技术与方法 ｄｏｉ：ｌＯ．３９６９￣．ｉｓｓｎ．１００５－１５２Ｘ．２０１４．０２．０５４ 物流技术２０１４年第３３卷第２期（总第３０５期） 基于系统动力学的供应链牛鞭效应仿真研究 张争艳，周志强，董（邢台职业技术学院，河北【摘敏 ０５４０３５） 邢台要】从供应链各主体的库存能力和实时订货量人手，借助系统动力学理论，对订货提前期进行了初步探究，进一步阐述 了牛鞭效应的产生原因，并对它们之间的相互关系进行了研究。为了降低牛鞭效应，采用了缩短提前期的手段，并应用Ａｎｙｌｏ￣ｃ 仿真软件验证了该方法的有效性。 【关键词】系统动力学；牛鞭效应；供应链；提前期；仿真 ［中图分类号】Ｆ２７４；Ｆ２２４；Ｎ９４５．１３ ［文献标识码】Ａ 【文章编号】１００５—１５２ｘ（２０ｌ４）０２—０１６４—０４ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｓｉｍ￣ａｆｉｏｎ ｏｆ Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｂｕｌｌｗｈｉｐ Ｅｆｆｅｃｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｙｎａｍｉｃｓ Ｚｈａｎｇ Ｚｈｅｎｇｙａｎ，Ｚｈｏｕ Ｚｈｉｑｉａｎｇ，Ｄａｎｇ Ｍｉｎ ｆＸｉｎｇｉａｉ Ｖｏｃａｔｉｏｎａｌ＆Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉｎｇｔａｉ ０５４０３５，Ｃｈｉｎ￣ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｓｔａｒｔｉｎｇ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｃａｐａｃｉｔｙ ａｎｄ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ｏｒｄｅｒｉｎｇ ｖｏｌｕｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉｏｕｓ ａｇｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈｍｎ ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍ ｄｙｎａｍｉｃｓ，ｗｅ ｓｔｕｄｉｅｄ ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｉｌｙ ｔｈｅ ｏｒｄｅｒｉｎｇ ｌｅａｄ ｔｉｍｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ，ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｘｐｌａｉｎｅｄ ｔｈｅ ｃａｕｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ ａｎｄ ｅｘｐｌｏｒｅｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｔｗｏ．