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专业化协作企业伙伴选择影响因素评价 内容摘要：本文首先定义了专业化协作的概念，然后根据相关文献，从中小企业的角度建立了专业化协作企业伙伴选择的影响因素指标体系，采用模糊层次分析法分析专业化协作过程中对中小企业的选择进行评价，并用实证研究验证指标体系的科学性及有效性。 关键词：专业化协作 FAHP 中小企业 伙伴选择 产业结构和市场结构对经济发展起着重要作用，而市场结构研究中最核心的就是大企业与中小企业在市场中的关系问题。目前，我国中小企业与大企业之间的关系总是处于一种相互阻隔和相互碰撞的矛盾关系中，专业化协作水平低，导致产业结构不合理、重复建设严重等问题。 中小企业与大企业之间的专业化协作是形成合理产业组织结构的重要基础。双方协作有重要的战略意义。在专业化协作过程中，影响专业化协作的多种因素直接关系到专业化协作水平的高低。有关研究表明，专业化协作是促进我国大中小企业和谐发展、促进产业升级的有效途径，而目前对专业化协作的研究比较匮乏，本文从中小企业的角度建立专业化协作的影响因素评价模型，以期对我国专业化协作水平的提高提供理论依据。 专业化协作的概念 关于专业化协作的概念还没有正式提出，它与战略联盟、外包及产业配套等概念有较多相同点，下文对这些概念进行继承和发展，指出专业化协作的内涵。 战略联盟（strategic alliance）最早由美国DEC公司总裁简?霍兰德和管理学家罗杰?奈格尔提出，但在理论上没有进行严格定义；蒂斯（Teece)对战略联盟做出较明确的界定：战略联盟（strategic alliances）是由两个或两个以上的伙伴企业为实现资源共享、优势互补等战略目标，而进行以承诺和信任为特征的合作活动。“外包”最早源于信息系统外包，Loh和Venkartraman （1992）将外包定义为组织将整个IT基础设施或专门的基础设施和（或）人力资源交由外部组织承担。Lei和Hitt （1995）把外包界定为依赖于外部资源从事部件生产和其他增值活动。Dunn, R. L. （1999）认为，外包是指将内部化的业务以长期的合同交给外部组织。 在日本的研究文献中，企业之间围绕着外包业务交易形成的一整套交易习惯和制度称“下请制”。系列化，所谓“系列化，就是垄断资本大企业为了保证商品市场，节省自身的资本投资，利用中小企业的设备和廉价劳动力，垄断高额利润，使大量的中小企业变成为其生产配套设备、零部件或实行产品加工的协作厂，把为数众多的中小企业纳入其直接控制轨道的过程”；在日本专业化协作有两种形式：垂直型协作和水平型协作，这里中小企业和大企业之间协作特指垂直型协作：即以大企业（母企业）为顶点、以中坚企业（一般为子企业）为骨干、以广大中小企业为基础而形成的协作方式。我国学者研究“专业化协作”时更多地使用“配套”这个名词，郑海平等认为所谓配套，是指在整个生产链条中以一个主要生产环节为核心，其它生产环节跟进配合而形成的生产技术联系。 根据上述定义，我们可以认为专业化协作是大企业与中小企业为了实现资源共享、优势互补、风险共担等共同目标，大企业将内部化的业务（产品或服务）以合同、契约等形式交给具备专业化生产优势、在某种产品上有特色的中小企业来完成的企业合作形式。大企业与中小企业之间是一种买方卖方的关系，在一定程度上可有效避免不必要的竞争。 相关文献回顾 国内外学者对企业合作的影响因素做了比较系统的研究，keith D.Brouthers等（1995）从国际化战略联盟的角度考虑如何选择合作伙伴，提出影响合作伙伴选择的“4Cs因素”即：互补能力、共同文化、能兼容的目标及匹配的风险水平。李瑜玲（2003）从面向产品、面向市场、基本约束和其他约束四个方面制定了动态联盟中企业合作伙伴评价指标体系，并运用灰色评价法对其评价。郑文军（2004）以盟员企业的资源与能力、合作收益分配中的寻租行为以及合作过程中的交易成本等关键因素为基点,建立了盟主企业预期合作收益的影响因素模型。彭新敏等（2005）基于宁波市中小企业参与产业配套调查数据，提出影响产业配套的三个方面的因素：一是中小企业的技术能力；二是大企业开展配套的动力；三是是否存在有利于配套的外部环境。但没有对各个因素展开进行细化评价；廖成林等（2006）提出评价虚拟企业合作模式影响因素的指标，应用嫡权系数法的基本原理，得出各个影响因素在不同模式下的权重。崔冬（2009）运用头脑风暴法针对鸿运公司案例提出影响合作关系的各个因素，并按A-D重要程度排列。