物流公司绩效评价模型

《物流公司绩效评价模型》由会员分享，可在线阅读，更多相关《物流公司绩效评价模型（10页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、物流公司绩效评价模型本问题是一个关于物流公司绩效评价的问题。首先结合研究目的，数据科学性，全面性和物流业的特点，选取职工人数， 固定资产净额， 主营业成本和管理费用等为投入指标； 净利润和主营业收入为产 出指标。文中各项指标的数据取自 2005 年各样本物流企业的年报。然后根据投入指标值和产出指标值，建立 DEA（Data Envelopment Analysis 数据包络分析）模型，再利用DEA方法理论体系中的C2R模型评价各样本物流企 业的总体有效性，利用DEA方法理论体系中的C2GS2模型评价样本物流企业的纯 技术有效性，并根据DEA方法理论中总体有效性，纯技术有效性和纯规模有效性 的关

2、系得出决策单元的纯规模有效性。 运用 Lingo 软件计算得到 2005年 10 家上 市物流公司的总体绩效，纯技术绩效和纯规模绩效，深赤湾的总体有效值为， 纯 技术有效值为，纯规模有效值为其具体结果见表 4。接着， 根据得到的总体绩效，纯技术绩效， 纯规模绩效的结果对我国的物流 进行简要分析。针对DEA莫型的缺陷：只能将决策单元分为有效和非有效两大类， 采用文献的DEA改进方法，在传统的DEA方法基础上引入一个虚拟的理想决策 单元，进一步对各样本物流企业总体有效值进行排名， 得到各样本物流企业的先 后排名为：中远海运，中海海盛，中海发展，宁波航运，厦门港务，深赤湾，上 港集箱，铁龙物流，锦州

3、港，天津港。最后，对模型的优缺点进行了简要的分析， 并对模型的改进提出了建设性意 见。关键词： DEA ，总体绩效 ，物流 ，绩效评价1 . 问题重述自从加入WTC以来，我国的经济经受外来经济因素的巨大冲击， 要使我国经 济的稳定平衡发展， 因而必须不断提高我国经济竞争力。 而物流作为提高经济竞 争力的重要因素，要想使其健康的发展，必须对物流企业的计划、顾客服务、运 输、存货等物流活动进行绩效评价与分析。对物流绩效进行评价与分析， 才能够 正确判断企业的实际经营水平， 提高企业的经营能力， 进而增加企业的整体效益。 由于物流活动具有多方性，过程复杂性（采购、运输、存储、保管及供应等）和 形成多

4、样性等特点，长期以来，物流绩效的衡量缺乏行之有效的标准。目前，我 国企业的物流处于起步阶段和发展阶段， 如果在建立物流系统的同时， 实时进行 绩效评价，对不断完善和提高物流管理水平，使其成为企业的“第三利润源泉” 具有重要意义。因此，如何科学、全面地分析和评价物流企业的绩效，已成为物 流企业迫切需要解决的课题。本文选取深赤湾，厦门港务，铁龙物流，宁波海运，中海海盛，中远航运， 中海发展，上港集箱，锦州港和天津港等 10 上市物流企业为研究样本。从 2005 年各样本物流企业的年报上收集到的职工人数，固定资产净额，主营业成本， 管 理费，净利润和主营业收入等指标数据为依据， 需要解决问题： 利用

5、这些指标值 对该 10 家样本物流企业的绩效进行评价。2 . 问题分析在物流的研究领域中， 物流企业管理绩效的评价是极其重要的内容之一。 近 年来，物流的绩效评价在我国得到了广泛的研究， 大量的方法被应用于物流绩效 的评价。其中，主流的以定量为主的绩效评价方法主要有四种：作业成本法，层 次分析法，指标树法和DEA（数据包络分析法）。其中，作业成本法和指标树法主要集中在测评指标的选取上， 要求判定矩阵 能够全面反映物流绩效的指标体系。但是影响物流绩效的因素众多并且关系复 杂，很难建立一套完整的评价指标体系。 层次分析法中判断矩阵的构造具有一定 的主观性，使评价结果的客观性程度减少。而 DEA法由

6、于不需要预先估计参数， 直接采用数据计算的特点， 在避免主观因素和简化算法， 减少误差等方面有不可 低估的优越 性2 。但传统的DEA方法也存在着不足：由于这种方法将大量的决策单元分为有效 和非有效两大类， 在用这种方法进行有效性分析时容易出现大量的甚至全部决策 单元都为有效的情形。鉴于此，本文利用文献的DEA改进方法，在传统的DEA方法的基础上引入 一个虚拟的理想决策单元，对DEAt效的决策单元进行排序，用DEAS进方法对 我国部分物流企业进行绩效评估。指标选取的说明： 本问题为研究我国物流公司的经营绩效。 人力资源在物流 企业的投入是不可缺少的部分，特别是对于我国目前物流业正处于经济转型期

