智能制造企业公司治理效率研究

龚怡丹　宋良荣

摘 要：为了衡量智能制造企业公司治理能力，推动企业持续发展，文中选取2017—2021年84家百强上市智能制造企业作为研究对象，运用数据包络分析模型，测算其公司治理效率，并运用Tobit回归模型研究公司治理效率的影响因素，构建公司治理效率评价模型。结果表明：在静态分析层面上，只有少数智能制造企业达到DEA有效，规模效率成为制约智能制造企业公司治理效率的关键因素。在动态分析层面上，技术效率的提高，使智能制造企业全要素生产率上升0.3%。在影响因素分析中，共发现9个显著影响因素。

关键词：智能制造；公司治理效率；DEA模型；Malmquist指数；Tobit回归模型

中图分类号：F 273.1

文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2023）05-0601-06

Research on Corporate Governance Efficiency of Intelligent Manufacturing Enterprises

GONG Yidan，SONG Liangrong

（School of Management，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：In order to measure the corporate governance ability of intelligent manufacturing enterprises and promote their sustainable development，84 top 100 listed intelligent manufacturing enterprises from 2017 to 2021 are selected as research objects in this paper.The data enveloping analysis model is used to measure their corporate governance efficiency，and the Tobit regression model is used to study the influencing factors of corporate governance efficiency，and the evaluation model of corporate governance efficiency is built.The results show that at the static analysis level，only a few intelligent manufacturing enterprises achieve DEA efficiency in static analysis，and scale efficiency becomes the key factor restricting the corporate governance efficiency of intelligent manufacturing enterprises；and at the dynamic analysis level，the total factor productivity of intelligent manufacturing enterprises rose 0.3%.In the analysis of influencing factors，a total of 9 significant influencing factors were found.

Key words：intelligent manufacturing；corporate governance efficiency；DEA model；Malmquist index；Tobit regression model

0 引言

近年來，随着大数据、人工智能、区块链、云计算等新兴技术的蓬勃发展，使我国工业有了突破性的变革，向着智能化、信息化的方向发展。信息技术与工业制造技术的有机融合使智能制造企业应运而生，从未来发展趋势看，智能制造已成为制造业发展的必然趋势，国家也出台了相应政策大力支持其发展。2015年5月，国务院印发了“中国制造2025”计划，旨在实现我国向制造强国发展的战略目标。此后，国家颁布了《智能制造发展规划（2016—2020年）》《国家智能制造标准体系建设指南（2018年）》和《高端智能再制造行动计划（2018—2020年）》等政策文件，为智能制造企业的发展提供了有力的保障。公司的发展离不开企业的内部治理，公司治理是平衡股东、管理层、董事会的机制，也是公司进行生产经营、决策选择的管理体系，是企业内部的核心。有效的公司治理可以降低企业的协调成本，激发员工的积极性，是实现企业长远发展的基石，所以对公司治理效率进行研究是必要的。

1 文献综述

目前针对公司治理效率的测量主要是运用2种方法。第1种是综合指数法，即选用多个与公司治理有关指标，采用因子分析法构建公司治理综合指数；第2种是运用SAF、DEA等模型进行测算。李汉军等[1]从董事会独立性、股权结构、监事会和信息披露制度4个角度分别选取指标，运用主成分分析法得到了衡量公司治理效率的指标。CHEUNG等[2]从董事会构成、经理层激励机制、监事会运作等方面选取因子，得出上市公司治理总指数。MARWAN等[3]从信息披露、董事会构成、股东权利3个角度分别选取指标运用主成分分析法构建公司治理综合指数。雷辉等[4]从公司治理机制出发，基于投入产出角度，运用DEA模型测量上市公司治理效率。KHIARI等[5]使用SFA法对美国上市公司进行了公司治理效率研究。

综上所述，目前学者对公司治理效率的研究成果相对较多，主要对象为A股上市公司、商业银行[6]等，而对智能制造企业的公司治理效率研究几乎没有。因此，文中选取2017—2021年84家百强上市智能制造企业作为研究对象，对其公司治理效率进行静态与动态层面分析，并研究其影响因素，构建公司治理效率评价模型[7]。

