供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)文獻(xiàn)綜述

作者簡介：趙祖琴（1987.07-），女，漢族，貴州，貴州大學(xué)在讀碩士研究生，專業(yè)管理科學(xué)與工程，研究方向：工業(yè)工程管理（含物流與供應(yīng)鏈方向）。

摘 要：供應(yīng)商管理是供應(yīng)鏈管理的核心問題，而供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商有效管理的必然途徑。本文對(duì)供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)的兩個(gè)核心問題——指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述，首先對(duì)指標(biāo)體系的選取原則、常用指標(biāo)、指標(biāo)處理、指標(biāo)選取等方面進(jìn)行了論述，其次對(duì)現(xiàn)階段常用的現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法的原理、優(yōu)點(diǎn)和問題進(jìn)行了分析。最后，提出了未來可能的研究方向。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)商評(píng)價(jià)；指標(biāo)體系；評(píng)價(jià)方法

1.引言

供應(yīng)鏈管理的實(shí)質(zhì)是將供應(yīng)鏈上各個(gè)節(jié)點(diǎn)企業(yè)的核心競爭力進(jìn)行整合，以此達(dá)到整體效益的最大化。供應(yīng)商管理是供應(yīng)鏈管理的前提條件，也是供應(yīng)鏈管理的核心問題[1]。企業(yè)通過對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)，選擇合格的供應(yīng)商，可以說供應(yīng)商評(píng)價(jià)是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商有效管理的必然途徑。在供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)中，核心的兩個(gè)問題分別是績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建和評(píng)價(jià)方法的選擇。

2.供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究綜述

供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是用來對(duì)供應(yīng)商的各個(gè)方面的表現(xiàn)進(jìn)行全方位測量體系。對(duì)于供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，學(xué)者一般在以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：

一是評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的原則，仲維清[2]、趙小惠[3]、王熙[4]等都提出相關(guān)描述。綜合看來，學(xué)者普遍認(rèn)為對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取，主要遵循系統(tǒng)全面原則、柔性和靈活性原則、實(shí)用性和可操作性原則、可拓展性和可重構(gòu)性原則、與企業(yè)自身及行業(yè)特點(diǎn)相適應(yīng)等原則。

二是研究供應(yīng)商評(píng)價(jià)的一般性通用指標(biāo)和專用指標(biāo)。在這個(gè)方面國外以Dickson C.W.、Weber C.A.為代表，Dickson（1966）通過問卷調(diào)查的方式得到了23項(xiàng)常見評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性排序，而Weber[5]通過對(duì)文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)以常見的評(píng)價(jià)指標(biāo)的使用頻率進(jìn)行了排序，以此來表明其重要性的排序，二者得到的結(jié)論基本一致。國內(nèi)的學(xué)者也對(duì)此進(jìn)行過統(tǒng)計(jì)，例如華中理工大學(xué)CIMS-供應(yīng)鏈課題組（1997）得出質(zhì)量、價(jià)格、交貨提前期、批量靈活性等是中國企業(yè)重視的評(píng)價(jià)指標(biāo)。但是隨著市場經(jīng)濟(jì)越來越復(fù)雜，一些復(fù)雜、定性指標(biāo)被提出，如陳啟杰[6]列舉的三個(gè)指標(biāo)：產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)能力、生產(chǎn)柔性及靈活性和環(huán)保觀念等。此外，一般性的指標(biāo)并不能適應(yīng)所有行業(yè)、所有市場環(huán)境下的企業(yè)，因此學(xué)者在進(jìn)行供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建時(shí)，一般都會(huì)在基礎(chǔ)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，根據(jù)企業(yè)、行業(yè)和環(huán)境的要求增減一些指標(biāo)，如針對(duì)鋼鐵行業(yè)而言，王道平[7]、王熙[4]、賀莉[8]等都構(gòu)建了適用于鋼鐵企業(yè)的指標(biāo)體系。

