共享制造高質量發展效率及其影響因素研究

陳俊龍 宋心悅

[摘要]要促進共享制造高質量發展，有必要科學測度共享制造高質量發展效率并揭示其影響因素。以我國共享制造行業37家上市企業為研究對象，構建共享制造高質量效率評價體系。采用超效率DEA模型和Malmquist指數四分法，分別從靜態和動態視角測算2016—2020年共享制造企業的高質量發展效率，并運用混合效應面板Tobit模型檢驗共享制造企業高質量發展效率的影響因素。結果表明，我國共享制造高質量發展效率呈現出逐年增長態勢，但是效率值并未達到生產前沿面。純技術進步和技術規模變化的無效是制約效率值提升的重要瓶頸。企業數字化水平、企業規模、城市經濟狀況、政府補助對共享制造高質量發展效率有顯著的正向影響。對此，建議適度擴大共享制造企業規模，促進共享制造企業技術水平與數字信息水平提升，為共享制造發展提供足夠的政策支持。

[關鍵詞]共享制造；超效率DEA；共享制造；Tobit模型

一、 引言

黨的二十大報告提出，“堅持把發展經濟的著力點放在實體經濟上，推進新型工業化，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國”1。當前，以往單純追求“量”的粗放型經濟增長方式已經不能滿足現階段新舊動能轉換的需求，中國制造業發展模式迫切需要向“量質齊升”進行轉變，加快高質量發展，推動中國由“制造大國”向“制造強國”轉變[1]。在此背景下，有必要深入探索制造業高質量發展的新業態新模式，助力制造強國建設。共享制造是基于共享理念，將各制造企業閑置、分散的資源高效集聚，通過彈性匹配，將集聚的資源動態高效共享給需求方的制造業新業態新模式。近年來，在政策有效引領下，我國共享制造發展迅速，但仍存在制度建設不完善、信息技術水平較低、高端供需不匹配、企業主觀能動性差等問題，亟待探索共享制造高質量發展的有效路徑?；诖?，本文構建基于新發展理念的測度共享制造高質量發展效率指標體系，運用超效率DEA-Malmquist指數模型進行效率測度，并采用Tobit回歸分析法揭示其影響因素，為共享制造的高質量發展提出有針對性的對策建議。

制造業高質量發展是經濟高質量發展研究中的熱點和重點，學界關于制造業高質量發展的研究較為豐富，主要聚焦制造業高質量發展水平的測度及其影響因素探究。在測度指標體系構建方面，學者們基于五大新發展理念，自構了多指標的制造業高質量評價體系。彭樹濤等[2]通過構建產品、市場、產業三因素評價框架，分析了中國制造業發展質量的演變趨勢。江小國等[3]構建了涵蓋經濟效益、技術創新、綠色發展等六大類共12項指標的制造業高質量發展評價指標體系，分析了效率變動及其時空特征。段國蕊等[4]構建了涵蓋三大系統和八大維度的綜合評價指標體系，通過熵值法與灰色關聯分析法相結合的方式測算山東制造業高質量發展水平。在制造業高質量發展效率影響因素方面，學界主要將其分為外部和內部兩個層面。從外部因素來看，制造業高質量發展受制度變遷、政府支持力度、經濟結構轉型、資源投入效率、科技服務水平、數字化支持力度等因素影響。鈔小靜等[5]從研發設計、生產制造、市場匹配等角度證實了新型數字基礎設施對制造業高質量發展具有顯著促進作用。閆星等[6]發現政府支持力度、城鎮化水平和服務業發展水平、信息化水平等均對陜西省制造業高質量發展效率的提高產生了顯著的正向影響。除外部環境因素外，內部科技創新程度、人才素質水平、基層員工狀況、企業規模大小、企業年齡等也對制造業高質量發展效率有重要影響。汪芳等[7]認為技術創新、人力資本及要素稟賦結構等內部要素供給質量對制造業高質量發展均存在促進作用。王德祥[8]指出，作為單獨生產要素，數據要素通過直接參與產品生產全流程，可以顯著促進制造業高質量發展，同時數據要素與技術要素、資本要素、勞動要素融合產生中介效應，促進制造業高質量發展。

