组织主观能动性与规模有机性：一个全系统生产率分析框架及其在制造业的应用

赵丰义，楚慧杰，吕 彬

（辽宁大学 经济学院，辽宁 沈阳 110000）

一、引言

经济活动的根本宗旨是以有限的资源创造更大的价值，所以对效率的追求是经济学永恒的主题。从个别要素生产率到全要素生产率，现有研究对效率的理解主要体现于通过一种相对高阶要素的水平提升来放大另外一种或几种要素投入的产出，例如，全要素生产率是衡量技术要素对资本、劳动要素产出能力的放大水平。这种效率衡量方式在宏观经济和产业层面有其合理性、适用性，但是具体到微观企业层面，由于企业组织运行的复杂性、系统性、有机性，单纯聚焦于几种要素即使是所谓的核心关键要素也难以体现企业的真实运行状态。也就是说，在资源要素与企业绩效之间，必须由企业通过其独特的组织系统将资源要素创造性地融合从而产生和释放更大的能量，最大限度地提升产出绩效。

网络和知识经济时代，具体的生产要素，即使是知识和技术的流动性也显著增大，企业竞争力的根源需要向更进一步纵深探究。Nonaka，et al.（2014）［1］聚焦于人类创造和利用知识的主观性，认为实践智慧是促进知识螺旋过程的关键因素，通过“实践智慧”将价值论融入知识循环过程，即人的信念、承诺、热情、价值判断成为知识和技术进步的关键驱动因素。基于这一理论，以实践智慧为代表的组织主观能动性成为企业实现组织系统有机性和过程有效性的最根本决定因素。卓越企业的实践经验验证了这一理论观点的适用性。苹果公司前CEO乔布斯曾经说过，“苹果公司并不是世界上最具资源优势的公司”，但是苹果却运用其组织主观能动性和创造性的过程产生了远远超越其他公司的价值。华为公司的起步更是处于明显的资源弱势，但是其组织主观能动性强有力地塑造了有机的系统和高效的过程，驱动了企业的快速稳健成长过程。

企业组织的系统性有机性以及由此产生的有效过程汇聚、融合、激发和放大了其构成要素的能量，支撑组织有机性的最根本力量源于组织主观能动性，因为如果没有组织主观能动性驱动，一般性的知识无论是技术知识、管理知识、运营知识，其运动过程都会走向无序，进而导致效率降低。因此，本文突破传统的效率认知，在组织系统层面上，看待和测度企业的运行效率，构建一个全系统生产率分析框架，应用其测度制造业两个细分行业各20家领先企业的全系统效率并进一步解析出主观能动性效率与规模有机性效率，为进一步挖掘企业运行质量的根本性因素，进行了有益的探索。

二、文献综述

效率是特定时间内，各种投入与产出的比率关系。Charnes，et al.（1978）［2］提出的DEA方法（CCR模型）可测得总效率，后来Banker，et al.（1984）［3］提出的BCC模型将规模变化对效率的影响考虑在内，将总效率分解为纯技术效率与规模效率。此外，Caves&Diewert（1982）［4］通过Malmquist投入产出距离函数实现对全要素生产率指数的定义，后来Färe，et al.（1994）［5］在研究中将该理论指数应用于实证研究。之后经过大量学者的研究，DEA方法已经成为具有诸多模型研究效率的有效方法，在企业效率测算方面应用广泛。刘慧龙等（2014）［6］在研究投资效率时分别从生产与提供服务的平均成本、是否对经济资源做了充分利用两个方面将效率分为生产效率和配置效率。

具体研究中，学者们在企业生产效率、技术创新效率、融资效率等多方面均有涉及。企业生产效率方面，陈燕丽等（2018）［7］选取两投入两产出指标，运用DEA-BCC模型研究东北三省制造业上市公司绩效，指出多数企业绩效处于较低水平，且医药制造企业绩效高于传统重工业，并运用Malmquist指数得出东北三省医药制造业全要素生产率指数大于1，但规模效率和技术效率仍有改善的空间。石旻等（2016）［8］基于新能源企业数据，选择两投入—产出指标，采用投入导向的BCC模型指出风能企业、小型企业、初创企业的效率最高。马建峰等（2015）［9］以四投入两产出指标、应用CCR模型研究企业技术研发阶段效率，指出国有及国有控股企业的科技资源配置效率较低。杨皓与翟庆艳（2013）［10］基于中日汽车制造业数据，应用BCC模型指出中日汽车企业效率不存在明显差距，但中国企业存在投入不平衡、部分企业规模过大等问题。徐传谌与王志刚（2016）［11］采用规模报酬可变的BCC模型，选取三个投入指标两个产出指标，基于40家房地产企业数据指出房地产行业规模效益已不显著，且企业管理、人力资源的高效实用、管理者监督等方面需待完善。技术创新效率方面，董晓庆等（2014）［12］选择两投入两产出创新指标、采用DEA-Malmquist指数方法根据国有企业与民营企业创新效率的全要素生产率结果指出国有企业创新效率普遍低于民营企业。童泽望（2019）［13］基于上市企业数据，选取两投入—产出指标，研究得出湖南省上市企业技术创新的规模效率和纯技术效率偏低。融资效率方面，如沈忱（2017）［14］选择三投入四产出指标、采用CCR和BCC模型指出投入产出不合理所致的规模效率偏低是中小企业在新三板融资效率低下的主要原因。

