基于優化鉆石模型的產業競爭力評估方法

劉宇　楊志萍　王春明　杜倩　戈勤

〔摘 要〕[目的/意義]構建一套有效的產業競爭力評價體系指標及模型，為我國各地區的產業發展水平和結構穩定度的分析、評價和優化提供支撐。[方法/過程]在總結國內外產業競爭力研究的基礎上，運用“信息熵”和“粗糙集”的理論方法，對“鉆石模型”進行優化，建立起一套體系化的產業競爭力評價指標模型。以我國機械工業2012年的數據為實證研究對象，運用該模型分析評價我國各省級地區機械工業的競爭發展地位和結構穩定度。[結果/結論]本文構建的一套基于優化鉆石模型的產業競爭力評價模型具有可適性和有效性，運用于我國機械工業的評價結果與各地區的實際運行情況基本相符。

〔關鍵詞〕產業競爭力；鉆石模型；粗糙集；機械工業；信息熵

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.04.012

〔中圖分類號〕G250.25 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）04-0062-08

〔Abstract〕[Purpose/significance]This paper is aimed at establishing an effective index system and model of industrial competitiveness evaluation，in order to help analyze，evaluate and optimize industrial development level and structure stability of Chinas provincial regions.[Method/process]On the basis of summarizing the previous studies of industrial competitiveness in China and abroad，this paper uses“Information Entropy”and“Rough Sets”theoretical method to optimize the“Michael Porter Diamond Model”，further more to establish a set of systematic index model of industrial competitiveness evaluation.This model is used to analyze and evaluate the development status and structure stability of machinery industry of Chinas provincial regions，while the industrial data of machinery industry in 2012 is as the empirical research object.[Result/conclusion]This systematic index model of industrial competitiveness evaluation is applicative and effective； the evaluation result of Chinas machinery industry running out via this model is closely matched with the actual operation of these regions.

〔Key words〕industrial competitiveness；diamond model；rough sets；machinery industry；information entropy

隨著信息技術的突飛猛進和全球經濟一體化程度的不斷加快，使得國家或地區之間的產業競爭越發激烈。產業競爭力的研究，能夠反映出某國家或地區的某一特定產業相對于他國或地區同一產業在生產效率、滿足市場需求、持續獲利等方面所體現的競爭能力，因此近年來世界各國對其的研究需求也越發強烈。對于我國而言，自21世紀以來的經濟跨越式發展帶來了巨大的社會財富，同時這種粗放式的爆發增長帶來的競爭壓力也在不斷的增加。許多學者開始思考如何進行產業競爭力的評價、梳理和升級，使得資源配置更為優化，經濟發展更具有可持續性。對于我國的高校和科研院所而言，越來越多的科研機構對于產業化信息越發地重視，試圖通過一系列的產業競爭力評價和分析，找到更適宜的產、學、研結合的可持續性發展路線，從而使其科研成果更優化地產生社會效益。從各層面而言，對于產業競爭力的研究需求迫切，探索一套適宜的產業競爭力評估方法、評價指標體系和研究模型具有較高的理論價值和實用意義。

機械工業也稱“機器制造工業”，指的是制造機械產品的工業領域，包括冶金設備、化工設備、動力設備、農業設備、礦山設備等等的制造，為工農生產、交通運輸和國防軍事等提供生產手段和裝置設備，是整個國民經濟和國防現代化的重要基礎。機械工業的發展水平是衡量一個國家或地區工業化程度的重要標志之一。因此，本文擬通過建立的產業競爭力評價模型，對我國各地區機械工業的現實數據進行實證分析，檢驗模型的可行性和有效性。

1 理論基礎與分析

1.1 鉆石模型及其衍生發展

產業競爭力的概念是多角度、多層次和動態的，其研究的代表性人物美國哈佛商學院戰略管理學家邁克爾·波特于1997年在《Competitive Advantage》一書中將產業競爭力定義為：一個國家能否創造一個良好的商業環境，使該國企業獲得競爭優勢的能力。目前，對于產業競爭力較為廣泛的認識是：指某國或某一地區的某個特定產業相對于他國或地區同一產業在生產效率、滿足市場需求、持續獲利等方面所體現的競爭能力。

