基于熵权TOPSIS的供需网企业合作伙伴选择决策模型

台德艺，徐福缘，何建佳

（1.合肥学院 机器视觉与智能控制技术重点实验室，安徽 合肥 230601；2.上海理工大学 管理学院，上海 200093）

基于熵权TOPSIS的供需网企业合作伙伴选择决策模型

台德艺1，2，徐福缘2，何建佳2

（1.合肥学院 机器视觉与智能控制技术重点实验室，安徽 合肥 230601；2.上海理工大学 管理学院，上海 200093）

以多功能开放型企业供需网为研究对象，建立企业合作伙伴选择的决策模型.基于产品供需合作、技术供需合作、资金供需合作、管理供需合作、人才供需合作、信息供需合作等6因素构建企业合作评价指标体系；在此基础上，结合TOPSIS方法，建立基于权重系数的企业合作伙伴选择递阶层次评价模型；通过计算候选合作伙伴与各层次最优合作理想解的距离，确定候选合作伙伴的优劣排序.实证应用研究，验证了供需网企业合作评价指标体系构建的科学性，以及合作伙伴选择递阶层次评价模型的有效性和可操作性.

供需网；合作伙伴；决策模型；评价指标；熵权；TOPSIS

多功能开放型企业供需网（简称供需网）［1］是指以全球资源获取、全球制造、全球销售为特征，以提高企业综合能力为目标，相关企业之间由于多种“供需流”的交互作用而形成的开放式的多功能供需一体化动态网络模式.供需网模式主张企业间需进行多样性合作、包容性合作、充分开放性合作以及动态网络性合作.然而，从系统的观点来看，系统的产出要以必要的投入为前提，在既定的资源和系统目标等约束条件下，供需网企业不可能和所有的企业都成为合作伙伴.因此，选择合适的、优质的合作伙伴是维系整个供需网良性运作的纽带，是实现供需网管理的重要保障，不仅直接影响着供需网企业间合作的质量，同时也是整个供需网能否建立良好的合作伙伴关系以及稳定运行的关键.

近年来，学术界就供需网理论及实践展开了多方面的研究，但有关供需网企业合作伙伴选择决策的研究鲜有探讨.传统的合作伙伴研究大多针对如何提升供应链的绩效展开，围绕这一命题，国内外学术界提出了层次分析法［2］（Analytic Hierarchy Process，AHP）、模糊综合评价法［3-4］（Fuzzy Comprehensive Evolution，FCE）、数据包络分析法［5］（Data Envelopment Analysis，DEA）、基于人工智能的方法［6-7］等多种评价方法.文献［8］认为，上述方法无法反映决策过程中决策者对主观权重和客观权重的偏好程度，因此，提出了基于决策者信息偏好的合作伙伴选择决策模型.然而，正如文献［8］所提到的，合作伙伴选择决策问题的评选架构不仅涉及到成本和效益这两类相互冲突的评价指标，还涉及到诸多难以量化的不确定性因素，这些因素极易导致不相容互相竞争的情况，进而使得建立一个能够同时满足所有指标的方案变得异常困难.同时，供需网中的企业合作伙伴选择不局限于供应链内，它超出了供应链——在供需网中供应链作为一个节点而存在.因此，对合作伙伴的选择，还应探讨供应链跨链间合作伙伴的选择问题.有关这方面的研究，学术界还停留于基于供需网理论的供应链跨链间合作问题的探讨上.如文献［9］从产业集群的角度探讨供应链间的竞合关系；文献［10-11］从供需流的角度研究了供应链跨链间的合作优化问题；文献［12］则从网络拓扑的视角，探讨了供需网节点之间的合作决策问题，并针对完全合作和完全非合作分别建立其决策模型.

综上研究，并未能从整体上给出一个可资借鉴与测评，并能有效指导供需网企业合作伙伴选择实践的方案.供需网企业合作伙伴选择在本质上是一个基于供需流或信息的多目标、多指标综合优化的动态过程.它一方面受到诸多难以量化的不确定性因素的影响和制约.另一方面，合作伙伴的选择早已突破了地域和距离的限制，企业所需处理的信息更多，尤其当大量的合作活动是在网络的虚拟环境下进行时，合作伙伴选择的难度也变得更大.因此，本文首先在企业合作评价指标体系构建原则的指导下，建立了一个符合供需网特征的企业合作评价指标体系.在此基础上，结合熵权系数法和改进递阶层次TOPSIS法，对供需网企业合作伙伴选择进行评价，从而为供需网企业寻找合作伙伴提供一种有效的决策方法.

