船舶工业企业精益供应链的绩效评价研究

胡钰 廖镇 江磊

摘 要：从精益供应链的角度对船舶工业企业进行绩效评价，可以实现企业对整条供应链优化的目标。研究通过对平衡计分卡结构的改进构建了船舶工业企业精益供应链的绩效评价体系，并运用组合赋权的方法对20个船企的绩效进行评价和进行聚类分析，并为提船舶工业企业提高精益供应链的绩效提出建议。

关键词：船舶工业企业 精益供应链 绩效评价 组合赋权

中图分类号：F270  文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2015）09-066-05

一、引言

近年来，我国船舶工业发展迅速，但面临的产品竞争形势仍然紧张，提高供应链的生产运作效率，增强核心竞争力，是实现船舶工业企业持续发展、壮大目标的重要途径。船舶工业企业精益供应链的绩效评价不仅能促进供应链短期内的良性运作，还有利于其长期的健康发展。绩效评价的实施能够发现核心造船企业在指导船舶工业企业精益供应链运行中呈现的问题，能够识别核心造船企业未来发展中的瓶颈，有的放矢地解决问题，实现整个船舶工业企业精益供应链及其各运营环节的优化。同时，实行绩效评价能够实现核心造船企业与其他节点企业合作行为的有效控制，规范各节点企业的生产行为，激励核心造船企业与优质供应商开展进一步的合作。

船舶工业企业精益供应链的绩效评价，是以核心造船企业为研究对象，通过对其运营现状进行评价分析，判定以该核心造船企业为关键的相应的造船供应链是否实现精益化运作，即供应链的管理过程是否实施信息共享、达到库存最优、建立供应商合作伙伴关系，以此能够识别该核心造船企业的运营状况，前瞻该企业的发展前景。

二、船舶工业企业精益供应链绩效评价指标体系的构建

以美国学者罗伯特·S·卡普兰（Robert S.KaPlan）和大卫·P·诺顿（David P.Norton）提出的平衡计分卡结构框架为基础，考虑到本文的供应链管理研究对象具有精益性特点，即以供应商合作为核心，因此对传统的平衡计分卡结构框架进行改进，在平衡计分卡的四维度，内部经营流程维度、学习与成长维度、财务维度和客户维度的基础上增加供应商维度。其中各维度间的关系如图1所示。

本研究基于精益思想，因此构建船舶工业企业精益供应链的绩效评价指标体系的首要原则便是精益原则，此外还有战略原则、导向性原则、关联原则和持续改进原则，依据以上五个原则，构建具有科学性和系统性的船舶工业企业精益供应链绩效评价指标体系如图2所示。

三、评价模型的构建思路及数据的收集

（一）基于最优组合赋权法的绩效评价模型的构建思路

首先，将绩效评价指标数据进行规范化处理;其次，选用G1法、G2法和离差最大化法的单一评价方法进行指标赋权;第三，计算三个单一评价法计算所得的权重系数，从而确定各绩效评价指标的组合权重;最后，计算各船企的船舶工业企业精益供应链的绩效评价得分，得分大小顺序即为各船企的绩效状况排序。具体的运算思路如图3所示。

（二）数据的收集

本文为简化评价过程，拟选取江苏、上海、浙江、辽宁、山东和广东六个省区共20个典型的船舶供应链核心企业为样本，评价过程暂不考虑造船供应链中核心造船企业上下游节点企业主体。由于存在行业的不便利性，本文不公开企业的真实名称，在实证分析过程中仅采用序号对评价对象加以命名。

研究所需的数据主要通过问卷调查的形式搜集获取，对调查问卷中的内部经营流程维度、学习与成长维度、客户维度、财务维度和供应商维度进行设计和测定。为确保测量题项的信度和效度，本文所选取的量表尽量采用国内外现有文献所用量表，并在参考部分专家意见的基础上结合本文情况加以修订而成，所有量表在初始设计完成之后，共选取20个典型的船舶供应链核心企业作为研究样本进行与测试，获取有效问卷20份，在对测试结果进行分析的基础上，删除分析结果不理想的量表项目，对保留的问卷项目进行语言和含义上的修正，形成最终的正式问卷。

四、船舶工业企业精益供应链的绩效评价过程分析

（一）指标的规范化处理

正向指标即数值越大表明评价的绩效状况越好。

设：表示第个对象第个指标规范化处理后的值;表示第个对象第个指标的值;表示被评价对象的个数。正向打分公式：

逆向指标即数值越小表明评价的绩效状况越好。

逆向指标的打分公式：

结合船舶产品存货周转率数据及所有评价船企的船舶产品存货周转率的最大值3.25%和最小值1.53%，带入公式1.1，得到船企1的船舶产品存货周转率规范化处理后的值为：x11==0.5963;结合船舶产品次品率数据及所有评价船企的船舶产品次品率的最大值12.5%和最小值2.4%带入公式1.2，得到船企1的船舶产品次品率规范化处理后的值为x21==0.901：

