基于D-AHP和TOPSIS的湖南省新能源汽车供应链风险评估

高昕欣，雷倩，胡佳

基于D-AHP和TOPSIS的湖南省新能源汽车供应链风险评估

高昕欣，雷倩，胡佳

（湖南财政经济学院 工商管理学院，湖南 长沙 410205）

目前，中国的新能源汽车销量已是全球第一，但供应链风险仍然存在．鉴于此，根据湖南省新能源汽车产业发展现状及相关文献，识别其所面临的供应链风险并建立风险评估指标体系，运用D-AHP方法计算７个一级指标和25个二级指标的权重，并进行排序，同时结合专家评估结果，采用TOPSIS方法确定综合风险评价值．结果表明，湖南省新能源汽车供应链的风险等级为中等，其面临的主要风险有生产风险，采购风险以及外部环境风险等．根据评估结果提出针对性建议，以更好地防范、管控风险．

新能源汽车供应链；风险评估；D-AHP；TOPSIS；湖南省

2018—2019年，中国新能源汽车销量在全球市场占比均超过40%，领先优势明显，已成为新能源汽车市场中的绝对主力．湖南省现已聚集比亚迪、长沙众泰等一批新能源汽车整车生产企业，初步形成了包括新能源整车、电机电控、动力电池和电池材料在内的较为完整的产业链．在政策和市场的双重红利下，湖南省新能源汽车产业迎来了前所未有的机遇，但又因处于初期发展阶段，面临巨大的生产风险、采购风险、外部环境风险等．因此，识别并评估湖南省新能源汽车供应链风险具有较大的实践意义．

目前，国内有关新能源汽车研究主要集中于风险识别、风险评估、发展战略、定价决策以及产业创新等方面，而国外则是集中在风险评估、消费者偏好、政府补贴以及供应链各环节所存在的问题等方面．为识别新能源汽车所面临的风险，杨洋[1]等运用SCOR模型以及问卷调查法识别企业在计划、采购、生产、配送以及退货5个阶段存在的风险．武建龙[2]等结合创新生态系统理论，研究新能源汽车创新生态系统演进阶段存在的系统脆弱性风险、盲目扩张风险和匹配依赖风险．张识宇[3]等提出了评估新能源汽车风险投资项目的关键要素，包括产业环境、经济环境、产品性能和关键技术竞争力．陈伟[4]等将新能源汽车集群创新网络分为外生性风险和内生性风险．Cao[5]等从内生和外生两个角度分析了新能源汽车行业风险形成机制，其中内生风险包括基础风险、结构风险和网络风险，外生风险包括政策风险、环境风险、市场风险以及消费者认知风险等．对于风险评估模型与方法方面，许多国内外学者已根据探索性因子分析和主成分分析法[6]、蒙特卡罗方法[7]、模糊故障模式与影响分析[8]、变权值和云模型[9]、模糊综合评价[10]等方法对新能源汽车供应链方面的风险进行了研究．

风险评估涉及大量的风险指标，TOPSIS作为多属性决策的重要方法，已有较多学者将其应用到风险评估中[11-13]，且取得了较好的研究成果．但由于本研究评估指标体系过于复杂，较难求解指标权重，且TOPSIS方法只能对风险评估方案进行排序，无法对风险因素进行排序，所以本文引入了Deng[14]等提出的基于D数偏好关系的AHP方法来求解权重，并根据风险的权重大小进行排序，该方法可以在一定程度上解决由于评估专家主观判断能力不足或经验差异等原因造成的权重不够合理的问题．目前，D-AHP已被应用于围填海对海洋资源影响评估[15]，战时空空导弹装备保障效能灰色评估[16]、隧道施工风险评估[17]、环境绩效评价[18]等领域．国内外学者已通过实例分析验证了D-AHP与TOPSIS方法结合使用的有效性．彭道刚[19]等使用D-AHP方法求解工业控制系统评估体系各指标影响权重，再使用TOPSIS法求解专家权重，最后得到电厂控制系统信息安全风险值．许硕[20]等通过构建 D-AHP 层次结构模型求解应急管理能力各评估指标的影响权重，同时结合专家的评估结果，利用 TOPSIS 方法对评估对象的突发事件应急管理能力水平进行排序．Chen[21]等基于D-AHP与Possion法，确定当代电网的灾备计划评价体系中的指标权重和时间权重，并利用TOPSIS方法对3种电网容灾智能备选方案进行排序，选择出最能适应当前情况的方案．Tong[22]等将D-AHP方法与模糊TOPSIS方法结合，提出了一种新的选择供应商的多准则决策方法，通过实例和灵敏度分析验证了方法的有效性．

基于分析，本文通过构建评估指标体系建立层次结构模型，并利用D-AHP法和TOPSIS法分别求解各指标影响权重和专家权重，以权衡湖南省新能源汽车供应链风险值，并据此提出相应的风险防范建议，从而为湖南省政府及相关新能源汽车供应链的上下节点企业风险管理提供参考依据．

