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中国论文网 > 管理论文 > 财务管理 > 供应链环境下的分销商选择与决策研究

供应链环境下的分销商选择与决策研究

作者2021-09-23 23:40未知

  随着全球制造业的发展,供应链跨国化和全球化趋势不断加强,供应链企业之间合作关系越来越受人们重视。供应链管理的重点就是管理和协调供应链节点之问的合作关系,强调节点企业集中资源发展其核心的业务和核心竞争力,而对非核心业务则通过外包等形式与其他企业进行协作。本文以供应链上的制造商为研究对象,其核心业务为、制造,对非核心业务,销售将与分销商进行协作。 收集。

  在供应链中,分销商是连接制造商和客户的纽带,是实现商品从制造商到客户流动的经济实体。它利用其拥有的供求信息,通过提供采购、存货、运输、促销、融资、风险承担等服务,加速产品、资金和信息在制造商和客户之间的流动,是商品流通过程中的润滑剂。一般而言,选择好的分销商将有助于节约制造商的交易费用,回避交易风险与投资风险,提高库存管理的效率,为客户提供更好的服务等等,而缺乏信用基础、不忠于制造商企业文化、不遵守市场规范的分销商将不会给企业带来任何价值,所以分销商的选择在企业的发展战略上越来越不容忽视。

  企业在选择分销商之前,必须首先明确自身定位与特点,如目标群体、自身的经济实力、规模等,然后再制定相应的战略目标,这样才能真正找到适合自己的分销商。选择分销商的具体步骤如下:

  1、确定企业的选择对象。这已不是非常必要的。应当考虑产品所针对的目标消费群体的需求情况、消费行为和习惯,以及分销商的形象和企业的产品定位是否匹配等因素,确定出候选分销商。

  分销商的选择事实上是对多个分销商进行综合评价,选出满意的分销商作为合作伙伴。在供应链环境下更加强调分销商的核心竞争力和分销商与制造业之间的合作与共同发展的意愿。因此,我们用供应链环境下对分销商的满意度指标考查分销商的选择是十分科学合理的。

  利用专家评分法对分销商的满意度进行评价,即首先让专家对每一位候选分销商在各个指标上的具体表现进行打分,然后再推出其在准则层的两个指标上的综合表现,最终得出对各个分销商的满意度。可采用百分制从目标层、准则层和指标层进行评分计算。这里我们采用三个评价等级,如表2所示。(表2)

  1、高度满意:表示分销商的目标和制造商的目标一致,双方具有共同的目标,同时分销商希望成为制造商的战略合作伙伴的意愿非常强烈。两者能够共同开发市场,共同承担市场责任和风险,共同管理和规范销售行为,公平地分享经济利益和合作成果。并且分销商愿意为了维持与供应商之间的战略联盟关系,而放弃短期利益或者其他机会,宁愿将自己的资源投入到联盟中去。

  2、中度满意:中度满意指分销商与制造商的合作意愿并不强烈,需要制造商借助于各种激励机制和控制管理手段予以引导和规范,分销商才会表现出积极的合作。如,当分销商能够从制造商所制定的一些激励政策中获得大量的好处时,分销商才会积极合作,与制造商之间进行充分的信息共享。

  3、低度满意:指分销商与制造商的合作意愿一般。分销商的所有决策总是先考虑自身的利益,短视行为较强,忠诚度较低。其合作性主要表现在当自身的不合作行为(如为了自身利益而采取的投机主义或短视行为)很容易被制造商发现,并会受到严厉的惩罚时,才会按照合同的规定履行自己的责任与义务。

  本文采用层次分析法和模糊综合评价法对分销商进行选择。运用层级分析法确定各因素相对于目标层的相对权重,再运用模糊综合评价法对各因素进行综合评价,这样做可以利用两种方法各自的优势,使得方法具有较强的科学合理性。具体评审方法如下:

  1、构造两两比较判断矩阵。将某一层指标以下的各因素的重要性进行两两比较,用专家打分的方法确定比值。打分的标准采用1-9标度,其含义见表3。(表3)

  在本文中,根据表1中的指标体系,首先需构建目标层-准则层判断矩阵,即对准则层中的两个因素进行两两比较;其次构造准则层-指标层的判断矩阵,即对指标层中的各项指标进行两两比较。以此可用上述判断矩阵r的形式表示出来:

  2、计算某一指标下各指标的相对权重。首先计算判断矩阵的最大特征向量。计算的方法有很多种,都是近似计算,本文采用方根法进行计算,即先计算判断矩阵的每行所有元素的几何平均值:

  当max=n,c.i=0时,判断矩阵具有完全一致性,c.i越大,则一致性越差。一般只要c.i≤0.1,则认为一致性可以接受,否则重新进行两两比较判断。判断矩阵的维数越大,判断的一致性将越差。故应放宽对高维矩阵的一致性要求。于是引入修正值r.i,并取更为合理的c.r=c.i/r.i为衡量判断矩阵一致性的指标,若c.r≤0.1则认为一致性可以接受。(表4)

  4、计算指标层对于目标层的相对权重。利用步骤2得到的权重,分别是准则层相对于目标层的相对权重(用w1表示)和指标层相对于准则层的相对权重(用w2表示)。那么,对指标层的某一因素而言,其对于目标层h的权重为wi其对于准则层的权重w1与准则层对于目标层的权重w2的乘积,即wi=w1•w2,这里i=1,2,…,t。t为指标层中的指标总个数。计算出所有的wi后,就可以得到最底层所有元素相对于目标层的权重向量w=(w1,w2,…,wt)。可以证明,w也是归一化的。

  6、构造模糊评判矩阵。针对某一个备选企业,通过德尔斐法或随机调查法得到每一个指标层下的指标评分值,根据其落入每个评语的频数与样本量的比值,得到其隶属于第s(s=1,2,3)个评语的程度i,i是一个3维向量。这里,i=1,2,…,t。t为指标层中的指标总个数,按照表1,t=2。对t个指标进行评价后,便可以构造出模糊评价矩阵:

  综合评判向量b即为对该备选分销商的模糊综合评判,指出了各备选分销商在高、中、低三个满意度上的概率分布。如,某分销商得到的b=(0.5,0.3,0.2),其含义是:该分销商为高度满意伙伴的概率为0.5,为中度满意的概率为0.3,为低度满意的概率为0.2。模糊综合评判的结果不是对一个分销成员满意度高低进行绝对判断,而是给出一个在各个满意度水平上的概率,这样的模糊评判比较客观。

  8、对备选分销商进行综合比较,并从中选优作为最终合作伙伴。对每个备选分销商进行模糊综合评判,得到各自的评判向量,然后进行选优。对于单个分销商的满意度水平,一般采取最大隶属原则进行判断。但是,多个企业比较,因为判断存在很大的模糊性,出现的情况多种多样,因此难以找出一种在任何情况下都客观的选优原则。以最大隶属原则为基础,笔者提出以下选优原则:(1)若存在一个分销商的最大隶属度属于高度满意水平,且明显高于其他分销商,则该分销商就为当选合作伙伴;(2)若不存在最大隶属度为高度满意水平的分销商,或者虽然存在,但没有一个分销商明显高于其他分销商,则比较高度满意水平上的隶属度与中度满意水平上的隶属度之和,和最大的分销商为当选合作伙伴。经过反复比较,可以看出这个原则是比较客观、周全的。但是,这个原则也不是绝对完善的,决策者需要根据实际的计算结果进行权衡。

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