企业组织的系统性和复杂性意味着决定企业绩效的关键不仅仅是某种要素数量的多少和多种要素的简单组合，而更重要的是各种要素融入相应的系统中通过多重相互作用而形成的协同效应。Tidd，et al.（1997）［15］研究表明，采用系统的方法，注重系统中各要素间的相互关系，是创新能够实现最佳效益的一个重要因素。Uhl-Bien，et al.（2007）［16］指出，组织系统拥有与其所处环境匹配的复杂性，是其有效发挥功能作用的关键。刘洪与黄盼盼（2010）［17］将组织复杂性分为结构复杂性、关系复杂性和行为复杂性三个维度，研究表明企业绩效与组织复杂性之间存在着倒U曲线关系。

现有研究对生产效率的理解仍处于某（几）种要素投入的产出效率层面。在测度方法上，广泛应用DEA方法相关模型测算企业效率，并对其效率进行分解分析，但在投入与产出指标选取方面，学者们都选取几个指标衡量企业生产经营的投入与产出水平，没有形成系统性的分析框架和指标体系，所测得效率仅从企业规模、管理、技术进步等方面解析。可见，现有研究关于企业效率的测度分析在很大程度上仍沿用宏观和产业层面的生产率测度分析视角，即生产要素的数量和组合决定产出绩效，只不过是根据微观企业的运行特点将要素的范围从初级的劳动、资本要素向更高级的要素扩展，但是未能根据微观企业组织的运行特征对其进行系统性划分和水平测度，建立子系统水平以及系统有机性决定经济绩效的分析范式，从而不能体现微观企业运行的系统性复杂性。因此，本文基于企业系统有机性原理，构建一个全系统生产率分析框架，据此建立相应的评价指标体系测度制造业两个细分行业各20家先进企业的子系统水平及经济绩效水平，进而运用BCC模型测度其全系统效率和分解效率，从而剖析企业的深层次运行状态。本文研究主要贡献在于：将企业运行效率的分析视角从资源要素层次转向组织系统层次，构建了一个衡量企业系统有机性的分析框架；构建立体的多维的子系统及经济绩效评价指标体系，测算制造业先进企业的全系统效率及分解效率，剖析企业运行效率差异的系统有机性因素，引导企业将组织建设和效率提升的焦点由一般性的技术与管理能力升级到组织主观能动性层面。

三、基于系统有机性的企业效率分析框架

（一）企业经济绩效的形成机制：从要素投入视角到系统功能视角

现有研究中关于效率的认知及其测度多局限于要素投入的产出效率，其隐含的假设就是投入要素通过一定的生产函数即形成了产出绩效，这种效率测度在中观和宏观层面上具有其合理性。但是具体到微观企业层面，单纯的要素投入，即使是多种要素投入均不能充分体现企业经济活动的深度和广度。企业作为一个有机的组织，所有要素和资源都要通过有机结合形成系统性的功能才能最终产生经济绩效，也就是在资源要素投入层面与企业经济绩效之间，必须由行业内不同企业通过独特的组织方式将资源要素创造性地融合以形成系统性的功能来支撑。

基于长期的企业组织理论与经验研究，本文从企业运行的功能视角构建一种衡量企业经济活动的二维分析框架，即：子系统水平维度和系统有机性维度，如图1。子系统包括技术创新、人力资源管理和生产运营，三个子系统涵盖了企业经济绩效形成的主要环节，在功能上自成体系，同时各子系统之间又相互补充和增强。技术创新子系统是市场竞争力和价值创造的源泉，但是技术创新所产生的价值需要通过生产运营才能更好地转为市场价值和竞争力，而技术创新和生产运营二者均需要以人力资源和管理子系统作为基本支撑。有机性维度包含系统适配性和系统活力两个方面。系统适配性体现各个子系统之间的适配性以及子系统与企业总体产出的适配性；系统活力体现了超越技术、管理、营运层面的组织主观能动性水平，组织主观能动性则由企业的价值观、文化以及由此衍生的组织意志和员工承诺体现。所有要素投入和中间产出都纳入各个子系统以衡量各个子系统的显性水平，系统有机性则从隐性方面为组织各个子系统分别赋能，并通过强化各个子系统的协同效应进一步整体赋能。