產業競爭力理論可以溯源至1817年大衛·李嘉圖的比較優勢理論，經由埃利·赫克歇爾、貝蒂爾·俄林、熊彼特、筱原三代平和保羅·克格魯曼等人不斷優化發展，相繼產生了動態比較費用學說、技術創新理論和戰略貿易理論，直至發展出了競爭優勢理論，逐漸開始嘗試對產業競爭力進行要素驅動、投資驅動、創新驅動、財富驅動等4個層次的階段定性，以及生產要素、市場需求、相關支持產業、企業戰略等6個因素的量化評價。1990年，普拉海拉德和海默發表《企業的核心競爭力》一文，提出了核心競爭力理論，有效地補充了競爭優勢理論。同年，邁克爾·波特提出了著名的鉆石模型（又稱波特菱形理論，Michael Porter Diamond Model），用于分析一個國家的某一產業如何形成整體優勢。該模型認為，產業競爭力是由生產要素，國內市場需求，相關與支持性產業，企業戰略、企業結構和同業競爭等4個主要因素，以及政府行為、機遇等兩個輔助因素共同作用而形成的。其中，前4個因素是產業競爭力的主要影響因素，構成“鉆石模型”的主體框架[1]。

此后，國內外相繼有不少專家提出了一些批評和優化改良意見。1992年，英國學者鄧寧認為“跨國商務活動”應該與機遇和政府作為同等變量考量，據此對鉆石模型進行修正，提出了“國際化鉆石模型”[2]。魯格曼和克魯茲在分析加拿大國家競爭優勢時提出了“雙鉆石模型”[3]。其后韓國漢城大學教授趙東成根據波特的鉆石模型，結合韓國的實際，提出了國際競爭力的“九因素模型”。他認為，新模型應符合以下兩個目標要求：一是更好地評估創造發展中國家國際競爭力的因素；二是說明一國如何增強其國家優勢[4]。

我國的金培等人指出波特的鉆石模型分析范式針對我國實際情況存在一定的缺陷，尤其是對于不同經濟發展階段，該分析范式不應該是一成不變的。繼而，他提出了“國際競爭力分析框架”。金培認為，各國產業在世界經濟體系中的地位是由多種因素所共同決定的，從國際分工來看，比較優勢具有決定性作用；從產業競爭的角度來看，競爭優勢起著決定性的作用；即比較優勢和競爭優勢共同決定了各國產業的國際地位及其變化趨勢[5]。2006年，復旦大學的芮明杰引入了“知識吸收與創新能力”，提出了“新鉆石模型”。他認為將“知識吸收與創新能力”作為核心能夠真正發展產業的持續性競爭力[6]。2012年，方慧等人將“產業發展階段”融入鉆石模型，提出了“動態鉆石模型”，并將其運用于到文化貿易競爭力的分析和實證研究中[7]。2014年，何偉基于旅游文化產業融合的理念，構建了“融合雙鉆石模型”，分析西藏文化產業的競爭優勢[8]。

除了理論模型探討之外，我國許多科研和政府機構也開始針對某一地域或者某一行業嘗試開展產業競爭力的實例研究。例如，大連理工大學宿倩對城市旅游產業的競爭力研究[9]；蘇州大學李丹丹基于因子分析法的服務外包產業競爭力評價研究[10]；沈陽大學經濟學院高秀艷等人以遼寧省為例，開展的區域高技術競爭力評價與對策分析[11]；中南大學黃志勇基于R-SCP分析的我國中藥產業競爭力[12]；四川大學李菁等人以甘肅隴南花椒產業為例開展的農業產業集群模式體系研究[13]；中國人民大學丁嘉倫開展的中國旅游服務貿易競爭力分析研究[14]；浙江財經大學林娟娟基于“新鉆石模型”分析的“銀發產業”發展[15]；四川大學張令偉針對高校的藝術學學科競爭力開展了綜合評價[16]，等等。

目前的產業競爭力研究熱度較高，每年均有大量的文獻產出，但是，實質性的理論突破卻趨于停滯。由于產業競爭力的內涵及決定因素存在較大的差異，其評價標準及指標體系也一直未能形成一個各方都認可的標準化共識，從而限制了產業競爭力評價體系對于國家或地區競爭力提升的重要作用。不僅如此，具體到我國的產業競爭力研究而言，由于國情造成的政治、經濟環境差異，“鉆石模型”及其衍生的理論模型的評價指標，仍需要進一步優化改進，盡力消除評價過程中的主觀性和不確定性，才能形成更適宜、更具價值的產業競爭力評估方法。

