《新能源行业上市公司绩效实证探析》12000字（论文）

新能源行业上市公司绩效实证分析摘要新能源的开发和应用是对我国现有稀缺能源的补充与平衡，同时对调整未来能源结构有着至关重要的作用，是实现我国可持续发展战略的重要组成部分。本文采用因子分析法，构建财务绩效分析模型，对我国A股62家新能源上市公司的财务绩效及影响因素进行研究分析。最终得出如下主要结论：新能源行业处于快速成长阶段，有很好的发展前景。从因子得分上看，对新能源上市公司综合绩效影响最大的是偿债能力。从地区分布上看，东部地区的新能源上市公司偿债能力、盈利能力、发展能力优于西部地区，西部地区的营运能力优于东部地区。从行业分布上看，风能和太阳能上市公司起步早，发展较为稳定。从细分领域上看，我国新能源领域间发展不平衡，其中新能源汽车行业发展最为良好，风电、核电和光伏行业发展水平有待进一步提升。最后根据分析结果，就如何发展能源行业针对公司和政府提出建议，以期为新能源上市公司的发展提供借鉴。关键词：新能源；公司绩效；因子分析目录28891一、引言 112916二、新能源行业发展概况 120859（一）我国新能源行业发展概况 120385（二）我国新能源上市公司发展特点 28003三、财务绩效分析模型构建 228600（一）财务绩效指标选取 210658四、新能源行业上市公司绩效实证分析 432537（一）样本选择与数据来源 412271（二）新能源行业上市公司因子分析 5230五、新能源上市公司绩效分析 1014708（一）综合得分分析 10597（二）单因子分析 1119662（三）行业地区分析 1310616（四）细分领域分析 1413310六、本文结论及建议 146416（一）研究结论 1426973（二）相关建议 15一、引言新能源的开发和应用是我国现有稀缺能源的补充和平衡，同时在调整未来能源结构方面发挥着关键作用，是实现我国可持续发展战略的重要组成部分。中国经济目前正处于高质量发展迅速的重要历史阶段，新能源产业为中国经济高质量转型升级提供了重要的动力支持。特别是“达到碳达峰，碳中和”目标的提案，为中国绿色低碳发展提供了指导，也为中国新能源产业提供了难得的发展机遇。预计中国将迎来光伏、风能、氢气等新能源产业的飞速发展。随着国内市场的开放和全球经济一体化的不断发展，新能源企业之间的竞争也逐渐加剧，中国企业面临的市场环境也将更加复杂多变。新电力公司如何评估和分析运营绩效，如何优化内部资源配置，调整公司的业务结构，提高运营效率和生产效率，并就企业未来方向提出建议，成为亟待考虑和解决的问题。本文采用我国2020年新能源上市公司有关数据进行实证分析，采用因子分析对我国A股新能源上市公司的经营绩效及其影响因素，以及绩效的行业地区分布特征进行了深入分析，丰富了新能源上市公司的经营绩效的相关研究，具有较强的理论与现实意义，并结合研究结果从政府、企业两个层面提出了有益建议，以期为当前新发展理念下我国新能源上市公司经营绩效改善提供可行方案，进而促进行业整体健康可持续发展。二、新能源行业发展概况（一）我国新能源行业发展新能源产业因其资源利用率高、环境污染低、技术水平高、经济效益好等明显优势而受到各国的关注。开发和利用新能源和可再生能源可以加速中国经济发展模式的变化,凸显中国目前的能源结构,缓解能源供应短缺问题,减少环境污染的最严重的问题,改善整体经济水平和促进经济稳定和快速发展。因此，建设资源节约型、环境友好型社会，大力开发新能源，是我们社会的共同选择，也是我国经济社会可持续发展的战略举措。在国家的推动下，行业加速发展。2020年，新能源产业收入规模将超过1.1万亿元。目前我国新能源行业的发展呈现出以下状况：核电产业截至2019年底，我近年来我国核电投资市场受日本福岛核电事件影响呈现出下降态势。数据显示，截至2019年，国内核电工程建设投资额335亿元，同比下降25.06%。虽然投资市场规模有所减少，但是，我国的设备容量和发电量依然保持着增长趋势。中国的可再生能源发电容量达到9亿3400万千瓦，比去年增加了约17.5%。2019年新能源发电量达到0.74万亿千瓦时，新能源同比增长约1，060亿千瓦时，新能源发电占总发电量的1.01%。2.新能源汽车产业2014年以来，受到国家产业发展政策驱动，我国新能源汽车出现爆发式增长。2020年我国新能源汽车随着基础建设以及汽车本身的完善，销量又增至136.7万辆。而2021年1-8月我国新能源汽车销量已高达147.8万辆，超过了2020年全年的销售量，同比增长201.02%。3.