基于序參量-TOPSIS法的制造業數字化轉型能力評價與調優

溫 馨,陳俊洪,殷艷娜

(1.沈陽工業大學 管理學院,遼寧 沈陽 110870;2.沈陽化工大學 經濟與管理學院 遼寧 沈陽 110142)

0 引言

新一輪科技革命和產業變革正在加速演進,并以數字化引領制造業產業變革、質量變革、效率變革,加快推進制造業數字化轉型。為推進制造業與互聯網融合發展,2016年國務院印發《關于深化制造業與互聯網融合發展的指導意見》,對制造業數字化轉型進行全面部署,將制造業數字化轉型提升至戰略層面。相對于歐美發達國家,我國部署制造業數字化轉型時間短,與發達國家還存在一定差距,加上技術人才、基礎設施、創新投入、數字應用等多方面因素的影響,導致難以厘清影響我國制造業數字化轉型的內在機理,也無法準確評估區域制造業數字化轉型能力水平。數字化轉型戰略和數字化能力反映出企業在數字化轉型中“想轉”和“能轉”兩方面的問題[1],有學者認為數字化轉型的核心路徑是數字能力建設[2]。基于此,對省域制造業數字化轉型能力進行評價并分析其對我國制造業數字化轉型的影響機理,以期為我國制造業數字化轉型戰略規劃提供參考。

理論上,國內外學者對制造業數字化轉型的研究主要集中在3個方面:數字經濟與制造業融合機理、制造業數字化轉型發展評價以及制造業數字化轉型路徑與對策。關于數字經濟與制造業融合,現有文獻主要從影響因素、關系研究、價值鏈攀升等方面探索。其中,影響因素可分為外部影響因素和內部影響因素,外部影響因素包含財稅政策[3-4]、營商環境[5]、對外開放水平和政府參與度[6],內部影響因素包含研發投入[7-8]、人力資本[9-10]和企業規模[11-13];關系研究主要是指數字化轉型與企業生產率的變化關系[14],這種關系會影響制造業數字化轉型進程;價值鏈攀升是指數字經濟對制造業的滲透融合能夠提升制造業競爭力[15],使制造業從傳統價值鏈攀升到數字化價值鏈[16]。在制造業數字化轉型評價方面,學者們大多基于文獻分析構建指標,主要采用熵權法[17]、層次分析法[18]、熵權TOPSIS法和因子分析法[19]等方法。在制造業數字化轉型路徑與對策方面,當前研究主要有兩種觀點:一是基于實踐案例提出通過數字化營銷、資產數字化、運營數字化等路徑實現數字化轉型[20];二是基于對我國制造業數字化轉型環境特征的理論分析,提出通過利用我國競爭優勢把握全球供應鏈主動權等路徑進行數字化轉型[21]。此外,學者們普遍認為夯實轉型基礎[22]、加強人才培養[23]、加快產業布局[24]、注重頂層設計[25]是促進制造業數字化轉型的關鍵要素。

綜上,學者們在制造業數字化轉型方面進行了一些嘗試與探索,為后續研究奠定了基礎,特別是在制造業數字化轉型評價方面,為本文研究提供了一定借鑒與參考。但在理論與實踐中,對制造業數字化轉型的評價與調控仍需進一步探索,如關于制造業數字化轉型能力的內涵與特征,現有研究鮮有提及,大多數研究只是針對制造業數字化轉型進行評價,沒有將制造業數字化轉型能力作為制造業數字化轉型的核心特征考慮。此外,鮮有研究關注制造業數字化轉型過程,特別是從協同過程視角探索制造業數字化轉型能力的內涵、識別和評價等。鑒于此,本文對以往制造業數字化轉型相關文獻進行梳理,提出制造業數字化轉型能力的內涵,引入協同學理論,應用序參量原理分析制造業數字化轉型能力的特征并構建評價指標體系,結合序參量識別方法和TOPSIS法,對制造業數字化轉型能力進行識別與分析,并提出數字化轉型能力調優策略。

1 制造業數字化轉型能力的內涵與評價指標體系構建

1.1 制造業數字化轉型能力的內涵與形成機理

1.1.1 制造業數字化轉型能力的內涵與特征

關于制造業數字化轉型能力的內涵,國內外學者進行了不同程度的探索,但仍未形成統一認識。本文以制造業升級、數字化轉型和動態能力為主題詞在中國知網進行檢索,設定時間段為2000年1月1日—2021年10月24日,共得到627篇相關文獻,對文獻進行手動篩選,剔除會議、報紙、圖書以及與主題詞不相關的文獻,最終得到462篇相關文獻。利用CiteSpace工具對這462篇文獻進行可視化分析,從關鍵詞突顯圖譜和時線圖譜可得出制造業數字化轉型能力關注熱點,如圖1所示。

