[摘 要] 本文運用供應鏈有關原理，研習物流的專著與論文，查閱國內外有關汽車物流的文獻資料，對供應鏈管理環(huán)境下的汽車制造企業(yè)物流服務評價等問題展開研究。充分了解汽車生產型企業(yè)物流需求，針對需求，給出合理的統(tǒng)計分析及檢驗方法，得出指標體系，做到理論結合實際，為汽車制造型企業(yè)提高物流服務水平和能力進而提升企業(yè)的競爭能力提供新的研究思路。

[關鍵詞] 汽車制造 物流服務能力 指標體系

隨著經濟的持續(xù)發(fā)展和人民生活水平的日益提高，汽車消費迅速膨脹，汽車市場競爭不斷加劇。汽車物流是溝通原料供應商、生產廠商、批發(fā)商、零件商、物流公司及最終用戶滿意的一座橋梁，是集現(xiàn)代運輸、倉儲、保管、搬運、包裝、產品流通及物流信息于一體的綜合性管理，是實現(xiàn)商品從生產到消費各個流通環(huán)節(jié)的有機結合。汽車物流是對汽車制造企業(yè)進行集現(xiàn)代運輸、倉儲、保管、搬運、包裝、產品流通及物流信息于一體的綜合性物流管理，是溝通其原料供應商、生產廠商、批發(fā)商、零件商、物流中心及最終用戶的橋梁，是實現(xiàn)產品從生產到消費各個流通環(huán)節(jié)的有機結合。

汽車零部件供應物流是為了迎合汽車制造企業(yè)的需求，將零部件及相關信息從供應商運到汽車生產基地，為了高效率、低成本流動和儲存而進行的規(guī)劃、實施和控制的過程，是集現(xiàn)代運輸、儲存、分揀排序、包裝、產品流通及相關的信息流、資金流于一體的綜合性管理。對汽車制造企業(yè)而言，零部件供應物流的主要功能是采集供應商的零部件，并按照主裝廠的要求，以最小的成本準時送到主裝廠，滿足其生產。

汽車生產物流是指汽車企業(yè)在原材料和零部件進入車間后，由生產流程和工藝所決定的物流活動(即物料不斷的離開上一工序，進入下一工序的活動)。生產物流起源于原材料零部件等從生產車間的“門口”開始，進入生產線的開始端，止于成品，貫穿了生產的全過程。

汽車銷售物流是指整車從汽車生產企業(yè)到用戶或分銷商之間的物流。它與汽車企業(yè)的銷售部門配合共同完成商品車的銷售任務，是企業(yè)物流的最后一個環(huán)節(jié)。最早的汽車生產企業(yè)銷售汽車，是由銷售商直接到廠家提貨，服務很差。隨著汽車制造企業(yè)陣容的壯大，競爭逐漸激烈，汽車生產廠家的售前及售后服務意識增強，出現(xiàn)了傳統(tǒng)的汽車銷售物流模式。

回收物流，人們通常把它僅僅看作是廢料的收回，實際上這僅是回收物流的一小部分內容，其全部內容還應包括收回不能令顧客滿意的商品。汽車回收物流中的廢舊物資主要有報廢的成品、半成品、零部件，加工鋼材產生的邊角余料以及各種包裝廢棄物等。汽車回收物流是指通過一定的手段回收、加工，重新投入使用所要經過的一系列的流動過程。

根據(jù)研究目的、相關文獻數(shù)據(jù)與研究結構等方面選擇測試指標，本研究選定了43個指標，并利用SPSS軟件對預測試數(shù)據(jù)進行分析，經過描述性統(tǒng)計分析、項目分析、因素分析等步驟后，在對所得指標體系進行效度檢驗和信度檢驗，最終確定新的指標體系。由于本研究提出的汽車制造企業(yè)物流服務是一個新概念，現(xiàn)有研究中還沒有測量量表，開發(fā)一套全面、有效的測量量表是本研究要解決的關鍵問題之一。具體來講，就是首先結合文獻回顧和深度訪談結果，界定汽車制造企業(yè)物流服務質量的概念及構成維度;然后通過現(xiàn)有的文獻和相關從業(yè)者定性訪談生成測量題項，并借鑒焦點訪談結果和專家意見進行修改，從而形成量表的初始題項;接下來利用隨機抽樣法抽取少量樣本進行數(shù)據(jù)的預調研，并利用ALPHA系數(shù)分析和探索性因子分析結果對初始題項進行凈化，形成正式調研的問卷;再然后通過隨機抽樣法抽取大量樣本進行正式調研，并依據(jù)調研數(shù)據(jù)對量表的各項信度和效度進行檢驗，如有必要還需對量表進一步修改;最后生成具有較高信度與效度的測量量表。

