基于序參量-TOPSIS法的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)與調(diào)優(yōu)

溫 馨,陳俊洪,殷艷娜

(1.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110870;2.沈陽(yáng)化工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 遼寧 沈陽(yáng) 110142)

0 引言

新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在加速演進(jìn),并以數(shù)字化引領(lǐng)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)變革、質(zhì)量變革、效率變革,加快推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。為推進(jìn)制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展,2016年國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深化制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》,對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行全面部署,將制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升至戰(zhàn)略層面。相對(duì)于歐美發(fā)達(dá)國(guó)家,我國(guó)部署制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)間短,與發(fā)達(dá)國(guó)家還存在一定差距,加上技術(shù)人才、基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新投入、數(shù)字應(yīng)用等多方面因素的影響,導(dǎo)致難以厘清影響我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)在機(jī)理,也無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估區(qū)域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力水平。數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和數(shù)字化能力反映出企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中“想轉(zhuǎn)”和“能轉(zhuǎn)”兩方面的問(wèn)題[1],有學(xué)者認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心路徑是數(shù)字能力建設(shè)[2]。基于此,對(duì)省域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行評(píng)價(jià)并分析其對(duì)我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響機(jī)理,以期為我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃提供參考。

理論上,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究主要集中在3個(gè)方面:數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合機(jī)理、制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展評(píng)價(jià)以及制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與對(duì)策。關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與制造業(yè)融合,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從影響因素、關(guān)系研究、價(jià)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(nèi)部影響因素,外部影響因素包含財(cái)稅政策[3-4]、營(yíng)商環(huán)境[5]、對(duì)外開(kāi)放水平和政府參與度[6],內(nèi)部影響因素包含研發(fā)投入[7-8]、人力資本[9-10]和企業(yè)規(guī)模[11-13];關(guān)系研究主要是指數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)生產(chǎn)率的變化關(guān)系[14],這種關(guān)系會(huì)影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程;價(jià)值鏈攀升是指數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)制造業(yè)的滲透融合能夠提升制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力[15],使制造業(yè)從傳統(tǒng)價(jià)值鏈攀升到數(shù)字化價(jià)值鏈[16]。在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)方面,學(xué)者們大多基于文獻(xiàn)分析構(gòu)建指標(biāo),主要采用熵權(quán)法[17]、層次分析法[18]、熵權(quán)TOPSIS法和因子分析法[19]等方法。在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與對(duì)策方面,當(dāng)前研究主要有兩種觀點(diǎn):一是基于實(shí)踐案例提出通過(guò)數(shù)字化營(yíng)銷、資產(chǎn)數(shù)字化、運(yùn)營(yíng)數(shù)字化等路徑實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型[20];二是基于對(duì)我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型環(huán)境特征的理論分析,提出通過(guò)利用我國(guó)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)把握全球供應(yīng)鏈主動(dòng)權(quán)等路徑進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型[21]。此外,學(xué)者們普遍認(rèn)為夯實(shí)轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)[22]、加強(qiáng)人才培養(yǎng)[23]、加快產(chǎn)業(yè)布局[24]、注重頂層設(shè)計(jì)[25]是促進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素。

綜上,學(xué)者們?cè)谥圃鞓I(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面進(jìn)行了一些嘗試與探索,為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ),特別是在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型評(píng)價(jià)方面,為本文研究提供了一定借鑒與參考。但在理論與實(shí)踐中,對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的評(píng)價(jià)與調(diào)控仍需進(jìn)一步探索,如關(guān)于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵與特征,現(xiàn)有研究鮮有提及,大多數(shù)研究只是針對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)行評(píng)價(jià),沒(méi)有將制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力作為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心特征考慮。此外,鮮有研究關(guān)注制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程,特別是從協(xié)同過(guò)程視角探索制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵、識(shí)別和評(píng)價(jià)等。鑒于此,本文對(duì)以往制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,提出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵,引入?yún)f(xié)同學(xué)理論,應(yīng)用序參量原理分析制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的特征并構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,結(jié)合序參量識(shí)別方法和TOPSIS法,對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行識(shí)別與分析,并提出數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力調(diào)優(yōu)策略。

