基于组合赋权 TOPSIS 法的城市轨道交通装备制造业集群竞争力评价

王朝阳，薛 锋, ，陈崇双

（1.西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 611756；2.西南交通大学 综合交通运输智能化 国家地方联合工程实验室，四川 成都 611756；3.西南交通大学 数学学院，四川 成都 611756）

0 引言

城市轨道交通作为公共交通的重要组成部分，具有运量大、速度快、安全环保等特点，是缓解城市交通问题的有效途径。城市轨道交通的快速发展刺激了轨道装备的市场需求，为装备制造业带来广阔的发展前景。2015年5月国务院印发《中国制造2025》战略文件，从国家层面提出重点发展轨道交通装备制造业，建立世界领先的轨道交通产业体系。

产业集群是产业发展的重要组织形式，目前已成为推动区域经济发展的重要动力。我国城市轨道交通装备制造业正处于快速发展阶段，催生了不同规模的产业集群。产业集群的出现有利于优化资源配置、提高产业生产效率和竞争优势，因此，对城市轨道交通装备制造业集群竞争力开展评价研究，有助于全面掌握区域产业集群发展水平，推动城市轨道交通装备制造业高质量发展。

关于产业集群竞争力评价的研究主要集中在理论和应用2个方面。在理论研究方面，Porter[1]认为产业集群竞争力取决于4个主要因素与2个辅助因素，提出钻石模型，为集群竞争力研究奠定了基础；Padmore等[2]对钻石模型进行改进，建立考虑基础、市场与企业3个要素的GEM模型，提出集群竞争力的定量评价方法。在应用研究方面，王素君等[3]运用区位熵针对河北省装备制造业集群进行识别，通过建立集群竞争力评价指标体系，采用因子分析法进行评价研究；何太碧[4]从产业链稳定性的视角构建汽车后市场产业集群竞争力评价指标体系，运用结构方程模型和模糊层次分析法，对成都汽车后市场产业集群竞争力进行评价；黄倩等[5]基于复杂网络理论与改进PageRank算法，分析轨道交通产业集群的网络特征，识别出集群内重点企业。

在分析产业集群竞争力内涵的基础上，针对城市轨道交通装备制造业特点，构建评价指标体系，建立基于组合赋权TOPSIS的产业集群竞争力评价模型，以沈阳城市轨道交通装备制造业集群为研究对象进行实证分析，量化评价城市轨道交通装备制造业集群竞争力水平，为产业集群发展规划提供理论支撑和实践指导。

1 城市轨道交通装备制造业集群竞争力评价指标体系构建

1.1 城市轨道交通装备制造业集群发展现状

城市轨道交通装备制造业集群是指在一定区域内，大量城市轨道交通装备制造企业和科研机构、金融机构、行业协会等，依靠分工协作关系在空间上集聚形成的有机群体[6]。经过多年发展，我国城市轨道交通装备制造业集群已形成集研发设计、零部件生产、车辆制造、检测维修等为一体的完整产业链，发展态势良好。从行业层面来看，2019年规模以上城市轨道交通装备制造企业实收资本130.2亿元，创近5年新高；轨道交通发展速度不断加快，2019年末我国城市轨道交通运营里程6 736.2 km，完成建设投资5 958.9亿元（不含港澳台）；国务院出台《关于进一步加强城市轨道交通规划建设管理的意见》等政策文件支持城市轨道交通建设，为城市轨道交通装备制造业健康发展提供了良好的环境。从企业层面来看，盈利能力与市场能力不断增强。作为我国轨道交通装备制造的龙头企业，2019年中国中车股份有限公司营业利润158.2亿元，同比增长7.4%，占据了我国地铁车辆约90%的市场份额，并积极开拓国际市场，出口产品覆盖全球100多个国家和地区。

1.2 评价指标体系构建

城市轨道交通装备制造业集群竞争力是指在市场竞争环境下，某一地区的城市轨道交通装备制造企业在生产规模、产品盈利、市场获取等方面，表现出优于竞争对手的能力[7]。产业集群竞争力评价指标大致可分为显示性指标和解释性指标2类，前者反映竞争力的结果和外在表现，后者反映竞争力的来源和决定因素，用来解释集群竞争力产生的原因[8]。由于集群竞争力主要来源于要素投入和外部环境，表现在生产、盈利与市场获取等方面，因此选取投入能力和发展环境作为解释性指标，产出能力和市场能力作为显示性指标，建立包含4个一级指标和18个二级指标的评价指标体系。城市轨道交通装备制造业集群竞争力评价指标体系如表1所示。

