供应链合作关系质量的测量指标体系构建——基于近关系理论的研究

王 利, 张 霜

(江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212003)

供应链合作关系质量的测量指标体系构建——基于近关系理论的研究

王 利, 张 霜

(江苏科技大学 经济管理学院,江苏 镇江 212003)

如何客观评价供应链上合作企业之间的关系对企业提高竞争力,应对市场不确定性,快速满足顾客个性化需求,实现供应链上企业的共赢具有重要意义.针对目前对关系质量研究从合作结果出发的现状,根据社会心理学中从合作关系特点出发的近关系理论对关系质量的界定,对关系强度、关系持久性、关系频率、关系灵活性、关系多样性和关系公平性6个维度提出具体的衡量指标,构建了供应链合作关系质量测量指标体系.为了克服单一权重确定方法的局限,提出了三角模糊数层次分析法和熵值法组合赋权的关系质量测量方法,通过与三角模糊数层次分析法的指标权重计算结果进行对比分析,证明该方法的有效性和必要性.

供应链; 近关系理论; 关系质量; 指标体系

随着顾客需求个性化、多样化,产品更新周期缩短,市场的不确定性加大,企业面临着急剧变化的外部环境,促使供应链中的企业加强与其他企业的合作,战略联盟、虚拟组织等各种企业间合作形式也与日俱增.如何全面把握合作关系现状,客观评价合作关系质量越来越受到人们的关注.在这一背景下,学者们也从不同角度构建关系质量的评价体系,文献[1]提出基于承诺、合作、信任、沟通、参与以及冲突的共同解决等要素的关系质量模型;文献[2]提出合作性、适应性和关系氛围也是用来评价企业间关系质量的常用指标.文献[3]从技术维度、社会维度、经济维度、合作维度和时间维度5个角度建立评价指标体系来测量关系质量.文献[4]从经济、心理、沟通、管理和社会5个方面构建了企业间合作关系质量评价体系.文献[5]对零售商和供应商关系质量从认知性维度、情感性维度和行为性维度建立了评价体系.

目前对关系质量的测量主要是从合作关系的结果来构建评价体系,文献[6]提出了从合作关系的特点出发评价关系质量的近关系理论,认为关系质量可以划分为关系强度、关系持久性、关系频率、关系灵活性、关系多样性和关系公平性6个维度.而供应链合作关系质量的研究主要是指供应链上的企业对合作关系、对各自需求满足程度的一种全面认知和综合评价.从供应链合作关系质量的特点出发,供应链上的企业间关系具有以下特点:直接、长期紧密的合作,并且相互之间有高度的信赖机制和有效的信息共享,合作双方致力于发展和维持密切的组织合作,超越合同约束,以双赢为目标,共同努力实现共有的计划.可以看出,供应链合作关系的特点与近关系理论的部分测量维度是一致的.因此,文中将借鉴近关系理论,对六维度提出了具体的衡量指标,构建供应链合作关系质量测量指标体.

1 近关系理论的内涵

近关系理论是在人际关系理论的基础上发展来的,关系是人与人之间相互依赖的程度,相互依赖是一种相互影响对方的特性,某种程度上,都生活在相互依赖中,互相影响着他人的行为,这种相互依赖可以根据人际关系的5个维度来衡量,即联系的频率、联系的持久度、联系的多样化程度、影响的方向性和影响别人的能力程度.文献[7]根据这五个维度对夫妻之间的亲密关系进行了研究,提出亲密关系是联系频繁的,影响深远的,相互依存的,具有持久性的一种关系,因此,近关系理论最早源自于心理学对婚姻关系质量的描述.

