基于聚类TOPSIS模型的服务外包区域难度研究

张洪福，屈维意

(河海大学 商学院，南京　211100)



基于聚类TOPSIS模型的服务外包区域难度研究

张洪福，屈维意

(河海大学 商学院，南京211100)

摘要：在企业进行营销绩效分析过程中，应该消除市场难度对营销绩效的影响，使绩效评价的结果能公平地反映各区域组织的营销水平，因此企业十分需要对各区域市场进行市场难度测算。针对以上问题，将聚类赋权法和TOPSIS理想点法相结合，采用实证分析计算出了区域市场难度系数。

关键词：服务外包；聚类赋权法；TOPSIS理想点法；市场难度

随着经济的进一步发展，全球产业由制造业逐渐向服务业转移，以信息技术为基础的服务外包产业在全球范围内逐渐兴起，我国也积极参与到服务外包市场竞争中来[1]。同时，国际服务外包企业间竞争愈加激烈，导致接包企业的利润水平逐年下降，逐步进入利润缓慢增长的时代。在竞争的加剧、利润的下降、服务成本增加等压力下，各大服务外包企业更加注重提升企业的营销效率[2]。屈维意[3]指出：外包供应商之间通过资源共享、优势互补实现合作联盟，利用营销绩效评价衡量外包企业营销效果是接包方提升接包竞争力的发展趋势，有利于改善企业营销现状，指导企业营销决策。

目前，大多数企业在进行绩效评价时通常采用统一的评价方法和评价指标[4-11]，却忽略了许多客观因素的影响。比如对于不同的区域市场，其经济环境、政治环境、市场规模、产业结构、竞争情况等客观因素均不同，使在该区域营销活动开展的市场难度也不同，因此其营销效果也各有不同。而在进行营销绩效评价的过程中，企业往往会忽视市场难度对绩效的影响，而是使用同一个衡量标准去考核各个区域的营销绩效，导致企业的营销绩效管理不合理。

本文提出用国际市场难度来描述区域市场间的差别，通过采用聚类赋权法与TOPSIS理想点法相结合的方式来体现服务外包企业营销绩效评价的科学性。

1国际市场难度与市场难度系数

市场难度是指：企业的营销活动在不同的区域开展的过程中由于区域本身的客观因素、非企业营销可控因素所造成的困难或阻力[12]。市场难度在营销过程中的影响是不容忽视的，在不同的区域进行相同的营销活动会因市场难度的不同而产生不同的效果：在付出相同投入的前提下，市场难度越大，营销活动取得的效益就越差；在产出效益相同的前提下，市场难度越大，营销活动所需的投入也越大。每个区域的市场难度由该区域的客观因素引起，是企业无法控制的，可以从2个方面考虑：① 区域市场情况，如经济因素、政治因素等；② 行业情况，如市场占有率、行业发展等。

对企业来说，每一个目标区域市场的市场难度是不同的。这是因为在每个目标区域市场中影响市场难度的因素各有不同，并且影响市场难度的程度也不相同。影响市场难度的主要因素表现在区域市场的市场规模、产业结构、行业发展、政治因素、外部偶然因素、消费者成熟度、市场竞争状况、市场资源的可获取性等方面，如图1所示。

图1　国际市场难度的主要影响因素

2区域市场难度测算指标体系

影响市场难度系数的主要因素分为宏观因素和微观因素，分别是市场规模、产业结构、行业发展、政治因素、外部偶然因素、消费者成熟度、 市场竞争状况、市场资源的可获取性等。对于服务外包商企业来说，产业结构、行业发展、政治因素等方面的情况基本相同。那么在排除了外部偶然因素后，不同区域间的市场差异主要体现在市场规模、消费者成熟度、市场竞争状况、市场资源的可获取性等方面。因此，从3个方面构建区域市场难度的评价指标体系基本框架：

1) 经济水平

地区人均生产总值越高，该地区的居民生活水平就越高，消费能力也就越高。地区第三产业生产总值反映了一个地区的经济发展现代化程度。居民生活质量越高，以技术信息为基础的服务外包需求也就越高。地区人均可支配收入是指居民家庭在支付各种直接税之后余下的实际收入。一般来说，人均可支配收入越高，生活水平就越高，则消费能力也就越高。

2) 人口因素

地区人口密度更能代表该地区销售市场的潜在发展空间，但是有组织的服务外包毕竟无法覆盖地区的全部人口，而仅能覆盖一定的地区范围，因此使用地区人口密度这个指标更能反映出营销活动的覆盖范围。人口密度越大的地区，营销活动覆盖的人口就越多，营销效果也就越好。

3) 消费能力

地区居民人均消费支出反映了地区的服务外包行业市场上消费者的消费水平与成熟度。居民人均支出越高，说明该地区的居民越可能接受服务外包的营销。创新系数和模仿系数来自Bass模型[13]。该模型的输入是创新产品或业务的历史用户数据，输出是该产品或业务的未来用户规模。模型公式如下：

(1)

