产业化建筑部品供应商的评价选择研究

宋永发 刘少飞

摘要： 基于产业化建筑部品的特征，构建了建筑部品供应商综合评价指标体系。为避免主观赋权的随机扰动影响，采用基于信息熵原理和差异驱动原理的客观赋权方法确定决策人员与评价指标的权重。针对评价指标可能存在的相互关联以及评价信息数据类型的多重混合問题，采用VIKOR方法对指标评价值进行集结以克服决策过程中信息的损失，从而确保评价结果的合理与有效。

Abstract： Based on the features of industrialized construction component， the synthetic evaluation index system of construction component suppliers has been designed. In order to avoid the random perturbation influence of subjective weight， the objective weighting method， which is based on the information entropy principle and the difference driven theory， has been used to determine the weight of evaluation indexes and decision-makers. Considering the possible correlations of the evaluation indexes and the mixed data type of the evaluation value， the VIKOR method has been adopted to solve the Information losing， thus guaranteeing the rationalization and effectiveness of the evaluation result.

关键词： 建筑部品供应商；评价指标体系；客观赋权；VIKOR方法

Key words： construction component suppliers；evaluation index system；objective weighting；VIKOR method

中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）26-0057-05

0 引言

建筑部品是指按照一定的边界条件和配套技术，由两个或两个以上的建筑单一产品或复合产品在现场组装而成，构成建筑某一部位中的一个功能单元，满足该部位一项或者几项功能要求的产品[1]。随着建筑产业现代化的发展以及装配式建筑的推广应用，建筑部品标准化体系正逐步确立并日渐完善，部品生产基地的规模和数量亦与日俱增。作为建筑部品流通供配环节的关键步骤，全面而客观地对建筑部品供应商进行评价选择，不仅可以有效降低企业成本及采购风险，而且能够提高企业管理柔性，实现企业价值最大化。

针对供应商的评价选择，国内外学者的研究可归纳为两大方面：一是评价指标的设计；二是评价模型的构建。20世纪60年代，G.W.Dickson[2]首次采用实证调查的方法，归纳出了23项供应商评价指标，以此体系为基础，之后的研究主要结合具体的行业和领域，集中在核心评价指标的提取[3]、新型评价指标的引入[4]、以及综合指标体系的构建[5]三个方面。经济社会的发展，使得企业管理思想和经营模式发生了重大变革。供应商评价指标体系创新的同时，评价模型和方法也在不断地进行着改进。成本法[6]、数学规划法[7]、模糊集法[8]、多准则群决策法[9]以及各类方法之间的组合[10]等决策模型的引入与拓展，不仅丰富和完善了供应商选择评价体系，而且实现了决策过程由定性分析到定量评价之间的过渡，使得评价结果更为科学和稳定。

建筑部品供应商的选择决策需要多个部门的共同参与，且需从部品属性、供应商资质能力、协同合作三个角度对其进行综合评价。评价人员的群体性以及决策信息的多维性，使得该问题具备一般多准则群决策问题的形式特征。由此，在进行评价方法的选取时，需要考虑两方面因素的影响，其一为评价指标因素，其二则是评价人员因素。

就评价指标因素而言，供应商评价指标体系确立后，需首先对各项指标进行主客观描述（赋值），其中，客观描述的数据类型多为精确数（如“部品合格率”）和区间数（如“部品价格”），语言变量及其他数据类型的占比相对较小，相比之下，主观描述的数据类型分布则恰恰相反。评价指标数据类型的复杂多样虽然保证了决策信息的完整与综合，但同时也因数据类型之间的转换导致了评价结果系统误差的产生。实际操作中，可参考文献[11]进行相应的处理。供应商评价指标体系经系统性描述及规范化处理后，还需对其进行独立性鉴别及客观赋权。评价指标的独立与否是决定评价方法取舍的重要依据，如AHP法、ANP法、VIKOR法的差异化适用条件即在于此。至于对各项评价指标的客观赋权，则可借助熵权法、因子分析法、灰色关联度法、变异系数法、离差最大化法等具体方法予以实现。

