宋海軍
摘 要:以2016年中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)為研究對象,對其發(fā)展現(xiàn)況進行描述性分析,采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法和回歸分析法對其發(fā)展效率和影響因素進行分析。結(jié)果表明,工業(yè)機器人上市企業(yè)整體發(fā)展效率不高,主要依賴規(guī)模效率;技術(shù)效率無效性大于規(guī)模效率無效性;職工受教育程度和科研投入率對其具有反向作用;資產(chǎn)負債率、凈利潤率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率對其都具有促進作用。最后,從提高行業(yè)準入門檻和實現(xiàn)差異化發(fā)展、重視技術(shù)創(chuàng)新、加強高端人才隊伍建設(shè)、拓寬企業(yè)投融資渠道、促進中小企業(yè)發(fā)展五個方面提出對策建議。
關(guān)鍵詞:智能機器人;上市企業(yè);發(fā)展效率;影響因素
中圖分類號:TP18? ? ? ? 文獻標志碼:A? ? ? 文章編號:1673-291X(2020)09-0022-04
引言
先進裝備制造業(yè)是近年來中國重點培育和發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一,智能制造裝備是先進裝備制造業(yè)的重點發(fā)展方向之一,是制造裝備的核心和前沿。美國、德國、日本三國是當(dāng)前世界智能機床與基礎(chǔ)制造裝備生產(chǎn)、使用實力最強的國家,而中國仍處于初步認識和發(fā)展階段。但工業(yè)機器人和3D打印機已具有一定的規(guī)模,在國際上形成了一批具有影響力的企業(yè),每年全球的市場需求逐年增大,新技術(shù)和新產(chǎn)品的上市逐年加快。中國在這兩個領(lǐng)域的發(fā)展具有一定的基礎(chǔ)[1]。其中,工業(yè)機器人在國防工業(yè)、制造業(yè)以及國民經(jīng)濟中的其他行業(yè)中正在發(fā)揮著日益突出的作用。中國應(yīng)通過大力發(fā)展機器人與智能制造,推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,打造制造業(yè)競爭新優(yōu)勢,推進制造業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。
智能制造作為《中國制造2025》的主攻方向之一,近年來國內(nèi)學(xué)者日漸重視對這一領(lǐng)域研究。龔炳錚(2015)構(gòu)建了智能制造評價模型,并依據(jù)評估結(jié)果將智能制造企業(yè)進行層次劃分[2]。冷單、王影(2015)以案例為基礎(chǔ),對浙江省智能制造發(fā)展實際中存在的困境深入探討,并提出了加快發(fā)展的對策建議[3]。董志學(xué)、劉英驥(2016)通過構(gòu)建智能制造評價指標體系,對中國23個省的智能制造能力進行實證分析,得出主要影響因素和各省智能制造能力水平[4]。劉峰、寧?。?016)運用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型和回歸模型,分析了中國52家智能制造上市企業(yè)2011—2013年技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn),股權(quán)集中度與技術(shù)創(chuàng)新效率存在“倒U 型”關(guān)系,高管持股有助于企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的提高,資產(chǎn)負債率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率都存在正相關(guān)關(guān)系[5]。蔡秀玲、高文群(2017)基于智能制造對就業(yè)的“替代效應(yīng)”和“創(chuàng)造效應(yīng)”,估算了其對中國制造業(yè)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動力的就業(yè)“替代效應(yīng)”,并從培育現(xiàn)代工匠、發(fā)展服務(wù)業(yè)和支持返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)三方面提出了應(yīng)對就業(yè)替代的策略[6]。
綜上所述,目前國內(nèi)學(xué)者對智能制造的研究主要集中在宏觀層面上的定性分析,對微觀層面上的實證分析較少。本文以中國智能制造中發(fā)展基礎(chǔ)較好的工業(yè)機器人為研究領(lǐng)域,選取中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)為研究對象,研究其在2016年發(fā)展效率及影響因素的相關(guān)性,并提出發(fā)展的對策建議。