（二）系统性效率解析：主观能动性与规模有机性

图1 形成企业经济绩效的系统性二维分析框架

本文将所有企业经济活动包含于子系统水平和系统有机性两个维度中，而系统有机性在数值上则具体体现为系统运行的总体效率水平，我们称之为全系统生产率。系统适配性通过提升各个子系统的规模协调程度以及子系统与产出的协调程度来提高效率，其对应的效率我们称之为规模有机性效率；系统活力则体现于组织和员工的主观能动性，它作用于系统运行的各个环节及全部过程中。组织主观能动性根源于企业超越单纯经济利益束缚的核心理念、价值体系，由此产生的相应的组织文化，塑造组织认知与思维模式，进而通过三种途径为组织赋能，放大组织系统功能进而提升经济绩效：一是使组织具有自身的理想追求和相应的战略意志，从而保持组织战略定力和资源聚焦，而这正是提升核心能力高度所必需的，以此构建独特的竞争优势。二是通过价值观与行为的契合，为组织成员提供超越经济理性的精神动力，充分激发员工创造性潜能。三是通过共同的理念和价值追求凝聚组织共识，消除组织内部无效的摩擦和阻力，最大限度地发挥协同效应形成组织合力。卓越公司的实践经验均在不同程度上体现了主观能动性的三种作用机制。例如，苹果公司对于伟大产品的极致追求的核心理念以及与之相应的强烈的组织意志，不但确保了在产品研发设计过程中资源投入聚焦和战略定力，而且通过塑造相应的组织文化，激发了组织成员的巨大潜能和协同效应。华为公司也以其强烈的组织主观能动性，分别从战略意志和战略定力、员工精神和潜能激发、提升组织协同效应和合力三个方面为组织系统赋能，支撑了其走向卓越的过程。组织主观能动性具体作用机制，见图2。

图2 组织主观能动性对于经济绩效的赋能机制

四、研究设计

（一）企业子系统划分与指标体系构建

1.企业技术创新子系统指标体系构建

企业技术创新具有高度不确定性和产出的滞后性，因此目前学者们多从投入和产出两个方面衡量企业技术创新发展水平。本文为凸显评价指标的动态特质，从动态和静态双角度衡量企业技术创新投入和产出，在张玉娟与汤湘希（2017）［18］、Carayannis，et al.（2003）［19］、徐立平等（2015）［20］和周寄中等（2013）［21］学者研究基础上，同时考量研发投入和专利产出的存量水平。投入方面从人员投入和资本投入两个方面进行测度，产出方面从专利申请数和无形资产进行测度。其中，年度专利申请数来源于国家知识产权局官网及企业年报。具体指标设定如表1所示。

上述研发投入存量水平测度借鉴吴延兵（2008）［22］与刘小鲁（2011）［23］的研究采用永续盘存法。设样本期之前研发投入每年的增长率为g，每年的折旧率为δ，则可得样本期内研发投入的初始存量RDSi0与样本期内初始投入RDEi0的关系如下述公式：

表1 企业技术创新子系统指标体系

样本期内各年的研发投入存量RDSit可由每年研发投入增量DREit与年均折旧率δ计算得到，如下述公式所示：

同时借鉴吴延兵（2008）与刘小鲁（2011）的研究，上述公式中g取值为5%，δ取值为15%，可得研发投入初始存量为初始增量的5.25倍。

2.企业人力资源管理子系统指标体系构建

企业人力资源管理包括人力资源和管理两个方面，因此本文从此入手衡量人力资源管理子系统。因企业管理包括人管人、人管资金两方面，所以人力资源和管理均从人员投入和资本投入考量。为确保企业人力资源管理子系统水平测度的客观性、系统性，本文在张玉娟与汤湘希（2017）［18］、黄满盈与邓晓虹（2013）［24］等学者研究的基础上，考量企业员工规模、管理费用存量等指标，且均从总量（管理费用、应付职工薪酬等）与强度（管理费用占比、应付职工薪酬占比等）两个角度测度，其中管理费用存量水平测算如上述研发费用存量测算方法。具体指标设定如表2所示。

