考虑社会责任的钢铁企业绿色供应商评价
2024-01-30张洪亮
徐 斌,刘 畅,张洪亮
(安徽工业大学管理科学与工程学院 安徽 马鞍山 243032)
随着《社会责任指南》这一标准在2016年开始实施,“社会责任”一词受到社会各界的关注,可持续发展概念深入人心。习近平总书记在各地看望慰问一线劳动者和基层工作者时指出:“排除阻碍劳动者参与发展、分享发展成果的障碍,努力让劳动者实现体面劳动、全面发展。”实践充分证明,劳动者有更多获得感,劳动权益有更多保障,劳动热情就会竞相迸发,创造活力就能充分涌流[1]。在这一背景下,相关政府报告文件的发布也敦促国内企业积极履行社会责任。广大企业作为市场的主体,更应将拓宽职业发展空间、保障职工劳动权益视作企业承担社会责任的一部分。在供应链上游选择合适、可靠的供应商并与之建立长期合作关系的作用愈发凸显,这关乎企业在复杂市场环境下保持竞争力与稳定供需关系的能力,也是企业信誉的保证。
钢铁行业及其供应链的整个生产过程中,复杂的生产工艺、繁杂的工序以及紧张的工时都能引起各种安全隐患,再加上生产过程中工人的生产环境、职业培训、安全防护等各种参差不齐的因素影响,对各级生产员工的生命安全与职业健康构成了严峻的挑战。供应商身处钢铁企业供应链的上游,对其的评价决策是尤为重要的。这关系到企业的正常有序经营、及时的市场响应能力、对环境的保护及供应链员工的健康安全。因此,在钢铁行业的视角下研究企业社会责任(corporate social responsibility, CSR)参与供应商的评价决策具有重要的现实意义。
对绿色供应商问题的研究包括评价指标及评价方法两方面。评价指标的内涵因行业适用性和人们思想观念不同而被不断完善,但多关注于企业的经济效益与对环境的保护,如Haeri等[2]提出的环境维度指标包括排放检测、绿色制造、产值能耗等,在经济维度将关系和风险等指标纳入评价体系;王一雷等[3]考虑到工业的碳排放问题,在传统环境维度的基础上,将“低碳”作为供应商选择的标准之一;Hashemi等[4]提出的经济评价指标囊括成本、质量、技术水平、供货能力等;Kannan等[5]提出的绿色供应商评价指标体系在环境维度加入绿色管理系统、绿色产品、绿色创新等;王燕等[6]以绿色采购为视角,以行业适用性为原则,以运输能力、资源回收利用率、地理位置等指标建立了钢铁企业供应商选择指标体系;随着法律法规的健全与福利制度的完善,传统的经济、环境维度的评价指标已不能适应日新月异的市场与社会变化,Azadi等[7]引入员工权益、生产保障与工作环境等作为社会责任维度的相关指标;Memari等[8]加入工作机会、工作薪酬、职工福利等作为供应商选择的相关标准;Pishchulov等[9]提出的社会维度指标则加入了童工雇佣、岗位培训、种族歧视等。随着时代的发展,社会责任维度的指标内涵在不断完善,在企业竞争环境日益复杂、安全生产等思想逐渐普及的背景下,从经济、环境和社会维度来构建绿色供应商评价体系更能体现评价决策的科学性与准确性。
钢铁企业绿色供应商评价是典型的多准则决策问题,有相当的主观性与不确定性。为了提高决策的准确性,国内外学者提出了不同的决策方法。范莉莉等[10]提出了基于熵值法的钢铁企业低碳竞争力评价模型;王道平等[11]在确定钢铁企业绿色供应商选择指标权重时,针对供应商各指标得分趋同的问题用熵值法对传统AHP方法进行了改进;周荣喜等[12]结合了ANP与RBF神经网络模型对化工行业绿色供应商进行选择,减少了单一方法的主观性;江玉国等[13]提出了基于动态评价的TOPSIS方法对我国部分钢铁企业低碳竞争力进行了评价,减少了评价周期内偶然性问题对评价结果造成的影响;王煦等[14]提出的基于DEA/TOPSIS的组合模型对钢铁企业供应商进行评价,由于不需要预先估计参数,减少了主观因素的影响;Kar[15]将模糊集理论、AHP和DEA相结合,提出了一种支持群体决策的混合决策方法,充分体现了评价结果的客观性。随着评价指标体系的拓宽和丰富,单一的多属性决策工具已不能满足复杂多变的绿色供应商选择问题,多种方法组合更能减少单一评价方法中存在的缺陷。
