供應鏈合作伙伴選擇方法研究進展

摘要：合作伙伴選擇是供應鏈管理研究的熱點問題之一，引起國內外學者的普遍關注，新思想、新方法不斷涌現。文章從內涵、原理、技術、因素和過程等方面概括提煉出合作伙伴選擇方法的研究進展，提出了加強農產品供應鏈合作伙伴選擇研究的建議。

關鍵詞：合作伙伴；選擇方法；研究進展；供應鏈

中圖分類號：F273.7文獻標識碼：A文章編號：1002-3100(2008)06-0092-05

Abstract: Partners selection is an important issue in supply chain management. This paper summarizes the research advance of supply chain partner selection methods from the aspects of meaning， principle， technique， factors and process. And puts forward a suggestion that intensify the research on the selection of partners in agricultural product supply chain.

Key words: partner; selection method; research advancement; supply chain management

0引言

供應鏈管理是近年來在國內外逐漸受到重視的一種新型管理理念與企業運作模式。建立戰略性合作伙伴關系是供應鏈戰略管理的重點，也是供應鏈管理的核心。合作伙伴選擇是供應鏈合作伙伴關系運行的基礎，也是組建供應鏈的首要任務，直接決定著供應鏈建設與管理的成敗。

20世紀90年代后期以來，合作伙伴選擇成為供應鏈管理研究的熱點問題之一，引起國內外相關學者的普遍關注。1994年《商業經濟研究》刊出了國內首篇關于合作伙伴選擇問題的研究文獻。進入21世紀后，隨著供應鏈管理研究的深入和供應鏈管理實踐的逐漸展開，國內關于合作伙伴選擇的定量研究文獻大量涌現，層次分析、逼近分析、模糊綜合平價、數據包絡分析、灰色關聯分析、博弈分析、數據挖掘理論、粗集理論等及其組合得到廣泛應用。本文將綜述供應鏈合作伙伴選擇方法的研究進展，展望未來研究的方向和重點領域。

1供應鏈合作伙伴選擇方法研究進展

綜觀國內外研究文獻，20世紀60年代以來，供應鏈合作伙伴選擇的新思路、新方法不斷涌現，大致經歷了從定性分析到定量分析再到定性與定量分析相結合、從相互比較到基準比較、從傳統到先進、從單一到綜合、從靜態到動態的演進過程。

1.1內涵：從定性分析到定量分析再到定性與定量分析相結合

內涵反映本質，從內涵上看，合作伙伴選擇方法的研究大致經歷了定性方法、定量方法、定性與定量相結合的三個階段。早期的合作伙伴選擇采用定性方法，如直觀判斷法、招標法和協商選擇法等，它們的基本原理是根據以往的經驗和與合作伙伴的關系進行主觀判斷。定性方法簡單易行、費用低，但易產生逆向選擇，僅適用于備選者不多時次要合作伙伴的選擇。

由于單一的定性方法缺少科學依據而較少被后來的學者和企業所采用。自1915年美國的電氣工程師Harris首先提出經濟批量（Economic Order Quantity， EOQ）模型后，Wilson提出了同樣的公式分析了企業庫存控制方面各種可能的應用，由此而演變為多種基于成本的合作伙伴選擇定量模型，使得采用定量方法來選擇合作伙伴成為研究和應用的重要內容。較早的是成本比率法（The Cost Ratio），其基本思想是首先計算與成本有關的質量、運輸、服務等項目的總成本，然后根據每一項準則的成本占總成本的百分比來選擇合作伙伴。20世紀90年代中期，產生了基于活動的成本法（Activity Based Costing， ABC），基本思想是通過計算備選合作伙伴的總成本選擇最佳者。

定量方法的應用提高了合作伙伴選擇的合理性和有效性，但面對客觀存在的難以定量化的因素，純粹的定量方法顯現出較大的局限性。為此，20世紀80年代，層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）被用來確定合作伙伴，使合作伙伴選擇的理論與方法研究轉向了定性與定量分析相結合的思維模式。AHP法能夠充分發揮人的主觀能動性，在不確定環境下，依據人的經驗、直覺和洞察力作出判斷，把一些定性因素以定量形式表示出來，適合于合作伙伴的選擇，得到普遍應用。較有代表性的是：Dae-Ho Byun分析了韓國汽車采購過程，用AHP法確定汽車制造企業的合作伙伴選擇，并給出了應用實例[1]，Tam和Tummala于2001年采用AHP法分析香港通信設備的合作伙伴選擇模型和決策過程，他們發現用AHP法可縮短選擇合作伙伴花費的時間[2]，Ramadan和Joseph于2006年以價格、質量、交貨期和教育水平為準則，給出了AHP法確定合作伙伴的模型和實例[3]。陸錦洪和陳疇鏞于2001年利用AHP法研究了供應鏈上游合作伙伴選擇問題[4]，是國內較早開展這一研究的學者。之后，國內學者紛紛利用AHP法研究供應鏈建設中原材料供應、零部件供應、第三方物流供應等合作伙伴的選擇問題。

