基于熵權TOPSIS法的產業綜合優勢分析

金王莉

摘 要：我國一直存在趕超戰略論與比較優勢戰略論之爭，本文采用“綜合優勢理論”突破了比較優勢理論和競爭優勢理論的缺陷，形成了產業競爭力分析的新思路和研究方法。本文以蘇州制造業為例，借助熵權TOPSIS法測算，選取深圳制造業為對標，對“蘇州制造”進行綜合優勢的分析，并結合新背景下蘇州制造業的SWOT分析，探究其發展戰略對策。

關鍵詞：綜合優勢 熵權TOPSIS法 蘇州制造業

中圖分類號：F127 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）10（a）-159-04

2013年，德國提出“工業4.0”戰略，標志著第四次工業革命的到來。為此，中國也制定了“中國制造2025”計劃，為中國進入制造強國前列提供了總的指導方針。

蘇州是全國最大的制造業基地之一，2016年蘇州工業總產值（3.6萬億元）超過第一大工業城市上海（3.3萬億元）。可以說，蘇州制造業是“中國制造”的杰出代表。因此，本文選取“蘇州制造”作為研究對象，探尋新背景下的中國制造業如何實現從“制造大國”向“制造強國”的華麗轉身。

1 “蘇州制造”綜合優勢分析模型構建

1.1 理論依托

21世紀初期，我國一直存在趕超戰略論與比較優勢戰略論之爭，2005年陸善勇教授提出“綜合優勢戰略論”打破了這一僵局，綜合優勢發展戰略綜合了比較優勢、分工利益和交易效率，既采納了趕超戰略和比較優勢戰略的可取之處，又彌補了其局限，21世紀以來中國經濟穩步飆升的事實亦可用綜合優勢理論（陸善勇，2005）來解釋[1]。

可以說，綜合優勢理論是研究當代產業發展戰略較為完善、先進的理論工具和視角。時至今日來看，靠趕超戰略和人口紅利優勢崛起的中國制造業，仍受困于“趕超困境”和“修昔底德陷阱”，因此本文以綜合優勢戰略理論的視角來探尋我國制造業的發展戰略再合適不過。

1.2 指標選取

本文根據綜合優勢理論，構建蘇州制造業綜合優勢指標體系，具體如表1所示。

分別設資源稟賦、交易效率、生產技術創新優勢三個一級指標，在資源稟賦優勢下分設6個二級指標，分別反映土地、教育、勞動力、技術、資本資源的豐欠；在交易效率下分設8個二級指標，分別來衡量硬件效率（交通運輸、通訊）、軟件效率（對外來人口的包容度、政府對教育和科學技術的支持力度、金融環境）、營銷效率（市場規模、營銷業績）；在生產技術創新下分設5個二 級指標，分別反映生產技術創新優勢的企業勞動力成本、技術創新投入、技術創新成果和盈利能力四個方面。

2 實證分析

2.1 研究方法與實證過程

Hwang和Yoon[2]（1981）提出了一種逼近于理想值的排序方法（TOPSIS），離正理想解越近、離負理想解越遠的方案越優，從而給各方案按優劣來排序。

TOPSIS法對樣本數據無特殊要求，并且能清晰地反映各方案的差距，被廣泛應用于多方案多目標的決策評價，但使用TOPSIS法之前必須確定各評價指標的權重系數。熵值法是一種客觀賦權法，比主觀賦權法更客觀和精確，可以反映每個指標的離散程度，離散程度越大，熵值越大，該指標的權數也就越大，反之亦然。故本文采用熵值法和TOPSIS法相結合的研究方法，即“熵權TOPSIS法”[3]。

為了更全面、更客觀地反映蘇州制造業的競爭力，本文采用橫向對比和縱向對比分析法。2016年，蘇州和深圳GDP分別為1.54萬億元和1.95萬億元，其工業總產值分別為3.57萬億元（第一）和1.95萬億元（第六），可見兩座城市經濟實力相當，工業發展程度相近，且都位于全國前茅，故選取深圳制造業作為對標。同時，搜集2005—2015年的相關指標數據，力圖揭示蘇州、深圳制造業綜合優勢的時間變化軌跡。

首先，把19個反映綜合優勢的指標作為評價對象，運用熵值法分別求得蘇州、深圳制造業各指標的權重，再通過TOPSIS法分別測算出兩者與理想值的貼近度，并據此進行排序，具體結果如表2所示。另外，把2005—2015年11個年度作為評價對象，運用熵權TOPSIS法對蘇州、深圳相關數據進行測算，分別得出其各年度的熵值、貼近度，如表3所示。

