基于VOSviewer的供應商評價與選擇研究可視化分析

關鍵詞：供應商選擇；VOSviewer；可視化分析；供應商評價；研究熱點

中圖分類號：TN97;TP311.5 文獻標識碼：Ａ 文章編號：2096-7934（2023）04-0041-15

一、引言

供應商評價與選擇是指根據采購方的采購需求，對提供商品或服務的供應商進行評價，從而選擇出最優的供應商進行簽約合作的過程。供應商評價與選擇既是實施采購的第一步，也是建立供應鏈合作關系的基礎，直接影響到采購管理的質量水平。由于供應商評價與選擇適用范圍廣，研究意義大，相關學者對其進行深入研究，并形成了大量研究成果，相關研究涉及工業工程、物流工程、建筑工程和軟件工程等領域。

為了探究供應商評價與選擇的國內外研究現狀和發展趨勢，本文采用文獻計量學的方法，借助VOSviewer軟件分析Web of Science和CNKI數據庫收錄的核心期刊文獻，從發文量、發文期刊、國家、作者和關鍵詞等方面對供應商評價與選擇的研究成果進行可視化分析，通過分析該領域的發展現狀，預測該領域的發展趨勢，以期為該領域從業者和研究者提供參考。

二、數據來源和研究方法

（一）數據來源

本文分別選擇Web of Science數據庫和CNKI數據庫對外文和中文文獻進行采集分析，兩個數據庫數據文獻采集時間均為2022年12月4日。外文文獻采集方面，在WoS數據庫，以“Supplier Selection” or “Vendor Selection” or “Supplier Evaluation” or “Vendor Evaluation”為標題關鍵詞進行檢索，索引選用SCI-EXPANDED和SSCI期刊，語言選擇英語，文獻類型選擇Articles，共檢索得到3701篇英文文獻，去除不相關文獻，共得到1730篇英文文獻作為樣本數據；中文文獻采集方面，在CNKI數據庫以“供應商選擇”“供應商評價”為主題或關鍵詞進行檢索，選擇SCI、EI、CSSCI、CSCD和北大核心學術數據庫進行高級檢索，共檢索得到1068篇中文文獻，經過人工篩選去除不相關文獻，選擇其中592篇文獻作為樣本數據。其中供應商評價與選擇研究相關文獻年發文量統計如圖1所示。

（二）研究方法

VOSviewer軟件是由荷蘭大學開發的一款文獻計量可視化軟件。它采用一種基于概率統計的數據標準化方法，可以對關鍵詞、作者、機構和國家提供多種可視化視圖，操作較為簡便［1］。將WoS的文獻以純文本文件格式導出，將CNKI的文獻以Refworks格式導出，分別導入VOSviewer軟件進行分析，其中中文文獻主要分析年發文量、發文作者和關鍵詞，英文文獻主要分析年發文量、發文作者、發文國家（地區）、發文期刊和關鍵詞，以此對供應商評價與選擇領域的國內和國際研究現狀進行描述分析。

三、供應商評價與選擇國際研究現狀可視化分析

（一）文獻年度發表情況

通過VOSviewer分析可知，1730篇英文文獻來自78個國家（地區）的1495個機構的3959位作者，發表在380種期刊上。從圖1中可以看出，國際上關于供應商評價與研究方面發文量總體呈逐年上升的趨勢，大致可分為三個研究階段：初期起步期（2008年之前），這一階段相關研究文獻較少，表明這一方面研究剛剛起步，還未受到人們的廣泛關注；快速增長期（2009-2019），由于互聯網金融和國際貿易的崛起，有關供應商的研究成為熱點，這一時期發文量快速增長；穩定發展期（2020-2022），由于新冠肺炎對全球貿易的沖擊，有關供應商的研究增長幅度放緩，整體較為穩定。

（二）作者與合作網絡分析

將英文文獻數據導入VOSviewer，將作者出現的最小頻率設置為5，共得到78名作者的共現圖譜，其中發文量排名≥12篇的核心作者和文獻被引情況如表1所示。

國際作者之間基本形成了穩定的合作群體，尤其形成了以Wei Guiwu， Pearn W.L.， Govindan Kannan， Liao Huchang和Sarkis Joseph為代表的合作群體，雖然部分合作群體之間存在溝通合作關系，但還存在著溝通范圍不廣、強度不大等情況，相關合作仍需進一步加強。

通過表1可以看出，發文量最高的作者是來自中國大陸的Wei Guiwu學者，發文量為25篇，篇均被引次數39.76次，是供應商選擇研究領域的高產作者，主要研究方向是基于多屬性決策方法綠色供應商選擇問題［2］；發文量第二的是來自中國臺灣的Pearn W.L學者，發文量為16篇，篇均被引次數12.25次，主要研究方向是多生產線企業供應商選擇［3］；發文量第三的是來自中國臺灣的Wang Chia-Nan學者，發文量為16篇，篇均被引次數11.38次，主要研究方向是越南企業供應商選擇［4］；篇均被引次數最高的是來自美國的Sarkis Joseph學者，主要研究方向是綠色供應商選擇［5-6］，篇均被引次數達到124.85次，說明該作者發表的論文影響力最大。

