林建邦 王天

[摘 要]隨著工業(yè)4.0時(shí)代下《中國(guó)制造2025》的正式出臺(tái)，強(qiáng)國(guó)目標(biāo)已由“中國(guó)制造”加速向“中國(guó)智造”轉(zhuǎn)型，意味著新的“智能科技時(shí)代”已經(jīng)到來。文章提出以果蠅演算法優(yōu)化智能科技產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效模型。結(jié)果顯示，果蠅演算法能有效優(yōu)化模型預(yù)測(cè)能力，其中固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率及研發(fā)生產(chǎn)力三項(xiàng)為最有影響力之指標(biāo)，與智能科技企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有顯著正相關(guān)關(guān)系。

[關(guān)鍵詞]智能科技；經(jīng)營(yíng)績(jī)效；果蠅優(yōu)化演算法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.17.075

1 前 言

工業(yè)4.0以智能制造為重點(diǎn)，中國(guó)版工業(yè)4.0規(guī)劃是中國(guó)尋求制造業(yè)智能轉(zhuǎn)型的必由之路。為此，中國(guó)政府一方面出臺(tái)《中國(guó)制造2025》規(guī)劃，作為實(shí)現(xiàn)智能化改造的國(guó)家戰(zhàn)略；另一方面也積極吸引海內(nèi)外有關(guān)投資和加速智能制造的研究實(shí)踐推廣。目前，整個(gè)中國(guó)智能制造相關(guān)行業(yè)的市場(chǎng)空間已達(dá)到1000億元，而根據(jù)艾瑞咨詢公司的行業(yè)研究報(bào)告，2015年中國(guó)智能硬件熱門品類的銷量已達(dá)千萬以上，2016年中國(guó)智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)95.6億元，比2015年同比增長(zhǎng)37.9%，整個(gè)行業(yè)的規(guī)模將實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。[1]

企業(yè)在營(yíng)運(yùn)發(fā)展的過程中，若能便捷地透過自身經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)提前預(yù)知營(yíng)運(yùn)危機(jī)及有效地掌握經(jīng)營(yíng)實(shí)況，在適當(dāng)時(shí)間做出合宜反應(yīng)，是為企業(yè)實(shí)現(xiàn)永續(xù)經(jīng)營(yíng)的關(guān)鍵之處。在智力密集型和技術(shù)密集型企業(yè)當(dāng)中，常被用于衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的指標(biāo)主要有股東權(quán)益報(bào)酬率；[2]另外，企業(yè)績(jī)效基本受到結(jié)構(gòu)資本、流程資本、創(chuàng)新資本等因素的影響，例如：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、研發(fā)投入、研發(fā)密集度等皆對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著影響。[3-4]

由于中國(guó)的智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展起步較晚，對(duì)于該產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的評(píng)估與預(yù)測(cè)目前也無具體明確的指標(biāo)與模型。有鑒于此，本研究采用前沿優(yōu)化算法——果蠅演算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，F(xiàn)OA）來優(yōu)化智能科技企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，該算法過去被成功應(yīng)用于企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效預(yù)測(cè)、[5]交通流量預(yù)測(cè)[6]、基金買賣決策預(yù)測(cè)[7]領(lǐng)域，優(yōu)化后的模型預(yù)測(cè)能力均得到提升；同時(shí)，F(xiàn)OA有比其他優(yōu)化算法計(jì)算量較少、復(fù)雜度較低、精確度更高[8]的優(yōu)點(diǎn)。因此，本研究目的采用FOA提高模型預(yù)測(cè)力，并找出最適合的預(yù)測(cè)模型及對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有重要影響力的預(yù)測(cè)指標(biāo)，為中國(guó)智能科技產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效預(yù)測(cè)提供較適合的模型，以保持智能科技產(chǎn)業(yè)高速穩(wěn)定的發(fā)展。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究架構(gòu)

本研究主要根據(jù)國(guó)家發(fā)展目標(biāo)為依據(jù)，選定研究對(duì)象為智能科技產(chǎn)業(yè)，并了解該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀；再者，通過大量文獻(xiàn)資料及研究目的，分別采用多元回歸方法（Regression）及果蠅演算法優(yōu)化后的多元回歸（FOA-Regression），建構(gòu)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效應(yīng)變量的預(yù)測(cè)模型，找智能科技企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效預(yù)測(cè)的最適合模型與指標(biāo)，研究架構(gòu)如圖1所示。

圖1 研究流程圖情況

2.2 數(shù)據(jù)選取

本研究旨在為中國(guó)智能科技產(chǎn)業(yè)建構(gòu)具有較強(qiáng)預(yù)測(cè)力之經(jīng)營(yíng)績(jī)效預(yù)測(cè)模型，因此以中國(guó)上市智能科技產(chǎn)業(yè)公司為研究對(duì)象，通過國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫篩選出2006—2016年11年間企業(yè)數(shù)據(jù)資料共2554筆，希望從中探尋中國(guó)智能科技企業(yè)的發(fā)展軌跡，以助智能科技產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略和健全體制的發(fā)展。

2.3 研究變量

2.3.1 企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效衡量因素

本研究采用財(cái)務(wù)性指標(biāo)衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效（應(yīng)變量），為股東權(quán)益報(bào)酬率（Return On Equity，ROE），計(jì)算方法如公式所示。