1　评估指标体系构建

本文评估对象为湖南省新能源汽车供应链风险，评估方法流程见图1．

在湖南省新能源汽车供应链初成阶段，其所面临的风险是多样化的．为了保证评估结果的准确性和科学性，本文邀请部分湖南省新能源汽车制造企业的各部门人员、供应链风险评估专家以及高等院校供应链风险领域研究人员填写调查问卷并对指标打分．共发放问卷45份，回收有效问卷32份，有效回收率为71.1%，其中有8份来自企业工作人员．13份来自企业供应链风险评估专家，11份来自高等院校供应链风险领域研究人员．识别湖南省新能源汽车供应链所面临的计划、销售、采购、生产制造、配送、售后、外部环境等7个方面的风险，并构建评估指标体系（见表１）．

表1　新能源汽车供应链风险评估指标体系

2 风险因素权重求解

表２　基数偏好矩阵

计算不一致系数为

根据矩阵解方程组

同理可求得各二级指标对于一级指标的权重以及他们的综合权重（见表３）．由表３可以看出，各二级指标综合权重分别为0.059，0.081，0.040，0.046，0.024，0.063，0.074，0.042，0.032，0.121，0.071，0.009，0.032，0.007，0.019，0.003，0.025，0.002，0.025，0.033，0.027，0.075，0.035，0.035，0.055.

表3　评估指标权重

3 TOPSIS法综合评判

表4　专家评判矩阵

表5　评价矩阵与正负理想解的综合距离

4　结果分析及建议

4.1 结果分析

新能源汽车较传统汽车存在显著的区别，生产制造风险值较高的原因一方面在于产品质量对行业发展的影响较大，另一方面在于新能源汽车对于技术的依赖程度较高．从产品质量风险来看，虽然目前的政策红利使国内新能源汽车的产量和销量都得到大幅提升，但在质量和性能方面与高水平新能源汽车还存在较大差距，缺乏与世界一流厂商竞争的实力．从技术研发角度来看，相关关键技术在研发过程中由于受行业起步较晚、缺乏相应的理论及经验指导等客观因素影响，难以突破目前的瓶颈和关键卡口．此外，一旦出现效率更高且成本消耗更少的技术，目前应用于行业的技术就存在着较大的被替代风险．

采购风险值较高的原因主要在于供应商水平难以评估、交货时间不确定等方面．产业前期发展不规范，缺乏独立统一的供应链体系，对相关供应商的准入要求宽松，供应商的整体水平偏低，存在供应商合作意识不强、交货时间延迟等不确定现象．

政策是影响新能源汽车发展的重要因素．任何政策均具有阶段性，国家及相关部门在一项政策不符合国家及社会发展需要的时候会对该项政策及时调整．新能源汽车行业发展受政策影响主要表现为：第一，我国经济向高质量发展的转型升级需要对生态环境提出新的要求，这成为新能源汽车发展的重要依托．第二，国家当前对新能源汽车的支持与鼓励也是影响该产业发展的重要因素，国家政策的连贯执行和落实是该产业蓬勃发展的重要支撑．

4.2 建议

生产制造是新能源汽车供应链中最重要的环节；供应链风险来源广泛，包括供应商、外部环境、采购及销售等．为增强新能源汽车行业的风险应对能力，对企业及政府提出以下建议：

产品质量是新能源汽车的关键竞争力之一，对于湖南省所有的新能源汽车企业来说，需要在技术上攻坚克难，获取自主研发的核心技术，逐步在市场竞争中占据主导地位．国家和地方推出的各项政策对新能源汽车的推广依然起到了决定性作用．因此，企业应充分评估当前的政策导向和环保形式，规避相应的政策风险．

湖南省新能源汽车处于产业链初成阶段，政府需要肩负主导作用．政府应加强政策引导，大力推广新能源汽车的应用，推进部分行驶范围较为固定、日行里程不长的车辆转型，如市内公交、公务用车、出租车等．同时，应扶持重点企业，鼓励企业在技术、模式等方面进行创新，推动湖南省新能源电动车产业的健康稳步发展．

目前，湖南省新能源汽车在初期发展阶段中迎来了新的机遇和挑战，识别和评估其供应链存在的风险并提出防范措施对促进新能源汽车产业的长足发展来说势在必行．只有供应商、企业本身、消费者等参与供应链的多方主体协同合作，才能实现多方共赢．此外，新能源汽车行业正处于发展上升期，面临着大量不确定因素，本文未全面考虑各种因素对风险管理的影响，存在指标不健全的情况．因此，下一步将在这方面做出改进，并进行深入的研究．

