港口视角下煤炭供应商评价研究*

袁旭梅张 旭袁继革，2

（1.燕山大学经济管理学院，河北省秦皇岛市，066000；2.河北港口集团有限公司，河北省秦皇岛市，066000）

★经济管理★

港口视角下煤炭供应商评价研究*

袁旭梅1张 旭1袁继革1，2

（1.燕山大学经济管理学院，河北省秦皇岛市，066000；2.河北港口集团有限公司，河北省秦皇岛市，066000）

煤炭供应商是海运煤炭供应链的源头，港口企业对数量众多的上游煤炭供应商进行科学评价是自身长远发展和供应链稳定的重要基础。针对目前评价中存在的问题以及港口煤炭供应商的特点，建立了评价指标体系和基于ANP方法的评价模型，进行了实例评价，验证了模型的有效性，为港口企业科学合理地评价煤炭供应商提供了理论依据。

煤炭供应商评价 港口 ANP 实证研究

1　引言

海上运输是我国 “北煤南运”的主要方式，港口企业作为由煤矿-铁路-港口-航运-电厂构成的海运煤炭供应链的物流集成服务提供商，在激烈竞争的市场环境下，逐步由原来单纯关注自身基础能力建设和运营上升为注重供应链合作伙伴关系的建立和长期维护。上游煤炭供应商作为海运煤炭供应链的源头，数量众多而且综合实力参差不齐，其煤炭价格、质量、品种、交货准时率和库存水平等方面的情况均会影响港口企业的发展、其他下游企业的运作以及整个供应链的稳定。因此，对上游煤炭供应商的科学评价是港口企业提供特色优质服务的重要前提和基础，也是海运煤炭供应链管理的重要内容。

学术界关于供应商评价和选择的研究主要是从以下两个方面展开:一是建立供应商评价指标体系；二是研究供应商评价的方法和模型。Dickson最早进行了供应商评价指标的研究，分析170份数据提出了23项指标，并将质量、交货期和历史效益作为最重要的三项。其后，Bharadwaj、马士华、陈春明等从不同的角度发展并丰富了供应商评价的指标体系。由于供应商评价的复杂性，许多定性、定量方法如层次分析法、模糊综合评价法、熵值法等得到了广泛应用。对煤炭供应商评价的研究主要集中在评价指标的选取以及指标权重的确定等方面，如谢道文、周茂春、张建平等人的研究。

目前，港口企业对煤炭供应商的评价往往仅着眼于质量和价格等少数因素，而且主要由少数主管人员评价经验确定，存在主观性较强、考虑指标不全面、缺乏科学性和系统性等问题。因此，有必要建立合理的指标体系和科学的评价模型。

2　港口煤炭供应商评价指标体系构建

针对港口煤炭供应商评价特点，综合国内外学者关于煤炭供应商评价指标的现有成果，遵循系统全面、简明科学、稳定可比、灵活可操作等原则，提出港口煤炭供应商评价的指标体系如下，见表1。

表1　港口煤炭供应商评价指标体系

（1）基础能力。该指标强调为了保证煤炭及时供应所必须具备的一些基本条件，是港口目前评价供应商时的主要指标。基础能力可细分为煤矿数量、煤矿分布和集港能力。其中，集港能力是指煤炭从煤矿经由铁路运输按时、按量到达港口的能力。

（2）供货质量。该指标是指煤炭供应商提供的服务对港口需求的满足程度，是建立长期合作关系的重要条件之一。供货质量包括生产能力、煤炭品质、煤炭价格和准时率4个二级指标。

（3）柔性。该指标是指煤炭供应商能够快速、低成本地应对港口需求变化的能力，它可以通过煤炭的品种和煤炭企业拥有的存储量两个指标进行衡量。其中，供应商的煤炭品种越多对下游消费企业的吸引力越强，越能满足其对煤炭的多元化需求。

（4）发展潜力。供应商的发展潜力会对供应链成员之间的合作关系产生影响，直接决定了整条供应链能否稳定良性的运作。发展潜力可以通过供应商的市场信誉、信息化水平和企业管理水平进行衡量。其中，信息化水平会影响供应链上煤炭的优化调度；企业管理水平与供应商的安全生产等问题密切相关。

