化工企业供应链网的协同评价模型

田得金，卫柯丞，许娟娟，吉旭（四川大学化工学院，四川 成都 610065）



化工园区

化工企业供应链网的协同评价模型

田得金，卫柯丞，许娟娟，吉旭
（四川大学化工学院，四川 成都 610065）

摘要：目前对于供应链网的协同性评价研究主要局限在单一核心供应链模型难以全面评价具有网络结构的企业与供应链的协同性，且在化工企业供应链网的协同性评价方向少有报道。为了解决这个问题，提出了面向多节点无核心的供应链网结构模型。并根据化工企业的特性，从工业代谢平衡、企业竞争力、契约执行力和信息交互能力等方面建立了适用于化工企业供应链网协同评价模型体系，同时定义了工业代谢平衡度、企业竞争力评价指数、契约执行度等指标，给出了各指标的计算公式。通过对供应链网的结构体系的分析，给出了合作型、竞争型和混合型供应链网基本构型的评价模型。最后以煤化工行业为例，对煤化工行业供应链网结构分析，并应用评价模型计算，通过结果分析证实了面向供应链网协同评价模型的可行性和准确性。

关键词：供应链网；协同评价；煤化工；工业代谢平衡

全球化竞争条件下，化学工业企业必须在环境要求高、供需不均衡和成本上升的背景下寻求发展，“园区化、一体化、智能化和清洁化”成为行业重要的发展方向，其理论研究与实践已取得了显著进展[1-3]。但在建设化学工业园区实践中，由于某一/几个企业的经营出现困难或调整经营目标，可能导致园区业务整合度下降或不稳定，使园区发展困难。为解决这一问题，需进一步完善供应链模型，尽早发现并解决供应链运行中存在的风险与不确定性。因此，本文将对化学工业面向供应链的协同评价模型展开研究。

1 供应链网概念的提出

供应链网（supply chain，SC）概念自20世纪80年代末提出，所关注的对象涵盖到整个物料“运动”过程的价值链包含原材料供应商、生产商、分销商、运输商和客户等，产品是供应链的核心。随着企业价值多元化以及供应链管理水平提升，供应链从线性的“单链”成为非线性的“网链”，但仍以单一核心企业为中心。如图1所示。

图1 单一核心企业的供应链模型

对有复杂产品结构和物料交联的化工企业群，上述供应链模型很难建立稳定闭环的物料代谢平衡，并难以建立其决策优化模型。如图2所示的是基于神华、兖州矿业、中煤能源等煤化工企业综合分析得到的产业链，对于这种产业链网结构的形式就很难选定唯一的中心企业建立一个能涵盖煤资源、工业生产、消费和环境因素在内的、单一核心的供应链模型[4]。

在绿色可持续发展原则下，化学工业发展需综合自然、产业和社会发展目标[5]，以“资源-产成品-消费-废弃物-再生资源”为线索，建立面向多节点企业群的供应链网模型，如图3。

所谓供应链网（supply chain network，SCN），是由一些对产业发展起重要作用的关联性企业及其他实体所构成的纵、横相连的企业群。在供应链网中，资源、加工、市场和环境等要素组成相互关联又独立的节点，节点间以契约方式连接，包括合作型、竞争型，或既合作又竞争的多种耦合关系，供应链网通过优化产品结构、原料选择、工艺路线实现资源与能源平衡，并整合市场供需以及物流实现供应链网整体经济效益最优和环境影响最小，并有良好的抗风险能力。供应链网无确定的核心企业，强调整体性和节点企业间的协同合作，稳定可靠的协同性是关键。