一、理論模型
(一)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是一種評價具有多個輸入、輸出的決策單元(Decision Making Unite,DMU)相對有效性的非參數(shù)技術(shù)效率分析方法,DEA的第一個模型命名為CCR模型[7]。由于這種模型是假設(shè)在規(guī)模報酬不變情況下衡量效率值,因此Banker、Charnes和Cooper在1984年加入約束條件提出了基于規(guī)模報酬可變的BCC模型。本文選擇了基于投入導(dǎo)向下的BCC模型,表示如下[8]:
二、構(gòu)建評價指標體系和數(shù)據(jù)來源
由于DEA模型一般要求決策單元的數(shù)量應(yīng)該大于等于投入和產(chǎn)出指標總和的2倍,因此本文將中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)作為決策單元(為了避免異常值出現(xiàn),剔除*ST了股類上市企業(yè))。依據(jù)可比性、科學(xué)性、可獲取性等原則選取指標,同時考慮到過多指標可能導(dǎo)致多重共線性,確定本文投入和產(chǎn)出系統(tǒng)的評價指標體系。投入指標為:技術(shù)職工數(shù)(萬人)、研發(fā)投入(億元)、固定資產(chǎn)(億元);產(chǎn)出指標為:資產(chǎn)總額(億元)、營業(yè)收入(億元)、凈利潤(億元)。
考慮到工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率還受到其他因素影響,本文擬從職工受教育程度(X1),即碩士及以上學(xué)歷人數(shù)與全體員工數(shù)比值;科研投入率(X2),即研發(fā)投入與營業(yè)收入比值;資產(chǎn)負債率(X3),即期末負債總額與資產(chǎn)總額比值;凈利潤率(X4),即凈利潤與主營業(yè)務(wù)收入比值;固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(X5),即銷售收入與固定資產(chǎn)凈值比值等五個角度分析工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率影響因素及其相關(guān)性。以發(fā)展效率作為被解釋變量、影響因素指標作為解釋變量建立回歸模型如下:
yi=?琢i+?茁Txi+?著i(4)
式中,?琢i為常數(shù)項,?茁T為估計參數(shù),?著i為隨機擾動項,yi是因變量,表示第i個上市企業(yè)發(fā)展效率,xi是各自變量。本文效率評價指標和影響因素指標的原始數(shù)據(jù),均來源于巨潮資訊網(wǎng)37家工業(yè)機器人上市企業(yè)2016 年年度報告和財務(wù)報告。
三、實證結(jié)果與分析
(一)中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)概況
為了更加深入了解中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r,本文首先對其進行描述性分析,樣本描述性統(tǒng)計(如表1所示)。
從表1可以看出,2016年中國工業(yè)機器人不同上市企業(yè)之間發(fā)展規(guī)模差距顯著,尤其是資產(chǎn)總額和營業(yè)收入指標,極差分別為364.09億元和275.29億元。但從各項指標的較低均值可以發(fā)現(xiàn),中國工業(yè)機器人上市企業(yè)總體發(fā)展規(guī)模不大。另外,技術(shù)職工人數(shù)、研發(fā)投入和凈利潤三項指標的極差和標準差較小,說明中國工業(yè)機器人上市企業(yè)人才引進率、研發(fā)水平和利潤率普遍較低。
(二)中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率分析
