董秉坤,鄭陳柔雨,原源,李嘉媛
基于AHP-熵值組合賦權(quán)法的卷煙零售戶信用評價模型研究
董秉坤1,鄭陳柔雨2,3*,原源4,李嘉媛5
1中國煙草實(shí)業(yè)發(fā)展中心,市場營銷部,北京市西城區(qū)廣安門外大街9號 100055;2中國科學(xué)院,東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,吉林省長春市高新北區(qū) 130102;3中國科學(xué)院大學(xué),資源與環(huán)境學(xué)院,北京市石景山區(qū)玉泉路19號(甲) 100049;4呼和浩特市煙草公司,營銷中心品牌部,呼和浩特市達(dá)爾登北路16號 010020;5長春市煙草公司,綠園區(qū)營銷部,長春市普陽街1688號長融大廈B座 130001
本文提出在構(gòu)建可量化的卷煙零售戶信用評價指標(biāo)庫的基礎(chǔ)上,研究基于AHP-熵值組合賦權(quán)法的卷煙零售戶信用評價模型。該模型采用主觀賦權(quán)法(AHP)和客觀賦權(quán)法(熵權(quán)法)相結(jié)合的組合賦權(quán)方法,以彌補(bǔ)單一賦權(quán)帶來的不足,力求將主觀隨機(jī)性控制在一定范圍內(nèi),確保主客觀賦權(quán)中的中正,實(shí)現(xiàn)卷煙零售戶信用的定性和定量評估的有效結(jié)合。最后以某市卷煙零售戶為算例實(shí)驗對象,對部分樣本商戶進(jìn)行測試,發(fā)現(xiàn)測試結(jié)果與實(shí)際情況相符,印證了本文研究的卷煙零售戶信用評價模型具有較好的有效性。
卷煙零售戶;信用評價;層次分析法;熵權(quán)法;組合賦權(quán)
卷煙零售戶作為連接煙草企業(yè)與最終消費(fèi)者的中間節(jié)點(diǎn),其信用承載著煙草制品價值的實(shí)現(xiàn),關(guān)系著卷煙市場的規(guī)范與健康[2]。卷煙零售戶信用體系建設(shè)是煙草行業(yè)落實(shí)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重點(diǎn)工作之一,對于加快形成統(tǒng)一開放、競爭有序、制度完備、治理完善的煙草市場體系具有重要作用。對煙草行業(yè)而言,客戶信用評價是信用體系建設(shè)的重要環(huán)節(jié),科學(xué)客觀的客戶信用評價直接關(guān)系著后續(xù)環(huán)節(jié)如客戶信用管理、客戶信用應(yīng)用的質(zhì)量與成效。
通過實(shí)地調(diào)研走訪和線上線下座談,當(dāng)前煙草行業(yè)內(nèi)部分商業(yè)企業(yè)已針對零售戶信用體系建設(shè)開展了一些有益的探索和嘗試,并因各企業(yè)關(guān)注角度的不同和研究方向的差異而呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。關(guān)于企業(yè)客戶信用評價在煙草學(xué)術(shù)界也已有一定的研究,例如:鄭曉平等[2]探究煙草專賣零售經(jīng)營者信用內(nèi)涵,運(yùn)用層次分析法建立判斷矩陣,確定各指標(biāo)因素的權(quán)重,并推導(dǎo)出信用評分標(biāo)準(zhǔn)和評分函數(shù);曹春玲等[3]設(shè)計零售商戶信用評價指標(biāo)體系,運(yùn)用層次分析法對卷煙零售商戶的信用進(jìn)行評價。向俐雙等[4]結(jié)合湖北煙草行業(yè)實(shí)際情況構(gòu)建信用指標(biāo)體系,并利用層次分析法對信用評分進(jìn)行實(shí)證檢驗。這些研究還存在以下不足:一是缺乏針對卷煙零售戶信用評價的系統(tǒng)性定量分析,信用評價多側(cè)重人為賦分和主觀分析,難以滿足實(shí)際工作中對客戶信用等級的科學(xué)精準(zhǔn)評價。二是缺乏統(tǒng)一、公開、實(shí)用性強(qiáng)的信用體系管理信息系統(tǒng),系統(tǒng)建設(shè)缺乏頂層設(shè)計,業(yè)務(wù)部門多系統(tǒng)并行且數(shù)據(jù)接口不一致,導(dǎo)致信用評價關(guān)聯(lián)度未體現(xiàn),“信息孤島”現(xiàn)象較突出。三是卷煙零售戶對信用評價的關(guān)注和重視程度較弱,部分卷煙零售戶對信用評價了解少、認(rèn)同難。
綜上所述,開展卷煙零售戶信用評價體系研究,建立科學(xué)衡量客戶信用等級的方式方法,具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文擬借助AHP-熵權(quán)法構(gòu)建卷煙零售戶信用評價模型,并以某市煙草公司客戶為實(shí)證案例進(jìn)行模型驗證。通過AHP-熵權(quán)法計算各個卷煙零售戶信用評價指標(biāo)的權(quán)重并得出信用得分,分析方法將主客觀權(quán)重的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行結(jié)合,具有較高的參考價值。
