集成电路产业生产效率影响因素

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摘 要：本文采用Malmquist全要素生产率指数及其关于生产效率的分解,考察了近年来我国集成电路产业（芯片设计、芯片制造、测试封装三类企业）全要素生产率及生产效率的变动趋势,分析了影响我国集成电路产业生产效率的内在与外在因素.结果表明,总体上影响集成电路产业生产效率的主要是内在因素,包括技术水平、规模效应和人员素质.据此提出了一些政策建议.

关 键 词：集成电路产业；Malmquist指数；全要素生产率；生产效率；影响因素

中图分类号：F407.63,F403.8文献标识码：A

AnalysiorEffectiveFactors

andProductiveEfficiencyofIntegratedCircuitIndustry

----UsingMalmquistIndexesandSEM

Abstract:Inthispaper,MalmquistfunctionofTFPanditsdeposedproductiveefficiencyindexesareusedtoinvestigatetheTFPandproductiveefficiencytrendsofthreetypesofpaniesinrecentyears（design,manufacture,testandencapsulationofchip）,andthegeneraltrendsandtheircharacteristicsarediscovered.ThenanovelstructuralequationmodelisutilizedtoanalyzetheinternalandexternalfactorsofTFPandproductiveefficiencyoftheICpanies.Theresultindicatesthatinternalfactors,includingtechnology,scaleeffectandpersonnelability,areprimaryimpactfactoroftheTFPandproductiveefficiency.Somepolicysuggestionsareproposedbasedontheseputations.

Keywords:Integratedcircuitindustry,Malmquistindex,Totalfactorproductivity,Productiveefficiency,Impactfactor

1引言

伴随着技术的进步,集成电路产业得到了飞速的发展.2000年之前,全球半导体产业规模快速增长.1990~2000年间,全球半导体产业销售额的年均增长率达到15%,保持着较高的增长速度.2000年以来,全球半导体产业开始步入一个平稳增长的周期,2000~2006年间,其年均增幅仅为3.9%.到2006年,全球半导体产业规模已经达到2477亿美元.与此同时,我国的集成电路产业在庞大的国内集成电路市场的激励下,展现出蓬勃生机,进入高速成长期.从2000年到2007年,我国集成电路产业年均增长30%以上[1].这样一个朝阳产业,似乎没有必要去研究其全要素生产率或者生产效率问题.事实上,在中国期刊网上检索近年来关于集成电路产业的287篇文章中,没有一篇是关于全要素生产率或者生产效率的分析研究文章.唯一的一篇文章研究集成电路的技术进步,它使用的是普通的道格拉斯函数,而不是Malmquist函数[2].

金融危机改变了集成电路产业的发展趋势.从2007年4季度起,受全球集成电路行业不景气的影响,集成电路产量和销售收入均持续下降（图1）.市场呈现“高开低走”发展态势,存储器成为重灾区；产品库存维持高位,产能利用率不断下降.

国内的集成电路行业,从IC设计、芯片制造以及封装测试三类企业2008年的发展情况看,除IC设计业仍保持一定的增长外,芯片制造与封装测试业均出现不同程度的下滑.其中芯片制造业同比增幅为-1.3%,封装测试业增幅为-1.4%.IC设计业虽然仍实现了4.2%的正增长,但与2007年21.2%的增幅相比,增速也出现大幅下滑.整体销售收入同比趋势见图2.国内各主要集成电路企业自2007年三季度开始均不同程度的遇到了订单明显减少、产能利用率大幅下降的情况.在这一情况下,正确分析产业发展态势,是排解行业发展困难的一项重要课题[3].新的情况下,全面深刻地分析集成电路产业的全要素生产率或者生产效率问题已经提上议事日程.

当然,随着国家拉动内需政策的迅速制定与深入实施,以及国际市场环境的逐步回暖,2009年国内集成电路产业呈现显著的触底回升势头.从一季度产业出现的最低点,即全行业销售收入的同比降幅达到34.1%,之后产业开始逐步回升,二季度全行业销售收入同比降幅已收窄至23%,三季度降幅更进一步收窄至19.7%.四季度产业状况更进一步好转,并实现39.8%的大幅正增长[4].

随着集成电路产业的发展,国内许多研究工作围绕着集成电路产业的发展和演变展开.但是这些研究工作还没有涉及集成电路产业全要素生产率问题,更没有用到Malmquist函数[5-7].在各行业的全要素生产率研究方面,已有大量的研究成果.虽然学者们对许多行业的全要素生产率问题基于Malmquist函数进行了深入细致的研究,但是都还没有涉及集成电路产业[8-14].Malmquist函数的原始详细介绍见参考文献[15-16].