（三）發文國家（地區）分析

將英文文獻數據導入VOSviewer進行發文國家（地區）聚類分析，將發文量出現的最小頻率設置為10，共得到30個發文國家（地區）的聚類共現視圖，其中節點越大代表發文量越大，節點之間的連線越粗代表國家（地區）之間作者合作越緊密，發文量前五的國家（地區）如表2所示。

從發文國家（地區）來看，國際上關于供應商評價與選擇的相關研究大都集中在少數幾個國家（地區），排名前五的國家（地區）發文總數達到1322篇，占刊文總數76.42%，其中，中國學者在該領域發文量最大，達到453篇，占總數的26.19%，發文量是第二名美國的1.65倍，馬太效應較為明顯。各個國家（地區）文獻被引次數存在一定差異，其中篇均被引量最高的是美國學者，篇均被引量達到52.01次，一定程度上說明了美國學者發文質量相對較高，受到學界的廣泛關注。

（四）發文期刊分析

利用VOSviewer軟件的文獻來源統計功能對發文期刊進行統計分析，發文量排名前十的期刊如表3所示。其中大部分期刊屬于系統工程、計算機技術、經濟管理、綠色環保和模糊數學類期刊，可見供應商評價與管理問題是一個系統工程問題，通常采用模糊數學和計算機技術的方法進行求解，廣泛運用于企業低碳減排、綠色供應鏈的管理等問題。發文量最大的期刊是《Expert Systems with Applications》，發文總數達到了104篇，占總文獻量的6.01%；而篇均被引次數最高的期刊是《European Journal of Operational Research》，篇均被引次數高達124.65次，可見該期刊刊文質量較高，受到了學界的廣泛關注，通過查詢，該期刊2021年影響因子6.363，屬于JCR1區，主要刊登運籌學與管理科學相關方向研究文章［7］。

（五）關鍵詞共現分析

將英文文獻數據導入VOSviewer進行關鍵詞聚類分析，將關鍵詞出現的最小頻率設置為20，共得到106個關鍵詞的聚類共現網絡視圖，其中節點越大代表關鍵詞出現的頻次越高，節點之間的連線越粗代表兩個關鍵詞之間相關關系越強。

將出現頻率前十的高頻關鍵詞進行匯總，形成供應商評價與選擇國際研究高頻關鍵詞統計如表4所示。

從研究范式上來看，國際關于供應商評價與選擇研究從一開始的策略制定（Decision-Making）逐漸演變為模型構建（Model）最后轉變為多準則決策（Multi-Criteria Decision-Making）；從研究對象上來看，由于人們的環保意識的不斷增強，當前的研究熱點已經從傳統的企業供應商評價與選擇轉變為對綠色供應商選擇（Green Supplier Selection）、綠色供應鏈（Green Supply Chain）的研究；從研究方法上來看，隨著近些年數學方法和計算機人工智能的迅猛發展，相關的研究方法也從最初的層次分析法（AHP）逐漸轉變到模糊層次分析法（FAHP）、數據包絡分析法（DEA），再到最近的神經網絡（Neural-Network）、模糊集（Fuzzy Sets）和權衡決策（VIKOR）等方法。通過分析供應商評價與選擇國際研究范式、對象和方法演進過程，可以看出其國際相關研究發展趨勢基本和國內研究吻合。

除去Supplier Selection和Vendor Selection等相關高頻詞詞匯，供應商評價與選擇英文研究文獻高頻關鍵詞主要有代表評價方法的TOPSIS和AHP法，代表評價目的的績效（Performance）和管理（Management），代表評價范式的模型（Model）和準則（Criteria），以及代表評價視角的訂單分配（Order Allocation）和供應鏈（Chain），這些領域都受到了國際學者的廣泛關注。

四、供應商評價與選擇國內研究現狀可視化分析

（一）文獻年度發表情況

從中文文獻年度發表情況來看，國內關于供應商評價與選擇的研究發文量相對于國外偏低，整體呈現波動趨勢，在中國加入WTO后，關于供應商評價與選擇的研究逐漸成為學界關注的熱點，2007-2014年期間發文量居于高位，在2009年達到峰值（51篇），但由于近年新冠肺炎疫情對全球經濟貿易的沖擊，相關研究發文量呈下降態勢，針對該領域的研究關注度不高。

（二）作者和合作網絡分析

將中文文獻數據導入VOSviewer，將作者出現的最小頻率設置為2，共得到128名作者的共現圖譜，發文量≥4的9名作者和合作聯系強度如表5所示。

共現圖譜中的節點代表發文作者，節點越大則發文越多，節點之間的連線代表了作者之間的合作關系。可以看出，國內關于供應商評價與選擇研究形成了一定的作者合作群體，比較有代表性的有以王旭、林云和葛顯龍為核心的作者合作群體，以李延來、陳振頌和秦娟為核心的作者合作群體，以王道平、王燕和王煦為核心的作者合作群體等，部分核心作者之間已形成穩定的合作網絡關系。但從具體情況上來看，跨群體之間溝通合作較少，核心作者之間整體溝通強度不大，群體內部主要是師生和同門之間的合作，跨機構、跨領域的合作還比較少。未來研究應注重打破學科壁壘，加強跨領域間的合作。

