基于信任指標屬性值的供應鏈成員聚類分析

張學龍 ，王道平

（1.北京科技大學 經濟管理學院，北京 100083；2.桂林電子科技大學 商學院，廣西 桂林 541004）

基于信任指標屬性值的供應鏈成員聚類分析

張學龍1，2，王道平1

（1.北京科技大學 經濟管理學院，北京 100083；2.桂林電子科技大學 商學院，廣西 桂林 541004）

供應鏈是企業獲取持續發展能力的一種重要策略和組織形式，信任是供應鏈管理成功的必要前提，它降低了成員間的運營成本，提高了運營效率。文章從供應鏈成員自身特征、合作伙伴特征、與合作伙伴的關系特征和合作潛力等四個角度分析了供應鏈成員信任水平的評價指標體系，在此基礎上提出運用Vague集理論計算評價指標的信任屬性值，并給出了評價對象的聚類分析算法。分析結果表明：在一定的聚類水平下，利用供應鏈成員信任評價的屬性值，對鏈上成員進行分類具有較好的有效性和一定的應用價值。

供應鏈；信任；信任指標；Vague集；聚類分析

0 引言

信任是人類社會自古以來就面臨的問題，學術界關于信任的研究始于近代西方。早在20世紀初，社會學家齊美爾開啟了對信任問題研究的先河，他指出“信任是社會中最重要的綜合力量之一”[1]，開啟了對信任本質探究，由此突出了信任在社會生活中的主導地位。此后，信任這一概念在社會學、心理學、經濟學、政治學、人類學等多種不同類型的社會科學文獻中被提及。 Mayer和 Schoorman(1995)[2]、Hardin(1996)[3]研究表明：在一定條件下，如果團體成員間相互信任度高，他們就會采取信任行為，并將更多的時間和精力致力于共同目標的實現，這將導致團體成員間的知識傳遞和擴散速度更快，質量更高，而行動的失敗風險更低。

供應鏈管理作為一種新型的管理理念，強調成員間的合作與共贏[4]，目的在于加強鏈上成員的核心競爭能力，快速反映市場需求，最終提高整個供應鏈的市場競爭能力。要達到此目的，加強成員間的合作、培養成員間的信任是供應鏈管理的核心。因此，如何建立供應鏈成員間的信任機制以及對成員信任關系進行客觀、準確的評價，對于實現成員間建立長遠的戰略合作關系和獲得合作企業的“雙贏”，具有非常重要的意義。有關供應鏈成員信任問題的研究已引起相關專家和學者的廣泛關注[5-7]。

現有研究的核心內容是信任影響因素與信任度量指標之間的關系，而很少研究關于成員信任評價與分類關系。信任評價是信任關系的量化計算，是用數學方法描述成員間的信任關系。本文從供應鏈節點成員的信任屬性評價值的角度出發，構建了一種供應鏈成員聚類分析算法，可以使企業決策者對供應鏈成員間的信任有個直觀的理解的同時，幫助決策者對供應鏈成員進行更加合理的分類，做好企業的長期戰略計劃，促進成員間的合作，提高供應鏈的整體效益。

1 Vague集

Vague集理論是一種處理不確定性信息的理論[8,9]。設X是一個對象空間，其中的任意一個元素用x表示，X中的任意一個Vague集A用一個真隸屬函數tA(x)和一個假隸屬函數fA(x)來描述其隸屬度的邊界，tA(x)是從支持x∈A的證據所導出的隸屬度下界，fA(x)是從否定x∈A的證據所導出的隸屬度下界，1-tA(x)-fA(x)表示未知度(既不支持也不反對)。tA(x)和fA(x)將區間[0,1]的一個實數與X中的每一個點聯系起來。即，tA:X→[0,1],fA:X→[0,1]。其中tA(x)+fA(x)≤1。則稱A={[tA(x),1-fA(x)]|x∈X}是一個Vague集。因此，Vague集同時考慮隸屬與非隸屬兩個方面的信息，能夠表示和處理傳統模糊集所無法表示和處理的不確定信息，具有更強的表示能力且更具靈活性。