3　网络层次分析法　（ANP）

网络层次分析法是一种适用于非独立递阶层次结构的决策方法，其基本思想是通过考虑超级矩阵中所有可能的路径，得到任一元素对最高目标的最终影响。网络层次分析法的具体操作步骤如下:

（1）构造ANP典型结构。典型的ANP系统包括控制层和网络层，见图1。控制层由目标层A和准则层P1，P2，…，Pm构成，其中的所有准则相互独立；网络层由元素集C1，C2…，CN构成，其中Ci=｛ei1，ei2，…，eini｝，（i=1，2，…，N），网络层中每个元素彼此不独立，某一元素可能影响系统中的任一元素，同时也可能受其他元素的影响。

图1　ANP典型结构

（2）构造判断矩阵和超矩阵。以准则层Pk（k=1，2，…，m）为准则，以Cj中的元素ejl（l=1，2，…，nj）为次准则，通过两两比较构造Ci中元素对ejl影响的判断矩阵，并计算出归一化排序向量同理，可以得到相对于其他元素的排序向量，进而构造矩阵Wij:

其中，Wij的列向量即Ci中元素对Cj中元素影响程度的排序向量。最后，由Wij作为子块矩阵构成控制层元素Pk下的超矩阵W。

（3）确定指标权重。矩阵W仅反映层次内部各元素对某个准则的影响，并未考虑其他层次对此准则的影响。以Cj为次准则，将各元素集对Cj的重要性进行比较，可以得到元素为aij（i，j=1，2，…，N）的权矩阵。超矩阵与权矩阵相乘，即可得到加权超矩阵

4　实例研究

S集团、Z集团和T集团是大型煤炭供应商，是2014年Q港口的3个主要煤炭供应商，这一背景为专家对各供应商进行评价打分提供了便利；同时，S、T、Z 3个煤炭供应商的综合实力差别并不明显，研究具有可比性。因此，本文以S集团、Z集团和T集团作为备选供应商，应用ANP方法和Super Decision软件对Q港口的煤炭供应商评价问题进行实例研究。

（1）Q港口煤炭供应商评价的ANP结构。针对已经建立的港口煤炭供应商评价指标体系可知:各个指标之间并不是相互独立的，而是存在着相互影响关系。首先，每个供应商会对各个指标产生影响；其次，相对于每个指标，每个供应商的重要程度不尽相同；最后，各个指标之间存在直接或间接的联系，如煤矿数量会影响集港能力、煤炭企业生产能力、煤炭价格和煤炭储量，煤矿分布会影响集港能力、煤炭价格和准时率，集港能力会影响准时率等等。为了明确各个指标之间的关系，研究选择了8位Q港内部的专家对各个指标间的影响关系及其程度进行判断，将构建好的港口煤炭供应商评价指标体系的各种相互关系输入Super Decision软件中，得到相应的ANP网络结构模型，见图2。

图2　Q港口煤炭供应商评价ANP网络模型

（2）构造判断矩阵。根据元素之间存在的相互影响关系，通过专家访谈和问卷调查获得相关数据将各元素进行间接优度比较，分析两种元素对于同一元素的相对重要性，构造判断矩阵并进行一致性检验。共构建36个判断矩阵，由于篇幅限制，仅列出S集团准则下的4个判断矩阵，见表2，表3，表4及表5。

表2　S集团准则下的基础能力组中的因素权重（CR=0.0083）

表3　S集团准则下的供货质量组中的因素权重（CR=0.0077）

表4　S集团准则下的柔性组中的因素权重（CR=0.000）

表5　S集团准则下的发展潜力组中的因素权重（CR=0.0089）

（3）计算超矩阵。首先计算未加权超矩阵。未加权超矩阵是在考虑所有元素之间的关系后，把所有元素的相互影响关系进行两两比较，见表6，其意义在于对某一元素组中的元素对次准则的影响程度排序。