從表5中可以看出，國內關于供應商評價與選擇研究方面，發文量排名前三的是湖南理工學院李武教授、北京科技大學的王道平教授和重慶大學的王旭教授，其中湖南理工學院李武教授發文量最多，達到17篇，他本人主要研究方向是決策分析和復雜系統建模與優化［8-9］；武漢大學的陳振頌教授和其他學者在該領域合作發文最多，合作聯系強度達到8，他本人主要研究方向是基于多屬性群決策的供應商選擇問題［10-11］。

（三）關鍵詞共現圖分析

將中文文獻數據導入VOSviewer進行關鍵詞聚類分析，將關鍵詞出現的最小頻率設置為5，在去掉重復的英文關鍵詞后，共得到56個關鍵詞的聚類共現視圖，其中節點越大代表關鍵詞出現的頻次越高，節點之間的連線越粗代表兩個關鍵詞之間相關關系越強。將出現頻率≥16的關鍵詞進行匯總，形成供應商評價與選擇國內研究高頻關鍵詞統計，如表6所示。

從相關圖表可以清晰看出供應商評價與選擇國內研究方法的演進情況，相關評價方法從一開始的較為簡單的模糊綜合評價法、層次分析法和數據包絡分析法等方法，逐漸轉變到相對復雜的優劣解距離法（TOPSIS）、組合賦權等方法，發展到目前的前景理論、直覺模糊數、直覺模糊集和誤差反向傳播（BP）神經網絡等方法，相關研究向著碳排放、裝配式建筑和綠色供應商等領域逐漸聚焦，可見國內有關供應商評價與選擇研究與時俱進，逐漸突破了學科壁壘，和數學、計算機等學科最新研究成果緊密融合，相關研究從一開始的基于系統工程的評價方法逐漸演進至當前基于訂單分配的動態評估方法。近年來，伴隨著雙碳經濟的提出，人們的環保意識逐漸加強，有關綠色供應商、綠色供應鏈和綠色采購逐漸成為當前的研究熱點。

五、國內外研究進展分析

學界關于供應商選擇問題的研究起源于二十世紀六七十年代，研究時間比較長，研究成果較為豐碩。隨著時代的變革，人們的關注點不單是集中在供應商評價這個孤立的點上，而是將供應商作為整個供應鏈中的一環進行評價選擇。當前研究通常利用定性與定量相結合的方法，從不同的視角出發對不同項目的供應商選擇和評價問題進行研究。故而本文分別從供應商評價指標和供應商評價方法兩個方面對該領域的國內外研究進展進行系統性分析描述。

（一）供應商評價指標研究進展

1."國外研究進展

關于供應商評價指標相關研究，國外學者走到了國內學者的前列。其中最早研究供應商選擇問題的是Dickson［12］，該學者在1966年發表的文章《An Analysis of Vendor Selection Systems and Decisions》中以質量、價格和交付可靠性作為供應商選擇的主要條件，構建了第一個供應商評價體系。該體系包含技術能力、維修服務和銷售業績等23個指標，并對相關指標進行重要程度排序，這是學界第一次對供應商評價與選擇有關問題的探索。

Weber et al.［13］，通過梳理1966-1990年間有關供應商評價與選擇研究的相關文獻，在Dickson研究的基礎上，總結出影響供應商評價與選擇最重要的三個方面因素，分別是質量、價格和交貨時間，并對相關指標進行重新排序，與前人研究不同的是，Weber認為隨著時間的變化，供應商的銷售業績和程序規范已經變得不再重要，尤其是在準時生產（Just In Time，JIT）的采購應該將交貨時間作為重要評價標準，得出了供應商評價與選擇問題是一個復雜的多準則決策問題。

隨后的時間里，涌現出大量學者對供應商評價與選擇問題進行研究。其中比較有代表性的是Verma and Pullman［14］采用量表調查研究和離散選擇分析（DCA）相結合的方法，考察了管理者對不同供應商屬性的感知重要性評價，結果表明管理者重視的質量指標其實是重視成本和供應商的交貨表現情況，換而言之，就是我們常說的性價比，這為供應商選擇問題指標選取提供了參考。

進入21世紀后，有關供應商評價與選擇的研究迅速增加，呈“百花齊放，百家爭鳴”的態勢。針對電信服務業供應商評價與選擇問題，Kuo et al.［15］通過對移動增值服務供應商的評價與選擇問題進行研究，提出了包含通信服務質量、交互性、娛樂和信息量4個一級評價指標和交互安全性、網上銀行、音樂下載和短信服務等16個二級指標組成的評價指標體系。并結合實例對移動增值業務系統運營商績效進行評價。伴隨著現代物流業的蓬勃發展，針對第三方物流供應商的評價與選擇問題研究也逐漸增多。其中Hasan et al.［16］針對物流4.0時代供應商排序選擇問題，提出了決策支持系統（DSS）幫助決策者處理不精確的感知判斷，從大規模的時間數據中得出一個三角模糊數，對一組具有彈性的供應商進行排名打分，確定它們的先后次序。隨著人們環保意識的增強，有關綠色供應商的研究受到人們越來越多的關注；Lee et al.［17］建立了一套相對完整供應商評價指標體系，除了包括質量、組織、技術水平和服務等傳統的供應商評價指標外，還增加了環境管理、污染控制、綠色概念和循環利用成本等有關綠色生產的特殊考量指標，為今后有關綠色供應商的研究提供參考；伴隨著信息技術的不斷發展，有關軟件外包和軟件供應商研究也不斷增多。針對軟件供應商評價與選擇方面研究，Weng， Sung-Shun et al.［18］使用主成分分析法（PCA）將所分析出的指標進行歸類，最后將需求預測、順序優化、庫存優化和績效管理四個因素作為備件優化軟件供應商評價的一級指標，評價結果表明庫存優化是備件優化軟件供應商評價最重要的指標；Rashid et al.［19］設計和開發了一個多層次敏捷綠色成熟度模型（GAMM）用以評估全球軟件供應商的敏捷軟件開發的成熟度。該成熟度模型分為七級，可以有效評估綠色軟件國際開發商能力水平，有助于采購方更好地選擇綠色軟件供應商。

