張浩 余圓圓 張星惠

【摘 要】 為分析補貼退坡政策對新能源汽車產業(yè)鏈融資效率的影響，運用兩階段鏈式DEA模型，測度了2010—2021年該產業(yè)鏈的融資效率，分析了產業(yè)鏈上下游企業(yè)和細分行業(yè)的情況，并據此提出了相關建議。結果表明，新能源汽車產業(yè)鏈融資普遍較為有效，產業(yè)鏈上下游企業(yè)關聯(lián)度高，退坡政策在短期內產生了一定的負面影響，長期來看會產生積極影響；整體產業(yè)鏈籌資效率普遍較高且?guī)缀醪皇芡似抡哂绊?；資金配置效率整體仍較低但明顯得到了提升，政策實現(xiàn)了倒逼企業(yè)改善的目的，其中整車企業(yè)改善明顯但仍存在較大的改進空間。為提高融資效率，提出做好后續(xù)政策的承接、落實精準化補貼、加強全產業(yè)鏈合作的建議。

【關鍵詞】 補貼退坡； 融資效率； 兩階段鏈式DEA

【中圖分類號】 F276.3? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）21-0089-07

一、引言

環(huán)境與能源問題在國際上一直以來備受關注，中國為發(fā)展中國家提供了綠色轉型方案。黨的二十大報告強調了綠色轉型、能源安全及能源革命的重要性，為實現(xiàn)“雙碳”目標勾勒了發(fā)展藍圖。發(fā)展新能源汽車產業(yè)符合上述戰(zhàn)略需求，故我國一直重點發(fā)展該產業(yè)。在國家配套政策的有力支持下該產業(yè)發(fā)展迅猛，但還存在著核心技術落后、造車成本高、配套設施不完善等問題，相關企業(yè)亟須加強研發(fā)。而新能源汽車產業(yè)融資需求巨大，融資效率高的企業(yè)才能夠以低成本獲得資金并高效使用，這樣的企業(yè)才更可能實現(xiàn)高質量發(fā)展，進而提升整體產業(yè)鏈的競爭力。

自2009年以來，國家在經濟和政策上一直扶持新能源汽車產業(yè)的發(fā)展，尤其是消費補貼政策的出臺，極大程度上緩解了由于技術不成熟帶來的高昂成本，使得消費者能夠以較低的價格購買新能源汽車，汽車銷量直線增長，車企盈利增加。同時，國家的大力支持也激發(fā)了市場對新能源汽車產業(yè)的投資潮，相關企業(yè)融資效率得以提升。但是持續(xù)的財政支持不僅會加重政府的負擔，讓車企患上“補貼依賴癥”，還催發(fā)出“騙補”等惡劣事件，不利于我國新能源汽車產業(yè)的長久發(fā)展。為此，財政部等四部委決定從2017年開始提高補貼門檻，同時補貼將分階段退坡，其目的是倒逼車企進行技術升級以增強競爭力，實現(xiàn)高質量發(fā)展。

盡管退坡政策是為了新能源汽車的長遠發(fā)展，但補貼的減少導致新能源汽車紛紛呈現(xiàn)“漲價”趨勢，售價的不穩(wěn)定致使消費者采取觀望態(tài)度或轉而購買燃油汽車，銷售市場“遇冷”，企業(yè)獲利減少，經營面臨困難。因此該產業(yè)可能會因補貼退坡政策的實施而受挫。2023年，財政部宣布新能源汽車車輛購置稅減免政策延長至2027年年底，減免力度逐步退坡。在這種背景下，新能源汽車產業(yè)鏈的融資效率表現(xiàn)如何？特別是新能源汽車整體產業(yè)鏈關聯(lián)度高[1]，產業(yè)鏈上下游企業(yè)的融資效率以及關聯(lián)性如何？退坡政策是否對其產生了影響以及如何影響？本文對此進行研究，以期為后續(xù)政策制定提供參考。

