基于因子分析法-灰色關聯分析法的供應商評價研究

薛振飛

摘? 要：在資源匱乏、運營成本高的市場環境下，企業為了保持其競爭力，越來越多的決策者開始從供應鏈管理的角度開始尋找解決問題的方法。該文以智能硬件公司為例，從智能硬件企業存在的問題結合供應商評價指標選取原則確定了初步供應商評價指標。在此基礎上運用因子分析法將各指標聚合，確定一級評價指標，并計算出各級指標權重，建立智能硬件企業供應商評價指標體系。運用灰色關聯分析法對收集到的數據進行處理、計算、排序、擇優。建立了一個定性定量相結合的綜合供應商評價模型。

關鍵詞：供應商評價? 因子分析法? 灰色關聯分析法

中圖分類號：F274;F719 ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2020）01（a）-0189-02

近年來，隨著人們生活質量不斷地上升，對于智能設備的需求也越來越旺盛，使智能硬件產業規模不斷擴大，競爭日益激烈。智能硬件企業產品迭代快，定制化需求高，產品種類也極速增多，因此對供應商的要求也越來越高。一個長期穩定的優秀供應商，能夠保證企業具有穩定的競爭優勢。而目前由于極速擴張的市場導致智能硬件供應商水平參差不齊，價格差異也比較大。因此對供應商進行評價、選擇對智能硬件企業發展至關重要。

1? 建立供應商評價指標體系

1.1 選取供應商評價指標

供應商評價指標的確立要結合具體問題具體分析。在目的性原則、科學性原則、全面性原則、實效性原則、靈活可操作性原則、獨立性原則、可拓展性與穩定性原則等供應商評價指標選取原則[1]的基礎上，主要針對智能硬件公司目前存在的產品上線延遲、客戶滿意度降低問題、技術創新問題、價格問題、企業長期發展問題和其他有價值的指標這6個方面并結合企業專家意見對供應商評價指標進行選取。

（1）產品上線延誤問題。其指標包括生產設備與基礎、設施產能及生產規模、生產柔性、訂貨提前期、準時交貨率、物流與配送能力。

（2）客戶滿意度降低問題。其指標包括合格率、質量管理系統認證及執行情況、質量問題處理能力、庫存管理專業化程度、質量問題退換貨率。

（3）技術創新問題。其指標包括技術創新及學習投入經費、新技術掌握能力、自主創新能力、新產品生產周期。

（4）價格問題。其指標包括成本批量、采購優惠政策、付款條件、成本降低計劃。

（5）企業長期發展問題。其指標包括發展長期關系的可能性、企業資質、財務狀況、服務水平、管理水平、新項目配合程度、企業信譽。

（6）其他有價值指標。其指標包括綠色生產、企業信息化程度、溝通協調能力、契約相關彈性、環境因素制約。

1.2 基于因子分析法的指標體系建立

該文根據初步的評價指標設計了指標調查問卷，邀請行業專家參與問卷調查。發放300份，共收回255份，有效問卷227份。對問卷進行整理，用SPSS軟件對問卷進行了分析。

（1）判斷能否進行因子分析。

該文采用KMO檢驗，該檢驗判斷變量是否符合因子分析的依據是計算變量之間的相關系數和偏相關系數，系數越大，越適合做因子分析，其值范圍為0～1。通過計算得到KMO=0.834，遠大于0.6，適合做因子分析;Bartlett檢驗的近似卡方為7959.756，顯著性為0，表示此相關矩陣不是單位矩陣，調查問卷獲得的數據呈多元正態分布。

（2）提取主因子。

該文采用主成分分析法選取公因子[2]，判斷依據為特征根大于1（Kaiser標準）。通過SPSS對調查問卷獲得的數據進行分析、降維。運行結果顯示，其中有7個因子對應的特征值大于1，方差貢獻率分別為27.952%、16.347%、10.947%、9.601%、5.906%、5.413%、4.943%?？傌暙I率達81.110%。