圖1 關鍵詞聚類時線圖譜

由關鍵詞突顯圖譜可知,關于制造業數字化轉型的理論研究更加關注IT能力、支撐能力,表明當前階段的理論與實踐以信息化建設為主,強調為制造業數字化轉型提供支撐;由時線圖譜可知,從2018年開始,關于制造業轉型升級的理論研究逐漸與數字化轉型聯系起來,表明制造業數字化轉型開始受到重點關注,人工智能、物聯網、區塊鏈等先進信息技術賦能制造業數字化轉型開始顯現,同時也凸顯出制造業數字化轉型對數據協同共享能力的要求。

本文認為可以從3個方面理解制造業數字化轉型能力:首先,企業數字化轉型能力是傳統制造企業為適應快速發展的市場環境,以數字化理念、技術和方法提升其市場競爭力的一種企業動態能力,是推動制造業數字化轉型成功的關鍵要素[26];其次,轉型是指事物在發展過程中,通過內部能力推動和外部因素影響,由一種發展模式轉變為另一種發展模式,由初級向高級不斷演變的過程[27];最后,能力是指完成一項目標或者任務體現出的綜合素質[28]。基于此,本文認為制造業數字化轉型能力是指在信息技術等基礎設施支撐下,在內外部協同推動下,朝著制造業高質量發展目標,促進整個業務流程從初級向高級演變,實現智能化、可持續發展。

1.1.2 制造業數字化轉型能力構成與形成機理

由上述分析可知,與制造業數字化轉型能力高度相關的數字經濟特征主要包含3個方面:一是信息通信基礎設施成為數字經濟發展的基礎條件;二是提高信息通信技術應用的深度和廣度;三是企業業務流程和交易模式發生改變[29]。因此,本文認為制造業數字化轉型能力主要由數字支撐能力、數字創新能力、數字應用能力和可持續發展能力4個方面構成,如圖2所示。

圖2 制造業數字化轉型能力構成

由圖2可知,制造業數字化轉型能力通過數字支撐能力、數字創新能力、數字應用能力和持續發展能力4個方面相互協同作用而產生并作用于制造業發展過程。首先,制造業數字化轉型能力是制造業數字化轉型過程中數字支撐能力、數字創新能力、數字應用能力和持續發展能力協同作用形成的綜合性表征參量。其次,制造業數字化轉型能力因行業類別、所在區域等屬性不同,呈現出不同特征。這可以解釋為制造業數字化轉型能力形成的協同過程存在不同主導參量(序參量)。最后,調控制造業數字化轉型能力需要有效識別4種能力及其協同關系,這不僅能解釋制造業數字化轉型能力特征,也能反映制造業數字化轉型狀態和水平。

綜上所述,制造業數字化轉型是4個方面協同作用的過程,剖析制造業數字化轉型能力各維度的協同機理,識別制造業數字化轉型能力的關鍵參量,成為制造業數字化轉型必須解決的關鍵問題。同時,當前制造業數字化轉型處于不同主體競相探索階段,尚未形成統一判別標準,因而對制造業數字化轉型能力的評價與分析要避免主觀認識,需要引入具有明顯客觀特征的方法,如TOPSIS法等。

1.2 制造業數字化轉型能力評價指標構建

本文從數字支撐能力、數字創新能力、數字應用能力和可持續發展能力4個維度構建制造業數字化轉型能力評價指標體系,如表1所示。為保證結果的準確性,選取的指標盡量避免規模性。

表1 制造業數字化轉型能力評價指標體系

(1)數字支撐能力。數字基礎設施建設是數字化轉型的首要環節,是數字經濟發展的先決條件[30-31]。因此,對數字支撐能力的考量要從支撐信息傳輸的基礎設施和新基建建設情況兩個方面選取指標,采用互聯網寬帶接入端口數,信息傳輸、計算機服務和軟件業投入規模,每百人使用計算機數,新基建競爭力指數,IPv4地址數,信息基礎設施就緒度指數表征數字支撐能力。