1.2原理：從相互比較到基準比較

合作伙伴選擇必須建立在科學準確的評價基礎之上，評價的實質是比較。起初的合作伙伴選擇采用的是相互比較的評價方法，即比較各備選者的綜合評價值，按其大小進行排序并選擇。其中最早、最典型的是AHP法和DEA法。繼20世紀70年代初 AHP法之后，一種非參數統計新方法，數據包絡分析（Data Envelopment Analysis，DEA）法被提出。DEA法提出后得到不斷改進，并在合作伙伴選擇中得到廣泛應用。Schinar于1980年構建了只有投入指標的 DEA模型來解決合作伙伴的評價選擇問題[5]。為體現決策者偏好，Charnes和Cooper等人又于1989年提出了錐比率DEA模型[6]，即C2WH。之后，Weber、Desai等人于1996年提出可用DEA模型評價已選擇的合作伙伴的績效，又于1997年構建出了包括缺陷、價格和交貨延遲期等三個指標的合作伙伴選擇DEA模型[7]。國內較早將DEA方法用于合作伙伴評價選擇的學者是孫靜春等人[8]，他們于2000年構建了某機床廠選擇電機供應商的DEA模型。

1981年，Hwang和Yoon提出了TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法[9]，即逼近于理想點的排序方法，引發了合作伙伴選擇方法的新思路，即將備選者與虛擬的理想者進行比較，根據它們的距離信息進行排序并選擇。Luitzen de Bore于2001年在回顧評述過去10多年來合作伙伴選擇研究的有關文獻后，建議采用TOPSIS法，借助于“正理想解”和“負理想解”對備選合作伙伴進行排序[10]。TOPSIS法是一種雙基準法，反映數據曲線之間的位置關系。除此之外，單基準比較的灰色關聯分析法，反映了曲線之間的相似性，近年來在合作伙伴選擇中也得到了廣泛應用。TOPSIS法和灰色關聯分析法的原理相同，但各有利弊。為此，孫曉東、焦玥等于2005年將兩者結合起來，分別從位置和形狀相似性上反映備選伙伴與理想者的接近程度[11]，并通過實例印證了方法的有效性。

1.3技術：從傳統到先進

1.3.1單項技術不斷完善。作為一種定性分析與定量分析相結合的方法，AHP法一經提出便在供應鏈合作伙伴選擇中得到廣泛應用。該方法簡單、易于實施，但有三方面的不足：一是無法表述一些模糊和不精確的因素；二是只考慮下層因素對上層的單向層次關系，未考慮同一層次因素間的相互作用；三是1～9的標度不精確且不易把握。針對第一點不足，Morlacch于1999年提出了選擇合作伙伴的模糊層次模型，Vanegas和Labib于2000年利用“模糊線段”的概念將AHP法中的判斷矩陣轉化為模糊數，確定基于顧客需求的供應商權重，Noorul和Kannan于2006年以質量、交貨期、生產能力、服務、工程能力、治理結構和價格為準則，將FAHP（基于模糊互補判斷矩陣的層次分析）應用于印度南部地區一個輪胎廠的供應商選擇[12]。國內學者王玉燕等人于2006年也將FAHP法應用于合作伙伴選擇問題，得出較滿意的結果[13]。針對第二點不足，Sarkis和Talluri于2000年將網絡分析（Analytic Network Process，ANP）法應用于合作伙伴的選擇[14]，國內學者郭海豐和曹衍龍于2005年也做了類似的嘗試。ANP法在層次分析的基礎上建立各因素或相鄰層次間的相互作用矩陣，稱為超矩陣，利用超矩陣得出各備選伙伴的混合權重，體現了因素間的交叉影響。類似地，另一種被廣泛應用的合作伙伴選擇方法，模糊綜合評價提供了一個從正面解決含糊性問題的方法，但它忽略了側面影響的作用。為解決這一問題，牛文學等人于2005年將Vague 綜合評價用于合作伙伴選擇研究[15]。Vague綜合評價的基本思想是引進真、假兩個隸屬度概念，分別反映評價因素的含糊性和不可分辨性。目前，數據挖掘、智能推理、神經網絡、群體決策等更加先進的定性與定量分析相結合的方法被用于合作伙伴選擇研究中。

