基于数据包络分析方法的供应链绩效评价研究.doc

基于数据包络分析方法的供应链绩效评价研究
摘 要:通过梳理相关文献和研究成果,构建了供应链绩效评价的投入、产出指标,运用数据包络分析方法(DEA)结合算例进行了实证研究,证实了DEA方法应用于供应链绩效评价的科学性、合理性单计划、供应链伙伴和关系、生产水平、物流、顾客服务和满意度、财务绩效等[1]。Otto和Kotzab则指出,供应链绩效评价应考虑系统动态、作业研究、物流、行销、组织、战略等要素[2]。
国内关于供应链绩效评价的研究起步较晚,但是发展迅速,学者们根据不同行业特征,采用了多种研究方法,对供应链进行了绩效评价研究。如戴君等采用结构方程模型,构建了包含运营绩效、环境绩效、社会绩效以及经济绩效的供应链绩效评价指标体系,对全球几家知名企业的供应链绩效进行了评价[3]。葛安华等从结果层、运作层、支持层三个层次,构建了包括顾客服务水平、财务情况、价值角度、产能角度、时间角度、环保角度、信息共享程度、创新与学习、稳定与活力等评价指标的供应链绩效评价体系,将供应链绩效评价与物元模型结合,对供应链绩效进行了评价研究[4]。和杉等构建了包含农户、合作社、消费者和超市等四个维度的供应链绩效评价体系,运用FAHP—模糊综合评价法对赣南脐橙的“农户+合作社+超市”渠道模式进行了实证研究,并对该模式下供应链绩效进行了评价研究[5]。白世贞等建立了由资产报酬率、资产周转率、资产负债率、顾客保持率等构成的绩效评价体系,通过灰色评价模型对猪肉绿色供应链绩效进行了评价[6]。王亚峰等将平衡记分卡与供应链运作绩效模型结合起来,构建了包含财务能力、客户服务、企业流程运作、合作与发展等四个维度的家电企业供应链绩效评价体系,并运用模糊评价法对某家电企业进行了供应链绩效评价的实证研究[7]。王勇等构建了包含供应链成本、供应链收入、供应链利润、产品柔性、响应速度等26项指标的供应链绩效评价体系,采用因子分析法对农产品供应链绩效进行了评价[8]。郑培等根据绩效评价指标具有的模糊、不确定性等特点,采用BP神经网络对供应链综合绩效进行了评价,并对评价结果进行了学习和预测,证明了该方法在供应链绩效评价方面具有合理性和有效性[9]。
综合以上文献可以看出,目前关于供应链绩效评价指标,众说纷纭,没有形成统一的供应链绩效评价体系。此外,上述学者们构建的供应链绩效评价体系存在着指标复杂、结构冗杂等问题,很难应用到企业的实际运作中,因此本文在参考以往供应链绩效评价研究与相关文献的基础上,选取了与供应链运营状况息息相关的投入和产出指标,进一步精简了供应链绩效评价体系,运用DEA方法,对供应链绩效进行了评价研究,以期能够为提高供应链运行效率,实现供应链价值最大化提供有益参考。
2 数据包络分析—DEA模型
DEA模型介绍
数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)是由运筹学家Charnes和Copper等人于1978年提出的,针对具有多指标投入和产出特征的一类评价对象,进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法。它通过数学规划模型计算比较评价对象之间的相对效率,因此相较于其他评价方法,更加具有科学性和客观性,同时无需考虑评价指标的量纲,可操作性较强。
从该公司2013~2017年供应链绩