基于格序理論的供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)優(yōu)選

葉　凱，章恒全

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

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基于格序理論的供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)優(yōu)選

葉凱，章恒全

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

摘要：供應(yīng)鏈金融中第三方物流企業(yè)的優(yōu)選問題直接關(guān)系到節(jié)點(diǎn)企業(yè)以及整個(gè)供應(yīng)鏈的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。根據(jù)銀行在選擇物流合作伙伴時(shí)所面臨的不確定性和多目標(biāo)間的不可公度性，首先運(yùn)用證據(jù)距離理論計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)可信度，據(jù)此確定指標(biāo)權(quán)重；其次將正、負(fù)加權(quán)理想解結(jié)合運(yùn)用，構(gòu)造擁有頂元素和底元素的概念格；最后用加權(quán)Kaufmann距離計(jì)算備選企業(yè)與理想企業(yè)之間的差距，完善以往的格序決策方法，并通過具體算例分析了該方法在供應(yīng)鏈金融物流企業(yè)優(yōu)選方面的適用性。

關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈金融；物流企業(yè)優(yōu)選；證據(jù)理論；格序理論

新型金融服務(wù)模式(供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù))，近年來在國(guó)內(nèi)擁有越來越大的市場(chǎng)。貸款銀行、核心大企業(yè)、上下游配套的中小融資企業(yè)以及物流企業(yè)共同構(gòu)成了供應(yīng)鏈金融的主體。其中，第三方物流企業(yè)的作用在供應(yīng)鏈金融中不可忽視：為供應(yīng)鏈上的企業(yè)進(jìn)行貨物運(yùn)輸和配送，并且提供場(chǎng)地為其倉儲(chǔ)貨物；替貸款銀行全程監(jiān)管供應(yīng)鏈金融中的質(zhì)押物；客觀評(píng)估融資中小企業(yè)的信用情況，幫助商業(yè)銀行降低潛在風(fēng)險(xiǎn)等。然而，并非所有物流企業(yè)都能參與供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，只有擁有良好信譽(yù)和高等級(jí)倉儲(chǔ)服務(wù)能力的物流企業(yè)才能較好地保障供應(yīng)鏈高效運(yùn)營(yíng)。若物流企業(yè)缺乏信譽(yù)，與供應(yīng)鏈中的某些企業(yè)串通騙取銀行貸款，或物流企業(yè)監(jiān)管、倉儲(chǔ)能力不佳，造成質(zhì)押物損壞等結(jié)果，那么銀行將損失慘重，供應(yīng)鏈大環(huán)境將遭到破壞。因此，對(duì)商業(yè)銀行而言，綜合優(yōu)選物流企業(yè)作為供應(yīng)鏈金融的參與者是非常重要的。

在物流企業(yè)的評(píng)價(jià)方法方面，國(guó)內(nèi)已有很多學(xué)者進(jìn)行了研究。孫婧等[1-3]構(gòu)建了選擇第三方物流企業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；唐琮沅等[4]將物元可拓法作為對(duì)第三方逆向物流企業(yè)的評(píng)判手段。在供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)評(píng)價(jià)方法研究方面，目前的研究熱點(diǎn)主要是其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)以及風(fēng)險(xiǎn)防范的措施。馬冬雪等[5]歸納了第三方物流企業(yè)在提供供應(yīng)鏈金融服務(wù)時(shí)所遇到的風(fēng)險(xiǎn)，并用模糊聚類分析法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度；秦立公等[6]提出了基于多層次灰色關(guān)聯(lián)度方法的供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)評(píng)價(jià)方法。

將格序理論應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)評(píng)價(jià)，則能夠?qū)⑺袧撛谀繕?biāo)置于相互連通的位置上，消除它們之間的不可公度性和矛盾性，為決策者提供系統(tǒng)分析和理性判斷的依據(jù)。在格序理論評(píng)價(jià)方法的研究方面，郭耀煌等[7-9]提出為了克服傳統(tǒng)方法單純進(jìn)行線性加權(quán)的不足，將模糊多目標(biāo)多層次格序決策方法和管理者績(jī)效評(píng)價(jià)相結(jié)合，構(gòu)建了有針對(duì)性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；賈鵬等[10]首先運(yùn)用三角模糊數(shù)量化施工方案定性指標(biāo)，然后用加入了Kaufmann距離的格序決策評(píng)價(jià)方法研究施工方案優(yōu)選模型，得出Kaufmann距離比Hamming距離更合理的結(jié)論。

因此，以往的研究為供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)評(píng)價(jià)提供了良好的基礎(chǔ)，但將物流企業(yè)優(yōu)選和供應(yīng)鏈金融大背景相結(jié)合，構(gòu)建具體評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的文獻(xiàn)還相對(duì)較少，所以有必要針對(duì)參與供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)的物流企業(yè)特點(diǎn)，研究相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和優(yōu)選方法。

