吳 紅

安徽機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院工商管理學(xué)院，安徽蕪湖,241000

1 問題提出與相關(guān)研究

制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，為實(shí)現(xiàn)《中國制造2025》制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)，需要通過創(chuàng)新驅(qū)動全面提升中國制造業(yè)的質(zhì)量和水平。為此，2016年12月，工業(yè)和信息化部、財政部聯(lián)合制定了《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》，將發(fā)展智能制造作為長期堅持的戰(zhàn)略任務(wù)。目前中國智能制造還處于發(fā)展的初級階段，要提高智能制造企業(yè)的經(jīng)營效率，需要對智能制造企業(yè)的績效進(jìn)行分析，掌握影響其績效的關(guān)鍵點(diǎn)，為智能制造企業(yè)制定發(fā)展戰(zhàn)略提供思路。為此，建立智能制造企業(yè)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(yè)的績效研究較為關(guān)注。在評價方法上，Abdulziz[1]建立Petri網(wǎng)模型和AweSIM模型，運(yùn)用仿真技術(shù)評估智能制造中柔性制造系統(tǒng)的績效。Soltan等[2]運(yùn)用AHP和ANP等方法進(jìn)行績效評價。Mojumder等[3]通過比較ELM算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳編程，提出了ELM算法在智能企業(yè)績效預(yù)測中的優(yōu)勢。

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

智能制造企業(yè)績效的評價方法較多，多以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)法為基礎(chǔ)。在智能制造企業(yè)績效評價的指標(biāo)選取方面，較多的學(xué)者在使用財務(wù)指標(biāo)的同時，使用了大量非財務(wù)指標(biāo)，但非財務(wù)指標(biāo)不易量化在使用中有一定的局限性。故本文基于DEA法，運(yùn)用C2R和C2GS2模型,計算并評價目前國內(nèi)上市智能制造企業(yè)總體績效的趨勢值，為中國智能制造的發(fā)展提供參考。

2 基于C2R和C2GS2模型的中國上市智能制造企業(yè)績效評價模型

2.1 中國上市智能制造企業(yè)績效評價指標(biāo)體系

使用DEA理論對智能制造企業(yè)進(jìn)行績效評價時，在生產(chǎn)要素的輸入和輸出的選擇上既要能夠反映出目標(biāo)企業(yè)的經(jīng)營過程中的總體資源的配置情況、人力資源情況和主要業(yè)務(wù)的成本情況，又要能夠反映出目標(biāo)企業(yè)經(jīng)營過程中的效益產(chǎn)出情況和主要業(yè)務(wù)的收入情況，另外以上要素的數(shù)據(jù)要可以獲得并量化[8]。在此選擇固定資產(chǎn)凈值、員工人數(shù)、管理費(fèi)用和主營業(yè)務(wù)成本作為輸入要素，選擇凈利潤和主營業(yè)務(wù)收入為輸出要素建立模型。

2.2 中國上市智能制造企業(yè)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(biāo)決策單元的總體績效，C2GS2模型用于評價目標(biāo)決策單元的純技術(shù)績效，目標(biāo)決策單元的規(guī)?？冃Э梢杂啥呓Y(jié)合算出。不僅能夠判斷出單個上市智能制造企業(yè)經(jīng)營活動的效率，還可以根據(jù)課題研究的需要分地區(qū)、分類型對中國上市智能制造企業(yè)目前的生產(chǎn)效率進(jìn)行分析，為安徽省智能制造產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出量化的對比分析數(shù)據(jù)和結(jié)論。

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

(1)

(2)

θ=g·w

(3)