Ａｔ ｔｈｅ ｅｎｄ，ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｓ ｔｏ ｒｅｄｎｅｅ ｔｈｅ ｌｅａｄ ｔｉｍｅ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｌｌｅｖｉａｔｅ ｔｈｅ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ ａｎｄ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｙｓｔｅｍ ｄｙｎａｍｉｃｓ；ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ；ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ；ｌｅａｄ ｔｉｍｅ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ （如图１所示）。 １ 引言 近２０年来，随着国际经济一体化的不断发展以及生产技 术的不断提高，在市场竞争中，那些具备所谓科技含量高、产 品质量好等优点的企业优势地位正在一点点被蚕食。为了在 市场竞争中占据主动，现代企业需要不断提高客户服务水平 及企业形象等综合服务质量，与此同时，还要尽量降低产品成 图１供应链网状图 本并提供便利的产品供给。在生产环节中，现代企业对产品质 量和成本已经不再像以前那么重视了，生产领域在市场竞争 中已经居于了次要地位，人们把更多的目光转向了流通领域。 在企业供应链中，从终端客户那里形成需求信息，然后其 沿着供应链逐级传递给零售商、分销商、生产商，但在传递过 程中信息会被逐级放大，产生严重歪曲，最终导致下一级向上 一在这种商业竞争模式下，原来比较分散的传统供求关系濒临 瓦解，而相对整体的新型供应链协作关系逐步建立，并伴随着 现代信息技术的发展而突飞猛进。 级发出的订单需求大于下一级实际所需的订单量，如零售 商向分销商发出的订单需求大于终端客户的实际订单量，以 此类推，上一级订单需求的变动幅度要远大于下一级订单需 求的变动幅度，这就是企业中常说的牛鞭效应。牛鞭效应产生 ２供应链牛鞭效应 在不同领域，供应链有着不同形式的定义。本文中所指的 供应链，主要包括生产商、分销商、零售商以及终端客户，他们 通过上、下游成员的关系相互关联组成链状结构或网状结构 的原因主要有以下几种： （１）供应链成员的个人行为。供应链中的各级成员为了最 大限度地获取个人利益，时常会把一些关键信息夸大甚至隐 瞒，最终导致信息严重歪曲。零售商这种信息误导行为，导致 供应商不能够获取市场上准确的需求信息。然而供应商也有 【收稿日期］２０１３－０７—０８ ［基金项剐河北省自然科学基金资助项目（Ａ２０１２２０９０３０） ［作者简介］张争艳（１９７９一），女，湖北当阳人，硕士研究生，邢台职业技术学院经济管理系讲师，研究方向：市场营销和物流管理；周志强 （１９７４一），男，河北邢台人，硕士研究生，邢台职业技术学院经济管理系副教授，研究方向：市场营销和物流管理；董敏（１９８１～）， 女，河北邢台人，硕士研究生，邢台职业技术学院经济管理系讲师，研究方向：营销管理。 一１６ 张争艳，等：基于系统动力学的供应链牛鞭效应仿真研究 自己的理性思维，对于零售商提供的需求信息不会没有原则 地相信。为了维护自身的利益，供应商也会采取一定的措施， 例如增加自己的库存量或者向自己的供应商进一步夸大需求 量。如此一来，供应链的运作能力和竞争力会受到“内耗”的严 重影响。 技术与方法 （３）强调模型结构的正确性而不是参数的精度。 ３．２仿真模型的初步建立 订货提前期的存在是产生牛鞭效应的一个主要原因，它 导致供应链上的各个成员不能够对市场需求的波动做出一致 的响应，而且提前期越长，终端客户的需求量与最终订货量的 变动也就越明显，企业管理者往往会通过加大库存来应对这 种不确定局面。由于供应链中各个企业在订货等程序中提前 （２）封闭式需求预测。在企业供应链中，上游的生产者会 对下游提供的需求信息进行评估，然后对产品的生产和供应 进行具体安排。这种通过逐级传递获得的需求信息水分较大， 具有封闭特征，这是产生牛鞭效应的主要原因。 （３）“时滞”导致的订货提前期的延长。供应链中各级成员 之间在订货和收货的时间问题上会存在一定的“时滞”，从而 导致订货信息不能够及时地进行修正。而企业并不能够预料 由于“时滞”而产生的产品需求量，从而导致安全库存要高于 实际所需。为此，在订货时，企业会刻意地延长提前期，然而提 前期延长会产生一些负面的影响，微小的需求变化都会引起 库存量较大幅度的波动。 （４）特殊的促销方式。市场运作时，价格折扣和数量折扣 是分销商和生产商惯用的特殊促销方式。这种方式的使用，导 致消费者的实际消费模式无法通过其购买模式得到准确的反 映，从而使购买量的波动远远大于消费数量波动的幅度，导致 牛鞭效应。 （５）信息的透明度。供应链中各个成员之问的信息缺乏透 明度，各成员之间缺乏沟通与协调，从而导致终端客户的需求 信息不能够及时地反映在供应链中，有时候甚至会产生信息 的扭曲，因而造成对顾客需求响应的滞后。 通过以上分析可知，牛鞭效应的产生很大程度上归咎于 供应链中各个成员之间缺乏信任、沟通与协调，没有密切的合 作关系。牛鞭效应也再一次对供应链管理机制敲响了警钟，供 应链中还有许多待解决的问题，还需要进一步优化。 由于牛鞭效应而导致供应链产生的常见问题有： （１）导致供应链中各级企业库存囤积，增加库存成本。 （２）顾客需求不能及时满足，使需求保证率降低。 ３基于系统动力学的牛鞭效应仿真 ３．１ 系统动力学的基本概念 系统动力学（Ｓｙｓｔｅｍ Ｄｙｎａｍｉｃｓ），简称ｓＤ，它创立于２０世 纪５０年代的美国麻省理工学院，它借助于计算机的高强仿真 技术，基于系统反馈控制理论来进行定性定量分析，是一种探 究系统动态发展变化的系统科学。它借助于计算机实施仿真 模拟，通过系统思考的方法来进一步探究系统的内部结构，为 决策的成功落实提供理论依据。在解决复杂的动态性问题方 面，系统动力学有着其独到的优势和突出的特点。 系统动力学既是一种探究人类动态信息反馈系统的先进 系统科学，更是一门识别并解决问题的综合学科。它在识别、 解决问题时遵循以下基本原理： （１）行为取决于系统的内部构成； （２）系统连续性与相对稳定性； 期的存在，导致需求信息沿着供应链自下而上逐级被放大，随 之而来的库存变动也越来越明显，即牛鞭效应形成。本文将使 用Ａｎｙｌｏｇｉｃ仿真软件，建立仿真模型，对提前期造成的牛鞭效 应的影响进行研究。 订货提前期中涉及到的仿真模型设计，主要由两部分构 成，分别通过不同的方法建模： （１）针对目标消费人群，通常采用系统动力学的方法进行 建模。在这种模型中，广告效果及其口碑促使潜在消费者逐步 转变为真正消费者，从而形成了对产品的个人需求。 （２）采用主体建模的方法对供应链进行仿真研究。零售 商、分销商、生产商分别为一个单独主体，通过改变主体属性 的方法来实现模型的运行。 仿真概念模型如图２所示。 ／， 、 订单 订单 潜在消费者 需求 广告口产＝＝ ＝］Ｌ ［ 二］ ．消费者 品皋 生 命周期 Ｉ． 一 供给 ｔ—厂ｒ—Ｔ 送 配谨 ／ 图２模型抽象图 （１）目标消费人群模块。以目标消费人群为对象，借助于 系统动力学的手段对其进行仿真建模。如图３所示，建模所需 元素包括：①“存量”：潜在消费者（Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ Ｕｓｅｒｓ）、消费者 （Ｄｅｍａｎｄ）、用户（Ｕｓｅｒｓ）；②“辅助变量”：广告影响能力 （Ａｄｏｐｔｉｏｎ Ｒａｔｅ）、商品损坏率（Ｄｉｓｃａｒｄ Ｒａｔｅ）、供给（Ｓｕｐｐｌｙ）；③ “参数”：广告的效果（Ａｄ Ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ）、接触频率（Ｃｏｎｔａｃｔ Ｒａｔｅ）等。 萼！ 