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        基于累計(jì)前景理論—TOPSIS法的物業(yè)服務(wù)供應(yīng)商評價(jià)研究

        2018-08-25 01:58:40趙貝貝張艷馥華北電力大學(xué)北京102206
        物流科技 2018年8期
        關(guān)鍵詞:物業(yè)公司前景物業(yè)

        趙貝貝,張艷馥 (華北電力大學(xué),北京 102206)

        0 引言

        物業(yè)服務(wù)管理作為企業(yè)管理的重要組成部分,不但關(guān)系到企業(yè)全體員工正常的工作與生活,而且對行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展有著重要作用。近年來,隨著企業(yè)體制改革的不斷深入,作為非主營業(yè)務(wù)的物業(yè)服務(wù)逐步向著專業(yè)化、市場化、社會化方向發(fā)展,原有企業(yè)的相關(guān)職能正在逐步消退,物業(yè)服務(wù)的管理模式和相關(guān)保障工作的開展正面臨巨大變革。在此背景下,企業(yè)將逐步將物業(yè)服務(wù)工作外包交于專業(yè)的物業(yè)公司,但企業(yè)目前缺乏對物業(yè)公司相應(yīng)的評價(jià)機(jī)制,不利于科學(xué)合理地選取合適的物業(yè)公司,影響企業(yè)的后勤管理工作。因此,需要建立一套物業(yè)服務(wù)公司的綜合評價(jià)方法,解決物業(yè)服務(wù)公司遴選的難題,保障企業(yè)的后勤服務(wù)質(zhì)量。

        目前,國內(nèi)外學(xué)者對物業(yè)公司評價(jià)已有一定的研究。張勇莉、張立杰等建立以業(yè)主滿意度為目標(biāo)的中小城市住宅物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評價(jià)體系,以克拉瑪依市居民為研究對象,采用模糊綜合評價(jià)法對該市物業(yè)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)[1]。張沈生、周林等構(gòu)建了物業(yè)服務(wù)業(yè)可持續(xù)發(fā)展環(huán)境評價(jià)體系和物業(yè)服務(wù)質(zhì)量與業(yè)主平均滿意度評價(jià)體系,運(yùn)用AHP—模糊綜合評價(jià)法對物業(yè)服務(wù)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平進(jìn)行了評價(jià)[2]。馮潔等圍繞顧客滿意度、忠誠度概念與影響因素,設(shè)計(jì)客觀反映物業(yè)服務(wù)住戶滿意度與忠誠度的測評與分析體系[3]。黃桂林等構(gòu)建住宅小區(qū)物業(yè)管理顧客滿意度模型及相應(yīng)的指標(biāo)體系,運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程分析法,為物業(yè)管理企業(yè)提供科學(xué)的理論方法[4]。朱艷分析了業(yè)主滿意度中的關(guān)鍵指標(biāo)和因素,構(gòu)建出物業(yè)管理業(yè)主滿意度評價(jià)指標(biāo)體系,并對評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了量化[5]。湯文瑩引入三角模糊數(shù),運(yùn)用模糊層次分析法(FAHP)系統(tǒng)地考慮物流外包供應(yīng)商各個(gè)因素,建立物流外包供應(yīng)商選擇評價(jià)指標(biāo)體系,并計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重[6]。尤筱玥將外包供應(yīng)商選擇準(zhǔn)則分為服務(wù)質(zhì)量、價(jià)格與成本、溝通與協(xié)調(diào)以及研發(fā)與創(chuàng)新四類,并運(yùn)用區(qū)間二元語義VIKOR模型對外包供應(yīng)商進(jìn)行評價(jià)及排序[7]。邵強(qiáng)從服務(wù)價(jià)格、服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)時(shí)間、人力資源、項(xiàng)目溝通和項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)六個(gè)方面構(gòu)建石油企業(yè)技術(shù)服務(wù)外包供應(yīng)商選擇評價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用模糊偏好關(guān)系的原理和C—IWOA算子方法確定指標(biāo)權(quán)重,利用基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的灰色綜合評價(jià)法構(gòu)建綜合評價(jià)模型[8]。

        通過文獻(xiàn)綜述可知,國內(nèi)外對于物業(yè)服務(wù)公司評價(jià)的研究已經(jīng)具有一定的理論基礎(chǔ)。本文將建立物業(yè)服務(wù)公司評價(jià)指標(biāo)體系,采用AHP和熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,并提出累積前景理論與TOPSIS法相結(jié)合的評價(jià)模型對物業(yè)服務(wù)公司進(jìn)行綜合評價(jià),有助于選取合適的物業(yè)服務(wù)公司。

        1 物業(yè)服務(wù)公司評價(jià)指標(biāo)建立

        在對物業(yè)公司業(yè)務(wù)與發(fā)展趨勢分析的基礎(chǔ)上,本文將從公司發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)管理、業(yè)務(wù)水平、客戶滿意度四個(gè)方面選取物業(yè)公司綜合評價(jià)指標(biāo),以全面系統(tǒng)地評價(jià)選取物業(yè)公司,指標(biāo)如表1所示。各項(xiàng)指標(biāo)的具體含義如下:

