基于灰色關聯-集對分析的綠色建筑供應商選擇

楊斯玲，蔣根謀

（華東交通大學　土木建筑學院，江西　南昌　330013）

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基于灰色關聯-集對分析的綠色建筑供應商選擇

楊斯玲，蔣根謀

（華東交通大學土木建筑學院，江西南昌330013）

針對綠色建筑供應商選擇中存在的多屬性、不確定性等問題，在已有研究的基礎上，圍繞綠色建筑供應商的特點，從建筑產品優勢、企業運營管理、合作潛力、綠色管理四個方面構建了供應商選擇綜合評價系統。基于集對分析理論，將確定性與不確定性因素相結合，建立評價集與指標集的集對；結合灰色關聯理論，分別對其差異度與同一度、差異度與對立度之間的關聯度進行量化分析；采用熵權法確定評價指標的權重，通過構造正、反同一度矩陣，選擇最優供應商。最后，以實例驗證了該方法用于綠色建筑供應商選擇評價的適用性。

綠色建筑；供應商選擇；灰色關聯度；集對分析；熵權

1　引言

面對世界范圍的能源危機和環境危機，保護生態環境、開發綠色產品、加快綠色建筑的發展已經成為社會和建筑行業的共識，綠色建筑已成為建筑行業可持續發展的總趨勢。綠色建筑的開發和利用不是某一主體單獨的行為，而是需要在供應鏈管理模式下通過各參與主體協同運作才能實現。綠色供應鏈管理作為一種全過程的環境管理模式，為綠色建筑的開發和利用提供了一種好的實施途徑。綠色供應鏈在建筑行業的推廣有利于改善建筑業高能耗、高污染的問題，也有利于推動綠色建筑的實現。選擇合理的供應商是保證綠色建筑供應鏈運行的重要環節之一，因為處于綠色建筑供應鏈上游的供應商，其在保護環境和節約資源方面的作用能夠通過供應鏈傳遞到下游的各個環節，從而在實施綠色供應鏈管理時發揮關鍵性的作用，實現建筑的綠色化［1-2］。在供應商評價和選擇問題研究中，常用的方法有TOPSIS法、灰色關聯分析法、理想點法、神經網絡法等，如R. J.Kuo將人工神經網絡（ANN）和多屬性決策分析（MADA）方法相結合建立了ANN-MADA評價模型，對綠色供應商進行選擇［3］。Seyed Hamid Hashemi提出在綠色供應商選擇過程中考慮碳管理模式，利用改進的灰色關聯分析法進行選擇［4］。彭頻提出在Partnering模式下，用基于熵權的TOPSIS法進行建筑供應商選擇［5］。吳立云將熵理論和粗糙集結合，基于均衡接近度對綠色供應商進行灰色綜合評價［6］。楊耀紅研究了多目標智能加權灰靶決策在綠色供應鏈供應商選擇中的應用［7］。顏波提出了基于超效率DEA模型的綠色供應鏈環境下供應商評價與選擇方法［8］。賈安超將BP神經網絡和粗糙集理論相結合，構建了綠色供應商選擇模型［9］。可見，綠色建筑供應商選擇評價是一個多屬性決策問題，以往的多屬性決策多從貼近度分析問題，實際上只考慮了評價對象的同一度，不夠全面［10-11］。而采用集對分析能較好地解決這個問題，更加全面地分析事物特征。因此，本文將集對分析理論用于綠色建筑供應商選擇評價，為了統籌考慮同、異、反三種特性，將灰色關聯分析應用在衡量因素間關聯程度分析中，量化兩比較系統之間的關系，可以有效地判斷評價對象與比較對象的影響程度［12］。此外，為了避免以往主觀確定權重的隨意性，采用熵權法確定評價指標權重，使評價結果更為客觀、全面，為綠色建筑供應商的選擇提供一種可行方法。