兰譬 。 笺＝ 垂了 图３目标消费人群模块 仿真建模过程中，系统默认的目标消费人群总量为 １００ ０００，在进行仿真前，任何人对于商品都没有相关了解，即 他们对信息的掌握可以忽略不计。仿真开始后，潜在客户会受 到商品广告的大肆渲染以及口碑方面的影响，但广告渲染的 一１６ 技术与方法 影响力远不及周围人群的口碑影响力。因此在建模时设置其 比例为１：１０，据此可推算出商品的理论采纳率。这一建模过程 中为潜在客户模拟的场景十分接近现实生活，然后通过 Ａｎｙｌｏｇｉｃ软件进行内部运转操作。如果其中某一潜在客户的理 物流技术２０１４年第３３卷第２期（总第３０５期） 。 ＳｕｐｐＩｙｃｈａｉｎａｎｄ ＰｒｏｄｕｃｔＤｉｆｕｓｉｏｎ： 》ｐ Ｍａｉｎ 》岱煳 ｏ生产麟 ０霉誊降 Ｄｅｍａｎｄ 论采纳率达到预定分数，他打算买下此商品，即该客户产生了 需求。这一需求信息会马上通过图３中的传递路线（图中黑 囝Ｏｒｄｅｒ ０ Ｓｈｉｐｍｅｎｔ 》ｌ０镳Ｍ ｊ 线）传达至供应链模版中的零售商，然后经供应链进一步运 转，再把商品移交给供应控件（Ｓｕｐｐｌｙ）。在商品到达客户手中 时，对其开始正常使用。在该建模过程中设置商品的使用周期 为两个月，当商品到期时，则将信息传递至商品损坏率控件 （Ｄｉｓｃａｒｄ Ｒａｔｅ），而这些客户就再次恢复至潜在客户，并再次重 图５活动对象 导致牛鞭效应的主要时间因素。开始所设置的订货提前期满 足ｕｎｉｆｏｒｍ（５，１０）＊ｄａｙ（）的平均分布。本文进行仿真模拟的意图 是为了探究供应链中各级企业成员主体的订货量及其库存能 力，进而对牛鞭效应进行动态化观察，并搜集库存能力及实时 订货量的相关信息。该仿真模拟设置的期限为两年。 复以上步骤直至模拟终止。可以针对不同场景，对以上数据进 行相应地修改，增强了模块的灵活性。 （２）建立供应链模块。供应链模块的建立不同于目标人群 建模，它通常采取主体建模的手段。如图４所示，该模块主要 由零售商（ｒｅｔａｉｌｅｒ）、分销商（ｗｈｏｌｅｓａｌｅｒ）和生产商（ｆａｃｔｏｒｙ）￣．个 主体构成，通过Ａｎｙｌｏｇｉｃ仿真软件的企业库进行建模。该供应 链以客户需求为起点，以订单为导向，通过订单来拉动整个供 应链的运转。生产商、分销商与零售商则依次满足下级的需 求。在供应链中，各级的主体采用库存控制策略（Ｔ，Ｓ，Ｓ），每个 主体都围绕一个活动对象进行仿真建模。而在活动对象的内 部，往往借助于参数、变量及属性等对其建模。 ３．３仿真模型的结果 由图６不难看出，该零售商的库存紧张，变动幅度较低 （２ ４７０—４ ０５０），没有出现低于安全库存Ｓ的现象。两次最高库 存的时间间隔小，这表明零售商频繁采购商品。分销商（如图 ４ ３ ㈣ ７）的库存能力介于零售商和生产商之间，变动幅度适中（７００— ４ ０００），但其波动周期相对较长，这表明分销商采购不太频繁， 但每次的采购规模较大，并且会时常出现库存能力低于安全 库存的现象。生产商（如图８）的商品库存变动幅度最大（２０— ４ ９００），而且呈现出锯齿形的变化特征，前后两次库存补给时 间间隔较大，每次的补给量较大，也呈现出锯齿形的变化。由 此可判断，如果订货时间增加到一定程度，生产商迟早会出现 断货现象。 零售商起治时国 批发商 生产商 煞 Ａｇｅｎｔ的供鹰链髓型 Ｏｆ Ｄａ供ｙ 霪应控 ｌ链件模来块表示以 为，对ｄ 纛 该事周件期的运描转述的如事下件：往零往售通商过在 早ｂｅ上ｇ ｉｎ ｎ８ ｉｎ点ｇ目２ ５０ 删㈣黜ｊｌｉＩ喇｝ｌ 洲滞馕ｌ 驯辩删瓣 酬ｌ黼删嗍嬲潞雠嘲馘豫啪 删黼８｝雠ｌＩ麒ｌｉ喇罐雕 删瓣删嘲 ㈣删 蛐洲８喇 ８戳㈣蹦喇糟融瑚 删驰龇艇ｌ 时检查客户的订单量及库存，如果订单的库存低于ｓ，则向上 级分销商下订单；分销商接到订单后，检查自己的库存，如果 库存可以满足该订单需求，则向该零售商配送相应的商品，否 ２（ｘｘ】 １ ５ｏｏ ５４０ ５６ ０５８０ ６００ ６２Ｏ ６４Ｏ ６６０ ６８Ｏ ７【ｘ】７２Ｏ 库存 需求则，就向自己的上游生产商下订单；生产商接收到新订单后， 首先判断其是否有效，若有效，则检查产品库存能否满足订单 需求，如果不能满足，则立即安排生产模块进行商品生产。