基于ANP-SWOT模型的江苏省服务产业集群互惠性合作与绩效发展关系研究

汤紫婧 李诗菊 周昊哲 徐蓓蓓

摘要：文章将以江苏省作为研究主体，运用ANP-SWOT综合分析模型，对江苏省服务产业集群互惠合作的影响因素进行分析，得出了ST战略为最优选择，进而提出促进江苏省服务产业集群互惠型合作的建议。

关键词：互惠合作;服务产业集群;SWOT分析法;网络层次分析法（ANP）;策略研究

一、引言

2020年，受新冠疫情的冲击，我国服务产业需求减少，供应震荡，市场绩效直线下滑。据悉，我国住宿和餐饮业等传统服务业占GDP的比重为52.2%，其在国民经济中的分量不容小觑。

针对于此，我国在《关于支持个體工商户复工复业增值税政策的公告》中明确表明针对增值税小规模纳税人减免1%的预缴与应缴增值税项目。结转年限延长以及阶段性减税降费的税收政策为服务型产业雪中送炭。

在经济下行的背景下，结构性与普惠性减税政策的颁布虽能使大多数企业的税收负担减轻，但是地方性财政收入紧张和减税降费又存在着实质性矛盾，使地方企业实际享受的优惠力度大打折扣。所以，服务产业集群创新转型成为了当务之急。

本文将运用态势分析法对江苏省服务产业协同创新过程中的影响因素进行分析，在此基础上利用网络层次分析法将影响因素分解，了解其内外部的关系，确定备选方案，为江苏省服务产业绩效增收提供一种新的互惠性合作模式。

二、文献综述

第一，产业集群。迈克尔·波特最早提出了全球经济背景下的产业集群理论，即现代产业集群实质上是一种生产要素的优化集聚形式。Williamson则认为产业集群是一种中间性生产组织形式，它比市场稳定又比层级组织灵活。

创新型产业集群的培育和发展一直受到国内学术界的关注。张太友等（2009）对我国产业集群创新方面存在的问题进行了分析， 提出了企业创新能力需要高技能、高素质的劳动者。田增瑞等（2019）运用反事实分析法研究并验证了创新型产业集群促进区域创新的机理，认为国家应引导创新型产业集群实现合理集聚。

总之，不论从哪个角度看，共同的观点是产业集群是与行业、地域紧密相关的，能够产生集群效应的。现有研究表明服务业产业集群很少，但是鉴于服务业产业在我国国民经济中的主导地位，服务产业集群发展成为大势所趋。

第二，互惠合作模式。耶鲁大学管理学教授拜瑞和哈佛大学企业管理学教授亚当在《合作竞争》中提出了企业合作竞争的新理念。他们认为，企业经营活动是一种可以实现双赢的非零和博弈。

国内学者对此也有一定的研究，石高宏等（2004）对企业内合作行为进行了研究，提出了企业内不同要素所有者之间持续的、面对面的相互作用，可能有助于每一方都形成关于另一方行为的互惠主义倾向的信念。薛伟贤等（2010）对高技术企业之间的互惠合作进行了研究，提出了高技术企业选择技术合作伙伴的影响因素。

综上可知，虽然国内外专家学者都对互惠模式进行了一定的探索与研究，但是并不能够适用于我国服务产业集群的协同创新，难以满足我国服务产业集群协同创新发展的需要。

因此，本文汲取国内外研究精华，提出了一种新型的互惠性合作模式，即：企业与政府、高校、供应商、消费者、同行业从业者等关系的改变，将经济效益和竞争优势通过企业绩效水平的评估尽可能定量化、可视化。

第三，企业绩效水平评价标准。1992年罗伯特·S·卡普兰与大卫·P·诺顿在《哈佛商业评价》上发表了Kaplan平衡记分卡，形成了一套较为完整的业绩评价体系。1999年Clark提供了一种使用财务指标和非财务指标来衡量公司绩效的综合评价法。2005年Haber在此基础上提出主观的非财务指标包括感知的市场份额、顾客满意度等。沈超红等（2011）从财务指标与非财务指标、企业生存与企业成长等总结了绩效。魏亚运等（2021）针对创新资源共享平台建设和管理的实际需求，指出了创新资源共享平台对于企业的创新能力提高有一定的正面推动作用，可以带动企业创新绩效提升。

近年来，综合国内外对于企业绩效水平的研究，不同学者评价的角度和指标权重皆有不同，评价指标过少的研究不具备准确性和完整性。因此，本项目将参考Kaplan平衡记分卡的架构，将企业绩效分为两部分考察：财务绩效和市场绩效，并着重研究常被忽略的后者，在本课题中利用非财务指标通过对各利益主体的调查开展对企业两方面的绩效水平评价。

三、研究方法介绍

SWOT分析法就是对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确地研究，从而根据研究结果制定相应的发展战略、计划以及对策等，是一种运用在企业发展战略制定环节的定性工具，由旧金山大学韦里克教授提出。

