我国汽车再制造产业绩效研究

潘福林， 刘 磊

（1．长春大学管理学院，吉林长春130022；2．吉林省质量认证中心，吉林长春130022）

我国汽车再制造产业绩效研究

潘福林1， 刘 磊2

（1．长春大学管理学院，吉林长春130022；
2．吉林省质量认证中心，吉林长春130022）

文章结合汽车再制造产业特点，设计了我国汽车再制造产业缋效评价体系，应用熵权模糊综合评价模型，客观评价了我国汽车再制造产业绩效，分析得出我国汽车再制造产业发展尚处于起步阶段，未能形成产业化规模，整体绩效还有待于进一步提升，亟待修订汽车再制造产业相关法律法规，加大汽车再制造产业政策激励，建立汽车再制造产业技术标准体系，优化汽车再制造产业逆向物流网络，提高社会认同度等政策建议。

汽车再制造；绩效评价；熵权模糊综合评价；政策建议

一、引 言

汽车再制造体现了以人为本、全面协调可持续发展的本质要求，有利于提高资源的利用效率，有效发挥我国的制造业优势，促进产业结构优化升级，培育新的经济增长点，是构建循环经济，建设资源节约型、环境友好型社会的重要组成部分。1999年6月，在西安召开的“先进制造技术”国际会议上，徐滨士等发表了“表面工程与再制造技术”的学术论文，在国内首次提出了“再制造”的理念。经过十多年的研究和探索，汽车再制造理论、技术已经得到成熟发展，适合中国国情的逆向物流回收理论也逐渐成熟，相关政策、法规也陆续出台。汽车再制造是在产品全寿命周期设计和管理思想的指导下，充分利用废旧汽车产品中蕴含的二次资源，运用先进的表面修复、改造技术，按照严格的产品标准，使之恢复原有性能甚至形成新性能的产业化制造过程。汽车再制造的实质就是延续汽车的使用寿命，包括以下两个主要部分：（1）加工再制造——对于达到物理寿命和经济寿命而报废的汽车零部件，在失效分析和寿命评估的基础上，把其中有剩余寿命的废旧零部件作为再制造毛坯，采用先进技术进行加工，使其性能迅速恢复，甚至超过新品；（2）性能升级——性能过时的汽车零部件往往是几项关键指标落后，采用新技术镶嵌的方式对其进行局部再制造，就形成了跟上时代性能要求的“全新生命”汽车再制造产品。

汽车再制造在我国还是一个尚未被广泛认知的领域，需要在理论上深入研究，在实践中不断探索。当前学术界关于汽车再制造的研究主要集中在三个方面：一是从技术的视角探讨汽车再制造工艺技术和汽车再制造产品的再制造性评估；二是从过程的视角探讨汽车再制造全生命周期中的一个或者几个子系统；三是从可持续发展视角探讨汽车再制造的经济效益、生态效益和社会效益。本文的研究旨在从多维视角构建我国汽车再制造产业绩效评价体系，基于多层次熵权模糊综合评价模型系统评价我国汽车再制造产业的综合绩效水平。

二、我国汽车再制造产业绩效评价指标体系构建

我国汽车再制造产业从无到有，产业规模不断壮大，在探索旧件回收、汽车再制造、再制造产品流通体系及监管措施等方面取得了积极进展。2008年，14家企业成为汽车零部件再制造试点企业。到2009年底，我国已形成汽车发动机、变速箱、转向机、发电机共23万台套的再制造能力。2010年初，国家发改委会同国家工商总局发布了汽车零部件再制造标志，为再制造产品的规范流通创造了条件。2010年5月，国家11部委联合印发的《关于推进再制造产业发展的意见》，明确了今后一段时期我国汽车再制造产业发展的指导思想和主要任务，提出了完善再制造产业发展的政策保障措施。目前，我国汽车再制造试点工作正在形成规模化的循环经济产业链，走出了一条适合我国国情的运行机制和管理模式道路，其在国民经济中的重要地位与日俱增。

