基于聚類TOPSIS模型的服務(wù)外包區(qū)域難度研究

張洪福，屈維意

(河海大學(xué) 商學(xué)院，南京　211100)

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基于聚類TOPSIS模型的服務(wù)外包區(qū)域難度研究

張洪福，屈維意

(河海大學(xué) 商學(xué)院，南京211100)

摘要：在企業(yè)進(jìn)行營(yíng)銷績(jī)效分析過(guò)程中，應(yīng)該消除市場(chǎng)難度對(duì)營(yíng)銷績(jī)效的影響，使績(jī)效評(píng)價(jià)的結(jié)果能公平地反映各區(qū)域組織的營(yíng)銷水平，因此企業(yè)十分需要對(duì)各區(qū)域市場(chǎng)進(jìn)行市場(chǎng)難度測(cè)算。針對(duì)以上問(wèn)題，將聚類賦權(quán)法和TOPSIS理想點(diǎn)法相結(jié)合，采用實(shí)證分析計(jì)算出了區(qū)域市場(chǎng)難度系數(shù)。

關(guān)鍵詞：服務(wù)外包；聚類賦權(quán)法；TOPSIS理想點(diǎn)法；市場(chǎng)難度

隨著經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，全球產(chǎn)業(yè)由制造業(yè)逐漸向服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)移，以信息技術(shù)為基礎(chǔ)的服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)逐漸興起，我國(guó)也積極參與到服務(wù)外包市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中來(lái)[1]。同時(shí)，國(guó)際服務(wù)外包企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)愈加激烈，導(dǎo)致接包企業(yè)的利潤(rùn)水平逐年下降，逐步進(jìn)入利潤(rùn)緩慢增長(zhǎng)的時(shí)代。在競(jìng)爭(zhēng)的加劇、利潤(rùn)的下降、服務(wù)成本增加等壓力下，各大服務(wù)外包企業(yè)更加注重提升企業(yè)的營(yíng)銷效率[2]。屈維意[3]指出：外包供應(yīng)商之間通過(guò)資源共享、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)實(shí)現(xiàn)合作聯(lián)盟，利用營(yíng)銷績(jī)效評(píng)價(jià)衡量外包企業(yè)營(yíng)銷效果是接包方提升接包競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展趨勢(shì)，有利于改善企業(yè)營(yíng)銷現(xiàn)狀，指導(dǎo)企業(yè)營(yíng)銷決策。

目前，大多數(shù)企業(yè)在進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)時(shí)通常采用統(tǒng)一的評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)[4-11]，卻忽略了許多客觀因素的影響。比如對(duì)于不同的區(qū)域市場(chǎng)，其經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政治環(huán)境、市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、競(jìng)爭(zhēng)情況等客觀因素均不同，使在該區(qū)域營(yíng)銷活動(dòng)開(kāi)展的市場(chǎng)難度也不同，因此其營(yíng)銷效果也各有不同。而在進(jìn)行營(yíng)銷績(jī)效評(píng)價(jià)的過(guò)程中，企業(yè)往往會(huì)忽視市場(chǎng)難度對(duì)績(jī)效的影響，而是使用同一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)去考核各個(gè)區(qū)域的營(yíng)銷績(jī)效，導(dǎo)致企業(yè)的營(yíng)銷績(jī)效管理不合理。

本文提出用國(guó)際市場(chǎng)難度來(lái)描述區(qū)域市場(chǎng)間的差別，通過(guò)采用聚類賦權(quán)法與TOPSIS理想點(diǎn)法相結(jié)合的方式來(lái)體現(xiàn)服務(wù)外包企業(yè)營(yíng)銷績(jī)效評(píng)價(jià)的科學(xué)性。

1國(guó)際市場(chǎng)難度與市場(chǎng)難度系數(shù)

市場(chǎng)難度是指：企業(yè)的營(yíng)銷活動(dòng)在不同的區(qū)域開(kāi)展的過(guò)程中由于區(qū)域本身的客觀因素、非企業(yè)營(yíng)銷可控因素所造成的困難或阻力[12]。市場(chǎng)難度在營(yíng)銷過(guò)程中的影響是不容忽視的，在不同的區(qū)域進(jìn)行相同的營(yíng)銷活動(dòng)會(huì)因市場(chǎng)難度的不同而產(chǎn)生不同的效果：在付出相同投入的前提下，市場(chǎng)難度越大，營(yíng)銷活動(dòng)取得的效益就越差；在產(chǎn)出效益相同的前提下，市場(chǎng)難度越大，營(yíng)銷活動(dòng)所需的投入也越大。每個(gè)區(qū)域的市場(chǎng)難度由該區(qū)域的客觀因素引起，是企業(yè)無(wú)法控制的，可以從2個(gè)方面考慮：① 區(qū)域市場(chǎng)情況，如經(jīng)濟(jì)因素、政治因素等；② 行業(yè)情況，如市場(chǎng)占有率、行業(yè)發(fā)展等。

