基于投入产出矩阵和动态思想的供应商分类与选择方法研究

温 馨

（同济大学 经济与管理学院，上海 200092）

20世纪90年代以来，“供应链管理”的思想在学术界和企业界备受关注。供应商的选择一直是供应链管理中的一个重要议题。分类并选择合适的供应商会对供应链绩效产生重大影响。但是，市场竞争的加剧和即时采购的扩展增加了供应商选择的复杂性，以前的方法具有一定的局限性。因此，发展和创新供应商选择方法势在必行[1-2]。

1 研究综述

1.1 供应商分类

在细分问题上，KRALJIC 根据采购的重要性和供应市场的复杂性将原材料划分为四个类型：非关键性物品、杠杆物品、瓶颈物品以及战略物品[3]。在供应商分类的维度方面，张萍[4]将其分为收益影响程度和供应风险程度。刘星[5]将其分为占用制造商的资金程度和对成品质量的影响程度。以上这些维度的概念较为模糊或者大多为定性指标，很难收集数据或者进行考量。

1.2 供应商选择方法

CHAI 等人[6]（2013年）将供应商选择的方法分为三类：多标准决策技术，例如层次分析法；数学规划模型，例如线性规划；人工智能方法，例如遗传算法。

随着问题规模的扩大，一些整合的模型被提出并应用于供应商选择问题上。PAYDAR 等人[7]应用GA 和VNS 方法来选择供应商。HFEDA 等人[8]应用GA 和ACO 的混合元启发式方法，为精益供应链管理中的牛奶配送问题找到了一种可能的最优解决方案[9-10]。COX[11]创造出了全新的采购组合矩阵。同时提出了“动态”思想，认为供应商是可以改进的。但是该思想仅停留在理论层面，并未提出具体且量化的实现方法。

为了使供应商分类的维度更加明确和量化，本文基于其他学者的研究，提出了改进的矩阵模型来对供应商进行细分。同时，受整合模型和COX 思想的启发，本文将DEA 方法与改进的矩阵模型相结合来实现供应商的动态选择。

2 问题描述与模型建立

2.1 投入产出矩阵

本文按照供应商评价指标的期望值大小将指标分为两大类：投入指标和产出指标。投入指标是指在评价选择供应商时企业希望越小越好的指标，如残次品率。产出指标是指在评价选择供应商时企业希望越大越好的指标，如重复采购率。基于这两维度，本文建立了投入产出矩阵，如图1所示。

图1 投入产出矩阵

在投入产出矩阵中将供应商分为四大类：高效、低产、高产以及低效。

高效供应商的投入相对较小而产出相对较大，是四类供应商中最好的一类。但采购时，谈判难度也最大。低产供应商的投入和产出都较低，在不浪费资源的前提下通过较低的 投入可以获得较为合理的产出。这一类供应商与高效供应商相比较差，企业在采购时有机会获得更多的优势。高产供应商的投入和产出都相对较高，无法做到高效率。因此，称之为第三类供应商。低效供应商的投入较高而产出却较低，这是企业最不希望合作的一类供应商。但是在采购时，企业能获得较大优势。

2.2 基于DEA 方法的供应商动态选择

2.2.1 基于动态思想的供应商选择

虽然企业大多数情况下希望与更好的一类供应商合作，但与能力越强的供应商合作，企业越难获得较大的优势。因此，企业可以考虑选择与部分优化难度较低但位于较差分类下的供应商合作，帮助其改进从而获得更多的采购优势。基于此，本文将“动态”的思想引入到投入产出矩阵中，确定了六条优化路线，如图2所示。