1.2 粗糙集理論

“粗糙集（Rough Set）”是一種數學方法，能有效地處理模糊或不完整的信息，揭示數據的內在規律與隱含知識[17]。最早可以溯源至1965年的“模糊理論（Fuzzy Logic）”，當時不少理論計算機科學家和邏輯學家試圖找到某種方法來解決G.Frege的信息含糊概念，他們采用了隸屬函數來處理信息的模糊性，稱之為“模糊法”，但是依然具有相當的主觀性。1982年，波蘭學者Pawlak提出了“粗糙集”理論，將邊界線區域思想用確定的數學公式加以描述，由事實數據來決定，從“模糊理論”中剝離出了更具有客觀性的粗糙集理論[18]。

作為知識（或信息）的約簡方法，粗糙集是一種處理不精確、不確定和不完全數據的新的理論工具，是在保留基本知識（或信息），同時保證對象的分類能力不變的基礎上，消除重復、冗余的屬性和屬性值，實現對知識的壓縮和再提煉。它可以通過對數據的分析和推理來發現隱含的知識、揭示潛在的規律。在粗糙集理論中，知識（或信息）被認為是一種分類能力。其核心是利用等價關系來對對象集合進行劃分。其最主要的特點在于：“粗糙集”無需提供對知識或數據的主觀評價，僅根據觀測數據就能達到刪除冗余信息，比較不完備知識的程度-粗糙度，界定屬性間的依賴性和重要性的目的。因此，我們將“粗糙集”方法引入鉆石模型為基礎的產業競爭力指標體系的優化中，以增強競爭力評價的客觀性、合理性和有效性。

1.3 信息熵理論

熵的概念源自熱物理學，指的是熱能除以溫度所得的商，標志著熱量轉化為功的程度，意義在于對動力學層面不能做功的能量進行總測度，從而成為可以表達分子狀態雜亂程度的物理量[19]。信息論的鼻祖之一C.E.Shannon借鑒此概念，將其引入了信息理論，作為某種特定信息出現的離散隨機事件概率的度量，從而可以用來衡量信息價值高低。一個信息系統越是有序，信息熵就越低；反之，一個系統越是混亂，信息熵就越高。由此，將信息熵用作信息系統有序化程度的一種度量。

信息熵的度量旨在衡量數據源的平均不定度。在信息論中信息源輸出的是隨機量，因而其不定度可以用概率分布來度量。例如，記H（X）=H（P1，P2，…，Pn）=P（xi）logP（xi），這里P（xi），i=1，2，…，n為信源取第i個符號的概率。P（xi）=1，H（X）稱為該信息源的信息熵[20]。

由于鉆石模型指標體系具有一定的定性概念，其變量呈現一定的連續屬性。而“粗糙集”理論的應用在處理定性概念和連續數據時，存在一定的缺陷，人為控制因素過多將難以保證指標體系優化的質量。因此，本文采用信息熵理論使指標體系的類別更加標準客觀化，同時結合“粗糙集”的模糊聚類思想，以指標體系的屬性度作為信息熵計算的基礎，綜合確定指標體系的數量。

2 基于優化鉆石模型的產業競爭力評價模型構建

2.1 評價指標體系的設計

按照數據處理的系統性和科學性等原則，秉性“先全面著手、再化繁為簡”的方針，將產業競爭力評價指標體系分為“目標層”、“準則層”、“子準則層”和“指標層”4個層次。其中，準則層包括6個維度：資本競爭力、生產競爭力、市場競爭力、技術競爭力、成長競爭力和管理競爭力，即為原鉆石模型6個維度的具體表征。同時，再對準則層進行進一步細化，使每個準則層產生2～3個子準則，再對子準則層進行深度的指標闡釋，讓每個子準則層下屬形成2～7個具體的可操作性指標，共計43個指標組成。如表1所示。

2.2 評價模型

對機械工業進行競爭力評價的時候，由于數據指標具有線性和量綱性，使得同類和不同類的數據之間都難以具有清晰的可對比性。信息熵法的數據有序性，適用于指標識別和數據分類，再結合無量綱化處理，使得各指標具有更為明顯的屬性度。當然，僅如此是不夠的，因為無法對指標數據進行維數簡化，不能識別和刪減系統中相似指標所產生的數據噪音，冗雜的指標體系將造成效率低下。而粗糙集在處理該類問題時具有很大的作用，可以通過屬性的樸素約簡進行有效的降維處理。因此，我們首先通過信息熵法對數據進行預處理，使得數據無量綱化和離散化，再基于粗糙集法對指標體系進行樸素約簡和降維處理，提取出特征屬性指標，從而進行產業競爭力評價，其過程如圖2所示。

