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【摘 要】 能源产业的优化发展离不开金融支持。山西作为能源大省，能源产业在其经济中占有举足轻重的地位，而金融支持是否有效，直接影响着能源产业持续健康发展。文章通过数据包络分析法，对山西省十家上市能源企业进行金融支持效率的实证分析，根据实证结果分析能源产业金融支持有效性，从而得出推进资本市场发展，完善商业银行金融服务体系，以及能源企业加大产品创新，提高自身综合竞争力的金融支持策略选择。
【关键词】 能源产业； 金融支持； 效率分析
中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）08-0014-03
一、引言
山西省正处于经济转型关键时期，社会经济矛盾日益突出，正面临经济增长的可持续性、产业升级、区域经济协调发展等相关问题。山西能源资源丰富，但同时也限制了山西经济增长的持续性及多样性。当前，山西资源型经济转型仍处于摸索阶段，山西能源产业如何继续保持增长态势，如何在资源型经济转型发展中实现经济持续增长，是当前山西经济转型中面临的重大问题。
国内学者研究产业金融支持方面主要分为新兴产业、产业转型金融支持战略研究以及产业金融支持效率研究。前者大多数属于定性研究与理论研究，后者则多为定量研究与实证研究。从定量研究分析，大多学者运用DEA等统计模型，研究金融支持各种产业发展的效率问题。国内学者运用数据包络分析模型进行多角度、多方面、多领域研究。周再清和吴俊杰[1]基于DEA模型，对金融支农效率进行实证研究，认为我国农村金融资源整体上未实现有效率的配置。孙爱军等[2]运用DEA-Malmquist指数方法，采用中国1998—2010年各省域的数据，分为三大产业，计算出金融对各省经济发展支持的效率，得出金融在不同省域发挥的作用和效率存在差异的结论。熊正德等[3]同时运用DEA模型和Logit模型，测量相关新兴产业金融支持效率，认为金融支持效率的影响因素具有阶段特征。徐枫和周文浩[4]通过DEA模型得出纯技术效率是制约新能源产业效率关键因素的结论，运用Logit模型的结果认为直接融资方式并未很好地发挥促进我国新能源产业发展的作用，而间接融资方式作用明显。
总之，现有文献对于产业金融支持问题从不同角度进行研究，但少有学者针对山西省能源产业进行金融支持效率问题研究。本文基于山西省产业转型发展大背景，通过数据包络分析法，分析山西省能源产业金融支持是否有效率，并对比三年的金融支持效率差异，进一步分析金融支持效率变化的原因，从经济环境和制度环境多角度分析，以山西省能源产业金融支持中的问题作为突破点，找到如何进一步发展传统能源产业的金融支持体系。在产业转型背景下，山西省应加快产业升级，深化产业结构，发展接续替代产业，实现能源产品深加工，产品种类多样化，接替产业深度与广度都应进一步发展，期望能够运用金融支持手段加快产业改革进程，率先突破，进一步探索金融支持新兴产业发展的策略选择，为全国整体经济转型提供有价值的借鉴经验。
二、模型设定及指标选取
（一）模型选择
数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是由Charnes、Coopor and Rhodes于1978年提出的，根据已知原始数据，使用DEA模型评价具有多投入和多产出的决策单元之相对有效性的一种方法。第一个DEA模型是CCR模型，后来Charnes et al.[5]将CCR模型中的假定规模收益不变改为规模收益变动，从而形成BCC模型。根据本文能源产业金融支持效率的特点，采用产出导向的BCC模型进行金融支持的效率分析，考察不同上市能源企业通过直接和间接融资方式，融通资金实现产出最大化。本文采用的DEA分析软件是DEAP 2.1。
（二）指标选取
本文运用生产法与资产法，结合能源产业的特点，作为模型指标的选取方法。DEA模型是多投入多产出模型，在投入指标选取方面，采用资产负债率和流通股占总股本比例作为投入指标。资产负债率是期末负债总额除以资产总额的百分比，反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的；流通股占总股本比例是已流通股份除以总股本的百分比，反映企业通过证券市场的融资比例。在产出指标选取方面，采用营业收入增长率、基本每股收益增长率、总资产增长率三个反映企业盈利能力和发展能力的指标作为产出指标，反映金融支持行为对企业绩效的影响。
（三）数据来源
山西作为能源大省，能源产业占有重要的地位，山西省内一些大型能源企业都在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌上市。考虑到数据的可得性和可靠性，本文选择了山西省在沪深两市上市的十家能源企业进行分析研究。这十家上市公司是山西省最具代表性的能源企业，反映了山西省能源产业发展动态及趋势。这十家能源企业包括大同煤业、山煤国际、太钢不锈、西山煤电、漳泽电力、美锦能源、太原刚玉、五矿稀土、潞安环能、通宝能源。
在实证过程中，本文收集了山西省十家上市公司2009 年、2012年以及2014年的公司年度财务报表数据，根据不同时间进行了截面数据整理，考虑不同年份及宏观经济环境金融支持的效率的变化。文中资产负债率、营业收入增长率、基本每股收益增长率、总资产增长率等数据来源于各大上市公司财务报表，流通股合计占总股本比例数据来源于东方财富网。
（四）数据处理
