业的盈利水平、 1俞睛(1996-),女,南京审计大学经济学院硕士生,研究方向:国际商务
63 2020 年第 1 期 金融业与新能源汽车产业协同发展研究 俞晴 1 （南京审计大学经济学院，江苏 南京 211815） 摘 要 : 为了能源结构的改善以及生态环境的可持续发展，各个国家都在发展新能源汽 车产业。然而，新能源汽车产业的技术创新和融资约束问题尤为突出，这使得金融业对其的 支持作用不可或缺，对金融业与新能源汽车产业协同发展的研究有益于金融结构优化和产业 结构升级。本文首先阐述了新能源汽车产业的现状，然后通过因子分析对新能源汽车产业的 综合发展指标进行说明，进而构建多元回归模型分析直接融资和间接融资对产业发展的情况， 并且理论分析了新能源汽车产业对金融业的影响，研究结论如下：直接融资和间接融资对新 能源汽车产业发展均有正向影响，且间接融资的影响更大；新能源汽车产业对金融业的影响 主要有促进金融基本功能实现和完善金融体系两个方面。最后本文提出为减少对间接融资的 依赖而扩大直接融资比重和完善金融市场两个建议。 关键词：新能源汽车产业 融资约束 协同发展 一、引言 为了能源结构的改善以及生态环境的可持续发展，我国开始发展新能源汽车产业，不断智能 化、网联化、共享化以及电动化的政策推广给新能源汽车产业带来了新的增长点，中汽协网站发 布的数据表明，2018 年新能源汽车在中国的销售量约为 125 万辆，同比增幅为 90.4%，超过全球 销量一半以上，今年第一季度的新能源汽车销售量比去年同期增长幅度超过一半。经过几年的政 策推动，市场引导是目前新能源汽车产业的新阶段，汽车产品而言从导入期进入成熟期。本年上 半年新能源汽车产业的补贴退坡后，虽然汽车销售量短时间有一定的下滑，但是消费者在此之前 已经有一定的预期，因此销售量依然会有继续增加的趋势。 二、金融业对新能源汽车产业的影响 为了能源结构的改善以及生态环境的可持续发展，我国不断发展新能源汽车产业，更是有助 于我国新能源汽车产业结构优化和金融发展。此次研究所采用的研究方法如下：首先，选取 8 家 典型的新能源汽车上市企业在 2014 年至 2018 年 5 年间的财务报告以及东方财富 Choice 数据，采 用因子分析的方法，主要选取三类指标作为一级指标，分别反映了新能源汽车产业的盈利水平、 1 俞晴（1996- ），女，南京审计大学经济学院硕士生，研究方向：国际商务
俞晴 金融业与新能源汽车产业协同发展研究 营运水平以及成长水平,再选取一级指标中的具体财务指标作为二级指标,进行主成分分析,并 最终利用标准化之后的数据计算出新能源汽车产业综合发展指标;其次,选取新能源汽车概念股 整体资产负债率指标(DAR)用以衡量产业间接融资情况,总市值/GDP指标(SEC)用以衡量 直接融资情况,中国新能源汽车产业平均资产规模(SIZE)作为控制变量,并以多元线性回归模 型反映直接融资和间接融资对新能源汽车产业综合发展的具体影响情况,因而更加形象地显示出 金融业对新能源汽车产业综合发展的作用 (一)新能源汽车产业融资情况 1.新能源汽车产业间接融资情况 各项金融政策使得新能源汽车企业快速发展,但是整体上产业发展还未成熟,其中很多企业 都是中小企业,因而以银行信贷为主的间接融资能够有效汇集社会闲散资金,提高资源配置效率。 普惠金融的发展使得各银行将中小微企业作为发展战略的重点板块。此外2018年中央经济会议中 也指出,银保监会将会尤其强化逆周期调节的监管措施,优化金融服务环境,缓解中小微企业的 融资困境,有助于金融更好的服务于新能源汽车产业,有利于促进新能源汽车产业内的中小企业 更为良好的发展。中央金融支持政策对于新能源汽车产业的帮助是尤为明显的,这也是使得新能 源汽车产业快速且更好地发展的最根本动力之一。 2.新能源汽车产业直接融资情况 随着经济转型升级,运用银行信贷,扩张间接融资,以此来保证企业的资金需求的模式正在 改变,今年两会期间李总理也特别强调了企业要提高直接融资的比重,这也表明在我国主要依赖 直接融资将并非是一个短期的趋势。此外,研究表明科创板的落地对于促进新能源汽车产业技术 创新和长久发展也是有着积极地影响。在经济金融全局不断把扩大直接融资比重放在重要地位, 将会使得金融更好地服务于新能源汽车产业,进而促进产业结构优化和经济金融发展。 (二)金融支持新能源汽车产业发展的实证分析 1.新能源汽车产业发展指标的选取 在我国,新能源汽车产发展的时间比较短暂,现有数据不是很全面,此外,目前金融支持新 能源汽车产业发展的实证研究的文献依然偏少,因此关于新能源汽车产业发展指标的构建也未能 达成一致的结论,所以本次研究将以已有的研究成果为基础,选取8家典型的新能源汽车上市企 业在2014年至2018年5年间的各类财务数据,采用因子分析的方法,构建一个表示新能源汽车 产业的综合发展指标。对财务指标数据不全和财务状况异常的新能源汽车上市企业进行剔除。8 家具体企业名单为:江铃(000550)、长安(000625)、一汽(000800)、比亚迪(002594)、 欣旺达(300207)、上汽(600104)、江淮(600418)、广汽(601238)。 主要选取三类指标作为一级指标,分别反映了新能源汽车产业的盈利水平、营运水平以及成 长水平,再选取一级指标中的具体财务指标作为二级指标,整理2014—2018年8家样本上市公司 的财务指标数值,采取因子分析对新能源汽车产业的综合发展指标进行描述。财务指标如表1所示
64 营运水平以及成长水平，再选取一级指标中的具体财务指标作为二级指标，进行主成分分析，并 最终利用标准化之后的数据计算出新能源汽车产业综合发展指标；其次，选取新能源汽车概念股 整体资产负债率指标（DAR）用以衡量产业间接融资情况，总市值 /GDP 指标（SEC）用以衡量 直接融资情况，中国新能源汽车产业平均资产规模（SIZE）作为控制变量，并以多元线性回归模 型反映直接融资和间接融资对新能源汽车产业综合发展的具体影响情况，因而更加形象地显示出 金融业对新能源汽车产业综合发展的作用。 （一）新能源汽车产业融资情况 1. 新能源汽车产业间接融资情况 各项金融政策使得新能源汽车企业快速发展，但是整体上产业发展还未成熟，其中很多企业 都是中小企业，因而以银行信贷为主的间接融资能够有效汇集社会闲散资金，提高资源配置效率。 普惠金融的发展使得各银行将中小微企业作为发展战略的重点板块。此外 2018 年中央经济会议中 也指出，银保监会将会尤其强化逆周期调节的监管措施，优化金融服务环境，缓解中小微企业的 融资困境，有助于金融更好的服务于新能源汽车产业，有利于促进新能源汽车产业内的中小企业 更为良好的发展。中央金融支持政策对于新能源汽车产业的帮助是尤为明显的，这也是使得新能 源汽车产业快速且更好地发展的最根本动力之一。 2. 