一、DEA方法在企业供应链竞争力评价中的应用（论文文献综述）
刘晓红[1]（2021）在《考虑技术异质性的金融系统效率分析 ——基于两阶段数据包络分析（DEA）方法》文中指出金融系统在国民经济社会发展中起到了越来越重要的作用,如何准确测度和提升金融系统运营效率是学术界和实业界共同关注的热点问题。数据包络分析（DEA）作为一种行之有效的效率评价与效率优化工具,在金融系统评价等领域取得诸多应用。但由于现实的金融系统（如商业银行以及农村供应链金融系统等）往往存在着复杂的内部运营流程,使得传统DEA方法（包括两阶段DEA在内）在解决此类问题时出现诸多弊端:第一,现有方法没有充分考虑中间变量特性,比如,中间变量可能随决策单元的效率最大化而进行自由调整,也可能依据外部环境因素的需要考虑中间变量的最大化目标;第二,现有的两阶段DEA方法假设所有的决策单元具有同质性,然而这一假设在现实中并不总是成立,比如不同所有制结构下的银行存在运营技术的异质性,不同区域的农村供应链金融系统由于经济发展水平不同导致生产技术的异质性;第三,现有研究多数关注决策单元的效率评价结果,较少关注无效单元的效率改进来源和改进策略问题。针对这些不足,本文提出了一系列改进的两阶段DEA方法,较之传统两阶段DEA方法,本文所提出的方法具有以下优势:第一,将金融系统运营过程中的非期望产出（如不良贷款率等）纳入效率分析框架;第二,考虑了商业银行等金融系统间的异质性,以避免计算得到的效率值与实际情况不符;第三,本文将无效率分解为技术无效和管理无效,为无效的金融系统提供了效率改进建议。本文系统分析了现实金融系统的复杂运营流程,并基于现实问题提出了对应的两阶段DEA模型,最终将所提出的方法应用到了我国商业银行和农村供应链金融系统效率评价实际问题中,基于所得到的实证研究结果,为我国商业银行和农村供应链金融系统的效率改进提供了一系列决策和政策建议。本文的研究工作主要包括以下几个方面:第一章为绪论。首先简要介绍我国当前金融业发展现状,然后分别介绍本文的研究意义、研究方法和研究内容。第二章为文献综述。首先介绍了 DEA效率评价理论、共同前沿理论和方向距离函数,然后对与本文研究内容相关的文献进行综述,主要包括:两阶段DEA研究、单阶段银行效率评价以及两阶段银行效率评价。最后,对现有的研究文献进行了总结和点评。第三章将共同前沿理论和DEA相结合,提出了考虑技术异质性的两阶段DEA模型以评价我国商业银行的存款和贷款效率。然后,本章定义了效率改进潜力路径指数,以确定效率低下银行的改进方向。最后,本章运用回归模型分析了所有权结构对银行存/贷款效率的影响。第四章将中间变量视为自由变量,通过引入Kuosmanen技术,提出了考虑中间变量目标设定的两阶段DEA方法。该方法不但可以有效刻画约束凸性,而且可以依据实际情况对中间变量进行目标设定。最后,所提出的模型被应用于我国商业银行效率评价工作中,在提供准确效率评价结果的同时,为无效银行提供了效率改进建议。第五章基于农村供应链金融（RSCF）系统的复杂内部结构以及区域间的技术异质性,提出了非径向的两阶段DEA模型。考虑到我国财政部门对涉农贷款给予大力支持的现实,本章所提出的模型中尽可能地最大化中间变量。最终对我国各省份的农村供应链金融系统效率进行了实证分析。第六章总结归纳了本文的主要内容和主要结论,并在此基础之上指出未来需要进一步深入研究的方向。
高素英[2]（2020）在《G公司维修服务供应商评价研究》文中研究指明随着市场经济的蓬勃发展,维修服务采购是企业实际生产运营的重要环节。目前,国内外学者对企业维修服务采购的关注较少,研究文献不多,缺少相对成熟及实用性强的维修服务供应商的相关评价体系。基于对G公司当前的维修服务供应商评价指标的分析来看,该指标体系并不健全和成熟,部分指标难以量化,过于单一,且存在评价指标范围过于宽泛等不足。另外,评价过程中不同部门专家意见主观性强,且没有清晰的权重算法,所选择的指标体系难以满足G公司的供应商管理要求,本文研究G公司维修服务供应商评价有一定实践价值意义。本文以G公司非生产性材料采购中的维修服务为研究对象,以国内外学者关于供应商评价指标体系及评价方法的研究为基础。首先,总结论述了现有与课题有关的研究成果、结论;其次全面概括了供应商管理、供应商评价指标体系和灰色关联分析等相关理论;进而,详细分析了G公司维修服务供应商的构成,并分析了G公司维修服务供应商评价现状和存在的问题,提出了G公司维修服务供应商评价管理中,评价指标筛选不合理,指标体系单一,没有完善的维修服务供应商评价模型等问题;有机结合定性与定量分析法,构建出能够体现G公司维修服务特点的维修服务供应商评价指标体系,利用层次分析法对指标数据进行赋权,再结合灰色关联分析法排序供应商方案优劣性;最后,根据新的维修服务供应商评价模型特点,就G公司维修服务供应商评价提出平衡价值与风险、结合项目特点与指标及部门专家与指标匹配等建议。
赵增辉[3]（2020）在《基于DEA的德邦物流公司绩效评价研究》文中研究说明随着国民经济的转型与产业结构的调整,政府加快流通领域深化改革的步伐,进一步完善现代物流服务体系,物流业得到了巨大的发展,已经成为支撑社会经济健康发展的战略性与先导性产业。政府不断颁行产业政策鼓励和支持物流企业健康发展,满足社会日益增长的物流服务需求。为了建立一流的现代化综合物流服务企业,德邦物流公司进行相关业务调整,经营规模不断扩张,营业网点数量也迅速增长,然而在公司营收不断增长的同时,其生产经营中相关问题也暴露而出。因此对德邦物流公司绩效水平进行研究评价,明确其发展中存在的问题,对提高德邦物流公司的经营管理水平,增强市场竞争能力,向现代化综合物流企业转型发展有重要的现实意义。本文利用案例研究法与实证分析法相结合,从投入产出的角度对德邦物流公司绩效水平进行评价研究,进而明确其生产经营中存在的问题。本文首先对绩效相关概念理论进行介绍,然后对几种主要的绩效评价方法进行简单介绍和对比,明确DEA数据包络分析法用于德邦物流公司绩效评价研究的优越性。在德邦物流公司进行案例介绍及基于DEA的评价体系构建时,首先对德邦物流公司经营发展现状进行初步了解,进而对德邦物流公司绩效评价体系进行构建,对以往学者的投入产出指标进行归纳,并结合专家访谈法对指标进一步筛选,用以确定指标体系。然后基于DEA原理选择投入导向的DEA-BCC模型作为其静态评价分析模型,选择DEA-Malmquist指数模型作为其动态分析模型,最后明确样本公司与评价标准。实证分析部分,通过综合效率、技术效率、规模效率以及投影分析,对德邦物流公司绩效水平进行静态分析,通过DEA-Malmquist指数模型对德邦物流公司2016—2018年度绩效水平进行动态评价分析。发现德邦生产经营存在以下问题:（1）整体绩效水平不高,组织结构臃肿;（2）经营管理水平较低,人均效能不高;（3）资源配置效率不高,技术水平较低（4）盈利能力较差,利润产出不足。最后本文针对性提出德邦物流公司经营发展四项对策建议:（1）创新经营模式,精减组织结构。（2）转变经营理念,完善考核培训制度。（3）科技赋能,建立智慧型物流企业。（4）创新产品服务,提高利润产出。
