制造业生产人效影响因素的比较与思考

卢彦宇

人效提升是制造业企业长期追求的目标，探索影响人效的关键因素也一直是企业管理的重要课题。本文利用分组比较的方法，通过对印制电路板制造行业人效相关数据进行分析，从设备配置、人员设置、生产与产品等维度就人效影响机制进行比较和思考，并就制造业企业如何提升人效提供了相关建议。

当今制造业竞争最为关注的焦点之一是人效问题，人效水平一定程度上能够代表企业生产运营自动化程度、管理精益能力以及核心竞争力。随着近年来人口老龄化加剧和人工成本上升趋势日益明显，探索影响人效的关键因素逐步成为制造业研究的重要课题。本文以PCB（印制电路板）制造行业上市公司作为研究对象，通过对比财务与业务数据，挖掘影响人效的关键驱动因素，分析影响的机制和逻辑，针对性提出一些改进的建议和思路，为相关企业人效管理的提升提供有价值的参考。

人效衡量

人效衡量的是企业人力资源的投入与对应产出之间的能效关系，效率和效益是体现人效最主要的方式。通常情况下，制造业企业以（生产人员）人均创收衡量人员效率水平，以（生产人员）人均创（毛）利衡量人员效益水平。

人员效率=营业收入/生产人员平均人数

人员效益=毛利额/生产人员平均人数

本文选取了国内PCB行业中2018年度营业收入超过10亿元的上市公司作为样本，以各公司2018年度报告公开披露的数据为依据，对各家公司生产制造的人员效率与效益情况进行了比较。行业内效率最高的企业，人均年产值高达158.2万元/人，效率最低的企业，人均年产值仅为65.8万元/年。行业内效益最高的企业，人均年毛利高达52.1万元/人，效率最低的企业，人均年毛利仅为7.8万元/年。可以看出，行业内人效结果呈现两极分化态势，且两极间差异较为明显。效率与效益的分布趋势大体一致，行业前端水平体现出效率、效益双高，效率与效益之间存在着比较强的联动性。本文将前后端企业分为两个组别，即行业内排名前四位的企业为A组，排名后四位的企业为B组，从设备配置、人员组成与产品维度等方面，探寻差异形成的主要原因。

设备配置

人均设备配置金额。设备配置是影响人效的关键因素，较高的人机备配置比例往往代表了较高的自动化、机械化生产水平。近年来，随着“智能制造”概念被广泛实践，通过高端机器设备配置取代人力配置的效果愈发引人关注。统计发现，A组人均设备配置金额（设备原值/生产人员人数）为73万元/人，体现出了较高的人机配置比例，明显高于行业平均水平（49万元/人），且比例数值超过B组的两倍（33万元/人）。高人效企业近几年或有新项目投资、产能扩展，或进行了并购重组操作，其机械化、自动化优势已逐渐转为人效层面优势。

设备成新率。设备新旧程度能够反映工厂硬件产能的损耗，对生产效率产生影响。设备成新率是考量设备的损耗程度的理想指标，设备成新率较高的工厂生产工艺相对先进，设备稳定度与生产连续性更高，有利于提升人效。关于设备成新率（（设备账面原值-设备累计折旧）/设备账面原值）的统计情况：A组为60%，行业平均为55%，B组为58%。根据各组对照可以看出，设备成新率虽然有所差别，但差异并不明显。A组略高于B组，但几乎处于同一水平，且均高于行业平均值。从统计数据推断，设备成新程度对人效提升虽然具有影响，但并未起到决定性作用。单纯依靠设备投资或更新提升人效的效果并不明显，更多需要通过工厂内部管理、精益化能力、人机合理匹配等多重因素共同作用。

单位折旧产出。机器设备的折旧费用属于工厂固定性支出，无论设备使用与否、产量高低，账务处理上都要按照核算规则计提。单位折旧产出可以能够反映出设备的使用效率，进而工厂整体的体现产能利用率。理论上，较高水平的设备使用效率有助于带动人效的同步提升。实际统计结果显示，A组单位折旧产出为28倍，行业平均为29倍，B组为30倍。B组体现出了相对较高的单位折旧产出水平。可能的原因包括，企业自动化程度不高，产值提升对机器设备依赖相对较弱，而对一线生产人员的依赖程度更强企业对应的产品结构相对简单固定，设备组合与产品线的匹配程度更高，进而设备整体稼动率较高。

人员配置

生产人员比例。生产人员人数占公司总人数的比例能够对人效产生较为明显的影响。随着工厂智能化程度提升，同样产值规划下减员增效效果可以得到体现。合理的生产人员与非生产人员的比例搭配，有助于职能后台为生产一线提供更为全面的支持服务。关于生产人员占比（生产人员人数/公司总人数）的统计情况：A组为54%，行业平均为70%，B组为79%。对比数据可以看出，人效水平与生产人员占公司全部人员的比例呈现出明显的反比关系，即生产人员占公司全部人员的比例越低，所体现出的人效水平越高。

