摘 要：本文从客户服务、成本状况、供应链协同能力和供应链发展能力四个方面，构建供应链评价指标体系，并运用人工神经网络技术建立供应链绩效评价模型，实例验证表明，该方法可有效避免传统评价方法的权重和相关系数选择的主观性和不确定性问题。

关键词：供应链  BP网络  绩效评价  指标体系

1. 引言

管理大师德鲁克曾经说过“无法度量就无法管理”，强调了评价对企业管理的意义。在欧美等发达国家和地区，绩效评价正逐步成为企业管理的一项重要议程，据美国商业智能ABI通讯数据库统计显示，仅仅在1994-1996年的三年间，共有3615篇关于绩效评价的文章发表。在美国每两个星期就有一本关于绩效评价的著作问世^[1]。可见进行绩效评价具有相当重要的意义。在全球经济一体化及市场的激烈竞争中，新的产品层出不穷，产品寿命越来越短，产品数量飞速增长，顾客对服务与产品的质量要求也越来越高。为了满足顾客的需求，提高市场占有率，降低运营成本，以获得良好的经济利润，供应链管理应运而生。企业之间的竞争已经发展成为供应链之间的竞争，随着供应链管理理论研究和供应链管理实践的不断深入，客观上要求建立一套科学完整的供应链绩效评价体系，全面地考察供应链的运营情况，以便更加科学地评价整个供应链绩效。

供应链管理概念历了三十几年的发展历程，对供应链绩效评价的研究也有了一定的积累，许多研究供应链的文献都会涉及到供应链绩效评价这个概念。但据作者掌握的文献来看，还没有人给出一个明确的、系统的定义。目前国内学者公认的供应链绩效评价定义如下：所谓供应链绩效评价是指围绕供应链的目标，对供应链整体、各环节(尤其是核心企业)运营状况以及各环节之间的运营关系等所进行的事前、事中和事后分析评价^[2]。

国内学者对供应链绩效评价的研究方向，集中在绩效评价指标的选取和绩效评价模型的构架两个方面。已提出的评价方法有标杆法、供应链运作参考模型法、平衡计分法、多级动态模糊综合评价方法，以及在平衡积分法基础上改进的平衡供应链记分法^[3]。由于BP神经网络能够模拟人的大脑思维，通过数学模型抽象及粗略的逼近和模仿，对复杂系统进行识别和评价，并具有自适应、自组织、自学习和容错性好等特征。将其应用于供应链绩效评价之中，可以避免人为主观因素的干扰，增强客观性和科学性。本文拟用BP网络的数学模型来解决供应链绩效评价问题。

2. 供应链绩效评价指标体系的构建

关于供应链绩效评价指标的设置，各个研究学者提出了自己的观点^[1][4]，供应链权威研究机构PRTM提出了度量供应链绩效的11项指标；Gunasekaran等提出要从战略、战术、运作三个方面建立供应链绩效评价体系；霍佳震等从顾客满意度、集成供应链绩效财务指标、总成本、产出指标对集成供应链绩效进行评价；赵丽娟等建立了从供应链流程的环境影响度、供应链的能源消耗度、资源的回收再利用性等方面建立供应链绿色度评价指标体系；Kaplan等提出的平衡计分法引入非财务指标的做法被广泛接受；中国电子商务协会供应链管理委员会发布SCPR企业供应链管理绩效评价模型，提出从订单反应能力、客户满意度、业务标准协同、节点网络效应、系统适应性五大类指标进行考察^[5]。华中理工大学的马士华教授认为供应链绩效评价应该从内部绩效度量、外部绩效度量和供应链综合绩效度量三个方面进行考虑^[6]。