(2)數字創新能力。創新能力是企業數字化轉型成功的必要條件[32]。數字創新能力是制造業數字化轉型的動力,是解決我國關鍵核心技術“卡脖子”難題的關鍵。數字創新能力體現在創新效益、投入、產出3個方面,采用新產品銷售收入、R&D人員占就業人員數比重、專利申請數、研發投入強度、技術改造經費支出表征數字創新能力。

(3)數字應用能力。數字應用能力是數字技術對經濟滲透程度的體現[31],是數字經濟的重要表現形式,能夠反映制造業對數字技術的使用能力以及數字技術的普及情況。本文從技術融合與技術應用兩個方面選取指標,采用兩化融合水平、數字經濟融合指數、企業平均電子商務成交額、電子信息制造業營業收入占GDP比重、大數據工業應用指數表征數字應用能力。

(4)可持續發展能力。《中國制造2025》明確提出全面推行綠色制造,深入實施綠色制造工程[33]。可持續發展能力代表制造業綠色發展能力和環境保護水平,是決定制造業數字化轉型能否長久發展的最后一環。本文從綠色投入和環境保護兩個方面選取指標,采用環境治理投入強度、工業固廢排放強度、單位工業增加值廢水排放量、單位工業增加值二氧化硫排放量、固廢處置利用率表征可持續發展能力。

2 基于序參量-TOPSIS法的制造業數字化轉型能力識別與評價模型

2.1 總體思路與評價流程

由上述分析可知,制造業數字化轉型能力是數字支撐能力、數字創新能力、數字應用能力和可持續發展能力協同作用的綜合表征。按照協同學原理,對制造業數字化轉型能力的影響與評價,首先需要識別影響制造業數字化轉型能力形成的主導因素,即序參量,序參量主導制造業數字化轉型能力的形成與演進。基于序參量識別結果,引入TOPSIS法,構建正負理想解,計算評價對象到正負理想解的相對距離并進行排序,可以實現對制造業數字化轉型能力的客觀評價,具體流程如圖3所示。

圖3 基于序參量-TOSIS法的制造業數字化轉型能力評價流程

2.2 制造業數字化轉型能力序參量識別

本文使用序參量方法計算指標權重,目的在于發現各地區制造業數字化轉型的個性優勢特征并基于地區優勢給出客觀評價[34]。

為綜合反映制造業數字化轉型能力,在進行計算之前,先對原始數據進行標準化處理。基于標準化后的數據,應用序參量方法計算得到3類權重,基于3類權重結果分別進行分析。

(1)個性序參量。如式(1)所示,x*表示系統傾向的理想結果,xi=(xi1,xi2,...,xip)τ是被評價對象標準化后的指標值向量,w=(wi1,wi2,...,wip)τ表示被評價對象的價值參數向量,也稱為權重向量。

(1)

從最有利于第i個評價對象的角度確定其價值參數,進而得到基于目標規劃思想的表示各被評價對象個性序參量的數學模型。

(2)

式(2)中,wij表示被評價對象i的價值參數結構,體現被評價對象i的競爭優勢,其個性序參量的數學模型為:

(3)

根據式(3)可進一步得到表示被評價對象i個性序參量的價值參數結構,也就是個性優勢權重向量。

(4)

(5)

(3)主導序參量。將式(5)帶入式(1),得到:

(6)

(7)

(8)

相似程度越高,說明反映第K主序參量的價值參數結構越接近w*,其在系統群體演化過程中的作用越大;相反,相似程度越低,說明第K主序參量的價值參數結構越偏離w*,其在群體演化過程中的作用越小。

2.3 基于TOPSIS法的制造業數字化轉型能力評價

采用TOPSIS法,在構建正負理想解的基礎上,計算各評價對象到指標正負理想解之間的相對距離并進行排序,根據排序結果得出制造業數字化轉型能力水平,通過比較得分值之間的排名順序進行調優。因此,創造性使用序參量-TOPSIS法可以很好地評價地區個性優勢特征并能根據計算得到的排名順序提出更符合實際的調優策略,使得結果更加客觀。

(1)構建加權規范化矩陣。將標準化后的矩陣Rij與各指標相應權重相乘,生成加權規范化矩陣K。對3類權重構建3種加權規范化矩陣進行測度,根據得出的不同結果,進行合理的調優總結。首先,利用式(3)得到的個性優勢權重與矩陣Rij相乘得到個性規范化矩陣,計算得出系統成員的個性優勢;其次,利用式(5)得到的結果與矩陣Rij相乘得到民主規范化矩陣,計算得出反映制造業數字化轉型能力優勢特征集聚群體成員程度的得分值;最后,將整個過程識別的序參量定義為主導權重并與矩陣Rij相乘得到主導規范化矩陣,計算得出反映制造業數字化轉能力優勢特征被廣泛接受程度的得分值。