上述研究考虑了多种维度下单一或组合方法评价的各种情况,但国内鲜有文献将社会保障和劳工权益作为选择标准对钢铁企业供应商进行评价。鉴于此,本文引入社会责任维度的相关指标,建立包括经济、环境、社会责任3个方面的钢铁企业供应商评价指标体系。考虑到传统AHP方法的不稳定性,改进确定权重的方法,引入模糊AHP,同时改进综合评价模型,运用加权GRA-TOPSIS方法对钢铁企业的绿色供应商进行评价与研究,以期使评价结果更客观、合理。通过实例的验证来检验模型的科学性与可靠性。
1 考虑社会责任的钢铁企业绿色供应商评价指标体系
为了能够建立一个兼顾科学性与行业适用性的指标框架,本文在参考国内外评价指标的研究现状之后,以科学、全面、可操作性原则为指导,尝试进行绿色供应商评价指标体系的构建。考虑到钢铁行业的特殊性,企业在生产过程中不能仅重视经济效益与环境效益,还应该在法律监管下承担起相应的社会责任,维护员工的生命财产安全、保证他们的各项权利。因此,在构建钢铁企业供应商的评价指标体系框架时,应当在经济维度与环境维度的基础之上将社会责任维度的指标纳入评价体系。本文梳理了经典的经济和环境指标,同时参考《钢铁行业规范条件》《钢铁行业规范企业管理办法》《冶金企业和有色金属安全生产规定》等报告文件对企业社会责任的规定,确定钢铁企业供应商社会责任维度的指标。以经济、环境与社会责任这3个维度为基础,建立起钢铁企业绿色供应商评价指标体系(如表1所示),其中,企业竞争力和服务水平是实现经济效益的源动力,提升企业的市场竞争力、增强供应商的服务能力才能扩大市场份额,提升盈利水平。环境保护是可持续发展的前提,提高供应商绿色化供货水平不仅能为企业带来环境效益,也能减少生产运输环节的污染、浪费问题。社会责任是企业可持续经营的驱动力,以人为本,保护劳动权益是企业提升社会形象的保障。
表1 钢铁企业绿色供应商评价指标体系
根据构建的评价指标体系建立钢铁企业绿色供应商选择的AHP层级(如图1所示)。
图1 钢铁企业供应商选择的AHP层级
2 钢铁企业绿色供应商评价模型
为解决钢铁企业的绿色供应商问题,本文建立了模糊AHP和改进加权GRA-TOPSIS相结合的模型。在多维指标的基础上,使用模糊AHP方法计算各个指标的权重;再使用得出的权重数据对各个供应商进行改进加权GRA-TOPSIS的综合评价;最后根据评价结果进行最后的决策。
2.1 基于模糊AHP确定指标权重
AHP模型因其存在主观性过强、难以进行有效检验等诸多问题,模糊AHP ( FAHP)的方法得以提出,可省略一致性检验的步骤。本文参考了Chang的方法[16],将三角模糊数引入判断矩阵,其具体步骤如下。
表2 模糊标度及其含义
(1)
步骤3令三角模糊数S1=(l1,m1,u1),S2=(l2,m2,u2),V(S1>S2)表示三角模糊数S1>S2的可能性程度,则
当m1>m2时,V(S1>S2)=1。
当m1≤m2时,
(2)
步骤4计算评价指标的归一化权重。令d(Si)表示指标Si优于其他指标的纯测量度,则
d(S1)=V(Si≥S1,…,Si-1,Si+1,…,Sn)
=min(Si≥Sk),k=1,2,…,n;k≠i
(3)
所有指标的权重向量为
