基于物元可拓模型的企业物流承运商服务质量评价*

陈岫， 平海， 蔡城龙

(广州华商学院，广东 广州 511300)

物流外包已成为业界发展趋势，对于采用物流外包的企业来说，需要对物流承运商服务质量进行评价.目前学者们常用层次分析法、平衡计分卡、数据包络分析、模糊综合绩效评价和专家打分法等对不同行业进行评价[1-4]，评价方法虽多样化，但仍有不足之处，如模糊综合绩效评价能给出评价分值，但不能客观进行等级分类；专家打分法主观因素影响太大.而物元可拓模型可减少评价中模糊不确定性信息产生的偏差[5-8]，从整体一致性的角度进行定量分析，因此本文将物元可拓模型与组合赋权法相结合，构建了基于物元可拓模型的企业物流承运商服务质量评价模型，对物流承运商进行等级分类，帮助企业更好地提升物流效率.

1 企业物流承运商服务质量评价体系

1.1 企业物流承运商服务质量评价指标

通过收集外包物流相关的研究文献和企业实地调研，最终选取物流综合能力、物流服务能力、物流辅助服务和物流操作成本作为一级指标，构建了4个一级指标和15个二级指标的企业物流承运商服务质量评价体系(见表1).

表1 企业物流承运商服务质量评价指标体系

(1)物流综合能力.物流综合能力是物流承运商的物流系统整体能力的综合反映，是指各种软、硬件资源的状况，主要包括信息技术能力、运输能力和物流网络覆盖面3个二级指标.

(2)物流服务能力.企业与物流承运商属于合作关系，物流服务能力是指物流承运满足企业要求的能力水平.物流承运商的物流服务能力指标包括准时到达率、运输准确率、运输丢失率、签单返回率、操作破损率、门店投诉率和商品中心仓储部投诉率共7个二级指标.

(3)物流辅助服务.物流辅助服务指的是物流承运商能为企业提供的其他辅助服务，包括紧急配送未达标率和信息反馈准时率2个二级指标.

(4)物流操作成本.物流操作成本主要有运输成本、装卸成本和搬运成本共3个二级指标.

1.2 基于组合赋权法的指标权重确定

组合赋权法是将主观赋权法和客观赋权法相结合，通过系数获得最终的组合权重的赋权方法[9].本文选用权值因子判断法[10]和熵值法[11]相结合的组合赋权法对各个指标进行赋权，选用加权系数ε(0≤ε≤1)进行控制，最终综合权重的计算公式如下

z=ε×α+(1-ε)×β，

(1)

其中，z为综合权重值；ε为加权系数；α为权值因子判断法所得的主观权重[10]；β为熵值法所得的客观权重[11]；选取加权系数ε为0.5.

2 基于物元可拓模型的企业物流承运商服务质量评价模型

将物流承运商分为4个等级m1、m2、m3和m4，分别代表优、良、中和差.

2.1 建立评价物元矩阵

物元矩阵是指事物的特征及其对应量值所构成的矩阵[12].根据所建立的企业物流承运商服务质量评价指标体系，每一个物流承运商可构成一个待评物元矩阵

(2)

其中，R表示待评价物元矩阵；N表示物流承运商等级；Bi(i=1,2,…，15)表示能够反映该等级水平的各项指标；vi(i=1,2,…,15)表示指标Bi的量值.

2.2 确定物元的经典域和节域

经典域称为满意区间，是指在不同层次的水平中，各项指标量值的取值范围[13].企业物流承运商模型的经典域可描述为

(3)

其中，Nmr(r=1,2,3,4)表示所设定的等级；Bi(i=1,2,…，15)表示反映该等级的各项指标；Vimr(i=1,2,…,15)即为经典域，表示在第mr等级的物流承运商水平中指标Bi的满意值范围.

节域称为可接受区间，是指各项指标在全体等级中的允许取值范围[13].企业物流承运商模型的节域可描述为

(4)

其中，Nk表示所有等级水平的全体；Bi(i=1,2,…，15)表示反映该等级的各项指标；Ti(i=1,2,…,15)即为节域，表示每个指标物流承运商水平的可接收取值范围.

2.3 应用关联函数进行关联度计算

通过关联函数计算出关联度Kmr(x)，表示物流承运商服务质量评价的一级指标、二级指标以及整体分别与等级mr的符合程度，具体关联度的计算公式为

(5)

其中，p(vi,Vimr)为vi与经典域Vimr之间的可拓距；p(vi,Ti)为vi与节域Ti之间的可拓距.可拓距的计算公式为

(6)

其中，vy为一个实测值；Vy表示区间[a,b].