整體來看，現有研究主要針對整個制造業、特定區域或者特定行業，直接針對測度共享制造企業的高質量發展水平的研究不多。陳俊龍等[9]基于新發展理念，構建共享共贏的中國共享制造企業高質量發展效率指標體系，通過三階段DEA-Malmquist指數模型對我國共享制造高質量發展效率進行動態測度，但是，該研究沒有涉及共享制造高質量發展的影響因素。此外，近年來，關于共享制造的專門研究亦有一定的規模，集中在理論機理。Leng等[10]提出了一種基于區塊鏈框架的共享制造平臺，用于解決共享中的信任問題，并實現可持續發展目標。向坤等[11]指出，促進共享制造高效發展，應加強政府政策激勵和法律保障，以相應的稅收激勵政策和稅收減免政策等為主要措施優化共享制造發展環境。晏鵬宇等[12]總結了共享制造平臺供需匹配與調度的相關研究。李凱等[13]分析了共享制造平臺的定價策略。整體來看，亟待加強中國情境下的共享制度實證研究。

與現有研究相比，本文的邊際貢獻主要體現在：第一，研究對象上，目前鮮有文獻直接針對共享制造高質量發展的效率測度開展研究，而本文手動篩選了37家共享制造上市企業作為研究對象，進一步豐富制造業高質量發展和共享制造領域的研究。第二，在測度方法選取上，基于五大發展理念構建共享制造高質量發展效率評價模型，采用超效率DEA和Malmquist指數法從靜態和動態兩個層面進行測度，實現靜態與動態的有機融合。第三，測度效率時采用了Malmquist指數四分法，解析五年間共享制造高質量發展效率的演變及內在規律，并運用面板Tobit模型分析其影響因素，為對策建議的研制提供實證依據。

二、 基于超效率DEA-Malmquist的共享制造高質量發展效率測度

1. 測度方法

一是超效率DEA法。超效率DEA法能有效解決傳統模型中多個決策單元有效時無法區分效率值高低的問題，多用于相同背景下對多投入多產出決策單元效率測度。在本文中，超效率DEA法下的綜合技術效率是指共享制造高質量發展效率，由純技術效率和規模效率相乘得到。綜合技術效率是衡量共享制造企業對原材料、生產設備、訂單的資源配置和協調能力，是考核企業資源利用率的綜合指標；純技術效率是衡量管理水平和技術高低的評價指標；規模效率是評估企業規模大小是否合理的生產效率。

二是超效率DEA-Malmquist指數四分法。將超效率DEA與Malmquist指數（MI指數）結合，不僅能彌補DEA模型無法分析隨效率值動態變化的缺陷，還能將指數進一步分解，分析技術和規模效率的動態演化對效率的影響。MI指數共有兩分法、三分法和四分法等幾種分解方法，本文采用Zofio[14]提出的四分法，將Malmquist指數分解為4部分之積，即MI指數=技術效率（EC）[×]技術進步（TC）={純技術效率（PEC）[×]規模效率變化（SEC）}[×]{純技術進步（PTC）[×]規模技術變化（STC）}。其中技術效率變化指標由前兩個分解指數構成，技術進步變化指標由后兩個分解指數構成。當MI指數值大于1時，意味著高質量發展效率水平提高，反之則退步。純技術效率表示在規模報酬可變的狀態下，企業技術在實踐中轉化成真實產出的水平。純技術進步表示潛在基準技術是否進步或者迭代。規模效率變化衡量投入產出要素配置效率，測度在管理和技術水平充分發揮的前提下，實際生產規模與最優生產規模存在的差距。規模技術變化衡量技術變革的規模效應。

2. 指標選取及數據處理

關于研究樣本，本文通過Wind在股票板塊概念搜索“共享”、搜索引擎直接搜索“共享經濟概念股股票”“共享制造上市公司”等關鍵詞，剔除行業無關條目，共篩選出37家共享制造行業上市公司作為研究樣本。

關于評價指標，共享制造高質量發展是基于新發展理念，產品生命周期全過程能夠實現要素效益高、創新研發水平高、綠色發展水平高、對外開放水平高、共享水平高的發展狀態。因此，本文選取以下指標：（1）要素效益。選取資本存量作為資本投入，企業應付員工薪酬作為勞動要素投入，營業收入作為要素效益的產出。資本存量表現為企業現存的全部資產，因此選用資產總計指標來表示資本要素投入。（2）科研水平。選擇企業研發人員數量作為投入，選用研發強度（企業研發投入與營業收入之比）作為產出指標。（3）綠色發展水平。選擇各企業的ESG評級得分作為產出指標。（4）對外開放。選取海外業務收入作為企業對外開放的表征指標。（5）共享水平。借鑒陳俊龍等[9]的做法，選用企業就職員工總數作為產出指標。