（二）单一评价方法赋权

1.G1法确定权重。G1法通过主观排序反映指标的重要程度，重要指标赋予较大权重。

（1）用G1法确定评价指标的序关系。准则层对目标层：根据专家意见，得到内部经营流程维度准则层x1、学习与成长维度准则层x2、财务维度x3、客户维度x4和供应商维度x5的主观优先顺序排序为x1>x2>x3>x4>x5。

指标层对准则层：以内部经营流程维度准则层P为例：根据专家意见，得到船舶产品存货周转率p1、船舶订单完全执行率p2、造船进度控制率p3和船舶产品次品率p4的优先顺序排序为p1>p2>p3>p4。

（2）专家给出相邻评价指标xj-1与xj重要性程度之比rj的理性赋值。准则层对目标层：根据专家意见，得到内部经营流程维度准则层x1、学习与成长维度准则层x2、财务维度x3、客户维度x4和供应商维度x5的主观优先顺序排序为：x1>x2>x3>x4>x5。

指标层对准则层：根据专家意见，相邻指标层pj-1pj与重要性程度之比rj的理性赋值为：r3=p2/p3=1.2，r4=p3/p4=1.1。

（3）若专家给出相邻评价指标xj-1与xj重要性程度之比rj的理性赋值，则第k个指标的G1法权重wk为：

准则层对目标层：将相邻准则层的重要程度之比的理性赋值rj（j=2，3，4，5）代入公式1.3，可得出供应商维度准则，即第5个准则的权重w5的计算过程为：

指标层对准则层：将相邻指标层的重要程度之比的理性赋值rj（j=2，3，4）代入公式1.3，可得出船舶产品次品率p4的权重v4的计算过程为：

（4）由权重wk得第k-1，…，3，2个指标的权重：

wj-1=rjwj（1.4）

其中，wj-1表示第j-1个指标的G1法权重;rj表示专家给出的理性赋值：j=k，k-1，…，3，2。

准则层对目标层：将w5=0.1504和r5=1.1代入公式1.4，则客户维度准则的权重为w4=r5w5=1.1×0.1504=0.1654。同理可得其他准则层的准则权重为w3=r4w4=1.1×0.1654=0.1819，w2=r3w3=1.2×0.1819=0.2183，w1=r2w2=1.3×0.2183=0.2838，即各准则层对目标层的G1法权重为w1=0.2838，w2=0.2183，w3=0.1819，w4=0.1654，w5=0.1504，将其列入表1第3列;

指标层对准则层：将v4=0.1898和r4=1.1代入公式1.4，则造船进度控制率p3的权重为v3=r4v4=1.1×0.1898=0.2088。同理可得内部经营流程维度准则层P中其他指标层的指标权重为v2=r3v3=1.2×0.2088=0.2506，v1=r2v2=1.4×0.2506=0.3508，即内部经营流程维度准则层P中各指标层对内部经营流程维度准则层P的G1法权重为v1=0.3508，v2=0.2506，v3=0.2088，v4=0.1898，将其列入表1第6列。同理，可得其他准则层各指标对相应准则层的权重，见表1第6列。

（5）指标层对目标层的的G1法权重的确定。以指标船舶产品存货周转率p1为例，指标船舶产品存货周转率p1对内部经营流程维度准则层的权重为0.3508，内部经营流程维度准则层x1对目标层的权重为0.2838，因此指标船舶产品存货周转率p1对目标层的权重为h1=0.3508×0.2838=0.0996，将其列入表1第7列。同理，可得其他准则层中各指标对其相应目标层的权重，见表1第7列。

2.G2法确定权重。G2法通过主观排序反映指标的重要程度，重要指标赋予较大权重。

（1）用G2法确定评价指标的序关系。准则层对目标层：根据专家意见，得到内部经营流程维度准则层x1、学习与成长维度准则层x2、财务维度x3、客户维度x4和供应商维度x5四个准则中最不重要的一个准则是供应商维度准则x5。

指标层对准则层：根据专家意见，得到船舶产品存货周转率p1、船舶订单完全执行率p2、造船进度控制率p3和船舶产品次品率p4中最不重要的一个指标是船舶产品次品率p4。

（2）专家给出最不重要的一个指标xk。准则层对目标层：根据专家意见，内部经营流程维度准则层x1、学习与成长维度准则层x2、财务维度x3、客户维度x4和供应商维度x5的重要性程度之比dj的理性赋值为d1=x1/x5=1.5，d2=x2/x5=1.3，d3=x3/x5=1.2，d4=x4/x5=1.1，d5=x5/x5=1。

指标层对准则层：根据专家意见，船舶产品存货周转率p1、船舶订单完全执行率p2、造船进度控制率p3和船舶产品次品率p4的重要性程度之比dj的理性赋值为d1=p1/p4=1.4，d2=p2/p4=1.3，d3=p3/p4=1.2，d4=p4/p4=1。