尽管有的学者已经建立了科学的评价体系，但没有设定在大企业和中小企业专业化协作条件下，因此，本文借鉴上述相关理论，建立专业化协作的影响因素评价指标体系。 影响因素评价体系的建立 鉴于中小企业与大企业专业化协作的影响因素涉及到两个主体：中小企业和大企业，我们知道现阶段我国的专业化协作过程中大企业处于明显优势地位，只要大企业方面有协作动机，其他影响专业化协作的因素主要从中小企业来考虑。并且从两个主体考虑影响因素相对复杂和混乱，因此，我们从中小企业的角度来分析和建立专业化协作的影响因素指标体系。 根据对上述相关文献的整理，从中小企业的角度出发，本文认为专业化协作的影响因素包括外部环境、内部组织和组织间关系三个维度，结合对相关中小企业的访谈调查，建立了中小企业和大企业专业化协作的影响因素指标体系。如表1所示。 FAHP算法的基本原理 层次分析法（AHP）作为一种将定性与定量相结合的决策工具，在许多领域得到了应用。一些学者在AHP法的基础上，采用模糊层次分析法（FAHP）来确定评价中各因素的权重。与AHP法相比，FAHP能较为准确地描述任意两个因素之间关于某准则的相对重要程度，且建立的模糊一致矩阵满足一致性条件，无需再进行一致性检验。因而，本文运用FAHP法来构建中小企业与大企业专业化协作的影响因素评价模型，步骤如下： 第一步，建立模糊互补判断矩阵。模糊互补判断矩阵是下层因素相对于上一层因素的重要性进行两两比较而建立的矩阵，记为R，得到： 其中，rij表示下层第i个元素相对于第j个元素的模糊关系，采用0.1-0.9标度给予数量表示，且0rij1，rii=0.5，rij+ rji=1。当rij=0.5时，表示因素i和因素j同等重要。0.1-0.9数量标度，如表2所示。 第二步，将模糊互补判断矩阵改造成模糊一致矩阵。记（i=1，2，n），经由，将模糊互补判断矩阵变成模糊一致矩阵。 第三步，根据（i=1，2.，n；），计算出各因素的权重值，且。 最后，将各层次间元素的权重转化为相对于评价目标的综合权重。 实证研究 （一）评价指标权重的计算 根据表1的评价指标体系，征询相关专家建议及对配套中小企业的访谈，建立模糊互补判断矩阵，并将其改造为模糊一致矩阵。 A-B模糊互补判断矩阵： A-B模糊一致矩阵： B1-C模糊互补判断矩阵： B1-C模糊一致矩阵： B2-C模糊互补判断矩阵： B2-C模糊一致矩阵： B3-C模糊互补判断矩阵： B3-C模糊一致矩阵： 取，根据上述公式计算得到B层指标相对于评价目标A以及C层各指标相对于B层相关指标的权重。在此基础上求得C层各指标相对于评价目标A的综合权重，具体结果见表3。 （二）实例分析 选择江苏省一家协作水平较高的中小企业作为分析对象，以本企业的中高层管理者为评价人员，对指标体系中的各影响因素按其重要程度，根据李克特五级量表进行评价，设评价集V=v1，v2，v3，v4，v5=非常重要，重要，一般，不重要，非常不重要，分别赋值5,4,3,2,1。通过求取平均值的方法得到各项指标的得分，见表4。 该企业专业化协作影响因素的评分通过公式进行计算（其中，Xi和Wi分别表示C层第i个指标的得分及其综合权重值），得到Q=4.088，可知这些因素属于“重要”因素，其中“技术能力”、“产品质量”两个因素的得分远远高于其他因素，说明在影响协作的因素中，中小企业的技术水平起着重要作用；紧随其后的是“政府的相关政策”，说明在专业化协作中需要政府相关政策的鼓励和支持。 本文对专业化协作进行了定义，建立了专业化协作影响因素的评价模型，并进行了实例分析，说明了评价指标的科学性和易操作性。然而，评价指标权重的确定和实例中指标的评分均会受到的主观因素的影响，如何降低主观上的干扰，增强评价指标的客观性，有待进一步的研究。 参考文献： 1.杨文轩.审视中国民营企业M.中国三峡出版社，2000 2.刘春香.产业集群条件下中小企业的配套协作行为研究以温州产业集群为例J.科技进步与对策，2007 3.沈蕾.论专业化分工与我国大企业的发展J.经济问题探索，2004 4.彭新敏，何晓南，郑海平.宁波中小企业参与产业配套现状与发展对策研究J.宁波大学学报，2005 5.刘华文.我国制造业生产外包战略研究D.武汉大学，2005 6.祝晓光.日本工业的系列化特点及其启示J.河北学刊，2001,11(6) 7.李玉潭，庞俊涛.日本中小企业专业化合作方式的变化与经营革新J.现代日本经济，2004(4) 8.郑海平，刘春香.中小企业参与产业配套研究以宁波市为例J.科技进步与对策，2006 9.李瑜玲.动态联盟若