二、文獻綜述

融資效率一直是學者重點關注的問題，就測算方法而言，近年來數據包絡法（DEA）被廣泛使用，例如楊銘慧等[2]使用超效率DEA并結合Malmquist指數對林業(yè)投入產出效率進行測度；曾雄旺等[3]運用三階段DEA模型，發(fā)現(xiàn)規(guī)模效率的低下導致農業(yè)上市公司融資效率偏低；也有學者研究了供應鏈金融對融資效率的影響，但沒有針對新能源汽車產業(yè)的深入分析[4]，其實該產業(yè)的融資效率也有許多學者關注。李素梅等[5]研究發(fā)現(xiàn)新能源汽車產業(yè)未實現(xiàn)融資充分有效；陳艷杰等[6]則是對細分行業(yè)進行分析，發(fā)現(xiàn)整車制造企業(yè)融資效率相對較低，而電池制造企業(yè)融資效率較高，但學者們很少考慮到補貼的影響。

關于補貼對企業(yè)融資效率的影響存在爭議，以往的研究表明政府補貼影響著企業(yè)融資與經營，同樣會影響企業(yè)的融資效率，多數學者認為補貼不利于企業(yè)融資效率的提高[7]，少數學者則持不同觀點[8]。既然補貼會對企業(yè)融資以及業(yè)績造成一定的影響，那么新能源汽車補貼的退坡勢必同樣會產生影響，這已成為近年來學者們的研究重點。多數學者認為車補的逐步取消對新能源汽車行業(yè)健康自主的發(fā)展有積極作用[9-10]，但前提是退坡應該平緩，否則會對行業(yè)產生不利影響[11]。因此，在“后補貼”時代，新能源汽車產業(yè)支持政策該如何制定成為了重點研究問題，在過渡時期，新能源汽車信貸監(jiān)管政策應與補貼政策相互補充[12]；在引導消費者購買新能源汽車時，價格折扣和綠色稅收政策將起到重要的作用[13]；而在促進行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展時，則應將研發(fā)補貼與稅收優(yōu)惠政策進行搭配使用[14]。

綜上所述，關于融資效率以及政府補貼的研究較為豐富，對于補貼退坡的研究雖然關注后續(xù)政策的制定，但是沒有基于融資效率的分析。

三、研究設計

為了更全面地分析融資效率的整體情況，以及資金的籌資和使用情況，本文將融資過程分為兩個階段：第一階段為資金籌集，第二階段為資金配置，運用兩階段鏈式網絡DEA模型進行效率測算。測算可得到三個結果：總效率值——綜合融資效率、第一階段效率值——資金籌集效率、第二階段效率值——資金配置效率。后文的分析也將分為三個部分，即綜合融資效率分析、資金籌集效率分析以及資金配置效率分析，并且每個部分都按照產業(yè)總體情況、細分行業(yè)情況、效率值分布情況的思路進行分析，其中整車企業(yè)是貫穿三個部分的主要脈絡。

（一）兩階段鏈式網絡DEA模型

由于傳統(tǒng)模型將系統(tǒng)視為一個整體，只能得出初始投入與最終產出的相對效率，運算過程是一個“黑箱”，對于子過程的效率卻一概不知，而網絡DEA模型則是將“黑箱”打開，對各子過程進行效率評價，能夠發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)問題的具體環(huán)節(jié)。根據本文的研究需要，將融資過程分為資金籌集階段與資金配置階段（圖1），并參考黃■等[15]和肖仁橋等[16]所構造的基于規(guī)模報酬可變（VRS）假設的兩階段鏈式網絡DEA模型進行效率測算。

設有n個決策單元DMUj（j=1，2，…，n），Xi為第i個決策單元第一階段的投入，其中Xi=（xi1，xi2，…，xim）T；Zi為第一階段的產出也是第二階段的投入，其中Zi=（zi1，zi2，…，zik）T；Yi為第二階段的產出也是最終產出，其中Yi=（yi1，yi2，…，yis）T。uT為對第一階段輸入的一種度量；wT為對中間產出的一種度量；vT為對最終輸出的一種度量，則決策單元整體純技術效率E可表示為：

則可得出整體及各子階段的效率值，分別為：

其中E為整體即綜合融資效率值，E1為第一階段即籌資階段效率值，E2為第二階段即配置階段效率值，ξ*、φ*，ω*，ηi（1）*、ηi（2）*為式4的最優(yōu)解。

（二）研究指標

本文在參考已有文獻對于指標選擇的基礎上，結合新能源汽車產業(yè)資金籌集和資金配置兩階段的特點，并考慮到指標衡量的全面性、直接性、間接性以及數據的可得性，最終選取2個投入指標、2個中間指標以及3個產出指標。