就评价人员因素而言，建筑部品供应商的选择决策过程主要受两个“不确定”因素的影响。首先是评价人员对部分评价指标赋值的不确定，由于各评价人员的知识构成不同，工作经验也有所差异，当面对复杂多变的决策环境对部分评价指标进行主观性赋值时，可能会出现能力受限犹豫不决的情况，并由此产生赋值结果的随机性。为削弱此类“不确定”产生的影响，可结合直觉模糊集理论，从隶属度、非隶属度以及直觉模糊犹豫度三个方面刻画评价人员的主观判断。其次是各评价人员权重向量的不确定，为规避主观赋权的随机性，与评价指标的权重类似，可采用相应的客观赋权方法获得评价小组各成员的权重向量。

本文针对建筑部品供应商选择决策过程中评价指标数据类型不唯一、评价人员和评价指标权重不确定的问题，提出一种基于数据转换与熵值赋权的多准则群决策方法，同时结合混合型评价指标体系的潜在相依性，构建一种基于VIKOR方法的建筑部品供应商选择决策模型。最后通过实例分析验证决策模型的有效性。

1 问题定义

对建筑部品供应商进行评价选择时，一般由各领域专家组成评选小组，依据部品合格率、部品标准化程度、供应商交货能力等多项评价指标，对投标单位或潜在供应商进行综合评判。因此，建筑部品供应商的评价选择问题可定义为如下形式：

首先，构建建筑部品供应商评价指标体系。

其次，由决策人员依据各项评价指标对通过资格预审的建筑部品供应商进行信息收集与数据分析。

第三，对客观评价指标进行赋值，对主观评价指标进行描述。

最后，对主客观评价值进行处理，并导入决策模型进行综合评价。

2 建筑部品供应商评价指标体系

建筑部品供应商因其具备一般供应商的公共特点，故其评价指标的设计可借鉴其他领域的研究成果，如常见的生产指标、交货指标、财务指标等。同时，作为产业化建筑发展的基础，建筑部品又以其固有的“五化（设计标准化、生产工厂化、施工装配化、装修一体化和管理信息化）”特征，使得现有的指标体系无法对其进行全面而客观的评估。为此，需首先建立专门用于建筑部品供应商评价选择的指标体系，从而在根本上保证评价结果的科学与有效。

本文以制造业供应商和建筑业供应商评价指标体系 为参考，在对工业化建筑部品及其供应商特点分析的基础上，结合《工业化建筑评价标准》（GB/T51129—2015）和《住宅性能评定技术标准（征求意见稿）》，构建适用于建筑部品供应商评价选择的指标体系，分为7个一级指标与27个二级指标，如表1所示。

3 评价值的数据类型

由建筑部品供应商评价指标体系的复杂性和系统性可知，各指标项目下的评价值不可全部采用某一特定的数据类型进行表述，综合运用精确数、区间数、直觉模糊数、语言变量等多种数据形式，可更加合理地反映建筑部品供应商各方面的具体情况。

3.1 精确数

精确数能够对客观评价指标的确定性进行准确地表述，如部品合格率、准时交货率等。

3.2 区间数

区间数能够对客观评价指标取值的不确定性进行科学地表述，如部品价格，物流成本等。

定义1任意两个区间数的距离为：

（1）

3.3 直觉模糊数

直觉模糊数能够对主观评价指标取值的不确定性进行合理地描述，并从隶属度、非隶属度以及直觉模糊犹豫度三方面界定主观评价值的大小和不确定程度。

定义2[16]设X为非空有限论域，X上的直觉模糊集为，则：

μA（x）表示X中元素x对集合A的隶属度；

νA（x）表示X中元素x对集合A的非隶属度；

πA（x）=1-μA（x）-νA（x）表示X中元素x对集合A的直觉模糊犹豫度。

其中：对于任意

特别地，称α=（μα，να，πα）为直觉模糊数，可简写为α=（μα，να）

其中：

。

任意两个直觉模糊数α=（μα，να，πα）和α=（μα，να，πα）的欧氏距离为：

（2）

3.4 语言变量

除直觉模糊数外，还可采用语言变量的形式刻画某主观评价指标值的不确定性。例如可以采用语言集（极差、非常差、差、偏差、一般、偏好、好、非常好、极好）中的某个词对某指标项目进行直接评价。然而，鉴于评价数据的可比性与可集结性要求，还需对语言变量类型的数据进行转化处理。本文将语言变量转化为直觉模糊数，如表2所示。

4 建筑部品供应商评价模型

4.1 評价数据规范化

用于建筑部品供应商选择决策的初始评价数据包括精确数、区间数、直觉模糊数和语言变量。由于不同指标项目下的精确评价值、区间评价值具有不同的数量级和量纲，因此为统一计算口径，需首先对二者进行规范化处理。至于直觉模糊数和可转化为直觉模糊数的语言变量，由于其本身已具备规范性特征，故无需再对其进行规范化处理。