2　構建供應商選擇綜合評價指標體系

綠色建筑供應商的選擇本質上是一個多屬性決策問題，由于對綠色建筑供應商進行選擇時涉及的評價指標有很多，包括技術、經濟、社會和環境等多方面的因素。構建完善合理的指標體系是對綠色建筑供應商進行選擇的核心問題。目前國內外針對綠色建筑供應商的研究較少，為了提取綠色建筑供應商的評價指標，本文一方面借鑒建筑業供應鏈管理中供應商選擇的標準，另一方面借鑒的是已有的綠色供應鏈管理中供應商的選擇，在分析綠色建筑供應商及綠色供應鏈特點的基礎上，進行歸類和融合，初步確定綠色建筑供應商選擇可以從建筑產品優勢、企業的運營管理、供應商合作潛力、綠色管理水平4個方面考慮。其中，建筑產品的優勢主要包括建筑產品價格、建筑產品質量以及環保性能等；企業內部的運營管理則是從企業財務能力、信息化程度和物流水平（供貨是否及時、倉儲運輸是否可靠）三個方面衡量；供應商合作潛力主要指企業文化兼容性、長期合作意向、高層領導支持、應急需求反應能力等因素；綠色管理主要從環境認證體系、產品綠色設計、綠色采購、綠色施工、綠色運營維護和綠色回收再利用等方面考察［13-14］。

3　灰色關聯度-集對分析理論

3.1集對分析理論

1989年，中國學者趙克勤提出集對分析方法，其核心思想是運用對立統一的辨證觀點，將確定性與不確定性相結合，從同、異、反三個方面綜合、系統地分析集成問題。集對是將具有一定關系的兩個集合組成對子，將其看成系統分析的整體。對于任意兩個給定的集合A和B，可組成集對為H=（A，B），為將兩集合的確定性與不確定性聯系起來，采用表達式見式（1）［15］：

式中：μ為聯系度，表示集對之間的關聯程度；N為集對特性總數；S為集對中相同的特性總數；P為集對中對立的特性總數；F為集對中既不相同也不對立的特性總數為聯系數同一度、差異度和對立度，其中a+b+c=1，且a、b、c均為非負數；i為差異度標記系數，i∈［-1，1］；j為對立度系數，j∈［-1，1］，一般取j=-1。

3.2灰色關聯度的集對分析模型

聯系度函數 μ=a+bi+cj刻畫了集對內部集合之間的關系，當兩個集合趨于相同，i的取值為大；當兩個集合趨于相反，i的取值為小。根據這一標準，由a、b和c約束值綜合決定差異度系數i。針對差異度系數i的取值問題，可以利用灰色系統理論，對差異度與同一度、對立度分別進行灰色關聯分析，對它們的相互密切程度進行量化，將較大的關聯度賦予差異度系數i，合理地解決差異度系數的不確定問題［16］。

灰色系統是20世紀80年代由鄧聚龍提出并創立的一個理論，主要研究灰色等不確定性問題。設評價數列為x0（j）（j=1，2，…，n），比較數列為xi（j），它們的關聯系數為ξi（j），表達式見式（2）：

關聯度表達式見式（3）：

關聯度r越大，表示評價數列與比較數列越相近。

4　熵權法多屬性決策模型

4.1多屬性決策模型

4.1.2建立最佳最差方案。一般來說，指標可以分為效益型指標和成本型指標，對于效益型指標，指標越大越好，效益型指標表示為γij=max（xij），對于成本型指標，指標越小越好，成本型指標表示為γij=min（xij），式中i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。

根據效益型指標和成本型指標可以構造最佳和最差指標集合，分別設為Rgood、Rbad，見式（5）、式（6）［17］：

4.1.3構造最佳與最差同一度矩陣。計算被評價方案各指標xij與最佳方案和最差方案中γij的同一度，組成最佳和最差方案的同一度矩陣分別為A（見式（7））、B（見式（8））：