3.企业营运子系统指标体系构建

以往研究多从企业生产资料的运营和资金周转两方面测度营运能力，但企业销售使产品转化为资金，是企业资金运转的前提，因此本文在杜勇等（2014）［25］的研究基础上，将企业销售引入营运子系统的测算，从与企业营运息息相关的销售、生产资料的运营、资金周转三个方面测度企业营运子系统。销售方面仍从人员投入和资本投入进行测算，生产资料的运营从资产和现金净流量测算，资金周转从各项资产的周转率和流动性测算。鉴于指标的系统性，同时考量销售费用的存量指标，具体测算方法同研发投入存量指标测算，此外人员和资本投入分别从总量和强度两个角度考虑。具体指标设定如表3所示。

4.企业绩效指标体系构建

本文主要从影响企业获利能力的各财务绩效指标衡量企业绩效，具体从绝对量和相对量两个角度衡量。在黎传国等（2014）［26］、Kaynak（2003）［27］等学者研究基础上引入主营业务收入、总利润、营业利润率指标衡量企业绩效。具体指标设定如表4所示。

表2 企业人力资源与管理子系统指标体系

表3 企业营运子系统指标体系

（二）研究方法的选择

1.企业子系统及经济绩效水平测度

（1）指标规范化处理

表4 企业绩效评价指标体系

初始指标矩阵分行业分年份建立，摘取同一行业同一观测年份20个企业各个系统指标分别形成指标矩阵。设分别为技术创新、人力资源管理、营运和绩效第j项指标第h个企业的数值，理、营运和绩效第j项指标在h个企业中最大值与最小值。为便于DEA方法效率的计算，本文借鉴李涛等（2015）［28］的研究引入a=0.9对各数值进行坐标变换，则指标的规范化处理如公式（3）所示，其中 i取值分别为 t、m、o、p。

由上式得到 分别表示第h个企业技术创新、人力资源管理、营运和绩效第j项指标标准化后的数值。

（2）指标权重的确定

设 λtj、λmj、λoj、λpj分别表示各子系统第 j项指标权重，其计算过程如公式（4）-（6）所示，i取值分别为 t、m、o、p。

第三步，计算各指标权重 λtj、λmj、λoj、λpj，如公式（6）所示，其中 1-eij为信息效用值：

（3）子系统及经济绩效水平测算

2.基于BCC模型的系统有机性测度

由上述所得各子系统水平 作为企业生产过程的投入和企业绩效 作为产出，运用数据包络分析计算各企业效率。Banker，et al.（1989）［3］提出的BCC模型从投入规模和生产技术两方面考虑造成技术无效的原因，分别为投入规模未处于最佳状态和生产技术的低效。因此本文采用产出-BCC模型测算各企业的综合效率对应全系统生产效率，并将综合效率分解为纯技术效率和规模效率，分别对应主观能动性效率和规模有机性效率，构成以下关系：全系统生产效率=主观能动性效率×规模有机性效率。BCC模型的具体线性规划方程如下：

其中，ε表示非阿基米德无穷小量；θ表示总体技术效率，即全系统生产效率均为常数项，表示第h个公司第i种类型投入的投入量，i分别取值为t、m、o，表示第h个公司第k中类型产出的产出量，本文取k=p；γh和θ为待估计参量。

将所得全系统生产效率、主观能动性效率与规模有机性效率分别记为θ0、θ1、θ2，并根据效率值大小及赵丰义等（2020）［29］研究中的划分方法对其进行具有等级性的划分，具体划分标准为：0～0.2为低效率水平，0.2～0.4为中低效率水平，0.4～0.6为中等效率水平，0.6～0.8为中高效率水平，0.8～1.0为高效率水平。

（三）样本数据的选取

本文研究样本均根据2017年中商情报网公布的企业营业收入排名确定，从行业第一向下递推，各选择20家企业，时间跨度为2011—2018年，因此剔除2012—2018年上市的企业，最终确定样本企业见附注①电子元件：京东方、三安光电、立讯精密、纳思达、歌尔股份、深天马、东旭光电、生益科技、长电科技、中环股份、合力泰、欣旺达、太极实业、大族激光、长信科技、中天科技、欧菲科技、力源信息、福日电子、英唐智控；造纸业：博汇、中顺洁柔、岳阳、宜宾、山东太阳、奇峰、民丰、美利云、凯恩、恒丰、冠豪、晨鸣、华泰、景兴、银鸽、顺灏、青山、山鹰、安妮、广东甘化。。所用数据多源于对企业年报的整理，其中企业专利申请数相关数据来源于国家知识产权局，针对个别单个数据缺失情况，以前后年数据均值补全。

