论文部分内容阅读
摘 要：供应链网络绩效评价是供应链管理的核心问题。相对于传统DEA方法，网络DEA能准确描述供应链网络内部的复杂结构对供应链网络绩效的影响。文章在建立合适的输入输出指标体系及其量化方法的前提下，运用两阶段合作网络DEA方法对供应链网络绩效进行评价，最后使用算例进行了计算和比较分析。结果表明，基于网络DEA的供应链网络绩效评价，不仅可以得到供应链整体评价结果，而且还可以发现整体低效原因，因此能够为供应链管理提供更为全面的绩效评价信息。
关键词：网络DEA；供应链；绩效；评价
中图分类号：F273.7 文献标识码：A
0 引 言
供应链网络是由与核心企业相连的成员组织构成的，这些组织直接或间接与他们的供应商或客户相连，从起始端到消费端。供应链管理的最终目的是实现供应链网络的整体效率最优，以增强供应链网络的整体竞争力。而为了实施有效的供应链管理，首先需要对供应链网络的效率及竞争力进行评价，解决这个问题就迫切的需要开展供应链网络绩效评价理论与方法的研究，帮助供应链管理者能够清楚地了解自身与其竞争供应链网络之间的差距，通过适时调整供应链管理的战略目标，改进业务流程，提高运行效率，协调供应链网络成员间的关系，从而缩小与竞争供应链网络的差距，更好地适应竞争激烈的市场。
目前，在供应链网络绩效评价研究中存在两个主要障碍，一是供应链网络成员间复杂关系的衡量与相关数据的可获得性；二是供应链网络成员间效益背反的存在。因此在进行供应链网络绩效评价时，不能直接地将供应链网络看作是一个集成化的系统进行评价，而忽略供应链网络成员间的关系，或者是简单地将供应链网络上各个成员的绩效加总，而忽略效益背反情况。
Fare和Grosskopf于2000年首次提出了网络DEA（Network Data Envelopment Analysis）评价方法，是研究具有网络结构的多阶段投入和产出的网络决策单元效率的DEA方法[1]。网络DEA方法的主要优点在于对系统整体效率的评价是建立在系统内部结构及关系分析的基础上，同时得到内部子系统的运营效率，且评价结果具有可分性。这些特点使网络DEA的研究在近10年内得到了快速进展[2]。Seiford和Zhu（1999c），Chen和Zhu（2004）分别为两阶段供应链建模提供了两种思路[3-4]。Zhu（2003b）描述了一个基于DEA的供应链评价模型，用来分析供应链整体效率及其成员的效率[5]。Liang，Yang和Wade等（2006）在博弈理论的基础上提出了供应链网络绩效的DEA评价方法[6]。这些研究都为网络DEA应用于供应链网络绩效评价奠定了坚实的理论基础。本文将基于以上研究成果，应用网络DEA评价方法对供应链网络绩效进行评价，并分析其有效性。
1 模型描述
2 模型比较分析
同时还可发现，传统DEA模型得到的供应链效率值偏低，且供应链的绩效排序与两种网络DEA模型得到的结果略有不同，说明中间产品确实影响了供应链网络效率；网络DEA非合作模型得到的效率值最高，这是供应链成员各自追求效益最大化的结果，同时供应链效率值是两阶段模型得到供应链成员效率值的算术平均数，这与前面模型描述结论相符。
网络DEA合作模型的效率值反映了两阶段合作的最优效率，并给出了不同阶段的效率。其中，在其他效率计算中都为DEA有效的DMU4，其网络DEA合作模型计算的效率值不等于1，说明DMU4并没有达到最优运营状态。
3 供应链网络绩效评价分析
供应链网络绩效评价结果的客观性和科学性很大程度上取决于评价指标的选择。对于供应链网络绩效评价指标的研究并不少见，如Lummus等人从供应、转换、交运和需求管理四个方面列举了10个主要评价指标[7]；Roger认为服务质量是评价供应链整体绩效的最重要指标[8]；供应链研究的权威机构PRTM在SCOR模型中提出了供应链网络绩效的11项指标[9]；Beamon从资源、产出和柔性三个方面选取供应链网络绩效评价指标[10]。
既有研究中比较缺乏的是简单实用、可操作性强且适用于DEA方法的评价指标等，这正是供应链管理实践中急需解决的核心问题，也是提高管理效率的关键环节。
本文在既有评价指标研究的基础上，结合网络DEA方法的特点，从投入和产出角度，分别选取4个投入指标和4个产出指标，具体如表3所示。
下面将使用上述指标，应用网络DEA方法对某一制造企业的12条供应链进行绩效评价分析。这12条供应链均具有如图2所示的结构，且所有数据均来自同一年度的统计数据。
4 结 论
研究供应链网络绩效评价，对提高企业技术与供应链管理水平有着重要的意义。本文基于网络DEA，为供应链网络绩效评价提供了一个简单实用、可操作性强的指标体系及量化方法，详细地介绍了建立网络DEA模型的方法和步骤，提高了评价结果的客观性和实用性。此外，针对网络DEA提出的这种供应链网络绩效评价方法可以推广到多阶段供应链中，应用于具有更复杂网络结构的供应链上。
参考文献：
[1] Fare R， Grosskopf S. Network DEA[J]. Socio-Economic Planning Sciences， 2000，34（1）：35-49.