對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，每一個(gè)目標(biāo)區(qū)域市場(chǎng)的市場(chǎng)難度是不同的。這是因?yàn)樵诿總€(gè)目標(biāo)區(qū)域市場(chǎng)中影響市場(chǎng)難度的因素各有不同，并且影響市場(chǎng)難度的程度也不相同。影響市場(chǎng)難度的主要因素表現(xiàn)在區(qū)域市場(chǎng)的市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)發(fā)展、政治因素、外部偶然因素、消費(fèi)者成熟度、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況、市場(chǎng)資源的可獲取性等方面，如圖1所示。

圖1　國(guó)際市場(chǎng)難度的主要影響因素

2區(qū)域市場(chǎng)難度測(cè)算指標(biāo)體系

影響市場(chǎng)難度系數(shù)的主要因素分為宏觀因素和微觀因素，分別是市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)發(fā)展、政治因素、外部偶然因素、消費(fèi)者成熟度、 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況、市場(chǎng)資源的可獲取性等。對(duì)于服務(wù)外包商企業(yè)來(lái)說(shuō)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、行業(yè)發(fā)展、政治因素等方面的情況基本相同。那么在排除了外部偶然因素后，不同區(qū)域間的市場(chǎng)差異主要體現(xiàn)在市場(chǎng)規(guī)模、消費(fèi)者成熟度、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)狀況、市場(chǎng)資源的可獲取性等方面。因此，從3個(gè)方面構(gòu)建區(qū)域市場(chǎng)難度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基本框架：

1) 經(jīng)濟(jì)水平

地區(qū)人均生產(chǎn)總值越高，該地區(qū)的居民生活水平就越高，消費(fèi)能力也就越高。地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值反映了一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)代化程度。居民生活質(zhì)量越高，以技術(shù)信息為基礎(chǔ)的服務(wù)外包需求也就越高。地區(qū)人均可支配收入是指居民家庭在支付各種直接稅之后余下的實(shí)際收入。一般來(lái)說(shuō)，人均可支配收入越高，生活水平就越高，則消費(fèi)能力也就越高。

2) 人口因素

地區(qū)人口密度更能代表該地區(qū)銷售市場(chǎng)的潛在發(fā)展空間，但是有組織的服務(wù)外包畢竟無(wú)法覆蓋地區(qū)的全部人口，而僅能覆蓋一定的地區(qū)范圍，因此使用地區(qū)人口密度這個(gè)指標(biāo)更能反映出營(yíng)銷活動(dòng)的覆蓋范圍。人口密度越大的地區(qū)，營(yíng)銷活動(dòng)覆蓋的人口就越多，營(yíng)銷效果也就越好。

3) 消費(fèi)能力

地區(qū)居民人均消費(fèi)支出反映了地區(qū)的服務(wù)外包行業(yè)市場(chǎng)上消費(fèi)者的消費(fèi)水平與成熟度。居民人均支出越高，說(shuō)明該地區(qū)的居民越可能接受服務(wù)外包的營(yíng)銷。創(chuàng)新系數(shù)和模仿系數(shù)來(lái)自Bass模型[13]。該模型的輸入是創(chuàng)新產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的歷史用戶數(shù)據(jù)，輸出是該產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的未來(lái)用戶規(guī)模。模型公式如下：

(1)

其中：t表示一個(gè)時(shí)間點(diǎn)；N(t)代表t時(shí)刻某產(chǎn)品的已有客戶數(shù)量；e代表創(chuàng)新產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的市場(chǎng)潛力即市場(chǎng)總?cè)萘浚籶，q分別代表創(chuàng)新系數(shù)、模仿系數(shù)。p值表示一個(gè)產(chǎn)品的初始用的發(fā)展速度，具體數(shù)值在[0,1]之間，數(shù)值越大表示創(chuàng)新者接受產(chǎn)品的速度越快，即創(chuàng)新采用者的數(shù)量增長(zhǎng)越快。q值是產(chǎn)品在市場(chǎng)用戶中擴(kuò)散速度的參數(shù)，即表示模仿者使用產(chǎn)品的持續(xù)程度，其具體值在[0,1] 之間，該數(shù)值越接近1表示產(chǎn)品在潛在用戶群中的擴(kuò)散越快，即模仿采用者的數(shù)量增長(zhǎng)越快。