五、实证分析

根据所选取数据，通过使用DEAP2.1（产出-BCC）分析，得到每个行业各企业2011—2018年全系统生产效率、主观能动性效率和规模有机性效率。具体结果如表5-10所示。

（一）电子元件企业效率分析

1.分解效率分析

根据本文选择的样本数据，通过使用DEAP2.1（产出-BCC）分析，得到各电子元件企业主观能动性效率值、规模有机性效率值，具体结果如表5-6所示。由表5可知，电子元件样本企业平均主观能动性效率在2017年达到最高水平，仅产生13.1%的主观能动性无效率空间，且其他各年份主观能动性效率均大于0.7。从单个企业来看，三安光电、长信科技、福日电子在样本企业中表现最为突出，观测期内的主观能动性效率水平均为1，说明两企业在充分发挥组织主观能动性方面已经达到最佳状态。京东方、力源信息、东旭光电、欣旺达主观能动性效率达到DEA有效的年份均超过观测期的一半，其他年份出现不同程度主观能动性无效率现象，且力源信息主观能动性无效率的年份效率水平较低。立讯精密、歌尔股份、中环股份、合力泰等企业主观能动性效率达到DEA有效的年份均不超过观测期的一半，其效率水平不如京东方、东旭光电等企业。纳思达、深天马、生益科技、长电科技、中天科技各年的主观能动性效率均未达到DEA有效，且其效率多低于样本企业平均主观能动性效率水平。

表5 电子元件企业主观能动性效率值

如表6为测算的电子元件企业2011—2018年规模有机性效率值，可见样本企业平均规模有机性效率呈波动上升，在2014年达到最低水平，2017年达到最高规模有机性效率值。从单个企业来看，三安光电在样本企业中表现尤为突出，观测期内的规模有机性效率水平均为1，说明企业各子系统水平之间已达到最佳适配状态，观测期内一直处于系统适配性最高水平和规模报酬不变状态。长信科技有四年达到了规模有机性DEA有效，其他四年因为处于规模报酬递增时期，产生了不同程度规模有机性无效率现象。立讯精密、东旭光电、中天科技、欧菲科技、力源信息达到规模有机性DEA有效的年份均不超过观测期的一半，其效率水平远不如三安光电与长信科技。其中欧菲科技与东旭光电多因为处于规模报酬递减阶段，降低了规模有机性效率，企业应适当缩减规模以提高其规模有机性效率；力源信息、中天科技多因为处于规模报酬递增阶段，降低了规模有机性效率，企业可适当增大规模以提高其规模有机性效率。除上述企业外，京东方、纳思达、歌尔股份、深天马等大企业各年的规模有机性效率均未达到DEA有效。其中京东方规模有机性效率最低，且这些企业多因处于规模报酬递减阶段，导致其系统适配性较低，进而产生企业规模有机性无效率现象，京东方尤为明显，企业应适当控制规模，提高系统适配性以提高规模有机性效率；中环股份、合力泰、欣旺达、福日电子、英唐智控等规模相对小的企业①企业规模大小由2017年营业收入排名确定，下同。多由于处于规模报酬递增阶段，导致其系统适配性较低，进而产生企业规模有机性无效率现象，因此企业应通过适当扩大规模的方式提高规模有机性效率。

表6 电子元件企业规模有机性效率值

2.全系统生产效率分析

如表7为测算的电子元件企业2011—2018年全系统生产效率值，可见电子元件样本企业全系统生产效率平均水平呈波动增长，由2011年0.571增长为2018年的0.697，但各企业全系统生产效率存在差异。三安光电每年全系统生产效率值均为1，一直处于DEA有效状态。长信科技、立讯精密、东旭光电各年全系统生产效率多高于样本企业的平均水平，在样本企业中处于较高效率水平。歌尔股份、欧菲科技、力源信息、生益科技等企业全系统生产效率次之。纳思达、长电科技、京东方、中环股份、英唐智控等企业因多个观测年份全系统生产效率处于较低水平，致其效率的年均值不高。综合来看，所研究电子元件样本企业中只有12.5%的企业达到全系统生产相对有效水平（有效值=1）②该数据为样本期内各年投入与产出达到有效水平的电子元件企业占比平均值。，将近87.5%的企业三系统的资源投入未得到充分有效利用，但各年达到相对有效水平的企业比例有所变化，2011—2016年占比均为10%，2017和2018年该比值上升为20%。从全系统生产效率构成角度来看，样本期内电子元件企业主观能动性效率和规模有机性效率平均水平分别为0.787和0.860③样本期内企业效率平均值的均值。，各年企业效率的均值均表现为主观能动性效率低于规模有机性效率，且两效率各年平均水平变化存在趋同性。主观能动性效率和规模有机性效率呈波动上升趋势，均在2017年达到最大值，分别为0.869和0.913，其他年份均存在不同程度的低效率现象。此外，从主观能动性效率和规模有机性效率变化对比分析来看，规模有机性效率从2011年的0.826上升到2018年的0.893，而主观能动性效率从0.715上升到0.780，说明电子元件企业主观能动性效率具有较大上升空间，由各年企业效率平均值的均值仍可得到此结果。