光伏产业据光伏行业协会数据来源，2019年我国硅材料产量达到34.4吨，比上年增长25%，增长7%。2020年上半年，硅片产量75GW，同比增长19.0%。在光伏行业发展迅速下，我国光伏电站建设数量也稳步增加。截止2020年1-9月我国光伏电站装机容量约为150GW，分布式光伏装机容量71.29GW。4.风电产业近年来，随着环境整治力度的加大，我国逐步从燃煤发电向环保风力发电转变，风力发电量逐年增加，现已成为风能利用的主要能源形式。2019年我国风电发电量显着增加至405台、70亿千瓦时，增速为10.85%。到2020年底，我国风电发电量达到466个，50亿千瓦时，比上年增长15.1%。5.储能产业五年来，带动了新能源产业的快速发展。数据显示，2019年航运设施累计规模为32.7GW，同比增长4.1%。能源方面也有进一步增长，设施累计规模达到1831MW，正增长53.9%。（二）我国新能源上市公司发展特点1.国家政策支持助力新能源行业的快速发展。新能源行业作为国家重点扶持和发展的产业，自2006年来，国家有关部门就能源战略、能源布局、能源政策、能源结构、能源价格等一系列重大问题进行研究，明确发展目标，指定一系列有关政策助力新能源行业的发展。2.新能源产业呈现出区域性发展。由于中国复杂的地理状况和自然环境，造成了中国新能源行业的发展呈现出区域性的特点：各省市的新能源行业因地制宜，结合本地区的自然条件以及地区政策扶持，在合理充分利用其自然资源的基础上，形成了独特的区域优势。3.新能源行业肩负起社会责任，保障国家能源安全。节能减排对于我国经济的健康持续发展有着至关重要的作用，同时也是全球气候变化的关键因素。新能源是一种清洁、高效能源，能够弥补传统能源造成的环境污染压力，还具有成本低，可再生的优点。目前国家正在努力增加新能源在能源结构中的比例，为社会提供环保、经济和安全的能源，保障国家能源安全。三、财务绩效分析模型构建（二）财务绩效指标选取1.财务指标的选取原则财务绩效指标的选取需要按照以下几个原则：一是整体性原则。要求在构建财务绩效分析模型时从整体入手选取绩效指标。要考虑模型的整体架构及财务绩效指标的系统性和完整性。二是全面性原则。要求进行财务绩效分析的模型所选取的财务指标可以反映公司经营的全部状况，包括正面、负面等多个方面，也要分析各个利益主体的需求与满足情况。三是实践性原则。要求进行财务绩效分析的模型所选取的指标与实际尽可能地互相符合，可操作性强，可以用于解决实际问题，具有较强的实践性。2.财务指标的选取本文从根据新能源的行业特点以及考虑到指标代表性的问题，从盈利能力、营运能力、偿债能力和发展能力四个方面选取合计十一个财务指标，对新能源行业的财务绩效进行分析。盈利能力选取总资产报酬率、净资产收益率、营业利润率3个指标进行衡量；营运能力选取存货周转率、总资产周转率、应收账款周转率3个指标进行衡量；偿债能力选取流动比率、速动比率2个指标进行衡量；发展能力选取总资产增长率、净利润增长率、净资产收益率增长率3个指标进行衡量。具体如下表所示：表SEQ表\*ARABIC1新能源上市公司经营绩效评价财务指标项目指标序号计算方法盈利能力总资产报酬率X1总资产报酬率=（利润总额+利息支出）/平均资产总额×100%净资产收益率X2净资产收益率=税后利润/所有者权益×100%营业利润率X3营业利润率=营业利润/全部业务收入×100%营运能力存货周转率X4存货周转率（次数）=销售成本/平均存货余额总资产周转率X5总资产周转率=销售收入/总资产×100%应收账款周转率X6应收账款周转率=赊销收入净额/应收账款平均余额×100%偿债能力流动比率X7流动比率=流动资产/流动负债×100%速动比率X8速动比率=速动资产/流动负债×100%发展能力总资产增长率X9总资产增长率=本年总资产增长额/年初资产总额×100%净利润增长率X10净利润增长率=(当期净利润-上期净利润)/上期净利润×100%净资产收益率增长率X11净资产收益率增长率=本年净资产收益率/上年净资产收益率×100%3.因子分析原理及模型介绍因子分析是一种多元统计法，通过对数据简单化处理，使分析结果更加清晰。因子分析可以根据评价对象的特点筛选指标，将关联程度较高的因子划分为一类，并将每一大类进行排名，根据排名的结果再进行深入分析，所有产生的结果都是由SPSS直接输出，不附带主观因素，其结果真实准确。因子分析不仅可以评价企业自身的绩效，还可以通过模型实现与同行业企业之间的对比，使评价的结果更客观，所以本文选用了因子分析。