1.投入指標。相比常用的財務費用這一指標，籌資活動現(xiàn)金流出包括了籌資費用、股利分配、利息支出等，能夠更加全面地反映企業(yè)的籌資成本，因此本文選擇籌資活動現(xiàn)金流出衡量籌資成本。產權比率是總負債與所有者權益總額的比率，體現(xiàn)了企業(yè)自由資金對償債風險的承受能力[17]，本文選擇產權比率衡量籌資風險。

2.中間指標。中間指標是籌資階段的產出，同時也是資金配置階段的投入，因此選擇籌資活動現(xiàn)金流入和總資產作為中間指標，其中籌資活動現(xiàn)金流入很好地反映企業(yè)該年籌得的資金規(guī)模?？傎Y產可以間接反映企業(yè)融資規(guī)模，同時還體現(xiàn)了企業(yè)掌握資源的多少，較適合作為第二階段的投入。

3.產出指標。和多數學者一樣，本文選取總資產收益率、總資產周轉率和營業(yè)收入增長率分別來衡量企業(yè)的盈利能力、營運能力和成長能力以考察資金配置水平。

（三）數據來源

首先應對產業(yè)鏈上下游企業(yè)的細分行業(yè)進行確定。本文以天風證券提供的新能源汽車產業(yè)鏈圖為參考，分析該行業(yè)自身特點后選?。赫摌O材料、電解液作為新能源汽車產業(yè)鏈的上游；電池、電機和電控作為新能源汽車產業(yè)鏈的中游；整車制造、充電樁以及電池回收作為新能源汽車產業(yè)鏈的下游。其次要明確這些行業(yè)的具體企業(yè)樣本來源，為全面且真實反映補貼退坡對新能源汽車產業(yè)鏈的影響，本文以2010—2021年新能源汽車產業(yè)上市公司作為數據來源，并剔除ST及數據缺失的企業(yè)，最終選取了62家企業(yè)，所有數據來源于Wind數據庫。

（四）數據處理

在使用DEA方法之前需要滿足決策單元的數量大于投入產出指標之和2倍的要求，本文投入產出指標之和為5，樣本企業(yè)（決策單元）為62家，符合這一要求；其次，DEA模型雖然不受量綱的影響，但要求投入產出指標均為正數，本文選取的總資產收益率和營業(yè)收入增長率有負值，因此需要對原始數據進行如下處理：

yij=0.1+0.9×■? （8）

其中mj=min（xij），Mj=max（xij），i=1，

2，…，n。

四、結果分析

（一）綜合融資效率分析

1.新能源汽車產業(yè)鏈綜合融資效率分析

運用Matlab軟件進行效率測算，新能源汽車產業(yè)鏈的上中下游企業(yè)以及行業(yè)平均綜合融資效率走勢如圖2所示。

總體來看，上中下游企業(yè)的綜合融資效率曲線和行業(yè)平均值形態(tài)很相似，特別是拐點出現(xiàn)的時期吻合度較高，說明整體產業(yè)鏈的相互關聯(lián)度很高。從行業(yè)均值看，2009年相關政策剛出臺，特別是中央財政重點對購置節(jié)能與新能源汽車給予補助，2010年全國剛開始實施相關政策并大力示范推廣，因此2011年綜合融資效率值迅速提高，但2012年各項工作規(guī)范程度提高，許多補貼增加了限定條件，該值又迅速下降，然后呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的波動形態(tài)，但整體普遍處于0.75—0.85區(qū)間，說明該行業(yè)的融資較為有效。2017年補貼退坡政策出臺后再次出現(xiàn)波動并回升，這說明整個行業(yè)受政策影響是明顯的，長期來看退坡政策的不利影響正在消失并有提振作用。

從產業(yè)鏈上下游企業(yè)看，上游企業(yè)的融資效率曲線和行業(yè)均值高度吻合，中游企業(yè)則波動式下降但穩(wěn)定在合理水平，下游企業(yè)的融資效率則整體呈現(xiàn)波動上升趨勢，并于2020年達到峰值，這說明退坡政策的積極影響主要是通過下游企業(yè)形成的。

