基于D-AHP和TOPSIS的湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

高昕欣，雷倩，胡佳

基于D-AHP和TOPSIS的湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

高昕欣，雷倩，胡佳

（湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院 工商管理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205）

目前，中國(guó)的新能源汽車銷量已是全球第一，但供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)仍然存在．鑒于此，根據(jù)湖南省新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及相關(guān)文獻(xiàn)，識(shí)別其所面臨的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)并建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，運(yùn)用D-AHP方法計(jì)算７個(gè)一級(jí)指標(biāo)和25個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，并進(jìn)行排序，同時(shí)結(jié)合專家評(píng)估結(jié)果，采用TOPSIS方法確定綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)值．結(jié)果表明，湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為中等，其面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)有生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)以及外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)等．根據(jù)評(píng)估結(jié)果提出針對(duì)性建議，以更好地防范、管控風(fēng)險(xiǎn)．

新能源汽車供應(yīng)鏈；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；D-AHP；TOPSIS；湖南省

2018—2019年，中國(guó)新能源汽車銷量在全球市場(chǎng)占比均超過(guò)40%，領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)明顯，已成為新能源汽車市場(chǎng)中的絕對(duì)主力．湖南省現(xiàn)已聚集比亞迪、長(zhǎng)沙眾泰等一批新能源汽車整車生產(chǎn)企業(yè)，初步形成了包括新能源整車、電機(jī)電控、動(dòng)力電池和電池材料在內(nèi)的較為完整的產(chǎn)業(yè)鏈．在政策和市場(chǎng)的雙重紅利下，湖南省新能源汽車產(chǎn)業(yè)迎來(lái)了前所未有的機(jī)遇，但又因處于初期發(fā)展階段，面臨巨大的生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、外部環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)等．因此，識(shí)別并評(píng)估湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)具有較大的實(shí)踐意義．

目前，國(guó)內(nèi)有關(guān)新能源汽車研究主要集中于風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、發(fā)展戰(zhàn)略、定價(jià)決策以及產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新等方面，而國(guó)外則是集中在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、消費(fèi)者偏好、政府補(bǔ)貼以及供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)所存在的問(wèn)題等方面．為識(shí)別新能源汽車所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，楊洋[1]等運(yùn)用SCOR模型以及問(wèn)卷調(diào)查法識(shí)別企業(yè)在計(jì)劃、采購(gòu)、生產(chǎn)、配送以及退貨5個(gè)階段存在的風(fēng)險(xiǎn)．武建龍[2]等結(jié)合創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)理論，研究新能源汽車創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進(jìn)階段存在的系統(tǒng)脆弱性風(fēng)險(xiǎn)、盲目擴(kuò)張風(fēng)險(xiǎn)和匹配依賴風(fēng)險(xiǎn)．張識(shí)宇[3]等提出了評(píng)估新能源汽車風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目的關(guān)鍵要素，包括產(chǎn)業(yè)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、產(chǎn)品性能和關(guān)鍵技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力．陳偉[4]等將新能源汽車集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)分為外生性風(fēng)險(xiǎn)和內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)．Cao[5]等從內(nèi)生和外生兩個(gè)角度分析了新能源汽車行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)制，其中內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)包括基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)、結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)和網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，外生風(fēng)險(xiǎn)包括政策風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及消費(fèi)者認(rèn)知風(fēng)險(xiǎn)等．對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與方法方面，許多國(guó)內(nèi)外學(xué)者已根據(jù)探索性因子分析和主成分分析法[6]、蒙特卡羅方法[7]、模糊故障模式與影響分析[8]、變權(quán)值和云模型[9]、模糊綜合評(píng)價(jià)[10]等方法對(duì)新能源汽車供應(yīng)鏈方面的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究．

