張雄林，張彩云，胡欣月

（三峽大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 宜昌 443002）

1 簡介

近幾年，評估物流公司的服務(wù)績效在供應(yīng)鏈管理中變得越來越重要?？蛻舴?wù)已經(jīng)成為客戶選擇物流公司的重要依據(jù)，同時也成為第三方物流公司競爭的焦點[1]。

首先，隨著市場的發(fā)展，物流公司之間的差異正在減小，其物流活動幾乎都具有相似的業(yè)務(wù)功能，客戶對第三方物流公司的選擇不再僅僅依賴于業(yè)務(wù)功能。其次，由于電子商務(wù)的推廣，直接在網(wǎng)上進行下單的快捷便利，導(dǎo)致第三方物流公司在進行競爭時的優(yōu)勢開始減弱。因此，第三方物流公司服務(wù)績效的競爭作用開始凸顯出來。如何達到客戶理想的服務(wù)績效？以往的文獻都采取了客戶評估服務(wù)的模式，來提高第三方物流公司的服務(wù)績效。通過客戶評估服務(wù)所獲得的優(yōu)秀服務(wù)績效，成為了物流企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢首先考慮的戰(zhàn)略，是使企業(yè)在市場競爭中處于優(yōu)勢地位并將企業(yè)引向長期繁榮的重要特征。

然而，從我國目前物流企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來看，僅僅通過客戶評估服務(wù)模式還無法得到滿意的服務(wù)績效。這是因為第三方物流公司服務(wù)體系還沒有有效建立起來，還不能夠完全適應(yīng)客戶的需要，具體表現(xiàn)在有些物流企業(yè)忽視自身素質(zhì)和服務(wù)管理水平的提高，缺乏有效服務(wù)管理制度規(guī)范物流企業(yè)服務(wù)管理行為和服務(wù)作業(yè)流程。因此，在進行服務(wù)績效的評價時，應(yīng)通過科學(xué)的評估方法來選擇適當(dāng)?shù)牡谌轿锪鞴尽?/p>

2 評估指標(biāo)的選取

進行服務(wù)績效分析時，首先要確定正確的服務(wù)績效評估指標(biāo)。通過對目前國內(nèi)外物流服務(wù)績效研究文獻進行總結(jié)發(fā)現(xiàn)，對服務(wù)績效的研究重點在于企業(yè)內(nèi)部服務(wù)績效的定量指標(biāo)的研究上。王焰通過對物流服務(wù)的重點研究，設(shè)計出物流服務(wù)績效的評價標(biāo)準(zhǔn)，包括存貨準(zhǔn)確率、準(zhǔn)時裝運率、訂貨完成率、揀選準(zhǔn)確率、差錯損失率、品類完成率、準(zhǔn)時交貨率等7個指標(biāo)[2]；程國平、劉世斌根據(jù)物流企業(yè)的時間階段劃分，即服務(wù)前、服務(wù)中和服務(wù)后的三大時間階段的研究，從服務(wù)績效中的質(zhì)量方面確定了8個評價指標(biāo)，即信息質(zhì)量、信息反饋質(zhì)量、貨品精確質(zhì)量、時間質(zhì)量、訂購過程質(zhì)量、溝通質(zhì)量、誤差處理質(zhì)量、貨品完好質(zhì)量等[3]；Brewer & Speh 認(rèn)為物流績效評價的關(guān)鍵指標(biāo)包括完成訂單比例、訂單循環(huán)周期、每單位物流成本、揀選差錯率等[4]。上述指標(biāo)體系的確立缺乏與物流成本和物流效益相關(guān)的指標(biāo)，因此指標(biāo)體系缺乏科學(xué)性和全面性。

對第三方物流公司的服務(wù)績效進行評估時，本文采取Franceschini與Rafele提出的用于評估物流服務(wù)績效地全面標(biāo)準(zhǔn)[5]，應(yīng)用此評估標(biāo)準(zhǔn)的原因在于它有效地將定量因素和非定量因素進行了結(jié)合分析。評估物流服務(wù)績效的全面標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 物流服務(wù)績效評估的全面標(biāo)準(zhǔn)

很顯然，表1中的因素并非關(guān)于服務(wù)績效評估的絕對性描述，但是如果要對服務(wù)績效進行評估，這些因素都是必要的。在特定的情況下，影響因素可以添加或者減少。本文以這8大服務(wù)績效因素作為切入點，利用模糊分析法對第三方物流公司的服務(wù)績效進行評估選擇。

3 評估方法

在以往的關(guān)于第三方物流公司服務(wù)績效的研究中，常常使用三類方法，分別是權(quán)重分析方法、數(shù)學(xué)規(guī)劃方法和概率統(tǒng)計方法[6]。權(quán)重分析方法，如AHP 法，它主要側(cè)重于對總體因素進行評價，但避免不了加權(quán)因子產(chǎn)生的主觀性。數(shù)學(xué)規(guī)劃方法，如線性規(guī)劃法，它只考慮了企業(yè)的定量指標(biāo)，而對非定量指標(biāo)常常無法客觀計算。概率統(tǒng)計方法，如DEA法，由于它所統(tǒng)計的周期時間與統(tǒng)計對象直接影響決策，所以范圍受到了限制。