1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵與形成機(jī)理

1.1.1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵與特征

關(guān)于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)涵,國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了不同程度的探索,但仍未形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)。本文以制造業(yè)升級(jí)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型和動(dòng)態(tài)能力為主題詞在中國(guó)知網(wǎng)進(jìn)行檢索,設(shè)定時(shí)間段為2000年1月1日—2021年10月24日,共得到627篇相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行手動(dòng)篩選,剔除會(huì)議、報(bào)紙、圖書(shū)以及與主題詞不相關(guān)的文獻(xiàn),最終得到462篇相關(guān)文獻(xiàn)。利用CiteSpace工具對(duì)這462篇文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析,從關(guān)鍵詞突顯圖譜和時(shí)線圖譜可得出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力關(guān)注熱點(diǎn),如圖1所示。

圖1 關(guān)鍵詞聚類時(shí)線圖譜

由關(guān)鍵詞突顯圖譜可知,關(guān)于制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的理論研究更加關(guān)注IT能力、支撐能力,表明當(dāng)前階段的理論與實(shí)踐以信息化建設(shè)為主,強(qiáng)調(diào)為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供支撐;由時(shí)線圖譜可知,從2018年開(kāi)始,關(guān)于制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的理論研究逐漸與數(shù)字化轉(zhuǎn)型聯(lián)系起來(lái),表明制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型開(kāi)始受到重點(diǎn)關(guān)注,人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等先進(jìn)信息技術(shù)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型開(kāi)始顯現(xiàn),同時(shí)也凸顯出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)數(shù)據(jù)協(xié)同共享能力的要求。

本文認(rèn)為可以從3個(gè)方面理解制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力:首先,企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力是傳統(tǒng)制造企業(yè)為適應(yīng)快速發(fā)展的市場(chǎng)環(huán)境,以數(shù)字化理念、技術(shù)和方法提升其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的一種企業(yè)動(dòng)態(tài)能力,是推動(dòng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵要素[26];其次,轉(zhuǎn)型是指事物在發(fā)展過(guò)程中,通過(guò)內(nèi)部能力推動(dòng)和外部因素影響,由一種發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N發(fā)展模式,由初級(jí)向高級(jí)不斷演變的過(guò)程[27];最后,能力是指完成一項(xiàng)目標(biāo)或者任務(wù)體現(xiàn)出的綜合素質(zhì)[28]?；诖?本文認(rèn)為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力是指在信息技術(shù)等基礎(chǔ)設(shè)施支撐下,在內(nèi)外部協(xié)同推動(dòng)下,朝著制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo),促進(jìn)整個(gè)業(yè)務(wù)流程從初級(jí)向高級(jí)演變,實(shí)現(xiàn)智能化、可持續(xù)發(fā)展。

1.1.2 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力構(gòu)成與形成機(jī)理

由上述分析可知,與制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力高度相關(guān)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)特征主要包含3個(gè)方面:一是信息通信基礎(chǔ)設(shè)施成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)條件;二是提高信息通信技術(shù)應(yīng)用的深度和廣度;三是企業(yè)業(yè)務(wù)流程和交易模式發(fā)生改變[29]。因此,本文認(rèn)為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力主要由數(shù)字支撐能力、數(shù)字創(chuàng)新能力、數(shù)字應(yīng)用能力和可持續(xù)發(fā)展能力4個(gè)方面構(gòu)成,如圖2所示。

圖2 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力構(gòu)成

由圖2可知,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力通過(guò)數(shù)字支撐能力、數(shù)字創(chuàng)新能力、數(shù)字應(yīng)用能力和持續(xù)發(fā)展能力4個(gè)方面相互協(xié)同作用而產(chǎn)生并作用于制造業(yè)發(fā)展過(guò)程。首先,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中數(shù)字支撐能力、數(shù)字創(chuàng)新能力、數(shù)字應(yīng)用能力和持續(xù)發(fā)展能力協(xié)同作用形成的綜合性表征參量。其次,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力因行業(yè)類別、所在區(qū)域等屬性不同,呈現(xiàn)出不同特征。這可以解釋為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力形成的協(xié)同過(guò)程存在不同主導(dǎo)參量(序參量)。最后,調(diào)控制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力需要有效識(shí)別4種能力及其協(xié)同關(guān)系,這不僅能解釋制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力特征,也能反映制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀態(tài)和水平。

