基于信任指標(biāo)屬性值的供應(yīng)鏈成員聚類分析

張學(xué)龍 ，王道平

（1.北京科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2.桂林電子科技大學(xué) 商學(xué)院，廣西 桂林 541004）

基于信任指標(biāo)屬性值的供應(yīng)鏈成員聚類分析

張學(xué)龍1，2，王道平1

（1.北京科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2.桂林電子科技大學(xué) 商學(xué)院，廣西 桂林 541004）

供應(yīng)鏈?zhǔn)瞧髽I(yè)獲取持續(xù)發(fā)展能力的一種重要策略和組織形式，信任是供應(yīng)鏈管理成功的必要前提，它降低了成員間的運(yùn)營(yíng)成本，提高了運(yùn)營(yíng)效率。文章從供應(yīng)鏈成員自身特征、合作伙伴特征、與合作伙伴的關(guān)系特征和合作潛力等四個(gè)角度分析了供應(yīng)鏈成員信任水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上提出運(yùn)用Vague集理論計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的信任屬性值，并給出了評(píng)價(jià)對(duì)象的聚類分析算法。分析結(jié)果表明：在一定的聚類水平下，利用供應(yīng)鏈成員信任評(píng)價(jià)的屬性值，對(duì)鏈上成員進(jìn)行分類具有較好的有效性和一定的應(yīng)用價(jià)值。

供應(yīng)鏈；信任；信任指標(biāo)；Vague集；聚類分析

0 引言

信任是人類社會(huì)自古以來(lái)就面臨的問(wèn)題，學(xué)術(shù)界關(guān)于信任的研究始于近代西方。早在20世紀(jì)初，社會(huì)學(xué)家齊美爾開(kāi)啟了對(duì)信任問(wèn)題研究的先河，他指出“信任是社會(huì)中最重要的綜合力量之一”[1]，開(kāi)啟了對(duì)信任本質(zhì)探究，由此突出了信任在社會(huì)生活中的主導(dǎo)地位。此后，信任這一概念在社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、人類學(xué)等多種不同類型的社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)中被提及。 Mayer和 Schoorman(1995)[2]、Hardin(1996)[3]研究表明：在一定條件下，如果團(tuán)體成員間相互信任度高，他們就會(huì)采取信任行為，并將更多的時(shí)間和精力致力于共同目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，這將導(dǎo)致團(tuán)體成員間的知識(shí)傳遞和擴(kuò)散速度更快，質(zhì)量更高，而行動(dòng)的失敗風(fēng)險(xiǎn)更低。

供應(yīng)鏈管理作為一種新型的管理理念，強(qiáng)調(diào)成員間的合作與共贏[4]，目的在于加強(qiáng)鏈上成員的核心競(jìng)爭(zhēng)能力，快速反映市場(chǎng)需求，最終提高整個(gè)供應(yīng)鏈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力。要達(dá)到此目的，加強(qiáng)成員間的合作、培養(yǎng)成員間的信任是供應(yīng)鏈管理的核心。因此，如何建立供應(yīng)鏈成員間的信任機(jī)制以及對(duì)成員信任關(guān)系進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，對(duì)于實(shí)現(xiàn)成員間建立長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略合作關(guān)系和獲得合作企業(yè)的“雙贏”，具有非常重要的意義。有關(guān)供應(yīng)鏈成員信任問(wèn)題的研究已引起相關(guān)專家和學(xué)者的廣泛關(guān)注[5-7]。

現(xiàn)有研究的核心內(nèi)容是信任影響因素與信任度量指標(biāo)之間的關(guān)系，而很少研究關(guān)于成員信任評(píng)價(jià)與分類關(guān)系。信任評(píng)價(jià)是信任關(guān)系的量化計(jì)算，是用數(shù)學(xué)方法描述成員間的信任關(guān)系。本文從供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)成員的信任屬性評(píng)價(jià)值的角度出發(fā)，構(gòu)建了一種供應(yīng)鏈成員聚類分析算法，可以使企業(yè)決策者對(duì)供應(yīng)鏈成員間的信任有個(gè)直觀的理解的同時(shí)，幫助決策者對(duì)供應(yīng)鏈成員進(jìn)行更加合理的分類，做好企業(yè)的長(zhǎng)期戰(zhàn)略計(jì)劃，促進(jìn)成員間的合作，提高供應(yīng)鏈的整體效益。

