“互联网+”通信设备制造企业经营效率评价研究——基于三阶段的DEA模型

路珍竹，季 豫

（商丘学院应用科技学院，河南 开封 475000）

0 引言

“互联网+”和“工业4．0”的发展不断渗透我们的生活，全球经济市场开始了一场大规模的重组洗牌。关于“互联网+”与传统产业的融合发展问题，有针对性地提出“互联网+”发展的行动指南。因此，作为较早将“互联网+”发展纳入自身经营发展战略中的通信设备制造企业，将其作为研究对象，在“互联网+”背景下，采用三阶段DEA效率分析方法，建立科学适用的评价体系，从而对通信设备制造企业经营效率进行客观评价与分析，这对提升通信设备制造企业的经营效率、促进该企业的快速发展及为进一步补充完善通信设备制造企业经营效率研究理论体系具有重要的意义。

1 相关概述

（1）“互联网+”概念。“互联网+”是利用互联网平台及信息通信技术，将互联网与传统的工业、商业、金融服务业进行全面的融合，是两化融合的升级版。“互联网+”即互联网+各个行业，其重点就是创新，创新赋予了“+”这个符号最正确的价值和意义。由此看来，“互联网+”被认为是创新时代下互联网一种新的形式，是推动社会发展的动力。“互联网+”时代下的管理模式与传统管理模式有很大的不同，对生产产品、采购材料、经营销售都产生了巨大的影响。“互联网+”不仅满足了顾客更多的需求，而且给企业各个方面的管理带来了影响[1]。

（2）通信设备制造业概念。根据中国工业和信息化部发布的《电子信息制造业统计报表制度》，通信设备制造业由通信系统设备制造业、通信终端设备制造业、通信配套产品和其他通信设备制造业构成。通信系统设备用于连接具有通信功能的终端，用于在两个或多个地点之间进行信息传输；通信终端设备用于信道两端收发信号；通信配套产品和其他通信设备主要包括通信电源、通信油机和配线分线等能源和布线设备[2]。

2 “互联网+”背景下投入产出效率评价体系构建

2.1 样本企业与指标选择

基于中国证监会对“通信及相关设备制造业”的分类标准，并结合中国通信工业协会发布的通信业百强企业名单对其中共有的30家通信设备制造企业（公司简称：中兴通讯、亨通光电、中天科技、通鼎互联、烽火通信、星网锐捷、光迅科技、海格通信、永鼎股份等）的经营效率进行测度。投入指标设置为固定资产、主营业务成本、员工人数、每股净资产、管理费用、财务费用，产出指标设置为主营业务收入、净利润、利润总额、资产收益率、资本收益率、基本每股收益、净利润率[3]。结合“互联网+”发展的大背景下通信设备制造业的经营发展状况，环境变量设置为企业所在地区的网站数、网络销售率、互联网普及率。

2.2 模型构建

为了探究通信设备制造企业在“互联网+”环境下的真实经营效率及二者之间的关系， 选取三阶段DEA模型，3个阶段测度的侧重点不同，测算过程采用的模型也不同。DEA方法的具体的评价过程如图1所示。

图1 DEA方法评价流程

第一阶段的主要工作是对通信设备制造企业经营效率进行初步计算，选用投入为导向的DEA-BCC模型。第二阶段的主要工作是构建相似SFA回归模型，剔除环境因素和统计噪声对效率值的影响，将所有决策单元都调整到相同的外部环境中，消除外部互联网环境差异和随机误差对效率测度值的影响。第三阶段的主要工作是对调整后的DEA效率进行分析。此时，测度出来的各DMU（决策单元）经营效率值为消除了环境因素和随机因素的影响的经营效率值，在第一阶段效率测度的基础上增强其评价结果的精准性与科学性[4-5]。

3 三阶段DEA模型及经营效率实证分析

3.1 第一阶段：传统DEA模型分析

构建投入导向的BCC-VRS对30家通信设备制造企业2015—2017年的经营效率值进行分年份的初步测度。从测度结果可知，经营效率、纯技术效率及规模效率均值从2015—2017年呈下降后上升的趋势。除2016年经营效率均值较低外，其他年份的经营效率、纯技术效率与规模效率均值达到了0．980，说明在不考虑外部互联网环境变量和随机扰动因素对企业经营绩效影响的条件下，我国通信设备制造业的整体经营水平较高，虽然有较多企业未达到发展的最优状态，但均值均在0．90～1．00，属于轻度DEA无效。与此同时，2015—2017年的纯技术效率均值整体上高于规模效率均值，由此可以得出我国通信设备制造业经营无效率主要是来源于规模无效率，规模效率相对不高是制约我国大多数通信设备制造企业效率提升的主要因素，而引起该行业规模效率无效的原因可能在于市场上存在过多的中小型通信设备制造企业，这导致行业总规模偏大，企业规模不足，通信市场处于饱和状态，需求不足致使产品价格下降，成本上升，利润也因此减少。此外，纯技术无效率也是导致我国通信设备制造业经营无效率的一个次要因素。