綜上所述,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是4個(gè)方面協(xié)同作用的過(guò)程,剖析制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力各維度的協(xié)同機(jī)理,識(shí)別制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的關(guān)鍵參量,成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型必須解決的關(guān)鍵問(wèn)題。同時(shí),當(dāng)前制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型處于不同主體競(jìng)相探索階段,尚未形成統(tǒng)一判別標(biāo)準(zhǔn),因而對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的評(píng)價(jià)與分析要避免主觀認(rèn)識(shí),需要引入具有明顯客觀特征的方法,如TOPSIS法等。

1.2 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建

本文從數(shù)字支撐能力、數(shù)字創(chuàng)新能力、數(shù)字應(yīng)用能力和可持續(xù)發(fā)展能力4個(gè)維度構(gòu)建制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性,選取的指標(biāo)盡量避免規(guī)模性。

表1 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(1)數(shù)字支撐能力。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的首要環(huán)節(jié),是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先決條件[30-31]。因此,對(duì)數(shù)字支撐能力的考量要從支撐信息傳輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施和新基建建設(shè)情況兩個(gè)方面選取指標(biāo),采用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù),信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)投入規(guī)模,每百人使用計(jì)算機(jī)數(shù),新基建競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù),IPv4地址數(shù),信息基礎(chǔ)設(shè)施就緒度指數(shù)表征數(shù)字支撐能力。

(2)數(shù)字創(chuàng)新能力。創(chuàng)新能力是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的必要條件[32]。數(shù)字創(chuàng)新能力是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動(dòng)力,是解決我國(guó)關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”難題的關(guān)鍵。數(shù)字創(chuàng)新能力體現(xiàn)在創(chuàng)新效益、投入、產(chǎn)出3個(gè)方面,采用新產(chǎn)品銷售收入、R&D人員占就業(yè)人員數(shù)比重、專利申請(qǐng)數(shù)、研發(fā)投入強(qiáng)度、技術(shù)改造經(jīng)費(fèi)支出表征數(shù)字創(chuàng)新能力。

(3)數(shù)字應(yīng)用能力。數(shù)字應(yīng)用能力是數(shù)字技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)滲透程度的體現(xiàn)[31],是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要表現(xiàn)形式,能夠反映制造業(yè)對(duì)數(shù)字技術(shù)的使用能力以及數(shù)字技術(shù)的普及情況。本文從技術(shù)融合與技術(shù)應(yīng)用兩個(gè)方面選取指標(biāo),采用兩化融合水平、數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合指數(shù)、企業(yè)平均電子商務(wù)成交額、電子信息制造業(yè)營(yíng)業(yè)收入占GDP比重、大數(shù)據(jù)工業(yè)應(yīng)用指數(shù)表征數(shù)字應(yīng)用能力。

(4)可持續(xù)發(fā)展能力。《中國(guó)制造2025》明確提出全面推行綠色制造,深入實(shí)施綠色制造工程[33]?？沙掷m(xù)發(fā)展能力代表制造業(yè)綠色發(fā)展能力和環(huán)境保護(hù)水平,是決定制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否長(zhǎng)久發(fā)展的最后一環(huán)。本文從綠色投入和環(huán)境保護(hù)兩個(gè)方面選取指標(biāo),采用環(huán)境治理投入強(qiáng)度、工業(yè)固廢排放強(qiáng)度、單位工業(yè)增加值廢水排放量、單位工業(yè)增加值二氧化硫排放量、固廢處置利用率表征可持續(xù)發(fā)展能力。