模糊集理論采用精確的手段來處理和解決客觀實際中帶有模糊性的問題。Zadeh應(yīng)用模糊TOPSIS進行傳統(tǒng)的供應(yīng)商選擇[7]。Boran等提出了直覺模糊與TOPSIS方法多準(zhǔn)則群體決策方法進行供應(yīng)商選擇[8]。當(dāng)面對復(fù)雜的研究問題，由于事物的復(fù)雜性將導(dǎo)致對事情的精確研究和描述能力的降低，以至于精確性與簡明性成為了兩個幾乎互相排斥的特征，從而必須在精確與簡明之間取得平衡。模糊理論的優(yōu)勢正在于可以使用全新、簡潔的方法對復(fù)雜的問題做出合理的處理?？梢杂煤芎唵蔚脑~語而并不是用數(shù)字來表達供應(yīng)商的環(huán)境績效，如好、非常好、壞、非常壞等。決策者提供服務(wù)績效的語言評級標(biāo)準(zhǔn)以及供應(yīng)商的備選方案，然后通過模糊TOPSIS結(jié)合生成每一個備選者的整體性能得分，最后把得分最高的方案作為最終方案。

本文采用將語言轉(zhuǎn)換為數(shù)字的變換方法，使用一個規(guī)模為0-1的量表作為評價的標(biāo)準(zhǔn)和選擇，表2給出了備選方案的模糊等級的語言變量，表3給出了選擇標(biāo)準(zhǔn)的模糊等級的語言變量。

表2 備選方案的模糊等級的語言變量

表3 評價標(biāo)準(zhǔn)的模糊等級的語言變量

模糊TOPSIS 方法包括模糊評估的標(biāo)準(zhǔn)和在TOPSIS 中備選方案的選擇。TOPSIS方法選擇的備選方案是最接近正理想解且最遠(yuǎn)離負(fù)理想解的。正理想解的每一項都比負(fù)理想解的性能值好，相反，負(fù)理想解的每一個值均低于正理想解。模糊分析法的步驟如下：

步驟一：制定標(biāo)準(zhǔn)和評價等級。假設(shè)J的備選方案用集合A 表示，A={A1,A2,…,Am}，選擇的評估標(biāo)準(zhǔn)用集合C 來表示，C={C1,C2,…,Cn}，指標(biāo)權(quán)重用wi=(i=1,2,...,m)來表示。

步驟二：計算出聚合的模糊權(quán)重和備選方案的模糊權(quán)重。如果所有決策者的模糊評級被描述為三角模糊數(shù)Rk=(ak,bk,ck) ，則聚合模糊評級為=(a,b,c) ，其中，。如果模糊者的評級為=(aijk,bijk,cijk)，對應(yīng)的決策者的權(quán)重為=(wjk1,wjk2,wjk3)，那么對于每個標(biāo)準(zhǔn)下的備選方案的聚合模糊等級為=(aij,bij,cij)，其中：

每個標(biāo)準(zhǔn)的聚合模糊權(quán)重wij用wj=(wj1,wj2,wj3)來表示，其中：

步驟三：模糊決策矩陣規(guī)范化。模糊決策矩陣R 的規(guī)范化公式如下：

其中，=maxicij。

其中，=miniaij。

步驟四：計算出加權(quán)正規(guī)化矩陣。

步驟五：計算出模糊正理想解與模糊負(fù)理想解。模糊正理想解為：

其中，=max{vij3},i=1,2,...,m；j=1,2,...,n。

模糊負(fù)理想解為：

其中，=min{vij1},i=1,2,...,m；j=1,2,...,n。

步驟六：計算每個備選方案與模糊理想解之間的距離dv。

步驟七：計算每個備選方案的接近度系數(shù)并排名。

計算出所有接近度系數(shù)后，根據(jù)接近度系數(shù)大小進行排名。

4 實證分析

本節(jié)中使用模糊TOPSIS 分析法對第三方物流公司的服務(wù)績效進行評估。首先假設(shè)有3 個備選方案，分別是供應(yīng)商A1、A2和A3。備選方案的比選采用表1的評估物流服務(wù)績效的標(biāo)準(zhǔn)。參與整個決策過程的有三個人，分別是D1、D2、D3。決策者D1 更加傾向于第三方物流供應(yīng)商的交貨期和完整率。決策者D2 更加傾向于第三方物流供應(yīng)商的完整率。決策者D3 更加傾向于第三方物流供應(yīng)商的可靠率。三位決策者分別對第三方物流供應(yīng)商的不同方面確定不同的權(quán)重。備選方案的模糊等級的語言變量和選擇標(biāo)準(zhǔn)的模糊等級的語言變量分別采用表2和表3。表4給出了三個決策者的標(biāo)準(zhǔn)。