网络层次分析法（ANP）是由美国匹兹堡大学T.L.Saaty教授提出的一种实用型决策方法，是由AHP发展而来，分为控制层和网络层，其中控制层与网络层相互独立，网络层中的内部因素具有依赖与反馈关系，并基于上述假设来提出解决方案。

本文将构建ANP-SWOT模型，在江苏省服务产业协同创新的过程中，SWOT四个因素相互之间存在着依赖和反馈的关系，该模型研究方法的主要构建步骤如下：

第一，分析疫情背景下江苏服务产业集群互惠性合作对绩效关系，建立SWOT模型，并提出四个备选方案。

第二，利用SWOT模型对江苏省服务产业的协同与创新过程进行四大影响因素识别与分析，建立ANP-SWOT网络层次结构图。运用“1～9标度法”见表1，由专家对不同层次影响因素的相对重要度进行评判，根据专家的判断偏好得到判断矩阵，并进行一次性检验，其公式为：

式（1）中，λmax为最大特征值;n为判断矩阵的阶数;CI为判断矩阵的一致性指标;式（2）中，RI为平均随机一致性指标，RI的指标可以通过查表所得，如表2所示;CR为一致性比率。当一致性比率≤0.10，说明判断矩阵的一致性良好，通过检验，否则需调整矩阵。

第三，将判断矩阵最大特征值对应的特征向量汇总，得到各评判因素的权重值，权重值大者为佳。并得出各子影响因素权重。

第四，以提高江苏服务业集群为目标层;第二层为网络层，将影响因素按类别分类，并通过专家来采用“1～9”标度法确定影响因素之间的依赖关系，确定关系网。

第五，将所得数据整理，其中得到的权重最大者为最有影响的影响因子。

四、疫情背景下江苏服务产业集群互惠性合作对绩效关系分析ANP-SWOT模型建立

（一）SWOT分析

1. 优势分析

（1）S1江苏省减免税收政策。在疫情背景下国家税务总局在《关于支持个体工商户复工复业增值税政策的公告》指出针对增值税小规模纳税人减免1%的预缴与应缴增值税项目。结转年限延长以及阶段性减税降费的税收政策为服务型产业雪中送炭。

（2）S2融资效率高。江苏省有大量投资者在江苏省进行投资活动，企业进行融资比较便利，而且江苏省苏南地区处于上海辐射带，容易利用上海金融业强大的特点来为企业进行融资。企业进行互惠性合作更能大大简化融资流程和手续办理程序。

（3）S3科技发达。《2020年江苏省政府工作报告》中显示，江苏省全社会研发中科技进步贡献率64%。由此可见，江苏省在科技与创新方面具有一定的竞争力，而江苏又是教育大省，境内高校众多，拥有全国最多的211和985高校群，为江苏省培养了一批又一批的科创型人才。为服务型企业的互惠性合作提供了人才资源与科学技术等资源。

（4）S4交通建設全面。江苏港口众多，同时道路交通网络建设完备，服务型企业开展协同合作资源能更为快捷地运输，使得合作效率提高。

2. 劣势分析

（1）W1人均劳动力成本高。江苏虽然经济发达，但是生活成本较高，因此人均劳动力成本与其他地区相比更加高昂，而服务型企业集群需要劳动力来保证客户对接，因此人力资源开销费用成本较高。

（2）W2所需资本投入量大。与制造型企业不同的是服务型企业的一个最大特点就是人力资本在企业资本中占比较高，是服务型企业的“第一资源”。而随着服务型企业不断地转型升级，在这过程中，对服务型人才的需求也随着增长，企业需要更多的服务型人才为企业经营模式的转化做出贡献。由此，人力资本也不断地增加，从而导致服务型企业在创新过程中所需的资本投入量大。

3. 机遇分析

（1）O1区域位置优越。江苏省河道密集、地势平坦，因而也造就了交通发达的区位优势，同时拥有着长江黄金航线与京杭大运河，周边还有国家特大城市上海作为邻居。企业众多，也是全国轻工行业的重点发展区域，独占发展鳌头。并且，还拥有着全国文明的休闲养生区域与高铁交通枢纽中心。从整体而言，江苏省的区域位置具有一定的优势，如此的区域位置也为江苏省的服务型企业提供了接触国内外广阔市场极大的可能性。

（2）O2市场倾向服务消费。江苏属于中国东部发达地区，全省经济结构战略性调整在不断向纵深推进。国民经济在平稳较快运行的同时，第三产业比重正在逐步地提高。市场消费结构正逐渐从物质性消费转向精神层面的消费，人们对于服务进一步发展充满了期待，这给服务型企业带来了巨大的潜力。