2 基于序參量-TOPSIS法的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力識(shí)別與評(píng)價(jià)模型

2.1 總體思路與評(píng)價(jià)流程

由上述分析可知,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力是數(shù)字支撐能力、數(shù)字創(chuàng)新能力、數(shù)字應(yīng)用能力和可持續(xù)發(fā)展能力協(xié)同作用的綜合表征。按照協(xié)同學(xué)原理,對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的影響與評(píng)價(jià),首先需要識(shí)別影響制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力形成的主導(dǎo)因素,即序參量,序參量主導(dǎo)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的形成與演進(jìn)?；谛騾⒘孔R(shí)別結(jié)果,引入TOPSIS法,構(gòu)建正負(fù)理想解,計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象到正負(fù)理想解的相對(duì)距離并進(jìn)行排序,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的客觀評(píng)價(jià),具體流程如圖3所示。

圖3 基于序參量-TOSIS法的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)流程

2.2 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力序參量識(shí)別

本文使用序參量方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,目的在于發(fā)現(xiàn)各地區(qū)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的個(gè)性優(yōu)勢(shì)特征并基于地區(qū)優(yōu)勢(shì)給出客觀評(píng)價(jià)[34]。

為綜合反映制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,在進(jìn)行計(jì)算之前,先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理?；跇?biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù),應(yīng)用序參量方法計(jì)算得到3類權(quán)重,基于3類權(quán)重結(jié)果分別進(jìn)行分析。

(1)個(gè)性序參量。如式(1)所示,x*表示系統(tǒng)傾向的理想結(jié)果,xi=(xi1,xi2,...,xip)τ是被評(píng)價(jià)對(duì)象標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值向量,w=(wi1,wi2,...,wip)τ表示被評(píng)價(jià)對(duì)象的價(jià)值參數(shù)向量,也稱為權(quán)重向量。

(1)

從最有利于第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的角度確定其價(jià)值參數(shù),進(jìn)而得到基于目標(biāo)規(guī)劃思想的表示各被評(píng)價(jià)對(duì)象個(gè)性序參量的數(shù)學(xué)模型。

(2)

式(2)中,wij表示被評(píng)價(jià)對(duì)象i的價(jià)值參數(shù)結(jié)構(gòu),體現(xiàn)被評(píng)價(jià)對(duì)象i的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),其個(gè)性序參量的數(shù)學(xué)模型為:

(3)

根據(jù)式(3)可進(jìn)一步得到表示被評(píng)價(jià)對(duì)象i個(gè)性序參量的價(jià)值參數(shù)結(jié)構(gòu),也就是個(gè)性優(yōu)勢(shì)權(quán)重向量。

(4)

(5)

(3)主導(dǎo)序參量。將式(5)帶入式(1),得到:

(6)

(7)

(8)

相似程度越高,說(shuō)明反映第K主序參量的價(jià)值參數(shù)結(jié)構(gòu)越接近w*,其在系統(tǒng)群體演化過(guò)程中的作用越大;相反,相似程度越低,說(shuō)明第K主序參量的價(jià)值參數(shù)結(jié)構(gòu)越偏離w*,其在群體演化過(guò)程中的作用越小。

2.3 基于TOPSIS法的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)

采用TOPSIS法,在構(gòu)建正負(fù)理想解的基礎(chǔ)上,計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象到指標(biāo)正負(fù)理想解之間的相對(duì)距離并進(jìn)行排序,根據(jù)排序結(jié)果得出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力水平,通過(guò)比較得分值之間的排名順序進(jìn)行調(diào)優(yōu)。因此,創(chuàng)造性使用序參量-TOPSIS法可以很好地評(píng)價(jià)地區(qū)個(gè)性優(yōu)勢(shì)特征并能根據(jù)計(jì)算得到的排名順序提出更符合實(shí)際的調(diào)優(yōu)策略,使得結(jié)果更加客觀。

