徐 伟， 张晓宇， 王东革

(1. 沈阳工业大学 管理学院， 沈阳 110870； 2. 抚顺市中级人民法院， 辽宁 抚顺 113006； 3. 渤海船舶重工有限公司 机械分厂， 辽宁 葫芦岛 125000)

制造企业服务化转型的风险评价*

徐 伟1， 张晓宇2， 王东革3

(1. 沈阳工业大学 管理学院， 沈阳 110870； 2. 抚顺市中级人民法院， 辽宁 抚顺 113006； 3. 渤海船舶重工有限公司 机械分厂， 辽宁 葫芦岛 125000)

在国际市场竞争日益激烈的情况下，制造企业纷纷向价值链的高端发展，由此形成了制造企业服务化转型的趋势。然而，制造企业服务化转型中不可避免地面临着法律、经济、技术、质量、社会等方面风险因素的影响和制约。在分析和识别风险因素的基础上，提出熵权法和三角模糊数集成的风险评价方法，并给出数值算例，为制造企业服务化转型风险评价提供参考。

装备制造业； 制造企业； 服务化转型； 转型风险； 风险评价； 风险因素； 熵权法； 三角模糊数集成

服务业在国民经济中比重不断上升是发展中国家向发达国家过渡的突出表现形式，也是衡量工业化发展进程的重要指标[1]。从微观表现形式上，可以发现制造业企业逐步将产业链条延伸到前向的产品研发和后向的客户维护两个服务领域。因此，制造业服务化转型不是企业单纯开辟设计服务、咨询服务、金融服务、销售服务等服务业，即多元化战略，而是企业在没有脱离自身制造竞争优势的前提下进行的以产品为依托的服务多样化、服务丰富化、服务产业化，最终根本目的是占据价值链条的高端，形成动态的企业核心竞争力。实施制造业服务化是企业着眼未来可持续发展的战略性思路，许多著名跨国企业的成功案例已经给出了实践的满意结果，如IBM、GE、西门子等公司，其有一定比例的员工常年在下游企业工作，为公司的客户提供现实问题的解决方案[2]。制造业服务化转型在为客户提供更多个性化服务的同时，也使得制造企业了解到各行各业的发展趋势和主要障碍，为其把握自身发展取向提供了比较权威的决策参考依据。

一般来说，制造业服务化战略可以有3种选择方式，即前端服务化、后端服务化、双向服务化，其突出转变就是由过去单纯提供“产品”衍生成为提供“产品+服务”的混合体[3-4]。3种战略选择都可能为企业带来稳定的发展和较高的收益，但由于企业所处的行业、地域、市场等环境存在着较大差异，因此对于制造业服务化战略的制定需要作出全面的风险评价，避免出现盲目服务化转型而造成的资源浪费和竞争原动力耗散。

一、风险因素识别

风险就是企业在生产运营过程中遭遇到的不确定性所造成的预期与结果的背离，这二者之间的差异是客观存在的，因此，制造企业服务化也必然面临着转型失败的风险。制造业服务化增加了企业的服务形式，延长了制造产业链条，挖掘出了更多价值源泉，但也增添了很多不确定性，在一定情况下，这些不确定因素可能形成制造业服务化的风险，主要表现在法律、经济、技术、质量、社会等方面，如表1所示。

1. 法律风险

制造企业服务化转型面临的最大法律障碍就是可能涉嫌垄断，操纵市场[5]。制造企业服务化过程中必须遵守生产地区及流通市场的相关法律法规，特别需要注意的是在国际贸易中，必须按WTO相关规则进行交易，避免因贸易摩擦造成巨大损失，进而形成法律风险。此外，经营活动具有持续性，而外部环境具有动态性，因此，企业运营过程中可能因为法律规定发生新法规出现、旧法规变动或废止等不确定情况，而制造服务化产生的增值结果，可能有“捆绑销售”之嫌，因此需要企业研究相关法律法规，使自身经营活动不与国家法律制度以及WTO相关法律相违背。

表1 制造企业服务化转型的风险因素

2. 经济风险

由于制造业服务化增加了原有产品的功能，因此必须增加相应的研发、设计、论证等费用，原有经济学视角的“规模经济”将发生变化，短时的边际收益可能有下降的风险[6]。在市场方面，消费者和中间商可能仍然以传统消费习惯和思维定式看待产品，并可能认为所谓的服务化只是企业赚取自身利益的工具，而企业可能由于对市场和分销能力估计过高，沿用惯性生产计划体系，造成大批配件和原材料积压，大量资金流转不畅。

