新能源電動汽車企業(yè)競爭力分析

苗亭亭

摘要：本文選取新能源電動汽車19家上市企業(yè)作為代表，利用因子分析法對相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行實證分析。研究結(jié)果如下：從盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個維度對企業(yè)競爭力進行評價分析，企業(yè)追求凈利潤只屬于評價分析的一部分，為了企業(yè)長遠發(fā)展，需要綜合考慮盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個方面。

關(guān)鍵詞：因子分析法；新能源汽車

【中圖分類號】F424.3【文獻標(biāo)識碼】A【文章編號】2236-1879（2017）12-0191-02

1引言

與傳統(tǒng)的能源汽車相比，新能源電動汽車受到越來越多的歡迎。在北上廣這些大城市，以電動汽車為主的新能源汽車占據(jù)的市場越來越多，這不僅響應(yīng)了國家保護環(huán)境的大方針，而且汽車便利的功能和高性價比也為更多人所接受。電動汽車在促進節(jié)能減排、降低運行費用和推廣新能源利用等方面，也具有常規(guī)汽車不可比擬的優(yōu)勢。

2文獻綜述

目前國內(nèi)外對電動汽車的研究主要集中與技術(shù)和方法，以及電動汽車的影響因素，對電動汽車企業(yè)績效的研究較少。佘金鳳，李美霞，劉建香（2014）研究了消費者對純電動汽車購買決策的影響因素。宋燕飛，邵魯寧，尤建新（2015）從互補性資產(chǎn)視角下研究了電動汽車企業(yè)生態(tài)位評價，且研究發(fā)現(xiàn)：電動汽車企業(yè)生態(tài)位與企業(yè)凈資產(chǎn)和銷售收入基本具有一致性；政府補貼等制度性資源是電動汽車企業(yè)生態(tài)位中的關(guān)鍵互補性資產(chǎn)。

阮嫻靜（2012）通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，以DF電動車輛股份有限公司為實證調(diào)研對象，對其鎳氫電池研發(fā)創(chuàng)新項目與混合動力整車研發(fā)生產(chǎn)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進行了探析，得出結(jié)論：應(yīng)該從系統(tǒng)的角度把握DF電動鎳氫電池研發(fā)創(chuàng)新項目在創(chuàng)新過程中不同層面的問題。王宏起，汪英華，武建龍，劉家洋（2016）以比亞迪汽車為例探索了新能源汽車創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進機理。施泉生，劉曄，孫波（2014）以上海為例探索了電動汽車的綜合效益，結(jié)論表明：電動汽車的合理調(diào)度可以平滑負荷曲線，減小峰谷差，提高電網(wǎng)運行可靠性、經(jīng)濟性，還可以有效的節(jié)約不可再生能源，并減少溫室氣體CO2的排放，具有良好的環(huán)境效益。

3實證分析

3.1變量選取和數(shù)據(jù)處理

3.1.1指標(biāo)選取：

本文選取新能源上市企業(yè)電動汽車19家企業(yè)作為代表，對相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進行實證分析。19家企業(yè)名稱及股票代碼見表1。

變量的選取主要是基于企業(yè)績效的三個評價標(biāo)準(zhǔn)：償債能力、盈利能力和資本構(gòu)成。本文綜合選取10個具有代表性的指標(biāo)來對企業(yè)的競爭力進行分析評價。指標(biāo)名稱及代表符號見表2。

3.1.2數(shù)據(jù)處理：

由于本章數(shù)據(jù)的指標(biāo)單位形式不盡相同，在對數(shù)據(jù)進行分析之前需要對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文數(shù)據(jù)處理直接在SPSS17.0軟件上進行操作。

3.2實證檢驗

3.2.1因子分析的可行性檢驗：

利用SPSS17.0軟件對樣本的10個指標(biāo)做Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）和Bartlett球體檢驗。檢驗結(jié)果的KMO的值為0.586，滿足>0.5的條件，Bartlett的球體檢驗Approx.Chi-quare值為203.208，顯著水平Sig為0.000，完全<0.001。由于指標(biāo)通過了KMO和Bartlett的球體檢驗，所選樣本數(shù)據(jù)適合做因子分析。