3.2 第二阶段：SFA回归模型分析

在一阶段评价结果的基础上，选取的“互联网+”的3个环境变量作为解释变量，将解释变量与被解释变量代入SFA方法的回归方程中进行相关回归分析，具体回归结果表明：地区“互联网+”外部环境因素确实对该区通信设备制造企业经营效率有显著影响。处在水平不同的互联网环境下的企业所测度的效率值必然会受到外部环境因素差异的影响。因此，基于SFA回归分析结果，对原始投入数据进行调整后再进行DEA效率的评价分析。

3.3 第三阶段：调整后DEA模型分析

经过一阶段DEA模型的测度和二阶段SFA回归，以投入目标值对原始投入值调整后，将调后的投入指标值再次代入DEA-BCC模型中进行通信设备制造企业经营效率的再测度。

环境因素和随机误差因素进行调整后，第三阶段的纯技术效率在2015—2017年的降幅分别为0．9%、1%和6．4%；2015年经营效率仅上升0．1%，规模效率上升1%，2016年二者保持不变，2017年经营效率由0．980下降到0．913，降幅达到了6．7%，规模效率的降幅为0．5%。较调整前而言，调整后各年纯技术效率的平均值都低于规模效率的平均值。第三阶段中，2015年通信设备制造业经营效率损失来自纯技术无效为0．013，来自规模无效为0．003；2016年该行业纯技术无效和规模无效在经营效率损失中所占比重差距较小，2017年二者差距明显，通信设备制造业经营效率损失77．53%由纯技术无效贡献，22．47%来自规模无效率。因此，调整后通信设备制造业整体经营效率较一阶段经营效率值有所降低，其中对纯技术效率的影响最明显，即互联网对通信设备制造业经营发展具有积极影响，特别是对纯技术效率。较第三阶段而言，第一阶段高估了通信设备制造业的经营水平，制约我国大多数通信设备制造企业经营效率提升的主要因素由规模效率变为纯技术效率，规模效率为次要原因。

4 “互联网+”背景下通信设备制造企业经营效率提升对策

（1）整合企业内部管理工作。“互联网+”时代，为通信设备制造企业的经营发展迎来“黄金期”。要想提升并保持通信设备制造企业纯技术效率良好的增长势头，就需要进一步通过整合内部管理工作、优化经营管理各环节提升企业的经营管理水平，例如优化组织结构，使通信设备制造企业组织结构向扁平化转变，减少信息传递障碍，缩短沟通交流时间，压缩管理层级，提高管控能力。不断挖掘企业发展潜力，努力改善经营状况，提升管理水平和能力，改善管理绩效，从而提高经营管理效率。

（2）优化企业业务工作流程。通信设备制造企业业务流程的冗余，需要在该企业进行大规模的专业化整合，利用专业化人员的分工优势对企业的经营业务进行专业化分离，首先区分哪些是具备高投入、高收益的工作，哪些是产出收益较少，成本较高的无效业务；其次将投入低效业务的人力、资本转移到高效收益的业务中去，提高企业内部高效益业务集中度，从而提升企业整体业务运营效率。对于企业材料采购方面，优化材料供应链，缩减采购环节，降低采购成本；优化产品生产链条，提高资源利用率，降低生产成本；优化营销手段，培训专业营销人员的同时，可以借助外在的专业销售机构做到精准营销，建立多元化分销渠道，整合各渠道资源，开辟多元化的经营业务来源，基于对采购、生产及销售流程的优化，提升企业内部管理效率。

（3）注重技术自主研发，提升技术创新能力。在注重引进吸收的同时，通信设备制造企业要更多地注重企业的自主研发，这关系到其自身的生存和可持续发展。自主研发就意味着各种资源的投入，主要是人才和资金。一方面要加大研发人员开发力度，通信设备制造企业要注重高新技术人才的引进和培养，建立一套完善的人才吸引和激励机制，加大科研技术人才储备力量；另一方面要着眼于通信设备制造企业未来的发展，加大资金投入产品核心技术的研发，例如调整企业规模，将原本用于扩张规模的资金转而用于企业自身的技术研发或完善融资机制，积累研发资金等。通过深化体制改革，推动技术研发要素的流动和集聚，提高通信设备制造企业自主技术研发能力。此外，研发方面的管理机制及管理方式方法也是不容忽视的。通信设备制造企业需要创新研发投入的管理模式，提升技术研发的投入产出效率，推动该企业真正成为技术创新的主体。这对于通信设备制造企业的长远发展和技术进步，都有着非常重要的意义。

5 结论

本文通过一阶段初始评价、二阶段SFA回归及三阶段的调整后评价，最终得出较为准确科学的评价结果：①运用投入导向型的BCC模型进行分析，通信设备制造企业效率整体未达到生产前沿面的主要原因是规模效率不高造成的，纯技术效率较低是次要原因[6-7]；②企业所在地区的网站数、网络销售率、互联网普及率对投入变量冗余的影响使得通信设备制造企业对该地区信息化程度利用效率较低，信息化建设力度缺乏；③在剔除外部互联网环境因素和随机误差影响后，通信设备制造企业综合效率结果正向影响较大，特别是对其纯技术效率的正向影响显著，规模效率在调整后上升，互联网环境因素对其有较小的负向作用，纯技术无效成为导致企业经营无效的最主要原因。