表1 城市轨道交通装备制造业集群竞争力评价指标体系Tab.1 Competitiveness evaluation index system of URT equipment manufacturing industrial cluster

（1）投入能力。投入是决定产业集群竞争力的物质基础，反映了集群发展的基本条件和各种生产要素的情况，通常包括人力、财力和物力3个方面，由于物力的投入难以量化统计，重点考察人力与财力投入。考虑到集群的基本组成单元是企业，因此可以用规模以上企业数量和从业人员总数反映人力资源投入，用主营业务成本和资本总投入反映资金供给情况。

（2）产出能力。产出反映集群生产经营活动产生的经济效益，也在一定程度上体现了集群内企业的生产能力和管理水平。工业总产值反映产出的工业产品规模，整车生产数量直观反映整车产能，这2个指标衡量集群的生产能力；销售利润率是利润总额与营业收入的比值，流动资产周转率是主营业务收入与流动资产的比值，反映流动资产的周转速度，这2个指标衡量集群的盈利能力；全员劳动生产率用总产值与从业人数之比表示，反映集群人力投入产生的效益，是生产管理水平与职工素质的综合体现。

（3）市场能力。市场能力反映集群企业开拓市场、获取市场份额的能力。市场占有率是集群营业收入占全国城市轨道交通装备制造业营业收入的比重；产品销售率是集群销售产值与工业总产值之比；区域市场集中度反映集群在区域制造业市场中所占份额，用集群工业总产值与区域制造业总产值之比表示；产业外向度表示产品的区域输出程度，衡量集群对外开放程度及外部市场扩张能力。

（4）发展环境。发展环境是产业集群竞争力的重要支撑，反映了集群所在区域的经济、科技、政策发展水平及市场需求。人均地区生产总值反映区域社会经济的整体发展水平；区域研发经费投入强度反映科技创新环境，用全社会研发经费占GDP比重表示；公共设施建设投资反映政府对城市轨道交通基础设施建设的支持力度；城市轨道交通客运量占公共交通客运量比例和城市轨道交通运营里程这2个指标反映市场需求。

2 城市轨道交通装备制造业集群竞争力评价方法

产业集群竞争力评价是一个复杂的多指标决策问题，指标权重与评价方法的合理性至关重要。常见的赋权方法分为主观和客观2种，采用主客观组合赋权法确定权重，并结合TOPSIS法评价集群竞争力。研究方法综合考虑专家经验和数据规律确定指标权重，减少人为因素影响。

2.1 基于组合赋权的指标权重确定

2.1.1 G1法确定主观权重

G1法又称序关系分析法，是在层次分析法的基础上改进得到的一种主观赋权方法。与层次分析法相比，G1法在确定指标权重时无需构造判断矩阵，有效避免了指标过多时一致性检验不通过的情况[9]，且计算过程更加简便，具体步骤如下。

（1）确定评价指标序关系。设有n个指标组成集合X= {x1，x2，…，xn}，如果指标xi的重要度大于xj，则记为xi＞xj。根据专家意见，将指标的重要程度从大到小排列，确定指标的序关系为，其中表示按重要度排序后的第i个指标。

（2）确定评价指标的相对重要程度比[9]。由专家确定相邻指标与x*k重要程度的理性判断比值其中和w*k分别表示指标和x*k的权重。

（3）计算指标权重。根据rk取值得到第n个评价指标的权重w*n，计算公式为

则第k- 1个指标的权重为

2.1.2 改进CRITIC法确定客观权重

CRITIC法[9]根据指标的对比强度和冲突性确定权重，同时考虑了指标的差异性和关联性。改进CRITIC法通过变异系数反映差异性，采用相关系数的绝对值衡量关联性，并引入熵权法中信息熵的概念修正指标信息量，计算步骤如下。

（1）数据标准化。假设有m个年份，n个评价指标，第i个年份的第j个指标xij构成原始数据矩阵X= （xij）m×n，采用极差标准化方法对原始数据进行处理，由于均为正向指标，计算公式为

