摘要：有效的供应链绩效评价对确定供应链目的实现程度和提高决策在现在复杂多变的商业环境中重要性是不言而喻的。数据包络分析方法（DEA）是一种综合评价模型，解决评价多个决策单元相对有效性问题。在紧紧围绕供应链绩效评价和数据包络分析方法两个知识点展开学习，搜集相关资料文献的基础上，本文主要谈谈对“数据包络分析方法”、“供应链”以及“供应链绩效评价”的认识。
关键词：DEA；供应链；供应链绩效评价
一、供应链和供应链绩效评价
（一）概述
1.供应链定义
供应链是在大的网络系统当中把随着产品生产和流通过程当中涉及的多个节点成员，包括供应商、生产商、分销商、零售商和最终消费者，连接在一起。
关于现代供应链的定义，至今在学术界没有达成一个统一概念。本文参考国内学者马士华（2010年）在《供应链管理》一书中对供应链定义“供应链是围绕核心企业，通过对工作流、信息流、物料流、资金流的协调与控制，从采购原材料开始，支撑中间半成品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零售商，直到最终用户连成一个整体的功能网链结构。”
2供应链绩效评价
绩效评价是指综合数量统计和运筹学等多学科分析方法，选取特定的指标体系，对照统一的评价标准，使用定量和定性相结合分析，对特定主体在一定期间内产出效益和取得的成绩，做出客观、准确的综合评价。
供应链系统中最基本是各个节点的成员，对于供应链评价对于节点企业的评价是其组成的一部分，但是又不单只是节点企业绩效，也就是说供应链绩效评价基础是企业绩效评价，供应链评价重心是对整个供应链网络，各个节企业点和节点企业与节点企业之间的运营状况等进行综合性的评价分析。基于供应链评价设计因素的复杂性，供应链绩效采用财务和非财务数据进行分析，这和传统只针对几点企业绩效偏重财务因素是不同的。供应链绩效评价包括供应链整个网络结构的各个节点和节点与节点之间的运营状况。
为适应复杂多变的商业环境，需要对供应链的目的实现程度进行有效性评价，提高决策质量。通过构建高效的供应链绩效评价体系，可以有效监控各个节点级节点之间的运营效率，监督和控制整体效率。强调供应链整体绩效优化，以时间和成本作为优化的目标。
（二）供应链评价常用模型
在供应链绩效评价众多方法当中，供应链运作参考模型（SCOR）、平衡计分卡（BSC）是供应链绩效最常用的评价模型。下面，针对这两类常用模型产生和分析特点进行简要介绍。
1.供应链运作参考模型
供应链运作参考模型（SCOR）。SCOR第一个标准供应链的参考模型，具有标准性通用性参考特点这是因为最初在国际供应链协会支持开发过程当中，参考了不同同业领域供应链的运用特点。
SCOR从开发就受到企业的广泛关注，SCOR作为供应链的诊断工具涵盖了多种行业。SCOR标准的建立促使企业间就供应链问题更好的交流，不因为标准不同而出现歧义，客观地、有效地评测供应链性能，SCOR作为一个标准影响着今后对于供应链管理软件的管理和开发。整个SCOR流程参考模型，通用性定义以便帮助企业开发流程改进的策略，包括一整套流程定义、测量指标和比较基准。
2.平衡计分卡
平衡计分卡（BSC），1990年，由哈佛大学罗伯特·卡普兰（Robert Kaplan）教授和来自波士顿的顾问大卫·诺顿（David Norton）共同开发的。BSC是根据企业组织的战略要求而精心设计的指标体系。卡平衡计分卡开发者认为，“平衡计分卡是一种进行绩效管理的工具。”BSC主要作用过程包括以下几个阶段：一、通过将企业战略目标逐层分解；二、转化绩效考核指标体系；三、在不同时段和状况下对这些指标进行考核。通过BSC，管理者可以有效的监督企业战略目标完成情况，便于绩效监督和评价。平衡计分卡方法是基于从创新与学习、业务流程、顾客和财务四个组织角度建立分析评价指标，企业可以通过指标数据企业审视自身业绩，也可以横向的针对标杆企业进行学习。而随着平衡记分卡发展，BSC评价方法也引入到供应链绩效评价，成为对供应链评价分析的一种常用方法。
3.其他的供应链绩效评价方法
