DEMATEL研究

DEMATEL研究（通用7篇）

DEMATEL研究 篇1

摘要：从综合经济实力、基础设施建设、科技创新能力、文化和教育发展水平、创新环境和发展理念6个维度,构建了城市创新能力的影响因素体系;运用DEMATEL方法,定量地揭示了各因素间的综合影响程度以及对城市创新能力的中心度和原因度,得出人民生活质量的整体水平、科技人力资源状况、城市整体创新意识、研发经费投入等因素是制约城市创新能力的关键因素;通过进一步运算,指出了提升综合经济实力和科技创新能力是提升城市创新能力的重点努力方向。

关键词：城市创新能力,影响因素,DEMATEL

城市创新能力是城市创新系统中所有要素和行为主体有机组合的总体能力,主要表现为一种城市创新系统的协调、整合能力[1]。进入21世纪,国内各大城市掀起了建设创新型城市的浪潮,创新能力不仅成为城市核心竞争力的重要来源,而且也是判断一个城市经济能否持续快速健康发展的首要标准。国外学者从20世纪末开始展开了相关领域的研究:Maryann(1991)认为随着科学技术的加速进步和其在生产中的广泛应用,城市正面临着建立在知识基础上的新竞争,要适应这种竞争所提出的挑战,就必须变革传统的城市发展模式,以新观念、新方式为城市经济发展寻找新的经济增长点[2];Cooke(1996)对区域创新系统的概念做了详细的阐述,并从不同纬度对其分类,认为区域创新体系的效率基本取决基础设施和上层建筑[3,4];Charles Landry(2000)提出创新型城市由富有创意的人、意志与领导力、人的多样性与智慧获取、开放的组织文化、对本地身份强烈的正面认同感、城市空间与设施和上网机会7个要素组成[5];Peter Hall(2001)在《城市文明:文化、科技和城市秩序》中阐述了城市与创新之间的关系,并指出时间、地点和机遇对城市创新至关重要[6];James Simmie,William F Lever(2001)等从经济地理的角度较系统地对欧洲创新型城市进行了实证研究[7]。

国内学者则侧重于从宏观上把握城市创新能力的概念、构成要素以及评价指标体系,其中对城市创新能力的评价关注得最多:杜辉(2005)从区域技术对外依存度、技术进步对经济增长的贡献率、发明专利占全社会专利申请量的比重、高新技术产业产值占工业总产值的比重、研发投入经费占GDP的比重以及企业研发投入占销售收入的比重6个指标提炼出城市自主创新能力综合指数[8];李英武(2005)将城市创新能力评价指标分为全社会创新能力、网络化创新能力、全面性创新能力、互动式创新能力、全方位创新能力和开放式创新能力[9];范柏乃(2006)从技术创新投入能力、配置能力、支撑能力、管理能力与产出能力等方面构造了城市技术创新能力的理论评价模型[10];冯霞(2006)提出创新型城市的评价指标体系至少要包括思想观念创新、科学技术创新、体制机制创新、发展环境创新、文化氛围创新5个大类[11];胡钰(2007)主张从创新环境、创新动力和创新绩效3个方面衡量城市的创新力[12];段利忠(2007)从城市的知识、技术、制度、服务创新能力和宏观经济发展水平5个方面构建评价指标体系对城市创新能力进行分析[13];卢小珠(2007)指出从城市人才资源(人才素质和人才总量)、物质基础(研发投入和教育投入)、创新成果(科研成果和技术进步)3个方面对城市创新能力进行评价[14]。

影响城市创新能力的因素是来自多方面的,不同因素对城市创新能力的影响程度也不尽相同,通过量化分析各影响因素之间的相互关系,找出城市创新能力的关键影响因素,对创新型城市的建设有一定的理论意义和实践价值。

城市创新能力影响因素体系的构建

为了能够客观地反映城市创新能力的内部规律,提高分析结果的准确度,城市创新能力影响因素体系内所包含的因素必须具有全面性、互补性和合理性。从前期文献调查结果发现,关于城市创新能力影响因素的定量和定性研究都比较缺乏。国外学者倾向于对一些典型城市发展经验的总结,国内学者则侧重于从评价的角度对城市创新能力进行研究,并且从不同维度构建评价指标体系,这些评价指标体系对影响因素体系的构建有一定的借鉴和指导作用。鉴于此,笔者在以上研究的基础上结合相关统计年鉴的统计指标从城市综合经济实力、基础设施建设、科技创新能力、文化和教育发展水平、城市创新环境和城市发展理念等6个维度构建城市创新能力影响因素体系。

以上6个维度都不同程度影响城市的创新能力,每一个维度依据其涉及内容的不同,又可以划分出若干个因素,通过比较分析确定27个因素构成城市创新能力影响因素体系(见表1)。既包括定量因素又包括定性因素,目的在于通过两者的有效结合提高研究结果的可行性。

DEMATEL方法及其实施步骤

DEMATEL的全称为Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,直译为决策实验与评价实验室。该方法是由美国Bottelle研究所提出的一种系统因素分析方法,通过对系统中各因素之间逻辑关系的分析确定直接影响矩阵,再由对直接影响矩阵的计算得出各因素对其他因素的影响度以及被影响度,进而计算出各因素的原因度和中心度,最终寻找出影响问题的关键因素,在此基础上调整系统结构图,促使系统结构趋向合理化[15]。该方法主要运用的是图论理论和矩阵论原理。实施DEMATEL方法的具体步骤如下。

确定研究的相关影响因素体系。

根据研究课题的相关信息,确定影响因素体系,并对具体因素进行顺序编号,标为S1,S2,S3,…,Sn。

分析不同因素之间的影响关系。

通过专家组讨论的方法判断因素间影响关系的有无,并确定影响程度的强弱(可以通过赋值的方法进行量化,如:强=3,一般=2,弱=1,无=0)。

建立直接影响矩阵。

将各因素之间的影响关系用矩阵表示出来,假设为n阶矩阵M,且M=(fij)n×n,如果因素Si对因素Sj有直接影响,则记fij=1/2/3,反之,如果没有直接影响,则记fij=0。

规范化直接影响矩阵。

为了便于比较和分析,根据式(1)对矩阵M进行归一化处理,得出规范化直接影响矩阵G=(gij)n×n,其中0≤gij≤1。

计算综合影响矩阵。

综合影响矩阵Z=(zij)是用来分析因素间的间接影响关系的,其计算公式为Z=G(I-G)-1,其中I为单位矩阵。

计算各因素的影响度和被影响度。

综合影响矩阵中的元素zij表示因素i对因素j的影响程度,通过对Z的第i行因素求和得出第i行所对应因素对其他所有因素的综合影响度,称为影响度;对Z的第i列因素求和得出第i列对应因素所受到的其他所有因素的综合影响度,称为被影响度。

计算各因素的中心度和原因度。

各因素的中心度和原因度可以通过分别计算该要素的影响度与被影响度的和与差求得。中心度表示该要素在整个体系中位置的重要性以及所起作用的大小;原因度表示该因素在系统中对其他因素影响程度的大小,如果原因度大于0,可视为原因因素,反之则视为结果因素。

城市创新能力的影响因素分析

直接影响矩阵的确定与数据计算

考虑城市创新能力的特点和分析的需要,笔者将因素间的影响程度划分为5个级别:无、较弱、弱、较强、强,分别用数值0,1,2,3,4表示。通过实际调查分析并结合专家组讨论的意见确定各因素间的直接影响关系,得出城市创新能力影响因素的直接影响矩阵,见表2。

表2的矩阵数据很直观地展现出体系内因素之间存在着各种各样的关系,但是很难辨别出其中的关键因素,并且是对因素间直接关系的一种描述。城市创新能力影响因素之间还存在着各种微妙的间接关系,两者互相依赖,相互制约,共同影响着城市创新能力的发展。鉴于此,根据表2矩阵数据,运用MATLAB7.0软件计算出各因素间的综合影响矩阵,在此基础上计算出城市创新能力影响因素体系中各因素的影响度和被影响度,中心度和原因度,见表3。

计算结果分析

影响度和被影响度方面。

在城市创新能力影响因素体系中,对其余因素的综合影响程度较高的6个因素从高到低依次为:S3人民生活质量的整体水平、S5城市基本建设投资、S22城市整体的创新意识、S13城市科技人力资源状况、S15科技创新成果的产出状况、S1GDP和财政预算收入情况。受到其他因素综合影响程度较深的几个因素从高到低依次为:S13城市科技人力资源状况、S3人民生活质量的整体水平、S12整个城市的研发经费投入、S16科技创新的氛围、S15科技创新成果的产出情况、S1GDP和财政预算收入情况、S26城市发展战略。观察发现,因素S1,S3,S13,S15的影响度和被影响度值都比较高,说明这些因素既影响其他因素,同时也受其他因素的影响,相互影响程度较高。

影响因素的原因度和中心度方面。

为了能够清晰直观地表现因素体系中的原因因素和结果因素,根据中心度和原因度数值做出各因素的原因—结果图,见图1。在图1的上半部分分布的因素分别为S3人民生活质量的整体水平、S4城市对外开放程度、S5城市基本建设投资、S6城市经济体系的健全程度、S10城区绿地面积和绿化覆盖率、S18城市文化事业机构数量、S19广播电视节目制作播出情况、S20各类学校教职工和专职教师情况、S21高等学校在校生和毕业生数量、S22城市整体的创新意识、S24政府对创新的支持力度等11个因素,这些因素的原因度数值都大于0,构成影响城市创新能力的原因因素,其中S5,S6,S21因素的数值较高,是最关键的原因因素。在图1的下半部分分布着其余的16个因素,它们的原因度数值都小于0,因此构成结果因素,说明这些因素受其他因素的影响大。由图1的右半平面可知,因素S3人民生活质量的整体水平(3.309 9)、S13城市科技人力资源状况(2.934 4)、S22城市整体的创新意识(2.608 5)、S12整个城市的研发经费投入(2.529 9)、S15科技创新成果的产出情况(2.522 8)、S1GDP和财政预算收入情况(2.344 3)、S16科技创新的氛围(2.340 7)、S5城市基本建设投资(2.318 6)、S26城市发展战略(2.0458)、S14科技发展的硬件基础情况(2.009 5)的中心度数值较高,在提升城市创新能力过程中起着关键作用。值得注意的是虽然因素S1,S12,S13,S14,S15,S16,S26是受其他因素影响较大的结果因素,但是对城市创新能力的提升也有很大的影响。

各维度对城市创新能力的综合影响关系分析。

通过对各个维度所包括因素的影响度、被影响度、中心度和原因度数值进行相加得到各维度对城市创新能力的相应指标数据,见表4。城市综合实力和科技创新能力两个维度的影响度较高,同时城市综合经济实力的原因度为正值,说明综合经济实力对城市创新能力的提高发挥着很强的助推作用。从中心度看,科技创新能力的中心度最高,其次是综合经济实力,这说明科技创新能力是提升城市创新能力的中心环节,综合经济实力是城市创新能力的必备条件,两者缺一不可。

