作者：范丽君 孙丽
来源：《科技创业月刊》 2017年第23期
范丽君1 孙丽2
（1.哈尔滨师范大学，黑龙江 哈尔滨 150025；2.山东财经大学 经济学院，山东 济南 250014）
摘要：RFID作为管理领域的新型技术，因其降低成本提高效率受到追捧，但对于生产效率提升效果的疑惑一直是许多企业无法推进这一巨额投资技术的障碍。制造业是RFID技术应用最早的产业之一，基于供应链流程较为精确的梳理了RFID技术在制造业中的功能，凝炼出其对企业生产效率的作用路径，选取使用国内RFID技术应用较早的五粮液集团为案例，使用超效率DEA模型分析测算2002-2015年五粮液集团效率情况，并进一步以RFID投入量为核心变量验证了其对全要素生产率的正向影响效应，结果还显示其控制变量中的盈利能力和滞后一期的政策变量也同样具有正向影响，而规模变量存在显著度不高的负向影响，技术变量效果不显著。
关键词：RFID；制造业生产效率；DEA；五粮液；供应链
中图分类号：F062.9 文献标识码：A DOIdoi：10.3969/j.issn.1672-2272.2017.23.007
引言
RFID（Radio Frequency Identification，射频识别）技术是继条形码技术之后新兴的一项数据采集技术，通过无线射频通信方式实现对采集对象的非接触式的自动识别。利用RFID技术可以对企业供应链过程实时追踪、监控，准确获取与产品相关的诸如种类、数量、规格、生产商、生产时间、到达地、接收者等信息。这种信息的可视性可以使供应链各个节点作业流程优化，产生更高的效率。越来越多的企业在考虑是否要应用RFID技术，又因为此项技术的应用需要较大的前期投入而止步不前，对企业而言这些投入能带来多大的效益？是否有必要投入的问题都亟待研究探讨。
目前对RFID的研究大致集中于两个方面：一是从供应链的整体或局部来研究RFID的应用；二是研究RFID在不同行业的应用。从供应链角度的研究更多地集中在供应链库存控制、订货策略、库存记录不准确、牛鞭效应、RFID的投资评估等方面。国外学者对RFID在供应链中的应用研究较多。如Cathon和Fisher研究了RFID在提高顾客满意度的基础上降低安全库存量，降低供应链管理成本方面的作用；Niemeyer等通过实证研究指出采用RFID技术之后，通过供应商管理库存库存量可以有效降低20%～40%；Rekik等基于报童模型研究了采用RFID消除商品摆放错误的零售商的最优订货策略；Atali， Lee和�zer通过数理模型分析导致库存记录不准确的综合因素，显示出RFID改进库存管理的幅度；Imburgia等研究指出RFID技术可以通过准确的库存信息和需求预测信息有效降低牛鞭效应的影响。从行业角度，RFID在其他行业的应用主要有，动物跟踪、运输车辆管理、服装业、食品追溯、图书智能管理、医疗行业等。国内学者对RFID在供应链的应用研究主要侧重于应用决策和协调机制设计，佟斌等研究了一个两级供应链在不同决策情况下，采用RFID技术对生产商和零售商利润的影响及双方可承担的最大RFID标签成本；范体军等通过数值分析研究研究了假定RFID单位标签成本为一定值的情况采用RFID技术前后分散式供应链和集中式供应链的收益，探讨了契约参数的变化对供应链协调的影
响。张李浩等对不同行业的几种典型供应链契约建立相应的RFID技术应用的成本分摊模型。对行业应用的研究主要集中在食品、农产品、图书馆、汽车产业等。
RFID技术虽然表现出巨大的优势，但投资决策还要慎重考虑回报率及产生效率和效益的时效。目前文献中有关RFID投资效率评估的研究成果国内外都比较少，白俊博等从流程和资源角度；张翼利用ARIS模拟实施RFID前后作业流程证实了RFID的事实改善了入库流程角度；胡志刚从零件制造、整车装配与售后服务3个基本环节应用案例角度分析了RFID技术所产生的效益。鉴于现有研究中定性分析和案例相结合来评估RFID投资效率分析的文献尚且没有，五粮液集团是我国使用RFID技术较早的企业，上市公司历史数据可得性好，本文将在分析RFID对于制造企业全要素生产率影响路径的基础上，以五粮液集团为例，测算RFID技术应用前后的效率，研究效率的影响因素，探究RFID投入和技术、规模、盈利能力以及政策对于效率的影响情况，以期能够为企业RFID投资决策提供一定支持。
