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        物流企業(yè)績效評價方法的實證研究

        2015-12-20 03:48:54葉藝勇五邑大學經(jīng)濟管理學院廣東江門529020
        物流科技 2015年2期
        關鍵詞:績效評價決策物流

        葉藝勇 (五邑大學 經(jīng)濟管理學院,廣東 江門529020)

        YE Yi-yong (School of Economics & Management, Wuyi University, Jiangmen 529020, China)

        0 引 言

        隨著我國市場經(jīng)濟的快速發(fā)展和世界經(jīng)濟一體化進程的加快,作為“第三利潤源泉”的物流業(yè)在國民經(jīng)濟中發(fā)揮著越來越重要的作用,但同時也面臨著更加激烈和殘酷的競爭。如何才能更好地滿足社會需求,更好地適應激烈的競爭環(huán)境,是物流企業(yè)必須要面臨和解決的問題。

        但由于物流業(yè)的發(fā)展在中國起步比較晚,加上政策、法規(guī)等外圍環(huán)境的缺失,導致在發(fā)展過程無可避免地存在一些問題,例如:基礎設施不完備、物流管理觀念落后、行業(yè)規(guī)章制度不完善、管理信息化水平低、整體發(fā)展水平不齊等,要解決這些共性的問題,客觀上要求建立與之相適應的物流企業(yè)績效評價指標體系,并確定相應的績效評價方法,以科學、客觀地反映物流企業(yè)的運營情況,并將結果作為加強和改進企業(yè)經(jīng)營管理、實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的基本依據(jù),只有這樣,才有利于企業(yè)加強資金、技術、市場、人才等方面的管理,提高物流效率和服務水平,從而為物流企業(yè)持續(xù)、健康發(fā)展指明方向[1-2]。

        因此,研究物流企業(yè)績效評價問題具有非常重要的現(xiàn)實意義,目前已有眾多科研工作者在這方面進行了相關的研究,例如:楊依如構建了低碳經(jīng)濟視角下的物流企業(yè)績效評價體系,并使用基于績效棱柱及層次分析的綜合方法進行實證研究,得出了較為理想的結果[3]。武富慶在闡述WGA 和CWGA 算子的多屬性群決策方法基礎上,選取了影響煤炭物流企業(yè)物流活動的重要因素,運用基于WGA 和CWGA 算子的多屬性群決策方法對煤炭物流企業(yè)績效進行評價[4]。劉云華通過對冷鏈物流企業(yè)績效評價標準、績效評價指標體系、績效評價方法等幾個方面的深入細致分析研究,結合幾種績效評價方法,提出了DHGF 績效評價模型,并最后對果蔬冷鏈物流企業(yè)進行了實證研究[5]。肖云爽以某物流企業(yè)為例,引入模糊綜合評價模型,運用KPI(關鍵績效指標) 方法從財務、內(nèi)部流程、顧客和學習與成長四個方面建立起物流企業(yè)績效評價體系,對物流企業(yè)的績效進行總體評價[6]。于瑾把遺傳算法和模糊綜合評價法相結合,對物流企業(yè)績效進行了實證分析研究,對物流企業(yè)的管理具有一定的價值[7]。路正南結合物流企業(yè)自身的特點,建立了一套科學、合理的物流企業(yè)績效評價指標體系,并運用拓展OWA 算子評價物流企業(yè)的績效,以便物流企業(yè)準確定位,克服不足,發(fā)揮優(yōu)勢,提高競爭力[8]。

        以上研究工作分別從不同的角度和層次對物流企業(yè)的績效問題進行分析研究,并取得了一定的效果。本文擬在前人研究工作的基礎上,結合物流績效評價的特點,使用數(shù)據(jù)包絡分析法(DEA) 對其進行研究分析。