DEMATEL研究 篇2

目前,对于供应商的选择与评价的方法研究比较多,但都有一定的局限性。阮连法等［3］基于模糊VIKOR方法研究了绿色建筑供应商选择; AWAR-GU［4］提出了模糊多标准方法来评价供应商的环境绩效; 吴坚等［5］提出了模糊决策环境下基于COWA算子的绿色供应商选择方法。以上方法的不足在于权重的确定采用简单的主观赋值方法,缺乏成熟的科学分析过程。也有许多学者提出了整合多种研究方法的决策模型。王道平等［6］基于AHP/熵值法研究了钢铁企业绿色供应商选择; Chan等［7］提出了基于模糊AHP方法的全球化背景下供应商选择。但以上研究方法的重要前提是建立在指标之间相互无关联的基础上。而实践中,评价中所选用的各项标准之间往往存在相互的关联和影响。因而,这类方法的使用存在缺陷。文献[8]采用模糊ANP和模糊优先排序方法相结合来评估供应商的环境实践。文献[9 - 10]引入人工神经网络和2 个多属性决策分析方法来进行对绿色供应商的选择。ANP方法的独立使用不能说明各标准之间内部的影响关系。而神经网络法适用于非线性及非正态情况,具有对数据分布情况要求不严格的特点,同时,该方法存在训练效率及收敛性问题。而文献[11 - 12]采用了因子分析方法来实现绿色采购中供应商选择,建立了供应商绿色评估体系。因子分析法在确定具体选择哪些指标时相对较适用,但对数据样本量要求较大。同时在量化指标权重方面有一定局限。

如何确定绿色供应商的评价标准,同时确定引入的绿色标准与原有供应商选择标准之间的影响关系,从而系统科学的选择符合企业要求的绿色供应商都是还未得到重视的研究内容。评价和选择绿色供应链中各级供应商既要有定性的分析,又必须结合定量方法来确定。需要建立多标准决策模型［13］。本文采用模糊DEMATEL方法分析指标与评价目标之间的关系,确定选择的绿色标准,同时通过分析评价标准之间的交互影响关系,应用ANP方法确定标准的权重。ANP方法在明确标准影响力的基础上,量化标准的重要程度被证明是有效的［14］。因而,采用混合模糊DEMATL与ANP方法建立绿色供应商选择与模型,能够一定程度上克服目前已有模型的局限,优化供应商的选择。

1 研究模型

1. 1 评价的模糊处理

假定评价者对标准的重要性评价是模糊语言,则可由表1 转化为一个三角模糊数。设评价者Ek(k = 1,2,…,n) 对其L个标准yi( i = 1,2,…. ,l) 的模糊重要程度评价向量为

然后,对标准重要程度uik进行标准化处理:

1. 2 计算直接/ 间接关系矩阵

根据以上确定的标准,邀请对企业内部绿色供应链管理流程非常清楚的专家参加问卷的填写,以确保结论的正确性和避免单一专家的主观性。指标以两两比较的方式,请专家根据模糊量表选择影响程度及正负方向。并将结果以矩阵的方式进行记录。根据模糊处理方法整理专家对指标影响程度的评价结果,得到整合后的直接影响关系矩阵用v来表示。其中,n为专家个数,vij= ( lij,mij,uij) ( i = 1,2,…,l ; j = 1,2,…,n ) 是一个三角模糊数,代表专家的意见。对矩阵V依据公式( 2) 进行标准化处理得到矩阵X。

令xij= ( lij,mij,uij) 并且,从矩阵X是分离得到3 个确定值矩阵如下:

根据确定值计算方法,通过公式( 3) 设定综合模糊矩阵为

通过矩阵运算,产生直接间接关系矩阵中的每一个元素tij是一个三角模糊数记( lij',mij',uij') 。

根据公式( 5) 采用均值面积法对其进行解模糊处理［12］。从而得到了综合非模糊评价矩阵G =G( ij) L × M其中,Gij由一个由转化来的实数。从而得到了综合非模糊决策矩阵T,tij代表指标间i影响指标j的程度。

利用模糊DEMATEL产生的直接/间接关系矩阵T,计算中心度及原因度。其中T矩阵中的行总和以D表示,列总和以R来表示。见公式( 6) 和( 7) 。( D + R) 为中心度,表示通过此指标影响及被影响的总程度。( D - R) 称为原因度,若其值为正,该标准为原因类,若其值为负,此标准偏向为影响类。因果图分别以( D + RD - R) 为序偶,若指标的中心度越高,代表其重要程度也越高。因果图可以将相关指标的因果关系简化为简单明了的结构。利用模DEMATEL,可以设定阈值,去掉可忽略的关联关系［13］。

1. 3 利用模糊ANP确定标准的权重值及供应商选择

首先,依据上一步骤所建立的指标的网络因果图,并结合二级指标实际情况,绘制出ANP决策网络结构。ANP网络结构由集群层和因素层构成。其中,集群层包括目标层与准则层及一级指标,因素层包括具体目标、详细准则和二级指标等,集群之间互不独立,因素之间彼此相互影响。

其次,构造判断矩阵。相对于ANP网络结构中设置的目标,对组成ANP网路的集群和因素分别两两比较,评判他们相对于设置目标的重要程度并进一步形成比较判断矩阵。本研究中利用模糊DE-MATEL产生的直接/ 间接关系矩阵T,根据公式( 8)和( 9) 进行矩阵的标准化,构建出ANP判断矩阵。

第三,根据以上得出的判断矩阵作为ANP的未加权超级矩阵,将其乘以一级层面的权重,则正规化为加权超级矩阵,将加权矩阵多次相乘之后,将会收敛至一个固定值,即此时矩阵的行向量相同,而列向量之和为1,则为极限超级矩阵。其中w为已加权超级矩阵。从一级标准及二级标准矩阵中,分别求得极限超级矩阵,从而确定各指标的局部权重及全局权重。研究中,通过使用Super Decision( 下称SD) 软件来完成。

第四,方案评价。将选取的案例企业置于评价模型中,运用Super Decision软件对其进行评价,得出评价结果。

最后,敏感性分析。通过敏感性分析可以进一步加强标准权重值以及供应商选择的可靠性。

2 样本与评价指标选取

A企业在供应链的绿色实践方面处于行业领先地位。作为一家国际品牌的五星级酒店,为了突出表现企业的环境绩效,企业近年来致力于通过国际环境质量的相关标准认证。通过了HACCP国际食品安全体系认证,ISO14001 国际环保标准认证,被评为国家级绿色饭店。企业食品原料采购是通过与供应商签定购货合同方式来进行。他们首先依据企业的食品安全管理系统( FSMS) 规定对供应商的食品原料进行评价。包括: 收集主要供货商资料。视察供货商的工场( 储存、温度、卫生规格等) 及运货车辆( 如冷藏货车) 是否符合酒店及FSMS规定。收集符合当地条例之有效供货商牌照/QS许可证/卫生证书。要求使用部门针对供货商样本反映意见。企业通过建立供应商评估体系来选择满足企业要求的供应商并与其签定供货合同。合同中向供货商规定了条款及细则。如果供货商连续3 次违反条款及细则而又没有合理解释,即将他列入黑名单,同时保留因以上行为而导致企业有损失或成本增加时,向其追讨赔偿权利。而后在采购信息系统中更新供货商名单。而对于合作关系好的供应商,企业与之保持长期的契约合同。

本研究受企业委托,应用模糊DEMATEL-ANP分析方法来帮助企业进一步完善和建立评估体系并合理的评价和选择绿色供应商。首先,选取4 位专家参与评价。受访专家包括企业高层领导的成员,运作管理负责人、采购管理人员、市场部门相关负责人。通过文献总结及我们与专家反复确定,最终专家意见达成一致。酒店选取了4 个一级指标: 绿色竞争力,绿色管理实践,供货管理及生命周期成本作为绿色供应商的评价标准,16 个二级评价指标,如表2 所示。此外,酒店选取了3 家参与竞标的餐饮原料供应商进行评价与选择。

3 实例应用

3. 1 评价标准的影响关系与权重分析

应用本文前面关于运用模DEM-ATEL计算各绿色实践评价指标影响程度的方法,请专家对标准的两两比较的影响程度进行语言评价,然后,根据公式( 1) 对模糊数进行标准化处理,形成模糊矩阵A。集结专家意见,形成指标的模糊直接影响矩阵。利用公式( 2) - ( 4) 进行矩阵的模糊处理,根据公式( 5) 形成综合非模糊影响矩阵T,如表3 所示。

在综合影响关系矩阵的基础上,根据公式( 6) 、( 7) 计算因素的行和与列和中心度( D + R) 及原因度( D - R) ,如表4 所示。

根据专家反复讨论,确定二级标准的筛选的临界值是3,因而所选用的二级标准都是对评价结果有影响。根据表4,供货管理的( D - R) 的正值是最大的,因而它在整个评价体系中最为关键,因为它对评价体系中的其他指标具有重要的影响。因此,从指标影响力方面考虑,管理者评价供应商时,供货管理是考虑的核心指标。绿色管理实践的( D + R) 值最高,说明它的综合影响程度大,同时它的( D - R) 的正值较高,说明它对其他的影响也很大。生命周期成本的( D +R) 值最低,说明从标准间影响力考虑,它受其他指标的影响程度低,同时,它的( D - R) 负值高,说明这一指标对其他指标影响亦较低。B1、B5、B3、B2、A4、C4的( D - R) 值都为正值,并依次排列。这些标准的正值越高,与其他标准关联越密切,对其他标准的影响也越大,因而,B1、B5、B3、B2是评价体系中的关键环节,是供应商提高评价绩效的重点。D1、D3、D2、A3、A1、A2的( D - R) 值都为负值,这些标准受其他指标影响比较大,属于被影响类因素。改善此类指标空间较小。( D + R) 中心度从大到小依次居前的是B2、A1、A4、A1、B4、B1、A2。其中B2原料的环境友好A1环境声誉的中心度是最高的2 个,一方面它对其他标准的影响很大,同时也会很大程度的受其他标准影响。因而在绿色供应商评价标准中具有最为重要的地位。供货质量是供应标准下的( D - R) 值最高的二级标准,也说明提高链管理供货质量能更好的加强供货管理能力。此外,资源减量化作为环境管理实践标准下的( D - R) 值最高的二级标准,它的提高能更明显的提高供应商环境管理实践水平。

通过案例企业的调查,应用DANP方法,来获得标准之间的动态关系,如图1 所示。根据图1,在考虑指标之间相关影响关系的基础上,建构了非权化的超级矩阵来显示标准之间关系的重要性。在分析影响程度的基础上形成了加权超级矩阵。将加权矩阵多次相乘之后,将会收敛至一个固定值形成极限超级矩阵,从极限超级矩阵中可得各标准的权重值,如表5 所示。一级标准类别中,权重排序依次是: C供货管理> B环境管理实践> A绿色竞争力> D'生命周期成本。考虑指标间相互影响时二级标准的整体权重值排序是B2、B4、B1、C1、B3、C2、B5、C4、A1、D3、C3、A4、D1、A2、A3、D2。权重值与前面影响关系的分析结果基本一致。

为了进一步证实权重值的可靠性,研究对权重值进行了敏感性分析。由于供货管理一级标准的权重值最高,通常敏感性分析会选用评价值最高的标准［15］。研究中改变了评判专家赋分的权重,此时,供货管理一级标准下的二级标准分会发生的变化,如图2 所示。从图2 可以看出各级标准的权重值发生了变化,但整体排序基本维持未发生变化,从而证明了权重值的可靠性。

3. 2 ANP分析法选择供应商

在供应商优选阶段,要求评审专家对备选绿色供应商在各级标准下进行评分,对备选绿色供应商绩效评价依据公式( 7) 进行标准化后的结果,如表6 所示。

考虑到供应商企业的隐私,以a1、a2、a3代表3家供应商的名称。通过运用表6 中的供应商评价值及表5 中的权重值,采用ANP分析方法,通过SD软件计算出评价值结果,如表7 所示。