彭成龙[4]（2020）在《基于两阶段DEA的K公司精益供应商评价研究》文中提出纺织业作为制造业中重要成员,对我国稳定外汇、稳定汇率、稳定就业等方面有重要作用。随着国际市场不确定因素的增加和国内环保法规的实施,服装业作为纺织类供应链下游企业,不仅面临出口和环保的外在压力,还必须直面同行以及行业供应链间的激烈竞争。K公司是一家成衣制造公司,主营业务是将上游布料供应商提供的原材料加工成各式服装并销售给各经销商。在全面实施精益供应商管理和无完善供应商评价体系的背景下,K公司作为该条纺织供应链的末端企业和核心企业,面临着科学评价、选择和管理合作伙伴的难题。结合公司存在的现实问题,本文进行如下研究:（1）以K公司布料供应商为研究对象,深入探究纺织类供应链、布料供应商、精益生产和供应服务之间地联系,将供应商提供产品和服务地过程划分为精益生产和精益服务两个阶段,构建涵盖生产、服务等的8类一级指标和16类二级指标体系。（2）通过因子分析、熵权法和标准化处理,将其整合为集“成本、成品控制能力、柔性生产能力、订单完成能力、质量控制能力、配合本单位的能力、供货能力和获得订单的能力”为一体的指标体系。（3）选择并使用两阶段DEA模型,通过MATLAB求解模型得到各供应商的整体效率、精益生产和精益服务阶段效率,对比分析各供应商存在的问题并提供建议。（4）将Shapley值分配方法用于K公司的订单分配,将效率得分与订单配额相联系,有助于完善供应商管理体系,督促供应商进行持续改进。（5）运用精益生产影响要素分析,为供应商在以后改进过程中应该着重关注的因素提供理论参考。本研究为K公司纺织供应商评价和订单分配,供应商持续改进提供理论支持,也为今后纺织业和劳动密集型制造业供应商评价体系建立提供理论依据。
徐苗[5]（2020）在《全要素视角下绿色供应链企业绩效评价研究》文中指出随着我国经济基础的日渐雄厚,企业和社会越来注重环境保护与可持续发展,绿色化已成为企业发展的新要求,全面推行绿色制造成为我国参与国际竞争、提高竞争力的重要选择。供应链在国际环境变化、国家政策引导、自身绿色环保意识中逐渐向绿色供应链转型。绿色供应链是绿色制造理论与供应链管理技术结合的产物,科学有效的对绿色供应链企业进行评价与管理,有利于供应链信息反馈与各环节调整,形成一个闭环绿色供应链体系,最大限度降低对环境和社会的负面影响,进而提高绿色供应链企业的效率,实现企业与社会的绿色可持续发展。本研究在全要素和可持续发展相关理论基础的指导下,从全要素视角出发,选取国家工业和信息化部公示的绿色供应链管理示范企业为研究对象,首先运用四阶段DEA方法和Malmquist指数对2014-2018年A股上市的10家绿色供应链管理示范企业全要素效率进行测度与分析;其次将绿色供应链企业全要素效率解构为绿色供应链企业全要素管理效率和绿色供应链企业全要素环境效率,从管理和环境双重视角挖掘绿色供应链企业无效率的根源,识别改善策略和外生环境变量影响机理;然后结合Malmquist指数考察绿色供应链企业全要素效率的动态变化及分解情况,探究影响全要素效率变动的因素;最后为加强绿色供应链管理、改善企业发展环境、提高绿色供应链企业全要素效率提出合理有效建议,进而引领相关行业绿色转型,推动绿色制造体系建设,加快生态文明建设。研究发现:第一,绿色供应链企业全要素效率值在0.73-0.85之间,在2014-2018年期间呈现先下降后上升的态势,还有15%-27%的提升空间,发展潜力巨大。第二,九阳股份和诺力股份的平均全要素效率最高均为1,振华重工的平均全要素效率最低为0.490,效率最高值与最低值相差两倍,反映出绿色供应链企业发展的不平衡性。第三,绿色供应链企业全要素管理效率明显高于绿色供应链企业全要素效率,外生环境对绿色供应链企业全要素效率具有负面影响,忽略外部环境的评价结果存在偏差。第四,九阳股份和诺力股份同时位于绿色供应链企业全要素效率和全要素管理效率的前沿面;金风科技供应链无效率受到外部环境影响;海尔智家存在绿色供应链管理无效率问题;潍柴动力、雪人股份、三一重工、特变电工、振华重工和四川长虹均存在不同程度的管理无效率和环境无效率。第五,企业所在地区GDP、年末人口数、专利申请授权量比重与投入松弛量均呈负相关关系,外部环境水平越高,企业投入冗余越低。第六,绿色供应链企业平均全要素效率变化下降1.8%,技术进步是主要影响因素。
刘洁[6]（2020）在《物流企业环境可持续效率与驱动因素研究》文中研究表明21世纪以来,气候变化与环境保护已成为整个人类社会共同关注的主题。作为全球温室气体排放的主要来源之一,物流活动与货物运输的环境可持续对于全球气候治理与可持续发展目标的顺利实现起着至关重要的作用。在供应链全球化背景下,物流与货运规模迅速扩张,中国已然成为全球最大的货运市场,物流行业也已成为国民经济的重要组成部分,在促进国民生产、拉动消费、转变经济发展方式等方面发挥着重要作用。与此同时,在“生态文明建设”的宏观环境下,面对物流行业规模迅速扩大带来的能源消耗与温室气体排放等环境问题,政策与监管层面也给以了高度关注,监管力度不断加强。而对于物流企业来说,环境可持续发展放还处于起步阶段,并没有建立起成熟的环境可持续发展评价与管理体系,经济利益与环境保护间的权衡仍是企业管理者面临的根本问题之一。本研究聚焦于物流的环境可持续发展,从企业维度,对物流服务供应商的环境可持续进行了系统评价,主要的研究内容分为以下三个部分。一是物流企业环境可持续决策框架研究,首先,结合自然资源基础理论,基于物流企业对待环境可持续发展的不同态度,将企业的环境管理决策分为消极响应与积极响应,分别对应自然减排战略与环境优先战略,并对不同环境战略的驱动因素进行了定性分析。其次,从企业社会责任报告出发,针对当前中国物流企业的环境可持续实践,从运输策略、绿色建筑与仓储、回收处置、内部环境管理、与环境合规五个方面对企业环境可持续实践的采纳进行了统计对比。最后,从企业决策层级视角,将结构化情境下的企业环境可持续实践与非结构化的企业环境战略通过环境可持续效率相连接,明确了企业环境战略、环境可持续实践、与环境可持续效率之间动态的相互关系,构建了物流企业环境可持续决策框架,将环境可持续发展的评价贯穿在了企业整个决策管理过程。二是物流企业环境可持续效率评价研究。本研究以RAM-DEA模型为基础,结合企业环境管理战略设定了模型的系统框架,构建了经济决策优先与环境决策优先两种生产可能集条件下的环境可持续效率评价模型,将环境可持续效率分为了自然减排效率与环境优先效率。并搜集中国上市物流企业与国际物流企业的环境排放数据,结合企业生产要素投入与经济产出数据,对环境可持续效率评价模型进行了实证检验。实证测算结果表明被评价的物流企业自然减排效率得分较高,决策单元间效率值差异较小;环境优先效率值得分较低,决策单元差异较大。进一步的,在对物流企业的环境优先效率的对比分析中发现,中国物流企业的环境优先效率总体水平要低于国际物流企业,国有物流企业的效率值要低于民营物流企业。三是物流企业环境可持续效率的驱动因素研究。主要从物流企业的环境战略驱动角度,结合制度理论与自然资源理论,来探索物流企业环境可持续效率的内外部驱动因素,构建了包含内部驱动与外部环境规制的影响因素模型。利用多来源的企业微观以及区域数据,通过计量模型对对影响因素进行了实证检验。最终实证结果验证了企业的经济效益及科技水平对于环境优先效率具有显着的正向影响,政府政策及监管的质量以及来自利益相关者对于企业社会责任的评价都能够正向影响企业的环境可持续效率,而企业所在地区的环境污染程度则与企业的环境可持续效率负相关。一直以来,绿色物流的研究重点都集中在生产操作与政策监管的两端,而对于物流企业本身的环境可持续态度,环境可持续执行的效果,以及什么因素会推动环境可持续的效率等问题,还需从企业实际出发,结合可持续供应链管理与环境管理相关理论,更加深入系统的去加以探索。本研究的主要创新点体现在以下几个方面:（1）从企业决策层级角度,本研究将非结构化的企业环境战略以及结构化的企业环境可持续具体实践,通过环境可持续效率评价相连接,构建了物流企业环境可持续决策框架,明确了企业环境战略、环境可持续实践、与环境可持续效率之间动态的相互关系,拓展了物流企业环境可持续的理论分析情境。（2）本研究将RAM-DEA模型应用于物流企业环境可持续效率评价,并且把企业环境可持续态度与模型设立前提相结合,构建了经济决策优先与环境决策优先两种生产可能集条件下的可持续效率评价体系。利用环境可持续效率来对于环境绩效进行评价,弥补了现有主流环境绩效评价中,利用绝对绩效指标评价可能出现的偏差,拓展了非径向DEA模型在可持续发展评价中的应用。（3）物流绿色发展与环境可持续绩效评价大多利用区域样本,而企业维度的研究也以定性方法为主。本研究通过人工方式,搜集了中外上市物流企业从首次公开到2018年间的社会责任报告中披露的环境数据,利用企业自主测量的真实二氧化碳排放作为环境可持续效率评价模型中的非期望产出,并且将中国物流企业与国际物流企业在环境可持续效率测算上进行了对比分析。多角度的呈现出了中国物流企业环境可持续效率的评价结果,弥补了现有文献在微观企业角度环境绩效评价的不足。
