我國創新智能機器人企業發展效率研究

宋海軍

摘 要：以2016年中國37家工業機器人上市企業為研究對象，對其發展現況進行描述性分析，采用數據包絡分析法和回歸分析法對其發展效率和影響因素進行分析。結果表明，工業機器人上市企業整體發展效率不高，主要依賴規模效率;技術效率無效性大于規模效率無效性;職工受教育程度和科研投入率對其具有反向作用;資產負債率、凈利潤率和固定資產周轉率對其都具有促進作用。最后，從提高行業準入門檻和實現差異化發展、重視技術創新、加強高端人才隊伍建設、拓寬企業投融資渠道、促進中小企業發展五個方面提出對策建議。

關鍵詞：智能機器人;上市企業;發展效率;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

先進裝備制造業是近年來中國重點培育和發展的戰略性新興產業之一，智能制造裝備是先進裝備制造業的重點發展方向之一，是制造裝備的核心和前沿。美國、德國、日本三國是當前世界智能機床與基礎制造裝備生產、使用實力最強的國家，而中國仍處于初步認識和發展階段。但工業機器人和3D打印機已具有一定的規模，在國際上形成了一批具有影響力的企業，每年全球的市場需求逐年增大，新技術和新產品的上市逐年加快。中國在這兩個領域的發展具有一定的基礎[1]。其中，工業機器人在國防工業、制造業以及國民經濟中的其他行業中正在發揮著日益突出的作用。中國應通過大力發展機器人與智能制造，推動制造業轉型升級，打造制造業競爭新優勢，推進制造業供給側結構性改革。

智能制造作為《中國制造2025》的主攻方向之一，近年來國內學者日漸重視對這一領域研究。龔炳錚（2015）構建了智能制造評價模型，并依據評估結果將智能制造企業進行層次劃分[2]。冷單、王影（2015）以案例為基礎，對浙江省智能制造發展實際中存在的困境深入探討，并提出了加快發展的對策建議[3]。董志學、劉英驥（2016）通過構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）運用數據包絡模型和回歸模型，分析了中國52家智能制造上市企業2011—2013年技術創新效率及其影響因素。結果發現，股權集中度與技術創新效率存在“倒U 型”關系，高管持股有助于企業技術創新效率的提高，資產負債率、資產周轉率與企業技術創新效率都存在正相關關系[5]。蔡秀玲、高文群（2017）基于智能制造對就業的“替代效應”和“創造效應”，估算了其對中國制造業農業轉移勞動力的就業“替代效應”，并從培育現代工匠、發展服務業和支持返鄉創業三方面提出了應對就業替代的策略[6]。

綜上所述，目前國內學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展基礎較好的工業機器人為研究領域，選取中國37家工業機器人上市企業為研究對象，研究其在2016年發展效率及影響因素的相關性，并提出發展的對策建議。

一、理論模型

（一）數據包絡分析模型

數據包絡分析法（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技術效率分析方法，DEA的第一個模型命名為CCR模型[7]。由于這種模型是假設在規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模報酬可變的BCC模型。本文選擇了基于投入導向下的BCC模型，表示如下[8]：

二、構建評價指標體系和數據來源

由于DEA模型一般要求決策單元的數量應該大于等于投入和產出指標總和的2倍，因此本文將中國37家工業機器人上市企業作為決策單元（為了避免異常值出現，剔除*ST了股類上市企業）。依據可比性、科學性、可獲取性等原則選取指標，同時考慮到過多指標可能導致多重共線性，確定本文投入和產出系統的評價指標體系。投入指標為：技術職工數（萬人）、研發投入（億元）、固定資產（億元）;產出指標為：資產總額（億元）、營業收入（億元）、凈利潤（億元）。

考慮到工業機器人上市企業發展效率還受到其他因素影響，本文擬從職工受教育程度（X1），即碩士及以上學歷人數與全體員工數比值;科研投入率（X2），即研發投入與營業收入比值;資產負債率（X3），即期末負債總額與資產總額比值;凈利潤率（X4），即凈利潤與主營業務收入比值;固定資產周轉率（X5），即銷售收入與固定資產凈值比值等五個角度分析工業機器人上市企業發展效率影響因素及其相關性。以發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為常數項，？茁T為估計參數，？著i為隨機擾動項，yi是因變量，表示第i個上市企業發展效率，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據，均來源于巨潮資訊網37家工業機器人上市企業2016 年年度報告和財務報告。

三、實證結果與分析

（一）中國37家工業機器人上市企業概況

為了更加深入了解中國37家工業機器人上市企業的發展狀況，本文首先對其進行描述性分析，樣本描述性統計（如表1所示）。

從表1可以看出，2016年中國工業機器人不同上市企業之間發展規模差距顯著，尤其是資產總額和營業收入指標，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現，中國工業機器人上市企業總體發展規模不大。另外，技術職工人數、研發投入和凈利潤三項指標的極差和標準差較小，說明中國工業機器人上市企業人才引進率、研發水平和利潤率普遍較低。

（二）中國37家工業機器人上市企業發展效率分析

應用DEA模型對2016年中國37家工業機器人上市企業的發展效率進行分析，結果（如表2所示）。從表2可以看出，2016年中國37家工業機器人上市企業的綜合效率均值為0.751，低于相對有效值1，且有45.95%企業綜合效率值遠低于均值水平，說明中國工業機器人發展處于初級階段，效率總體水平有待進一步提高;43.24%企業技術效率值低于均值水平0.857，而32.43%企業規模效率值低于均值水平0.875，技術效率無效性高于規模效率無效性，說明中國工業機器人綜合效率值主要依賴于規模效率值。機器人和華昌達等13家上市企業綜合效率值為1，實現DEA相對有效，處于規模報酬不變階段，占總數的35.14%;均勝電子和慈星股份等5家上市企業處于規模報酬遞減階段，占總數的13.51%;博實股份和新時達等19家上市企業處于規模報酬遞增階段，占總數的51.35%，說明中國工業機器人發展總體上處于規模報酬遞增階段。另外，24家發展效率相對無效的上市企業中，只有7家上市企業的發展效率是依賴于技術效率，17家上市企業的發展效率都是依賴于規模效率，這也進一步印證了中國工業機器人發展依賴于規模擴大而非技術提高的觀點。