2.2 實證結果分析

2.2.1 橫向對比結果分析

根據表2可以看出，在資源稟賦優勢方面，蘇州在土地、人才、勞動力、技術、資本資源上都要明顯優越于深圳。在交易效率優勢方面表現在以下幾點。

（1）硬件效率：蘇州的物流水平要高于深圳，而通訊水平則較低。

（2）軟件效率：蘇州對外來人口的包容度，以及政府對科學技術的支持力度不及深圳，而其政府對教育的支持力度、金融環境要更優。

（3）營銷效率：無論是市場規模，還是營銷效率，蘇州均具有明顯的絕對優勢。在生產技術創新優勢方面，兩地勞動力成本均不具有優勢，與理想值的貼近度都為0，蘇州制造業的企業科研投入水平低于深圳，而企業科研成果產出和盈利水平相對較高。

2.2.2 縱向對比結果分析

根據表3可知，首先2005—2015年兩地制造業的綜合優勢都呈上升的趨勢；2008年以前，蘇州制造業的綜合優勢貼近度明顯高于深圳，但差距在逐年縮小；2008—2009年，深圳制造業綜合優勢以微弱的幅度反超蘇州；2009—2014上半年，深圳制造業起起伏伏，蘇州制造業重新超越深圳，一路上升，但增速在放緩；2014年上半年，深圳以絕對優勢再次反超蘇州，且增長速度驚人，2014—2015年度深圳制造業綜合優勢增長率53.85%，遠高于蘇州的4.68%。如圖1所示。

3 新背景下“蘇州制造”的SWOT分析

近幾年隨著大數據、人工智能、物聯網等新事物的出現，制造業的資訊獲取方式、生產模式、營銷方式等都在發生顛覆性的變化。以往的統計口徑和指標已不能完全反映產業的真實狀態，因此本文采用SWOT法對近期文獻、新聞報道進行分析歸納，以進行補充和完善。

3.1 機會與威脅分析

2013年德國提出“工業4.0”戰略，預示著第4次工業革命拉開帷幕。工業發展的最大機遇期往往出現在歷次工業革命開始初期，因此目前全球面臨著重新洗牌的調整期，對于蘇州來說，無疑是一個實現彎道超越，實現“制造大市”轉向“制造強市”的關鍵時機，這既是機遇也是挑戰。

蘇州是全國代工生產發達地區之一，其代工企業占制造業企業總數的60%。然而，隨著資本的集中，資源價格上漲，蘇州代工制造業的成本優勢在迅速下滑，加上美國等發達國家再工業化、制造業回歸等戰略的實施，蘇州制造業遭遇滑鐵盧。2010—2015年，蘇州工業生產總值年增長率從20.16%一路下降到-0.15%，如圖2所示。20世紀80年代初蘇州經濟總量是深圳的十幾倍，在1996年被其超越，且差距在逐年擴大，尤其是近幾年，蘇州經濟明顯疲軟，在產業變革劇烈的當下，對蘇州來說無疑是個危險的信號。

3.2 優勢與劣勢分析

“大而全”是蘇州制造業的優勢，常年代工也為蘇州制造業積累了很多代工資源，如物質性生產要素和技術、知識等創新性資源，委代商所傳遞的生產鏈和產業鏈上的關系資源，生產經驗等累積性資源等[4]。此外，蘇州離上海只有100多公里，上海的輻射效應也是蘇州的一大區位優勢。

另外，目前蘇州制造業面臨著“大而不強”的窘境，依賴代工制造業的弊端凸顯。一是資源利用率低、集聚性差，高消耗、低利潤是代工生產的特點，大部分的利潤和主動權在委代商手上，資源閑置是不可避免的。二是缺乏自主品牌和核心技術，“2017年世界500強企業”名單中，深圳有6家企業上榜，而蘇州只有2家；“2016全球企業研發投入排行榜”中，深圳占了2家，蘇州無一上榜；“2017胡潤先進制造企業家榜”前50名中，將總部設在深圳的企業家有20位，而蘇州只有2位。三是制造服務業發展滯后，發達國家普遍存在“兩個70%”的現象，即服務業產值占國內生產總值的70%，制造服務業產值占整個服務業產值的70%[5]，而我國只有10%，在提供整體解決方案或獨立服務業務方面嚴重不足。

4 “蘇州制造”發展戰略

4.1 政府搭建大數據平臺，走近企業按需扶持

數據信息是一座蘊藏能量的煤礦，大數據和云計算技術的出現，不僅能快速、真實地掌握龐大的數據信息，而且能對這些數據進行專業化處理，省去了大量的人力物力，以低成本創造高價值。為了便于學者的學術研究，更好地服務企業和民生，蘇州政府應該運用大數據和云計算技術，對傳統的政府數據進行改進，加快政府數據開放共享，提高政府信息的精準度和價值，加快蘇州制造業“云上轉型”。同時，有制造業企業負責人在接受采訪的時候坦言，政府機關對企業的了解不夠，造成了宏觀政策與微觀企業需求的脫節。為了解決這個問題，蘇州政府應該加強與企業的互動，促進彼此聯系和理解。機關干部應該真正走進企業，深入了解企業的運營，體會企業所需，這樣才能把準產業提升的脈絡。