        (1)發(fā)展?fàn)顩r:具體包括業(yè)務(wù)的多元化程度、物業(yè)管理面積、企業(yè)資質(zhì)等級三個(gè)二級指標(biāo)。業(yè)務(wù)的多元化程度指物業(yè)公司現(xiàn)有的業(yè)務(wù)類型,除了包含基本的安保、保潔、綠化、客服維修、車輛管理之外,還可以包括餐飲服務(wù)、印刷服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、特約服務(wù)等。物業(yè)管理面積指物業(yè)公司管理區(qū)域的大小,可反映出物業(yè)公司的發(fā)展規(guī)模。企業(yè)資質(zhì)等級由我國有關(guān)政府部分對物業(yè)公司進(jìn)行資質(zhì)鑒定,可反映出物業(yè)公司的綜合實(shí)力。

        (2)基礎(chǔ)管理:具體包括組織結(jié)構(gòu)、制度建設(shè)、人力資源管理、財(cái)務(wù)管理四個(gè)二級指標(biāo)。組織結(jié)構(gòu)指標(biāo)從與物業(yè)公司發(fā)展戰(zhàn)略的匹配性,能否有效承載公司的具體業(yè)務(wù)工作,公司的運(yùn)作效率等方面進(jìn)行評價(jià)。制度建設(shè)指標(biāo)主要從工作流程、崗位職責(zé)、工作標(biāo)準(zhǔn)、覆蓋程度等方面對物業(yè)公司的制度建設(shè)情況進(jìn)行分析評價(jià)。人力資源管理指標(biāo)從物業(yè)公司的人力資源結(jié)構(gòu)、職工培訓(xùn)、職工考核等方面進(jìn)行評價(jià)。財(cái)務(wù)管理從物業(yè)公司的預(yù)算管理、成本管理、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控等方面進(jìn)行分析評價(jià)。

        (3)業(yè)務(wù)水平:具體包括安全管理、各項(xiàng)業(yè)務(wù)服務(wù)水平、設(shè)備(設(shè)施)狀況三個(gè)二級指標(biāo)。安全管理指標(biāo)主要從物業(yè)公司發(fā)生的安全事故情況、治安管理狀況、消防管理狀況等方面進(jìn)行評價(jià)。各項(xiàng)業(yè)務(wù)服務(wù)水平指物業(yè)公司在保潔、綠化、會議、客戶、特約、安保等方面服務(wù)情況。設(shè)備(設(shè)施)狀況由設(shè)備(設(shè)施)完好率表示,可以反映出公司負(fù)責(zé)的電梯、鍋爐等主要設(shè)備的安全情況。

        (4)滿意度:具體包括有效投訴次數(shù)和客戶滿意度兩個(gè)二級指標(biāo)。有效投訴次數(shù)指標(biāo)通過對公司客戶投訴記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到??蛻魸M意度指標(biāo)通過對物業(yè)公司目前負(fù)責(zé)的辦公樓、住宅小區(qū)等區(qū)域進(jìn)行隨機(jī)的問卷調(diào)查,得到客戶對物業(yè)公司服務(wù)的滿意程度。

        表1 評價(jià)指標(biāo)體系

        2 基于累計(jì)前景理論—TOPSIS法的綜合評價(jià)模型

        TOPSIS法(理想解法)是基于各方案與理想解的接近程度進(jìn)行排序的方法,該方法可以充分利用原始數(shù)據(jù)的信息。文中在TOPSIS法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于累積前景理論—TOPSIS的評價(jià)模型,實(shí)現(xiàn)較為科學(xué)、客觀地對物業(yè)服務(wù)公司進(jìn)行綜合評價(jià)。

        2.1 累積前景理論

        累積前景理論的核心是前景價(jià)值,是由價(jià)值函數(shù)v(x )和決策權(quán)重函數(shù)π共同決定,具體表達(dá)式為:

        式中:價(jià)值函數(shù)v( xi)為決策者面對風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的偏好和面對損失時(shí)尋求風(fēng)險(xiǎn)的偏好;為決策者面臨收益時(shí)的決策權(quán)重;為決策者面臨損失時(shí)的決策權(quán)重。

        式中:x為決策值與參考點(diǎn)的數(shù)值差,x>0則代表決策相對是收益的,x<0表示相反情況;α和β為損失敏感性遞減系數(shù);θ為損失規(guī)避系數(shù),其值越小表示決策者對損失越不敏感,反之,則說明決策者對損失越敏感。γ和δ為收益態(tài)度系數(shù)和損失態(tài)度系數(shù)。

        2.2 權(quán)重的確定

        本文將采用AHP和熵權(quán)法相結(jié)合的權(quán)重確定方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,將主觀賦權(quán)法及客觀賦權(quán)法有效結(jié)合,使評價(jià)對象指標(biāo)的權(quán)重更加準(zhǔn)確、科學(xué)、合理。

        式中:wIi為AHP確定權(quán)重,wIIi為熵權(quán)法確定權(quán)重,α和β表示兩種賦權(quán)方法的相對重要程度,本文設(shè)定α=0.6,β=0.4。