股東權(quán)益報(bào)酬率=稅后損益平均股東權(quán)益凈額

2.3.2 企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響因素

由于智能科技企業(yè)屬于知識(shí)、技術(shù)密集型企業(yè)，并根據(jù)其他學(xué)者過往之相關(guān)研究，投入建模的自變量及其計(jì)算公式如表1所示。

2.4 果蠅演算法

果蠅本身在感官知覺上優(yōu)于其他物種，尤其是在嗅覺上，食物的味道越濃，果蠅對(duì)其感知能力就越強(qiáng)，其搜索食物的過程就是不斷地從味道小的地方到達(dá)味道更濃的地方的過程。

依照果蠅搜尋食物的特性，該算法的具體步驟如下。[9]

步驟1：隨機(jī)初始果蠅群體位置（Fly Group）。

InitX_axis；InitY_axis.（1）

步驟2：賦予果蠅個(gè)體（Fly1， Fly2， Fly3）利用其嗅覺搜尋食物之隨機(jī)方向與距離。

Xi=X_axis+RandomValue. （2）

Yi=Y_axis+RandomValue.（3）

步驟3：由于無法得知食物位置，因此先估計(jì)與原點(diǎn)之距離（Dist），再計(jì)算味道濃度判定值（S），此值為距離之倒數(shù)。

Disti= Xi2+Yi2；Si=1Disti.（4）

步驟4：將味道濃度判定值（S）代入味道濃度判定函數(shù)（或稱為Fitness function）以求出該果蠅個(gè)體位置的味道濃度（Smelli）。

Smelli=FunctionSi.（5）

步驟5：找出此果蠅群體中的味道濃度最高的果蠅（求極大值，例如Fly2）。

best Smell best Index=maxSmell. （6）

步驟6：保留最佳味道濃度值與x、y坐標(biāo)，此時(shí)果蠅群體利用視覺向該位置（Fly2）飛去，形成新的群聚位置。

X_axis=Xbest index；（7）

Y_axis=Ybest index.（8）

步驟7：進(jìn)入果蠅迭代尋優(yōu)，重復(fù)執(zhí)行步驟2～5，并判斷味道濃度是否優(yōu)于前一迭代味道濃度，若是則執(zhí)行步驟6。

Smell best=best Smell.（9）

3 實(shí)證分析

本研究以ROE為企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效衡量的應(yīng)變量，并采用多元回歸的逐步回歸法進(jìn)行變量篩選及模型建構(gòu)，摒除共線性及不相關(guān)之變量（VIF<10和P-value<0.05），得出固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、研發(fā)生存力為影響智能科技企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的重要變量。

進(jìn)一步利用果蠅優(yōu)化演算法優(yōu)化ROE模型的參數(shù)，初始設(shè)定均為5個(gè)果蠅群體，隨機(jī)初始化果蠅群體位置區(qū)間為[0，1]，迭代的果蠅搜尋食物的隨機(jī)飛行方向與距離區(qū)間為[-1，1]，設(shè)定最高迭代次數(shù)為100，建構(gòu)FOA-ROE預(yù)測(cè)模型。由圖2可知，F(xiàn)OA-ROE模型在第37次迭代后開始達(dá)到收斂的效果。

圖2 FOA-ROE迭代RMSE收斂趨勢(shì)

由表2可知，經(jīng)由FOA迭代的尋優(yōu)后，ROE回歸模型RMSE值大幅降低至0.00171，最佳的模型參數(shù)分別為0.03928、0.037744、0.038532。結(jié)果顯示，經(jīng)FOA優(yōu)化后的回歸模型預(yù)測(cè)誤差（RMSE）更小，預(yù)測(cè)力更強(qiáng)。

4 結(jié) 論

近年來中國(guó)智能科技產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展，但快速發(fā)展的同時(shí)也更容易出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)問題。研究結(jié)果顯示，果蠅優(yōu)化演算法的運(yùn)用大大提高了企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效模型的預(yù)測(cè)能力，經(jīng)由FOA優(yōu)化后的模型預(yù)測(cè)誤差均明顯降低，對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效提出更有效的預(yù)測(cè)模型。對(duì)于中國(guó)智能科技企業(yè)而言，影響其經(jīng)營(yíng)績(jī)效的變數(shù)中，經(jīng)由模型的挑選，顯示固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率及研發(fā)生產(chǎn)力三項(xiàng)為最有影響力之指標(biāo)，與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有顯著正相關(guān)關(guān)系。所以，企業(yè)應(yīng)形成科學(xué)的固定資產(chǎn)管理制度，明確管理部門和分工原則，使固定資產(chǎn)維持更長(zhǎng)的作業(yè)壽命和更好的機(jī)器性能，提高資產(chǎn)的使用效率；另外，實(shí)現(xiàn)特色智能技術(shù)與智能產(chǎn)品的開發(fā)也是企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力所在，因此企業(yè)應(yīng)注重研發(fā)，對(duì)研發(fā)做好提前規(guī)劃，避免不合理的研發(fā)投入；同時(shí)，加強(qiáng)與企業(yè)內(nèi)部其他部門和外部材料供應(yīng)商的協(xié)同合作，實(shí)現(xiàn)資源互補(bǔ)以及研發(fā)質(zhì)量與效率的提高。

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