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1、供应链合作伙伴选择方法研究进展 供应链合作伙伴选择方法研究进展是小柯论文网通过网络搜集,并由本站工作人员整理后发布的,供应链合作伙伴选择方法研究进展是篇质量较高的学术论文,供本站访问者学习和学术交流参考之用,不可用于其他商业目的,供应链合作伙伴选择方法研究进展的论文版权归原作者所有,因网络整理,有些文章作者不详,敬请谅解,如需转摘,请注明出处小柯论文网,如果此论文无法满足您的论文要求,您可以申请本站帮您代写论文,以下是正文。 摘要:合作伙伴选择是供应链管理研究的热点问题之一,引起国内外学者的普遍关注,新思想、新方法不断涌现。文章从内涵、原理、技术、因素和过程等方面概括提炼出合作伙伴选择方法的研
2、究进展,提出了加强农产品供应链合作伙伴选择研究的建议。关键词:合作伙伴;选择方法;研究进展;供应链中图分类号:F273.7文献标识码:A文章编号:1002-3100(2008)06-0092-05Abstract: Partners selection is an important issue in supply chain management. This paper summarizes the research advance of supply chain partner selection methods from the aspects of meaning, principle
3、, technique, factors and process. And puts forward a suggestion that intensify the research on the selection of partners in agricultural product supply chain.Key words: partner; selection method; research advancement; supply chain management0引言供应链管理是近年来在国内外逐渐受到重视的一种新型管理理念与企业运作模式。建立战略性合作伙伴关系是供应链战略管理的
4、重点,也是供应链管理的核心。合作伙伴选择是供应链合作伙伴关系运行的基础,也是组建供应链的首要任务,直接决定着供应链建设与管理的成败。20世纪90年代后期以来,合作伙伴选择成为供应链管理研究的热点问题之一,引起国内外相关学者的普遍关注。1994年商业经济研究刊出了国内首篇关于合作伙伴选择问题的研究文献。进入21世纪后,随着供应链管理研究的深入和供应链管理实践的逐渐展开,国内关于合作伙伴选择的定量研究文献大量涌现,层次分析、逼近分析、模糊综合平价、数据包络分析、灰色关联分析、博弈分析、数据挖掘理论、粗集理论等及其组合得到广泛应用。本文将综述供应链合作伙伴选择方法的研究进展,展望未来研究的方向和重点
5、领域。1供应链合作伙伴选择方法研究进展综观国内外研究文献,20世纪60年代以来,供应链合作伙伴选择的新思路、新方法不断涌现,大致经历了从定性分析到定量分析再到定性与定量分析相结合、从相互比较到基准比较、从传统到先进、从单一到综合、从静态到动态的演进过程。1.1内涵:从定性分析到定量分析再到定性与定量分析相结合内涵反映本质,从内涵上看,合作伙伴选择方法的研究大致经历了定性方法、定量方法、定性与定量相结合的三个阶段。早期的合作伙伴选择采用定性方法,如直观判断法、招标法和协商选择法等,它们的基本原理是根据以往的经验和与合作伙伴的关系进行主观判断。定性方法简单易行、费用低,但易产生逆向选择,仅适用于备
