中国电子信息产业技术效率测度及影响因素分析

选取全国33家电子信息产业上市公司数据，采用Super-DEA模型对其技术效率进行测度，并通过面板回归模型分析影响其技术效率的因素，结果显示：研发费用和股权激励机制短期内对企业技术效率产生了负向影响，研发人员和员工的受教育水平长期对企业技术效率有显著正向影响，电子信息产业聚集度和应交税费对技术效率同样产生正向影响，但其影响不显著。为此，提出提升中国电子信息产业技术效率的建议：培养电子信息产业创新人才，深化产业供给侧结构性改革，落实电子信息产业减税降费，促进电子信息产业集群发展，整合电子信息产业发展资源，拓展产品价值链，建立全产业链体系。

电子信息产业作为我国经济的战略性和先导性支柱产业，其发展对于促进社会就业、拉动经济增长、调整产业结构和维护国家信息安全具有重要的作用。伴随着AI、无人驾驶、量子信息技术、VR等热门产品的出现，中国电子信息产业踏着新一轮信息技术革命的步伐全面崛起，2017年中国规模以上电子信息企业达到了6.08万家，收入规模近20万亿元，手机、计算机和彩电产量稳居全球第一，在通信设备、互联网等领域涌现了一批具有全球竞争力的龙头企业，实现了由大到强的初步转型，并在前沿探索方面走向世界前列。然而，一方面，特朗普就任美国总统以来，新一轮全球化（逆全球化）以区域一体化为特征，对中国为代表的新兴经济体的发展带来巨大不确定性，以中兴、华为事件为例，电子信息产业的发展遭遇挑战；另一方面，电子信息产业具有技术资金密集、研制开发投资高、固定成本高、创新和风险并存等特征，因此，通过发掘影响技术效率的关键因素来提高其技术效率，对促进电子信息产业的健康发展具有重要的研究价值。

一、文献综述

电子信息产业的研究在国内大致可以分为四类。第一类与电子信息产业集聚相关，这一类研究围绕的是电子信息产业集聚与技术创新之间的关系展开的，如王琛探索电子信息产业集群对技术创新的推动作用，其研究表明在当前中国，产业集聚在促进技术创新中的作用并不明显，地理位置上的相邻和产业内部之间的联系并没有促进企业的相互信任和技术创新［1］，他认为研究重点需要更多地关注特定区域和制度环境中的“企业”个体而不是企业之间的联系。陶晓红借助空间误差模型发现电子信息产业集聚仅对中部地区经济增长具有明显的促进效应［2］，还有学者运用SD模型得出政府政策支持对电子信息产业规模和创新水平的提高要优于直接投资的结论［3］。第二类是电子信息产业与其他产业的耦合发展研究，如张倩男的研究表明广东省电子信息产业与纺织业具有较强的耦合关系，二者处于良好协调发展阶段［4］，同样的，何颖对电子信息产业和交通运输业进行研究得出了类似的结论［5］。第三类是关于电子信息产业转移方面的研究，孙中伟发现京津冀电子信息产业仍处于国际产业价值链的低端，且河北对京津电子信息产业的接受程度参差不齐，主要集中在北京，而天津则相对较小。［6］高菠阳测算了区域间电子信息产业的转移量、转移路径，通过直接转移和间接转移的比较研究将产业转移划分为不同的类型。［7］第四类是关于电子信息产业竞争力的评价，如董云庭分析了电子信息产业竞争力的优劣势［8］，刘荣的评价结果显示1987—2007年期间我国电子信息产业聚集指数呈现出先快速上升、后缓慢下降的倒U型态势，并且主要集中在东部沿海地区［9］。此外，张鸿发现我国各省市2009—2012电子信息产业在创新能力、生产能力等方面存在一定差距导致其综合竞争力区域差异较大。［10］