        1 DEA 理論及應用于物流企業(yè)績效評價的可行性

        數(shù)據(jù)包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA),是運籌學、管理科學和數(shù)理經(jīng)濟學交叉研究的一個重要領域。它是由Charnes 和Cooper 等人于1978 年開始創(chuàng)建的。DEA 是使用數(shù)學規(guī)劃模型評價具有多個輸入和多個輸出的決策單元(DMU) 間的相對有效性(稱為DEA 有效)。DMU 是否為DEA 有效,本質上是判斷DMU 是否位于生產(chǎn)可能集的“前沿面”上。使用DEA 對DMU 進行效率評價時,可以得到很多在經(jīng)濟學中具有深刻經(jīng)濟含義和背景的管理信息,因而,關于DEA 的研究吸引了眾多的學者[9-10]。

        結合現(xiàn)代物流企業(yè)的特點,本文認為將DEA 方法應用在物流企業(yè)績效評價方面是可行的,并具有很大的優(yōu)勢,具體體現(xiàn)在:DEA 方法對多目標、結構復雜的動態(tài)系統(tǒng)具有良好的適應性,首先它不需要考慮指標量綱同一化的問題;其次,在數(shù)據(jù)處理之前不需要假設輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間任何的函數(shù)關系;第三,數(shù)據(jù)處理過程中不受任何主觀因素的影響,具有很強的客觀性;第四,使用DEA 方法可以對評價結果分析,了解影響企業(yè)物流技術有效及非有效的主要因素,為企業(yè)決策提供依據(jù);另外DEA 方法是純技術性的,和市場價格無關。所以該方法自產(chǎn)生以來,就被廣泛的應用于企業(yè)績效評價、競爭力評價、投資分析評價、風險性分析評價等多個領域[11-12]。

        2 DEA 模型

        2.1 C2R 模型

        假設有n個單位(決策單元DMU),每個決策單元都有m種“輸入”(表示該單位對“資源”的耗費),以及s種“輸出”(表示該單位消耗了“資源”之后表明“成效”的數(shù)量)。分別為第j個決策單元DMUJ的輸入指標和輸出指標在滿足平凡公理、凸性公理、無效性公理、錐性公理和最小性公理的前提下,建立了帶有非阿基米德無窮小的C2R 模型[13]:

        該模型可以評價每個決策單元的技術和規(guī)模的綜合效率,稱為總體效率,設模型的最優(yōu)解為:其評價準則為:

        (1) 若V0的最優(yōu)值θ0=1,且則該決策單元是弱DEA 有效的。即在這n個決策單元組成的經(jīng)濟系統(tǒng)中,對于投入X0可減少且保持原產(chǎn)出Y0不變,或在投入X0不變的情況下可將產(chǎn)出提高

        (2) 若V0的最優(yōu)值θ0=1,且則該決策單元是DEA 有效的。即在原投入X0的基礎上所獲得的產(chǎn)出Y0已達到最優(yōu)。

        (3) 若V0的最優(yōu)值θ0<1,則該決策單元是DEA 無效的。在這種情況下,可通過組合將投入降至原投入X0的θ0比例且保持原產(chǎn)出Y0不減。

        2.2 C2GS2 模型

        通過C2R 模型,可以判斷某個決策單元是否是DEA 有效。若為DEA 有效,則可以肯定此時的生產(chǎn)經(jīng)營是同時處于技術有效和規(guī)模有效狀態(tài)。但是若某個DMUJ是非DEA 有效的,那么就無法進一步判斷它是否為技術有效,為此建立只用于評價相對技術有效的C2GS2模型[13]:

        該模型計算出的DMU 效率是純技術效率,它反映了DMU 的純技術效益狀況,設模型的最優(yōu)解為:其評價準則為:

        (1) 若V0的最優(yōu)值θ0=1,且則該決策單元是弱DEA 有效的。

        (2) 若V0的最優(yōu)值θ0=1,且有則該決策單元是DEA 有效的。

        (3) 若V0的最優(yōu)值θ0<1,則該決策單元是DEA 無效的。

        2.3 DMU 非DEA 有效時的投影調(diào)整方法

        設(X0,Y0)為某個決策單元的投入量和產(chǎn)出量在DEA 相對有效面上的投影,則輸入和輸出的調(diào)整量為:

        調(diào)整后的指標可以作為下一個決策期的投入與產(chǎn)出指標的預測值,因此借助投影就可以找出系統(tǒng)中需要改進的投入量,進而指導系統(tǒng)調(diào)整投入[13]。