AHP考慮了上層指標(biāo)對下層指標(biāo)的依存和反饋,在企業(yè)決策、方案評估等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。鄧國華等[5]提出基于AHP的企業(yè)云計算投資決策模型,韓子嬌等[6]基于AHP評估電磁環(huán)網(wǎng)解環(huán)方案。由于AHP的簡潔實(shí)用,AHP對煙草系統(tǒng)的相關(guān)評價有一定指導(dǎo)意義,但AHP受決策者影響較大,會對結(jié)果造成偏頗。熵權(quán)法雖不依賴于決策者主觀態(tài)度,評價過程再現(xiàn)性較強(qiáng),但其并未考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性。為避免任何一種指標(biāo)權(quán)重結(jié)果的影響,組合賦權(quán)法是本文主要評價方法。組合賦權(quán)法由于結(jié)合主觀和客觀賦權(quán)兩者的特點(diǎn),顯示出更多的優(yōu)越性,姜春慧等[7]利用AHP-賦權(quán)法探討甜葉菊葉片遠(yuǎn)紅外干燥工藝優(yōu)化,徐敏 等[8]利用AHP和熵權(quán)組合賦權(quán)構(gòu)建海洋劃界方案線。相關(guān)評價方法的應(yīng)用研究雖然已取得許多有價值的成果,但煙草主題相關(guān)的研究成果幾乎沒有,煙草行業(yè)的特殊性決定其在評價和指標(biāo)賦權(quán)方面,既要按照供給側(cè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和市場化取向改革要求推進(jìn),又要尊重行業(yè)體制機(jī)制的特殊性,找到關(guān)鍵點(diǎn)構(gòu)建科學(xué)評價體系。煙草零售戶信用評價不僅要結(jié)合信用統(tǒng)計的客觀情況,參考事件發(fā)生頻率和涉事嚴(yán)重程度[3],對信用評價做出科學(xué)研判,還要考慮評價指標(biāo)與卷煙零售戶信用之間的相關(guān)性,以確保評價結(jié)果的科學(xué)性和有效性。因而本研究擬通過AHP-熵權(quán)得到更為準(zhǔn)確、全面的卷煙零售戶信用評價體系,助推煙草企業(yè)信用體系建設(shè)做優(yōu)做強(qiáng)。
首先基于行業(yè)當(dāng)前開展信用體系建設(shè)的實(shí)際情況和研究所取得的成果,構(gòu)建一整套卷煙零售戶信用評價指標(biāo)體系;其次,根據(jù)各項指標(biāo)具體內(nèi)容抽取相關(guān)數(shù)據(jù);然后,借助AHP法和熵權(quán)法分別求取各指標(biāo)的主、客觀權(quán)重并通過加權(quán)組合得出最后權(quán)重;最后,根據(jù)權(quán)重對實(shí)證案例進(jìn)行信用評價打分。研究思路如圖1所示。
圖1 卷煙零售戶信用評價體系量化研究思路
本文研究構(gòu)建的卷煙零售戶信用評價體系遵循以下原則:一是指標(biāo)的可量化性。由于指標(biāo)權(quán)重的測算需要進(jìn)行數(shù)學(xué)演算和公式推導(dǎo),因此每項評價指標(biāo)都應(yīng)做到可獲取可衡量;二是指標(biāo)的科學(xué)性與系統(tǒng)性。為反映當(dāng)前信用體系建設(shè)的內(nèi)在規(guī)律和現(xiàn)實(shí)狀態(tài),在指標(biāo)的選取亦或評價方法方面應(yīng)嚴(yán)格遵循科學(xué)理論與方法。此外,客戶信用評價體系是一個多維度指標(biāo)復(fù)雜系統(tǒng),構(gòu)建時需要考慮各項指標(biāo)取值存在明顯差異和各指標(biāo)之間不重疊的條件;三是客戶信用評價體系的完備性。指標(biāo)體系應(yīng)盡可能兼顧信用評價的整個流程,多角度全方位刻畫和描述評測目標(biāo)的屬性和特征。
指標(biāo)權(quán)重是根據(jù)評價指標(biāo)在指標(biāo)體系中所占的重要程度,經(jīng)量化后得到的值。常用的賦權(quán)方法有主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法。
