于曉虹，馮國珍

（1.上海商學(xué)院 財經(jīng)學(xué)院，上海 200235；2.上海商學(xué)院 管理學(xué)院，上海 200235）

基于投影尋蹤技術(shù)的供應(yīng)鏈績效評價與實證研究

于曉虹1，馮國珍2

（1.上海商學(xué)院 財經(jīng)學(xué)院，上海 200235；2.上海商學(xué)院 管理學(xué)院，上海 200235）

根據(jù)已有供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)體系和樣本數(shù)據(jù)，將專家判定分類結(jié)果作為約束條件，建立主觀與客觀有機結(jié)合的供應(yīng)鏈績效綜合評價改進(jìn)型投影尋蹤模型（MPPC）。對兩個案例的實證研究結(jié)果表明，MPPC能很好地應(yīng)用于供應(yīng)鏈績效的綜合評價，模型數(shù)學(xué)意義清晰，應(yīng)用便捷，為顯性、線性模型，直接揭示出了供應(yīng)鏈績效優(yōu)劣與評價指標(biāo)之間的線性關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，剖析了現(xiàn)有的供應(yīng)鏈績效評價BPNN建模過程中存在的問題，模型沒有泛化能力和實用價值。實踐中，應(yīng)優(yōu)先推薦使用MPPC模型進(jìn)行供應(yīng)鏈績效評價與實證研究。

投影尋蹤技術(shù)；供應(yīng)鏈績效；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

1 引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化，企業(yè)分工越來越精細(xì)化，市場主體的競爭不再表現(xiàn)為單一企業(yè)與企業(yè)之間的競爭，而是以核心企業(yè)為龍頭的供應(yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭[1-3]。企業(yè)為了在市場競爭中始終處于有利地位，獲得長期競爭優(yōu)勢，就必須建立高效、安全、可靠的供應(yīng)鏈系統(tǒng)。因此，探索可靠、合理、有效的供應(yīng)鏈績效評價方法，為決策者提供決策依據(jù)和技術(shù)支撐，是供應(yīng)鏈優(yōu)化運作與管理的關(guān)鍵，越來越受到學(xué)界和業(yè)界的重視。供應(yīng)鏈績效評價涉及高維復(fù)雜因素，不少學(xué)者采用（模糊）如層次分

析法（FAHP）[4-5]、灰色關(guān)聯(lián)法[6]、（模糊）綜合評價法（FCM）[7]、（模糊）TOPSIS法[8]、物元模型（ME）[9]、因子分析法（FA）[10]、數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）[11]、突變級數(shù)法（CPM）[12]等傳統(tǒng)綜合評價方法以及支持向量機（SVM）[13]、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOM）[14]以及基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）[3,15-17]等現(xiàn)代綜合評價方法。這些方法各具優(yōu)缺點，在很多文獻(xiàn)中都有闡述，總的來講，相比傳統(tǒng)綜合評價方法，BPNN等現(xiàn)代綜合評價方法更具優(yōu)勢。

傳統(tǒng)綜合評價方法的主要缺點是：AHP的主觀性較強；其他評價方法需要采用信息熵法、離差系數(shù)法、余弦法等客觀賦權(quán)重法確定權(quán)重，而確定合理、有效的權(quán)重本身就是綜合評價的最重要內(nèi)容之一；FA必須滿足樣本數(shù)量是指標(biāo)個數(shù)的3～5倍以上的大樣本條件以及KMO大于0.60，CPM雖然不需要確定各個指標(biāo)權(quán)重，但各層次的指標(biāo)必須按照權(quán)重大小排列（這個不僅主觀性很強，也很難）。SOM的結(jié)果存在多樣性和不確定性，而BPNN雖然具有很好的非線性逼近能力，但必須首先采用其他方法確定各個樣本的教師值（期望值），而這本身正是綜合評價的核心和關(guān)鍵，如果教師值是合理和可靠的，即已經(jīng)求得了各個樣本的值，完成了綜合評價的工作，又有什么必要再采用非線性的BPNN去建模呢？如果教師值是用AHP、FCM、FA等線性模型確定的話，就更沒有必要采用非線性的BPNN建模了，否則就是用非線性模型去研究線性問題，把簡單問題人為的復(fù)雜化，純屬多此一舉。更何況，采用BPNN建模，還必須遵循基本的建模原則和步驟，采用檢驗樣本實時監(jiān)控訓(xùn)練過程以避免發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象，否則，建立的BPNN模型是沒有泛化能力的，即使訓(xùn)練樣本和測試樣本的誤差都很小，也是沒有實用價值的[18-21]。然而上述文獻(xiàn)（包括其他絕大多數(shù)BPNN文獻(xiàn)）建立的BPNN模型都沒有遵循基本建模原則和步驟，也沒有采用檢驗樣本實時監(jiān)控訓(xùn)練過程，從他們給出的訓(xùn)練過程圖可以看出，都必定發(fā)生了“過訓(xùn)練”現(xiàn)象，因此，這些建立的BPNN模型是沒有實用價值的。