图2 煤化工产业链示意图

供应链网协同就是对于供应链网内的节点企业以整体效益最优，通过共同决策、信息共享、以及合理竞争和效益分配等协作手段，从而使得整个供应链网内的企业都协同发展。对于供应链网的协同性效果的评价，需要建立一种系统的评价模型来进行评估。以往的大量的研究主要是针对单一核心的供应链协同性评价。张令荣[6]基于协同的机理分析，提出了从商流、物流、资金流、信息流、资金流等五个层面评价了与上下游企业之间的协同性。ANBANANDAM等[7]基于图论的方法高提出了从管理层的承诺、信息共享、供应链合作伙伴之间的信任等关键变量构建了衡量零售商和制造商协同程度的模型。对于供应链网的协同性评价研究中，更多的是对供应链网的绩效以及网络的整合能力进行了分析评价，但是供应链网的协同评价的研究较少。王承娜[8]采用了网络 DEA方法对供应链网系统的管理水平和效率进行了分析。但是文中评价指标较少，不能全面系统地评价整个供应链网的协同绩效。孙文芳[9]将供应链网络体系置于耗散结构的理论框架之内进行整合，从而建立起模糊突变级数评价模型，评价供应链网的整合能力。RAMANATHAN[10]通过对真实数据的模拟，建立模型对供应链网的协同性能进行了评价分析，为供应链协同的建立提供决策支持。作者建立起了完整评价体系，但该模型对于化学工业的适用性还有待研究。

图3 面向多节点企业无核心的供应链网模型

本文基于对供应链网协同性评价研究的不足和化学工业的特点，将从更微观的元素工业代谢平衡、企业竞争力、契约执行力和信息交互能力等方面建立供应链网的协同评价模型，对供应链网进行了系统的评价。

2 面向供应链网的协同评价模型

供应链协同研究一直是国内外学术研究的热点[11-13]，但对供应链网的协同研究尚不深入。并且研究成果对化学工业不具针对性，不能满足化学工业供应链网协同评价的需要。鉴于此，本文将结合化学工业特点，从以下几个方面建立化学工业面向供应链网的协同评价模型。

2.1 供应链网的工业代谢平衡度

工业代谢是1988年AYRES等[14]为研究制造过程中原料与能源流动对环境的影响而提出的，分为产品代谢和废物代谢。产品代谢以产品链为主线实现其价值转化。废物代谢以废物链为主线，即一个过程的废物成为另一个过程的原料，并转化为有价值的产品。随着废物链延伸，废物被价值化，产品链相应延长。在供应链网内，产品代谢和废物代谢同时存在且交叉融合[15]。本文以化学元素在供应链网内的有效利用率来表征供应链网的工业代谢平衡度。以图4为例。

图4 工业代谢平衡图

设Ei为以元素i所表征的供应链网工业代谢平衡度，模型如式(1)。

式中，对元素i，Vi为输入物流分量，Pi为产品流量，Bi为副产品，Wi为生产过程的废弃物排放分量，ηPi为产品消费后的废弃率，ηBi为副产品消费后的废弃率，Ri为元素i的资源化回收量，

如果系统有n种关键代谢元素，则供应链网的综合工业代谢平衡度E如式(2)。

由式(1)，提升供应链网的工业代谢平衡度可以通过减小Bi、Wi、ηPi、ηBi等实现，同时废弃物资源化也是重要途径，即提升Ri。

2.2 企业竞争能力评价

供应链网能否稳定运营，取决于网内企业是否处于健康发展轨迹，并拥有竞争力。若企业自身发展能力出现问题，或与供应链网的产业融合度下降，将造成工业代谢失衡。因此企业竞争力评价应包括企业发展能力评价和企业面向供应链网的产业关联度评价。

2.2.1 企业发展能力评价

度量单一企业发展能力，财务上可以选择营业收入、偿债能力、盈利能力、资产质量、资本收益等指标，同时也从产品差异化、人力资源、研发投入等方面判断其持续的增长能力。而供应链网内的企业，除上述指标外，有必要结合供应链网的特定属性进行综合判断。模型如式(3)。

式中，Fa为企业发展能力指数，m为市场关系，d为决策能力，o为运营优势，k为网络支持，g为财务盈利能力。

2.2.2 企业面向供应链的产业关联度评价

处于产品代谢链或废物代谢链中的企业与供应链网存在产业关联度，同时其经营灵活性也会受到一定制约。企业面向供应链网的产业关联度评价模型如式(4)。

式中，Fb为企业产业关联度指数，c为产品及服务的符合性，v为业务黏度，r为交付可靠性，s为业务柔性，p为客户满意度。

2.2.3 企业基于供应链网的竞争能力评价

综合企业发展能力以及与供应链网的产业关联性，评定企业基于供应链网的竞争能力，如式(5)，其中Fi为企业i的竞争能力指数。

评价企业竞争能力，要注意以下几个方面。①供应链网的工业代谢平衡是评价Fi的约束条件。②业务集成是供应链网的基本特点，有助提升业务黏度和交付可靠性，也会限制业务灵活性，在模型中即是目标函数也是约束条件。③市场和资源供给的稳定性，以及与网外企业的竞争性是模型必须充分考虑的因素[16]。