3.2.2提取公因子：

在軟件操作過程中，每個指標(biāo)的提取值大部分>0.7，只有應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率提取的公因子方差提取值相對較小，綜合來看，提取后的公因子能夠更好的描述原始變量的信息，丟失的信息較少。本文釆用主成分分析法提取公共因子，以方差的累積貢獻大于80%為標(biāo)準(zhǔn)，提取出3個公共因子。這三個因子的貢獻率分別為36.015%，27.574%和17.631%。

3.2.3求解因子載荷矩陣：

采用最大方差法對因子載荷矩陣進行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表3。

由表3可知，我們將提取的3個因子命名為F1、F2和F3。F1主要在每股收益、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤率和總資產(chǎn)報酬率的值較大，我們將F1命名為盈利能力指標(biāo)。F2主要在流動比率、速動比率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率和資產(chǎn)負債比率的值最大，我們將該指標(biāo)命名為償債能力指標(biāo)。F3在凈資產(chǎn)比率和固定資產(chǎn)比率的值最大，我們將F3命名為資本構(gòu)成指標(biāo)。

3.2.4綜合得分：

通過回歸方法計算因子得分系數(shù)矩陣，見表4。

通過因子得分系數(shù)矩陣，我們可以得出因子得分的表達式如下。

F1=-0.014X1-0.139X2+0.019X3+0.038X4+0.23X5+0.208X6+0.07X7-0.281X8+0.282X9-0.05X10（1）

F2=0.287X1+0.201X2+0.338X3+0.35X4-0.045X5-0.02X6+0.009X7-0.03X8+0.034X9+0.073X10（2）

F3=0.013X1-0.276X2+0.097X3+0.055X4-0.186X5-0.225X6+0.399X7-0.167X8+0.182X9+0.442X10（3）

以各因子得分為基礎(chǔ)，各個因子的旋轉(zhuǎn)方差貢獻率比旋轉(zhuǎn)累計貢獻率的值作為權(quán)重，計算綜合得分F值，F(xiàn)值的計算公式為：

F=36.015%81.221%F1+27.574%81.221%F2+17.631%81.221%F3（4）

4評價結(jié)果及分析

通過因子總得分的計算公式，利用SPSS17.0軟件計算出的公因子得分數(shù)據(jù)，可將新能源企業(yè)進行績效排名。本文將19個樣本新能源樣本企業(yè)，依據(jù)得分高低予以排名，排名結(jié)果如表5所示。

從表5企業(yè)綜合得分排名來看，各企業(yè)之間的因子得分都不相同，且分數(shù)差距較大，長城汽車企業(yè)得分最高，反應(yīng)出該企業(yè)盈利能力、償還債務(wù)能力及資本構(gòu)成的合理性都具有極大的競爭力。如果只考慮凈利潤率的情況下，排名第一的是國軒高科企業(yè)，長安汽車排名第二，長城汽車排名第三。綜合考慮來看，在本文考慮的10個指標(biāo)的前提下，企業(yè)的競爭力是從盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個維度綜合考慮的，企業(yè)追求凈利潤只是屬于該評價能力的一部分，不是全部。所以為了企業(yè)要想獲得長遠的發(fā)展，需要綜合考慮盈利能力，償債能力和資本構(gòu)成能力三個指標(biāo)。

參考文獻

[1]佘金鳳，李美霞，劉建香.消費者純電動汽車購買決策影響因素實證研究[J].工業(yè)工程與管理，2014，19（02）：15-20+27.[2017-08-09].

[2]宋燕飛，邵魯寧，尤建新.互補性資產(chǎn)視角下的電動汽車企業(yè)生態(tài)位評價研究[J].管理評論，2015，27（09）：108-119.[2017-08-09].DOI：10.14120/j.cnki.cn11-5057/f.2015.09.010.

[3]阮嫻靜.新能源汽車研發(fā)創(chuàng)新項目與整車發(fā)展的關(guān)聯(lián)效應(yīng)——對DF電動車輛公司的實證分析[J/OL].科技進步與對策，2012，29（16）：60-63.（2012-08-09）[2017-08-09].

[4]王宏起，汪英華，武建龍，劉家洋.新能源汽車創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進機理——基于比亞迪新能源汽車的案例研究[J].中國軟科學(xué)，2016，（04）：81-94.[2017-08-09].

[5]施泉生，劉曄，孫波.上海地區(qū)發(fā)展電動汽車的綜合效益分析[J].中國電力，2014，47（11）：121-126.[2017-08-09].