基于DEA法的中國上市智能制造企業績效實證分析

吳 紅

安徽機電職業技術學院工商管理學院，安徽蕪湖,241000

1 問題提出與相關研究

制造業是國民經濟的主體，為實現《中國制造2025》制造強國的戰略目標，需要通過創新驅動全面提升中國制造業的質量和水平。為此，2016年12月，工業和信息化部、財政部聯合制定了《智能制造發展規劃(2016—2020年)》，將發展智能制造作為長期堅持的戰略任務。目前中國智能制造還處于發展的初級階段，要提高智能制造企業的經營效率，需要對智能制造企業的績效進行分析，掌握影響其績效的關鍵點，為智能制造企業制定發展戰略提供思路。為此，建立智能制造企業的績效評價體系具有十分重要的意義。

國外對智能制造企業的績效研究較為關注。在評價方法上，Abdulziz[1]建立Petri網模型和AweSIM模型，運用仿真技術評估智能制造中柔性制造系統的績效。Soltan等[2]運用AHP和ANP等方法進行績效評價。Mojumder等[3]通過比較ELM算法、人工神經網絡模型、遺傳編程，提出了ELM算法在智能企業績效預測中的優勢。

我國智能制造起步雖晚，但近幾年發展較快，有關其企業績效的特性理論研究在不斷完善。相關學者中就有劉峰等人[4]運用DEA-CCR和DEA-BCC模型對企業技術創新效率進行測算，通過均值回歸模型找出影響智能制造企業績效中創新效率的關鍵因素。賈俊穎[5]提出改進的交叉效率DEA方法對智能制造企業績效進行分析，找出影響績效的關鍵因素，并從政府和企業兩個角度提出建議。邵坤[6]采用綜合指數分析法和灰色關聯度法對智能制造綜合能力水平進行分析，并提出發展對策。謝亞丹[7]利用優化的DHGF集成算法構建智能制造能力成熟度評價模型，探究提升制造企業智能制造能力的路徑。

智能制造企業績效的評價方法較多，多以數據包絡分析(DEA)法為基礎。在智能制造企業績效評價的指標選取方面，較多的學者在使用財務指標的同時，使用了大量非財務指標，但非財務指標不易量化在使用中有一定的局限性。故本文基于DEA法，運用C2R和C2GS2模型,計算并評價目前國內上市智能制造企業總體績效的趨勢值，為中國智能制造的發展提供參考。

2 基于C2R和C2GS2模型的中國上市智能制造企業績效評價模型

2.1 中國上市智能制造企業績效評價指標體系

使用DEA理論對智能制造企業進行績效評價時，在生產要素的輸入和輸出的選擇上既要能夠反映出目標企業的經營過程中的總體資源的配置情況、人力資源情況和主要業務的成本情況，又要能夠反映出目標企業經營過程中的效益產出情況和主要業務的收入情況，另外以上要素的數據要可以獲得并量化[8]。在此選擇固定資產凈值、員工人數、管理費用和主營業務成本作為輸入要素，選擇凈利潤和主營業務收入為輸出要素建立模型。

2.2 中國上市智能制造企業績效評價C2R和C2GS2模型

C2R和C2GS2模型是DEA理論中最典型的績效評價模型。C2R模型用于評價目標決策單元的總體績效，C2GS2模型用于評價目標決策單元的純技術績效，目標決策單元的規模績效可以由二者結合算出。不僅能夠判斷出單個上市智能制造企業經營活動的效率，還可以根據課題研究的需要分地區、分類型對中國上市智能制造企業目前的生產效率進行分析，為安徽省智能制造產業的發展提出量化的對比分析數據和結論。

根據DEA分析法基本原理[8]，建立基于投入的C2R模型：假設有N個上市智能制造企業，每個企業最多共有m個投入項、s產出項；xij為第j個上市智能制造企業的第i投入項；yrj為第j個上市智能制造企業的第r產出項；則第t個上市智能制造企業的相對總體績效值θt滿足公式(1)。

(1)

(2)

θ=g·w

(3)

3 實證分析

3.1 數據來源

根據DEA理論，考慮到績效評價的目標企業要有可比性(一般為同行或者在主要經營業務上相似的企業)，并且最終的績效評價結果是在選定范圍內的相對績效[9]。故在中國工信部2015—2017年公布的智能制造示范試點的206個項目中，按照我國智能制造企業的類型分為智能制造設備企業、智能制造產品企業和智能制造服務企業3大類，并根據我國經濟發展的水平不同和區域經濟一體化的趨勢以及課題研究的需要，把智能制造企業所處的區域分為長三角、珠三角、京津冀、東北西南區域和安徽地區(因為課題研究需要，把安徽省地區單獨列出做對比分析)等5個區域來研究。從每個區域選擇5個典型的上市智能制造企業，同時包括智能制造設備企業、智能制造產品企業和智能制造服務企業。考慮到智能制造程度、經營業務范圍和企業數據的可得性因素，最終選擇了25家上市的智能制造企業(全部屬于2018年《互聯網周刊》公布的中國智能制造企業100強中的上市公司)，其中上述5個地區各5家企業，智能制造設備類企業10家，智能制造產品類企業10家，智能制造服務類企業5家。所需數據來源于新浪財經、網易財經、2018《互聯網周刊》& eNet研究院以及這些企業的年報和公開的2016—2018年最新數據，并運用Lingo 11軟件計算結果如表1所示。