2."國內研究進展

與國外研究相比，雖然國內關于供應商評價與選擇的研究起步相對較晚，但進展較為迅速，目前已經廣泛應用于物流工程、軟件工程和工業工程等多個領域。

20世紀90年代，供應商選擇問題開始引起國內學者的注意，其中李永春和鮑思恕是較早研究供應商選擇問題的學者［20］，從產品質量、價格、費用、交貨和服務各方面定性分析了供應商選擇的標準，為后來的研究提供了一定參考。

進入21世紀后，供應商的評價與選擇問題受到了多個領域學者的關注，其中管曉宏和賴菲［21］根據電力企業特點建立了電力市場的仿真模型，從供應商的角度出發，根據通過序優化的算法解決了電力供應商競標最優策略選擇問題；王能民等人［22］在一般供應商評價指標的基礎上，提出了綠色制造背景下供應商指標評價體系，部分指標加入了綠色度量化，重點考察供應商整體是否符合綠色制造理念；何炬［23］從供應鏈管理的角度出發構建了供應商選擇指標架構，提出了供應商的特殊工藝能力和品種柔性兩個指標獨特的評價指標，并針對供應商的選擇機制提出了對策建議；金朝光等人［24］根據船舶建造多品種、小批量的特點，構建了以資源狀況、財務狀況、管理水平和其他因素作為一級指標的船舶企業供應商評價體系，通過指標評價制定詳細的標書內容，減少了供應商選擇帶來的工作量；柴光亞和劉奕［25］根據軍隊采購的特點，確定出軍隊采購供應商績效評估的關鍵指標是質量、服務、成本、履約、交付和企業能力，并提出供應商績效評估應注意的問題，相關建議具有較強的實操性；謝小梅［26］根據高校圖書館圖書采購的特點，建立了一套適用于高校圖書館圖書供應商選擇的指標體系，加入了文獻加工服務與采訪數據和編目數據兩個指標，該方法使得圖書館對供應商的選擇更加科學化、理性化；蔡依平等人［27］分析了大型綜合會展物流的特點，并基于分析出的特點構建了會展物流供應商的一級、二級評價指標，并采用質量功能展開（QFD）勾畫出物流服務商的選擇過程，為供應商選擇及管理問題提供了方法參考；針對現有的農產品供應商選擇研究大都是定性研究的情況，朱學珍［28］基于供應商運營績效、環境績效和經濟績效三個方面建立了農產品供應商選擇評價指標體系，通過實例驗證了該指標體系的科學性。尤建新等人［29］基于模糊質量展開的方法將對跨國供應商進行選擇，將客戶5大需求轉換為供應商評價的26條標準，并將供應商分為成長合作型供應商、維持型供應商和衰退型供應商三種，為國際供應商選擇研究提供了參考；王磊等人［30］根據軍用軟件第三方測試供應商選擇的現狀與特點，構建了準入項和評分項相結合的軍用軟件第三方測試供應商評價指標體系，并通過實例驗證了該指標體系客觀易用。

（二）供應商評價方法研究進展

1."國外研究進展

國外關于供應商評價選擇方法研究最早的也是Dickson和Weber，兩位學者在分析了影響供應商選擇的關鍵因素后，定性分析了各關鍵因素的影響［12-13］。后來的研究中，Timmerman和Gregory提出了一種三標度打分的方法來計算每名供應商的總得分，從而判斷出供應商的優劣次序，走出了供應商定量評價的第一步［31-32］。

隨后的研究中，美國學者Saaty提出的層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）被廣泛的應用于供應商評價與選擇當中。其中Ghodsypour， S H等人［33］基于傳統的層次分析法，提出了層次分析法和線性規劃相結合，從而得出最佳的供應商選擇和訂單分配策略。Luthra， S等人［34］采用AHP與VIKOR相結合的方法對綠色供應鏈中供應商進行評價與選擇，并進行敏感性分析，驗證了所提出模型的可靠性。Wang， T K等人［35］利用AHP和灰色關聯分析相結合的方法，對建筑業供應鏈中彈性供應商進行綜合評價，并通過改變指標權重的辦法，進行靈敏度分析，確定了影響供應商選擇優先次序的彈性指標。