邹心怡[7]（2020）在《考虑集疏运能力的港口竞争力评价研究 ——以一带一路沿中非线港口为例》文中研究指明随着经济全球化进程的不断深化,世界各个地方的跨国企业可在全球范围内进行原材料的采购、生产、销售及售后服务等活动。当前环境下,海上运输依然在世界货物运输中占据主导地位,其效率和效益直接影响货物在全球的流通速度和流通成本。而港口作为海运的主要组成成分和连接内陆腹地和海洋运输的纽带,在运输过程中发挥巨大作用。但海运需求的增大也带来竞争的加剧,港口服务也由原来的“港到港”运输升级为“门到门”运输,而港口集疏运体系是连接多种运输方式的平台和纽带,也是进行一体化运输组织的关键,逐渐成为港口使用者选择港口的重要考虑因素及港口管理者着重考量的未来港口发展方向。本文从两个角度出发对港口竞争力进行综合全面地研究,首先从港口使用者需求出发,通过调研获得港口使用者对港口竞争力进行评价的指标,对不同指标赋予不同权重,运用模糊网络层次分析法（Fuzzy Analytic Network Process,FANP）和质量功能展开（Quality Function Deployment,QFD）方法对不同区域港口进行综合排序分析,为港口使用者在该区域进行港口评价从而选择合适港口提供参考,也得到了区域港口发展方向。之后从港口管理者的角度出发,运用数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）方法衡量港口效率,选取评价指标,将目标港口的港口进出船舶数量、码头泊位数量作为输入变量,将集装箱吞吐量和货物吞吐量作为输出,对具体港口2008年-2017年的港口效率表现进行评价,结合具体港口实际情况,总结港口特点,提出具体的港口发展策略。本文选择存在长期竞争的中国三大港口（广州港、深圳港和香港港）和非洲的两大港口（达累斯萨拉姆港和蒙巴萨港）作为案例,结合中、非几个典型港口的运营实际情况,从港口使用者和港口管理者两个角度对港口做出评价分析。研究结果表明,港口竞争力评价指标因地区而异,港口成本和服务水平是评价中国港口竞争力影响最大的因素,港口成本和基础设施条件则是评价非洲港口竞争力最重要的因素,其中,港口集疏运能力是港口使用者在对不同地区进行港口评价时都考虑的因素。所以本文从发展港口集疏运能力的角度,为港口管理者提供关于优化资源配置,提高效率和经营效果及效益的理论依据以及为港口使用者选择最合适的港口提供参考及应用。
王治国[8]（2020）在《报废汽车回收管理若干问题研究》文中指出汽车工业是我国的战略产业,也是国民经济的支柱产业。汽车拥有量的增加将使汽车的报废数量增加。在汽车拥有量方面,根据中国国家统计局发布的数据,中国民用汽车拥有量由2005年的0.19亿量,增加到2018年的2.05亿量,13年间增加了10.5倍。在报废汽车数量方面,2016年我国汽车报废量达到600万辆,2020年预计将突破1200万辆。报废汽车回收是可持续发展和循环经济的要求,在提高资源利用效率减少环境污染的同时,还具有经济价值。本文在总结报废汽车回收管理的研究现状和借鉴相关研究成果的基础上,首先,构建了报废汽车回收量预测模型;其次,在将线上回收渠道引入报废汽车逆向供应链下,研究了考虑线下线上渠道的报废汽车双回收渠道设计;然后,在回收渠道研究的基础上,探索了不同政府财政补贴下的报废汽车的回收定价,探讨了政府补贴策略对报废汽车逆向供应链的影响。最后,在报废汽车回收预测研究的基础上,研究了报废汽车回收效率评价,提出效率优化方案。具体研究内容与贡献如下:（1）基于灰色模型和人工神经网络的报废汽车回收预测研究回收预测能够对回收数量、营业收入、消费者偏好和再制造品需求等经营指标在未来经营期的变化趋势进行判断,精准回收预测是企业进行正确决策的前提。由于在报废汽车的回收实践中涉及到许多不确定性因素,并且这些不确定因素之间的相互关系也将影响预测的精度,报废汽车回收的精准预测有一定局限。本文采用灰色模型、指数平滑法和粒子群优化的人工神经网络构建了报废汽车回收量预测模型,解决了报废汽车回收量时间序列中随机性和非线性的特征,以及众多的波动因素对报废汽车预测精度的影响,提高了预测的精度。预测模型的构建可以指导回收企业开展回收预测工作。精准预测报废汽车的回收数量能够对报废汽车回收行业战略决策提供决策参考和对报废汽车回收企业生产运营提供有效支持。（2）考虑线下与线上渠道的报废汽车回收渠道设计研究报废汽车通过回收渠道进入后续拆解、再利用和再制造等报废汽车逆向供应链流程。由于线上回收方式能够为消费者提供便捷服务,报废汽车回收方式也正从传统回收方式向线上回收方式转变。报废汽车回收相对于其它产品的回收,报废汽车的拥有者需要办理各种手续,线上回收所带来的一站式便捷服务,是需要处理报废汽车回收的消费者对线上回收产生偏好的原因。本文将线上回收渠道引入报废汽车逆向供应链中,在消费者渠道偏好之下,构建了由报废汽车零部件再制造商、报废汽车回收商和再制造商以及消费者组成的逆向供应链。通过对传统线下回收渠道、线上回收渠道和线上线下双回收渠道的比较分析,探索了引入线上回收渠道的报废汽车回收渠道设计的策略,为报废汽车的回收渠道设计提供参考。（3）考虑政府补贴的报废汽车回收定价研究回收定价决定了需要处理报废汽车的消费者是否愿意将拥有的报废汽车进入“回收渠道”。目前我国的报废汽车回收量不高,政府为了提高资源利用率和保护环境的目的,对报废汽车零部件再制造商和消费者的进行财政补贴,以此来提高报废汽车回收量。报废汽车零部件再制造能够有效提高资源利用率以及减少环境污染,并能够大幅度降低生产成本,报废汽车零部件再制造具有很高的经济性和实用性。在回收渠道设计研究的基础上,通过构建报废汽车政府补贴模型并对各模型进行比较分析来讨论不同补贴策略下的报废汽车逆向供应链最优回收定价、利润和回收量来探索政府的最优补贴策略。（4）基于DEA-TOPSIS的报废汽车回收效率评价研究回收效率评价能够对参与到报废汽车逆向供应链中的报废汽车第三方回收商、报废汽车拆解商、报废汽车零部件再制造商等回收运营企业在营业周期运营后的效率进行评价。这些从事回收业务的企业通过回收效率评价寻求经营决策的科学可行方案。本章在回收预测模型研究的基础上,采用DEATOPSIS构建效率评价模型,应用DEA测量效率值和松弛改进量,在此基础之上,以基于预测模型计算的松弛改进量作为决策矩阵,用TOPSIS实现相对优劣评价,回收效率评价模型的构建可以指导企业开展具体的回收效率评价工作,评价的结果应用于报废汽车回收企业的生产运营实践。报废汽车回收是实现资源可持续利用和循环经济的重要途径。本文综合运用管理科学的建模方法,深入讨论了报废汽车回收管理中的回收数量预测、回收渠道设计、回收定价分析和回收效率评价等若干问题,提出了报废汽车回收过程的管理启示,丰富了报废汽车回收管理的理论研究和方法实践。
