基于ELECTRE法的供應鏈脆弱性評價研究

摘要：隨著全球市場競爭的加劇，企業越來越重視供應鏈的風險管理，如何選擇有效的供應鏈風險防控方案成為研究熱點。在企業經營評估中，供應鏈脆弱性是關鍵因素之一，直接影響抗風險能力和長期盈利的實現。文章從產業鏈和價值鏈的角度出發，分析供應鏈脆弱性的關鍵影響因素，運用層次分析法確定風險驅動因素的權重，并通過ELECTRE法（ELimination Et Choix Traduisant la REalité?，即消除與選擇轉換法）構建弱支配關系，評估環境、供應、需求和控制四大風險因素對供應鏈脆弱性的影響。研究結果表明，這些因素中對供應鏈脆弱性影響最大的是環境風險。基于此，文章提出了具體的應對建議，為供應鏈風險管理提供理論和方法支持。

關鍵詞：供應鏈；供應鏈脆弱性；ELECTRE；評估

中圖分類號：F274" " "文獻標識碼：A" " "文章編號：1674-0688（2024）12-0064-06

0 引言

經濟全球化與精益運營推廣，伴隨5G、大數據、云計算、區塊鏈等技術進步，促進了平臺與技術快速發展。這強化了技術積累和生產效率，形成了上下游產業集聚效應，使中國競爭優勢轉向以供應鏈為核心的產業鏈和價值鏈一體化。供應鏈環環相扣，一旦“鏈”的某一節點出現問題，與之相關的企業或者整個行業都將面臨受損風險，甚至會放大“牛鞭效益”，造成不可估量的損失。自然災害、突發事件及供應網絡復雜性等，均可能導致價值鏈和產業鏈斷裂。" "在研究供應鏈脆弱性的影響因素和防范方面，國內學者張廣勝等［1］基于其構建的攻擊策略，選用聚集系數，最大連通度和連通效率作為評估指標，對二級物流服務供應鏈網絡進行實證研究，結果表明，物流服務集成商對網絡脆弱性影響程度最大。Blackhurst等［2］利用貝葉斯網絡（BN）模型，量化了惡劣天氣下，藥品供應中斷的潛在風險，提出運用BN進行風險評估。Nakatani等［3］通過運用布爾矩陣計算確定供應鏈中的可達性部件，提供23種日本的合成樹脂脆弱性的影響因素。楊洋等［4］以我國30個省份的一次能源輸入和輸出數據為例，通過運用貝葉斯網絡，構建能源供應鏈脆弱性測度評價模型從資源約束的角度看，我國各省的能源供應鏈脆弱點分析情況與“胡煥庸線”基本吻合。趙艷等［5］基于2020年醫療器械的相關數據，采用組合賦權法對脆弱性指標賦權，運用云模型方法進行供應鏈脆弱性評價，評價結果顯示，突發公共衛生事件等級是影響醫療器械供應鏈脆弱性的首要因素。Goharian等［6］利用仿真分析供應鏈的脆弱性，得到供應鏈的脆弱性既取決于供應鏈的復雜性，又取決于其固有的破壞風險性的結論。

目前，關于供應鏈脆弱性的研究尚不成熟，主要集中于特定行業的風險應對措施，未深入探討其與產業鏈、價值鏈的關聯性。同時，現有研究多聚焦內在不確定性，缺乏對外部不可預測風險的系統分析，以及從外部風險視角探討供應鏈與產業鏈、價值鏈的關系。因此，本文通過將ELECTRE分析法運用到突發性情境下的供應鏈風險管理領域中并加以細化，同時，在對供應鏈脆弱性歸納的基礎上，從供需結構的復雜性、突發事件的風險情景等方面分析供應鏈風險的驅動因素，并通過研究供應鏈網絡復雜性，嘗試改進已有的研究模型，為供應鏈脆弱性評估提供理論與方法支持。

1 基礎理論

1.1 供應鏈脆弱性相關理論

供應鏈脆弱性（Supply chain vulnerability）一詞最早由Svensson G?ran等［7］提出。供應鏈脆弱性是指供應鏈在面對各種不確定性和風險時，可能產生的失效、性能下降或功能中斷的傾向。它反映了供應鏈對內外部風險的敏感度，以及在遇到風險事件時的響應能力和恢復能力。供應鏈脆弱性主要受到供應鏈的復雜性、依賴性、彈性、冗余程度以及供應鏈成員的合作能力等因素的影響。寧鐘［8］指出風險與脆弱性并非等同，二者的區別在于只有當突發事件對供應鏈造成嚴重損害時，風險才轉化為具有脆弱性意義的情形。Peck等［9］通過衡量系統的敏感性和應對破壞性事件的能力來評估供應鏈的脆弱性水平。