        熵權(quán)法按照各指標(biāo)所提供的信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)指標(biāo)值的變化程度,應(yīng)用信息熵這個(gè)方法來計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。其計(jì)算步驟如下:

        假設(shè)評價(jià)指標(biāo)共m個(gè),項(xiàng)目的供選擇方案有n個(gè),則指標(biāo)決策矩陣為X=(xij)n×m。由于各評價(jià)指標(biāo)的量綱和類型不同,難以直接進(jìn)行比較,對決策矩陣需要進(jìn)行無量綱化處理,無量綱化之后得到的決策矩陣為Y=(yij)n×m。

        根據(jù)熵的極值性,把上式標(biāo)準(zhǔn)化,得到表征指標(biāo)評價(jià)重要度的熵:

        根據(jù)熵的定義及性質(zhì),e( yj)的值越小,指標(biāo)的重要度就越大。為了便于綜合評價(jià),由e( yj)確定評價(jià)指標(biāo)j的評價(jià)權(quán)值為:

        其中:0≤θj≤1。本文使用MATLAB計(jì)算軟件進(jìn)行熵權(quán)法計(jì)算。

        2.3 算法步驟

        將累積前景理論在TOPSIS法的應(yīng)用不僅可以克服傳統(tǒng)方法的主觀性問題,還可以使評價(jià)結(jié)果更加直接明了,便于理解。因此,本文將采用累積前景理論對物業(yè)公司進(jìn)行評價(jià),保證所得評價(jià)結(jié)果的科學(xué)性、合理性、準(zhǔn)確性?;玖鞒倘缦拢?/p>

        第一步,建立相應(yīng)的物業(yè)公司評價(jià)指標(biāo)體系,采用專家實(shí)地調(diào)研打分和數(shù)據(jù)資料收集的方式得到原始數(shù)據(jù),并對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

        第二步,采用基于AHP—熵權(quán)法獲取指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,根據(jù)前景理論的權(quán)重函數(shù)求得各指標(biāo)的評價(jià)權(quán)重。

        第三步,根據(jù)前景理論價(jià)值函數(shù)的計(jì)算方法,得到二級指標(biāo)的前景值,具體如公式(2)所示。依據(jù)確定好的權(quán)重函數(shù)和價(jià)值函數(shù),對前景矩陣進(jìn)行加權(quán),進(jìn)而得到加權(quán)前景矩陣。

        第四步,矩陣中各列的最大、最小值構(gòu)成的最優(yōu)、最劣向量,即為理想解和負(fù)理想解,分別為

        第五步,計(jì)算各方案到正、負(fù)理想方案的距離,具體公式如下:

        第六步,計(jì)算相對貼近度。將ei由大到小排序,ei越大,說明評價(jià)對象離正理想解越近。由于本文中的評價(jià)對象為物業(yè)公司,貼近度越大,說明了該物業(yè)公司越好。

        3 算例分析

        選取某市A物業(yè)公司、B物業(yè)公司、C物業(yè)公司、D物業(yè)公司進(jìn)行綜合評價(jià)。數(shù)據(jù)來源于專家的實(shí)地調(diào)研打分和各物業(yè)公司的日常數(shù)據(jù)記錄。對進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后,得到評價(jià)矩陣。各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)如表2所示,各指標(biāo)預(yù)處理數(shù)據(jù)如表3所示:

        3.1 確定權(quán)重

        根據(jù)AHP—熵權(quán)法權(quán)重確定方法可計(jì)算出每一個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值,本文采用SD軟件和MATLAB進(jìn)行計(jì)算,結(jié)果如表4所示:

        3.2 評價(jià)結(jié)果

        按照上述計(jì)算公式,計(jì)算得到各物業(yè)公司在各指標(biāo)下的前景值v( x):

        表2 各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

        表3 各指標(biāo)預(yù)處理數(shù)據(jù)

        根據(jù)上述模型步驟,得到各物業(yè)公司的綜合評價(jià)結(jié)果,可知C物業(yè)公司的相對貼近度最大,即選取C物業(yè)公司作為公司的物業(yè)服務(wù)外包供應(yīng)商(見表5)。

        表4 各指標(biāo)權(quán)重

        表5 各方案的相對貼近度

        4 結(jié)束語

        本文首先從物業(yè)公司發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)管理、業(yè)務(wù)水平、客戶滿意度四個(gè)維度考慮的評價(jià)指標(biāo)體系,為評價(jià)物業(yè)公司奠定了良好的基礎(chǔ)。其次將AHP和熵權(quán)法相結(jié)合,將主觀賦權(quán)法及客觀賦權(quán)法有效結(jié)合,使評價(jià)對象指標(biāo)的權(quán)重更加準(zhǔn)確、科學(xué)、合理。最后,將累積前景理論運(yùn)用到TOPSIS法中,建立累積前景—TOPSIS評價(jià)模型,并通過實(shí)例計(jì)算驗(yàn)證了指標(biāo)體系與評價(jià)模型的有效性與實(shí)用性。

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