另外，在完全的竞争性市场中，价格比较是评价企业竞争力的重要方法。价格比较包括与市场上相同产品的比较以及与竞争性产品的价格比较，同行成本比较和竞争性产业的成本比较等。对煤化工产业，石油、天然气以及页岩油气的价格是影响行业经营的重要因素。

2.3 供应链网的契约执行力评价

供应链网内，企业运营需符合供应链网的整体利益，同时也必须满足投资人对经济效益的要求。这两个目标可能存在冲突，严重时会危及供应链网正常运行，需要对供应链网的契约执行力进行评价，而企业竞争力是契约执行力最重要的影响因素。

以契约执行度Pni表示企业i在n个竞争者中表现出来的契约执行力，给出Pni计算模型如式(6)。

式(6)分母为n个竞争者的最大竞争能力值，竞争者可以是网内企业，也可以是网外企业，当企业i具有最大竞争能力时，Pni= 1。若以Pn表示整个供应链网的契约执行度，则Pn值取决于各节点企业间的相互关系。图5是供应链网的三种基础结构图，包括合作型、竞争型和混合型。

合作型结构Pn计算如式(7)。

竞争型结构Pn计算如式(8)。

图5(c)所示的混合型结构Pn计算如式(9)。

因为企业的竞争性水平随经营环境或企业自身状况发生变化，有动态属性，因此供应链网及节点企业的契约执行度均具有动态性。

2.4 供应链网的信息交互能力

信息交互能够实现供应链网的企业之间的信息共享和信息互补，消除信息孤岛，加速整个供应链网的资金流、物流、知识的传递和传播。同时良好的信息交互能力，能够消除供应链网中的“牛鞭效应”，提高网内企业的运营绩效，从而实现供应链网的协同管理。

图5 供应链网的基本结构模型

信息集成对化学工业企业经营集约化的意义有大量研究[17-18]。进入21世纪后，网络系统与物理系统深度融合，形成资源、信息、实体和人相互联接的网络物理系统（CPS）[19]。CPS支持系统内生产要素诸元间自动传递信息，从而实现产业面向供应链网全生命周期的整合与优化，据预测，基于CPS的过程融合，可提高生产效率30%[20]。图6是一种化学工业面向供应链网的 CPS架构，具有自我感知、自我判断、自我调节，以及自我控制功能，是一个智能化的平台。该架构基于云计算，将信息集成扩大到供应链网全域，强调网络系统与物理系统融合以及供应链网的协同。

图6 面向供应链网的物理网络系统

CPS对供应链网协同性的影响主要通过产业融合度和契约执行力体现。信息交互能力评价涉及定量和定性两方面，定量可从信息化投入和业务覆盖面进行评价，定性可采用德尔菲法进行专家评判，同时建立基于专家经验和专家评判的模型库[21]。信息化的投入度In如式(10)。

式中，Ii为企业i信息化的建立的投入，Ri为营业收入。总之，对供应链网进行协同评价，可以支持更科学地规划和运营管理供应链网。在化学生态工业园区规划阶段就科学地选择入园企业，另外还可以对供应链网运营过程进行动态测评，尽早发现风险并及时应对。

3 案例应用

以图2煤化工供应链为例，建立图7所示的供应链网结构，其中石化行业是竞争对手。对煤化工供应链网分析如下。

3.1 工业代谢平衡度分析

计算特定的煤化工供应链的工业代谢平衡度，首先是选定关键元素，然后跟据网内企业的产品结构、工业路线、装置运营状况等建立模型，并进行计算。本文按公式(1)计算中日美三国碳元素的工业代谢平衡，结果如表1所示。

研究CO2排放可有多个角度[22]，而碳工业代谢平衡度是对化石能源在一次消费中碳的资源化利用率进行评价。表1中反应的是宏观环境中整个国家层面的碳代谢的情况，其中碳的代谢平衡度计算是以化石能源和二氧化碳中碳元素为核心元素依据公式(1)计算得出的。可以看出中国的碳工业代谢平衡度为0.3左右，低于美日两国。这是因为我国的低碳技术尚有一定差距，同时少油多煤的能源结构也是一大原因。