表6　未加权超矩阵

未加权超矩阵体现的仅为元素集内的权重，因此需要将未加权矩阵通过跨元素集计算各元素对整个目标的权重，从而得到加权超矩阵和极限超矩阵。首先，通过对元素集的两两比较，得出各元素集的相对重要性权重，即元素集矩阵；其次，将未加权超矩阵乘以权矩阵得出加权超矩阵以分析所有元素对父元素的影响程度大小，见表7；最后，将加权超矩阵多次自乘得到极限超矩阵，见表8，用于分析所有元素对总目标的全局权重，即Q港口煤炭供应商评价的指标权重。

表7　加权超矩阵

元素　供应商S集团　Z集团　T集团基础能力煤矿数量　煤矿分布　集港能力柔性煤炭品种　煤炭储量基础能力煤矿数量　0.04　0.04　0.05　0.00　0.00　0.08　0.00　0.12煤矿分布　0.05　0.04　0.03　0.00　0.00　0.03　0.00　0.00集港能力　0.08　0.08　0.09　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00供货质量生产能力　0.16　0.08　0.10　0.00　0.00　0.31　0.00　0.42煤炭品质　0.09　0.10　0.10　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00煤炭价格　0.16　0.22　0.19　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00准时率　0.04　0.06　0.06　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00柔性煤炭品种　0.14　0.16　0.14　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00煤炭储量　0.07　0.05　0.07　0.00　0.00　0.27　0.00　0.00发展潜力市场信誉　0.10　0.10　0.07　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00信息化水平　0.03　0.04　0.05　0.00　0.00　0.17　0.00　0.00企业管理水平　0.05　0.04　0.06　0.00　0.00　0.03　0.50　0.23元素　供货质量生产能力　煤炭品质　煤炭价格　准时率发展潜力市场信誉　信息化水平　企业管理水平供应商S集团　0.14　0.04　0.01　0.01　0.06　0.05　0.40 Z集团　0.03　0.08　0.06　0.05　0.06　0.25　0.40 T集团　0.02　0.01　0.03　0.01　0.02　0.06　0.20基础能力煤矿数量　0.39　0.00　0.18　0.00　0.00　0.00　0.00煤矿分布　0.00　0.00　0.04　0.06　0.00　0.00　0.00集港能力　0.00　0.00　0.00　0.09　0.00　0.00　0.00供货质量生产能力　0.00　0.00　0.30　0.00　0.00　0.00　0.00煤炭品质　0.00　0.00　0.15　0.00　0.50　0.00　0.00煤炭价格　0.00　0.57　0.00　0.32　0.00　0.00　0.00准时率　0.00　0.00　0.00　0.00　0.13　0.00　0.00柔性煤炭品种　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00　0.00煤炭储量　0.00　0.00　0.00　0.29　0.00　0.00　0.00发展潜力市场信誉　0.00　0.00　0.23　0.00　0.00　0.00　0.00信息化水平　0.00　0.00　0.00　0.04　0.00　0.00　0.00企业管理水平　0.43　0.30　0.00　0.12　0.24　0.64　0.00

表8　极限超矩阵

元素　供应商S集团　Z集团　T集团基础能力煤矿数量　煤矿分布　集港能力柔性煤炭品种　煤炭储量发展潜力市场信誉　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05信息化水平　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02企业管理水平　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13元素　供货质量生产能力　煤炭品质　煤炭价格　准时率发展潜力市场信誉　信息化水平　企业管理水平供应商S集团　0.11　0.11　0.11　0.11　0.11　0.11　0.11 Z集团　0.12　0.12　0.12　0.12　0.12　0.12　0.12 T集团　0.08　0.08　0.08　0.08　0.08　0.08　0.08基础能力煤矿数量　0.07　0.07　0.07　0.07　0.07　0.07　0.07煤矿分布　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02集港能力　0.03　0.03　0.03　0.03　0.03　0.03　0.03供货质量生产能力　0.09　0.09　0.09　0.09　0.09　0.09　0.09煤炭品质　0.07　0.07　0.07　0.07　0.07　0.07　0.07煤炭价格　0.11　0.11　0.11　0.11　0.11　0.11　0.11准时率　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02柔性煤炭品种　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05煤炭储量　0.03　0.03　0.03　0.03　0.03　0.03　0.03发展潜力市场信誉　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05　0.05信息化水平　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02　0.02企业管理水平　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13　0.13