3. 技术风险

制造服务化的发展离不开配套技术环境的支持，包括硬件上的产业基础、加工设备、高端原材料以及现代化的销售渠道，也涵盖软件上的智力供给、创新制度保障、成果转化平台以及专利申请渠道。如果缺乏相关技术环境与扶植体系就会导致技术性风险存在，其结果是不能将科技有效转化为先进生产力，例如原创性创新得不到知识产权确认、集成创新面临阻力、消耗吸收再创新举步维艰，导致企业设备闲置，产品滞销，得不到市场上消费者的认可，缺乏与竞争者进行抗衡的基础。技术的风险同样来源于对技术生命的预测，例如美国著名的柯达公司由于没有及时预见数码技术终将取代胶片，致使磁带产业最后完全没落。因而，制造业服务化过程中切忌陷入僵化狭窄的“唯技术论”陷阱中，因为制造业服务化转型需要的是迎合市场和消费者的技术以及由此衍生的“个性化产品与多样化服务”，而不是高端晦涩的技术产品。

4. 质量风险

质量是企业生存的坚实基础和发展的重要保障。企业在实施制造服务化的过程中，因为领域上的拓展必然导致监管范围的扩大，而新增功能必然造成标准的缺失，出现包括一线操作人员在内的全体管理与技术人员难以掌握衍生服务中需要控制的关键环节，质量监督人员与风险管理人员对生产过程中质量风险的控制情况进行监督或许会出现标准尺度难以统一等诸多问题。

5. 社会风险

经济全球化在很大程度上是市场经济在全球的扩展，并且当前经济全球化是由发达国家主导的，发达国家处于明显有利的地位，而发展中国家则相对处于不利的地位。我国制造业国际著名品牌相对较少，仍然有很多企业以OEM方式扮演着“高端产业，低端环节”的“打工仔”的国际分工角色，致使服务化转型的制造企业面临着国际市场的藐视与不屑。在环境方面，由于环境风险对于生态系统来说是客观存在的，企业在进行区域开发建设等活动，尤其是涉及影响生态系统结构和功能的活动的时候，对生态风险要有充分的认识，在进行生态风险评价时也要有科学严谨的态度，认识到保护环境、减少污染是企业应尽的社会义务。此外，环境不是静止不变的，一些突发事件如地震、海啸等具有不确定性和危害性影响，必然存在风险性。

二、制造企业服务化转型评价方法

1. 熵权法的基本原理

(1) 以比选方案m、参考指标n为基础，构建风险评价矩阵X=(xij)m×n，规定第j列指标数值相对差距越明显，则该指标越应在评价过程中引起重视，其获取的指标权重也应该相对显著，从信息学角度，认为其提供参考的信息量更多；反之，如果相对差距较小，则提供的参考信息量有限，权重就小。在极端情况下，若某指标值全等，则剔除该项指标，即为无效用指标，不能提供任何参考信息。在信息论中，系统信息量的度量公式为

(1)

基于“负熵有序”[7]这一基本原理，可以建立制造业服务化的风险评价权重体系，该权重体系具有权变的特点，可以适应新指标的增加、原有指标的删除，因而更符合风险评价的特殊性。

(2) 计算第i个方案下第j项指标值的相对比重，即

(2)

(3) 计算第j项指标的熵值，即

(3)

式中，kgt;0，ln为自然对数，ej≥0。如果xij对于给定的j全部相等，那么

(4)

此时ej取极大值，即

(5)

(4) 确定指标j的差异系数gj。对于指标j来说，xij的差异性越小，则计算的ej的数值越大；当xij大小一致时，ej=emax=1，此时权重为零；当各方案的指标值相差越大时，ej越小，该项指标对于方案的比较作用越大。

(5) 定义权数，即

(6)

如果权重值与主观权重值无根本性冲突，则使用熵权法进行方案选优排序。

(6) 计算综合评价值，即

(7)

式中，Vi为第i个方案的综合评价值。

2. 定性数据定量化

由于熵权法属于客观赋权法，需要所有评价指标为定量数据，因此需要将评价指标中的定性数据进行定量化。本文采用三角模糊数分别对方案指标值进行乐观、最可能、悲观判断，得出三角模糊数，之后对其进行去模糊化处理，由此得到精确定量数据。由于引入了评价者的决策态度，避免了决策完全依赖于客观赋权的缺陷，反映了评价者的风险偏好，弥补了熵权法单一赋权的缺陷。

(1) 三角模糊数。三角模糊数隶属度函数如图1所示，模糊数α=(l，m，u)称为三角模糊数，其中l、m、u为实数，且0≤l≤m≤u；m称为三角模糊数α的主值；l与u分别称为α的上界和下界；m-l和u-m分别称为α的下限和上限。当l=m=u时，α成为普通意义上的实数；u-l的数值越大，三角模糊数α=(l，m，u)越模糊[8]。