6、选者不多时次要合作伙伴的选择。由于单一的定性方法缺少科学依据而较少被后来的学者和企业所采用。自1915年美国的电气工程师Harris首先提出经济批量(Economic Order Quantity, EOQ)模型后,Wilson提出了同样的公式分析了企业库存控制方面各种可能的应用,由此而演变为多种基于成本的合作伙伴选择定量模型,使得采用定量方法来选择合作伙伴成为研究和应用的重要内容。较早的是成本比率法(The Cost Ratio),其基本思想是首先计算与成本有关的质量、运输、服务等项目的总成本,然后根据每一项准则的成本占总成本的百分比来选择合作伙伴。20世纪90年代中期,产生了基于活动的成本
7、法(Activity Based Costing, ABC),基本思想是通过计算备选合作伙伴的总成本选择最佳者。定量方法的应用提高了合作伙伴选择的合理性和有效性,但面对客观存在的难以定量化的因素,纯粹的定量方法显现出较大的局限性。为此,20世纪80年代,层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)被用来确定合作伙伴,使合作伙伴选择的理论与方法研究转向了定性与定量分析相结合的思维模式。AHP法能够充分发挥人的主观能动性,在不确定环境下,依据人的经验、直觉和洞察力作出判断,把一些定性因素以定量形式表示出来,适合于合作伙伴的选择,得到普遍应用。较有代表性的是:Dae-H
8、o Byun分析了韩国汽车采购过程,用AHP法确定汽车制造企业的合作伙伴选择,并给出了应用实例1,Tam和Tummala于2001年采用AHP法分析香港通信设备的合作伙伴选择模型和决策过程,他们发现用AHP法可缩短选择合作伙伴花费的时间2,Ramadan和Joseph于2006年以价格、质量、交货期和教育水平为准则,给出了AHP法确定合作伙伴的模型和实例3。陆锦洪和陈畴镛于2001年利用AHP法研究了供应链上游合作伙伴选择问题4,是国内较早开展这一研究的学者。之后,国内学者纷纷利用AHP法研究供应链建设中原材料供应、零部件供应、第三方物流供应等合作伙伴的选择问题。1.2原理:从相互比较到基准比
9、较合作伙伴选择必须建立在科学准确的评价基础之上,评价的实质是比较。起初的合作伙伴选择采用的是相互比较的评价方法,即比较各备选者的综合评价值,按其大小进行排序并选择。其中最早、最典型的是AHP法和DEA法。继20世纪70年代初 AHP法之后,一种非参数统计新方法,数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)法被提出。DEA法提出后得到不断改进,并在合作伙伴选择中得到广泛应用。Schinar于1980年构建了只有投入指标的 DEA模型来解决合作伙伴的评价选择问题5。为体现决策者偏好,Charnes和Cooper等人又于1989年提出了锥比率DEA模型6,即C2WH。之
10、后,Weber、Desai等人于1996年提出可用DEA模型评价已选择的合作伙伴的绩效,又于1997年构建出了包括缺陷、价格和交货延迟期等三个指标的合作伙伴选择DEA模型7。国内较早将DEA方法用于合作伙伴评价选择的学者是孙静春等人8,他们于2000年构建了某机床厂选择电机供应商的DEA模型。1981年,Hwang和Yoon提出了TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法9,即逼近于理想点的排序方法,引发了合作伙伴选择方法的新思路,即将备选者与虚拟的理想者进行比较,根据它们的距离信息进行排序并选
11、择。Luitzen de Bore于2001年在回顾评述过去10多年来合作伙伴选择研究的有关文献后,建议采用TOPSIS法,借助于“正理想解”和“负理想解”对备选合作伙伴进行排序10。TOPSIS法是一种双基准法,反映数据曲线之间的位置关系。除此之外,单基准比较的灰色关联分析法,反映了曲线之间的相似性,近年来在合作伙伴选择中也得到了广泛应用。TOPSIS法和灰色关联分析法的原理相同,但各有利弊。为此,孙晓东、焦玥等于2005年将两者结合起来,分别从位置和形状相似性上反映备选伙伴与理想者的接近程度11,并通过实例印证了方法的有效性。 1.3技术:从传统到先进1.3.1单项技术不断完善。作为一种定