主觀賦權(quán)法通過專家或決策者的知識經(jīng)驗或主觀意圖確定評價指標(biāo)權(quán)重,目前使用較多的是德爾菲法、層次分析法(AHP)等。主觀賦權(quán)的主要缺點(diǎn)是:結(jié)果帶有一定的主觀性和隨意性,在一些情況下主觀判斷可能會產(chǎn)生一定的偏差,缺乏科學(xué)依據(jù),不能體現(xiàn)指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)的客觀信息。客觀賦權(quán)法主要根據(jù)評價指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)變異程度來確定指標(biāo)權(quán)重,常用的方法包括TOPSIS法和熵權(quán)法等。客觀賦權(quán)的主要缺點(diǎn)是:結(jié)果依賴于足夠的樣本數(shù)據(jù)和實(shí)際的問題域,通用性和可參與性差,而且不能體現(xiàn)評判者對不同屬性指標(biāo)的重視程度,有時候確定的權(quán)重會與屬性的實(shí)際重要程度相差較大。組合賦權(quán)法利用幾種不同的賦權(quán)方法進(jìn)行線性加權(quán)組合確定指標(biāo)權(quán)重,常見的是通過主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法來進(jìn)行線性加權(quán),進(jìn)而確定指標(biāo)的組合權(quán)重,該方法不僅可以體現(xiàn)專家經(jīng)驗或決策者意見,而且可以體現(xiàn)評價指標(biāo)的客觀數(shù)據(jù)信息。
綜上所述,在對指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分配時,需重點(diǎn)考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在統(tǒng)計規(guī)律和權(quán)威值,從而避免單一賦權(quán)方法的片面性,保證評價結(jié)果同時兼顧客觀信息和主觀意見。因此,本研究擬采用AHP-熵值組合賦權(quán)法,通過將主觀權(quán)重(AHP層次分析法)和客觀權(quán)重(熵權(quán)法)加權(quán)組合的方式,實(shí)現(xiàn)最終權(quán)重的確定。
2.2.1 層次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)確定主觀權(quán)重
層次分析法(AHP)是一種解決多目標(biāo)復(fù)雜問題的定性與定量相結(jié)合的決策分析方法。該方法首先根據(jù)問題的性質(zhì)和要求達(dá)到的總目標(biāo),分割成相互聯(lián)系的有序?qū)哟?,然后再請專家分別對不同層次的各因素進(jìn)行客觀分析與判斷,給予相關(guān)定量表示(見表1),最終建立數(shù)據(jù)模型計算出每一層次的相對重要性權(quán)重ωj,并進(jìn)行一致性檢驗,以有效解決多層次多維度指標(biāo)評價問題。
表1 層次分析法賦值量表
Tab.1 Assignment scale of AHP
注:其中,a表示矩陣中第行第列數(shù)值。
2.2.2 熵值法確定客觀權(quán)重
客觀賦權(quán)法是從實(shí)際數(shù)據(jù)出發(fā),利用各指標(biāo)所反映的客觀信息來確定權(quán)重。熵值法是最為普遍使用的方法。信息論中,熵是對不確定性的一種度量。一般來說,若某個指標(biāo)的信息熵e越小,表明指標(biāo)值的變異程度越大,提供的信息量越多,在綜合評價中所能起到的作用也越大,其權(quán)重也就越大。相反,某個指標(biāo)的信息熵越大,表明指標(biāo)值的變異程度越小,提供的信息量也越少。因而可以結(jié)合各項指標(biāo)的變異程度,利用熵值攜帶的信息進(jìn)行權(quán)重計算,從而為多指標(biāo)綜合評價提供依據(jù)。具體測算過程如下:
設(shè)有m個評測客戶,n個評測指標(biāo),其中第個客戶的第個指標(biāo)的評估值為X,則原始指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣為:
(1)判定指標(biāo)方向。指標(biāo)一般分為極大型、極小型、中間型和區(qū)間型。對于極大型指標(biāo),期望取值越大越好;對于極小型指標(biāo),期望取值越小越好;對于中間型指標(biāo),期望取值為適當(dāng)?shù)闹虚g值最好;對于區(qū)間型指標(biāo),期望取值落在某一個確定的區(qū)間最好。
(2)數(shù)據(jù)正向化處理。根據(jù)不同類型的指標(biāo),按照不同的公式對數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理,本文分析的指標(biāo)類型為極大型和極小型指標(biāo),具體方法如下:
①極大型指標(biāo):
②極小型指標(biāo):
(3)無量綱化處理。由于各項指標(biāo)的量綱存在較大差異,為使各指標(biāo)具有可比性,在實(shí)證研究前需對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值矩陣。計算公式如下:
