智能制造企業(yè)公司治理效率研究

龔怡丹　宋良榮

摘 要：為了衡量智能制造企業(yè)公司治理能力，推動企業(yè)持續(xù)發(fā)展，文中選取2017—2021年84家百強上市智能制造企業(yè)作為研究對象，運用數據包絡分析模型，測算其公司治理效率，并運用Tobit回歸模型研究公司治理效率的影響因素，構建公司治理效率評價模型。結果表明：在靜態(tài)分析層面上，只有少數智能制造企業(yè)達到DEA有效，規(guī)模效率成為制約智能制造企業(yè)公司治理效率的關鍵因素。在動態(tài)分析層面上，技術效率的提高，使智能制造企業(yè)全要素生產率上升0.3%。在影響因素分析中，共發(fā)現9個顯著影響因素。

關鍵詞：智能制造；公司治理效率；DEA模型；Malmquist指數；Tobit回歸模型

中圖分類號：F 273.1

文獻標識碼：A 文章編號：1672-7312（2023）05-0601-06

Research on Corporate Governance Efficiency of Intelligent Manufacturing Enterprises

GONG Yidan，SONG Liangrong

（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：In order to measure the corporate governance ability of intelligent manufacturing enterprises and promote their sustainable development，84 top 100 listed intelligent manufacturing enterprises from 2017 to 2021 are selected as research objects in this paper.The data enveloping analysis model is used to measure their corporate governance efficiency，and the Tobit regression model is used to study the influencing factors of corporate governance efficiency，and the evaluation model of corporate governance efficiency is built.The results show that at the static analysis level，only a few intelligent manufacturing enterprises achieve DEA efficiency in static analysis，and scale efficiency becomes the key factor restricting the corporate governance efficiency of intelligent manufacturing enterprises；and at the dynamic analysis level，the total factor productivity of intelligent manufacturing enterprises rose 0.3%.In the analysis of influencing factors，a total of 9 significant influencing factors were found.

Key words：intelligent manufacturing；corporate governance efficiency；DEA model；Malmquist index；Tobit regression model

0 引言

近年來，隨著大數據、人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等新興技術的蓬勃發(fā)展，使我國工業(yè)有了突破性的變革，向著智能化、信息化的方向發(fā)展。信息技術與工業(yè)制造技術的有機融合使智能制造企業(yè)應運而生，從未來發(fā)展趨勢看，智能制造已成為制造業(yè)發(fā)展的必然趨勢，國家也出臺了相應政策大力支持其發(fā)展。2015年5月，國務院印發(fā)了“中國制造2025”計劃，旨在實現我國向制造強國發(fā)展的戰(zhàn)略目標。此后，國家頒布了《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》《國家智能制造標準體系建設指南（2018年）》和《高端智能再制造行動計劃（2018—2020年）》等政策文件，為智能制造企業(yè)的發(fā)展提供了有力的保障。公司的發(fā)展離不開企業(yè)的內部治理，公司治理是平衡股東、管理層、董事會的機制，也是公司進行生產經營、決策選擇的管理體系，是企業(yè)內部的核心。有效的公司治理可以降低企業(yè)的協(xié)調成本，激發(fā)員工的積極性，是實現企業(yè)長遠發(fā)展的基石，所以對公司治理效率進行研究是必要的。

1 文獻綜述

目前針對公司治理效率的測量主要是運用2種方法。第1種是綜合指數法，即選用多個與公司治理有關指標，采用因子分析法構建公司治理綜合指數；第2種是運用SAF、DEA等模型進行測算。李漢軍等[1]從董事會獨立性、股權結構、監(jiān)事會和信息披露制度4個角度分別選取指標，運用主成分分析法得到了衡量公司治理效率的指標。CHEUNG等[2]從董事會構成、經理層激勵機制、監(jiān)事會運作等方面選取因子，得出上市公司治理總指數。MARWAN等[3]從信息披露、董事會構成、股東權利3個角度分別選取指標運用主成分分析法構建公司治理綜合指數。雷輝等[4]從公司治理機制出發(fā)，基于投入產出角度，運用DEA模型測量上市公司治理效率。KHIARI等[5]使用SFA法對美國上市公司進行了公司治理效率研究。

綜上所述，目前學者對公司治理效率的研究成果相對較多，主要對象為A股上市公司、商業(yè)銀行[6]等，而對智能制造企業(yè)的公司治理效率研究幾乎沒有。因此，文中選取2017—2021年84家百強上市智能制造企業(yè)作為研究對象，對其公司治理效率進行靜態(tài)與動態(tài)層面分析，并研究其影響因素，構建公司治理效率評價模型[7]。