本研究物流服務的初始測量題項主要有兩個來源:現(xiàn)有文獻和深度訪談。由于企業(yè)物流服務的研究已經比較成熟，因此本研究中4個維度的測量題項，主要是借鑒了企業(yè)物流服務的測量題項，并對原題項描述中的各物流環(huán)節(jié)進行了適當?shù)男薷?另外我們以汽車制造企業(yè)深度訪談中提取出來的題項作為補充，體現(xiàn)了汽車制造企業(yè)物流服務中特有屬性，從而使測量題項更有針對性和更加全面。如表所示:

我們使用Cronbach α系數(shù)來評價汽車制造企業(yè)物流服務測量量表的內部一致性，我們在SPSS11.0中分別對各維度的α系數(shù)和CITC系數(shù)進行計算，計算結果如下表所示。從中我們可以看出，物流服務四個維度的測量題項的α系數(shù)都明顯高于0.7，說明這四個維度的測量量表具有較強的可靠性。另外，測量供應物流的第二個題項(FL2)和測量銷售物流的第一個(SL1)、第四個題項(SL4)的CITC系數(shù)分別只有0.476、0.377和0.340，按照前文確立的量表修正標準，應該予以刪除;而刪除這三個題項以后，供應物流維度的α系數(shù)可由0.817提高到0.880，而銷售物流維度的α系數(shù)則由0.803提高到0.849和0.858，都得到了顯著的提升。因此我們決定刪除這三個題項。

在刪除FL2、SL1和SL4三個題項之后，我們對剩余的19個題項進行探索性因子分析。結果顯示，這些題項的KMO值為0.776，通過了Bartlett’s球形檢驗，這表明數(shù)據(jù)具備因子分析的良好條件。我們運用主成分分析法，以特征值1為標準來截取數(shù)據(jù)，并采用方差最大化正交旋轉(Varimax)，可以得到如下表所示的分析結果:

正交旋轉后的結果顯示銷售物流的第三項的值為0.365，明顯小于0.5，因此應予以刪除。并進行第二次分析，結果如下表所示:

分析結果顯示，共有4個因子的特征根值大于1，這4個因子的累計方差解釋比率達到76.15%。從因子負載的結果來看，這4個因子與我們預先設想的物流服務的四個維度完全吻合。而且18個題項中都負載到它們相應的因子上，所有因子負載系數(shù)在0.70以上，沒有出現(xiàn)交叉負載的情況。這初步說明了本研究對汽車制造企業(yè)物流服務維度劃分的合理性，并且不用再對題項做進一步凈化。

通過上述量表開發(fā)過程，我們得到包括18個題項的汽車制造企業(yè)物流服務的測量量表。這一量表通過了內部一致性信度、收斂效度、區(qū)別效度的檢驗，在各方面都達到了相應的標準。因此我們可以得出，此量表能夠正確而有效地測量汽車制造企業(yè)物流服務這一概念，可以用作后續(xù)研究的基礎。

汽車物流是一個發(fā)展?jié)摿薮蟮男袠I(yè)，為了科學、客觀的評價汽車制造企業(yè)的物流服務能力，本研究以系統(tǒng)性、經濟性、一致性、可操作性和通用性為原則，在大量文獻查閱和理論分析的基礎上，通過對汽車物流模式進行的分析和研究，通過項目分析、因素分析、信度分析和相關分析等方法確定了汽車制造企業(yè)物流服務能力考評體系，該體系共包括5個維度、18項指標。該考評指標體系科學、全面，實現(xiàn)了定量指標與定性指標的結合。

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