基于以上的國(guó)際市場(chǎng)服務(wù)外包難度分析，從數(shù)據(jù)可獲取性考慮，認(rèn)為市場(chǎng)難度的分析可以從如圖2所示的指標(biāo)進(jìn)行。

圖2　國(guó)家市場(chǎng)難度評(píng)價(jià)指標(biāo)

3TOPSIS聚類混合模型的市場(chǎng)難度系數(shù)計(jì)算

本文為了避免主觀因素的影響，更加科學(xué)、客觀地描述市場(chǎng)難度，采用聚類賦權(quán)法[14]確定各指標(biāo)權(quán)重，采用TOPSIS理想點(diǎn)法[15-16]確定市場(chǎng)難度系數(shù)。

3.1聚類賦權(quán)法

運(yùn)用全部指標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)n個(gè)經(jīng)濟(jì)體進(jìn)行R聚類分析，得到原始聚類結(jié)果A，在對(duì)去掉指標(biāo)ai后的新聚類結(jié)果重新進(jìn)行R聚類分析，得到新聚類 R(ai)。

(2)

β取值越大，說(shuō)明兩次聚類結(jié)果的相似程度越高，才可認(rèn)為兩次聚類是一致的；β取值越小，則可能將本來(lái)完全不同的兩次聚類結(jié)果認(rèn)作相同，是不合理的。

(3)

則評(píng)價(jià)指標(biāo)ai對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果重要程度的均值為

(4)

通過(guò)評(píng)價(jià)結(jié)果的重要程度對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象聚類結(jié)果影響的大小來(lái)確定這個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，反映了“評(píng)價(jià)結(jié)果影響越大的指標(biāo)其權(quán)重應(yīng)該越大”的思路，解決了現(xiàn)有研究在確定權(quán)重時(shí)忽略指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響程度的問(wèn)題。各指標(biāo)的權(quán)重為

(5)

3.2TOPSIS理想點(diǎn)法

TOPSIS理想點(diǎn)法是一種多目標(biāo)決策方法，通過(guò)歸一化之后的規(guī)范矩陣找到多個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象中的最優(yōu)目標(biāo)與最劣目標(biāo)，也就是正理想解和負(fù)理想解。計(jì)算每一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想點(diǎn)和負(fù)理想點(diǎn)的加權(quán)歐氏距離，得到每個(gè)方案與理想解的接近程度，按接近程度排序作為評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣依據(jù)。接近程度由概念貼近度表示，貼近度取值范圍為[0,1]。貼近度越接近1，說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近正理想解；貼近度越接近0，說(shuō)明該評(píng)價(jià)對(duì)象越接近負(fù)理想解。如果某個(gè)方案最接近正理想解又最遠(yuǎn)離負(fù)理想解，那么這個(gè)方案就是滿意解。

計(jì)算步驟：

1) 設(shè)多決策問(wèn)題共有m個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，共有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)指標(biāo)上的值為xij，則初始決策矩陣X為

(6)

(7)

(8)

形成的歸一化決策矩陣Y*為

(9)

3.3混合模型計(jì)算市場(chǎng)難度系數(shù)

根據(jù)聚類賦權(quán)法得到的各指標(biāo)權(quán)重與評(píng)價(jià)矩陣相乘Y*，得到構(gòu)建加權(quán)決策矩陣Z：

(10)

(11)

(12)

(13)

4國(guó)際市場(chǎng)難度實(shí)證分析

4.1收集原始數(shù)據(jù)

針對(duì)建立的區(qū)域市場(chǎng)難度體系，需要收集不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、消費(fèi)、人口等指標(biāo)。表1的數(shù)據(jù)均源自2014年。創(chuàng)新系數(shù)和模仿系數(shù)來(lái)自BASS模型的計(jì)算，所基于的數(shù)據(jù)來(lái)自某企業(yè)2009—2013年的用戶數(shù)據(jù)。

