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    政府扶持與國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率研究*
    ——基于自助法修正的三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型

    2021-03-17 02:29:06葉莉曹思奇
    科技促進(jìn)發(fā)展 2021年1期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)融變量能源

    ■ 葉莉 曹思奇

    河北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 天津 300401

    0 引言

    自上世紀(jì)90年代,我國工商企業(yè)開始主動單向進(jìn)入金融領(lǐng)域,早期產(chǎn)融結(jié)合逐漸發(fā)展。十八屆三中全會后,新一輪國企全面深化改革的重要突破口和方向在于產(chǎn)融結(jié)合。與初期“由產(chǎn)到融”不同,在政府及相關(guān)部門積極鼓勵和支持下,當(dāng)下國有企業(yè)更加注重產(chǎn)融結(jié)合進(jìn)階版——“產(chǎn)融互促”,提升產(chǎn)業(yè)與金融協(xié)調(diào)發(fā)展效率,實現(xiàn)國有資產(chǎn)增值保值。

    國有能源企業(yè)作為國企改革的重點(diǎn)領(lǐng)域、能源供給的主力軍,掌握著國民經(jīng)濟(jì)命脈,關(guān)乎國計民生。為推動高質(zhì)量發(fā)展和能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,在政府大力扶持下,國有能源企業(yè)不斷通過參控股金融機(jī)構(gòu)和創(chuàng)建內(nèi)部財務(wù)公司等方式,深化和發(fā)展產(chǎn)融結(jié)合。截至2019年3月,全球行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GICS)下國有能源上市公司共83家,實施產(chǎn)融結(jié)合戰(zhàn)略的公司達(dá)62 家,占比74.69%,涉及金融機(jī)構(gòu)超150家。但是,其在發(fā)展過程中,由于政策落實不足、政府監(jiān)管部門體系分散、碎片化監(jiān)管失責(zé)、政府補(bǔ)助行業(yè)分配不均等諸多原因,仍存在產(chǎn)業(yè)與金融資本配置失衡、金融投資業(yè)務(wù)風(fēng)險顯露、“金融+產(chǎn)業(yè)”互動頻率低、不良金融資產(chǎn)堆積等問題。產(chǎn)融結(jié)合效率的低下,一方面造成政府資源浪費(fèi),政策實施效果不佳,不利于盤活國有資產(chǎn),優(yōu)化國有金融資本戰(zhàn)略布局;另一方面易導(dǎo)致金融業(yè)務(wù)盲目擴(kuò)張、金融風(fēng)險集聚,使得國有能源企業(yè)遭受經(jīng)濟(jì)損失,不利于推動國有金融資本向能源行業(yè)關(guān)鍵領(lǐng)域集中??梢姡瑹o論從政府角度還是國有能源企業(yè)自身發(fā)展角度,都應(yīng)注重產(chǎn)融結(jié)合的實際運(yùn)行效率和考察政府扶持對產(chǎn)融結(jié)合效率的影響。研究上述問題,既利于指導(dǎo)產(chǎn)融結(jié)合型國有能源企業(yè)避免低效率運(yùn)營和提升抵抗金融風(fēng)險能力,也有利于政府有關(guān)部門把握企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合現(xiàn)狀,為制定促進(jìn)能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級與配套金融體制改革等相關(guān)扶持政策提供科學(xué)依據(jù),同時為天津市哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目“中小企業(yè)政策性融資擔(dān)保運(yùn)行效率提升研究”中企業(yè)產(chǎn)融互促運(yùn)行效率研究提供實證依據(jù)和創(chuàng)新方法。