2.新能源汽車細分行業(yè)綜合融資效率分析

為了進一步明確新能源汽車各個細分行業(yè)的融資效率，特別是下游企業(yè)三大主要細分行業(yè)情況，將其綜合融資效率走勢匯總成圖3。

電池材料企業(yè)12年間綜合融資效率集中在0.75—0.85，融資較為高效，補貼的減少雖然導致其在2017—2019年效率略有降低，但影響不大；電池電機企業(yè)受到了一定的沖擊，在退坡開始后下降但很快回到原來水平；下游三大行業(yè)的綜合融資效率均呈波動上升趨勢，但充電樁和回收企業(yè)顯著高于整車企業(yè)且變動幅度較小，說明補貼退坡政策對下游企業(yè)產生的積極影響主要體現(xiàn)在整車企業(yè)上。補貼退坡期間充電樁企業(yè)幾乎未產生影響，這與行業(yè)特點有關，該行業(yè)的進入門檻較高且一直不缺用戶，因為新能源汽車一直在不斷出廠，使用中一直有充電需求。回收企業(yè)的融資效率有所提升的原因主要有兩方面：一是國家循環(huán)經濟的戰(zhàn)略發(fā)展方向以及其他政策的激勵，與補貼退坡政策關系不大；二是近年來退役的新能源汽車電池一直在不斷增多。

3.新能源汽車產業(yè)綜合融資效率分布分析

既然補貼退坡政策主要影響產業(yè)鏈下游企業(yè)且主要通過整車企業(yè)體現(xiàn)，那么能否全面提升該產業(yè)的融資效率呢，是否有一部分優(yōu)質企業(yè)掩蓋了其他劣質企業(yè)的情況呢？也就是說，該政策是否真正起到了“倒逼”車企技術升級以增強競爭力，實現(xiàn)高質量發(fā)展的作用？為了回答這一問題，有必要分析融資效率分布及其變化情況。

把產業(yè)鏈上中下游企業(yè)綜合融資效率值大于0.8的企業(yè)（優(yōu)質企業(yè)）占比情況匯總成圖4，不難發(fā)現(xiàn)2017年以后下游的優(yōu)質企業(yè)占比一直穩(wěn)步增加，且連續(xù)4年處于全產業(yè)鏈的最高水平。但下游企業(yè)也有很多，整車只是其中一部分，由于回收企業(yè)受補貼退坡政策直接影響的邏輯不明顯，所以不專門分析。由于充電樁企業(yè)的綜合融資效率整體很高，近年來的表現(xiàn)一直較穩(wěn)定，因此將其作為參照對象，把整車企業(yè)和充電樁企業(yè)進行對比觀察（圖5）。

不難看出，充電樁企業(yè)明顯優(yōu)于整車企業(yè)，并且近兩年融資低效的企業(yè)均已淘汰。整車企業(yè)的變化是明顯的，2018年開始融資效率得到快速優(yōu)化，融資效率達0.8以上的企業(yè)明顯增多，且到2020年已沒有融資低效企業(yè)，也就是說政策起到了“倒逼”的作用。

（二）資金籌集效率分析

1.新能源汽車產業(yè)鏈資金籌集效率分析

整體來看，新能源汽車產業(yè)鏈資金籌集效率整體較高，曲線走勢和綜合融資效率接近，波動式上升且趨于平穩(wěn)，退坡政策對其影響不大。這是因為自國家大力發(fā)展新能源汽車以來，該產業(yè)就成為了熱門投資產業(yè)，近年來國家的一系列支持政策進一步鞏固和擴大了新能源汽車產業(yè)發(fā)展優(yōu)勢。國內外投資者普遍認為投資該產業(yè)可以獲得可觀的回報，因此籌資成本相對較低，而籌資總額相對較高。

從產業(yè)鏈上下游來看，上下游企業(yè)的資金籌集效率值均在0.8到0.87之間波動，差別不太大。上游企業(yè)的曲線變動趨勢和行業(yè)平均值高度一致，中游企業(yè)的籌資效率在補貼退坡后有較明顯的下降趨勢，而下游企業(yè)則是呈現(xiàn)上升趨勢，這是資本市場“理性回歸”的一種表現(xiàn)，并說明資本市場對下游企業(yè)更有信心。