[2] Cook W D， Seiford L M. Data envelopment analysis （DEA）-thirty years On[J]. European Journal of Operational Research， 2009，192（1）：1-17.
[3] Seiford L M， Zhu J. Profitability and marketability of the top 55 US commercial banks[J]. Management Science， 1999，45（9）：1270-1288.
[4] Chen Y， Zhu J. Measuring information technology's indirect impact on firm performance[J]. Information Technology & Management Journal， 2004，5（1-2）：9-22.
[5] Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking： Data Envelopment Analysis with Spreadsheets[M]. Kluwer Academic Publishers， 2003.
[6] Liang L， Yang F， Wade CD， et al. DEA models for supply chain efficiency evaluation[J]. Annals of Operations Research， 2006，145：35-49.
[7] Lummus R R， Vokurka R J， Alber K L. Strategic supply chain planning[J]. Production and Inventory Management Journal， 1998（3）：49-58.
[8] J A Roger. Measurement for measure[J]. Logistics， 1999（7）：111-113.
[9] P C Brewer， T W Speh. Using Balanced Scorecard to measure Supply Chain Performance[J]. Journal of business logistics， 2000，21（1）：75-93.
[10] Beamon B M. Supply chain design and analysis： models and methods[J]. International Journal of Production Economics， 1998，55：281-294.
关键词：网络DEA；供应链；绩效；评价
中图分类号：F273.7 文献标识码：A
0 引 言
供应链网络是由与核心企业相连的成员组织构成的，这些组织直接或间接与他们的供应商或客户相连，从起始端到消费端。供应链管理的最终目的是实现供应链网络的整体效率最优，以增强供应链网络的整体竞争力。而为了实施有效的供应链管理，首先需要对供应链网络的效率及竞争力进行评价，解决这个问题就迫切的需要开展供应链网络绩效评价理论与方法的研究，帮助供应链管理者能够清楚地了解自身与其竞争供应链网络之间的差距，通过适时调整供应链管理的战略目标，改进业务流程，提高运行效率，协调供应链网络成员间的关系，从而缩小与竞争供应链网络的差距，更好地适应竞争激烈的市场。
目前，在供应链网络绩效评价研究中存在两个主要障碍，一是供应链网络成员间复杂关系的衡量与相关数据的可获得性；二是供应链网络成员间效益背反的存在。因此在进行供应链网络绩效评价时，不能直接地将供应链网络看作是一个集成化的系统进行评价，而忽略供应链网络成员间的关系，或者是简单地将供应链网络上各个成员的绩效加总，而忽略效益背反情况。
Fare和Grosskopf于2000年首次提出了网络DEA（Network Data Envelopment Analysis）评价方法，是研究具有网络结构的多阶段投入和产出的网络决策单元效率的DEA方法[1]。网络DEA方法的主要优点在于对系统整体效率的评价是建立在系统内部结构及关系分析的基础上，同时得到内部子系统的运营效率，且评价结果具有可分性。这些特点使网络DEA的研究在近10年内得到了快速进展[2]。Seiford和Zhu（1999c），Chen和Zhu（2004）分别为两阶段供应链建模提供了两种思路[3-4]。Zhu（2003b）描述了一个基于DEA的供应链评价模型，用来分析供应链整体效率及其成员的效率[5]。Liang，Yang和Wade等（2006）在博弈理论的基础上提出了供应链网络绩效的DEA评价方法[6]。这些研究都为网络DEA应用于供应链网络绩效评价奠定了坚实的理论基础。本文将基于以上研究成果，应用网络DEA评价方法对供应链网络绩效进行评价，并分析其有效性。
1 模型描述
2 模型比较分析