新能源汽车产业直接融资情况 随着经济转型升级，运用银行信贷，扩张间接融资，以此来保证企业的资金需求的模式正在 改变，今年两会期间李总理也特别强调了企业要提高直接融资的比重，这也表明在我国主要依赖 直接融资将并非是一个短期的趋势。此外，研究表明科创板的落地对于促进新能源汽车产业技术 创新和长久发展也是有着积极地影响。在经济金融全局不断把扩大直接融资比重放在重要地位， 将会使得金融更好地服务于新能源汽车产业，进而促进产业结构优化和经济金融发展。 （二）金融支持新能源汽车产业发展的实证分析 1. 新能源汽车产业发展指标的选取 在我国，新能源汽车产发展的时间比较短暂，现有数据不是很全面，此外，目前金融支持新 能源汽车产业发展的实证研究的文献依然偏少，因此关于新能源汽车产业发展指标的构建也未能 达成一致的结论，所以本次研究将以已有的研究成果为基础，选取 8 家典型的新能源汽车上市企 业在 2014 年至 2018 年 5 年间的各类财务数据，采用因子分析的方法，构建一个表示新能源汽车 产业的综合发展指标。对财务指标数据不全和财务状况异常的新能源汽车上市企业进行剔除。8 家具体企业名单为：江铃（000550）、长安（000625）、一汽（000800）、比亚迪（002594）、 欣旺达（300207）、上汽（600104）、江淮（600418）、广汽（601238）。 主要选取三类指标作为一级指标，分别反映了新能源汽车产业的盈利水平、营运水平以及成 长水平，再选取一级指标中的具体财务指标作为二级指标，整理 2014—2018 年 8 家样本上市公司 的财务指标数值，采取因子分析对新能源汽车产业的综合发展指标进行描述。财务指标如表 1 所示 . 俞晴 : 金融业与新能源汽车产业协同发展研究
南斫完生学刊2020年第1期 表1企业财务指标 二级 指标 指标代码 净资产收益率ROE 盈利能力指标 销售毛利率 成长能力指标 主营业务收入增长率 净利润增长率 营运能力指标 总资产周转率 表2标准化后各变量指标的描述性统计分析 重复取样 统计资料 95%信赖区间 偏差 标准错误 下限 上限 最小值 净资产收益率 最大值 平均數 10.9433 8.2012 标准偏差873262 -.14975 1.01954 6.62603 1064609 N 0 40 最小值 8.6532 销售毛利率 最大值 28.9400 平均数16979150 15.550l1l18.517345 标准偏差4.7838994 0916117 45978703.8359033 N 最小值 主营业务收入增长率最大值942092 平均数17.860365 0929 3.940900 0.51100425680371 标准偏差25301053 4005901 3.5058383 7.700802431.6340532 N 最小值 17554586 净利润增长率 最大值 平均数56.1529255773346544064-16540466810.386959 标准偏差301.5688473323645505130.5177965482719031490.9553719 最小值 总资产周转率 最大值 16114 平均数 037053 000487 054342 934713 145041 标准偏差3508727 0055694 0288713 3985126 有效的 n(istwise 除非另行说明,否则重复取样结果会以1000重复取样样本为基础 2.新能源汽车产业发展指标的构建 此次研究的样本数据为2014—-2018年8家新能源汽车企业的每年最后一天的财务数据,在分 析数据之前,排除量纲不同所带来的后果,在此对各项财务数据进行标准化处理,使得各指标数 据现实的结果更可靠。采用 Z-score标准化法原理如下:X=--,其中表示财务数据的均值, 表示财务数据的标准差。变量描述表2。 (1)判断是否符合因子分析
65 2020 年第 1 期 表 1 企业财务指标 一级指标 二级指标 指标代码 盈利能力指标 净资产收益率 ROE X1 销售毛利率 X2 成长能力指标 主营业务收入增长率 X3 净利润增长率 X4 营运能力指标 总资产周转率 X5 表 2 标准化后各变量指标的描述性统计分析 统计资料 偏差 重复取样 a 标准错误 95% 信赖区间 下限 上限 净资产收益率 N 40 0 0 40 40 最小值 -12.41 最大值 29.49 平均數 10.9433 .0499 1.3565 8.2012 13.6691 标准偏差 8.73262 -.14975 1.01954 6.62603 10.64609 销售毛利率 N 40 0 0 40 40 最小值 8.6532 最大值 28.9400 平均数 16.979150 .006938 .765884 15.550111 18.517345 标准偏差 4.7838994 -.0916117 .4597870 3.8359033 5.6467904 主营业务收入增长率 N 40 0 0 40 40 最小值 -21.2463 最大值 94.2092 平均数 17.860365 .092951 3.940900 10.511004 25.680371 标准偏差 25.301053 -.4005901 3.5058383 17.7008024 31.6340532 净利润增长率 N 40 0 0 40 40 最小值 -1755.4586 最大值 116.7506 平均数 -56.115292 -.557733 46.544064 -165.404668 10.386959 标准偏差 301.5688473 -32.3645505 130.5177965 48.2719031 490.9553719 总资产周转率 N 40 0 0 40 40 最小值 .2503 最大值 1.6114 平均数 1.037053 .000487 .054342 .934713 1.145041 标准偏差 .3508727 -.0055694 .0288713 .2881896 .3985126 有效的 N (listwise) N 40 0 0 40 40 a. 除非另行说明，否则重复取样结果会以 1000 重复取样样本为基础 2．新能源汽车产业发展指标的构建 此次研究的样本数据为 2014—2018 年 8 家新能源汽车企业的每年最后一天的财务数据，在分 析数据之前，排除量纲不同所带来的后果，在此对各项财务数据进行标准化处理，使得各指标数 据现实的结果更可靠。采用 z-score 标准化法原理如下 : x x X σ − = ，其中 表示财务数据的均值， 表示财务数据的标准差。变量描述表 2。 （1）判断是否符合因子分析