三是研究評(píng)價(jià)指標(biāo)的具體含義、計(jì)算方法、權(quán)重確定以及技術(shù)處理手段。對(duì)于每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，都必須明確其含義以及計(jì)算度量方法，否則不符合指標(biāo)選取的可操作性原則。對(duì)于定量指標(biāo)而言一般比較容易理解，但是對(duì)于定性指標(biāo)而言就存在一定的難度。對(duì)于這類指標(biāo)一般會(huì)采取一定的技術(shù)手段加以處理，例如為了建立基于供應(yīng)商合作伙伴關(guān)系的指標(biāo)體系，馬士華（2000）等對(duì)評(píng)價(jià)供應(yīng)商和企業(yè)合作關(guān)系的客戶滿意度指標(biāo)進(jìn)行了詳細(xì)的說明和技術(shù)處理，以使其可量化；劉禮金[9]采用三角模糊數(shù)方法對(duì)取值不為具體數(shù)字而為不同等級(jí)的指標(biāo)進(jìn)行了量化處理等。

四是對(duì)于如何對(duì)指標(biāo)進(jìn)行取舍，即對(duì)指標(biāo)體系內(nèi)部關(guān)系的分析和指標(biāo)選取方法的研究。根絕指標(biāo)選取的全面性原則和簡潔性原則，指標(biāo)體系的構(gòu)建首先要充分反應(yīng)被評(píng)價(jià)對(duì)象的各個(gè)方面，但是又要盡量減少具有強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)的同時(shí)出現(xiàn)，降低工作難度提高工作效率。常用的指標(biāo)選取方法有主成分分析法[10]、因子分析法[11]、相關(guān)性分析法[12]、靈敏度分析法[13]等是常見的研究方法。這些方法總的來說是采用線性規(guī)劃的方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性和相關(guān)性進(jìn)行分析，具有較強(qiáng)的可操作性和合理性。

3.供應(yīng)商評(píng)價(jià)的方法研究綜述

供應(yīng)商評(píng)價(jià)的方法主要包括定性方法（直觀判斷法、企業(yè)招標(biāo)法、協(xié)商選擇法等）、定量方法（采購成本比較法、作業(yè)成本法、線性權(quán)重法等）以及定性和定量相結(jié)合的方法（層次分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）等三類[14]。傳統(tǒng)的定性、定量方法的應(yīng)用相對(duì)已經(jīng)比較廣泛，在此主要介紹近年來得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用的定性與定量相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法，即現(xiàn)代綜合評(píng)價(jià)方法，主要包括層次分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模糊綜合評(píng)價(jià)方法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法等。

3.1層次分析法

層次分析法是現(xiàn)階段在供應(yīng)商評(píng)價(jià)方面使用最多的方法之一，是一種定性與定量相結(jié)合的方法，其基本原理是將復(fù)雜問題分解為若干層次和若干因素，建立判斷矩陣，利用矩陣特征值和特征向量代表的經(jīng)濟(jì)含義來得到不同方案的重要性排序[15]。對(duì)于層次分析法的探討主要在兩個(gè)問題上，一是判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)和自我優(yōu)化[16]，二是對(duì)于層次結(jié)構(gòu)的最底層評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重的確定。層次分析法是一種非結(jié)構(gòu)化的決策方法，簡單易行，但是決策本身是一項(xiàng)復(fù)雜的社會(huì)系統(tǒng)工程，不能一味尋求簡單而忽視了決策系統(tǒng)的復(fù)雜性[17]。同時(shí)對(duì)指標(biāo)權(quán)重的人工干預(yù)將極大的影響最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，不同的權(quán)重取值將導(dǎo)致最終結(jié)果的較大變化。方法簡單易行是層次分析法最大的特征，但也正是這個(gè)特征使得層次分析法的理論基礎(chǔ)過于薄弱，不具備進(jìn)一步深入研究的價(jià)值，但不可否認(rèn)其具有較其他評(píng)價(jià)方法更高的實(shí)用性和可操作性。