(1)構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化矩陣。將標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣Rij與各指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重相乘,生成加權(quán)規(guī)范化矩陣K。對(duì)3類權(quán)重構(gòu)建3種加權(quán)規(guī)范化矩陣進(jìn)行測(cè)度,根據(jù)得出的不同結(jié)果,進(jìn)行合理的調(diào)優(yōu)總結(jié)。首先,利用式(3)得到的個(gè)性優(yōu)勢(shì)權(quán)重與矩陣Rij相乘得到個(gè)性規(guī)范化矩陣,計(jì)算得出系統(tǒng)成員的個(gè)性優(yōu)勢(shì);其次,利用式(5)得到的結(jié)果與矩陣Rij相乘得到民主規(guī)范化矩陣,計(jì)算得出反映制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力優(yōu)勢(shì)特征集聚群體成員程度的得分值;最后,將整個(gè)過(guò)程識(shí)別的序參量定義為主導(dǎo)權(quán)重并與矩陣Rij相乘得到主導(dǎo)規(guī)范化矩陣,計(jì)算得出反映制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)能力優(yōu)勢(shì)特征被廣泛接受程度的得分值。

(9)

運(yùn)用TOPSIS法分別確定3種規(guī)范化矩陣中各指標(biāo)的正負(fù)理想解。令各指標(biāo)的最大值為正理想解,最小值為負(fù)理想解。

(10)

(11)

計(jì)算各樣本對(duì)象與正負(fù)理想解之間的歐幾里得距離,公式如下:

(12)

(13)

(2)計(jì)算相對(duì)接近程度(Ti)。根據(jù)相對(duì)接近程度對(duì)樣本對(duì)象進(jìn)行優(yōu)劣排序,得到樣本對(duì)象的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力排名。Ti取值在0～1之間,Ti越接近1,表示制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力越強(qiáng),反之則越弱。根據(jù)接近度大小可以判斷制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力強(qiáng)弱,確定優(yōu)劣。計(jì)算3種情況下每一維度樣本的排名,再基于各維度計(jì)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(píng)價(jià)結(jié)果的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力調(diào)優(yōu)策略

通過(guò)上述計(jì)算,得到3種不同情況下的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力排名。對(duì)于參與排名的主體,選擇何種情況下的排名作為基礎(chǔ)和后續(xù)發(fā)展的決策依據(jù),關(guān)系到制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向、內(nèi)容和效果。因此,可以根據(jù)不同排名情況,判別制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的客觀狀態(tài)與相對(duì)水平,從總體上為不同制造業(yè)主體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力提出調(diào)優(yōu)策略,如表2所示。

由表2可知,通過(guò)序參量-TOPSIS法的測(cè)算,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力呈現(xiàn)出不同狀態(tài)與水平,即個(gè)性序參量、主導(dǎo)序參量和民主序參量下的TOPSIS排名有所不同。一般地,個(gè)性序參量下TOPSIS排名表征制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力優(yōu)勢(shì)特征的明顯程度,主導(dǎo)序參量下TOPSIS排名表征制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力優(yōu)勢(shì)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(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力優(yōu)勢(shì)特征被廣泛接受的程度。因此,針對(duì)3種排名,可根據(jù)具體情況對(duì)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行判別,進(jìn)而提出調(diào)優(yōu)策略。

3 應(yīng)用實(shí)例:我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)與調(diào)優(yōu)策略

隨著我國(guó)加快推動(dòng)高技術(shù)與制造業(yè)融合,雖然已取得一定成效,但成效并不穩(wěn)固,產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處在推進(jìn)期。本文選擇2019年我國(guó)內(nèi)地30個(gè)省份(西藏因數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,未納入統(tǒng)計(jì))相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2020)》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒(2020)》《2020年中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》《中國(guó)大數(shù)據(jù)區(qū)域發(fā)展水平評(píng)估白皮書(shū)(2020)》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒(2020)》《中國(guó)新基建競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)白皮書(shū)(2020)》以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、兩化融合平臺(tái)、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)第45次調(diào)查報(bào)告。

