摘? 要：本論文旨在通過構(gòu)建具有實(shí)用價(jià)值的新零售供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)模型，對新零售的供應(yīng)鏈績效進(jìn)行評(píng)價(jià)。鑒于模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)存在無法量化的模糊指標(biāo)，故本文通過將數(shù)據(jù)包絡(luò)評(píng)價(jià)法與模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合，對新零售供應(yīng)鏈績效做出有效性和非有效性的評(píng)價(jià)分析，以及非有效的影響因素，并通過在生產(chǎn)前沿面上的投影計(jì)算分析，提出其績效改進(jìn)方案，為企業(yè)進(jìn)一步提高和調(diào)整新零售方案提供參考借鑒。

關(guān)鍵詞：新零售供應(yīng)鏈;DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）;FCE（模糊綜合評(píng)價(jià)）;績效評(píng)價(jià)

一、引言

近些年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展，傳統(tǒng)的零售業(yè)正不斷探索適合自己的更好的發(fā)展模式，由馬云最先提出的“新零售”概念給予了零售商新的靈感，傳統(tǒng)的零售商由此逐漸走上了“線上”結(jié)合“線下”的“新零售”商業(yè)模式。新零售站在全渠道供應(yīng)鏈一體化的視角，以服務(wù)主導(dǎo)邏輯為分析主線，從而更好地適應(yīng)新零售及全渠道時(shí)代下消費(fèi)者對一致性體驗(yàn)服務(wù)的需求。因此，“客戶滿意度”和“數(shù)字化水平”這兩個(gè)方面對新零售供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)變得愈加重要。而目前的研究中，沒有考慮數(shù)字化技術(shù)對新零售供應(yīng)鏈績效的影響。企業(yè)多從自身角度出發(fā)考慮供應(yīng)鏈運(yùn)營成本和績效，評(píng)價(jià)指標(biāo)偏向于管理方面，而缺乏對企業(yè)技術(shù)水平方面的評(píng)價(jià)。本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)評(píng)價(jià)法與模糊綜合評(píng)價(jià)法相結(jié)合的方法，通過建立一個(gè)新零售企業(yè)的供應(yīng)鏈整合績效評(píng)價(jià)模型，從供應(yīng)鏈維度、客戶維度、技術(shù)維度三個(gè)維度考慮新零售的績效評(píng)價(jià)指標(biāo)，為提高企業(yè)新零售供應(yīng)鏈績效的進(jìn)一步發(fā)展提供參考基礎(chǔ)。

二、新零售供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

為了應(yīng)對供應(yīng)鏈數(shù)字化變革的挑戰(zhàn)，本文將提出一套新的評(píng)估方法，與傳統(tǒng)供應(yīng)鏈評(píng)價(jià)比較，本文構(gòu)建的新零售環(huán)境下供應(yīng)鏈的績效評(píng)價(jià)主要增加考慮了以下兩方面評(píng)價(jià)指標(biāo)：以顧客價(jià)值為目標(biāo)和注重技術(shù)水平的評(píng)價(jià)。在根據(jù)有關(guān)專家的反饋意見進(jìn)行調(diào)整的基礎(chǔ)上，最終構(gòu)建了新零售供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，見表1。

（一）在供應(yīng)鏈維度上一共由三個(gè)方面構(gòu)成：財(cái)務(wù)運(yùn)營、業(yè)務(wù)流程、學(xué)習(xí)成長。財(cái)務(wù)運(yùn)營指標(biāo)直接決定了供應(yīng)鏈的運(yùn)營成本和收益，是對一定時(shí)期內(nèi)供應(yīng)鏈經(jīng)濟(jì)效益和管理水平的績效評(píng)價(jià)，包括利潤增長率、存貨周轉(zhuǎn)率、物流成本率、坪效增長率等;業(yè)務(wù)流程指標(biāo)主要體現(xiàn)在供應(yīng)鏈效率和信息方面，包括倉庫利用率、訂單完成率、交貨準(zhǔn)時(shí)率、供應(yīng)鏈響應(yīng)速度等;學(xué)習(xí)成長指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)在應(yīng)對瞬息萬變的市場環(huán)境時(shí)，需要不斷學(xué)習(xí)、創(chuàng)新，提升自身技能，包括技術(shù)人員比率、新技術(shù)采用率等。

（二） 在客戶維度上設(shè)置顧客滿意度指標(biāo)，客戶服務(wù)指標(biāo)是供應(yīng)鏈整體績效的外在表現(xiàn)，為響應(yīng)消費(fèi)者需求，進(jìn)而讓客戶為供應(yīng)鏈創(chuàng)造價(jià)值，包括產(chǎn)品價(jià)格滿意度、產(chǎn)品質(zhì)量滿意度、服務(wù)滿意度等。

（三）在技術(shù)維度上設(shè)置數(shù)字化水平指標(biāo)，數(shù)字化水平指標(biāo)能給供應(yīng)鏈帶來更大的績效收益，數(shù)字化的核心理念是協(xié)同，企業(yè)不僅關(guān)注自身的供應(yīng)需求狀況，更要關(guān)心上下游企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況，及時(shí)地反饋、共享信息。數(shù)字化供應(yīng)鏈可與物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展、數(shù)字化協(xié)同和人工智能，提高預(yù)測準(zhǔn)確性，企業(yè)數(shù)字化水平指標(biāo)包括上下游企業(yè)嵌入度、可視化水平、智能化水平等。上下游企業(yè)嵌入度反映供應(yīng)鏈中上下游企業(yè)之間的數(shù)據(jù)信息共享程度，可視化水平可以反映供應(yīng)鏈庫存可視化程度，更好地滿足供應(yīng)鏈中的庫存需求并進(jìn)行庫存預(yù)測，智能化水平反映企業(yè)是否具備成熟的數(shù)據(jù)分析處理的能力。