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是采用人工智能、利用經(jīng)驗(yàn)和學(xué)習(xí)進(jìn)行決策的一種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要解決了非線性的問題和樣本必須服從于正態(tài)分布的問題，其非線性的映射能力、自我組織和學(xué)習(xí)能力、分布式的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，使得其具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性，能實(shí)現(xiàn)局部資料缺失也不影響總體評(píng)價(jià)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)，通過樣本輸入值使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到學(xué)習(xí)，在此階段連接權(quán)值隨之變化，再將待評(píng)價(jià)主體的值輸入，根據(jù)之前有樣本構(gòu)建起來網(wǎng)絡(luò)得到相應(yīng)的輸出值，此時(shí)的連接權(quán)值是保持之前的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)不變的[18]。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言最主要的有兩個(gè)問題，一是算法的確定，現(xiàn)階段比較常用的是Rumelhart（1985）年提出的BP算法；二是中間節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定，為解決這個(gè)問題，陳雄華等[19]提出了一種解決方法，即采用逐步增加節(jié)點(diǎn)數(shù)，通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練，如果引起準(zhǔn)確性的下降，則采用未增加前的節(jié)點(diǎn)數(shù)，但另一個(gè)問題隨而來，即如何判斷準(zhǔn)確性下降了，判斷的標(biāo)準(zhǔn)是什么卻沒有得到很好的解決。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法由于以上所述的優(yōu)點(diǎn)，越來越受到學(xué)者的關(guān)注，但是其研究的內(nèi)容主要在于計(jì)算機(jī)軟件的開發(fā)，而且本方法相對(duì)比較復(fù)雜，在實(shí)際應(yīng)用中比較難以被企業(yè)所采用，在方法的實(shí)踐推廣上具有局限性。

3.3模糊綜合評(píng)價(jià)方法

模糊綜合評(píng)價(jià)方法最先由我國學(xué)者汪培莊提出，解決的是傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法無法解決的一個(gè)問題：評(píng)價(jià)等級(jí)之間的關(guān)系是模糊的情況。這里首先要理解“模糊”的概念，當(dāng)一個(gè)概念與其對(duì)立的概念之間無法劃出一條明確的分界線，它們之間是隨著量變逐漸發(fā)展到質(zhì)變的，則稱這兩個(gè)概念之間是模糊的。模糊綜合評(píng)價(jià)方法的基本原理是通過構(gòu)建隸屬矩陣，通過指標(biāo)權(quán)重矩陣與隸屬矩陣的合成來對(duì)決策單元進(jìn)行評(píng)價(jià)。這其中有兩個(gè)主要的研究要點(diǎn)，一是隸屬矩陣的確定，隸屬矩陣由隸屬度組成，隸屬度指每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在某個(gè)指標(biāo)中對(duì)某個(gè)等級(jí)的隸屬程度，確定的方法主要有等級(jí)比重法、頻率法等；另一個(gè)問題是合成算子的確定，常見的有查德算子、普通矩陣乘法等方法[20]。當(dāng)然，模糊綜合評(píng)價(jià)方法與層次分析法一樣，需要主觀的對(duì)每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行確定。糊綜合評(píng)價(jià)法解決的是一類特殊的問題，在實(shí)際應(yīng)用中常常與其他方法結(jié)合起來，作為輔助解決具有模糊性質(zhì)的指標(biāo)的處理。