发展汽车再制造产业是一项涉及面广、综合性强的系统工程。为了全面、客观地考核与评价我国汽车再制造产业的发展状况，利用相应的数据信息资料，建立一套设计合理、操作性较强的汽车再制造产业评价指标体系，为政府、行业及其企业制定发展规划、加强管理及决策的依据提供支持是十分必要的。在理清汽车再制造产业运行特点，准确把握产业发展趋势的基础上，按照科学性和可操作性原则，本文采用多层次目标体系结构评价我国汽车再制造产业绩效水平。其中，目标层是汽车再制造产业绩效，主因素层选用了经济指标、技术指标、综合利用指标、产品指标和社会指标，指标层则把主因素层分解成26项具体指标（见表1）。

1．经济指标

大力发展再制造产业是实现经济与环境资源效益双赢的重要方式，如果只有社会效益，不能兼顾经济效益，就会缺乏发展的内在动因。经济指标涵盖了汽车再制造产业运营效益指标，全面反映了汽车再制造产业的获利能力和投入产出状况。其中，全生命周期成本是指汽车再制造产品经过论证、设计、生产和使用，一直到最后报废的整个生命周期内，所发生的与该产品有关的所有成本，包括产品设计成本、制造成本、销售成本、维修成本、使用成本和回收报废成本等。

2．技术指标

技术创新是汽车再制造产业实现可持续发展的生命线，是赢得竞争优势的重要途径。中国特色的汽车再制造产业拥有自主知识产权的核心技术和关键共性技术，可以提升传统制造业的科技含量，推动循环经济的发展。汽车再制造产业技术创新的关键要素包括资金、人才、设备、时间周期、创新转化能力等。其中，新产品开发提前期是衡量汽车再制造产品研发能力的及时性指标，包括从出现市场机遇到发现市场机遇，从发现机遇到研发成功，从研发成功到汽车再制造新产品上市和从汽车再制造新产品上市到取得销售收入的时间。科技成果转化率是最后转化为汽车再制造产品的科技成果与所有孵化成果的比例，即具有实用价值的创新性汽车再制造技术成果应用数与技术成果总数的比值。

3．综合利用指标

综合利用指标主要反映通过减量化、再利用和资源化，从源头上减少资源消耗和废物产生，降低废物最终排放量、减轻环境污染的成果，代表了以“效益”和“环境”的双重优化为目标，积极构建节能减排型产业体系，实现资源综合利用和控制环境负荷有机统一的能力。其中，旧件残值利用率是根据规定的使用年限、保养程度、性能等对使用过的汽车零部件进行综合评估后得出的剩余使用程度。该指标描述了资源化利用程度，废物转化为资源，即“资源化”的成效，重复利用率越高，说明汽车再制造产业功能发育得越完善。生产能力利用率是汽车再制造产业实际产量与计划能力、设计能力或理论能力的比率。它主要取决于设备的现代化水平、操作人员技术的熟练程度、工艺过程和操作方法的改进以及加工材料的质量、性能等因素。

4．产品指标

产业化、市场化是汽车再制造产业做大做强的必然方向。发展汽车再制造必须要真正走向市场，拥有自己的竞争力，重点体现为提高顾客满意度，持续改进质量控制体系。其中，产品标准化系数是评价产品标准化程度的指标，是衡量产品标准化、通用化和简化程度的参数，即标准件与通用件产值之和与全部零部件产值的比值。质量损失率是产品质量成本的内部损失成本与外部损失成本之和同工业总产值之比。通过质量损失率的统计、核算、分析，可以引导汽车再制造产业加强生产过程控制，促进改进汽车再制造产品结构，寻求经济合理、用户满意的产品质量水平，增加经济效益和社会效益。

5．社会指标

汽车再制造是一项系统的社会工程，必须协调各方面的利益和关系，在政府的统一领导下，与社会组织、社会公众共同构建力量多元、合作互动、主动高效、利益一致的社会网络，注重公共关系和支持社会公益事业。