    既有研究鮮有涉及政府扶持與企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率的關(guān)系,研究成果多聚焦于產(chǎn)融結(jié)合的政府動因及產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。動因方面,背靠政府的國有企業(yè),管理決策和投資方向等多受政府影響,其產(chǎn)融結(jié)合主要是政策干預(yù)的結(jié)果,實施效果受政策影響較大[2]。政府扶持與產(chǎn)融結(jié)合經(jīng)濟(jì)效應(yīng)方面,政府補(bǔ)貼、優(yōu)惠可以直接為上市企業(yè)注入資金流,從而提升企業(yè)的資本充足率,改善投資研發(fā)、科技創(chuàng)新和經(jīng)營績效。然而,由于產(chǎn)融結(jié)合型國有企業(yè)享有政府扶持和其他獲取資金的便利渠道,存在更好的投資回報預(yù)期,容易投資過度、盲目擴(kuò)張,造成金融資源浪費(fèi)[4]。當(dāng)政府對企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼時,易缺乏使用范圍限制和監(jiān)督機(jī)制,使得產(chǎn)融結(jié)合型企業(yè)投資效率低下。目前研究多關(guān)注于政府扶持下企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合后的經(jīng)濟(jì)效應(yīng),尚未有文獻(xiàn)直接探索政府扶持因素對國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率的具體影響。實證研究方法上,相關(guān)學(xué)者多利用財務(wù)指標(biāo)描述產(chǎn)融結(jié)合有效性[3],部分學(xué)者采用SFA 隨機(jī)前沿模型[6]和DEA 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型[7]衡量產(chǎn)融結(jié)合效率,但不能同時衡量多個效應(yīng)輸出值,且存在忽略誤差項與干擾項的問題,無法分解出政策波動因素和客觀評價國有能源企業(yè)的產(chǎn)融結(jié)合效率。

    因此,本文首次采用自助法(Bootstrap)修正的三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)模型,驗證政府扶持對國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合效率的影響和綜合評價現(xiàn)階段產(chǎn)融結(jié)合運(yùn)行效率。研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:第一,結(jié)合新階段“產(chǎn)融互促”特點(diǎn),在“由產(chǎn)到融”與“由融到產(chǎn)”視角下設(shè)置投入、產(chǎn)出變量,拓展現(xiàn)有文獻(xiàn)對國有企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率的定量研究角度。第二,結(jié)合新常態(tài)下國企深化改革背景,首次從實證角度考察政府扶持對國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率的影響,為產(chǎn)融結(jié)合動因研究中的政府干預(yù)理論提供實證檢驗,并給出相應(yīng)政策建議。第三,本文創(chuàng)新性地采用自助法(Bootstrap)進(jìn)行修正,改進(jìn)三階段DEA 評價模型,考慮樣本有限性和統(tǒng)計性推斷問題,增加評價結(jié)果客觀性,相對合理地評價國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合靜態(tài)運(yùn)行效率。

    1 理論模型和變量選取

    1.1 Bootstrap修正的三階段DEA模型

    1.1.1 第一階段:BC2模型

    DEA 模型能夠?qū)哂卸嗤度?、多產(chǎn)出的單位之間有效性進(jìn)行評價。本文基于原始投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù),在不考慮環(huán)境影響因素的情況下,第一階段采用傳統(tǒng)DEA模型中的規(guī)模報酬可變的BC2模型,得到國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。技術(shù)效率用以衡量樣本單位的整體效率,即投入不變時,產(chǎn)出最大或產(chǎn)出不變時投入最小;純技術(shù)效率表示投入是否充分被利用,反映了企業(yè)的技術(shù)管理水平;規(guī)模效率衡量樣本單位是否處于規(guī)模收益最佳的狀態(tài)。模型表示為:

    xj為產(chǎn)出向量組,yj為產(chǎn)出向量組,λj為權(quán)重系數(shù),s-為剩余變量,s+為松弛變量,ε為非阿基米德無窮小,θ為決策單元的有效值,設(shè)定θ= 1 時,s-=s+=0,則該決策單元DEA有效。

    1.1.2 第二階段:SFA回歸分析

    考慮第一階段中各決策單元的投入變量會受到政府扶持的環(huán)境因素干預(yù)而產(chǎn)生松弛變量,而傳統(tǒng)DEA模型無法分解出環(huán)境變量,將影響評價準(zhǔn)確度。本文將第一階段測算出的松弛變量作為解釋變量,以政府扶持因素為環(huán)境變量,采用隨機(jī)前沿分析模型,進(jìn)行SFA 回歸分析,構(gòu)造方程:

    Sni為第i個決策單元第n項投入的松弛值;Zi為環(huán)境變量;βn為環(huán)境變量系數(shù);νni+μni為混合誤差項;νni為隨機(jī)干擾;μni為管理無效率。

    本文僅需要分解出環(huán)境變量,調(diào)整原始投入量至相同環(huán)境下,調(diào)整公式為:

    X nAi為調(diào)整后的投入;Xni為調(diào)整前的投入;是對外部環(huán)境因素進(jìn)行調(diào)整;[max(υni)-υni]為將所有決策單元置于相同水平下。

