供應(yīng)鏈管理環(huán)境下的現(xiàn)代物流企業(yè)的高效率運作，需要有優(yōu)秀的物流合作伙伴提供運作資源支持。由于科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步、社會分工日趨細(xì)化等原因，很多生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)為集中精力搞好主業(yè)，就把原來屬于自己處理的物流活動，以合同方式委托給專業(yè)物流服務(wù)企業(yè)，并密切保持著與物流企業(yè)的信息聯(lián)系，借以實現(xiàn)對物流全程的管理與控制。由此，第三方物流(TPL)的重要性越來越突出。第三方物流外包服務(wù)，是物流企業(yè)的主要經(jīng)營業(yè)務(wù)，在美國和歐洲均已高達(dá)60％以上，我國雖然起步晚，運作績效較低，但也有相當(dāng)高的比例，而且潛力巨大。如何科學(xué)評估第三方物流外包服務(wù)的綜合績效?這不僅是生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)的迫切需要，而且也是物流企業(yè)的迫切需要。只有構(gòu)建起科學(xué)的第三方物流外包服務(wù)綜合績效的評估模型，才能為生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)、物流企業(yè)決策提供科學(xué)依據(jù)，才能改善經(jīng)營，提高績效。
一、評估模型構(gòu)建的基本依據(jù)
(一)評價指標(biāo)的選取
評價指標(biāo)選取的原則，以及參考評價第三方物流企業(yè)的一般指標(biāo)，適當(dāng)選取比較具有代表性的指標(biāo)，包括運力資源利用率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、訂單完成率、配送資源利用率等20個，令選取的指標(biāo)變量為Xi(其下標(biāo)的i的取值范圍為1—20的整數(shù))。X1——運力資源利用率(％)，X2——固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(％)，直到X20——市場占有率(％)的命名。
100％，運力資源是指一個企業(yè)的機(jī)器設(shè)備等資源，運力資源利用率就是指企業(yè)的設(shè)備資源的利用效率。根據(jù)企業(yè)物流系統(tǒng)綜合評價指標(biāo)體系對企業(yè)物流系統(tǒng)進(jìn)行綜合評價時，評價指標(biāo)多達(dá)20個，其發(fā)展方向和程度往往是不一致的，而且，每個指標(biāo)都在不同程度上反映了物流系統(tǒng)的某些信息，但各指標(biāo)間不可避免具有一定的相關(guān)關(guān)系。因此，所得數(shù)據(jù)反映的信息在一定程度上有重疊，這勢必增加分析問題的復(fù)雜性。
因此，企業(yè)物流系統(tǒng)綜合評價方法宜采用主成分分析法。
(二)運用因子分析方法的定量研究
數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理，通過公開的信息以及收集到的12家第三方物流企業(yè)所公布的年度財務(wù)數(shù)據(jù)，再通過物流企業(yè)提供的競標(biāo)文件獲得其他各項數(shù)據(jù)，歸納整理得到12個樣本的原始數(shù)據(jù)。
對SPSS18.0軟件進(jìn)行設(shè)置和運行之后，會得到一些圖表，通過這些圖表中的數(shù)據(jù)，我們可以進(jìn)一步進(jìn)行分析。
二、評估模型構(gòu)建的過程與結(jié)果
(一)方差分解(因子提取分析)
從相關(guān)矩陣的特征值與其貢獻(xiàn)率及累計貢獻(xiàn)率表列出的所有主成分可以看出，它們按照特征根從大到小的次序排列。第一個主成分的特征根為5.216，它解釋了總變異的26.079％；第二個主成分特征根為4.036，解釋了總變異的20.180％；第三個主成分的特征根為2.930，解釋了總變異的14.650％；第四個主成分的特征根為2.368，解釋了總變異的11.842％；它們的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到72.750％。一般而言，提取主要成分的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到80％～85％才算比較滿意，可以依次決定需要提取多少主成分。
(二)成分矩陣(旋轉(zhuǎn)結(jié)果分析)
旋轉(zhuǎn)前因子載荷矩陣，是各個原始變量的因子表達(dá)式的系數(shù)，表達(dá)提取的共性因子對原始變量的影響程度。各原始變量在提取的公共因子下得分越高，即其絕對值接近1，表示它們與該公共因子的關(guān)系越密切，可以根據(jù)其得分的高低將其歸為4類因子，為旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣的一部分。
以物流設(shè)施投資增長率為例，它在第一個主因子的得分為-0.803，在第二個主因子的得分為0.265，第三個主因子的得分為-0.146，第四個主因子的得分為0.219。顯然，物流設(shè)施投資增長率在第一個主因子處得分的絕對值最高，所以可以將其歸入第一類主因子。其他因子，如倉庫面積利用率、客戶保持率等，也可同樣分析。由于未旋轉(zhuǎn)前的因子矩陣僅僅列出了得分，但是并未由高到低排序，為了方便對因子命名，可以將矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，自動排序，這樣可以更容易看出得分高低，從而方便命名。
