基于結構熵權法的供應鏈柔性模糊綜合評價研究

蘇旭東，魯文軒

（1.同濟大學，上海 200092；2.中國人民大學 商學院，北京 100872）

0 引 言

21世紀以來，現代制造及信息技術迅猛發展，由此帶來的企業競爭日漸激烈。另外，市場環境日趨復雜多變，顧客需求越來越難預測，企業想要在此環境下不斷發展，就必須能夠快速響應市場和客戶需求變化。但是，僅僅著眼于內部流程控制的企業很難快速并且有效地響應顧客需求，這就要求企業要將著眼點從企業自身轉移到一條從供應商到分銷商再到最終客戶的整條“鏈”上，企業間的競爭正逐漸轉變為供應鏈之間的競爭。在實施供應鏈管理的過程中，供應鏈柔性是供應鏈績效的關鍵方面。它反映了企業組織對于環境變化的適應或反應能力（Gupta&Goyal，1989）[1]。許多研究表明，供應鏈柔性對于企業提升績效有顯著的作用，遺憾的是，學術界缺乏針對特定供應鏈柔性的科學評價和測度研究，目前多數供應鏈管理者主要是依據經驗和主觀判斷來評價供應鏈柔性。因此，本文在此背景下，通過深入分析供應鏈柔性的定義，探討供應鏈柔性各維度之間的關系，以期建立科學的供應鏈柔性評價指標體系，進而采取結構熵權法賦予各評價指標權重，最終基于模糊數學原理為供應鏈管理者提供一套科學合理且具有較強可操作性的供應鏈柔性評價方法。

1 供應鏈柔性

柔性的概念界定反映了柔性的本質，只有明確柔性的定義，才能保證供應鏈柔性相關研究的準確性，進而保證供應鏈柔性維度分類的科學性和合理性。Mandelbaum（1978）[2]認為柔性即是企業有效響應環境變化的能力，并且在論文中描述了兩種柔性：狀態柔性和行為柔性，前者指組織有能力在變化的環境中有效的運行，后者指組織有能力通過外部干涉來適應環境變化。Swamidass（1987）[3]指出柔性即是企業處理環境不確定性的能力。

目前，有關柔性的研究主要集中在制造柔性方面，許多供應鏈柔性的系統研究文獻都是在制造柔性基礎上的擴展。Vickery（1997）[4]基于以往有關制造柔性的文獻界定了供應鏈柔性的五個維度，即產品柔性、產量柔性、新產品柔性、分銷柔性和反應柔性，他認為供應鏈柔性應該是一個以客戶為導向的整合角度來考察的概念。在此觀點下，供應鏈柔性具有兩個不同的考察維度，一是從企業內部考察供應鏈柔性，另一個是從整條供應鏈角度考察供應鏈柔性（Oke，2005）[5]。基于此，本文認為供應鏈柔性評價模型應該從兩個大的維度來構建，即內部柔性和外部柔性。

1.1 內部柔性

Tachizawa&Thomsen（2007）[6]指出，企業可以通過兩個重要戰略來從內部提升供應鏈柔性，分別是更為敏捷的供應商反應能力和更為靈活的資源整合能力。Gosling（2010）[7]基于大量文獻研究提出，從內部考察，供應鏈柔性包含兩個重要的維度：供應商柔性和資源整合柔性。表1列舉了從內部考察供應鏈柔性的相關文獻。根據文獻分析，本文進一步確定了各維度的具體評價指標。

表1 內部柔性相關文獻

1.2 外部柔性

基于Vickery（1997）有關供應鏈柔性應該從整條供應鏈角度觀察的觀點，Naim（2006）[8]在研究中，提到了有關外部柔性的維度分類。本文研究將采用Naim的分析成果，將外部柔性分為：新產品柔性、產量柔性、配送柔性以及分銷柔性。