2 DEA模型與指標選取

2.1 研究方法與數據來源

2.1.1 研究方法

1）DEA-CCR模型和DEA-BCC模型。文中使用MaxDEA軟件進行測算，其中運用DEA模型中的以投入為導向的CCR模型[8]和BCC模型[9]分別得出智能制造企業(yè)公司治理效率的綜合效率和純技術效率，再根據綜合效率＝純技術效率×規(guī)模效率[10]，得出公司治理效率的規(guī)模效率，具體模型如下。

2.1.2 樣本與數據來源

文中選取吳珊等通過實地調研的結果評選出的百強智能制造企業(yè)作為研究對象，剔除數據缺失的公司后，共選取84家上市的智能制造企業(yè)，選取樣本期間為2017—2021年。投入產出指標及影響因素數據均來源于國泰安數據庫。按照DEA模型對于決策單元的要求，所選取的決策單元數量為投入指標與產出指標之和的2倍，

2.2 評價指標選取

為更加準確的衡量公司治理效率，文中的投入指標從董事會、股東、管理層角度[13]分別進行選取，產出指標從發(fā)展能力、經營能力、盈利能力[14]三方面選取，見表1。

3 實證檢驗

首先對智能制造企業(yè)公司治理效率進行靜態(tài)層面和動態(tài)層面的分析，然后從董事會、監(jiān)事會、管理層[15]、股東、委員會[16]5個維度提煉出對公司治理效率產生影響的因素作為自變量，將前面求得的公司治理效率DEA值作為因變量，采用Tobit回歸方法[17]對公司治理DEA效率的影響因素進行研究，得出公司治理效率評價模型。

3.1 描述性統(tǒng)計

運用Stata軟件對數據進行描述性統(tǒng)計，結果見表2。

由表2可知，我國智能制造企業(yè)發(fā)展良莠不齊，在盈利能力、發(fā)展能力、經營能力上都存在著較大差異，公司的董事人數、總經理持股比例、股權制衡度的最大值與最小值的差值較大，這是由于各企業(yè)處在發(fā)展的不同階段，企業(yè)規(guī)模、資源的投入與配置不同造成的，從而公司的治理結構也有所不同。

3.2 智能制造企業(yè)公司治理效率

3.2.1 公司治理效率靜態(tài)分析

綜合效率衡量在投入一定的情況下產出的效率或在產出一定的情況下投入的效率，純技術效率是衡量企業(yè)所處的技術環(huán)境和管理水平[18]，規(guī)模效率是用來衡量企業(yè)生產要素的投入配比是否達到最優(yōu)[19]，即資源配置效率。運用MaxDEA軟件以投入為導向的CCR和BCC模型，結果見表3和圖1所示。2017—2021年，企業(yè)綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率的均值及DEA有效數均呈V型變化。企業(yè)公司治理綜合效率在2018年呈下降趨勢，由于處于中美貿易戰(zhàn)，企業(yè)的經營狀況受到影響，公司人員流動率較高，公司治理結構不穩(wěn)定所造成的；2021年我國實現了全面建成了小康社會的目標，各企業(yè)從中獲益，公司治理綜合效率大幅提升。超六成企業(yè)純技術效率都達到了DEA有效，說明智能制造企業(yè)普遍具有較高的管理能力及技術水平。

觀察發(fā)現，企業(yè)公司治理規(guī)模效率的平均值和變化趨勢與綜合效率呈現出幾乎相同的態(tài)勢，說明影響公司治理效率的主要因素是規(guī)模效率，智能制造企業(yè)的資源配置效率不高，存在投入資源配比不合理的問題。

從效率區(qū)間角度看，根據現有學者研究，將DEA有效程度分為4個等級[20]。數值為1表示達到了DEA有效，數值在0.8～1之間表示輕度DEA無效，數值在0.6～0.8之間表示中度DEA無效，數值在0.6以下表示重度DEA無效。智能制造企業(yè)公司治理效率分布情況見表4。智能制造企業(yè)公司治理效率整體不高，只有較少的公司達到了DEA有效，過半數企業(yè)處在中度和重度DEA無效，它們資源配置不合理，公司治理能力有待提高。2017—2021年，僅浪潮信息、航天電器、雷柏科技、先導智能、寶信軟件5家公司達到DEA有效，這些企業(yè)資源利用率較高，管理水平與技術環(huán)境較好。

