基于DEMATEL-DEA模型的卷煙供應鏈物流績效影響因子精確分析

趙磊?王曉?楊樹林

摘 要：本文引入數據包絡分析模型，在決策實驗室分析法的物流業務績效管理影響因子分析層級矩陣基礎上，對供應鏈物流業務績效管理影響因子的有效性檢驗實現全過程的量化研究，并以卷煙供應鏈物流業務績效管理影響因子分析為例，證明該研究方案能夠精準實現對供應鏈物流業務績效管理影響因子的分析，為卷煙供應鏈物流業務績效管理指標的確定提供可靠依據。

關鍵詞：數據包絡分析模型；決策實驗室分析法；績效管理；供應鏈物流

近年來對績效管理影響因子的分析多采用數學分析模型實現，王婧等將眾多的影響因子進行層級劃分；蘆冬青創新性地采用BP神經網絡模型對績效管理影響因子進行樣本訓練分析；李星星則采用DEA 模型的集群式供應鏈績效評價。但對供應鏈物流績效管理影響因子有效性的描述還存在一定偏差，為精準地表現供應鏈物流業務成效，需要通過一定數學模型組合，在影響因子遴選的同時實現對其有效性進行檢驗。本文以卷煙供應鏈物流業務為例，采用DEMATEL-DEA組合模型嘗試建立更為精確的績效管理影響因子分析模式。

一、卷煙供應鏈物流績效管理影響因子的識別

結合卷煙供應鏈物流作業的特性，提取有關于卷煙供應鏈物流環節績效考核指標的影響因素，表1為歸納提取的卷煙供應鏈物流業務績效管理的基本影響因子。

二、基于DEMATEL-DEA的卷煙供應鏈物流績效管理影響因子結構模型的建立

DEMATEL為決策實驗室分析法（Decision Making and Trail and Evaluation Laboratory），通過對可達矩陣的運算實現對復雜系統的求解。DEA（Data Envelopment Analysis）即數據包絡分析法，該模型是將相同或者相似的部門為決策單元記為 DMU，采用多變量輸入和多變量輸出對輸入和多輸出的復雜系統，采用松弛變量實現對影響因子與參考量之間有效性的檢測。

1.建立影響矩陣

根據表1構建影響因子合集S={S1，S2，…，S12}，采用關聯度分析法及算數平均法，對獲取數據進行初步處理，并進行兩兩對比，得到相互關聯度。其中1、2、3、4分別表示為兩指標的關聯程度，即無影響、低影響、中等影響、高影響。生成矩陣A[aij]并進行標準化處理，得到矩陣B[bij]12×12，即

（1）

得到標準化矩陣B，確定影響因子之間關系，采用

C=B（I—B）-1（2）

2.計算DEMATEL參數

采用公式（3） -公式（6） 計算綜合影響矩陣C的數值，求得影響度、被影響度、原因度、中心度的解。影響度指標代表該指標能夠對其他指標的結論造成影響的程度，被影響度指標則表示該指標的最終數值受到其他指標結果的影響原因度表示煙草供應鏈物流環節績效評價的指標屬性。其中，原因度正值的指標代表該指標對其他指標的影響為正向影響；原因度負值的指標代表該指標對其他指標的影響為負向，即常說的懲罰性指標。中心度表示煙草供應鏈物流環節績效評價中指標的重要程度，主要體現此類指標對其他指標的影響程度。

（3）

（4）

（5）

（6）

通過計算，可得DEMATEL參數，如表2所示。

3.采用EDA進行有效性檢驗

設定卷煙供應鏈物流業務績效影響因子的DEMATEL參數值為一個DMU，用（x， y）來代表這個決策單元的整個生產活動。每個決策單元有12種類型的“輸入”和2種類型的“輸出”，將（x， y）轉換為輸入輸出權向量（v， u）每個決策單元DMU都有相應的效率評價指數在逐步運算的過程中，按照一定的原則對權重v和u進行估算，令hj≤1。此后對第jo個決策單元進行評價，hjo越大代表的含義是DMUjo對應相對較多的輸出，如此我們即可對DMUjo進行評價，其中v≥0表示對于i=1，2，L， m，vi≥0，并且至少存在某i0 （1≤i0≤m），vio≥0。對于u≥0含義是同上所述。引入松弛變量s+和剩余變量s-，將上述的不等式約束變為等式約束，如下：