根据专家确定的筛选标准的临界值是3,因而所选用的标准都是对评价结果有影响的。根据影响关系来最终确定选择标准,克服了以往在标准确立过程中缺乏对标准间交互作用的重视问题。企业采购部门经理也反映,企业以往关注采购的成本,但分析得出,采购成本受其他指标影响大。在考虑各标准影响关系的基础上采用ANP分析方法,确定各评价标准的权重值,使企业认识到企业环境管理实践,尤其是原料的环境友好是评价和选择供应商的关键。此外,供货质量、供应产品成本、长期合作、供应商的环境声誉及环境认证也是企业选择绿色供应商的关注重点。根据企业采购经理在后期的实践反馈,所选择的供应商a1虽然不是各项指标都最优的,但各项指标从整体上与企业理想标准最贴近。例如,供应商a2虽然其他指标也比较高,但是相比较a1,缺乏长期合作基础。而长期合作避免了企业由于信任产生的未来风险。

为了进一步证实权重值的可靠性,研究对供应商评价值进行了敏感性分析。研究中改变了评判专家赋分的权重,此时,供应商评价值发生的变化,如图3 所示。可以看出供应商的评价值发生了变化,但整体排序基本维持不变。从而进一步证明了评价结果的可靠性。

4 结论

本文在构建基于绿色供应链管理的供应商评价与模型时,考虑人类判断事物的模糊性和不确定性,研究引入了模糊数据处理方法。在确定标准的基础上,利用模糊DEMATEL形成的综合影响关系矩阵,能够帮助企业分析标准间复杂的影响与导致关系。在考虑各标准影响关系的基础上,采用ANP方法,确定了各评价标准的权重值。通过对案例企业供应商的评价与选择的实例研究与反馈,评价结果因而更加符合实践。研究的可靠性如前所述,研究结果与方法能够有助于企业科学的评价与选择绿色供应商。未来建构的研究模型在其他领域的应用是进一步研究的方向。

摘要：通过混合模糊DEMATEL-ANP方法建立了绿色供应商的评价模型。DEMATEL方法能够帮助企业分析评价标准与评价目标之间的影响关系,从而确定选择标准。同时DEMATEL方法分析了评价标准间复杂的影响与导致关系,在此基础上采用ANP方法确定了标准的权重值。因而,此方法克服了目前绿色供应商评价模型所存在的不足。在实际案例的应用过程中,评价模型帮助企业科学的评价和选择了绿色供应商,通过敏感性分析进一步证实了评价结果的可靠性。

DEMATEL研究 篇3

1 文献综述与研究假设

专门针对服务集成商服务能力的研究, 国内外几乎没有, 其相关研究集中于运用不同方法对服务集成商进行评估与设计。Jukka Korpela ( 2002) 结合层次分析法和目标规划对服务供应链的电子商务软件和通信系统进行了评估选择[2]; Joseph Sarkis和Srinivas Talluri ( 2004) 利用层次分析法和混合整数规划对服务供应链进行了设计[3]; 任杰 ( 2006) 使用层次分析法和模糊评价的方法计算各候选集成商在服务质量、成本、协同发展能力、绿色物流能力等四个维度的优先分值[4]; 张德海等 ( 2007) 综合运用层次分析法和多目标规划从物流能力、服务质量、集成能力、信息服务、发展能力和行业相关度等六个方面对物流服务集成商进行评估选择[5]。应该肯定, 运用不同方法对服务集成商自身不同维度进行评估与设计来选择服务集成商, 并从侧面反映服务集成商服务能力的实证研究是有价值的, 但难以满足顾客的利益诉求对实证结果的影响。而顾客也是影响服务集成商进行服务集成与传递过程中的重要主体, 单纯从服务集成商自身的角度进行实证研究, 结论难免具有局限性。本文的研究主要思路是, 将服务集成商和顾客纳入统一的系统, 尝试用模糊集理论的决策实验分析方法 ( DEMA-TEL) , 试图系统地回答服务集成商服务能力提升影响因素间的相互关系与识别关键因素。本文依据国内外现有的研究成果, 对服务集成商服务能力提升的影响因素做出相应的研究假设。

1. 1 顾客需求信息管理

Stefansson ( 2006) 定性分析了物流服务集成商的整合能力会影响到它对服务资源类型的选择, 其中整合能力具体体现为物流服务集成商在于客户企业合作过程中对需求信息的获取能力[6]。王晓立 ( 2010) 建立三阶段采购优化模型解决顾客需求信息更新以及服务供应能力约束环境下物流服务集成商的服务能力优化问题, 数值算例表明随着顾客需求信息管理能力的提高, 物流服务集成商供应能力柔性提高, 运营成本降低, 收益增加[7]。

由此假设: 顾客需求信息管理 ( M1) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 2 服务设计管理

目前, 采用集成化方法设计服务供应链成为国外的研究趋势。Bruce ( 2004) 采用了集成化的服务供应链设计方法解决顾客需要的服务所具有的生命周期短、采购量波动大、预测不确定性等问题[8]。Ismail和Sharifi ( 2006) 分析了现有供应链设计的现状, 给出了供应链敏捷性设计的集成化解决方案[9]。国内学者刘伟华, 季建华和王振强 ( 2008) 提出了基于服务产品的服务供应链集成化设计过程, 该集成化设计过程对于服务集成商满足顾客要求、获取竞争优势起到非常重要的作用[10]。

由此假设: 服务设计管理 ( M2) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 3 顾客关系质量与顾客价值创新

Gronroos ( 1997) 认为顾客感知价值不仅来源于核心产品或服务加附属服务, 还应包括顾客所感知到的企业为维持关系的努力。服务集成商可以通过发展良好而持续的顾客关系、加强顾客关系质量来创造价值[11]。郑四渭 ( 2010) 从顾客价值创新的视角对服务供应链优化及模型构建进行了研究, 研究表明顾客价值创新有利于服务集成商识别新的顾客价值维度, 从而降低顾客成本, 更好的交付顾客价值。同时, 服务集成商也可实施顾客价值创新战略来构建竞争优势[12]。

由此假设: 顾客关系质量 ( M3) 、顾客价值创新 ( M4) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 4 顾客参与管理

Stephen ( 2008) 提出顾客具有双元性, 一方面顾客是服务的接受者, 另一方面顾客又是服务的参与者[13]。这种参与主要体现在顾客在服务产生和传递过程中的想法、资源和信息的投入, 对最终的服务质量和服务供应链绩效所产生的影响是不容忽视的[14]。因此, 服务集成商不应把顾客仅仅作为整个服务供应链的末端, 即最终集成服务的接受者, 而应加强顾客参与管理。单汨源、吴宇婷和任斌 ( 2011) 研究认为由于顾客投入的非专业性, 顾客参与管理在服务供应链管理中是非常必要的, 其中, 顾客参与的程度可以调节服务集成商的供给能力, 而顾客参与的质量水平将影响最终服务水平[15]。

由此假设, 顾客参与管理 ( M5) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 5 顾客知识管理

Baltacuoglu T、Ada E和Kaplan M D ( 2007) 从整个服务供应链系统的角度提出服务集成商不仅是服务方案的提供者, 而且也是服务供应链中各类服务资源的整合者, 并将服务提供商视为服务集成商的内部顾客, 而终端客户则可看作是外部顾客[16]。喻立 ( 2012) 在他们的基础上将服务供应链的顾客知识分为内部客户知识和外部客户知识。其中, 外部客户知识包括关于顾客的知识、顾客需要的知识、顾客拥有的知识和合作创新的知识。同时, 构建了服务供应链流程的知识分布模型。这都有利于服务集成商加强与顾客的交流与互动, 加深对顾客的理解, 从而促进顾客知识共享, 变顾客知识为顾客价值, 实现顾客价值最大化和服务集成商自身竞争优势[17]。

由此假设: 顾客知识管理 ( M6) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 6 资源供应与战略匹配

宋华和陈金亮 ( 2009) 运用案例研究的方法论探讨了下游企业对服务集成商依赖的原因和影响因素, 研究结果表明对于大型的客户企业而言, 资源和供应能力以及下游企业的战略匹配较为重要, 而对于小型客户企业有显著影响的因素是资源和供应能力[18]。可见, 服务供应链环境下服务集成商具有的资源和供应能力是下游企业缺乏并需要获取的, 也是决定顾客对其产生依赖性的重要原因。而实现战略匹配则有利于降低服务集成商交易成本, 提高效率。

由此假设, 资源和供应能力 ( M7) 、战略匹配 ( M8) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 7 顾客服务能力与协同合作能力

林红梅 ( 2012) 研究认为顾客服务能力反映服务集成商服务能力与顾客的匹配性, 并用服务企业从业人员数量、从业人员专业化程度、企业总资产、配套的功能型服务供应商的资源齐全程度等次指标予以衡量。同时, 研究认为协同合作能力反映服务集成商与顾客合作的情况, 可用彼此之间信息共享程度予以衡量[19]。

由此假设: 顾客服务能力 ( M9) 、协同合作能力 ( M10) 影响服务集成商服务能力提升。

1. 8 服务质量与服务价格

任杰 ( 2006) 将服务质量和服务价格分别作为物流服务集成商选择的首选评价指标和第二评价指标[4]; 张德海等 ( 2007) 认为服务质量能反映出服务集成商提供的服务是否能满足服务供应链的需求, 是否达到顾客所期望的服务目标, 并用可获得性、作业效率和可靠性对服务质量进行衡量[5]; 林红梅 ( 2012) 指出服务价格这一指标是一定时期内顾客向服务集成商支付的一定服务的费用, 可以通过同比平均价格优势来进行衡量, 同比平均价格优势反映所考核的服务集成商的服务价格与市面上所有同类服务集成商平均价格之比率来表示[19]。服务质量和服务价格一直以来是衡量一个企业乃至整个服务供应链竞争力的重要指标, 它们反映了服务集成商整体服务效果。因此, 顾客通过这两个指标选取服务集成商是毋庸置疑的。

由此假设: 服务质量 ( M11 ) 、服务价格 ( M12) 影响服务集成商服务能力提升。

基于以上假设, 考察这12 个因素之间的相互关系, 并识别影响服务集成商服务能力提升的关键因素。

2 研究方法与计算结果

2. 1 DEMATEL方法

DEMATEL方法是一种研究复杂系统中各因素之间相互关系的常用方法, 它不仅能有效地分析复杂系统中各个因素之间相互影响程度, 也能根据直接影响矩阵确定因素之间的主次关系[20]。本文运用DEMATEL方法研究复杂系统中因素之间相互关系的步骤如下:

首先, 获取最初的直接影响矩阵。组织一个4~ 8 人的专家组, 由各位专家分别对系统中各因素之间的影响程度进行打分, 生成初始最初的直接影响矩阵A = [aij]。

第二, 计算标准化直接影响矩阵和综合影响矩阵。求出最初直接影响矩阵A中的各行及各列的和, 取最大值作为除数S, 用A除之, 得到标准化直接影响矩阵G, 通过G可得到综合影响矩阵。即通过式 ( 1) 将A转换为标准化直接影响矩阵G, 通过式 ( 2) 获得总关系矩阵T。

第三, 通过式 ( 3) 、式 ( 4) 计算T矩阵各行 ( ri) 之和 ( r) 和各列 ( cj) 之和 ( c) 。tij表示因素i对因素j的直接和间接影响程度。ri表示i因素对系统中其他因素的直接和间接的影响程度的总, 称之为影响度 ( D) ; 而cj表示j因素受到系统中其他因素的直接和间接影响程度的总和, 称之为被影响度 ( R) 。当i = j时, ri+ cj表示因素之间的关系程度, 称其为中心度 ( D + R) ; ri- cj表示因素影响或被影响的程度, 称其为原因度 ( D - R) 。若ri- cj为正数, 则表示因素i影响其他因素的程度大于其他因素对i的影响程度, 这时因素i被称为原因因素; 若ri- cj为负数, 则因素i被称为结果因素。

