基于服务型制造的战略性新兴产业集群服务绩效评价

■ 陈郁青 副教授 王文平 教授（1、扬州职业大学管理学院江苏扬州 500 、东南大学经济管理学院 南京 11189）

引言

我国《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》明确指出：要促进新兴科技与新兴产业深度融合，把战略性新兴产业培育发展成为先导性、支柱性产业。以此为背景，各级政府纷纷把战略性新兴产业的培育和发展列入工作重点，掀起了新一轮围绕着战略性新兴产业的经济发展浪潮。

服务型制造是融合制造与服务的新型产业形态，它通过产品和服务融合、客户全程参与、企业相互提供生产性服务和服务性生产，来整合分散化的制造资源，从而实现制造价值链中各利益相关者的价值增值，达到高效创新（孙林岩等，2007）。因其整合、增值和创新的特征，服务型制造正成为制造业发展的趋势和潮流。

只有坚持技术创新与商业模式创新并举，结合新兴技术发展不断引入和探索新型的商业模式、盈利模式和组织模式，才能真正实现战略性新兴产业的可持续发展（荆浩等，2011），中国战略性新兴产业也有必要通过服务价值增值来增强竞争力和提高国际地位。目前国内外关于战略性新兴产业集群的研究已从其战略意义、产业特征和发展思路等方面展开，但对于战略性新兴产业集群服务转型的研究尚比较缺乏，本文试图将服务型制造的理论应用于战略性新兴产业集群的发展，运用决策科学的理论和分析方法研究战略性新兴产业集群服务绩效评价，并以扬州半导体照明产业集群为例进行验证。

战略性新兴产业集群服务绩效要素体系及评价指标体系

战略性新兴产业集群的服务型制造表现形式有：制造企业相互提供的生产过程服务（如制造环节外包）、服务企业为制造企业提供的生产性服务（如设计、人力资源、营销服务等），以及制造企业和服务企业交叉融合共同给最终消费者提供的效用服务（如个性化定制）等（李刚等，2010）。本文在相关文献的基础上，将战略性新兴产业集群的服务要素体系划分为五个类别，并将之作为服务绩效指标划分的理论依据。五个服务类别分别是：物流服务（包括运输服务、场站服务和货代服务等）、信息服务（包括信息传输服务、计算机服务与软件服务等）、金融服务（包括信贷与融资租赁服务、风险投资与直接融资服务、保险服务等）、科技服务（包括研发服务、专业技术服务、科技交流服务等）、商务服务（包括流通服务、专业辅助服务等）。各服务类别所包含的服务要素及其服务内容如表1所示。

在对战略性新兴产业集群服务绩效的内涵与特征进行分析和研究的基础上，本文将战略性新兴产业集群服务绩效评价体系划分为三个层次。其中第一层次为目标层，即战略性新兴产业集群服务绩效；第二个层次为准则层，由物流服务绩效、信息服务绩效、金融服务绩效、科研技术服务绩效、商务服务绩效五个维度构成；第三层次为指标层，是围绕五个维度的关键要素筛选出来的20个高特征性指标。具体评价指标中既有定性指标，也有定量指标，在评价实施过程中对于定性指标采用专家评分法量化，定量指标则由实际数据评价对象的总体水平转换为相应得分（见表2）。

表1 战略性新兴产业集群服务型制造的服务要素体系

研究方法

网络层次分析模型基于层次分析模型（Analytic Hierarchy Process，AHP）提出。在求解过程中，AHP法假设各个阶层的要素相互独立（independence），而现实中需要决策的问题则通常存在相依（dependence）或回馈（feedback）关系，过度简化则会导致评估结果偏差。网络层次分析法充分考虑了要素间的相依及回馈关系，比较符合现实决策中问题的复杂状况。ANP架构包括控制层和网络层，控制层是指准则与次准则之间的网络关系，而网络层则描述影响决策准则的元素（element）与决策准则的群组（clusters）之间的网络关系。ANP架构使得网络的内部元素及群组能够以任何方式相连结，并进一步地以数值尺度转换为比例尺度得出元素间及群组间相互影响的权重大小。

借助网络层次分析法确定绩效评价体系中指标权重的步骤为：建立问题的网络层级架构；进行各决策准则成对比较；专家偏好整合；建立成对比较矩阵；计算特征值与特征向量；一致性检定；超级矩阵运算；汇整评估因子权重。应用ANP 法需完成较为繁琐的超级矩阵计算及迭代收敛计算过程，超级决策软件（super decisions）的开发和应用极大地简化了这一过程，提高了ANP 在决策评价等实际问题处理中的实用性及精确性（Saaty T L，2004）。