利用DEA模型分析时，其对数据的要求是不能存在负数，而笔者选取的营业收入增长率、基本每股收益增长率及总资产增长率指标都有较多负数，因此需要对所得研究数据进行归一化处理，使得取值落在[0，1]的范围内，将数据去掉量纲及符号的影响。归一化处理并不会影响最后研究结果，它使得各决策单元之间发生平移和固定比例的缩放。因此，对于存在负数的原始数据进行归一化处理，数据都为正后再使用DEA模型分析。
【关键词】 能源产业； 金融支持； 效率分析
中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）08-0014-03
一、引言
山西省正处于经济转型关键时期，社会经济矛盾日益突出，正面临经济增长的可持续性、产业升级、区域经济协调发展等相关问题。山西能源资源丰富，但同时也限制了山西经济增长的持续性及多样性。当前，山西资源型经济转型仍处于摸索阶段，山西能源产业如何继续保持增长态势，如何在资源型经济转型发展中实现经济持续增长，是当前山西经济转型中面临的重大问题。
国内学者研究产业金融支持方面主要分为新兴产业、产业转型金融支持战略研究以及产业金融支持效率研究。前者大多数属于定性研究与理论研究，后者则多为定量研究与实证研究。从定量研究分析，大多学者运用DEA等统计模型，研究金融支持各种产业发展的效率问题。国内学者运用数据包络分析模型进行多角度、多方面、多领域研究。周再清和吴俊杰[1]基于DEA模型，对金融支农效率进行实证研究，认为我国农村金融资源整体上未实现有效率的配置。孙爱军等[2]运用DEA-Malmquist指数方法，采用中国1998—2010年各省域的数据，分为三大产业，计算出金融对各省经济发展支持的效率，得出金融在不同省域发挥的作用和效率存在差异的结论。熊正德等[3]同时运用DEA模型和Logit模型，测量相关新兴产业金融支持效率，认为金融支持效率的影响因素具有阶段特征。徐枫和周文浩[4]通过DEA模型得出纯技术效率是制约新能源产业效率关键因素的结论，运用Logit模型的结果认为直接融资方式并未很好地发挥促进我国新能源产业发展的作用，而间接融资方式作用明显。
总之，现有文献对于产业金融支持问题从不同角度进行研究，但少有学者针对山西省能源产业进行金融支持效率问题研究。本文基于山西省产业转型发展大背景，通过数据包络分析法，分析山西省能源产业金融支持是否有效率，并对比三年的金融支持效率差异，进一步分析金融支持效率变化的原因，从经济环境和制度环境多角度分析，以山西省能源产业金融支持中的问题作为突破点，找到如何进一步发展传统能源产业的金融支持体系。在产业转型背景下，山西省应加快产业升级，深化产业结构，发展接续替代产业，实现能源产品深加工，产品种类多样化，接替产业深度与广度都应进一步发展，期望能够运用金融支持手段加快产业改革进程，率先突破，进一步探索金融支持新兴产业发展的策略选择，为全国整体经济转型提供有价值的借鉴经验。
二、模型设定及指标选取
（一）模型选择
数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）是由Charnes、Coopor and Rhodes于1978年提出的，根据已知原始数据，使用DEA模型评价具有多投入和多产出的决策单元之相对有效性的一种方法。第一个DEA模型是CCR模型，后来Charnes et al.[5]将CCR模型中的假定规模收益不变改为规模收益变动，从而形成BCC模型。根据本文能源产业金融支持效率的特点，采用产出导向的BCC模型进行金融支持的效率分析，考察不同上市能源企业通过直接和间接融资方式，融通资金实现产出最大化。本文采用的DEA分析软件是DEAP 2.1。
（二）指标选取
本文运用生产法与资产法，结合能源产业的特点，作为模型指标的选取方法。DEA模型是多投入多产出模型，在投入指标选取方面，采用资产负债率和流通股占总股本比例作为投入指标。资产负债率是期末负债总额除以资产总额的百分比，反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的；流通股占总股本比例是已流通股份除以总股本的百分比，反映企业通过证券市场的融资比例。在产出指标选取方面，采用营业收入增长率、基本每股收益增长率、总资产增长率三个反映企业盈利能力和发展能力的指标作为产出指标，反映金融支持行为对企业绩效的影响。
（三）数据来源
山西作为能源大省，能源产业占有重要的地位，山西省内一些大型能源企业都在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌上市。考虑到数据的可得性和可靠性，本文选择了山西省在沪深两市上市的十家能源企业进行分析研究。这十家上市公司是山西省最具代表性的能源企业，反映了山西省能源产业发展动态及趋势。这十家能源企业包括大同煤业、山煤国际、太钢不锈、西山煤电、漳泽电力、美锦能源、太原刚玉、五矿稀土、潞安环能、通宝能源。
在实证过程中，本文收集了山西省十家上市公司2009 年、2012年以及2014年的公司年度财务报表数据，根据不同时间进行了截面数据整理，考虑不同年份及宏观经济环境金融支持的效率的变化。文中资产负债率、营业收入增长率、基本每股收益增长率、总资产增长率等数据来源于各大上市公司财务报表，流通股合计占总股本比例数据来源于东方财富网。
（四）数据处理
利用DEA模型分析时，其对数据的要求是不能存在负数，而笔者选取的营业收入增长率、基本每股收益增长率及总资产增长率指标都有较多负数，因此需要对所得研究数据进行归一化处理，使得取值落在[0，1]的范围内，将数据去掉量纲及符号的影响。归一化处理并不会影响最后研究结果，它使得各决策单元之间发生平移和固定比例的缩放。因此，对于存在负数的原始数据进行归一化处理，数据都为正后再使用DEA模型分析。