2. 2 模糊集理论

为避免专家的判断和评分的主观差异性, 本文引入模糊集理论并利用三元模糊数的去模糊化来构建最初的直接影响矩阵。对三元模糊数进行去模糊化处理时, 采用Opricovic和Tzeng ( 2004) [21]模糊数转化成准确数值的方法 ( CFCS) , 假定 ζαβγ, 其中, 表示第k个专家评定的因素i对因素j的影响值, 具体的去模式化处理步骤如下:

首先, 将每位专家的三元模糊数按照式 ( 5) 、式 ( 6) 和式 ( 7) 进行计算, 对三元模糊数进行标准化处理。

第二, 将标准化后的模糊数按照式 ( 8) 和式 ( 9) 进行计算, 得出左右标准值。

第三, 将左右标准值代入式 ( 10) 进行计算, 得出总的标准值。

第四, 通过式 ( 11) 计算第k个专家反映的因素i对因素j量化的影响值。

第五, 计算专家组中K个专家评估因素i对因素j量化的影响值。通过式 ( 12) 计算专家组反映因素i对因素j量化的影响值, 完成三元模糊数的去模糊化处理。

2. 3 基于模糊集理论的DEMATEL方法的计算

运用模糊集理论的DEMATEL方法考察影响服务集成商服务能力提升影响因素之间的相互关系并识别关键因素的计算过程如下:

首先, 考虑到量表中语言变量与模糊数的转换关系, 根据Wang和Chang ( 1995) [22]设定的专家组使用的语言变量 ( 表1) 来进行问卷的设计。为获取12 个影响因素间相互影响度, 邀请5 位在供应链研究领域且熟悉服务集成商发展现状的专家共同组成专家群体进行选择和评定, 获得直接影响矩阵A。

第二, 专家语言变量的去模糊化处理。根据表1 中的语言变量对应的三元模糊数, 将每个专家的判断结果转化成三角模糊数 ( αij, βij, γij) , 利用式 ( 5) ~ ( 12) 对专家群体评定的因素间的相互关系进行去模糊化处理, 得出服务集成商服务能力提升的12 个因素的直接影响矩阵, 如表2 所示。

第三, 因素间相互关系的DEMATEL方法的计算。由式 ( 1) 将直接影响矩阵A转换为标准化影响矩阵G, 如表3 所示。

第四, DEMATEL分析。使用matlab6. 51 进行式 ( 2) 矩阵计算, 可得综合影响矩阵T; 根据式 ( 3) 和式 ( 4) 分别计算矩阵T的行阵之和与列阵之和, 可得出影响因素的影响度 ( D) 、被影响度 ( R) 、中心度 ( D + R) 和原因度 ( D - R) , 如表4所示。根据表4 计算结果, 顾客选择服务集成商行为影响因素原因结果图如图1 所示。

3 基于计算结果的分析讨论

3. 1 因素间的相互关系

表4 和图1 清晰显示, M1、M2、M5、M7 和M9 属于原因因素。顾客需求信息管理 ( M1) 具有最大的影响度, 但被影响度在12 个因素中仅位居第十位, 表明顾客需求信息管理能强烈的影响其他因素, 但自身很难受到其他因素的影响, 表现出强烈的主动性。类似的, 资源供应能力 ( M7) 也是较强的主动因素之一。服务设计管理 ( M2) 、顾客参与管理 ( M5) 和顾客服务能力 ( M9) 在12 个因素中影响度和被影响度均较低, 说明这三个因素与其他因素关系比较疏远。

M3、M4、M6、M8、M10、M11 和M12 属于结果因素, 服务质量 ( M11) 具有最大的被影响度和第七位的影响度, 表明M11 是与其他11 个因素最为紧密的因素; 顾客关系质量 ( M3) 的被影响度位居第二位, 影响度居五位, 在本质上体现出一定的波动性。协同合作能力 ( M10 ) 、顾客价值创新 ( M4) 、战略匹配 ( M8) 、服务价格 ( M12) 被影响度分别位居第三位、第四位、第七位和第八位, 影响度分别位居第八位、第九位、第十一位和第十位, 表明这四个因素与其他因素的关系也较为紧密。影响度和被影响度均较低的顾客知识管理 ( M6) 显然与其他因素关系相对较为疏远。

3. 2 关键因素的识别

第一, 顾客需求信息管理 ( M1) 在12 个因素中具有最大的影响度 ( 22. 4364) , 是影响其他11 个因素最大的因素, 因此可以确认为是关键因素。第二, 服务质量 ( M11 ) 具有最高的中心度 ( 43. 8266) , 在系统中发挥的作用最大, 其影响度和被影响分别为21. 4993 和22. 3273, 在12 个因素中分别位居第七位和第一位, 显然是关键因素之一。第三, 顾客参与管理 ( M5) 的原因度略大于0, 但其中心度的值为43. 6505, 在12 个因素中居第三位;其影响度和被影响度也分别居于12 个因素中的第三位和第五位, 显然在系统中具有重要的影响力, 可以认为是关键因素, 同样可以认为顾客价值创新 ( M4) 和顾客服务能力 ( M9) 也是关键因素。第四, 资源供应能力 ( M7) 的影响度为22. 4050, 在12 个影响因素中位居第二位, 而被影响度列居最后一位, 说明其对其他11 个因素的影响程度较高, 而被影响程度并不高, 可以认为是关键因素之一。

服务设计管理 ( M2) 、战略匹配 ( M8) 和顾客知识管理 ( M6) 的中心度分别位居第9 位, 第10位, 第11 位, 且影响度与被影响度的值都较低, 显然不是关键因素。顾客关系质量 ( M3) 和协同合作能力 ( M10) 这两个因素的共同特点是具有强烈的被动性, 在系统中及其收到其他因素的影响。虽然M3 和M10 的中心度分别位居第二、第四, 但他们的被影响度分别为22. 1371、22. 0399, 分别是第二大、第三大易受其他因素影响的因素, 且它们的影响度仅有21. 5887、21. 4463。而服务价格 ( M12) 的原因度为- 0. 4796, 中心度最小。因此, 可以认为M3、M10、M12 均不是关键因素。

4 结论及启示

综上分析, 研究的主要结论是: ①影响服务集成商服务能力提升的12 个因素交织在一起, 共同构成了一个非常复杂的系统。②不同的因素的影响程度、方式和机理各有不同。顾客需求信息管理、资源供应能力、服务设计管理、顾客参与管理和服务能力五个因素为原因因素, 在系统中主动影响其他因素; 顾客关系质量、顾客价值创新、顾客知识管理、战略匹配、协同合作能力、服务质量和服务价格七个因素为结果因素, 在系统中更多地是受到其他因素影响的因素。③在12 个影响因素中, 顾客需求信息管理、服务质量、顾客参与管理、顾客价值创新、顾客服务能力和资源供应能力是影响服务集成商服务能力提升的6 个最关键的因素。

DEMATEL研究 篇4

近年来,人为滥用食品添加剂(1)甚至非法添加使用化学添加物在我国引发了诸多的食品安全事件。目前食品中违规使用添加剂已成为我国消费者最担心的食品安全问题之一[1],深入研究影响生产(加工)企业食品添加剂使用行为的因素间的相互关系与识别关键因素,有针对性地提出防范措施就成为当务之急。

1 文献综述与研究假设

在影响食品企业安全生产行为的众多因素中,因素间的相互关系,占主导地位的关键因素是什么,目前却鲜有完整的文献报道。已有的研究大多从一个或几个方面来展开。比如,Oliver等(2007)阐述了欧盟成员国监管的独立性、透明度和监管力度对企业食品安全生产的影响[2]。Pham等(2009)在约旦实证分析了市场监管对降低农药残留与确保蔬菜安全生产的作用[3]。Hwang等(2011)验证了执行HACCP质量标准对产品质量的影响[4]。应该肯定,从生产企业的角度就食品安全生产行为展开实证研究是有价值的,但难以彻底解决样本企业的利益诉求对实证结果的影响。而消费者和政府也是影响企业食品安全生产行为的重要主体,单纯从企业角度进行实证研究,结论难免具有局限性。本文研究的主要思路是,将企业、消费者、政府纳入统一的系统,尝试运用模糊集理论(Fuzzy set theory)的决策实验分析方法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL),试图系统地回答影响企业食品添加剂使用行为因素间的相互关系与识别关键因素。本文依据国内外现有的研究成果,对影响企业食品添加剂使用行为的因素作出相应的研究假设。

1.1 管理者的个体特征

一般而言,管理者的个体特征主要体现其年龄与学历上。Young等(2010)的调查表明,管理者年龄的增大与食品安全意识的深化,有助于厂商的食品安全生产[5]。李友志(2009)研究认为管理者的学历影响其食品安全生产行为的认识水平[6]。

由此假设:管理者的年龄(C1)、管理者学历(C2)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.2 管理者的社会责任意识

Julie等(2010)[7]和Smith(2011)[8]认为,食品安全事件频发的一个主要原因是企业管理者社会、法律责任意识的薄弱。管理者不愿意承担相应的食品安全培训的社会责任,而是企图将此责任转移到上下游企业[9]。强化食品安全的社会责任与法律意识,是降低食品安全风险和减少相应损失的重要路径[10]。

由此假设:管理者的社会责任意识(C3)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.3 企业预期经济收益

Julie(2010)认为相关法律缺失时,食品生产厂商更注重眼前利益[7]。Nesstle(2006)揭示了美国食品行业的一些利益集团不惜以合法的政治手段影响国会立法和政府政策的某些行为[11]。食品供应链上游成员为了经济收益所采取的不负责行为,可能将风险传播给下游成员[12]。部分食品企业降低生产成本的重要方法是不规范地使用甚至滥用食品添加剂。

由此假设:企业预期经济收益(C4)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.4 企业销售规模

Stringer等(2009)的分析表明,生产规模是影响诸如实施安全认证等食品安全生产行为的最重要因素[13]。Hassan等(2006)的调查表明,企业规模对于其选择食品安全体系行为的影响大于市场要求[14]。刘俊芳(2008)的调查显示,企业规模越大,添加剂使用行为越规范,食品的合格率越高[15]。

由此假设:企业销售规模(C5)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.5 供应链一体化水平

Golan等(2004)研究发现,食品供应链的层次影响食品安全质量[16]。Thompson等(2005)的研究强调,供应链一体化程度是最终确保食品安全的重要前提[17]。提高供应链一体化水平能够提升食品安全生产行为[18]。企业滥用食品添加剂行为与原材料的采购管理有直接关系,没有实施供应链一体化体系将可能直接导致企业食品添加剂的滥用[19]。

由此假设:供应链一体化水平(C6)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.6 检验检测能力

Jackson(2009)的研究指出,上个世纪美国食品添加剂检验检测技术的滞后严重影响了企业食品添加剂的使用行为[20]。2009年在哈尔滨的检查发现,部分企业没有必要的检验和检验仪器,接近80%的企业不能按标准对食品添加剂进行全部项目检验[21]。同时现有的快速检测设备和技术只能初步筛查出8~9种常用添加剂,这可能为企业不规范地使用食品添加剂留下了空间。

