服务型制造企业竞争力评价研究——基于因子分析与Topsis 法

孟新悦，魏 遥

（阜阳师范大学 商学院，安徽 阜阳 236037）

1 引言

随着服务部门的蓬勃发展，全球经济正加速进入服务经济时代，各国制造模式也随之发生巨大变革。当前新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，大数据、云计算、工业物联网、人工智能等技术日新月异，以数字经济助推服务经济，加快制造业与服务业协同融合，推动制造业由高速度向高质量转变是当前经济发展的主浪潮。制造业作为我国的支柱产业，在国民经济中占据重要地位，然而当前我国制造业发展正面临新一轮挑战，依赖传统制造模式难以提供新的增长动力，在国民经济中所占比重也在逐渐降低。为顺应经济发展趋势，解决制造业发展困境，我国政府提出了《中国制造2025》发展规划，文件指出要加快制造与服务的融合发展，推动制造业的商业模式创新与产业形态创新，促进以生产为导向的传统制造业向服务型制造转型，推动“制造大国”向“制造强国”转变。发展服务型制造模式，可以帮助制造业依托主业向产业链中的服务环节延伸，提高产品附加值和市场占有率，帮助企业获得新的竞争优势。

服务型制造的发展最早可追溯到生产性服务业的兴起[1]，其概念演化经历了服务增强型制造、服务嵌入型制造以及服务导向型制造[2]。不少学者对服务业在发达国家中兴起的趋势进行了研究，提出了诸如新型制造业等概念[3]。随后越来越多的学者围绕服务型制造的起源、内涵、实施模式、形成机理等展开一系列探究，服务型制造的理论研究已比较成熟。随后陆续有学者认识到服务型制造对企业发展的重要性，周静芳等（2011）[4]研究指出在激烈的市场竞争中，服务型制造模式的发展有利于企业培育难以被模仿和替代的竞争能力，从而获得差异化竞争优势。黄志辉(2013)[5]发现向服务型制造转型能够帮助装备制造业提高生产效率、减少能源消耗并降低生产成本，使其向价值链具有高附加值的两端延伸，从而提高装备制造业国际竞争力。张恒梅等(2017)[6]也指出向服务化转型有利于制造业在国际市场上培育新的竞争优势。

从上述文献可以看出当前关于服务型制造对企业竞争力的研究多是停留在理论层面，而少有学者围绕实施服务型制造模式的企业对其竞争力发展水平展开实证分析。因此文章通过构建竞争力评价指标体系借助因子分析结合Topsis 综合评价法对我国71 家沪深A 股上市服务型制造企业2017-2019 年的竞争力展开评价分析，以此来探究我国服务型制造企业竞争力的发展水平，并进一步提出提升服务型制造企业竞争力的发展策略，以期为我国服务型制造企业的发展提供参考性建议。

2 研究方法与指标体系

2.1 研究方法

评价企业竞争力的常用方法有层次分析法、数据包络分析法、模糊综合评价法、因子分析法、Topsis 综合评价法等。由于大多数评价方法存在着权重难以确定，主观性赋值的问题，进而导致评价结果不够客观且缺乏合理性。参考杜文忠等(2017)[7]、杨雪等(2018)[8]的研究，借鉴罗国旺等(2015)[9]提出的基于因子分析法改进的Topsis 评价法对服务型制造企业竞争力进行评价分析，将两种研究方法结合能够克服原始变量缺失和权重赋值主观性的不足，更加客观地反映服务型制造企业的竞争力发展水平。