1RFID对生产效率的影响机理
RFID技术在制造企业中的应用在库存、生产、销售和售后的各个领域提高了信息化程度，其作用不同于普通要素可以直接转化成产量或者利润，而是在节约成本、信息共享、搜索速度、库存决策等方面发挥作用，提高了要素的使用效率，继而影响整体的生产效率。
1.1基于供应链的RFID技术应用流程
RFID在制造业供应链中的应用研究已经较为全面，综合实际应用情况和研究现状，按照供应链中各个要素相互关系，RFID技术的应用领域大致可以分成六类，分别是原材料供应、生产制造、物流管理、固定资产管理、库存管理、销售与售后管理，并且各个应用领域间通过网络进行信息共享和及时更新，如图1所示。
1.2RFID的影响机理
系统考虑RFID使用对于制造企业效率的影响，制造业的供应链是一个巨大的复杂系统，各个主体和元素通过要素流、产品流、资金流、管理关系等相互作用和影响，因此在分析RFID技术在使用中的影响机理和路径时，应该从系统的角度全面的分析，而不应该仅仅考虑资本回报率这一单一指标。
图2的影响路径图是借鉴了系统因果关系反馈回路的部分思想所做的RFID的在制造业供应链中通过十一个切入点，通过资本投入、管理和销售费用影响到效率、产出和理论的路径，以及每个路径中的影响方向，为分析效率的影响因素设定建立基础。
2五粮液集团RFID投入的全要素生产率
五粮液集团RFID项目2009年启动，通过项目实施建设完成五粮液酒RFID防伪和追溯管理系统，应用主要集中在五粮液RFID防伪标签、五粮液车间及仓库RFID采集系统和RFID电子标签防伪查询机与手持式RFID扫描仪等。
2.1样本确定与变量的选择
本文将采用DEA方法对五粮液集团酒类产品的生产效率进行评价，有关效率的概念采用的也是Farrell的界定方法。利用五粮液集团上市公司年报中2002-2015年的数据为样本，考虑数据的可得性，结合前述对RFID对效率影响的路径的实际情况，投入指标选取酒类企业总资产(百万元)，酒类企业员工数量(人)，酒类企业营业费用（包含销售费用、财务费用和管理费用，百万元）。产出指标选取了酒类企业年毛利润总额（百万元）和库存产品账面价值。所选用数据均来自2002-2015年五粮液集团上市公司年报，具有真实性和权威性。
2.2数据的描述性分析
观测样本年份中从2009年开始销售费用和管理费用明显增长率大幅上升，2010年增长率最高，之后的2011年2012年回落，2013、2014年的管理费用持续回落，但2015年销售费用有所上升，2013年政策因素对酒类市场的影响使得销售和营业收入收到影响较大。酒类营业收入和毛利润2009年左右达到最高点，2013年之后的增长率甚至变为负值，而同时降速更快的是库存商品，从2009年开始库存商品的增长率就开始下降，之后一直处于持续下降过程。此现象除了产品价格下降的因素外，也说明企业在精确生产方面效率提高。
2.3五粮液集团酒类生产效率的计算
利用EMS软件，将处理过的五粮液集团酒类产品数据输入，计算出各类效率值如表1所示，首先，从整体结果可见，从2010年开始效率数值明显大于之前的年份，基于超效率的数据也说明从2010年开始效率水平开始逐年递增，到2014年有一定的下滑，2015年又调整回去。
技术效率的结果表明，2002-2009年以及2014年小于1，其它年份均为1，规模效率的情况也如此。而纯技术效率的结果则显示除了2009和2014年之外，其他年份的纯技术效率都是等于1的，结合规模报酬非增效率TENIRS数值的比较可知，如果TEVRS=TENIRS≠1，则表明被评价的年份处于规模报酬递减区域，而如若相反，TEVRS≠TENIRS，则说明评价年份处于国模报酬的递增阶段，因此2005-2009年和2014年均处于规模报酬递增阶段，而2010-2013以及2015年均处于规模报酬不变阶段。
2.4结果分析
