王利軍，胡樹華，牟仁艷

(武漢理工大學 管理學院，湖北武漢430070)

SWOT 分析是由美國哈佛商學院的安德魯斯教授在20 世紀60 年代初提出來的，通過對企業(yè)內外部各方面因素進行綜合分析，進而得出組織內部的優(yōu)勢(strengths)和劣勢(weaknesses)，以及面臨的機會(opportunities)和威脅(threats)，并由此研究制定戰(zhàn)略對策。SWOT 作為戰(zhàn)略分析的重要方法，被廣泛運用于企業(yè)、產業(yè)及區(qū)域發(fā)展的戰(zhàn)略制定中，然而SWOT 作為典型的定性分析方法，其分析結果在很大程度上取決于戰(zhàn)略分析者的主觀偏好，KOTLER［1］、WHEELEN 和HUNGER［2］、MIKKO［3］、李興 旺［4］、張 建 東［5］、蘇 斌［6］、鈕 振 德［7］、蔣 元濤［8］、黃曉斌［9］等國內外學者都曾通過引入不同的數學定量模型來優(yōu)化SWOT 分析，由于還未出現(xiàn)一種能被學者和企業(yè)界廣為接受和采納的簡便易行的SWOT 定量模型，因此不斷引入新的定量分析模型解決實踐問題仍是戰(zhàn)略研究學者們重要的研究課題之一。期望效用理論是決策制定中廣為使用的一種定量分析方法，使用期望效用理論將SWOT分析中各因素及各因素的相關度定量化，并把各相關因素看作一種產銷問題，利用運輸問題模型進行求解，這不失為一種科學合理且簡便易行的SWOT定量優(yōu)化方法。

1 期望效用理論對SWOT 分析的改進

期望效用理論(expected utility，EU)由VON等提出，經SAVAGE、ARROW 和PRATT 進行的卓有成效的研究，其已成為決策理論的經典。EU理論認為，決策者一定會選擇期望效用值最大的風險決策方案，方案的期望效用值是其發(fā)生的概率P 與該方案的效用U 的函數。

在運用SWOT 來制定管理方案時，決策者希望所采取的方案一方面能最大限度地利用內部優(yōu)勢和抓住外部機遇，另一方面又能克服劣勢和回避威脅。但在現(xiàn)實中，一方面施診者要在短時間內對受診方的信息和環(huán)境進行分析，再加上施診者自身的知識局限性和資源的有限性，施診者往往不能完全掌握受診方的各方面信息，而做出最優(yōu)方案;另一方面方案的實施效力在很大程度上取決于決策者對現(xiàn)實形勢的判斷、對方案的認可程度和對其實施的努力程度。因此期望效用理論的引入，使得決策者加入到SWOT 分析中，不僅提高了決策的準確性，也提高了決策執(zhí)行的效率。

引入效用理論，可以在SWOT 矩陣的基礎上，加入決策者主觀判斷的各因素重要程度高低，即決策者效用。它是決策者利用優(yōu)勢或抓住機會的主觀愿望程度，或者說是克服劣勢回避威脅的主觀愿望程度。通過決策者效用的引入，便可以實現(xiàn)對SWOT 矩陣的進一步量化分析［10］。

1.1 期望效用值的確定

期望效用理論的引入，使得SWOT 分析中的各因素由定性因素變成可以定量度量的因素。其方法是，令各因素的期望效用E =U ×P，其中，U為效用值，P 為可被利用的概率大小。假定效用值U 為0 ～10，其重要性越高，效用值越大;概率P 為0.0 ～1.0，值越大其被利用或者需要被規(guī)避的可能性越高。各因素的最終U 值和P 值是通過德爾菲法，運用專家打分來確定的，經過幾輪的反復打分，使得各位專家就各因素的效用值和概率值達成共識，各因素的評分不存在較大差異，然后對不同專家的評分取平均值作為最終的U、P值。期望效用值評估計算表如表1 所示。

表1 期望效用值評估計算表

1.2 運輸模型構建

因素定量化表面上已能夠滿足制定相應戰(zhàn)略的需要，但單純的因素定量化并不能解決SWOT各因素之間相互制約及制定策略的問題。如果在SWOT 戰(zhàn)略分析中，把SO 矩陣中的優(yōu)勢因素看作是研究對象內部綜合能力的供給，把機遇看作是有待抓住的外部需求;把ST 矩陣中的優(yōu)勢因素看作是研究對象內部綜合能力的供給，把挑戰(zhàn)看作是研究對象需要用其優(yōu)勢來應對的外部市場威脅;把WO 矩陣中的劣勢看作是研究對象有待解決的內部需求，機遇看作是外部提供的可以用來解決劣勢的供給;WT 矩陣中只有需求沒有供給，在現(xiàn)實中兩者均是不利因素，因此不做分析。那么就得到一組運輸問題，對運輸問題求解便可得到戰(zhàn)略制定的最優(yōu)化方案。