因子分析方法的步骤如下：第一步，相关程度检验。拥有足量的财务数据是进行因子分析的前提，在数量庞大的数据中选取适宜的指标，对其进行降维处理是因子分析的关键。这就需要对变量进行归纳分类，使选取的变量之间具有相关关系。第二步，提取公因子。在确认所选变量适宜做因子分析后，需要对变量进行降维处理。主要思想是将相关性强的变量分类，同类变量作为一个新的共同因子。这样可以以少量的因子来反映较多的变量，从而达到的降维目的，使数据分析更加合理化。通过观察碎石图的走向可以分析出公共因子的数量。第三步，因子贡献率分析。因子贡献率表可以直观地看到每个因子的贡献率，如果累计贡献率超过80%，说明上一步选取的因子能够较好地解释原有变量，也从侧面说明提取的公共因子的数目是科学有效的。第四步，公因子命名。上一步保证了提取因子的合理性，接着要对其进行命名。通过命名，可以赋予因子实际意义。本文采用的是正交旋转法。第五步，计算得分及排名。通过SPSS软件设置公式，要包含所有的变量，然后计算总得分排名，就可以清晰地看到公司哪些因子排名靠后，同时可以看到在行业内的排名情况。四、新能源行业上市公司绩效实证分析（一）样本选择与数据来源本文数据来源于国泰安数据库（CSMAR），选取2020年传统能源上市公司和新能源上市公司为样本，采用SPSS25完成数据处理分析。为使结果有更高的准确度，降低偶然因素干扰，进行如下操作：排除*ST、ST上市公司；排除所选样本出现数据错误、数据缺少的上市公司；排除数据变化异常公司和退市上市公司。根据上述条件进行筛选最终获得新能源上市公司样本62个。（二）新能源行业上市公司因子分析1.可行性分析（KMO检验）因子分析分析的前提是要求原有变量之间存在较强的相关性，如果相关性较弱则不具备因子分析的条件，所以，应该首先分析原有变量之间是否具有相关性。表SEQ表\*ARABIC2KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数。0.675巴特利特球形度检验近似卡方549.23自由度55显著性0.00采用KMO检验对变量间的偏相关分析进行检验。检验结果的范围为0～1。在本研究中，KMO值为0.675接近0.7，说明变量之间的相关性是平均的，满足因子分析的条件。采用Bartlett球形检验来检验阵列是否为单元阵列。P<0.01表示各指标不独立，且各值之间存在相关性，可用于因子分析。Bartlett球形度检验的Sig值应小于显著水平0.05。在本次分析中，Sig值为0.000<0.05，说明变量之间存在相关性，可以进行因子研究。2.因子提取效果分析随后本文对数据进行因子提取，表3反映了公因子方差的结果。利用主成分分析法将1作为初始方差，对资产报酬率、净资产收益率、流动比率、速动比率、应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率、净资产收益率增长率、总资产增长率、每股收益增长率进行分析。所有指标的公因子方差均超过了0.6，反映变量间丢失的有效信息较少，整体提取的结果较为满意。表SEQ表\*ARABIC3公因子方差初始提取总资产报酬率X11.000 0.883净资产收益率X21.0000.921营业利润率X31.0000.616存货周转率X41.0000.654总资产周转率X51.0000.902应收账款周转率X61.0000.585流动比率X71.0000.905速动比率X81.0000.910总资产增长率X91.0000.672净利润增长率X101.0000.954净资产收益率增长率X111.0000.964`3.确定因子方差贡献率进行相关性检验确认所选变量适合做因子分析后，对变量进行降维处理，主要方法是将相关性强的变量分类，同类变量作为一个新的共同因子。这样可以以少量的因子来反映较多的变量，达到降维的目的，使数据分析更加合理化。通过观察碎石图的走向可以分析出公共因子的数量。结果如表3所示。观测变量的特征值，初始特征值大于1（分别为2.938、2.019、1.934、1.375）共有4组成分，反映出所有变量被分为四个维度，图4-1中的碎石图进一步直观化看出特征值大于1的共有四个成分，从图像中可以看到在第四个因子后逐渐趋向平缓，故选用四个因子，即将变量分成四个维度。在这四个维度中，第一个维度旋转后的方差贡献率为26.709%，说明可以解释原有变量26.709%的信息；第二个维度旋转后的方差贡献率为18.354%，说明可以解释原有变量18.354%的信息，第一个维度与第二个维度能共同说明原有变量

