張　哲

摘要:物流對(duì)整個(gè)電子商務(wù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)起著決定性的作用,是企業(yè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素。只有建立電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系,才能夠正確判斷企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)水平,提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力。而目前我國(guó)對(duì)電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)的研究還不夠深入,還沒(méi)有形成一套完善的物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法。運(yùn)用新興的學(xué)科方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和層次分析法綜合測(cè)評(píng)方法對(duì)電子商務(wù)企業(yè)的物流績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)指標(biāo)和方法的方案設(shè)計(jì)。這對(duì)電子商務(wù)企業(yè)自身物流管理績(jī)效的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)具有較大的參考價(jià)值。

關(guān)鍵詞:物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系;層次分析法;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào):F224.0文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

Abstract: The logistics play a decisive role in e-businesses, it is an important factor to improve the market competitiveness of enterprises. It will be able to correctly determine the actual operating level and to improve the viability of enterprises by establishing a performance evaluation of e-businesses logistics systems. At present, China's logistics performance evaluation of e-businesses is not enough depth research. This article uses a new artificial neural network approach and AHP evaluation method to design e-businesses of logistics performance indicators and methods of evaluation. This is a larger reference value to e-businesses logistics management performance monitoring and evaluation.

Key words: logistics performance evaluation system; AHP; artificial neural network analysis

電子商務(wù)是隨著計(jì)算機(jī)、通信技術(shù)的迅速發(fā)展,特別是互聯(lián)網(wǎng)的普及而出現(xiàn)并迅速發(fā)展起來(lái)的一種嶄新的商務(wù)運(yùn)作方式。它包括四大流:信息流、商流、資金流和物流。前三種流都可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)。而物流是最為特殊的一種,對(duì)于大多數(shù)商品和服務(wù)來(lái)說(shuō),它仍要以物理方式傳輸。因此,物流對(duì)整個(gè)電子商務(wù)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)起著決定性的作用,是企業(yè)提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素,沒(méi)有物流的實(shí)現(xiàn),整個(gè)商務(wù)過(guò)程就等于失敗。要想使物流健康的發(fā)展,必須對(duì)電子商務(wù)企業(yè)物流的計(jì)劃、顧客服務(wù)、運(yùn)輸、存貨等物流活動(dòng)進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)與分析。所以只有建立電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系,才能夠正確判斷企業(yè)的實(shí)際經(jīng)營(yíng)水平,提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力,進(jìn)而增加企業(yè)的整體效益。

物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是由物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)和物流績(jī)效評(píng)價(jià)方法組成的有機(jī)整體。(1)物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)是指對(duì)企業(yè)物流的那些方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。物流績(jī)效評(píng)價(jià)關(guān)心的是評(píng)價(jià)對(duì)象與評(píng)價(jià)目標(biāo)相關(guān)的方面,即影響企業(yè)物流績(jī)效水平的有關(guān)因素,這些關(guān)鍵因素具體表現(xiàn)在評(píng)價(jià)指標(biāo)上。(2)物流績(jī)效評(píng)價(jià)方法是企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)的具體手段。有了評(píng)價(jià)指標(biāo)還需要采用一定的評(píng)價(jià)方法來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重、處理指標(biāo)原始數(shù)據(jù)、綜合合成指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果等。沒(méi)有科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)方法,評(píng)價(jià)指標(biāo)就是孤立的評(píng)價(jià)要素,失去其本身存在的意義。

1物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的組成

目前國(guó)內(nèi)外研究物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的文獻(xiàn)有很多,提出的觀點(diǎn)也各不相同,各有側(cè)重點(diǎn),再加上評(píng)價(jià)對(duì)象的不同,指標(biāo)體系的選取更是靈活多樣。對(duì)于電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)又有其自身的特點(diǎn)。電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成如圖1所示。

2物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方法設(shè)計(jì)

2.1評(píng)價(jià)方法的選用

物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系的測(cè)評(píng)方法是保證評(píng)價(jià)體系合理性的關(guān)鍵之一。但是,相對(duì)于物流績(jī)效指標(biāo)的研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者專家對(duì)物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系測(cè)評(píng)方法的研究較少。目前,主要的測(cè)評(píng)方法有以下幾種:(1)模糊綜合評(píng)判法;(2)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA);(3)層次分析法。但這些方法在評(píng)價(jià)電子商務(wù)企業(yè)的物流績(jī)效時(shí)都存在缺陷,本文認(rèn)為采用層次分析法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平價(jià)法相集成的綜合方法比較適合此類企業(yè)的物流績(jī)效評(píng)價(jià)。因?yàn)閷?duì)于評(píng)價(jià)問(wèn)題來(lái)說(shuō),常有許多定性因素穿插交融在復(fù)雜的評(píng)價(jià)問(wèn)題之中,要求人們憑借經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)和智慧參與判斷決策。層次分析法設(shè)法通過(guò)一定模式使決策思維過(guò)程規(guī)范化,使之適用于定性與定量因素相結(jié)合特別是定性因素起主導(dǎo)作用的評(píng)價(jià)問(wèn)題。然而如何在人的參與過(guò)程中,盡量減少主觀上的隨意性、思維上的不確定性、認(rèn)識(shí)上的模糊性等不利的主觀因素影響,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可有效地彌補(bǔ)解決上述問(wèn)題。