其中：t表示一个时间点；N(t)代表t时刻某产品的已有客户数量；e代表创新产品或业务的市场潜力即市场总容量；p，q分别代表创新系数、模仿系数。p值表示一个产品的初始用的发展速度，具体数值在[0,1]之间，数值越大表示创新者接受产品的速度越快，即创新采用者的数量增长越快。q值是产品在市场用户中扩散速度的参数，即表示模仿者使用产品的持续程度，其具体值在[0,1] 之间，该数值越接近1表示产品在潜在用户群中的扩散越快，即模仿采用者的数量增长越快。

基于以上的国际市场服务外包难度分析，从数据可获取性考虑，认为市场难度的分析可以从如图2所示的指标进行。

图2　国家市场难度评价指标

3TOPSIS聚类混合模型的市场难度系数计算

本文为了避免主观因素的影响，更加科学、客观地描述市场难度，采用聚类赋权法[14]确定各指标权重，采用TOPSIS理想点法[15-16]确定市场难度系数。

3.1聚类赋权法

运用全部指标数据对n个经济体进行R聚类分析，得到原始聚类结果A，在对去掉指标ai后的新聚类结果重新进行R聚类分析，得到新聚类 R(ai)。

(2)

β取值越大，说明两次聚类结果的相似程度越高，才可认为两次聚类是一致的；β取值越小，则可能将本来完全不同的两次聚类结果认作相同，是不合理的。

(3)

则评价指标ai对评价结果重要程度的均值为

(4)

通过评价结果的重要程度对评价对象聚类结果影响的大小来确定这个指标的权重，反映了“评价结果影响越大的指标其权重应该越大”的思路，解决了现有研究在确定权重时忽略指标对评价结果影响程度的问题。各指标的权重为

(5)

3.2TOPSIS理想点法

TOPSIS理想点法是一种多目标决策方法，通过归一化之后的规范矩阵找到多个评价对象中的最优目标与最劣目标，也就是正理想解和负理想解。计算每一个评价对象与理想点和负理想点的加权欧氏距离，得到每个方案与理想解的接近程度，按接近程度排序作为评价对象的优劣依据。接近程度由概念贴近度表示，贴近度取值范围为[0,1]。贴近度越接近1，说明该评价对象越接近正理想解；贴近度越接近0，说明该评价对象越接近负理想解。如果某个方案最接近正理想解又最远离负理想解，那么这个方案就是满意解。

计算步骤：

1) 设多决策问题共有m个评价对象，共有n个评价指标，第i个评价对象在第j个指标上的值为xij，则初始决策矩阵X为

(6)

(7)

(8)

形成的归一化决策矩阵Y*为

(9)

3.3混合模型计算市场难度系数

根据聚类赋权法得到的各指标权重与评价矩阵相乘Y*，得到构建加权决策矩阵Z：

(10)

(11)

(12)

(13)

4国际市场难度实证分析

4.1收集原始数据

针对建立的区域市场难度体系，需要收集不同地区的经济、消费、人口等指标。表1的数据均源自2014年。创新系数和模仿系数来自BASS模型的计算，所基于的数据来自某企业2009—2013年的用户数据。

从表1的数据可以看出：不同地区的各方面数据均有差异，处在不同阶段的经济发展水平，消费者的成熟度、创新性、模仿性也有很大的不同。人口密度这一客观条件也因地区不同而有较大差异。那么在这些数据的基础上，处在不同区域的服务外包营销组织所面对的市场环境是完全不同的，其组织的营销策略也受到不同程度的影响，因此需要计算出不同区域市场的市场难度系数，以及市场难度系数对企业营销绩效的影响。

4.2各国市场难度系数计算

对表1第1～7行进行R聚类分析，得到原始聚类结果A和新聚类结果R(ai)。将R(ai)代入式(2)得R0.9(ai)；再将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。由此可得各指标的权重值，如表2所示。

表1　国际市场难度系数评价指标数据

表2　各指标的权重值

根据式(6)～(9)计算归一化的决策矩阵，同时根据式(10)与得到的各指标权重相乘，即可得到加权决策矩阵：

在得到的决策矩阵Z中，根据式(11)寻找每一列中的最大值组成正理想解Z+，寻找每一列中的最小值组成负理想解Z-，即：

根据式(12)计算各评价对象与正理想解和负理想解的欧式距离，结果如表3所示。

表3　各评价对象与正负理想解的欧式距离

根据式(13)计算各评价对象与理想解的相对接近度以及各评价对象的市场难度系数，结果如表4所示。

表4　各评价对象与理想解的相对接近度

4.3国际市场难度系数结果分析

通过聚类赋权法的计算得到了各个决策指标的权重。从表1各指标的数据与表2中各指标的权重值来看，人口密度指标的权重最大，说明在市场营销中，人口密度越大，营销效果就会越好。权重值第2大的指标是创新系数，创新系数来自BASS模型，在这个市场难度测算体系中反映了某个地区的消费者主动接受新产品或服务的程度。创新系数越大，代表消费者接受营销产品的速度越快，说明企业的营销活动的效果越好。之后权重值较大的指标是地区第三产业生产总值。第三产业生产总值越高，说明该地区的经济发展产业结构越科技化、现代化，则该地区的居民对于服务外包行业的营销活动的接受程度越高。而在所有指标中所占权重最低的是地区人均生产总值，说明一个地区的居民生活水平高不能代表在该地区的营销活动就能获得最好的营销效果。