7、， 大部分物流企业还停留在计划经济时期的经营理念。 而人力的投入在物流业中占 相当重要的地位， 所以在投入指标中考虑职工人数， 对物流企业绩效的评价有着 举足轻重的作用。 我国物流企业在经营方式上仍然是粗放型， 固定资产净额如厂 房，仓库等这些都是物流企业必需因素， 显示着物流企业的经济实力， 对物流的 绩效评价也起到相当程度的作用。 而我国物流企业中无论是企业内部的管理水平 还是对变化多端的外部环境的反应速度能力都不高， 所以须着重考虑对货物的管 理，运输等方面的管理费用。此外，主营业成本也是一项重要的投入指标。而产 出指标中占主要地位的有净利润和主营业收入等。根据我们物流企业的特点这 6

8、项指标基本能够反映我国上市物流公司的经营绩效。3. 模型的假设(1) 假设 10 个样本物流企业的绩效都只受规定的 6项投入和产出指标所影 响，不受其他外部因素影响。(2) 题中所给的数据资料即 2005 年各样本物流企业年报所提供资料均为真 实可靠， 不存在造假情况， 并且所给的数据在一定程度上能够反映该行业的市场 状况。(3) 假定所有需要进行绩效评价的物流企业都具有相同的外部环境。4. 符号说明DMU表示需要绩效评价的样本物流企业；hj表示第 j 个决策单元的相对绩效；ur表示第 r 个输出指标的权向量；vi表示第 i 个输入指标的权向量；xij 表示第 j 个决策单元的第 i 个投入值

9、；yrj 表示第 j 个决策单元的第 r 个产出值； 表示非阿基米德数，一般设定取 10 6 ； 表示各个样本物流企业的总体有效性；sr 表示松弛变量；si 表示松弛变量；*表示各样本物流企业的总体有效值；表示各样本物流企业的纯技术有效值；*s 表示各样本物流企业的规模有效值；j表示重新构造一个 DMU 组合中的第 j 个决策单元的组合比例；5. 模型的建立及求解DEA(DataEnvelopment Analysis 数据包络分析 ) 是着名运筹学家和等在 “相 对效率评价” 概念基础上发展起来的， 是评价同类型决策单元相对有效性的一种 系统分析方法。在 DEA方法理论体系中，最具有代表性的

10、评价模型为C2R和c2gs2模型。前者可用于评价决策单元的怎样有效性， 而后者可用于评价决策单 元的纯技术有效性。现对于给出的 10 个样本物流企业，我们将每个需要评价的样本物流企业称 为一个决策单元，记作 DMU i 。在每个决策单元中我们选取职工人数，固定资产 净额，主营业成本和管理费用等 4 个指标作为投入指标；以净利润，主营业收入 2 个指标作为产出指标。 输入指标的权向量 v (D1,D2,D3,D4)T ，输出指标的权向 量u (Ui,U2)t。则企业的绩效可从各产出指标和产出指标权向量的积与各投入指 标和投入指标权向量乘积的比来衡量，则第 j个决策单元的DEA相对绩效为smhju

11、r yrj / vixijr 1 i 1其中，hj表示第j个决策单元的相对绩效；Xj代表第j个决策单元的第i个 投入值；yrj代表第j个决策单元的第r个产出值；Ur表示第r个输出指标的权向 量； vi 表示第 i 个输入指标的权向量。由于产出值不可能超出投入值，即smuryrj /viXijr 1i 1其中， Xij 代表第 j 个决策单元的第 i 个投入值； yrj 代表第 j 个决策单元的第 r 个产出值；Ur表示第r个输出指标的权向量；Vi表示第i个输入指标的权向量。由DEA理论知：第r个输出指标的权向量Ur和第i个输入指标的权向量v要 不小于非阿基米德数 。综合可得第j个决策单元的DE