2.2綜合評(píng)價(jià)方法運(yùn)用步驟

(1)根據(jù)上述建立的電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)分別運(yùn)用層次分析法、專家調(diào)查法和BP網(wǎng)絡(luò)得出合理的權(quán)重。

(2)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)物流狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的確定。根據(jù)電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)實(shí)際需要,結(jié)合電子商務(wù)企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),從調(diào)查的電子商務(wù)企業(yè)中選擇典型企業(yè)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)的訓(xùn)練樣本,對(duì)多個(gè)典型企業(yè)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化和規(guī)范化處理,得出企業(yè)的17個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的測(cè)量值。

2)BP網(wǎng)絡(luò)的調(diào)練。在各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,誤差反向傳播前饋網(wǎng)絡(luò)(BP)是應(yīng)用最廣泛的代表性網(wǎng)絡(luò),企業(yè)物流績(jī)效的評(píng)價(jià)主要采用這種方法。該網(wǎng)絡(luò)含有一個(gè)或多個(gè)隱含層,采用誤差反向傳播算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差,通過(guò)對(duì)若干樣本的自學(xué)習(xí),建立網(wǎng)絡(luò)輸入變量與輸出變量之間的全局非線性映射關(guān)系。

這里采用一個(gè)二層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)具有17個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)和1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)。如圖2所示。

以Sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元傳遞函數(shù),將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以學(xué)習(xí)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)與目標(biāo)值之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過(guò)不斷地迭代計(jì)算,直至模型實(shí)際輸出與期望輸出之間的殘差平方和滿足預(yù)先設(shè)定的要求。

3)網(wǎng)絡(luò)有效性驗(yàn)證與調(diào)整。針對(duì)學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò),打亂訓(xùn)練樣本次序,并重新將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò),檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)輸出與目標(biāo)值的差距,判斷網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的有效性。如果網(wǎng)絡(luò)輸出與期望的目標(biāo)值一致或滿足預(yù)定要求,則訓(xùn)練結(jié)束,否則需要調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置,重復(fù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與調(diào)整。

4)固化網(wǎng)絡(luò)模型并輸入企業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)以產(chǎn)生企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)的指數(shù)。將公司實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中,得到企業(yè)對(duì)應(yīng)的物流績(jī)效評(píng)價(jià)指數(shù)。再根據(jù)預(yù)先規(guī)定的不同等級(jí)對(duì)應(yīng)的取值范圍得出公司物流績(jī)效的等級(jí)評(píng)價(jià)。

在應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行測(cè)評(píng)時(shí)需要注意:網(wǎng)絡(luò)算法的精度取決于訓(xùn)練樣本,而訓(xùn)練樣本的選取又依賴于歷史數(shù)據(jù)。由于企業(yè)、行業(yè)的規(guī)模、資產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)方向的變化,往往會(huì)造成可比性數(shù)據(jù)收集困難。同時(shí),該網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng),收斂速度較慢,網(wǎng)絡(luò)隱含層數(shù)目、隱含層節(jié)點(diǎn)神經(jīng)元的數(shù)目等參數(shù),都需要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)調(diào)試才能確定。

3結(jié)束語(yǔ)

電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)體系設(shè)計(jì)的目的是為了通過(guò)績(jī)效評(píng)價(jià)找到電子商務(wù)企業(yè)物流運(yùn)作的薄弱環(huán)節(jié),通過(guò)持續(xù)改進(jìn)進(jìn)而更好地實(shí)現(xiàn)物流目標(biāo)。由于物流活動(dòng)具有多方性,過(guò)程復(fù)雜性(采購(gòu)、運(yùn)輸、存儲(chǔ)、保管及供應(yīng)等)和形成多樣性等特點(diǎn),長(zhǎng)期以來(lái),物流績(jī)效的衡量缺乏行之有效的標(biāo)準(zhǔn),對(duì)于電子商務(wù)環(huán)境下的物流績(jī)效測(cè)評(píng)研究更是缺乏。本文通過(guò)建立電子商務(wù)企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,創(chuàng)新性地采用層次分析法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法綜合運(yùn)用對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)評(píng),對(duì)不斷完善和提高電子商務(wù)企業(yè)物流管理水平,使其成為企業(yè)的“第三利潤(rùn)源泉”具有重要意義。

參考文獻(xiàn):

[1] 杜勝利. 企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)[M]. 北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,1999.

[2] 王孟鈞. 國(guó)有企業(yè)管理績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及方法探討[J]. 湘潭大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào),2001(8):36.

[3] 李曉峰. 基于AHP的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立[J]. 四川大學(xué)學(xué)報(bào),2003,35(1):101.

[4] 趙林度. 電子商務(wù)物流管理[M]. 北京:科學(xué)出版社,2006.