1.3.2技術運用從單一到集成。技術集成或方法組合是合作伙伴選擇研究進程中的基本趨勢。Morlacchi于1997年將AHP法與模糊綜合評價結合起來用來評價中小企業充當供應商的行為[16]，Ghodsypour和Brien于1998年將AHP和LP結合起來開發了用于選擇合作伙伴的決策支持系統。Weber等人于2000年將MOP（多目標規劃）和DEA結合起來構建供應商選擇優化模型[17]，首先利用MOP選擇出多個供應商，再用DEA模型過濾從中選擇效率高的伙伴組合。Li和Yamaguchi于2006年將灰色關聯分析和粗集理論相結合解決合作伙伴選擇的決策問題，其基本步驟是：確定灰色決策矩陣并標準化、確定合適的供應商、確定理想供應商、選擇最合適的供應商[18]。國內學者自2001年開始采用組合方法研究合作伙伴選擇問題，AHP與DEA、TOPSIS、LP、MOP、模糊綜合評價、灰色關聯分析，以及DEA與MOP等組合得到廣泛應用。

AHP法與其它方法組合的主要目的是確定指標權重，但用AHP法確定指標權重存在兩方面的缺陷，一是判斷矩陣存在著較明顯的主觀色彩；二是未考慮評價對象所包含的信息，因而在一定程度上影響評價選擇結果的準確性。因此，一些學者開始用信息熵法確定指標權值，形成了熵與其它方法的組合。熵是系統無序程度的度量，它表示從一組不確定事物中提取信息量的多少。信息熵法確定指標權值的原理是：決策中某項指標的指標值變異程度越大，信息熵越小，該指標提供的信息量越大，其權重也應越大；反之，該指標的權重越小。

國內，利用熵與其他方法的組合研究合作伙伴選擇問題，較早和較具代表性的是：邵曉峰等人于2001年構建了基于熵和TOPSIS的供應鏈中供應商選擇模型，并以汽車制造廠的零部件供應商選擇為例印證了方法的有效

性[19]，朱顥于2004年建立了信息熵和灰色關聯分析相結合的合作伙伴選擇模型[20]。此外，熵與神經網絡組合、熵與主成分投影組合等也得到了應用。

1.4因素：從單一到綜合

1.4.1選擇準則從單項到多項。確定選擇準則是合作伙伴選擇方法研究的重要內容。最早的選擇準則是單一的成本準則，其基本思想是對滿足要求的合作伙伴，選擇成本最低者。對應于這一準則，逐步形成了多種基于成本的合作伙伴選擇方法。在國外，代表性的有EOQ法、成本比率法和活動成本法；在國內，成本倒推法具有代表性。成本準則簡單易行，并能考慮數量打折情況，但存在準則單一、以偏概全的缺陷。為解決這一問題，學者們開始尋求除成本以外的其它準則。其中Dickson的研究最早、最有影響，他于1966年通過對采購經理和采購代理的調查整理出23條合作伙伴選擇準則，并按重要性對其進行排序，其中，產品質量、價格和配送水平是最重要的三個準則[21]。在之后的20多年間，Dickson提出的23條準則引起了各國學者的進一步研究。Weber等人于1991年統計分析了1967~1990年間出現的74篇相關文獻，給出了23條準則的重新排序[22]。此外，有的學者還從合作的角度提出了合作伙伴選擇的準則，包括合作時間長短和合作整合性質兩大類。

國內較早開展這方面研究的是華中理工大學管理學院CIMS－供應鏈管理課題組，他們于1997年進行的調查結果表明，我國企業在選擇合作伙伴時，主要標準是產品質量，98.5%的企業考慮了這個標準，其次是價格，92.4%的企業考慮了這個標準，另有69.7%的企業考慮了交貨提前期，批量柔性和品種多樣化也是企業考慮的因素之一。這一研究及其結論被后來的學者廣泛引用，成為國內最有影響的代表性研究。