總之，在供應(yīng)鏈績效綜合評價方面，雖然眾多學(xué)者進(jìn)行了有益的探索研究，取得了一定的成效，但還存在不少問題，需要進(jìn)一步深入研究。另一方面，由Friedman等提出的可用于非線性、高維非正態(tài)分布數(shù)據(jù)建模的投影尋蹤分類（PPC）技術(shù)[22-26]，在自然科學(xué)和人文社會科學(xué)領(lǐng)域的眾多綜合評價中獲得了廣泛的應(yīng)用。本文嘗試把PPC技術(shù)應(yīng)用于供應(yīng)鏈績效綜合評價研究中，以期獲得更合理和有效的結(jié)果，為提高供應(yīng)鏈管理績效提供理論依據(jù)和決策支持。

2 供應(yīng)鏈績效綜合評價指標(biāo)體系及其樣本數(shù)據(jù)

供應(yīng)鏈管理涉及眾多環(huán)節(jié)和大量的指標(biāo)數(shù)據(jù)，在選取供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)體系時，必須遵循一定的原則。中國電子商務(wù)協(xié)會供應(yīng)鏈管理委員會于2003年提出了SCPR（Supply Chain Performance Metrics Reference Model）評價指標(biāo)體系和方法，指標(biāo)體系包括訂單反應(yīng)能力、客戶滿意度、業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同、節(jié)點網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)與系統(tǒng)適應(yīng)性5個一級指標(biāo)，18個二級指標(biāo)，45個三級指標(biāo)，并規(guī)定了各個指標(biāo)的權(quán)重。此后，不同學(xué)者根據(jù)自身經(jīng)驗和學(xué)識，構(gòu)建了不同的評價指標(biāo)體系。為便于比較不同綜合評價方法結(jié)果的合理性，本文直接選用有關(guān)文獻(xiàn)的評價指標(biāo)體系和樣本數(shù)據(jù)，不對指標(biāo)體系的合理性和有效性進(jìn)行研究。因此，本文選用了鄭培[16]、趙泉長[17]的評價指標(biāo)體系及其樣本數(shù)據(jù)。

3 基于決策者偏好的投影尋蹤分類（PPC）建模技術(shù)

Friedman等[22]于1974年提出的一維投影尋蹤模型（PPC），通過從不同投影方向（視角）研究樣本數(shù)據(jù)的不同分布規(guī)律，從而尋找出能夠最大程度揭示數(shù)據(jù)特征和規(guī)律的最佳投影方向，進(jìn)而求得高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征的樣本投影值（即樣本綜合評價值），實現(xiàn)對樣本的綜合評價、排序和分類[22-26]。PPC建模過程無需人為確定權(quán)重，在高維、非線性、非正態(tài)分布數(shù)據(jù)綜合評價中具有獨特優(yōu)勢，克服了FA和PCA等傳統(tǒng)綜合評價方法及其BPNN等主要適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)和需要大樣本的缺陷，也克服了TOPSIS等需要其他方法確定權(quán)重的缺陷，應(yīng)用日益廣泛。建模原理簡述如下：