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)DEA理論，考慮到績效評價的目標(biāo)企業(yè)要有可比性(一般為同行或者在主要經(jīng)營業(yè)務(wù)上相似的企業(yè))，并且最終的績效評價結(jié)果是在選定范圍內(nèi)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(diǎn)的206個項目中，按照我國智能制造企業(yè)的類型分為智能制造設(shè)備企業(yè)、智能制造產(chǎn)品企業(yè)和智能制造服務(wù)企業(yè)3大類，并根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平不同和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的趨勢以及課題研究的需要，把智能制造企業(yè)所處的區(qū)域分為長三角、珠三角、京津冀、東北西南區(qū)域和安徽地區(qū)(因?yàn)檎n題研究需要，把安徽省地區(qū)單獨(dú)列出做對比分析)等5個區(qū)域來研究。從每個區(qū)域選擇5個典型的上市智能制造企業(yè)，同時包括智能制造設(shè)備企業(yè)、智能制造產(chǎn)品企業(yè)和智能制造服務(wù)企業(yè)?？紤]到智能制造程度、經(jīng)營業(yè)務(wù)范圍和企業(yè)數(shù)據(jù)的可得性因素，最終選擇了25家上市的智能制造企業(yè)(全部屬于2018年《互聯(lián)網(wǎng)周刊》公布的中國智能制造企業(yè)100強(qiáng)中的上市公司)，其中上述5個地區(qū)各5家企業(yè)，智能制造設(shè)備類企業(yè)10家，智能制造產(chǎn)品類企業(yè)10家，智能制造服務(wù)類企業(yè)5家。所需數(shù)據(jù)來源于新浪財經(jīng)、網(wǎng)易財經(jīng)、2018《互聯(lián)網(wǎng)周刊》& eNet研究院以及這些企業(yè)的年報和公開的2016—2018年最新數(shù)據(jù)，并運(yùn)用Lingo 11軟件計算結(jié)果如表1所示。

3.1.1 相對總體技術(shù)績效分析

從表1結(jié)果來看,25家上市智能制造企業(yè)三年整體技術(shù)績效相對平均,改善空間較大。按地區(qū)來分析，除京津冀地區(qū)和安徽省外其余三個地區(qū)三年總體績效值也在逐年下降，但長三角和珠三角地區(qū)下降不很明顯且幅度很小，東北、西南地區(qū)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(yè)年平均績效計算結(jié)果(按地區(qū)劃分)

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

表2 25家上市智能制造企業(yè)年平均績效計算結(jié)果(按類型進(jìn)分)

3.1.2 純技術(shù)績效分析

25家上市智能制造企業(yè)三年純技術(shù)績效值逐年下降0.94%和2.32%，平均下降1.63%。按地區(qū)來分析，除長三角和珠三角地區(qū)以外，其余三個地區(qū)三年純技術(shù)績效值在逐年下降，但京津冀地區(qū)和安徽省地區(qū)下降不明顯，東北、西南地區(qū)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(jié)果的數(shù)據(jù)來看，按智能制造企業(yè)類型分析，顯然裝備類智能制造企業(yè)三年純技術(shù)績效值下降趨勢明顯。

3.1.3 規(guī)?？冃Х治?/p>

25家上市智能制造企業(yè)三年規(guī)模績效值逐年下降0.31%和0.92%，平均下降0.615%。按地區(qū)來分析，京津冀地區(qū)和安徽省地區(qū)連續(xù)三年規(guī)模績效值穩(wěn)步增長，并且京津冀地區(qū)接近于1，東北、西南地區(qū)下降較明顯，長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)較平穩(wěn)。按智能制造企業(yè)類型分析，服務(wù)類智能知道企業(yè)規(guī)?？冃黠@上升，裝備類智能制造企業(yè)先下降后升，產(chǎn)品類智能制造企業(yè)較平穩(wěn)。

3.1.4 結(jié)果分析

通過對這25家上市智能制造企業(yè)2016—2018年的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)上市智能制造企業(yè)總體績效有逐年下降的趨勢，其中純技術(shù)績效是引起這種趨勢的主要因素；