1.4.2優化模型從單目標到多目標。合作伙伴選擇模型包括優化模型和評價模型兩大類。早期的合作伙伴選擇優化模型主要是單目標線性規劃。1974年，Gaballa首次將線性規劃方法用于合作伙伴選擇問題，他以澳大利亞郵局的多項目采購為例，以采購成本為目標，以需求和供應能力為約束，并考慮全額數量打折情況[23]。隨后，越來越多的人從事這方面的研究與應用。其中代表性的研究是：Turne于1988年建立了以總成本為目標，需求量、訂單量和地理位置為約束的煤炭合作伙伴選擇模型[24]，Pan于1989年建立了以成本為目標，以價格、質量和服務為約束的合作伙伴評價選擇模型[25]。由于單目標模型只追求成本最低，難以滿足選擇合作伙伴多準則的要求，人們開始探索新的優化方法。1993年Weber和Curre首次運用多目標規劃建立合作伙伴選擇模型，將價格、質量、交貨作為目標，供應能力、需求、政策、資金等作為約束，根據Fortune 500強的一個企業中所面臨的供應商選擇問題建了一個具體模型，得到較滿意的結果[26]。由于多目標規劃較好地解決了合作伙伴選擇多目標之間的平衡，更貼近實際，因而得到廣泛應用。

近年來，模糊多目標規劃的應用成為合作伙伴選擇方法的新進展。Kumar、Vrat 和Shankar于2004年以成本、次品和延期交貨最小化為目標，以需求量、能力、配額彈性、購買價值為約束，利用模糊線性處理技術，建立了模糊多目標混合整數規劃模型，又于2006年提出了成本最小化和質量與按時交貨最大化的模糊多目標規劃模型[27]。

國內，田宇等人的研究具有開拓性，他們于2003年建立了以購買價值為目標、需求量和供給能力為約束的單目標線性規劃模型[28]。史學鋒和徐國華的研究則具先進性，他們于2006年以價格、質量和配送水平等三方面引起的客戶不滿意度為目標，需求量和供給能力為約束，建立了集成單階段與多階段合作伙伴選擇的混合整數規劃模型，既可以選擇單階段供應商，也可選擇多階段供應商，即供應商的供應商[29]。

另外，分析已有文獻可知，合作伙伴選擇優化模型研究經歷了從無約束到有約束的演變，使得合作伙伴選擇由單個轉向多個，實現了從單方采購向多方采購的轉變，既選擇了優良的合作伙伴又確定了入選供應商的采購訂單數量，對提高供應鏈管理水平更具指導性。

1.4.3選擇對象從供應環節擴展到整體鏈條。選擇合作伙伴是建立供應鏈合作伙伴關系的基礎。對供應鏈合作伙伴關系的認識經歷了從狹義到廣義兩個階段。20世紀90年代，一般認為，供應鏈合作伙伴關系就是供應商（賣主）——制造商（買主）關系。這一時期國內外學者對合作伙伴選擇的研究主要集中于供應環節，即制造商對供應商的選擇。進入21世紀后，人們對供應鏈合作伙伴關系有了新的認識，認為供應鏈合作伙伴關系還應包括制造商與銷售商間的關系。隨著這種認識上的深化，人們對合作伙伴選擇的研究也從供應環節延伸到整個供應鏈。馬祖軍于2003年構建了以時間、質量、成本和可靠性為目標的無約束單目標模型，利用遺傳算法求出了供應鏈內設計、采購、制造、分銷和物流等五類合作伙伴的最佳組合[30]。

1.5過程：從靜態到動態

供應鏈合作伙伴選擇是一個動態過程，近年來的研究越來越明顯地體現出這一點，主要表現在如下兩方面：

指標權重的動態性。主要表現為針對不同的評價對象給出不同的權重。傳統的指標權重確定方法主要有頭腦風暴法、Delphi法和AHP法。利用這些方法得出的指標權重，除受主觀因素影響較大外，還具有一旦確定下來就固定不變的缺陷。為此，信息熵技術在確定指標權重中得到廣泛應用，使權重隨評價對象的變化而改變，使評價選擇結果更加客觀有效。近年來，國內外一些學者嘗試用主成分分析法選擇合作伙伴，把主成分貢獻率作為指標權重，效果良好。信息熵技術和主成分分析得到的權重只與評價對象的屬性值有關，稱為客觀權重，雖能體現動態性，但缺少定性分析。用主觀權重修正客觀權重得到綜合權重，是目前合作伙伴選擇方法的主流。