俞晴:金融业与新能源汽车产业协同发展研究 因子分析是为了找出代表性的因子,进行KMO检验以及 Bartlett球形检验,结果如下: 表3KMO和 Bartlett的检验 Kaiser.- Meyer-Olkin測量取樣適當性 0.624 大約卡方 21.151 Bartlett·的球形檢定 df 顯著性 0.020 本部分是进行KMO取样适当性因子分析及巴氏球形因子分析,KMO=0.624大于0.6表示基 本可以认为适合做因子分析,巴氏球形因子分析值21.151,显著性=0.02小于a(a=0.05,显 示数据进行因子分析是十分合理的。 (2)提取因子和计算因子得分 这里首先进行尝试性分析,根据财务指标的相关系数矩阵,提取因子的分析如下 表4公因子方差 擷取 净资产收益率 销售毛利率 主营业务收入增长率 净利润增长率 1.000 总资产周转率 419 頡取方法:主體元件分析 表4表明变量共同度,首列数据说明的是在初始解下财务数据的变量共同度,也就是说明若 通过主成分分析方法对所有变量提取因子,那么所有财务数据的方差都是可以解释的,但是这样 就不用进行因子分析,所以,这种是不可取的。第二列数据说明的是在特征值大于1的前提下提 取因子时的变量共同度。从表4可以看到:净资产收益率、净利润增长率的绝大部分信息(大于 67%)可被因子解释,财务变量反映的信息丢失较少,但是销售毛利率、主营业务收入增长率和 总资产周转率的信息丢失较为严重(近50%),所以这样的结果不太理想。于是,提取2个因子 是合理的,分析结果如表5所示。 一般而言,因子分析会选择特征值大于1的成分进行计算,但是由于前两个成分的累计方差 贡献率为51.201%,远低于85%的标准,为了能够更好的反应信息,前四个成分的累计方差贡献 率为91.106%,因此选择前4个成分是合理的。 表5(a)公因子方差 起始 擷取 净资产收益率 1.000 销售毛利率 1.000 主营业务收入增长率 净利润增长率 总资产周转率
66 因子分析是为了找出代表性的因子，进行 KMO 检验以及 Bartlett 球形检验，结果如下： 表 3 KMO 和 Bartlett 的检验 Kaiser-Meyer-Olkin 測量取樣適當性。 0.624 Bartlett 的球形檢定 大約 卡方 21.151 df 10 顯著性 0.020 本部分是进行 KMO 取样适当性因子分析及巴氏球形因子分析，KMO=0.624 大于 0.6 表示基 本可以认为适合做因子分析，巴氏球形因子分析值 21.151，显著性 =0.02 小于 α（）α=0.05 ，显 示数据进行因子分析是十分合理的。 （2）提取因子和计算因子得分 这里首先进行尝试性分析，根据财务指标的相关系数矩阵，提取因子的分析如下： 表 4 公因子方差 起始 擷取 净资产收益率 1.000 .702 销售毛利率 1.000 .578 主营业务收入增长率 1.000 .569 净利润增长率 1.000 .672 总资产周转率 1.000 .419 擷取方法：主體元件分析。 表 4 表明变量共同度，首列数据说明的是在初始解下财务数据的变量共同度，也就是说明若 通过主成分分析方法对所有变量提取因子，那么所有财务数据的方差都是可以解释的，但是这样 就不用进行因子分析，所以，这种是不可取的。第二列数据说明的是在特征值大于 1 的前提下提 取因子时的变量共同度。从表 4 可以看到：净资产收益率、净利润增长率的绝大部分信息（大于 67%）可被因子解释，财务变量反映的信息丢失较少，但是销售毛利率、主营业务收入增长率和 总资产周转率的信息丢失较为严重（近 50%），所以这样的结果不太理想。于是，提取 2 个因子 是合理的，分析结果如表 5 所示。 一般而言，因子分析会选择特征值大于 1 的成分进行计算，但是由于前两个成分的累计方差 贡献率为 51.201%，远低于 85% 的标准，为了能够更好的反应信息，前四个成分的累计方差贡献 率为 91.106%，因此选择前 4 个成分是合理的。 表 5 （a） 公因子方差 起始 擷取 净资产收益率 1.000 .763 销售毛利率 1.000 .989 主营业务收入增长率 1.000 .998 净利润增长率 1.000 .805 总资产周转率 1.000 .999 俞晴 : 金融业与新能源汽车产业协同发展研究
南斫完生学刊2020年第1期 表6因子解释原有变量总方差的情况 元件 起始特徵值 擷取平方和載入 循環平方和載入 總計變異的%累加%總計變異的%累加%總計變異的%累加 37.52037.520 1.876 37.5 37.520 1.546 30.924 1.06421.27558.7951.06421.275587951.01420.27751.201 345 954190737786895419073778681.00120.02571.226 13.23891.106 13.23891.106 941988091.106 445 8894100.000 表7主成分的得分系数矩阵 净资产收益率X1 0.567 .08 0.020 销售毛利率X2 -0.037 0.985 0.023 0.022 主营业务收入增长率X3 -0.198 0.020 -0.025 1076 净利润增长率X4 0.656 -0.133 总资产周转率X5 0.073 0023 -0.028 根据成分得分系数,可以得出4个主成分(F1、F2、F3、F4)的表达式如下 Fl=0.0567X12-0037X21-0.198X32+0.656X4+0073X5 F2=0.089X14+0.985X21+0.020X3-0.133X4+0023X5 F3=0.020X1+0.023X21-0025X3+0081X44+1.009X5 F4=-0.092X1+0.022X2.+1076X3.-0.206X4.-0.028X5 014-2018年新能源汽车产业综合发展指标(CDL)的得分公式如下。结果见表8 CD,=(F1×30.924+F2×20.277+F3×20.025+F4×19880)÷91106 表82014-2018年新能源汽车产业综合发展指标(CDt)的得分 年份 0.127886076 -0.08206432 0.270457312 0.281224667 0.084589 2015 0.184343897 0.243575281 0.179629009 0.013270791 0.156265202 -0.330374104 0.264854144 -0.409805728 0.143266097 20 0.065776022 0.0530093300813819030.1278086880.052011948 2018 -0047634039 0.47937713 -0.12167025 -0.457461911 -0.149603892 3.金融业支持指标的选取 在前面的数据分析中,研究方法主要选取三类指标作为一级指标,分别反映了新能源汽车产 业的盈利水平、营运水平以及成长水平,再选取一级指标中的具体财务指标作为二级指标,进行 主成分分析,并最终利用标准化之后的数据计算出新能源汽车产业综合发展指标。关于金融支持 指标的选择,新能源汽车产业虽然发展较快,但是整体上产业发展还未成熟,其中银行信贷和新 能源汽车企业的上市融资行为表明金融业通过间接融资和直接融资两种方式对新能源汽车产业的 发展提供支持作用。在现有研究的基础上,此次硏究选取新能源汽车概念股整体资产负债率指标 DAR)用以衡量产业间接融资情况,总市值/GDP指标(SEC)用以衡量直接融资情况,中国