2 DEA模型与指标选取

2.1 研究方法与数据来源

2.1.1 研究方法

1）DEA-CCR模型和DEA-BCC模型。文中使用MaxDEA软件进行测算，其中运用DEA模型中的以投入为导向的CCR模型[8]和BCC模型[9]分别得出智能制造企业公司治理效率的综合效率和纯技术效率，再根据综合效率＝纯技术效率×规模效率[10]，得出公司治理效率的规模效率，具体模型如下。

2.1.2 样本与数据来源

文中选取吴珊等通过实地调研的结果评选出的百强智能制造企业作为研究对象，剔除数据缺失的公司后，共选取84家上市的智能制造企业，选取样本期间为2017—2021年。投入产出指标及影响因素数据均来源于国泰安数据库。按照DEA模型对于决策单元的要求，所选取的决策单元数量为投入指标与产出指标之和的2倍，

2.2 评价指标选取

为更加准确的衡量公司治理效率，文中的投入指标从董事会、股东、管理层角度[13]分别进行选取，产出指标从发展能力、经营能力、盈利能力[14]三方面选取，见表1。

3 实证检验

首先对智能制造企业公司治理效率进行静态层面和动态层面的分析，然后从董事会、监事会、管理层[15]、股东、委员会[16]5个维度提炼出对公司治理效率产生影响的因素作为自变量，将前面求得的公司治理效率DEA值作为因变量，采用Tobit回归方法[17]对公司治理DEA效率的影响因素进行研究，得出公司治理效率评价模型。

3.1 描述性统计

运用Stata软件对数据进行描述性统计，结果见表2。

由表2可知，我国智能制造企业发展良莠不齐，在盈利能力、发展能力、经营能力上都存在着较大差异，公司的董事人数、总经理持股比例、股权制衡度的最大值与最小值的差值较大，这是由于各企业处在发展的不同阶段，企业规模、资源的投入与配置不同造成的，从而公司的治理结构也有所不同。

3.2 智能制造企业公司治理效率

3.2.1 公司治理效率静态分析

综合效率衡量在投入一定的情况下产出的效率或在产出一定的情况下投入的效率，纯技术效率是衡量企业所处的技术环境和管理水平[18]，规模效率是用来衡量企业生产要素的投入配比是否达到最优[19]，即资源配置效率。运用MaxDEA软件以投入为导向的CCR和BCC模型，结果见表3和图1所示。2017—2021年，企业综合效率、纯技术效率、规模效率的均值及DEA有效数均呈V型变化。企业公司治理综合效率在2018年呈下降趋势，由于处于中美贸易战，企业的经营状况受到影响，公司人员流动率较高，公司治理结构不稳定所造成的；2021年我国实现了全面建成了小康社会的目标，各企业从中获益，公司治理综合效率大幅提升。超六成企业纯技术效率都达到了DEA有效，说明智能制造企业普遍具有较高的管理能力及技术水平。

观察发现，企业公司治理规模效率的平均值和变化趋势与综合效率呈现出几乎相同的态势，说明影响公司治理效率的主要因素是规模效率，智能制造企业的资源配置效率不高，存在投入资源配比不合理的问题。

从效率区间角度看，根据现有学者研究，将DEA有效程度分为4个等级[20]。数值为1表示达到了DEA有效，数值在0.8～1之间表示轻度DEA无效，数值在0.6～0.8之间表示中度DEA无效，数值在0.6以下表示重度DEA无效。智能制造企业公司治理效率分布情况见表4。智能制造企业公司治理效率整体不高，只有较少的公司达到了DEA有效，过半数企业处在中度和重度DEA无效，它们资源配置不合理，公司治理能力有待提高。2017—2021年，仅浪潮信息、航天电器、雷柏科技、先导智能、宝信软件5家公司达到DEA有效，这些企业资源利用率较高，管理水平与技术环境较好。