式中：aij为标准化后的数据值，0≤aij≤1。

（2）计算变异系数与相关系数。变异系数反映了指标的对比强度，计算公式为

式中：vj为第j个指标的变异系数；sj和分别为第j个指标的标准差和平均值。

根据标准化数据矩阵A= （aij）m×n，计算指标间的相关系数rjk，则第j个指标与其他指标的冲突性量化值为

（3）计算指标信息量与权重。使用熵权法计算指标信息熵，对指标信息量进行修正，计算公式为

式中：Mj为第j个指标包含的信息量；ej为第j个指标的信息熵；fij为第j个指标下第i个年份指标值的比重。

对信息量进行归一化，得到第j个指标的权重cj为

2.1.3 加法集成法确定组合权重

为充分发挥主客观赋权方法的优势，使指标权重更加合理，采用加法集成法确定组合权重。假设wj和cj分别是由G1法和改进CRITIC法得到的权重，则组合权重θj为

式中：α，β分别为主观权重和客观权重的重要度系数，且满足α2+β2= 1 （α，β＞ 0）。

组合赋权的关键是确定α和β的取值，使评价结果最优。将所有评价对象综合评价值之和记为Y，基于被评价对象之间差异最大的思想，建立以下优化模型。

利用拉格朗日条件极值原理，分别求出主客观权重比例系数并进行归一化，可得

式中：α*和β*分别为主观和客观权重的最优组合系数。因此组合权重θj=α*wj+β*cj。

2.2 基于TOPSIS的产业集群竞争力评价模型

TOPSIS法又称为理想解法，基本原理是构造评价指标的正理想解和负理想解，通过计算每个评价对象与正、负理想解的距离进行排序，计算步骤如下。

（1）构造加权规范矩阵。利用标准化数据矩阵与组合权重，构建加权规范矩阵Z= （zij）m×n，其中zij=aij×θj。

（2）确定正负理想解。由于所有指标均为正向指标，因此正理想解为各指标所有年份中的最大值，负理想解为各指标所有年份中的最小值，分别记为Z*，Z0，则

（3）计算相对贴近度。采用欧氏距离计算公式得到每个评价对象与正、负理想解的距离Si*和Si0，公式为

为综合反映这2个距离，计算各评价对象的相对贴近度Ci*，即

可知Ci*∈ [0，1]，Ci*数值越大，表明第i个评价对象越接近最优水平。

3 实例分析

参照国家统计局制定的国民经济行业分类标准，考虑数据的可得性，以沈阳2012—2019年城市轨道交通装备制造业集群为研究对象，运用组合赋权TOPSIS方法对集群竞争力进行评价研究，数据来源于《沈阳统计年鉴》《中国工业统计年鉴》及《中国统计年鉴》。

3.1 产业集群竞争力评价

根据G1法的基本原理设计调查问卷，采用专家咨询法得到各层评价指标的序关系和重要程度比，由公式（1）和公式（2）求出每位专家对各指标的赋权情况并取平均值。同时将指标原始数据依次代入公式（3）至公式（8），利用改进CRITIC法计算客观权重；最后将主客观权重进行组合，由公式（11）求得归一化后的比例系数α*= 0.543 6，β*= 0.456 4。评价指标组合权重如表2所示。

根据表2中的组合权重构造加权规范矩阵，使用TOPSIS法计算各年份与正负理想解的距离及相对贴近度，得到2012—2019年沈阳城市轨道交通装备制造业集群竞争力水平如表3所示。根据表3数据，进一步绘制4个一级指标竞争力评价值的变化趋势，2012—2019年沈阳城市轨道交通装备制造业集群一级指标竞争力评价值如图1所示。

表2 评价指标组合权重Tab.2 Combination weighting of evaluation indexes

表3 2012—2019年沈阳城市轨道交通装备制造业集群 竞争力水平Tab.3 Competitiveness level of Shenyang URT equipment manufacturing industrial cluster from 2012 to 2019

3.2 结果分析

从评价指标的组合权重来看，区域市场集中度、资本总投入、主营业务成本、产品销售率、工业总产值5个指标的权重位于前列，表明这些指标对集群竞争力的影响较大，重要度更高，在发展城市轨道交通装备制造业时应给予重点关注。