后來的研究中，研究者們逐漸發現層次分析法權重確定主觀性較大，為了減少專家打分的主觀性，將層次分析法進行改進形成模糊層次分析法（F-AHP），并被越來越多應用于供應商選擇與評價當中。其中，Jain， V等人［36］以印度公司供應商選擇問題為背景，采用FAHP和TOPSIS相結合的方法對供應商進行排序，并通過敏感性分析驗證了該方法的可靠性。Lima， F R等人［37］以汽車生產企業供應商選擇問題作為問題背景，對模糊層次分析法（F-AHP）和模糊逼近理想解排序法（F-TOPSIS）進行比較，計算結果表明F-TOPSIS更適合于供應商選擇問題。

21世紀初，伴隨系統分析法的興起，數據包絡分析法（DEA）被廣泛應用于供應商評價問題當中。Chen， Y J［38］利用數據包絡分析和TOPSIS相結合的方法，對企業的潛在的供應商進行排序，并以臺灣紡織業供應商為實例，說明所提出方法的可靠性。Ahmady， N等人［39］為了處理供應商選擇問題的模糊性和主觀性，將數據包絡分析法進行改進，形成雙重邊界的模糊數據包絡分析法，降低了計算的難度和復雜性。由于傳統的數據包絡分析方法無法區分潛在的供應商，Alikhani， R等人［40］基于實證調查和分析建模的手段，利用區間2型模糊集來量化決策者的投入，提出了拓展超效率DEA模型，并通過實例證明了所提出模型的實用性。

伴隨著人工智能的興起，許多研究者將神經網絡應用于供應商評價問題當中。Choy， K L等人提出了基于案例推理（CBR）和神經網絡（NN）相結合的智能供應商管理工具用于供應商選擇問題，并通過實例驗證了該方法的可靠性。WU，D S［41］將數據包絡分析法、決策樹與神經網絡三種方法相結合對供應商的績效進行評估，首先采用數據包絡分析法將供應商分為高效和低效兩個群組，然后應用公司以往業績數據進行決策樹訓練，最后將訓練好的決策樹模型用于新的供應商評價，結果表明該方法準確率較高。

VIKOR方法是一種通過使群體效用值最大化和使個體遺憾值最小化，對相關方案進行折衷排序的算法，目前VIKOR算法與其他方法結合已廣泛應用于各類供應商排序選擇當中。You， X Y等人［42］將VIKOR進行改進，并通過實際案例證明所提出的區間二元語義VIKOR模型對于處理模糊不確定信息環境下的供應商選擇問題更為有效。

綜上所述，目前AHP、ANP、DEA、TOPSIS、VIKOR和NN已經廣泛應用于供應商選擇與評價這類多準則決策和多目標決策問題當中。

2."國內研究進展

國內將層次分析法普遍應用于供應商選擇問題，產生了一大批研究成果。基于MATLAB軟件環境，蔡鶴皋等人［43］利用層次分析法開發了供應商選擇系統。樊于麟等人［44］采用層次分析法，對影響刀具供應商選擇排序的因素進行排序，簡化了供應商的選擇流程。趙靜［45］基于YAAHP軟件，采用層次分析法對電子企業供應商進行評估，幫助企業做出正確決策。

模糊層次分析法（FAHP）在供應商選擇領域也得到了廣泛應用。黃亞江等人［46］基于模糊層次分析法計算出BIM軟件供應商評價各指標權重，為企業選擇BIM軟件供應商提供依據。張曉林［47］通過FAHP確定供應鏈中供應商評價指標權重，通過動態模糊聚類進行評價選擇，通過實例驗證了模型的可靠性。

國內學者也常用數據包絡分析（DEA）評價供應商。孫春靜等人［48］利用DEA模型對某機床廠的電機采購供應商進行排序，篩選出了滿足采購者要求的供應商群體，提高巨額采購決策的精準性。鄒勇［49］客觀分析了DEA與ANP兩個方法的優缺點，論證了兩種方法組合使用的科學性，提出了基于DEA-ANP兩階段的算法模型，并將其應用于物流供應商的選擇當中。

國內將神經網絡應用于供應商評價與選擇的研究相對較少，比較有代表性的有賈安超和周剛［50］提出了一種基于粗糙集和BP神經網絡相結合的供應商選擇評價模型，其計算結果較為客觀、科學。王銳兵等人［51］將粗糙集和神經網絡的方法相結合，用粗糙集理論將指標簡約，并將冗余重復指標刪除，基于神經網絡將供應商進行分類，提高了供應商選擇的準確性。

國內相關研究中將VIKOR與其他算法混合使用，較好地解決了供應商選擇問題。徐建中等人［52］提出了一種基于遺傳啟發式屬性權搜索策略優化模糊C-均值（GW-FCM）與VIKOR相結合的綠色供應商選擇模型，使用數據挖掘和多準則決策相結合的方法降低了選擇的復雜度，提高了決策的精準性。王堅浩等人［53］提出了一種灰色群組（GGC）和ICRITIC組合賦權的VIKOR決策方法，用GGC和ICRITIC組合賦權確定主客觀權重，基于VIKOR對供應商進行折衷排序，并通過實例驗證了該方法的有效性和靈敏性。