朱霖[9]（2019）在《基于偏序型DEA法的AK公司供应商绩效评价研究》文中认为在全球经济一体化的背景下,新产品研发越来越快,产品生命周期越来越短,顾客需求越来越多元化、个性化,市场竞争愈演愈烈,从传统的企业间竞争逐渐转化为供应链间的竞争。对于企业而言,要想在市场竞争中占据优势地位,不仅仅要增强企业自身的综合实力,更要依靠所处的供应链,发挥供应链的影响和作用。供应商是供应链的重要组成部分,优质供应商能够为企业提供优质的原材料、零配件和相关服务,有助于企业降低采购成本,提高运营效率,提升自身的市场竞争力。在供应商管理中,供应商绩效评价是重要一环,科学、合理的供应商绩效评价有助于优化企业与供应商间的合作关系,提升供应商的生产能力、服务水平、技术水平等综合实力,为企业创造更大的利益。因此,如何建立合理的供应商绩效评价指标体系,采用科学的供应商绩效评价方法,成为企业供应链管理的重中之重。AK公司是一家知名的美国企业,专注于生产农业机械,在全球有多个品牌以及生产基地。公司虽然有一套供应商绩效评价体系,但在实际应用过程中仍有不足。鉴于此,本文结合农机制造行业的特点对AK公司的供应商管理现状进行研究,深入了解供应商的考核管理、供应商的合作表现,从中指出供应商绩效评价存在的问题。据此,确定了质量、交付、价格、服务四个指标,由此构建AK公司供应商绩效评价指标体系,继而利用偏序DEA法进行评价,以期进一步提升供应商绩效评价能力。从供应商的开发效率、供应商绩效管理水平、供应商分类管理体系、供应商的整体绩效4个方面,评价AK公司供应商绩效评价预期效果,并围绕制度与激励两个方面提出了实施保障,有助于AK公司改进供应商管理水平、提高采购管理效率,同时对于其他企业中类似问题的分析和解决具有参考借鉴作用。
王伟[10]（2019）在《GSCM战略视角下T药企绿色供应商选择与评价》文中进行了进一步梳理如今,随着全球环境污染日益严重,包括中国在内的世界各国对环保的重视也逐渐加重,由此以制造型企业为主的高环境污染企业,正在面临更多来自环保方面的压力,这就要求企业在追求经济效益的同时关注环境绩效,实现两者间的共同协调发展是企业未来可持续性发展的关键,因此越来越需要企业将绿色化的提升融入到其发展的战略中,构建一种新的管理模式。GSCM（Green Supply Chain Management）--绿色供应链管理则应时代而生,是企业的绿色化与可持续性发展的实现前提;它需要与企业长远发展结合,即绿色供应链管理战略。本论文在总结GSCM与供应商管理理论国内外研究的基础上,基于企业战略视角,提出了企业应将供应链的绿色化融入其发展战略。而在GSCM战略视角下的供应商管理,即绿色供应商管理,是企业打造GSCM战略的核心。本论文将GSCM战略与制药企业背景相结合,通过分析制药行业的供应链现状以及T制药企业的供应商管理和供应商选择与评价所存在之问题,在充分考虑了制药企业的特征后,提出了T药企绿色供应商战略合作模式及其绿色供应商管理实施策略,同时,根据物料采购的类型,对供应商的分类管理的策略进行了探讨。然后,本论文根据对供应商的选择与评价相关的理论文献与方法的研究,针对T企业战略性绿色供应商管理的建立,构建了绿色供应商的选择与评价流程和指标体系,并基于数据包络模型（DEA）建立了供应商选评数据分析模型。本论文将T企业的绿色供应商选评流程分成了两层:第一层的选择与评价通过建立评价的分支指标,运用信息增益分析的方法从T药企的24家候选供应商中筛选出10家供应商作为第二层选择与评价的备选战略供应商;第二层的选择与评价通过建立具体的量化指标,构建了含有层次分析法（AHP）约束模型的DEA综合优化模型,并再次对10家供应商做出筛选,即根据运算得出供应商的DEA效率值后对其进行全排序,最终选定一定数量的供应商成为绿色战略合作伙伴。本论文以T药企为实证分析的研究对象,探讨了制药企业的战略性绿色供应商管理模式与供应商的选择与评价方法,期望可以为其他制药企业以及及医药行业的企业带来一定的借鉴性意义。
二、DEA方法在企业供应链竞争力评价中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、DEA方法在企业供应链竞争力评价中的应用（论文提纲范文）
（1）考虑技术异质性的金融系统效率分析 ——基于两阶段数据包络分析（DEA）方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 效率评估理论 |
| 2.1.2 共同前沿理论 |
| 2.1.3 方向距离函数(DDF) |
| 2.2 相关研究综述 |
| 2.2.1 两阶段DEA的研究现状 |
| 2.2.2 单阶段的银行效率评估 |
| 2.2.3 两阶段的银行效率评估 |
| 2.3 文献小结 |
| 第3章 考虑技术异质性的商业银行效率分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 两阶段DEA模型 |
| 3.3.1 方向距离函数 |
| 3.3.2 基于组别前沿的两阶段DEA模型 |
| 3.3.3 基于共同前沿的两阶段DEA网络模型 |
| 3.3.4 对银行效率提升潜力进行分解 |
| 3.4 实证分析 |
| 3.4.1 投入和产出指标的选择 |
| 3.4.2 数据和样本 |
| 3.4.3 结果讨论 |
| 3.5 所有权结构对银行效率的影响分析 |
| 3.5.1 变量选择 |
| 3.5.2 所有权结构对存款效率的影响 |
| 3.5.3 所有权结构对贷款效率的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 考虑技术异质性和中间变量目标设定的商业银行效率分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 考虑技术异质性和中间产出目标设定的两阶段DEA模型 |
| 4.3.1 方向距离函数 |
| 4.3.2 组别前沿效率评估模型 |
| 4.3.3 共同前沿效率评估模型 |
| 4.3.4 解构效率改进来源 |
| 4.4 实证分析 |
| 4.4.1 投入和产出的选择 |
| 4.4.2 效率分析 |
| 4.4.3 效率差距分析 |
| 4.4.4 银行效率改善策略 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑技术异质性和最大化中间变量的农村供应链金融系统效率分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 文献综述 |
| 5.2.1 供应链金融 |
| 5.2.2 供应链效率 |
| 5.2.3 网络DEA模型 |
| 5.3 考虑最大化中间变量的两阶段DEA模型 |
| 5.3.1 最大化中间变量的组别前沿DEA模型 |
| 5.3.3 最大化中间变量的共同前沿DEA模型 |
| 5.3.4 潜在改进能力的解构 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 指标和数据 |
| 5.4.2 效率分析 |
| 5.4.3 收入对效率的影响 |
| 5.4.4 潜在改进能力分析 |
