DEA在我国家电第三方物流供应商选择中的应用

岳晓娟 （西南交通大学 交通运输与物流学院，四川 成都 610031）

YUE Xiao-juan (School of Transportation and Logistics,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

0 引 言

近年来，随着我国家电消费的快速增长，家电市场呈稳步、快速发展态势。中国商业联合会公布的2010年度全国大型零售企业主要经济指标及主要商品销售情况报告显示，2010年限额以上家用电器和音像器材类商品零售额为4 056.5亿元，同比增长27.7%，增速比2009年提高了15.4%，比增速较快的2007年提高了4.3%，创5年最高增速。与此同时，家电价格降幅也在放缓。随着物价上涨和原材料价格走高，削弱了家电厂商的利润空间，导致降价幅度比之2009年有所放缓，同比下降3.9%，比2009年5.8%的降价幅度放缓了1.9%[1]。为了降低成本，提高服务质量，强化核心竞争力，越来越多的家电生产商开始选择第三方物流。第三方物流是指生产经营企业为集中精力搞好主业，把原来属于自己处理的物流活动，以合同方式委托给专业物流服务企业，同时通过信息系统与物流企业保持密切联系，以达到对物流全程管理控制的一种物流运作与管理方式[2]。

我国的家电物流企业大多数是小型、不成规模的运输公司，物流管理一般都是家电厂商自己负责，且家电产品不同于其他商品，市场需求有明显的季节性。但是在我国的家电物流中对这些问题关注都比较少，相应的解决措施也没有。在此种模式下，造成了一方面家电物流利润微薄，另一方面由于各家公司业务隔绝，缺乏规模，企业无法发挥整合和规模效应的优势，成本居高不下，最终造成家电企业供货不及时、库存积压、产品折价和资金滞压[3]。家电行业物流企业要想长远发展，其物流配送不仅要降低成本，而且要提高效率与质量。近年来，家电产品价格逐年走低，家电企业的利润空间逐步萎缩。降价已不再是竞争的主要策略和砝码，提高效率与物流服务质量变得尤为重要。为客户提供更多的优质服务，正是第三方物流企业的优势所在。然而面对众多的第三方物流企业，如何选择出自己理想的物流供应商，这是本论文的研究目的。

1 DEA模型的定义

1978年，著名运筹学家、美国德克萨斯大学教授A.Charnes，W.W.Cooper，E.Rhodes在 “Measuring the efficiency of decision making units” （刊登在权威的欧洲运筹学杂志上）中正式提出了运筹学的一个新领域：数据包络分析，其模型简称C2R模型。

DEA是使用数学规划模型，评价具有多个输入、特别是多个输出的 “部门”或 “单位” （称为 “决策单元”，简记DMU）间的相对有效性 （DEA有效）。实际上 “相对有效性”的概念也是指产出与投入之比，不过是加权意义之下的产出投入比。根据对各DMU观察的数据判断DMU是否为DEA有效，本质上是判断DMU是否位于可能集的 “生产前沿面”上。

构建DEA模型[4]的思路具体思路如下：

衡量某一决策单元j0是否DEA有效——是否处于由包络线组成的生产前沿面上，先构造一个由n个决策单元组成 （线性组合成）的假想决策单元。如果该假想单元的各项产出均不低于j0决策单元的各项产出，它的各项投入均低于j0决策单元的各项投入。

即有：

这说明j0决策单元不处于生产前沿面上。

基于上述事实，可以写出如下线性规划的数学模型：

结果分析： （1）当求解结果有E＜1时，则j0决策单元非DEA有效； （2）否则，则j0决策单元DEA有效。

2 DEA在我国家电第三方物流供应商选择中的应用

假设一家电制造商需选择一名第三方物流供应商来为其提供服务，现有4家可为其提供家电物流服务，现就4个供应商的有关指标建立DEA模型。通过对家电制造业的调查总结后，选取以下指标作为评价指标。企业信息化水平X1用企业信息化投资额来表示；企业实力X2用企业注册资金来表示；企业配送中心个数用X3表示，员工素质X4用拥有本科以上学历员工占总员工数的比例来表示；顾客满意度Y1用顾客所给平均分来表示 （百分制）；交货可靠率用Y2来表示；库存周转率用Y3表示；在这几项指标中可看出：企业信息化水平、企业实力、配送中心个数、员工素质对第三方物流供应商来说是越低越好，故这4项可看作是企业的输入指标，而顾客满意度、交货可靠性、库存周转率对供应商来说是越高越好，可看作是供应商的输出指标。假设这4家企业的输入指标的数值如表1所示：