（4）评价结果分析。由表8，在12个二级评价指标中，企业管理水平所占的比重最大，达到13%；其次为煤炭价格，达到11%；生产能力、煤矿数量、煤炭品质、煤炭品种和市场信誉处于中间水平，在5%～9%之间；而煤矿分布、集港能力、准时率、煤炭储量、信息化水平的权重则相对较小。

将表8中各供应商的权重进行归一化处理得到S集团、Z集团和T集团三个煤炭供应商的相对优先权重:0.35，0.39，0.26。其中，备选供应商的优先排序依次是:Z集团、S集团、T集团。因此，对于Q港口来说，综合考虑各种因素的评价结果，可以优先选择Z集团作为主要煤炭供应商，建立长期供应链合作伙伴关系。

4　结语

港口作为海运煤炭供应链的重要节点，要为数量众多的煤炭供应商提供服务，其对煤炭供应商评价的科学与否直接关系到自身长远发展和供应链的稳定。本文基于对港口煤炭供应商评价基本情况和现存问题的分析，建立了由基础能力、供货质量、柔性和发展潜力4个方面组成的港口煤炭供应商评价指标体系。运用ANP方法，经过问卷调查与数据分析，以Q港口对S集团、Z集团和T集团3个煤炭供应商的评价为例，对港口煤炭供应商评价问题进行了实证研究，为港口煤炭供应商科学评价和战略合作伙伴关系的建立提供了理论依据。

［1］ 庞继芳，宋鹏.面向大型煤炭企业的物资供应商评价与选择研究［J］.华东经济管理，2015（29）

［2］ Dickson G W.An analysis of vendor selection systems and decisions［J］.Journal of Purchasing，1966（1）

［3］ Bharadwaj N.Investigating the decision criteria used in electronic components procurement［J］.Industrial Marketing Management，2004（33）

［4］ 林勇，马士华.供应链管理环境下供应商的综合评价选择研究［J］.物流技术，2000（5）

［5］ 陈春明.供应商选择评价指标体系研究 ［J］.学习与探索，2005（3）

［6］ Ghodsypour S H，O'Brien C.A decision support system for supplier selection using an integrated analytic hierarchy process and linear programming［J］.International Journal of Production Economics，1998（1）

［7］ 李壮阔，刘星.基于绿色供应链的有色金属供应商模糊综合评价［J］.统计与决策，2008（4）［8］ 刘刚.基于熵方法的供应商分类评价及分类管理策略［J］.系统管理学报，2010（6）

［9］ 谢道文，施式亮.基于云模型的煤炭企业物资供应商综合评价［J］.计算机工程与应用，2013（6）

［10］ 周茂春，谈娅.基于物资分类的煤炭企业供应商选择研究［J］.资源开发与市场，2015（2）

［11］ 张建平，王珍.基于合作博弈的电厂煤炭战略供应商的选择［J］.中国煤炭，2012（8）

［12］ 毕然，魏津瑜，刘曰波.基于网络分析法的信息化人才评价研究［J］.情报杂志，2008（1）

［13］ 周荣喜，马鑫.基于ANP-RBF神经网络的化工行业绿色供应商选择［J］.运筹与管理，2012（1）

Research on coal suppliers evaluation from ports perspective

Yuan Xumei1，Zhang Xu1，Yuan Jige1，2
（1.College of Economics and Management，Yanshan University，Qinhuangdao，Hebei 066004，China；2.Hebei Port Group Company Limited，Qinhuangdao，Hebei 066004，China）

Coal suppliers are the sources of coal supply chain.The port enterprise scientific evaluation of the large number of upstream coal supplier is the essential foundation for its own development and the supply chain's stability.Based on the problems existing in the current evaluation and the characteristics of port coal suppliers，the article establishes the evaluation index system and evaluation model on the strength of analytic network process.The paper makes an empirical analysis，verifies the validity of the model and provides a theoretical basis for port coal suppliers scientific evaluation.

coal suppliers evaluation，port，analytic network process，empirical research

TD-9

A

袁旭梅（1970-），女，河北保定人，教授，博士生导师，研究方向：物流与供应链管理，创新系统管理。

（责任编辑 张大鹏）

国家社会科学基金资助项目——基于供应链管理的现代煤炭港口发展模式研究（13BGL006）