3.依据系统有机性水平的企业运行特征分类

以各企业分解效率历年均值对比结果为标准将企业分为主观能动性效率驱动型、规模有机性效率驱动型、双效率平衡驱动型④主观能动性效率年均值＞规模有机性效率年均值，则为主观能动性效率驱动型；主观能动性效率年均值＜规模有机性效率年均值，则为规模有机性效率驱动型；主观能动性效率年均值＝规模有机性效率年均值，则为双效率平衡驱动型。。如下表8为电子元件企业各效率历年均值及其所属效率等级，可见电子元件行业属于主观能动性效率驱动型的企业有京东方、欣旺达、长信科技、力源信息、福日电子；属于规模有机性效率驱动型的企业有立讯精密、纳思达、歌尔股份、深天马、生益科技、长电科技、中环股份、合力泰、太极实业、大族激光、中天科技、欧菲科技、英唐智控、东旭光电；属于双效率驱动型的企业有三安光电。

如表8，三安光电因主观能动性效率和规模有机性效率均处于相对有效水平，从而全系统生产效率一直处于样本企业的领先水平，各年均达到了全系统相对有效水平，企业运行的系统适配性和系统活力（即主观能动性）达到相对最佳状态。纳思达、长电科技、中天科技、欧菲科技、生益科技、中环股份等属于规模有机性效率驱动型企业因主观能动性效率相对偏低（如纳思达规模有机性处于较高效率水平，而主观能动性处于较低的中等效率水平；长电科技规模有机性处于高效率水平，而主观能动性处于中高效率水平），致使全系统生产效率不高，与规模有机性效率存在一定差距。立讯精密、歌尔股份、合力泰、大族激光等规模有机性效率驱动型企业两分解效率都处于相对平衡水平（两分解效率多处于同一等级），其全系统生产效率高于长电科技、纳思达。福日电子、京东方等主观能动性效率驱动型企业因规模有机性效率偏低，与主观能动性效率差距较大，致使全系统生产效率不理想（如京东方主观能动性处于高效率水平，而规模有机性处于中等水平，导致全系统生产效率处于相对偏低的中等效率水平）。而欣旺达、长信科技、东旭光电、力源信息具有较高主观能动性效率的同时，规模有机性效率也较高，其全系统生产效率与两分解效率所处等级一致或相差不大，且高于京东方与福日电子。

表7 电子元件企业全系统生产效率值

表8 电子元件企业各效率历年均值及等级划分

（二）造纸企业效率分析

1.分解效率分析

根据造纸业所选择样本数据，通过使用DEAP2.1（产出-BCC）分析，得到各造纸企业主观能动性效率值、规模有机性效率值，具体结果如表9～10所示。由表9造纸企业主观能动性效率值可知，样本企业各年平均主观能动性效率均大于0.8，但整体呈下降趋势，由2011年的0.941降为2018年的0.817，最终产生18.3%的主观能动性无效率空间。从单个企业来看，美利云在观测期内的主观能动性效率值均为1，企业在组织主观能动性挖掘方面效率较好。山东太阳、民丰、冠豪、晨鸣、广东甘化等企业主观能动性效率达到DEA有效的年份均超过观测期的一半，其他年份组织主观能动性挖掘效率出现不同程度损失。中顺洁柔、岳阳、凯恩、青山等企业主观能动性效率达到DEA有效的年份均不超过观测期的一半，且企业主观能动性无效率年份的效率值多低于样本企业的平均效率水平。