    1.1.3 第三階段:調(diào)整投入變量后的DEA效率

    保持產(chǎn)出值不變,以調(diào)整后的投入變量X A ni替代原始投入值Xni,再次運(yùn)用第一階段的DEA-BC2模型,得到調(diào)整后的效率值θadj,表明剔除了政府扶持因素后國有能源企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)融結(jié)合所能達(dá)到的最真實效率。

    1.1.4 Bootstrap-DEA修正

    在完成上述三階段DEA評價分析后,進(jìn)入現(xiàn)階段產(chǎn)融結(jié)合效率評價環(huán)節(jié)。受限于觀測樣本數(shù)量和樣本敏感性,三階段DEA 模型易忽略統(tǒng)計性推斷問題,導(dǎo)致評價結(jié)果有一定偏差,無法克服相對效率評價方法的缺點(diǎn)。而Bootstrap-DEA可利用三階段DEA模型最后得到的效率值θadj,作為初始樣本,大量有放回的重復(fù)抽樣2000 次,得到模擬樣本θ=θB1,θB2……θBM,再對樣本參數(shù)的偏差進(jìn)行平滑處理。

    其中h為平滑參數(shù),ε為服從標(biāo)準(zhǔn)正太分布的隨機(jī)誤差。對(4)中得到的模擬樣本效率值進(jìn)一步修正,得到平滑的效率值θ*Bi。再對投入要素進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整公式為:

    Xin*為經(jīng)過Bootstrap 修正后第n個決策單元的第i個投入要素值。依據(jù)調(diào)整后的投入要素數(shù)據(jù)和原始產(chǎn)出值,運(yùn)用DEA模型,重新計算各決策單元的效率值。

    1.2 變量選取及數(shù)據(jù)來源

    1.2.1 變量選取

    在“產(chǎn)融互促”階段,國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合的實現(xiàn)路徑大致可分為“由產(chǎn)到融”和“由融到產(chǎn)”[8]。在“由產(chǎn)到融”視角下,產(chǎn)業(yè)資本進(jìn)入金融行業(yè),屬于企業(yè)的金融投資行為;而“由融到產(chǎn)”的過程,即金融資本支持產(chǎn)業(yè),表現(xiàn)為企業(yè)使用金融工具為產(chǎn)業(yè)提供資金,概括為融資行為。根據(jù)已有研究,產(chǎn)融結(jié)合的有效性主要體現(xiàn)在是否促進(jìn)企業(yè)發(fā)展,具體表現(xiàn)為主產(chǎn)業(yè)經(jīng)營績效和金融資本的市場表現(xiàn)。本文從上述兩個投入視角和效應(yīng)出發(fā),結(jié)合能源行業(yè)的實際情況,選取以下投入產(chǎn)出指標(biāo)和環(huán)境變量,如表1所示。

    表1 國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

    在投入指標(biāo)的選取中,企業(yè)利用產(chǎn)業(yè)資本涉足金融行業(yè)的主要實現(xiàn)方式為持股金融機(jī)構(gòu)和配置金融資產(chǎn),故選取金融機(jī)構(gòu)持股額和持有金融資產(chǎn)兩個具體指標(biāo)。金融機(jī)構(gòu)持股額,主要為長期股權(quán)投資額,包括該樣本企業(yè)長期持有的銀行、財務(wù)公司、保險公司、基金公司和證券公司等金融機(jī)構(gòu)的出資額總和。可供出售金融資產(chǎn),主要指交易性金融資產(chǎn),包括債權(quán)證券和權(quán)益證券等。產(chǎn)融融資方式主要分為股權(quán)性融資和債權(quán)融資;股權(quán)融資,即企業(yè)上市,在資本市場中獲取股權(quán)性質(zhì)的資金,表現(xiàn)為上市融資總額;債權(quán)融資,指付出一定利息成本在貨幣市場中借取資金。實際上,在產(chǎn)融結(jié)合發(fā)展中,日常經(jīng)營性投入同樣會起到推動作用,因此納入經(jīng)營成本作為投入變量之一。

    產(chǎn)出指標(biāo)中的產(chǎn)業(yè)經(jīng)營績效直接表示為營業(yè)利潤,以評價產(chǎn)業(yè)資本盈利能力。金融板塊使用效應(yīng)選取資本市場表現(xiàn),即股市中的市盈率指標(biāo)。本文選取能源行業(yè)國有企業(yè)作為樣本,其市盈率指標(biāo)具有可比性。市盈率越高,說明企業(yè)股價與每股收益之比越高,在每股收益相近或一定的情況下,其資本市場表現(xiàn)越好。

