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摘 要：企业在选择中间商时往往面临着候选伙伴评价指标信息获取的困难，为了使决策科学合理，采用群决策方法集成各领域不同专家的信息，通过语言变量把专家的主观判断转化为对应模糊数，建立相应的数学模型，并计算出用模糊数表示的候选者综合评价值。
关键词：中间商选择; 模糊群决策; 模糊数; 语言变量
中图分类号：F019 文献标识码：A
The Applied Research on Fuzzy Group Decision Making Method for Dealer Selection
FU Shao-ling
(College of Economics and Management, South China Agricultural University, Guangzhou 510642,China)
Abstract: Enterprises are always faced with the difficulty of acquiring the evaluating index information of candidate partners when they select dealers. To make scientific and reasonable decision, the paper adopts group decision making method to integrate the information of experts from different areas. It transfers experts′ subjective opinions into corresponding fuzzy values with linguistic variable and sets up mathematics model, then it calculates the synthetical evaluating value formed by fuzzy value,with a simple applicable method based on the sequence of fuzzy value.
Key words: dealers selection; fuzzy group decision making;fuzzy value;linguistic variable
收稿日期：2006-10-13
作者简介：符少玲（1971-），女，海南琼山人，硕士，华南农业大学经济管理学院讲师。研究方向：信息化、物流。
基金项目： 广州市哲学社会科学发展“十五”规划2005年基金，项目编号：YZ2-46；广东省自然科学基金，项目编号：06025804；华南农业大学重点学科基金赞助。
在营销渠道中，中间商的选择是一个复杂的、动态的过程。一般而言，选择好的中间商将有助于减少核心企业和最终消费者的机会主义倾向，节约交易费用，回避交易风险与投资风险，提高库存管理的效率，为客户提供更好的服务等，若不慎选择缺乏信用基础、不忠于制造商企业文化、不遵守市场规范的中间商将不会给企业带来任何价值，所以正确地选择中间商能有效地提高企业的竞争力。
中间商选择是一个多目标规划问题，有学者采用AHP方法[2]、主成分分析法[3]来探讨中间商的选择，不足之处是在确定指标的权重时并未充分考虑多方参与决策专家的信息，为了克服单一主体决策时产生的片面性，笔者采用模糊群决策的综合评价方法来研究该问题。
一、中间商选择的评价指标
随着中间商在商品流通渠道职能中地位的不同，特定类型的中间商执行渠道职能的能力有很大差异。为此，企业须建立一套具体的、合乎实际情况的评价体系来对目标中间商进行评价和选择。结合营销学理论，一般中间商的评价指标有：
1．中间商的市场覆盖程度（C1）。中间商的市场覆盖程度包括市场覆盖范围和销售网点的数目，它是中间商渠道建设能力的一个重要体现。因此，这个指标是中间商的一个重要因素。
2．中间商的销售业绩（C2）。中间商的销售业绩代表了它完成特定的渠道能力，中间商销售业绩好坏与企业产品在渠道中的表现有着很大的相关程度。
3．中间商的财务状况（C3）。中间商的财务状况是企业的资金能否有效回收的一个重要指标。
4．中间商的管理水平（C4）。中间商的销售管理水平，是中间商是否可以持续、稳定发展的有效指标。
5． 中间商的声誉（C5）。中间商声誉是指中间商在上下游关联交易者心目中的地位，这种声誉关系着它进一步发展的空间和对风险的抵御能力。
6．中间商的合作意愿和合作程度（C6）。中间商的合作意愿将能在很大程度上决定企业实现其销售目标的效果，一个采取积极主动姿态的中间商将密切配合企业产品的市场推广行动，能够与企业共享信息。因此，中间商的合作意愿和合作程度是能否建立良好的渠道关系的关键。
7．中间商的产品组合（C7）。中间商销售的产品种类和各类产品所占销售总额的比例是中间商销售政策的具体体现。它包括三方面内容：一是指中间商产品线的长度，即所销售产品的种类的多少；二是指中间商产品线的深度，即所销售的各种产品的进货量；三是指各种产品的组合关系，是替代品还是互补品。
8．中间商的服务能力（C8）。仅仅依靠企业自身的能力来给顾客提供全方位的服务显然是不太可能的，产品在销售过程需要给客户提供技术指导、财务帮助、送货上门等等的服务，这要求中间商给顾客提供的服务项目和服务水平要与企业产品销售所需要的服务要求相一致。
对于这些指标信息，可以通过咨询有关地区的销售组织、行业协会或直接向候选伙伴发出邀请，以及访问顾客或查询广告、展销会及其他途经信息来获取。鉴于实际操作中企业往往面临着用具体数字来刻画候选伙伴评价信息存在困难，决策者采用语言价值变量来描述模糊信息其实是可行的，为使决策科学合理，需要多位专家共同参与决策。
