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基于决策场理论的绿色韧性供应商动态评价研究
摘要：在全球气候变化、地缘政治冲突与公共卫生事件频发的背景下，供应链所面临的不确定性、脆弱性与日俱增。与此同时，“双碳”目标的提出对企业绿色低碳发展提出了刚性要求。在此双重压力下，构建兼具环境友好性与抗干扰恢复能力的供应链体系已成为企业获取可持续竞争优势的战略核心，而作为供应链源头的供应商，其绿色韧性水平直接决定了整个链条的绩效与稳健性。传统的供应商评价方法多基于静态、线性的指标体系，采用加权求和等简单聚合方式，难以有效刻画企业在动态不确定环境下的决策偏好演化过程以及各评价属性间复杂的非线性交互关系，更无法模拟外部突发事件冲击下供应商表现的动态响应。为克服这些局限，本研究引入决策场理论（Decision Field Theory, DFT）这一动态认知决策模型，构建一个面向绿色韧性供应商的动态评价框架。首先，基于文献梳理与企业调研，从“绿色”与“韧性”两个维度，构建了一个包含环境管理能力（如碳排放强度、绿色技术投入）、运营韧性能力（如供应灵活性、库存冗余度、恢复时间）和基础绩效能力（如质量、成本、交货期）的多层次、多属性评价指标体系。继而，将DFT的核心计算原理应用于供应商评价过程：将各备选供应商视为决策选项，将各项评价准则视为属性，决策者的偏好状态则表征为对供应商的总体倾向性评价。通过定义属性权重向量、构建属性值-价值函数、引入邻属性相关性矩阵，并引入随机扰动项以模拟外部环境不确定性（如政策变动、自然灾害、市场需求骤变）的冲击。在此基础上，建立以偏好状态演化为核心的随机微分方程，通过计算机数值仿真，动态模拟在不同时间压力和外部扰动情境下，决策者对各个供应商的偏好强度如何随时间演化并最终收敛于一个稳定选择的过程。该模型能够输出每个供应商的动态评价轨迹、最终选择概率以及决策时间，从而实现对供应商绿色韧性表现的动态、非线性、情境依赖的综合评估。通过一个汽车制造企业选择电池供应商的案例进行应用演示，对比分析了DFT模型与传统TOPSIS静态方法的结果差异。研究表明，DFT模型不仅能提供更具现实意义的动态评价结果，还能有效揭示在突发性供应链中断事件模拟下，那些在静态评价中排名靠前但韧性不足的供应商其评价分数会急剧下跌，而一些绿色韧性表现均衡的供应商则展现出更强的稳定性与恢复力。本研究为企业在复杂多变环境下进行供应商选择与评价提供了新的理论视角和量化工具，对提升供应链的整体可持续性与抗风险能力具有重要的管理启示和实践价值。
关键词：决策场理论；供应商评价；绿色供应链；供应链韧性；动态决策；不确定性；计算机仿真
1. 引言
供应链全球化在带来效率与成本优势的同时，也使其网络结构日益复杂，脆弱性显著增加。新冠疫情、贸易摩擦、极端天气事件等“黑天鹅”、“灰犀牛”事件频发，不断考验着供应链的韧性与恢复能力。与此同时，应对气候变化的紧迫性要求供应链必须向绿色化、低碳化转型。因此，“绿色”与“韧性”已成为现代供应链管理不可分割的双重战略目标。供应商作为供应链的起点，其自身的环境绩效和应对 disruptions 的能力，是决定整个供应链能否实现绿色低碳与稳健运行二元平衡的基础。
传统的供应商评价体系大多围绕成本、质量、交货期等基础绩效维度构建，虽然后续引入了环境指标（如ISO 14001认证、污染物排放），形成了绿色供应商评价的雏形，但仍在方法论上存在明显不足：第一，静态性。评价通常基于某一时点的截面数据，采用加权平均等静态方法得出一个永恒不变的排名，无法反映供应商在受到内外部冲击时绩效的动态波动与恢复过程。第二，线性假设。默认各评价属性间相互独立，且整体效用是各属性价值的简单线性叠加，忽略了属性间可能存在的补偿、冲突等复杂非线性关系。第三，缺乏情境适应性。未能将外部环境的不确定性（如政策变化、市场波动、突发事件）作为一个核心变量纳入评价模型，使得评价结果在真实世界的复杂决策环境中指导意义有限。