PPC建模的核心和關(guān)鍵是確定最佳投影方向。Friedman等[22]提出一維PPC的目標(biāo)函數(shù)為樣本投影值的標(biāo)準(zhǔn)差Sz與局部密度值Dz乘積，求其極大值可以確定最佳投影方向[22-26]，即，

式中Sz表示樣本投影點整體上的分散程度，其值越大投影點越分散，Dz表示樣本點的局部密集程度，其值越大越密集；a(j)為最佳投影方向系數(shù)（或權(quán)重）；樣本投影值一維PPC模型（1）的結(jié)果隨窗口半徑R值不同而改變。樓文高等[23]在研究了PPC建模本質(zhì)及其R值對建模結(jié)果的影響規(guī)律后提出，R的合理取值范圍為為樣本之間的最大距離）。各變量的詳細(xì)說明及其計算公式等參見文獻(xiàn)[22-26]。

由于PPC式（1）的結(jié)果完全取決于數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，但在供應(yīng)鏈績效綜合評價研究中，決策者（建模者）往往已有一些先驗專業(yè)知識（或者專家意見），或者已取得了一定的研究成果，即決策者可以設(shè)定不同評價指標(biāo)的權(quán)重大小或者相互關(guān)系，如某些指標(biāo)的權(quán)重大于另一些指標(biāo)的權(quán)重，或者某些樣本的投影值大于其他樣本的投影值，等等，從而可以構(gòu)建基于決策者偏好的投影尋蹤模型（也稱為改進(jìn)型投影尋蹤模型MPPC），如下所示：

式（1）和式（2）為具有高維、非線性等式和不等式約束的最優(yōu)化問題，求解十分困難。筆者編制了基于烏鴉搜索算法（CSA）[27]的群智能最優(yōu)化算法程序來求解最佳投影向量及其系數(shù)a(j)。根據(jù)樓文高等[23]提出的定理，如果先后兩次改變一半指標(biāo)的歸一化方式，目標(biāo)函數(shù)值保持不變而權(quán)重互為相反數(shù)，就可判定最優(yōu)化過程求得了真正的全局最優(yōu)解。

4 實證研究

4.1 以鄭培[16]研究的評價指標(biāo)體系和樣本數(shù)據(jù)為例

表1是鄭培[16]采用的供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)和樣本數(shù)據(jù)，共有5個一級指標(biāo)和15個二級指標(biāo)，分別為財務(wù)（盈利能力/x1、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率/x2、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)時間/x3）、顧客（客戶滿意度/x4、市場份額/x5、市場擴大率/x6）、業(yè)務(wù)流程（響應(yīng)時間/x7、存貨周轉(zhuǎn)率/x8、次品率/x9、技術(shù)先進(jìn)性/x10）、學(xué)習(xí)與成長（利潤增長率/x11、信息共享度/x12、新產(chǎn)品研發(fā)周期/x13）、供應(yīng)商（準(zhǔn)時交貨率/ x14、柔性/x15），各個指標(biāo)的單位見文獻(xiàn)[16]，其中x3、x7、x9和x13為越小越好的逆向指標(biāo)，其他為正向指標(biāo)。正向和逆向指標(biāo)分別按照和進(jìn)行歸一化（其中xmax,j,xmin,j分別為指標(biāo)j的理論最大值和最小值分別為歸一化前、后的樣本數(shù)據(jù)）。根據(jù)專家意見，已經(jīng)初步判定某供應(yīng)鏈1～12月的績效等級，需要確定次年1+～2+月的供應(yīng)鏈績效等級。

表1 鄭培[16]研究的某供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)、樣本數(shù)據(jù)及其專家判定結(jié)果

對表1數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并導(dǎo)入筆者編制的基于CSA群智能算法的PPC程序，把對樣本劃分為不同績效等級的專家意見加入到MPPC模型的約束條件中，即z(3),z(4)≥z(1),z(2),z(5),z(11),z(12)≥z(6),z(7),z(10)≥z(8),z(9)，取窗口半徑從而求得真正的全局最優(yōu)解—最佳投影向量及其系數(shù)a→=a(1)～a(15)=（0.203 3，0.201 2，0.190 2，-0.295 6，0.233 6，0.296 7，0.033 6，0.005 3，0.323 1，0.507 5，0.303 0，-0.131 4，0.129 0，0.048 6，0.401 1），Sz=0.751 1，Dz=20.150 1，Q(a)=15.134 4，

