基于区块链的建筑物资供应链风险因素影响评价研究

作者:朱兴培 张公让 刘勇 雷珊珊 巩栋晨
单位:合肥工业大学管理学院
摘要:针对建筑物资(钢材、水泥、砂石和木材等)供应链存在的信息孤岛等种种弊端,通过引入区块链技术优化建筑物资供应链,并结合基于区块链的建筑物资供应链模型对可能存在的风险因素进行识别与清单梳理。同时采用熵权TOPSIS模型对风险因素进行定量化分析以确定关键风险因素。最后给出针对关键风险因素影响的评价及发展对策建议,为区块链背景下供应链的风险管理提供参考。
关键词:供应链区块链熵权TOPSIS模型风险因素
作者简介:朱兴培,男,生于1992年,安徽合肥人,硕士研究生,研究方向:工程管理、区块链技术。;*张公让,男,生于1966年,安徽五河人,副教授,研究方向:工程管理、物联网技术。
基金:合肥市政府重大课题“合肥市重点产业‘卡脖子’问题研究”(HFZDKT-201906)

建筑物资主要包括钢材、砂石、水泥和木材等,其供应链具有调运空间跨度大、运输时限要求高、上下游节点对接复杂的特征。区块链技术可提高建筑物资供应链的透明度与安全性,做到供应链信息去中心化。然而作为一项新技术,引入区块链技术需对其可能存在的风险因素进行分析识别及其影响评价研究,方可确保供应链全生命周期安全稳定。

我国对区块链的研究多侧重于理念设计与应用场景分析,风险因素影响评价研究较少涉及。对区块链背景下建筑物资供应链风险因素识别与影响评价不能完全照搬传统供应链风险识别方法,鉴于此本文通过实地走访、文献研读与专家访谈构建区块链背景下建筑物资供应链风险因素清单。同时在关键风险因素定量化研究中采用熵权TOPSIS模型。最后给出针对关键风险因素影响的评价与发展对策建议,为区块链背景下建筑物资供应链风险管理提供参考。

1 传统建筑物资供应链存在的问题

建筑业的蓬勃发展使得建筑物资的供应链备受关注。研究显示我国长期以来建筑行业项目成本60%以上都在物资供应与采购中。同时钢材、水泥、木材、油漆涂料会在物资流通过程产生一定损耗。在建筑业中施行物资供应链管理能够在材料的采购、运输等阶段中确保各方利润的最大化。

我国学者马士华对供应链管理给出较为经典的定义。从物资流通的协调视角看,建筑物资供应链是通过采购与运输,将建筑物资统一集中到项目现场进行生产施工,最终将经过竣工验收的建筑物或构筑物移交到业主手中。

如表1所示,传统建筑物资(钢材、水泥、砂石、木材等)的供应链都面临着由于建筑工程项目经常性的新设与撤销所导致临时性、复杂性等问题,这些问题主要表现在建筑物资易积压、建筑工期易延误、材料质量难把关和物资用量难统计等方面,直接影响到整个建筑物资供应链的稳定性。同时建筑材料质量在上下游节点采购、运输与施工的过程中难以把控等也将对工程质量产生严重影响。

2 基于区块链的建筑物资供应链模型

区块链(Blockchain)技术可理解为基于密码学原理由许多不同节点(参与方)所共同参与运营的分布式数据库系统。近年来,我国的区块链技术运用取得了良好的成效。伴随着对区块链技术的质疑慢慢褪去,越来越多的国内外专家学者将区块链技术应用于供应链管理,针对区块链技术应用场景的研究也逐渐被深度挖掘。早在本世纪初就已初步建立了建筑范畴下供应链的管理模型。袁飞等人介绍了区块链在各场景下的应用情况及未来展望,陈化飞等人认为区块链技术可以提高供应链总利润,增加供应链稳定性。

区块链技术可不依赖授信第三方的数据记录和链上数据溯源,在可用性与隐私保护上更有优势。建筑范畴下的物资供应链不面向某单一企业,具有一定的行业特性。基于区块链技术的建筑领域物资供应链中一个数据区块包含有数据头和数据体两部分。区块体包含一个完整的供应链交易数据以及整个hash的过程,而区块头则包括了链接上一区块的前一区块地址、经过hash算法之后得到的Merkle根、随机数以及时间戳,区块头和区块体链接到主区块链上。由此可以实现供应链交易过程去中心化及供应链交易中信息不可篡改,进而实现对整个供应链交易过程进行追溯。

建筑物资区块链的主要生成步骤如下:

步骤1:采购、运输与施工环节各参与方共同组成联盟链,确定各自权限并获得作为身份标识的密钥(公钥、私钥),选取授权节点;