(4)依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值矩陣,計算概率矩陣
(5)計算信息熵和信息效用
對于第個指標(biāo)而言,其信息熵和信息效用的計算公式為∶
(6)計算熵權(quán)
2.2.3 組合權(quán)重
用組合權(quán)重乘以各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值后求和得到所有評測客戶信用評價最終得分,計算公式如下:
為了便于進(jìn)行綜合比較,通過區(qū)間映射的方法,在不改變數(shù)據(jù)相對差距和單調(diào)性的情況下,將利用組合賦權(quán)法所計算的得分“百分化”,使所有評測客戶得分分布于0~100分之間,計算公式如下:
本文以某地?zé)煵莨緸檠芯繉ο?,根?jù)地理位置、經(jīng)營業(yè)態(tài)、經(jīng)營規(guī)模隨機(jī)選取其銷售區(qū)域100戶卷煙零售客戶作為樣本,運(yùn)用本研究模型對該煙草公司客戶進(jìn)行信用模擬評價。為保證樣本客戶的代表性,在地理位置上,市區(qū):縣城:鄉(xiāng)鎮(zhèn)及農(nóng)村的客戶比例為5∶2∶3;在經(jīng)營業(yè)態(tài)上,食雜店和便利店:煙酒店:商場、超市、娛樂場所和其他業(yè)態(tài)的客戶比例為6∶3∶1;在經(jīng)營規(guī)模上,大、中、小不同規(guī)模的客戶比例為2∶6∶2。
基于上述研究,本文通過分析卷煙經(jīng)營業(yè)務(wù)流程、查閱大量文獻(xiàn)及實(shí)地調(diào)研等方式,將卷煙零售戶信用重點(diǎn)集中在守法經(jīng)營、規(guī)范經(jīng)營、契約履行、工作配合等方面,構(gòu)建卷煙零售戶信用評價指標(biāo)庫,如表2所示。
表2 卷煙零售戶信用評價體系指標(biāo)庫
Tab.2 Index database of credit evaluation system for cigarette retailers
結(jié)合專家打分及調(diào)查結(jié)果,采用1~9尺度對評價指標(biāo)進(jìn)行兩兩定性比較,建立指標(biāo)判斷矩陣,如表3所示。
表3 卷煙零售戶信用評價C判斷矩陣
Tab.3 Judgment Matrix of Cigarette Retailers' Credit Evaluation
同理,分別計算出各二級指標(biāo)的判斷矩陣及權(quán)重,見表4~表7。
表4 卷煙零售戶基本信用C1判斷矩陣
Tab.4 Judgment matrix C1 of the basic credit
結(jié)論:CR值小于0.10,通過一致性檢驗。
表5 卷煙零售戶營銷信用C2判斷矩陣
Tab.5 judgment matrix C2 of marketing credit
結(jié)論:CR值小于0.10,通過一致性檢驗。
表6 卷煙零售戶專賣信用C3判斷矩陣
Tab.6 Judgment matrix C3 of the monopoly credit
結(jié)論:CR值小于0.10,通過一致性檢驗。
表7 卷煙零售戶內(nèi)管信用C4判斷矩陣
Tab.7 Judgment matrix C4 of the internal management credit
結(jié)論:CR值小于0.10,通過一致性檢驗。
綜上所述,將每層指標(biāo)合成后,構(gòu)建最終卷煙零售戶信用評價指標(biāo)體系主觀權(quán)重ωj矩陣,見表8。
表8 卷煙零售戶信用評價指標(biāo)體系主觀權(quán)重
首先判斷指標(biāo)方向。經(jīng)判斷,11項指標(biāo)中,極大型指標(biāo)有3個:訂單成功比率C21、價簽使用率C22、明碼實(shí)價率C23;極小型指標(biāo)有8個:亮證經(jīng)營C11、銷售對象合法C12、違約情況C24、涉案卷煙數(shù)量C31、涉案卷煙金額C32、真煙異常流動數(shù)量C41、真煙異常流動金額C42、代訂貨C43。
根據(jù)前文所述,通過公式(1)、(2)對評測卷煙零售戶各項指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理,借助公式(3)對指標(biāo)無量綱化處理后,由公式(4)求得概率矩陣p、公式(5)求得信息熵e、公式(6)求得信息效用d,最終由公式(7)確定指標(biāo)熵權(quán),即客觀權(quán)重,見表9。
表9 卷煙零售戶信用評價指標(biāo)體系客觀權(quán)重
Tab.9 Objective weights of credit evaluation index system for cigarette retailers