由表3中数据可以看出，2012—2019年沈阳城市轨道交通装备制造业集群竞争力水平由0.326 8增长为0.410 0，呈现缓慢上升的趋势，表明随着工业化进程加快和经济社会发展，沈阳城市轨道交通装备制造业水平持续提高。其中，2012—2016年集群竞争力稳步提升，年均增长率为13.23%；由于2017年沈阳工业经济增速放缓，集群生产效率降低，产出能力和市场能力均出现明显下降，导致竞争力同比下降12.38%；2018年得益于生产能力的大幅提升，集群竞争力同比增长41.02%，达到峰值0.652 4；2019年沈阳出台相关政策加快新旧动能转换，对装备制造业进行改革，化解钢铁等过剩产能，推动传统制造业转型升级和新动能发展，导致集群竞争力水平降幅明显。

（1）投入能力呈现先快速上升后持续下降的趋势，评价值由2012年的0.059 8上升到2019年的0.436 7，整体增长明显。2012—2017年集群投入水平处于快速提升阶段，年均增速超过50%，主要原因是这一时期沈阳经济处于快速发展阶段，《沈阳市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》提出要重点发展轨道交通装备制造业，建立先进装备制造产业园，政策的实施有效促进了资源投入的增加，从业人员总数、主营业务成本年均增长59.26%，33.22%，极大地提升了集群的投入能力。2017年后集群的人力和资金投入均出现下降，年均降幅20.82%和18.04%，导致集群整体投入水平持续降低，在2019年降至0.436 7，但对整体竞争力的贡献依然明显。

（2）产出能力表现出先缓慢上升后下降波动的态势，评价值由2012年的0.417 1下降为2019年的0.324 3。2012—2015年间各二级指标不断波动变化，产出水平处于缓慢上升阶段，竞争力增幅并不明显；尽管2015—2017年集群投入不断增加，但总产值、流动资产周转率和劳动生产率均大幅减少，集群产出能力持续下降，并在2017年达到历史最低值0.256 2，主要是这一时期沈阳的工业发展整体呈下降趋势，集群缺乏良好的经济环境，且产业生态体系和专业化分工协作机制尚不完善，导致投入的生产要素未能发挥出应有的作用。除销售利润率外，其他指标在2018年均出现明显上升，集群产出能力快速增长至最高点0.811 8，为2017年的3.17倍；但由于2019年沈阳对装备制造业进行深化改革，实施新旧动能转换，缩减了生产要素投入，导致集群各项产出指标明显下降，尤其是利润出现负增长，企业严重亏损，产出能力急速下降。

（3）市场能力总体呈现波动上升的趋势，评价值由2012年的0.335 8增长为2019年的0.379 5。 2012—2016年集群市场竞争力实现年均13.01%的增幅，主要得益于这一时期集群发展环境良好，生产要素投入持续增加，各项指标整体呈上升趋势。由于2017年集群生产效率较低，区域市场集中度与产业外向度明显下降，市场能力同比下降19.28%；2018年生产能力提高，集群总产值在区域制造业中的占有率明显增长，市场能力同比增长60.74%。但由于2019年沈阳进行新旧动能转换，导致集群产品质量无法满足国内市场需求，经济效益变差，主营业务收入和产值降幅均超过70%，市场占有率、产业外向度等受到直接影响，市场能力再次出现显著下降。

（4）发展环境整体表现出波动上升趋势，评价值由2012年的0.424 9上升为2019年的0.676 4， 发展态势较好。分指标来看，人均地区生产总值持续增加，年均涨幅5.50%，为集群发展提供有力的经济支撑；研发经费投入强度呈下降趋势，由2012年的3.22%下降到2019年的2.64%，表明集群缺乏良好的创新环境，不利于企业的科技创新活动；公共设施建设投资呈波浪型发展态势且变化较大，表明政策环境尚不稳定；城市轨道交通客运量占公共客运量比例与城市轨道交通运营里程这2个指标分别保持11.63%和16.81%的年均增速，表明沈阳的城市轨道交通发展总体向好，这将有利于装备制造业的发展。

4 结束语

城市轨道交通装备制造业作为我国重点发展的高端产业，产业集群已初具雏形，但装备制造业强国建设依然任重道远。基于组合赋权TOPSIS方法对沈阳城市轨道交通装备制造业集群竞争力进行评价，研究表明，评价指标体系能较为合理地反映产业集群的发展状况，评价方法有效可行，所得结论可以为沈阳发展城市轨道交通装备制造业提供参考。然而集群竞争力还受到技术创新、相关支撑产业等因素的影响，下一步要进行深化研究。