1.2 ELECTRE相關理論

ELECTRE法是一種級別高于關系的排序方法，該方法最初由Benayoun等［10］于1966年提出，隨后Roy［11］以及Almeida等［12］對其進行了完善，逐步發展成為包括ELECTRE I、 ELECTRE II、ELECTRE" III、ELECTRE" IV、ELECTRE" IS、ELECTRE TRI等一系列方法，用于支持不同類型的決策。經過不斷迭代發展，EIECTRE法衍生出了EIECTRE I族、II族、III族、TRE等一系列方法（表1）。

傳統的多準則決策方法往往存在補償性問題，即表現較好的指標會彌補表現較差的指標。而ELECTRE法通過設定閾值有效地避免了這一問題，確保了決策過程中不會因某一方面的優勢而掩蓋其他方面的缺陷，從而更好地解決了“短板”問題。Figueira等［13］詳細闡述了ELECTRE方的主要特征和缺陷。ELECTRE法是多準則決策領域中的一種重要方法，最初為解決SEMA咨詢公司遇到的決策問題而提出，經過不斷發展和完善，已形成了較為完整的理論體系。ELECTRE法隨著不斷的發展已經形成了一個完整的體系。其核心理念是通過構建備選方案之間的支配關系網絡，依據支配強度來選定最優方案。這種支配關系受方案之間“和諧性”和“不和諧性”因素的影響，因此，ELECTRE 方法也被稱為和諧分析法。ELECTRE法的特點在于其對方案優劣的“比較概念”清晰明確，計算過程簡便，且排序結果合理可靠。然而，該方法要求指標均為定量數據，限制了其在含有定性指標的方案排序與評估中的應用。因此，本文結合上文提出的方案屬性權重確定方法，構建了改進的ELECTRE法，并將其應用于供應鏈脆弱性評估中，以取得更佳的評估效果。

2 供應鏈脆弱性評價指標體系構建

2.1 供應鏈和產業鏈、價值鏈的關系

2.1.1 供應鏈和產業鏈、價值鏈的區別和聯系

產業鏈、供應鏈、價值鏈的本質既聯系密切，但又有著本質上的不同。其相似點在于三鏈均是以價值為核心的一種鏈式或網絡狀結構，并在構成鏈條關系的同時，形成了利益共同體。其區別如下：產業鏈是指包含了研發部門、制造部門、銷售與市場部門、運營與使用部門和售后保障部門在內的不同企業、產業之間相互關聯的構成的經濟組織關系；價值鏈則是包含眾多商家企業在內的企業實現經濟效益的特定增值活動組合（圖1）。

從總體上看，產業鏈是供應鏈和價值鏈組合的一種延伸和拓展。產業鏈向上游延伸可進入到產品的設計、制造、技術的研發等信息流、資金流環節，向下游拓展則可進入到市場、零售等商流、物流環節。產業鏈通過各個企業間的相互聯系，在不斷地延伸和拓展中，使得鏈條的附加價值得以增加，而企業之間形成的復雜價值鏈接聯系便構成了供應鏈。因此，一旦供應鏈中的某一環節發生問題，不僅會影響到該環節的上下游企業，而且還會對相關聯的整個產業鏈造成沖擊，并進一步影響到價值鏈。

2.1.2 供應鏈風險類別的劃分

供應鏈和價值鏈、產業鏈的關系將影響鏈條穩定性的風險驅動因素。在供應鏈脆弱性的影響因素中，供應鏈風險因素占據絕大部分，主要為外部環境的不可預測性和突發性，內部環境的復雜性和不確定性（不穩定性）。其中，外在風險包含政治政策影響、干預風險、社會秩序風險、經濟金融波動風險、自然災害風險以及突發性公共風險等；內在風險包含戰略柔性喪失風險、財務風險、競爭風險、決策風險、人員流動風險、信息泄露風險等。總之，供應鏈本身的不穩定性和企業對精益化生產的追求，以及經濟全球化、經濟依賴共生引起的蝴蝶效應等都會對價值鏈、產業鏈造成影響。本文將風險驅動因素劃分為環境風險、供應風險、需求風險和控制風險四大類。其中：環境風險指供應鏈自身以外的外部風險；供應風險主要是指在上游企業生產、制造、原材料供應等一系列資金流和商流擾動風險；需求風險則是指在市場環境下的下游企業的資金流、信息流與物流活動中的擾亂風險；控制風險指在生產和制造過程中，因管理、規則等因素形成的風險。這幾種風險都具有“震蕩效應”，不僅會對供應鏈造成擾動，而且還會對與之相關產業鏈的產品制造、研發等過程造成擾亂，進而影響價值鏈的傳遞過程。