67 2020 年第 1 期 表 6 因子解释原有变量总方差的情况 元件 起始特徵值 擷取平方和載入 循環平方和載入 總計 變異的 % 累加 % 總計 變異的 % 累加 % 總計 變異的 % 累加 % 1 1.876 37.520 37.520 1.876 37.520 37.520 1.546 30.924 30.924 2 1.064 21.275 58.795 1.064 21.275 58.795 1.014 20.277 51.201 3 .954 19.073 77.868 .954 19.073 77.868 1.001 20.025 71.226 4 .662 13.238 91.106 .662 13.238 91.106 .994 19.880 91.106 5 .445 8.894 100.000 表 7 主成分的得分系数矩阵 元件 1 2 3 4 净资产收益率 X1 0.567 0.089 0.020 -0.092 销售毛利率 X2 -0.037 0.985 0.023 0.022 主营业务收入增长率 X3 -0.198 0.020 -0.025 1.076 净利润增长率 X4 0.656 -0.133 0.081 -0.206 总资产周转率 X5 0.073 0.023 1.009 -0.028 根据成分得分系数，可以得出 4 个主成分（F1、F2、F3、F4）的表达式如下： t t t t t t t t 1 0.0567 1 0.037 2 0.198 3 0.656 4 0.073 5 2 0.089 1 0.985 2 0.020 3 0.133 4 0.023 5 3 0.020 1 0.023 2 0.025 3 0.081 4 1.009 5 4 0.092 1 0.022 2 1.076 3 0.206 4 0.028 5 t t t t t t t t t t t t F XX X X X FXX X X X FXX X X X F XXXX X = − −++ =+ +−+ =+ −++ =− + + − − 2014—2018 年新能源汽车产业综合发展指标（CDIt ）的得分公式如下。结果见表 8 t CDI F F = × +× +× +× ÷ ( 1 30.924 2 20.277 3 20.025 4 19.880) 91.106 F F 表 8 2014—2018 年新能源汽车产业综合发展指标（CDIt）的得分 年份 F1 F2 F3 F4 CDI 2014 0.127886076 -0.082064329 0.270457312 0.281224667 0.0845898 2015 0.184343897 0.243575281 0.179629009 0.013270791 0.156265202 2016 -0.330374104 0.264854144 -0.409805728 0.0351606 -0.143266097 2017 0.065776022 0.05300933 0.081381903 0.127808688 0.052011948 2018 -0.047634039 -0.479377137 -0.12167025 -0.457461911 -0.149603892 3. 金融业支持指标的选取 在前面的数据分析中，研究方法主要选取三类指标作为一级指标，分别反映了新能源汽车产 业的盈利水平、营运水平以及成长水平，再选取一级指标中的具体财务指标作为二级指标，进行 主成分分析，并最终利用标准化之后的数据计算出新能源汽车产业综合发展指标。关于金融支持 指标的选择，新能源汽车产业虽然发展较快，但是整体上产业发展还未成熟，其中银行信贷和新 能源汽车企业的上市融资行为表明金融业通过间接融资和直接融资两种方式对新能源汽车产业的 发展提供支持作用。在现有研究的基础上，此次研究选取新能源汽车概念股整体资产负债率指标 （DAR）用以衡量产业间接融资情况，总市值 /GDP 指标（SEC）用以衡量直接融资情况，中国
俞晴 金融业与新能源汽车产业协同发展研究 新能源汽车产业平均资产规模(SIE)作为控制变量以提高模型的解释程度。 采用2014—2018年8家上市公司财务报告年末最后一天的数据以及东方财富 Choice数据进 行分析,此外,采用资产负债率指标、总市值/GDP指标以及中国新能源汽车产业平均资产规模 指标的自然对数值构建计量模型。 此次研究采用多元线性回归模型来研究金融业对新能源汽车产业发展的影响,多元线性回归 模型的一般形式为:y:=b+b1x1+b2x2+…+bx+1,其中,以1是随机扰动项,k为解释变量 的个数,此次研究选取新能源汽车概念股整体资产负债率指标(DAR)和总市值/GDP指标(SEC) 作为自变量,中国新能源汽车产业平均资产规模(SIZE)作为控制变量,新能源汽车产业综合发 展指标(CD)作为因变量,多元线性回归模型的表达式如下 CDI =b+ ,LNDAR,+b,LNSEC,+b, LNGGDP +u, 经过多重共线性及自相关处理之后的回归结果如表9所示 表9多元线性回归 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob LNDAR 1674027 0.014227 117.6645 0.0054 LNSEC 0.015903 0.000730 2179019 0.0292 SIZE -0.21235 0.004594 -46.22463 0.059619 1113077 0.0057 R-squared 0.999964 Mean dependent var 0.018140 Adjusted r-squared 0.99985 S D. dependent v 0.133070 S E of regression 0.001600 Akaike info criterion 10.04722 Sum squared resid Schwarz criterion -10.35967 29 Hannan-Quinn criter. 