| 5.5 结论 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其它研究成果 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 在读期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（2）G公司维修服务供应商评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究的方法 |
| 第2章 相关理论概述 |
| 2.1 供应商管理理论 |
| 2.1.1 供应商管理的基本概念 |
| 2.1.2 供应商管理核心思想 |
| 2.1.3 维修服务供应商定义 |
| 2.2 供应商评价指标体系理论 |
| 2.2.1 供应商评价的定义 |
| 2.2.2 供应商评价指标体系建立的原则 |
| 2.2.3 供应商评价指标层次分析法赋权 |
| 2.3 灰色关联分析法理论 |
| 2.3.1 灰色关联分析法概述 |
| 2.3.2 三种常用的灰色关联度分析法 |
| 2.3.3 邓氏灰色关联度法原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 G公司维修服务供应商评价现状及存在的问题 |
| 3.1 G公司维修服务概述 |
| 3.1.1 G公司简介 |
| 3.1.2 G公司维修服务基本概况 |
| 3.1.3 G公司维修服务供应商基本概况 |
| 3.2 G公司维修服务供应商评价现状 |
| 3.2.1 G公司维修服务采购流程 |
| 3.2.2 G公司维修服务采购现有评价指标 |
| 3.2.3 G公司现有维修服务供应商评价方法 |
| 3.3 G公司维修服务供应商评价存在的问题 |
| 3.3.1 G公司维修服务供应商评价指标体系的问题 |
| 3.3.2 G公司维修服务采购评价方法的问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 G公司维修服务供应商评价指标体系及模型的建立 |
| 4.1 G公司维修服务供应商新指标体系的建立 |
| 4.1.1 指标体系构建原则 |
| 4.1.2 指标体系构建步骤 |
| 4.1.3 新指标体系的建立 |
| 4.2 基于层次分析法的灰色关联评价模型及应用 |
| 4.2.1 建立维修供应商评价模型 |
| 4.2.2 维修服务供应商评价模型应用 |
| 4.3 G公司维修服务供应商评价结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 供应商评价的实施和保障措施 |
| 5.1 评价指标体系的实施 |
| 5.2 合规监管制度保障 |
| 5.3 加强人才培养 |
| 5.4 实施效果动态监管 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 维修服务供应商评价因素重要性专家打分表 |
| 附录2 候选供应商各项评价指标专家打分表 |
| 致谢 |
（3）基于DEA的德邦物流公司绩效评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 主要研究内容与论文框架 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文框架 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 绩效评价理论及方法 |
| 2.1 绩效评价理论 |
| 2.1.1 相关概念 |
| 2.1.2 基本理论 |
| 2.2 绩效评价方法 |
| 2.2.1 杜邦分析法 |
| 2.2.2 经济增加值(EVA) |
| 2.2.3 平衡记分卡(BSC) |
| 2.2.4 主成分分析法(PCA) |
| 2.2.5 数据包络分析法(DEA) |
| 2.3 DEA方法在绩效评价中的优越性 |
| 第3章 德邦物流简述及基于DEA的评价体系构建 |
| 3.1 德邦物流公司简述 |
| 3.1.1 公司简介 |
| 3.1.2 组织结构与人员构成 |
| 3.1.3 德邦物流经营现状 |
| 3.2 基于DEA的德邦物流绩效评价体系的构建 |
| 3.2.1 指标体系的构建 |
| 3.2.2 DEA模型的选择 |
| 3.2.3 样本选取 |
| 3.2.4 评价标准 |
| 第4章 基于DEA的德邦物流公司绩效评价分析 |
| 4.1 数据来源与处理 |
| 4.1.1 数据来源 |
| 4.1.2 数据处理 |
| 4.2 德邦物流公司绩效评价分析 |
| 4.2.1 静态评价分析 |
| 4.2.3 动态评价分析 |
| 4.3 德邦物流公司绩效评价结果显现的问题 |
| 4.3.1 整体绩效水平不高,组织结构臃肿 |
| 4.3.2 经营管理水平较低,人均效能不高 |
| 4.3.3 资源配置效率不高,技术水平较低 |
| 4.3.4 盈利能力相对较弱,利润产出不足 |
| 第5章 改善德邦物流公司绩效水平的对策 |
| 5.1 创新经营模式,精减组织结构 |
| 5.2 转变经营理念,完善考核培训制度 |
| 5.3 科技赋能,建立智慧型物流企业 |
| 5.4 创新产品服务,提高利润产出 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 2016 —2018年样本公司原始数据 |
| 附录2 专家访谈提纲 |
| 个人简历 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）基于两阶段DEA的K公司精益供应商评价研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 精益供应商评价研究现状 |
| 1.3 研究的内容、方法及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第二章 相关理论 |
| 2.1 精益生产理论 |
| 2.1.1 国外精益生产理论 |
| 2.1.2 国内精益生产理论 |
| 2.2 供应商评价相关理论综述 |
| 2.3 数据包络分析与供应商评价 |
| 2.4 订单分配与精益要素分析 |
| 2.4.1 订单分配 |
| 2.4.2 精益要素分析 |
| 第三章 K公司供应商评价现状 |
| 3.1 K公司介绍 |
| 3.1.1 K公司简介 |
| 3.1.2 公司产品及服务 |
| 3.2 K公司供应商评价 |
| 3.2.1 K公司供应商评价流程 |
| 3.2.2 K公司供应商评价指标体系 |
| 3.3 K公司现有评价体系存在的不足之处 |
| 第四章 供应商评价指标体系及模型描述 |
| 4.1 评价体系及数据处理 |
| 4.1.1 供应商评价指标体系构建 |
| 4.1.2 供应商评价指标的介绍和量化 |
| 4.2 因子分析 |
| 4.3 惩罚项修正 |
| 4.3.1 常用非期望因素处理方法 |
| 4.3.2 本文处理方式 |
| 4.3.3 非期望因素对期望产出的影响 |
| 4.4 模型描述 |
| 第五章 供应商评价与订单分配及精益要素分析 |
| 5.1 效率分析 |
| 5.1.1 两阶段模型与单阶段模型对比 |
| 5.1.2 惩罚项对供应商效率影响 |
| 5.1.3 整体效率分析 |
| 5.1.4 阶段效率分析 |
| 5.2 Shapley值订单分配 |
| 5.2.1 Shapley值相关理论 |
| 5.2.2 修正Shapley值相关理论 |
| 5.2.3 本文分配方案 |