3.1.1 相對總體技術績效分析

從表1結果來看,25家上市智能制造企業三年整體技術績效相對平均,改善空間較大。按地區來分析，除京津冀地區和安徽省外其余三個地區三年總體績效值也在逐年下降，但長三角和珠三角地區下降不很明顯且幅度很小，東北、西南地區下降趨勢最為明顯且幅度最大。

表1 25家上市智能制造企業年平均績效計算結果(按地區劃分)

按智能制造企業類型分析(表2)，裝備類智能制造企業三年總體績效值下降最明顯。

表2 25家上市智能制造企業年平均績效計算結果(按類型進分)

3.1.2 純技術績效分析

25家上市智能制造企業三年純技術績效值逐年下降0.94%和2.32%，平均下降1.63%。按地區來分析，除長三角和珠三角地區以外，其余三個地區三年純技術績效值在逐年下降，但京津冀地區和安徽省地區下降不明顯，東北、西南地區下降幅度最大，與三年總體績效值的趨勢和分布吻合。

從表2計算結果的數據來看，按智能制造企業類型分析，顯然裝備類智能制造企業三年純技術績效值下降趨勢明顯。

3.1.3 規模績效分析

25家上市智能制造企業三年規模績效值逐年下降0.31%和0.92%，平均下降0.615%。按地區來分析，京津冀地區和安徽省地區連續三年規模績效值穩步增長，并且京津冀地區接近于1，東北、西南地區下降較明顯，長三角地區和珠三角地區較平穩。按智能制造企業類型分析，服務類智能知道企業規模績效明顯上升，裝備類智能制造企業先下降后升，產品類智能制造企業較平穩。

3.1.4 結果分析

通過對這25家上市智能制造企業2016—2018年的數據分析，發現國內上市智能制造企業總體績效有逐年下降的趨勢，其中純技術績效是引起這種趨勢的主要因素；

(1)從地區來看，京津冀地區三年三種績效平均值位居第一位，東北、西南地區三年三種績效平均值位居末尾(其下降趨勢最為明顯)，但從自身來看規模效益在現階段具有一定的發展優勢；按企業類型來分析，裝備類智能制造企業三年總體績效值下降幅度最大，在選取25家企業的時候特別規避了不可類比的企業，所以造成總體績效下降的原因既有地區的因素也有企業類型的因素，但也可能存在國家在不同地區的產業政策因素。另外因為智能制造產業處于開始投入的初始階段，投入產出還需要一定的周期，這也是近三年總體績效連續下降的重要因素之一。

(2)近三年,這25家企業純技術績效也在連續下降，原因相似。 這25家企業規模績效雖然也在下降，京津冀地區和安徽省地區連續三年規模績效值穩步增長，并且京津冀地區規模績效接近于1，東北、西南地區下降較明顯，長三角地區和珠三角地區較平穩；從智能產業類別角度,服務類智能制造企業規模績效明顯上升，裝備類智能制造企業先下降后升，產品類智能制造企業較平穩；這和純技術績效連續下降的狀態有顯著的不同；這也進一步說明目前國內上市智能制造企業總體績效逐年下降，純技術績效是引起這種趨勢的主要因素。

(3)從單個企業來看，三年三種績效都有效的企業有5家，總體績效有效的企業2016有7家，2017年有8家，2018年有9家；純技術績效有效的企業2016、2017和2018年各為7家、8家和9家具有增長趨勢；規模績效有效的企業2016、和2018年各為11家、8家和11家；說明國內上市智能制造優秀的企業數量是在增加的，同時也說明企業之間因為地區、類型等因素差距是較大的。

(4)安徽地區三年平均總體績效值位居京津冀地區和長三角地區之后排第三位。安徽省三年三種績效都有效的企業只有1家，總體績效有效的企業2016有1家，2017年2家，2018年有2家；純技術績效有效的企業2016、2017和2018年各為3家、3家和3家；規模績效有效的企業2016、2017和2018年各為2家、2家和2家；說明安徽地區智能制造企業總體經營狀況在全國處于上流的位置，其中五家企業中科大訊飛、江淮汽車連續三年純技術績效有效，特別是亞美光電是唯一一家連續三年三種績效都有效的裝備類智能制造企業。

4 總 結

主要可以得出以下結論：

(1)國內上市智能制造企業總體績效有逐年下降的趨勢，其中純技術績效是引起這種趨勢的主要因素。國內上市智能制造企業提升總體績效的關鍵是要創新生產方式與理念，提高生產科技和管理水平，改進經營效率。

(2)國內上市智能制造優秀的企業數量在增加，但企業之間因為地區、類型等因素差距較大。基于國家推進智能制造的政策引導，國內智能制造產業持續發展，尤以京津冀、長三角等地區最具代表，東北、西南地區相對落后，企業經營能力提升空間較大。裝備類智能制造企業尤需借鑒先進的生產理念和核心技術，不斷提高企業績效。

(3)安徽地區智能制造企業總體經營狀況在全國處于上流的位置，擁有唯一一家連續三年三種績效都有效的裝備類智能制造企業。近年來，基于大力度的政策支持和優良的產業基礎，安徽省智能制造產業獲得了高質發展。

綜上是按照地區和企業類型從比較宏觀的層面對目前中國智能制造行業的發展狀況做了量化的分析，單個的智能制造企業或者地區可以根據自身的需求，對比分析從而得出自身在整個行業中相對整體績效水平，以及純技術績效和規模績效的狀況，找出企業經營和地區發展中的具體差距。最后，作為一種相對績效評價方法DEA，在運用的過程中可以根據研究需要，靈活確定評價的范圍，這在某種程度上使得這種相對績效評價具有了絕對的指導價值。