本文运用基于数据包络分析（DEA）的Malmquist指数及其关于生产效率的分解,根据2000~2009年中国集成电路行业18家上市公司投入与产出的数据,计算出集成电路产业的全要素生产率及其构成的变化.研究过程中我们还根据结构方程模型计算了集成电路产业内在的和外在的影响因素对全要素生产率的影响系数,分析探讨了集成电路行业发展的途径.

2指标选择与数据来源

2.1投入变量的选择

DEA测算的关键在于投入产出变量的选择,对集成电路业全要素生产率的测算存在的一个主要问题就是怎样定义这些集成电路企业的投入和产出.结合我国集成电路业投入和产出特征和现有数据的可获得性,作为科技活动的投入量,一是劳动投入量,二是资金投入量.劳动投入量可供选择的指标较多,如工资总额、总工时数、职工人数等等.集成电路产业劳动投入量采用职工人数（x1）较为合适.资金投入量,实际就是生产过程中投入的物化劳动量,既包括投入的数量,也包括投入的质量,因而内容较复杂.集成电路产品价值的高低完全依赖于生产设备的技术水平,而上马一条集成电路生产线设备的投入是相当大的,所以在本文中,资金投入量采用固定资产净值年平均数（x2）和经营费用（x3）（包含管理费用、财务费用和营业费用）.

2.2产出变量的选择

从理论上讲,应当按实物量来分析产出量,如集成电路的生产量.但是集成电路的生产结构是在不断变化的,同样是10万片,1.2微米和0.2微米的技术所体现的价值是不一样的,所以宜选用价值指标.在一般的情况下,量化工业经济增长时,通常以工业总产值、净值或增加值等作为指标,本文采用集成电路产业主营业务收入（y）作为衡量产出的指标,对于综合性企业,要求分解到微电子或者集成电路收入部分.

2.3样本选取和数据来源

本文的研究工作分两个层面.首先对整个集成电路产业测算其全要素生产率并分析影响因素,然后分别选取国内上市的集成电路设计企业、集成电路制造企业、集成电路测试封装企业各6名,再分别测算其全要素生产率并分析影响因素.所选取的企业参考了文献[17],选取的企业都是上市公司,数据来源于它们的资产负债表和利润表（见中国上市公司资讯网）.少量缺失数据利用拉格朗日插值法予以插值补齐.宏观经济指标全部来源于国家统计局网站的统计数据栏目.

2.4全要素生产率分解的解释

经济学文献一般认为生产率的增长是由三部分组成：技术进步、技术效率的提高和规模效率的改善.事实上,我国集成电路产业的全要素生产率（TFP）的增长也是源于这三种因素：一是由于在集成电路产业内部,大量的劳动力和资本从低附加值行业向高附加值行业转移,从而实现了生产要素的重新配置,二是改革开放使得集成电路产业大规模地引进国外的先进技术来促进技术进步,使得提高生产率成为可能,另外高技术产业自身的特点也决定了技术进步对生产率提高的贡献；三是我国集成电路产业起步较迟,许多企业还没有达到最优规模,使得规模效率对全要素生产率也有一定的贡献.

3Malmquist指数的测算结果

为了研究集成电路行业和三类主要企业全要素生产率的动态变化,并寻求变化的来源,本文运用数据包络分析软件（DataEnvelopAnalysisProgram,DEAP）计算了它们全要素生产率及其分解的逐年变化的状况（见表2至表5）.

表2给出了集成电路行业2000~2009年的Malmquist全要素生产率指数及其分解,其中Malmquist指数TFP被分解为EC和TC,即效率变化和技术进步.可以看出,集成电路行业的全要素生产率指数TFP有一定的波动性.同时可以清楚看到,2008年的金融危机给全行业的全要素生产率带来比较严重的负面影响,2008年度前后的TFP明显下滑,并且有一定的滞后性,需要我们采取得力措施予以补救.

本文进一步按三类企业分析测算出每个企业的全要素生产率指数及其分解,结果如表3~表5.从计算结果看,纯技术效率指数对于集成电路制造企业的作用明显突出,平均有2.57333,高出其它指数值的一倍多,说明对于集成电路制造企业提高技术水平的重要性.这也反映了中国集成电路业全要素生产率的提升是与集成电路业技术创新密不可分,其技术创新主要表现在产品创新方面,带动Malmquist全要素生产率指数增加的不仅有“技术进步”的贡献还有“效率改善”的贡献.