R=0.419 7，rmax=2.098 7。各個樣本的投影值z(1)～z(12)=（1.568 1,1.500 0,2.417 4,2.483 5,1.500 0, 0.522 0,0.522 0,0.384 8,0.502 0,0.522 0,1.616 7, 1.500 0）。因為各類樣本的數(shù)量太少，只能取各類樣本之間的中值作為分界值來區(qū)分供應(yīng)鏈績效是優(yōu)秀、良好、中等還是差，即供應(yīng)鏈績效優(yōu)秀、良好、中等和差的MPPC模型輸出值范圍分別為≥2.017 1、≥1.011 0～2.017 1、≥0.512 0～1.011 0、＜0.512 0。把供應(yīng)鏈次年1+和2+月的各個指標(biāo)數(shù)據(jù)代入MPPC模型，得到輸出值分別為1.027 7和1.173 2，對照上述不同績效等級的范圍值可知，可判定次年1+和2+月供應(yīng)鏈績效水平均為良好，1+月的績效比較接近于良好與中等的分界值，而且2+月的績效好于1+月。

4.2 以趙泉長[17]研究的評價指標(biāo)體系和樣本數(shù)據(jù)為例

趙泉長[17]研究的供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)和樣本數(shù)據(jù)見表2，4個一級指標(biāo)（維度）和10個二級指標(biāo)，分別是財務(wù)維度（盈利能力/x1、產(chǎn)品價值增值率/x2、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)速度/x3）、顧客維度（顧客滿意度/x4、市場占有率/x5）、業(yè)務(wù)流程維度（對接主體收益增加程度/x6、對接主體之間溝通程度/x7）、未來發(fā)展維度（對接主體之間的違約次數(shù)/x8、供應(yīng)基地農(nóng)戶的培訓(xùn)程度/x9、農(nóng)超對接模式下農(nóng)產(chǎn)品損壞率/x10），各個指標(biāo)的單位見文獻(xiàn)[17]，按正向指標(biāo)公式進(jìn)行歸一化（符號意義同上）。根據(jù)專家意見，已經(jīng)初步判定某供應(yīng)鏈2013、2014年的績效等級，需要確定2015年1和3月的績效等級。

對表2數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理，把專家意見加入到MPPC模型的約束條件中，即 z(1),z(2),z(5)≥z(3),z(6), z(10),z(11)≥z(4),z(7),z(12)≥z(8),z(9)，取 窗 口 半 徑從而求得真正的全局最佳投影向量及其系數(shù)0.046 8，0.263 8，0.241 1，-0.166 1，0.627 1，0.283 9），Sz=0.367 3，Dz=19.567 0，Q(a)=7.186 7，R=0.318 6，rmax=1.592 8。各個樣本的投影值z(1)～z(12)=（1.062 2，0.984 4，0.929 3，0.909 3，1.559 1，0.964 3，0.909 3， 0.621 0，-0.033 6，0.964 3，0.929 3，0.641 0）。同理，取各類樣本之間的中值作為分界值來區(qū)分績效為優(yōu)秀、良好、中等和差的供應(yīng)鏈，則供應(yīng)鏈績效優(yōu)秀、良好、中等和差的MPPC模型輸出值范圍分別為≥0.974 4、≥0.919 3～0.974 3、≥0.631 0～0.919 2、＜0.631 0。把供應(yīng)鏈2015年1和3月的歸一化數(shù)據(jù)代入MPPC模型，得到輸出值分別為0.883 0和1.146 1，對照上述不同績效等級的范圍值可知，可判定2015年1和3月供應(yīng)鏈績效等級分別為中等和優(yōu)秀。