3.1 序參量識(shí)別

將整個(gè)過(guò)程得到的序參量定義為主導(dǎo)權(quán)重并與矩陣Rij相乘得到主導(dǎo)規(guī)范化矩陣。根據(jù)公式(4),利用SPSS22.0軟件進(jìn)行聚類分析, 得到主序參量結(jié)果,如圖4所示。

圖4 提取主旋律

表3 主旋律對(duì)應(yīng)的價(jià)值參數(shù)結(jié)構(gòu)

根據(jù)公式(8),計(jì)算得到主旋律1～5對(duì)應(yīng)的向量以及在W*下向量的相似系數(shù)TRK,如表4所示。

表4 相似系數(shù)

當(dāng)TRK=0.871 096時(shí),相似系數(shù)最大,可認(rèn)為主旋律2是主序參量。

3.2 我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)結(jié)果

通過(guò)計(jì)算得到個(gè)性序參量下的TOPSIS排名,可以判斷系統(tǒng)成員各自的優(yōu)勢(shì)特征,見(jiàn)表5。

表5 中國(guó)內(nèi)地30個(gè)省份的個(gè)性序參量

計(jì)算得到民主序參量和主導(dǎo)序參量下的TOPSIS排名,根據(jù)排名可以選擇合適的調(diào)優(yōu)策略,如表6所示。

表6 3種情況下中國(guó)內(nèi)地30個(gè)省份的TOPSIS得分排名

3.3 我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力調(diào)優(yōu)

表6報(bào)告了30個(gè)省份在個(gè)性序參量、民主序參量和主導(dǎo)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(gè)省區(qū)需結(jié)合具體情況判別個(gè)性序參量是否是必然趨勢(shì),如山西在個(gè)性序參量下可持續(xù)發(fā)展方面的TOPSIS得分最高,可思考可持續(xù)發(fā)展是否是山西未來(lái)的發(fā)展重心;天津、上海、浙江和廣東適合策略5,表明這4個(gè)省市的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力代表未來(lái)發(fā)展方向,其政策支持與市場(chǎng)需求處于領(lǐng)先位置,但還未形成明顯優(yōu)勢(shì),應(yīng)結(jié)合自身優(yōu)勢(shì)加快制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;江蘇和山東適合策略6,這兩個(gè)省份未能發(fā)揮主導(dǎo)優(yōu)勢(shì),與理想發(fā)展方向相似,應(yīng)推動(dòng)自身優(yōu)勢(shì)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合;北京和湖北適合策略7,這兩個(gè)省市在數(shù)字創(chuàng)新能力方面的個(gè)性優(yōu)勢(shì)特征明顯,應(yīng)該結(jié)合具體實(shí)際判別個(gè)性序參量狀況;河北、內(nèi)蒙古和遼寧等16個(gè)省區(qū)適合策略8,這些地區(qū)沒(méi)有形成區(qū)域發(fā)展的個(gè)性優(yōu)勢(shì),與理想發(fā)展方向有偏差,不具有相對(duì)優(yōu)勢(shì),應(yīng)在衡量具體優(yōu)勢(shì)和條件的基礎(chǔ)上,選擇跟隨當(dāng)前主導(dǎo)序參量下排名靠前的主體進(jìn)行調(diào)整。

根據(jù)3種情況下的TOPSIS得分排名,各地能夠從個(gè)性優(yōu)勢(shì)角度提出適合自身發(fā)展的調(diào)優(yōu)策略。

3.4 我國(guó)省域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)結(jié)果分析

表3、表4結(jié)果是判別序參量的依據(jù),根據(jù)相似系數(shù)可以判斷序參量處于成長(zhǎng)期,說(shuō)明我國(guó)省域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力水平也處于成長(zhǎng)期?？梢?jiàn),我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已取得一定成效,參照調(diào)優(yōu)策略進(jìn)行調(diào)整將提升我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,加快我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,在不久的將來(lái),我國(guó)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力將發(fā)展到新的階段。

