基于模糊物元的哈尔滨公交企业运营管理评价

丁柏群，吕岩峰

(东北林业大学 交通学院，哈尔滨 150040)

作为城市公共交通系统的经营主体和重要组成部分，公交企业对公交运营、管理和组织的水平，直接影响整个城市公共交通发展，也关系到居民日常出行质量和整个城市的经济社会发展。2012年，哈尔滨市成为国家首批“公交都市”建设示范城市，市政府加大对城市公共交通的投入力度，完善公交基础设施建设[1]。然而，哈尔滨市公交企业数量众多、多元化经营，在竞争的同时，由于运营管理水平的差异，服务质量和运营效益参差不齐。因此，认识和提高企业自身的运营管理水平，在保证服务质量的同时，实现企业效益最大化，是提高城市公共交通系统整体水平的有效途径。本文采用国内外应用比较广泛和成熟的平衡计分卡方法，针对哈尔滨市公交企业的运营管理建立评价指标体系，采用模糊物元法对哈尔滨市典型公交企业的运营管理水平进行评价。

1 模糊物元模型

1.1 模糊物元的概念

在可拓学中，物元是以有序三元组R=(M，C，V)来作为描述事物的基本元。其中，M是给定事物的名称，C是事物的特征，V是关于事物特征C的量值；同时把事物的名称、特征和量值称为物元三元素。如果其中的量值V具有模糊性，则称物元R为模糊物元，记作R=[μ(ν)]。其中，R为模糊物元；μ(ν)为特征C相应的模糊量值，即事物M对于特征C相应量值ν的隶属度。如果待评价对象M有n项评价指标C1，C2，…，Cn及其相应的量值μ(ν1)，μ(ν2)，…，μ(νn)来描述，则称R为n维模糊物元[1]。

1.2 模糊物元的基本步骤

(1)构造模糊物元或复合模糊物元矩阵

根据物元的定义，V=C(M)，因此物元也可以表示为R=(M，C，C(M))。如果一个事物M有n个特征，并以n个特征c1，c2，…，cn及其相应的量值ν1，ν2，…，νn来描述，则称R为n维物元，用矩阵的形式表示为：

(1)

若以Rmn表示m个样本n维复合模糊物元，并以Mj表示第j个评价样本，Ci表示第j个评价样本第i项评价指标，与其相应的模糊量值为x(νji)(i=1，2，…，n；j=1，2，…，m)，则有：

(2)

(2)构造从优隶属度模糊物元

各项指标的模糊量值相对于各项指标的标准样本或给定标准值的隶属程度，称为从优隶属度。将评价指标分为成本型和效益型两类指标[2]，前者指标值越小，对应的指标项越优秀；后者指标值越大，对应的指标项越优秀。

对成本型指标：

(3)

对效益型指标：

(4)

依此可建立的相对于模糊物元的矩阵，即从优隶属度模糊物元矩阵：

(5)

(3)建立标准模糊物元和差平方模糊物元

Δij=(μ0j-μij)2，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

(6)

得到差平方复合模糊物元矩阵：

(7)

(4)计算指标权重

为消除各指标量纲不同造成的影响，并使之能在同一范围内比较、度量，需要对模糊物元矩阵进行同趋势化处理。对成本型指标：

(8)

对效益型指标：

(9)

(10)

采用熵权法[3]确定指标权重。第j项指标的熵为：

(11)

(12)

第j项指标的熵权为

(13)

式中：Hj为第j项指标的熵；Pij为第i个目标下第j项指标值所占比重；ωj为第j项指标的熵权。

(5)贴进度和综合评价

采用欧式贴进度作为评价标准，运用(·，+)算法计算构建贴近度复合模糊物元RρH：

RρH=[ρHjρH1…ρHn]。

(14)

2 实例研究

A公司是哈尔滨市大型国有公共交通企业之一，历史悠久。企业员工3000余人，营运车辆近千台，拥有公交运营线路28条，年客运总量2亿人次。企业近十几年来通过多次改革，逐步发展成为规模化、规范化的国有公交企业。

B公司是哈尔滨市民营公共交通企业之一，员工近800人，运营车辆近400台，拥有公交运营线路9条，其中品牌线路2条。企业经过多年发展，已经成为民营公交公司的代表。

2.1 评价指标体系

评价指标体系的建立，以平衡计分卡方法[4-7]为基础，结合公共交通企业特征，将指标体系划分为财务、乘客、内部运营管理和学习与创新四个维度。指标的选取要与评价目标相一致，即确定公交企业的运营管理水平；同时还应满足：

(1)定量指标易于获取。

(2)定性指标易于定量化。

(3)指标之间具有相关性，并与总体目标相一致。

(4)财务与非财务指标的平衡。

(5)短期指标与长期指标的平衡。

(6)内部环境与外部环境的平衡。

(7)客观、全面、可行。

将上述四个维度进行分解，并进行指标选取。财务维度指标包括流动比率、流动资产周转率、总资产周转率、主营业务利润率、营业利润增长率、人车比、纯公益性支出占总成本比例、财政补贴资金占利润比例和车辆平均满载率；乘客维度指标包括车辆运营准点率、乘客投诉数量、投诉平均解决周期、乘客候乘时间满意度和乘客乘坐舒适满意度；内部运营管理维度指标包括行车计划完成率、工作车率、完好车率、车辆保养维护次数、车辆保洁频率、管理职能化水平、车辆运营事故次数和管理规章制度建立完善情况；学习与创新维度指标包括员工学习培训频率、员工福利水平、驾驶员工作环境、驾驶员平均工作时间、运营管理新技术手段的应用和能源节约技术的应用及效果。评价指标体系见表1。