如果根據(jù)以上數(shù)據(jù)，設(shè)計一個合適的表格，就可顯示因子載荷兩極分化后的結(jié)果，這時各成分變量的趨向性更集中，它是分析和概括共性因子意義以及命名因子的依據(jù)。這里的輸出表格已經(jīng)進(jìn)行過排序，所以從表中也可以把相關(guān)因素分離出4種因子。根據(jù)各因子相對主成分因子的得分系數(shù)的高低，我們可以對這20個指標(biāo)進(jìn)行歸類，歸納成4類主因子。
第一主成分F1，主要包含的指標(biāo)有X6(倉容利用率)、X7(運輸設(shè)備時間利用率)等。這些指標(biāo)都有一個共同特性，它們都是反映企業(yè)利用設(shè)備資源的效率，所以將其命名為設(shè)備利用效率因子。第二主成分F2，主要包含的指標(biāo)有X10(及時交貨率)、X11(準(zhǔn)確交貨率)等。很顯然，及時交貨、準(zhǔn)確交貨、誤差處理等指標(biāo)都能夠反映企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)效率，所以將其命名為質(zhì)量保證效率因子。第三主成分F3主要包含的指標(biāo)有X1(運力資源利用率)、X2(固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率)等。這些指標(biāo)包括企業(yè)在創(chuàng)新力上的投入和產(chǎn)出，總體反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，所以將其命名為投入產(chǎn)出效率因子。第四主成分F4，主要包含的指標(biāo)有X16(客戶滿意率)、X17(客戶保持率)等。這些指標(biāo)大都與客戶有直接關(guān)系，反映企業(yè)在市場中的影響度和競爭力，所以將其命名為企業(yè)競爭效率因子。
(三)因子得分分析
因子得分能夠反映各項指標(biāo)變量與四個主因子之間的關(guān)系，在某一主因子上得分高，表明該指標(biāo)與該主因子之間關(guān)系越密切，見下表，下表為因子得分矩陣表的一部分。主因子F1、F2、F3、F4分別從投入產(chǎn)出效率、設(shè)備利用效率、質(zhì)量保證效率、企業(yè)競爭效率四個主要方面來評價第三方物流企業(yè)。根據(jù)下表，我們可以得到旋轉(zhuǎn)后四個主因子F的主成分線性組合。
因子得分矩陣表(部分)
(四)綜合評價
F=(26.079F1+20.180F2+14.560F3+11.842F4)/72.75，此公式中，F(xiàn)1、F2、F3、F4可在因子得分分析中得到，將12個企業(yè)的20個因素的數(shù)據(jù)代入，就可以計算出每個企業(yè)的綜合得分，然后再對各企業(yè)的綜合得分水平進(jìn)行排序和比較，第三方物流企業(yè)E1，得分-0.4644，名次第9；E2，得分-0.5658，名次第10；E3，得分-0.3642，名次第8；E4，得分-0.5991，名次第11；E5，得分0.5944，名次第2；E6，得分-0.7294，名次第12；E7，得分0.5925，名次第3；E8，得分0.6353，名次第1；E9，得分0.2546，名次第5；E10，得分0.4927，名次第4；E11，得分0.0254，名次第7；E12，得分0.1280，名次第6。
從以上的資料中可以看出各個企業(yè)的綜合得分的高低，從而對它們進(jìn)行評價。其中，因為在進(jìn)行主成分分析時對數(shù)據(jù)作了標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得某些企業(yè)的得分為負(fù)數(shù)，這表示該企業(yè)的綜合水平在全體被考察企業(yè)的平均水平之下，同理，若得分為正，則意味著該企業(yè)的綜合水平在第三方物流企業(yè)平均水平之上，發(fā)展情況較好。
三、評估模型的進(jìn)一步說明
第一，由于影響第三方物流的指標(biāo)很多，并且變量單位各不相同，該模型通過對原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理和數(shù)學(xué)變換，消除了指標(biāo)間的相關(guān)影響，以及由于標(biāo)準(zhǔn)分布不同、數(shù)據(jù)本身差異造成的不可比性，保證了評價的質(zhì)量。
第二，模型從多個指標(biāo)中選出四個主因子，將較多的信息量轉(zhuǎn)為少而相對準(zhǔn)確的信息量，方便了對第三方物流評價選擇的過程，使問題簡單化。在評價物流企業(yè)時，這是一個比較科學(xué)麗簡單的方法。模型的評價結(jié)果比較客觀，符合當(dāng)今第三方物流企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。
第三，從模型所得的積累貢獻(xiàn)率僅僅達(dá)到72％左右，對于整體信息的掌握度約在八成左右，還不能達(dá)到非常滿意的結(jié)果，目前我們所取得四個主因子僅僅能夠概括20個主因子，還不夠全面和準(zhǔn)確。
第四，就提取的主因子來看，是比較符合第三方物流發(fā)展?fàn)顩r的，大多數(shù)客戶都比較重視設(shè)備利用，且服務(wù)質(zhì)量也是越來越受到重視的因素之一，此外投入產(chǎn)出、企業(yè)競爭是不容忽視的關(guān)鍵因素。但是，幾個主因子之間還存在一定的相關(guān)性，比如質(zhì)量保證率和企業(yè)競爭效率之間存在很大的相關(guān)度，這是這個模型的不足之處。
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本文標(biāo)題：第三方物流外包服務(wù)綜合績效評估模型的構(gòu)建
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