2.2 供應鏈脆弱性評價

2.2.1 供應鏈脆弱性評價指標

（1）風險發生概率。風險發生概率指在某一特定情景和時間條件下，某種損失或破壞發生的可能性大小。其發生概率的大小取決于該情境下，某一具體事件的概率發生大小。在供應鏈脆弱性的研究過程中，對風險發生概率進行有效預測，有利于識別該類風險的發生頻率，提前對風險進行防范。

（2）風險可預見性。風險是否可被預見，不僅在很大程度上決定了是否能對風險危害程度進行評估和度量，而且有利于評估供應鏈在面對該類風險時的抵抗力。依據風險的可知性，可將風險劃分為已知風險、可預測風險和不可預測風險3個類別。其中：已知風險發生的頻率和概率較高、造成的后果不嚴重；可預測風險則在一定范圍內可被預測，但無法對其后果的嚴重性進行有效預估；不可預測風險則是尚未發生或者尚且無法檢測出的風險，該類別的風險因無法檢測，所以未能形成有效的評估。

（3）風險影響力。風險影響力指在風險發生前后過程中對事物造成的破壞程度和損失程度。一旦風險確實發生，其波及范圍、造成的損失將產生一系列的問題。在對供應鏈的研究中，合理地對風險影響力進行評估將有利于進行合理的物資調動和快速實現災后重建，降低因風險發生產生的鏈式反應。

（4）抗風險能力。風險應對能力關系著企業在面臨風險時的抵抗力和承受力。若系統超過風險的負荷能力后，系統將面臨崩潰風險。尤其在企業中，當供應鏈無法承受風險的抗壓力后，供應鏈將面臨斷鏈風險，進而影響到產業鏈的正常生產制造和價值鏈的流動增值過程，因此風險應對能力這一考核指標，對供應鏈脆弱性評估至關重要。

2.2.2 評價指標體系

通過對供應鏈物流脆弱性文獻的研究，結合供應鏈和產業鏈、價值鏈關系之間的特殊性及與風險驅動因素的內在聯系，從供需方的角度切入，以重要程度劃分，概括了4個與風險驅動因素相對應的具體指標。依據脆弱性體系構建原理建立了因子層指標，建立了供應鏈脆弱性評價指標體系（圖2）。

2.3 基于ELECTRE的評價指標權重的確定

（1）構建始數據構建成矩陣R。

[Rij=x11x12…x1ax21x22…x2a????xn1xn2…xna] ，" " " " " " " " " " （1）

其中：[i]表示風險因素的編號，[j]表示評價指標編號，[Xij]表示第[i]個風險因素在第[j]個評價指標下的所得的分數；[i=1， 2， 3…， n（下同）；j=1， 2， 3…， a（下同）。]

（2）數據標準化處理。將矩陣R的列向量加以標準化得到矩陣C。

[Cij=c11c12…c1ac21c22…c2a????cn1cn2…cna] ，" " " " " " " " "（2）

其中，[Cij]=[RijinR2ij] 。

（3）計算矩陣[Cij]的權重。使用層次分析法計算權重用，記為[W（j=1，2，…，a）]，其中[Wj]表示第[j]個評價指標權重，并且所有權重之和滿足[i=1aWj]=1。

[uij]=[i=1aCij×Wj，j=1， 2， …， a]。" " " " " （3）

（4）計算加權決策矩陣。在標準化矩陣中任選兩行進行比較，若第[k]列中第[i]行的[u]值高于第[j]行的[u]值，則將[k]歸入一致性集合[Aij]，反之，則屬于非一致性集合[Bij]，其中[k=1， 2， …， a]，一致性集合[Aij]和非一致性集合[Bij]的表達式如下：

