供应链绩效评价体系研究

摘 要：文章针对供应链绩效评价进行定性分析和简单定量计算的背景下，把供应链看作一个具体的输入输出系统，结合数据包络法与供应链的特点，构建基于DEA的消耗―产出型供应链绩效评价体系，结合算例，利用MATLAB软件，展示基于数据包络分析的供应链绩效评价的具体流程以及运用DEA模型评价供应链绩效的优越性。

关键词：供应链绩效 评价体系 DEA 模型

中图分类号：F270 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）01-058-03

一、引言

在社会经济快速发展和竞争全球化的趋势下，科学技术的不断发展，使越来越多的消费者从单纯的物质需求逐渐演变为追求物品多样化、功能个性化，同时在面对越来越多的供应商家，除了对产品本身质量的要求外，更加在意享受服务的整个过程。这无异于对整个产品的供应链、服务链提出了更高的要求，使得供应链管理越来越受到企业家和学者的重视。通过供应链管理，有效地整合企业的内外部资源，充分利用现代信息技术和资金等各种资源，提高个体绩效的同时进一步优化供应链系统的整体绩效。

然而，供应链管理给企业运营管理带来了新的挑战，使得绩效评价变得尤为重要。正如A.T.Kearney咨询公司所言，供应链的低效能大大提高了一个企业的经营管理成本；Mercer管理顾问公司的研究报告也证实了这一点，越来越多的公司高管开始重视供应链管理在整个生产销售链条中的重要性。物流行业的迅速崛起、电子商务的快速发展，使得越来越多的学者开始从整个供应链的角度来解决企业绩效、提高产能等一系列问题。在供应链绩效评价方面，Kaplan和Norton于1992年提出平衡计分卡体系，该体系集评价、管理、沟通于一体，纳入了一些重要的非财务指标，同时注重外界因素变量的影响，将管理者的注意力从狭隘的短期目标转移到长短兼顾，内外同时改进更好地实现战略目标。马士华根据供应链运作的特点，仿效平衡计分卡提出了平衡供应链计分法（BSC.SC）。针对测评和改善企业内、外部业务流程等方面，非盈利性组织供应链委员会（Supply Chain Council）于1996年了供应链运作参考模型SCOR（Supply Chain Operations Reference，SCOR），构建出分层次的供应链绩效评价指标体系结构。

在企业实际运营管理中，库存管理、订货成本以及客户满意度是整个供应链绩效的重要组成部分，目前在该方面的研究已经取得了一定的成果，针对供应链整体绩效评价也有了深入的研究，但在有效性的评价方面，很多方法仅限于单输出的情况下才能有效，具有一定的局限性。而本文采用了DEA方法不但可以处理多输出的问题，而且还可以处理多输入――多输出的问题，具有绝对优势。DEA方法不仅可以用线性规划来判断决策单元的有效性，而且还可以为管理者提供很多有用的参考信息。

二、数据包络分析（DEA）模型

DEA评价的一个基本思路是把每个评价部门或单位看作一个决策单元（DMU，Decision Making Unit），那么多个决策单元就组成了一个评价群体。DEA的评价方法主要有以下步骤组成：首先，通过计算每个决策单元的投入、产出以及投入产出比率，确定每个DMU的综合数量指标，因此总是存在一个最优的DMU即有效生产前沿面；其次，将其余的DMU与有效生产前沿面进行对比，判定其有效性，进而对DEA非有效的决策单元进行差异分析。当然在整个判断过程中，也反映出整体DUM的有效情况，若DEA有效的DMU占比例大，则整体效率良好，反之，则整体效率较差，需要分析非DEA有效的原因进行改进。

DEA方法排除了主观因素，基于客观的数据和数学规划模型进行评估，因此与其他方法相比更加科学客观。而且DEA方法是相对效率而不是绝对效率，因此无需考虑量纲，便于使用。从经济角度来分析，DEA方法可以反映出被评价的决策单元是否有效，具有比较明确的实际意义；而这种整体有效性又可细分为规模有效性与技术有效性，从而全面地评估决策单元输出――输入效率。