二、基于自然语言变量的模糊群决策方法[10]
模糊群决策方法主要涉及4个因素：对象集p；因素集c；评价矩阵X；权重向量ω。该模型建立步骤如下：
1．建立被评判对象的对象集p和因素集c，其中p={p1,p2,…,pn}表示候选伙伴， C={C1,C2,…,Cm}表示决策指标，则伙伴选择问题就转化为根据集合C对候选伙伴的排序。
2.由决策者确定指标权重ω(ω1,ω2,…,ωm)和评价矩阵X=［xij］n×m 。其中，j 表示因素Cj的权重；xij表示决策者给出的第i个候选者针对于第j个因素的评价值。根据文献［14］，采用语言价值变量对权重和评价矩阵赋值并用对应的三角模糊数表示（见表1），然后采用群决策方法来进行主观信息的集成与排序。
4.对候选伙伴排序。根据扩张原理[15]，可得到非线性模糊数R[DD(]~[DD)]i，许多文献将R[DD(]~[DD)]i近似为三角模糊数，然后采用不同方法排序[14]。基于文献［16］，笔者采用一种将模糊数转化为非模糊价值量来排序的简便方法，描述如下：设三角模糊数为M=(a,b,b,c)，其非模糊价值量则为D（M），计算公式为:
三、应用算例
某家电企业为开拓市场，须选择中间商来销售电器产品。现找到3家愿意合作的中间商，该企业决定从中选择一合作伙伴，并邀请了3位专家L={L1，L2，L3} 采用上述指标来考核候选伙伴。专家给出的权重与评价矩阵的语言变量及对应的三角模糊数分别见表2、表3。
四、 结论
当企业面临候选中间商评价指标信息获取存在困难时，可采用模糊群决策方法整合多方决策专家的信息，把不同领域专家的主观信息通过语言变量转化为对应模糊数，从而较好地克服了单一主体决策时产生的片面性，使得中间商的选择变得容易把握。
当然，在筛选中间商的实际操作中，并非必定选取综合实力最强者，而是选取最满意者，如核心企业实力有限，选择时若选择了实力很强的中间商，则渠道权力中心会偏向后者，这样核心企业在实施其渠道和品牌时, 会处于较为被动的局面, 所以在筛选时应根据自身的情况来选择。
参考文献：
［1］ 夏春玉. 渠道建设理论：流通渠道的建立、修正与重建［J］．经济管理.新管理，2003（10）：69-76.
［2］ 张建斌，范四兵. 层次分析法在筛选经销商决策中的应用研究［J］．商业研究，2003(21):95-98.
［3］ 沈宗庆，潘杰义. 评价和选择合适中间商的模型［J］．盐城工学院学报（社会科学版），2003(3)：13-15.
［4］ Alexander , R .S . and T . L . Berg , Dynamic Management in Marketing , Channel Management ,1965.
［5］ Sims , J . T. , J. R . Foster and A . G . Woodside ,1997 ,Marketing Channels: Systems and Strategy ,Harper & Row.
［6］ Lambert ,D . M . ,1978, The Distribution Channels Decision, National Association of Accountants,The Society of Management Accountants of Canada.
［7］ Rosenbloom , B., Marketing Channels:A Management View , The Dryden Press , 4th ed. , 1991.
［8］ Wu N，Mao N，Qian Y M.An approach to partner selection in agile manufacturing［J］．Jouranl of Intelligent Manufacturing，1999，10(6)：519-529.
［9］ Wang D W,Yung K L，Ip W H．A heuristic genetic algorithm for subcontractor selection in global manufacturing environment［J］．IEEE Transaction on System, Manufacturing and Cybernetics-Part C：Applications and Revieus ．2001,31(2)：189-198.
［10］李帅，郭亚军．基于模糊群决策方法的虚拟企业合作伙伴选择［J］．东北大学学报（自然科学版），2004（3）：295-298.
［11］王丹，杨晓春，王国仁．基于模糊层次分析法实现虚拟企业中伙伴选择［J］．东北大学学报（自然科学版），2000（6）：606-609.
［12］Milhailov L．Fuzzy analytical approach to partnership selection in formation of virtual enterprise［J］．OMEGA．2002,30(5)：393-401.
［13］郭亚军．综合评价理论与方法［M］．北京：科学出版社，2002：12-13.
［14］Chen C T．Applying linguistic decision -making method to deal with service quality［J］．International Journal of Uncertainty．Fuzziness and Knowledge based Systems．2001,9(S)：103-114.
［15］Zadeh L A．Fuzzy sets［J］．Information and Control．1965,8(3)：338-353.
