供应链管理绩效评价方法

11.5.1 犛犆犗犚模式

1.概述

供应链运作参考模型（supply chain operation reference model，SCOR）是于1996年底由美国供应链协会（Supply Chain Council International，SCCI）发布的。SCOR模型以可应用于所有工业企业为目的，帮助企业诊断供应链中存在的问题，进行绩效评估，确立绩效改进目标，并促进供应链管理的相关软件开发。

SCOR模型涵盖了供应链中的所有性能指标，为企业规范供应链达到最佳实施（best practice）以及相关的科技改进进行指导。SCOR模型描述所有阶段用于满足客户需求的商业行为情况。模型结构基本划分为五个大的流程模块：计划（plan）、采购（source）、生产（make）、发运（deliver）和退货（return）。通过分别描述和界定这些供应链流程模块， SCOR模型就可以以最通用的标准把一个供应链流程完整地描述出来——不论其是非常简单的还是极其复杂的。因此应用SCOR模型的规范化标准，我们就可以完整地描述出一个基于全球范围或是在某一特定地域内发生的供应链项目并对它加以改进和完善。

SCOR模型的研究范围涵盖了所有发生在供应链运作环节中的协作者之间的交互作用（从订单输入到开具发票的全过程），包括所有原材料交易（交易对象从供应商的供应商，到客户的客户；交易的材料包括设备、零部件、散货、软件等等）和所有市场交易行为（从对整体需求的理解，到每一个单独订单的执行）。但SCOR模型并不试图阐述所有商业流程或行为，特别是不描述销售、市场（需求产生）、新产品开发、研发和一些售前客户支持行为。

企业应用SCOR模型时，首先要确定所研究的供应链系统范围。SCOR模型将企业的供应链行为按功能归类为五大模块，并且在每一个模块中，针对不同的运作模式，又进一步划分为三个子项。以生产模块为例，其分为按库存生产、按订单生产和按订单定制的产品生产。同样，计划、采购、发运和退货管理也具体划分为相同性质的子项。在每一个子项中，还包括更加具体的流程操作步骤，这些操作步骤在SCOR模型中有非常具体的说明。

按照规则，企业在为供应链中的一些操作步骤归类时，就可以参照相关的说明把任何一个操作步骤归类到相关的模块之中去，这样，一个清晰的供应链操作系统就呈现出来。

2.SCOR模型的层次和内容

对SCOR模型的应用开发包括三个基本层次和一个附加的执行层次。这些层次对应着企业期望对所属供应链流程管理开发的不同深度。根据开发的不同的层次，SCOR模型会呈现出不同的结果，表现出企业供应链流程的实际状况，发现现存的低效或冗余环节，然后企业就可以对现有供应链进行流程重组。

第一层次：是SCOR模型的最高层次，主要是从企业的战略决策角度定义供应链的范围和内容，SCOR模型分析企业需要达到何种绩效目标和战略发展方向。体现企业供应链绩效表现的主要性能指标包括：交付能力：按时或提前完成订单/计划的比率，发运速度；完成订单能力：订单完成提前期，全部订单完成率，供应链响应时间；生产的柔性：供应链管理总成本；增值生产率：保修返修成本比；资金周转时间：存货供应天数、资金周转次数等等。

然而，企业不可能对上述所有供应链性能指标都进行评价和优化。因此，企业可以根据实际情况合理地选择一些对企业的成功最为重要的指标来评价其供应链性能和具体运作情况。

第二层次：是供应链的配置层。SCOR模型在这个层次将描述出供应链流程的基本布局结构。在这个层次里确认了企业的基础流程，并将每一个流程都按照SCOR模型的30个基本流程的分类规则进行定位，这样就可以直观地体现出企业采购—制造—发运的具体过程，每一个流程定义都包括一系列具体的操作步骤，例如：库存产品采购流程中包括计划产品发送时间表、产品入库、确认产品、库存转移等操作步骤。这些具体的操作步骤在SCOR模型中都有非常细致的定义。