2 供應鏈信任及其評價指標

2.1 供應鏈信任

信任是一個非常復雜的主觀概念，與被信任對象的真實、能力和可靠性密切相關。

信任是建立信任關系、管理信任關系和安全策略的關鍵概念，目前并沒有一致的信任的定義。供應鏈信任是指供應鏈節點成員間的信任，在供應鏈管理中，由于知識編碼和抽象水平低導致知識價值的高度不確定性使得最初信任交易具有較大風險性，具有典型的一次博弈特征，然后根據以往它的交易歷史對其行為的信任，而這種行為信任是隨著實體間的多次重復博弈而動態變化。本文對信任的定義為：信任是在特定的環境中，信任者對被信任者具有完成某一特定任務能力可能性的主觀判斷。

2.3 供應鏈成員信任度評價指標

本文在國內外與供應鏈伙伴關系以及成員間信任相關的研究基礎上，結合中國企業的實際情況，從供應鏈成員自身特征、合作伙伴特征、與合作伙伴的關系特征和合作潛力等四個方面出發，借鑒徐衛、劉端陽(2009)[11]建立的供應鏈信任度評價指標體系，整個體系及其指標含義解釋如表1所示。

表1 供應鏈成員信任度評價指標體系

3 信任指標屬性值的計算及供應鏈成員聚類分析

3.1 評價指標屬性值的Vague值計算

設待聚類分析的供應鏈成員集合為A={A1,A2,…,An}。一級評價指標集合 X={Xi|i=1,2,3,4}，Xi∩Xj=準 (i≠j,i,j=1,2,3,4)。一級評價指標Xi有Pi個二級指標，即 Xi=(xi1,xi2,…,xij,…,xiPi)。其中，Xij(i=1,2,3,4;j=1,2,…,Pi)表示 Xi的第 j個二級指標。Ai在xij下的測評值為x，wij為xij在Xi下的相對權重 (相對權重值可由AHP法計算求解)。

對于坌Ai，考慮xij∈Xi上滿足一級指標的程度用Vague值來表示，則其指標能夠接受的滿意值和不滿意值的范圍的指標等級標準為：對于坌xij，滿意的取值范圍為[aj1,aj2]；不滿意的取值范圍為[aj3,aj4]；中間[aj2,aj3]的取值范圍則表示中立。

在Ai∈A上，對于坌Ai,xij滿足Xi要求的程度是一個Vague 值：λAi(xij)=[tij,(1-fij)]。其中，tij表示的滿足單指標 xij的程度，fij表示 Ai的 Xi不滿足單指標 xij的程度，tij∈[0,1]，fij∈[0,1]，tij+fij≤1。通過Vague集的真隸屬度函數tij(x)和假隸屬度函數fij(x)，可以確定Ai關于xij的單指標Vague值。

則單目標Vague值的計算如下[12]：

根據以上(1)~(4)式，計算得到每個 Xi下的 xij的Vague值，Xi的Vague值可表示為：

由Xi下的xij的Vague值經過加權計算，可得一級指標Xi的綜合Vague值：

3.2 根據一級指標綜合Vague值的聚類分析

本文要解決的問題是：在給定的信任聚類水平ζ下，根據Xi的屬性值將待聚類分析的供應鏈成員集合為A={A1,A2,…,An}進行合理分類。設待聚類對象樣本n=6，并請很了解這6家成員的專家對二級指標的等級標準進行設置。

由AHP法，使用判斷矩陣并進行一致性檢驗求解得到wij[13]，得到二級指標xij的相對權重值如下：

在對這6家成員相關資料的調查、分析，結合有關專家的知識、經驗以及個人判斷偏好，給出各二級指標值，根據(1)~(5)式計算n=6時Xi的Vague值，計算結果如表2所示。