根據上文對于內部柔性和外部柔性的分析，本文的供應鏈柔性評價模型如圖1所示。

圖1 供應鏈柔性評價模型

2 結構熵權法

在多指標綜合評價研究中，權重的確定是至關重要的。到目前為止，確定權重的方法有幾十種之多。這些方法根據數據來源方式的不同，可以大致分為主觀賦權法和客觀賦權法兩類。其中，主觀賦權法主要是專家或者專家組根據實際經驗來主觀判斷確定權重，例如層次分析法、德爾菲法、比較加權法等，該方法具有較強的解釋力，但是客觀性較差；客觀賦權法的數據由各評價維度在對象中的現實數據集成，例如主成分分析法、離差最大化法（王應明，1998）[9]、熵值法等，該方法切斷了權重主觀性的數據來源，在大多數情況下精確性較強，但是有時所得權重與實際各指標的重要程度相悖，對于結果很難做出恰當解釋。

鑒于主客觀賦權法各有優缺點，人們又提出綜合主、客觀賦權結果的組合賦權法，以期充分整合兩類方法的優勢，來構建一種科學合理且具有較強解釋性的權重確定方法。程啟月（2010）[10]在充分分析主客觀賦權法優劣勢的基礎上，給出了主觀賦權法和客觀賦權法相結合的“結構熵權法”。結構熵權法的基本原理是：將代表專家意見的德爾菲法（Delphi）與定量分析相結合，對各指標的重要程度進行“典型排序”，然后利用熵值法對這一“典型排序”的不確定性進行定量分析，計算出熵值，對可能產生潛在偏差的數據進行有效的統計處理。最終得出各指標的權重。

3 模糊綜合評價法

確定供應鏈柔性的各維度權重之后，還要根據各維度的特點及內在關系確定各維度的合成方法，即將較低層級的維度權值復合成較高層級的維度權值的方法。合成權值的方法主要有模糊綜合評價法及最優權評價法等，本文將采用能夠較好綜合各方面指標的模糊綜合評價法評價特定供應鏈的柔性水平。

模糊綜合評價方法的基礎原理是模糊數學，其主要方法就是將待評價的模糊對象作為特定的模糊集合，建立合適的隸屬函數，進而進行定量分析。模糊綜合評價有許多特點，其中最關鍵的特點是該方法可以進行多層次評價（楊松林，1996）[11]，并且評價過程是可以循環的，這一點對于本文研究是很有幫助的。

4 基于結構熵權法的供應鏈柔性模糊綜合評價過程

接下來，本文將闡述結構熵權法和模糊綜合評價法的原理及應用過程。為了驗證評價方法的可操作性，本文將引進一個具體的算例，即一家虛擬的汽車制造企業A公司，結合算例具體講解評價過程，以使讀者對于該模型的理解更加直觀。

4.1 指標確定過程

結構熵權法能夠應用到多層次指標的權重確定中，在供應鏈柔性評價框架下，共有兩個層級的指標需要賦予權重，這兩個層級的權重均可以采用結構熵權法來確定，且過程基本一致，因此，在接下來結構熵權法應用過程的講解中，本文只闡述維度層6個維度的權重確定方法，指標層各維度的權重確定過程與此相同。

（1）根據專家意見，形成重要性排序矩陣

A公司挑選5名工作經驗特別豐富、理論水平尤其突出的專家，對公司供應鏈柔性6個維度的重要性進行對比，得到《指標權重專家意見表》（對6個定性指標進行排序），然后通過交流和反饋，形成最終的重要性排序矩陣，如表2所示。

表2 重要性排序矩陣

（2）利用熵值法進行“盲度”分析

由于專家的重要性排序矩陣存在潛在的偏差和數據不確定性，為了排除這些偏差和不確定性的影響，需要對上述重要性排序矩陣進行熵值分析，本文將定性排序轉化的隸屬度矩陣函數定義為：

其中I為專家為某個特定維度給出的定性排序數，取值范圍為 ｛1,2,3,4,5,6｝。式中m為轉化參數量，取m=Max（I）+2，在本文研究中m=8。因此，μ（I）取值在（0,1]之間，維度重要性越大，其取值越靠近1。