以上研究关于电子信息产业竞争力的评价只是单纯使用评价方法对不同地区的产业竞争力进行比较，对于其影响因素的分析也仅仅是作出了定性的概述。本文选取中国电子信息产业2013—2017年全部33家上市公司数据，通过Super-DEA对其技术效率进行测度，并借助面板回归来分析电子信息产业技术效率的影响因素。

二、电子信息产业技术效率测度模型构建与指标选取

（一）模型构建

DEA方法是一种非参数统计方法，通过数学规划模型来评估相同类型的多输入多输出决策单元是否在技术上有效，由Charnes等首先提出，并很快成为管理科学领域重要的分析工具。本文采用以投入为导向在规模报酬可变情况下的Super-DEA模型：

（二）指标选取

1.投入产出指标选择。本研究选取了电子信息产业的33家国内上市公司2013-2017年间的相关数据，数据均来自各上市公司年报（样本数据的描述性统计结果见表1）。借鉴已有的部分经典文献［11-12］，我们选取了主营业务成本（X1）、总资产（X2）、年末职工数（X3）三项指标作为投入指标，选取了主营业务收入（Y1）、净利润（Y2）两项指标作为产出指标。

表1 统计数据描述性分析结果

投入指标。在企业的投入上，一般来说较多地考虑从资本投入和劳动力投入两个方面来研究企业的效率。本文将主营业务成本（X1）、总资产（X2）、年末职工数（X3）作为投入指标，主营业务成本和总资产两项指标从一定的程度上衡量了企业的资本投入，而对于劳动投入的度量，用劳动时间最能够体现劳动投入，但是受数据可获取性的限制，本文采用了年末职工数（X3）指标来表示劳动力。

产出指标。在企业的产出方面，本文选取了主营业务收入（Y1）和净利润（Y2）两个指标。主营业务收入是指从事该行业生产经营活动的企业取得的营业收入，净利润是指企业在所得税减去所得税前的利润总额。主营业务收入（Y1）和净利润（Y2）指标可以更好地反映公司的产出。

2.技术效率测度。基于以上指标和数据的选取，通过DEAMAX软件对电子信息产业33家上市公司2013-2017年的技术效率进行测度，测度结果如下表2。

首先来看整个电子信息产业，2013年技术有效的企业有8家，2014年有10家，2015年只有5家，2016年有8家，2017年有7家 （我们认为企业技术效率大于等于1的企业其技术效率是有效的）。可以看到整个电子信息行业其技术效率值仅在2015年低于1（2015年技术效率值为0.9622），其余年份均为技术有效且在2014年技术效率值达到了近5年期间的峰值（2014年技术效率值为1.1437）。进一步对比电子信息产业各个企业在近5年间技术效率的总体情况，从各企业在2013—2017年的技术效率平均值能够看到技术有效的企业有10家，分别是深华发A、德赛电池、和而泰、英唐智控、光韵达、汇冠股份、福日电子、环旭电子、大华股份、闻泰科技，约占电子信息产业企业中的三分之一。

表2 通过Super-DEA方法计算的各上市公司的年技术效率值

再看电子信息产业各企业的最新技术效率值（2017年技术效率值），可以看到2017年技术有效的企业有7家，是深华发A、英唐智控、信维通信、光韵达、汇冠股份、环旭电子、闻泰科技。技术效率值排名前5的企业分别为汇冠股份（2.3401）、闻泰科技（2.1389）、光韵达（2.1031）、深华发A（1.9142）、环旭电子（1.8506），技术效率值排名后5家的企业分别是春兴精工（0.6068）、科力远（0.6344）、得润电子（0.7066）、星星科技（0.7121）、卓翼科技（0.7477）。不难发现：最新技术效率值与近5年技术效率均值存在相关性，最新技术效率值大于1的企业在2013—2017年的技术效率均值也大于1，即2017年技术有效的企业在近5年总体上也处于技术有效的状态；最新技术效率值小于1的企业在2013—2017年的技术效率均值也小于1，即2017年技术无效的企业近5年总体上也处于技术无效率的状态。