    在環(huán)境變量的選取中,選取與政府扶持相關(guān)的指標(biāo)。國有能源企業(yè)開展產(chǎn)融結(jié)合實踐中,投融資決策導(dǎo)向?qū)⒅苼碜哉馁Y金支持和政策上的扶持[1]。資金支持包括政府資金補(bǔ)助,政策扶持包括上市公司公告中的資產(chǎn)重組審核通過公告、金融投資通過公告和融資事項公告數(shù)量,若公告數(shù)越大,則表明產(chǎn)融結(jié)合業(yè)務(wù)受到來自政府允許和支持的力度越大。

    1.2.2 樣本數(shù)據(jù)來源

    本研究依據(jù)WIND 資訊數(shù)據(jù)庫下設(shè)的能源行業(yè)分類,選取2010~2017年國有能源上市公司的年報數(shù)據(jù)。本文根據(jù)研究需要對原始數(shù)據(jù)做了如下處理:(1)剔除財務(wù)數(shù)據(jù)不完整的上市公司。(2)根據(jù)實際控制人性質(zhì)剔除非國有的能源企業(yè)。(3)剔除已標(biāo)記為“特別處理(Special treatment,ST)股票”和市盈率大于500的上市公司。(4)剔除尚未實施產(chǎn)融結(jié)合戰(zhàn)略的公司。鑒于上述數(shù)據(jù)統(tǒng)計噪聲過大,最終篩選出55 家有效樣本單位,數(shù)據(jù)經(jīng)SPSS22.0軟件處理后使用。

    2 實證結(jié)果與分析

    采用三階段DEA 模型及Bootstrap-DEA 方法后,本研究測算出2010~2017年國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合效率及政府扶持因素影響。

    2.1 第一階段DEA效率實證結(jié)果與動態(tài)分析

    第一階段基于傳統(tǒng)的DEA-BC2模型,使用55 家國有能源上市公司的產(chǎn)融結(jié)合投入和產(chǎn)出原始數(shù)據(jù),運(yùn)行DEAP2.1軟件測算得出2010~2017年各公司的綜合技術(shù)效率(CRS_TE)、ⅤRS 純技術(shù)效率(ⅤRS-TE)和規(guī)模效率(SCALE)第一階段平均效率值動態(tài)變化如圖1所示。

    圖1 2010年至2017年國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合平均效率變化趨勢

    由圖1中平均效率變化趨勢可知,在不考慮政府扶持的環(huán)境因素情況下,2010~2017年國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合平均綜合效率值、平均純技術(shù)效率值和平均規(guī)模效率值大體呈逐年上升趨勢。2010~2013年,企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率增長較為緩慢,整體變化幅度較小,均處于效率中上水平。但在2014年國企改革不斷深化,管理層更加注重實施“產(chǎn)融結(jié)合”戰(zhàn)略后,產(chǎn)融結(jié)合效率明顯提升,綜合平均效率值由0.594躍升至0.742,隨后效率值呈繼續(xù)上升態(tài)勢。此外,規(guī)模效率始終處于較高水平,高于綜合效率和純技術(shù)效率,表明企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率的提升主要得益于規(guī)模報酬,系因內(nèi)部資源得以整合,協(xié)同效應(yīng)助力,取得了一定的規(guī)模收益。

    然而,此階段的效率值尚未考慮到政府扶持的環(huán)境因素,不能客觀反映出國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率現(xiàn)狀,需進(jìn)一步分析。

    2.2 第二階段SFA回歸分析結(jié)果

    將第一階段DEA-BC2模型中測出的各決策單元投入變量的松弛變量作為被解釋變量,以前文選取的環(huán)境變量作為自變量,選擇SFA 中成本函數(shù)進(jìn)行回歸分析,拆解出環(huán)境變量的影響程度,再剔除政府扶持因素,得到新的投入變量。本文使用Frontier4.1軟件進(jìn)行SFA 回歸,結(jié)果如表2所示。

    表2 第二階段SFA回歸分析結(jié)果

    在顯著性水平為1%,自由度為55 的情況下,T 檢驗臨界值為2.668,由表2可知,政府補(bǔ)助和政策扶持因素對各投入松弛變量的T 檢驗值均大于此臨界值,通過了顯著性檢驗;表明政府扶持因素將對各投入要素的松弛變量產(chǎn)生顯著影響。同時,每一松弛變量SFA 回歸方程結(jié)果的單邊廣義似然比LR 值也均大于5%顯著性水平下的臨界值5.138。因此,利用上述回歸結(jié)果,對原始投入變量進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,使得各樣本企業(yè)外部環(huán)境相同。