SCOR模型第二层次包括一些具体的分析步骤：首先，在这个层次上建立一个实际的供应链地理分布图。其次，根据地理分布情况，把供应链中每一个流程都按照SCOR模型的元素定义描述出来，然后将供应链中的各流程分成模块中的子项元素，做出流程图。然后，将流程中元素进行分解，通过流程元素定义，每一个流程都可以再描述出一系列的具体步骤，例如从输入到输出的具体操作环节。此时，企业通过使用SCOR模型可以了解每一个流程元素需要哪些信息输入，并期望哪些信息输出。

第三层次：SCOR模型第三个层次定义了企业是否能在特定市场中取得成功的竞争实力。该层次是信息的收集分析层次，所选择的有效指标将通过实际情况和目标的对比直观地体现出供应链整体表现。

SCOR模型中规定了一些基本的衡量企业竞争能力的关键指标，比如订单完成率、供应链响应时间等。企业可以根据在第一层次中确定的目标要求，从中选择一些关键指标进行信息收集和分析。取得正确的信息资料是一个困难的过程，一般的做法是通过调查或是研究公司的财务和运营报告获得。如果这些资料难以收集整理，通用的方法是运用对标法（benchmarking）和其他同类企业作对比估算。取得资料数据后，可以利用记分卡（scorecard analysis）的形式分析现有指标执行情况和目标的差距，归纳出这些指标绩效表现的情况（如表11.2所示），比较是达到目标，还是差距很大。

表11.2 供应链记分卡

把选定的绩效指标进行分解，纳入到流程图中去。再将记分卡分析出的实际绩效表现数据归纳到流程图中去，就可以把供应链运作中的绩效表现不佳的环节和操作步骤体现出来，企业就可以发现有哪些流程环节影响绩效指标的表现，一目了然地发现影响供应链整体表现的瓶颈环节。

第四层次（执行层次）：企业家在企业运作中常常会感觉到，想着容易做起来难。第四个层次也被称为SCOR模型的实施层次，它定义了在变化的商业条件下实现竞争优势的实践行为。在执行层次，企业可以利用SCOR模型分析出的结果，进行整体计划、开发和构架去支持新的产品流程。虽然这个层次不包括在SCOR模型的体系定义中，是实施供应链的优化和有效整合，却能够对企业提高竞争力起到极为关键的作用。这也是企业用SCOR模型的意义所在。

几年来，国外企业应用SCOR模型已经极大地改进了它们的供应链效率。SCOR模型标准已经帮助它们配置了现有供应链并且发现了低效率的流程环节。当配置了供应链之后，企业就可以对供应链的现状进行评估并且促进企业的供应链最佳实践。

11.5.2 标杆法

1.标杆法概述

在现代企业管理方法体系中，标杆法（benchmarking）得到了越来越多的应用。标杆法广泛用于建立绩效标准、设计绩效过程、确定度量方法及管理目标上。绩效标杆法认为传统的建立绩效目标的方法是不全面的。利用理论建立的指标、过去的标准或者与企业内部标准比较的方法，都不能对引导企业了解竞争对手、为企业制定提高绩效能力的计划提供充分的信息。

在供应链管理环境下，一个节点企业运行绩效的高低，不仅关系到该企业自身的生存与发展，而且影响到整个供应链的其他企业的利益。因此，建立绩效度量指标和方法只是手段，目的是激励各个企业都要创造一流绩效，通过树立标杆促使其他企业采取措施迎头赶上。标杆法对那些没有处于领先地位的企业是非常有用的，但是，许多企业并没有认识到这一点。平时不注意这方面的工作，一旦发现竞争对手推出更有竞争力的产品时再去采取行动时，总是一种被动行为。例如，一个企业发现竞争对手推出一种新产品然后赶紧分析为什么它的产品那么有竞争力，这就是一种反应性的标杆法。尽管反应性的标杆法比较被动，但一旦通过标杆的实施过程找到了竞争对手的优势，企业就可以利用在标杆过程中获得的知识，创造各种方法，超过竞争对手。行业领先企业也应该经常性地开展标杆活动。一个企业如果不注意其竞争对手的发展，虽有可能在一时一事占据一定的优势，但不可能在市场上始终处于领先地位。大量曾盛极一时的企业走向衰退就是很好的例证。作为一种信息来源，特别是当建立标杆过程或者对不同企业（如供应商管理）的功能活动具有共用性时，从合作伙伴获得标杆信息往往比从竞争对手那里更容易。