3 我國機械工業實證分析

3.1 數據來源

本文數據取自《中國機械工業年鑒》和Wind資訊產業數據庫，不含我國西藏自治區及港澳臺地區數據。時間窗口成長性指標數據取自2011年和2012年2年外，其他指標數據均取自2012年。

3.2 評價過程

3.2.1 數據預處理

將采集來的基礎數據進行歸并和整理，前期處理包括3項內容：其一，不同來源的數據進行比對核實；其二，同一指標數據的單位統一化處理；其三，個別缺失較嚴重的數據進行同類別替代。其后，為了克服不同指標數據的量綱不同，導致的無法對比分析，通過極大極小法對數據進行無量綱化處理，消除原始變量的量綱影響[21]。運算式如下：

3.2.2 指標屬性約簡

運用挪威科技大學研發的粗糙集軟件Rosetta表格邏輯數據分析工具來進行處理，并在此基礎上進行屬性指標約簡。其主要內容為兩個部分：其一，對初選指標體系存在的不確定性因素，包含的不精確或不完整的噪音，進行明確和除噪；其二，對內容相關性過高的指標，將會影響準則層的屬性，對初選指標體系進行合理優化去冗。

通過選擇樸素貝葉斯離散和遺傳約簡的處理方法，我們以最大概率指標替代該準則，最后得出“企業數（家）”、“工業銷售產值（當年價）”、“資產總額”、“資產負債比重”、“固定資產新度系數”和“利潤總額”六大指標作為最優屬性特征變量。

3.2.3 指標權重系數

為了得到更為準確的權重系數，針對屬性約簡后的“六大指標”，綜合“層次分析法”和“德爾菲（Delphi）法”來進行確定。具體實施流程為：（1）專家咨詢；（2）一致性首次檢驗；（3）判斷計算權重；（4）一致性二次檢驗；（5）確定權重系數。

3.2.4 結構穩定程度

由于六大指標數據的測量尺度不同，指標的離散程度也差異較大，我們引入變異系數（Coefficient of Variation，簡稱CV）來衡量產業競爭力的結構穩定性。變異系數是標準差（Standard Deviation，簡稱SD）與算術平均數（Arithmetic Average，簡稱AA）的比值，不具有量綱，反映了數據離散程度的絕對值，因此可以消除綜合指標體系對兩個或多個資料變異程度比較的影響，從而衡量產業競爭力的結構強度[22]。

SDr=∑nr=1[Xr-AA（Xr）]n （Xr為原數據）

CVr=[（SDr÷AA（Xr）]×100%

3.3 評價結果

運用以上基于優化鉆石模型的產業競爭力評價指標體系及方法，對我國各地區（省/市/自治區）的機械工業進行總體評價的結果見表2。

從表2中可以看出，我國各地區（省/市/區）機械工業的競爭力綜合排名中，江蘇省得分為0.988分，在各維度指標中均有良好表現，以遠超第二名的突出優勢排名第一。

其后的山東、浙江、廣東和上海在機械工業領域也具有很強的競爭力，綜合得分名列2～5位，得分均在0.4分以上，屬于第一梯隊。這些地區的競爭力分維度均處于全國前列，例如，山東的工業銷售產值和利潤總額較為突出，浙江的企業數和固定資產新度系數較突出，單項指標得分均在0.7分以上。其次，遼寧、河南、湖北、河北、安徽、湖南、北京和四川等省市，綜合得分處于0.2～0.4之間，屬于第二梯隊。這些地區的機械工業競爭力相對較強，并在個別單項指標上具有較強實力。例如，河南、河北、安徽、湖南和北京5省市的固定資產新度系數分值均在0.7分以上，其中湖南省更是高達0.92分，說明這些地區的機械工業設備更新步伐較快或者新增升級設備較多，也反映出這些地區的機械工業發展活躍度較高。

再次，天津、吉林、重慶、福建、廣西、江西和陜西等地區，產業競爭力得分值處于0.1～0.2分之間，綜合得分相對較低，屬于第三梯隊。這些地區的機械工業發展具有一定的潛在發展實力，但在個別指標維度上處在全國前列，但其他指標維度的較大劣勢造成整體排名較低，需要有針對性的彌補其劣勢。最后，山西、新疆、黑龍江、青海、寧夏、貴州、內蒙古、海南、云南和甘肅10省市區的產業競爭力綜合得分在0.1分以下；同時，由于其他指標維度均處于低水平（0.1分以下），單個的固定資產新度系數較高，只能反映出新增設備上的一定發展，這些地區的機械工業整體處于較低水平。