［16］Chen S M．Fuzzy group decision making for evaluating the risk of aggregative risk in software development［J］．Fuzzy and Systems．2001,118(1)：75-88.
（责任编辑：习 文）
“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。
关键词：中间商选择; 模糊群决策; 模糊数; 语言变量
中图分类号：F019 文献标识码：A
The Applied Research on Fuzzy Group Decision Making Method for Dealer Selection
FU Shao-ling
(College of Economics and Management, South China Agricultural University, Guangzhou 510642,China)
Abstract: Enterprises are always faced with the difficulty of acquiring the evaluating index information of candidate partners when they select dealers. To make scientific and reasonable decision, the paper adopts group decision making method to integrate the information of experts from different areas. It transfers experts′ subjective opinions into corresponding fuzzy values with linguistic variable and sets up mathematics model, then it calculates the synthetical evaluating value formed by fuzzy value,with a simple applicable method based on the sequence of fuzzy value.
Key words: dealers selection; fuzzy group decision making;fuzzy value;linguistic variable
收稿日期：2006-10-13
作者简介：符少玲（1971-），女，海南琼山人，硕士，华南农业大学经济管理学院讲师。研究方向：信息化、物流。
基金项目： 广州市哲学社会科学发展“十五”规划2005年基金，项目编号：YZ2-46；广东省自然科学基金，项目编号：06025804；华南农业大学重点学科基金赞助。
在营销渠道中，中间商的选择是一个复杂的、动态的过程。一般而言，选择好的中间商将有助于减少核心企业和最终消费者的机会主义倾向，节约交易费用，回避交易风险与投资风险，提高库存管理的效率，为客户提供更好的服务等，若不慎选择缺乏信用基础、不忠于制造商企业文化、不遵守市场规范的中间商将不会给企业带来任何价值，所以正确地选择中间商能有效地提高企业的竞争力。
中间商选择是一个多目标规划问题，有学者采用AHP方法[2]、主成分分析法[3]来探讨中间商的选择，不足之处是在确定指标的权重时并未充分考虑多方参与决策专家的信息，为了克服单一主体决策时产生的片面性，笔者采用模糊群决策的综合评价方法来研究该问题。
一、中间商选择的评价指标
随着中间商在商品流通渠道职能中地位的不同，特定类型的中间商执行渠道职能的能力有很大差异。为此，企业须建立一套具体的、合乎实际情况的评价体系来对目标中间商进行评价和选择。结合营销学理论，一般中间商的评价指标有：
1．中间商的市场覆盖程度（C1）。中间商的市场覆盖程度包括市场覆盖范围和销售网点的数目，它是中间商渠道建设能力的一个重要体现。因此，这个指标是中间商的一个重要因素。
2．中间商的销售业绩（C2）。中间商的销售业绩代表了它完成特定的渠道能力，中间商销售业绩好坏与企业产品在渠道中的表现有着很大的相关程度。
3．中间商的财务状况（C3）。中间商的财务状况是企业的资金能否有效回收的一个重要指标。
4．中间商的管理水平（C4）。中间商的销售管理水平，是中间商是否可以持续、稳定发展的有效指标。
5． 中间商的声誉（C5）。中间商声誉是指中间商在上下游关联交易者心目中的地位，这种声誉关系着它进一步发展的空间和对风险的抵御能力。
6．中间商的合作意愿和合作程度（C6）。中间商的合作意愿将能在很大程度上决定企业实现其销售目标的效果，一个采取积极主动姿态的中间商将密切配合企业产品的市场推广行动，能够与企业共享信息。因此，中间商的合作意愿和合作程度是能否建立良好的渠道关系的关键。
7．中间商的产品组合（C7）。中间商销售的产品种类和各类产品所占销售总额的比例是中间商销售政策的具体体现。它包括三方面内容：一是指中间商产品线的长度，即所销售产品的种类的多少；二是指中间商产品线的深度，即所销售的各种产品的进货量；三是指各种产品的组合关系，是替代品还是互补品。
8．中间商的服务能力（C8）。仅仅依靠企业自身的能力来给顾客提供全方位的服务显然是不太可能的，产品在销售过程需要给客户提供技术指导、财务帮助、送货上门等等的服务，这要求中间商给顾客提供的服务项目和服务水平要与企业产品销售所需要的服务要求相一致。
对于这些指标信息，可以通过咨询有关地区的销售组织、行业协会或直接向候选伙伴发出邀请，以及访问顾客或查询广告、展销会及其他途经信息来获取。鉴于实际操作中企业往往面临着用具体数字来刻画候选伙伴评价信息存在困难，决策者采用语言价值变量来描述模糊信息其实是可行的，为使决策科学合理，需要多位专家共同参与决策。
二、基于自然语言变量的模糊群决策方法[10]
模糊群决策方法主要涉及4个因素：对象集p；因素集c；评价矩阵X；权重向量ω。该模型建立步骤如下：