同时还可发现，传统DEA模型得到的供应链效率值偏低，且供应链的绩效排序与两种网络DEA模型得到的结果略有不同，说明中间产品确实影响了供应链网络效率；网络DEA非合作模型得到的效率值最高，这是供应链成员各自追求效益最大化的结果，同时供应链效率值是两阶段模型得到供应链成员效率值的算术平均数，这与前面模型描述结论相符。
网络DEA合作模型的效率值反映了两阶段合作的最优效率，并给出了不同阶段的效率。其中，在其他效率计算中都为DEA有效的DMU4，其网络DEA合作模型计算的效率值不等于1，说明DMU4并没有达到最优运营状态。
3 供应链网络绩效评价分析
供应链网络绩效评价结果的客观性和科学性很大程度上取决于评价指标的选择。对于供应链网络绩效评价指标的研究并不少见，如Lummus等人从供应、转换、交运和需求管理四个方面列举了10个主要评价指标[7]；Roger认为服务质量是评价供应链整体绩效的最重要指标[8]；供应链研究的权威机构PRTM在SCOR模型中提出了供应链网络绩效的11项指标[9]；Beamon从资源、产出和柔性三个方面选取供应链网络绩效评价指标[10]。
既有研究中比较缺乏的是简单实用、可操作性强且适用于DEA方法的评价指标等，这正是供应链管理实践中急需解决的核心问题，也是提高管理效率的关键环节。
本文在既有评价指标研究的基础上，结合网络DEA方法的特点，从投入和产出角度，分别选取4个投入指标和4个产出指标，具体如表3所示。
下面将使用上述指标，应用网络DEA方法对某一制造企业的12条供应链进行绩效评价分析。这12条供应链均具有如图2所示的结构，且所有数据均来自同一年度的统计数据。
4 结 论
研究供应链网络绩效评价，对提高企业技术与供应链管理水平有着重要的意义。本文基于网络DEA，为供应链网络绩效评价提供了一个简单实用、可操作性强的指标体系及量化方法，详细地介绍了建立网络DEA模型的方法和步骤，提高了评价结果的客观性和实用性。此外，针对网络DEA提出的这种供应链网络绩效评价方法可以推广到多阶段供应链中，应用于具有更复杂网络结构的供应链上。
参考文献：
[1] Fare R， Grosskopf S. Network DEA[J]. Socio-Economic Planning Sciences， 2000，34（1）：35-49.
[2] Cook W D， Seiford L M. Data envelopment analysis （DEA）-thirty years On[J]. European Journal of Operational Research， 2009，192（1）：1-17.
[3] Seiford L M， Zhu J. Profitability and marketability of the top 55 US commercial banks[J]. Management Science， 1999，45（9）：1270-1288.
[4] Chen Y， Zhu J. Measuring information technology's indirect impact on firm performance[J]. Information Technology & Management Journal， 2004，5（1-2）：9-22.
[5] Zhu J. Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking： Data Envelopment Analysis with Spreadsheets[M]. Kluwer Academic Publishers， 2003.
[6] Liang L， Yang F， Wade CD， et al. DEA models for supply chain efficiency evaluation[J]. Annals of Operations Research， 2006，145：35-49.
[7] Lummus R R， Vokurka R J， Alber K L. Strategic supply chain planning[J]. Production and Inventory Management Journal， 1998（3）：49-58.
[8] J A Roger. Measurement for measure[J]. Logistics， 1999（7）：111-113.
[9] P C Brewer， T W Speh. Using Balanced Scorecard to measure Supply Chain Performance[J]. Journal of business logistics， 2000，21（1）：75-93.
[10] Beamon B M. Supply chain design and analysis： models and methods[J]. International Journal of Production Economics， 1998，55：281-294.