3.4數(shù)據(jù)包絡(luò)方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)方法（DEA，Data Envelopment Analysis）首先由A.Charnes、W.W.Cooper和 E.Rhodes（1978）提出，用以評(píng)價(jià)決策部門之間的相對(duì)有效性。他們提出的第一個(gè)模型是CCR模型，該模型對(duì)具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的同類型的生產(chǎn)部門的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)[21]。該模型的基本原理是通過被評(píng)價(jià)的全體生產(chǎn)部門本身構(gòu)建出生產(chǎn)前沿面，所謂的生產(chǎn)前沿面指這部分生產(chǎn)部門不能由其他任意數(shù)量的生產(chǎn)部門的線性組合表示出來，這部分生產(chǎn)部門被評(píng)價(jià)為DEA有效的生產(chǎn)部門。CCR是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的第一個(gè)模型，在該模型的基礎(chǔ)上，為解決CCR模型規(guī)模效益不變的約束，R.D.Banker、A.Charnes和W.W.Cooper（1984）提出了基于規(guī)模收益可變的BCC模型[22]，由此結(jié)合BBC模型和CCR模型，可以計(jì)算出生產(chǎn)部門的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率?，F(xiàn)階段對(duì)于DEA方法的研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是對(duì)模型本身的改進(jìn)和DEA有效性的驗(yàn)證，二是評(píng)價(jià)指標(biāo)值存在某些數(shù)據(jù)特征進(jìn)行處理，三是根據(jù)輸出對(duì)其進(jìn)行變性不變形研究、靈敏度分析等。

通過對(duì)這些方法的分析，可以看出這些方法存在以下特點(diǎn)：一是對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定幾乎是每種評(píng)價(jià)方法都要解決的問題之一，常見的確定權(quán)重的方法有德菲爾法、主成分分析權(quán)值法、模糊聚類最大矩陣元法、因子分析權(quán)重法、熵值法等。這些方法有的是主觀賦值法，也有客觀取值法。但無論是哪種方法，需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重處理都是一項(xiàng)相對(duì)復(fù)雜的工作，同時(shí)所賦權(quán)重是否符合客觀實(shí)際情況往往也無從考證。二是某些方法具有較強(qiáng)的針對(duì)性，如灰色評(píng)價(jià)法、模糊評(píng)價(jià)法等，這些方法是解決具有特殊屬性的問題的方法，普遍適用性上有一定的局限。三是這些方法或多或少都存在一些主觀性，不僅包括上述提到的權(quán)值的確定，還包括如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法算子和結(jié)點(diǎn)數(shù)的確定、模糊評(píng)價(jià)方法隸屬度的確定等。而數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法則是其中客觀性最強(qiáng)的方法，其不需要對(duì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行內(nèi)部構(gòu)建、不需要主觀確定權(quán)重、不需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化等處理，因此越來越多的被應(yīng)用到供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)中。同時(shí)DEA方法與層次分析法相比，具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，更具研究潛力，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法相比又相對(duì)比較簡單，實(shí)踐應(yīng)用更為廣泛。

4.結(jié)束語

供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)作為供應(yīng)鏈管理的重要組成部分，受到了企業(yè)和學(xué)者前所未有的關(guān)注。通過上述的文獻(xiàn)綜述發(fā)現(xiàn)，學(xué)者對(duì)于供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)的研究是非常全面和深入的，但是仍然有幾個(gè)問題是值得思考的。

首先，學(xué)者在進(jìn)行供應(yīng)商評(píng)價(jià)研究時(shí)，在評(píng)價(jià)方法的選取上存在一定的任意型。也就是說學(xué)者一般會(huì)采用某種評(píng)價(jià)方法進(jìn)行供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)的實(shí)證研究，但是選取這種方法的理由和依據(jù)、方法的有效性驗(yàn)證等卻是很少有學(xué)者進(jìn)行深入研究的。因此，在后續(xù)的研究上，多種評(píng)價(jià)方法的對(duì)比性研究是一個(gè)值得深入探討的方向。

其次，雖然供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)研究在學(xué)術(shù)界已經(jīng)取得了大量的研究成果，但是通過對(duì)多家企業(yè)進(jìn)行走訪調(diào)查發(fā)現(xiàn)，多數(shù)企業(yè)（特別是中小型企業(yè)）并沒有真正的將這些方法應(yīng)用到實(shí)際管理中，主要原因是這些方法對(duì)于企業(yè)來說過于復(fù)雜。針對(duì)這個(gè)問題，可以增加供應(yīng)商績效評(píng)價(jià)系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)研究，將后臺(tái)復(fù)雜的過程向企業(yè)進(jìn)行屏蔽，企業(yè)只需要通過錄入生產(chǎn)管理數(shù)據(jù)，即可實(shí)時(shí)獲得供應(yīng)商評(píng)價(jià)的結(jié)果。（作者單位：貴州大學(xué)管理學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

[1] 李向輝. 供應(yīng)鏈環(huán)境下的供應(yīng)商選擇與管理問題研究[D]. 大連海事大學(xué)， 2009.