4.1.1 精确评价值

设供应商Aj（j=1，2，…，n）在评价指标Ii（i=1，2，…，m）下的初始评价值为uij，规范化处理后的评价值为rij，则：

对于效益型指标：

（3）

对于成本型指标：

（4）

4.1.2 区间评价值

设供应商Aj（j=1，2，…，n）在评价指标Ii（i=1，2，…，m）下的初始评价值为[u，u]，规范化处理后的评价值记为[r，r，]，则：

对于效益型指标：

（5）

对于成本型指标：

（6）

精确评价值和区间评价值经规范化处理后，可形成相应的客观决策矩阵。客观决策矩阵不可用于决策人员权重的测算。

4.2 确定决策人员权重

决策小组的成员涵盖经济、技术等多个领域的专家，差异化的知识体系与经验构成使其在对建筑部品供应商进行分项评价时，可能会出现针对某项指标拿捏不定的情况，而评价数据中的犹豫度正是对此不确定性的直接刻画。犹豫度越小，则信任度越大，进而决策人员的权重也应越大。由此，可依据信息熵原理建立基于直觉模糊犹豫度的信任函数，并以此来确定决策人员的权重。

设决策人员Dk（k=1，2，…，s）的信任函数为Tk（π），权重为λk：

4.3 构建群决策矩阵

通过决策人员权重与个体评价数据的集结可以得到群决策矩阵。

设决策人员Dk（k=1，2，…，s）在评价指标Ii（i=1，2，…，m）下对部品供应商Aj（j=1，2，…，n）的评价值的为r=（μ，ν），则决策小组在评价指标Ii供应商Aj的综合评价值为：

（10）

4.4 确定各项指标权重

通过客观决策矩阵与群决策矩阵的整合可以得到综合决策矩阵。在综合决策矩阵的基础上，结合差异驱动原理与熵权法可以确定各项评价指标的权重。

首先根据综合决策矩阵计算部品供应商在各指标项目下的综合评价值的均值ri：

对于精确评价值：

ri=∑r（11）

对于区间评价值：

（12）

对于直觉模糊评价值：

（13）

其次利用差异驱动原理确定各项指标Ii值：

（14）

最后采用确定各项评价指标的权重：

（15）

4.5 利用VIKOR法对建筑部品供应商排序

VIKOR是Opricovic提出的一种以折中优化为核心思想的多准则决策方法。该方法同时兼顾了决策人员的主观偏好以及备选方案的最大群体效益和最小个别遗憾，并在此基础上就利益比率的测算结果实现了对备选方案的折中排序。VIKOR方法的具体步骤如下所示。

设供应商Aj（j=1，2，…，n）在评价指标Ii（i=1，2，…，m）下的评价值为rij。

4.5.1 确定各指标项目的理想评价值r*i和负理想评价值r-i

对于效益型指标：

（16）

对于成本型指标：

（17）

4.5.2 计算各部品供应商的最大群体效益Sj和最小个别遗憾Rj

其中：ωi为各评价指标的权重。

4.5.3 确定各部品供应商的利益比率Qj。

（20）

其中：

ρ∈[0，1]为决策机制系数，ρ>0.5表示采取最大化群体效益的决策机制进行决策，ρ<0.5表示采取最小化个别遗憾的决策机制进行决策，ρ=0.5表示采取折中的决策机制进行决策[17]。

4.5.4 进行供应商排序

设依据利益比率Qj递增得到的建筑部品供应商排序为A1，A2，…，An。

若A1同时满足以下两个条件：

则A1为最优供应商。

否则得到妥协方案：

（1）若不满足条件②，则妥协方案为A1，A2；

（2）若不满足条件①，则妥协方案为A1，A2，…，AJ，其中J是满足的最大值。

5 实例分析

某装配式建设项目采用EPC承发包模式进行建设，总承包单位采用邀请招标方式对3个潜在的预制楼梯供应商A1，A2，A3进行选择，评价小组由5位经济技术方面的专家组成。