（三）中國37家工業機器人上市企業發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家工業機器人上市企業發展效率影響因素進行Tobit回歸，計算結果（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異方差檢驗和相關性檢驗，結果表明，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機器人上市企業發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。相對于傳統裝備制造業而言，工業機器人等智能制造企業的發展更加需要引進高端人才和加強技術研發。但是，目前中國工業機器人高端產業低端化、核心技術和關鍵零部件主要依賴于進口，加上人口紅利消失導致的勞動力成本上升，特別是高端人才的引進成本攀高，增加了企業發展的生產成本和管理成本?？蒲型度氩粌H需要大量財力和人力，而且成果轉化存在風險，企業更愿意應用成熟的技術，對前沿領域的投入積極性不高。另外，國內制造裝備企業的規模普遍不高，以低價位競爭為主導，產品的附加值和利潤較低，尚缺乏投資研發的能力。這與前面的定性分析結論相同;資產負債率對發展效率具有促進作用，但作用不顯著。企業通過舉債經營可以加快資金周轉、擴大生產規模和更新生產設備。一定的負債可以激發企業發展的活力，但是過多的負債會降低企業的償債能力和發展潛力;凈利潤率對發展效率在1%的顯著性水平下具有顯著促進作用。凈利潤率是企業盈利能力的表現。凈利潤率越高，說明企業盈利能力越強，對企業發展效率具有顯著促進作用;固定資產周轉率對發展效率在5%的顯著性水平下具有顯著促進作用。固定資產周轉率反映了企業資產利用程度，固定資產周轉率越高，說明企業資產利用率越高，企業管理水平越好。

四、研究結論與對策建議

（一）研究結論

本文基于DEA模型和Tobit回歸模型對2016年中國37家工業機器人上市企業發展效率及其影響因素進行分析，得出以下結論。

1.現階段，中國工業機器人發展處于規模不斷擴大的初級發展階段，整體發展效率水平較低，且發展效率主要依賴于規模效率而非技術效率。不同上市企業之間的發展差異明顯，對人才和科研的重視程度普遍不高，科技創新能力較低，基礎技術與核心元件對外依存度高，企業發展對政策依賴性較大。另外，東、中部地區的工業機器人發展水平明顯高于西部地區?？偠灾?，中國工業機器人上市企業發展呈現發展效率低、技術水平低、上市時間短、政策依賴性大和分布區域化明顯等特點。

2.中國工業機器人上市企業發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;資產負債率對其具有不顯著的促進作用;凈利潤率和固定資產周轉率對其都具有顯著的促進作用。

（二）對策建議

根據本文的實證分析和研究結論，得出以下幾點建議：

1.提高行業準入門檻，實現差異化發展。各省市政府和機器人產業聯盟應該出臺差別化發展指南，細化行業準入條件，提高準入門檻;企業應該集中力量發揮比較優勢，培養核心競爭力，實現差異化發展格局。

2.重視技術創新，強化自主知識產權。政府應該集中國內在工業機器人方面具有優勢的高校、國家重點實驗室和國家工程研究中心，關注核心技術、關鍵零部件的研發與應用;企業應該重視技術引進吸收再創新，建立健全員工參與創新的利益分配機制，完善知識產權保護體系。

3.加強高端人才隊伍建設。政府和高校應加強機器人相關專業學科建設;企業應加大機器人職業培訓教育力度，同時與高校采取聯合培養的方式，培養后備人才隊伍;政府應扶持企業對海外高端人才的引進，支持高端人才創新創業。

4.拓寬企業投融資渠道。政府應制定和完善各項資金扶持政策，設立工業機器人發展專項資金;引導金融機構創新符合機器人產業鏈特點的產品和業務，推廣機器人租賃模式;積極支持符合條件的機器人企業在海內外資本市場直接融資和進行海內外并購。

5.促進中小企業發展。政府應該加大對中小企業技術培訓服務力度和財政優惠支持力度，積極引導中小企業向專業化、精密化、特色化方向發展。同時，規范中小企業競爭環境，加快支撐服務中小企業發展的體制機制建設。

參考文獻：

[1]? 盧秉恒，等.智能制造裝備產業培育與發展研究報告[M].北京：科學出版社，2015：5-6.

[2]? 龔炳錚.智能制造企業評價指標及評估方法的探討[J].電子技術應用，2015，（11）：6-8.

[3]? 冷單，王影.我國發展智能制造的案例研究[J].經濟縱橫，2015，（8）：78-81.

[4]? 董志學，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].現代制造工程，2016，（1）：151-158.

[5]? 劉峰，寧健.智能制造企業技術創新效率及其影響因素[J].企業經濟，2016，（4）：142-147.

[6]? 蔡秀玲，高文群.中國智能制造對農業轉移勞動力就業的影響[J].福建師范大學學報：哲學社會科學版，2017，（1）：68-78.

[7]? 成剛.數據包絡分析方法與MAXDEA軟件[M].北京：知識產權出版社，2014：5+149.

[8]? 魏權齡.數據包絡分析[M].北京：科學出版社，2004：78.

[責任編輯 劉嬌嬌]