由于企业间合作关系与夫妻间婚姻关系的特征比较接近,本质上都是一种长期的“近”关系,文献[8]提出可以用婚姻隐喻长期的交易关系,整个交易关系的发展经历交易前的接触(恋爱)、初次交易(新婚)以及交易后的往来(婚后生活),若交易过程中处理不当,则双方关系可能冷淡或恶化(婚变),甚至终止(离婚).文献[6]在2000年将近关系理论引入战略联盟中关系质量的研究中,提出联盟伙伴间的关系可以从关系强度、关系持久性、关系频率、关系灵活性、关系多样性和关系公平性6个维度进行衡量.国内学者也借鉴近关系理论的观点界定关系质量,并分析了关系质量各维度对企业绩效的影响.该理论重点利用企业间合作关系本身的特征来反映合作关系的质量优劣,同时也涵盖了营销学中对关系质量的主要测量维度.

2 供应链合作关系质量测量指标体系的构建

供应链合作关系测量指标体系的构建从合作的特征和影响关系质量的因素入手展开,然后围绕关系质量测量这一总目标进一步分层次建立全面、有效的测量指标体系.文中以系统分析的思想为指导,遵循目标一致原则、简明性原则、可操作性原则、动态性原则等选择构成供应链合作关系质量的测量指标，从近关系理论的6个维度,对供应链企业间合作关系质量进行界定(表1).

关系强度主要是指在合作伙伴之间结合强度[9].关系专用性资产投资为企业间的合作提供了一个有形和无形的结构[10],对关系成员充满信心可以降低彼此的沟通成本,这种信任将促使企业对伙伴关系产出依附和信赖,提升情感强度[11],此外,合作双方维持目前关系的愿望越强烈,则关系强度越大.

关系持久性是指合作关系可感知的时间维度,合作时间越长,关系双方对未来合作预期越好,关系持久性越好[12],合作双方一致的目标也将推动企业间的合作[13],此外,企业声誉对合作关系的稳定和持续进行有保障作用,以及关系承诺也是建立稳定持久合作关系的一个重要因素[14].

关系频率是指在给定时间内合作双方发生的与合作相关活动的次数,合作次数越多,沟通越多,说明合作双方不断完善合作能力越强,并且双方对目前的合作关系表示满意.

关系多样性是指关系双方合作活动所涉及范围的大小和复杂性,合作所涉及的领域越多,合作范围越大,在某一领域合作的复杂性越高,关系多样性越好.

关系灵活性主要是指合作双方灵活处理在合作过程发生的超过合作契约约束活动的能力,在双方组织结构稳定和企业文化相似的条件下关系灵活性更易得到提高,同时,较高的解决冲突的能力和协调适应性也将有助于提高合作效率和保持合作活力.

关系的公平性是指合作双方在沟通和使用对方资源等方面是否享有公平待遇,分配公平性、程序公平性和互动公平性在决定关系公平性方面起着重要作用,是决定关系质量的重要因素[15].

表1 供应链合作关系质量的测量指标体系Table 1 Relationship quality measurement index system in supply chain

3 供应链合作关系质量测量指标体系的应用

合理的权重既能反映评价主体的偏好,又能反映评价指标体系内部各指标对评价目标的重要程度.常见的权重确定方法有主观权值法、客观权植法和主客观相结合的综合权值法.常见的主观权值法包括德尔菲法、层次分析法、模糊综合评价法和功效系数法等,客观权值法主要包括熵值法、灰色关联度分析法、TOPSIS评价法和主成分分析法等.文中采用三角模糊数层次分析法(triangular fuzzy analytic hierarchy process,TFAHP)[16-17]和熵值法[18-19]相结合的方法对相应的指标进行赋值,将主观判断与客观定量相结合,使得评价结果更为准确合理.

3.1 三角模糊数层次分析法确定指标权重

1) 由专家构造的三角模糊数互补判断矩阵:A=(aij)m×n,其中元素aij=[lij,mij,uij]是以一个mij作为中值的闭区间(i，j分别表示其行号与列号),三角模糊数的中值mij可依据层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)的1～9标度法确定(表2).