如 果有足够的库存，则只需向分销商配送相应商品，但会存在一 定的提前期。当天的所有信息只有在全部命令都执行后才能 逐步更新。 图６零售商库存波动情况 ＿ 其中各个主体具体建模方法如下： 第一步：创建新的活动对象，命名为Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ ａｎｄ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ，主动对象类包括批发商、生产商、零售商，同 时创建Ｄｅｍａｎｄ、Ｏｒｄｅｒ和Ｓｈｉｐｍｅｎｔ类，如图５所示。 订货提前期主要包括信息提前期、决策时间、生产时问及 输送时间，它是指下级企业成员自向上级企业成员发出订单 需求信息后至其收到所需商品所历经的时间。订货提前期是 蛳 张争艳，等：基于系统动力学的供应链牛鞭效应仿真研究 技术与方法 表２方案二和方案三的主体平均值和方差 １ ０ ０ ０ ３．４准确解读牛鞭效应 根据供应链中订货提前期为ｕｎｉｆｏｒｍ（５，１０）＊ｄａｙ（）的各个企 业成员主体的库存能力及实时订货量，从数量值、变动幅度以 及周期的规律性等多个角度对其加以分析，可以看出各个量 方案二 平均值（件） 方差 零售商 １ ５８２ １４．２５３ 分销商 ２ ０５４ ２２．３５４ 生产商 ２ ９４１ ３１．２１７ 方案三 零售商 分销商 生产商 值沿着供应链均呈现出明显放大的趋势。仿真模型对供应链 中各主体的平均值及方差进行了初步统计（见表１），再一次证 明了牛鞭效应的存在。 表１主体品均值、方差 方案一 平均值（件） 方差 ｆ ｌ １ 零售商 １ ６４０ １４．２ ５３ １ ｌ １分销商 ２ ４５１ ２２．３５４ Ｉ ｌ １生产商 ３ ６７９ ３１．２１７ 平均值（件） 方差 ２ ９３９ ２７．２５５ Ｊ ３ ４４７ ９０．１１３ ４ ２５０ ２６７．３６７ 由上可以看出，各方案订货提前期关系：方案二＜方案一 ＜方案三，各方案牛鞭效应强度顺序：方案二＜方案一＜方案 二０ 由此可以得出，不仅牛鞭效应的形成与订货提前期有关， 以上情况假设为方案一。现在，在保证所有设置不变的情 而且其强度也与订货提前期的长短有着密切的联系：订货提 前期越长，牛鞭效应越明显。因此，缩短订货提前期是供应链 中各企业成员主体降低牛鞭效应的有效手段。 ［参考文献】 况下，进行方案二和方案三的模拟。在方案二中，把订货周期 降低到原来的一半ｕｎｉｆｏｒｍ（２．５，５）＊ｄａｙ（１，而方案三，把订货周 期增加到原来的二倍ｕｎｉｆｏｒｍ（１Ｏ，２０）＊ｄａｙｆ ｏ方案二与方案一 相比，仿真过程中各主体的库存能力变化较小，只是变动幅度 有所降低。而方案三相对于方案一的变化就较为明显，首先， 零售商的断货率竟然达到了６０％，而且库存变动幅度也明显 变大，呈现出锯齿形的不规则变化，订货周期变化性较大。处 于上游的分销商和生产商也都出现了不同程度的断货或不稳 定的现象，变动幅度也相应扩大。由于其库存能力的最大值为 ［１］马新安，张列平，田澎．供应链中的信息共享激励：动态模型【Ｊ】．中国管 理科学，２００１，（１）：１９—２４． ［２］马新安，张列平，田澎．供应链中的时滞叨．系统工程理论与实践， ２００２，５２：９７—１０２． ［３］邵晓峰，季建华，黄培清．供应链中的牛鞭效应分析［Ｊ】．