基于改进熵值法的制造业供应链绿色度评价

摘 要：本文针对现制造业供应链绿色度评价现有评价方法中存在的评价结果与实际相差较大的问题，引入改进熵值法，对制造业供应链绿色度评价方法进行设计和研究。从多方面综合考虑，选择制造业供应链绿色度评价指标，建立评价体系。基于改进熵值法构建评价模型。对标度映射，完成绿色度等级划分与绿色度评价。对比试验证明，本文评价方法所得评价结果更接近实际，可为制造业未来发展提供可靠依据。

关键词：改进熵值法；制造业供应链；绿色度

中图分类号：F 272 " " 文献标志码：A

随着对环境问题关注度不断提高，绿色供应链管理已成为制造业发展的重要趋势。然而，如何有效评估制造业供应链的绿色程度却是一个具有挑战性的问题。作为全球经济的重要支柱，制造业供应链的绿色化程度直接影响全球的环境质量[1]。为了推动制造业供应链的绿色发展，必须建立一套有效的绿色度评价方法，以量化供应链的环保水平。制造业供应链绿色度评价的必要性不容忽视。通过评价供应链的绿色度，企业可以明确自身的环保优势和不足，从而制定出更符合可持续发展目标的发展策略。在环保日益受到重视的趋势下，实施绿色供应链管理的企业将更具竞争力[2]。通过评价供应链的绿色度，企业可以发现并解决潜在的环境问题，从而提高产品质量和客户满意度。同时，通过对供应链的绿色度进行评价，企业可以了解到各环节的资源利用情况和环境影响，从而优化资源配置，提高生产效率。为了实现制造业供应链的绿色化，需要采取一系列有效措施。本文将基于改进熵值法，探讨制造业供应链绿色度评价方法，旨在为制造业供应链的绿色化提供指导。

1 建立制造业供应链绿色度评价指标体系

在全面推进绿色制造的背景下，制造企业需要从原有成本驱动的粗放式增长方式向创新驱动、绿色优先的集约化增长方式转变，需要不断提高企业综合效益来保持企业的持续竞争力。本文以企业绿色发展战略为基点，结合绿色供应链的发展现状和特点，从发展可持续性、运作与管理、环境发展3个方面构建适合企业实际的供应链绿色度评价体系，具体见表1。

应确保所选指标可以被可靠地收集、测量和监测。指标应具备可操作性，可以通过现有或可行的监测方法进行数据收集，并且产生的数据具备科学意义，进而进行评价指标设计。

第一，资源消耗。资源消耗评估供应链在制造、运输和储存等环节的资源消耗情况，包括能源、水和材料等[3]。在实际应用中可以通过公式（1）对资源消耗进行量化。

W1=S/（LN+LC+LS） （1）

式中：W1表示资源消耗量化指标；S表示生产总值；LN表示能源消耗量；LC表示材料消耗量；LS表示水资源消耗量。

第二，环境污染。环境污染评估供应链在各过程中的环境污染情况，包括废弃物排放、噪声污染和化学品使用等。可通过公式（2）对环境污染指标进行量化。

W2=（Lf+Pz+Lh）/S （2）

式中：W2表示环境污染量化指标；Lf表示废弃物排放量；Pz表示噪声污染强度；Lh表示化学品使用量。

第三，可持续性。可持续性评估供应链在环境、经济和社会等方面的可持续性，包括环保技术的使用、社会责任的履行等。可以通过公式（3）对可持续性进行量化。

W3=（ηh+ηs）/S （3）

式中：W3表示可持续性量化指标；ηh表示环保技术使用率；ηs表示社会责任履行率。

第四，信息透明度。信息透明度评估供应链在信息公开、数据共享等方面的表现，包括企业环境信息披露的完整性、透明度等[4]。信息透明度的量化可以通过打分的形式进行量化评价，并在此基础上进一步得出信息透明度的量化指标计算公式，如公式（4）所示。

W4=（Dq+Tt）/Zx （4）

式中：W4表示信息透明度量化指标；Dq表示企业环境信息披露完整度；Tt表示透明度得分；Zx信息披露总数。

第五，供应商环境管理。供应商环境管理评估供应商在环境管理方面的表现，包括环境管理体系的建立、环保措施的实施等[5]，如公式（5）所示。

W7=（ηg+ηc）/Zg （5）

式中：W7表示供应商环境管理量化指标；ηg表示环境管理体系建立率；ηc表示环保措施实施率；Zg表示供应商总数。

第六，能源效率。能源效率评估供应链在能源利用方面的效率，包括能源消耗量、能源利用率等，如公式（6）所示。

W5=（S/LN）×100% （6）

式中：W5表示能源效率指标，能源效率的量化指标用百分数形式表示。

第七，生态效率。生态效率评估供应链在资源利用、环境保护等方面的综合效率，包括资源消耗、环境污染和产品价值等方面。生态效率的计算过程如公式（7）所示。

W6=（S/（W1+W2））×100% （7）

式中：W6表示生态效率量化指标，与W5指标相同，用百分数形式表示。

第八，用户环境行为。用户环境行为评估用户在环境行为方面的表现，包括环保意识、环保行动等方面[6]。用户环境行为的量化指标可结合打分机制，如公式（8）所示。

W8=（Dy+Dx）/Zy （8）

式中：W8表示用户环境行为量化指标；Dy表示环保意识得分；Dx表示环保行动得分；Zy表示用户总数[7]。

2 基于改进熵值法的评价模型构建

根据评价指标收集相关数据，包括定量数据和定性数据。对收集的数据进行清洗、整理和归纳等预处理工作，以便进行后续计算和分析。采用改进熵值法，根据实际情况，构建相应的评价模型。熵值法能够根据项指标的信息含量来客观地确定指标权重，但当某个指标值离散程度较大时，熵值法可能会产生不合理的指标权重[8-9]。为了解决该问题，本文采用改进熵值法，将层次分析法与熵值法原理相结合。在运用熵值法的基础上，通过各指标差异性系数的两两比较获得判断矩阵，进而求出权重和评价值。选择n个对象和m个指标构建一个初始矩阵，并用Xij实现对i个对象的第j个指标的数值描述，其中i=1，2，……，n，j=1，2，……，m。在此基础上对获得的数据进行标准化处理。上述各项正向指标的标准化处理如公式（9）所示。