4.2 企業重視科技創新，開放包容引才

數據表明，蘇州的經濟總量、制造業綜合優勢與深圳的差距在不斷擴大，根據測算結果和現狀分析，其關鍵原因是蘇州制造業企業的科技創新投入不足，以及高端人才流失嚴重。首先，科研投入不足是導致“蘇州制造”缺乏核心技術的根本原因，一方面，作為中國一大代工生產地，蘇州擁有接觸國外先進產品或技術的先決優勢，可以把代工的重點轉移到高新技術產品上，借此學習國外的先進技術；另一方面，發達國家對中國設置了越來越多的技術壁壘，所以蘇州制造業企業還需自立自強，提高自主研發能力。在引進人才方面，蘇州應該提高對外來人口的包容度，同時為制造業相關人才提供必要的生活保障，積極為其搭建能施展能力的舞臺，吸引各地人才主動前來創業或就業，而不是在急需人才的時候簡單粗暴地砸錢引進。

4.3 快而穩地向服務制造業、智慧生產轉型

中國制造服務業發展滯后是中國制造企業缺席高端價值鏈的重要原因。在工業4.0時代，更強調以人為中心，蘇州制造業必須由傳統制造向服務化制造模式轉型，在擁有優良產品工藝的基礎上，把工作重心慢慢轉移到根據客戶需求提供整體解決方案或獨立服務業務上，重視數據的積累和傳遞，通過網絡共享協作來實現資源的優化配置。

此外，工業4.0的革命浪潮正在推動傳統制造業的“智能化升級”。蘇州制造業面臨的第一大難題是有限的資源和不斷上漲的勞動力成本，人工智能的出現可以從根本上解決這個問題，智能機器人可以在熄燈情況下，24小時不間斷、零失誤工作，且這些設備可以進行柔性化組合，以滿足多元化的生產需求，具有極高的成本效益，幾乎適用于任何規模的企業。因此蘇州企業應當利用AI技術，打造“智慧工廠”。同時，重塑產業價值鏈，打破上、中、下游割裂的局面，通過共享協作云實現三方的互聯互通。大數據技術讓消費者參與到設計研發中，使之更貼近消費者的個性化需求，甚至可以創造新的需求；工廠可以利用信息物理系統（CPS）對研發產品進行虛擬制造，設計研發者可以根據其對產品的了解為工廠提供完整的生產解決方案；消費者將需求信息共享給工廠，工廠為消費者提供個性化的生產和服務，并可以通過云計算較精準地預測訂單的數量，制定出最優的生產方案，從而實現低成本、零庫存的理想狀態，如圖3所示。

4.4 變革營銷模式，提高本土品牌的認知度

沒有知名的本土品牌是“蘇州制造”之殤，打造自主品牌是蘇州制造業的重中之重。樹立大眾認可的新品牌，不僅需要消費者認可的品質和價格，還需要高效的營銷模式。2016年阿里巴巴馬云提出了“新零售”的概念，即以互聯網為依托，產生線上服務、線下體驗以及現代物流深度融合的新營銷模式。因此，蘇州制造業產品營銷也應該向去中心化、高效流通的方向努力。利用電子商務平臺，通過云端共享協作，打破消費者和制造企業的信息壁壘、地域限制，把線下高成本、低效的商店改為體驗店，把銷售的大本營轉移到低成本、更高效、更便捷的線上。同時，構建倉儲物流云、供應鏈云、售后服務云、銷售培訓云等網絡協作方式，實現營銷解決方案的共享，大大降低運營成本。

參考文獻

[1] 陸善勇.綜合優勢發展戰略芻議——超越比較優勢戰略論與趕超戰略論之爭的經濟發展新思維[J].改革與戰略，2005（8）.

[2] C.L.Hwang and K.Yoon.Multiple Attributes Decision Making Methods and Applications[J]. Berlin：Springer，1981.

[3] 陶忠元，孫會娟.標準化水平對中國高技術產業國際競爭優勢變動的影響研究[J].當代經濟管理，2017，39（8）.

[4] 沈楊，韓云，施曉平.代工企業資源對產業升級影響的實證研究——取自蘇州制造業企業樣本[J].蘇州科技大學學報（社會科學版），2017，34（3）.

[5] 李建發.“兩大陷阱”威脅中國制造業[EB/OL].http：// www.xinhuanet.com/fortune/2017-12/08/c_1122081562. htm，2017-12-08.