在最新研究中，研究者們不斷推陳出新，從不同視角出發對供應商評價選擇問題進行研究。考慮到房地產企業供應商的特殊性，焦建玲和桑廣成［54］基于稅負和成本視角，選用系數比較、絕對數比較等方法，對房地產供應商進行排序，為增值稅下房地產企業供應商選擇問題提供參考。李菁［55］和趙輝［56］分別基于前景-后悔理論和前景理論分別對軍工企業供應商和裝配式建筑預制構件供應商進行評價選擇研究。通過研究表明，前景—后悔理論可以反映出決策者的風險態度和后悔規避態度等心理行為，較為客觀的解決了相關領域供應商選擇問題。王興棠［57］基于斯塔克爾伯格競爭模型分析了供應商在面對異質性下游企業選擇研發對象的問題，通過分析得出了不同技術水平下供應商的不同選擇策略。董乾東等人［58］從企業碳排放處理模式視角出發，構建混合整數非線性規劃模型，并分析了碳排放稅、碳交易價格和碳排放限額對供應鏈管理的影響。任嶸嶸等人［59］從風險厭惡的視角出發，將風險度量中常用的CVaR方法融合到了供應商選擇中，打破了傳統的第四方物流集成商選擇時風險中性的假設，分析了第三方物流的風險態度對于第四方物流集成商的選擇影響。

六、未來研究展望

供應商評價與選擇問題是采購管理的第一步，隨著時間的發展，相關研究和應用也向著跨學科、跨領域的方向發展。對于供應商評價與選擇未來研究，有如下預期展望。

（一）研究視角創新方面

目前有關供應商評價與選擇的研究大都基于采購方決策者是完全理性的基礎上，但實際情況是人們在決策時往往是有限理性的，決策者往往對風險損失呈回避態度，這就需要結合行為金融學中的前景理論和后悔理論，將決策者視為一個有限理性者進行供應商評價與選擇研究。故而在研究過程中，采用相關理論和方法加入對決策者特定心理狀態的描述，基于特定的視角進行評價，將會成為供應商評價與選擇未來的研究熱點。

（二）評價指標創新方面

伴隨著碳中和、碳達峰目標的提出，針對供應商選擇問題，綠色節能成為在供應商選擇評價時的重要考量，針對綠色采購、綠色供應商、綠色供應鏈和綠色物流的研究逐漸成為當前的研究熱點。未來針對供應商評價與選擇研究中，在構建經濟型指標、技術型指標和服務型指標的同時，更加注重加入環保型指標，加入有關環境保護、節能減排和考量企業對原料、包裝重復利用相關指標的評價研究將成為下一步研究重點。

（三）模型構建創新方面

供應商評價與選擇問題往往與訂單分配問題密不可分，學界將這一類問題統稱為SSOA（Supplier Selection and Order Allocation）問題，而對于供應商的評價與選擇問題研究不僅僅是指標評價能解決的問題，而是一個多限定條件的復雜數學建模問題，如何從不同視角在考慮兩階段的交互影響的前提下進行建模，采用數學優化工具對模型進行求解，將會成為供應商評價與選擇的未來研究趨勢。

參考文獻：

［1］VAN ECK N J， WALTMAN L."Software survey： VOSviewer， a computer program for bibliometric mapping［J］. Scientometrics， 2010，84（2）： 523-538.

［2］TANG X Y， WEI G W."Models for green supplier selection in green supply chain management with pythagorean 2-tuple linguistic information［J］. IEEE ACCESS， 2018，6： 18042-18060.

［3］PEARN W L， TAI Y T， TSENG S C."An analytical closed-form solution for multiple line supplier selection problem［J］. Quality technology and quantitative management， 2019，16（4）： 377-388.

［4］WANG C N， THAI H， THANH N V."Supplier selection fuzzy model in supply chain management： vietnamese cafe industry case［J］. CMC-computers materials amp; continua， 2022，72（2）： 2291-2304.

［5］SARKIS J， DHAVALE D G."Supplier selection for sustainable operations： a triple-bottom-line approach using a bayesian framework［J］. INternational journal of production economics， 2015，166： 177-191.

［6］ARIOGLU M O， SARKIS J， DHAVALE D G."Selection of suppliers using Bayesian estimators： a case of concrete ring suppliers to Eurasia Tunnel of Turkey［J］. International journal of production research， 2021，59（18）： 5678-5689.

［7］GRECO S， MATARAZZO B， SLOWINSKI R."Rough sets theory for multicriteria decision analysis［J］. European journal of operational research， 2001，129（1）： 1-47.

［8］李武， 趙嬌燕."資源約束與數量折扣下的（Q，R）優化及供應商選擇［J］. 系統工程， 2016，34（3）： 9-18.

［9］胡華南， 董峰， 李武."圖書供應商選擇的混合型多屬性群決策［J］. 計算機工程與應用， 2010，46（15）： 208-210.

［10］陳振頌， 王先甲， 王欣儀， 等."基于PD-HFLTS與BWM的多產品可持續供應商選擇［J］. 計算機集成制造系統， 2020，26（2）： 508-521.