（1）整体效率较高，不论是从技术效率、纯技术效率还是超效率来看，五粮液集团酒类业务的效率值普遍较高，而在使用RFID技术前的2006年也已经处于有效区域进行生产。
（2）存在时间延迟效应，RFID技术的投入初期效率水平较低。2009年-2011年3年的效率值低于2005-2008年，而2012年开始效率值大幅上升，明显高于使用RFID之前的效率值，延迟2年左右。
（3）延迟期过后RFID的正向效应大于负向效应。同时存在正向和负向效应的RFID技术，时间延迟期之后的总效应应该是正的，因为随着应用的不断深入，技术革新成本和固定设备的投入都将降低，负向效应减小，因此会趋于正向效应。比较同样有效率的2006年和2012年的超效率值可以发现2012年的超效率值大于技术使用前2006年。
3RFID对全要素生产率的影响分析
3.1变量说明与模型构建
进一步了解生产效率的影响因素及其作用，鉴于超效率可以更加准确的表述位于前沿面上的效率细微差异，因此选取超效率作为因变量，得到其生产效率影响因素模型如下：TESCRS=β0+β1RFIDt+β2RFIDt－1+β3Tt+β4Kt+β5St+β6Gt－1+ξt
其中， TESCRS为超效率，取百分数形式；Tt为技术投入变量，用技术人员数/在职员工数表示；Kt为盈利能力变量，用净利润/在职员工数（万元/人）表示；St规模变量，用酒类产品的人均营业收入（百万元/人）表示；Gt-1是政策变量，由于滞后性，用上一期政府补助值（百万元）表示；RFIDt表示企业的RFID项目支出（百万元），该项目在2010年才开始有相关数据，从2002—2009年的数据均为0。
3.2计量结果分析
通过平稳性检验、协整检验，显示变量一阶差分平稳且存在协整关系，对五个解释变量进行相关性检验结果发现解释变量间相关性较高，且部分相关系数高过了样本简单回归后的可决系数，说明变量间存在严重的多重共线性，经分步回归，发现技术变量T的对效率的解释度很
小，且十分不显著，在其他变量的基础上加上技术变量T，反而使得解释度变小，因此选择剔除变量T。
经检验政策变量G使用原始数据回归的结果从显著啊性上看远不及使用滞后一期变量，也验证了前述分析中政策作用存在滞后性的前提假说，剩余变量的最小二乘法回归后，结果如表2所示。
结果显示，该模型的自变量能够在89.9%的水平上解释因变量，而在初选的5个自变量中，技术人员比例变量对于五粮液集团生产效率的影响并不显著，而规模变量S还产生了负向影响。根据回归结果可写出模型如下：TESCRS=100.1955+0.0803RFIDt+
0.07665Kt－0.04193St+0.00882Gt－14结论与建议
结果证明RFID技术的应用对企业的全要素生产效率具有正向效应，但滞后性不显著。企业的盈利能力和政府政策对效率具有显著的正向效应，且政策具有一定的滞后性。规模变量在较低的显著度上具有负向效应，技术变量的影响效应不显著。基于以上结果建议如下：
（1）继续推进RFID技术在各个领域的应用，应用领域的推进和联合作用将会使其作用更加明显且产生效用叠加。而且，更广泛的领域的推广可以扩大资源共享程度，增加各种效益的外溢效应。
（2）增加对于RFID技术的政策扶持，在更多的生产和生活领域增加扫描和追踪设备，增加便利性的同时，对于维护消费者权益，打击盗版和侵权等也具有很大的效力。
（3）加大对现有技术人员的培训和激励，刺激其研发新技术的能力。技术变量的不显著性有一定的原因是技术人员所起到的技术进步效应不明显，因此需要对现有技术员进行技术培训，或者淘汰和更替一部分技术人员，以增加技术创新能力，增加要素使用效率。
（4）选择适度规模进行生产，不盲目扩大规模。规模变量成先显著度不高的负向效应，加之前面效率分析中规模报酬的结果表明近年来处于规模报酬不变和递减状态，说明目前五粮液集团的规模不适宜再继续扩大。推而广之，其它企业也是一样，需要控制规模，不盲目扩大。
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（责任编辑吴汉）
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