基于投入產(chǎn)出矩陣和動(dòng)態(tài)思想的供應(yīng)商分類與選擇方法研究

溫 馨

（同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

20世紀(jì)90年代以來(lái)，“供應(yīng)鏈管理”的思想在學(xué)術(shù)界和企業(yè)界備受關(guān)注。供應(yīng)商的選擇一直是供應(yīng)鏈管理中的一個(gè)重要議題。分類并選擇合適的供應(yīng)商會(huì)對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效產(chǎn)生重大影響。但是，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和即時(shí)采購(gòu)的擴(kuò)展增加了供應(yīng)商選擇的復(fù)雜性，以前的方法具有一定的局限性。因此，發(fā)展和創(chuàng)新供應(yīng)商選擇方法勢(shì)在必行[1-2]。

1 研究綜述

1.1 供應(yīng)商分類

在細(xì)分問(wèn)題上，KRALJIC 根據(jù)采購(gòu)的重要性和供應(yīng)市場(chǎng)的復(fù)雜性將原材料劃分為四個(gè)類型：非關(guān)鍵性物品、杠桿物品、瓶頸物品以及戰(zhàn)略物品[3]。在供應(yīng)商分類的維度方面，張萍[4]將其分為收益影響程度和供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)程度。劉星[5]將其分為占用制造商的資金程度和對(duì)成品質(zhì)量的影響程度。以上這些維度的概念較為模糊或者大多為定性指標(biāo)，很難收集數(shù)據(jù)或者進(jìn)行考量。

1.2 供應(yīng)商選擇方法

CHAI 等人[6]（2013年）將供應(yīng)商選擇的方法分為三類：多標(biāo)準(zhǔn)決策技術(shù)，例如層次分析法；數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，例如線性規(guī)劃；人工智能方法，例如遺傳算法。

隨著問(wèn)題規(guī)模的擴(kuò)大，一些整合的模型被提出并應(yīng)用于供應(yīng)商選擇問(wèn)題上。PAYDAR 等人[7]應(yīng)用GA 和VNS 方法來(lái)選擇供應(yīng)商。HFEDA 等人[8]應(yīng)用GA 和ACO 的混合元啟發(fā)式方法，為精益供應(yīng)鏈管理中的牛奶配送問(wèn)題找到了一種可能的最優(yōu)解決方案[9-10]。COX[11]創(chuàng)造出了全新的采購(gòu)組合矩陣。同時(shí)提出了“動(dòng)態(tài)”思想，認(rèn)為供應(yīng)商是可以改進(jìn)的。但是該思想僅停留在理論層面，并未提出具體且量化的實(shí)現(xiàn)方法。

為了使供應(yīng)商分類的維度更加明確和量化，本文基于其他學(xué)者的研究，提出了改進(jìn)的矩陣模型來(lái)對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行細(xì)分。同時(shí)，受整合模型和COX 思想的啟發(fā)，本文將DEA 方法與改進(jìn)的矩陣模型相結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商的動(dòng)態(tài)選擇。

2 問(wèn)題描述與模型建立

2.1 投入產(chǎn)出矩陣

本文按照供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)的期望值大小將指標(biāo)分為兩大類：投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)。投入指標(biāo)是指在評(píng)價(jià)選擇供應(yīng)商時(shí)企業(yè)希望越小越好的指標(biāo)，如殘次品率。產(chǎn)出指標(biāo)是指在評(píng)價(jià)選擇供應(yīng)商時(shí)企業(yè)希望越大越好的指標(biāo)，如重復(fù)采購(gòu)率。基于這兩維度，本文建立了投入產(chǎn)出矩陣，如圖1所示。

圖1 投入產(chǎn)出矩陣

在投入產(chǎn)出矩陣中將供應(yīng)商分為四大類：高效、低產(chǎn)、高產(chǎn)以及低效。

高效供應(yīng)商的投入相對(duì)較小而產(chǎn)出相對(duì)較大，是四類供應(yīng)商中最好的一類。但采購(gòu)時(shí)，談判難度也最大。低產(chǎn)供應(yīng)商的投入和產(chǎn)出都較低，在不浪費(fèi)資源的前提下通過(guò)較低的 投入可以獲得較為合理的產(chǎn)出。這一類供應(yīng)商與高效供應(yīng)商相比較差，企業(yè)在采購(gòu)時(shí)有機(jī)會(huì)獲得更多的優(yōu)勢(shì)。高產(chǎn)供應(yīng)商的投入和產(chǎn)出都相對(duì)較高，無(wú)法做到高效率。因此，稱之為第三類供應(yīng)商。低效供應(yīng)商的投入較高而產(chǎn)出卻較低，這是企業(yè)最不希望合作的一類供應(yīng)商。但是在采購(gòu)時(shí)，企業(yè)能獲得較大優(yōu)勢(shì)。