以SO 矩陣為例，首先通過以上期望效用值的量化過程得到各因素的期望效用值大小為0≤E≤10，數值越大，其效用越高。效用值的大小可作為運輸問題中產地的供給或銷地的需求量。然后，把不同因素之間的相關度值的倒數作為運輸問題中的距離變量，即:

不同類因素之間的相關度高低值R 介于0 ～1 之間，值越大，相關度越高，相關度值的倒數L就越低，即可把L 看作兩因素之間的距離。R 值的確定也是通過專家打分來獲得的。根據以上假設，構建出的運輸模型如下:

SO 矩陣運輸模型標準表如表2 所示。

表2 SO 矩陣運輸模型標準表

對于存在的產銷不平衡問題，則可以通過運籌學中增加一個虛擬產地或者虛擬銷地的方法化成標準型進行求解［11］。

1.3 模型求解與說明

產銷不平衡的存在是客觀的。首先，研究對象不可能剛好利用所有的內部優(yōu)勢或外部機遇來解決和應對外部的威脅和其內部的劣勢;其次，研究對象所處的內外部環(huán)境是不斷變化的，各因素的期望效用剛好相同的情況只可能在理想的某個時間點發(fā)生，而大多數時候，它們是不相等的;再次，對于各因素效用值和概率的估計都是專家對客觀環(huán)境觀察和評估所得到的，其帶有很大的主觀性，不可能完全真實地反映各因素的效用值。這3 個因素的存在使得在構建模型時，產銷平衡出現(xiàn)的可能性很小，而產銷不平衡的出現(xiàn)則是現(xiàn)實的、合理的。

該模型雖然實現(xiàn)了SWOT 分析的定量化，并通過科學的計算，使得SWOT 分析的結果更加科學合理，并且更具操作性。然而由于模型在進行定量化過程中，對于效用值U、概率值P 及相關度值R 這3 個主要量均采取專家打分的主觀賦權法，無法采取更加客觀的方法賦值來規(guī)避主觀因素的影響。因此，模型還只是在主觀量化的基礎上建立的，未能實現(xiàn)嚴格意義上的客觀分析。

2 襄陽新能源汽車產業(yè)SWOT 定量分析

2.1 SWOT 關鍵因素分析

襄陽汽車零部件企業(yè)誕生于20 世紀70 年代，是東風集團內商用車、乘用車兼有，發(fā)動機、零部件皆備，產品線最全、產業(yè)鏈條最完整的企業(yè)基地。2009 年襄陽汽車產業(yè)產值突破700 億元，占全市規(guī)模以上工業(yè)總產值的45.8%。目前，全市有汽車及零部件企業(yè)300 多家，建成了國內一流的汽車實驗場和檢測中心，形成以東風股份、風神襄樊、東風康明斯、東風德納車橋、神龍襄陽工廠等5 大整車及主機廠為核心，涵蓋近萬種零部件的完整汽車產業(yè)鏈，擁有40 萬輛整車、85 萬臺(套)發(fā)動機、140 萬根車橋和規(guī)模較大的汽車零部件生產能力。

湖北省制定了《湖北省汽車產業(yè)調整和振興實施方案》，襄陽市也大力支持新能源汽車發(fā)展，制定了《襄樊市新能源車產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，出臺了《關于發(fā)展新能源車產業(yè)的意見》，成立了新能源車產業(yè)發(fā)展領導小組，建立了重點用于新能源車產業(yè)起步期發(fā)展的專項資金，開通電動客車公交線路示范運營，國家電網公司已將襄陽列為電動車充電設施建設展示城市。襄陽高新區(qū)也成為以汽車產業(yè)為主的國家級高新區(qū)，區(qū)內有新能源汽車電池、電機、電控系統(tǒng)3 大核心部件研制企業(yè)10 多家，零部件配套企業(yè)30 多家，初步形成了完整的新能源汽車產業(yè)鏈。在新能源車“3 縱3 橫”技術路線上(3 縱為電池、電機、電控;3 橫為純電動車、汽電混合動力車、燃料電池動力車)，襄陽就占了“3 縱2 橫”(除燃料電池動力車外)，在電動汽車領域技術研發(fā)上取得了一批重要科技成果，擁有20 多項專利，部分核心技術達到國際先進水平。東風旅行車有限公司年產值已超過7 億元，依靠自主創(chuàng)新占據國內純電動客車生產制高點;宇清電動汽車公司研發(fā)生產的新能源汽車動力系統(tǒng)，裝車數量全國第一。

基于對襄陽汽車產業(yè)發(fā)展狀況及國內外新能源汽車技術及市場發(fā)展特點的分析研究，襄陽發(fā)展新能源汽車的優(yōu)勢與劣勢、機遇與挑戰(zhàn)［12］如表3 所示。