| 5.3 精益生产影响要素分析 |
| 5.3.1 纺织企业供应商LPCSFs |
| 5.3.2 LPCSFs数据处理 |
| 5.3.3 影响因素重要性分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 (一)原始数据 |
| 附录 (二)Shapley值各供应商对不同联盟贡献值 |
| 附录 (三)精益要素对比表 |
（5）全要素视角下绿色供应链企业绩效评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 绿色供应链实践 |
| 1.3.2 绿色供应链绩效评价指标体系构建 |
| 1.3.3 绿色供应链绩效评价方法 |
| 1.3.4 文献述评 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 2 相关概念与理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 绿色供应链 |
| 2.1.2 绩效评价 |
| 2.1.3 全要素生产率 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 可持续发展理论 |
| 2.2.2 效率评价理论 |
| 3 全要素视角下绿色供应链企业绩效评价指标体系构建 |
| 3.1 绿色供应链企业绩效评价指标体系构建原则 |
| 3.1.1 科学性原则 |
| 3.1.2 目的性原则 |
| 3.1.3 可行性原则 |
| 3.1.4 可比性原则 |
| 3.2 绿色供应链企业绩效评价指标体系 |
| 3.2.1 投入指标选取 |
| 3.2.2 产出指标选取 |
| 3.2.3 环境指标变量选取 |
| 4 全要素视角下绿色供应链企业绩效评价模型构建 |
| 4.1 绿色供应链企业绩效评价方法比较分析 |
| 4.1.1 随机前沿分析方法(SFA) |
| 4.1.2 传统数据包络分析(DEA) |
| 4.1.3 其他绩效评价方法 |
| 4.2 四阶段DEA评价模型 |
| 4.2.1 第一阶段:原始数据的DEA-BCC模型计算 |
| 4.2.2 第二阶段:外生变量识别Tobit模型 |
| 4.2.3 第三阶段:原始数据调整 |
| 4.2.4 第四阶段:调整后数据的重新测度 |
| 4.3 绿色供应链企业全要素效率(GSETFE)的解构 |
| 4.3.1 绿色供应链企业全要素管理效率(GSETFME) |
| 4.3.2 绿色供应链企业全要素环境效率(GSETFEE) |
| 4.4 Malmquist指数模型 |
| 5 绿色供应链企业绩效评价实证研究 |
| 5.1 绿色供应链管理示范企业 |
| 5.2 数据来源与描述统计 |
| 5.3 绿色供应链企业全要素效率分析 |
| 5.3.1 绿色供应链企业全要素效率综合评价 |
| 5.3.2 绿色供应链企业全要素效率的解构 |
| 5.3.3 绿色供应链企业全要素效率的改善策略识别 |
| 5.3.4 外生环境变量识别 |
| 5.4 绿色供应链企业Malquist指数动态分析 |
| 6 研究结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 增强绿色供应链企业技术创新能力 |
| 6.2.2 提高外部环境保障水平 |
| 6.2.3 强化绿色供应链企业转型扶持力度 |
| 6.3 研究局限与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（6）物流企业环境可持续效率与驱动因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 现实背景 |
| 1.1.2 理论背景 |
| 1.1.3 拟解决的研究问题 |
| 1.2 研究方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 结构安排 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关基础概念 |
| 2.1.1 可持续发展 |
| 2.1.2 企业社会责任 |
| 2.1.3 可持续供应链管理 |
| 2.1.4 绿色物流 |
| 2.2 相关基础理论 |
| 2.2.1 自然资源基础理论 |
| 2.2.2 制度理论 |
| 2.3 物流环境可持续绩效评价相关研究 |
| 2.3.1 物流产业层级环境绩效评价研究 |
| 2.3.2 物流企业层级环境绩效评价研究 |
| 2.3.3 企业环境绩效评价方法研究 |
| 2.4 物流环境可持续影响因素相关研究 |
| 2.4.1 物流企业外部影响因素 |
| 2.4.2 物流企业内部影响因素 |
| 2.5 物流环境可持续理论框架相关研究 |
| 2.6 文献评述 |
| 第三章 物流企业环境可持续决策框架研究 |
| 3.1 物流企业环境可持续战略 |
| 3.1.1 企业环境战略分类 |
| 3.1.2 物流企业环境战略驱动 |
| 3.2 物流企业社会责任与环境可持续实践 |
| 3.2.1 企业社会责任报告 |
| 3.2.2 物流企业社会责任 |
| 3.2.3 物流企业环境可持续实践 |
| 3.3 物流企业环境可持续决策框架构建 |
| 3.3.1 企业决策层级与决策框架 |
| 3.3.2 物流企业环境可持续决策框架 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 环境RAM-DEA评价模型构建 |
| 4.1 DEA基本原理 |
| 4.1.1 DEA基本概念 |
| 4.1.2 DEA基本模型 |
| 4.1.3 DEA模型拓展 |
| 4.2 环境RAM-DEA系统框架 |
| 4.2.1 模型设立前提与企业环境管理决策 |
| 4.2.2 环境RAM-DEA的生产可能集 |
| 4.3 环境RAM-DEA模型构建 |
| 4.3.1 RAM-DEA基本模型 |
| 4.3.2 环境RAM-DEA模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 物流企业环境可持续效率评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 变量与数据 |
| 5.2.1 变量设定 |
| 5.2.2 数据来源 |
| 5.3 环境可持续效率测算结果 |
| 5.3.1 自然减排效率测算结果 |
| 5.3.2 环境优先效率测算结果 |
| 5.4 环境可持续效率对比分析 |
| 5.4.1 中国与国际物流企业效率对比 |
| 5.4.2 中国物流企业效率对比 |
| 5.4.3 效率显着性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 物流企业环境可持续效率的驱动因素研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 物流企业环境可持续效率驱动因素分析 |
| 6.2.1 物流企业内部驱动因素 |
| 6.2.2 物流企业外部驱动因素 |
| 6.3 物流企业环境可持续效率驱动因素的实证检验 |
| 6.3.1 变量的选择 |
| 6.3.2 数据与模型 |
| 6.3.3 实证结果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 研究结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 实践启示 |