（9）

式中：X*ij表示正向评价指标的标准化处理结果，同时也表示Xij对X*j的接近程度；X*jmax表示第j个指标的最大值。

负向指标的标准化处理如公式（10）所示。

（10）

式中：X**ij表示负向评价指标的标准化处理结果；X*jmin表示第j个指标的最小值。

再通过公式（11）综合得出标准化值。

（11）

式中：Yij表示数据标准化结果，其取值为[0，1]。

由此可得数据标准化矩阵为Y={Yij}m×n。对第j个指标的熵值进行计算，如公式（12）所示。

（12）

式中：ej表示第j个指标的熵值；k表示差异性系数。

根据上述论述完成对评价模型的构建。需要注意的是，构建评价模型时，需要考虑实际情况的复杂性和不确定性，尽可能选择具有代表性、客观性和可操作性的指标，以保证评价结果的准确性和可信度[10]。同时，计算权重时也需要考虑数据的可靠性和稳定性，避免出现偏差和不合理的结论。

3 标度映射与绿色度等级划分

完成对评价模型的构建后，确定映射比率，以实现标度映射，如公式（13）所示。

（13）

式中：R表示映射比比例；∂表示调整系数；D表示最大差异性系数。

对于上述公式中的调整系数∂，当D的取值≤9时，∂的取值最接近D的整数；反之，当D的取值＞9时，∂的取值为9。∂-1表示将D平均分配在1～9标度上的映射，可结合层次分析法确定1～9标度的具体映射值，见表2。

根据表2中的内容，在层次分析法中，在标度映射值的基础上乘以映射比率R的原始标度值再减一次方，可得改进熵值法的映射值结果。根据所选择的评价指标和数据，将评价结果与映射关系相对应，可得制造业供应链绿色度的评价结果。

根据符合法律法规要求的程度进行划分时，可以将绿色度划分为“符合”“不符合”2个等级。其中，“符合”表示企业符合国家环保法律法规的要求，没有违反相关规定；“不符合”表示企业存在违反国家环保法律法规的行为。

根据环境保护和资源利用的效率进行划分时，可以将绿色度划分为“高”“中”“低”3个等级。其中，“高”表示企业环境保护和资源利用效率较高，对周围环境的影响较小；“中”表示企业环境保护和资源利用效率一般，对周围环境有一定影响；“低”表示企业环境保护和资源利用效率较低，对周围环境的影响较大。

根据环保投资额进行划分时，可以将绿色度划分为“投资额高”“投资额中”、“投资额低”3个等级。其中，“投资额高”表示企业在环保方面的投资额较高，对环境保护的重视程度较高；“投资额中”表示企业在环保方面的投资额一般，对环境保护的重视程度一般；“投资额低”表示企业在环保方面的投资额较低，对环境保护的重视程度较低。

根据环保技术和工艺水平进行划分时，可以将绿色度划分为“先进”“一般”“落后”3个等级。其中，“先进”表示企业采用先进的环保技术和工艺，对环境保护的贡献较大；“一般”表示企业采用一般的环保技术和工艺，对环境保护的贡献一般；“落后”表示企业采用落后的环保技术和工艺，对环境保护的贡献较小。

综合上述内容，可以将制造业供应链绿色度评价综合为以下3个等级。1）优秀：企业符合国家环保法律法规要求且在环保投资额、环保技术和工艺水平等方面表现出色，对环境保护的贡献较大。同时，企业的资源消耗和环境污染程度较低，具有可持续发展的潜力。2）一般：企业基本符合国家环保法律法规要求，但在环保投资额、环保技术和工艺水平等方面表现一般，对环境保护的贡献一般。企业的资源消耗和环境污染程度适中，但存在一定问题和不足。3）不合格：企业存在违反国家环保法律法规的行为，或者在环保投资额、环保技术和工艺水平等方面表现较差，对环境保护的贡献较小。企业的资源消耗和环境污染程度较高，对周围环境产生较大影响。

4 试验分析

4.1 试验环境

为了验证设计方法的应用优势，选择某地10个不同行业作为研究对象，根据评价指标收集现场相关数据，包括定量数据和定性数据，并对收集的数据进行清洗、整理和归纳等预处理工作。为了验证本文方法的数据安全性能与效率，整个试验都需要在性能强大的服务器上完成，服务器的硬件环境为见表3。

4.2 不同行业绿色度评价结果

将基于SCOR模型的评价方法作为对照A组，将基于层次分析的评价方法作为对照B组，将基于改进熵值法的评价方法作为试验组。利用3种评价方法对10个制造业细分行业的供应链绿色度进行评价，并比较评价结果与其实际排名。评价结果记录见表4。

从表4中记录的数据可以看出，只有试验组评价结果与各细分行业的真实排名相符，对照A组和对照B组的评价结果与实际情况则存在较大出入。由此可知试验组评价方法的可行性更高，评价结果更接近实际。

5 结语

制造业供应链绿色度评价方法对推动制造业供应链的绿色化具有重要意义。通过建立评价指标体系、采用定量与定性相结合的评价方法并实施定期评价与持续改进等措施可有效评估制造业供应链的绿色度，同时还可以提高企业的竞争力，实现资源的优化配置。

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