運用SPSS軟件進行因子旋轉，使得一個因子上具有最少的高載荷變量數，以便對公共因子所表示的具體含義做出合理解釋。該文采用的旋轉方法是方差最大正交旋轉法[3]，根據旋轉后載荷矩陣，利用在公共因子上具有高載荷變量的指標對公因子進行命名，分別為：生產能力、成本控制、質量保障能力、業務保障能力、技術創新能力、運營能力、長期合作基礎。

（3）一級指標權重確定。

公因子的方差貢獻體現了公因子的重要程度，方差貢獻越大，公因子越重要。所以，該文通過方差貢獻來計算公因子即一級指標的權重。其公式如下：

（1）

（4）二級指標權重確定。

各因子在各公共因子的貢獻程度不同，根據其貢獻程度，可確定其對于所在的公因子的貢獻程度，即通過各因子在其所在的公因子的貢獻程度可求出其權重。公式同為上式。

（5）信度分析。

用SPSS對公因子進行分析，得出公因子的協方差矩陣，公因子的協方差矩陣為單位陣，表示這7個公因子各不相關，有很強的獨立性，可作為7個一級指標來描述二級指標。7個公因子的克朗巴哈α系數，分別為0.913、0.899、0.991、0.889、0.791、0.915、0.969，均大于0.70，保證了因子構造的一致性和有效性。

最終得到供應商評價指標體系。如表1所示。

2? 基于灰色關聯度分析的供應商評價模型

（1）確定供應商評價的比較矩陣。各個供應商評價指標得分作為比較數列，設待評價的供應商有n個，評價指標有m個，bij表示為對第i個供應商在第j個評價指標上的得分，建立供應商評價比較矩陣。

（2）確定供應商評價的參考數列。每個評價指標都有自己的評價標準，有的越大越好，有的越小越好，需要根據其具體屬性來確定。根據評價指標體系、屬性和得分選取各個評價指標下最優的數值作為參考數列。

U0=[b（1）0…bj0…b0（m）]T ? ? ? ?（2）

（3）無量綱化處理。由于每個供應商評價指標都有自己的顯示意義和評價單位，若不進行處理，無法對其進行評價，遂需對參考數列和比較矩陣進行無量綱化處理。其公式為：

j=1，2，…，m ? ? ? ?（3）

（4）計算相關系數。計算第i個供應商在第j個評價指標上的評價結果相對于參考數列的相關系數ξi（j）[4]，其式為：

（4）

（5）求考慮指標權重的灰色關聯度γij。在得到相關系數ξi（j）矩陣后，需要將其進行按行標準化。從而得到灰色關聯度γij，根據γij進行后續計算。其公式為：

λj=∑γijCj? i=1，2，…，m? j=1，2，…，n ? ? ? ?（5）

（6）排序擇優。

根據計算結果從大到小進行排列，關聯度大小可直接反映供應商的水平與最優供應商水平曲線的相似程度。選取關聯度高的供應商作為長期合作伙伴。

3? 結語

該文通過目前智能硬件存在的問題出發，設計評價指標，并通過因子分析法建立供應商評價指標體系，運用灰色關聯分析法確定考慮權重的灰色關聯度，進行排列擇優，選出最優供應商，建立了一個因子分析法結合灰色關聯分析的綜合評價模型。

參考文獻

[1] 吳坤.JIT采購模式下制造企業供應商評價研究綜述[J].科技經濟導刊，2017（3）：74.

[2] 姜博燁.電子產品綠色供應商選擇研究[J].時代金融，2018（26）：257.

[3] 林海明.因子分析模型的改進與應用[J].數理統計與管理，2009，28（6）：998-1012.

[4] 馬雙雙，鄭建華.灰色關聯度分析法在供應商選擇中的應用[J].物流工程與管理，2015，37（6）：129-130.