2.新能源汽車細分行業(yè)資金籌集效率分析

該部分與新能源汽車細分行業(yè)綜合融資效率研究邏輯相同，其走勢圖繪制方式及表現(xiàn)方式與也與圖3相同，限于篇幅此處不再給出新能源汽車細分行業(yè)資金籌集效率走勢圖。

通過對新能源汽車細分行業(yè)資金籌集效率走勢圖（略）分析不難發(fā)現(xiàn)，補貼退坡對各行業(yè)的融資影響均不大，且下游企業(yè)中的整車企業(yè)反而明顯上升；電池電機企業(yè)出現(xiàn)了下降趨勢，這與其行業(yè)特點有關，電池電機是新能源汽車的“核心”部件，早期雖然技術攻關難度大，但資金需求量也大，產品的利潤空間大，因此更容易受到資本市場的“青睞”，近年來競爭更激烈，原料成本增加，性能和環(huán)保要求更高，技術攻關的“瓶頸”更難突破；此外，如果補貼退坡“倒逼”整車企業(yè)，則整車企業(yè)很可能首先就試圖降低電池電機的成本，這就進一步壓縮其利潤空間；相反整車企業(yè)的技術則更智能化，核心技術不再集中于電池，并且在不斷形成供應鏈，供應鏈金融等新的融資方式正在興起且通常以整車企業(yè)為主，融資成本降低，融資量加大。

3.新能源汽車產業(yè)資金籌集效率分布分析

同樣的，該部分與新能源產業(yè)綜合融資效率分布研究邏輯一致，圖示的呈現(xiàn)方式也一致，故省略。通過繪制并觀察新能源汽車產業(yè)鏈籌資效率達0.8的企業(yè)占比圖（略），可看出近年來下游企業(yè)的效率持續(xù)增加且位于全產業(yè)鏈前列。進一步觀察整車企業(yè)與充電樁企業(yè)的資金籌集效率分布對比圖（略），雖然2018年、2019年出現(xiàn)了小的波動，但整車企業(yè)整體改善明顯。

（三）資金配置效率分析

1.新能源汽車產業(yè)鏈資金配置效率分析

首先來看2020年的特例，圖7中各條曲線均出現(xiàn)了低點，這很可能與新冠疫情有關，全球汽車業(yè)面臨物流成本上升、進口原料和零部件停供以及訂單減少等難題，尤其是我國新能源汽車電子控制等中高端電控設備非常依賴進口[1]，一旦斷供就會影響汽車的生產，進而降低資金的配置效率，但這種影響是短期的，這一點在2021年得到了體現(xiàn)。

但從圖2和圖6來看，該年的綜合融資效率和資金籌集效率都是高的，說明綜合融資效率值提升的原因主要是由資金籌集效率引起的，這進一步說明了當年國家的金融政策有力，同時投資者的信心也充足。

如果把2020年的點去除，不難發(fā)現(xiàn)：圖7中的幾條曲線的形狀高度相似，近年來資金配置效率值也接近，產業(yè)鏈上下游關聯(lián)度緊密。此外，資金配置效率更能反映企業(yè)本身的綜合管理能力和經營水平，相比于資金籌集效率該值整體較低，但經過幾年的發(fā)展已不斷上升并穩(wěn)定在一定的水平上，補貼退坡政策的影響是積極的。

2.新能源汽車細分行業(yè)資金配置效率分析

資金配置效率與企業(yè)綜合管理水平有關，正常情況下很難快速提高，但下降則容易得多。從細分行業(yè)資金配置效率走勢圖（略）看，電池電機企業(yè)資金配置效率則是從2016年開始持續(xù)下降，但整體尚能維持在0.7的較高水平之上且明顯高于整車企業(yè)。整車企業(yè)的資金配置效率一直是低位運行，這與新能源汽車行業(yè)本身具有資金投入大而回報周期長的特點有關，且規(guī)模效應明顯，整車企業(yè)在發(fā)展初期回報較小，但隨著國家支持、新能源汽車的普及，車企投入回報開始增加，資金配置效率逐漸上升，尤其是補貼退坡激發(fā)了車企的研發(fā)創(chuàng)造能力以及競爭意識，車企對于資金的配置進一步優(yōu)化，具體表現(xiàn)在2017—2019年整車企業(yè)的資金配置效率逐漸提升，2020年雖受疫情沖擊但很快回到以前水平。