表2 趙泉長[17]研究的某供應(yīng)鏈績效評價指標(biāo)、樣本數(shù)據(jù)及其專家判定結(jié)果

5 結(jié)果與討論

5.1 評價指標(biāo)重要性及其指標(biāo)性質(zhì)的判定

由MPPC模型可知，最佳投影向量系數(shù)絕對值越大的評價指標(biāo)越重要，過小權(quán)重的指標(biāo)可以刪除。因此，就鄭培[16]研究的15個指標(biāo)而言，x10最重要，重要性排序為 x10＞x15＞x9＞x11＞x6＞x4＞x5＞x1＞x2＞x3＞x12＞x13＞x14＞x7＞x8，其中前兩個指標(biāo)權(quán)重大于0.401 1，為極重要指標(biāo)，隨后四個為重要指標(biāo)，權(quán)重大于0.295 6，隨后四個為中等重要指標(biāo)，權(quán)重大于0.190 2，最后五個為次重要或者不重要指標(biāo)，權(quán)重小于0.131 4，可以刪除，對評價結(jié)果的影響不大。從x3,x7,x9和x13的權(quán)重大于0可以看出，這四個指標(biāo)確實是逆向指標(biāo)，x4,x12的權(quán)重小于0說明這兩個指標(biāo)與x10,x15等正向指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，但顧客滿意度（x4）和信息共享度（x12）這兩個指標(biāo)顯然是越大供

應(yīng)鏈績效越好的正向指標(biāo)。

就趙泉長[17]研究的10個評價指標(biāo)而言，x9最重要，指標(biāo)重要性排序為x9＞x1＞x4＞x3＞x10＞x6＞x7＞x8＞x5＞x2，其中前兩個指標(biāo)權(quán)重大于0.424 7，為極重要指標(biāo)，隨后五個為重要指標(biāo)，權(quán)重大于0.241 1，其余三個為次重要或者不重要指標(biāo)，權(quán)重小于0.166 1，可以刪除，對評價結(jié)果的影響不大。從x2,x3和x8的權(quán)重小于0可以看出，產(chǎn)品價值增值率（x2）和現(xiàn)金周轉(zhuǎn)速度（x3）與供應(yīng)基地農(nóng)戶的培訓(xùn)程度（x9）、盈利能力（x1）等指標(biāo)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（但這兩個指標(biāo)顯然是越大供應(yīng)鏈績效越好的正向指標(biāo)），即供應(yīng)鏈的盈利能力越強，其現(xiàn)金周轉(zhuǎn)速度就越低。對接主體之間的違約次數(shù)（x8）顯然是其值越小供應(yīng)鏈績效越好的逆向指標(biāo)。

因此，在判定指標(biāo)性質(zhì)時，主要不是看最佳投影向量系數(shù)是否大于0，而應(yīng)該分析指標(biāo)的本質(zhì)，系數(shù)小于0的指標(biāo)，或者是逆向指標(biāo)，或者是與其他指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的正向指標(biāo)。這進(jìn)一步說明，在MPPC模型中，投影向量系數(shù)約束條件必須是1≥a(j)≥-1而不是1≥a(j)≥0，否則，逆向指標(biāo)和呈負(fù)相關(guān)關(guān)系指標(biāo)的系數(shù)都將等于0，與實際情況嚴(yán)重不符。此外，為建立更加簡潔的評價指標(biāo)體系，可以刪除次重要指標(biāo)。

而文獻(xiàn)[16-17]采用的BPNN模型，屬于隱性、非線性模型，無法直接判定各個指標(biāo)的重要性，也無法進(jìn)行排序和刪除非重要指標(biāo)，也無法判定指標(biāo)的性質(zhì)。

5.2 供應(yīng)鏈績效等級的判定

正如文獻(xiàn)[16-17]，供應(yīng)鏈（樣本）的一部分績效事先已經(jīng)由專家（主觀）判定（稱為已知樣本，并且認(rèn)定這個結(jié)果是正確的），需要構(gòu)建供應(yīng)鏈績效評價函數(shù)，并判定供應(yīng)鏈其他部分的績效等級。由于供應(yīng)鏈績效評價的已知樣本通常都比較少，只能取其相鄰類樣本的中間值作為區(qū)分不同等級供應(yīng)鏈績效的分界值，從而可以判定供應(yīng)鏈其他部分的績效等級。本文判定鄭培[16]2008年1月和2月的供應(yīng)鏈績效均為中等，而鄭培[16]判定2008年1月和2月的供應(yīng)鏈績效分別為良好和中等；本文判定趙泉長[17]2015年1月和3月的供應(yīng)鏈績效為中等和優(yōu)秀，而趙泉長[16]判定2015年1月和3月的供應(yīng)鏈績效均為良好，而專家判定結(jié)果為優(yōu)秀和良好。