2.4 计算综合关联度并判断等级

2.4.1 二级指标等级

通过关联函数先计算出物流承运商服务质量评价的每个二级指标，由此可以判断出每个二级指标所属等级公式为

(7)

即计算出的结果中Kmr(vi)最大，二级指标的所属级别就属于第mr(r=1,2,3,4)级，若计算得出2个相同最大值，说明同属于两个等级，可统一取最高等级或取最低等级[14]，在本文中统一取最高等级.

2.4.2 一级指标及综合关联度及等级

根据公式(4)和(5)计算出每个一级指标及综合关联度Kmr(Ar)以及判断一级指标及综合等级Kmr，具体公式为

(8)

(9)

其中，zi为每个二级指标或一级指标的权重.最后计算出的结果中Kmr最大，一级指标及综合所属级别就属于第mr(r=1,2,3,4)级.

3 实证分析

3.1 实例企业背景

选取一家快速消费品企业进行验证，该快速消费品企业在全国共有3大配送中心和1 200多家连锁直营店，连锁直营店主营服饰、家居、内衣、饰品、化妆品和鞋帽等商品，配送中心负责将供应商的商品直接分拣，再配送至全国所有的连锁直营店，配送运输采用外包配送模式，不同直营店所需配送商品不同，配送的商品多而杂.

3.2 原始数据的收集与处理

收集了2020年10月实例企业物流承运商的相关运输数据，选取了其中5家主要的物流承运商进行考核.对收集的原始数据进行无量纲化处理[15]，得出结果如表2所示.

表2 2020年10月企业物流承运商运输数据

3.3 指标权重和变化值的确定

运用组合赋权法对各个指标进行赋权，由专家学者以及企业物流负责人组成的10人专家小组，对各指标的重要程度进行打分并界定指标变化值，结果如表3所示.

表3 企业物流承运商组合评价指标权重及变化值

通过组合赋权法的计算得出，企业物流承运商服务质量评价中一级指标权重排序为：物流服务能力(0.35)>物流操作成本(0.34)>物流辅助服务(0.18)>物流综合能力(0.13)，可见物流服务能力和物流操作成本是该企业选择物流承运商最重要指标.在二级指标中，信息技术能力、准时到达率、信息反馈准时率和搬运成本是所属一级指标的重要指标.

3.4 经典域与节域的确定

确定该企业物流承运商可拓模型的经典域和节域，如下所示

3.5 关联度计算及等级分类

3.5.1 二级指标关联度及等级

利用公式(5)(6)(7)可得出承运商A的二级指标的关联度和等级，结果如表4所示；同理分别计算所有承运商的具体等级，具体如表5所示.

表4 企业物流承运商A二级指标关联度

表5 企业物流承运商二级指标等级

3.5.2 一级指标关联度及等级

根据公式(8)和(9)可计算出一级指标关于不同物流承运商的关联度和等级，如表6所示.

表6 企业物流承运商一级指标等级

3.5.3 企业物流承运商整体等级

根据公式(8)和(9)最终计算出5家物流承运商的关联度和等级，其中公式中zi为一级指标的权重，如表7所示.

表7 企业物流承运商整体等级

3.6 企业物流承运商服务质量评价结果分析

(1)根据表7中5家物流承运商最大关联度所处的等级，得到5家物流承运商等级排序如下：承运商E(优)>承运商A(良)>承运商B(良)>承运商C(良)>承运商D(差).承运商E所有一级指标的等级都为优，所以整体服务质量评价水平及等级在5家物流承运商中是最高；承运商A、B和C等级同为良，但3个物流承运商物流优势有所不同，承运商A整体情况比较均衡，而承运商B在物流综合能力表现突出，承运商C则在物流操作成本方面具有优势.

(2)企业可以根据等级结果，对5家物流承运商采用分类管理策略，对服务质量等级为优的物流承运商(承运商E)，主要策略是维持或加大合作；对服务质量等级为良的物流承运商(承运商A、B和C)，因其仍有较大的提升空间，所以可以对此类物流承运商提出改进策略，在现有基础上找出各项存在差距的服务质量评价指标，督促物流承运商改进和提升；对服务质量等级为中的物流承运商可以采取扶持帮助的策略，帮助此类承运商发展基础物流设施，提高物流技术，加强其与优秀物流承运商的交流学习；对服务质量等级为差的物流承运商(承运商D)，企业可以考虑淘汰更换.

4 总结

通过文献和实地调研，选取4个一级指标和15个二级指标作为评价指标，运用可拓理论构建了企业物流承运商服务质量评价模型，该模型可对各指标进行关联度计算，最终得出企业物流承运商整体水平及等级结果.企业实例验证了模型的可行性和有效性，可以较好处理评价过程中模糊不确定性信息，从整体一致性的角度定量分析物流承运商服务质量.