3.新能源汽車產業(yè)資金配置效率分布分析

同樣的，通過繪制并觀察新能源汽車產業(yè)資金配置效率達0.8的企業(yè)占比圖（略）可發(fā)現(xiàn)，如果去掉2020年的數據，補貼退坡政策后，下游企業(yè)的整體水平表現(xiàn)是令人滿意的，但中游的電池電機行業(yè)則處于承壓狀態(tài)。

從整車企業(yè)與充電樁企業(yè)資金配置效率分布對比圖（略）中也能看出補貼退坡后整車企業(yè)資金配置效率得到優(yōu)化，高效的整車企業(yè)占比呈增長趨勢，這說明退坡政策的“洗牌”目的得到了實現(xiàn)，有實力的企業(yè)能夠逆勢而上，而不具備實力的企業(yè)則會被逐漸淘汰。

五、結論與建議

（一）結論

運用兩階段鏈式DEA模型對新能源汽車產業(yè)鏈融資效率進行測度與分析，主要結論如下：

1.新能源汽車產業(yè)鏈融資普遍較為有效，補貼退坡政策對融資效率造成一定的短期負面影響，但長期來看有利于融資效率的提高。產業(yè)鏈上下游企業(yè)關聯(lián)度高，相對來說上游企業(yè)融資效率與行業(yè)均值接近，中游企業(yè)略有下降，下游企業(yè)略有上升，特別是整車企業(yè)改善效果最為明顯。

2.新能源汽車產業(yè)鏈資金籌集效率普遍較高，幾乎不受補貼退坡政策影響，電池材料企業(yè)仍與行業(yè)均值接近，下游企業(yè)反而明顯提高，雖然電池電機企業(yè)略有降低，但仍高于下游的整車企業(yè)，這與行業(yè)的特點有關。

3.新能源汽車產業(yè)鏈資金配置效率改善明顯，但整體尚處在較低效狀態(tài)，產業(yè)鏈上中下游企業(yè)配置效率走勢較相似，其中電池、電機企業(yè)略有下降但穩(wěn)在較高水平，整車企業(yè)雖然得到提升，但存在較大的改進空間。

4.無論是在資金籌集還是資金配置階段，補貼退坡政策能夠成功實現(xiàn)“倒逼”企業(yè)改善的目的，特別是整車企業(yè)得到明顯的改善優(yōu)化，說明該政策的實行是正確且必要的，有助于新能源汽車產業(yè)鏈的發(fā)展。

（二）建議

在上述結論的基礎上，對提高新能源汽車產業(yè)融資效率提出一些建議：

1.做好后續(xù)政策的承接

盡管新能源汽車產業(yè)已經進入到快速發(fā)展階段，但由于充電難、續(xù)航里程短等問題仍然存在，且現(xiàn)有車型以低端車為主，加上特斯拉等國外品牌加入競爭，目前本土品牌對消費者的吸引力有待加強，若后續(xù)無政策繼續(xù)支持其發(fā)展，我國新能源汽車產業(yè)很有可能停滯不前甚至倒退，因此在“后補貼”時代仍需有相應的政策繼續(xù)支持，積極發(fā)揮財稅政策的激勵作用，例如在繼續(xù)實行雙積分政策的基礎上，搭配研發(fā)補貼和稅收優(yōu)惠政策以提高企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新能力，搭配信貸優(yōu)惠政策以促進新能源汽車消費。

2.落實精準化補貼

我國新能源汽車產業(yè)鏈資金配置效率低，企業(yè)需要加大研發(fā)投入以提升技術水平，從而達到降低成本、增加營收最終達到有效配置資金的目的。作為高新技術產業(yè)，新能源汽車企業(yè)研發(fā)投入大，離不開政府的支持，消費補貼取消后，政府仍應加大研發(fā)支持的力度。但“騙補”之事已有前車之鑒，因此研發(fā)補貼應做到精準落實，動態(tài)提高補貼技術門檻，即在事前對相關企業(yè)做好調查了解，根據企業(yè)的實際水平確定是否發(fā)放研發(fā)補貼以及發(fā)放多少補貼，事中監(jiān)管資金使用情況，事后做好考核與懲處工作，依據當期研發(fā)成果決定下期研發(fā)補貼的發(fā)放。