[2] 仲維清， 侯強(qiáng). 供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)模型研究[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2003， 20（3）.

[3] 趙小惠， 孫林巖. 供應(yīng)商選擇模糊決策方法[J]. 工業(yè)工程， 2002， 5（5）：12-15.

[4] 王煦， 王道平， 王燕. 基于因子分析的我國鋼鐵企業(yè)綠色供應(yīng)商選擇指標(biāo)實(shí)證研究[J]. 軟科學(xué)， 2009， （10）：46-49.

[5] Weber C A， Current J R， Benton W C. Vender Selection Criteria and Methold. European Journal of Operational Reasearch，1991，50：2-18.

[6] 陳啟杰， 齊菲. 供應(yīng)商選擇研究述評(píng)[J]. 外國經(jīng)濟(jì)與管理， 2009， （5）.

[7] 王道平， 王煦， 王燕. 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法的鋼鐵企業(yè)供應(yīng)商選擇模型研究[J]. 現(xiàn)代管理科學(xué)， 2009， （2）：23-24.

[8] 賀莉. 基于供應(yīng)鏈管理的鋼鐵企業(yè)備件供應(yīng)商評(píng)價(jià)與選擇[D]. 中南大學(xué)， 2009.

[9] 劉禮金， 范如國. 基于三角模糊數(shù)比較大小原理的模糊層次分析法在供應(yīng)商合作伙伴選擇中的應(yīng)用[J]. 物流科技， 2006， （3）：117-120.

[10] 楊小平， 婁彥華， 巫緒芬. 績效評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的統(tǒng)計(jì)方法及其應(yīng)用[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)， 2002， （5）：61-63.

[11] 耿金花， 高齊圣， 張嗣瀛. 基于層次分析法和因子分析的社區(qū)滿意度評(píng)價(jià)體系[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)， 2007， （6）.

[12] 朱順應(yīng)， 王紅. 公路網(wǎng)規(guī)劃技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)相關(guān)性分析[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2002， （12）：131-135.

[13] 李盛陽， 張曉武， 邢立寧. 基于靈敏度分析的動(dòng)態(tài)指標(biāo)選取方法[J]. 計(jì)算機(jī)仿真， 2005， （3）：120-123.

[14] 陶運(yùn)海. 制造業(yè)供應(yīng)鏈中供應(yīng)商評(píng)價(jià)研究及應(yīng)用[D]. 重慶大學(xué)， 2013.

[15] 郭金玉， 張忠彬， 孫慶云. 層次分析法的研究與應(yīng)用[J]. 中國安全科學(xué)學(xué)報(bào)， 2008， （5）.

[16] 秦吉， 張翼鵬. 現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)信息分析技術(shù)在安全工程方面的應(yīng)用：層次分析法原理[J]. 工業(yè)安全與防塵， 1999， （5）：44-48.

[17] 謝乃明， 劉思峰. 灰色層次分析法及其定位求解[J]. 江南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版， 2004， （1）.

[18] 鐘田麗， 賈立恒. 中小企業(yè)信用評(píng)價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究， 2005， （5）：30-32.

[19] 陳雄華， 林成德， 葉武. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)信用等級(jí)評(píng)估[J]. 系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)， 2002， （6）：570-575.

[20] 李玉琳， 高志剛， 韓延玲. 模糊綜合評(píng)價(jià)中權(quán)值確定和合成算子選擇[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用， 2006， （23）：38-42.

[21] Chames A， Cooper W W， Rhodes E L. Measuring the efficiency of decision making units[J]. European Journal of Operational Research， 1978，2（6）： 429-444.

[22] Banker R D， Charnes A， Cooper W W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis[J]， Management Science， 1984， 30（9）： 1078-1092.