ω′=(d(S1),d(S2),…,d(Sn))T
第i=(1,2,…,n)个标准的归一化权重为
(4)
2.2 基于GRA-TOPSIS方法的供应商选择
步骤1根据查阅检索的数据建立初始评判矩阵A。由于各指标计量单位不同,首先对初始评判矩阵进行规范计算,得到标准化矩阵Bij=(bij)mn。
步骤2计算各项指标权重。利用上文提到方法确定各项指标的权重Wi。
(5)
Y=
其中矩阵中Yij=Wijbij,(i=1,2…,m;j=1,2,…,n)。
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
(11)
(12)
步骤7计算待选供应商与理想解的相对接近度。
(13)
其中α与β为偏好系数,本文取α=β=0.5。Ei值越大,评价对象的得分越高。
3 案例分析
3.1 模糊AHP方法确定指标的权重
以马鞍山市一钢铁企业为例来验证模型的科学性与准确性。该企业在面向各供应商购入各种产品时,考虑到政策法律的监管以及提高自身社会信誉的目的,将社会责任纳入选择标准。在建立供应商评价指标体系后(如图1),本文采用社会调研、分析财务报表来获取所需的原始数据,对各指标的重要程度进行综合评价,使用模糊AHP法计算各指标的权重数据。表3是专家提供的模糊判断矩阵。
表3 专家评价指标的判断矩阵
根据式1至式5,供应商选择标准相对重要性的计算过程为
=(12.41,16.67,23.67)
=(4,5.5,7)⊗(0.0422,0.0560,0.0806)
=(0.1688,0.3080,0.5642)
S2=(3.17,4.5,6.5)⊗(0.0422,0.0560,0.0806)
=(0.1338,0.2520,0.5239)
S3=(2.67,3.67,5.5)⊗(0.0422,0.0560,0.0806)
=(0.1127,0.2055,0.4433)
S4=(2.57,3,4.67)⊗(0.0422,0.0560,0.0806)
=(0.1085,0.1680,0.3764)
V(S1≥S2)=1,V(S1≥S3)=1,V(S1≥S4)=1
=0.86,V(S2≥S3),V(S2≥S4)=1
=0.73
=0.87,V(S3≥S4)=1
=0.60
=0.74
=0.88
d(S1)=minV(S1≥S2,S3,S4) = min(1,1,1)=1
d(S2)=minV(S2≥S1,S3,S4)
= min(0.86,1,1)=0.86
d(S3)=minV(S3≥S1,S2,S4)
= min(0.73,0.87,1)=0.73
d(S4)=minV(S4≥S1,S2,S3)
= min(0.60,0.74,0.88)=0.60
W′=(1, 0.86, 0.73, 0.60)T=(0.31,0.27,0.23,0.19) 经过对准则层指标的综合比较分析,根据公式计算出各指标的权重(如表4所示)。
表4 各指标权重
由表4可知,该钢铁企业在选择供应商时的权重按从高到低的顺序依次是企业竞争力、服务水平、对环境的保护以及社会责任,其权重数据分别0.31、0.27、0.23、0.19。可以看出,社会责任指标作为新引入评价体系的标准,其权重是最低的,对其的重视相对于传统指标还有差距。根据专家对各准则层的二级指标进行模糊判断和权重计算,结果如表5至表8所示。
表5 企业竞争力判断矩阵
表6 服务水平判断矩阵
表7 环境保护判断矩阵
表8 社会责任判断矩阵
根据模糊判断矩阵得出的准则层指标权重及其二级指标权重,计算得出钢铁企业绿色供应商各评价指标的综合权重,具体数据如表9所示。
表9 综合权重