对预制混凝土楼梯供应商进行评价选择时，选用的针对性评价指标如表3所示，经统计整理得到的客观指标评价值如表4所示，经决策小组评估得到的主观评价值如表5～表7所示。

5.1 依据公式（3）～（6）将表4中的客观评价值规范化，得到客观决策矩阵。

5.2 将表5～7中的语言变量转化为直觉模糊数，并结合公式（7）～（9）确定决策小组的权重向量为

λ=（0.211，0.184，0.198，0.187，0.220）T。

5.3 在评价人员权重及其主观评价值的基础上，结合公式（10）計算各供应商在各指标下的综合评价值，形成群决策矩阵。客观决策矩阵和群决策矩阵构成综合决策矩阵。

5.4 在综合决策矩阵的基础上，结合公式（11）～（15）计算各项指标的权重为

ω=（0.030，0.033，0.120，0.103，0.099，0.035，0.081，

0.094，0.083，0.093，0.128，0.100）T

5.5 利用公式（16）～（20）计算各供应商的S，R，Q值（取决策机制ρ=0.5）。

由Q值确定的各部品供应商优先顺序为A2？酆A1？酆A3，并且Q（A2）-Q（A1）=0.511？叟1/2；，因此，A2为最优的建筑部品供应商。

6 结论

第一，本文以制造业和建筑业供应商评价指标为参考，在工业化建筑部品“五化”特征的要求下，构建了兼具两类行业特点的建筑部品供应商综合评价指标体系，为产业化建筑部品流通供配环节中供应商的评价选择问题提供了决策基础和科学依据。

第二，针对建筑部品供应商评价指标体系的系统性和复杂性，提出了用于描述各项指标取值的多种数据类型（精确数、区间数、直觉模糊数以及语言变量），使得指标体系的取值更为准确与合理。

第三，通过直觉模糊理论与熵值赋权法的结合，避免了主观赋权法的随机扰动问题，使得决策人员权重向量与评价指标权重向量更为客观和稳定。同时，VIKOR方法的引入不仅克服了不同类型的数据集结时可能产生的信息扭曲或丢失现象，而且在决策过程中兼顾了选择某部品供应商时的最大效益和最小遗憾，因此使得评价结果更为科学和有效。

參考文献：

[1]GB/T22633-2008.住宅部品术语[S].

[2]Dickson G W. An analysis of vendor selection systems and decision[C]. Materials Science Forum，1996： 1377-1382.

[3]张燕.基于BSC—TOPSIS法的供应商选择与评价研究[J].华东经济管理，2012（12）：145-148.

[4]张志超.我国保障房的建筑工业化水平评价指标体系研究[D].山东建筑大学，2016.

[5]郑晓云，贾玲.住宅产业化进程中建筑部品供应商的选择研究[J].华东经济管理，2013（10）：93-97.

[6]徐志伟.作业成本法在供应商评价中的应用[D].上海交通大学，2014：32-34.

[7]陈浩东，王志平，陈燕.模糊环境下动态供应商选择的混合整数非线性规划模型[J].运筹与管理，2015，24（4）：128-136.

[8]周清华，王琦，陈锂.基于直觉模糊集-TOPSIS的绿色供应商选择研究[J].系统科学学报，2017（01）：94-98.

[9]付畅俭，皮冬洋.基于个体偏好和可信度的犹豫模糊软集多准则决策方法[J].统计与决策，2017（08）：37-40.

[10]刘森，张迎迎，张焰，etal.整合AHP和TOPSIS评价模型的绿色供应商选择研究[J].物流工程与管理，2017（05）：1-4，11.

[11]Zhang S F，Liu S Y. A GRA-based intuitionistic fuzzy multi-criteria group decision making method for personnel selection[J]. Expert Systems with Applications，2011，38（9）： 11401-11405.

[12]汪克夷，张爽，冯桂萍.基于敏捷供应链的装备制造业供应商评价体系[J].科技与管理，2010，12（1）：62-66.

[13]冯红刚.船舶供应商评价体系研究[D].哈尔滨工业大学，2008.

[14]刘丽霞.建设材料分类及供应商选择研究[D].大连理工大学，2016.

[15]潘雨红，詹翌，马旭.基于DEMATEL-BP的装配式住宅预制构件供应商选择的影响因素识别[J].数学的实践与认识，2017，（9）：22-34.

[16]Szmidt E，Kacprzyk J. Distances between intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy Sets & Systems，2000，114（3）： 505-518.

[17]Opricovic S，Tzeng G H. Compromise solution by MCDM methods： A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS[J]. European Journal of Operational Research，2004，156（2）： 445-455.