图2 供应商优化的六条路线

2.2.2 利用DEA 方法实现供应商的动态选择

为了确定供应商在各条优化路线上的具体实现方法，以及各个具体指标下的改进大小，本文选取了广义DEA 模型来求解：

式（1）中：θ为被优化供应商的相对效率值，该值越接近1，则表明该供应商的整体表现越好；xp=（x1p，x2p，…，xmp）T为第p个供应商的投入指标集合；为第j个被参照供应商的投入指标集合；λj为各投入和产出指标的权重值；为投入指标的松弛变量，即供应商在该投入指标上相对于被参照供应商应该减少投入的量；yp=（y1p，y2p，…，ysp）T为第p个供应 商的产出指标集合；为第j个被参照 供应商的产出指标集合；s+=（s1+，s2+，…，sm+）T为产出指标的剩余变量，即供应商在该产出指标上相对于被参照供应商应该增加产出的量。

由于很多大企业的供应商数量过多，为了简化选择的过程，本文将供应商的选择分为两步：①组内初步选择。在对供应商分类后，对于数量较多的类别，筛选出效率值较高的部分供应商。②供应商的动态选择。将筛选后的供应商分别以较好类别的供应商为目标进行动态选择。

3 案例分析

为了验证前文所提出的供应商分类与动态选择方法的可行性，本文选取了电子商务领域进行案例分析。

3.1 指标体系与数据收集

基于电商平台，本文建立了特有的供应商选择指标体系。将平均发货速度（d）、平均退款速度（d）、近90 d 退款率（%）作为投入指标。将累计成交数（件）、累计买家数（位）、重复采购率（%）作为产出指标。

本文从某B2B 供应商平台选取了20 家拉杆箱供应商，并收集了相关的数据。同时为了方便不同单位的数据处理与模型运用，将数据归一化，消除量纲，处理后的数据如表1所示。其中，指标a表示累计成交数（件），指标b表示累计买家数（位），指标c表示重复采购率（%），指标d表示平均发货速度（d），指标e表示平均退款速度（d），指标f表示近90 天退款率（%）。

表1 消除量纲后的供应商各指标下的数据

3.2 供应商分类与初步选择

在实际选择供应商时，需要对各个投入和产出指标按照企业的重视程度赋予不同的权重，这里假设各个指标权重相等，均为1/3。基于该指标权重，可以得到各个供应商在投入产出矩阵中的坐标值。从而将20 个供应商分类。具体分类结果如表2所示。

表2 供应商分类结果

由表2可以看出，高效和低产类别下的供应商数量较多，需要先进行供应商的初步选择。采用前文的DEA 方 法可以得到各个高效供应商的效率值，如表3所示。同样的方法可以得到低产供应商的效率值，如表4所示。根据表3、表4的效率值初步选择出所有效率值为1 的供应商，淘汰其他供应商。高效供应商保留供应商2，9，12。低产供应商 保留供应商1，4，5，7，8，18。

3.3 供应商动态选择

基于供应商初步选择的结果，下面对除高效供应商以外的每一类别供应商分别进行动态选择。低效供应商共有三条优化路线。分别以高效、低产、高产供应商为目标，运用DEA 方法可以得到相应的结果如表5所示。同理，分别对高产、低产供应商进行动态选择结果如表6、表7所示。

表5中，低效供应商16 在以高效和高产供应商为目标时，效率值均较高。因此，保留供应商16。表6中，高产供应商10 和17 以高效供应商为目标时，供应商10 的优化难度较低。因此，保留供应商10。同理，淘汰供应商18，保留其他低产供应商。

最终，20 家供应商经过分类与两阶段选择后的结果如表8所示。

表3 高效供应商初步选择效率值

表4 低产供应商初步选择效率值

表5 低效供应商动态选择结果

表6 高产供应商动态选择结果

表7 低产供应商动态选择结果

表8 供应商分类与两阶段选择后的最终结果

4 结语

基于供应商细分与选择的相关理论与文献，本文构建了 产出投入矩阵对供应商进行分类，创新性地从投入和产出两个维度对供应商进行了考量。同时，本文将“动态”思想引入到供应商的选择当中，利用DEA 方法来实现供应商的组内初步选择和组间动态选择。最后，本文选取了电子商务领域进行案例分析，从而来验证本文所提出的供应商分类与动态选择方法的可行性。这对供应商繁多的企业具有重要的现 实意义。