表1 汽车再制造产业绩效评价指标体系

三、基于熵权模糊综合评价法的中国汽车再制造产业绩效评价

本文通过对多指标评价样本的研究，选用多层次熵权模糊综合评价讲行绩效评价，不仅考虑评价对象的层次性，使评价标准、影响因素的模糊性得以体现，而且将定性与定量因素结合起来，扩大信息量，提高评价精度，使评价结果符合客观实际情况。该方法以信息论中的熵技术计算各评价指标权重，在模糊论领域中研究汽车再制造产业的各影响因素之间的协调关系，模拟其间的关系，从而达到模糊综合评价我国汽车再制造产业绩效的目的。

1．熵权模糊综合评价模型建立

模糊综合评判是一种多因素评判，即对多因素影响的事物或现象做出总的评价。建立熵权模糊综合评价模型主要包括以下几个步骤：

（1）建立因子集和评价集

因子集是评价指标的集合，它具有层次性。设有m个指标特征值表征汽车再制造产业绩效水平，则由这m个指标构成评价对象的因子集U。其中，一级指标因素集为：U＝｛U1，U2，U3，U4，U5｝，分别表示经济指标、技术指标、综合利用指标、产品指标和社会指标；二级指标因素集为：Ui＝｛Ui1，Ui2，…，Uij｝，Uij表示第i个一级指标的第j个二级指标。

评价集是各种评判结果的集合。设汽车再制造产业绩效评价体系每一个指标的评价集有优秀、良好、中等、合格、差5个等级。为了方便计算分析，列出各评价集对应的评分段及组中值V，如表2所示。

表2 评价集

（2）标准化评价矩阵

由于各项评价指标采用的单位和量纲不同，均需进行标准化处理，这里采用极差标准化。所有指标可分为两种类型：一是正向指标，如工业增加值占GDP的比重、总资产报酬率、投资回报率等，指标值越大，反映绩效水平越高。二是负向指标，如万元产值综合能耗、质量损失率、亿元GDP生产安全事故伤亡率等，指标值越大，反映绩效水平越低。计算公式分别如下，

正向指标：

其中，Xij为Uij指标的实际值，minXi为Ui指标实际值的最小值，maxXi为Ui指标实际值的最大值。通过上述变换，指标实际值Xij就实现了无量纲化，它们被压缩在［－1，1］区间内。

（3）确定隶属度函数

隶属度函数在模糊集合论中占有极其重要的地位。在经典集合中，特征函数只能取0和1两个值，而在模糊集合中，其特征函数的取值范围从两个元素的集合扩大到［0，1］区间连续取值。为了把两者区分开来，就把模糊集合的特征函数称作隶属度函数。隶属度函数是模糊集合论的基础，因而如何确定隶属度函数就是一个关键问题。

从技术的角度看，无量纲化解决了指标间的可综合性问题。隶属函数的建立过程，实际上就是无量纲化的过程。隶属函数就是要建立一个从论域到［0，1］上的映射，用来反映某对象具有某个模糊性质或属于某个模糊概念的程度，即隶属度。这个隶属度是一个相对数，它表明从该评判指标着眼，看被评价对象的相对地位，它也描述了该指标对该评价对象总相对地位的贡献程度。建立了隶属函数，就是把不同尺度的指标值都转化成了同一尺度的隶属度。在我国汽车再制造产业绩效评价指标体系中，既有定性的指标，又有定量的指标，有正向指标也有负向指标。我们在确定对应隶属度时，就必须考虑如何转换成统一的隶属度。所以对于定性指标，采用专家打分法来确定隶属度，调查时可采用前后对比法让专家打分。而对于定量性指标，有许多定量的指标，不需要专家打分来确定其好坏，引入隶属函数进行拟合，以确定隶属度，有利于计算的科学性。