        3 實證分析

        3.1 評價指標體系構建

        當前,我國對物流企業(yè)績效評價理論與方法的研究尚處于探索階段,有待形成成熟的理論和完善的評價體系,主要表現(xiàn)在指標體系的分類標準不一致,沒有形成統(tǒng)一的標準和評價規(guī)范;技術性、經(jīng)濟性等定量評價指標和管理水平、組織效率、敏捷性等定性評價指標沒有統(tǒng)一起來?,F(xiàn)有評價指標體系的設計主要是從財務績效指標、客戶管理績效指標、內(nèi)部運營績效、過程績效指標、學習與成長績效指標四個大類來考慮的,每個大類可以繼續(xù)細分為若干個指標,然后再通過主成分分析法、層次分析法、模糊綜合評價法等進行數(shù)據(jù)處理[14-15],本文結合物流企業(yè)的特點和物流數(shù)據(jù)的可獲取性,選取了員工總數(shù)、固定資產(chǎn)投入、年業(yè)務支出作為輸入指標,凈資產(chǎn)利潤率、市場占有率、平均事后滿意率為輸出指標,作為DEA 模型的數(shù)據(jù)處理對象。

        3.2 數(shù)據(jù)處理

        以下是8 家物流企業(yè)某一年度的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)[16],根據(jù)DEA 方法的原理,應將越小越好的指標作為輸入指標,而越大越好的指標作為輸出指標,因此本文選取了員工總數(shù)、固定資產(chǎn)投入、年業(yè)務支出作為模型的輸入指標,凈資產(chǎn)利潤率、市場占有率、平均事后滿意率作為輸出指標,具體數(shù)據(jù)如表1 所示:

        表1 物流企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

        根據(jù)C2R 模型和C2GS2模型的基本原理及數(shù)學模型,將其轉換為Matlab 語言編程求解,得到求解結果如表2 所示。

        從表2 可以看出,DMU1 和DMU6 均為DEA 有效,即既是規(guī)模有效又是技術有效的,其余6 個決策單元的技術有效性則要需要通過C2GS2模型做進一步的判斷,計算結果如表3 所示。

        表2 C2R 模型的求解結果

        表3 C2GS2 模型的求解結果

        3.3 評價結果分析

        (1) 總體有效性分析

        根據(jù)表2 的計算結果可知,DMU1 和DMU6 的θ 值和值均為1,意味著只有這2 家企業(yè)是處于有效的生產(chǎn)前沿面上,它的實際含義就是:如果8 家企業(yè)都保持現(xiàn)有的管理水平和技術水平不變,那么只有DMU1 和DMU6 這2 家企業(yè)的投入要素組合是最佳的,同時產(chǎn)出水平也是最高的;而剩余的6 家企業(yè)由于θ 值和值均小于1,均不在生產(chǎn)前沿面上,說明在它們某些環(huán)節(jié)存在資源冗余或者使用效率不高的情況,具體是管理水平不足或者是技術水平欠缺,則需要通過C2GS2模型來判別。(2) 規(guī)模效益和技術有效性分析

        通過表2 最后一列可知道,DMU1 和DMU6 的規(guī)模效益已經(jīng)達到了最高值1,而其余6 個企業(yè)均處于規(guī)模效益遞增的狀態(tài),這也意味著這些企業(yè)的投入沒有獲得最大化的回報。再觀察表2 中第3 列至第5 列中關于松弛變量的取值取0 值的只有DMU5 1 個,其余5 個均有冗余,實際含義就是這5 個企業(yè)的人員編制過多或者是員工工作效率低下所導致的;其次是的取值均為非0,表明企業(yè)的實際運營成本過高;關于的取值,只有DMU5 1 家為非0,說明除了DMU5 以外,其余6 家企業(yè)在固定資產(chǎn)投入方面的效益是比較理想的。所以,綜合3 個剩余變量的取值,我們可以得出這樣一個結論:剩余6 家企業(yè)要想達到最佳的投入產(chǎn)出比例,要么擴大生產(chǎn)規(guī)模,充分利用員工的生產(chǎn)能力,要么在保證生產(chǎn)能力的基礎上,適當裁員;此外,還要控制日常運營成本,開源節(jié)流,降低支出。