图7 煤化工供应链网结构

表1 碳元素工业代谢平衡度

提高碳元素工业代谢平衡度，可从供应链网入手强化碳的资源化利用。谢和平等[23]将CCU技术融入供应链网，以氯化镁矿化CO2联产盐酸和碳酸镁，或固废磷石膏矿化CO2联产硫基复合肥，开拓了一条把CO2废物代谢与高附加值产品代谢结合并提升总体经济效益的途径。事实上2009年以来中国的碳工业代谢平衡度正不断改善中，如图8。

3.2 企业竞争能力评价

由于篇幅所限，不对模型(3)、(4)进行全模型讨论，仅从技术经济层面进行分析。有专家研究认为：煤化工与石油炼化行业在汽柴油、甲醇和烯烃等产品上构成竞争型关系，原油价格、煤价同煤化工行业的竞争力有显著的关联性[24]。

本文采用遗传算法加 BP人工神经网络（GA-BP）对煤化工企业毛利润率进行测算。选择原油价格、煤炭价格和煤炭产量为输入层，毛利润率为输出层。表2为中煤能源2012年1季度到2015年 1季度的经营业绩数据及当期原油价、煤价和煤产量数据。前10组数据为训练值，后3组为预测值。

图8 中国碳元素工业代谢平衡度

表2 煤化工企业毛利润率基于GA-BP预测

结果显示，平均预测误差为3.44%，误差标准差为0.92%。虽然训练数据组数较少，但得到了理想的分析预测结果，且预测精度稳定。

对中国神华和兖州煤业进行同样分析，结果相近，证明原油价格、煤价和煤产量与煤化工企业盈利能力有强相关性。图 9是国内三家典型煤化工企业和两家石油炼化企业 2006年以来毛利润率随年份的变化图。由图可见，煤化工毛利润率呈逐年下降趋势，这与煤化工产能过剩有关。两家石油炼化企业的毛利润则相对稳定。

从图9中，可以看出在煤化工企业中，中煤和神华的毛利润率优于兖州煤业，且盈利能力更稳定。这是与神华具有更强的产业链协同能力有关，表 3反映的是神华集团和兖州煤业的产业结构对比。曹湘洪[24]认为发展煤化工应与石油行业在资本领域深度合作，其本质是提升供应链网的产业融合度，从而改善企业财务盈利能力和抗风险能力。

由分析知：原油和煤价对煤化工的竞争力影响显著，据此以原油和煤价简化其竞争能力评价模型，模型如式(11)，函数关系可数字拟合得到。

式中，Pcoal为煤价，Poil为油价，Qcoal为原煤产量。

3.3 供应链网契约执行力评价

图9 煤化工企业毛利润率

表3 中国神华与兖州煤业产业对比

分析供应链网契约执行力，需选择核心节点企业对网络进行切割，形成独立的子网。以汽柴油和烯烃为核心节点进行切割，图10为简化图。

图10 供应链网支线切割图

图10中的Pc、Pb等分别为煤供应、拔头等节点对应的契约执行力，按公式(6)计算，图10(a)、(b)所对应供应链子网的契约执行力，如式(12)、式(13)。

整个供应链网的契约执行力评价如式(14)。

式中，Pta为子网a的契约执行力，Ptb为子网b的契约执行力，P为供应链网的契约执行力，n为供应链网最大的独立子网数。

通过公式(6)计算，神华集团、兖州矿业、中煤能源的契约执行力分别为1、0.53和0.88。说明神华集团的供应链网的协同作用优于兖州矿业。

3.4 信息交互能力

在信息交互能力的定量计算中，可以从企业各自的信息化的投入情况和业务信息化的覆盖面来计算。通过信息化投入的计算，神华集团在信息化建中的投入度为0.25%，而兖州煤业和中煤集团在在信息化的投入分别为0.16%、0.19%。由于神华集团信息的投入度较高，促进了集团供应链网内企业之间的信息交互能力，增强了集团内供应链网的协同性，从而使企业维持在一个较高的毛利润率水平。而对于供应链网企业间的定性评价可以采用5种指标体系：信息开放程度、信息的敏捷度、信息共享价值、信息的准确度、信息内容强度。应用德尔菲专家评判对供应链网的信息交互能力进行评价。