3.加強全產業(yè)鏈合作

未來的競爭是全產業(yè)鏈的競爭，企業(yè)合作有利于提高產業(yè)鏈總體運行效率，因此需要鼓勵企業(yè)間加強合作，例如開展供應鏈金融，以整車作為核心企業(yè)為上中下游企業(yè)提供資金支持，可以有效降低供應鏈管理成本、籌資成本，同時增強供應鏈的競爭力，從而提高融資效率。特別是電池電機行業(yè)目前承壓較大，而電池回收再利用將成為未來發(fā)展的大方向之一，整合上中下游企業(yè)形成高效的回收聯(lián)盟，有利于降低原料和生產成本，進而提高整體產業(yè)鏈的資金配置效率，推動新能源汽車產業(yè)高質量發(fā)展。

【參考文獻】

［1］ 高運勝，孫露，張玉連.新冠疫情全球蔓延對我國汽車產業(yè)鏈的沖擊與機遇［J］.國際貿易，2020（11）：36-44.

［2］ 楊銘慧，謝煜.基于超效率DEA-Malmquist的林業(yè)投入產出效率測度研究［J］.中國林業(yè)經濟，2021（6）：7-10.

［3］ 曾雄旺，唐學思，李志勝.農業(yè)上市公司融資效率及政府補助的影響效應［J］.會計之友，2021（23）：58-63.

［4］ 楊毅，高■，吳晶晶.供應鏈金融提升了上市公司的融資效率嗎——基于兩類會計穩(wěn)健性視角的研究［J］.會計之友，2022（1）：52-60.

［5］ 李素梅，陳琛，徐繼明.我國新能源汽車產業(yè)融資效率評價與分析——基于DEA-Logit模型的實證研究［J］.科技管理研究，2016，36（18）：57-63，74.

［6］ 陳艷杰，紀靜.新能源汽車公司融資效率研究［J］.會計之友，2018（14）：72-76.

［7］ 張玉喜，趙麗麗.政府支持和金融發(fā)展、社會資本與科技創(chuàng)新企業(yè)融資效率［J］.科研管理，2015，36（11）：55-63.

［8］ 藍圖，張彥.政府補助、研發(fā)投入與科技創(chuàng)新企業(yè)融資效率研究［J］.中國注冊會計師，2020（12）：70-74.

［9］ JI SHOUFENG，ZHAO DAN，LUO RONGJUAN.Evolutionary game analysis on local governments and manufacturers' behavioral strategies：impact of phasing out subsidies for new energy vehicles［J］.Energy，2019，189（12）.

［10］ 昝欣，歐國立.“補貼退坡”背景下補貼模式異質性與消費者購買行為的博弈研究［J］.中央財經大學學報，2021（5）：94-108.

［11］ 高■.產業(yè)補貼退坡的政策效果及啟示——以中國新能源汽車為例［J］.軟科學，2020，34（12）：28-32，46.

［12］ CHEN KANGDA，ZHAO FUQUAN，HAO HAN，et al.Synergistic impacts of Chinas subsidy policy and new energy vehicle credit regulation on the technological development of battery electric vehicles［J］.Energies，2018，11（11）：3193.

［13］ 李冬冬，商辰宣，呂宏軍，等.“后補貼”時代考慮消費者需求異質性的新能源汽車推廣政策研究［J/OL］.中國管理科學：1-11［2021-10-29］.https：//doi.org

/10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2021.0007.

［14］ 李文鶼，戴良平，郭本海，等.后補貼時代復合牽引機制下新能源汽車上下游企業(yè)合作創(chuàng)新博弈分析［J］.軟科學，2021，35（1）：81-88.

［15］ 黃■，葛虹，馮英浚.基于鏈形系統(tǒng)的關聯(lián)網絡DEA模型：以我國14家商業(yè)銀行為例［J］.系統(tǒng)工程理論與實踐，2009，29（5）：106-114.

［16］ 肖仁橋，錢麗，陳忠衛(wèi).中國高技術產業(yè)創(chuàng)新效率及其影響因素研究［J］.管理科學，2012，25（5）：85-98.

［17］ 熊正德，陽芳娟，萬軍.基于兩階段DEA模型的上市公司債權融資效率研究——以戰(zhàn)略性新興產業(yè)新能源汽車為例［J］.財經理論與實踐，2014，35（5）：51-56.