行為表現的動態性。現有文獻在選擇合作伙伴選擇時大都只考慮備選者目前的靜態狀況，在全面考察歷史表現及未來預期的基礎上選擇合作伙伴的研究很少。近兩年國內一些學者對此進行了有益的探索，主要是：王學軍和郭亞軍于2005年提出了合作伙伴選擇的三維動態組合評價方法，分歷史、現狀和將來三個不同時期分別進行評價，再采用線性加權的方法對三個時期的評價結果進行綜合，確定最后的排序[31]；王迅和劉德海于2005年運用有限次重復博弈理論建立了合作伙伴選擇的聲譽效應模型，根據合作伙伴過去的信譽程度判斷當前行為和未來可能的行為方式，進而選擇能夠形成穩定合作關系的伙伴[32]。

2結束語

綜上所述，20世紀60年代以來，合作伙伴選擇方法研究經歷了這樣的演進歷程，內涵上從定性到定量再到定性定量相結合；原理上從相互比較到基準比較和偏好比較；技術上從傳統到先進、從單一到集成；因素上從單項到多項；環節上從局部到整體；過程上從靜態到動態。

從選擇方法上看，目前絕大部分研究采用定性定量相結合的方法。相互比較是主流方法，應用最普遍；基準比較是主導方法，引領未來的發展方向；偏好比較是新興方法，具有較強的發展前景。盡管方法集成是未來的發展趨勢，但文獻數量上組合方法與單一方法之比大約為1∶2，尋求合理有效的組合方法，以消除單一方法產生的隨機誤差和系統偏差，是今后研究的重點。大多數研究是針對供應環節且單方采購的情況，而對多方采購且考慮數量打折情況的研究較少，從供應鏈整體層面上同時選擇供應商、制造商和銷售商的研究更少，應是未來研究的重點。考慮指標權重和對象行為動態性的研究已有可喜開端，應予以重視。由于不同時期合作伙伴選擇的影響因素不同，因此各時期應根據實際情況選擇不同的評價指標體系和不同的指標權重，但目前這方面的研究文獻還少見報道，需要加強。

從選擇對象上看，目前絕大部分研究面向的是制造業供應鏈合作伙伴選擇問題，對農產品供應鏈合作伙伴選擇問題幾乎沒有涉及。與國外相比，國內對供應鏈管理問題的研究起步較晚，而農產品供應鏈管理問題的研究起步更晚（利用CNKI檢索表明，國內首篇關于農產品供應鏈管理的文獻刊發于2000年）。2006年在四川農業大學召開的“農產品供應鏈與農業產業化經營國際研討會”上，國內外學者普遍認為，組建供應鏈，實施從源頭控制和管理，是改善中國農產品質量安全問題，確保消費者身心健康，盡快提升中國農產品國際競爭力的有效途徑。因此，農產品供應鏈的建設與管理問題是一個嶄新的、很有前景的研究領域，管理部門和學術界應予以加強和重視，與之相應的合作伙伴選擇問題更應是今后的研究重點。

農產品生產過程中自然再生產與經濟再生產相互交織的本質屬性，決定了農產品供應鏈有別于制造業供應鏈的特殊性，主要是源物質和產品自身的生物性、物流控制管理的高難度性、主體構成的復雜性、時間競爭的局限性和質量安全的重要性等。這些特性決定了農產品供應鏈的定位，質量安全型供應鏈、環節友好型供應鏈、和諧健康型供應鏈這些特征和定位要求開展農產品供應鏈合作伙伴選擇研究時，必須結合研究對象的特殊性，在評價指標體系設計、指標權值確定、指標標準值確定和評價方法選擇上進行深入的、有別于制造業的探索。

參考文獻：

[1]Dae-Ho Byun. The AHP approach for selecting an automobile purchase model[J]. Information Management， 2000(38):289

-297.

[2]Tam M C Y， Tummala V M R. An application of the AHP in vendor selection of a telecommunications system[J]. International Journal of Manage Science， 2001，29(2):171-182.

[3]Ramadan H， Joseph S. An Analytical Approach to Vendor Selection[J]. Industrial Management， 2006(5):18-25.

[4] 陸錦洪，陳疇鏞. 基于AHP的供應鏈合作伙伴選擇[J]. 杭州電子工業學院學報，2001，21(3):94-98.