5.3 文獻(xiàn)[16-17]建模過程中存在問題的剖析

文獻(xiàn)[16-17]均采用多個輸出節(jié)點的BPNN模型，設(shè)定[1 0 0 0]、[0 1 0 0]、[0 0 1 0]和[0 0 0 1]表示供應(yīng)鏈績效為優(yōu)、良、中和差四種情況。理論上，這種輸出方式可以有效地進(jìn)行分類研究，但實踐中往往會出現(xiàn)令人匪夷所思的結(jié)果，如輸出為[0.5 0 0 0.5]或者[0.25 0.25 0.25 0.25]時，如何判定其等級？顯然是無法判定的。其次，即使區(qū)分相鄰樣本，也是很困難的，優(yōu)和良的分界樣本結(jié)果不一定是[0.5 0.5 0 0]，如果輸出是[0.4 0.4 0 0]，那又是什么等級呢？顯然也無法判定。因此，采用多個輸出節(jié)點的BPNN模型，實踐中不僅不能進(jìn)行排序研究，有時進(jìn)行分類研究也會出現(xiàn)明顯錯誤或者不確定的結(jié)果。

BPNN模型主要適用于大樣本條件下傳統(tǒng)建模方法不能取得較好效果的情況下建模[18-21,28-29]。建立具有泛化能力和可靠、有效的BPNN模型，一般要求訓(xùn)練樣本數(shù)量達(dá)到網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重個數(shù)的3～5倍以上，用試湊法才能確定合理的隱層節(jié)點個數(shù)，而且，訓(xùn)練時必須采用檢驗樣本實時監(jiān)控訓(xùn)練過程，以避免發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象或取發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象之前的網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重。文獻(xiàn)[28]更是指出：輸入變量少于20個時，訓(xùn)練樣本數(shù)量應(yīng)該達(dá)到輸入變量個數(shù)的10～40倍以上，輸入變量多于20個時，訓(xùn)練樣本數(shù)量最好能達(dá)到輸入變量的30～50倍以上，還必須用檢驗樣本（占30%左右）實時監(jiān)控訓(xùn)練過程以避免發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象。文獻(xiàn)[29]也指出：必須將樣本分成訓(xùn)練樣本、檢驗樣本和測試樣本，檢驗樣本和測試樣本分別占25%，訓(xùn)練樣本數(shù)量至少達(dá)到網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重的10倍以上，用檢驗樣本實時監(jiān)控訓(xùn)練過程，并在出現(xiàn)“過訓(xùn)練”現(xiàn)象時停止訓(xùn)練。顯然，在文獻(xiàn)[15-17]以及其他很多應(yīng)用BPNN模型進(jìn)行供應(yīng)商績效評價研究的論文中，訓(xùn)練樣本數(shù)量都少于網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重個數(shù)的3倍，多數(shù)文獻(xiàn)甚至于少于網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重個數(shù)（如文獻(xiàn)[15-17]的訓(xùn)練樣本數(shù)量分別為15、12和12個，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重個數(shù)卻分別為289、124和80），由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)太大，訓(xùn)練過程必定會發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象。文獻(xiàn)[16-17]沒有采用檢驗樣本實時監(jiān)控訓(xùn)練過程，讀者以及原文作者本人都無法判斷訓(xùn)練過程是否發(fā)生了“過訓(xùn)練”現(xiàn)象，而發(fā)生了“過訓(xùn)練”現(xiàn)象的BPNN模型是沒有泛化能力