［11］秦娟， 陳振頌， 李延來."基于改進猶豫模糊熵的群體MULTMOORA決策方法［J］. 系統科學與數學， 2016，36（12）： 2375-2392.

［12］DICKSON G W."An analysis of vendor selection systems and decisions［J］. Journal of purchasing， 1966，2（1）： 5-17.

［13］WEBER C A， CURRENT J R， BENTON W C."Vendor selection criteria and methods［J］. European journal of operational research， 1991，50（1）： 2-18.

［14］VERMA R， PULLMAN M E."An analysis of the supplier selection process［J］. Omega-international journal of management science， 1998，26（6）： 739-750.

［15］KUO Y F， CHEN P C."Selection of mobile value-added services for system operators using fuzzy synthetic evaluation［J］. Expert systems with applications， 2006，30（4）： 612-620.

［16］HASAN M M， JIANG D Z， ULLAH A， et al."Resilient supplier selection in logistics 4.0 with heterogeneous information［J］. Expert systems with applications， 2020，139.

［17］LEE A， KANG H Y， HSU C F， et al."A green supplier selection model for high-tech industry［J］. Expert systems with applications， 2009，36（4）： 7917-7927.

［18］WENG S， CHEN K， LI C."Application of the analytic hierarchy process and grey relational analysis for vendor selection of spare parts planning software［J］. Symmetry， 2019，11（9）： 1182.

［19］RASHID N， KHAN S U， KHAN H U， et al."Green-agile maturity model： an evaluation framework for global software development vendors［J］. IEEE access， 2021，9： 71868-71886.

［20］李永春，鮑思恕."論供應商的選擇與管理［J］. 商業經濟研究， 1994（8）： 38-40.

［21］管曉宏，賴菲."電力市場中電力供應商競標策略的選擇［J］. 電力系統自動化， 2000（11）： 10-13.

［22］王能民，孫林巖，汪應洛."綠色制造模式下的供應商選擇［J］. 系統工程， 2001（2）： 37-41.

［23］何炬."供應鏈管理中的供應商選擇機制［J］. 科學學與科學技術管理， 2001（9）： 62-65.

［24］金朝光，紀卓，尚林焰."船舶企業選擇供應商的策略研究［J］. 計算機集成制造系統-CIMS， 2003（10）： 886-890.

［25］柴亞光，劉奕."軍隊物資采購供應商績效評估新探［J］. 中國物流與采購， 2004（12）： 64-65.

［26］謝小梅."試析高校圖書館圖書采購招投標中供應商的選擇［J］. 圖書館論壇， 2006（3）： 143-145.

［27］蔡依平， 彭爭光， 張夢芳."大型綜合性會展物流供應商選擇研究［J］. 上海管理科學， 2011，33（06）： 48-50.

［28］朱雪珍."綠色農產品供應鏈中供應商的選擇［J］. 農業經濟問題， 2007（4）： 67-70.

［29］尤建新， 王岑嵐， TALA MIRZAEI， 等."基于模糊質量功能展開的跨國供應商選擇［J］. 同濟大學學報（自然科學版）， 2019，47（06）： 878-887.

［30］王磊， 吳高潔， 謝磊， 等."軍用軟件第三方測試供應商選擇評價方法［J］. 電子信息對抗技術， 2022，37（02）： 92-96.

［31］TIMMERMAN E."An approach to vendor performance evaluation［J］. IEEE engineering management review， 1987，15（3）： 14-20.

［32］GREGORY R E."Source selection： a matrix approach［J］. Journal of purchasing and materials management， 1986，22（2）： 24-29.

［33］GHODSYPOUR S H， OBRIEN C."A decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming［J］. International journal of production economics， 1998，56-7： 199-212.

［34］LUTHRA S， GOVINDAN K， KANNAN D， et al."An integrated framework for sustainable supplier selection and evaluation in supply chains［J］. Journal of cleaner production， 2017，140： 1686-1698.

［35］WANG T K， ZHANG Q， CHONG H Y， et al."Integrated supplier selection framework in a resilient construction supply chain： an approach via analytic hierarchy process （AHP） and grey relational analysis （GRA）［J］. Sustainability， 2017，9（2）.

［36］JAIN V， SANGAIAH A K， SAKHUJA S， et al."Supplier selection using fuzzy AHP and TOPSIS： a case study in the Indian automotive industry［J］. Neural computing amp; applications， 2018，29（7）： 555-564.

［37］LIMA F R， OSIRO L， CARPINETTI L."A comparison between Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS methods to supplier selection［J］. Applied soft computing， 2014，21： 194-209.

［38］CHEN Y J."Structured methodology for supplier selection and evaluation in a supply chain［J］. INFORMATION SCIENCES， 2011，181（9）： 1651-1670.

［39］AHMADY N， AZADI M， SADEGHI S， et al."A novel fuzzy data envelopment analysis model with double frontiers for supplier selection［J］. International journal of logistics-research and applications， 2013，16（2）： 87-98.

［40］ALIKHANI R， TORABI S A， ALTAY N."Strategic supplier selection under sustainability and risk criteria［J］. International journal of production economics， 2019，208： 69-82.

［41］WU D S."Supplier selection： A hybrid model using DEA， decision tree and neural network［J］. Expert systems with applications， 2009，36（5）： 9105-9112.