4 结 论

本文从工业代谢平衡、企业竞争力、契约执行力和信息交互能力等方面对煤化工企业供应链网的协同性进行了系统的评价。该模型也适用于煤化工以外的其他化工行业，如石油化工等。就化工企业供应链网而言，清洁化、资源利用的高效化俨然已成为煤化工、石油化工和其他化工行业的严格的约束条件，而工业代谢正表征了这种供应链网资源协同的利用效率。同时，随着整个化工行业的产能过剩，化工行业市场竞争不断的加剧，企业本身的竞争能力和在供应链网中的契约执行度，成为了衡量化工企业在供应链网协同性表现的关键点。在云计算和大数据的技术背景下，信息交互能促进化工企业供应链网之间信息流、资金流、物流，以及基于大数据知识挖掘的知识流的快速、高效的传递，实现供应链网的协同。而传统的化工企业的信息化投入较少[25]，整体信息交互能力不强，所以无论在煤化工企业，还是在其他化工行业，信息化交互能力已成为制约企业协同的重要影响因素。

随着绿色化学系统边界的不断扩大，原子经济性、无副产物和废物零排放不仅是煤化工行业，也是整个化学工业的发展方向。但如果只是考虑选择更高转化率的化学合成途径，只是实现工艺过程间或厂级的能量及物料集成，已难以满足需要。必须着眼于整个化学工业领域，建立从原子水平到系统水平、覆盖全生命周期的经济与环境效应的综合平衡[26]，也就是由热力学平衡、过程集成到“供应链网”整合。而最新的技术发展和企业供应链整合能力为“供应链网”整合奠定了坚实基础。但是原单一企业核心的供应链模型难以全面评估企业与供应链的协同性，因此，本文基于化学工业原子级的平衡特性，以及其技术经济特性，提出了化学工业面向多节点无核心的供应链网结构模型。进而从工业代谢平衡、企业竞争力、契约执行力和信息交互能力等方面研究了供应链网协同评价模型体系，定义了工业代谢平衡度、企业竞争力指数、契约执行度等指标，给出了计算公式。并讨论了合作型、竞争型和混合型三种供应链网基本构型的评价模型。在案例分析中，分析了整个国家层面上的碳代谢平衡，可以得知与其他发达国家相比，中国的碳有效利用率还有很大的提升空间，这也说明对于中国能源企业的供应链网的发展还需要作进一步的优化，以提升其协同能力。最后本文以煤化工行业为例，建立其供应链网评价模型，计算了中煤、神华与兖州矿业等企业的盈利水平，分析了企业产业结构，计算得到企业契约执行力，评估了企业供应链网协同能力。以此展示面向供应链网协同评价模型的应用模式，并证明该评价模型的可行性。

参考文献

[1] 王树坤，陈国华.化工园区产业链风险评估方法及应用研究[J].高校化学工程学报，2014，24（5）： 1097-1105.

[2] 胡山鹰，陈定江，金涌，等.化学工业绿色发展战略研究：基于化肥和煤化工行业的分析[J].化工学报，2014，65（7）：2704-2709.

[3] 王基铭.石化工业节能减排与低碳发展[J].当代石油化工，2010，189（9）：1-5.

[4] 田亚峻.中国煤化工现状与发展思考——写在十三五之前[J]，煤化工，2014，175（6）：1-8.

[5] 金涌，魏飞.循环经济与生态工业[J].中国有色金属学报，2004，14（5）：1-12.

[6] 张令荣.供应链协同度评价模型研究[D].大连：大连理工大学，2011.

[7] ANBANANDAM R，BANWET D K，RAVI S.Evaluation of supply chain collaboration： a case of apparel retail industry India [J].International Journal of Productivity and Performance Management，2011，60（2）：82- 98.

[8] 王承娜.基于网络 DEA方法的供应链网络绩效评价研究[D].长沙：中南大学，2012.

[9] 孙文芳.基于耗散结构的供应链网分形整合的熵评价模型研究[D].成都：西南交通大学，2010.