（3）O3客户满意度高。服务型企业业务主打客户体验，开展互惠性合作，能给客户带来更为便利的一体化和多元化服务，客户满意度较高。

4. 威胁分析

（1）T1人口流动性强疫情复发率高。尽管为时一年多的疫情基本上得到了有效地控制，但是疫情仍未彻底结束，江苏作为经济大省，人流量大，人口往来较为频繁，若防疫措施不当或者人们防疫意识下降，具有较大的可能性会导致某一地区疫情复发，从而对江苏省经济造成一定影响，阻碍了服务型企业协同创新的步伐。

（2）T2政府监察干预力度加大。随着法律法规的完善以及企业资本的扩大，服务型产业集群以及其中开展的合作产生的巨大影响力会让政府格外重视市场秩序，政府会加大监察干预力度。

（二）SWOT模型建立（如表3所示）

五、基于ANP-SWOT模型的疫情背景下江苏省服务产业集群互惠性合作对绩效关系分析

运用AHP模型将疫情背景下江苏省服务产业集群互惠性合作对绩效关系为目标层，优势、劣势、机会、威胁作为准则层，11个影响因素作为子准则层，由SWOT分析矩阵得出的4个备选方案作为方案层，构建江苏省服务产业集群互惠合作的ANP-SWOT网络层次结构图（见图1）。

SWOT内部环境影响因素集的重要程度评判。以提高江苏省服务产业集群绩效为总目标，邀请专家对准则层的4个因素进行两两比较，采用AHP法分析并计算其影响因素的权重值ω1，并检验其一致性，见表4。CR=0.01716<0.1，一致性检验通过。

11个子影响因素的重要性评判。根据AHP方法，假设11个子影响因素之间不存在相互依赖和反馈的关系，邀请专家采用“1～9”标度法对其两两打分，并计算出各子影响因素在影响因素集内的局部权重值ω2，和在总体上的整体权重值ω3，ω3=ω1*ω2。见表5。

对11个子影响因素相互之间依赖关系和反馈进行判断。得到图2。

采用“1～9”标度法确定影响因素之间的依赖关系，采用super decision软件计算，并得到未赋权的超级矩阵ω4，见表6。

根据已有数据，计算总目标下11个子影响因素的权重值ω5：

ω5=ω4*ω3=（0.0750，0.0945，0.0398，0.0771，0.0323，0.0646，0.3749，0.3897，0.0577，0.3737，0.2387）T

由最终权重值可得知，疫情背景下江苏省服务产业集群开展互惠性合作的情况下，O2市场倾向服务消费（0.3897）对绩效影响最大，O1区域位置优越（0.3749）也是江苏省服务产业集群最有利的因素之一。不利因素主要是：T1人口流动性强疫情复发率高 （0.3737），T2政府监察干预力度加大（0.2387）。分别以各个子影响因素作为准则，对4个备选优选方案进行评价，并通过一致性检验，得到权重值ω6：

并计算出四个方案的最终权重值ω7：

ω7=ω6*ω5= （SO WO ST WT）T=（0.452，0.398，0.566，0.402）T

由最终权重值可得，ST方案为最优选择方案（0.5662），能最大限度地利用互惠性合作来提高江苏服务产业集群绩效。

六、结论与建议

（一）结论

通过将态势分析法与网络层次分析法结合组建成ANP-SWOT模型，并通过三级指标来层层深入分析，有效地找出了互惠性合作对江苏服务产业集群影响最大的因素——O2市场倾向服务消费。

通过分析表明，在疫情背景下，江苏服务产业集群互惠性合作对绩效影响最大的为O2市场倾向服务消费。人们对于服务进一步发展充满了期待，给服务型企业带来了巨大的潜力，这就说明在疫情背景下，企业应该优先考虑市场对服务类型的消费倾向，并将该种倾向转化为现实需求，以此来提高企业绩效。企业最佳选择方案为ST方案。

（二）建议

企业方面：本项目主要是针对于企业，所以企业可以借鉴本研究结果，找出其存在的问题并进行及时跟进，优化企业管理制度，充分利用阶段性减税降费的政策优惠，采用本项目提出的新型互惠性合作模式，推进加快企业升级转型进程，转危为机，达到绩效水平回升乃至提高的目的。因为疫情的影响，传统服务业受到的冲击远大于新兴服务业受到的冲击，所以企业也可以提高服务产业的创新能力，开展线上服务，促进线上线下服务一体化。

政府方面：政府应该加快转变，支持服务企业之间积极展开合作，政府本身由管控型政府转变为服务型政府，促进企业将市场潜在意愿转化为实际需求。同时疫情背景下，T1人口流动性强疫情复发率高，T2政府监察干预力度加大是最为不利的两个因素，因此政府要加强公共卫生管控，防止疫情复发，与此同时减少对企业的干预，让市场充分发挥“看不见的手”的作用。从而实现我国服务产业发展机制转型升级不断优化，强化中国实体经济的发展。

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*基金项目：江苏大学2020年大学生实践创新训练计划项目（项目编号：202010299121Y）。

（作者单位：江苏大学）