[Aij=k|uik≥ujkBik=k|uiklt;ujk] 。" " " " （4）

（5）計算一致性矩陣。通過累加每個一致性集合中各元素對應的指標權重，得到一致性矩陣。

[A=Aija×naij=k=aijWk/k=1aWj] 。" " " " " "（5）

（6）計算非一致性矩陣。計算每個非一致性集合中元素對應的兩個風險的加權指標值之差，并將此差值除以兩個風險加權指標值差的最大值，所得結果即為這兩個風險的相對劣勢指數。指數用[bij]表示，公式如下：

[B=bij）an，bij=kmax∈bijWkxik?xjkkmax∈aWkaik?ajk]，" " （6）

其中，[bij]表示風險[xi]相對于[xj]風險的相對劣勢指數，該值越小，表明[xi]在風險程度上劣于[xj]的程度越小。

（7）修正非一致性矩陣求解。

[B‘=b'a×nb'kj=1?bkj] 。" " " " " " "（7）

（8）修正加權合計矩陣。

[F‘=fija×nf'kj=aij?b'ij]" 。" " " " " " "（8）

（9）求凈優勢值。

[Ak=i=1，i≠knfki?j=1，j≠knfjk" ] 。" " " " " " " " （9）

（10）排序。根據各類風險的凈優勢值進行排序，即可得出各類風險的最終排名。

3 算例分析

3.1 數據獲取及計算

本文選取新冠病毒感染的疫情防控期間某快遞公司的一個網點為例，以該網點為對象，邀請行業專家（1名精深機構負責人、2名資深管理人員和2名資深快遞員）組成5人評分小組，對調研進行打分，得到打分數據。利用層次分析法，修正后得到風險評價指標權重，對這4類主要風險（環境、供應、需求、控制）進行對比分析，由專家根據風險發生的概率、風險影響程度、風險應對能力與可預見性4個維度分別進行評分，得到風險評價指標矩陣，其權重計算結果為[W=w1， w2 ，w3 ， w4=（0.28， 0.07， 0.07， 0.46）]。評價指標體系見表2。

根據所提供數據和公式（1），整理后得到打分矩陣[R]如下：

[R=45600.940.9350800.820.95345650.950.86435650.950.85] 。

根據公式（2），矩陣標準化處理后得到矩陣C如下：

[C=0.52490.44170.51270.52010.39060.46660.47850.51820.48620.52080.58320.58900.44730.53710.39060.40830.47850.51820.45230.6509]。

根據公式（3），結合層次分析法所得權重得到加權決策矩陣[U]如下：

[U=0.13060.03350.03630.05830.23960.14700.03090.03590.06240.17970.16330.04120.03130.06440.17970.11430.03350.03630.05430.2994]。

根據公式（4），對一致性因子和非一致性因子進行確定（表3）。

根據公式（5）得到一致性矩陣[A]如下：

[A=?0.810.880.190.19?0.880.190.280.58?0.280.810.810.54?]。

根據公式（6）得到非一致性矩陣B如下：

[B=?0.0680.10211?0.123111?10.0670.0680.084?]。

根據（7）得到修正非一致矩陣[B’]如下：

[B’=?0.7540.89800?0.877000?00.9330.9320.916?]。

根據（8）得到加權決策矩陣[F‘]如下：

[F‘=?0.7550.79000?0.772000?00.7560.7550.494?]。

3.2 結果分析

3.2.1 主要結論

利用公式（9）計算，得出4種最主要的因素對應的凈優勢值，值的求解和排序為X1=0.789，X2=0.738，X3=2.057，X4=2.008。因為凈優勢值越大，風險越大，所以風險級別排序就有Ｒ3 gt;Ｒ4 gt;Ｒ1 gt;Ｒ2。環境風險是最大的，在評估供應鏈脆弱性時，應重點關注環境因素對供應鏈脆弱性的影響。

通過以上分析可知，環境風險是形成供應鏈脆弱性的最大原因，其次是控制因素、供應因素、需求因素。與其他因素相比，環境風險在供應鏈系統中，對供應鏈的影響更具破壞性，并且可預見性相對較弱，在風險應對能力上需要更強的應對能力。因此，如果要使供應鏈脆弱性得到降低，就需要不斷提升對環境風險的應對能力，以此提高該系統中供應鏈的穩定性和柔性。