如表10为测算的造纸企业2011—2018年规模有机性效率值，可见样本企业平均规模有机性效率呈波动下降，在2014年达到最高水平，2017年规模有机性效率值最低，最终2018年的规模有机性效率值为0.842。从单个企业来看，山东太阳和博汇在样本企业中表现较突出，超过半数观测期的年份里，企业规模有机性效率值为1，企业三个子系统水平及其与产出水平之间已达到最佳适配状态，处于规模报酬不变状态。中顺洁柔、齐峰、民丰、恒丰、青山、安妮在观测期内规模有机性均未达到有效水平，且多因为处于规模报酬递增阶段，造成企业三系统水平与产出水平之间的不匹配，最终造成企业规模有机性无效率现象，企业可以通过适当扩大规模的方式提高规模有机性效率。除上述企业外，宜宾、华泰、山鹰等企业规模有机性效率达到DEA有效的年份均不超过观测期的一半，其中晨鸣、华泰、山鹰等规模较大企业多处于规模报酬递减阶段，导致其系统适配性较低，进而产生企业规模有机性无效率现象。广东甘化、顺灏、银鸽等多处于规模报酬递增阶段，导致其系统适配性较低，进而产生企业规模有机性无效率现象，因此企业应结合发展规模调整三系统资源投入以提高规模有机性效率。

表9 造纸企业主观能动性效率值

表10 造纸企业规模有机性效率值

2.全系统生产效率分析

如表11为测算的造纸企业2011—2018年全系统生产效率值，可见造纸业样本企业全系统生产效率平均水平呈先上升后下降的特征，最终由2011年0.834下降为2018年的0.675。就各企业全系统生产效率而言，山东太阳、博汇效率最高，在多个观测年份达到DEA有效。山鹰、景兴因各年效率处于相对高的均衡水平，全系统生产效率也较高。华泰、宜宾、齐峰、顺灏次之，而安妮、凯恩、美利云、青山等企业因某些年份全系统效率处于较低水平，致使其具有较低的效率年均值。综合来看，所研究造纸业样本企业中有18.75%的企业投入与产出达到全系统生产相对有效水平（有效值=1）①该数据为样本期内投入与产出达到有效水平的造纸企业占比平均值。，将近81.25%的企业三系统的资源投入未得到充分有效利用，但各年达到相对有效水平的企业比例有所变化，2011—2014年占比均为25%，2015—2017年该比值下降为15%，直至2018年的10%。从全系统生产效率构成角度来看，样本期内造纸企业主观能动性效率和规模有机性效率平均水平分别为0.899和0.883①样本期内企业效率平均值的均值。，各年企业效率的均值多表现为规模有机性效率低于主观能动性效率，但样本期内平均效率水平变化存在差异。规模有机性效率2011—2014年呈逐渐递增特征，2014—2017年呈递减特征，而主观能动性效率在样本期内波动下降。此外，从主观能动性效率和规模有机性效率变化对比分析来看，规模有机性效率从2011年的0.889下降到2018年的0.842，而主观能动性效率从0.941下降到0.817，因此就2018年两分解效率值来看，造纸企业主观能动性效率具有较大上升空间，但由2011—2017各年数据和上述样本企业效率平均值的均值来看，造纸企业规模有机性效率具有较大上升空间。

表11 造纸企业全系统生产效率值

3.依据系统有机性水平的企业运行特征分类

表12为造纸企业各效率历年均值及其所属效率等级，可见造纸业中属于主观能动性效率驱动型的企业有山东太阳、齐峰、民丰、美利云、恒丰、冠豪、晨鸣、景兴、银鸽；属于规模有机性效率驱动型的企业有博汇、中顺洁柔、岳阳、宜宾、凯恩、华泰、顺灏、青山、山鹰、安妮；属于双效率驱动型的企业有广东甘化①广东甘化主观能动性效率和规模有机性效率年均值分别为0.854、0.853，本文将其归为双效率驱动型企业。。

如表12，山东太阳、齐峰、景兴、恒丰、晨鸣等主观能动性效率驱动型企业因规模有机性效率也处于较高水平，其全系统生产效率与两分解效率所处等级一致或相差不大（如山东太阳全系统生产效率与分解效率均处于高效率水平；齐峰主观能动性处于高效率水平，规模有机性效率与全系统生产效率处于较高效率水平）。民丰、美利云、冠豪等主观能动性效率驱动型企业因规模有机性效率相对偏低（如美利云主观能动性处于高效率水平，规模有机性处于中高效率水平），使企业全系统生产效率不如山东太阳、景兴。博汇、宜宾、顺灏、山鹰等规模有机性效率驱动型企业因主观能动性效率也处于较高水平（博汇、宜宾、山鹰两分解效率均处于高效率水平），企业运行的系统适配性和系统活力较高，使其全系统生产效率较高。凯恩、岳阳、中顺洁柔等规模有机性效率驱动型企业因主观能动性效率与之相比处于相对较低水平（如凯恩与岳阳规模有机性处于高效率水平，而主观能动性处于较高效率水平），从而致使全系统生产效率稍逊于博汇、宜宾等企业。此外，青山与安妮前期因规模有机性效率偏低，后期主观能动性效率偏低致使全系统生产效率均值不高，同时三系统也出现投入冗余与产出不足现象。