1．建立被评判对象的对象集p和因素集c，其中p={p1,p2,…,pn}表示候选伙伴， C={C1,C2,…,Cm}表示决策指标，则伙伴选择问题就转化为根据集合C对候选伙伴的排序。
2.由决策者确定指标权重ω(ω1,ω2,…,ωm)和评价矩阵X=［xij］n×m 。其中，j 表示因素Cj的权重；xij表示决策者给出的第i个候选者针对于第j个因素的评价值。根据文献［14］，采用语言价值变量对权重和评价矩阵赋值并用对应的三角模糊数表示（见表1），然后采用群决策方法来进行主观信息的集成与排序。
4.对候选伙伴排序。根据扩张原理[15]，可得到非线性模糊数R[DD(]~[DD)]i，许多文献将R[DD(]~[DD)]i近似为三角模糊数，然后采用不同方法排序[14]。基于文献［16］，笔者采用一种将模糊数转化为非模糊价值量来排序的简便方法，描述如下：设三角模糊数为M=(a,b,b,c)，其非模糊价值量则为D（M），计算公式为:
三、应用算例
某家电企业为开拓市场，须选择中间商来销售电器产品。现找到3家愿意合作的中间商，该企业决定从中选择一合作伙伴，并邀请了3位专家L={L1，L2，L3} 采用上述指标来考核候选伙伴。专家给出的权重与评价矩阵的语言变量及对应的三角模糊数分别见表2、表3。
四、 结论
当企业面临候选中间商评价指标信息获取存在困难时，可采用模糊群决策方法整合多方决策专家的信息，把不同领域专家的主观信息通过语言变量转化为对应模糊数，从而较好地克服了单一主体决策时产生的片面性，使得中间商的选择变得容易把握。
当然，在筛选中间商的实际操作中，并非必定选取综合实力最强者，而是选取最满意者，如核心企业实力有限，选择时若选择了实力很强的中间商，则渠道权力中心会偏向后者，这样核心企业在实施其渠道和品牌时, 会处于较为被动的局面, 所以在筛选时应根据自身的情况来选择。
参考文献：
［1］ 夏春玉. 渠道建设理论：流通渠道的建立、修正与重建［J］．经济管理.新管理，2003（10）：69-76.
［2］ 张建斌，范四兵. 层次分析法在筛选经销商决策中的应用研究［J］．商业研究，2003(21):95-98.
［3］ 沈宗庆，潘杰义. 评价和选择合适中间商的模型［J］．盐城工学院学报（社会科学版），2003(3)：13-15.
［4］ Alexander , R .S . and T . L . Berg , Dynamic Management in Marketing , Channel Management ,1965.
［5］ Sims , J . T. , J. R . Foster and A . G . Woodside ,1997 ,Marketing Channels: Systems and Strategy ,Harper & Row.
［6］ Lambert ,D . M . ,1978, The Distribution Channels Decision, National Association of Accountants,The Society of Management Accountants of Canada.
［7］ Rosenbloom , B., Marketing Channels:A Management View , The Dryden Press , 4th ed. , 1991.
［8］ Wu N，Mao N，Qian Y M.An approach to partner selection in agile manufacturing［J］．Jouranl of Intelligent Manufacturing，1999，10(6)：519-529.
［9］ Wang D W,Yung K L，Ip W H．A heuristic genetic algorithm for subcontractor selection in global manufacturing environment［J］．IEEE Transaction on System, Manufacturing and Cybernetics-Part C：Applications and Revieus ．2001,31(2)：189-198.
［10］李帅，郭亚军．基于模糊群决策方法的虚拟企业合作伙伴选择［J］．东北大学学报（自然科学版），2004（3）：295-298.
［11］王丹，杨晓春，王国仁．基于模糊层次分析法实现虚拟企业中伙伴选择［J］．东北大学学报（自然科学版），2000（6）：606-609.
［12］Milhailov L．Fuzzy analytical approach to partnership selection in formation of virtual enterprise［J］．OMEGA．2002,30(5)：393-401.
［13］郭亚军．综合评价理论与方法［M］．北京：科学出版社，2002：12-13.
［14］Chen C T．Applying linguistic decision -making method to deal with service quality［J］．International Journal of Uncertainty．Fuzziness and Knowledge based Systems．2001,9(S)：103-114.
［15］Zadeh L A．Fuzzy sets［J］．Information and Control．1965,8(3)：338-353.
［16］Chen S M．Fuzzy group decision making for evaluating the risk of aggregative risk in software development［J］．Fuzzy and Systems．2001,118(1)：75-88.
（责任编辑：习 文）
“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”。