1基于格序理論的物流企業(yè)優(yōu)選模型

1.1基本思路

1.2權(quán)重確定方法

假設(shè)Ei(i=1,2,…,n)為在辨識(shí)框架下的證據(jù)，mi(i=1,2,…,n)為在同一辨識(shí)框架上的基本信任分配函數(shù)，焦元分別為Ai(i=1,2,…,m)，則任意兩個(gè)證據(jù)Ei、Ej間的距離可以表示為：

(1)

證據(jù)距離與證據(jù)相似度是相反的概念。證據(jù)間的距離越大，意味著證據(jù)間的沖突越大，從而證據(jù)間的相似度越小；反之亦然。因此，表示任意兩個(gè)證據(jù)間相似度的公式如下：

(2)

當(dāng)有多個(gè)證據(jù)時(shí)，則任意一個(gè)證據(jù)在整個(gè)證據(jù)源中的支持度可表示為：

(3)

其中Sup(mi)是證據(jù)Ei在證據(jù)源中的支持度。Sup(mi)越大，表明證據(jù)源中其他證據(jù)越支持Ei，其可信度越高；反之，表明其可信度越低。證據(jù)Ei在證據(jù)源中的可信度表示為：

(4)

在對(duì)能夠參與供應(yīng)鏈金融的物流企業(yè)評(píng)價(jià)過程中，如果評(píng)價(jià)指標(biāo)的可信度越高，那么評(píng)價(jià)結(jié)果的可信度就越高。因此，這樣的評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)通過被賦予更高的權(quán)重來表明其重要性，即用可信度代替權(quán)重，wi=Crd(mi)。

1.3綜合評(píng)價(jià)方法

優(yōu)選供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)的方法如下：首先，將指標(biāo)值和指標(biāo)權(quán)重相結(jié)合，得到加權(quán)決策矩陣；其次，選取加權(quán)指標(biāo)值中的極大值和極小值，作為正、負(fù)加權(quán)理想解，以正加權(quán)理想解為頂元素、負(fù)加權(quán)理想解為底元素，計(jì)算備選企業(yè)各指標(biāo)與頂元素、底元素的距離，進(jìn)而得出綜合距離；最后，將綜合距離最大者確定為最優(yōu)企業(yè)?；诟裥蚶碚摰奈锪髌髽I(yè)綜合優(yōu)選方法能夠?qū)⑺心繕?biāo)置于相互連通的位置上，消除它們之間的不可公度性和矛盾性，為決策者提供系統(tǒng)分析和理性判斷的依據(jù)。具體步驟如下：

(1)用線性變換方法將原始指標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理，基于證據(jù)理論，按照式(1)～式(4)，以評(píng)價(jià)指標(biāo)的可信度代替權(quán)重得出W。

(2)用歸一化處理后的指標(biāo)值矩陣，與權(quán)重結(jié)合，得到加權(quán)決策矩陣T=(tij)m×n，其中tij=wj·xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)。

(5)

(5)計(jì)算備選企業(yè)Bi(i=1,2,…,r)與理想解的綜合距離：

(6)

式中：D為M+與M-間的距離；p為樂觀系數(shù)，取值決定于具體情況。

(6)依據(jù)Di值越大越好的原則，對(duì)備選物流企業(yè)進(jìn)行排序。

2算例分析

以南京市某股份制銀行為例，該行準(zhǔn)備開展供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)，計(jì)劃選擇一家信譽(yù)度高、能夠長(zhǎng)期合作的第三方物流企業(yè)幫助其監(jiān)管、評(píng)估貸款的中小企業(yè)和質(zhì)押物。經(jīng)過初步篩選后備選物流企業(yè)還有3家，分別用S1、S2、S3表示。根據(jù)這3家物流企業(yè)披露的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，S1、S3兩家物流企業(yè)資產(chǎn)總額均為2億元，S2資產(chǎn)總額為3億元；資產(chǎn)負(fù)債率方面，S2較高，S3較低，S1介于兩者之間；業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率方面，S3較高，S2較低，S1介于兩者之間。

2.1指標(biāo)體系的構(gòu)建

供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)是一個(gè)龐大、復(fù)雜的系統(tǒng)，決策過程需要從不同的角度出發(fā)，結(jié)合我國(guó)供應(yīng)鏈金融的具體情況，根據(jù)全面、客觀、有針對(duì)性的原則構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，針對(duì)供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)需要具備的各項(xiàng)素質(zhì)，構(gòu)建了一套三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1　供應(yīng)鏈金融中物流企業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2初始數(shù)據(jù)的收集

根據(jù)備選物流企業(yè)的財(cái)務(wù)信息，確定定量指標(biāo)值；由5位專家組成的評(píng)價(jià)小組根據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，確定定性指標(biāo)值。根據(jù)需要，將評(píng)價(jià)等級(jí)分為“優(yōu)”、“良”、“中”、“差”，分別對(duì)應(yīng)分值90、80、70、60。經(jīng)過資料搜集和專家評(píng)判，得到備選3家企業(yè)各指標(biāo)初始值，如表2所示。