表1 哈尔滨市公交企业运营管理评价指标体系

2.2 评价标准

哈尔滨公共交通企业数量较多，国营企业与民营企业呈多元化经营。国营企业车辆购置、人员薪资等资金支出均为国有资金，而民营企业为自主经营，除国家政策范围内的车辆燃油资金补贴外，其它资金均为独立核算，自负盈亏。因此，为保证对公交企业管理水平评价的科学性，本文参考国资委财务监督与考核评价局制定的企业绩效评价标准中城市公共交通业的相关标准值，以及国内对于企业评价的相关研究[8-9]，建立了公交企业运营管理的五级评价标准，见表2。

为避免企业规模不同对评价结果可比性和评价可信度造成的影响，作者参考国家颁布的企业规模划分的相关标准和企业规模划分的相关研究，结合哈尔滨公交企业数量多且民营企业所占比例较大的实际情况，同时考虑到公交企业的公益性特点，参考国内规模相近城市公交企业的现状，从企业线路数量、营运车辆数量和所有制等角度出发，建立哈尔滨市公交企业规模划分标准，见表3。企业须同时满足表3中车辆数和线路数两个条件，才能划入相应规模级别；如果只满足其中一个条件，则划入下一级规模级别。

表2 公交公司运营管理五级评价标准

表3 公交企业规模划分标准

2.3 建模评价

2.3.1 A公司

按照公交企业规模划分标准，A公司属于大型企业。将调研得到的A公司各项评价指标数据进行计算或定量化处理后，计算结果见表4。

表4 A公司各评价指标计算结果

应用表4数据建立模糊物元矩阵。在评价标准范围内指标C17、C18、C23、C24、C37、C44为成本型指标，其余指标为效益型指标，根据公式(3)～(5)构建从优隶属度模糊物元矩阵。选取从优隶属度模糊物元中各项的最大值确定标准模糊物元，根据公式(6)～(7)得到差平方复合模糊物元。

根据公式(8)～(10)对复合模糊物元矩阵Rmn进行归一化处理，根据公式(11)～(13)得到各项指标的熵权，即权重：

ωj=[0.035 74 0.035 72 0.035 69 0.035 85

0.035 91 0.035 72 0.035 72 0.035 80

0.035 72 0.035 71 0.035 74 0.035 76

0.035 72 0.035 74 0.035 89 0.035 88

0.035 91 0.035 80 0.035 91 0.035 70

0.035 72 0.036 00 0.035 80 0.035 77

0.035 77 0.035 72 0.035 72 0.035 72]

根据公式(14)构建贴进度模糊物元，得到A公司模糊物元值：

RρH= 0.607。

标准复合模糊物元贴进度排序见表5。

表5 评价标准复合模糊物元贴进度(A公司)

利用欧式贴近距离[10]计算方法可知，A公司的模糊物元贴近度为0.607，其运营管理状况最接近“良好”标准(距离为0.205)，较“优秀”和“一般”的距离较大。由此可知，A公司的运营管理状况处于“良好”水平。

2.3.2 B公司

B公司属于中型民营企业，因此选择对应的中型企业五级评价标准，如表3所示。评价过程与A公司相同，得到B公司复合模糊物元贴进度如下，排序见表6。

RρH=0.717。

表6 评价标准复合模糊物元贴进度(B公司)

由表6可见，B公司的模糊物元贴近度为0.717，其运营管理状况最接近“良好”标准(距离为0.054)，较“一般”的距离较大，因此，可以断定B公司的运营管理状况处于“良好”水平。

4 结束语

平衡计分卡能够充分考虑并兼顾企业经营效益、乘客需求、内部运营和员工需求之间的关系，达到多方之间的平衡，避免因指标选取不均衡造成的评价失真；模糊物元法可靠度好、准确度高，结合熵权法，可以在很大程度上降低人为因素对评价结果的影响。

由于地域局限和经济社会发展程度等诸多因素影响，哈尔滨市公交行业对新技术和新方法等应用还比较少。本文综合运用平衡计分卡和模糊物元法，分析评价了哈尔滨市两个有代表性的国营和民营公交企业运营管理状况，两者均达到“良好”水

平。哈尔滨市公交企业数量多，规模和运营管理状况复杂，基于平衡计分卡和模糊物元法建立的分析方法更具灵活性和适用性，可作为公交企业运营管理第三方评价的参考。

【参 考 文 献】

[1]肖芳淳.模糊物元分析及其应用研究[J].强度与环境，1995，22(2)：51-59.

[2]刘 娜，艾南山，方 艳，等.基于熵权的模糊物元模型在城市生态系统健康评价中的应用[J].成都理工大学学报(自然科学版)，2007，34(5)：589-595.

[3]孙洪华，陈红霞，尚 飞.基于熵权的TOPSIS法配送中心选址方案评价研究[J].物流科技，2010，33(5)：46-49.

[4]哈尔滨市人民政府.走向公交都市·哈尔滨 适应寒地特点促进城市可持续发展[N].中国交通报，2012-10-29(4).

[5]Kaplan R S，Norton D P.The balanced scorecard：Measures that drive performance [J].Harvard Business Review，1992(1)：71-79.

[6]安鸿章，葛峻峰.全方位解析平衡计分卡[J].中国人力资源开发，2004(9)：48-52，55.

[7]邢 洁.中国企业实施平衡计分卡存在的问题与应对策略[J].现代财经-天津财经学院学报，2005，25(5)：51-54.

[8]国家统计局.统计上大中小微型企业划分办法[Z].2011-9-2.

[9]张宝山.日本、美国及欧盟中小企业划分标准的演变与启示[N].中国贸易报，2011-9-04.

[10]周 泰，叶怀珍.基于模糊物元欧式贴近度的区域物流能力量化模型[J].系统工程，2008，26(6)：27-31.