2.2 SWOT 關鍵因素期望效用分析

根據上述模型，首先選擇襄陽市新能源汽車相關領域的專家對各因素的效用值和概率進行打分，如果對于某項因素專家意見分歧較大，則把意見反饋給專家，找出出現(xiàn)分歧的原因，并對該因素進行二次評估，直至評分相對一致。然后將效用值的平均值作為該因素的效用值和概率值，并計算出各因素的最終期望效用值，如表4 所示。

表3 襄陽新能源汽車發(fā)展SWOT 關鍵因素分析

表4 襄陽新能源汽車發(fā)展SWOT 關鍵因素期望效用值表

2.3 SWOT 矩陣求解

以SO 矩陣為例，利用專家評議法，對矩陣中的優(yōu)勢與機會因素的相關度進行打分，并求得平均值，將其倒數作為運輸的距離，為了便于運算，這里以最短距離1 對距離進行標準化，其標準表如表5 所示。

表5 襄陽新能源汽車發(fā)展SO 問題標準表

利用WinQSB 軟件對上述矩陣進行運輸問題求解，得到SO 矩陣求解結果，如表6 所示。

表6 襄陽新能源汽車發(fā)展SO 矩陣求解結果表

由運輸問題的求解結果可以看出S1O2、S3O1、S2O3為基本方案，S3O3、S2O2為輔助方案，運用該方案組合，可以通過較小的投入，最大限度地實現(xiàn)決策者效用，達到戰(zhàn)略組合的最優(yōu)。

按照相同的方法分別對ST 矩陣和WO 矩陣進行求解，得到的求解結果如表7 所示。

表7 襄陽新能源汽車發(fā)展SWOT 矩陣求解結果匯總表

3 結論

綜上分析，襄陽新能源汽車發(fā)展的戰(zhàn)略基本方案包括S1O2、S3O1、S2O3、S1T1、S3T3、W1O2、W2O1，輔助方案為S3O3、S2O2、S2T1、S2T2、S3T2、W3O1、W3O2、W3O3。對這些方案進行分析可以得出:

(1)基本方案的重點在于政府和技術。在構成基本方案的10 個因素中，政府因素占到了1 ～2 個，技術占3 個，市場占2 個，可見政府對一個地區(qū)新能源汽車發(fā)展有巨大影響。這是由新能源汽車的特點和我國市場的特殊性所共同決定的。

(2)發(fā)展策略方案組合。考慮基本方案的主要影響因素，襄陽新能源汽車的發(fā)展策略應該是，在加大技術開發(fā)力度、努力擴大市場的同時，積極爭取湖北省及國家對于襄陽發(fā)展新能源汽車產業(yè)的政策支撐，爭取國家相關產業(yè)發(fā)展的土地、稅收等的優(yōu)惠政策和融資、技術合作的支持政策。

［1］ KOTLER P.Marketing management:analysis，planning，implementation，and control［M］. ［S. l.］:Prentice－Hall International Edition，1998:65－98.

［2］ WHEELEN T L，HUNGER J D.Strategic management and business policy［M］. MA:Addison Wesley Reading，1995:43－98.

［3］ MIKKO K，MAUNO P，JYRKI K.Utilizing the analytic hierarchy process(AHP)in SWOT analysis－a hubrid method and its application to forest－certification case［J］. Forest Policy and Economics，2000(1):41－52.

［4］ 李興旺.SWOT 戰(zhàn)略決策模型的改進與應用［J］.決策借鑒，2001(4):5－7.

［5］ 張建東.SWOT 的缺陷［J］.企業(yè)管理，2005(1):44－47.

［6］ 蘇斌，王雅芳，周朝民.定量求解SWOT 模型最優(yōu)方法與決策效用［J］.技術經濟與管理研究，2001(5):51－52.

［7］ 鈕振德，潘軍，譚立靜.SWOT 類方法分析的理性化思路［J］. 南京航空航天大學學報:社會科學版，2006，3(2):24－26.

［8］ 蔣元濤.基于SWOT 的智能型動態(tài)戰(zhàn)略決策支持系統(tǒng)研究［D］.武漢:華中科技大學圖書館，2004.

［9］ 黃曉斌，江秀佳. SWOT 戰(zhàn)略分析模型的動態(tài)改進［J］.實踐研究，2009，32(7):78－81.

［10］朱少英.管理診斷方案生成過程的主要邏輯環(huán)節(jié)分析研究［D］.南寧:廣西大學圖書館，2004.

［11］王秉安，甘鍵圣. SWOT 營銷戰(zhàn)略分析模型［J］. 系統(tǒng)工程理論與實踐，1995(12):34－40.

［12］王利軍，李榮，高倩.襄樊新能源企業(yè)發(fā)展的SWOT分析［J］.中國集體經濟，2010(20):43－44.