[5]Schinnar A P. Measuring productive efficiency of public service provision[J]. Fels Discussion Paper No.143， Univesity of Pennsylvania， School of Public and Urban Policy， 1980(9):199-208.

[6]Charnes A， Cooper W W， Wei Q L， etal. Cone Ratio Data Envelopment Analysis and Multi-Objective Programming[J]. International Journal of System Science， 1989(20):1099-1118.

[7]Weber C， Current J， Desai A. Non-cooperative negotiation strategies for vendor selection[J]. European Journal of Operational Research， 1997，108(2):208-223.

[8] 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.

[9]Hwang C L， Yoon K S. Multiple Attribute Decision Making[M]. Berlin: Springer， Heidelberg， 1981.

[10]Luitzen de Bore， Eva L， Pierangela M. A review of methods supporting supplier selection[J]. European Journal of Purchasing Supply Management， 2001，2(7):75-89.

[11] 孫曉東，焦玥，胡勁松. 基于灰色關聯度和理想解法的決策方法研究[J]. 中國管理科學，2005，13(4):63-68.

[12]Noorul Haq A， Kannan G. Fuzzy analytical hierarchy process for evaluating and selecting a vendor in a supply chain model[J]. International Journal of Advanced Manufacture Technology， 2006(29):826-835.

[13] 王玉燕，李幫義，丁立波. FAHP在供應鏈合作伙伴選擇中的應用[J]. 工業技術經濟，2006，25(2):51-54.

[14]Sarkis J， Talluri S. A model for strategic supplier selection[C] // Ninth Int Conf on IPSERA， 2000:652-661.

[15] 牛文學，張丹松. 基于Vague綜合評價的供應商選擇研究[J]. 物流科技，2005，28(5):46-49.

[16]Morlacchi P. Small and medium enterprises in supplier performance evaluation model and some empirical results[C] // Proceedings IFPMM Summer School， August， Saltzburg， 1997.

[17]Weber C A， Current J R， Desai A. An optimization approach to determining the number of vendors to employ[J]. International Journal of Supply Chain Manage， 2000，2(5):90-98.

[18]Li G D， Yamaguchi D. A grey-based rough decision-making approach to supplier selection[J]. International Journal of Advanced Manufacture Technology， 2006(10):10-18.

[19] 邵曉峰，季建華. 供應鏈中供應商選擇方法的研究[J]. 數量經濟技術經濟研究，2001(8):80-83.

[20] 朱顥. 供應鏈管理中供應商選擇的灰色關聯評價法[J]. 天津理工學院學報，2004，20(2):89-93.

[21]Dickson G W. An Analysis of Vendor Selection Systems and Decisions[J]. Journal of Purchasing， 1966(1):5-17.

[22]Weber C A， Current J R， Benton W C. Vendor selection criteria and method[J]. European Journal of Operational Research， 1991，50(1):2-18.

[23]Gaballa A A.. Minimum cost allocation of tenders[J]. Operational Research Quarterly， 1974，25(3):389-398.

[24]Turner. An independent system for the evaluation of constract tenders[J]. Operational Research Society， 1988，39(6):551-561.

[25]Pan A C. Allocation of order quantity among suppliers[J]. Journal of Purchasing and Materials Management， 1989，25(3):36

-39.

[26]Weber C A， Current J R. A multi-objective approach to vendor selection[J]. European Journal of Operational Reserch， 1993(68):173-184.

[27]Kumar M， Vrat P， Shankar R. A fuzzy programming approach for vendor selection problem in a supply chain[J]. International Journal of Production Economics， 2006，101(2):273-285.

[28] 田宇. 物流服務供應鏈構建中的供應商選擇研究[J]. 系統工程理論與實踐，2003(5):49-53.

[29] 史學鋒，徐國華. 一種多階段供應商選擇的混合整數規劃模型[J]. 工業工程，2006，9(1):100-103.

[30] 馬祖軍. 基于遺傳算法的供應鏈聯盟伙伴選擇[J]. 系統工程理論與實踐，2003(9):81-84.

[31] 王學軍，郭亞軍. 供應商選擇的三維動態組合評價方法[J]. 工業工程與管理，2005(6):19-22.

[32] 王迅，劉德海. 企業供應鏈合作伙伴選擇的聲譽效應模型分析[J]. 科技管理研究，2005(10):64-66.