表10 卷煙零售戶信用評價指標(biāo)體系權(quán)重
Tab.10 Weights of credit evaluation index system for cigarette retailers
用組合權(quán)重乘以各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值后求和得到所有評測客戶信用評價得分,見公式(9),并由公式(10)對得分結(jié)果進(jìn)行百分化處理(所有客戶信用得分強(qiáng)制分布于0~100之間),鑒于對客戶權(quán)益的保護(hù)以及對相關(guān)法律風(fēng)險的規(guī)避,本文僅展示信用評分最終結(jié)果,樣本客戶各項指標(biāo)的實(shí)際量化值均做隱蔽化處理,評分結(jié)果見附表1(http://ycxb.tobacco.org.cn/news/ video/90fc79e2-ef81-4c16-81a3-c80537d5451c.htm)。
傳統(tǒng)層次分析法(AHP)主要依靠專家打分,對于卷煙零售戶信用評價來說,其某些經(jīng)營行為對信用評價來說是很重要的,例如卷煙違法銷售行為,單純依靠專家打分會使得此類內(nèi)容勢必被賦予較高的權(quán)值,但是絕大多數(shù)零售戶都是守法經(jīng)營的,這就導(dǎo)致使用傳統(tǒng)AHP所得到的零售戶打出的分?jǐn)?shù)都很高,評價并沒有很高的區(qū)分度。而熵值法是一種絕對客觀的賦權(quán)方法,賦權(quán)主要依靠樣本數(shù)據(jù)所提供的信息量,在違法銷售這種信息量較小(違法戶很少)的指標(biāo)上,權(quán)重又會很小,這與主觀認(rèn)知邏輯相悖。所以最佳的方案就是把AHP和熵值進(jìn)行結(jié)合,利用AHP-熵值組合賦權(quán)模型對客戶信用進(jìn)行評價,這也印證了本文構(gòu)建的體系的科學(xué)性。
分析100位樣本客戶的信用得分情況可知,位于90~100分的客戶有5戶;80~90分的有5戶;70~80分的有9戶;60~70分的有13戶;50~60分的有12戶;40~50分的有22戶;30~40分的有16戶;20~30分的有6戶;10~20分的有9戶;0~10分的有3戶,整體呈正態(tài)分布(如圖2所示),這與預(yù)期和實(shí)際均相符,可見本評價體系具有很好的實(shí)用性和實(shí)踐性。
圖2 樣本客戶信用評價得分分布
本文在層次分析法和熵權(quán)法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于AHP-熵權(quán)組合賦權(quán)法的卷煙零售戶信用評價模型。通過引入層次分析法測算主觀權(quán)重,采用更加合理的數(shù)理方法來構(gòu)建權(quán)重判斷矩陣,獲得了滿意的一致性檢驗結(jié)果;通過引入熵權(quán)法測算客觀權(quán)重,利用各指標(biāo)所反映的客觀信息熵確定客觀權(quán)重。之后,綜合主觀和客觀兩種賦權(quán)方法的優(yōu)點(diǎn),計算得到組合權(quán)重,進(jìn)而開展卷煙零售戶信用評分。最后,通過算例實(shí)驗構(gòu)建了某煙草公司卷煙零售戶信用評價指標(biāo)體系,并通過AHP-熵權(quán)組合賦權(quán)法對部分樣本客戶進(jìn)行了信用評分模擬測試,測試結(jié)果表明本信用評價模型具有較強(qiáng)的可推廣性和可操作性。此外,本文研究的信用評價模型算法規(guī)范,可通過計算機(jī)軟件自動實(shí)現(xiàn),能夠應(yīng)用于大范圍大數(shù)據(jù)的評價樣本。但受限于相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性和作者的研究水平,本評測體系還存在諸多不足,有待繼續(xù)完善。
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Research on Credit Evaluation Model of Cigarette Retailers Based on AHP-Entropy Combination Weighting Method
DONG Bingkun1,ZHENG Chenrouyu2,3*,YUAN Yuan4,LI Jiayuan5