表2 一級指標Vague值

表3 一級指標明確值

表4 一級指標標準化值

在求得Xi的Vague值，進行解模糊化，通過設置調節參數φ，對表2的一級指標的Vague值進行解模糊化得到各一級指標屬性值的明確值其明確值設φ=0.4計算結果如表3所示。

根據一級評價指標的明確值，對6家成員的聚類分析如下：

Step1：由于指標的量綱不同，大小不均衡，因此，在數據分析時，使用直線無量綱方法，將其規范化。

Step2：對象間的某種相似程度，一般用[0,1]內的一個數值來表示，1表示最相近，或者說某種意義下相同，0表示一點也不相近。通過指標向量間的夾角余弦作為近似程度的值，計算求得對象間的一級相似關系矩陣G。根據表3求得：

Step3：計算對象間的多級相似矩陣，使用布爾代數積的運算法則，分別計算G2=G·G，G3=G2·G，……，Gr-1=Gr·G，若Gr=Gr-1，則停止運算。

Step4：計算對象間的整體相似關系矩陣R，使用布爾代數和的運算法則，計算R=I∨G∨G2…Gr-1。此時r=3，求得

Step5：確定對象間的絕對相似矩陣。在整體相似關系矩陣的R基礎上，給定一個信任聚類水平ζ(0≤ζ≤1)，由Step4計算得到的R可知，絕對相似矩陣共有五種情況，分別是：ζ=0.99、0.97、0.84、0.83、0.67。

Step6：對絕對相似矩陣進行行列調整，得到對角線為1的模塊，就可得到所要求的分類：有多少個模塊就有多少個分類。

通過以上六步，得到的動態聚類結果如圖1所示。

3.3 聚類結果分析

當信任聚類水平ζ=0.97或0.84時，不能形成很好的分類結果，因此舍棄掉在ζ=0.97或0.84的聚類水平時的分類。當信任聚類水平ζ=0.99時，6家成員被分成了5類，分別是{A1,A2}、{A3}、{A4}、{A5}和{A6}，當信任聚類水平 ζ=0.83 時，6 家成員被分成了2類，分別是{A1,A2,A3,A4,A5}和{A6}。因此，在供應鏈成員信任評價指標體系下，根據評價指標的屬性值，對該6家成員進行聚類分析，ζ=0.83是一個恰當的分類，并且前 5 家成員與 A6有較大的信任差異， 說明 A1、A2、A3、A4、A5供應鏈整體信任水平較高，供應鏈成員間注重長期的戰略合作，其整體效益也會必然得到提高。

4 結論

供應鏈成員信任評價是一個涉及眾多復雜的、不確定性因素的系統工程。設定聚類水平，根據供應鏈成員信任評價指標的屬性值，可以對供應鏈上成員進行分類，不同的聚類水平，其分類也有所不同。論文根據基于信任的供應鏈成員評價指標體系，由Vague集算法計算二級評價指標的Vague值，并結合AHP算法計算一級評價指標的Vague值，并通過設定調節參數φ，對一級評價指標的Vague值進行解模糊化求得其明確值，形成一級相似矩陣進而求解整體相似矩陣，通過設定聚類水平ζ，由絕對相似矩陣對供應鏈成員進行聚類分析。聚類結果表明，利用供應鏈成員信任評價的屬性值，對鏈上成員進行分類具有較好的有效性和一定的應用價值。但需注意的是，ζ取值越大，所分類別就越細，因此要根據實際情況來選擇合適的ζ值，從而保證分類結果的合理性和有效性。

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（責任編輯/浩 天）

F274

A

1002－6487（2011）03－0062-03

國家自然科學基金資助項目(70872010)

張學龍（1978-），男，山東濰坊人，博士研究生，研究方向：供應鏈管理，決策分析。

王道平（1964-），男，北京人，教授，博士生導師，研究方向：供應鏈管理，決策分析。