2.2 基于DEA 方法的供應(yīng)商動(dòng)態(tài)選擇

2.2.1 基于動(dòng)態(tài)思想的供應(yīng)商選擇

雖然企業(yè)大多數(shù)情況下希望與更好的一類供應(yīng)商合作，但與能力越強(qiáng)的供應(yīng)商合作，企業(yè)越難獲得較大的優(yōu)勢(shì)。因此，企業(yè)可以考慮選擇與部分優(yōu)化難度較低但位于較差分類下的供應(yīng)商合作，幫助其改進(jìn)從而獲得更多的采購(gòu)優(yōu)勢(shì)。基于此，本文將“動(dòng)態(tài)”的思想引入到投入產(chǎn)出矩陣中，確定了六條優(yōu)化路線，如圖2所示。

圖2 供應(yīng)商優(yōu)化的六條路線

2.2.2 利用DEA 方法實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商的動(dòng)態(tài)選擇

為了確定供應(yīng)商在各條優(yōu)化路線上的具體實(shí)現(xiàn)方法，以及各個(gè)具體指標(biāo)下的改進(jìn)大小，本文選取了廣義DEA 模型來(lái)求解：

式（1）中：θ為被優(yōu)化供應(yīng)商的相對(duì)效率值，該值越接近1，則表明該供應(yīng)商的整體表現(xiàn)越好；xp=（x1p，x2p，…，xmp）T為第p個(gè)供應(yīng)商的投入指標(biāo)集合；為第j個(gè)被參照供應(yīng)商的投入指標(biāo)集合；λj為各投入和產(chǎn)出指標(biāo)的權(quán)重值；為投入指標(biāo)的松弛變量，即供應(yīng)商在該投入指標(biāo)上相對(duì)于被參照供應(yīng)商應(yīng)該減少投入的量；yp=（y1p，y2p，…，ysp）T為第p個(gè)供應(yīng) 商的產(chǎn)出指標(biāo)集合；為第j個(gè)被參照 供應(yīng)商的產(chǎn)出指標(biāo)集合；s+=（s1+，s2+，…，sm+）T為產(chǎn)出指標(biāo)的剩余變量，即供應(yīng)商在該產(chǎn)出指標(biāo)上相對(duì)于被參照供應(yīng)商應(yīng)該增加產(chǎn)出的量。

由于很多大企業(yè)的供應(yīng)商數(shù)量過(guò)多，為了簡(jiǎn)化選擇的過(guò)程，本文將供應(yīng)商的選擇分為兩步：①組內(nèi)初步選擇。在對(duì)供應(yīng)商分類后，對(duì)于數(shù)量較多的類別，篩選出效率值較高的部分供應(yīng)商。②供應(yīng)商的動(dòng)態(tài)選擇。將篩選后的供應(yīng)商分別以較好類別的供應(yīng)商為目標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇。

3 案例分析

為了驗(yàn)證前文所提出的供應(yīng)商分類與動(dòng)態(tài)選擇方法的可行性，本文選取了電子商務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行案例分析。

3.1 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)收集

基于電商平臺(tái)，本文建立了特有的供應(yīng)商選擇指標(biāo)體系。將平均發(fā)貨速度（d）、平均退款速度（d）、近90 d 退款率（%）作為投入指標(biāo)。將累計(jì)成交數(shù)（件）、累計(jì)買家數(shù)（位）、重復(fù)采購(gòu)率（%）作為產(chǎn)出指標(biāo)。