12、性分析与定量分析相结合的方法,AHP法一经提出便在供应链合作伙伴选择中得到广泛应用。该方法简单、易于实施,但有三方面的不足:一是无法表述一些模糊和不精确的因素;二是只考虑下层因素对上层的单向层次关系,未考虑同一层次因素间的相互作用;三是19的标度不精确且不易把握。针对第一点不足,Morlacch于1999年提出了选择合作伙伴的模糊层次模型,Vanegas和Labib于2000年利用“模糊线段”的概念将AHP法中的判断矩阵转化为模糊数,确定基于顾客需求的供应商权重,Noorul和Kannan于2006年以质量、交货期、生产能力、服务、工程能力、治理结构和价格为准则,将FAHP(基于模糊互补判断矩
13、阵的层次分析)应用于印度南部地区一个轮胎厂的供应商选择12。国内学者王玉燕等人于2006年也将FAHP法应用于合 供应链合作伙伴选择方法研究进展是小柯论文网通过网络搜集,并由本站工作人员整理后发布的,供应链合作伙伴选择方法研究进展是篇质量较高的学术论文,供本站访问者学习和学术交流参考之用,不可用于其他商业目的,供应链合作伙伴选择方法研究进展的论文版权归原作者所有,因网络整理,有些文章作者不详,敬请谅解,如需转摘,请注明出处小柯论文网,如果此论文无法满足您的论文要求,您可以申请本站帮您代写论文,以下是正文。作伙伴选择问题,得出较满意的结果13。针对第二点不足,Sarkis和Talluri于200
14、0年将网络分析(Analytic Network Process,ANP)法应用于合作伙伴的选择14,国内学者郭海丰和曹衍龙于2005年也做了类似的尝试。ANP法在层次分析的基础上建立各因素或相邻层次间的相互作用矩阵,称为超矩阵,利用超矩阵得出各备选伙伴的混合权重,体现了因素间的交叉影响。类似地,另一种被广泛应用的合作伙伴选择方法,模糊综合评价提供了一个从正面解决含糊性问题的方法,但它忽略了侧面影响的作用。为解决这一问题,牛文学等人于2005年将Vague 综合评价用于合作伙伴选择研究15。Vague综合评价的基本思想是引进真、假两个隶属度概念,分别反映评价因素的含糊性和不可分辨性。目前,数据
15、挖掘、智能推理、神经网络、群体决策等更加先进的定性与定量分析相结合的方法被用于合作伙伴选择研究中。1.3.2技术运用从单一到集成。技术集成或方法组合是合作伙伴选择研究进程中的基本趋势。Morlacchi于1997年将AHP法与模糊综合评价结合起来用来评价中小企业充当供应商的行为16,Ghodsypour和Brien于1998年将AHP和LP结合起来开发了用于选择合作伙伴的决策支持系统。Weber等人于2000年将MOP(多目标规划)和DEA结合起来构建供应商选择优化模型17,首先利用MOP选择出多个供应商,再用DEA模型过滤从中选择效率高的伙伴组合。Li和Yamaguchi于2006年将灰色关
16、联分析和粗集理论相结合解决合作伙伴选择的决策问题,其基本步骤是:确定灰色决策矩阵并标准化、确定合适的供应商、确定理想供应商、选择最合适的供应商18。国内学者自2001年开始采用组合方法研究合作伙伴选择问题,AHP与DEA、TOPSIS、LP、MOP、模糊综合评价、灰色关联分析,以及DEA与MOP等组合得到广泛应用。AHP法与其它方法组合的主要目的是确定指标权重,但用AHP法确定指标权重存在两方面的缺陷,一是判断矩阵存在着较明显的主观色彩;二是未考虑评价对象所包含的信息,因而在一定程度上影响评价选择结果的准确性。因此,一些学者开始用信息熵法确定指标权值,形成了熵与其它方法的组合。熵是系统无序程度
17、的度量,它表示从一组不确定事物中提取信息量的多少。信息熵法确定指标权值的原理是:决策中某项指标的指标值变异程度越大,信息熵越小,该指标提供的信息量越大,其权重也应越大;反之,该指标的权重越小。国内,利用熵与其他方法的组合研究合作伙伴选择问题,较早和较具代表性的是:邵晓峰等人于2001年构建了基于熵和TOPSIS的供应链中供应商选择模型,并以汽车制造厂的零部件供应商选择为例印证了方法的有效性19,朱颢于2004年建立了信息熵和灰色关联分析相结合的合作伙伴选择模型20。此外,熵与神经网络组合、熵与主成分投影组合等也得到了应用。1.4因素:从单一到综合1.4.1选择准则从单项到多项。确定选择准则是合