（7）

對于每一個影響因子是否有效，我們采用如下判別標準：

（1）θ*=1，且s*+=0，s*-=0時，DEA有效。

（2）θ*=1，但松弛變量大于零，影響因子需要判定。

（3）θ*<1，則決策單元不是DEA有效。

三、DEMATEL-DEA模型在卷煙供應鏈物流績效影響因子的應用實證

1.某煙草工業企業卷煙供應鏈物流績效影響因子DEMATEL參數

根據圖2的分析，分析可知物流績效影響因子DEMATEL分析黨的6個原因因素和6個結果因素。采用1～6的序號對原因因素進行代替，其2022年經過績效管理考核得到如下表3所示：

2.采用DEA模型進行有效性分析

采用SPSS軟件，加載公式（7） -公式（9） ，DEA運算后生成的有效分析表，根據有效值由大到小地排列為：1=2 =4= 5>3>6；在下表4中顯示有效值等于1，即為 DEA 有效。

根據 DEA中的效率目標分析，故而引入松弛變量，得到表5。

DEA給DMU3的兩個參照DMU1及DMU2，同理DMU6的兩個參照DMU1乘以效率系數0.242和參照DMU2乘以效率系數0.742，兩個參照的和，可以使DMU6的效率最大化。現實中，參照與被參照在影響成效上具有很強的相似性，但是從總體上來看效率還是有一定的差距，作進一步計算，得到的結果如表6所示，明確影響因子的有效性。

同樣對于結果因素按上述同樣的方法計算綜上所述，執行DEA運算后，可以產生效率分析，用于判斷影響因子的整體有效性；松弛分析是對比有效的影響因子是否具有相對有效，得到有效的影響因子S1、S3、S6、S9；無效影響因子為S2、S4、S5；可以做松弛改進的影響因子為S12。

四、DEMATEL-DEA模型實證分析結論

運用DEMATEL-DEA組合模型，它能有效地摒棄認知上的局限性與偏差，不僅能夠對卷煙供應鏈物流業務績效管理的影響因子實現層級量化分析，且能夠實現對影響因子在績效管理中的有效性進行檢驗，通過對影響因子是否有效，是否能夠做松弛改進，便于在選取績效考核指標、生成指標庫及遴選關鍵指標工作中起到更為精準的參考作用。

參考文獻：

[1]王婧，肖曉鈺.基于DEMATEL-ISM模型的醫藥冷鏈物流質量風險管理影響因素[J].物流技術，2022，41（1）： 65-69.

[2]蘆冬青.基于BP神經網絡的創新績效評價模型[J].現代電子技術，2017，40（15）：45-47.

[3]李星星.基于 DEA 模型的集群式供應鏈績效評價及其優化[J].價值工程，2020，39（11）：36-40.

[4]劉明菲，陳威.基于集成DEMATEL-ISM的生鮮冷鏈前置倉物流服務質量風險影響因素研究[J].安全與環境工程，2020，27（1）：118-125.

[5]周德群，章玲.集成DEMATEL-ISM的復雜系統層次劃分研究[J].管理科學學報，2008，11（2）：20-26.

作者簡介：趙磊（1971.05— ），男，漢族，河南省長垣市人，本科，高級工程師，研究方向：物流管理；王曉（1988.10— ），男，漢族，河南省許昌市人，碩士研究生，助理工程師，研究方向：物流信息化；楊樹林（1973.07— ），男，漢族，河南省鄭州市人，本科，經濟師，研究方向：物流管理。