表1 供应商的输入指标数值表

这4家企业输出指标如表2所示：

表2 供应商的输出指标数值表

接下来，通过建立一个线性规划模型，以4个第三方物流供应的输入量和输出量为基础建立一个假设的合成第三方物流供应商。通过将这4个供应商的输入量 （或输出量）的加权平均值作为假设的合成第三方物流供应商（简称合成供应商）的输入量 （或输出量）。

首先以A1为例来，先来判定供应商A1的相对有效性。在线性规划模型中的约束条件中，合成供应商输出条件中必须大于或等于供应商A1的输出量。假如合成供应商的输入量显示小于供应商A1的输入量，那么合成供应商就是有着更大的输出量而拥有更小的输入量。因而，供应商A1比合成供应商相对低效，进而可被认为比供应商相对低效。

令：

wg为供应商A1在合成供应商中所占的份额或比重；

wu为供应商A2在合成供应商中所占的份额或比重；

wc为供应商A3在合成供应商中所占的份额或比重；

ws为供应商A4在合成供应商中所占的份额或比重；

所以，DEA模型的第一个约束条件为：

为了使模型符合逻辑，合成供应商的输出量必须大于或等于供应商A1的输出量。

即合成供应商的输出量≥供应商A1的输出量。

可写出输出量的约束条件：

同样，为了使模型符合逻辑，合成供应商的输入量必须小于或等于供应商A1的输入量。

即合成供应商的输入量≤供应商A1的输入量。

引入效率指数E，如A1供应商信息化投资额为350万元，那么350E为合成供应商的投资额。

当E＝1时，合成供应商需要与供应商A1相同的输入量资源；

当E＞1时，合成供应商需要的输入量资源大于供应商A1的输入量资源；

当E＜1时，合成供应商需要的输入量资源小于供应商A2的输入量资源。 （模型的目标）

可写出输入量的约束条件：

所以，对于供应商A1，通过LINGO软件对 （1）～（8）式进行求解得E=1.025。

这说明合成供应商能获得供应商A1的每一个输出量的同时却用供应商A1最多102.5%的输入量资源。因此，供应商A1是相对有效 （或DEA有效）的。

同理，可解得供应商A2，A4的E值分别为1.011,1.020，故均相对有效即DEA有效，而供应商A3的E值为0.956＜1，故其是相对低效的，即DEA无效。这表明供应商A3在提高顾客满意度，交货可靠性等方面还存在很大的改进空间。

3 结 论

本文利用DEA模型并借助LINGO软件对多个家电第三方物流供应商的多个指标进行了评价，最后选出相对有效的第三方物流供应商，淘汰相对无效的供应商。由于DEA中模型的权重由数学规划根据数据产生，因此不会像专家评估法那样受人为主观因素的影响，从而为家电制造商提供客观的决策依据。本文通过DEA模型不仅选择出相对有效的供应商，而且对相对无效的供应商提出改进的方面。然而DEA模型也有其固有的缺点，DEA只是给出了决策单元的相对有效性，但是并不能够对各个决策单元进行全排序，有时会同时出现多个相对有效的决策单元，因此要想对家电第三方供应商进行完全的排序，就需要借助于其他的科学工具。

[1] 任震宇.今年家电市场依然保持高增速[N].中国消费者报，2011－04－13(B1).

[2]李诚丁.第三方物流——国际物流发展新趋势[J].中国检验检疫，2009(7):25－26.

[3] 王意日，格乐吐.浅谈家电物流[J].世界华商经济年鉴 （理论版），2009(5):37－38.

[4] 魏权龄.评价相对有效性的DEA方法[M].北京：中国人民大学出版社，1988.