基于ANP的服务绩效评价模型构建

根据前一部分建立的战略性新兴产业集群服务绩效指标体系，基于网络分析法的基本思想，本文构建了基于ANP的服务绩效评价网络层级架构（见表3），元素组内各指标及不同元素组下的各指标都有相互依赖的关系。为确定各指标间的作用关系，本研究共发放两份问卷，第一份问卷利用成对比较的方式找出次准则间是否具有相依关系。而第二份问卷则对具回馈关系及相依关系的次准则做成对比较。

本文第一份问卷调查共发出15 份问卷，对象为服务型制造领域的专家学者以及制造及服务企业的管理者，对问卷结果采用德尔菲法征询后得到网络结构中的因子影响关系表，如表3所示。

第二份问卷依据第一次的调查结果采用汉堡模式设计，问卷共发出80份，对象为政府行业主管部门负责人、服务型制造领域的专家学者以及企业管理者，问卷共回收43份，总计有效问卷69份。这69份原始问卷数据经几何平均后的数值作为问卷中的准则成对比较后的值构成因子矩阵表。基于网络层次分析法的运算原理与求解步骤，利用Super Decisions软件求得战略性新兴产业集群服务绩效评价指标的权重如表4所示。

表2 战略性新兴产业集群服务绩效评价指标体系

表3 网络结构中的因子影响关系表

绩效指标的无量纲化与绩效评价

战略性新兴产业集群服务绩效指标体系涵盖5大类20个具体指标，具体指标的实际意义各不相同，表现形式和作用趋向也不一致。在前一部分指标权重确定工作完成的基础上，本阶段需要对评价指标数值进行无量纲处理，把不具可比性的相关指标转化为一个相对的数量化值，以便进行综合运算。常用的绩效指标主要有三种类型：要求数值越大越好的正指标，要求数值越小越好的逆指标，还有要求数值以适中为好的适度指标。本文中指标体系所包含的指标主要为正指标和适度指标，对应的转换公式分别为：

正指标：

适度指标：

扬州半导体照明产业是扬州市重点发展的战略性新兴产业之一，近年来，扬州大力推动国家半导体照明高新技术产业化基地建设，积极探索“政策体系、科技人才、示范应用”三者结合的新型发展模式，形成了“衬底材料-外延片-芯片-封装-应用”的完整产业链条，一个在国内外具有一定影响力的半导体照明产业集群已初步呈现。截至2013年底，扬州半导体照明产业集群已有相关生产企业58家，其中收入亿元以上企业36 家，2013年实现总产值达290亿元，税收2.78亿元、利润8.05亿元。基于表2所示的指标类型和上述公式，本文对扬州半导体照明产业集群服务绩效评价指标的原始数据进行无量纲化处理，结果如表5所示。

表4 评价体系中指标ANP权重

表5 扬州半导体照明产业集群服务绩效指标及无量纲化结果

结论与展望

战略性新兴产业集群的服务绩效涉及到物流、信息、科技、金融、商务等多个方面的要素，因此相关的评价指标体系需要同时考虑多个服务因素与内容，而这些因素既具有不确定性，且相互影响和干扰。本研究依据系统性原则和可操作性原则，建立了易于获取和量化的战略性新兴产业集群服务绩效指标体系，并尝试将ANP 方法应用于战略性新兴产业集群服务绩效的评价中，既解决了指标之间的相互影响问题，又提高了评价的准确性，具有一定的应用价值。受制于主观上的能力局限和客观上的资源约束，本研究尚有以下方面有待进一步探索：服务绩效评价的指标选择主观性较强，有待于进一步筛选完善；有关服务绩效要素间的相互关系以及比较优势的数据收集和问卷调查在数量和质量方面可进一步加强；如何根据评价结果来进行针对性改进以提高战略性新兴产业集群服务绩效，则更是需要在实际应用中不断完善和探讨的问题。

1.孙林岩，李刚，江志斌等.21世纪的先进制造模式—服务型制造[J].中国机械工程，2007，18（19）

2.荆浩，陈静，孟左飞.基于商业模式设计的战略性新兴产业发展研究[J].沈阳航空航天大学学报，2011（6）

3.李刚，孙林岩，高杰.服务型制造模式的体系结构与实施模式研究[J].科技进步与对策，2010（7）

4.Saaty T L.Decision Making with Dependence and Feed back [M].RWS Publication,Pittsburgh,PA,1996

5.Saaty T L.Decision Making the Analytic Hierarch y and Network processes (AHP/ ANP) [J].Journal of Systems Science and Systems Engineering,2004(13)