摘要:绿色供应链合作关系的评价是供应链管理中非常重要的问题,科学客观的评价可以帮助企业找到合适的供应链伙伴,进而推动整条供应链的健康发展。本文首先对绿色供应链的概念进行了简要介绍,为了获得更加客观的评价结果,系统地建立了供应链合作关系综合评价指标体系,单一的评价模型对于绿色供应链合作关系的评价具有一定的局限性,鉴于此,提出了改进TOPSIS优选法及灰色关联度法综合方法并运用到绿色供应链合作关系评价中去,提出了解决此类问题的一般步骤。
关键词:绿色供应链;TOPSIS优选法;灰色关联度法;关系评价;熵值;权重
1、绿色供应链的概念
绿色供应链的概念最早由美国密歇根州立大学的制造研究协会在 1996 年提出的,又称环境意识供应链(ECSC)或环境供应链(ESC),它是一种在整条供应链中综合考虑环境影响和资源效率的现代企业管理模式,它以绿色制造理论和供应链管理技术为基础,涉及供应商、生产厂、销售商和用户,其目的是使得产品从物料获取、加工、包装、仓储、运输、使用到报废处理再到废品回收的整个过程中,对环境的影响(负作用)最小,资源使用效率最高。从上述定义可以看出,绿色供应链有着深刻的内涵:
(1)“资源、环境、人口是当今人类社会面临的三大主要问题,绿色供应链是一种充分考虑前两大问题的现代企业管理模式;(2)绿色供应链是对传统供应链的范畴进行了扩展,在实现供应链管理目标的基础上更加注重供应链的环境属性;(3)绿色供应链具有“闭环”特性,产品在使用寿命结束之后通过回收处理系统,使得部分或全部的材料或者零部件再次进入到供应链系统之中,提高了系统的资源利用率;(4)绿色供应链强调对产品整个生命周期内的绿色运作和管理,并且在追求资源消耗和环境影响最小的同时追求降低供应链的成本,因此其体现了系统性、集成性和实用性。
2、绿色供应链管理的内容
绿色供应链管理是一个复杂的系统问题,其研究领域是供应链管理问题、环境保护问题和资源优化问题的集合。强调社会效益、经济效益和环境效益的统一。这就要求资源消耗信息和环境影响信息要集成处理和考虑,其管理范围覆盖到产品多生命周期的每一个过程。因此绿色供应链管理的内容十分丰富。如绿色供应链的模型构建、绿色供应链的资源计划管理以及绿色供应链的组织与运行管理等等。其中绿色供应链合作关系的建立是绿色供应链管理的重点,因为绿色供应链合作伙伴关系的建立可以使企业之间实现信息共享,减少绿色供应链的不确定因素,使企业更加快速地响应市场,加强企业的核心竞争力。
绿色供应链合作关系的建立需要绿色供应链节点企业相互之间在设计、生产、竞争策略等方面良好的沟通协作。但是合作伙伴关系的潜在效益,需要在建立后三年左右甚至于更长的时间内才能转化为巨大的实际利润或效益。为了维持这种长久的合作伙伴关系,就必须建立针对绿色供应链合作关系的评价系统。
3、绿色供应链合作关系综合评价指标体系
为了对绿色供应链合作关系进行科学、客观、有效的评价,并使其能综合反映绿色供应链上、下层节点企业之间的关系,通过对供应商合作关系评价体系[1]的参考,本文提出了绿色供应链合作关系评价的三大主要指标,它们是:企业业绩、企业兼容和绿色环保。为了进行科学的评价,从而形成企业间融洽的绿色供应链关系,我们框架性的构建了3个层次的综合评价指标体系(如图1所示)第一层是目标层包含以上三个主要指标因素,影响绿色供应链合作关系的建立的具体因素体现在指标体系的第二层,与其相关的细分因素则建立在第三层。
表1绿色供应链合作伙伴关系综合评价指标体系 企业业绩评价 产品质量 质量合格率
返修退货率 成本费用 成本利润率
采购费用 搅和水平 准时交货率
包装完整性
订货满足率 企业兼容评价 发展战略兼容
企业文化兼容
信息平台兼容 绿色环保评价 绿色合作 绿色制造
绿色环保 材料绿色性 法规遵从 ISO14000认证
环境揭发 显然,从上面的指标体系我们可以得出,绿色供应链合作关系评价问题是一个多目标决策问题,它需要对企业现存的多个合作伙伴进行多个指标下的多维综合评价,TOPSIS优选法和灰色关联度法是进行多目标决策的常用方法,两者之间具有一定的互补性,TOPSIS优选法中的距离尺度能较好的体现方案数据曲线位置上的关系,但是在反映方案数据曲线之间态势变化存在缺陷, 除此之外, TOPSIS优选法还在负理想解的选择上值得商榷,即负理想解的选择难以反映从理想解到其的变化趋势。虽然灰色关联度法弥补了TOPSIS优选法在反映方案数据曲线之间态势变化上的不足,但是灰色关联度法在分辨系数的设定上缺乏变化,一般情况下取0.5,这样一来,就没有考虑到比较数列和参考数列中各因素的相对重要程度。另外,本文统计数据波动性大,缺乏分布规律,并且因素之间不具有确定的数量关系,鉴于此,将改进的TOPSIS优选法和灰色关联度法综合起来应用于绿色供应链合作关系综合评价中,下面先分别对两种改进方法进行简要的介绍。
4、改进TOPSIS优选法的原理及其计算步骤
TOPSIS优选法是一种逼近于理想解的排序方法,它借助多属性问题的理想解和负理想解对方案集中的各方案排序。其中理想解(记为)是一个方案集中并不存在的虚拟的最佳方案,它的每个属性值都是决策矩阵中该属性的最好值;而负理想解(记为)则是虚拟的最差方案,它的每个属性值都是决策矩阵中该属性的最坏值。在维空间中将方案集中的各备选方案与理想解和负理想解的距离进行比较,既靠近理想解又远离负理想解的方案就是方案集中的最佳方案;并以此排定方案集中各备选方案的优先序[2]。改进的TOPSIS法则在理想解和负理想解的延长线上找出一个虚拟的最劣的解=2-,并用取代负理想解[3]。其计算步骤如下:
(1)构造规范化决策矩阵R。对于n个评价单元、m个评价指标的综合评价问题,其决策矩阵为A,并对A进行规范化处理形成规范决策矩阵R:
规范化 式中:表示第个备选方案的第个评价指标值,,