(9)

運用TOPSIS法分別確定3種規范化矩陣中各指標的正負理想解。令各指標的最大值為正理想解,最小值為負理想解。

(10)

(11)

計算各樣本對象與正負理想解之間的歐幾里得距離,公式如下:

(12)

(13)

(2)計算相對接近程度(Ti)。根據相對接近程度對樣本對象進行優劣排序,得到樣本對象的制造業數字化轉型能力排名。Ti取值在0～1之間,Ti越接近1,表示制造業數字化轉型能力越強,反之則越弱。根據接近度大小可以判斷制造業數字化轉型能力強弱,確定優劣。計算3種情況下每一維度樣本的排名,再基于各維度計算樣本的綜合排名,最終得到3種情況下的排名。

(14)

2.4 基于評價結果的制造業數字化轉型能力調優策略

通過上述計算,得到3種不同情況下的制造業數字化轉型能力排名。對于參與排名的主體,選擇何種情況下的排名作為基礎和后續發展的決策依據,關系到制造業數字化轉型的方向、內容和效果。因此,可以根據不同排名情況,判別制造業數字化轉型能力的客觀狀態與相對水平,從總體上為不同制造業主體的數字化轉型能力提出調優策略,如表2所示。

由表2可知,通過序參量-TOPSIS法的測算,制造業數字化轉型能力呈現出不同狀態與水平,即個性序參量、主導序參量和民主序參量下的TOPSIS排名有所不同。一般地,個性序參量下TOPSIS排名表征制造業數字化轉型能力優勢特征的明顯程度,主導序參量下TOPSIS排名表征制造業數字化轉型能力優勢特征集聚群體成員的程度,民主序參量下TOPSIS排名表征制造業數字化轉型能力優勢特征被廣泛接受的程度。因此,針對3種排名,可根據具體情況對制造業數字化轉型能力進行判別,進而提出調優策略。

3 應用實例:我國制造業數字化轉型能力評價與調優策略

隨著我國加快推動高技術與制造業融合,雖然已取得一定成效,但成效并不穩固,產業數字化轉型仍處在推進期。本文選擇2019年我國內地30個省份(西藏因數據缺失嚴重,未納入統計)相關數據進行分析,數據主要來源于《中國統計年鑒(2020)》《中國環境統計年鑒(2020)》《2020年中國數字經濟發展報告》《中國大數據區域發展水平評估白皮書(2020)》《中國高技術產業統計年鑒》《中國科技統計年鑒(2020)》《中國新基建競爭力指數白皮書(2020)》以及國家統計局、兩化融合平臺、中國互聯網絡信息中心(CNNIC)第45次調查報告。

3.1 序參量識別

將整個過程得到的序參量定義為主導權重并與矩陣Rij相乘得到主導規范化矩陣。根據公式(4),利用SPSS22.0軟件進行聚類分析, 得到主序參量結果,如圖4所示。

圖4 提取主旋律

表3 主旋律對應的價值參數結構

根據公式(8),計算得到主旋律1～5對應的向量以及在W*下向量的相似系數TRK,如表4所示。

表4 相似系數

當TRK=0.871 096時,相似系數最大,可認為主旋律2是主序參量。

3.2 我國制造業數字化轉型能力評價結果

通過計算得到個性序參量下的TOPSIS排名,可以判斷系統成員各自的優勢特征,見表5。

表5 中國內地30個省份的個性序參量

計算得到民主序參量和主導序參量下的TOPSIS排名,根據排名可以選擇合適的調優策略,如表6所示。

表6 3種情況下中國內地30個省份的TOPSIS得分排名

3.3 我國制造業數字化轉型能力調優

表6報告了30個省份在個性序參量、民主序參量和主導序參量下的TOPSIS得分排名。可以看出,山西、吉林、江西、海南、甘肅和新疆適合策略4,這6個省區需結合具體情況判別個性序參量是否是必然趨勢,如山西在個性序參量下可持續發展方面的TOPSIS得分最高,可思考可持續發展是否是山西未來的發展重心;天津、上海、浙江和廣東適合策略5,表明這4個省市的制造業數字化轉型能力代表未來發展方向,其政策支持與市場需求處于領先位置,但還未形成明顯優勢,應結合自身優勢加快制造業數字化轉型;江蘇和山東適合策略6,這兩個省份未能發揮主導優勢,與理想發展方向相似,應推動自身優勢與數字化轉型相結合;北京和湖北適合策略7,這兩個省市在數字創新能力方面的個性優勢特征明顯,應該結合具體實際判別個性序參量狀況;河北、內蒙古和遼寧等16個省區適合策略8,這些地區沒有形成區域發展的個性優勢,與理想發展方向有偏差,不具有相對優勢,應在衡量具體優勢和條件的基礎上,選擇跟隨當前主導序參量下排名靠前的主體進行調整。