[1] 杨洋，何紫微．基于SCOR模型的新能源汽车供应链风险识别和评估[J]．物流技术，2015，34（19）：186-191，200．

[2] 武建龙，刘家洋．新能源汽车创新生态系统演进风险及应对策略：以比亚迪新能源汽车为例[J]．科技进步与对策，2016，33（3）：72-77．

[3] 张识宇，苏雯璟．基于G1-熵值-TOPSIS的新能源汽车风险投资项目评价[J]．世界科技研究与发展，2018，40（2）：172-181．

[4] 陈伟，周文，郎益夫．集聚结构、中介性与集群创新网络抗风险能力研究：以东北新能源汽车产业集群为例[J]．管理评论，2015，27（10）：204-217．

[5] Cao Y，Bian Y，Wang R，et al．Research on the Risk Assessment of New Energy Automobile Industry Based on Entropy Weight-Cloud Model in China′s Jiangsu Province[J]．Mathematical Problems in Engineering，2021，16：1-20．

[6] 刘浩华，程杨．中国新能源汽车需求风险关键因素研究[J]．科技管理研究，2014，34（19）：7．

[7] 王昶，孙晶，左绿水，等．新能源汽车关键原材料全球供应风险评估[J]．中国科技论坛，2018（4）：83-93．

[8] 苏晓倩，庄越，代华明．新能源汽车燃爆风险与防控研究[J]．中国安全科学学报，2018，28（5）：7．

[9] Yan Q，Zhang M，Li W，et al．Risk assessment of new energy vehicle supply chain based on variable weight theory and cloud model：A case study in China[J]．Sustainability，2020，12（8）：3150-3156．

[10] Wu Y，Jia W，Li L，et al．Risk assessment of electric vehicle supply chain based on fuzzy synthetic evaluation[J]．Energy，2019，182：397-411．

[11] 杨宏宇，秦赓．基于关联模型的关键业务系统识别与风险评估[J]．北京理工大学学报，2020，40（10）：1102-1110．

[12] 陈芳，沈芮宇，杨诗琪．基于毕达哥拉斯模糊和改进TOPSIS的管制员人为风险评估[J]．安全与环境学报，2021，21（5）：2093-2100．

[13] Taylan O，Bafail A O，Abdulaal R M S，et al．Construction projects selection and risk assessment by fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methodologies[J]．Applied Soft Computing，2014，17：105-116．

[14] Deng X，Hu Y，Deng Y，et al．Supplier selection using AHP methodology extended by D numbers[J]．Expert Systems with Applications，2014，41（1）：156-167．

[15] 刘培德，滕飞．基于D-AHP的围填海对海洋资源影响评价[J]．广东海洋大学学报，2017，37（2）：1-10．

[16] 周弘扬，孔凡成，马超．基于D-AHP赋权的战时空空导弹装备保障效能灰色评估[J]．火力与指挥控制，2021，46（8）：180-185．

[17] 吴波，刘娉婷，蒙国往，等．基于D-AHP原理上软下硬地层隧道施工风险评估研究[J]．数学的实践与认识，2020，50（24）：63-74．

[18] Liu P，Zhu B，Wang P．A weighting model based on best–worst method and its application for environmental performance evaluation[J]．Applied Soft Computing，2021，103：107168．

[19] 彭道刚，卫涛，赵慧荣，等．基于D-AHP和TOPSIS的火电厂控制系统信息安全风险评估[J]．控制与决策，2019，34（11）：2445-2451．

[20] 许硕，唐作其，王鑫．基于D-AHP与TOPSIS的突发事件应急管理能力评估[J]．计算机工程，2019，45（10）：314-320．

[21] Chen L，Yu G，Song J，et al．Multi-source flexible grid disaster recovery smart plan optimization evaluation[C]//2021 Power System and Green Energy Conference（PSGEC）．New York：IEEE，2021：757-764．

[22] Tong L，Wang J，Yi J．Sustainable Supplier Selection Process Based on Multi-Criteria Decision-Making（MCDM）Method for the Manufacturing SMEs[C]//International Conference on Management Science and Engineering Management．Cham：Springer，2021：172-183．

Supply chain risk assessment of new energy vehicles in Hunan Province based on D-AHP and TOPSIS

GAO Xinxin，LEI Qian，HU Jia

（School of Business Administration，Hunan University of Finance and Economics，Changsha 410205，China）

At present，the sales volume of new energy vehicles in China is the first in the world，but its supply chain risks still exist．As such，according to the development status of new energy vehicle industry in Hunan Province and related literatures review，the supply chain risks it faces are identified and the risk assessment index system is established，then the D-AHP method is used to calculate and sort the weights of seven primary indicators and twenty-five secondary indicators．The TOPSIS method is employed to determine the comprehensive risk evaluation value in combination with the results from expert evaluation．The results show that the level of the new energy vehicle supply chain risk in Hunan Province is medium，and its main risks include production risk，procurement risk and external environmental risk．Finally，based on the evaluation results，the targeted suggestions are put forward to better prevent and control risks．

new energy vehicle supply chain；risk assessment；D-AHP；TOPSIS； Hunan Province

1007-9831（2022）10-0021-07

O29∶F426

A

10.3969/j.issn.1007-9831.2022.10.006

2022-01-28

湖南省大学生创新创业训练计划基金项目（S202111532030）——湖南省新能源汽车风险识别与评估

高昕欣（1984-），女，湖南桃源人，讲师，硕士，从事物流与供应链管理研究．E-mail：76078552@qq.com