3.2.2 公司治理效率動態(tài)分析

使用DEAP 2.1軟件進行分析，因Malmquist指數測算具有時間的滯后性[21]，故得出4年全要素生產率動態(tài)變化，見表5。智能制造企業(yè)全要素生產率（TFP）整體呈動態(tài)上升趨勢，均值達1.003，上升了0.3%。從全要素生產率分解角度看，技術效率上升3.4%，且變化趨勢與全要素生產率相同，技術進步下降3%，呈“N”字形變化，說明技術效率的提高推動了全要素生產率的增長。技術效率又可以分解為純技術效率與規(guī)模效率，兩者均值都大于1，說明技術效率的提高受到了純技術效率提高與規(guī)模效率提高的雙重推動作用。

3.3 智能制造企業(yè)公司治理效率影響因素研究

將上述測算出的公司治理效率值作為因變量，剔除上述已選用的投入產出變量，從董事會、監(jiān)事會、管理層、股東、委員會五個維度選取23個指標作為解釋變量進行Tobit回歸分析，探究出影響智能制造企業(yè)公司治理效率的顯著因素，并根據結果構建公司治理效率評價模型。選取影響因素見表6。

3.3.1 Tobit回歸結果

經過第一次Tobit回歸，找出了15個影響因素。將8個不顯著影響因素剔除進行第二次Tobit回歸，這次發(fā)現4個不顯著影響因素，繼續(xù)剔除后進行第三次Tobit回歸，此次回歸結果發(fā)現還剩2個不顯著影響因素，剔除后進行第四次Tobit回歸，結果發(fā)現所有影響因素均顯著，結果見表7。

由表7可知，董事會會議次數與公司治理效率顯著負相關，這是由于過多的會議大量消耗董事精力，從而影響日常管理、決策等。董事長與總經理兼任系數顯著為負，說明在兼任情況下，同時掌握決策權與執(zhí)行權，制約機制基本失效，缺乏監(jiān)督，不利于公司治理。獨立董事與上市公司工作地點一致性系數顯著為負，說明獨立董事的獨立性會受到工作地點的影響。董事會、監(jiān)事會、高級管理人員持股比例均與公司治理效率顯著正相關，說明股權激勵使董監(jiān)高與公司形成一個整體，激勵他們?yōu)樘岣吖究冃Ф鴬^斗。股東大會召開次數系數顯著為正，體現了股東大會是參與公司治理的重要途徑。第一大股東持股比例系數顯著為負，說明一股獨大可能會產生“隧道挖掘”行為，有損公司利益。委員會設立總數系數顯著為正，說明健全的治理結構有助于治理效率的提高。

3.3.2 智能制造企業(yè)公司治理效率評價模型

根據表7結果，對應表6指標代碼，可以得出智能制造企業(yè)公司治理效率模型，如下式所示。

G=-0.01X1-0.217X2-0.057X3+0.063X7+0.071X11+0.336X14+0.012X15-0.003X18+0.134X19

4 結語

文中選取2017—2021年百強智能制造企業(yè)作為研究對象，運用DEA方法研究其公司治理效率。研究結果表明，在靜態(tài)分析層面上，只有少數智能制造企業(yè)達到DEA有效，規(guī)模效率成為制約智能制造企業(yè)公司治理效率的關鍵因素。在動態(tài)分析層面上，技術效率的提高，使智能制造企業(yè)全要素生產率上升0.3%。接著運用Tobit回歸模型，研究公司治理效率影響因素，發(fā)現董監(jiān)高持股比例、股東大會召開次數、委員會設立總數對其有顯著正影響，董事會會議次數、董事長與總經理兼任、獨立董事與上市公司工作地點一致、第一大股東持股比例對其有顯著負影響。智能制造企業(yè)需完善公司治理結構，提高公司治理效率。

1）完善治理機制。首先，企業(yè)要遵守上市公司的相關法律法規(guī)，設置相應的治理機構，如：董事會、監(jiān)事會等；其次，應積極主動的采取措施，完善公司治理機制；最后，制定相應措施保證機構的正常運營。

2）學習先進技術。隨著社會加速發(fā)展，企業(yè)要緊跟時代的步伐，通過學習優(yōu)秀企業(yè)的先進技術和管理經驗不斷完善自己，提高自身的管理水平與資源的利用能力，從而提高公司治理效率，形成企業(yè)核心競爭力，實現可持續(xù)發(fā)展的目標。

3）重視公司治理效率的提升。良好的公司治理結構可以有效的降低企業(yè)的協(xié)調成本，提高企業(yè)的經營效率；同時，也可以均衡管理層、股東、董事會的利益與權利，使他們目標統(tǒng)一，產生協(xié)同效應，提高公司的運作效率；此外，在危機來臨時，也能夠產生更快更好的處理策略，幫企業(yè)度過難關。

參考文獻：

[1] 李漢軍，張俊喜.上市企業(yè)治理與績效間的內生性程度[J].管理世界，2006（05）：121-127+135.