| 7.3 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）考虑集疏运能力的港口竞争力评价研究 ——以一带一路沿中非线港口为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 经济全球化促使港口竞争加剧 |
| 1.1.2 港口集疏运能力决定港口竞争力 |
| 1.1.3 一带一路战略加速中非港口共同发展 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 港口竞争力评价指标研究 |
| 1.2.2 港口竞争力评价方法研究 |
| 1.2.3 港口竞争力评价区域研究 |
| 1.2.4 研究总结 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 |
| 1.3.3 本文创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 FANP-QFD方法基本理论 |
| 2.1.1 模糊网络层次分析法(FANP) |
| 2.1.2 质量功能展开(QFD) |
| 2.1.3 FANP-QFD方法建模步骤 |
| 2.2 DEA方法基本理论 |
| 2.2.1 DEA方法的基本模型 |
| 2.2.2 DEA方法的适用性 |
| 2.2.3 DEA方法建模步骤 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于FANP-QFD的港口竞争力评价模型构建 |
| 3.1 基于FANP-QFD港口竞争力评价指标体系 |
| 3.1.1 中国港口竞争力评价指标 |
| 3.1.2 非洲港口竞争力评价指标 |
| 3.2 模型求解 |
| 3.3 模型结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DEA的港口竞争力评价模型构建 |
| 4.1 基于DEA的港口竞争力评价指标体系 |
| 4.1.1 评价指标确立原则 |
| 4.1.2 输入输出指标确立 |
| 4.2 评价指标数据 |
| 4.3 模型结果分析 |
| 4.3.1 评价结果分析维度 |
| 4.3.2 模型计算结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）报废汽车回收管理若干问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 自然资源的消耗和环境污染 |
| 1.1.2 环境法律法规的制约 |
| 1.1.3 经济效益的驱动 |
| 1.1.4 可持续发展和循环经济的要求 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 应用价值 |
| 1.2.2 理论价值 |
| 1.3 相关理论基础 |
| 1.3.1 可持续发展理论 |
| 1.3.2 循环经济理论 |
| 1.3.3 逆向物流理论 |
| 1.4 报废汽车回收现状分析 |
| 1.4.1 报废汽车现状 |
| 1.4.2 报废汽车回收的必要性 |
| 1.4.3 报废汽车回收利用现状 |
| 1.4.4 报废汽车回收中的管理问题 |
| 1.5 研究内容和研究方法 |
| 1.5.1 研究内容与研究框架 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 1.6 研究的主要创新点 |
| 1.7 本章小结 |
| 第二章 相关研究文献综述 |
| 2.1 逆向物流研究概述 |
| 2.1.1 逆向物流研究概述 |
| 2.1.2 闭环供应链研究概述 |
| 2.1.3 逆向供应链研究概述 |
| 2.1.4 逆向物流中研究方法概述 |
| 2.1.5 回收中不确定性研究概述 |
| 2.2 回收管理问题研究概述 |
| 2.3.1 回收预测研究概述 |
| 2.3.2 回收渠道研究概述 |
| 2.3.3 回收定价研究概述 |
| 2.3.4 回收效率研究概述 |
| 2.3.5 报废汽车回收管理问题研究概述 |
| 2.3 研究趋势分析与总结 |
| 第三章 基于灰色模型和人工神经网络的报废汽车回收预测研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 灰色模型 |
| 3.2.2 三次指数平滑法 |
| 3.2.3 粒子群算法优化的BP神经网络 |
| 3.2.4 灰色神经网络组合模型 |
| 3.3 实证研究 |
| 3.3.1 数据来源 |
| 3.3.2 预测精度性能指标 |
| 3.4 实证结果分析 |
| 3.4.1 一阶单变量微分灰色模型和三次指数平滑法的分析 |
| 3.4.2 一阶多变量微分灰色模型的分析 |
| 3.4.3 GM(1,1)-TES-GM(1,N)-PSOBP的分析 |
| 3.4.4 预测模型比较分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑线下与线上渠道的报废汽车回收渠道设计研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 模型设置 |
| 4.2.1 基本假设 |
| 4.2.2 参数设置 |
| 4.2.3 回收量函数构建 |
| 4.3 回收渠道模型构建 |
| 4.3.1 传统线下回收渠道模型-模型t |
| 4.3.2 线上回收渠道模型-模型o |
| 4.3.3 线上线下双回收渠道模型-模型d |
| 4.4 模型对比分析 |
| 4.5 数值算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 考虑政府补贴的报废汽车回收定价研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 模型设置 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 参数设置 |
| 5.3 模型构建和求解 |
| 5.3.1 政府不补贴模型-模型d |
| 5.3.2 政府对再制造商补贴模型-模型A |
| 5.3.3 政府对消费者补贴模型-模型C |
| 5.4 模型对比分析 |
| 5.5 数值实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于DEA-TOPSIS的报废汽车回收效率评价研究 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 DEA-TOPSIS |
| 6.2.2 数据包络分析 |
| 6.2.3 基于相似理想解 |
| 6.2.4 三次指数平滑法 |
| 6.2.5 多属性决策方法 |
| 6.3 实证研究 |
| 6.3.1 数据收集 |
| 6.3.2 应用DEA计算效率值 |
| 6.3.3 应用TOPSIS进行决策 |
| 6.4 实证结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 作者在攻读博士学位期间参与的主要科研项目 |
| 致谢 |
（9）基于偏序型DEA法的AK公司供应商绩效评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 国外研究综述 |