45.063%的信息；第三个维度旋转后的方差贡献率为17.586%，说明可以解释原有变量17.586%的信息，第一个维度、第二个维度与第三个维度能共同说明原有变量62.649%的信息；第四个维度旋转后的方差贡献率为12.498%，说明可以解释原有变量12.498%的信息，四大维度所得到累积解释量75.174%，大于70%，即体现出四大维度可以充分解释原有变量绝大部分信息。表SEQ表\*ARABIC4总方差解释因子初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计12.93826.70926.7092.93826.70926.7092.31422.01918.35445.0632.01918.35445.0632.07631.93417.58662.6491.93417.58662.6492.01441.37512.49875.1471.37512.49875.1471.8615.9298.44183.5896.8818.00791.5967.6555.95997.5548.1491.35098.9049.0570.51699.42110.0420.38199.80211.0220.198100.0004.因子解释与命名从旋转主成分分析结果可以看出，第一主成分包含的指标有：速动比率、流动比率，可以概括为“偿债能力”因子；第二主成分包含的指标有：净资产收益率、资产报酬率，可以概括为“盈利能力”因子；第三主成分包含的指标有：净利润增长率、净资产收益率增长率，可以概括为“成长能力”因子；第四主成分包含的指标有：应收账款周转率、总资产周转率、存货周转率，可以概括为“营运能力”因子。表SEQ表\*ARABIC5旋转后的因子矩阵因子1234总资产报酬率0.0060.9390.736-0.016净资产收益率0.0580.9550.0040.078营业利润率-0.0470.364-0.102-0.414存货周转率0.4000.277-0.0890.640总资产周转率0.3610.189-0.0530.856应收账款周转率-0.271-0.1770.0450.691流动比率0.9240.0410.0870.204速动比率0.9440.0480.0660.115总资产增长率0.445-0.054-0.252-0.081净利润增长率0.0010.0010.976-0.025净资产收益率增长率-0.045-0.0170.9800.0205.计算因子得分如表6所示，通过获取成分得分的转换矩阵来验证公因子之间的相关性。从表中可以得出结论，因子变量是正交不相关的。可以从系数协方差矩阵得到，数据相对较小，说明系数变量相互独立。上述公因数之间不存在线性相关，公因数的提取较为顺利。表7为因子得分系数，根据因子得分系数和原始变量指标值，可以计算各公因子得分Fi。表SEQ表\*ARABIC6因子转换矩阵成分123410.7620.382-0.0700.51820.068-0.1970.9620.1753-0.2300.8950.252-0.2884-0.6020.120-0.0770.786表SEQ表\*ARABIC7因子得分系数矩阵成分1234总资产报酬率-.0560.4630.025-0.025净资产收益率-0.0480.4660.0090.023营业利润率0.0210.188-0.045-0.244总资产周转率0.0190.056-0.0270.449存货周转率0.0680.100-0.0420.313应收账款周转率-0.238-0.0790.0100.462流动比率0.418-0.0430.058-0.036速动比率0.441-0.0400.049-0.092总资产增长率0.231-0.057-0.117-0.121净利润增长率0.0220.0080.486-0.025净资产收益率增长率-0.0070.0010.4860.010根据因子特征值计算可得到各因子权重如下：H1＝2.938／（2.938+2.019+1.934+1.375）＝35.5％H2＝2.019／（2.938+2.019+1.934+1.375）＝24.5％H3＝1.934／（2.938+2.019+1.934+1.375）＝23.4％H4＝1.375／（2.938+2.019+1.934+1.375）＝16.6％通过计算出的因子得分，创建上市公司财务绩效评价的综合评价模型：G＝H1×F1＋H2×F2＋H3×F3＋H4×F4，Hi（i＝1，2，3，4）表示各公因子的权重，即各公因子的方差贡献率。