中小型物流园区创新能力评价模型

2017-08-01 00:21宋晓萱合肥工业大学宣城校区商学系
消费导刊 2017年9期
关键词:物流园区评语分析法

宋晓萱 合肥工业大学宣城校区商学系

中小型物流园区创新能力评价模型

宋晓萱 合肥工业大学宣城校区商学系

随着物流业的蓬勃发展,物流园区应运而生,提升企业的创新能力是推动物流园区发展的动力所在。文章运用组合赋权思想,构建了基于三标度层次分析法和主成分分析法的综合权重的模糊综合评价模型。最终建立了中小型物流园区创新能力评价指标体系。

物流园区 创新能力 组合赋权 模糊综合评价

一、背景

随着我国经济地位和信息技术的不断提高,物流作为一种社会经济活动,已经在信息技术、网络技术和新技术革命中展现出巨大的作用。可以说,物流是推动我国社会发展和促进经济繁荣的原动力。但要形成全面、高效、完善的物流园区体系,仍需促进物流园区内企业间协同发展、规模发展,形成优势互补,建设一体化物流园区。

因此,构建物流园区创新能力评价模型,对物流园区现有的创新能力进行排序、评价、综合分析,明确制约当前企业发展的关键因素,进而提升物流园区的创新能力。这对于增强物流企业整体竞争力,促进物流园区协同发展具有重要意义。

二、物流园区创新能力评价指标体系的构建

(一)评价指标的设计

1.初始评价指标的设计

在与物流企业管理人士和物流领域专家进行沟通访谈,遵循指标设计原则,最终建立了由7个一级指标和41个二级指标构成的物流园区创新能力评价初始指标体系,如表2.1所示。

表2.1 物流园区创新能力初始评价指标体系

2.调查问卷结果分析

通过SPSS22.0分别对各二级指标进行信度分析,将每个二级指标看作一个题项,可靠性分析输出的总体Cronbachα为0.893,说明量表的信度非常好,其次检查每一题项删除后的Cronbachα值,若删除该题项能够提升α值,即能够提升量表内部一致性时,则将其删除。再对调查问卷进行了内容效度分析,根据数据结果KMO值为0.724,大于0.7,且Bartlett球形检验的显著性小于0.05,说明该量表具有良好的内容效度。

(二)指标体系构建

在初始设计的指标体系基础上,通过调查问卷收集数据,并经过严谨的信度、效度以及项目分析,剔除11个不太重要的指标,最终确立了7个一级指标,30个二级指标的物流园区创新能力评价指标体系,如表2.2所示。

表2.2 物流园区创新能力评价指标体系

三、物流园区创新能力评价方法的设计

(一)指标权重确定方法

1.三标度层次分析法

本文对传统层次分析法的标度进行改进,采用了三标度层次分析法。此种层次分析法不需要进行一致性检验,能自然的通过一致性要求。

具体步骤如下:

对指标进行两两比较,建立比较矩阵Y

Y=(Yij)nxn,1≤i≤n,1≤j≤N

n表示该层次上指标的个数,

(2)计算最优传递矩阵Q

(3)建立判断矩阵H(自然的通过一致性检验)

(4)判断矩阵H中最大特征值所对应的特征向量即为该层次各指标的相对权重值α,采用方根法,求得该层次中第i个指标的主观权重为:

2.主成分分析法

主成分分析法中,确定权重的过程实际上就是建立综合评价函数,对函数的系数进行归一化,即为各个指标的权重。具体步骤如下:

(2)由于方差贡献率反映了主成分所代表信息量的大小,体现了主成分的重要性,可以看成是各个主成分的权重。因此,综合评价函数中系数可以看成是m个主成分权重,即方差贡献率的加权平均,故综合评价函数F为:

式中bj为公式(3-12)中的方差贡献率,为综合函数F的系数,表示指标在主成分中的综合重要度。

(3)对综合函数F的系数归一化处理,使得所有指标权重之和为1,因此,求得第i个指标的客观权重为:

3.组合赋权法

设由三标度层次分析法确定的主观权重为α,由主成分分析法确定的客观权重为β,则组合权重W为:

Wi=θαi+(1-θ)βi

式中0≤Wi≤1,θ为系数。

组合赋权法使指标体系的权重在主观和客观上得到统一,在保留原始数据传递的信息同时,运用专业知识与经验人为对其加以修正,充分保障了指标权重的合理性,提高综合评价准确度。

(二)模糊综合评价法

1.确定评价指标集F及其权重向量WF

若评价指标为m个,则评价指标集合F={f1,f2,…,fm},组合权重向量集WF={w1,w2,…,wm}。

2.确定各评价指标的评语集E及其隶属度向量U

若评价等级有n个级别,则评语集E={e1,e2,…,em},隶属度向量U={u1,u2,…,un}。

3.建立隶属度矩阵R

隶属度矩阵表示评价主体对于评价指标fi,所作出评语集ei,评定的可能性大小,隶属度矩阵R=(rij)mxn。矩阵中rij=Nij/N表示指标fi符合评语ei的隶属度,Nij为同意指标fi符合评语ei的人数,N为总人数。

4.综合评价,计算案例的综合评定向量S

综合评定向量描述了所有评价指标隶属于评语集的加权和,则S=WFR。

5.确定案例最终评语

结合隶属度向量,对综合评定向量做进一步分析,计算案例综合评定值V=SU,根据评定值大小确定案例的最终评语,做出总体评价。

(三)评价模型构建

本文对中小型物流园区创新能力进行评价分析,首先构建了7个一级指标30个二级指标的多层次、多因素的指标体系。然后进行模糊综合评价,确定指标集、评语集和权重集,其中权重集根据问卷数据采用组合赋权法,运用三标度层次分析法确定主观权重,主成分分析法确定客观权重。最后将各一级指标的评定向量综合在一起,构成总隶属度矩阵,对研究总体进行模糊评价,确定物流园区创新能力的综合评价值。至此,本文的评价模型构建完成。

基于组合赋权法的模糊综合评价模型,弥补了传统模糊综合评价中权重系数主观性过强的不足,采用主观权重和客观权重相结合的方法,充分考虑到定性与定量指标的结合。因此,该评价模型客观合理。

四、结论

建立7个一级指标、30个二级指标的中小型物流园区创新能力评价模型,可以对物流园区整体创新能力进行评价分析,找出制约园区物流企业发展的因素,改善和提高该物流园区的创新能力。相信随着长期努力我国园区创新能力一定会快速提升,物流企业一定会协同发展。

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