目前建立隶属函数的方法主要有模糊统计法、二元对比排序法和模糊分布等几种。常见的模糊分布有矩形分布、梯形分布、正态分布等，在这几种分布中，以梯形分布最为实用，应用也最为广泛。本文在建立隶属函数时，也采用梯形分布。根据本文指标的性质，需要对正向指标、负向指标两类指标分别建立隶属函数，并且分别用升半梯形和降半梯形隶属函数求隶属度。式中，a1和a2的的评价基准值是衡量该项指标的评价基准。对于有国家明确适用标准的，本文采用国家标准确定基准值；无国家明确标准的，本文参照发达国家（美国、德国、英国、日本）汽车再制造产业实际达到中上等以上水平的指标值或查阅以往数据资料代替该指标的基准值。

①升半梯形隶属函数：

通过上述隶属函数求得rij，就构成了由i个评价指标相对于各评价集隶属度的模糊关系判断矩阵R。

（4）建立权重集

确定权重的方法可分为客观赋权法和主观赋权法。客观赋权法主要根据原始数据之间的关系确定相对重要性，客观地反映数据间的相互关系，尽量消除各因素权重的主观性，由评价指标实测值构成的判断矩阵确定指标权重，使评价结果更符合实际，熵权法就是一种常用的客观赋权方法。主观赋权法是专家根据自身经验对各指标的重要性进行判断，能够正确反映指标与权重的对应关系，但容易受主观意识的影响而带来判断偏差，较难用准确数值表示指标的重要程度，常用于定性分析。

熵的概念源于热力学，是分子运动无序度的度量。在信息论领域，熵被用来度量事物出现的不确定性。信息熵越大，信息的无序度越高，信息的效用值越小；反之，则信息的效用值越大。根据上述原理，熵现在经常被用来确定多元综合评价中权重。在评价指标体系中，某个指标的信息熵越小说明其指标值的变异程度越大，提供的信息量也大，在综合评价中所起的作用也越大，相应的权重也越大；反之，则权重越小。

本文根据信息熵的原理，通过熵权法求得各指标的权重。计算步骤如下：

①计算相对比重Pij

②计算Uij指标的熵值。

根据下式计算得到熵值hij，用来度量Uij指标数据的效用价值，其中，m为评定集中的个数，即m＝5。

其中，n为绩效评价体系中所有指标的个数，至此，就得到了权重向量W。

（5）模型建立

设A为结论集，根据以上所建立的隶属度模糊关系矩阵和用熵权评价方法计算出的权重集，将两者模糊合成，即可得到模糊综合评价模型。首先进行二级模糊综合评判，即运用模糊运算法则将二级指标的隶属度模糊关系矩阵Ri和权重集Wi进行综合运算，得到各一级评价指标对评价集的隶属向量Bi。

其次，进行一级模糊综合评判，将得到的隶属向量Bi与权重W两者模糊合成，得到隶属向量B。

最后，应用模糊运算法则将隶属向量Bi和评语集所赋组中值V进行模糊合成，即求得综合评价结论A。

在实际应用中经常采用的三类模糊算子有：主因素决定型、主因素突出型和加权平均型。主因素决定型的综合评价模型M（∧，∨），突出了隶属度最大和最小项的作用，按取大、取小运算法则进行运算，忽略了其他因素对结果的影响。主因素突出型综合评价模型M（·，∨）和M（∧，⊕）和模型M（∧，∨）比较接近，不仅突出了主要因素，也兼顾了其他因素在评价中的作用，但也丢失了部分信息。加权平均型的综合评价模型M（·，⊕），依权重的大小对所有因素均衡兼顾，比较适用于要求总和最大的情形。

由于汽车再制造产业绩效评价涉及的因素众多，为使评价结果科学合理，就必须充分考虑各种因素的影响，全面的反映各单因素评价的信息，这就要求依权重的大小对所有因素均衡兼顾，因此，本文选用了加权平均型模糊算子M（·，⊕）进行运算，其中，“·”和“⊕”分别为普通实数的乘法和加法，即普通矩阵乘法。