綜合來看，江蘇、山東、浙江、廣東和上海等省市的機械工業競爭力處于優勢地位，引領著整個產業的發展；尤其是江蘇省以絕對優勢領跑全國，是機械工業領域當之無愧的全國發展領頭羊。這些地區均為沿海經濟發達地區，有豐富的市場需求和先進的科技水平，并擁有全國領先的港口貨運和外貿優勢，機械工業發展的基礎厚、平臺高，具有絕對的優勢。除北京、天津、重慶等直轄市由于自身體量遠小于省份地區，造成整體排名不夠突出，其他處于第二、三梯隊的地區多為中部省份，比如河南、河北、湖北、湖南、安徽、江西等多個省市，以及遼寧、吉林等原重工業區域，這些地區的競爭力是機械工業全國布局發展的中間力量，其競爭實力雖然較之沿海發達地區有差距，但是隨著傳統產業的由東向西轉移發展的大趨勢，以及國家大力推行的西部大開發、中部崛起和重振東北老工業區的戰略，這些地區若能彌補劣勢，協調各要素之間的不平衡性，無疑會將巨大的發展潛力轉化為現實的產業實力。以甘肅、青海、貴州等省為代表的西部地區，在機械工業領域的競爭力較弱，各維度方向仍需全面的加強發展，企盼能夠抓住沿海城市產業轉型和西部大開發的戰略，深度拓展自身的發展潛力，促進機械工業的發展邁向新臺階。

由于變異系數反映出了產業競爭力各維度指標的均衡發展程度，我們從表3可以看出，廣東、山東、江蘇、遼寧、上海和浙江等6省市依然排名前列，說明這些地區的機械工業不僅具有較強的綜合產業競爭力，并且其競爭力的結構強度也較好。此外，湖北、吉林等12省市的變異系數分值也在1.0以下，其產業競爭力指標發展較為均衡，產業結構基本具有一定的穩定性；而青海、新疆等省市或自治區，變異系數超過了2.0，說明其產業競爭力結構強度較弱，產業發展具有不均衡性。

為了探討我國各地區（省/市/區）機械工業領域的產業競爭力與變異系數之間的關系，我們以各地區競爭力分值為縱軸，以各地區的產業競爭力變異系數值為橫軸，得到如圖3所示的關系圖。

江蘇省具有十分領先的產業競爭力，并且其變異系數也控制在相對很低的狀態，各競爭力要素間的結構穩定性較好，綜合實力非常強，在未來的發展前景也將持續穩定和領先。山東、浙江、廣東、上海和遼寧等省市也具有較強的競爭力得分，和較低的變異系數分值，未來的發展前景看好，屬于持續領先的地區。反之，青海、新疆、貴州、云南等地區，不僅競爭力得分低，其變異系數分值也非常高，競爭力結構穩定性較為缺乏，這說明了兩點：其一，機械工業基礎弱，整體競爭力水平較低；其二，個別維度指標具有較高的水平，具備一定的發展潛力，當然也不排除其原先較低的體量，在同等變量增長的情況下導致發展比率較高，而引起個別維度指標激增。而甘肅省則是較為特殊的一個，其競爭力得分在30個省級地區中排名最低，但同時又具有較低的變異系數分值，說明該地區的機械工業發展前景有待進一步提升。

總體來看，我國機械工業領域的產業競爭力得分與變異系數之間呈線一條較明顯的負相關趨勢曲線，競爭力強的地區其結構穩定性也較高，說明各地區在提升機械工業競爭力的過程中，大都較為注重產業各維度之間的均衡發展。

4 結 論

本文在總結鉆石模型及其衍生體系的基礎上，引入“信息熵理論”和“粗糙集”的理論方法，優化了“鉆石模型”理論的產業競爭力評價指標，建立起一套體系化的產業競爭力研究評價模型。與傳統分析模型相比，該模型強調了資源稟賦在競爭力構成中的重要作用，并有效解決了原鉆石模型中屬性指標的含糊、冗雜和噪音問題，實現了在不改變指標體系的屬性指代能力的前提下進行知識約簡的能力。運用此優化鉆石模型，對我國2012年機械工業領域進行了實證研究，分析我國機械工業領域的競爭力格局，以及產業競爭力各維度指標之間的結構穩定程度，評價我國不同地區機械工業領域的市場地位。評價結果與我國各地區機械行業的實際運行情況基本相符，能夠反映出各地區的機械產業競爭力現狀及發展趨勢。

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（本文責任編輯：馬 卓）