將典型排序矩陣aij帶入隸屬度矩陣函數，可以得到定量轉化矩陣bij，稱為排序矩陣的隸屬度矩陣：

計算各個專家對于特定維度的平均認識度，記為：

程啟月（2009）將各個專家對于特定維度由于認識所產生的不確定性，定義為“認識盲度”，記作：

對于任一供應鏈柔性維度，5名專家的總體認識度記為xj：

（3）歸一化處理

最后，為了得到供應鏈柔性6個維度的權重，需要對xj=bj（1- Qj）進行歸一化處理，得到向量αj：

通過以上典型矩陣的確定，以及“盲度分析”過程，得到的αj即為5個專家對于A公司供應鏈柔性6個維度確定的權重向量，該向量是專家的一致性判斷，符合這些專家的群體意愿和認知。利用相同的方法應用到6個子維度權重確定中，可以確定各子維度的二級指標權重向量，本文中將不再贅述，直接列出得到的權重：供應商柔性的二級指標權重向量為（0.31 0.29 0.40）；資源整合柔性的二級指標權重向量為（0.20 0.31 0.28 0.21）；新產品柔性的二級指標權重向量為（0.29 0.37 0.34）；產量柔性的二級指標權重向量為（0.31 0.42 0.27）；配送柔性的二級指標權重向量為（0.31 0.30 0.39）；分銷柔性的二級指標權重向量為（0.57 0.43）。

4.2 模糊綜合評價過程

模糊綜合評價是指利用模糊數學方法對多指標對象進行綜合評價。其基本原理就是：首先確定被評價對象各指標構成的指標集和評判集，其中指標集為各評價維度，評判集為評價主體對于該維度的評價等級層次，在實際應用過程中，等級層次一般分為5個等級：（優、良、中、差、劣）。根據指標集和評判集可以計算出各維度的隸屬度向量，然后經過模糊變換，得出所需的模糊評價矩陣。接著將模糊評價矩陣與上文中所確定的各維度權重向量進行合成運算，最終求得模糊綜合評價結果集。

供應鏈柔性評價模型具有兩個層級，在實際評價過程中，指標層的評判結果作為維度層的輸入數據，從而得到最終的綜合評價結果。

（1）確定評價對象的指標集和評判集

供應鏈柔性評價模型在第一層級具有6個維度，因此在模糊綜合評價模型中具有6個評價指標，即指標集C=（c1,c2,…,c6）。在本研究中，評價結果有 5個等級，即（優、良、中、差、劣），因此在模糊綜合評價模型中，評判集V=（優、良、中、差、劣）。在實際應用過程中，每一個等級還可以對應一個模糊子集，如81～100為優，61～80為良，41～60為中，21～40為差，0～20為劣。這樣可以使得評價主體對于各評價維度進行一個定量的評價，具有較強的客觀性。第二層級的指標集和評判集確定過程與此相同，不再贅述。

（2）確定模糊評判矩陣

在A公司內部，需要進行一次針對公司供應鏈柔性的調查，選取50名工作經驗豐富的員工，對評價模型中各指標進行打分，分數可以從0-100中選擇（每20分為一個等級），根據這50名評價者的問卷調查結果，可以確定一張隸屬表，如表3所示。

表3 供應鏈柔性評價表

接下來，以資源整合柔性維度為例講解模糊綜合評價過程，根據表3中的資源整合柔性維度部分，可以計算出這50名評價者給予資源整合柔性維度優、良、中、差、劣各個評價等級的人數比例，進而可以很容易地求出資源整合柔性的模糊評價矩陣，該矩陣反映了資源整合柔性各個二級指標在5個等級上的隸屬度：

4.3 計算模糊綜合評價結果

依然以資源整合柔性為例，A公司資源整合柔性二級指標權重向量和模糊綜合評價矩陣確定以后，本文采用加權平均法來確定其最終模糊評價結果，將結構熵權法所確定的二級指標權重向量與模糊評判矩陣進行相乘運算，得出資源整合柔性的模糊評價結果，即綜合評價結果向量：