最后从时间趋势来看各个企业，可以看到在这5年期间，部分企业从技术无效率变成了技术有效，也有部分企业由技术有效转变成了技术无效，还有一些企业一直保持技术有效或技术无效。因此我们可将电子信息产业33家企业按照技术效率近五年的变化分成以下4大类。第I类：企业技术效率由无效转变成为有效；第II类：企业技术效率由有效转变成为无效；第III类：企业技术效率基本保持有效；第IV类：企业技术效率基本保持无效（参见表3）。

表3 按技术效率变化分类企业

从分类结果来看，第I类企业包括深华发A、英唐智控、信维通信和汇冠股份4家企业，这些企业在2013-2017年期间具有明显的技术进步，由技术无效转变成技术有效；第II类包括德赛电池、拓邦股份、和而泰和福日电子4家企业，这些企业在此期间总体的技术效率下降，由技术有效转变成技术无效；第III类有光韵达、环旭电子、大华股份和闻泰科技4家企业，这4家企业在此期间技术效率值较高，基本保持技术有效的状态；第IV类企业较多，有航天电器、国光电器、得润电子、中航光电等21家企业，这21家企业在2013—2017年间基本处于技术无效的状态。可以发现：近5年在电子信息产业中由技术有效转变成技术无效和技术无效转变成技术有效地企业数量大致相同，绝大多数企业都是处于技术无效率的状态，仅有少数企业一直保持着技术有效的状态。

三、电子信息产业技术效率影响因素分析

基于以上电子信息产业技术效率的测度结果，我们将采用面板回归模型对2013—2017年电子信息产业技术效率的影响因素进行分析。

（一）模型构建

影响电子信息产业技术效率的因素较多，有经济因素、技术因素、管理因素和环境因素等。本文基于变量的重要性和数据的可获取性并借鉴部分经典文献［13-14］的先进做法，选取了6个电子信息产业技术效率的影响因素，分别为研发投入占营业收入比例（cost）、研发人员占总人员比例（staff）、股权激励机制（stimu）、产业聚集度（aggr）、员工平均受教育年限（edu）、应交税费（tax），设定电子信息产业技术效率的影响因素面板模型如下：

其中C为常数项，βi为待估参数，σit为随机误差项，i表示公司样本，t为时间跨度,为了减少异方差所造成的影响，对所有变量均做对数处理。

（二）数据来源与变量说明

本文选取的变量数据均来源于各上市公司2013—2017年度报表，相关指标的说明如下：

1.研发投入占营业收入比例。研发投入占营业收入比例是指研发投入费用占主营业务收入的百分比，研发投入费用占主营业务收入的比例越高，说明该企业对自主研发、自主创新的重视程度越高，可能带来技术进步也就越大。

2.研发人员占总人员比例。研发人员占总人员比例是指研发人员占员工总数的百分比。一般来说，研发人员占员工总数的百分比越高，企业的技术创新能力就越强，技术效率也会越高。

3.股权激励机制。股权激励机制是指企业在对高级管理层实行薪酬制的基础上，为了鼓励管理者，提高管理者的工作热情，给予管理者一定比例的股份。关于股权激励机制这一变量的取值，对存在股权激励的企业赋值为1，没有股权激励的企业赋值为0。

4.产业聚集度。电子信息产业的集聚相比于独立的电子信息企业具有更大优势。因此，电子信息产业的聚集程度会对其技术效率产生影响。经济越为发达的城市电子信息产业的集聚程度越高，对于处在A类城市的企业，电子信息产业聚集度取值为3；处于B类城市的企业，电子信息产业聚集度取值为2；处于C类城市的企业，电子信息产业聚集度取值为1（A、B、C类地区按照教育部标准划分）。

5.员工平均受教育年限。企业员工的受教育水平很大程度影响企业的技术进步水平，尤其在电子信息产业这类高技术产业中，企业中员工的受教育水平越高，企业的创新能力和技术进步水平就越高。对于企业员工受教育水平，通过员工平均受教育年限来表示，其公式为：