12、A相目对绩效hj的C2R模型(1)如下:smmaXhjur yrj/vi Xijr1i1smury rj / viXij 1; i1,2r1i1s.t.ur0 ；r1, 2,3 ,4vi0 ;i1, 2其中，hj表示第j个决策单元的相对绩效；Xj代表第j个决策单元的第i个 投入值；yrj代表第j个决策单元的第r个产出值；为非阿基米德数( 一般设定为 10 6)； ur 表示第 r 个输出指标的权向量； vi 表示第 i 个输入指标的权向量。 为了便于运算和处理一些特定目的的问题， 对上式进行适当的数学对偶转换， 令各限制式的对偶数为i , sr ,si 。可得模型 (1) 对偶形式的模型 (2

13、) 如下:min(ssrr1msi_ )i1nj1j Xijsi_Xik;i1, 2 ;ns.t.j1jj Xijsryrk ;r1, 2, 3, 4 ;(2)0; j1,2, 3,4,5,6;sr si0 ;其中， 表示总体有效性；Xj代表第j个决策单元的第i个投入值；yrj代表 第j个决策单元的第r个产出值； 为非阿基米德数( 一般设定为10 6)； Ur表 示第r个输出指标的权向量；v表示第i个输入指标的权向量；j为相对于DMU o 重新构造一个DMU组合中的第j个决策单元DMU j的组合比例；s s为松弛 变量。将样本物流企业相应的原始数据代入模型 (2) ，运用线性规划求解软件 li

14、ngo 进行线性规划求解，得到各样本物流企业的总体有效性 *值，如下表 1:表1:各样本物流企业的总体有效值企业名称深赤湾厦门港务铁龙物流宁波海运中海海盛*值11企业名称中远发展中海发展上港集箱锦州港天津港*值11由DEA理论：令 物流总体效率的法则：”，* ，s* ，s*是模型的最优解，则利用DEA判断 若*=1且s *=0, s*=0;则决策单元为DEA有效。 若*=1且s *丰0, s*丰0;则决策单元为DEA昌有效 若1且s0, s0;则决策单元为DEA无效。n若存在*使 *j 1规模收益递减。若n1，则DMU为1，则DMI为规模收益不变；若j 1n*1,则DMU为规模收益递增j 1所

15、以由表1可知深赤湾，铁龙物流，宁波海运，上港集箱，锦州港为总体绩 效DEAt效，厦门港务，中海海盛，中远航运，中海发展为总体绩效DEA非有效当*1，而并不满足s*=0, s*=0,表示被评价的决策单元不是同时纯技n术有效和纯规模有效。因此，在模型 的基础上加上限制条件j* 1，即得j 1C2GS2模型：smmin(srsi)r 1i 1nj=1jXijSiXikns.t.j 1jXijsrYrknj 1j1J0 ( j 1,2.3, 4,5,；i 1, 2;；r 1, 2, 3, 4 ;6) s s 0 ;其中， 表示样本企业的纯技术有效性,Xij代表第j个决策单元的第i个投入值；yrj代表第

16、j个决策单元的第r个产出值；为非阿基米德数（ 一般设定为10 6); Ur表示第r个输出指标的权向量；Vi表示第i个输入指标的权向量； 为相对于DMU o重新构造一个DMU组合中的第j个决策单元DMU j的组合比 例；s s为松弛变量。将样本物流企业相应的原始数据代入模型(3)，运用线性规划求解软件lingo 进行线性规划求解，得到各样本物流企业的纯技术有效值*值，见下表2：表2:各样本物流企业的纯技术有效值企业名称深赤湾厦门港务铁龙物流宁波海运中海海盛*值1111企业名称中远发展中海发展上港集箱锦州港天津港*值111由DEA理论：令*，0，s 0，s 0是模型 的最优解，则利用DEA判断物流

17、组织技术效率的法则： 若*1，则决策单元为弱DEA屯技术有效。 若*1，则决策单元为DEA屯技术无效。 若*1且s 00，s 00,则决策单元为DEA屯技术有效。所以由表2可知厦门港务，铁龙物流，宁波海运，中海海盛，中远航运，中 海发展，锦州港为纯技术DEAt效。深赤湾，上港集箱，天津港为纯技术DEA非 有效。根据DEA理论，决策单元的总体有效值 *，纯技术有效值*和纯规模有效 值s*三者之间存在着如下关系：* * *s /其中*表示决策单元的总体有效值，*表示纯技术有效值，s*表示纯规模有效值。根据该式以及模型(2)，(3)得到的总体有效值*，纯技术有效值*可求出 纯规模有效值s*，其结果见