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估涉及大量的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，TOPSIS作為多屬性決策的重要方法，已有較多學(xué)者將其應(yīng)用到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中[11-13]，且取得了較好的研究成果．但由于本研究評(píng)估指標(biāo)體系過(guò)于復(fù)雜，較難求解指標(biāo)權(quán)重，且TOPSIS方法只能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方案進(jìn)行排序，無(wú)法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行排序，所以本文引入了Deng[14]等提出的基于D數(shù)偏好關(guān)系的AHP方法來(lái)求解權(quán)重，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重大小進(jìn)行排序，該方法可以在一定程度上解決由于評(píng)估專家主觀判斷能力不足或經(jīng)驗(yàn)差異等原因造成的權(quán)重不夠合理的問(wèn)題．目前，D-AHP已被應(yīng)用于圍填海對(duì)海洋資源影響評(píng)估[15]，戰(zhàn)時(shí)空空導(dǎo)彈裝備保障效能灰色評(píng)估[16]、隧道施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[17]、環(huán)境績(jī)效評(píng)價(jià)[18]等領(lǐng)域．國(guó)內(nèi)外學(xué)者已通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了D-AHP與TOPSIS方法結(jié)合使用的有效性．彭道剛[19]等使用D-AHP方法求解工業(yè)控制系統(tǒng)評(píng)估體系各指標(biāo)影響權(quán)重，再使用TOPSIS法求解專家權(quán)重，最后得到電廠控制系統(tǒng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)值．許碩[20]等通過(guò)構(gòu)建 D-AHP 層次結(jié)構(gòu)模型求解應(yīng)急管理能力各評(píng)估指標(biāo)的影響權(quán)重，同時(shí)結(jié)合專家的評(píng)估結(jié)果，利用 TOPSIS 方法對(duì)評(píng)估對(duì)象的突發(fā)事件應(yīng)急管理能力水平進(jìn)行排序．Chen[21]等基于D-AHP與Possion法，確定當(dāng)代電網(wǎng)的災(zāi)備計(jì)劃評(píng)價(jià)體系中的指標(biāo)權(quán)重和時(shí)間權(quán)重，并利用TOPSIS方法對(duì)3種電網(wǎng)容災(zāi)智能備選方案進(jìn)行排序，選擇出最能適應(yīng)當(dāng)前情況的方案．Tong[22]等將D-AHP方法與模糊TOPSIS方法結(jié)合，提出了一種新的選擇供應(yīng)商的多準(zhǔn)則決策方法，通過(guò)實(shí)例和靈敏度分析驗(yàn)證了方法的有效性．

基于分析，本文通過(guò)構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系建立層次結(jié)構(gòu)模型，并利用D-AHP法和TOPSIS法分別求解各指標(biāo)影響權(quán)重和專家權(quán)重，以權(quán)衡湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)值，并據(jù)此提出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范建議，從而為湖南省政府及相關(guān)新能源汽車供應(yīng)鏈的上下節(jié)點(diǎn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考依據(jù)．

1　評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建

本文評(píng)估對(duì)象為湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估方法流程見(jiàn)圖1．

在湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈初成階段，其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)是多樣化的．為了保證評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，本文邀請(qǐng)部分湖南省新能源汽車制造企業(yè)的各部門(mén)人員、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家以及高等院校供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域研究人員填寫(xiě)調(diào)查問(wèn)卷并對(duì)指標(biāo)打分．共發(fā)放問(wèn)卷45份，回收有效問(wèn)卷32份，有效回收率為71.1%，其中有8份來(lái)自企業(yè)工作人員．13份來(lái)自企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家，11份來(lái)自高等院校供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域研究人員．識(shí)別湖南省新能源汽車供應(yīng)鏈所面臨的計(jì)劃、銷售、采購(gòu)、生產(chǎn)制造、配送、售后、外部環(huán)境等7個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)，并構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)體系（見(jiàn)表１）．

表1　新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系

2 風(fēng)險(xiǎn)因素權(quán)重求解

表２　基數(shù)偏好矩陣

計(jì)算不一致系數(shù)為

根據(jù)矩陣解方程組

同理可求得各二級(jí)指標(biāo)對(duì)于一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重以及他們的綜合權(quán)重（見(jiàn)表３）．由表３可以看出，各二級(jí)指標(biāo)綜合權(quán)重分別為0.059，0.081，0.040，0.046，0.024，0.063，0.074，0.042，0.032，0.121，0.071，0.009，0.032，0.007，0.019，0.003，0.025，0.002，0.025，0.033，0.027，0.075，0.035，0.035，0.055.

表3　評(píng)估指標(biāo)權(quán)重

3 TOPSIS法綜合評(píng)判

表4　專家評(píng)判矩陣

表5　評(píng)價(jià)矩陣與正負(fù)理想解的綜合距離

4　結(jié)果分析及建議

4.1 結(jié)果分析

新能源汽車較傳統(tǒng)汽車存在顯著的區(qū)別，生產(chǎn)制造風(fēng)險(xiǎn)值較高的原因一方面在于產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)行業(yè)發(fā)展的影響較大，另一方面在于新能源汽車對(duì)于技術(shù)的依賴程度較高．從產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，雖然目前的政策紅利使國(guó)內(nèi)新能源汽車的產(chǎn)量和銷量都得到大幅提升，但在質(zhì)量和性能方面與高水平新能源汽車還存在較大差距，缺乏與世界一流廠商競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)力．從技術(shù)研發(fā)角度來(lái)看，相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)在研發(fā)過(guò)程中由于受行業(yè)起步較晚、缺乏相應(yīng)的理論及經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)等客觀因素影響，難以突破目前的瓶頸和關(guān)鍵卡口．此外，一旦出現(xiàn)效率更高且成本消耗更少的技術(shù)，目前應(yīng)用于行業(yè)的技術(shù)就存在著較大的被替代風(fēng)險(xiǎn)．