(1)從地區(qū)來看，京津冀地區(qū)三年三種績效平均值位居第一位，東北、西南地區(qū)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(guī)模效益在現(xiàn)階段具有一定的發(fā)展優(yōu)勢；按企業(yè)類型來分析，裝備類智能制造企業(yè)三年總體績效值下降幅度最大，在選取25家企業(yè)的時候特別規(guī)避了不可類比的企業(yè)，所以造成總體績效下降的原因既有地區(qū)的因素也有企業(yè)類型的因素，但也可能存在國家在不同地區(qū)的產(chǎn)業(yè)政策因素。另外因?yàn)橹悄苤圃飚a(chǎn)業(yè)處于開始投入的初始階段，投入產(chǎn)出還需要一定的周期，這也是近三年總體績效連續(xù)下降的重要因素之一。

(2)近三年,這25家企業(yè)純技術(shù)績效也在連續(xù)下降，原因相似。 這25家企業(yè)規(guī)模績效雖然也在下降，京津冀地區(qū)和安徽省地區(qū)連續(xù)三年規(guī)?？冃е捣€(wěn)步增長，并且京津冀地區(qū)規(guī)?？冃Ы咏?，東北、西南地區(qū)下降較明顯，長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)較平穩(wěn)；從智能產(chǎn)業(yè)類別角度,服務(wù)類智能制造企業(yè)規(guī)模績效明顯上升，裝備類智能制造企業(yè)先下降后升，產(chǎn)品類智能制造企業(yè)較平穩(wěn)；這和純技術(shù)績效連續(xù)下降的狀態(tài)有顯著的不同；這也進(jìn)一步說明目前國內(nèi)上市智能制造企業(yè)總體績效逐年下降，純技術(shù)績效是引起這種趨勢的主要因素。

(3)從單個企業(yè)來看，三年三種績效都有效的企業(yè)有5家，總體績效有效的企業(yè)2016有7家，2017年有8家，2018年有9家；純技術(shù)績效有效的企業(yè)2016、2017和2018年各為7家、8家和9家具有增長趨勢；規(guī)?？冃в行У钠髽I(yè)2016、和2018年各為11家、8家和11家；說明國內(nèi)上市智能制造優(yōu)秀的企業(yè)數(shù)量是在增加的，同時也說明企業(yè)之間因?yàn)榈貐^(qū)、類型等因素差距是較大的。

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

4 總 結(jié)

主要可以得出以下結(jié)論：

(1)國內(nèi)上市智能制造企業(yè)總體績效有逐年下降的趨勢，其中純技術(shù)績效是引起這種趨勢的主要因素。國內(nèi)上市智能制造企業(yè)提升總體績效的關(guān)鍵是要創(chuàng)新生產(chǎn)方式與理念，提高生產(chǎn)科技和管理水平，改進(jìn)經(jīng)營效率。

(2)國內(nèi)上市智能制造優(yōu)秀的企業(yè)數(shù)量在增加，但企業(yè)之間因?yàn)榈貐^(qū)、類型等因素差距較大?；趪彝七M(jìn)智能制造的政策引導(dǎo)，國內(nèi)智能制造產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展，尤以京津冀、長三角等地區(qū)最具代表，東北、西南地區(qū)相對落后，企業(yè)經(jīng)營能力提升空間較大。裝備類智能制造企業(yè)尤需借鑒先進(jìn)的生產(chǎn)理念和核心技術(shù)，不斷提高企業(yè)績效。

(3)安徽地區(qū)智能制造企業(yè)總體經(jīng)營狀況在全國處于上流的位置，擁有唯一一家連續(xù)三年三種績效都有效的裝備類智能制造企業(yè)。近年來，基于大力度的政策支持和優(yōu)良的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，安徽省智能制造產(chǎn)業(yè)獲得了高質(zhì)發(fā)展。

綜上是按照地區(qū)和企業(yè)類型從比較宏觀的層面對目前中國智能制造行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r做了量化的分析，單個的智能制造企業(yè)或者地區(qū)可以根據(jù)自身的需求，對比分析從而得出自身在整個行業(yè)中相對整體績效水平，以及純技術(shù)績效和規(guī)?？冃У臓顩r，找出企業(yè)經(jīng)營和地區(qū)發(fā)展中的具體差距。最后，作為一種相對績效評價方法DEA，在運(yùn)用的過程中可以根據(jù)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(dǎo)價值。