本文搜集Wind數據庫2016—2020年間的相關數據，針對部分年限部分企業數據缺失值情況，運用stata通過線性插值法進行處理，并運用縮尾方法對數據量級差異、異常值的情況進行處理，得到本文的樣本數據。

3. 共享制造高質量發展效率靜態分析

本文運用Maxdea pro8軟件計算得到2016—2020年各共享制造企業的高質量發展效率及其分解狀況，見表2?？梢?，2016—2020年共享制造企業的綜合技術效率（TE）都小于1，未達到生產前沿，表明五年間共享制造高質量發展水平一直處于非有效狀態，純技術效率（PTE）和規模效率（SE）未達最優，共享制造距離高質量發展還有一定距離。2017年政府工作報告中首次提出“經濟高質量發展”概念以及國家積極鼓勵發展共享經濟后，共享制造高質量發展效率呈穩步上升趨勢。2019年工信部出臺政策鼓勵發展共享制造新模式，進一步推動高質量發展效率持續上升，SE也從2019年的0.521增長至2020年的0.577。PTE在1.339至1.628之間，都大于1（有效），而SE值在0.472至0.577之間，一直小于0.6，處于較低水平，說明綜合技術效率處于非有效狀態是受到了規模無效的影響。因此，共享制造企業可以適當擴大共享制造生產規模，獲取規模經濟。

4. 共享制造高質量發展效率動態分析

本文利用Maxdea軟件，采用超效率DEA模型，基于全局參比對37家企業的數據應用Malmquist指數四分法對MI指數以及四個分解指標進行測算，結果見表3、表4。

由表3可知，五年內全要素生產率變化MI指數均值整體上處于遞減狀態，原因在于技術進步中規模技術和純技術水平較低。這表明，共享制造企業的技術開發能力有待提高。由表4可知，超效率DEA-Malmquist指數呈現先上升后下降態勢。反映技術效率變化的兩個分解指標與MI指數演變態勢基本吻合，而代表技術進步變化的指標則呈反向態勢。在代表技術效率變化的指標中，規模效率變化指數除第三年外都處于有效狀態，表明目前共享制造企業處于規模效益較高階段，企業內部技術和管理水平較為合理，產業結構和投入產出要素回報率比較高。由純技術效率指數可知，目前共享制造技術利用效率還有待提升，近五年大多處于無效率狀態。這兩個分解指數在有效和無效的區間上交替變動，表明共享制造企業存在著資源配置不合理、不穩定的問題。在代表技術進步變化的指標中，由規模技術變化指數可知，共享制造企業技術變革的規模效應在多數時間內處于無效狀態。由純技術進步指數可知，除第三年外，技術的更新迭代指數值一直大于1，但從均值上看處于無效狀態。規模技術變化和純技術進步指數在五年間處于正、負增長波動交替狀態，其中規模技術變動只在第三年有效，純技術進步只在第三年無效，說明近年來共享制造企業規模技術水平一直較低且不穩定，共享制造企業應持續推動技術創新，促進實現技術變革的規模效應。

三、 基于Tobit模型的共享制造高質量發展效率的影響因素研究

1. 理論分析

共享制造高質量發展效率影響因素分為內部和外部因素。內部因素包括研發強度、企業數字化水平、企業規模。研發強度反映企業對研發的重視與投入程度，通過加大研發強度可以促進技術提效、開發共享渠道，利于提升共享制造企業產出效率與質量。共享制造企業發展不論是最基礎的生產設備共享，還是搭建共享平臺，都離不開數字信息技術的支持，大力提高企業的數字化水平無疑會降低制造企業共享行為的生產與交易成本，提升企業高質量發展效率。企業在生產和規模擴張過程中，存在最優企業規模，能使企業在最優點上實現發展質量的最優化，當企業規模未達最優狀態時，即投入產出比小于1時，將一直處于規模效益遞增狀態。中國共享制造，目前仍處于初步發展階段，尚未實現規模經濟。因此，共享制造企業高質量發展效率與研發強度、企業數字化水平、企業規模呈正相關關系。

