基于组合赋权模型的物流企业绩效评价指标体系构建研究

作 者:

作者简介:
姜旭,北京物资学院物流学院教授,硕士生导师,博士;胡雪芹,通讯作者,北京物资学院物流学院硕士研究生。北京 101149

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内容提要:

本文以日本物流企业绩效评价指标体系、国资委《2019年企业绩效评价标准值》为基础,通过梳理国内外文献,构建了经营活动、物流活动、企业内外部环境在内的三个准则层,员工离职率等24个评价指标的评价体系。以25家5A级物流企业2018年数据为研究对象,通过组合赋权模型对G1法和BP神经网络法两种单一赋权方法进行组合,建立适应我国物流企业绩效评价的指标体系。本文研究结果表明,我国物流企业绩效评价指标体系的评价结果与物流企业发展现状基本一致。目前,研发投入不足、人才吸引能力较弱是造成传统运输型、仓储型物流企业严重落后于综合服务型物流企业的主要原因。资产回报能力和客户服务水平的差异,是造成我国5A级物流企业之间拉开差距的重要指标。


期刊代号:F14
分类名称:物流管理
复印期号:2021 年 01 期

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       当前,物流业成为支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业[1]。物流业高质量发展是经济高质量发展的重要组成部分,也是推动经济高质量发展不可或缺的重要力量。因此,亟需巩固物流企业降本增效成果,增强物流企业活力,提升物流业效率效益水平。在此背景下,政府相关部门需要实时和准确掌握我国物流业发展状况,为我国物流企业健康发展营造良好的政策环境[2]。而物流企业也需要对自身进行全面、客观的绩效评价,实现对企业各项资源的合理配置,达到物流企业综合效益提升的目的。因此,本文研究并构建适合我国物流企业的绩效评价指标体系,具有一定的现实意义。

       国内外学者从不同角度对“物流绩效”进行界定[3]。Marti和David[4]首次将物流效用定义为:物流过程中凝结物化和活化劳动产生的效用,并提出效用的测量指标。随后,其他学者从不同视角提出“物流绩效”应当关注的指标。从组织绩效的角度,Tadeusz[5]认为物流绩效应关注物流成本和客户服务水平;从指标测度的角度,Garland等[6]分析物流绩效评价应关注效率、效用、质量、生产率、创新等指标;从供应链角度,Hausman等[7]定义企业进出口活动的物流绩效,主要考虑进出口活动的成本、时间和复杂性;从企业角度,马丁·克里斯托弗等[8]定义企业物流绩效是在一定经营期间内,企业物流的经营效益和企业经营者的物流业绩组成。因此,企业物流绩效和物流企业绩效具有显著差异[9,10]。前者,侧重于运用与物流活动直接相关的各项指标,评价企业物流的优劣;后者,侧重于综合考虑企业财务与非财务指标,评价物流企业的优劣。

       随着物流活动逐渐成为企业核心竞争力之一[11],改善物流活动能为企业带来直接的经济效益[12]。国内外学者针对企业物流绩效展开研究,从不同角度出发,构建企业物流绩效评价指标体系。Andersson等[13]将企业物流绩效评价指标体系划分为生产物流绩效和销售物流绩效两部分;Chris和Sheffi[14]将企业物流绩效评价划分为水平整合、垂直整合等六个维度的子系统绩效评价;Krauth等[11]认为除了企业物流效率和效益指标外,客户满意度、信息技术和创新水平也是考核企业物流绩效的关键因素。

       当前,针对物流企业绩效评价的研究较少。杨德权和裴金英[15]首次对物流企业绩效评价进行实例分析;之后,杨德权和薛云霞[2]对先前的评价方法[15]进行改进。杨佳伟和王美强[16]构建水上运输上市物流企业绩效评价指标体系,分析水上运输上市物流企业盈利水平较弱的原因。综上,一方面,目前研究重点在于评价方法上的创新,而未对物流企业绩效评价指标体系进行深入探索;另一方面,在分析物流企业绩效问题时,仅探究与物流相关问题,较少有研究将员工满意度、离职率和企业合作伙伴关系等纳入物流企业绩效评价指标体系中。企业物流绩效评价和物流企业绩效评价的对象、范围和侧重点虽有不同,但二者却是相互关联的[17,18]。对物流企业进行绩效评价时,可将企业物流绩效评价的经营活动和物流活动的相关评价指标纳入物流企业绩效评价框架中。

       评价指标体系权重的确定方法主要包含主观赋权和客观赋权两类。专家评定法[19]、层次分析法(AHP)[2,15,20]、模糊综合评价法[1]等主观赋权法,受人为影响因素较大,存在一定的局限性;BP神经网络[20]、数据包络分析法(DEA)[2,15,21-26]、Topsis[1,27,28]等客观赋权法能较为准确地确定指标权重,但是,对指标数据要求严格,对于一些难以量化的指标,客观赋权法存在较大误差。因此,现有研究通常将主客观权重法进行组合运用。李刚等[17]对主客观权重的组合方式及其组合方式的合理性展开分析。研究证明,基于极差最大化和基于客观修正主观两类组合赋权法具有一定的合理性。基于极差最大化的组合赋权法以评价对象得分的方差最大为目标函数,可以有效区分被评价对象[17]。

       文献研究表明,对物流企业绩效、绩效评价指标体系以及指标权重确立的研究,均取得了一定的成果。但是,现有研究中存在的问题依旧不容忽视:一是现有研究针对物流企业绩效和企业物流绩效的评价指标类似,没有凸显二者的差异性;二是缺乏对物流企业绩效评价的指标体系研究,现有研究主要是以物流企业绩效评价为载体,对确立指标权重的方法进行创新;三是现有评价模型中主客观赋权组合方式有所欠缺,部分研究仅运用单一的赋权方法,组合赋权法局限于将主客观赋权结果进行简单的加法合成或乘法合成。

       针对上述问题,本文以25家5A级物流企业2018年数据为研究对象,以日本物流企业绩效评价指标体系、国资委《2019年企业绩效评价标准值》和国内外文献为基础,结合我国物流企业的具体情况,从物流企业经营活动、物流活动及内外部环境三方面,对大量相关指标进行初筛,运用相关性分析和主成分分析遴选出24个具有代表性的指标,通过G1-BP神经网络法分别确立指标权重后,利用极差最大化的组合赋权方法,构建适合我国物流企业绩效评价的指标体系。

       物流企业绩效评价指标体系构建原理

       (一)物流企业绩效评价体系准则层构建

       物流企业作为盈利性机构,需要对其利益相关者负责。因此,在对物流企业进行绩效评价时,需要综合考虑影响物流企业绩效的因素。日本物流企业绩效评价指标体系深入剖析物流企业经营指标、物流指标及内外部环境之间的相互关系(如图1所示)。

      

原文参考文献:

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