表2　各備選物流企業(yè)的指標(biāo)初始值

表2中指標(biāo)C11為定量指標(biāo)，單位為億元；指標(biāo)C12、C13、C14、C21、C22為定量指標(biāo)，用百分比來衡量；指標(biāo)C23、C31、C32、C3 3、C41、C42為定性指標(biāo)，用專家所打分?jǐn)?shù)來衡量。

2.3指標(biāo)計(jì)算

(1)將各指標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，如表3所示。

表3　各備選物流企業(yè)的歸一化指標(biāo)值

根據(jù)表3中數(shù)值首先求出〈mi,mj〉，設(shè)歸一化后的指標(biāo)值為zab，a為指標(biāo)的序號(hào)，b為方案的序號(hào)，則得到：〈m1,m1〉=z211+ z212+ z213=0.252+0.502+0.252=0.375，〈m1,m2〉=z11·z21+z12·z22+z13·z23=0.25×0.36+0.50×0.21+0.25×0.43≈0.303，〈m1,m3〉=z11·z31+z12·z32+z13·z33=0.25×0.37+0.50×0.21+0.25×0.42≈0.303，將該計(jì)算結(jié)果代入式(1)，求得各指標(biāo)間的距離d(mi,mj)，進(jìn)而得到距離矩陣：

再按照式(2)～式(4)求出各評(píng)價(jià)指標(biāo)可信度，即得到權(quán)重向量：W=(0.080，0.085，0.085，0.082，0.085，0.084，0.082，0.083，0.085，0.084，0.083，0.081)。

(2)將表3中的歸一化指標(biāo)值與權(quán)重向量相結(jié)合，得到加權(quán)決策矩陣T=(tij)3×12：

(3)根據(jù)上一步的加權(quán)決策矩陣，得到正加權(quán)理想解M+和負(fù)加權(quán)理想解M-。

M+=(0.080,0.085,0.085,0.082,0.085,0.084,0.082,0.083,0.085,0.084,0.083,0.081)

M-=(0.040,0.043,0.043,0.041,0.042,0.042,0.041,0.041,0.042,0.042,0.042,0.041)

以正加權(quán)理想解為頂元素，以負(fù)加權(quán)理想解為底元素，構(gòu)建一個(gè)概念格。由于3個(gè)備選企業(yè)各自對(duì)應(yīng)的加權(quán)決策向量沒有可比性，因此不能進(jìn)行初步篩選。

(5)結(jié)合供應(yīng)鏈中節(jié)點(diǎn)企業(yè)和備選物流企業(yè)的具體情況，樂觀系數(shù)p取值0.5。由式(6)可計(jì)算出各備選物流企業(yè)與正、負(fù)加權(quán)理想解之間的綜合距離(D1,D2,D3)=(0.589,0.435,0.515)。

(6)根據(jù)綜合距離的大小，得到供應(yīng)鏈金融備選物流企業(yè)的優(yōu)先排序?yàn)椋篠1>S3>S2，因此，該供應(yīng)鏈金融中備選的最優(yōu)物流企業(yè)為S1。

3結(jié)論

(1)在確定供應(yīng)鏈金融物流企業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重時(shí)，利用證據(jù)距離理論計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的可信度，用可信度來代替權(quán)重，此方法科學(xué)、客觀，可減少專家打分等方法產(chǎn)生的主觀偏差。

(2)搭建了一個(gè)以正加權(quán)理想解為頂元素、以負(fù)加權(quán)理想解為底元素的虛擬概念格，比以往只考慮某一方面的選擇方法更加全面，最后用加權(quán)Kaufmann距離計(jì)算備選企業(yè)與理想企業(yè)之間的差距，通過實(shí)例說明了此方法的有效性，可為供應(yīng)鏈金融物流企業(yè)的優(yōu)選問題提供一種新的思路，具有一定的適用性。

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YE Kai:Postgraduate,School of Business,Hohai University,Nanjing 211100,China.

[編輯：王志全]

文章編號(hào)：2095-3852(2016)01-0071-04

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

收稿日期：2015-07-08.

作者簡(jiǎn)介：葉凱(1989-)，男，湖北黃岡人，河海大學(xué)商學(xué)院碩士研究生.

中圖分類號(hào)：F270

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.01.015

Optimization of Logistics Enterprise in Supply-chain Finance Based on Lattice-order Theory

YE Kai， ZHANG Hengquan

Abstract：Optimization of 3PL in supply-chain finance is directly related to continuous and stable operation of the node enterprises and the entire supply chain.According to the uncertainty and incommensurability among multi-objectives which bank faces when choosing logistics partner,firstly,evidence theory is used to determine the weight of each index on the basis of calculating credibility of the indexes; secondly,applying weighted positive and negative ideal solution to the paper to construct the concept-lattice with top and bottom elements; then calculating the gap between the alternative enterprises and the ideal one by using weighted Kaufmann distance,to perfect previous lattice-order method,and analyzing the applicability of the method on selection of logistics enterprises in supply-chain finance through the concrete example.

Key words：supply-chain finance; optimization of logistics enterprise; evidence theory; lattice-order theory