每个公因子的方差贡献率，代表该因子对原始指数数据的解释水平。贡献率越高，表示上市公司财务绩效程度的因子也就越大。综上，得到新能源行业上市公司财务绩效综合得分：G＝35.5％×F1＋24.5％×F2＋23.4％×F3＋16.6％×F4五、新能源上市公司绩效分析（一）综合得分分析基于上述公式，以下列出按降次顺序列出新能源行业上市公司：表8新能源上市公司财务绩效得分表证券简称偿债能力盈利能力成长能力营运能力综合得分综合排名天原股份0.6290990.02057346.9663515.8720113.853251长城电工4.6455330.04026320.836338.5073757.9469542恩捷股份0.4698530.02187120.809477.1003996.220243通威股份1.0815210.1004814.501125.2277054.6696184隆基绿能1.0486550.1380829.0800563.4222643.0989315北方国际1.6828780.0810017.0061862.9233552.7419916天齐锂业1.026805-0.009097.001172.6729632.4442757鄂尔多斯0.6607330.0989267.3110082.6902222.416158圣阳股份3.3167960.0204762.7424012.0265582.160619南玻A1.1081880.0850125.8075922.3335972.16058810华帝股份1.5405110.1049364.9761982.2072152.10341911龙马环卫1.6622060.1373284.0463281.9486211.8940412宝新能源1.9393910.2073773.3994511.848741.84165313光电股份1.3227330.0180484.399361.913381.82106314嘉化能源1.097540.1968484.4364351.9102741.79308615盈峰环境1.4445880.0856623.929191.8198131.75533516中天科技1.69450.07573.5092991.7598331.73340217金晶科技0.6905360.07484.8459751.8704371.70791718华建集团0.9242440.0431254.2487891.7387191.62151619北新建材1.2245420.1729793.6649241.6874811.61480620先导智能1.2704360.1149063.5408461.6420631.58029721方大集团1.1109640.0950793.7507671.652271.56964322天地科技1.9344070.0722492.5004951.5023841.53892723横店东磁1.6524230.1358972.8022411.5301871.5296424宁德时代1.9326680.0888512.4471271.4895491.52775825泰胜风能1.4893920.1155742.9264451.510471.49257626向日葵1.8421390.2104292.3117541.4547741.48795727孚日股份1.098620.0610543.3840271.5145671.44824928科林电气1.3741880.0668682.8609781.4340111.41173429美利云1.8832680.028682.1739171.3619551.41036830中国宝安1.462710.0913522.665571.4065441.39887331中环股份0.8663080.0614973.4080151.4452731.35999732科力远0.8731580.0192873.3421.4114811.3310333通合科技2.3505610.0878571.1691161.2025111.32916434迪森股份1.4540280.0453582.0803551.1932471.21217435华电国际0.4005150.0618683.314631.2590041.14195836国电南瑞1.5696550.1288081.3061791.0015481.06068837卧龙电驱0.688090.0