10.88581 F-statistic 9223.850 Durbin - wa atson st 1799250 Prob(F-statistic) 回归结果说明,在显著性水平0.05的条件下,模型的拟合度较好,R=0.99855表明,新能源 汽车产业综合发展指数对数值的999855%的变化可以由资产负债率对数、总市值GDP的对数以 及中国新能源汽车产业平均资产规模对数值的变化来解释,但是仍然有极小部分变化是由其他因 素引起的。 此外,通过回归方程也可知,在样本区间年度内,间接融资和直接融资对新能源汽车产业综 合发展均有正向影响,从回归系数可以看出间接融资对产业发展的促进作用更大,间接融资每增 加1%,新能源汽车产业发展增加167.40%,而直接融资每增加1%,新能源汽车产业发展增加1.59%。 三、新能源汽车产业对金融业的影响 (一)促进金融基本功能实现 1.汇集效应 资金资产的流动性是金融市场创造的,使得社会闲散的资金汇集起来投入资金短缺单位。对 于新能源汽车产业而言,资本化过程是一个重要的汇集资金的途径,一般认为,资本化过程主要 包括企业股份化和社会融资市场化两个方面。新能源汽车产业是新型的绿色产业,因为国家金融 扶持政策的帮助,取得了较快的发展,但是整体上产业发展还有很多提高的空间,其中小微企业
68 新能源汽车产业平均资产规模（SIZE）作为控制变量以提高模型的解释程度。 采用 2014—2018 年 8 家上市公司财务报告年末最后一天的数据以及东方财富 Choice 数据进 行分析，此外，采用资产负债率指标、总市值 /GDP 指标以及中国新能源汽车产业平均资产规模 指标的自然对数值构建计量模型。 此次研究采用多元线性回归模型来研究金融业对新能源汽车产业发展的影响，多元线性回归 模型的一般形式为： 0 11 2 2 y t t t k kt t =+ + ++ + b bx bx b x u ，其中， t u 是随机扰动项，k 为解释变量 的个数，此次研究选取新能源汽车概念股整体资产负债率指标（DAR）和总市值 /GDP 指标（SEC） 作为自变量，中国新能源汽车产业平均资产规模（SIZE）作为控制变量，新能源汽车产业综合发 展指标（CDI）作为因变量，多元线性回归模型的表达式如下： CDI b b LNDAR b LNSEC b LNGGDP u t 01 =+ + + + t 2 t 3 t t 经过多重共线性及自相关处理之后的回归结果如表 9 所示： 表 9 多元线性回归 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNDAR 1.674027 0.014227 117.6645 0.0054 LNSEC 0.015903 0.000730 21.79019 0.0292 SIZE -0.212359 0.004594 -46.22463 0.0138 C -6.636084 0.059619 -111.3077 0.0057 R-squared 0.999964 Mean dependent var 0.018140 Adjusted R-squared 0.999855 S.D. dependent var 0.133070 S.E. of regression 0.001600 Akaike info criterion -10.04722 Sum squared resid 2.56E-06 Schwarz criterion -10.35967 Log likelihood 29.11806 Hannan-Quinn criter. -10.88581 F-statistic 9223.850 Durbin-Watson stat 1.799250 Prob(F-statistic) 0.007654 回归结果说明，在显著性水平 0.05 的条件下，模型的拟合度较好，R = 0.999855 表明，新能源 汽车产业综合发展指数对数值的 99.9855% 的变化可以由资产负债率对数、总市值 /GDP 的对数以 及中国新能源汽车产业平均资产规模对数值的变化来解释，但是仍然有极小部分变化是由其他因 素引起的。 此外，通过回归方程也可知，在样本区间年度内，间接融资和直接融资对新能源汽车产业综 合发展均有正向影响，从回归系数可以看出间接融资对产业发展的促进作用更大，间接融资每增 加1%，新能源汽车产业发展增加167.40%，而直接融资每增加1%，新能源汽车产业发展增加1.59%。 三、新能源汽车产业对金融业的影响 （一）促进金融基本功能实现 1. 汇集效应 资金资产的流动性是金融市场创造的，使得社会闲散的资金汇集起来投入资金短缺单位。对 于新能源汽车产业而言，资本化过程是一个重要的汇集资金的途径，一般认为，资本化过程主要 包括企业股份化和社会融资市场化两个方面。新能源汽车产业是新型的绿色产业，因为国家金融 扶持政策的帮助，取得了较快的发展，但是整体上产业发展还有很多提高的空间，其中小微企业 俞晴 : 金融业与新能源汽车产业协同发展研究
南斫完生学刊2020年第1期 居多,融资问题是新能源汽车产业更好地发展面临的重要问题,上文中的实证分析结果也表明直 接融资和间接融资方式能够促进产业综合发展,资本化过程能够降低融资成本,成本的降低又会 使得企业融资的意愿增加,新能源汽车产业将会得到更多的资金,整个产业也会有所发展,同时, 相较于传统的融资渠道,资本化过程也为企业提供了更宽广的融资途径,吸收社会闲散资金为新 能源企业所用,从而有助于新能源汽车产业更好地发展下去。 2.配置效应和调节效应 资源配置效应是指让高效率部门获得更过的资源,使得资源能够效用最大化,因而对资源的 最优配置也是有积极地作用的。首先,我国地大物博,不同地区的要素充裕度也不尽相同,金融 的配置效应可以进行跨地区资源配置,使得资源与资本之间的深度融合;其次,2001年关于新能 源推广文件的发布后,我国新能源汽车2018年的销量是2013年的70多倍,我国近年来实行的财 税政策和产业扶持政策等相互配合,不仅使得生产要素向高利润的新能源汽车企业转移,促进了 要素合理配置,而且有助于新能源汽车产业吸纳更多的优质人才资源加入,加强技术研发和促进 结构升级,此外,这也必将促进新能源汽车产业结构优化以及全社会财富再分配。 3.反映效应 在产业发展和市场化过程中,新能源汽车产业面临着技术投入和经济外部性的阻碍,技术不 成熟和市场推广缓慢也是新能源汽车产业发展的两大瓶颈。绿色金融相关理念的提出,也为新能 源汽车企业提供更多元的融资方式,同样地,新能源汽车产业的不断发展也将有利于金融发展。 此外,世界各国都在不断发展新能源汽车产业,虽然各国在实际操作层面仍存在一些差异,但是 硏究中国新能源汽车产业也能够给其他各国提供借鉴。所以,发展新能源汽车产业不只是反映企 业发展动态,还反映了国民经济发展情况和世界发展动态 (二)完善金融体系 新能源汽车产业的发展将从信息服务、风险管理和融资方式三个方面不断完善金融体系。