1 供需网企业合作评价指标体系

1.1 合作评价指标体系建立的原则

供需网企业合作评价指标体系是指为实现供需合作评价目的，由一系列反映供需合作各个层面的相关因素构成的评价指标集合.为保证评价结果的准确性、客观性，充分反映企业供需合作的实际情况，必须在系统分析基础上，从多个角度和层面来建立评价指标体系，并遵循以下几个基本原则［13-14］：

（1）系统性原则.在供需网环境下，系统性是指结合局部评价和整体评价，基于整体最优化的观点来构建合作评价指标体系，这样既能反映企业供需合作的历史业绩和现实状况，又能体现供需网企业的多功能合作能力和未来发展潜力.

（2）科学性原则.首先，合作评价指标体系既要客观实用，又能科学地反映企业之间的供需合作关系，充分明确评价指标之间的逻辑关系，尽量避免存在相互冲突的指标.其次，要合理控制指标体系的规模，指标体系过大、层次过多、指标过细将会降低评价指标的集中度；而指标体系过小、层次过少、指标过粗，则不能合理反映供需合作的实际情况.

（3）定性与定量相结合原则.定量指标应简单、具体，经计算可以得到实际的数据，并且能制定出明确的选择标准，量化的表述使指标体系的评价结果给人直观、清晰的印象.一些难以量化的、模糊的定性指标在合作评价指标体系中也不可缺少，这是由于定性的主观判断可以弥补定量指标难以涵盖和反映的模糊状态，使评价结果更具有导向性和综合性.所以，指标体系的构建应遵循定性与定量相结合的原则，且具有足够的灵活性，以便供需网企业能根据自身实际需求灵活选择.

（4）反映供需网及其企业基本特征的原则.首先，多功能合作充分体现在供需网企业供应和需求的介质上——以各种各样的形式存在，包括：产品、技术、资金、管理、人才、信息和企业文化等显性和隐性供需，由此更体现了企业之间供需合作伙伴关系，因而评价指标的设计要能反映出多功能合作的特点［14］.其次，充分开放性合作摒弃了供应链的“链内合作，链外竞争”的模式，从而将合作为主的概念更加突现出来，在建立指标体系时，尽量选择具有共性和代表性的评价指标.

1.2 合作评价指标体系的建立

根据上述基本原则，结合供需网的基本特征和企业的供需合作情况，本文设计了产品供需合作、技术供需合作、资金供需合作、管理供需合作、人才供需合作、信息供需合作等6个准则层指标.

（1）产品供需合作（B1）

该指标反映了原材料、半成品、产成品、服务等由供应方企业到需求方、消费者手中的整个过程的合作评价.其对应的子准则层指标包括：产品成本（B11），产品质量（B12），产品交货（B13），产品柔性（B14）；底层评价指标包括：产品相对成本（C1）、成本费用回报率（C2），质量体系（C3）、产品合格率（C4）、返工退货比率（C5），准时交货率（C6）、订货数量满足率（C7）、紧急订货比率（C8），产品数量柔性（C9）、产品时间柔性（C10）、产品品种柔性（C11）.

（2）技术供需合作（B2）

该指标反映了供需网企业之间生产经营方面的技术交流、研发方面的合作、企业和科研机构以及高校之间科研成果的转化等的合作评价.其对应的子准则层指标包括：技术研发能力（B21），信息技术应用（B22），技术售后服务（B23）；底层评价指标包括：技术研发费用率（C12）、技术销售比率（C13），服务响应速度（C14）、服务态度（C15），技术开发软件实施（C16）、管理信息系统实施（C17）.

（3）资金供需合作（B3）

该指标反映了供需网企业经营活动的资金流动、债权发行、相互持股等方面的合作评价.其对应的子准则层指标包括：盈利能力（B31），偿债能力（B32），资金交易（B33）；底层评价指标包括：投资报酬率（C18）、销售增长率（C19），资产负债率（C20）、速动比率（C21），资金付款方式（C22）、资金付款期限（C23）、资金付款额度（C24）.

（4）管理供需合作（B4）

该指标反映了供需网企业之间相互交流经营理念、管理方法、机制体制等方面的特点［13］.其对应的子准则层指标包括：管理水平（B41），企业信誉（B42），合作兼容性（B43）；底层评价指标包括：管理制度（C25）、经营理念（C26）、管理交流状况（C27），合约履行（C28）、企业形象（C29）、还贷信用（C30），管理体制兼容（C31）、企业文化兼容（C32）.