18、表3：表3:各样本物流企业的纯规模有效值企业名称深赤湾厦门港务铁龙物流宁波海运中海海盛s*值11企业名称中远发展中海发展上港集箱锦州港天津港s*值11综合表1,表2,表3可得到各样本物流企业的总体有效值， 纯技术有效值, 纯规模有效值如下表4：表4:各样本物流企业的总体有效值，纯技术有效值，纯规模有效值企业名称深赤湾厦门港务铁龙物流宁波海运中海海盛*值11*值1111*s值11企业名称中远发展中海发展上港集箱锦州港天津港*值11*值111s*值11由表1可知深赤湾，铁龙物流，宁波海运，上港集箱，锦州港，天津港为非 DEA总体有效外，其它物流企业均为DEAt效，显然用传统的DEA方法得到的结 果

19、只能将决策单元，即物流企业分为两组：有效和非有效，但实际中仅把决策单元分成两组是不够的，还需要将所有的决策单元排序。这里我们采用文献提到的DEA改进方法引入一个虚拟的理想样本物流企业。虚拟的理想样本物流企业的各项投入指标取已知的10个样本物流企业的最小值，即虚拟样本物流企业的投入指标值为：X|min % ，x2minx2j，X3min X3j，x4minx4j， (j 1,2L 10)其中X1,X2,X3,X4分别表示虚拟的理想物流企业的投入指标：职工人数，固定 资产净额，主营业成本和管理费用的值，X1j表示第j个样本物流企业第1个投入 指标职工人数的值，X2j表示第j个样本物流企业第2个投入

20、指标固定资产净额 的值，X3j表示第j个样本物流企业第3个投入指标主营业成本的值，X4j表示第 j个样本物流企业第4个投入指标管理费用的值。虚拟的理想样本物流企业的各项产出指标取已知的10个样本物流企业的最大值，即虚拟样本物流企业的产出指标值为：y maxy“ ， y? max， (j 1,2L 10)其中yi,y2分别表示表示虚拟的理想物流企业的产出指标：净利润和主营业 收入的值，yij表示第j个样本物流企业第1个产出指标净利润的值，y2j表示j个 样本物流企业第2个产出指标主营业收入的值。因而，在所选的样本物流企业中，虚拟的样本物流企业必定是最有效的，于 是将理想的虚拟样本物流企业连同10

21、个样本物流企业的投入产出值代入模型(2)，利用lingo软件解得各样本物流企业的总体有效值及排序结果，如表5所示表5:各样本物流企业的总体有效值及排序结果企业深赤湾厦门港务铁龙物流宁波海运中海海盛中远海运*值排名658421企业中海发展上港集箱锦州港天津港理想企业*值排名37910由表5可知，中远海运为各项指标均最优的决策单元， 天津港为各项指标均 最差的决策单兀。6. 结果分析总体有效性分析：由表4的*值可知，DEA总体有效的只有厦门港务，中海 海盛，中远航运，中海发展等 4家物流企业，只占样本量的 40%因此在2005 年我国物流行业的总体绩效不佳。纯技术有效性分析：由表 4的*值可知，相

22、对于总体绩效不佳而言，我国 物流企业的纯技术绩效要好些，纯技术 DEAt效的有锦州港，厦门港务，铁龙物 流，宁波海运，中海海盛，中远航运，中海发展等 7家物流企业，占样本总量的 70%由此可知，我国上市物流企业的纯技术绩效水平较高，说明他们的投入要 素组合合理，取得了较好的产出结果。纯规模有效性分析：由表 4的*值可知，相对于纯技术绩效较好而言，我 国物流企业的规模绩效不佳，只有厦门港务，中海海盛，中远海运，中海发展等 4家物流企业达到1,即DEAW效，占样本量的40%综上分析所述可知： 造成我国物流企业总体绩效不佳的主要原因是纯规模绩 效不佳而非纯技术绩效不佳。7模型评价模型的优点本文将改进

23、的DEA方法引入到对物流企业之间的营销财务绩效评价中，一方面克服了其它评价方法人为设定权重和寻找准确的复杂函数关系的困难。 其评价 结果客观且有利于同行业内企业的比较； 另一方面通过引入理想决策单元很好地 实现了对各企业营销效率的排序，克服了传统 DEA方法本身“相对有效性“的缺 陷。模型的缺点由于物流是一个新兴行业， 影响其绩效的因素众多且之间关系复杂。 本文模 型选取指标难免存在片面性。模型的改进1 如何综合全面地考虑影响物流企业绩效的投入产出指标，以运用DEA方法得到更为客观全面的绩效评价结果，值得我们作进一步研究。2. 如何对总体效率相对偏低的物流企业的投入指标给出改进值，为决策者对物流企业的进一步调整管理提供有效的决策依据，值得我们作进一步研究。