[10] RAMANATHAN U.Performance of supply chain collaboration——a simulation study[J].Expert Systems with Applications，2014，41（1）：210-220.

[11] MIN Hokey，ZHOU Genguo.Supply chain modeling： past，present and future[J].Computers Industrial Engineering，2002，43：231-249.

[12] 李萧，黄英燕，钱存华.供应链系统的可靠性分析[J].计算机与应用化学，2011，28（7）：880-883.

[13] 张翠华，任金玉，于海斌.供应链协同管理的研究进展[J].系统工程，2005，23（4）：1-6.

[14] AYRES R U.Industrial metabolism：theory and policy [C]// ALLENBY B R，RICHARDS D J, eds.The Greening of Industrial Ecosystems.Washington，DC： National Academy Press，1994.

[15] 周哲，李有润，沈静珠，等.煤工业的代谢分析及其生态优化[J].计算机与应用化学，2001，18（4）：193-198.

[16] 金涌，陈丙珍.以功能储备补足资源储备——甲醇战略储备替代1/10-1/5的石油战略储备[J].中国工程科学，2008，10（11）：4-6.

[17] 成思危.依靠过程系统工程促进企业经营集约化[J].现代化工，1998，7：1-5.

[18] 杨友麒，姜晓阳.化学工业两化融合发展与过程系统工程——我国化学工业两化融合的发展战略[J].现代化工，2009，29（11）：9-13.

[19] RAINER D，ALEXANDER H.Industrie 4.0：hit or hype? [J].Industrial Electronics Magazine，2014，8（2）：56-58.

[20] BRAMBLEY S.Bronze skies and industry 4.0 [Industry 4.0：The future of automation industry][J].Electrical Review，2013，246 （11）：34-36.

[21] 周剑，陈杰.制造业企业两化融合评估指标体系构建[J].计算机集成制造系统，2013，19（9）：2251-2263.

[22] 王少剑，刘艳艳，方创琳.能源消费 CO2排放研究综述[J].地理科学进展，2015，34（2）：151-164.

[23] 谢和平，谢凌志，王昱飞，等.全球二氧化碳减排不应是 CCS，应是CCU[J].四川大学学报（工程科学版），2012，44（4）：1-5.

[24] 曹湘洪.实现我国煤化工、煤制油产业健康发展的若干思考[J].化工进展，2011，30（1）：80-87.

[25] 李俊杰，崔玉华.加强信息化建设，助力企业管理[J].化工进展，2012，31（s2）：76-82.

[26] 龚俊波，杨友麒，王静康.可持续发展时代的过程集成[J].化工进展，2006，25（7）：721-728.

第一作者：田得金（1991—），男，工学硕士。联系人：吉旭，副教授。E-mail jxhhpb@163.com。

中图分类号：TQ 086

文献标志码：A

文章编号：1000-6613（2016）07-2285-08

DOI：10.16085/j.issn.1000-6613.2016.07.049

收稿日期：2015-10-08；修改稿日期：2016-01-13。

基金项目：国家自然科学基金项目（51473102）。

The coordination evaluation models of supply chain network for chemical enterprises

TIAN Dejin，WEI Kecheng，XU Juanjuan，JI Xu
（School of Chemical Engineering，Sichuan University，Chengdu 610065，Sichuan，China）

Abstract：At present，the key study of the coordination of supply chain（SC）is the single-core SC model.However，it is difficult to evaluate the coordination of supply chain by the single-core SC model comprehensively，and the coordination evaluation models about chemical industry are rarely presented.In order to solve the above problems，the supply chain network（SCN）model facing multi-nodes with no-core was proposed.Further，according to the characters of chemical industry，the SCN coordination evaluation models were discussed based on the balance of industrial metabolism，the competitiveness of enterprises，the ability of contract execution and the ability of information interaction.The degree of industrial metabolism balance，the index of enterprise competitiveness and the index of contract execution were defined，and their computational formulas were also offered.Analyzing the SCN structural system，the evaluation models for cooperation SCN type，competition one and cooperation-competition one were studied.Finally，as an example，the SCN models of coal chemical industry were illustrated to show the feasibility of the above models by using the evaluation models.

Key words：supply chain network；coordination evaluation models；coal chemical industry；industrial metabolism balance