决策场理论（DFT）是由Jerome R. Busemeyer和James T. Townsend在20世纪90年代提出的一种用于描述人类在不确定性下如何动态形成决策偏好的认知计算模型。它通过一套随机微分方程来模拟决策者的认知冲突过程，量化展示选项偏好强度如何随着时间推移和信息积累而演化，并最终收敛到一个选择。DFT能够很好地刻画决策的动态性、属性间的相关性以及外部噪声的影响，这恰恰弥补了传统供应商评价方法的三大缺陷。
因此，本研究尝试将DFT这一前沿的认知决策模型引入运营管理领域，旨在构建一个基于决策场理论的绿色韧性供应商动态评价模型。该模型不仅关注供应商在“绿色”和“韧性”上的静态表现，更注重模拟其在动态不确定环境下的行为响应与决策者的偏好演化，为企业选择在长周期内真正可靠、可持续的合作伙伴提供一种新颖、科学且更贴近现实决策过程的量化工具。
2. 理论基础与文献综述
绿色韧性供应链
绿色供应链强调在整个供应链管理中综合考虑环境影响和资源效率。韧性供应链则指供应链系统在受到干扰事件冲击时，能够抵抗、吸收、适应并迅速恢复到原有或更理想状态的能力。近年来，学者们开始将二者融合，提出“绿色韧性”概念，认为环境的可持续性是长期韧性的基础，而韧性能力又能保障绿色转型过程的稳定。对供应商的评价也需从这两个维度综合考量。
供应商评价方法
现有的供应商评价方法主要分为三类：（1）定性方法，如德尔菲法、专家打分法，主观性强；（2）定量静态方法，如层次分析法（AHP）、数据包络分析（DEA）、逼近理想解排序法（TOPSIS），应用最广，但无法处理动态性和不确定性；（3）动态评价方法，如基于马尔可夫链、系统动力学的模型，开始关注性能随时间的变化，但往往难以精细刻画决策者的认知过程和各属性间的复杂交互。DFT的引入为第三类方法提供了新的强大建模工具。
决策场理论（DFT）
DFT源于数学心理学，其核心思想是将决策视为一个随时间演化的随机过程。它包含几个关键组件：（1）选项：待选择的方案；（2）属性：评价选项的维度；（3）价值：选项在各属性上的效用值；（4）权重：决策者对各项属性的重视程度；（5）相关性矩阵：描述属性间心理关联程度；（6）偏好状态：决策者在某一时刻对各个选项的倾向性强度，其演化由随机微分方程描述：dP(t) = CP(t)dt + dW(t)。其中，P(t)是偏好状态向量，C是包含权重、价值、相关性的对比矩阵，dW(t)是随机维纳过程，代表外部噪声。DFT已成功应用于经济学、市场营销和神经科学等领域，但在供应链管理中的应用尚属探索阶段。
3. 绿色韧性供应商动态评价模型构建
评价指标体系设计
构建一个融合绿色与韧性的综合评价指标体系是模型的基础。本研究将其分为三个一级准则层：
1. 绿色表现（G）：
* G1: 单位产值碳排放强度
* G2: 绿色材料使用率
* G3: 环境管理体系认证（如ISO 14001）
* G4: 环保研发投入占比
2. 韧性表现（R）：
* R1: 供应中断后的平均恢复时间（MTTR）
* R2: 多源采购/备份供应商比例
* R3: 安全库存水平/冗余度
* R4: 生产与物流的灵活性指数
3. 基础绩效（P）：
* P1: 产品合格率
* P2: 报价/总拥有成本（TCO）
* P3: 订单交付准时率
所有指标均进行归一化和正向化处理。
DFT模型构建与仿真步骤
假设有m个待评价供应商（选项）和n个评价属性。