        最后再分析表3 的數(shù)據(jù),可以把8 家企業(yè)可以分為3 種類型,第一種是DMU1 和DMU6,他們是既DEA 有效,同時也還是技術有效的;第二種是DMU7、DMU8,其θ 值均為1,說明這2 家企業(yè)的技術效率是處于最佳狀態(tài)的,但不是DEA 有效的,再根據(jù)表2 的分析結果就可知道,DMU7 和DMU8 屬于非規(guī)模有效狀態(tài),所以,只要想辦法提高企業(yè)的規(guī)模效益,就可以達到DEA 有效的狀態(tài)。第三種是DMU2、DMU3、DMU4、DMU5,這4 家既不是DEA 有效的,也不是技術有效的,解決的辦法就麻煩一些,對于規(guī)模無效,可以考慮通過投影調(diào)整法對無效單元的投入量進行等比例的壓縮而保持產(chǎn)出不變來改善,技術無效的處理則與企業(yè)的決策效果或者經(jīng)營管理的科學性、規(guī)范性相關。

        (3) DMU 在有效生產(chǎn)前沿面上的投影分析

        從DEA 方法的基本原理可知,對于非DEA 有效的決策單元而言,通過相關措施來調(diào)整輸入和輸出的數(shù)據(jù),就可以達到DEA 有效的狀態(tài),這是一個提高決策單元相對績效的過程,下面通過對DMU3 的計算加以說明:

        通過上述計算,得出DMU3 決策單元新的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù),投入方面:員工的數(shù)量由98 人縮減到59 人,固定資產(chǎn)支出由90 萬壓縮到69 萬,年業(yè)務支出從28 萬壓縮到18 萬;產(chǎn)出方面:凈資產(chǎn)利潤率從11.8%上升到13.8%,市場占有率維持3.45%不變,平均事后滿意率從55.25%提升到58.65%,此時,DMU3 單元將處于DEA 有效狀態(tài),即既是技術有效,同時也是規(guī)模有效。對其他非DEA 有效的決策單元做相同的計算,得出結果如表4 所示。

        將表1 和表4 的數(shù)據(jù)集中在一起形成表5,再比較調(diào)整前后的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)原來非DEA 有效的6 個決策單元的輸入及產(chǎn)出情況變化較大,說明原來的投入產(chǎn)出比未達到最大化,根據(jù)投影原理進行調(diào)整后,員工總數(shù)、固定資產(chǎn)投入及業(yè)務支出3 項輸入數(shù)據(jù)均大幅度下降,而輸出指標(績效) 均有不同程度的上升,這也驗證了之前的分析結果。

        表4 非DEA 有效的DMU 在生產(chǎn)前沿面上的投影結果

        表5 調(diào)整前后的數(shù)據(jù)比較

        所以,通過上述方法可以對企業(yè)的系統(tǒng)運營管理進行深入的剖析,不僅可以找出影響企業(yè)物流系統(tǒng)的相關因素,還可以通過調(diào)整指標的變化,觀察系統(tǒng)效益的變化狀況,進而采取相應的改進措施,改善物流系統(tǒng)的實際效益,最終實現(xiàn)整個企業(yè)利益的最大化。

        4 結 論

        物流企業(yè)績效評價是一種典型的多指標問題,涉及因素眾多,多指標也帶來了分析上的復雜性和指標間的多重相關性、干擾性等問題;本文介紹的DEA 方法,在處理多指標投入、多指標產(chǎn)出的系統(tǒng)綜合評價方面具有很好的效果,不僅可以通過橫向的比較,判斷出企業(yè)的整體狀況,還可以得出各個企業(yè)相對的規(guī)模效益和技術有效性程度,進而針對企業(yè)存在的具體問題提出改善的建議,為企業(yè)下一步的發(fā)展決策提供了參考的依據(jù)。當然,企業(yè)的發(fā)展要受到眾多外圍因素的影響,本文所討論的模型參數(shù)均為定量化的,在實際的企業(yè)管理運營過程中,還要充分考慮例如法律、政策、競爭等定性指標的影響,才能做出全面合理的決策。

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