其他的几种主要的供应链绩效评价体系包括ROF体系、基于经济增加值（EVA）、标杆法、关键绩效指标（KPI）、传统的多因素评价、六个方面量化管理等方法的供应链绩效评价体系。
二、数据包络分析方法概述
（一）DEA方法简介
数据包络分析（DEA），是一门融合数学、管理科学、运筹等的交叉性、综合性学科。于1978年，由运筹学家A.Charnes，W.W.Coooper和E.Rhodes提出的一种综合评价方法。DEA的基础是数学的规划模型，把单输入、单输出的从最初的工程效率概念推广到多输入多输出的概念，尤其是推广到多输出的同类型决策单元（DMU）的有效性评价当中。根据对各DMU观察的数据判断DMU是否为DEA有效，本质是判断DMU是否位于生产可能集的“生产前沿面”。DEA方法的发展是融入多学科知识的，包括经济学背景知识，在使用DEA方法进行分析是可以依据DEA方法、模型和理论，直接利用输入和输出数据建立非参数的DEA模型，可以进行经济分析；相应的，管理信息也可以在对DEA当中DMU决策单元进行效率评价过程中取得。
DEA方法以其独特的优势自提出以来便在很多领域得到了广泛地运用和发展，已成为管理科学、决策分析和评价技术等领域的一种重要的评价分析工具。
（二）DEA模型介绍
1.第一个DEA模型R
1978年，A.Charnes，W.W.Coooper和E.Rhodes提出了评价决策单元相对有效性的DEA模型。第一个DEA模型称为R，这是三位学者的第一个英文字母命名的。初始的DEA模型R是一个分式规划。DEA的基础是数学的规划模型，把单输入、单输出的从最初的工程效率概念推广到多输入多输出的概念，强调是相对效率；由线性规划的对偶理论，可以得到一个对偶规划，该对偶规划经济含义在于它与生产可能集和相应的生产前沿面相联系。判断一个决策单元是否为DEA有效，取决于判定该决策单元（DMU）是否落在生产可能集的一个生产前沿面上。
假设有n个，DMU1，DMU2，…，每个DMU有m种输入和s种输出，的输入和输出向量分别是xj=（x1j，x2j，…，xmj）T，yj=（y1j，y2j，…，ysj）T，j=1，2，…，n。
设DMUj0的单元输入、输出为（xj0，yj0），这里简记为（x0，y0），评估DMUj0单元相对有效性的R模型为：
C2RmaxuTy0vTx0s.t.uTyivTxj1u0，v0
其中分别为v=（v1，v2，…，vm）T，u=（u1，u2，…，us）T分别是m种输入和s种输出权系数。
2.DEA模型的扩展
Charnes等提出的模型，从生产函数的角度看，具有多个输入和输出的DMU单元既满足技术有效性也满足规模有效性。在DEA理论发展过程中，伴随着DEA方法在实践中的具体应用，学者们在DEA基本模型上对DEA模型进行扩展。段永瑞在对DEA模型文献进行整理后认为，DEA模型类型可以归于以下几种类型：综合DEA模型、加法模型和log型模型、锥比率模型，具有无穷多个DMU模型、机会约束模型、动态DEA模型等。因模型差异性问题，具体模型在实际应用过程需要根据不同的特点进行选取。
三、数据包络分析方法（DEA）在供应链绩效评价中的运用
供应链绩效评价方法是以供应链作为评价对象，是供应链绩效评价的具体手段，主要过程是将各指标的评价值经过适当的技术得出综合评价值，根据评价标准得出绩效评价的结论。常用的供应链绩效评价方法有：AHP、DEA、BSC、模糊数学综合评价法、主成分分析法、层次分析法、灰色系统评价法、专家评价法和数据包络分析法等等。
运用DEA方法在供应链绩效评价的整体思路：第一，通过选取合适的指标体系；第二，建立决策单元；第三，通过模型求解，得到供应链TFP变化率、技术进步效率、资源配置效率、纯技术效率以及规模效率变化指数。通过对指数分析，从整体上评价总体、规模效益和技术、DMU在有效生产前沿面有效性。
在结合传统的供应链绩效评价方法基础上，数据包络分析方法被很多学者运用在对供应链绩效的评价当中。以下是对近几年相关学者对DEA方法在供应链绩效评价研究进行整理。