應(yīng)用DEA模型對2016年中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)的發(fā)展效率進行分析,結(jié)果(如表2所示)。從表2可以看出,2016年中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)的綜合效率均值為0.751,低于相對有效值1,且有45.95%企業(yè)綜合效率值遠低于均值水平,說明中國工業(yè)機器人發(fā)展處于初級階段,效率總體水平有待進一步提高;43.24%企業(yè)技術(shù)效率值低于均值水平0.857,而32.43%企業(yè)規(guī)模效率值低于均值水平0.875,技術(shù)效率無效性高于規(guī)模效率無效性,說明中國工業(yè)機器人綜合效率值主要依賴于規(guī)模效率值。機器人和華昌達等13家上市企業(yè)綜合效率值為1,實現(xiàn)DEA相對有效,處于規(guī)模報酬不變階段,占總數(shù)的35.14%;均勝電子和慈星股份等5家上市企業(yè)處于規(guī)模報酬遞減階段,占總數(shù)的13.51%;博實股份和新時達等19家上市企業(yè)處于規(guī)模報酬遞增階段,占總數(shù)的51.35%,說明中國工業(yè)機器人發(fā)展總體上處于規(guī)模報酬遞增階段。另外,24家發(fā)展效率相對無效的上市企業(yè)中,只有7家上市企業(yè)的發(fā)展效率是依賴于技術(shù)效率,17家上市企業(yè)的發(fā)展效率都是依賴于規(guī)模效率,這也進一步印證了中國工業(yè)機器人發(fā)展依賴于規(guī)模擴大而非技術(shù)提高的觀點。
(三)中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率影響因素分析
采用Eviews7.2計量分析軟件對2016年中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率影響因素進行Tobit回歸,計算結(jié)果(如表3所示)。為了保證回歸模型的可靠性和真實性,本文采用White異方差檢驗和相關(guān)性檢驗,結(jié)果表明,方程不存在異方差性和多重共線性問題。
從表3可以看出,職工受教育程度和科研投入率對工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率都具有反向作用,但前者作用不顯著,后者在1%的顯著性水平下具有顯著作用。相對于傳統(tǒng)裝備制造業(yè)而言,工業(yè)機器人等智能制造企業(yè)的發(fā)展更加需要引進高端人才和加強技術(shù)研發(fā)。但是,目前中國工業(yè)機器人高端產(chǎn)業(yè)低端化、核心技術(shù)和關(guān)鍵零部件主要依賴于進口,加上人口紅利消失導(dǎo)致的勞動力成本上升,特別是高端人才的引進成本攀高,增加了企業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)成本和管理成本。科研投入不僅需要大量財力和人力,而且成果轉(zhuǎn)化存在風(fēng)險,企業(yè)更愿意應(yīng)用成熟的技術(shù),對前沿領(lǐng)域的投入積極性不高。另外,國內(nèi)制造裝備企業(yè)的規(guī)模普遍不高,以低價位競爭為主導(dǎo),產(chǎn)品的附加值和利潤較低,尚缺乏投資研發(fā)的能力。這與前面的定性分析結(jié)論相同;資產(chǎn)負債率對發(fā)展效率具有促進作用,但作用不顯著。企業(yè)通過舉債經(jīng)營可以加快資金周轉(zhuǎn)、擴大生產(chǎn)規(guī)模和更新生產(chǎn)設(shè)備。一定的負債可以激發(fā)企業(yè)發(fā)展的活力,但是過多的負債會降低企業(yè)的償債能力和發(fā)展?jié)摿?凈利潤率對發(fā)展效率在1%的顯著性水平下具有顯著促進作用。凈利潤率是企業(yè)盈利能力的表現(xiàn)。凈利潤率越高,說明企業(yè)盈利能力越強,對企業(yè)發(fā)展效率具有顯著促進作用;固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率對發(fā)展效率在5%的顯著性水平下具有顯著促進作用。固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)資產(chǎn)利用程度,固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高,說明企業(yè)資產(chǎn)利用率越高,企業(yè)管理水平越好。
四、研究結(jié)論與對策建議
(一)研究結(jié)論
本文基于DEA模型和Tobit回歸模型對2016年中國37家工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率及其影響因素進行分析,得出以下結(jié)論。
1.現(xiàn)階段,中國工業(yè)機器人發(fā)展處于規(guī)模不斷擴大的初級發(fā)展階段,整體發(fā)展效率水平較低,且發(fā)展效率主要依賴于規(guī)模效率而非技術(shù)效率。不同上市企業(yè)之間的發(fā)展差異明顯,對人才和科研的重視程度普遍不高,科技創(chuàng)新能力較低,基礎(chǔ)技術(shù)與核心元件對外依存度高,企業(yè)發(fā)展對政策依賴性較大。另外,東、中部地區(qū)的工業(yè)機器人發(fā)展水平明顯高于西部地區(qū)??偠灾?,中國工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)發(fā)展效率低、技術(shù)水平低、上市時間短、政策依賴性大和分布區(qū)域化明顯等特點。