利用71 家沪深A 股上市服务型制造企业2017-2019 年的数据进行运算：①设样本企业的集合为Sti（i＝1，2，3，……，n），其中i 代表样本企业，t 为评价年份；指标集合为Xij（j＝1，2，3，……，m），j 为选取的评价指标;区间跨度为L 年，t∈[t1,t2]，即L＝t2-t1+1；②对L 组截面数据分别进行因子分析，根据特征值≥1(或累积方差贡献率＞50%)的原则进行k 个公因子的提取，其中k≤m（m 为指标个数），并根据得分系数表计算每个评价对象的综合因子得分，据此进行相应排名；③基于因子分析法的运算，采用Topsis 法计算样本企业的最优解贴近度，并进行评价分析。首先将每年的综合因子得分作为一个评价指标，如此便形成了新的指标体系，其中包括L 个指标，n 个评价对象；然后对该指标进行标准化等一系列处理[9]，最后得到最优解贴近度，并进行相应排名。具体操作步骤如下：

②找出标准化后的矩阵中各列中的最大、最小值形成最优与最劣向量：

最优向量：Z+=(Zmax,1,Zmax,2,…,Zmax,L)

最劣向量：Z-=(Zmin,1,Zmin,2,…,Zmin,L)

③计算评价对象与最优、最劣解的接近程度：

2.2 评价指标体系的构建

企业竞争力是受多种因素影响、反映企业的一个复杂而又综合的能力。服务型制造是基于制造的服务与面向服务的制造，且服务型制造企业的生产仍是以制造为主，并在此基础上向服务领域拓展延伸。因此评价服务型制造企业的竞争力，应在传统企业竞争力评价指标的基础上，突出服务要素的重要性，为此应构建包含“服务+制造”的评价体系。

目前学术界关于企业竞争力的评价指标尚未达成统一的共识。鉴于服务要素对服务型制造企业价值创造的重要性，所以传统竞争力评价指标不能完全适用于服务型制造企业。因此在构建服务型制造企业竞争力评价指标时既要包括对传统制造业竞争力的衡量指标，也要涵盖对服务要素的评价指标。通过梳理前人的研究文献，整理出学者在研究时选择较多的评价指标，初步确定了创新能力、盈利能力、营运能力、发展能力、偿债能力等五个传统要素指标。在此基础上增加对企业竞争力服务能力的衡量指标，借鉴王小波等(2016)[10]、苏世伟等(2018)[11]、王嘉嘉等(2020)[12]的研究，基于数据的典型性、可获得性的考量，选择企业上市年限、企业规模、服务化程度等来衡量服务型制造企业的服务能力。其中服务化程度一项选择用企业开展服务业务的个数来表示，通过梳理陈洁熊(2010)[13]、李靖华等(2015)[14]、张煜晨(2017)[15]、陈雯等(2018)[16]的研究，将服务项目归纳为：设计与研发、咨询与技术培训、外包与运营、系统解决方案、个性化定制、工程项目、运输与仓储、维护与安装、金融、租赁等十类。综上，最终构建了包含6 个一级指标，21 个二级指标的相对完善的服务型制造企业竞争力评价体系（如表2 所示）。

表2 服务型制造企业竞争力评价体系

3 服务型制造企业竞争力评价实证分析

3.1 样本选择与数据来源

考虑到数据的可获得性及样本的典型性，研究对象选择2017 年首批申报且在沪深A 股上市的服务型制造企业，剔除2017 年以后上市以及ST、ST*企业，最终确定71 家上市服务型制造企业。原始数据主要有三个来源途径：①国泰安数据库；②巨潮资讯网站上公布的上市公司数据；③2017-2019 年各上市企业披露的公司年报。

3.2 因子分析

借助SPSS 软件进行因子分析，通过抽取变量,简化数据、达到降维的目的,并探寻指标之间的内在联系,以期利用最少变量描述数据的内在联系[17]。

3.2.1 适用性检验

为了确定变量是否适合作因子分析，首先对数据进行KMO 和Bartlett 检验[18]，得到表3。从表中数据可以看出2017-2019 三年的KMO 值均大于0.5，且Bartlett 检验的Sig 均值为0.000 远小于显著性水平0.05，表明所选指标变量具有较强的相关性，适合进行因子分析[19]。