1 Vague集

Vague集理論是一種處理不確定性信息的理論[8,9]。設(shè)X是一個(gè)對(duì)象空間，其中的任意一個(gè)元素用x表示，X中的任意一個(gè)Vague集A用一個(gè)真隸屬函數(shù)tA(x)和一個(gè)假隸屬函數(shù)fA(x)來(lái)描述其隸屬度的邊界，tA(x)是從支持x∈A的證據(jù)所導(dǎo)出的隸屬度下界，fA(x)是從否定x∈A的證據(jù)所導(dǎo)出的隸屬度下界，1-tA(x)-fA(x)表示未知度(既不支持也不反對(duì))。tA(x)和fA(x)將區(qū)間[0,1]的一個(gè)實(shí)數(shù)與X中的每一個(gè)點(diǎn)聯(lián)系起來(lái)。即，tA:X→[0,1],fA:X→[0,1]。其中tA(x)+fA(x)≤1。則稱A={[tA(x),1-fA(x)]|x∈X}是一個(gè)Vague集。因此，Vague集同時(shí)考慮隸屬與非隸屬兩個(gè)方面的信息，能夠表示和處理傳統(tǒng)模糊集所無(wú)法表示和處理的不確定信息，具有更強(qiáng)的表示能力且更具靈活性。

2 供應(yīng)鏈信任及其評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.1 供應(yīng)鏈信任

信任是一個(gè)非常復(fù)雜的主觀概念，與被信任對(duì)象的真實(shí)、能力和可靠性密切相關(guān)。

信任是建立信任關(guān)系、管理信任關(guān)系和安全策略的關(guān)鍵概念，目前并沒(méi)有一致的信任的定義。供應(yīng)鏈信任是指供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)成員間的信任，在供應(yīng)鏈管理中，由于知識(shí)編碼和抽象水平低導(dǎo)致知識(shí)價(jià)值的高度不確定性使得最初信任交易具有較大風(fēng)險(xiǎn)性，具有典型的一次博弈特征，然后根據(jù)以往它的交易歷史對(duì)其行為的信任，而這種行為信任是隨著實(shí)體間的多次重復(fù)博弈而動(dòng)態(tài)變化。本文對(duì)信任的定義為：信任是在特定的環(huán)境中，信任者對(duì)被信任者具有完成某一特定任務(wù)能力可能性的主觀判斷。

2.3 供應(yīng)鏈成員信任度評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文在國(guó)內(nèi)外與供應(yīng)鏈伙伴關(guān)系以及成員間信任相關(guān)的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合中國(guó)企業(yè)的實(shí)際情況，從供應(yīng)鏈成員自身特征、合作伙伴特征、與合作伙伴的關(guān)系特征和合作潛力等四個(gè)方面出發(fā)，借鑒徐衛(wèi)、劉端陽(yáng)(2009)[11]建立的供應(yīng)鏈信任度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，整個(gè)體系及其指標(biāo)含義解釋如表1所示。

表1 供應(yīng)鏈成員信任度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 信任指標(biāo)屬性值的計(jì)算及供應(yīng)鏈成員聚類分析

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)屬性值的Vague值計(jì)算

設(shè)待聚類分析的供應(yīng)鏈成員集合為A={A1,A2,…,An}。一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)集合 X={Xi|i=1,2,3,4}，Xi∩Xj=準(zhǔn) (i≠j,i,j=1,2,3,4)。一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)Xi有Pi個(gè)二級(jí)指標(biāo)，即 Xi=(xi1,xi2,…,xij,…,xiPi)。其中，Xij(i=1,2,3,4;j=1,2,…,Pi)表示 Xi的第 j個(gè)二級(jí)指標(biāo)。Ai在xij下的測(cè)評(píng)值為x，wij為xij在Xi下的相對(duì)權(quán)重 (相對(duì)權(quán)重值可由AHP法計(jì)算求解)。