888012.4771991.0846971.02575238安泰科技1.1509780.0324971.4771290.8868680.90942739江苏阳光0.743510.0278492.0436590.9383390.90474940比亚迪0.917840.0638371.4824410.8213730.82471241天顺风能1.12193-0.429251.488930.7272020.76224342特变电工1.2305380.0662460.7321430.6763090.7366643江南化工0.9357430.1049781.004710.681810.70619144巨力索具0.358160.0180620.593150.3231240.32400845川投能源0.3507420.0695280.1048710.1750470.19514546湘电股份0.946842-0.02614-1.4278-0.16903-0.0324447鹏辉能源-1.19542-0.020811.5654860.116419-0.0438248金开新能1.521442-1.02346-1.28987-0.26396-0.0562849节能风电1.3948730.131149-2.34376-0.27258-0.0663850川投能源0.8299780.511725-2.03319-0.23049-0.0940151东方日升0.9151570.024845-2.12171-0.3939-0.230952拓日新能-0.97586-0.071180.614879-0.14406-0.243953京能电力0.266640.064329-1.31566-0.32823-0.2519354深圳能源0.918252-0.95322-1.25612-0.43036-0.2729355金风科技-0.90455-0.650530.986775-0.18944-0.2810456粤水电-0.7957-1.443811.333801-0.3019-0.3742157中国核电0.466343-0.13324-1.85368-0.50686-0.3849958太阳能0.934948-0.34694-2.3222-0.57806-0.3924559银星能源0.867493-3.255760.357791-0.67683-0.5183360诺德股份-0.628450.015879-0.97529-0.52929-0.5352961大港股份0.406471-0.82246-1.65888-0.69162-0.5601962平均数1.068424-0.076733.6639821.5518931.475478中位数1.0895310.0640832.4888471.4090131.379435本次分析中选取的62家新能源上市公司中，有46家上市公司综合得分大于0，占所有样本量的74.2%。从总体来看，新能源行业上市公司的财务绩效表现较好，但也存在同行业间差异较大，发展不平衡的特点。排名最高的天元股份获得最高的综合绩效11.927，大幅领先排名第二、三、四的长城电工、恩捷股份、通威股份等，亦远高于行业平均数1.48和中位数1.38。行业内企业综合绩效差异较大的原因，一，从行业发展来看，我国新能源起步晚，新能源技术的平均水平和技术设备与发达国家之间的差距导致我国新能源市场行业目前利润低。二是从公司层面来看，我国新能源上市公司普遍存在创新能力不强的问题。技术是培育企业核心竞争力的关键因素，是企业、行业发展的根本动力。而我国新能源企业创新力不足，导致必须向外国进口大量核心技术，容易在技术方面遭遇“卡脖子”的困境。三是从发展战略及产业政策来看，我国新能源行业普遍存在发展目标不明确的问题，具体表现在战略制定不明晰，缺乏清晰规划。相较于欧美国家，我国在新能源方面的法律法规体系尚不完善，政府政策的稳定性差，有效的激励机制还不成熟。从公因子得分来看，行业整体表现为高成长性和较强的营运能力，但盈利能力和偿债能力较弱。目前行业整体仍处于发展初期，未来仍有巨大的上升潜力。综合得分排名靠前的有天原股份、长城电工、远兴能源、通威股份、上证民企、北方国际、向日葵等，以上上市公司的综合实力较强，表现为其成长能力、营运能力均处于较高水平，但其综合分值相差较大，说明新能源行业内企业经营的异质性较强。而综合得分排名靠后的上市公司有中国核电、太阳能、银星能源、诺德股份、大港股份等，这些上市公司的综合绩效值较低，甚至为负，企业的盈利能力处于极低水平，偿债能力较差，短期偿债能力勉强维持企业正常经营，企业成长、股本扩张能力都较弱。