由此假设:检验检测能力(C7)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.7 政府的监管力度

Robyn和Charlotte(2004)[22]的研究指出,监管环境可以激励企业选择相对适宜的食品质量保证体系。企业食品安全生产行为并不是有意识的,而是在政府强制性制度安排、市场压力和社会责任与法律等交互作用下产生的[23]。Lena等(2011)的调查表明,政府的强制性管制有力地提升了企业防范食品安全风险的水平[24]。

由此假设:政府的监管力度(C8)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.8 食品质量安全标准

企业采用食品质量安全标准能够降低食源性疾病的发生[4,25]。目前,我国允许使用22大类约2000多种的食品添加剂,食品营养强化剂以外的食品添加剂检测标准不到我国批准直接使用品种的19%[26]。食品添加剂的检验标准滞后,成为企业诱发食品质量安全事件的因素之一。

由此假设:食品质量安全标准(C9)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.9 消费需求与偏好

Herath等(2007)[27]的调查发现,消费需求导向对企业食品安全控制体系的选择起到了重要作用。近几年来,我国消费者在购买食品时越来越多地关注食品的色、香、味,企业使用食品添加剂以迎合消费者的需求与偏好就成为现实[28]。张岩(2006)认为,尤其在儿童食品消费市场,不规范地使用食品添加剂的现象更为严重[29]。

由此假设:消费者需求与偏好(C10)影响企业食品添加剂的使用行为。

1.10 消费者的健康意识与识别能力

Micovic(2011)认为消费者不能及时识别可能的安全风险是食品安全面临的重大挑战[30]。Shim等(2011)的调查表明,受访者非常关注食品中是否添加食品添加剂,但超过60%的受访者表示对食品中使用的添加剂信息了解不足[31]。消费者公众意识的崛起能在一定程度上减少有害物质在食品供应链中的传播[12]。

由此假设:消费者的健康意识与识别能力(C11)影响企业食品添加剂的使用行为。

基于上述假设,本文重点要考察的是,这11个因素之间的相互关系,并识别影响企业食品添加剂使用行为的关键因素。

2 研究方法与计算结果

2.1 DEMATEL方法

由于DEMATEL方法可以非常有效地分析复杂系统诸多因素间相互影响程度,并依据直接影响矩阵等确定因素间的主次关系,因此该方法在诸多研究领域已成为研究复杂系统各个因素间相互关系的常用方法(Lin和Wu,2008)[32]。运用DEMATEL方法研究复杂系统中因素间相互关系的步骤如下:

步骤一:首先组织一个专家群体,由各位专家各自对系统中各因素间的影响程度进行打分,生成初始直接关系矩阵A=[aij]。

步骤二:将直接影响矩阵A转换为标准化影响矩阵D.标准化影响矩阵D可以通过方程(1)来获得。

步骤三:利用方程(2)获得总关系矩阵T.

步骤四:计算T矩阵的各行(ri)和各列(cj)之和。ri表明i因素给予系统中其他所有因素的直接和间接的影响程度的总和,称之为影响度(D);而cj表示j因素受到系统中其他所有因素给予的直接和间接的影响程度之和,称之为被影响度(R)。当i=j时,ri+ci代表i因素在整个系统中起着重要程度,称其为中心度(D+R)。ri-ci称为原因度(D-R)。当ri-ci>0时i因素被称为原因因素,当ri-ci<0时i因素被称为结果因素。

2.2 模糊集理论

本文引入模糊集理论并利用三角模糊数来量化专家群体的主观判断,并采用Opricovic和Tzeng(2004)[33]模糊数转化成准确数值的方法(Converting Fuzzy data into Crisp Scores,CFCS),假设zkij=(lij,mij,rij),其中1≤k≤K,表示第k个专家评定的i因素对j因素的影响值,依照CFCS方法进行三角模糊数的去模糊化处理的计算格式和相应的路径。

步骤一:三角模糊数标准化处理。将每位专家的三角模糊数按照式(5)、式(6)和式(7)进行计算,标准化处理能够降低专家间较大的主观差异性。

步骤二:计算左右标准值。标准化后的模糊数按照式(8)、式(9)转化成为xlskij和xrskij.

步骤三:计算总的标准化值。

步骤四:获得第k个专家反映的i因素对j因素量化的影响值。

步骤五:计算专家群体中K个专家评估i因素对j因素量化的影响值。利用式(12)求出专家群体反映的i因素对j因素量化的影响值,完成整个模糊数据的量化过程。

2.3 基于模糊集理论的DEMATEL方法的计算

运用模糊集理论的DEMATEL方法研究影响企业食品添加剂使用行为因素间的相互关系并识别关键因素的主要计算过程如下。

第一,问卷的设计及专家群体的评定。根据Wang等(1995)[34]设定专家群体使用的语言变量(表1)设计问卷。

注:表格中语言变量设计及其相对应的三元模糊数参见Wang等(1995)[46]。

为解决通过企业调查而获得的结论难免带有其利益诉求等问题,作者在江南大学食品学院邀请了8位熟悉食品添加剂研发、生产、使用规范的技术和管理专家共同组成专家群体。由每个专家根据各自的知识与经验分别判定11个影响因素间的相互影响度,获得直接影响矩阵A.

第二,专家语言变量的去模糊化处理。根据表1中所列的语言变量与模糊数转换关系,将每个专家的判断结果转化成三角模糊数(lij,mij,rij)。利用式(5)~式(11)对专家群体评定的因素间的相互关系进行去模糊化处理,最终得到表2的影响企业食品添加剂使用行为的11个因素的直接影响矩阵。

第三,因素间相互关系的DEMATEL方法的计算。由式(1)将直接影响矩阵A转换为标准化影响矩阵D,使用matlab(R2010b)进行矩阵计算,可得总影响关系矩阵T;根据式(3)和式(4)分别计算矩阵T的行阵之和与列阵之和,可得表3所示的影响度(D)、被影响度(R)、中心度(D+R)和原因度(D-R)。

3 基于计算结果的分析讨论

3.1 因素间的相互关系

计算结果清晰地显示,C1、C2、C8和C10属于原因因素。政府的监管力度(C8)具有最大的影响度,但被影响度在11个因素中仅位居第七位,表明政府的监管力度能强烈地影响其他因素,但自身却很难受其他因素的影响,表现出强烈的主动性。类似地,消费者的需求与偏好(C10)也是主动性较强的因素之一。管理者的年龄(C1)、学历(C2)在11个因素中影响度和被影响度均较低,说明这两个因素与其他因素关系比较疏远。

C3、C4、C5、C6、C7、C9和C11属于结果因素。企业预期经济收益(C4)具有最大的被影响度和第二位的影响度,表明C4与其他10个因素最为紧密的因素;检验检测能力(C7)的被影响度位居第二位,影响度位居第九位,在本质上体现出强烈的被动性。企业销售规模(C5)、供应链一体化水平(C6)的影响度和被影响度分别居于第五位和第四位、第四位和第三位,表明这两个因素与其他因素的关系也较为紧密。而管理者的社会责任意识(C3)具有第五位的被影响度,体现出一定被动性;影响度和被影响度均较低的食品安全质量标准(C9)以及消费者的健康意识与识别能力(C11)显然与其他因素关系相对较为疏远。

3.2 关键因素的识别

第一,政府监管力度(C8)在11个因素中具有最大的影响度(10.3253),是影响其他10个因素最大的因素,因此可以确认是关键因素。第二,企业预期经济收益(C4)具有最高的中心度(22.38903),在系统中发挥的作用最大,其影响度和被影响度分别为9.9845555和12.40448,在11个因素中分别位居第二位和第一位,与系统中的其他因素的关系密切,显然是关键因素之一。第三,企业销售规模(C5)原因度略小于0,但其中心度值为20.05284,在11个因素中位居的第四位;其影响度与被影响度也分别居于11个因素的第5位和第4位,显然在系统中具有重要的影响力,可以认为是关键因素。同样可以认为供应链一体化水平(C6)也是关键因素。第四,消费者的需求与偏好(C10)的影响度为9.845456,在11个影响因素中位居第三位,而被影响度仅列居第九位,说明其对其他10个因素的影响程度较高,而被影响度并不高,可以认为是关键因素之一。

管理者的年龄(C1)、学历(C2)和消费者的健康意识与识别能力(C11)的其中心度分别位居11个影响因素中第11位、第10为和第9位,且影响度与被影响度的值都较低,显然不是关键因素。检验检测能力(C7)和管理者的社会责任意识(C3)这2个因素的共同特点是具有强烈的被动性,在系统中极易受到其他因素的影响。C7的中心度虽然居第二,但它的被影响度为11.88694,是第二大易受其他因素影响的因素,且它的影响度仅为8.922251;而食品安全质量标准(C9)原因度为-0.32821,中心度较小。因此,可以认为C3、C7、C9均不是关键因素。

4 主要结论与政策含义

本文研究的主要结论是:(1)影响企业食品添加剂使用行为的11个因素交织在一起,共同构成了一个非常复杂的系统。(2)不同的因素的影响程度、方式与机理各有不同,管理者的年龄与学历、政府监管和消费者的需求与偏好四个因素为原因因素,在系统中主动影响其它因素;管理者的社会责任意识、企业预期经济收益、企业销售规模、供应链一体化水平、检验检测能力、食品质量安全标准和消费者的健康意识与识别能力七个因素属于结果因素,在系统中更多地是受其他因素影响的因素。(3)在11个影响因素中,政府的监管力度、企业预期经济收益、企业销售规模、供应链一体化水平和消费者需求与偏好是影响企业食品添加剂使用行为5个最关键的因素。

本文的研究结论具有如下的政策含义:(1)管理者的社会责任意识并不能够自发产生,必须依靠政府监管等强有力作用的共同推动;(2)政府的监管力度是最关键因素,强化政府监管机制是当务之急;(3)追求预期经济收益是企业食品添加剂使用行为不规范的主要动力,在现阶段政府的监管首先要加大对滥用食品添加剂行为的经济惩罚;(4)正确并科学的引导消费者对食品添加剂的认知,能够改善企业的食品添加剂的使用行为;(5)政府的监管重点应该是中小型食品企业,且应该与市场机制相结合,引导食品生产企业提升供应链一体化水平。

摘要：运用模糊集理论与决策实验分析方法,研究影响企业食品添加剂使用行为的因素间的相互关系与识别关键因素等。研究显示,政府的监管力度、企业预期经济收益、企业销售规模、供应链一体化水平和消费者需求与偏好是五个最关键的因素。研究结论的政策含义是,完善政府监管机制是目前规范食品添加剂使用行为的当务之急;监管首先要加大对滥用食品添加剂行为的经济惩罚,监管的重点是中小型食品企业,并应该与市场机制相结合,引导食品生产企业提升供应链一体化水平;企业的社会责任意识并不能够自发产生,应该综合治理、共同推动。

DEMATEL研究 篇5

企业的战略成本管理是一项系统工程, 成本的发生受多种因素驱动, 这些因素决定了企业的成本, 从目前成本管理研究现状来看, 所确认的成本动因大多是有形的、具体的, 如生产小时数、产量、人数等。从成本的结构来看, 有些成本在生产之前就已经决定了, 如资产规模决定了折旧, 企业规模和组织结构决定了人力成本等, 这些成本驱动因素是约束性的, 大多是不易量化的, 而且各动因不是独立作用于成本, 各项成本动因之间、成本动因系统与其他系统之间相互影响、相互作用, 作用效果直接体现在成本上。

但是, 上述成本动因对成本的作用机理并不明显, 因此, 有必要对战略成本动因对成本的作用机理以及战略成本动因之间的相互影响关系进行研究, 以探寻关键的成本驱动因素, 避免战略成本动因分析的空洞和无效, 本文借助决策制定与评价实验室法 (DEMATEL) 的分析工具对我国石油企业战略成本动因进行了系统研究。