（3）专家给出其余评价指标xj与xk重要性程度之比dj的理性赋值;若专家给出dj的理性赋值，则准则层下第j个指标对该准则层的G2法权重如下：

其中，wj表示第j个评价指标的G2法权重;dj表示专家给出的理性赋值;k表示能源效率评价指标个数。

准则层对目标层：将各准则层与最不重要的准则层的重要程度之比的理性赋值dj（j=1，2，3，4，5）带入公式7.5，可得出各准则层的权重wj的计算过程为：

即各准则层对目标层的G2法权重为w1=0.2459，w2=0.2131，w3=0.1967，w4=0.1803，w5=0.1639将其列入表2第3列;

指标层对准则层：将内部经营流程维度准则层P中的各指标与最不重要的指标船舶产品次品率p4的重要程度之比的理性赋值dj（j=1，2，3，4）带入公式1.5，可得出内部经营流程维度准则层P中的各指标权重vj的计算过程为：

即内部经营流程维度准则层P中各指标层对内部经营流程维度准则层P的G2法权重为v1=0.2875，v2=0.2653，v3=0.2449，v4=0.2041，将其列入表2第6列。同理，可得其他准则层中各指标对其相应准则层的权重，见表2第6列。

（4）指标层对目标层的的G2法权重的确定。以指标船舶产品存货周转率p1为例，指标船舶产品存货周转率p1对内部经营流程维度准则层的权重为0.2857，内部经营流程维度准则层x1对目标层的权重，0.2459，因此指标船舶产品存货周转率p1对目标层的权重为h1=0.2857×0.2459=0.0703，将其列入表2第7列。同理，可得其他准则层中各指标对其相应目标层的权重，见表2第7列。

3.离差最大化法确定权重。离差最大化法通过计算第j个指标的离差占所有指标总离差的比重反映指标的重要程度，比重越大指标越重要，赋予的权重越大。

设tij（i=1，2…m）为第i个对象第j个指标规范化得到的值。设wj为第j个指标的权重，wj≥0。对于指标j，用Hij（w）表示对象i与其他所用对象指标值的离差（k=1，2…，n），则有：

对于指标j，所有对象与其他对象的总离差为{8}：

根据离差最大化原理，构造最优化模型：

解此优化模型并进行归一化处理，得离差法权重：

式1.9中的分子表示n个评价对象第j个指标规范化后的值两两相减取绝对值，再求和得到的离差，记为Hj;分母表示m个指标的离差Hj之和。根据收集的数据，计算得到船舶产品存货周转率的离差法权重，见表3所示。

（三）组合赋权

1.基于两种因素的组合系数的确定。基于下面两种因素确定组合权系数αc：

（1）保证各评价对象的加权得分与理想点广义距离最小：

式1.10中的li为各评价对象加权得分与理想点的广义距离;wcj为第c种赋权方法第j个指标的权重，xij为第i个对象第j个指标规范化后的值。式1.10实现了各评价对象加权得分与理想点的广义距离最小，充分说明了距理想点越近得分越高的原理。

（2）引入Jaynes最大熵原理体现各赋权结果间的一致性程度，基于各赋权结果差异最小的原则，构建目标函数：

式1.11引入Jaynes最大熵原理充分体现了各赋权结果间的一致性程度，基于各赋权结果一致性最大的原则确定组合权系数，避免出现选取的赋权法对组合赋权结果贡献太小的问题。

基于上述因素分析，构建目标函数：

其中，参数θ为两个目标之间的平衡系数，0≤θ≤1，给出θ=0.5。

构建拉格朗日函数求解组合权系数αc得：

以指标船舶产品存货周转率p1为例，结合收集的数据，计算得到组合系数：

=0.0046

其中，参数θ为两个目标之间的平衡系数，0≤θ≤1，本文为计算便利，暂设定θ=0.5。同理，可得组合系数α2=0.5176，α3=0.4778。

2.组合权重的计算。分别运用G1法、G2法和离差最大化法求权重wc（c=1，2，3），组合权重为：

以指标船舶产品存货周转率p1为例，将表7.2、表7.3、表7.4中的各指标权重和上述算得的αc（c=1，2，3）带入公式1.14，得到船舶产品存货周转率的组合权重，

将公式1.14求得的组合权重的转置WT和求得的各指标规范化得分X相乘得最终的评价得分Q：

Q=WT×X=（q1，q2，…，qn）（1.15）

将船舶产品存货周转率的组合权重列入表3中第1行第6列。同理可得其他指标的组合权重，见表3第6列。

将表3中第6列各评价指标的权重转置WT和各指标的规范化数据带入公式1.15，得到各船企的最终绩效评价得分，列入表4，根据得分进行排序，即为各船企船舶工业企业精益供应链绩效状况的排序情况。

以表4中的绩效评价得分为绩效评价指标体系聚类研究的基础数据矩阵，运用spss16.0软件进行聚类分析。以20个船企为样本，以内部经营流程维度、学习与成长维度、财务维度、客户维度、供应商维度以及综合维度作为聚类变量，运用层次聚类法对其进行分析，计算样本间的欧氏距离，运用组间平均链锁法计算小类间距离，对样本数据做Z处理，最终得到聚类图，如图4所示。                 （下转第183页）