根據3種情況下的TOPSIS得分排名,各地能夠從個性優勢角度提出適合自身發展的調優策略。

3.4 我國省域制造業數字化轉型能力評價結果分析

表3、表4結果是判別序參量的依據,根據相似系數可以判斷序參量處于成長期,說明我國省域制造業數字化轉型能力水平也處于成長期。可見,我國制造業數字化轉型已取得一定成效,參照調優策略進行調整將提升我國制造業數字化轉型能力,加快我國制造業數字化轉型進程,在不久的將來,我國制造業數字化轉型能力將發展到新的階段。

根據表5中計算得到個性序參量下4個維度的TOPSIS排名,判別30個省份各自的優勢特征。可以看出,山西、甘肅和江西等經濟欠發達省份在可持續發展能力維度排名靠前,說明其優勢特征體現在可持續發展能力方面;湖南、寧夏和吉林在數字創新能力維度排名靠前,說明其優勢特征體現在數字創新能力方面。這些地區可作為其它省份學習的標桿。

將表6中各省民主序參量下的TOPSIS排名與2019年人均GDP進行比較,可以看出,制造業數字化轉型能力與經濟發展水平相關,經濟發達地區的制造業數字化轉型能力更強,如圖5所示。

圖5 制造業數字化轉型能力水平與經濟發展水平比較

將表6中各省主導序參量和民主序參量下的TOPSIS得分繪制成散點圖,如圖6所示。可以看出,主導序參量下的TOPSIS得分趨近于民主序參量下的TOPSIS得分,大部分省份的得分都集中在大于平均得分的Ⅰ區域,表明其制造業數字化轉型能力水平處于發展的成長期。

圖6 主導序參量與民主序參量下的TOPSIS得分值趨勢

4 結論

制造業數字化轉型能力是有序推進制造業數字化升級的關鍵因素,有效識別與評價數字化轉型能力,有助于掌握制造業數字化改造與升級的關鍵環節,進而提升制造業數字化轉型效率與效果。本文引入協同學中的序參量思想,將其與TOPSIS法相結合,提出能夠兼顧制造業優勢特征與總體要求的數字化轉型能力評價方法,對我國省域制造業數字化轉型能力進行識別與評價,并基于結果提出針對性對策建議。具體結論如下:

(1)制造業數字化轉型能力是制造業數字化轉型過程中數字支撐能力、數字創新能力、數字應用能力和持續發展能力協同作用形成的綜合性表征參量。這一協同作用過程中存在彰顯制造業主體或管理者對環境與未來發展價值判斷和決策標準的序參量,序參量決定制造業數字化轉型能力的內容與個性特征。

(2)應用序參量方法能識別出制造業數字化轉型能力的個性序參量、主導序參量和民主序參量。這些序參量代表制造業數字化轉型中的價值主張與決策標準,將其代入TOPSIS法得到3種不同排序,根據排序結果可以判別制造業數字化轉型能力個性優勢的相對狀態與水平。基于3種不同排序和序參量結構特征,可以提出制造業數字化轉型能力調優策略。

(3)通過對我國省域制造業數字化轉型能力進行識別與評價,可以得出相應調優策略。首先,單獨從個性序參量下的TOPSIS排名結果看,山西、甘肅、江西等經濟欠發達地區的優勢特征體現在可持續發展能力方面,湖南、寧夏和吉林的優勢特征體現在數字創新能力維度,可作為其它省份學習的標桿。其次,從民主序參量和主導序參量下的TOPSIS排名結果看,北京、上海、浙江、廣東、湖北和天津的制造業數字化轉型能力最強,進一步研究發現,制造業數字化轉型能力與經濟發展水平相關。最后,綜合個性序參量、民主序參量、主導序參量下的TOPSIS排名結果,選擇適合省域發展的調優方法能夠較快提升制造業數字化轉型能力,促進序參量向成熟期發展。