    表2中政府補(bǔ)助對五個被解釋變量回歸系數(shù)均為正數(shù),說明政府補(bǔ)助的增加,將會導(dǎo)致產(chǎn)融結(jié)合投入的浪費(fèi)冗余增加,表明2010~2017年政府補(bǔ)助的增加并未有效提升產(chǎn)融結(jié)合效率,未達(dá)到資金使用效果的最大化。政府扶持力度對可供出售金融資產(chǎn)和金融機(jī)構(gòu)的系數(shù)也均為正數(shù),說明政府扶持力度的加大,會造成“由產(chǎn)到融”中產(chǎn)業(yè)資本進(jìn)行金融投資的浪費(fèi),不利于產(chǎn)融結(jié)合效率的提升。值得注意的是,政策扶持力度卻與融資性投入和日常經(jīng)營性投入負(fù)相關(guān),在“由融到產(chǎn)”環(huán)節(jié)和日常經(jīng)營范疇內(nèi),政策扶持力度加大會減少這兩項投入的浪費(fèi),一定程度上有利于提升產(chǎn)融結(jié)合效率。

    2.3 第三階段調(diào)整投入后DEA實證結(jié)果

    將第二階段SFA 回歸分析后調(diào)整的投入變量和原始產(chǎn)出變量再次代入傳統(tǒng)DEA-BC2模型,使用DEAP2.1軟件得到2010~2017年國有能源上市公司剔除外部環(huán)境因素后的產(chǎn)融結(jié)合運(yùn)行效率值,結(jié)果如圖2所示。

    圖2 調(diào)整政府扶持因素前后平均綜合效率值變化趨勢

    將經(jīng)過調(diào)整后的2010~2017年間第三階段DEA 平均綜合效率值與第一階段DEA 效率值進(jìn)行比較,由圖2可以看出明顯變化。調(diào)整后的平均產(chǎn)融結(jié)合綜合效率值均高于調(diào)整前,在2018年達(dá)到了最高值0.852。這表明,剔除了政府扶持的外部環(huán)境因素后,國有能源上市公司的產(chǎn)融結(jié)合效率整體得到了提高。雖然政府扶持中政策支持力度的提高,會節(jié)約金融資本支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面的投入,提升產(chǎn)融結(jié)合效率,但總體來說,政府扶持因素并未有效提升國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合的運(yùn)行效率,反而造成了要素投入的冗余,導(dǎo)致效率上升空間有限。

    2.4 Bootstrap-DEA修正效率結(jié)果

    為評價國有能源上市公司各自靜態(tài)產(chǎn)融結(jié)合效率水平,三階段DEA 模型尚存在著樣本有限、估計偏差等缺點(diǎn),無法克服相對效率評價方法的缺陷。因此本文創(chuàng)新性地改進(jìn)評價方法,通過Bootstrap 估計方法,將第三階段DEA 模型中調(diào)整后的平均綜合效率值作為原始樣本,采用不間斷大量可放回的重復(fù)抽樣2000 次方式,對2017年第三階段產(chǎn)融結(jié)合綜合效率值進(jìn)行糾偏,在MAxDEA6.7 軟件中得到更接近真實水平的產(chǎn)融結(jié)合效率值,結(jié)果如表3所示。

    表3 2017年三階段DEA效率值與Bootstrap-DEA效率對比

    由表3可知,經(jīng)過Bootstrap 估計方法修正后的2017年國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合效率值均有所變化,大部分樣本單位在修正后發(fā)生了不同程度的下調(diào),由相對效率轉(zhuǎn)化為絕對效率,更加接近真實水平。原有的21 家DEA有效公司降至10家,分別為華能國際、浙能電力、華電國際、明星電力、三峽水利、寶新能源、大唐發(fā)電、粵電力A、建投能源和湖北能源。

    3 結(jié)論與建議

    本文運(yùn)用Bootstrap 修正的三階段DEA 模型,基于2010~2017年國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合數(shù)據(jù),相對合理地評價了能源行業(yè)國有上市企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合的運(yùn)行效率,分析了政府扶持的外生環(huán)境因素對效率的影響程度。得出如下結(jié)論:

    (1)2010~2017年我國國有能源上市公司的產(chǎn)融結(jié)合運(yùn)行效率呈逐年上升趨勢。尤其在2014“改革元年”后,國家對產(chǎn)融結(jié)合發(fā)展給予了更多的重視和關(guān)注,平均綜合效率值突增明顯,產(chǎn)融結(jié)合效率大幅提升,2017年國有能源上市公司產(chǎn)融結(jié)合效率整體處于中上水平。由于地區(qū)金融發(fā)展水平不均,金融市場完善程度不同,政府扶持政策落實效果各異,空間上10 家DEA 有效企業(yè)中7 家位于東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),而內(nèi)蒙華電和中國西電處于行業(yè)內(nèi)效率最低值。應(yīng)加大經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)發(fā)展金融業(yè)和產(chǎn)融結(jié)合政策扶持力度,為能源企業(yè)發(fā)展金融業(yè)務(wù)提供更多選擇與平臺。

    (2)在DEA 實證結(jié)果中,平均規(guī)模效率值始終高于平均純技術(shù)效率和平均綜合效率水平。我國能源企業(yè)的產(chǎn)融結(jié)合實踐,總體上節(jié)約了內(nèi)部交易成本和財務(wù)成本,緩解了融資約束,使得內(nèi)部產(chǎn)業(yè)資源和金融資源配置更加合理,取得了不錯的規(guī)模收益。

    (3)分解政府扶持因素對產(chǎn)融結(jié)合效率的影響程度時,剔除政府扶持因素后,產(chǎn)融結(jié)合效率明顯提高,表明政策扶持力度的增加是冗余的,其對國有能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合運(yùn)行效率的積極提升作用尚未充分體現(xiàn)。在為能源企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合提供便利與支持的同時,由于存在分配不公、干預(yù)過度、政策落實不到位、補(bǔ)貼冗余和監(jiān)管缺失等問題,政府扶持反而抑制了企業(yè)自身產(chǎn)融結(jié)合運(yùn)行效率,導(dǎo)致資源配置低效率,降低產(chǎn)融結(jié)合經(jīng)濟(jì)效果。隨著我國經(jīng)濟(jì)增速換擋,國有能源企業(yè)改革步入“高質(zhì)量發(fā)展”元年,面臨加速動能轉(zhuǎn)換、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和深挖創(chuàng)新驅(qū)動力等多重任務(wù)疊加,產(chǎn)融結(jié)合戰(zhàn)略的實施效果與效率尤為關(guān)鍵。而2010~2017年政府的扶持未使得國有能源企業(yè)“產(chǎn)業(yè)+金融”發(fā)展模式發(fā)揮協(xié)同效應(yīng),易造成金融業(yè)務(wù)盲目擴(kuò)張、金融風(fēng)險集聚和國有資產(chǎn)流失等后果。

    政府在對產(chǎn)融結(jié)合型國有能源企業(yè)進(jìn)行扶持時,要適時完善能源行業(yè)補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)和門檻,嚴(yán)把審核關(guān),兼顧公平與效率,杜絕“尋租”、騙補(bǔ)等行為;充分發(fā)揮市場機(jī)制在產(chǎn)融結(jié)合中的作用,可在合規(guī)范圍內(nèi)給予地方國有能源企業(yè)更多自主權(quán),優(yōu)化國有金融資本戰(zhàn)略布局,推動金融資本向能源行業(yè)轉(zhuǎn)型升級方向、清潔能源領(lǐng)域和重要基礎(chǔ)設(shè)施集中,如熱電聯(lián)產(chǎn)、燃煤發(fā)電機(jī)超低排放改造、清潔煤電技術(shù)、風(fēng)電消納問題解決和智能化改造等方面。同時,在國有能源企業(yè)應(yīng)從自身出發(fā),完善金融業(yè)務(wù)政策落實和風(fēng)險監(jiān)控情況報告體系,重視企業(yè)金融投資與能源主業(yè)關(guān)聯(lián)度和投資回收風(fēng)險等關(guān)鍵問題,防止出現(xiàn)利用期貨業(yè)務(wù)投機(jī)套利、財務(wù)公司對外高息貸款等現(xiàn)象;積極開辟多元化融資渠道,通過政府優(yōu)惠政策使用綠色金融工具,如中長期綠色債券和綠色資產(chǎn)證券化等。真正實現(xiàn)國有金融資本與能源產(chǎn)業(yè)有效對接,促進(jìn)政府扶持對產(chǎn)融結(jié)合效率的提升作用。

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