4全要素生产率影响因素的计算

关于全要素生产率的影响因素分析文献,一般是构造面板数据,采用普通最小二乘回归的方法[9-14].为了对影响因素有更深刻的分析,本文采用结构方程模型（SEM）,并且采用配方约束回归的确定性线性算法.我们考虑的模型结构图如图3.

这个模型适合作路径分析,但是它和一般的结构方程模型不同,它的最终变量是已知的.在算法方面采用我们自己研发的基于配方约束回归的确定性线性算法.该算法已经在“数值计算与计算机应用”杂志发表[18],其核心部分也已在国际数学杂志上发表[19].

全要素生产率的影响因素可以分为外在因素和内在因素,有的文献也称为宏观因素和微观因素.内在因素方面,我们需要重点考虑技术水平（用无形资产孜11（单位万元）和研发人员数孜12度量）、规模效应（用资产总计孜13（单位万元）和职工总数孜14度量）、人员素质（用大学本科以上学历占员工总数的比例孜15和技术人员占员工总

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本文采用前面计算出来的Malmquist全要素生产率指数和表6~表7反映的2000~2009年集成电路上市企业全要素生产率内在和外在影响因素样本数据,根据本节介绍的模型和算法进行计算,利用我们研发的数据分析与统计计算软件DASC[20],得到内在影响因素的各个路径影响系数如表8所示.可以看到差别不是很显著.

外在影响因素的每个指标的影响系数差别也不显著,这里略去.但是内在因素的整体与外在因素的整体分别对全要素生产率的影响差别就很大.基本上内在因素的整体的影响系数在0.95~0.99之间,而外在因素的整体的影响系数在0.05~0.01之间.当然这个计算结果是针对2000~2009的10年数据,2008年的金融危机的影响在10年中的作用被弱化了.在10年的连续时间内,宏观经济的整体发展是基本平稳的,影响行业或者企业的全要素生产率的主要因素确实是它们的内在因素.事实上,这些内在因素不仅决定它们的全要素生产率,而且决定它们的生存与发展.

5结论与建议

本文运用Malmquist指数对我国集成电路产业有代表性的18家上市公司2000~2009年的全要素生产率动态变化进行了实证计算,将全要素生产率指数分解为技术变化指数（TC）和资源配置效率指数（EC）,进一步又将资源配置效率指数分解为纯技术效率指数PTE和规模效率指数SE.我们还利用结构方程模型计算了集成电路产业内在的和外在的影响因素对全要素生产率的影响系数.结果表明,我国集成电路产业的Malmquist全要素生产率指数基本维持在较好的水平,从其分解来看,对于集成电路制造企业,技术水平的影响是非常显著的,技术进步是集成电路产业近几年全要素生产率提升的主要动力.从这个角度看,未来我国集成电路业的技术效率提升空间还很大.加强集成电路企业结构的治理和完善,是提升集成电路产业效率增长的保障和基础.可以认为,提升全要素生产率是中国集成电路业持续增长的决定因素,未来中国集成电路产业的可持续增长不仅是源于行业技术进步,更主要的是来自于效率的提升.从可持续发展的视野看,增强产品创新能力,稳固和发展重点客户,打造高效、富有活力的营销机制和加强服务创新,以服务创造市场,都是提高我国集成电路产业全要素生产率的有力措施.

这18家集成电路企业分别属于芯片设计企业、芯片制造企业、测试封装企业,本文又对每一类企业的全要素生产率分别进行了计算,并且根据它们的财务报表数据,利用结构方程模型,分别测算了全要素生产率的影响因素.结果表明,从10年的时间段来看,影响集成电路行业或者企业全要素生产率的主要因素甚至是决定性因素,是它们的内在因素,包括技术水平、规模效应和人员素质.这个结论对于它们的发展规划是非常重要的.

总体来看,影响集成电路产业的外在因素方面,出口、内需以及投资依然是拉动国内集成电路产业发展的“三驾马车”.随着国内集成电路产业对外依存度的不断提高,出口将成为影响产业当前及今后发展走势的主要因素.另一方面,受中国经济崛起和廉价劳动力的吸引,不仅国内各内资芯片制造及封装测试企业,而且国外主要半导体厂商都在不断加大对国内市场的开拓力度,国内市场对国内乃至全球集成电路产业发展的重要性正在不断提升.拓展内需,加快家电和3G等配套IC产品的研发和生产,积极投入移动电视、交通电子等领域的集成电路设计制造,是发展集成电路产业的第一位任务.同时,不断提高创新能力,努力实现企业在特定领域技术和产品的领先地位,不仅是企业克服金融危机的需要,也是长远发展的需要.