對(duì)于坌Ai，考慮xij∈Xi上滿足一級(jí)指標(biāo)的程度用Vague值來(lái)表示，則其指標(biāo)能夠接受的滿意值和不滿意值的范圍的指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為：對(duì)于坌xij，滿意的取值范圍為[aj1,aj2]；不滿意的取值范圍為[aj3,aj4]；中間[aj2,aj3]的取值范圍則表示中立。

在Ai∈A上，對(duì)于坌Ai,xij滿足Xi要求的程度是一個(gè)Vague 值：λAi(xij)=[tij,(1-fij)]。其中，tij表示的滿足單指標(biāo) xij的程度，fij表示 Ai的 Xi不滿足單指標(biāo) xij的程度，tij∈[0,1]，fij∈[0,1]，tij+fij≤1。通過(guò)Vague集的真隸屬度函數(shù)tij(x)和假隸屬度函數(shù)fij(x)，可以確定Ai關(guān)于xij的單指標(biāo)Vague值。

則單目標(biāo)Vague值的計(jì)算如下[12]：

根據(jù)以上(1)~(4)式，計(jì)算得到每個(gè) Xi下的 xij的Vague值，Xi的Vague值可表示為：

由Xi下的xij的Vague值經(jīng)過(guò)加權(quán)計(jì)算，可得一級(jí)指標(biāo)Xi的綜合Vague值：

3.2 根據(jù)一級(jí)指標(biāo)綜合Vague值的聚類分析

本文要解決的問(wèn)題是：在給定的信任聚類水平ζ下，根據(jù)Xi的屬性值將待聚類分析的供應(yīng)鏈成員集合為A={A1,A2,…,An}進(jìn)行合理分類。設(shè)待聚類對(duì)象樣本n=6，并請(qǐng)很了解這6家成員的專家對(duì)二級(jí)指標(biāo)的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)置。

由AHP法，使用判斷矩陣并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)求解得到wij[13]，得到二級(jí)指標(biāo)xij的相對(duì)權(quán)重值如下：

在對(duì)這6家成員相關(guān)資料的調(diào)查、分析，結(jié)合有關(guān)專家的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及個(gè)人判斷偏好，給出各二級(jí)指標(biāo)值，根據(jù)(1)~(5)式計(jì)算n=6時(shí)Xi的Vague值，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 一級(jí)指標(biāo)Vague值

表3 一級(jí)指標(biāo)明確值

表4 一級(jí)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值

在求得Xi的Vague值，進(jìn)行解模糊化，通過(guò)設(shè)置調(diào)節(jié)參數(shù)φ，對(duì)表2的一級(jí)指標(biāo)的Vague值進(jìn)行解模糊化得到各一級(jí)指標(biāo)屬性值的明確值其明確值設(shè)φ=0.4計(jì)算結(jié)果如表3所示。

根據(jù)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的明確值，對(duì)6家成員的聚類分析如下：

Step1：由于指標(biāo)的量綱不同，大小不均衡，因此，在數(shù)據(jù)分析時(shí)，使用直線無(wú)量綱方法，將其規(guī)范化。

Step2：對(duì)象間的某種相似程度，一般用[0,1]內(nèi)的一個(gè)數(shù)值來(lái)表示，1表示最相近，或者說(shuō)某種意義下相同，0表示一點(diǎn)也不相近。通過(guò)指標(biāo)向量間的夾角余弦作為近似程度的值，計(jì)算求得對(duì)象間的一級(jí)相似關(guān)系矩陣G。根據(jù)表3求得：