的，也是沒有任何實用價值的。況且，文獻(xiàn)[16-17]建立BPNN模型時也沒有遵循基本的建模原則和步驟。因此，理論上講，文獻(xiàn)[16-17]建立的供應(yīng)鏈績效評價BPNN模型是沒有泛化能力和實用價值的，其結(jié)果也必然是錯誤的。

5.4 文獻(xiàn)[16-17]供應(yīng)鏈績效評價結(jié)果合理性和有效性的實踐分析

針對趙泉長[17]研究的2015年1月和3月的某農(nóng)超對接型供應(yīng)鏈，在10個評價指標(biāo)中，x8和x10是逆向指標(biāo)，其他都是正向指標(biāo)。在呈正向相關(guān)關(guān)系的7個指標(biāo)中，3月的6個指標(biāo)值（除x9）大于1月份，但權(quán)重最大指標(biāo)（x9）3月和1月的值基本相當(dāng)，權(quán)重次大指標(biāo)（x1）3月份的值明顯大于1月份；在呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的3個指標(biāo)（x2、x3、x8）中，3月的2個指標(biāo)值（除x2）小于1月份。也就是說，供應(yīng)鏈3月份有8個指標(biāo)值優(yōu)于1月份。因此，3月份的供應(yīng)鏈績效優(yōu)于1月份是必然和合理的，本文的結(jié)果證實了這一點，而專家判定結(jié)果是1月份優(yōu)于3月份，肯定是錯誤的，趙泉長[17]只能判定其均為良好，無法比較他們的優(yōu)劣。

對于鄭培[16]研究的2008年1月和2月的某供應(yīng)鏈，在15個評價指標(biāo)中，x3、x7、x9和x13是逆向指標(biāo)，其他為正向指標(biāo)。針對正向歸一化后的數(shù)據(jù)，在呈正向相關(guān)關(guān)系的13個指標(biāo)中，1月的9個指標(biāo)值（除x10、x11和x15）大于2月份，在呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的2個指標(biāo)（x4、x12）中，1月的1個指標(biāo)值（x12）優(yōu)于2月份，似乎該供應(yīng)鏈1月的績效應(yīng)該優(yōu)于2月，但事實上，最大權(quán)重指標(biāo)（x10）2月份的值顯著大于1月份的值（1.9倍，本身歸一化值又比較大），次大權(quán)重指標(biāo)（x15）2月份的值也顯著大于1月份（2.6倍，本身歸一化值也比較大），權(quán)重第四大指標(biāo)（x11）2月份的值也大于1月份（1.2倍，本身歸一化值比較大）。因此，盡管該供應(yīng)鏈絕大多數(shù)指標(biāo)1月份的值要優(yōu)于2月份，但這些指標(biāo)或權(quán)重較小，或者其歸一化值較小，而最大權(quán)重、次大權(quán)重指標(biāo)2月份的值顯著大于1月份，而且其歸一化值又較大，最終評價結(jié)果反而是該供應(yīng)鏈2月份的績效優(yōu)于1月份。由于鄭培[17]沒有給出每個指標(biāo)的具體權(quán)重，不知道專家是如何判定1月份和2月份的供應(yīng)鏈績效分別是良好和中等的。鄭培[16]采用的BPNN模型，屬于隱性模型，無法揭示出每個評價指標(biāo)與供應(yīng)鏈績效優(yōu)劣之間的（非）線性關(guān)系，實踐上無法判定其建模結(jié)果的合理性和有效性。

6 結(jié)論和建議

將專家對供應(yīng)鏈績效的分類判定結(jié)果作為PPC模型的約束條件，建立了供應(yīng)鏈績效綜合評價的改進(jìn)型投影尋蹤（MPPC）模型，實現(xiàn)了主觀評價（專家判定結(jié)果）與客觀評價方法（PPC屬于客觀評價方法）的有機結(jié)合，理論上可以取得更合理、有效和可靠的結(jié)果。對文獻(xiàn)[16-17]的供應(yīng)鏈績效綜合評價結(jié)果表明，MPPC模型能夠揭示出供應(yīng)鏈績效優(yōu)劣與各個評價指標(biāo)之間的線性關(guān)系，屬于顯性模型，有利于提出提高供應(yīng)鏈績效的措施和建議，建模樣本的識別正確率100%。對供應(yīng)鏈實際績效的評價結(jié)果表明，MPPC模型的結(jié)果更合理和可靠。