步骤2:联盟链上各节点参与方共同参与建筑物资供应计划的制定,建材供应商、建材加工企业与建材运输单位分别作出任务承诺。任务承诺规定了供应链上下游双方的权力与义务,经由双方私钥签名后生成相应区块链代码。

步骤3:在智能合约执行过程中,状态信息时刻记录着建材供应商和施工单位的任务状态,任务完成后,施工方、业主方和监督方对任务完成信息进行验证,验证通过之后由授权节点将信息存储在交易数据库中,并向其他节点传播。

步骤4:智能合约每隔一段时间检查交易数据库中的数据,在满足合约条件之后,执行合约条款并将执行合约后的结果生成新的区块,并接入到已有区块链的链尾,形成完整的建筑物资供应链区块。

步骤5:区块链生成后,当有节点需要增加、删除、查询和检验信息时,需要向区块链节点网络发布请求。

表1 传统建筑供应链常见问题汇总   

表1 传统建筑供应链常见问题汇总

表2 各环节应用的区块链技术优势与风险因素   

表2 各环节应用的区块链技术优势与风险因素

在建筑范畴下物资的采购、运输与施工三个环节引入区块链技术,供应链上无论是建材供应商、建材加工企业还是建材运输单位的上下游节点均作为信息采集点来收集和传递建筑物供应链中的信息流、资金流及智能合约相关数据,最终实现包括施工方、业主方等在内各方效益最大化。模型如图1所示。

图1 基于区块链技术的建筑物资供应链简易模型

图1 基于区块链技术的建筑物资供应链简易模型

 

3 基于区块链的建筑物资供应链风险因素识别

对于物资供应链与区块链的风险因素国内外学者均开展了相对应的研究,但是相结合的研究较少。我国学者曾利用实证研究方式介绍了绿色建筑项目风险识别分析;弓宪文等对建筑地产领域风险因素进行分析研究;H.Watanabe等认为将区块链技术应用于智能合约能有效降低风险。N.Klaokliang等给出智能物联网架构方案,基于此可以对物联网上下游风险进行有效管控。

针对前文所述的区块链生成步骤与区块链简易模型,梳理采购、运输与施工三个环节的信息流、资金流与智能合约所运用的区块链技术优势和可能产生的风险因素如表2。

综合考量区块链背景下建筑领域物资供应链的特点,在采购、运输与施工环节通过文献归纳、专家访谈与实地走访梳理可能存在的风险因素基础上,构建区块链背景下建筑领域物资供应链风险清单。从初始的众多风险因素中归纳提炼出10个区块链背景下建筑物资供应链的风险因素见表3:

表3 物资供应链关键风险因素及其熵值和熵权   

表3 物资供应链关键风险因素及其熵值和熵权

4 风险因素定量化分析实例

4.1 熵权TOPSIS模型简介

基于区块链的建筑领域物资供应链中,风险因素的定量化分析很难确定一套客观有效的评判依据和标准。对多个风险因素指标进行排序时,熵权TOPSIS模型具有很明显的优势。熵权TOPSIS模型利用各指标内所含信息衡量指标的差异从而确定指标权重。再以距离为评价标准对评价对象进行正理想解距离与负理想解距离比较,并根据相对接近程度判断排序。

4.2 构建风险评价矩阵

依照风险程度将构建的区块链背景下建筑领域物资供应链的风险清单进行等级划分:高风险,取值5,概率>80%;较高风险,取值4,50%<概率≤80%;中等风险,取值3,30%<概率≤50%;较低风险,取值2,5%<概率≤30%;低风险,取值1,概率≤5%;相邻等级之间取中间值。

调查样本采集自合肥工业大学,共选取校内从事工程管理、区块链与供应链研究的专家学者十人,结合专家访谈与问卷调查构建评价专家集P={P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,P8,P9,P10},分别发放调查问卷,就区块链背景下建筑领域物资供应链的风险因素进行打分,得到评价矩阵。

 

4.3 数据处理

对各个数据的量纲进行标准化处理:

 

指标的评价权重:

 

熵值:

 

熵权:

 

由此可得到区块链背景下建筑领域物资供应链关键风险因素的熵值和熵权如表3所示。

对各指标数据归一化处理:

 

根据各指标熵权构造加权决策矩阵:

 

正负理想解:

X*={w1,w2,…,wm};X0={0,0,…,0}

分别计算评价对象与正理想解距离D或负理想解距离D-,并根据相对接近程度C进行排序:

 

TOPSIS评价计算结果如表4所示。

表4 TOPSIS评价计算结果   

表4 TOPSIS评价计算结果

与主观赋值法相比,采用熵权TOPSIS法有更大的客观性和更高的精度,所得结果也更具说服力。根据排序结果,B9对区块链技术培训不足风险、B7参与各方信息不对称导致区块链冲突风险、B1运用区块链这一新兴技术导致财务压力风险三项作为关键风险因素应引起重视。