從表1的數(shù)據(jù)可以看出：不同地區(qū)的各方面數(shù)據(jù)均有差異，處在不同階段的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，消費(fèi)者的成熟度、創(chuàng)新性、模仿性也有很大的不同。人口密度這一客觀條件也因地區(qū)不同而有較大差異。那么在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，處在不同區(qū)域的服務(wù)外包營(yíng)銷組織所面對(duì)的市場(chǎng)環(huán)境是完全不同的，其組織的營(yíng)銷策略也受到不同程度的影響，因此需要計(jì)算出不同區(qū)域市場(chǎng)的市場(chǎng)難度系數(shù)，以及市場(chǎng)難度系數(shù)對(duì)企業(yè)營(yíng)銷績(jī)效的影響。

4.2各國(guó)市場(chǎng)難度系數(shù)計(jì)算

對(duì)表1第1～7行進(jìn)行R聚類分析，得到原始聚類結(jié)果A和新聚類結(jié)果R(ai)。將R(ai)代入式(2)得R0.9(ai)；再將R0.9(ai)和A代入式(3)得I(ai)(k)；最后利用式(4)得到重要程度的均值I(ai)，其中i=1,2,…,7。由此可得各指標(biāo)的權(quán)重值，如表2所示。

表1　國(guó)際市場(chǎng)難度系數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)

表2　各指標(biāo)的權(quán)重值

根據(jù)式(6)～(9)計(jì)算歸一化的決策矩陣，同時(shí)根據(jù)式(10)與得到的各指標(biāo)權(quán)重相乘，即可得到加權(quán)決策矩陣：

在得到的決策矩陣Z中，根據(jù)式(11)尋找每一列中的最大值組成正理想解Z+，尋找每一列中的最小值組成負(fù)理想解Z-，即：

根據(jù)式(12)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解和負(fù)理想解的歐式距離，結(jié)果如表3所示。

表3　各評(píng)價(jià)對(duì)象與正負(fù)理想解的歐式距離

根據(jù)式(13)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的相對(duì)接近度以及各評(píng)價(jià)對(duì)象的市場(chǎng)難度系數(shù)，結(jié)果如表4所示。

表4　各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的相對(duì)接近度

4.3國(guó)際市場(chǎng)難度系數(shù)結(jié)果分析

通過(guò)聚類賦權(quán)法的計(jì)算得到了各個(gè)決策指標(biāo)的權(quán)重。從表1各指標(biāo)的數(shù)據(jù)與表2中各指標(biāo)的權(quán)重值來(lái)看，人口密度指標(biāo)的權(quán)重最大，說(shuō)明在市場(chǎng)營(yíng)銷中，人口密度越大，營(yíng)銷效果就會(huì)越好。權(quán)重值第2大的指標(biāo)是創(chuàng)新系數(shù)，創(chuàng)新系數(shù)來(lái)自BASS模型，在這個(gè)市場(chǎng)難度測(cè)算體系中反映了某個(gè)地區(qū)的消費(fèi)者主動(dòng)接受新產(chǎn)品或服務(wù)的程度。創(chuàng)新系數(shù)越大，代表消費(fèi)者接受營(yíng)銷產(chǎn)品的速度越快，說(shuō)明企業(yè)的營(yíng)銷活動(dòng)的效果越好。之后權(quán)重值較大的指標(biāo)是地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值越高，說(shuō)明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越科技化、現(xiàn)代化，則該地區(qū)的居民對(duì)于服務(wù)外包行業(yè)的營(yíng)銷活動(dòng)的接受程度越高。而在所有指標(biāo)中所占權(quán)重最低的是地區(qū)人均生產(chǎn)總值，說(shuō)明一個(gè)地區(qū)的居民生活水平高不能代表在該地區(qū)的營(yíng)銷活動(dòng)就能獲得最好的營(yíng)銷效果。

通過(guò)TOPSIS模型的計(jì)算得到了各個(gè)決策單元的相對(duì)接近度，即各個(gè)區(qū)域市場(chǎng)與理想市場(chǎng)的相對(duì)接近度，并且根據(jù)相對(duì)接近度的大小進(jìn)行了排序。本文將相對(duì)接近度最大的地區(qū)定為理想市場(chǎng)，其市場(chǎng)難度系數(shù)最小，將相對(duì)接近度最小的地區(qū)定為負(fù)理想市場(chǎng)，其市場(chǎng)難度系數(shù)最大，如表5所示。