二、企业战略成本动因构成

(一) 成本动因分析基础

成本本质上是一种函数, 受多种驱动因素共同作用, 但是哪种驱动因素发挥了决定性的作用, 或者说驱动成本的根本动因有哪些呢?各国的专家学者对此做了深入的研究, 至今也没有一个明确的结论。传统的成本管理通常把产量作为驱动成本的唯一动因, 然而研究表明, 传统成本管理中被广泛接受和认可的成本动因对成本的驱动作用大概只占总成本的15%, 而非直接动因占到总成本的85%, 这些动因是在企业生产开始之前就对成本发生了约束作用, 称之为战略成本动因。战略成本动因理论体现了成本管理的源流思想, 即从成本发生的源头进行控制和管理, 战略成本动因与企业的战略紧密相连, 为企业长期竞争优势服务, 而不仅仅局限于成本数量的下降。笔者站在企业战略的高度, 首先分析成本发生于那些环节 (作业) , 这些环节对企业长期竞争优势是否有推动作用, 进一步分析为保持持续竞争优势应采取的战略, 在此基础上进行成本动因分析, 最终寻找降低成本的有效途径。

(二) 石油企业战略成本动因结构

我国大部分油田经过多年开采已经进入开发中后期, 油气资源作为不可再生资源, 其持续发展问题面临严峻的考验, 石油企业的生存和发展问题也十分紧迫。因此, 本文在设计战略成本动因时, 在波特等人的经典框架下考虑了石油企业的特点, 如资源品位、清洁生产等, 同时考虑了可持续发展因素, 如环境成本和社会责任, 具体成本动因如表1所示。

三、战略成本动因评价

(一) 现行战略成本动因分析的缺陷

战略成本动因分析在帮助企业提升竞争优势, 强化公司成本管理方面做出了积极的贡献, 有利于企业找到引发成本的驱动因素, 并采取一定的措施改善成本动因, 从而达到控制成本的目的。但是战略成本动因分析在实践应用中还存在以下问题:

1. 以定性分析为主, 少见定量研究。

。要想对战略成本动因正确的理解和把握, 必须通过有效的分类对其进行研究, 目前对战略成本动因的分类主要有两种方式, 一种是按照动因的来源分为结构性和执行性成本动因,

一种是按照成本动因的层次分为战略层面、战术层面和操作层面成本动因。不管哪一种分类方式, 在以往的研究中绝大部分都是进行了定性分析, 罕见量化的研究, 部分量化的研究也是针对作业层面动因合并和选择的研究, 如Babad (1993) 提出了成本动因合并模型, Schniederjans和Garvin (1997) 采用多目标规划法解决成本动因的选择问题, Selin Celikkol (2005) 同样采用了多目标规划法选择成本动因。针对战略成本动因的定量研究如邓厚平 (2008) 、牛丽文等 (2011) 采用层次分析法对战略成本动因进行了量化研究, 区分了成本动因的重要性程度, 对战略成本动因定量化做出了一定的贡献。

2. 以理论研究为主, 缺乏应用性研究。

。绝大部分对于战略成本动因的研究偏重于理论分析, 通过大量的逻辑推理论证战略成本动因的重要性, 或者直接主观的确定战略成本动因的意义, 但很少应用于实践。

3. 未区分战略成本动因的重要性。

不管是理论分析还是应用性研究, 大量文献均未区分战略成本动因的重要性, 致使在应用中同等对待所有动因, 成本管控收效甚微。

(二) 关键战略成本动因选择模型

本文提出采用DEMATEL方法对石油企业战略成本动因进行定性与定量相结合的研究, 并以其结果用以指导石油企业成本管理实践, 以期能起到较好的效果。DEMATEL法由美国国家实验室提出, 利用矩阵和图论相结合对复杂系统的影响因素进行识别和归类。最早由Fontela和Gabus于1971年开始应用于BMI学院的一个大的社会学项目中, 后被传入欧洲、日本等国家并受到广泛欢迎。因为这种方法可以构建一种包含复杂因果关系的结构模型, 并可以描述各因素之间的相互关系以揭示关键影响因素, 该方法被广泛的应用于各种领域, 如安全度测量、监督控制系统、营销策略与顾客行为、模糊方法和专家系统等。这种方法是利用各因素之间的相互影响程度来计算每个因素的中心度和原因度, 从而判断每个因素的重要性和价值, 确定因素之间的因果关系, 通过定性与定量的方法对复杂系统问题进行研究。

本文利用DEMATEL方法通过专家打分判断直接影响矩阵, 然后根据评分结果构造综合影响矩阵, 并计算各驱动因素之间的影响度、被影响度、中心度和原因度, 从而确定关键战略成本动因。

1.构造直接影响矩阵。

在构造直接影响矩阵时本文采用了调研与打分表相结合的方法来确定各动因之间的影响关系。首先, 笔者在胜利油田和中国石油大学 (华东) 访谈了相关专家学者, 初步确定了石油企业的战略成本动因;随后设计成本动因打分表, 并邀请9位专家对战略成本动因的影响关系进行判断并打分;第三步对数据进行初步处理并采用众数作为原始分值构造了石油企业战略成本动因直接影响矩阵Y, 见表2。

2.计算综合影响矩阵。

将上述直接影响矩阵规范化, 再根据规范化的成本动因影响矩阵, 借助MATLAB软件计算各动因的综合影响矩阵Z, 见表3 (小数点保留两位数) 。

3.计算影响度、被影响度、中心度和原因度。

根据DEMATEL法的原理计算各成本动因的影响度F、被影响度E、中心度M、原因度U, 见表4 (小数点保留四位数) 。

4. 绘制雷达图和因果关系图。

上述结果中最重要的便是中心度和原因度, 将两者分别绘图显示, 可以更加直观地反映各动因的关系。图1是战略成本动因的中心度的雷达图, 从图中可以看出各成本动因的中心度排序, 分别为A13、A1、A7、A14、A6、A9、A4、A2、A10、A12、A5、A8、A3、A11, 中心度表示该成本动因在整个成本动因系统的重要程度, 从排序来看, 环境因素、投资规模、清洁生产、社会责任、技术进步等因素排在前列, 在今后制定成本战略时应予以重点关注。

图2是中心度和原因度的散点图, 表示了成本动因的因果关系, 从图中动因度来看, 所有成本动因被分为上下两部分, 其中大于0的表示原因 (即影响其他成本动因程度较高) , 小于0的表示结果 (即被其他成本动因影响程度较高) 。从图中显示结果来看, A4、A13、A7、A14、A6、A1的原因度大于0;A11、A9、A8、A10、A5、A12、A3、A2的原因度小于0。即油气资源品位、环境因素、清洁生产、社会责任和技术进步因素是影响其他成本动因的主要驱动因素, 而价值链联系程度、全面质量管理、生产能力利用、全员参与等是受其他动因影响较大的成本动因。原因度U

(三) 关键战略成本动因分析

根据上文分析, 石油企业成本的关键驱动因素是环境因素、投资规模、清洁生产、社会责任、技术进步和资源品位, 其中资源品位的中心度不是很高, 但是其原因度非常高, 说明这一动因对其他动因的影响程度非常大, 而且对于石油企业来说, 资源品位直接影响了后续生产的大部分成本, 因此, 本文将其列为关键战略成本动因之一予以评价。

1.环境成本。在1972年联合国召开的《人类环境会议》上就已经将环境列为国际社会发展面临的四大问题之一, 而且人类今天面对的环境问题越来越严峻, 政府采取各种环境规制手段对企业进行约束, 这毫无疑问会给企业带来环境成本, 石油企业作为高污染、高能耗企业所受影响更大, 这类成本包括服从环境规制的直接成本和其他机会成本。

国内石油企业和国外大石油公司相比存在一定的差距, 但近年来国内三大石油公司也逐渐意识到这一问题, 正在努力减小这一差距。例如中石化集团公司2005~2010年的SO2和碳排放量均大幅降低, 万元产值的综合能耗有了很大改善。中石油集团公司采取措施减碳、固碳, 积极关注全球气候变化, 2009年中国石油公司修订了《环境统计规范》, 正式将温室气体纳入统计系统。拟用3至5年时间, 把每一个排放关键环节纳入统一系统进行统计, 系统跟踪公司温室气体排放情况, 提高公司温室气体排放管理水平;同时制定了《环境统计管理规定》、《环境监测管理规定》, 完成全系统污染源普查工作, 建立污染减排统计数据库, 开展污染减排审计。

2.投资规模。石油企业生产环节投资规模的扩张主要目的在于稳产, 要想从本质上降低生产成本, 要持续加大勘探投资力度, 优化油气资产结构, 在更广阔的范围内寻找优质储量, 持续增加油气资源的品位结构, 获得高品位的经济可采储量, 可以从源头上降低油气成本。以中石油为例, 中石油公司在2010年针对低渗透、碳酸盐岩、火山岩等重点勘探领域开展了直井多层压裂、水平井钻探和多段压裂等一系列措施, 在主要探区获得重要战略发现, 大大改善了中石油的油气资源品味等级, 例如在塔里木盆地塔西南、鄂尔多斯盆地下古生界、柴达木盆地西南、四川盆地龙岗西、吐哈盆地北部、准噶尔盆地西北缘、渤海湾盆地大民屯凹陷等主要含油气盆地油气富集区获得一批重要发现。通过增加勘探投资获取更多优质资源, 从而降低后续的开发和生产成本, 这也充分体现了战略成本动因分析的源流思想。

3.清洁生产。对于石油企业来说, 油气资源是生态环境的重要组成部分, 考虑到可持续性, 其勘探开发不能以破坏环境为代价, 首先要加强环境承载力评价, 有必要建立油气资源开发利用全过程的生态环境承载力评价指标体系进行评价;其次要预防和减少油气田开发过程中的地质灾害, 对油气资源的勘探开发要进行科学规划、合理开发;再次要建立油田环境恢复机制, 例如废弃的油水井据估计可能影响未来数十年的土壤环境, 因此要采取一系列措施建立油田环境回复的多元投资机制, 对油田开发实施全生命周期的控制污染, 据测算, 传统生产方式下的油气井的废弃成本和对环境造成的损害之和远高于采用清洁生产方式投入的成本之和。因此, 油田企业生产的全过程都要实施清洁生产。

首先, 以清洁生产理念重新界定成本效益分析, 比较各种清洁生产技术带来的包括经济效益、社会效益和环境效益在内的总效益与其完全成本的比值, 选择效益成本比最大者。其次, 以价值为基础注重全生命周期系统性分析, 许多企业在成本管理方面虽然采用了预算管理、作业成本法、战略成本管理等手段和技术, 但是仍处于一种顾此失彼的状态。因此, 综合运用多学科的知识与方法, 突破传统成本管理与控制的范畴, 从企业清洁生产的角度出发进行成本管理框架设计, 是企业战略目标实现的关键问题。再次, 战略性与可操作性相结合。

4.社会责任。企业的社会责任已经成为石油企业发展理念的重要组成部分, 是实现石油企业可持续发展不可或缺的管理工具。三大石油公司近年来持续发布社会责任报告和可持续发展报告, 作为重要的能源型企业, 满足社会发展对能源的需求, 保障能源持续安全稳定的供应, 不断开发和提供清洁能源既是石油企业义不容辞的责任, 也是促进石油企业可持续发展的基础, 社会责任投入虽然会增加石油企业的成本, 但是也为企业转变发展方式、实现可持续发展奠定了基石。