3.2.2 對策及建議

環境風險往往不可預測性強，且難以對其進行預防和控制。而從企業的角度來講，環境風險的不可確定性極高，無論是政策變動或者是輿論輿情，亦或是突發的自然災害、突發事件等，針對環境的監控，企業仍然是處于弱勢地位。因此，若想對環境風險進行有效的防控，可以從以下幾個方面出發：①技術監控層面。企業可通過大數據、5G、雷達探測以及物聯網等先進感測技術，提前對風險進行有效預防和規范，對可知風險的到來進行部署，及時對供需關系下的生產資料、物料等原材料進行調整。②應急儲備方面。企業可通過儲備有效合理的應急物資、設施等應急必需品，以應對突發事件帶來的災害，必要時可啟動備選方案，以備不時之需。③意識層面。企業應加大對環境因素的重視，重視外在的客戶體驗感。

4 結語

本文基于4個主要風險驅動因素，系統性地總結了供應鏈脆弱性影響的主要風險驅動因素，并利用ELECTRE法，得出環境因素是影響供應鏈脆弱性的最重要因素，并針對該風險的防控提出相應的建議，為供應鏈脆弱性的研究提出了一種新的研究思路和方法。本文主要對供應鏈和產業鏈與價值鏈的關系上進行了宏觀的分析，在具體因素對供應鏈和產業鏈或是價值鏈的影響程度方面未進行細致的分析，并且大部分內容均以風險驅動因素為主，今后可以進一步提高和深化對產業鏈和價值鏈的研究，同時不斷提高數據獲取的嚴謹性和全面性，進而提高評價結果的可靠性。

5 參考文獻

［1］張廣勝，劉偉.物流服務供應鏈復雜網絡脆弱性測度研究［J］.計算機工程與應用，2017，53（19）：224-230.

［2］BLACKHURST J，RUNGTUSANATHAM M J，SCHEIBE K，et al.Supply chain vulnerability assessment：A network based visualization and clustering analysis approach［J］.Journal of Purchasing and Supply Management，2018，24（1）：21-30.

［3］NAKATANI J，TAHARA K，NAKAJIMA K，et al.A graph theory-based methodology for vulnerability assessment of supply chains using the life cycle inventory database［J］.Omega，2018，75：165-181.

［4］楊洋，劉旭，劉藝林，等.基于貝葉斯定理的能源供應網絡脆弱性研究［J］.統計與決策，2018，34（16）：35-39.

［5］趙艷，史孟婭.突發公共衛生事件背景下醫療器械供應鏈脆弱性研究［J］.北京交通大學學報 （社會科學版），2024，23（2）：101-112.

［6］GOHARIAN E，ZAHMATKESH Z，SANDOVAL-SOLIS S.Uncertainty propagation of hydrologic modeling in water supply system performance：Application of markov chain monte carlo method［J］.Journal of Hydrologic Engineering，2018，23（5）：04018013.

［7］SVENSSON G.A conceptual framework for the analysis of vulnerability in supply chains［J］.International Journal of Physical Distribution amp; Logistics Management，2000，30（9）：731-750.

［8］寧鐘.供應鏈脆弱性的影響因素及其管理原則［J］.中國流通經濟，2004，18（4）：13-16.

［9］PECK H.Drivers of supply chain vulnerability：an integrated framework［J］.International Journal of Physical Distribution amp; Logistics Management，2005，35（4）：210-232.

［10］BENAYOUN R，ROY B，SUSSMAN N.Manual de reference du programme electre［J］.Note de synthese et Formation，1966，25（79）.

［11］ROY B.The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods［J］.Theory and decision，1991，31：49-73.

［12］DE ALMEIDA A T.Multicriteria decision model for outsourcing contracts selection based on utility function and ELECTRE method［J］.Computers amp; Operations Research，2007，34（12）：3569-3574.

［13］FIGUEIRA J R，GRECO S，ROY B，et al.An overview of ELECTRE methods and their recent extensions［J］.Journal of Multi-Criteria Decision Analysis，2013，20（1-2）：61-85.

*中國煙草總公司云南省公司科技計劃項目“基于工商異址協同下的卷煙物流即時直供模式研究與應用”（2023530000241031）；教育部人文社會科學研究項目（24XJA630002）“碳交易背景下多式聯運數字化平臺資源配置優化研究”。

【作者簡介】汪丙強，男，安徽六安人，在讀碩士研究生，研究方向：物流與供應鏈管理；楊雪鍵（通信作者），男，云南賓川人，本科，助理工程師，研究方向：設備管理；劉玲，女，湖北鐘祥人，博士，教授，研究方向：物流與供應鏈管理。

【引用本文】汪丙強，楊雪鍵，劉玲.基于ELECTRE法的供應鏈脆弱性評價研究［J］.企業科技與發展，2024（12）：64-68，72.