其中，prim、jun、sen、mas、pos和phd分别表示小学、初中、高中、大专及本科、硕士、博士教育程度的员工人数，edu为员工平均受教育年限，total为公司员工总人数。

6.应交税费。应交税费是指企业根据一定时期内取得的营业收入、实现的利润等，按照相关法律规定应当交纳的各种税费。企业纳税越高，其收入和所获得的利润也越高，一定程度上会影响企业的投入产出效率。

（三）实证分析

为了避免估计结果出现“伪回归”的问题，我们首先通过LLC（Levin-Lin-Chu）Test对各变量进行了单位根检验，单位根检验结果参见表4。

表4 单位根检验结果

表4的单位根检验结果显示，各变量在1%的显著性水平上一阶单整，所有变量均为平稳序列，对变量进行协整检验发现，各变量之间存在长期的均衡关系。基于以上检验结果对影响电子信息产业技术效率的因素进行固定效应面板回归（豪斯曼检验拒绝原假设，采用固定效应模型），固定效应面板回归结果如表5。

从以上估计结果可以发现：

表5 固定效应面板回归估计结果

研发投入占营业收入比例的系数在5%的显著性水平为负，说明研发费用的投入使用状况对企业技术效率产生了负向影响。主要原因有以下三点：一是研发周期长。技术效率的提高是一个循序渐进的过程，需要长期的持续性投入，短期内的投入并不能充分提高企业技术效率，在一定程度上还会给企业带来经济负担，影响技术效率的提高；二是研发方向的偏差。电子信息产业既是技术密集型产业也是劳动密集型产业，某些低端电子信息企业在发达地区已经接近饱和，由于技术创新能力不足且缺乏核心技术，低水平的重复研发导致了资金、设备、人才的浪费，从而影响技术效率的提高；三是技术更新换代速度加快。随着信息产业向智能化、智慧化方向发展，技术进步的速度大大加快，某些特定时期的高端技术在数年之后极有可能被淘汰，加之对未来技术发展的趋势进行预测难度较大，因此研发费用“打水漂”的现象时有发生，造成企业技术效率下降。

股权激励机制的系数同样在5%的统计水平上显著为负值，说明股权激励的实施对企业技术效率的提升没有产生正面的影响反而造成了抑制作用，其主要原因是股权激励会在一定时期内对企业利润造成压力，企业利润的减少会抑制企业在研发及设备更新方面的投入，从而影响企业技术效率的提高。

研发人员占总人员比例的系数为正值，且在5%的统计水平上显著，说明研发人员对电子信息企业的技术效率有显著的正向影响，科研人员能够有效地带动电子信息企业技术效率的提高，研发人员的投入能够增强企业的创新能力，尤其是高水平的科研人员对企业技术效率的提升带来正向的作用，从企业员工的受教育水平同样也可以看出高素质人才对企业技术效率的提高具有明显的积极作用，员工平均受教育年限的系数在1%的统计水平上显著为正。总之，电子信息企业员工整体受教育水平的提高有利于企业技术效率的提高。

电子信息产业的聚集度的系数为正值但不显著。通常产业的聚集程度越高，企业会有一个更好的相互竞争、相互激励的发展环境，并且行业内部存在知识共享或者企业合作等发展战略，这能够加快电子信息产业的发展，提升电子信息产业的技术效率。但估计结果显示，电子信息产业的聚集程度对技术效率正向影响不显著，这表明中国电子信息产业在部分发达地区虽然已经形成了集聚区，也有相当数量的企业龙头，但在产业聚集之后龙头企业对周边企业的发展没有起到较好的带动作用，对邻近的电子信息产业的辐射作用不明显，导致产业集聚程度对电子信息产业技术效率的促进作用不显著，未能成分发挥整个产业的集聚效应。