东华大学学报 （自然科学版）’２００１，４７（４）：１２０—１２４． ［４】杨家其，胡顺芳．供应链中牛鞭效应的形成机理与控制方法研究【Ｊ】． 武汉理工大学学报（社会科学版），２００６，１９（６）：４—１０． ４ ０００，但订单量却远远超过这一数值并达到了６ ０００，最终导 致生产商未能如期完成订单任务，客户大量流失。 各主体平均值和方差见表２。 （上接第 ３７页１ ０ ０ ０８１ ３ ０ ５１０ ０ ０ ４０８ Ｒ ＝ ０ ０１６２ ７ ０ ４２５ ３ ０ ４２１ ０ ０１３６ ２ ０ ４８１ ４ ０ ３８２ Ｖ ＝８０（良好），Ｖ ＝１００（优秀），计算可得综合评价值Ｓ＝Ｂ・ ＶＴ＝７９．７９８，其综合评价值处于评语集Ｖ ∈［７０，７９１的取值范围 【０ ０ ５５８ ４ ０ ２１０ ７ ０１９６ ７ ０ ０３４ ２｛ Ｒ ＝０ ０ １００ ６ ０ ５９２ ９ ０ ２４５１ ０ ０６４１Ｉ Ｊ０ ０ ０ ２７５４ ０ ６３３ ５ ０ ０９１ ２Ｉ 且接近上限，由此可以看出，该冷链物流企业电子商务营销的 绩效状况处于一般较好的状态。 ４．５模糊综合评价 一５结束语 随着经济的快速发展，物流行业对促进我国产业结构调 整、实现产业升级具有举足轻重的作用，为了对冷链物流企业 级综合评价： ・Ｒ，＝（０．０３１ ５，０．０９４ ６，０．１７５ ７，０．２３４ ３，０．４６３ ９） Ｂ ＝ＷＢ，＝ｗ１・Ｒ，＝（０，０．１１６ ４，０．１８０ ８，０ ３９５ １，０．３０７ ７） Ｂ ＝Ｗ，・Ｒ，＝（０，０，０．１２３ ９，０ ４７４ ９，０．４Ｏ１ ２） Ｂ４＝ｗ ・Ｒ４＝（Ｏ，０ ２６４ ２，Ｏ．３２８ ７，０ ３３９ ０，０．０５８ ２） 电子商务营销的绩效进行分析和评价，本文在分析冷链物流 企业电子商务营销内涵的基础上，结合三角模糊数和层次分 析法提出了基于模糊层次分析法的冷链物流企业电子商务营 由上面可以看出，Ｂ （ｉ＝ｌ，２，３，４）已经被归一化处理。 二级综合评价： ｌ０．Ｏ３１ ５ ０．０９４ ６ ０ １７５ ７ ０．２３４ ３ ０．４６３ ９ｌ ０ ｌ一 ０ １销绩效评价模型，该方法符合人的认识模糊性，能够有效降低 个人主观片面性，提高评价指标权重的可信度，适于解决复杂 ０１１６ ４ ０．１８Ｏ ８ Ｏ ３９５１ ０ ３０７ ７ｌ ０ ０．１２３ ９ ０ ４７４ ９ ０ ４０１ ２１ 多准则决策问题。 【参考文献】 ｆ１１闫涛蔚，郝渊晓，粱文玲．电子商务营销［Ｍ］．北京：人民邮电出版社， ２００３． ０ ｌ０．２６４ ２ ０．３２８ ７ ０．３３９ ０ ０．０５８１ｌ ２３４３ ０ ４６３ Ｏ．０３１ ５ ００９４ ６ ０．１７５ ７ ０．０ ３９５１ ０．３０７ ７ｉ ０．１１６ ４ ０１８０ ８ ０．Ｏ Ｏ ４７４９ ０．Ｏ１２３９ ０．４０１２ｊ ０ ＝３２８ ７ ０．３３９ ０ ０ ０５８２ｌ ０．２６４ ２ ０．［２１冯英健，网络营销基础与实践［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２００２． ｆ３］庄新田，黄小原，王晶．传统产业实施电子商务营销的思考［Ｊ］．管理世 界，２００３，（８）：１２７—１３５． （０．００８ ９，０．１４９ ７，０．２２８ ８，０．３４０ ８，０．２７１ ８） ４．６结果的单值化处理 若对评语集Ｖ中各因素赋予具体数值，按照惯例采取百 ｆ４］晏妮娜，黄小原．电子商务营销绩效的模糊综合评价［ＪＪ．东北大学学 报（自然科学版），２００４，２５（９）：９１４—９１７． 『５］夏淑华．我国电子商务目前存在的问题及对策［ＪＪ．中国科技信信息， 分制形式，设Ｖｌ＝４０（非常差），Ｖ ＝６０（比较差），Ｖ３：７０（中等）， ２００６，１２（６）：６５—６９． 一１６７－