首 先,金融业的信息公开功能可以有效降低信息成本,新能源汽车产业可以通过金融中介和金融市 场获取信息,进而得到投资资金,所以,一个可以公平有效地获取信息的金融市场对新能源汽车 产业是十分必要的,这也必将推动金融业更有效地发布信息,营造一个公平的竞争环境,让金融 监管充分发挥作用,提高企业融资效率;其次,研究指出,企业创新一个重要的瓶颈就是资本的 缺乏,风险管理是资本形成机制的关键,从这个角度而言提高新能源汽车产业的技术创新水平要 求金融体系不断完善风险管理功能,通过风险分散、风险对冲和风险补偿等化解风险集聚障碍 加快技术进步,有助于新能源汽车产业产出效率的增加;最后,金融业的发展能够有效缓解新能 源汽车产业的融资约束问题,实证结果说明间接融资对能源汽车产业的综合发展影响更大,这与 现有很多研究的结果都是一致的,并且现如今我国不断发展直接融资,企业应该减少依靠间接融 资方式,并且相对完善的政策出台将会为发展良好的新能源汽车产业保驾护航。 四、结论与建议 此次研究讨论的是金融业和新能源汽车产业的协同发展,首先,简要阐述了新能源汽车产业 的融资情况,在此基础上,通过实证分析了金融业对新能源汽车产业的影响,得出的结论是直接
69 2020 年第 1 期 居多，融资问题是新能源汽车产业更好地发展面临的重要问题，上文中的实证分析结果也表明直 接融资和间接融资方式能够促进产业综合发展，资本化过程能够降低融资成本，成本的降低又会 使得企业融资的意愿增加，新能源汽车产业将会得到更多的资金，整个产业也会有所发展，同时， 相较于传统的融资渠道，资本化过程也为企业提供了更宽广的融资途径，吸收社会闲散资金为新 能源企业所用，从而有助于新能源汽车产业更好地发展下去。 2. 配置效应和调节效应 资源配置效应是指让高效率部门获得更过的资源，使得资源能够效用最大化，因而对资源的 最优配置也是有积极地作用的。首先，我国地大物博，不同地区的要素充裕度也不尽相同，金融 的配置效应可以进行跨地区资源配置，使得资源与资本之间的深度融合；其次，2001 年关于新能 源推广文件的发布后，我国新能源汽车 2018 年的销量是 2013 年的 70 多倍，我国近年来实行的财 税政策和产业扶持政策等相互配合，不仅使得生产要素向高利润的新能源汽车企业转移，促进了 要素合理配置，而且有助于新能源汽车产业吸纳更多的优质人才资源加入，加强技术研发和促进 结构升级，此外，这也必将促进新能源汽车产业结构优化以及全社会财富再分配。 3. 反映效应 在产业发展和市场化过程中，新能源汽车产业面临着技术投入和经济外部性的阻碍，技术不 成熟和市场推广缓慢也是新能源汽车产业发展的两大瓶颈。绿色金融相关理念的提出，也为新能 源汽车企业提供更多元的融资方式，同样地，新能源汽车产业的不断发展也将有利于金融发展。 此外，世界各国都在不断发展新能源汽车产业，虽然各国在实际操作层面仍存在一些差异，但是 研究中国新能源汽车产业也能够给其他各国提供借鉴。所以，发展新能源汽车产业不只是反映企 业发展动态，还反映了国民经济发展情况和世界发展动态。 （二）完善金融体系 新能源汽车产业的发展将从信息服务、风险管理和融资方式三个方面不断完善金融体系。首 先，金融业的信息公开功能可以有效降低信息成本，新能源汽车产业可以通过金融中介和金融市 场获取信息，进而得到投资资金，所以，一个可以公平有效地获取信息的金融市场对新能源汽车 产业是十分必要的，这也必将推动金融业更有效地发布信息，营造一个公平的竞争环境，让金融 监管充分发挥作用，提高企业融资效率；其次，研究指出，企业创新一个重要的瓶颈就是资本的 缺乏，风险管理是资本形成机制的关键，从这个角度而言提高新能源汽车产业的技术创新水平要 求金融体系不断完善风险管理功能，通过风险分散、风险对冲和风险补偿等化解风险集聚障碍， 加快技术进步，有助于新能源汽车产业产出效率的增加；最后，金融业的发展能够有效缓解新能 源汽车产业的融资约束问题，实证结果说明间接融资对能源汽车产业的综合发展影响更大，这与 现有很多研究的结果都是一致的，并且现如今我国不断发展直接融资，企业应该减少依靠间接融 资方式，并且相对完善的政策出台将会为发展良好的新能源汽车产业保驾护航。 四、结论与建议 此次研究讨论的是金融业和新能源汽车产业的协同发展，首先，简要阐述了新能源汽车产业 的融资情况，在此基础上，通过实证分析了金融业对新能源汽车产业的影响，得出的结论是直接
俞晴 金融业与新能源氵 业协 融资和间接融资对新能源汽车产业均有促进作用,其中间接融资对新能源汽车产业发展的促进作 用更大;其次,理论分析具体阐述了新能源汽车产业对金融业的影响主要有促进金融基本功能实现、 完善金融体系两个方面 大力发展新能源汽车产业直接融资 现有硏究结果显示,新能源汽车产业近几年主要依靠间接融资,并且这种趋势不断加强,然而, 间接融资比直接融资的融资成本更高,融资期限较短,这在一定程度上对新能源汽车产业的综合 发展是不利的。现今随着经济转型升级的不断升华,采用银行信贷,增加间接融资的比重,以此 来保证企业的资金需求的模式正在改变,加大以股票市场为主体的直接融资力度在我国将是一个 长期的趋势,因此,为实现创新发展新能源汽车产业,企业应该逐步增加直接融资 2.完善金融市场 尽管新能源汽车产业发展较快,但是整体上产业发展还未成熟,其中小微企业居多,仍然存 在着融资困境,绿色金融以及普惠金融等理念相继推行,银行信贷资源不断补充给中小微企业, 政府在扶持新能源汽车产业时,应该对金融产品进行创新,使之能够减少新能源汽车产业的融资 成本的投资风险。此外,为该产业设置专项资金等,专门用来支持产业加大创新投入,缓解新能 源汽车产业的融资困境,有利于金融业更好地服务新能源汽车产业,以及二者之间良性互动,更 好地协调发展。 (指导教师:李陈华) 参考文献 [张晓宇,赵海斌,周小柯.中国新能源汽车产业发展现状及其问题分析—基于我国汽车产业可持续发展的视 角门.理论与现代化,2011(02):60-66 [2]邓立治,刘建锋.美日新能源汽车产业扶持政策比较及启示门]技术经济与管理研究2014(06):77-8 [3]李兆友,齐晓东,刘妍新能源汽车产业政府R&D补贴效果的实证研究东北大学学报(社会科学 版,2017,19(04)356-363+37 [4]郑贵华,李呵莉,财政补贴对新能源汽车产业创新投入的影响研究—基于倾向得分匹配法的实证分析门湖 南工业大学学报(社会科学版),2019,24(01)78-83 [S]林伯强.告别“营养液”的新能源汽车当自强]经济日报,2019-03-29012). [6]Fazzari S M, Hubbard R G, Petersen B C Financing Constraints and Corporate Investment [J]. Brookings Papers on EconomicActivity, 1988, 1988(1): 141-206 熊正德,阳芳娟,万军,基于两阶段DEA模型的上市公司债权融资效率研究——以战略性新兴产业新能源汽车 为例门财经理论与实践2014,35(05):51-6. [8]李素梅,陈琛,徐继明.我囯新能源汽车产业融资效率评价与分析——基于DEA-Logⅱt模型的实证研究.科 技管理研究,2016,36(18:57-63+74 9]张强,王洪亮,袁留闯.权益流动性对战略性新兴产业创新活动的影响—基于融资约束视角[JOL]经济经 纬,201903):1-11