表4 決策標(biāo)準(zhǔn)模糊等級的語言變量

（1）利用式（1）計算出聚合的模糊權(quán)重。例如，對于C1而言，聚合的模糊權(quán)重為 ：wj1=min{0,0,0},wj2=，所以最終wj=(0,0.53,1) 。同樣可計算出剩下的標(biāo)準(zhǔn)，見表5。

（2）利用式（2）計算出備選方案的聚合的模糊權(quán)重。例如，對于備選方案A1而言，在C1標(biāo)準(zhǔn)下的聚合的模糊權(quán)重為：所以=(0.3,0.83,1)。

用同樣的方式可以分別計算出備選方案A1、A2、A3下C1到C8標(biāo)準(zhǔn)下的聚合模糊權(quán)重，然后組成備選方案的聚合模糊決策矩陣。具體見表6和表7。

表5 決策者的聚合模糊權(quán)重

表6 不同標(biāo)準(zhǔn)下的備選方案的模糊等級的語言變量

表7 備選方案的聚合模糊決策矩陣

（3）下一步通過式（3）至式（6）來計算出模糊決策矩陣，例如，對于備選方案A1 而言，在C1 標(biāo)準(zhǔn)下的標(biāo)準(zhǔn)評級為：由于是考慮最大化利益，所以采取最積極的理想正值。最積極的理想正值為1，最消極的負(fù)值為0，適用于所有標(biāo)準(zhǔn)。(0.3,0.83,1)，同樣地計算出其余標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范值，組成標(biāo)準(zhǔn)模糊決策矩陣，具體見表8。

表8 備選方案的標(biāo)準(zhǔn)模糊決策矩陣

（4）利用式（7）至式（9），計算出3 個備選方案的模糊加權(quán)決策矩陣。表8列出了r~ij的值，表5列出了wj的權(quán)數(shù)值，用這兩個值來計算備選方案的模糊加權(quán)決策矩陣。然后利用式（8）計算出模糊正理想解A*，利用式（9），計算出模糊負(fù)理想解A-。例如，對于備選方案A1而言，標(biāo)準(zhǔn)C1的三角模糊權(quán)重為：

同樣，計算出其他備選方案的三角模糊權(quán)重，計算結(jié)果見表9。

表9 歸一化后加權(quán)備選方案的矩陣以及理想解

（5）利用式（10）和式（11），計算出每個備選方案的模糊正理想解與模糊負(fù)理想解的距離。例如，對備選方案A1 而言，標(biāo)準(zhǔn)C1的模糊正理想解與模糊負(fù)理想解的距離為:

所有計算結(jié)果見表10。

表10 備選方案的模糊理想解之間的距離

（6）利用表10的結(jié)果與式（12），計算出備選方案的正理想解和負(fù)理想解的距離、以及接近度系數(shù)。例如，對備選方案A1而言，和的距離為：

結(jié)果見表11。

根據(jù)最終數(shù)值，得出A2＞A3＞A1，因此可以認(rèn)為物流公司A2擁有最好的服務(wù)績效。

表11 備選方案正負(fù)理想解距離及接近度

5 結(jié)論

本文提出了一個多準(zhǔn)則決策方法，對第三方物流公司在模糊分析下的服務(wù)績效進行評估。運用三角模糊TOPSIS 分析法，可以將原本得到的精確判斷值轉(zhuǎn)變?yōu)樵u價的模糊分析，這樣可以降低主觀性導(dǎo)致的錯誤，以便更加精確的選擇適合的第三方物流供應(yīng)商。另一個重要環(huán)節(jié)是準(zhǔn)則權(quán)重的確定，本文采用了組合權(quán)的方法來確定準(zhǔn)則的權(quán)重。在確定準(zhǔn)則權(quán)重后，用模糊TOPSIS 方法對備選方案進行排序，選擇最優(yōu)方案[9]。

整個服務(wù)績效評估時的多準(zhǔn)則決策方法由三個步驟組成。首先，確定服務(wù)績效的評估標(biāo)準(zhǔn)，這些標(biāo)準(zhǔn)包括規(guī)律性、可靠性、完整性、靈活性、正確性、損失性以及生產(chǎn)力等；其次，對評估標(biāo)準(zhǔn)和備選方案都確定了專家語言評級。最后，利用了三角模糊TOPSIS聚合評級為每一個備選者（第三方物流供應(yīng)商）生成一個服務(wù)績效的接近度系數(shù)評分，然后依據(jù)接近度系數(shù)得分進行排名，得分最高的被選者就是具有最好的服務(wù)性能。這個方法的優(yōu)勢是可以在缺乏第三方物流供應(yīng)商的定量信息時進行服務(wù)績效的評估。

在未來第三方物流行業(yè)的發(fā)展中，應(yīng)該更加關(guān)注于服務(wù)所帶來的經(jīng)濟利益以及潛在利潤。把物流績效的評估作為出發(fā)點，幫助企業(yè)選擇最恰當(dāng)?shù)奈锪魈峁┥?，從而達到節(jié)省費用、提高經(jīng)濟效益的目的。

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