（一）选取指标
张睿（2009）从推入产出的角度建立的指标体系为投入指标为产品成本、订货提前期、信息共效率、产品合格率、生产柔性、供应链管理成本、准时交货率；产出指标是反映生产服务质量的增值生产率、交货柔性和订单完成率。
陈梅，毕晓航（2008）在对绿色供应链绩效进行评价时认为，原有的供应链评价指标体系缺少对环境因素的考虑，基于上述考虑，作者选取“总成本、能量消耗度、退货率、平均单品促销频率、废弃物比率、同比价格优势和顾客抱怨解决时间”作为输入指标；选取“总利润、生态效率和消费者对产品的绿色认同度”作为输出指标。
钟祖昌，陈功玉（2006）从流程和价值增值的视角，将供应链划分为多个单核心系统：原材料供应、生产制造和销售三个子系统。原材料供应子系统中选取采购费用、采购职工人数作为投入指标，选取原材料价值、准时交货率；生产制造过程中共选取原材料投入、生产费用和生产工人数作为投入指标，选取产品产量、产品合格率作为产出指标；在销售子系统中，选取的输入指标包括销售成本、销售人员数，产出指标选取销售量、顾客满意度和销售利润率。
王莹（2003）在对供应链绩效评价的研究中，认为，从考虑资源利用率的角度出发对供应链绩效进行评价符合当前的社会和经济发展趋势的。作者还探讨了基于SCOR模型的供应链绩效评价指标体系和运用主成分分析法对指标体系进行完善对更优的指标体系的构建。
（二）DEA模型在供应链评价中选取
DEA模型从基础模型进行演化，典型模型有十几种，不同的模型类型在对于供应链不同角度评价过程中突出不同重点。
吴婷，曾一帆（2010）选用和模型对十种供应链运作方案DMU的总体有效性和规模效益和技术有效性进行分析。
陈梅，毕晓航（2008）对绿色供应链绩效评价中选取了“有效区分决策单元的DEA方法”，这种方法的特点是虚拟决策单元的构造的引入。
钟祖昌（2006），运用是网络DEA方法，网络DEA特点在于重视系统内部过程的相互作用对企业绩效的影响，区别于传统DEA只把投入与产出之间的转化过程作为黑箱处理。
李雄英，刘南（2010）采用并联输入的合作DEA模型。
（五）DEA供应链绩效评价过程
李雄英，刘南（2010）选取30个泰国龙眼干农民合作社加工企业为分析数据样本，以并联输入的合作DEA作为分析模型，将核心企业（核心企业绩效代替供应链绩效）分解为购入、加工两个子环节，分析了自制与外购混合战略在两个子环节中的整体供应链绩效。
钟祖昌，陈功玉（2006）以制造业为研究对象，把制造业供应链系统分为原材料供应子系统，生产制造子系统和销售子系统三个子系统。构建制造过程三个子系统的输入和输出变量，子系统与子系统之间通过变量之间关系相互影响和依赖，通过对子系统内部和相互间的分析评价核心企业绩效过程，从而分析整个系统绩效过程。
四、展望
DEA模型是能对决策单元的多投入多产出技术相对效率，可以通过对投入产出的权重调整，对决策单元进行相对效率分析，一个很重要特点在于DEA模型无需知道投入产出之间的函数关系；DEA模型是自行计算权重的优势有利于权重主观的随意性；指标在使用前无需量纲化；DEA模型能对决策单元的有效性与否进行分析以及能根据分析的深入给出决策单元的改善建议。值得注意的是DEA具体模型使用的转化方法不同，结果输出会有差异，也就是对评价效果有不同的影响；
结合现代供应链系统的特点，DEA方法应用供应链绩效评价有以下优势：首先DEA方法多输入多输出复杂系统适合供应链管理动态大系统评价特点和要求；其次，DEA的不同模型适应于供应链多角度评价要求（不同的模型在输出时会有差异性）；再次，DEA方法需要考虑指标量纲问题，从而使得其避开了评价指标量纲统一问题，不需要考虑指标量纲问题。DEA通过建立投出产出模型，权重自行确定，减少人为主观性，无量纲化数据处理等特点在对于供应链动态评价中具有重要意义。综上所述，DEA方法在供应链绩效评估方面是可行的。（作者单位：广西大学商学院）
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