应交税费变量的系数为正值但不显著。通常来说，企业收入越高则其纳税额越高，应交税费的高低直接体现企业收入状况，收入与纳税额成正相关关系。但估计结果显示，电子信息企业在应交税费这一系数上不显著，其主要原因是企业通过扩大生产规模来追求更多的利润，而这种规模的扩大并没有使得产品的质量得到提升，因此造成了企业应交税费对企业技术效率的促进作用不明显。

四、结论与建议

本文借助Super-DEA模型对2013—2017年中国电子信息产业中33家上市公司的技术效率进行了测度，并通过固定效应的面板回归模型分析了电子信息产业技术效率的影响因素，得出结论如下：

总体上技术有效的企业有4家，该类公司在研发人员占员工数的比例上具有一定的优势，对电子信息企业的技术创新起到了正向的促进作用，且员工的平均受教育年限较高，有效地提升了企业的技术效率，使得这些企业的技术效率总体上来看是有效的。

总体上技术无效的企业有21家，占所选企业总数约2/3，其原因有二：一方面是实施股权激励在短期内对企业利润的提高形成压力，对企业研发及设备更新上的投入有一定的抑制作用，从而阻碍了技术效率的提高；另一方面，电子信息产业聚集后，龙头企业在推动行业内其他公司方面没有起到很好的作用，没有显著的技术溢出效应，企业间的技术交流和知识共享水平较低，未能充分发挥产业的集聚效应所带来优势，使得大部分企业处于技术无效的状态。

在技术无效与技术有效间震荡的企业有8家，这8家企业研发投入较大，研发方向具有不确定性。由于研发投入在短期内对企业技术效率的影响存在较大波动，研发方向正确会引起技术效率的大幅提高，研发方向偏离会引起技术效率的降低，因此，该8家企业对研发方向的判断依然处于探索期，故技术效率波动性较大。

基于以上研究结论，为提升中国电子信息产业的技术效率，促进电子信息产业健康可持续发展，提出以下几点建议：

第一，培养电子信息产业创新人才，增加研发投入，提高自主创新能力。（1）对电子信息企业而言，其研发能力是公司的核心竞争力，公司的研发水平决定着公司能否将现有的技术及其他生产要素成功地转化为产品，进而提高公司的技术效率和产出水平。研究的实证结果还表明，R&D人员的教育程度与企业的技术效率水平呈显著正相关。因此，可通过提高员工的教育水平来提高企业的技术效率水平。（2）电子信息产业上市公司必须增加对人力资本的投入，在提升公司人力资本质量方面可以从就业前的学历水平、持续的职业再教育、工作过程中的培训等三个方面的影响因素考虑，既要拓宽人才聘用的范围，大力引进电子信息产业优秀人才，又要坚持采用公开招聘、竞聘上岗等方式进行管理人员的选拔，同时要建立和完善公司的培训机制，通过系统、全面的培训进一步提升中国电子信息产业从业人员的专业素质和技能。（3）中国电子信息产业在加大研发能力方面，不仅要增加高科技人才和研发费用的投入，而且需要时间的积累才能取得成效。在研发策略方面可以选择自主研发、与国外研发机构联合开发、国内外并购等方式，通过提高电子信息企业的自主研发能力和科技创新能力，从而提高企业的技术效率和企业的核心竞争力。

第二，深化产业供给侧结构性改革，淘汰落后产能，实现新旧动能转换。中国电子信息产业上市公司整体技术效率波动较严重，并且很多企业出现了技术效率下降的现象，为遏制技术效率继续下降，需要推动产业供给侧结构性改革，淘汰落后产能，加快产业升级步伐，走出“中低产业链陷阱”。（1）中国电子信息产业发展区域差异性较大，中西部地区较多电子信息企业的发展尚不成熟，各企业当前资本规模优势难以有效发挥，因此应当充分利用当前所处的规模报酬递增阶段的优势，通过改善技术水平和企业经营管理，降低准入门槛、鼓励小微企业进入电子信息产业等，扩大生产能力及相应产业规模，推动电子信息产业供给侧结构性改革。（2）中国电子信息产业中许多企业开发的相关设备尚未得到市场的认可和应用，改变这一现状既需要企业积极开拓市场，借鉴成功经验，并通过扩大品牌效应推广产品，也要引进国外的先进技术，淘汰一些高消耗、低产出的落后技术与生产设备，促进新旧动能的转换。（3）针对电子信息产业的具体子行业出台产业政策引导电子信息产业中各子行业的发展，在积极深化供给侧结构改革的同时，推进电子信息产业形成市场化价格，促使资源在电子信息产业中不同行业间自由流动。

