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        基于物流外包對(duì)第三方物流服務(wù)商選擇決策研究

        2017-12-04 13:03:05丁艷耿如花
        中國儲(chǔ)運(yùn) 2017年12期
        關(guān)鍵詞:服務(wù)商分析法排序

        文/丁艷 耿如花

        基于物流外包對(duì)第三方物流服務(wù)商選擇決策研究

        文/丁艷 耿如花

        物流外包是降低企業(yè)物流成本,提質(zhì)增效的好途徑,如何評(píng)價(jià)和選擇第三方物流變得至關(guān)重要。本文主要從實(shí)際案例著手,建立適合企業(yè)的物流外包合作伙伴評(píng)價(jià)選擇模型,通過因子分析的DEA/AHP評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)第三方物流服務(wù)商,從而選擇最好的物流合作伙伴。

        物流外包;因子分析法;第三方物流服務(wù)商;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析;層次分析法

        1.引言

        根據(jù)核心競爭力原理,物流外包是降低企業(yè)物流成本,提質(zhì)增效的好途徑,如何評(píng)價(jià)和選擇第三方物流變得至關(guān)重要。在外包過程中,如何選擇最好的物流合作伙伴成為企業(yè)和學(xué)者們的研究重點(diǎn)。目前,王瑛、孫林巖、汪慕紅[1]提出了15個(gè)評(píng)價(jià)第三方物流服務(wù)商的評(píng)價(jià)指標(biāo),并使用DEA對(duì)評(píng)價(jià)矩陣排序,對(duì)第三方物流服務(wù)商優(yōu)先排序??紤]到王瑛等并未對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性進(jìn)行排序,而企業(yè)面臨幾個(gè)主要的評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí),如何突出企業(yè)選擇核心,對(duì)重要評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)顯得至關(guān)重要。因此本文結(jié)合了因子分析法、AHP及DEA的優(yōu)缺點(diǎn),定量與定性分析相結(jié)合,建立基于因子分析的DEA/AHP評(píng)價(jià)模型來評(píng)價(jià)第三方物流服務(wù)商,選擇最好的物流合作伙伴,獲得更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果。

        2.案例背景

        根據(jù)工廠對(duì)運(yùn)輸、倉儲(chǔ)及其他物流管理方面的要求,構(gòu)建基于運(yùn)輸、倉儲(chǔ)、庫存管理、信息化水平和發(fā)展?jié)摿ξ鍌€(gè)部分的33個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示,將表1評(píng)價(jià)指標(biāo)按越小越好的指標(biāo)作為輸入指標(biāo)x,越大越好的指標(biāo)作為輸出指標(biāo)y,此處得到8家物流服務(wù)商評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)見表1。(數(shù)據(jù)采用王瑛、孫林巖在《供應(yīng)鏈物流平衡分析》中的數(shù)據(jù))

        3.案例分析

        3.1 因子分析法選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)

        輸入指標(biāo)因子分析

        通過SPSS17.0對(duì)輸入指標(biāo)進(jìn)行分析后得到解釋總方差,得到旋轉(zhuǎn)后的樣本指標(biāo)的特征值和貢獻(xiàn)率。(由于篇幅有限解釋總方差表省略)。由于前三個(gè)主因子的貢獻(xiàn)率已達(dá)88.299%,經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的主因子特征值及貢獻(xiàn)率與旋轉(zhuǎn)前三個(gè)主因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率并沒有發(fā)生變化,說明信息量經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后并沒有減少,因此本文選取這三個(gè)主因子作為第三方物流企業(yè)綜合評(píng)價(jià)輸入指標(biāo)的組合指標(biāo)進(jìn)行分析。通過SPSS軟件計(jì)算因子得分系數(shù)表2。由SPSS軟件得到各個(gè)樣本因子得分如表3示。相同方法對(duì)表3進(jìn)行歸一化處理得標(biāo)準(zhǔn)輸入指標(biāo)值如表4示。

        輸出指標(biāo)因子分析

        表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)表[1]

        同理,可以得到輸出指標(biāo)值的樣本主因子綜合得分和標(biāo)準(zhǔn)化得分。

        由轉(zhuǎn)換后的輸入輸出指標(biāo)值可知8家第三方物流企業(yè)輸入輸出指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值如表5所示。

        3.2 DEA方法為AHP方法構(gòu)造判斷矩陣

        通過因子分析法對(duì)輸入輸出指標(biāo)進(jìn)行分析后,得到了基于主因子的輸入輸出指標(biāo)值,如表7所示,三個(gè)輸入指標(biāo)和四個(gè)輸出指標(biāo)。運(yùn)用DEA模型計(jì)算公式(1)(2)和(3)計(jì)算8家第三方物流企業(yè)各自的相對(duì)效率,以構(gòu)造AHP判斷矩陣。由于篇幅有限,每2個(gè)方案之間詳細(xì)的效率指數(shù)計(jì)算過程不一一給出,僅以企業(yè)A1、企業(yè)A2為例加以說明。