表3 2017—2019 年各年截面数据KMO 检验及Bartlett 检验

3.2.2 公共因子提取及命名

采用主成分法进行公因子的提取，得到了2017-2019 三年的特征值和方差贡献率（表4）。可以看出，前6 个因子的特征值均大于1，且累积方差贡献率均在70%以上，表明前6 个因子涵盖了大部分二级指标的原始信息，有较高的解释强度，可以替代原有21 个指标对服务型制造企业竞争力进行分析。

表4 2017-2019 年截面数据因子分析的总方差贡献率

选择最大方差法对2017-2019 各年间的初始因子载荷矩阵进行旋转，使得每一个变量有且仅在一个公共因子上具有较大的载荷量，而在其他公共因子上的载荷量比较小，以便于对公共因子进行解释。以2019 年为例进行说明。由表5 可以看出，第一个主因子在净资产收益率X9、总资产报酬率X10、营业利润率X11、营业净利率X12以及总资产增长率X17 上有较高载荷值，因此将F1命名为盈利能力因子；第二个主因子在企业规模X3、净利润X7、销售费用X8 上有较高载荷值，因此将F2命名为规模与销售能力因子；第三个主因子在上市年限X1、服务化程度X2、流动比率X19、资产负债率X20、现金比率X21 上有较高载荷值，因此将F3命名为服务与偿债能力因子；第四个主因子在研发人员比率X4、研发投入比率X5、员工素质X6 上有较高载荷值，因此将F4命名为创新能力因子；第五个主因子在总资产周转率X13、存货周转率X14、应收账款周转率X15 上有较高载荷值，因此将F5命名为营运能力因子；第六个主因子在净利润增长率X16、营业利润增长率X18 上有较高载荷值，因此将F6命名为发展能力因子。6 个主因子的累积方差贡献率达到了76.996%，对服务型制造企业竞争力解释程度较高。

表5 2019 年旋转后因子载荷矩阵

采用回归法估算因子得分系数，仍以2019 年为例，经过相应运算可得到因子系数得分矩阵（表6），根据表中数据列出因子得分函数：

表6 2019 年因子得分系数矩阵

因子得分函数如下：

6 个主因子分别从不同方面反映了对我国上市服务型制造示范企业竞争力的影响程度，但仅用某一个因子很难对各制造企业做出综合的评价。以各因子对应的方差贡献率为权重计算综合统计量，可得到综合评价分析公式：

进行类似操作，可分别获得2017-2019 年三年间企业的综合得分Fi及相应排名，如下表7 所示：

表7 71 家服务型制造上市公司2017—2019 年综合因子得分及排名

从横向来看，我国服务型制造企业竞争力综合因子得分差距较大，竞争力水平参差不齐。如上汽集团综合得分均在1 以上，表明上汽集团发展比较平稳，属于龙头企业的代表。而天奇股份、云天化、津膜科技等部分企业连续三年综合得分均为负值，发展水平有待提高。服务型制造企业竞争力水平差异显著，究其原因：一是部分企业产品结构较单一，研发投入不足且创新程度还有待加强，并且部分企业仅依赖国内市场很难提高市场竞争力，对此应积极开拓国际市场；二是当地政府对服务型制造企业的支持力度，以及企业自身对实施服务型制造模式的重视程度，应积极拓宽服务业务的种类，响应市场需求，提高企业服务化水平。

从纵向来看，在2017-2019 年间服务型制造企业竞争力排名波动明显，通过计算排名标准差可以发现，标准差低于5 的只有11 家企业，标准差大于15 的有37 家企业，占到了样本总量的43.88%。表明作为一种新型制造模式，近几年服务型制造企业的发展受到较大关注，在政府政策的支持下得以迅速发展并且市场竞争比较激烈。服务型制造企业发展时间较短，加之不稳定的经济市场以及推陈出新的政策，使得我国服务型制造企业发展过程中既面临着机遇也面临着挑战。

从总体上看，仅少数几家企业的综合因子得分排名维持在同一水平上，绝大部分企业的排名波动明显。即是说仅采用截面数据对服务型制造上市企业竞争力进行评价具有一定的局限性，截面数据很难反映出企业竞争力的动态变化过程，需要进一步的分析。