2.中國工業(yè)機器人上市企業(yè)發(fā)展效率的影響因素中:職工受教育程度對其具有不顯著的反向作用;科研投入率對其具有顯著的反向作用;資產(chǎn)負債率對其具有不顯著的促進作用;凈利潤率和固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率對其都具有顯著的促進作用。
(二)對策建議
根據(jù)本文的實證分析和研究結(jié)論,得出以下幾點建議:
1.提高行業(yè)準入門檻,實現(xiàn)差異化發(fā)展。各省市政府和機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟應(yīng)該出臺差別化發(fā)展指南,細化行業(yè)準入條件,提高準入門檻;企業(yè)應(yīng)該集中力量發(fā)揮比較優(yōu)勢,培養(yǎng)核心競爭力,實現(xiàn)差異化發(fā)展格局。
2.重視技術(shù)創(chuàng)新,強化自主知識產(chǎn)權(quán)。政府應(yīng)該集中國內(nèi)在工業(yè)機器人方面具有優(yōu)勢的高校、國家重點實驗室和國家工程研究中心,關(guān)注核心技術(shù)、關(guān)鍵零部件的研發(fā)與應(yīng)用;企業(yè)應(yīng)該重視技術(shù)引進吸收再創(chuàng)新,建立健全員工參與創(chuàng)新的利益分配機制,完善知識產(chǎn)權(quán)保護體系。
3.加強高端人才隊伍建設(shè)。政府和高校應(yīng)加強機器人相關(guān)專業(yè)學(xué)科建設(shè);企業(yè)應(yīng)加大機器人職業(yè)培訓(xùn)教育力度,同時與高校采取聯(lián)合培養(yǎng)的方式,培養(yǎng)后備人才隊伍;政府應(yīng)扶持企業(yè)對海外高端人才的引進,支持高端人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。
4.拓寬企業(yè)投融資渠道。政府應(yīng)制定和完善各項資金扶持政策,設(shè)立工業(yè)機器人發(fā)展專項資金;引導(dǎo)金融機構(gòu)創(chuàng)新符合機器人產(chǎn)業(yè)鏈特點的產(chǎn)品和業(yè)務(wù),推廣機器人租賃模式;積極支持符合條件的機器人企業(yè)在海內(nèi)外資本市場直接融資和進行海內(nèi)外并購。
5.促進中小企業(yè)發(fā)展。政府應(yīng)該加大對中小企業(yè)技術(shù)培訓(xùn)服務(wù)力度和財政優(yōu)惠支持力度,積極引導(dǎo)中小企業(yè)向?qū)I(yè)化、精密化、特色化方向發(fā)展。同時,規(guī)范中小企業(yè)競爭環(huán)境,加快支撐服務(wù)中小企業(yè)發(fā)展的體制機制建設(shè)。
參考文獻:
[1]? 盧秉恒,等.智能制造裝備產(chǎn)業(yè)培育與發(fā)展研究報告[M].北京:科學(xué)出版社,2015:5-6.
[2]? 龔炳錚.智能制造企業(yè)評價指標及評估方法的探討[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2015,(11):6-8.
[3]? 冷單,王影.我國發(fā)展智能制造的案例研究[J].經(jīng)濟縱橫,2015,(8):78-81.
[4]? 董志學(xué),劉英驥.我國主要省市智能制造能力綜合評價與研究——基于因子分析法的實證分析[J].現(xiàn)代制造工程,2016,(1):151-158.
[5]? 劉峰,寧健.智能制造企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率及其影響因素[J].企業(yè)經(jīng)濟,2016,(4):142-147.
[6]? 蔡秀玲,高文群.中國智能制造對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移勞動力就業(yè)的影響[J].福建師范大學(xué)學(xué)報:哲學(xué)社會科學(xué)版,2017,(1):68-78.
[7]? 成剛.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與MAXDEA軟件[M].北京:知識產(chǎn)權(quán)出版社,2014:5+149.
[8]? 魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[M].北京:科學(xué)出版社,2004:78.
[責(zé)任編輯 劉嬌嬌]