2.标杆法的特点

标杆法是美国施乐公司确立的经营分析方法，以定量分析自己公司现状与其他公司现状，并加以比较。其主要特点在于：将那些出类拔萃的企业作为企业测定基准，以它们为学习的对象，迎头赶上，并进而超过之；除要求测量相对最好公司的绩效外，还要发现这些优秀公司是如何取得这些成就的，并利用这些信息作为制定企业绩效目标、战略和行动计划的基准；作为企业测定基准的优秀公司也并非局限于同行业中的佼佼者，它可以是在各种业务流程的活动中已取得出色成绩的企业；标杆法也并不总是一定要与竞争对手比较，也经常与非竞争对手比较。

3.绩效标杆的种类

标杆法有三种基本的绩效标杆。第一种是战略性标杆（strategic benchmarking）。战略性标杆使一个企业得以获得占领领先地位企业的市场战略，是一个企业的市场战略与其他企业的市场战略的比较，针对的主要问题是：竞争对手强调什么样的市场，什么是竞争对手的市场战略，支持竞争对手市场战略的资源水平怎样，竞争对手的竞争优势集中于哪些方面。第二种是操作性标杆（operational benchmarking）。操作性标杆以职能性活动的各个方面为重点，找出有效的方法，以便在各个职能上都能取得最好成绩。第三种是支持活动性标杆（support activity benchmarking）。企业内的支持功能应该显示出比竞争对手更好的成本效益，通过支持活动性标杆控制内部间接费用和预防费用的上升。

11.5.3 专家定性判断法

专家定性判断法是凭借专家个人判断定性评价物流与供应链绩效的一种主观评价方法。该方法一般通过选择和推荐，由专家寄出评语的方式进行。评价等级通常分为一、二、三（或甲、乙、丙）三级，等级的区分通过评语措辞上的差异体现出来，例如在核心企业竞争力方面，“极强”表示一级，“强”表示二级，“一般”表示三级。专家定性判断法的优点是简便易行，无繁琐的计算和公式推导；缺点是人为性大，容易受到各种主观因素（如情感、态度等）的干扰，精确度不高。

在评价过程中，专家的评语一般依据某一预先制定的评价标准给出，如表11.3所示。

表11.3 物流与供应链绩效评价标准

在表中提供的各项指标中，如果有2/3项（或2/3项以上）达到一级标准，则可认定绩效为一级水平；如果有2/3项（或2/3项以上）达到二级或二级以上标准，则可认定绩效为二级水平；如果有2/3项（或2/3项以上）达到三级或三级以上标准，则可认定绩效为三级水平；如果分别达到一、二、三级标准的项目总计不足2/3项，则可认定绩效比较糟糕，达不到等级水平。

11.5.4 综合评分法

综合评分法是最常用的一种绩效评价方法。其基本思想是：用评分来反映评委对各项指标的评价，通过数据的综合处理，用一个量化的结果来表达评价的结论。采用综合评分法评价物流与供应链绩效通常包括四个步骤。

1.确定评价指标和评价等级

评价指标的确定已在前面做了介绍。评价等级一般分为优、良、中、差、劣五个级别，其划分的依据是某一预先制定的评价标准。等级的区分是通过不同的分值来体现的，分值常有小数制、十分制和百分制三种计分形式（表11.4）。其中百分制评分的范围较宽，能够区分同一等级内部的细微差别，因而使用较普遍。

表11.4 评分等级的分值

2.给各项评价指标打分

每个评委依据评价标准对每一项评价指标给出一个具体的分值。

3.计算总分

根据各项评价指标的打分，运用数据统计方法计算出总分。数据统计方法很多，经常采用的主要有以下五种：

（1）相加，即将各项评价指标的评分值相加，得出总分。

（2）相乘，即将各项评价指标的评分值相乘，得出总分。

（3）加乘混合，即先将各项评价指标按其地位进行分组，再分别将每组内各指标相加求和，然后将各组的和相乘求总分。其计算公式为：

式中，n为评价指标所分的组数，P为同一组中的指标个数，Rij为第i（i＝1，2，…，n）组第j（j＝1，2，…，P）项指标的评分值。

（4）加权相加，即先将每一评价指标的评分值与该指标所对应的权重相乘，得出各指标的加权评分值，再将这些加权评分值相加，得出总分。其计算公式为：

式中，Wi为第i（i＝1，2，…，n）项指标的权重，可根据专家咨询、直接经验等方法确定，且满足

（5）加权相加与相乘混合，即先将特别重要的评价指标相乘，得出乘法因子，再将该乘法因子与其余评价指标的加权相加结果相乘，得出总分。其计算公式为：

式中，t为特别重要的评价指标个数，ai为第i（i＝1，2，…，t）项特别重要的评价指标的评分值，Wj，bj分别为第j（j＝1，2，…，n－t）项其余评价指标的权重和评分值。