本文詳細(xì)討論和分析了現(xiàn)有的應(yīng)用BPNN模型進(jìn)行供應(yīng)鏈績效評價文獻(xiàn)存在的主要問題，沒有遵循BPNN建模的基本原則和步驟，由于訓(xùn)練樣本數(shù)量太少，以至于不可能滿足訓(xùn)練樣本數(shù)量要大于網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重個數(shù)3～5倍以上的要求，又沒有采用檢驗樣本實時監(jiān)控訓(xùn)練過程以避免發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象，從而導(dǎo)致建立的BPNN模型沒有泛化能力和實用價值。采用多個輸出節(jié)點的BPNN模型，不能進(jìn)行供應(yīng)鏈績效排序研究，對分類研究有時也會出現(xiàn)不確定和錯誤的結(jié)果。

MPPC模型實現(xiàn)了專家主觀判斷與客觀建模方法的有機結(jié)合，具有理論上的優(yōu)越性和創(chuàng)新性，建模過程相對簡捷，模型的數(shù)學(xué)意義清晰，后期應(yīng)用更加便捷。對于樣本數(shù)量通常都比較少的供應(yīng)鏈績效評價問題，一般都不可能滿足BPNN建模的大樣本條件，因此，不能采用BPNN建模，而應(yīng)優(yōu)先推薦使用MPPC進(jìn)行建模研究。

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可知，A2指標(biāo)重復(fù)，可以約去。同理可以計算出B4、B5指標(biāo)重復(fù)，可以約去，C類指標(biāo)中沒有重復(fù)，不能約簡。即在最后結(jié)果中，約去的指標(biāo)有人為因素中的意志力指標(biāo)、船舶因素中的船舶操縱性能和船體結(jié)構(gòu)強度指標(biāo)。

5 結(jié)論

在所有的安全評價中，為了保證評價結(jié)果的科學(xué)性就必須使用到大量的相關(guān)指標(biāo)并采集大量的數(shù)據(jù)，但是海量的指標(biāo)一方面可提高評價結(jié)果的可靠性，另一方面也可能由于指標(biāo)的過于全面而出現(xiàn)指標(biāo)冗余的現(xiàn)象，影響了評價效率。基于粗糙集理論的指標(biāo)約簡方法可以對港口水域通航安全評價中所使用到的指標(biāo)進(jìn)行有效的約簡，刪除不必要的指標(biāo)，留下關(guān)鍵指標(biāo)，使得港口水域通航安全的評價結(jié)果更科學(xué)、更精確。

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Evaluation and Empirical Study on Supp ly Chain Performance Based on Projection Pursuit Technology

Yu Xiaohong1,Feng Guozhen2
(1.School of Finance,Shanghai Business School,Shanghai 200235; 2.School of Management,Shanghai Business School,Shanghai 200235,China)

In this paper according to available index system and sample data of supply chain performance evaluation and with the expert classification as the constraint,we built the modified projection pursuit model for the performance evaluation of supply chain.Then through two case studies,we demonstrated the effectiveness of the model.At the end,on such basis,we analyzed the problems existing in the building process of the model.

projection pursuit technology;supply chain performance;neural network model

F274;F253.9

A

1005-152X(2016)10-0108-07

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.10.026

2016-09-07

上海商學(xué)院工商管理重點學(xué)科項目、上海高校知識服務(wù)平臺“上海商貿(mào)服務(wù)業(yè)知識服務(wù)中心”項目（ZF1226）；上海市重點學(xué)科商務(wù)經(jīng)濟(jì)學(xué)建設(shè)項目

于曉虹（1978-），女，安徽合肥人，碩士，講師，主要研究方向：會計學(xué)、金融工程、供應(yīng)鏈管理以及綜合評價理論與應(yīng)用；馮國珍（1965-），女，江西九江人，碩士，副教授，主要研究方向：商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理、城市管理及其綜合評價理論與應(yīng)用。