（5）人才供需合作（B5）

该指标反映了对供需网内部企业间人才流动方面的合作评价.其对应的子准则层指标包括：员工责任心（B51），员工满意度（B52），员工素质（B53）；底层评价指标包括：员工工作态度（C33）、员工忠诚度（C34），员工学历水平（C35）、员工培训重视程度（C36）、员工沟通能力（C37），员工工作环境（C38）、员工薪资水平（C39）.

（6）信息供需合作（B6）

该指标反映了供需网企业之间供需信息交互方面的合作评价.其对应的子准则层指标包括：信息安全性（B61），信息有效性（B62），信息完整性（B63）；底层评价指标包括：信息加密机制（C40）、数据库安全程度（C41），信息重复度（C42）、信息内容深度（C43）、信息及时性（C44），电子数据交换能力（C45）、数据丢失处理能力（C46）.

上述评价指标构成的供需网企业合作评价指标体系，如图1所示

图1 基于供需网特征的企业合作评价指标体系

2 基于权重系数的TOPSIS方法

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）是一种借助多属性问题的理想解和负理想解对评价对象进行排序，以逼近方式获取理想解的一种方法.在企业合作伙伴的选择评价中，最优合作理想解U+是从候选合作方案中虚拟出来的一个最佳方案，它的每个评价指标值都是决策矩阵中该指标的最优值；而负理想解U-则是虚拟的最差方案，它的每个评价指标值都是决策矩阵中该指标的最差值.在n维空间中，既靠近最优合作理想解U+又远离负理想解U-的方案就是候选方案中的最佳方案，并可以据此排定候选合作方案的优先次序.

设供需网企业合作评价指标体系中有m个候选合作伙伴，n个合作评价指标，并且每一个候选合作伙伴所对应的合作评价指标的评价数据，都可以从第三方集成供需信息管理平台获得，因而就构成了一个合作评价指标数据矩阵Y=(aij)m×n，aij表示第i个候选合作伙伴对应的第j个合作指标的评价数据，即：

指标数据的规范化.一般而言，各评价指标的量纲不同，数据之间不能直接进行比较，所以必须对评价指标数据矩阵进行规范化.

自1948年，美国数学家香农（Shannon）第一次将熵（Entropy）的概念引入到信息论中，信息熵现已在通讯工程、管理科学乃至社会经济等领域得到广泛的应用［15-16］.熵是对系统状态不确定性的一种度量，熵越大越乱，则已知的信息越少；反之，熵越小越集中，则已知的信息越多.信息熵定义为：

式中j表示第j列（即第j项）评价指标.

若某项评价指标的熵值越大，指标的变异程度则越小，表明该项评价指标对供需合作的影响程度也越小，进而计算评价指标差异性系数gj：

加权规范矩阵的构造.由于各评价指标的重要性不同，所以应考虑各指标的权重，既可以是主观权重，也可以是客观权重.将规范化后的指标数据矩阵加权，构造加权规范化矩阵.

即：

确定最优合作理想解U+、负理想解U-.理想解的集合为：

负理想解的集合为：

计算距离.计算各候选合作方案到理想解和负理想解的距离，方案与理想解U+的距离为：

方案与负理想解U-的距离为：

相对贴进度的确定［20］.候选方案到理想解和负理想解的相对贴进度为：

针对合作评价指标多层次划分的特征，使用递阶层次评价模型对综合指标进行评价.递阶层次评价模型是建立在单层次评价模型基础上的，单层次评价模型的结果是由候选合作方案对于上一层次评价指标的相对贴近度组成的决策矩阵.此时考虑上一层指标的主观权重，决策矩阵B∗和主观权重W∗合成为合作评价结果向量T∗.

根据合作评价结果向量的数值大小即可确定候选合作伙伴的优劣排序［19-20］.

3 应用实例

近期，企业M收到总公司指派的地铁空调风机项目订单.为了更好地完成订单，企业决策者决定寻求新的供应合作伙伴，以提高企业的经营效益.企业M在第三方集成化供需信息管理平台上发布需求信息，得到了4家零部件供应厂商的合作意向反馈，将他们列为候选合作伙伴，分别表示为F，G，H，K.