根據(jù)表5中計(jì)算得到個(gè)性序參量下4個(gè)維度的TOPSIS排名,判別30個(gè)省份各自的優(yōu)勢(shì)特征?？梢钥闯?山西、甘肅和江西等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省份在可持續(xù)發(fā)展能力維度排名靠前,說(shuō)明其優(yōu)勢(shì)特征體現(xiàn)在可持續(xù)發(fā)展能力方面;湖南、寧夏和吉林在數(shù)字創(chuàng)新能力維度排名靠前,說(shuō)明其優(yōu)勢(shì)特征體現(xiàn)在數(shù)字創(chuàng)新能力方面。這些地區(qū)可作為其它省份學(xué)習(xí)的標(biāo)桿。

將表6中各省民主序參量下的TOPSIS排名與2019年人均GDP進(jìn)行比較,可以看出,制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān),經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力更強(qiáng),如圖5所示。

圖5 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較

將表6中各省主導(dǎo)序參量和民主序參量下的TOPSIS得分繪制成散點(diǎn)圖,如圖6所示?？梢钥闯?主導(dǎo)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(qū)域,表明其制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力水平處于發(fā)展的成長(zhǎng)期。

圖6 主導(dǎo)序參量與民主序參量下的TOPSIS得分值趨勢(shì)

4 結(jié)論

制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力是有序推進(jìn)制造業(yè)數(shù)字化升級(jí)的關(guān)鍵因素,有效識(shí)別與評(píng)價(jià)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,有助于掌握制造業(yè)數(shù)字化改造與升級(jí)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),進(jìn)而提升制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率與效果。本文引入?yún)f(xié)同學(xué)中的序參量思想,將其與TOPSIS法相結(jié)合,提出能夠兼顧制造業(yè)優(yōu)勢(shì)特征與總體要求的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力評(píng)價(jià)方法,對(duì)我國(guó)省域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行識(shí)別與評(píng)價(jià),并基于結(jié)果提出針對(duì)性對(duì)策建議。具體結(jié)論如下:

(1)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中數(shù)字支撐能力、數(shù)字創(chuàng)新能力、數(shù)字應(yīng)用能力和持續(xù)發(fā)展能力協(xié)同作用形成的綜合性表征參量。這一協(xié)同作用過(guò)程中存在彰顯制造業(yè)主體或管理者對(duì)環(huán)境與未來(lái)發(fā)展價(jià)值判斷和決策標(biāo)準(zhǔn)的序參量,序參量決定制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的內(nèi)容與個(gè)性特征。

(2)應(yīng)用序參量方法能識(shí)別出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力的個(gè)性序參量、主導(dǎo)序參量和民主序參量。這些序參量代表制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的價(jià)值主張與決策標(biāo)準(zhǔn),將其代入TOPSIS法得到3種不同排序,根據(jù)排序結(jié)果可以判別制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力個(gè)性優(yōu)勢(shì)的相對(duì)狀態(tài)與水平?；?種不同排序和序參量結(jié)構(gòu)特征,可以提出制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力調(diào)優(yōu)策略。

(3)通過(guò)對(duì)我國(guó)省域制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力進(jìn)行識(shí)別與評(píng)價(jià),可以得出相應(yīng)調(diào)優(yōu)策略。首先,單獨(dú)從個(gè)性序參量下的TOPSIS排名結(jié)果看,山西、甘肅、江西等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的優(yōu)勢(shì)特征體現(xiàn)在可持續(xù)發(fā)展能力方面,湖南、寧夏和吉林的優(yōu)勢(shì)特征體現(xiàn)在數(shù)字創(chuàng)新能力維度,可作為其它省份學(xué)習(xí)的標(biāo)桿。其次,從民主序參量和主導(dǎo)序參量下的TOPSIS排名結(jié)果看,北京、上海、浙江、廣東、湖北和天津的制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力最強(qiáng),進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)。最后,綜合個(gè)性序參量、民主序參量、主導(dǎo)序參量下的TOPSIS排名結(jié)果,選擇適合省域發(fā)展的調(diào)優(yōu)方法能夠較快提升制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力,促進(jìn)序參量向成熟期發(fā)展。