70 融资和间接融资对新能源汽车产业均有促进作用，其中间接融资对新能源汽车产业发展的促进作 用更大；其次，理论分析具体阐述了新能源汽车产业对金融业的影响主要有促进金融基本功能实现、 完善金融体系两个方面。 1. 大力发展新能源汽车产业直接融资 现有研究结果显示，新能源汽车产业近几年主要依靠间接融资，并且这种趋势不断加强，然而， 间接融资比直接融资的融资成本更高，融资期限较短，这在一定程度上对新能源汽车产业的综合 发展是不利的。现今随着经济转型升级的不断升华，采用银行信贷，增加间接融资的比重，以此 来保证企业的资金需求的模式正在改变，加大以股票市场为主体的直接融资力度在我国将是一个 长期的趋势，因此，为实现创新发展新能源汽车产业，企业应该逐步增加直接融资 2. 完善金融市场 尽管新能源汽车产业发展较快，但是整体上产业发展还未成熟，其中小微企业居多，仍然存 在着融资困境，绿色金融以及普惠金融等理念相继推行，银行信贷资源不断补充给中小微企业， 政府在扶持新能源汽车产业时，应该对金融产品进行创新，使之能够减少新能源汽车产业的融资 成本的投资风险。此外，为该产业设置专项资金等，专门用来支持产业加大创新投入，缓解新能 源汽车产业的融资困境，有利于金融业更好地服务新能源汽车产业，以及二者之间良性互动，更 好地协调发展。 （指导教师：李陈华） 参考文献 : [1] 张晓宇 , 赵海斌 , 周小柯 . 中国新能源汽车产业发展现状及其问题分析 —— 基于我国汽车产业可持续发展的视 角 [J]. 理论与现代化 ,2011(02):60-66. [2] 邓立治 , 刘建锋 . 美日新能源汽车产业扶持政策比较及启示 [J]. 技术经济与管理研究 ,2014(06):77-82. [3] 李兆友 , 齐晓东 , 刘妍 . 新能源汽车产业政府 R&D 补贴效果的实证研究 [J]. 东北大学学报 ( 社会科学 版 ),2017,19(04):356-363+370. [4] 郑贵华 , 李呵莉 . 财政补贴对新能源汽车产业创新投入的影响研究 —— 基于倾向得分匹配法的实证分析 [J]. 湖 南工业大学学报 ( 社会科学版 ),2019,24(01):78-83. [5] 林伯强 . 告别 “ 营养液 ” 的新能源汽车当自强 [N]. 经济日报，2019-03-29(012). [6]Fazzari S M，Hubbard R G，Petersen B C.Financing Constraints and Corporate Investment ［J］.Brookings Papers on EconomicActivity，1988，1988（1）：141-206. [7] 熊正德 , 阳芳娟 , 万军 . 基于两阶段 DEA 模型的上市公司债权融资效率研究 —— 以战略性新兴产业新能源汽车 为例 [J]. 财经理论与实践 ,2014,35(05):51-56. [8] 李素梅 , 陈琛 , 徐继明 . 我国新能源汽车产业融资效率评价与分析 —— 基于 DEA-Logit 模型的实证研究 [J]. 科 技管理研究 ,2016,36(18):57-63+74. [9] 张强 , 王洪亮 , 袁留闯 . 权益流动性对战略性新兴产业创新活动的影响 —— 基于融资约束视角 [J/OL]. 经济经 纬 ,2019(03):1-11. 俞晴 : 金融业与新能源汽车产业协同发展研究
南斫完生学刊2020年第1期 [10]熊勇清,陈曼琳.新能源汽车需求市场培育的政策取向:供给侧抑或需求侧门]中国人口·资源与环 境,2016,26(05)129-137 [1]李礼,杨楚婍·财政货币政策联动对新能源汽车消费的影响硏究[科技管理研究,207,37(13-30-35 [12]李国栋,罗瑞琦,谷永芬,政府推广政策与新能源汽车需求:来自上海的证据[JOL]中国工业经济,201904)42 udy on the collaborative development between Newenergy vehicle Industry and Financial Industry (School of Economics, Nanjing Audit university, Nanjing 211815) Abstract: In order to improve energy structure and sustainable development of ecological environment, each country is gradually promoting the development of new energy automobile industry. However, the technical innovation and financing constraints of the new energy automobile industry are particularly prominent, which makes the financial industry indis- pensable for its support. The research on the coordinated development of the financial industry and the new energy vehicle industry is conducive to the optimization of financial structure and the upgrading of industrial structure. Starting current situation of the new energy vehicle industry, this paper constructs the comprehensive development index of the new energy vehicle industry through factor analysis, and then constructs a multiple regression model to analyze the impact