3.3 Topsis 综合评价法

基于因子分析法对各年截面数据的运算结果采用Topsis 评价法进行再处理，以获取更加客观、更具说服力的结果，最终结果见表8。服务型制造企业的正理想解（最优解）贴近度（Ci）越大，说明其竞争力水平越高。

表8 71 家上市服务型制造企业2017-2019 年竞争力评价结果及排名

由表8 可以看出，综合排名靠前的服务型制造企业与表7 中每年综合因子得分较高的企业比较一致，并且这些企业排名大多保持在较为稳定的水平，波动幅度很小，说明排名较高的企业自身综合实力也较强。从总体数据来看，约43.66%的服务型制造企业竞争力最优解贴近度高于0.6，最优解贴近度低于0.4 的企业占到了33.8%，约1/3企业的竞争力还存在较大的提升空间，服务型制造企业的竞争力综合发展水平呈现两极分布态势。

从行业类型来看，将71 家服务型制造企业归为交运设备、机械设备、轻工制造、信息技术、钢铁、家电、食品饮料、纺织服装、有色金属、基础化工等18 个类别。其中排名前20 的企业中，交运设备制造业有6 家；机械设备制造业有3 家；电气设备、家电和钢铁制造业各有2 家。食品饮料、基础化工、纺织服装及化石能源制造业各有1 家。排名后10 位的服务型制造企业中，机械设备制造业有5 家，电气设备和轻工制造业均有2 家。由此可以看出服务型制造企业中交运设备制造企业内部水平差异较小，行业整体竞争力较强。而机械设备制造企业内部竞争力水平参差不齐，排名前十的双良节能，作为江苏省的老牌制造企业，2017 年入选国家首批服务型制造示范企业，近几年聚焦分布式能源发展，在企业研发提升设备效率方面成效显著。作为同样是江苏省机械设备制造业的天奇股份，排名却在倒数，主要由于其业务结构不合理，装备类占比过高，业绩波动太大，导致近几年公司经营状况不佳。钢铁行业作为我国的支柱性产业，整体竞争力排名稍有落后，主要问题在于近年来产能过剩导致钢铁价格持续走低，技术能力及创新能力不足以及不明显的规模经济使得钢铁行业无法形成较强的竞争优势。而其他类型的制造业中服务型制造企业的数量相对较少，针对此种现状制造业应借鉴典型示范企业发展经验，积极拓展服务业务的类型，重视服务要素对企业发展的重要性，鼓励制造企业向服务型制造转型。

4 结论与政策建议

4.1 主要结论

采用因子分析法与Topsis 评价法对71 家服务型制造上市企业的竞争力进行综合分析，研究结论如下：

首先，通过梳理文献构建了包含六个一级指标、21 个二级指标的服务型制造企业竞争力评价体系,借助因子分析最终提炼出6 个主因子，以2019 年数据运行结果为例，发现盈利能力因子所占权重最高，达到了21.099%；服务要素的衡量指标主要分布在第2、3 主因子上面，可以看出当前阶段服务能力对企业竞争力有着重要影响；而创新能力的衡量指标聚焦在第4 个主因子上，表明创新能力对服务型制造企业竞争力的影响也是至关重要，应重视企业创新能力的发展。

其次，研究得出样本企业在2017-2019 各年间的因子综合得分波动明显，且最终得到的最优解贴近度最高值与最低值两者之间存在很大差距，说明我国服务型制造企业的竞争力水平差异显著；如安徽合力、海澜之家等企业在三年内的因子综合得分起伏趋势明显，说明服务型制造企业市场竞争激烈，且在2017 与2018 年71 家服务型制造企业中均有近一半企业的因子综合得分为负值，2019 年也有26 家企业得分为负值。这说明我国部分服务型制造企业竞争力水平还有待提升。

