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(jìng)爭(zhēng)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(yíng)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(chǎng)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(guó)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）