1 Marketing department, China tobacco industry development center, Beijing, 100055, China;2 Northeast Institute of geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, high tech North Zone, Changchun City, Jilin Province 130102, China;3 College of resources and environment, University of Chinese Academy of Sciences, No. 19 (a), Yuquan Road, Shijingshan District, Beijing 100049, China;4 Brand department of marketing center, Hohhot tobacco company, Hohhot, 010020, China;5 Marketing department of Lvyuan district, Changchun Tobacco Company, block B, Changrong building, 1688 Puyang Street, Changchun, 130001, China
To achieve the development goal of “credit China” and aiming at the limitations of the credit research and application of current cigarette retailers, this paper studies the cigarette retail credit evaluation model based on AHP entropy combination weighting method on the basis of constructing a quantifiable cigarette retail credit evaluation index database. The model adopts the combination of subjective weighting method (AHP) and objective weighting method (entropy weighting method) so as to address the shortcomings brought by single weighting and control the subjective randomness within a certain range, thus ensuring the neutrality of subjective and objective weighting and realizing the effective combination of qualitative and quantitative evaluation of cigarette retailers’ credit. Finally, taking a cigarette retailer in a city as an example, some sample merchants were tested, and it was found that the test results were consistent with the actual situation, indicating that the cigarette retailer credit evaluation model studied in this paper has strong effectiveness and high applicability.
cigarette retailers; credit evaluation; analytic hierarchy process; entropy weight method; combination weighting
Corresponding author. Email:zhengchenrouyu@163.com
董秉坤(1986—),管理學(xué)博士,工商管理博士后,高級工程師,高級經(jīng)濟(jì)師,主要研究方向:卷煙商品營銷,物流與供應(yīng)鏈管理,Email:dongbingkun@tobacco.gov.cn
鄭陳柔雨(1996—),博士研究生,研究方向:區(qū)域經(jīng)濟(jì)管理;Email:zhengchenrouyu@163.com
2022-01-24;
2023-05-23
董秉坤,鄭陳柔雨,原源,等. 基于AHP-熵值組合賦權(quán)法的卷煙零售戶信用評價模型研究[J]. 中國煙草學(xué)報,2023, 29(5). DONG Bingkun,ZHENGChen Rouyu,YUAN Yuan, et al. Research on Credit Evaluation Model of Cigarette Retailers Based on AHP-Entropy Combination Weighting Method[J]. Acta Tabacaria Sinica, 2023, 29(5). doi:10.16472/j.chinatobacco.2022.010