| 1.3.2 国内研究综述 |
| 1.3.3 研究述评 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 相关理论和方法 |
| 2.1 供应商管理概述 |
| 2.1.1 供应商管理的概念 |
| 2.1.2 供应商管理的作用 |
| 2.2 供应商绩效评价概述 |
| 2.2.1 供应商绩效评价的概念 |
| 2.2.2 供应商绩效评价流程 |
| 2.3 偏序型DEA法 |
| 2.3.1 偏序型DEA概念 |
| 2.3.2 偏序型DEA原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 AK公司供应商绩效评价现状分析 |
| 3.1 AK公司概况 |
| 3.1.1 AK公司的核心品牌 |
| 3.1.2 AK公司的产品分类 |
| 3.1.3 AK公司所处行业状况 |
| 3.2 AK公司供应商管理现状分析 |
| 3.2.1 供应商管理组织结构 |
| 3.2.2 供应商分布概况 |
| 3.2.3 供应商考核管理 |
| 3.2.4 供应商的合作表现 |
| 3.3 AK公司供应商绩效评价概况 |
| 3.3.1 供应商绩效评价的现状 |
| 3.3.2 供应商绩效评价存在的问题 |
| 3.3.3 供应商绩效评价问题的原因分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 AK公司供应商绩效评价指标体系构建 |
| 4.1 AK公司供应商绩效评价指标选择 |
| 4.1.1 指标建立思路 |
| 4.1.2 指标选择原则 |
| 4.2 AK公司供应商绩效评价指标的设计 |
| 4.2.1 质量指标 |
| 4.2.2 交付指标 |
| 4.2.3 价格指标 |
| 4.2.4 服务指标 |
| 4.3 AK公司供应商绩效评价指标体系 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 AK公司供应商绩效评价实施及保障措施 |
| 5.1 AK公司供应商绩效评价实施 |
| 5.1.1 数据的收集与整理 |
| 5.1.2 评价结果与分析 |
| 5.1.3 供应商名单结构的改进 |
| 5.2 AK公司供应商绩效评价实施的预期效果 |
| 5.2.1 进一步提高供应商开发效率 |
| 5.2.2 进一步提高供应商的绩效管理水平 |
| 5.2.3 进一步优化供应商分类管理体系 |
| 5.2.4 进一步提升供应商的整体绩效 |
| 5.3 AK公司供应商绩效评价实施的保障措施 |
| 5.3.1 制度保障 |
| 5.3.2 激励保障 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）GSCM战略视角下T药企绿色供应商选择与评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 可持续性发展与GSCM战略 |
| 1.1.2 对中国制药企业困境的思考 |
| 1.1.3 中国制药行业供应链现状对GSCM战略的制约 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容、思路及创新点 |
| 1.3.1 研究内容及论文结构 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2章 绿色供应链管理研究综述 |
| 2.1 GSCM理论综述 |
| 2.1.1 GSCM的提出 |
| 2.1.2 GSCM国内外研究现状 |
| 2.1.3 GSCM的内涵 |
| 2.1.4 GSCM的概念模型 |
| 2.1.5 GSCM的概念定义 |
| 2.1.6 GSCM战略 |
| 2.1.7 实施GSCM战略是企业可持续性发展的关键 |
| 2.2 绿色供应商管理理论综述 |
| 2.2.1 绿色供应商管理理论研究的发展 |
| 2.2.2 绿色供应商选择与评价的重要性 |
| 第3章 T药企背景概况及供应商选择评价问题分析 |
| 3.1 中国制药行业概况 |
| 3.2 T药企背景概况 |
| 3.3 T药企供应商选择评价现状及问题分析 |
| 3.3.1 T药企采购及供应商管理现状 |
| 3.3.2 T药企供应商的选择与评价现状 |
| 3.3.3 T药企实施GSCM战略的问题分析 |
| 第4章 T药企的战略性绿色供应商管理 |
| 4.1 制药企业供应商管理的特征 |
| 4.2 制药企业供应商管理的弊端 |
| 4.3 战略性绿色供应商管理内涵 |
| 4.4 战略性绿色供应商管理对T药企的重要性 |
| 4.5 T药企绿色供应商战略性合作的三个层次 |
| 4.6 T药企的战略性绿色供应商管理实施策略 |
| 4.7 针对物料细分的T药企绿色供应商分类管理 |
| 4.7.1 基于物料的三种要素分类 |
| 4.7.2 战略性绿色供应商分类管理策略 |
| 第5章 T药企绿色供应商选择与评价模式建立及其模型构建 |
| 5.1 T药企绿色供应商选择与评价模式的建立 |
| 5.1.1 T药企绿色供应商选择与评价流程 |
| 5.1.2 绿色供应商动态模型 |
| 5.1.3 T药企绿色供应商选择与评价指标体系的建立 |
| 5.2 T药企绿色供应商选择与评价的模型构建 |
| 5.2.1 基于概率论信息增益的第一层供应商选择与评价 |
| 5.2.2 基于DEA综合优化模型的供应商第二层选择与评价 |
| 5.3 基于实证分析的T药企绿色供应商评价控制与改善 |
| 总结展望 |
| 论文总结 |
| 论文不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 绿色供应商分支指标评价表 |
| 附录 B 战略性绿色供应商选择与价指标选择调查问卷 |
| 附录 C 供应商季度考查表 |
| 附录 D 绿色供应商评价指标调查 |
| 附录 E 模型运算代码 |
| 附录 F MATLAB 程序 |
四、DEA方法在企业供应链竞争力评价中的应用（论文参考文献）
- [1]考虑技术异质性的金融系统效率分析 ——基于两阶段数据包络分析（DEA）方法[D]. 刘晓红. 中国科学技术大学, 2021(06)
- [2]G公司维修服务供应商评价研究[D]. 高素英. 燕山大学, 2020(06)
- [3]基于DEA的德邦物流公司绩效评价研究[D]. 赵增辉. 华东交通大学, 2020(01)
- [4]基于两阶段DEA的K公司精益供应商评价研究[D]. 彭成龙. 贵州大学, 2020(04)
- [5]全要素视角下绿色供应链企业绩效评价研究[D]. 徐苗. 西南科技大学, 2020(08)
- [6]物流企业环境可持续效率与驱动因素研究[D]. 刘洁. 北京邮电大学, 2020(04)
- [7]考虑集疏运能力的港口竞争力评价研究 ——以一带一路沿中非线港口为例[D]. 邹心怡. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]报废汽车回收管理若干问题研究[D]. 王治国. 上海大学, 2020(02)
- [9]基于偏序型DEA法的AK公司供应商绩效评价研究[D]. 朱霖. 江苏大学, 2019(03)
- [10]GSCM战略视角下T药企绿色供应商选择与评价[D]. 王伟. 天津大学, 2019(06)