（二）公因子分析根据因子分析降维得到的新能源上市公司的因子得分可以得出，对新能源上市公司综合绩效影响最大的是偿债能力，为35.5%，盈利能力和发展能力次之，为24.5%和23.4%，其影响程度较为接近。而发展能力对公司绩效的影响程度最小，为16.6%。F1代表的是偿债能力，反映了企业偿还债务能力以及资金来源，新能源行业有高投入和高风险的特点，因此，偿债能力对经营绩效有巨大的影响，控制偿债能力、降低偿债风险，对企业的发展也具有重要意义。向日葵、长城电工、北方国际的偿债因子得分排名靠前，原因是这三家公司的流动比率、速动比率较高，偿债变现能力较好。F2代表的是盈利能力，因子得分也并不高，说明新能源上市公司盈利能力普遍较弱，湘电股份、拓日新能、银星能源排名靠后，盈利能力得分为负，说明资产收益率、资产报酬率、营业利润率较低，这说明这几个公司的盈利能力比较低，盈利能力有所欠缺。F3代表的是营运能力，天元股份、长城电工、兴远能源的因子得分排名前三。说明这三个上市公司应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率都比较高，这可以体现出公司的财务状况和经营成果较为良好；而大港股份、湘电股份排名较低，表示其应收账款周转率都、存货周转率、总资产周转率都比较低，营运能力差。F4代表的是发展能力，诺德股份和向日葵的因子得分排名靠前。说明这两个上市公司的净资产收益率增长率、净利润增长率、总资产增长率都比较高，发展势头较为良好。而拓日新能、银星能源的因子得分排名较低，表示其净资产收益率增长率、净利润增长率、总资产增长率都比较低，发展能力差。从各因子的平均得分，可以看出F1、F3、F4和综合得分的平均数大于0，F2的平均数小于0。其中数值最大的是代表营运能力的F3，约为3.66，最小的是代表盈利能力的F2,约为-0.077。从中位数得分来看，F1、F2、F3、F4和综合得分的中位数均大于1。其中代表营运能力的F3数值最大，约为2.49，代表盈利能力的F2中位数最小，约为0.064，因此整体来看，新能源行业偿债能力一般，行业盈利能力普遍偏弱，营运能力和成长性较强。（三）行业地区分析从地区分布来看，在选取的62家新能源上市公司中，有41家上市公司位于我国东部，21家上市公司位于我国西部。从综合评分上看，东部地区的综合得分平均数约为1.027097，中位数约为1.359997，而西部地区综合得分的平均数约为2.289999，中位数约为1.141958。整体上看，东部地区新能源行业上市公司财务绩效略低于西部地区。从因子得分上看，总体而言东部地区的新能源上市公司偿债能力、盈利能力、发展能力优于西部地区，西部地区的营运能力优于东部地区。从具体上市公司来看，东部上市公司排名靠前的是隆基绿能、北方国际、圣阳股份、南玻A、华帝股份，其主营业务集中在清洁能源、储能和光伏产业。西部地区排名靠前的是天原股份、长城电工、通威股份、天齐锂业、鄂尔多斯，其主营业务分布在风电、新能源汽车和光伏产业。东西部基于各自的区位优势，发展产业有所不同。从总体发展上看，东部地区的新能源上市公司综合得分排名主要集中于前40，呈现出发展较为均衡的特点，西部地区的新能源上市公司综合排名主要分布在前10和后20，各个公司发展差异较大。究其东西部发展差异的原因，其一，我国东部地区经济发展长期优于西部地区，自身的经济发达，拥有一大批高素质人才，注重研发投入，科学技术发达，基础设施较西部而言更为完善，交通便利，故其更容易取得好的绩效，各新能源上市公司的实力总体上优于西部地区。其二，东部地区煤炭短缺、石油短缺的现实决定了东部地区煤炭和天然气等传统能源的发展潜力极为有限。根据东部地区的资源和人才、新的能源发展趋势、政策方向和国际经验，东部地区应注重开发新能源，积极促进能源过渡，提高能源自给水平。其三，相对而言，西部地区的阳光和风力条件较高，是新能源部署的传统重点地区。但是，受当地经济发展水平的限制，电力市场有限。弃风弃光现象严重，造成大量资源浪费。其四，一些西部的新能源上市公司发展处于起步阶段，暂时处于落后地位。