例如，对于物流企业绩效评价指标体系，可以用加权相加的方法给出如下基本评价模型：

式中，S为物流企业绩效评价的总分，n为指标类别数（这里，只有基本指标、修正指标和评议指标三个类别），m为第i类指标的指标个数，Wij为第i类指标的第j项指标的权重， Rij为第i类指标的第j项指标的评分值，Wi为第i类指标的权重。

当然，上述五种数据统计方法各有优点和局限性，在具体操作时应结合实际情况合理地进行选择。

4.计算评委会的评分

先重复上述三个步骤，计算每一位评委的绩效评价总分，再计算评委会的绩效评价综合评分。这个综合评分是一个量化的结果，是评委会所作的绩效总体评价。综合评分值越高，绩效就越好。

11.5.5 层次分析法

层次分析法的实施程序如图11.5所示。

图11.5 层次分析法的实施程序

1.递阶层次结构

当人们对某个复杂现象的结构进行分析时，常常发现该结构中的各因素的数目及其相互联系非常庞杂，超出了人们对全部信息清晰理解的能力。在这种情况下，人们往往将大系统分解为一些相互关联的子系统。递阶层次就是这种特殊形式的系统。它模仿了人脑的思维方式，即将一个复杂的问题划分为多层次的结构，每个层次中的因素具有大致相等的地位，不同层次的因素间具有某种联系。

递阶层次结构模型如图11.6所示。其中，最高的目标层体现了系统的最终目标，目标层之下的准则层和子准则层是为了实现最终目标而建立起来的一套判断准则，指标层是在准则层的基础上分解出来的各种可操作、可测量的因素。同一层次的因素作为准则对下一层次的某些因素起支配作用，同时又受到上一层次因素的支配。

图11.6 递阶层次结构模型

递阶层次结构按分层组合来处理系统问题，这比采用其他方法要迅速有效得多。它既可以用来描述高层次中因素排序变化对低层次中因素排序的影响，也可以在较低层次中提供关于系统的结构和功能的详细信息，并在较高层次上使人们对目标有一个整体性的了解。人们在构造递阶层次结构模型时首先考虑的是方便，各层次联系是自然的，必要时还可以将不合理的层次进行分解或完全取消。

2.判断矩阵的构成

与一般的分析评估相比，层次分析法判断矩阵的构成有明显的特点。在一般的分析评估中，构造判断矩阵的方法是先给定一个标尺，然后将每一个因素与该标尺对照，从而得出评价量值（作为判断矩阵的元素）。而层次分析法充分利用人类善于进行分析比较的优势，将各种因素之间的成对比较值作为判断矩阵的元素，这使得对尚无统一度量标尺的经济、科技、人的行为以及科学管理等复杂问题的分析显得直观明了。判断矩阵的一般表达式可用表11.5表示。

表11.5 判断矩阵的一般表达式

其中，ak表示A层次中的第k个因素，B1，B2，…，Bn表示与ak因素有关的下一层次因素，bij表示与ak因素有关的下一层次因素i和j的两两对比值。bij值由专家依据萨蒂专门设计的1—9标度法从表11.6中选取。

表11.6 判断矩阵标度及其含义

3.一致性检验

层次分析法判断矩阵的构成具有独特性，任何一个专家在对复杂系统按层次分析法中判断矩阵的构成进行逐对判断时，其结果原则上应满足。aij＝1/aji和aij＝aik/ajk。但这只是一种理想状态。由于客观事物的复杂性和人们认识能力的局限性，人们在对客观事物进行判断时，难免会出现一些或大或小的差错，若差错很小并且在允许的范围之内，则可以考虑接受所得到的结论；但是，如果差错太大，超出了允许的范围，则所得到的结论不能被接受，专家的判断是无效的。为了保证利用层次分析法得到的结论基本合理，必须对人们对客观事物的定性分析判断进行严格的“是否一致”的定量检验。