5.技术进步。石油企业的发展离不开技术进步, 近年来我国石油企业不断加大科技创新力度, 增强技术原始创新能力, 例如在油气勘探领域, 近几年发展起来的三维地震勘探、遥感技术、薄层高分辨率处理技术、合成地震记录和地震数据解释、计算机数据和图像处理等技术, 以及先进的深水勘探技术, 在加速油气勘探开发、提高生产效率和增加油气储量等方面, 都起到了极为重要的作用。但是我国剩余石油资源中, 低渗透油藏、特低渗透油藏和重油等低品位资源所占比例偏高 (约占64%) , 因此, 今后相当长一段时间应当加强剩余油气资源分布的预测技术、稠油蒸汽驱工业化应用技术、溶剂萃取、火烧油层等超前技术, 低渗透油藏的低成本开发技术等。此外, 目前非常规油的开发是将来一个大的趋势, 因此, 非常规油的开采技术显得日益重要, 包括精细油藏描述、油藏数值模拟、储层建模、定向井、水平井等技术, 运用这些新的技术手段指导油藏开发, 在油田生产开发实践中使油藏开发水平上了一个新台阶, 可以增加非常规油的可采储量。

6.资源品位。我国石油企业大部分油田经过多年开采已经进入开发中后期, 我国那些赋存条件相对简单、品质较好的大多数油气资源的探明程度都已经相对较高, 剩余油气资源的赋存条件相对比较复杂, 品质也较差。

要想使我国油气资源品味有较大改善, 可以从以下三个方面努力: (1) 通过增加勘探投资寻找新的储量, 主要包括两个方面的投资, 勘探范围 (即探矿权) 的投资和勘探技术的投资。 (2) 通过优选油气资源投资项目, 在资源丰富、开采难度小、油气品位高的国家和地区加强油气勘探开发合作, 以国外的低成本油来中和国内的高成本油气, 这也可以从很大程度上改善油气资源的品位, 从而降低综合成本。 (3) 实施资源接替战略, 努力寻找剩余油。由于我国油气资源探明程度总体不高, 因此剩余油气资源总量还比较丰富, 根据新一轮油气资源评价结果显示, 我国剩余石油资源量主要分布于渤海湾、松辽、塔里木、鄂尔多斯、准格尔、羌塘、珠江口、措勤等八大盆地, 这八大盆地拥有的剩余石油资源量为417.6亿吨, 占全国剩余石油地质资源总量的81%, 在这些剩余油中低品位资源所占的比重比较大, 因此当前和今后的一段时间我国石油企业最主要的工作就是加强剩余油气资源的空间分布预测, 继续对西部地区加大勘探开发力度, 努力寻找接替资源。

参考文献

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[8].陈大恩, 王震, 郭庆方.中国油气可持续发展战略研究.北京:石油工业出版社, 2009

DEMATEL研究 篇6

1 方法的简介与数据的获得

DEMATEL法是由美国学者提出的一种运用图论与矩阵论原理进行系统因素分析的方法。它借助系统中各因素之间的逻辑关系构建直接影响矩阵, 计算各因素对其它因素的影响程度以及被影响度, 从而计算各因素的中心度与原因度。根据因素所对应的中心度和原因度, 得出该因素所属种类 (原因因素还是结果因素) , 也可根据中心度和原因度的取值调整整个系统的结构图, 使得系统结构更加合理。

DEMATEL方法的原理是充分利用专家的经验和知识来处理复杂问题。根据这一原则, 笔者以无锡招商城的个体工商户为对象, 在查阅资料、询问学者和实地调研的基础上确定了影响个体工商户发展的指标体系, 随后进一步将影响个体工商户发展的因素体系做成调查问卷的形式, 分别发放给江南大学商学院的10位老师和30位无锡招商城的个体工商户代表。问卷发放40份, 回收39份, 有效份数为38份, 有效率为95%。针对调查结果, 根据是否有50%以上的问卷认为某两个因素之间存在直接影响或间接影响来确定各因素之间的影响关系, 最后将统计数据汇总。

2 个体工商户发展的影响因素的层级结构

2.1 个体工商户发展的影响因素构成

(1) 政府法规因素。

首先, 个体工商户的发展离不开国家政府对个体工商户的政策导向。国家政策不仅能为个体工商户创造公平、透明、可预期的市场环境, 还能为其发展提供宽松的制度政策和完善的法制保障。第二, 区域政策是对国家战略政策的贯彻和实施, 无锡市政府对个体工商户的扶持力度既能促进其改革完善, 又能为全国个体工商户提供示范作用。

(2) 租金因素。

大多数个体工商户采用租用店铺的方式进行经营, 所以租金价格决定了我国待业人员进入个体工商户这个队列的动力和积极性。而租金价格的调整直接影响其持续经营的意愿和竞争力, 个体工商户会因为店铺租金的持续上涨而选择放弃继续经营。

(3) 基础设施因素。

招商城内店铺独特和大方的布局和设计有利于吸引消费者, 提高整个招商城的市场品味, 从而提高个体工商户的经营收益。招商城内的公共设施的完善, 能够吸引更多经营者进驻, 为经营者和消费者提供便利和洁净的环境。招商城附近公交系统的完善为消费者提供购物的动力和便捷, 有利于个体工商户经营的开展与繁荣。

(4) 管理因素。

商场管理的执行力度是个体工商户开展有序的经营活动的保证。对个体户实行统一的管理, 严格执行每一项合理的管理条例有利于营造一个良好、稳定的经营氛围和一个让消费者满意的购物环境。而管理的有效性是管理者对商场实施管理的效果, 效果的好坏直接影响个体工商户的经营状况和投资收益。

(5) 居民消费情况因素。

居民作为消费的需求方, 与供给方——在这里是指个体工商户是密不可分的。一方面, 无锡市居民的人均可支配收入的提高势必加大各方面的需求, 包括饮食、服装、娱乐等方面, 为个体工商户的发展提供了有利的经济环境。另外, 消费者的消费观念也在一定程度上影响个体工商户的经营活动。

(6) 电子商务因素。

电子商务的发展, 通过人与电子通信方式的结合, 极大地提高了商务活动的效率, 改变了生产、商务和消费模式, 将人类带入信息时代。电子商务的兴起和发展有利于个体工商户以传统商务为载体, 实现网店和实体店的有机结合, 拓宽其销售渠道, 增加销售收益。

2.2 影响个体工商户发展因素的层级结构

构建较为完善的个体工商户发展的影响指标体系是分析个体工商户发展的前提和基础, 直接关系到分析结果的有效性和合理性。影响个体工商户发展的因素众多, 层次复杂。笔者在查阅多种文献、请教有关专家、实地调研的基础上, 根据科学性和全面性的原则, 设计出个体工商户发展的影响因素体系如表1:

3 基于DEMATEL法的个体工商户发展影响因素分析

3.1 DEMATEL模型分析

结合调查结果, 依据DEMATEL的验证理论及思路, 评价了每个因素对其他因素的直接影响关系, 然后利用DEMATEL法进行计算与分析, 具体步骤如下:

(1) 针对我们所研究的个体工商户的发展问题, 采用系统诊断法确定影响个体工商户发展的因素, 设为F1, F2, …, F12。

(2) 在请教专家和收集资料的基础上, 确定影响个体工商户发展的因素之间的关系。分析各因素间的关系有无, 构造有向图, 并用数字在射线上标明因素之间关系的强度。笔者以0—2作为衡量因素之间关系的标度, 0代表因素之间的没有关系, 1代表因素之间关系比较弱, 2代表因素之间的关系很强。

(3) 建立直接影响矩阵:即将上述有向图的内容表示为矩阵形式, 用矩阵表示影响个体工商户发展的各因素之间的关系, 确立底层因素间的直接影响矩阵 (表2) 。

(4) 确立规范化直接影响矩阵。为分析影响个体工商户发展的因素之间的间接影响关系, 需要将直接影响矩阵规范化。规范化的方法就是用直接影响矩阵除以矩阵中各行元素之和的最大值。从表2中我们可以看出第6行的元素之和最大, 为8, 根据公式计算, 得出规范化直接影响矩阵。

(5) 确定综合影响矩阵。求得规范化直接影响矩阵后, 由公式计算得出综合影响矩阵T (表3) 。

(6) 确定因素之间的影响度和被影响度。T的每行元素之和为该行对应元素对所有其他元素的综合影响值, 称为影响度。T的每列元素之和为该列对应元素受其他元素的综合影响值, 称为被影响度。

(7) 确定因素之间的中心度和原因度。中心度是指每个元素的影响度与被影响度之和, 代表该元素与其他元素之间总的关系, 值越大, 关系越密切。原因度是指每个元素的影响度与被影响度之差。如果原因度大于0, 表示该元素对其他元素影响大, 而自己很少受别的因素的影响, 称为原因因素;反之, 如果原因度小于0, 则称为结果因素。根据公式计算中心度和原因度, 并对以上四个因素进行排序, 结果如表4:

(8) 绘制笛卡尔坐标系图。根据影响个体工商户发展因素的中心度和原因度, 绘制各要素之间的因果关系图即笛卡尔坐标系图。

3.2 实证结果分析

3.2.1 原因度分析

原因因素即原因度大于0的因素。从大到小前三个因素为:国家对个体工商户的政策导向 (F1) 、无锡市对个体工商户的扶持力度 (F2) 、招商城附近公交路线 (F5) 。这些因素对其他因素的影响大, 是影响个体工商户发展的主动因素, 特别需要被重视。其中, F1原因度最高, 这是由于在个体工商户的发展过程中, 政策始终起着导向作用。以无锡招商城为例, 国家对于招商城个体商户的政策会直接影响招商城基础设施的建设质量, 商场内租金的高低等等, 从而影响个体工商户的经营状况。

结果因素即原因度小于0的因素。绝对值从大到小前三个因素为:商场管理的有效性 (F9) 、电子商务平台的建立 (F12) 、招商城的公共设施 (F4) , 这些因素受其他因素的影响较大。以F9为例, 国家和无锡市政府对于个体工商户的支持力度, 租金价格, 消费者的消费理念以及消费能力, 都会影响商场的管理运营, 可以考虑调整对这些因素影响大的因素来完善商场的管理。

3.2.2 中心度分析

元素的中心度越大, 和其他因素的关系就越密切, 表明该因素在影响个体工商户的因素中的作用和功能越大。根据上文, 选取中心度在前5的因素从大到小排序为:租金价格 (F6) 、租金价格调整 (F7) 、招商城的公共设施 (F4) 、电子商务平台的建立 (F12) 、无锡市对个体工商户的扶持力度 (F2) 。就F6以及F7来说, 这两个因素受国家和无锡市的政府的有关政策影响, 同时也影响着商场的基础设施建设以及商场的管理质量;再如F2, 其中心度和原因度都比较高, 说明该因素既对于其他因素有很强烈的影响, 同时也受着其他因素的影响, 表明该因素对个体工商户的发展至关重要, 是关键因素。

4 研究结论与政策建议

针对DEMATEL法对个体工商户发展的影响因素的分析结果, 我们可以得出结论:在众多影响因素中, 政策法规和租金是影响个体工商户未来发展的关键因素, 必须牢牢把握这两个因素, 个体工商户才能得到长久的发展和繁荣。

但是, 目前关于个体工商户的政策法规的贯彻落实和租金价格的合理化显然存在着诸多的问题。以无锡招商城为例:政策方面, 政府政策对个体工商户的倾斜不够、政策落实不到位以及在个体工商户中的普及力度不强是影响招商城发展的突出因素。租金方面, 较多商户反映租金价格过高, 调整过于频繁, 导致小商户的经营利润微薄, 其发展面临着窘境。结合个体工商户目前存在的问题以及DEMATEL法对个体工商户发展的影响因素的分析, 笔者分别就政策法规和租金方面提出一系列的政策建议, 希望能对个体工商户的未来的发展略尽绵薄之力。