采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)值較高的原因主要在于供應(yīng)商水平難以評(píng)估、交貨時(shí)間不確定等方面．產(chǎn)業(yè)前期發(fā)展不規(guī)范，缺乏獨(dú)立統(tǒng)一的供應(yīng)鏈體系，對(duì)相關(guān)供應(yīng)商的準(zhǔn)入要求寬松，供應(yīng)商的整體水平偏低，存在供應(yīng)商合作意識(shí)不強(qiáng)、交貨時(shí)間延遲等不確定現(xiàn)象．

政策是影響新能源汽車發(fā)展的重要因素．任何政策均具有階段性，國(guó)家及相關(guān)部門(mén)在一項(xiàng)政策不符合國(guó)家及社會(huì)發(fā)展需要的時(shí)候會(huì)對(duì)該項(xiàng)政策及時(shí)調(diào)整．新能源汽車行業(yè)發(fā)展受政策影響主要表現(xiàn)為：第一，我國(guó)經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)型升級(jí)需要對(duì)生態(tài)環(huán)境提出新的要求，這成為新能源汽車發(fā)展的重要依托．第二，國(guó)家當(dāng)前對(duì)新能源汽車的支持與鼓勵(lì)也是影響該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素，國(guó)家政策的連貫執(zhí)行和落實(shí)是該產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的重要支撐．

4.2 建議

生產(chǎn)制造是新能源汽車供應(yīng)鏈中最重要的環(huán)節(jié)；供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源廣泛，包括供應(yīng)商、外部環(huán)境、采購(gòu)及銷售等．為增強(qiáng)新能源汽車行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力，對(duì)企業(yè)及政府提出以下建議：

產(chǎn)品質(zhì)量是新能源汽車的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力之一，對(duì)于湖南省所有的新能源汽車企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要在技術(shù)上攻堅(jiān)克難，獲取自主研發(fā)的核心技術(shù)，逐步在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主導(dǎo)地位．國(guó)家和地方推出的各項(xiàng)政策對(duì)新能源汽車的推廣依然起到了決定性作用．因此，企業(yè)應(yīng)充分評(píng)估當(dāng)前的政策導(dǎo)向和環(huán)保形式，規(guī)避相應(yīng)的政策風(fēng)險(xiǎn)．

湖南省新能源汽車處于產(chǎn)業(yè)鏈初成階段，政府需要肩負(fù)主導(dǎo)作用．政府應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)，大力推廣新能源汽車的應(yīng)用，推進(jìn)部分行駛范圍較為固定、日行里程不長(zhǎng)的車輛轉(zhuǎn)型，如市內(nèi)公交、公務(wù)用車、出租車等．同時(shí)，應(yīng)扶持重點(diǎn)企業(yè)，鼓勵(lì)企業(yè)在技術(shù)、模式等方面進(jìn)行創(chuàng)新，推動(dòng)湖南省新能源電動(dòng)車產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)步發(fā)展．

目前，湖南省新能源汽車在初期發(fā)展階段中迎來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，識(shí)別和評(píng)估其供應(yīng)鏈存在的風(fēng)險(xiǎn)并提出防范措施對(duì)促進(jìn)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)足發(fā)展來(lái)說(shuō)勢(shì)在必行．只有供應(yīng)商、企業(yè)本身、消費(fèi)者等參與供應(yīng)鏈的多方主體協(xié)同合作，才能實(shí)現(xiàn)多方共贏．此外，新能源汽車行業(yè)正處于發(fā)展上升期，面臨著大量不確定因素，本文未全面考慮各種因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的影響，存在指標(biāo)不健全的情況．因此，下一步將在這方面做出改進(jìn)，并進(jìn)行深入的研究．

[1] 楊洋，何紫微．基于SCOR模型的新能源汽車供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估[J]．物流技術(shù)，2015，34（19）：186-191，200．

[2] 武建龍，劉家洋．新能源汽車創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)演進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)及應(yīng)對(duì)策略：以比亞迪新能源汽車為例[J]．科技進(jìn)步與對(duì)策，2016，33（3）：72-77．

[3] 張識(shí)宇，蘇雯璟．基于G1-熵值-TOPSIS的新能源汽車風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目評(píng)價(jià)[J]．世界科技研究與發(fā)展，2018，40（2）：172-181．

[4] 陳偉，周文，郎益夫．集聚結(jié)構(gòu)、中介性與集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)抗風(fēng)險(xiǎn)能力研究：以東北新能源汽車產(chǎn)業(yè)集群為例[J]．管理評(píng)論，2015，27（10）：204-217．