[2]CHEUNG L，STOURAITIS A，TAN W.Does the quality of corporate governance affect firm valuation and risk？Evidence from a corporate governance scorecard in Hong Kong[J].International Review of Finance，2010，10：403-432.

[3]MARWAN M，HAFIZA A H，ZALAILAH S.Datasets for corporategovernance index of Jordanian non-financial sector firms[J].ElsevierInc，2020，30.

[4]雷輝，龍輝.我國上市公司治理效率——基于DEA方法[J].系統(tǒng)工程，2016，34（11）：17-23.

[5]KHIARI W，KARAA A，ABDELWAHED O.Corporate govemance efficiency：an indexing approach using the stochastic frontier analysis[J].Emerald GroupPublishing Limited，2007，7（02）：19-25.

[6]李曉慶，楊帆，朱蘇祺，等.公司治理效率、外部治理與商業(yè)銀行績效[J].江淮論壇，2021，305（01）：44-53.

[7]LEHMANN E，WAMING S，WEIGAND J.Governance structures，multidimensional efficiency and firm profitability[J].Papers on Entrepreneurship，Growth and PublicPolicy，2004，8（03）：279-304.

[8]GOMPERS P A，ISHII J L，METRICK A.Corporate go-vemance and cquity prices[J].The Quarterly Jourmal of Economics，2003，118：107-155.

[9]CARTER D，SIMKINS B，SIMPSON G.Corporate governance，board diversity，and firm value[J].Financial Review，2003，38（01）：56-71.

[10]夏鑫，瞿文琦，江長軍.基于DEA的混合所有制企業(yè)公司治理效率評價研究[J].商業(yè)會計，2021，702（06）：31-35.

[11]胡文靜.大股東異質性、管理層權力與公司治理效率[J].財會通訊，2022，903（19）：52-57.

[12]王振山，石大林，路文靜.基于內生性的公司治理效率與公司績效間的關系[J].投資研究，2014，33（06）：41-54.

[13]呂新軍.股權結構、高管激勵與上市公司治理效率——基于異質性隨機邊界模型的研究[J].管理評論，2015，27（06）：128-139.

[14]唐穎，張慧琴.基于回歸與全局主成分模型的公司治理績效研究[J].統(tǒng)計與決策，2013（23）：199-201.

[15]李連偉，呂鐲，郭園園.股權激勵與上市公司治理效率——基于人力資本視角[J/OL].系統(tǒng)工程：1-15[2023-03-28].https：//kns-cnki-net.webvpn.usst.edu.cn/kcms/detail/43.1115.N.20221208.1711.001.html.

[16]SMITH N，SMITH V，VERNER M.Do women in top management affect firm performance？A panel study of 2500 danish firms[J].Social Science Electronic Publishing，2005，55（07）：93-115.

[17]HASS L M，TARSALEWSKA，ZHAN F.Equity incentives and corporate fraud in China[J].Social Science Electronic Publishing，2015，138（04）：1-20.

[18]CHANG X，FU K，LOW A，et al.Non-executive employee stock options and corporate innovation[J].Journal of Financial Economics，2015，115（01）：168-188.

[19]劉中文，王述坤，遲冬梅.女性高管比例與公司治理效率關系的實證[J].統(tǒng)計與決策，2022，38（15）：185-188.

[20]DEFOND M L，HUNG M.Investor protection and corporate governance：Evidence from world wide CEO turnover［J］．Journal of Accounting Research，2004（42）：269-312.

[21]王桂英，岳仕巖，張偉.中央企業(yè)董事會試點改革對子公司治理效率的影響[J].財會月刊，2020，877（09）：130-137.

（責任編輯：王強）

收稿日期：2023-03-30

基金項目：國家自然科學基金項目（71871144）

作者簡介：龔怡丹（1998—），女，云南昆明人，碩士研究生，主要從事公司治理方向的學習與研究。