在实际的一致性检验中，要先计算出最大特征根λmax的近似值，λmax的值越接近n（判断矩阵的阶数），则判断矩阵的一致性就越好。有了λmax值，我们就可以用一致性指标CI来表示一致性偏差。CI的计算公式为：

ＣＩ＝λｍａｘ ｎ－１矩阵的阶数越大，完全一致性就越难达到。为测量不同阶数的判断矩阵的一致性，可给出阶数为n的判断矩阵平均随机一致性指标RI。它是用随机方法构造出500个样本矩阵，然后计算得到的平均值。RI值可由表11.7查出。

表11.7 RI取值表

判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI之比称为随机一致性比率，记为CR，当CR＝CI/RI≤0.10时，即认为判断矩阵具有满意的一致性。否则应重新进行判断来调整判断矩阵的元素，使之达到满意的一致性为止。

4.层次分析法的计算

（1）层次单排序。

层次单排序可归结为如何计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量。特征向量反映了某层次因素相对于上一层次某因素的相对重要性。严格的计算方法是幂方法，在计算机的支持下，利用这种方法可以得到任意精确度的最大特征根及其对应的特征向量。这里，我们介绍两种简易算法，即方根法和和积法。

方根法的计算步骤如下：

第一步：计算判断矩阵每一行元素的乘积Mi。

W＝（W1，W2，…，Wn）T就是判断矩阵的特征向量。第四步：计算判断矩阵的最大特征根λmax。

式中，（AW）i表示向量AW的第i个元素。

第五步：一致性检验。

先计算出CI＝（λmax－n）/（n－1），再计算出随机一致性比率CR＝CI/RI。当CR≤0.10时，则认为该判断具有满意的一致性。

和积法的计算步骤如下：

第一步：将判断矩阵每一列元素进行归一化处理。

第二步：将归一化后的判断矩阵按行相加。

W＝（W1，W2，…，Wn）T就是判断矩阵的特征向量。

第四步：计算判断矩阵的最大特征根λmax。

式中（AW）i同样表示向量AW的第i个元素。

第五步：一致性检验。

先计算出CI＝（λmax－n）/（n－1），再计算出随机一致性比率CR＝CI/RI。当CR≤0.10时，则认为该判断具有满意的一致性。

（2）层次总排序。

如果考虑到上一层次某个因素在其层次中的相对重要性，然后和下一层次的因素加权，就可得到下一层次因素相对于上一层次整个层次的组合权值，这就是层次总排序。为了求出最低层次所有因素对于最高层次的相对重要性的权重向量，可采用逐层叠加的方法，从最高层次开始，由高向低逐层进行计算。假定总目标下的第一层次A有m个因素A1，A2，…，Am，相邻的下一层次B有n个因素B1，B2，…，Bn，通过单层次的计算，已得出A层的单层排序权值a1，a2，…，am，以及B层的因素B1，B2，…，Bn对于Aj的单层排序权值b1j，b2j，…，bnj（当某一因素Bk与Aj无联系时，bkj＝0），则B层次对总目标的层次总排序值可由表11.8给出。

表11.8 层次总排序计算表

如此类推，可以推算出所有层次对总目标的层次总排序值。

与单层次排序一致性检验相同，每进行一层的递推，都必须作相应的层次总排序的一致性检验。假定B层次因素对于Aj单排序的一致性指标为CIj，相应的平均随机一致性指标为RIj，则B层次总排序的随机一致性比率为：

当求出的CR≤0.10时，表明该层次总排序的结果具有满意的一致性。

11.5.6 电子商务环境下供应链整体绩效评估

电子商务环境下供应链整体绩效评价体系（如图11.7所示）由三个一级指标构成：顾客价值、信息价值和供应链价值。其中顾客价值主要由客户满意度来反映，信息价值主要由信息价值度来反映，而供应链价值则由资源投入、产出和财务状况来具体描述。每一项二级指标又被细化为更加具体的评价指标，最终构成了一个可操作的多级树状评价指标体系结构。

图11.7 电子商务环境下供应链整体绩效