表5　國(guó)際市場(chǎng)難度系數(shù)計(jì)算結(jié)果

從區(qū)域市場(chǎng)難度測(cè)算體系的測(cè)算結(jié)果來(lái)看，日本是最接近理想市場(chǎng)的，而意大利距離理想市場(chǎng)最遠(yuǎn)。結(jié)合表1中的數(shù)據(jù)與各指標(biāo)的權(quán)重可知：日本的人口密度最大，同時(shí)其地區(qū)人均生產(chǎn)總值和地區(qū)人均可支配收入2個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)較好，這些指標(biāo)反映出該地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境處于較發(fā)達(dá)水平，服務(wù)外包營(yíng)銷市場(chǎng)比較龐大，因此市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)更容易取得較好的效果。再?gòu)囊獯罄臄?shù)據(jù)可以看出：除了第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的指標(biāo)外各項(xiàng)數(shù)據(jù)都比較差，說(shuō)明該地區(qū)的基于信息服務(wù)業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低，不利于服務(wù)型外包營(yíng)銷活動(dòng)的開(kāi)展，即營(yíng)銷活動(dòng)的市場(chǎng)難度較大。如果某企業(yè)在意大利與其他國(guó)家的營(yíng)銷企業(yè)投入了相同的營(yíng)銷資源，那么由于市場(chǎng)難度更大，則營(yíng)銷活動(dòng)的產(chǎn)出會(huì)比其他國(guó)家的企業(yè)低。因此，若是在營(yíng)銷績(jī)效評(píng)價(jià)中忽略市場(chǎng)難度，那么對(duì)于意大利這樣的弱勢(shì)地區(qū)來(lái)說(shuō)，在相同的營(yíng)銷投入的情況下，要達(dá)到其他地區(qū)的服務(wù)外包營(yíng)銷效果則是十分困難的。

5結(jié)束語(yǔ)

測(cè)算出了區(qū)域市場(chǎng)難度系數(shù)，將服務(wù)外包國(guó)際市場(chǎng)難度系數(shù)引入企業(yè)的營(yíng)銷績(jī)效評(píng)價(jià)體系中，以此修正國(guó)際市場(chǎng)的客觀因素對(duì)服務(wù)型外包企業(yè)的營(yíng)銷績(jī)效造成的影響。最直接的做法是：將國(guó)際市場(chǎng)難度系數(shù)與營(yíng)銷績(jī)效評(píng)價(jià)得出的績(jī)效值直接相乘，以修正評(píng)價(jià)體系的營(yíng)銷績(jī)效結(jié)果。除此之外，還可以幫助接包企業(yè)修正區(qū)域營(yíng)銷的目標(biāo)和計(jì)劃，制訂符合當(dāng)?shù)刭Y源投入需求的績(jī)效目標(biāo)。

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(責(zé)任編輯劉舸)

Research on Difficulty of Service Outsourcing Area Based on TOPSIS Cluster Model

ZHANG Hong-fu, QU Wei-yi

(School of Business，Hohai University，Nanjing 211100, China)

Abstract:In the enterprise marketing performance analysis process, we should eliminate the impact of market difficulties on marketing performance, and the performance evaluation results can fairly reflect the level of the regional organization of marketing. Therefore, the enterprises are in great need of market difficulty estimates of the regional market. Based on the combination of clustering weighting method and TOPSIS ideal point method, the regional market difficulty coefficient was calculated by empirical analysis.

Key words:service outsourcing; clustering weights method; TOPSIS ideal point method; market difficulty

收稿日期：2016-01-18

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41401010); 江蘇省社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13GLC011)

作者簡(jiǎn)介：張洪福(1991—)，男，吉林遼源人，碩士研究生，主要從事戰(zhàn)略管理與跨國(guó)經(jīng)營(yíng)研究；通訊作者 屈維意(1978—)，男，湖南瀏陽(yáng)人，博士，講師，主要從事企業(yè)戰(zhàn)略管理研究。

doi:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2016.05.022

中圖分類號(hào)：O21;F746.18

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1674-8425(2016)05-0125-07

引用格式：張洪福，屈維意.基于聚類TOPSIS模型的服務(wù)外包區(qū)域難度研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué))，2016(5):125-131.

Citation format：ZHANG Hong-fu, QU Wei-yi.Research on Difficulty of Service Outsourcing Area Based on TOPSIS Cluster Model[J].Journal of Chongqing University of Technology(Natural Science)，2016(5):125-131.