表9新能源上市公司地区分布地区东部西部数量4121比例66.1%33.9%表10东西部新能源上市公司得分对比东部F1F2F3F4综合得分平均数1.108745-0.05932.0390031.0294831.027097中位数1.121930.0638372.4471271.4114811.359997西部F1F2F3F4综合得分平均数0.976789-0.150952.4771991.2590042.289999中位数0.8299780.0643293.2367741.2912671.141958（四）细分行业分析总体来看，在选取的62家新能源上市公司中综合得分最高的行业是储能设备、氢气及其他清洁能源的开发行业，其次是新能源汽车行业、光伏行业，较低的是风能和核能行业。从不同行业来看，核能核电的利用开发对企业技术投资要求高，同时对于防止核能泄露和安全生产要求高，故相关企业较少。且由于核电企业存在着前期投入的固定成本多、投资回收期长等特点，影响企业的资金周转能力、创收能力等，故其综合得分和各因子得分都偏低，综合得分主要集中与0-1之间。风能在我国的开发利用起步早，技术成熟。我国的风能上市公司已经构建了较为完善经营体系，稳定的业务关系，大多数企业已经经历过初创期、发展期到了成熟期。且风电产业利润较其他新能源产业而言利润较低，西部还存在“弃风弃电”现象，浪费资源。故其综合得分和各因子得分普遍不高，综合得分集中在-0.5-1之间。但21年以来国家开始试点绿电交易机制，风电行业或将迎来新的发展机遇。我国光伏新能源企业开发起步于2007年，起步较早，2013年在补贴的驱动下迎来高速增长，近年来光伏降本效果显著，光伏产业逐步迎来平价时代。故其综合得分较高，但是从单因子来看，其偿债能力、营运能力和发展能力得分较高，盈利水平较低。主要是近年来受到国家政策的大力扶持，使光伏相关产业具有较好的融资能力、资金周转能力。在“碳中和”的大背景下，国家颁布多重利好政策，光伏产业整体前景向好。我国新能源汽车的技术水平和市场规模在世界上处于领先地位。从技术角度看，新能源汽车工业的各种技术解决方案相继问世，成为新能源汽车创新的最活跃市场。在技术层面，我国已经处于世界领先地位。2021年国务院常务委员会会议通过了《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》，为今后15年的发展奠定了坚实基础。同时，地方一级也制定了鼓励使用新能源汽车的政策。国家和地方政策体系正在逐步形成，为新能源汽车工业的发展提供了巨大支持。预计今后五年政策支持将继续发挥不可或缺的作用。使得新能源汽车产业在融资、周转、营运等方面具有优势，盈利水平高，故新能源汽车产业的综合得分和因子得分都较高，多数企业综合得分均处于1-3之间。表11新能源上市公司细分行业能源行业核能风能光伏新能源汽车其他家数410181713比例6.5%16.1%29.0%27.4%21.0%综合得分平均数0.320.499201.351.701542.52359F1平均数0.869710.770601.209491.022191.39333F2平均数-0.304500.62660-0.19741-0.078630.09018F3平均数0.185040.467623.154894.512826.65246F4平均数0.250090.499201.388991.818792.71199六、本文结论及建议（一）研究结论本文建立了能源公司的财务绩效评价体系，以我国A股62家新能源上市公司为样本，进行降维因子分析，计算出62家公司的综合得分并排序，并从公因子表现、行业地区、细分领域等各个角度对新能源行业上市公司绩效进行系统性分析。得出以下研究结论：新能源上市公司处于快速成长的阶段，有很好的发展前景，但其综合实力还有待进一步增强。从新能源行业上市公司2020年综合得分来看，有46家上市公司综合得分大于0，占所有样本量的74.2%，说明新能源上市公司总体发展表现较好。综合得分的排名越靠前，表示其绩效水平越高。对投资者来说，在选择投资行业时，可以选择综合得分排名靠前的新能源上市进行适当投资。从因子得分上看，对新能源上市公司综合绩效影响最大的是偿债能力，为35.5%；盈利能力和发展能力次之，为24.5%和23.4%，其影响程度较为接近；而发展能力对公司绩效的影响程度最小。样本中选取的各公司大多只在偿债能力、盈利能力等某一个方面具有较大的优势，说明新能源上市公司的发展具有不平衡性，新能源上市公司应当对于其发展较差的方面进行改进提升，这样才能全面提高企业的经营绩效。从地区分布上看，我国东西部新能源上市公司发展不均衡，东部新能源上市公司的总体上比西部地区绩效水平更为均衡。整体上看，东部地区新能源行业上市公司财务绩效略低于西部地区。从因子得分上看，总体而言东部地区的新能源上市公司偿债能力、盈利