        在上表中,設(shè)輸出指標(biāo)因子一二三四分別為y1j、y2j、y3j、y4j,輸入指標(biāo)因子分別為x1j、x2j、x3j。同時(shí),設(shè)企業(yè)A1為決策單元1,企業(yè)A2為決策單元2,則可構(gòu)成1、2兩個(gè)決策單元的DEA線性規(guī)劃模型。運(yùn)用LINGO8.0軟件解線性規(guī)劃方程,得到E11=1。同理運(yùn)用LINGO8.0解線性規(guī)劃模型得E21=0.49,同理可以算得E22=0.49,E12=1。將E11,E21,E22,E12的值代入公式(3)得:α12=2.04,α11=1,α21=0.49

        同理可通過DEA模型計(jì)算得到判斷矩陣如表6所示:

        3.3 層次分析法排序

        從前面一節(jié)通過DEA方法計(jì)算得到了客觀的判斷矩陣,此判斷矩陣表示8家第三方物流企業(yè)兩兩對(duì)比后各自的有效性值,對(duì)此矩陣運(yùn)用AHP方法,對(duì)決策單元進(jìn)行全排序,也就是對(duì)這8家第三方物流企業(yè)進(jìn)行。

        表2 輸入因子得分系數(shù)

        表3 樣本輸入主因子綜合得分

        表4 樣本輸入主因子綜合得分標(biāo)準(zhǔn)化表

        表5 輸入輸出指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值

        利用和積法計(jì)算:

        首先,原始數(shù)據(jù)規(guī)范化。對(duì)原始數(shù)據(jù)組成的矩陣每一列規(guī)范化,規(guī)范化公式為1所示,將表5中的數(shù)據(jù)代入公式(1)得到規(guī)范化矩陣,接下來進(jìn)行特征向量計(jì)算。將規(guī)范化后的判斷矩陣按行相加,公式如2所示,將中數(shù)據(jù)代入公式(2)得,對(duì)向量w進(jìn)行規(guī)范化處理得到特征向量規(guī)范化公式如(3)示。

        將B中數(shù)據(jù)代入公式(2)得:

        最后,計(jì)算判斷矩陣的最大特征根,公式如(4)所示:

        將矩陣B數(shù)據(jù)(表4)、W及wi的值代入式(4)得到判斷矩陣的最大特征根為8.447。

        表6 DEA模型構(gòu)造的判斷矩陣

        進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。只有滿足一致性條件,才說明判斷矩陣是合理的。如果CI=0,則說明滿足一致性矩陣,如果CI>0,則要看CR值是否小于0.1,只有CR<0.1時(shí),才滿足一致性矩陣。

        表7 RI查詢表

        當(dāng)CR<0.1時(shí)滿足一致性矩陣,可以用AHP對(duì)DEA判斷矩陣進(jìn)行排序得到評(píng)價(jià)結(jié)果:

        表8 評(píng)價(jià)結(jié)果

        根據(jù)表8中的評(píng)價(jià)結(jié)果排序可以看出,此企業(yè)實(shí)施物流外包時(shí),選擇第一個(gè)企業(yè)與之合作最好,這個(gè)選擇結(jié)果完全是根據(jù)第三方物流企業(yè)客觀營業(yè)數(shù)據(jù)比較得到。

        4.結(jié)論

        本文在王瑛等基礎(chǔ)上,對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行分析,基于因子分析法找到重點(diǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),并建立了基于因子分析的DEA/AHP評(píng)價(jià)模型對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行評(píng)價(jià),選擇最優(yōu)第三方物流服務(wù)商,獲得更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)結(jié)果,對(duì)企業(yè)實(shí)施物流外包有實(shí)際指導(dǎo)意義。

        [1]王瑛,孫林巖,汪慕紅.第三方物流服務(wù)商特征屬性的前沿評(píng)價(jià).西南交通大學(xué)學(xué)報(bào),2004,39(4):525~530.

        [2]徐賢浩,楊澤淋.基于風(fēng)險(xiǎn)矩陣的物流外包風(fēng)險(xiǎn)估計(jì). [J].物流技術(shù),2006,(5):67~69.

        [3]駱溫平.第三方物流.[M].上海:上海社會(huì)科學(xué)出版社,2001,3.

        [4]魏世奇,蔡臨寧.第三方物流供應(yīng)商選擇和評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究, [J].商場現(xiàn)代化,2007,(493):127~128.

        [5]魏眾,申金升,陳繼軍等.企業(yè)物流外包風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理及防范研究.[J].中國安全科學(xué)學(xué)報(bào),2005,(1):55~58.

        [6]劉萍萍,裴葆春.企業(yè)物流外包風(fēng)險(xiǎn)的理論基礎(chǔ)解析. [J].商業(yè)時(shí)代,2009,(8):14~15.

        (作者單位:廣州工商學(xué)院)

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