綜合評價結果向量S2即表示資源整合柔性在評判集優、良、中、差、劣等5個等級的隸屬程度。根據上述同樣的步驟，我們可以分別計算出其余5個維度的綜合評價結果向量，分別為：供應商柔性為（0.10 0.33 0.44 0.090.04），新產品柔性為（0.10 0.20 0.48 0.16 0.05），產量柔性為（0.06 0.13 0.22 0.48 0.11），配送柔性為（0.45 0.20 0.18 0.11 0.06），分銷柔性為（0.07 0.11 0.15 0.23 0.44）。接下來，將第二層級指標的輸出數據作為第一層級指標的輸入數據，可以計算出供應鏈柔性評價模型的模糊評價矩陣，再結合權重向量，最終可以計算出供應鏈柔性評價模型的綜合評價向量為（0.16 0.25 0.27 0.18 0.14）。

4.4 評價結果分析

綜合評價結果向量即表示被評價供應鏈的整體柔性在評判集中各個等級的隸屬程度，反映了特定供應鏈柔性的整體水平，分析上述綜合評價向量可知，A公司供應鏈柔性總體上處于同行業中上等水平，但是評價結果的隸屬度離散程度較高，說明評價者對A公司供應鏈柔性仍舊提出許多問題，亟待解決。

分別從各維度綜合評價結果向量來看：首先，A公司在配送柔性和資源整合柔性兩個方面做得比較出色，反映出：一方面A公司具有較為完善的物流配送系統，能夠有效控制配送成本，較為準時地將公司產品快速配送至客戶手中；另一方面A公司能夠較為準確地甄選合適的供應商，科學合理地統籌企業內外部資源來重塑供應鏈。其次，A公司在供應商柔性和新產品柔性兩個方面處于中等水平，反映出：一方面A公司在供應能力上表現一般，像大多數企業一樣運作，不能夠超出預期地應對顧客需求的變化，但也不會因為供應問題受到顧客詬病；另一方面A公司在對于市場需求的趨勢預測方面不具有優勢，屬于市場跟隨者，能夠意識到市場變化，與供應鏈上下游企業共同努力開發新產品，但不會較為準確地預測到市場需求變化并且進行有效的創新。最后，A公司在分銷柔性和產量柔性兩個方面表現較差，反映出：一方面A公司的分銷網絡較為混亂，渠道管理工作有待加強，產品很難比較合理順暢地送達至最終客戶手中；另一方面A公司在發現顧客需求變化后，很難較快地做出調整產量的反應。

5 總結與建議

本文詳細闡述了供應鏈柔性的內涵和維度分類，深入分析各子維度之間的關系，構建了供應鏈柔性綜合評價模型。另外，通過比較以往確定權重的主客觀賦權法和綜合評價方法的優缺點，引入主客觀相結合的結構熵權法和模糊綜合評價法，對所構建的供應鏈柔性評價模型進行科學合理的評價。本文的主要研究成果和創新點總結如下：第一，本文深入分析以往國內外學者對于供應鏈柔性的維度分類，在此基礎上，分層次構建了一套供應鏈柔性評價模型，該評價模型對于供應鏈柔性相關研究具有一定的借鑒意義。第二，本文在研究以往確定權重方法的基礎上，分別闡述了主客觀賦權法各自的優缺點，提出應該綜合主客觀賦權法來確定權重，以發揮兩者的優勢。然后，本文詳細闡述了將主客觀賦權法結合起來的“結構熵權法”，并且分析了該方法的優勢。第三，根據供應鏈柔性這一定性評價研究的實際情況，本文基于模糊數學原理，采用模糊綜合評價方法對供應鏈柔性評價模型進行科學評價，以此來多層次地評估具體供應鏈的柔性水平。

最后本文研究也存在以下幾點不足：首先，由于時間和物質資源限制，本次研究僅僅結合模擬算例來講解模糊綜合評價方法的原理和應用過程，并沒有深入到企業中去收集現實的供應鏈柔性相關數據，來驗證本方法的可操作性；再者，本文根據供應鏈相關理論構建了供應鏈柔性評價模型，并具體闡述了模型應用方法，但是在測評結束并且得知具體供應鏈柔性評價結果之后，對于如何改進供應鏈柔性，使企業能夠更加快速地響應顧客需求，如何建立一條真正具有較高柔性的供應鏈，并沒有進一步分析和探討。

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