為體現(xiàn)新零售企業(yè)供應(yīng)鏈的特征，主要選取對新零售供應(yīng)鏈績效影響較大的關(guān)鍵性指標(biāo)：投入指標(biāo)可選取物流成本率、技術(shù)人員比率，產(chǎn)出指標(biāo)選取利潤增長率、坪效增長率，模糊指標(biāo)選取顧客滿意度、數(shù)字化水平。

三、 DEA-FCE方法及其在新零售供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

假設(shè)評(píng)價(jià)體系中有k個(gè)評(píng)價(jià)單元，共（a+b）個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，a個(gè)定量指標(biāo)，b個(gè)模糊指標(biāo)，定量指標(biāo)中包括m個(gè)輸入指標(biāo)，s個(gè)輸出指標(biāo)。

（一）運(yùn)用DEA方法處理定量指標(biāo)

先對定量指標(biāo)使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法計(jì)算其相對效率。假設(shè)模型中有多個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元都有m個(gè)“輸入”指標(biāo)（表示該決策單元對“資源”的消耗）以及s個(gè)“輸出”指標(biāo)（表示該決策單元消耗了“資產(chǎn)”之后所得產(chǎn)出）。[Xj=（x1j，x2j，...，xmj）T≥0，Yj=（y1j，y2j，...，ysj）T≥0]

分別為第j個(gè)決策單元（DMUj）的輸入指標(biāo)和輸出指標(biāo)（j=1，2，...n）。所以對于C2R模型，本論文以投入導(dǎo)向?yàn)榍疤?，則供應(yīng)鏈效率評(píng)價(jià)指數(shù)：

[maxhj0=r=1suryrj0i=1mvixij0]

其中，ur，vi分別表示產(chǎn)出和投入的權(quán)重向量，效率評(píng)價(jià)指數(shù)值越大，則決策單元DMUj

[s.t.r=1suryrj0i=1mvixij0≤1，j=1，2，...，nu≥0，v≥0]

能以相對較少投入獲取相對多的產(chǎn)出，故可以通過[hj0]的大小判定其在n個(gè)決策單元中是否“相對最優(yōu)”。引入松弛變量，令t=1/vTx0，得到新的C2R模型：

令Bj′（j=1，2，...n）為決策單元DMUj對于量化指標(biāo)的DEA績效結(jié)果。

（二）運(yùn)用模糊評(píng)價(jià)法處理定性指標(biāo)

設(shè)評(píng)語集V=（v0，v1，…，vp- 1），即將評(píng)語集劃分為p個(gè)等級(jí)。本論文中設(shè)評(píng)語集V={優(yōu)，良，差}，假設(shè)事物N有n個(gè)評(píng)價(jià)因素c1，c2，c3，...，cn，關(guān)于評(píng)價(jià)因素ci（i=1、2、3、...、n）的量值為v1、v2、v3、...、vn，則所構(gòu)成綜合評(píng)價(jià)矩陣：

[Rj=rj10rj11...rj1（p-1）rj20rj21...rj2（p-1）......rjq0rjq1...rjq（p-1），j=1，2，...，n]

權(quán)重矩陣[Aj=（aj1，aj2，...，ajq），j=1，2，...，n]，則[Bj=Aj?Rj=（bj1，bj2，...，bjp）]為第j個(gè)評(píng)價(jià)單元的分指標(biāo)中非量化因素經(jīng)過模糊綜合評(píng)價(jià)所得的評(píng)價(jià)矩陣。

（三）DEA模糊化

對DEA的成績進(jìn)行模糊化[1]，使其分別隸屬于評(píng)語集V=（v0，v1，…，vp- 1）。

將前面的Bj′代入式中，則可以得到DEA成績的隸屬度Bj=（bj1，bj2，…，bjp）。

（四）綜合評(píng)價(jià)

[Bj=Aj·Rj=A1，A2·Bj1Bj2=b1，b2，...，bn]由計(jì)算出的分指標(biāo)計(jì)算總指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)的矩陣Rj=[Bj1，Bj2，…，Bjk]T，其中k表示量化和非量化指標(biāo)分類后的總指標(biāo)數(shù)。在求得可量化指標(biāo)[Bj1]和不可量化指標(biāo)[Bj2]的評(píng)價(jià)矩陣和后，再利用由層次分析法求得的二者的權(quán)重向量[Aj=A1，A2]，然后選取合成算子進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，即：? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 根據(jù)最大隸屬度原則，取[b1，b2，...，bn]中的最大值所對應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)集合中的元素，即為綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。

四、結(jié)論

本文建立了以數(shù)字化和顧客滿意度為核心的新零售供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)模型，綜合采用了DEA和模糊綜合評(píng)價(jià)法把定量分析和定性分析充分結(jié)合起來，為零售企業(yè)在實(shí)際中采取相應(yīng)措施進(jìn)行選擇提供了可以借鑒和參考的方法。新零售已經(jīng)成為現(xiàn)今零售業(yè)發(fā)展的趨勢，針對新零售行業(yè)供應(yīng)鏈修正評(píng)價(jià)指標(biāo)，對模型進(jìn)行改進(jìn)，為供應(yīng)鏈上游企業(yè)提供合理方法，提供更科學(xué)合理的決策依據(jù)。

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[2]魏倩.基于DEA與模糊綜合評(píng)判的第三方物流服務(wù)商評(píng)價(jià)研究[J].中小企業(yè)管理與科技（下旬刊），2012（4）：215-216.

作者簡介：

羅珊（1996.01-）;性別：女;籍貫：江蘇揚(yáng)州;專業(yè)：物流工程;研究方向：供應(yīng)鏈績效評(píng)價(jià)。