图1 三角模糊数隶属度函数

(2) 定性数据定量化。引用三角模糊数是为了解决定性数据定量化的问题[9]，设定专家评定不同指标相对重要性具有模糊性，规定语意信息对应数值如表2所示。

表2 模糊标度、语意信息与模糊数值之间的对应关系

(3) 确定判断模糊数对应关系。建立判定标准与模糊数之间的对应关系，并进行归一化，如表3所示。

表3 评价指标语意变量及三角模糊数

(4) 模糊数清晰化。三角模糊数隶属度清晰化(去模糊化)公式为

(8)

三、算例分析

由于篇幅所限，本文以5个二级指标为例进行分析，假定经济风险、技术风险和质量风险都可以通过定量计算得到具体数据，而法律风险和社会风险需要通过决策者给出带有风险偏好倾向的模糊数值。假定目前有3个决策方案，如表4所示，根据式(8)去模糊化得表5。

表4 原始数值

表5 清晰化后的数据

根据熵权法公式，得到权重系数为w=(0.11，0.39，0.13，0.05，0.32)，进而得到VA=0.754 8，VB=0.578 5，VC=0.440 5。

因为方案C数值最小，即服务化转型风险最小，因此选择C方案进行服务化转型。

四、结 论

在制造业服务化转型的风险评价中，熵权法可以提供客观的权重决策信息，三角模糊数有利于引入决策者的主观偏好信息，两者结合得出的综合评价值具有一定的科学性和合理性，其评价结果可信度较高。该方法操作简便，适合当前时代对决策速度和效率的要求。

[1] 段炼，赵德海.现代服务业、制造业服务化与战略性新兴产业 [J].科学管理研究，2011(4)：16-19.

[2] US International Trade Commission.Recent trends in US services trade [EB/OL].[2010-03-20].http：//www.usitc.gov/publications/332/pub4084.pdf.

[3] 简兆权，伍卓深.制造业服务化的路径选择研究：基于微笑曲线理论的观点 [J].科学学与科学技术管理，2011(12)：137-143.

[4] 霍景东，黄群慧.影响工业服务外包的因素分析：基于22个工业行业的面板数据分析 [J].中国工业经济，2012(12)：44-56.

[5] Kindstr M D.Towards a service-based business model：key aspects for future competitive advantage [J].European Management Journal，2010，28(6)：468-486.

[6] 冯惠平，叶广宇.制造业服务化背景下的企业竞争优势 [J].经营与管理，2007(4)：34-35.

[7] 张青山，徐伟，乔芳丽，等.基于熵权法的制造业绿色产品达标条件下的综合选优 [J].管理评论，2008(10)：45-50.

[8] 王世明，岑咏霆.排序决策的三角模糊数方法 [J].工业工程与管理，2009(1)：44-47.

[9] 高岩，周德群，刘晨琛，等.基于关联的三角模糊数直觉模糊集成算子及其应用 [J].系统工程理论与实践，2012(9)：1964-1972.

Riskassessmentofservitizationtransformationofmanufacturingenterprise

XU Wei1, ZHANG Xiao-yu2, WANG Dong-ge3

(1. School of Management, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China; 2. Intermediate People’s Court of Fushun City, Fushun 113006, China; 3. Machinery Branch, Bohai Ship Heavy Industry Co., Ltd., Huludao 125000, China)

Under the situation of increasingly intense international market competition, manufacturing enterprises develop towards the high-end of value chain one after another, which forms the trend of servitization transformation of manufacturing enterprise. However, influences and restrictions of legal, economic, technical, quality and social risk factors etc. are inevitable during the servitization transformation of manufacturing enterprise. Based on analysis and identification of risk factors, a risk assessment method is proposed, which combines entropy method and triangular fuzzy numbers and integration, and a numerical example is given, which can provide reference for risk assessment of servitization transformation of manufacturing enterprise.

equipment manufacturing industry; manufacturing enterprise; servitization transformation; transformation risk; risk assessment; risk factor; entropy method; triangular fuzzy numbers and integration

2013-08-24

沈阳市科技局课题(F13-317-5-29)。

徐 伟(1980-)，男，辽宁沈阳人，讲师，博士生，主要从事生产运行管理等方面的研究。

* 本文已于2013-12-20 05∶22在中国知网优先数字出版。 网络出版地址： http：//www.cnki.net/kcms/detail/21.1558.C.20131220.0522.003.html

10.7688/j.issn.1674-0823.2014.01.10

F 402

A

1674-0823(2014)01-0053-04

(责任编辑：吉海涛)