由表9可以看出:经济维度即企业竞争力和服务水平指标的权重占比相对较高,即使在绿色环保可持续的背景下,产品的成本和质量仍是进行供应商选择时重点关照的因素,是企业生产经营的保障。环境维度的指标权重占比次之,环境投入资金与单位产值能耗指标权重占比较高,远高于三废排放量指标权重的占比,这反映了该企业在选择供应商时,更重视其是否能充分利用资金和能源,较为忽视生产过程中碳和污染物的排放,在“双碳”目标提出的当下,减少污染物排放应该受到该企业更多的重视。社会责任维度指标权重占比最低,其中年度安全事故率权重占比相对较高,反映了该企业在选择供应商时重视其对安全生产的把关,较为看重企业的社会声誉,而职业健康安全认证和员工社会保险覆盖率指标权重较低,“以人为本”的生产经营理念需要该企业进一步贯彻落实。
3.2 改进加权GRA-TOPSIS的综合评价
在图1评价指标体系中,除资产负债率、单位产值能耗、三废排放量、年度安全事故率指标为成本型指标,其余均为效益型指标。选取该钢铁企业的4家原料供应商,根据获取的原始数据构造初始判断矩阵,首先对这些数据进行规范化处理,表10为4个候选供应商的评价指标值。
表10 候选供应商评价指标值
(1)将标准化矩阵归一化,并用模糊AHP确定的综合权重Wi构造标准化加权决策矩阵Y。
Wi=(0.1330,0.0744,0.1230,0.0810,0.0999,0.0891,0.0920,0.0828,0.0552,0.0608,0.0361,0.0399,0.0532)
(2)计算欧氏距离和正负理想解。依照式6和式7可分别求出样本的正理想解和负理想解以及欧氏距离,结果见表11、表12。
表11 正负理想解
表12 欧氏距离
(3)计算得到样本到正、负理想解的灰色关联度。依照式(8)至式(10)可分别求出样本到正、负理想解的灰色关联度,结果见表13。
表13 灰色关联度
(4)依照式11和式12对距离和关联度进行无量纲化处理,结果见表14。
表14 无量纲化处理结果
(5)计算相对贴近度Ei。依照式(13)计算相对贴近度Ei,结果见表15。
表15 相对贴进度
(6)按照贴近度大小对供应商进行优劣排序。
根据相对贴近程度的大小可以得出,0.5725 >0.4885 >0.4411 >0.4163,因此4家钢铁企业供应商的评价排序为X1>X2>X3>X4,所以该企业应该选择第一家供应商作为合作伙伴。
4 结语
本文构建了钢铁企业绿色供应商的评价指标体系,在传统的评价指标体系中引入社会责任维度的相关指标,充分考虑了政策法规对钢铁行业的监管约束,兼顾了科学性与行业适用性。运用模糊AHP与灰色关联/TOPSIS相结合的评价模型,使评价结果更客观、合理。通过实例分析,该模型充分体现了在选择绿色供应商时的科学性与易操作性,对钢铁企业在新形势下的市场竞争环境中追求经济、环境、社会三方面均衡发展具有一定的现实意义。给出的建议如下:
第一,要建立兼具行业性、快速响应的供应商评价指标体系。企业要根据变化的市场形势、政策法规和自身需求及时调整供应商评价准则。综合采购需求做好评判准则的调整。
第二,建设更紧密的供应商沟通机制。针对钢铁企业与供应商合作过程中经常出现的信息滞后的缺陷。企业需建立及时更新、快速反馈的信息渠道。面对市场变化、政策变化时快速录入,加强与供应商之间的沟通,避免优质供应商的流失。
第三,增进对企业社会责任的思想认知。案例中可见,目前人们对社会责任维度的指标重要性的重视程度还不够,钢铁行业作为重要的基础性产业,同时也是安全事故频发的行业,风险涉及的领域之广,需要防范的方面之多,都是值得各大企业高度重视的,经营者们要在政策法规的引导下,结合自身经营状况加深对社会责任思想的认知深度。