18、作伙伴选择方法研究的重要内容。最早的选择准则是单一的成本准则,其基本思想是对满足要求的合作伙伴,选择成本最低者。对应于这一准则,逐步形成了多种基于成本的合作伙伴选择方法。在国外,代表性的有EOQ法、成本比率法和活动成本法;在国内,成本倒推法具有代表性。成本准则简单易行,并能考虑数量打折情况,但存在准则单一、以偏概全的缺陷。为解决这一问题,学者们开始寻求除成本以外的其它准则。其中Dickson的研究最早、最有影响,他于1966年通过对采购经理和采购代理的调查整理出23条合作伙伴选择准则,并按重要性对其进行排序,其中,产品质量、价格和配送水平是最重要的三个准则21。在之后的20多年间,Dickso
19、n提出的23条准则引起了各国学者的进一步研究。Weber等人于1991年统计分析了19671990年间出现的74篇相关文献,给出了23条准则的重新排序22。此外,有的学者还从合作的角度提出了合作伙伴选择的准则,包括合作时间长短和合作整合性质两大类。国内较早开展这方面研究的是华中理工大学管理学院CIMS供应链管理课题组,他们于1997年进行的调查结果表明,我国企业在选择合作伙伴时,主要标准是产品质量,98.5%的企业考虑了这个标准,其次是价格,92.4%的企业考虑了这个标准,另有69.7%的企业考虑了交货提前期,批量柔性和品种多样化也是企业考虑的因素之一。这一研究及其结论被后来的学者广泛引用,成
20、为国内最有影响的代表性研究。1.4.2优化模型从单目标到多目标。合作伙伴选择模型包括优化模型和评价模型两大类。早期的合作伙伴选择优化模型主要是单目标线性规划。1974年,Gaballa首次将线性规划方法用于合作伙伴选择问题,他以澳大利亚邮局的多项目采购为例,以采购成本为目标,以需求和供应能力为约束,并考虑全额数量打折情况23。随后,越来越多的人从事这方面的研究与应用。其中代表性的研究是:Turne于1988年建立了以总成本为目标,需求量、订单量和地理位置为约束的煤炭合作伙伴选择模型24,Pan于1989年建立了以成本为目标,以价格、质量和服务为约束的合作伙伴评价选择模型25。由于单目标模型只追
21、求成本最低,难以满足选择合作伙伴多准则的要求,人们开始探索新的优化方法。1993年Weber和Curre首次运用多目标规划建立合作伙伴选择模型,将价格、质量、交货作为目标,供应能力、需求、政策、资金等作为约束,根据Fortune 500强的一个企业中所面临的供应商选择问题建了一个具体模型,得到较满意的结果26。由于多目标规划较好地解决了合作伙伴选择多目标之间的平衡,更贴近实际,因而得到广泛应用。近年来,模糊多目标规划的应用成为合作伙伴选择方法的新进展。Kumar、Vrat 和Shankar于2004年以成本、次品和延期交货最小化为目标,以需求量、能力、配额弹性、购买价值为约束,利用模糊线性处理
22、技术,建立了模糊多目标混合整数规划模型,又于2006年提出了成本最小化和质量与按时交货最大化的模糊多目标规划模型27。国内,田宇等人的研究具有开拓性,他们于2003年建立了以购买价值为目标、需求量和供给能力为约束的单目标线性规划模型28。史学锋和徐国华的研究则具先进性,他们于2006年以价格、质量和配送水平等三方面引起的客户不满意度为目标,需求量和供给能力为约束,建立了集成单阶段与多阶段合作伙伴选择的混合整数规划模型,既可以选择单阶段供应商,也可选择多阶段供应商,即供应商的供应商29。 另外,分析已有文献可知,合作伙伴选择优化模型研究经历了从无约束到有约束的演变,使得合作伙伴选择由单个转向多个
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