企业M在相关信息平台上可获取这4家候选供应厂商在实际交易中的合作评价数据，从而能够确定他们所对应的底层评价指标的客观权重.现以管理供需合作（B4）为例，其对应的子准则层指标及底层评价指标的原始评价数据如表1所示.

（1）一次递阶层次评价

指标数据的规范化.根据式（2），对底层评价指标数据进行规范化，得到规范化后的矩阵A为：

评价指标熵权的确定.根据式（3）至式（6），计算底层评价指标的熵权向量W为：

构造加权规范化矩阵.根据式（7），得到规范化矩阵B为：

确定最优合作理想解U+、负理想解U-.管理供需合作（B4）所对应的这8个底层评价指标都是效益型指标，即值越大越好，所以最优合作理想解U+、负理想解U-分别为：

计算距离.分别计算4家候选供应厂商对应于管理供需合作（B4）与管理水平（B41）、企业信誉（B42）、合作兼容性（B43）等子准则层指标的相对贴近度，如表2所示.

表1 管理供需合作指标的评价数据

表2 子准则层指标相对贴近度

（2）二次递阶层次评价

设准则层指标管理供需合作（B4）所对应的管理水平（B41）、企业信誉（B42）、合作兼容性（B43）的主观需求权重为：

根据式（7），构造子准则层指标的主观权重加权相对贴近度矩阵：

从而，可以计算求得这4家供应厂商对于管理供需合作（B4）的相对贴近度为：

（3）最终确定合作伙伴

按照上述过程，同理可分别就产品供需合作（B1）、技术供需合作（B2）、资金供需合作（B3）、人才供需合作（B5）、信息供需合作（B6）等指标对候选供应厂商进行评价（计算过程略），其评价的相对贴近度结果如下：

则得到最终决策矩阵B∗：

使用层次分析法确定准则层指标的主观需求权重W∗（计算过程略）.

合作评价结果向量T∗=W∗×B∗，得：

由合作评价结果可知，对供应厂商K的评价是最好的，供应厂商F和H次之.所以企业M应选择和供应厂商K进行供需合作，将企业F和H作为潜在合作伙伴，这样不仅可以更好地完成总公司的订单，还能建立完善的多功能供需合作关系，在产品、技术、资金、管理、人才、信息等方面展开合作，以建立可持续的合作伙伴关系.

4 结束语

企业合作伙伴的选择是供需网管理模式的一项重要内容.本文依据供需网及其合作的特点尝试建立供需网企业合作伙伴选择决策模型，在建立供需网企业合作评价指标体系的基础上，结合熵权系数法和递阶层次TOPSIS评价方法对具有供需网特征的企业合作伙伴的选择进行决策分析，取得了较为满意的结果.此模型可为管理者提供有益的决策参考.

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Decision Model of Partner Selection for SDN Enterprises Based on Entropy-weighting TOPSIS

TAI De-yi1，2，XU Fu-yuan2，HE Jian-jia2
（1.Key Laboratory of Machine Vision and Intelligence Control Technology，Hefei University，230601，Hefei，Anhui，China；2.School of Management，University of Shanghai for Science&Technology，200093，Shanghai，China）

Focusing on the partner selection of supply and demand network of enterprises with multifunction and opening characteristics（SDN），a cooperative partner selection decision model was established.Six factors were taken into account to build an evaluation index system for partner selection，including supply and de⁃mand cooperation of product，technical，capital，management，talent and information.Combined with TOPSIS method，a hierarchical evaluation model for partner selection based on the weight coefficient was established，which can determine the merits of the candidate partners sorted by calculating optimal distance from the ide⁃al solution between the candidate partners and cooperation at all levels.The index system and evaluation mod⁃el have been tested by a practical case，which has been verified not only the scientific of the partner selec⁃tion evaluation index system，but also valid and operabile for the hierarchical evaluation model for partner se⁃lection of SDN enterprise.

SDN；cooperative partner；decision model；evaluation index；entropy weight；TOPSIS

C 931

A

2095-0691（2015）01-0011-08

2014-09-27

国家自然科学基金资助项目（71171135）；安徽省自然科学基金资助项目（1308085MG106）；安徽省软科学重点资助项目（1302053060）；上海理工大学博士启动项目（1D-10-303-002）；上海理工大学人文社会科学研究项目（12XSY09）

台德艺（1974- ），男，安徽霍邱人，博士生，副教授，研究方向为系统工程、企业供需网及其管理.