步骤1：确定属性价值矩阵V。矩阵V的大小为m×n，元素v_ij表示第i个供应商在第j个属性上的标准化后的价值得分。
步骤2：确定属性权重向量W。向量W = [w1, w2, …, wn]^T，代表决策者对各项属性的相对重视程度，可通过AHP或熵权法确定，且满足Σw_j = 1。
步骤3：构建属性相关性矩阵Φ。这是一个n×n的矩阵，非对角线元素φ_kl表示属性k与属性l在决策者心理上的相关程度（-1到1之间）。例如，成本（P2）与环保投入（G4）可能被感知为负相关。
步骤4：定义对比矩阵C。C = V * diag(W) * V^T - α * I。其中，diag(W)是对角矩阵，α是抑制系数，I是单位矩阵。矩阵C决定了选项间偏好竞争的动态过程。
步骤5：建立偏好状态演化方程。dP(t) = (C * P(t) + S)dt + σ*dW(t)。其中，P(t)是m维偏好状态向量，S是可能存在的初始偏好偏差（可设为零），σ是噪声强度，dW(t)是随机噪声项，用于模拟外部环境不确定性冲击。
步骤6：计算机数值仿真。设定决策时间阈值（如T=100ms）。从初始状态P(0)=0开始，利用欧拉-丸山法等数值方法迭代求解随机微分方程，直到某一选项的偏好强度P_i(t)达到预设的决策阈值（如θ=1），或者时间达到T。记录下每个时间步所有供应商的偏好状态。
步骤7：结果输出与分析。重复仿真多次（如1000次），计算每个供应商被最终选择（即其偏好强度最先达到阈值）的概率。同时，可以绘制出各供应商偏好强度随时间演化的轨迹图，直观展示在不同情境下的动态竞争过程。
4. 案例应用与讨论
以某新能源汽车制造商选择动力电池供应商为例。现有4家备选供应商（S1, S2, S3, S4）。通过专家打分和数据分析，得到其在不同属性上的价值矩阵V。决策层赋予绿色、韧性、, , 。
情景一：稳态环境。设置低噪声水平（σ较小）。仿真结果显示，S1（绿色和韧性均衡）的选择概率最高（52%），其偏好强度随时间稳步上升并率先达到阈值。而一家成本极低（P2得分高）但绿色韧性差（G、R得分低）的供应商S4，其偏好强度初期略有上升后即被抑制。
情景二：突发供应中断模拟。在仿真中途（t=50ms）施加一个强烈的负向噪声冲击（模拟某主要原材料产地发生地震），该冲击对所有供应商的韧性维度（R类属性）产生负面影响，但对韧性强的供应商影响小。仿真结果动态显示：S2（原本韧性得分一般）的偏好强度在冲击后急剧下降；而S1和S3（韧性得分高）虽也受冲击，但下降幅度小且恢复更快，最终S3的选择概率反超S2。
与传统TOPSIS方法得到的静态排名（S2 > S1 > S3 > S4）相比，DFT模型在动态情境下得出了更具决策意义的结论：短期来看成本占优的供应商（S2），长期来看在不确定性面前可能并非最优解；而绿色韧性能力强的供应商（S1, S3）则展现出更强的稳健性和长期价值。
5. 结论与管理启示
本研究成功将决策场理论应用于绿色韧性供应商评价这一复杂决策问题，构建了一个动态、非线性的评价模型。该模型不仅能够输出供应商的最终排序，更能通过计算机仿真，生动地再现决策者的偏好形成过程，并模拟外部突发事件对评价结果的影响，极大地增强了评价的科学性、直观性和现实指导意义。
研究的管理启示在于：第一，企业应建立融合绿色与韧性的综合评价体系，摒弃唯成本论或唯绿色论的片面视角。第二，供应商评价应是一个动态管理过程，需定期 reassess，尤其在外部环境发生重大变化后。第三，DFT模型可作为一项有效的决策支持工具，帮助管理者预见不同供应商在多种可能情境下的潜在表现，从而做出更具前瞻性和鲁棒性的选择决策。
未来的研究可进一步探索机器学习算法用于DFT模型中参数（如权重W、相关性Φ）的自适应学习，并将模型扩展到更复杂的供应链网络决策中。