[5] Cao Y，Bian Y，Wang R，et al．Research on the Risk Assessment of New Energy Automobile Industry Based on Entropy Weight-Cloud Model in China′s Jiangsu Province[J]．Mathematical Problems in Engineering，2021，16：1-20．

[6] 劉浩華，程楊．中國(guó)新能源汽車需求風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵因素研究[J]．科技管理研究，2014，34（19）：7．

[7] 王昶，孫晶，左綠水，等．新能源汽車關(guān)鍵原材料全球供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]．中國(guó)科技論壇，2018（4）：83-93．

[8] 蘇曉倩，莊越，代華明．新能源汽車燃爆風(fēng)險(xiǎn)與防控研究[J]．中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2018，28（5）：7．

[9] Yan Q，Zhang M，Li W，et al．Risk assessment of new energy vehicle supply chain based on variable weight theory and cloud model：A case study in China[J]．Sustainability，2020，12（8）：3150-3156．

[10] Wu Y，Jia W，Li L，et al．Risk assessment of electric vehicle supply chain based on fuzzy synthetic evaluation[J]．Energy，2019，182：397-411．

[11] 楊宏宇，秦賡．基于關(guān)聯(lián)模型的關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]．北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2020，40（10）：1102-1110．

[12] 陳芳，沈芮宇，楊詩(shī)琪．基于畢達(dá)哥拉斯模糊和改進(jìn)TOPSIS的管制員人為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]．安全與環(huán)境學(xué)報(bào)，2021，21（5）：2093-2100．

[13] Taylan O，Bafail A O，Abdulaal R M S，et al．Construction projects selection and risk assessment by fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methodologies[J]．Applied Soft Computing，2014，17：105-116．

[14] Deng X，Hu Y，Deng Y，et al．Supplier selection using AHP methodology extended by D numbers[J]．Expert Systems with Applications，2014，41（1）：156-167．

[15] 劉培德，滕飛．基于D-AHP的圍填海對(duì)海洋資源影響評(píng)價(jià)[J]．廣東海洋大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，37（2）：1-10．

[16] 周弘揚(yáng)，孔凡成，馬超．基于D-AHP賦權(quán)的戰(zhàn)時(shí)空空導(dǎo)彈裝備保障效能灰色評(píng)估[J]．火力與指揮控制，2021，46（8）：180-185．

[17] 吳波，劉娉婷，蒙國(guó)往，等．基于D-AHP原理上軟下硬地層隧道施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究[J]．?dāng)?shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2020，50（24）：63-74．

[18] Liu P，Zhu B，Wang P．A weighting model based on best–worst method and its application for environmental performance evaluation[J]．Applied Soft Computing，2021，103：107168．

[19] 彭道剛，衛(wèi)濤，趙慧榮，等．基于D-AHP和TOPSIS的火電廠控制系統(tǒng)信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]．控制與決策，2019，34（11）：2445-2451．

[20] 許碩，唐作其，王鑫．基于D-AHP與TOPSIS的突發(fā)事件應(yīng)急管理能力評(píng)估[J]．計(jì)算機(jī)工程，2019，45（10）：314-320．

[21] Chen L，Yu G，Song J，et al．Multi-source flexible grid disaster recovery smart plan optimization evaluation[C]//2021 Power System and Green Energy Conference（PSGEC）．New York：IEEE，2021：757-764．

[22] Tong L，Wang J，Yi J．Sustainable Supplier Selection Process Based on Multi-Criteria Decision-Making（MCDM）Method for the Manufacturing SMEs[C]//International Conference on Management Science and Engineering Management．Cham：Springer，2021：172-183．

Supply chain risk assessment of new energy vehicles in Hunan Province based on D-AHP and TOPSIS

GAO Xinxin，LEI Qian，HU Jia

（School of Business Administration，Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，China）

At present，the sales volume of new energy vehicles in China is the first in the world，but its supply chain risks still exist．As such，according to the development status of new energy vehicle industry in Hunan Province and related literatures review，the supply chain risks it faces are identified and the risk assessment index system is established，then the D-AHP method is used to calculate and sort the weights of seven primary indicators and twenty-five secondary indicators．The TOPSIS method is employed to determine the comprehensive risk evaluation value in combination with the results from expert evaluation．The results show that the level of the new energy vehicle supply chain risk in Hunan Province is medium，and its main risks include production risk，procurement risk and external environmental risk．Finally，based on the evaluation results，the targeted suggestions are put forward to better prevent and control risks．

new energy vehicle supply chain；risk assessment；D-AHP；TOPSIS； Hunan Province

1007-9831（2022）10-0021-07

O29∶F426

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2022.10.006

2022-01-28

湖南省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃基金項(xiàng)目（S202111532030）——湖南省新能源汽車風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估

高昕欣（1984-），女，湖南桃源人，講師，碩士，從事物流與供應(yīng)鏈管理研究．E-mail：76078552@qq.com