表2 三角模糊数中值打分规则Table 2 Triangular fuzzy number median scoring rules

2) 计算评价准则的综合重要程度值Si

(1)

3) 计算评价准则的归一化权重值

计算三角模糊数(S1≥S2)的可能性程度V(S1≥S2).已知三角模糊数S1=(l1,m2,u2),S2=(l2,m2,u2),则

V(S1≥S2)=

(2)

计算准则Ci优于其他准则的纯测量度d′(Ci):

d′(Ci)=V(S1≥S2,…,Si-1,Si+1,…,Sn)= min(Si≥Sk)

(3)

于是,可以得到所有准则的权重向量为:

w′=(d′(C1),d′(C2),…,d′(Cn))T经过归一化处理,可以得出每个准则的归一化权重值:

(4)

w=(d(C1),d(C2),…,d(Cn))T

3.2 用熵值法对权重进行修正

根据信息熵[19]的计算公式,指标值xij在指标i下的权重.

(5)

(6)

通过AHP方法得到各指标的权重后,利用差异性因数gj调整己有权重.

aj=bj×gjj=1,2,3,…,n,其中gj=1-ej

(7)

将aj归一化处理,得到最终权重值wj.

(8)

3.3 应用实例

M公司是国有大型企业,根据上述测量指标体系请3位专家对各指标分别进行两两比较、打分,得出各指标的权重,然后再通过该企业有合作关系的企业领导打分对权重进行修正,最后结合企业的实际情况,分析权重产生差异的原因.

3.3.1 三角模糊数层次分析法的应用

1)以关系强度下的4个二级指标为例,分别是关系专用性资产投资、互惠程度、信任和情感强度.选择3个专家分别评价,建立3个专家评价的三角模糊数综合判断矩阵(表3),并得出评价准则平均值模糊判断矩阵(表4).

表3 关系强度评价准则模糊判断矩阵Table 3 Fuzzy judgment matrix of relationship strength in index layer

表4 关系强度评价准则平均值模糊判断矩阵Table 4 Average value of fuzzy judgment matrix of relationship strength in rule layer

2)计算评价准则的综合重要程度值

(2.082,2.332,2.598)⊗

(2.082,2.332,2.598)⊗

同理:S2=(1.449,1.739,2.018)⊗

S3=(2.165,2.476,2.740)⊗

S4=(1.205,1.459,1.723)⊗

3)计算评价准则的归一化权重值

V(S1≥S3)=

同理:V(S2≥S1)=0.457;V(S2≥S3)=1.274;

V(S4≥S1)=0.157;V(S4≥S2)=0.724;

V(S4≥S3)=0.089;V(S1≥S2)=

V(S1≥S3)=V(S2≥S4)=V(S3≥S1)=

V(S3≥S2)=V(S3≥S4)=1

于是由公式(3)可得每个指标的权重向量:

d′(C1)=V(S1≥S2,S3,S4)=min(1,0.879,1)=0.879

同理:d′(C2)=0.466,d′(C3)=1,d′(C4)=0.080.

经过归一化处理,得出准则的归一化权重值:

(0.365,0.189,0.413,0.033);

3.3.2 熵值法的应用

以准则层的6个指标为例,邀请与M企业之间有合作关系的10个合作企业领导对评价指标进行打分.由于当指标评分标准超过5级以后,所增加的标度带来的效用很小,采用5级评分制.评语集=(很好,好,一般,差,很差)=(5,4,3,2,1)，见表5.

表5 关系质量准则层评分表Table 5 Relationship quality guidelinesscore in rule layer

计算指标值xij在指标i下的权重:

指标j的差异性因数gj=1-ej,当gj越大时,该指标越重要.关系质量的熵值和差异性因数如表6.

通过TFAHP方法得到各指标的权重后,利用差异性因数gj调整己有权重.

(0.00119,0.00380,0.00057,0.00216,0.00143,0.00364)

aA-B将归一化处理,得到最终权重值wA-B.

(0.146,0.279,0.042,0.159,0.105,0.268)

根据同样的方法可以调整指标层的权重.

表6 关系质量的熵值和差异性因数表Table 6 Relationship quality entropy and diversityfactor table

3.3.3 计算结果比较

组合赋权和单一方法的指标权重计算结果如表7,在相同条件下熵值法修正前后的的各级指标权重系数产生了不同程度的偏差.