4.2熵權法確定權重系數

方案的綜合評價需要確定各指標權重，最終綜合評價集為（見式（9））：

式中：W-各指標權重，W=（ω1，ω2，…，ωm）。

V是綜合了指標權重、最佳方案同一度、最差方案同一度而得出的，因此，可以根據V對方案進行排序。

指標權重確定的方法有Delphi法、層次分析法、熵值法等。Delphi法和層次分析法確定權重側重于專家的經驗，主要依靠專家對指標重要性的了解來對指標賦權，方法雖然相對簡單，但缺點是會造成評價結果對專家存在不同程度的依賴，且可能由于人的主觀因素而形成偏差。而熵值法主要根據評價對象的固有信息確定權重，它通過數理的運算來獲得指標的信息權重，能盡量消除權重計算的人為干擾，使評價結果更客觀。因此，為避免人為因素和主觀因素影響造成的偏差，本文引入熵權法確定權重系數。熵權法的基本思想是認為指標的差異程度越大，熵值越小，其權重相應越大，該指標對綜合評價的影響越大，即可以由評價指標值構成的判斷矩陣通過計算熵值來確定指標權重。其計算步驟如下［1，5］：

構建m個方案n個評價指標的判斷矩陣：

將判斷矩陣R進行歸一化，得到歸一化矩陣B，B的元素為：

效益型指標：

成本型指標：

式中：maxxij和minxij分別為同一評價指標下不同方案中的最大值或最小值。

根據熵的定義，m個評價事物n個評價指標的熵為：

為使lnfij有意義，一般需要假定當fij=0時，fij1nfij= 0。但當fij=1，lnfij也等于零，這顯然不切合實際，與熵所表述的含義相悖，故需對fij加以修正，將其定義為：

最后計算各評價指標的熵權，第j個評價指標的熵權為：

5　實例分析

5.1供應商基本信息

某綠色建筑項目承包商需要在5個原材料供應商（分別以字母A、B、C、D、E表示）之間選擇一個合作伙伴，他們在建筑產品優勢、企業運營管理、合作潛力和綠色管理方面具有各自的優勢和劣勢。為了選出最合適的供應商，對五家供應商的相關數據進行收集。考慮到有些指標難以量化評估，為了研究方便，僅選取其中有代表性的部分指標，最后確定的評價指標集為：產品優勢用定量指標產品價格和產品合格率表示，運營管理用定量指標準時交貨率和資產負債率反映，合作潛力和綠色管理難以用量化指標表示，直接表示為專家進行考察后給出的定性評價結果，歸納整理后的評價指標值見表1。其中，產品合格率、準時交貨率、合作潛力和綠色管理屬于效益型指標，產品價格和資產負債率屬于成本型指標。

表1　各供應商的評價指標信息

5.2量化定性指標

在定性指標重要性比較中，需要對其進行定量化區間賦值，按照影響程度區分為五級，見表2。

表2　定性指標定量化

5.3確定等級

結合實際情況，給出等級標準，見表3。

表3　供應商評價等級標準

將各供應商指標信息與評價等級標準建立集對，根據式（1），求出同一度、差異度、對立度，見表4。

表4　各供應商與評價等級聯系度信息表

為了確定差異度系數i的值，需要比較確定差異度b與同一度a及對立度c的聯系度，利用式（2）和式（3）計算聯系度，分別求得rab=0.754，rbc=0.485，即rab＞rac，可知差異度與同一度的關聯度比其與對立度變化的關聯度高，因此差異度系數i的量化值為0.754，將其代入表4最后列各式，得各供應商與各等級之間的聯系度，見表5。

表5　各供應商與等級聯系度系數

由表5可知，各供應商與等級標準聯系度較高的為Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ三級，其中，供應商A、C、E為Ⅱ級，供應商B為Ⅲ級，供應商D為Ⅳ級，且μ（A，Ⅱ）＞μ（E，Ⅱ）＞μ（C，Ⅱ），說明A為Ⅱ級比C為Ⅱ級的可信度高，而C為Ⅱ級又比E為Ⅱ級的可信度高。