本文從某B2B 供應(yīng)商平臺(tái)選取了20 家拉桿箱供應(yīng)商，并收集了相關(guān)的數(shù)據(jù)。同時(shí)為了方便不同單位的數(shù)據(jù)處理與模型運(yùn)用，將數(shù)據(jù)歸一化，消除量綱，處理后的數(shù)據(jù)如表1所示。其中，指標(biāo)a表示累計(jì)成交數(shù)（件），指標(biāo)b表示累計(jì)買家數(shù)（位），指標(biāo)c表示重復(fù)采購(gòu)率（%），指標(biāo)d表示平均發(fā)貨速度（d），指標(biāo)e表示平均退款速度（d），指標(biāo)f表示近90 天退款率（%）。

表1 消除量綱后的供應(yīng)商各指標(biāo)下的數(shù)據(jù)

3.2 供應(yīng)商分類與初步選擇

在實(shí)際選擇供應(yīng)商時(shí)，需要對(duì)各個(gè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)按照企業(yè)的重視程度賦予不同的權(quán)重，這里假設(shè)各個(gè)指標(biāo)權(quán)重相等，均為1/3。基于該指標(biāo)權(quán)重，可以得到各個(gè)供應(yīng)商在投入產(chǎn)出矩陣中的坐標(biāo)值。從而將20 個(gè)供應(yīng)商分類。具體分類結(jié)果如表2所示。

表2 供應(yīng)商分類結(jié)果

由表2可以看出，高效和低產(chǎn)類別下的供應(yīng)商數(shù)量較多，需要先進(jìn)行供應(yīng)商的初步選擇。采用前文的DEA 方 法可以得到各個(gè)高效供應(yīng)商的效率值，如表3所示。同樣的方法可以得到低產(chǎn)供應(yīng)商的效率值，如表4所示。根據(jù)表3、表4的效率值初步選擇出所有效率值為1 的供應(yīng)商，淘汰其他供應(yīng)商。高效供應(yīng)商保留供應(yīng)商2，9，12。低產(chǎn)供應(yīng)商 保留供應(yīng)商1，4，5，7，8，18。

3.3 供應(yīng)商動(dòng)態(tài)選擇

基于供應(yīng)商初步選擇的結(jié)果，下面對(duì)除高效供應(yīng)商以外的每一類別供應(yīng)商分別進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇。低效供應(yīng)商共有三條優(yōu)化路線。分別以高效、低產(chǎn)、高產(chǎn)供應(yīng)商為目標(biāo)，運(yùn)用DEA 方法可以得到相應(yīng)的結(jié)果如表5所示。同理，分別對(duì)高產(chǎn)、低產(chǎn)供應(yīng)商進(jìn)行動(dòng)態(tài)選擇結(jié)果如表6、表7所示。

表5中，低效供應(yīng)商16 在以高效和高產(chǎn)供應(yīng)商為目標(biāo)時(shí)，效率值均較高。因此，保留供應(yīng)商16。表6中，高產(chǎn)供應(yīng)商10 和17 以高效供應(yīng)商為目標(biāo)時(shí)，供應(yīng)商10 的優(yōu)化難度較低。因此，保留供應(yīng)商10。同理，淘汰供應(yīng)商18，保留其他低產(chǎn)供應(yīng)商。

最終，20 家供應(yīng)商經(jīng)過(guò)分類與兩階段選擇后的結(jié)果如表8所示。

表3 高效供應(yīng)商初步選擇效率值

表4 低產(chǎn)供應(yīng)商初步選擇效率值

表5 低效供應(yīng)商動(dòng)態(tài)選擇結(jié)果

表6 高產(chǎn)供應(yīng)商動(dòng)態(tài)選擇結(jié)果

表7 低產(chǎn)供應(yīng)商動(dòng)態(tài)選擇結(jié)果

表8 供應(yīng)商分類與兩階段選擇后的最終結(jié)果

4 結(jié)語(yǔ)

基于供應(yīng)商細(xì)分與選擇的相關(guān)理論與文獻(xiàn)，本文構(gòu)建了 產(chǎn)出投入矩陣對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行分類，創(chuàng)新性地從投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行了考量。同時(shí)，本文將“動(dòng)態(tài)”思想引入到供應(yīng)商的選擇當(dāng)中，利用DEA 方法來(lái)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商的組內(nèi)初步選擇和組間動(dòng)態(tài)選擇。最后，本文選取了電子商務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行案例分析，從而來(lái)驗(yàn)證本文所提出的供應(yīng)商分類與動(dòng)態(tài)選擇方法的可行性。這對(duì)供應(yīng)商繁多的企業(yè)具有重要的現(xiàn) 實(shí)意義。