4.4 关键风险因素影响评价分析

从排序结果看,由于调查样本采集自高校专家学者,此背景下评价权重多侧重教育培训及人才培养。故经过熵权TOPSIS模型计算,培训不足造成风险因素较高。计算结果与实际研究背景相符,侧面证明计算结果正确性。

建筑物资领域运用区块链技术是新鲜事物,其时间戳、分布式、匿名性、智能合约等不可篡改的特征可以显著增加供应链透明度。但要认识到在技术运用初期,由于上下游各环节分工不同造成信息不对称,各方都希望将新技术往更有利于自己的角度应用。如施工方更希望供应链各方信息透明以便掌握建筑物资最低价格,供应商希望通过智能合约及时回款,监管机构最看重区块链不可篡改的特性。信息的不对称风险反而会造成新的更大冲突。同理,控制财务风险是一项新技术运用成败的关键。前期建立基于区块链技术的建筑物资供应链投入成本过高,如果无法获得相应的收益,所造成的财务压力会让任何一个投入方难以承受。由此可见,由于信息不对称风险和财务风险二者在当下研究环节的紧迫性受到了极大的关注。

同时要看到受限于样本采集自高校研究单位,加之政府现阶段在建筑领域出台与区块链相关政策较少,自然对政策重视程度不够,政策风险未引起足够的重视。实际上对比建筑领域“装配式建筑推广政策”“BIM运用政策”等,新技术运用的政策导向至关重要,其影响作用有待后续研究的开展。类似团队风险、组织风险、操作风险等由于现阶段涉及较少故不属于关键风险因素。相信随着时间的推移,供应链组织及运作团队的重要性将越来越引起学界的重视。

最后,风险因素是随着研究的不断深入与环境的变迁不断变化的。考虑到本研究区块链引入建筑物资供应链初期阶段,研究的样本选取范围具有局限性,仍需后续研究不断完善。

5 结论与建议

本文结合建筑物资供应链特点对区块链背景下供应链的风险因素进行研究。运用多种方法识别出影响区块链背景下建筑物资供应链的风险因素10项并建立风险清单。同时采用熵权TOPSIS模型定量化研究关键风险因素。对区块链技术培训不足风险、参与各方信息不对称导致区块链冲突风险、运用区块链导致财务风险这三项关键风险因素的影响进行评价。为区块链背景下供应链的风险管理提供参考,也是供应链目标实现的更好保证。

根据上述对区块链背景下的建筑物资供应链分析,结合熵权TOPSIS模型影响评价结果提出以下三点发展对策建议:

(1)加强技术培训,培养专业人才。

基于区块链的建筑领域物资供应链的运行要想达到最佳效果,专业的技术人才和管理人才是关键。传统工程领域人才对区块链等新技术掌握了解不够全面。需要建立多种多样的人才培养机制,加强技术培训,推动产学研合作模式的发展。还需要加强计算编码及网络安全等前沿科技培训,使相关人员掌握区块链基本技能。

(2)建立行为准则,减少信息不对称。

区块链技术可以使采购、运输与施工各方在建筑物资供应链中准确地掌握材料价格等信息,降低企业的沟通成本同时也能够起到激励监督作用。但是当下建链多以行业协会或产业联盟为主导,建链中话语权大的一方掌握更多信息。需要在建筑领域物资供应的采购、运输与施工等多个环节建立一整套运用区块链技术的行为准则,减少信息不对称风险,化解供应链各方矛盾冲突。

(3)鼓励多方投入,缓解财务压力。

区块链技术作为一项新兴技术前期投入巨大,极易给供应链某一方带来过度的财务压力。为避免财务风险,在发展起步期需要产业链上下游多方加大研发投入,推进建筑物资供应链上下游形成产业联盟,加快推进产、学、研各方的协同投入,为区块链技术在建筑物资供应链的运作及其不断地改进提供技术支撑。

 

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Research on the Influence Evaluation of Risk Factors in the Supply Chain of Building Materials Based on Block Chain
ZHU Xingpei ZHANG Gongrang LIU Yong LEI Shanshan GONG Dongchen
(College of Management,Hefei University of Technology)
Abstract: Aiming at the information island and other disadvantages existing in the supply chain of construction materials(steel,cement,sand and wood,etc.),this paper optimizes the supply chain of construction materials by introducing block chain technology,and makes a list of possible risk factors by combining with the supply chain model of construction materials based on block chain.At the same time,uses the entropy weight TOPSIS model for quantitative analysis and identification of risk factors to determine the key risk factors.Finally,gives the evaluation of the influence of key risk factors and suggestions for development strategies,providing reference for the risk management of supply chain under the background of block chain.
Keywords: supply chain; block chain; entropy weight TOPSIS method; risk factors
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