DEA主要分析多变量问题，并很好地处理了各变量的单位不一致问题，使得问题变的简化。最为常用的一个模型即为CR2模型，从研究函数的角度看，这一模型属于多输入、多输出形式，同时可以将所有的函数式规划为一个等价的线性规划模型，通过作图或者一些计算软件更快地得出研究结果。根据“规模有效”与“技术有效”等相关点得出生产前沿面，帮助决策者更好地制定出管理运筹方案。在CR2模型中，假设有n个决策单元-DMU（Decision Making Units），每个决策单元都有m个输入和s个输出。它们的关系如表1所示。

三、消耗-产出型供应链绩效评价体系评价指标选取

可以构建出如表2所示的消耗-产出型供应链绩效评价指标体系。

下面我们通过一个算例分析来说明DEA模型在供应链绩效评价中的具体应用，根据大多企业的实际运营情况以及搜集的历来参考文献数据，虚拟了制造行业12条供应链的数据，表3给出了这12条供应链的消耗产出数据，运用MATLAB软件进行计算，计算结果如表4所示。

计算结果直观地反映出这12条供应链整体的运作情况，同时，通过差异分析，每条供应链的管理者可以根据计算结果对自身的供应链管理进行改进：

第一，总体来看，在12条供应链中，第7、9条供应链的有效性值θ=1，S+=0，S-=0，这2条供应链是DEA有效的，其余10条供应链为非DEA有效，DEA有效率为16.67%，有效率较低。

第二，在这10条非DEA有效的供应链中，存在技术有效规模非有效的供应链（第1条），这反映出它们的产出相对于消耗的利用是有效的，但规模尚未达到最优规模，可以进一步调整规模来提高其规模有效性，从而达到整体有效。另外，供应链的规模收益情况也不乐观：2条DEA有效的供应链规模收益不变，规模达到最优；另外10条非DEA有效的供应链中，大部分供应链是规模收益递减的，只有第12条供应链是规模收益递增的。

第四，非有效供应链可以通过改进达到的目标消耗和产出值，这时该供应链将变得DEA有效。比如第2条供应链是非DEA有效的，它的有效性值θ=1.0478，S1-=0.0253，S2-=0.0418，S5-=0.0007，S2+=0.0001，S4+=0.2231，可以计算出其目标值，如表5所示。可以看出第2条供应链应该着重改进的方向，即应该增加直接成本、作业成本、交易成本，拉长提前期，增加员工数量，以上几点都说明该供应链应该扩大规模，同时提高产量柔性，增加销售额。

四、结论

DEA评价的一个基本思路是把每个评价部门或单位看作一个决策单元（DMU，Decision Making Unit），那么多个决策单元就组成了一个评价群体。DEA的评价方法主要有以下步骤组成：首先，通过计算每个决策单元的投入、产出以及投入产出比率，确定每个DMU的综合数量指标，因此总是存在一个最优的DMU即有效生产前沿面；其次，将其余的DMU与有效生产前沿面进行对比，判定其有效性，进而对DEA非有效的决策单元进行差异分析。当然在整个判断过程中，也反映出整体DUM的有效情况，若DEA有效的DMU占比例大，则整体效率良好，反之，则整体效率较差，需要分析非DEA有效的原因进行改进。

DEA方法排除了主观因素，基于客观的数据和数学规划模型进行评估，因此与其他方法相比更加科学客观。而且DEA方法是相对效率而不是绝对效率，因此无需考虑量纲，便于使用。从经济角度来分析，DEA方法可以反映出被评价的决策单元是否有效，具有比较明确的实际意义；而这种整体有效性又可细分为规模有效性与技术有效性，从而全面地评估决策单元输出-输入效率。

[本文为北京石油化工学院优秀责任教授和管理专家资助项目，项目编号：BIPT-POPME-2015]

参考文献：

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（作者单位：北京化工大学经济管理学院 北京 100029）

（责编：贾伟）