4.1 加强政策法规的落实和普及力度

政策的导向直接决定了我国个体经济以及个体工商户在我国的经济地位, 是影响个体工商户发展的关键因素。2011年11月1日, 国务院颁布的新《个体工商户条例》, 进一步放宽了对个体工商户经营主体、经营范围、经营规模等方面的限制。政府政策的出台体现了对个体工商户的鼓励、支持和引导, 在一定程度上为个体工商户的发展提供了宽松的经营环境和强有力的法律保障。

笔者认为, 首先, 国家政府政策应该进一步向个体工商户倾斜, 尤其是在近两年国际经融危机和欧债危机影响国内经济增长放缓的关键时刻。政府要充分发挥个体经济对就业、财政、居民生活质量方面的作用, 放宽个体工商户的注册条件、加大经营中的扶持力度、减轻费用负担, 从而提高个体工商户的积极性和主动性, 促进其健康发展。而作为地方政府, 无锡市政府应该从无锡市个体工商户的具体情况出发, 制定有地方特色的个体工商户发展政策。其次, 政府方面必须加强执行力度, 层层落实, 并有效监督每一次项政策的实施, 让每一位个体工商户能够真正享受到国家和政府对其的鼓励、支持及引导, 同时加强对个体工商户的政策法规的普及力度, 可以组织其在统一的开业教育以及定期的政策法规知识宣传, 让每一个小商户了解并熟知政府政策, 维护其合法权益。

4.2 合理确定租金价格和调整方式

租金是划分商场与个体工商户利益的标尺, 对于商场而言, 租金是其收益回报, 在其收入中占据重要地位;对于个体工商户而言, 租金是最大的成本, 在其经营的毛利润中扣除成本才得到可支配收入, 个体工商户租用店铺的目的就是希望得到超过成本的收益。因而合理地确定租金价格和租金价格的调整对双方都至关重要。

笔者认为, 商场店铺租金的价格的确立需要充分考虑地理位置、店铺的规模、租约特征以及个体工商户整体的实际经营状况。商场需要衡量自身和个体工商户的利益, 找到一个“双赢”的平衡点, 而不是只顾租金价格的提升带来的眼前的利益增长。因为商场与个体工商户的发展是相互促进, 相互制约的, 个体户得不到长足的发展同样意味着商场不会有一个长远繁荣的未来。所以为了招商城的持久发展, 希望有关管理方可以多听取一些商户的意见, 在制定租金价位时, 综合考虑各方因素, 制定出一套合理的租金计算公式, 同时在租金的调整方面可以与租金的形式相结合, 不要过于频繁地涨租, 导致租户的厌烦心理。

摘要：以无锡招商城小商户为例, 根据个体工商户的发展状况, 在综合专家经验和实地调研的基础上构建了影响个体工商户发展的指标体系, 借助DEMATEL法分析了各影响因素的综合影响指数, 即影响度、被影响度、原因度和中心度, 研究表明, 影响个体工商户发展的关键因素为政策法规以及租金, 在此基础上提出了相关政策建议。

关键词：个体工商户,DEMATEL法,影响因素,政策建议

参考文献

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DEMATEL研究 篇7

2011年, 我国建筑业事故589起, 死亡人数738人;2012年, 建筑业事故487起, 死亡人数426人, 而较大及以上事故29起, 死亡121人, 比2011年较大事故起数增加4起、死亡人数增加11人, 同比上升16%和10%[1]。这些事故让我们在悲痛惋惜的同时, 也在反思其中问题所在。顾慧欢 (2008) 从建筑项目的施工特点着手, 认为由于影响质量的因素较多而且隐蔽工程较多容易产生判断错误, 另外, 质量安全检查不能解体和拆卸, 而且质量还会受到投资和进度的制约, 种种原因使得质量安全问题一直得不到完美地解决[2]。张永涛 (2009) 主要从建筑各方主体和现场管理等方面考虑, 认为各方主体不同程度地存在质量安全意识不强, 责任不落实甚至违法乱纪的现象;现场管理比较混乱, 安全防护投入不足造成了隐患[3]。梁钰锟、马振东 (2010) 通过一个实例, 指出施工中影响项目质量安全的因素包括施工因素、环境因素、人员因素、时间因素等[4]。之后, 黄成 (2011) 比前者的影响因素多增加了机械设备因素, 认为机械化程度的高低不仅可以体现施工企业的实力, 还能体现出该企业的管理水平及施工能力, 可以提高工程质量安全[5]。李艳娇 (2012) 将所有的影响因素归结为两点:一是由于生产经营行为的不规范, 管理制度不健全, 责任不落实;二是建筑材料不符合规格, 安全资金投入不够才出现了高空坠落事故等[6]。

在已有的研究中, 学者们虽然对人为因素、环境因素、施工因素、管理因素等进行了分析, 但是这些因素对建筑项目质量安全的影响程度以及因素之间因果关系、主次关系的研究尚不丰富, 不利于实践者的科学利用。建筑业是一个持续动态的环境, 影响建筑项目质量安全的因素之间都会彼此影响, 而且政府监督也会对其中一些影响因素产生影响, 为此, 与现有研究不同的是, 本文加入了政府监督的因素, 并利用DEMATEL方法揭示了各因素之间的综合影响因素及影响建筑项目质量安全的原因度和中心度。

2 DEMATEL方法应用步骤

DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) 直译为决策实验室分析法, 是由美国巴特尔国家实验室学者Gabus和Fontela在20世纪70年代初提出的。它是运用图论与矩阵工具进行系统因素分析的一种方法, 通过计算每个因素的中心度与原因度, 从而确定因素间的因果关系和每个因素在系统中的地位。近年来, 该方法已经成功运用于教育、商业、工程、医疗等领域。

基于DEMATEL方法的建筑项目质量安全影响因素分析的步骤如下[7]。

(1) 构建各因素间的直接影响矩阵。 如果因素ai对因素aj有影响, 则表示为aij, 本文定义“0”、“1”、“2”、“3”、“4”分别表示“无影响”、“影响很小” 、“影响弱” 、“影响较强”、“影响很强”, 然后构造直接影响矩阵A。

(2) 规范化直接影响矩阵, 将A的各行求和, 设行和最大值为max, 得规范化矩阵undefined, 将直接影响矩阵规范化的目的在于保证运算收敛, 使累加效应存在且有限。

(3) 计算影响因素间的综合影响矩阵T。undefined, 其中E为单位阵。

(4) 计算影响度Hi, 被影响度Lj, 中心度Mi和原因度Ui,

影响度Hi为综合影响矩阵T中i行的行和, 表示因素ai对其他所有元素的综合影响值。被影响度Lj为综合影响矩阵T中j列的列和, 表示aj受其他所有因素的综合影响值。中心度Mi为综合影响矩阵T中第i行行和与第i列的列和之和, 表示该因素在系统中的重要性程度。原因度Ui为综合影响矩阵T中的第i行之和与第i列之和的差, 表示该因素与其他因素的因果逻辑关系程度, 若为正, 表示该因素对其他因素的影响大, 称为原因因素;若为负, 则表示该因素受其他因素的影响大, 称为结果因素。

(5) 绘制因素的原因—结果图。据此, 得出各因素的影响度和被影响度排序。

3 项目质量安全的影响因素分析

3.1 项目质量安全的影响因素识别

影响项目质量安全的因素众多、结构复杂, 我们从与项目质量安全有关的行为主体的角度来考虑, 同时考虑我国目前项目质量安全所面临的主要问题设计出项目质量安全影响因素体系, 见表1。

项目质量安全的因素之间相互影响、相互制约, 直接或者间接对项目质量安全产生影响, 难以准确地判定哪些因素对项目质量安全影响程度大, 哪些指标对项目质量安全影响较小, 从而有针对性地制定对策来解决项目质量安全存在的问题。为了解决这个问题, 我们利用DEMATEL方法, 力求全面分析影响项目质量安全的重要因素, 分析各因素之间的综合影响关系以及对项目质量安全的影响程度及其重要程度, 从而找出影响项目质量安全的关键因素, 为项目质量安全的管理决策提供科学依据。

3.2 影响因素分析

(1) 为解决通过企业调查而获得的结论难免有利益诉求等问题, 本文以专家学者、项目经理和一些对建筑项目颇有研究的人员共同组成专家群体, 由其根据各自的知识与经验分别判定15个影响因素间的影响度, 本文采用出现次数最高的数字, 即众数作为影响程度, 由此得到直接影响矩阵。

(2) 运用MATLAB软件计算出规范化矩阵G和综合影响矩阵T, 最终计算出因素的影响度、被影响度、中心度和原因度, 见表2。

(3) 绘制风险因素的原因—结果图。根据综合影响关系表, 应用SPSS软件将各影响因素标注在坐标系上, 见下图。

3.3 分析结果

由以上结果可以看到:①项目质量安全的原因因素有5个 (位于0线以上) , 依次为a1、a5、a9、a10、a12, 它们是影响项目质量安全的主导因素。按影响度大小排序前三位为a12 (组织机构及人员职责分配) 、a9 (国家或地方立法) 、a10 (政府监督力度) , 所以, 必须采取针对性的措施。②结果因素有10个 (位于0线以下) , 依次为a2、a3、a4、a6、a7、a8、a11、a13、a14、a15, 这些因素受其他因素影响比较大。按被影响度大小排序前三位为a8 (安全防护装置) 、a7 (施工现场安全管理) 、a3 (应急预案) , 它们极易受到其他因素的影响, 必须加以重视。

4 对策建议

(1) 国家及政府部门要做好以下工作:严格遵守国家及地方建筑业立法, 严格依法惩治违法乱纪的建筑企业, 加大事故通报和查处力度, 全面整顿和规范建筑市场, 集中整治工程建设中的违法违规行为并且严格执行工程建设审批程序, 加大监督力度。

(2) 建筑企业是与项目质量安全关系最为密切的主体, 其应该做到以下工作:第一, 落实安全生产责任制, 完善组织机构及人员职责分配。第二, 保证建设工程安全生产专项经费, 专款专用, 施工单位不得挪作他用。第三, 建筑单位应该在出现紧急情况时启动紧急预案, 保证工程质量安全和员工安全。第四, 切实加强施工现场质量安全管理。施工现场各施工单位必须制定专项施工方案, 落实安全防护措施, 确保施工安全。

5 结 论

由于影响建筑项目质量安全的因素不独立, 并且存在相互依存、相互影响的关系, 本文应用DEMATEL方法从影响建筑项目质量安全的因素着手, 对所有影响因素进行量化分析, 通过计算各风险因素的原因度, 得出组织机构及人员职责分配、国家/地方立法和政府监督力度对质量安全影响起着至关重要的作用, 为政府加大监督力度和建筑单位加强项目质量安全管理提出了政策建议。

摘要：每一次建筑项目质量安全出现问题都会给人们的生命财产和社会带来重大的损失, 而影响项目质量安全的因素很多, 针对影响因素之间存在相关性的特点, 应用DEMATEL法进行辨识, 得到了各指标的影响度、被影响度、中心度和原因度, 分析得出组织机构及人员职责分配、国家/地方立法和政府监督力度对质量安全影响较大, 并提出政策建议, 以期为政府部门及建筑企业提供有效的参考。

关键词：建筑项目,质量安全,DEMATEL

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