2．中国汽车再制造产业绩效评价指标体系的应用

（1）数据来源

本文采用了文献调研与实际数据相结合的方法，原始数据来源于公开出版的《中国再生资源综合利用年鉴2009》、《环境状况公报》等相关调查统计资料，同时参阅了《工业污染物产生和排放系数手册》、《企业绩效评价标准值2010》。

（2）熵权模糊综合评价

首先将原始数据构成的矩阵进行标准化处理，然后根据隶属度的计算公式，分别计算出评价指标的隶属度判断矩阵R，根据熵权法计算出各评价指标的熵权W，最后将两者模糊合成，应用加权平均型模糊算子M（·，⊕）进行运算即得到模糊综合评价模型。

（3）评价结果分析

评价结果显示我国汽车再制造产业整体绩效值为69．9115，评价等级为“合格”等级的上限，接近于“中等”等级的下限。它比较真实地反映了我国汽车再制造产业尚处于发展初期，产业规划、质量技术标准体系等一系列政策法规也在积极完善当中，试点工作也是刚刚起步，大多数消费者对汽车再制造产品认知度还不高，整体绩效还有待于进一步提升。

根据以上判断矩阵，通过对各个层面的绩效分析，充分暴露了我国汽车再制造产业在发展过程中的隐患。以经济指标为例，工业增加值占GDP的比重度的最大隶属度为31%，对应评价等级为“差”；总资产报酬率最大隶属度为25%，对应评价等级为“中等”；投资回报率最大隶属度为33%，对应评价等级为“合格”；全生命周期成本最大隶属度为39%，对应评价等级为“中等”。由此可知，我国汽车再制造产业链不完整，集约化程度低，直接导致总资产报酬率的发展能力有限，经济效益还比较低下。相比汽车再制造产业工业总产值的持续增长，经济指标的波动说明其生产规模的不断扩大没能带动经济效益的同步增长。

以技术指标为例，研发人员比例最大隶属度为27%，对应评价等级为“中等”；R＆D投入强度的最大隶属度为35%，对应评价等级为“差”；新产品开发提前期最大隶属度为33%，对应评价等级为“中等”；科技成果转化率最大隶属度为39%，对应评价等级为“优秀”。由此可知，我国汽车再制造产业起步虽晚，但发展迅速，多项创新技术处于国际领先，特别是再制造基础理论和关键技术研发取得了重要突破，为我国汽车再制造产业发展打下了坚实基础。

以综合利用指标为例，旧件残值利用率的最大隶属度为28%，对应评价等级为“良好”；工业用水重复利用率的最大隶属度为25%，对应评价等级为“优秀”；万元产值综合能耗的最大隶属度为46%，对应评价等级为“优秀”；工业固体废物综合利用率的最大隶属度为35%，对应评价等级为“良好”；生产能力利用率的最大隶属度为28%，对应评价等级为“合格”；工业废气排放达标率的最大隶属度为31%，对应评价等级为“优秀”。由此可知，汽车再制造产业在节能、降耗、减少污染上效果显著，主要表现为：从产品生命周期的源头，即产品设计阶段就重视汽车的可回收利用性，用循环经济与可持续发展思想指导汽车再制造产业发展模式的构建，并且对闭环供应链的每一个环节给予精心制定和计划，选择绿色工艺和设备进行加工，对材料进行标识，优化可装配和可拆卸性设计，以达到社会、生态、经济综合效益的系统优化，实现绿色采购、绿色设计、绿色制造、绿色营销、绿色消费、废弃物利用与循环等多个环节的支持。但是，我国目前还没有开放汽车废旧零部件自由流通市场，汽车再制造企业只能从汽车维修市场收购一些旧件作为再制造原料，远远不能满足生产和市场的需求，造成设备的闲置和资源浪费。