3.2.2 公司治理效率动态分析

使用DEAP 2.1软件进行分析，因Malmquist指数测算具有时间的滞后性[21]，故得出4年全要素生产率动态变化，见表5。智能制造企业全要素生产率（TFP）整体呈动态上升趋势，均值达1.003，上升了0.3%。从全要素生产率分解角度看，技术效率上升3.4%，且变化趋势与全要素生产率相同，技术进步下降3%，呈“N”字形变化，说明技术效率的提高推动了全要素生产率的增长。技术效率又可以分解为纯技术效率与规模效率，两者均值都大于1，说明技术效率的提高受到了纯技术效率提高与规模效率提高的双重推动作用。

3.3 智能制造企业公司治理效率影响因素研究

将上述测算出的公司治理效率值作为因变量，剔除上述已选用的投入产出变量，从董事会、监事会、管理层、股东、委员会五个维度选取23个指标作为解释变量进行Tobit回归分析，探究出影响智能制造企业公司治理效率的显著因素，并根据结果构建公司治理效率评价模型。选取影响因素见表6。

3.3.1 Tobit回归结果

经过第一次Tobit回归，找出了15个影响因素。将8个不显著影响因素剔除进行第二次Tobit回归，这次发现4个不显著影响因素，继续剔除后进行第三次Tobit回归，此次回归结果发现还剩2个不显著影响因素，剔除后进行第四次Tobit回归，结果发现所有影响因素均显著，结果见表7。

由表7可知，董事会会议次数与公司治理效率显著负相关，这是由于过多的会议大量消耗董事精力，从而影响日常管理、决策等。董事长与总经理兼任系数显著为负，说明在兼任情況下，同时掌握决策权与执行权，制约机制基本失效，缺乏监督，不利于公司治理。独立董事与上市公司工作地点一致性系数显著为负，说明独立董事的独立性会受到工作地点的影响。董事会、监事会、高级管理人员持股比例均与公司治理效率显著正相关，说明股权激励使董监高与公司形成一个整体，激励他们为提高公司绩效而奋斗。股东大会召开次数系数显著为正，体现了股东大会是参与公司治理的重要途径。第一大股东持股比例系数显著为负，说明一股独大可能会产生“隧道挖掘”行为，有损公司利益。委员会设立总数系数显著为正，说明健全的治理结构有助于治理效率的提高。

3.3.2 智能制造企业公司治理效率评价模型

根据表7结果，对应表6指标代码，可以得出智能制造企业公司治理效率模型，如下式所示。

G=-0.01X1-0.217X2-0.057X3+0.063X7+0.071X11+0.336X14+0.012X15-0.003X18+0.134X19

4 结语

文中选取2017—2021年百强智能制造企业作为研究对象，运用DEA方法研究其公司治理效率。研究结果表明，在静态分析层面上，只有少数智能制造企业达到DEA有效，规模效率成为制约智能制造企业公司治理效率的关键因素。在动态分析层面上，技术效率的提高，使智能制造企业全要素生产率上升0.3%。接着运用Tobit回归模型，研究公司治理效率影响因素，发现董监高持股比例、股东大会召开次数、委员会设立总数对其有显著正影响，董事会会议次数、董事长与总经理兼任、独立董事与上市公司工作地点一致、第一大股东持股比例对其有显著负影响。智能制造企业需完善公司治理结构，提高公司治理效率。

1）完善治理机制。首先，企业要遵守上市公司的相关法律法规，设置相应的治理机构，如：董事会、监事会等；其次，应积极主动的采取措施，完善公司治理机制；最后，制定相应措施保证机构的正常运营。

2）学习先进技术。随着社会加速发展，企业要紧跟时代的步伐，通过学习优秀企业的先进技术和管理经验不断完善自己，提高自身的管理水平与资源的利用能力，从而提高公司治理效率，形成企业核心竞争力，实现可持续发展的目标。

3）重视公司治理效率的提升。良好的公司治理结构可以有效的降低企业的协调成本，提高企业的经营效率；同时，也可以均衡管理层、股东、董事会的利益与权利，使他们目标统一，产生协同效应，提高公司的运作效率；此外，在危机来临时，也能够产生更快更好的处理策略，帮企业度过难关。

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（责任编辑：王强）

收稿日期：2023-03-30

基金项目：国家自然科学基金项目（71871144）

作者简介：龚怡丹（1998—），女，云南昆明人，硕士研究生，主要从事公司治理方向的学习与研究。