技术人员覆盖度。进一步分解非生产人员的结构，各类人员中（按技术、财务、行政、销售人员划分），技术人员对生产人效提升的协助支持作用最为直接。以每名技术人员能够覆盖支持的生产人员人数为例，每名技术人员可覆盖支持生产人员的人数越少，说明技术支持服务的覆盖深度和效果越好，对人效提升可以起到有效带动作用。关于技术人员覆盖（生产人员人数/技术人员人数）的统计情况：A组为1：3.0，行业平均为1：4.8，B组为1：6.6。基于制造业逐步强调生产工艺技术领先的背景，较多的技术人员可以在单位生产人员身上花费更多的时间和精力，利于保证支持服务质量，拉动生产人效能力的提升。

薪酬激励因素。薪酬激励是提升生产效率的核心因素，良好的激励机制能够给员工带来积极引导，激发生产人员工作的积极性、创造性、尽职度和满意度。笔者采用绝对薪酬和相对薪酬两个层面考虑薪酬激励因素。绝对薪酬即生产人员的人均薪资（含工资、福利、社保及公积金等）;相对薪酬即生产人员人均薪资与非生产人员人均薪资的比例。关于绝对薪酬（主营业务成本中人工成本/生产人员人数）的统计情况：A组为12.37万元·人/年，行业平均为8.60万元·人/年，B组为6.18万元·人/年。关于相对薪酬（生产人员人均薪酬/非生产人员人均薪酬）的统计情况：A组为0.91倍，行业平均为0.67倍，B组为0.60倍。可以得知，绝对薪酬和相对薪酬激励对人效提升的带动作用十分明显，值得注意的是，A组相对薪酬值为0.9，生產人员薪酬与非生产人员薪酬非常接近，B组则差异较大。企业在试图通过提升生产人员薪资待遇水平时，应同时关注不同职能模块人员薪资水平的平衡，以实现切实激励效果，带动人效水平提升。

生产与产品

生产效率。生产的组织安排效率与生产人员的技能熟练程度能够很大程度影响生产效率，高效生产的企业通常存在较短的生产周期。财务上可采用在产品（WIP）周转天数衡量企业平均的生产周期。理论上，同等条件下，高人效企业应该具有更高的WIP周转效率。关于WIP周转天数（期初WIP余额×0.5+期末WIP余额×0.5）×365/营业成本）统计情况：A组10.5天，行业平均11天，B组11天。

从数据结果来看，A组生产周期略短于行业平均值B组水平，高速生产周转对人效提升能够起到一定带动作用，但并不明显，与之前所述的理论预期未能完全相符。原因在于生产效率不仅体现了生产组织效率，还体现的产品制造的难易程度。通过分析各家企业的WIP周转天数发现，周转效率较高的企业存在共同特点，或客户相对集中，或产品结构以低层数、大批量、快捷产品为主;与之相反，周转率较低的企业，产品多样性较强、产品结构复杂，工艺难度相对较大。

产品盈利。产品特征的差异体现在产品价格、材料边际利润率等指标上。相同产量前提下，高附价产品意味着产值与营业收入的相应提高，也有利于拉动人均创收与人均毛利额的提升。在比较不同企业产品结构差异时，可以将材料边际利润率作为一项重要的参考因素。高边际产品结构通常具备高价格、高毛利的潜质，有利于拉动人均收入、人均毛利等人效指标。材料边际利润率（1-营业成本直接材料/营业收入）统计情况：A组为56.5%，行业平均为52.8%，B组为48%。可见产品结构和盈利能力无疑是影响人效的一项重要因素。

结语

通过对比分析，结合业务实际，本文认为针对与提升人效相关性较强的因素，制造业企业可以从诸多方面采取举措。一方面，应坚持推进智能化工厂建设与原有工厂智能化改造，提升自动化水平，提升人均设备金额比例;另一方面，要不断优化人员结构组合，提高技术人员比例，加强对生产一线的支持;同时注重合理平衡生产人员与非生产人员的薪酬水平与相对比例，实现有效激励。此外，应加大力气提高原有设备使用率，提高设备使用年限;不倡导盲目追求新设备购置，或以设备的更新作为人效提升的驱动因素。在此基础上，制造业企业应不断推行企业人才结构转型与变革，降低生产人员比重，重视后台服务尤其是技术人员支持服务的深度与质量，实现生产部门与职能部门的协助互动，带动效率提升。

參考文献：

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