5.4綜合評價

5.4.1熵權法確定權重。定量指標因數的權重直接根據熵權法確定，利用式（9）-（16）進行計算。對于定性指標因數，利用中間中值法將區間數轉化為確定數，再根據熵權法確定權重。經計算求得：H=（0.949，0.982，0.985，0.979，0.984，0.983），進而得到權重集為：W=（0.370，0.128，0.110，0.149，0.120，0.122）。可見，評價指標權重中，產品價格權重最大，且產品價格＞資產負債率＞產品合格率＞綠色管理＞合作潛力＞準時交貨率。

5.4.2構造最佳方案及最差方案。根據式（5）和（6）構造最佳和最差方案，見表6。

表6　最佳和最差方案

5.4.3構造最佳和最差同一度矩陣。為便于計算，將定性評價指標區間值轉化為中間值，利用式（7）和式（8），計算得最優最差方案矩陣如下：

5.4.4供應商優劣排序。根據式（9），求得V=W（A-B）T=（0.048，-0.001，0.009，-0.032，0.120），即5個供應商的優劣順序依次為A、E、C、B、D。其中，A為最優供應商，其次為E，最差供應商為D。

6　結語

對綠色建筑供應商的優選評價是一個復雜和充滿不確定性的過程。本文在已有研究的基礎上，圍繞綠色建筑供應商的特點，從建筑產品優勢、企業運營管理、合作潛力、綠色管理四個方面建立指標體系。考慮到評價指標的模糊不確定性，運用灰色系統理論和集對分析法，將各供應商指標信息與評價等級標準建立集對，充分考慮比較集的同一、對立、差異部分，得到各供應商與各等級之間的聯系度，使評價結果更為合理、全面。在指標權重確定過程中，采用熵權法所確定的權重是以各供應商評價指標本身的差異性為基礎，避免了以往確定權重過程帶有的主觀性，提高了決策的科學性和準確性。在綜合評價過程中，利用最佳和最差方案相比較的方式，更加凸顯各供應商優劣的差異性。由此，為綠色建筑供應商的選擇評價提供了新的框架方法，也可為綠色建筑供應商的行動改進提供理論指導。

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Selection of Green Construction Supplier Based on Grey Correlation and Set-pair Analysis

Yang Siling，Jiang Genmou
（School of Civil Engineering， South China Jiaotong University， Nanchang 330013， China）

In this paper， in view of the problems in the selection of the green construction suppliers and on the basis of currentresearches and surrounding the characteristics of the green construction supplier， we established the supplier comprehensive evaluation andselection system from the aspects of product advantage， corporate operation management， potential for cooperation， and green management.Then based on the set-pair analysis， we combined the deterministic and nondeterministic factors to establish the pair of the evaluation set andthe index set； then in connection with the grey correlation theory， we respectively analyzed quantitatively the correlation between thedifference and uniformity， and between the difference and contrast of the two； and at the end， we used the entropy method to weight theevaluation indexes and through building the positive and negative uniformity matrix， selected the optimal supplier. At the end， we used anempirical case to demonstrate the validity of the method in the evaluation and selection of the green construction suppliers.

green construction； supplier selection； grey correlation； set-pair analysis； entropy weight

TU-023；F274

A

1005-152X（2016）08-0106-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.08.027

2016-07-11

教育部人文社會科學青年項目（14YJCZH186）；江西省科技廳軟科學一般項目（20161BBA10045）；江西省自然科學基金（20151BAB216026）

楊斯玲（1985-），女，江西吉安人，博士，講師，研究方向：建筑供應鏈與建筑管理；蔣根謀（1964-），男，江蘇泰州人，博士，教授，研究方向：建筑經濟與管理。