最后，根据综合得分可以看出：约43.66%的服务型制造企业竞争力最优解贴近度高于0.6，而最优解贴近度低于0.4 的服务型制造企业占到了33.8%。这说明我国服务型制造企业竞争力水平差异明显，约1/3 服务型制造企业的竞争力还存在较大的提升空间。从制造业类型来看交运设备制造业及钢铁制造业的整体竞争力水平较高，信息技术制造业及机械设备制造业内部竞争力水平差异显著，整体看来我国服务型制造企业竞争力水平有待提升。

4.2 政策建议

为提高我国服务型制造企业竞争力水平，促进其健康稳定发展，根据上述研究结论，从企业和政府层面提出以下政策建议：

第一，加大研发投入力度，提升企业创新能力。创新是企业持续发展的动力源泉,应借助创新提高企业竞争力。为此应将创新贯穿于产品研发-制造-流通的全过程。在产品研发阶段，企业应加大研发资金及研发人员投入力度，鼓励和支持企业建立产品研发中心,以技术供应链的完善和关键技术的攻关不断提升制造企业的设计、生产和系统配套水平[20]；在制造加工环节应增加服务要素的投入，对传统制造业而言，通过创新发展向服务化转型能够减少对资源、能源的高消耗，提高要素使用效率，更好满足顾客需求、增加产品附加价值、提高综合竞争力；在后期产品流通阶段，应通过自主创新提升品牌效应，在加强自主研发的同时，也注重引进吸收和再创新，不断抢占技术制高点，提高服务水平。企业通过创新能力的提升，不断向微笑曲线两端延伸，从而使得竞争力得以提升。

第二，深化服务型制造改革，培育企业核心竞争力。企业竞争优势来源于差异性的存在，这要求企业所拥有的资源和能力也应具有异质性[21]。由于服务的无形性，向服务型制造转型提高服务要素在投入和产出中所占比重，能够帮助企业获得不可替代和模仿的差异化竞争优势，并且这种优势也可以帮助企业抓住外部发展机会并减少竞争威胁。在产品制造阶段企业所能获得的价值是有限的，产品研发和营销环节具有较高附加值，发展服务型制造模式也有利于制造业向价值链高端攀升，帮助企业占领“微笑曲线”两端，加快培育企业核心竞争力。

第三，完善服务型制造发展政策，支持企业服务化转型。目前针对制造企业服务化转型方面的政策尚不完善，政府应进一步完善相关扶持政策，加大扶持力度，做好政策协调统筹谋划，打造良好发展环境。如通过制定税收优惠政策，减轻企业负担；制定土地优惠政策，鼓励企业招商引资；制定人才优待政策，引进优秀人才等。支持各地因地制宜制定针对服务型制造发展的政策，通过不断协调落实有利于服务型制造发展的财税、金融、土地等优惠政策，逐步建立一体化的产业政策体系，消除服务业与制造业之间的政策壁垒，以此不断优化制造业服务化发展环境，激发制造企业服务化转型的热情和积极性。

第四，加强服务平台与产业集群建设，增强企业竞争优势。政府应积极引导企业加强基础设施建设，打造一批公共服务平台和共性技术平台，鼓励制造企业“引进来”与“走出去”，借助优势资源实现服务型制造企业跨越式发展[22]。如借助大数据、云计算等建造公共服务平台，促进战略资源共享，为企业实时提供消费需求、原材料价格、最新研发成果等动态信息；借助产业关键共性技术平台攻克行业技术难题，为企业技术发展提供有效支持。在不断调整优化、动态开放的商业生态系统中，产业集群发展是当前制造业迈向中高端的必由之路，也是提升产业竞争力的内在要求。促进服务型制造企业集群建设是创新的重要源泉、也是摆脱产品同质化竞争的有效手段。能够为企业带来规模经济，有利于整个社会服务网络的形成，帮助服务型制造企业实现知识和技术溢价；且在集群化发展环境下，产业集聚能够最大限度发挥资源共享效应，进一步降低交易成本，形成外部经济，增强集群企业间竞争优势。