外部因素包括企業所在地經濟發展狀況、企業所占市場份額與政府補助。地區的經濟發展狀況可為企業的生產經營提供必要的經濟支持和市場環境，對企業的生存與發展有重要影響。市場份額代表著企業在行業中的地位，意味著企業在行業中所占市場的比例。根據SCP理論，市場份額高雖然利于增加企業利潤，但同時容易影響市場競爭性，整體上不利于企業的高質量發展。政府補助是指政府給予企業的補助金額，利于降低企業營業成本，加大企業生產研發投入，降低企業經營風險，進而促進企業高質量發展。因此，共享制造企業高質量發展效率與企業所在地經濟發展狀況、政府補助呈正相關關系，與市場份額呈負向關系。

2. 模型構建

本文選用Tobit模型進行影響因素分析。在LR檢驗時，該模型沒有拒絕“存在個體效應”的原假設，因此選擇混合效應Tobit回歸模型進行實證分析。數據來源于WIND數據庫、《中國城市統計年鑒》等。具體指標包括：（1）技術強度（Ti），研發投入與營業收入之比；（2）企業數字化水平（dt），借鑒祁懷錦等[15]的計算方法，以共享制造上市企業財報附注中披露的年末無形資產明細項中與“數字經濟”相關的部分占無形資產總額的比例作為代理變量；（3）企業規模（Size），共享制造上市公司的總資產占所有樣本企業總資產之和的比例；（4）市場份額（ms），企業的主營業務收入在總樣本的主營業務收入比例；（5）所在城市經濟狀況（GDP），企業所在地級市的GDP水平；（6）政府補助（gs），WIND數據庫中共享制造企業獲得的政府補助金額。借鑒已有關于影響上市公司發展質量的研究成果，本文選取以下指標作為控制變量：（1）企業成立年限（fa），采用（當年年份-公司成立年份+1）數據衡量；（2）人力資本（hr），選取共享制造上市企業中大專及以上學歷員工在員工總數中的占比作為人力資本指標；（3）總資產同比增長率（tagr）。

本文構建Tobit回歸模型如下：

[Tfpit=β0+β1Tiit+β2Dtit+β3 Sizeit+β4Msit+β5Gdpit+β6Gsit+j=53 βjXjit+μi+εit]

該式中[Tfpit]表示第i家企業第t年的高質量發展效率值，[Tiit、Dtit]、[ Sizeit]、[Msit]、[Gdpit]、[Gsit]分別對應第i家企業第t年6個自變量的數值，[β1、β2、β3、β4、β5、β6]代表自變量系數，[Xjit]為控制變量，[βj]代表控制變量系數，[μi]代表個體誤差項，[εit]代表隨機擾動項。

3. 實證結果

本文運用Stata16軟件，進行Tobit回歸分析。模型I僅包含共享制造高質量發展效率的各解釋變量，模型II、模型III、模型IV依次加入人力資本（hr）、企業成立年限（fa）、總資產增長率（tagr）為控制變量，回歸結果見表5。

從回歸結果來看，企業數字化水平、企業規模、企業所在地經濟水平、政府補助與共享制造企業高質量發展效率呈顯著正相關關系，這意味著數字化水平越高，共享制造高質量發展效率越高；企業規模越大，越容易產生規模效應，促進企業快速成長，加快向高質量發展轉型；企業所在地的經濟水平越高，越能夠為企業營造良好的市場環境，助力高質量發展；政府補助越多，越利于幫助企業降低試錯風險，為共享制造高質量發展提供必要的政策保障。企業所占市場份額與共享制造企業高質量發展效率呈顯著負相關關系，說明企業不能盲目擴大市場份額。研發強度沒有通過顯著性檢驗，且系數為負，這說明目前共享制造企業研發強度對高質量發展影響不大，應當優化調整研發方向，提高研發效率。

四、 結論與政策建議

通過以上研究，本文得到如下結論：

第一，效率靜態分析發現：目前27.03%的企業處于高效率，處于中等效率的企業占比為18.92%，處于無效狀態的企業占比52.5%。這說明目前大部分共享制造企業高質量發展效率較低，只有少數企業實現了高質量發展效率狀態。規模無效是影響綜合技術效率的主要原因。

第二，效率動態分析結果表明：2016—2020年我國共享制造企業高質量發展年均效率值未達到有效狀態。共享制造企業技術效率水平總體上表現較好，代表技術效率變化指標的兩個指數平均值大于1；而技術進步指標中兩個指數的平均值均低于1，說明應當加大基準技術進步與迭代，加快實現技術變革的規模效應。

第三，混合效應的Tobit模型回歸分析結果表明：企業數字化水平、企業規模、企業所在地經濟水平、政府補助與共享制造企業高質量發展效率呈顯著正相關關系，企業所占市場份額與共享制造企業高質量發展效率呈負相關關系。