表12 造纸企业各效率历年均值及等级划分

六、结论与启示

（一）结论

本文构建以企业系统有机性为焦点的全系统生产率分析框架，据此构建企业系统性指标体系，选取2011—2018年中国电子元件和造纸业各20家领先企业数据，运用熵值法测算企业三个子系统及经济绩效水平，继而将其作为三投入、一产出，运用DEA（产出-BCC）模型测算企业整体效率及其分解效率（纯技术效率与规模效率），并将各效率进一步解析为全系统生产效率、主观能动性效率与规模有机性效率。分析得出以下结论：

1.两个行业总体特征比较

就各年全系统生产效率平均水平而言，观测期内电子元件企业效率呈波动上升特征，最终表现为上升，造纸企业效率呈现先上升后下降特征，最终表现为下降；就各年主观能动性效率与规模有机性效率平均水平对比分析而言，观测期内电子元件企业规模有机性效率高于主观能动性效率，造纸企业除2018年外，规模有机性效率均低于主观能动性效率，因此，电子元件企业主观能动性效率具有较大上升空间，造纸企业规模有机性效率具有较大上升空间。

2.行业内企业效率特征

就导致企业无效率的原因而言，电子元件企业全系统生产的低效率多由主观能动性效率较低导致，造纸企业全系统生产的低效率多由规模有机性效率较低导致；就行业中各企业规模报酬情况而言，电子元件企业处于规模报酬递增与规模报酬递减的企业数均衡，造纸业多数企业处于规模报酬递增阶段；就企业规模与规模报酬情况而言，处于规模报酬递减阶段的企业中，规模较大企业居多，规模较小企业偏向处于规模报酬递增阶段，由此造成投入产出与企业规模的不匹配，进而引起投入产出冗余。

3.对于所发现特征的解释

两个行业的全系统效率、规模有机性效率以及主观能动性效率的差异，符合两个行业目前的运行特征，可以得到合理的解释。电子元件行业经过多年的渐进性发展，产业和企业发展相对成熟，领先企业的系统性能力建设和产出水平，已经达到较高的适配性状态。但是随着企业走向成熟和规模化，其主观能动性的成长会相对受到抑制。造纸行业由于2010年以来的环保政策去产能过程终止了原有的高污染低端化核心能力的演进，引发了行业企业彻底的系统性能力重建过程。因此造纸行业的领先企业表现出了创业阶段企业的特征，即组织主观能动性水平较高，而规模有机性尚处于成长状态，有较大的提升空间。

（二）启示

1.实践启示

不同类型的企业应根据其发展阶段和具体的效率结构与效率动态，采取不同的发展战略，有意识地建设系统有机性。作为相对成熟的行业，电子元件企业后续发展中应充分提升组织主观能动性建设的战略优先性，提高企业主观能动性效率，适当控制规模增长速度，实现系统规模适配性与系统活力的协同发展。作为成长期行业，造纸企业应适当采取规模有机性优先战略，加大技术、营运、人力资源管理系统建设力度，提高规模有机性效率以充分提升企业全系统生产效率。具体而言，造纸行业企业大多处于规模报酬递增状态，因此通过加大三子系统建设力度提高全系统生产率方面具有较大空间；但电子元件企业规模报酬递增与递减企业数均衡，因此电子元件企业通过加大子系统建设提高规模有机性效率空间相对较小，应适当调控三系统建设速度，同时加大组织主观能动性建设力度，提升组织活力，从根源上为企业效率和竞争力的可持续性提供不竭动力。

2.研究启示

本文将企业效率分析从要素层面升至系统有机性层面，在分析框架和应用方面做出了初步的探索。未来研究需要努力的方向包括：一是分析框架的改进和延伸。从系统有机性相应效率的定义、测度，进一步延伸至其形成机理机制的研究，向纵深发掘组织主观能动性的决定因素和企业竞争力的根本源泉。二是应用方式方法的改进。逐步改进系统有机性测度方法，并结合计量分析等手段，在科学全面测度组织有机性的基础上，分析其决定因素和形成机制。