of direct financing and indirect financing on the development of the industry, and theoretically analyses the impact of the new energy vehicle industry on the financial industry. the research conclusion is as follows: direct financing and indirect financ- bigger, The influence of new energy automobile industry on the financial industry mainly includes two aspects: promotin the realization of basic financial functions and improving the financial system. Finally, this paper proposes two Suggestions to reduce the dependence on indirect financing, expand the proportion of direct financing and improve the financial market, and makes some prospects for future research. Key words: Newenergy vehicleindustry; Financing constraints; Collaborative development 71
71 2020 年第 1 期 [10] 熊勇清 , 陈曼琳 . 新能源汽车需求市场培育的政策取向 : 供给侧抑或需求侧 [J]. 中国人口 · 资源与环 境 ,2016,26(05):129-137. [11] 李礼 , 杨楚婧 . 财政货币政策联动对新能源汽车消费的影响研究 [J]. 科技管理研究 ,2017,37(13):30-35. [12] 李国栋 , 罗瑞琦 , 谷永芬 . 政府推广政策与新能源汽车需求 : 来自上海的证据 [J/OL]. 中国工业经济 ,2019(04):42- 61. Study on the Collaborative Development between Newenergy Vehicle Industry and Financial Industry Yu Qing （School of Economics，Nanjing Audit university，Nanjing 211815） Abstract: In order to improve energy structure and sustainable development of ecological environment, each country is gradually promoting the development of new energy automobile industry. However, the technical innovation and financing constraints of the new energy automobile industry are particularly prominent,which makes the financial industry indispensable for its support.The research on the coordinated development of the financial industry and the new energy vehicle industry is conducive to the optimization of financial structure and the upgrading of industrial structure.Starting from the current situation of the new energy vehicle industry, this paper constructs the comprehensive development index of the new energy vehicle industry through factor analysis, and then constructs a multiple regression model to analyze the impact of direct financing and indirect financing on the development of the industry, and theoretically analyses the impact of the new energy vehicle industry on the financial industry. the research conclusion is as follows: direct financing and indirect financing for new energy vehicles have the promoting effect of industrial development, and the influence of indirect financing is bigger;The influence of new energy automobile industry on the financial industry mainly includes two aspects: promoting the realization of basic financial functions and improving the financial system.Finally, this paper proposes two Suggestions to reduce the dependence on indirect financing, expand the proportion of direct financing and improve the financial market, and makes some prospects for future research. Key words: Newenergy vehicleindustry;Financing constraints;Collaborative development