通过TOPSIS模型的计算得到了各个决策单元的相对接近度，即各个区域市场与理想市场的相对接近度，并且根据相对接近度的大小进行了排序。本文将相对接近度最大的地区定为理想市场，其市场难度系数最小，将相对接近度最小的地区定为负理想市场，其市场难度系数最大，如表5所示。

表5　国际市场难度系数计算结果

从区域市场难度测算体系的测算结果来看，日本是最接近理想市场的，而意大利距离理想市场最远。结合表1中的数据与各指标的权重可知：日本的人口密度最大，同时其地区人均生产总值和地区人均可支配收入2个指标的数据较好，这些指标反映出该地区的宏观经济发展环境处于较发达水平，服务外包营销市场比较庞大，因此市场营销活动更容易取得较好的效果。再从意大利的数据可以看出：除了第三产业生产总值的指标外各项数据都比较差，说明该地区的基于信息服务业的第三产业发展水平较低，不利于服务型外包营销活动的开展，即营销活动的市场难度较大。如果某企业在意大利与其他国家的营销企业投入了相同的营销资源，那么由于市场难度更大，则营销活动的产出会比其他国家的企业低。因此，若是在营销绩效评价中忽略市场难度，那么对于意大利这样的弱势地区来说，在相同的营销投入的情况下，要达到其他地区的服务外包营销效果则是十分困难的。

5结束语

测算出了区域市场难度系数，将服务外包国际市场难度系数引入企业的营销绩效评价体系中，以此修正国际市场的客观因素对服务型外包企业的营销绩效造成的影响。最直接的做法是：将国际市场难度系数与营销绩效评价得出的绩效值直接相乘，以修正评价体系的营销绩效结果。除此之外，还可以帮助接包企业修正区域营销的目标和计划，制订符合当地资源投入需求的绩效目标。

参考文献：

[1]崔萍,邓可斌.服务外包与区域技术创新的互动机制研究——基于接包方的视角[J].国际贸易问题， 2013(1):96-105.

[2]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.

[3]屈维意,周海炜,姜骞.中国服务外包企业竞争新模式：服务外包接包联盟[J].亚太经济，2011(3):106-108.

[4]毛才盛.基于DEA方法的服务外包产业集群创新绩效评价研究[J].科技管理研究，2013,33(11):69-73.

[5]张洪见.DEA在整车制造企业物流外包绩效评价中的应用研究[J].经营管理者，2013(32):41-47.

[6]姜华,刘洋,杨静.基于AHP-模糊综合评价法的第三方物流企业绩效评估应用[J].物流技术，2015(1):171-173.

[7]杨高升，周健，舒欢．国际工程跨文化风险与项目实施阶段绩效关系研究[J]．重庆理工大学学报(自然科学)，2015(8):136-142．

[8]刘贤昌,郑淑霞.五大国有商业银行绩效评价及实证分析[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2015(1):19-22.

[9]董春卫，印凡成． 应用多层次熵权模糊综合评价法的城镇家庭基本生活水平影响因素分析[J] ．重庆理工大学学报(自然科学)， 2014(9):122-129．

[10]黄蓉蓉，潘晓琳.改进模糊综合评价法的物流企业绩效评价[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2012(4):124-126.

[11]雷星晖,尤筱玥.基于层次分析法支持决策的外包服务供应商绩效评价[J].同济大学学报(自然科学版)，2014(11):1770-1775.

[12]张劲青.中小外贸企业应对贸易保护主义策略选择[J].学术交流，2013(09):11-19.

[13]王砚羽,谢伟.电子商务模仿创新的分角色两阶段Bass模型及应用[J].科学与科学技术管理，2013,34(2):36-41.

[14]迟国泰,程砚秋,曹勇.基于聚类赋权的科学发展评价模型及实证[J].运筹与管理，2011,20(5):94-102.

[15]陆伟锋,唐厚兴.关于多属性决策TOPSIS方法的一种综合改进[J].统计与决策， 2012(19):38-40.

[16]韩国元,陈伟,冯志军.企业合作创新伙伴的选择研究——基于微粒群算法定权的改进TOPSIS法[J].科研管理，2014,35(2):53-64.

(责任编辑刘舸)

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

基金项目：国家自然科学基金资助项目(41401010); 江苏省社会科学基金资助项目(13GLC011)

作者简介：张洪福(1991—)，男，吉林辽源人，硕士研究生，主要从事战略管理与跨国经营研究；通讯作者 屈维意(1978—)，男，湖南浏阳人，博士，讲师，主要从事企业战略管理研究。

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

中图分类号：O21;F746.18

文献标识码：A

文章编号：1674-8425(2016)05-0125-07

引用格式：张洪福，屈维意.基于聚类TOPSIS模型的服务外包区域难度研究[J].重庆理工大学学报(自然科学)，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.