［42］YOU X Y， YOU J X， LIU H C， et al."Group multi-criteria supplier selection using an extended VIKOR method with interval 2-tuple linguistic information［J］. Expert systems with applications， 2015，42（4）： 1906-1916.

［43］蔡鶴皋，馬永軍，張福順."網絡聯盟企業中的供應商選擇方法［J］. 小型微型計算機系統， 1999（11）： 854-860.

［44］樊于麟， 李艷冰， 徐克林."基于層次分析法的刀具供應商選擇［J］. 制造技術與機床， 2016（3）： 127-130.

［45］趙靜."基于YAAHP軟件的電子企業供應商選擇與評價研究［J］. 物流科技， 2016，39（3）： 36-39.

［46］黃亞江， 劉英音， 劉爾列， 等."基于FAHP的BIM軟件供應商選擇評價研究［J］. 數學的實踐與認識， 2018，48（24）： 51-58.

［47］張曉林."基于FAHP與模糊聚類的供應鏈合作伙伴選擇策略［J］. 物流技術， 2014，33（11）： 279-281.

［48］孫靜春，王刊良，蘇秦."評價供應商的DEA方法［J］. 高技術通訊， 2000（11）： 53-56.

［49］鄒勇."基于DEA-ANP的兩階段物流供應商選擇模型［J］. 系統科學學報， 2017，25（3）： 74-78.

［50］賈安超， 周剛."基于粗糙集和BP神經網絡的供應商選擇研究［J］. 物流技術， 2012，31（23）： 229-232.

［51］王銳兵， 王道平， 許有志."基于屬性約簡的核電企業供應商選擇方法研究［J］. 技術經濟與管理研究， 2008（4）： 10-11.

［52］徐建中， 孫穎， 孫曉光."基于遺傳搜索權重的模糊C-均值-VIKOR模型的綠色供應商選擇［J］. 統計與決策， 2021，37（4）： 159-163.

［53］王堅浩， 王龍， 張亮， 等."灰色群組聚類和改進CRITIC賦權的供應商選擇VIKOR多屬性決策［J］. 系統工程與電子技術， 2021： 1-12.

［54］焦建玲， 桑廣成."增值稅下房地產企業供應商選擇［J］. 財務與會計， 2017（23）： 50-52.

［55］李菁， 劉曉東， 饒益."基于前景-后悔理論的軍工企業供應商選擇［J］. 空軍工程大學學報（自然科學版）， 2021，22（5）： 97-103.

［56］趙輝， 馬勝彬， 卜澤慧， 等."基于前景理論的裝配式建筑預制構件供應商選擇［J］. 土木工程與管理學報， 2020，37（5）： 1-7.

［57］王興棠."與強者為伍還是與弱者結盟？——供應商研發合作對象選擇機制研究［J］. 軟科學， 2022： 1-14.

［58］董乾東， 李敏."考慮不同碳排放處理模式的動態供應商選擇及采購批量問題研究［J］. 中國管理科學， 2022，30（8）： 106-116.

［59］任嶸嶸， 王波， 盧福強， 等."風險厭惡下第三方物流供應商選擇的拍賣機制［J］. 東北大學學報（自然科學版）， 2021，42（6）： 900-907.

Visual Analysis of Supplier Evaluation and Selection Study

Based on VOSviewer

WANG Xue-gang1， HU Kai-kai1，ZHOU Xue2，WU Bao-jun3， LIU Bin4

（1.Department of Aerospace Security， Space Engineering University， Beijing 101416，

2."95774 Troop， Dali， Yunnan 672100;

3."Wuhan Centralized Receipt and Payment Management Center Third Settlement Room， Shijiazhuang， Hebei 050003;

4."Army Engineering University of PLA Shijiazhuang Campus， Shijiazhuang， Hebei 050003）

Abstract：To gain a comprehensive understanding of the research status， hotspots， and development trends of supplier evaluation and selection both domestically and abroad， and to provide specific references for professionals in the field of supplier evaluation and selection， 2322 papers （1730 in English and 592 in Chinese） on supplier evaluation and selection collected in the Web of Science and CNKI core journal databases up to December 4， 2022， were used as research samples."Visual map analysis was conducted on the international and domestic research papers in terms of the annual publication volume， authors， keywords， etc.， and a systematic analysis and description of the domestic and foreign research progress in the field of supplier evaluation and selection were made from the perspectives of supplier evaluation indicators and supplier evaluation methods."Furthermore， the future research trends of supplier evaluation and selection were predicted from the perspectives of research perspectives， evaluation indicators， and model construction."The results show that due to the impact of the COVID-19 pandemic on global trade， the research hotspots in this field have decreased in recent years， and the cooperation among researchers and institutions in this field needs to be strengthened."The Matthew effect is more obvious in the related published countries （regions）.Most of the published journals belong to the fields of system engineering， computer technology， economic management， green environmental protection， and fuzzy mathematics."The domestic and foreign research hotspots and development trends tend be consistent， and research on green supply chain and green suppliers will become the research hotspots in the future.

Keywords： supplier selection; VOSviewer; visual analytics; current status of research; research hotspots

基金項目：全軍軍事類研究生資助課題（JY2021C208）