以产品指标为例，产品标准化系数的最大隶属度为32%，对应评价等级为“优秀”；产品销售率的最大隶属度为24%，对应评价等级为“差”；质量损失率的最大隶属度为36%，对应评价等级为“良好”；顾客满意度的最大隶属度为37%，对应评价等级为“中等”；产品合格率的最大隶属度为25%，对应评价等级为“优秀”；新产品产值率的最大隶属度为34%，对应评价等级为“差”。由此可知，汽车再制造产业尚未形成规模，产能普遍较小。面临的突出问题主要有：目前我国从事汽车再制造的规范性企业数量仍然较少；汽车再制造产品还主要集中在发动机、变速器、电机等附加值较高的汽车零部件上；汽车再制造旧件来源及再制造产品销售渠道不畅通，规范的市场流通体系还没有形成；汽车再制造产业物流信息化程度不高；汽车再制造作为新的理念还没有被消费者、制造企业及社会广泛认同。

以社会指标为例，社会贡献率的最大隶属度为32%，对应评价等级为“中等”；社会公益捐赠比率的最大隶属度为32%，对应评价等级为“优秀”；从业人员比重的最大隶属度为29%，对应评价等级为“优秀”；亿元GDP生产安全事故伤亡率的最大隶属度为55%，对应评价等级为“优秀”；诚信守法经营的最大隶属度为33%，对应评价等级为“优秀”；法制建设的最大隶属度为36%，对应评价等级为“差”。由此可知，汽车再制造产业安全形势总体平稳，社会形象比较好，但企业并没有很好地担负起它的社会责任，主要表现在社会贡献较少，如对扶贫投资项目的投资金额、对慈善公益的捐助金额以及对特定公益事业的支持金额比较少。此外，政策法规不完善，报废汽车回收管理等相关法规亟待修订，有关管理制度亟需健全，技术标准还不完善，缺乏政策激励。

四、结论及政策建议

本文提出了汽车再制造产业绩效评价指标体系，采用熵权模糊综合评价方法进行了合理评价，不仅定量显示出我国汽车再制造产业绩效的实际评价分值，而且分析得出汽车再制造产业对政府政策有很强的依赖性，这对于进一步科学地深化汽车再制造产业的改革提供了可操作的依据。

政府应逐步完善汽车再制造产业的法律法规体系，引入生产者责任延伸制度，完善汽车再制造产品标识制度，有效保护知识产权和消费者权益；研究建立汽车再制造标准体系，制定汽车再制造技术标准和规范；综合采用财政、税收、金融、价格等手段，加大配套政策的支持力度；鼓励关键与共性技术研发和产业化应用，构建汽车再制造产业发展技术支撑体系；继续推进和扩大汽车再制造试点示范领域，以点带面全面推进产业化进程；建立汽车再制造信息管理系统，加强有效分类和回收管理，完善汽车再制造产业逆向回收物流体系；加快培养技术人才，为再制造产业发展提供人才保障；加大宣传和推广力度，增强消费者对汽车再制造产业的认知度。

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The Performance Research on Automotive Remanufacturing Industry in China

PAN Fu-lin1， LIU Lei2
（1．School of Management，Changchun University，Changchun 130022，China；
2．Quality Certification Center of Jilin Province，Changchun 130022，China）

The thesis defines the connotation of automotive remanufacturing，and summarizes the theoretical research achievements of automotive remanufacturing industry．In combination with the features of the industry，the effective indicator system of performance evaluation is built up．It employed the model of entropy power fuzzy synthetic evaluation to make an objective appraisal of the industry’s performance in China．It is concluded that the automotive remanufacturing industry is in an initial development stage，not having formed a scale of industrialization，and the entire performance is under further enhancement．It is urgent and necessary to revise the current laws and regulations related to the industry，strengthen the power of policy support，formulate a series of technical standard system，optimize the reverse logistic network，and raise recognition from the general public．In conclusion，some policy proposal is made．

automotive remanufacturing；performance appraisal；entropy weight fuzzy synthesis evaluation；policy proposal

F270

A

1008-407X（2011）04-0048-07

2011-03-04；

2011-08-09

国家软科学研究计划项目（2006GXS2D071）

潘福林（1960-），男，吉林长春人，教授，主要从事企业可持续发展研究。