从表7中看,准则层指标间产生了一定程度的偏差.TFAHP方法的计算表明关系强度、关系持久性和关系公平性相对重要,而组合赋权对权重调整后关系强度的权重值明显降低.关系强度较高的合作虽然有利于合作双方的紧密关系的建立,但是从企业自身利益角度考虑,企业在合作过程中投入专用性强度过高的关系资产,不仅会增加企业退出该合作关系的成本,同时过于紧密的关系也会限制企业与其他企业建立合作关系,反而会影响企业获得资源和合作交流的范围.

由于受准则层指标的影响,指标层各级指标权重计算结果也产生了不同程度的偏差,相对于准则层,对指标层的比较分析对企业来说更有意义.在准则层“关系强度”的影响下,指标层的权重也有明显变化,两者方法的权重计算结果都肯定了“关系专用资产投资”和“信任”的重要性,但利用熵值法修正后将其权重调小,4个指标的权重分配偏差减小,这样既可以保证重要指标不被剔除,又可以避免因指标值过于相近导致该指标失去应有的价值.在“关系公平性”中,关系分配公平的权重有所升高,在于M企业人员交流中得出,较沟通交流中的互动平等性而言,合作企业更注重合作收益的分配公平性,这也符合企业的特点.

因此,通过组合赋权和TFAHP方法的结果分析可知,通过熵值法对权重的修正,使得主观指标权重的评价结果与M企业的评价人员对该指标的理解具有更高的一致性.

表7 组合赋权与TFAHP方法确定的各指标权重系数比较Table 7 Combination of index weight between combined method and TFAHP

4 结论

1)供应链合作关系质量反映了供应链上企业的合作水平,体现了企业合作水平的高低以及深化合作的潜力.文中通过专家咨询法确立了科学合理的测量指标体系,该指标体系从近关系质量中关系强度、关系持久性、关系频率、关系多样性、关系灵活性和关系公平性六个维度对供应链合作关系质量进行评价,具有全面性和可操作性.

2)采用三角模糊数层次分析法和熵值法相结合对指标进行组权赋值,通过与三角模糊数层次分析法计算结果比较,证明了组合赋权方法的优越性,应用的有效性和必要性为企业分析目前合作关系的发展现状及如何提高关系质量提供了参考.

3)文中构建的供应链合作关系质量测量指标体系有待进一步的研究和完善.测量关系质量的因素不仅有定性因素,还有一些定量的因素,未来进一步研究可考虑在定量指标方面建立和完善评价体系.

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(责任编辑：曹 莉)

Constructionofrelationshipqualitymeasurementindexsysteminsupplychainbasedoncloserelationshiptheory

Wang Li, Zhang Shuang

(School of Economics and Management, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang Jiangsu 212003, China)

How to objectively evaluate the cooperative relationship quality has important significance to the cooperate relationship. It can help enterprises to improve competitiveness, to cope with the uncertainty market, to fast meet customer′s individual needs and to achieve the win-win situation in the supply chain. In view of the current study on the relationship quality, starting from the cooperative results, we construct a measurement index system from the characteristics of cooperative according to the description of close relationship theory in social psychology. The system includes six primary indicators of relationship strength, relationship duration, relationship frequency, relationship diversity and relationship facilitation, relationship symmetry and the corresponding secondary indicators. To overcome limitations of the single weight determination method, triangular fuzzy number AHP and entropy method combination weighting is proposed to measure relationship quality. Finally, the results are analyzed by comparing triangular fuzzy number analytic hierarchy index weight with combined weights to prove that the combined weights method is effective and necessary.

supply chain; close relationship theory; relationship quality; index system

10.3969/j.issn.1673-4807.2014.01.013

2013-09-13

教育部人文规划课题(11YJA630129)

王 利(1958—),男,教授,研究方向为供应链与物流管理、技术创新管理.E-mail:zjwl588@163.com.

F273.7

A

1673-4807(2014)01-0070-07