針對研究結論，本文提出如下對策建議：

第一，適度擴大共享制造企業規模。共享制造企業應依據市場變化，適當擴大共享制造生產規模，提高企業生產的規模效率。政府要加強有效引導與行業規劃，防止共享制造發展過快對傳統制造業造成沖擊。

第二，促進共享制造企業技術水平與數字信息水平提升。一方面，引進高精專人才，加強研發投入，促進技術管理創新，將互聯網、大數據、云計算等技術與企業技術革新相結合，全面提升共享制造技術創新效率。另一方面，多渠道提升信息化技術水平。鼓勵行業龍頭企業分享先進共享信息技術，或是通過有償方式為中小微企業提供技術支持；鼓勵共享制造企業與平臺類企業深度合作，打造高水平共享制造平臺。

第三，為共享制造發展提供足夠的政策支持。一方面，通過企業研發資金補助、共享制造概念企業稅收減免、高端人才引進補貼、獎金激勵等方式加快推進共享制造企業高質量轉型。另一方面，創造規范良好的市場環境，建立健全統一完善的共享制造市場；創造良好的融資環境，為其研發創新、共享平臺建設等提供資金支撐，切實提高企業研發意愿，促進共享制造業技術進步。

參考文獻：

[1] 郭克莎，田瀟瀟.加快構建新發展格局與制造業轉型升級路徑[J].中國工業經濟，2021（11）：44-58.

[2] 彭樹濤，李鵬飛.中國制造業發展質量評價及提升路徑[J].中國特色社會主義研究，2018（5）：34-40.

[3] 江小國，何建波，方蕾.制造業高質量發展水平測度、區域差異與提升路徑[J].上海經濟研究，2019（7）：70-78.

[4] 段國蕊，于靚.制造業高質量發展評價體系構建與測度：以山東省為例[J].統計與決策，2021，37（18）： 99-102.

[5] 鈔小靜，廉園梅，羅鎏鍇.新型數字基礎設施對制造業高質量發展的影響[J].財貿研究，2021，32（10）： 1-13.

[6] 閆星，羅義，趙芹，等.基于SBM-DEA的陜西省制造業高質量發展效率評價及對策研究[J].科技管理研究，2022，42（1）：44-50.

[7] 汪芳，石鑫.中國制造業高質量發展水平的測度及影響因素研究[J].中國軟科學，2022（2）：22-31.

[8] 王德祥.數字經濟背景下數據要素對制造業高質量發展的影響研究[J].宏觀經濟研究，2022（9）：51-63.

[9] 陳俊龍，唐秋.基于三階段DEA-Malmquist方法的中國共享制造高質量發展效率測度研究[J].工業技術經濟，2022，41（3）：106-115.

[10] Leng J W，Yan D X，Liu Q，et al.ManuChain： Combining Permissioned Blockchain with a Holistic Optimization Model as Bi-level Intelligence for Smart Manufacturing[J].IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems，2020，50（1）：182-192.

[11] 向坤，楊慶育.共享制造的驅動要素、制約因素和推動策略研究[J].宏觀經濟研究，2020（11）：65-75.

[12] 晏鵬宇，楊柳，車阿大.共享制造平臺供需匹配與調度研究綜述[J].系統工程理論與實踐，2022，42（3）：811-832.

[13] 李凱，肖巍，朱曉曦.基于云平臺的共享制造模式定價策略[J].控制與決策，2022，37（4）：1056-1066.

[14] Zofio J L. Malmquist Productivity Index Decompositions：A Unifying Framework[J].Applied Economics，2007，39（18）：2371-2387.

[15] 祁懷錦，曹修琴，劉艷霞.數字經濟對公司治理的影響——基于信息不對稱和管理者非理性行為視角[J].改革，2020（4）：50-64.

基金項目：河北省社會科學基金一般項目“河北省培育共享制造新業態新模式研究”（項目編號：HB20LJ002）；2023年度河北省高等學校人文社會科學研究項目“混合所有制驅動河北省產業鏈現代化的機理、效應與路徑研究”（項目編號：BJS2023027）。

作者簡介：陳俊龍（1984-），男，博士，東北大學秦皇島分校經濟學院黨委副書記兼副院長，教授，博士生導師，研究方向為公共政策；宋心悅（2000-），女，上海交通大學中英國際低碳學院碩士研究生，研究方向為低碳經濟。

（收稿日期：2022-12-16? 責任編輯：蘇子寵）