第三，落实电子信息产业减税降费，强化政策引导，完善产业配套服务。（1）电子信息产业属于政府鼓励和扶持的产业，国家为鼓励电子信息产业的发展出台了许多优惠政策，如相关的财政补贴及税收优惠政策，但其发展依然存在诸多问题，中兴、华为事件的爆发让电子信息产业一片繁荣的盛景下暴露出背后的隐忧。因此，落实减税降费政策，鼓励新的具有强大生命力的企业发展起来，利用政策优惠使其在发展初期获得较大的竞争优势，在一定程度上规避竞争风险，从而提高初创企业的竞争力显得尤为重要。（2）中国电子信息企业的研发投入存在低水平不断重复的现象。许多企业都设有研发部门，而不同企业的研发部门都在重复着同样低水平的研究，严重浪费了研发资源。政府部门应该加强对企业的沟通与指导，整合研发资源，形成合力优势，引导企业进行不同层次的研究开发，提高研发资金的利用率，从而提高电子信息产业研发效率。（3）降低准入门槛，通过财政扶持和优惠政策鼓励小微企业进入电子信息产业。发挥小微企业在创新性与灵活度两方面均优于大企业的优势，通过加剧产业内部竞争削弱垄断企业的地位，加强产业竞争活力有效促进产业效率提升。

第四，促进电子信息产业集群发展，突出规模效应，打造技术共享生态圈。要想提升自身技术效率水平，电子信息企业必须重视发挥规模效应和集聚效应，借用经济杠杆实现倍乘效果。但是企业的规模与效益并不完全成正比，因此将企业规模控制在合理范围内才能实现效应最大化。在该范围内，企业规模的扩大仍可以带来技术效率的提升；一旦超过该限度，企业规模的扩大反而有可能会降低其技术效率水平。因此，要理性权衡公司规模与技术效率之间的关系，从公司实际情况发生灵活、适度、动态、理性调整公司规模，使公司规模与其发展水平相适应，充分发挥规模效应对技术效率提升的影响程度。同时，应借助产业集聚效应增强企业间的相互交流，充分发挥龙头企业对其他企业的辐射带动作用和技术扩散效应，形成企业间协作网络，共享市场信息、基础设施、人力资源，实现电子信息产业行业的资源共享，打造电子信息产业技术共享生态圈。

第五，整合电子信息产业发展资源，拓展产品价值链，建立全产业链体系。伴随着中国经济的飞速发展，人们对电子信息产品的多元化和个性化需求持续凸显。市场需求的变化不断促进中国电子信息产品细分市场的加强，企业在建立自身核心竞争优势的基础上，要围绕着客户的需要不断整合产业发展资源，拓宽产品价值链，开展多元化经营。然而，随着电子信息产业的参与主体在不断增加，不论是电子信息制造业，还是信息技术服务业，都存在着上游研发与下游生产相互独立的现象，造成了最新的研发成果难以找到理想的投资对象，下游的生产厂家难以找到合适的最新产品，投资者又难以找到满意的投资项目的现象。因此，通过整合电子信息产业发展资源，拓展企业价值链，加强上下游企业间的交流与合作，使上游企业的前沿科技成果能够及时得到转化，下游企业能够找到合适的投资项目，带动电子信息产业全产业链体系的形成显得尤为重要。