Step3：計(jì)算對(duì)象間的多級(jí)相似矩陣，使用布爾代數(shù)積的運(yùn)算法則，分別計(jì)算G2=G·G，G3=G2·G，……，Gr-1=Gr·G，若Gr=Gr-1，則停止運(yùn)算。

Step4：計(jì)算對(duì)象間的整體相似關(guān)系矩陣R，使用布爾代數(shù)和的運(yùn)算法則，計(jì)算R=I∨G∨G2…Gr-1。此時(shí)r=3，求得

Step5：確定對(duì)象間的絕對(duì)相似矩陣。在整體相似關(guān)系矩陣的R基礎(chǔ)上，給定一個(gè)信任聚類水平ζ(0≤ζ≤1)，由Step4計(jì)算得到的R可知，絕對(duì)相似矩陣共有五種情況，分別是：ζ=0.99、0.97、0.84、0.83、0.67。

Step6：對(duì)絕對(duì)相似矩陣進(jìn)行行列調(diào)整，得到對(duì)角線為1的模塊，就可得到所要求的分類：有多少個(gè)模塊就有多少個(gè)分類。

通過(guò)以上六步，得到的動(dòng)態(tài)聚類結(jié)果如圖1所示。

3.3 聚類結(jié)果分析

當(dāng)信任聚類水平ζ=0.97或0.84時(shí)，不能形成很好的分類結(jié)果，因此舍棄掉在ζ=0.97或0.84的聚類水平時(shí)的分類。當(dāng)信任聚類水平ζ=0.99時(shí)，6家成員被分成了5類，分別是{A1,A2}、{A3}、{A4}、{A5}和{A6}，當(dāng)信任聚類水平 ζ=0.83 時(shí)，6 家成員被分成了2類，分別是{A1,A2,A3,A4,A5}和{A6}。因此，在供應(yīng)鏈成員信任評(píng)價(jià)指標(biāo)體系下，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性值，對(duì)該6家成員進(jìn)行聚類分析，ζ=0.83是一個(gè)恰當(dāng)?shù)姆诸悾⑶仪?5 家成員與 A6有較大的信任差異， 說(shuō)明 A1、A2、A3、A4、A5供應(yīng)鏈整體信任水平較高，供應(yīng)鏈成員間注重長(zhǎng)期的戰(zhàn)略合作，其整體效益也會(huì)必然得到提高。

4 結(jié)論

供應(yīng)鏈成員信任評(píng)價(jià)是一個(gè)涉及眾多復(fù)雜的、不確定性因素的系統(tǒng)工程。設(shè)定聚類水平，根據(jù)供應(yīng)鏈成員信任評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性值，可以對(duì)供應(yīng)鏈上成員進(jìn)行分類，不同的聚類水平，其分類也有所不同。論文根據(jù)基于信任的供應(yīng)鏈成員評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，由Vague集算法計(jì)算二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的Vague值，并結(jié)合AHP算法計(jì)算一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的Vague值，并通過(guò)設(shè)定調(diào)節(jié)參數(shù)φ，對(duì)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的Vague值進(jìn)行解模糊化求得其明確值，形成一級(jí)相似矩陣進(jìn)而求解整體相似矩陣，通過(guò)設(shè)定聚類水平ζ，由絕對(duì)相似矩陣對(duì)供應(yīng)鏈成員進(jìn)行聚類分析。聚類結(jié)果表明，利用供應(yīng)鏈成員信任評(píng)價(jià)的屬性值，對(duì)鏈上成員進(jìn)行分類具有較好的有效性和一定的應(yīng)用價(jià)值。但需注意的是，ζ取值越大，所分類別就越細(xì)，因此要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)選擇合適的ζ值，從而保證分類結(jié)果的合理性和有效性。

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（責(zé)任編輯/浩 天）

F274

A

1002－6487（2011）03－0062-03

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70872010)

張學(xué)龍（1978-），男，山東濰坊人，博士研究生，研究方向：供應(yīng)鏈管理，決策分析。

王道平（1964-），男，北京人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：供應(yīng)鏈管理，決策分析。