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基于灰色综合评价的物流企业绩效评价来源：人大经济论坛论文库　作者：张瑞丽　时间：2014-03-04

基于灰色综合评价的物流企业绩效评价

摘要：本文在对平衡计分法、灰色系统理论及物流企业绩效评价相关理论阅读的基础上，运用灰色综合评价的方法，对物流企业绩效进行综合评价，改变了传统的传统绩效评价方法即在某一时期对某一家物流企业的独立的自我评价，对不同物流企业在各个层面加以比较，是物流企业的管理者能够更加全面的分析物流企业的现状并找到此昂影的原因、采取相应的措施以提高公司在行业中的地位。

关键词：灰色关联度分析、物流、企业绩效评价

物流绩效评价是指以有效满足物流需求为目的，通过客观定量标准与主观效用行为测定物流绩效的活动过程。物流绩效的评价是整个供应链体系中多个群体利益的协调、平衡与兼顾。为了建立起企业内部物流运作体系和各环节、各部门和各个员工的激励机制，并建立起企业与供应商、客户等外部利益群体的利益分享机制，须要对物流绩效进行多角度评价的平衡和有机协调。同时在考虑企业自身的绩效评价的基础上了解自己和其他物流企业的差距及企业自身在每一阶段各方面的发展状况也是非常必要的，这决定了企业在未来一段时间的战略决策及对发展失衡的某一方面进行及时的分析调整，以保证物流企业在各方面稳定平衡的发展及在整个物流行业中的领先优势。本文结合灰色系统理论，在构建物流企业绩效评价指标体系的基础上，对物流企业的发展情况及和和其他企业在同一时期的比较进行研究，是企业管理者能全面的掌握企业目前在行业中的发展信息，准确定位企业的市场地位。

灰色系统理论能处理贫信息系统，适用于只有少量观测数据的项目。灰色系统理论主要是利用已知信息来确定系统的未知信息，在于把问题具体化、量化、从变化规律不明显的情况中找出规律，然后去分析事物的变化发展，使系统有“灰”变“白”，其最大的特点是样本量没有严格的要求，不要求服从任何的分布。灰色系统理论提出了一种新的分析方法，即系统的关联度分析方法，这是根据因素之间发展态势的相似或向相异程度来衡量因素间关联程度的方法，基于灰色关联度的灰色综合评价法是利用各方案与最优方案之间关联度的大小对评价对象进行比较、排序。本文基于灰色关联度分析对物流企业绩效评价指标体系进行处理，对几家物流公司的综合发展情况进行排序。从何找到所选物流企业中综合效益最优的企业。

一、物流绩效评价指标体系的设计

（一）物流绩效评价指标的含义

一般认为，评价指标就是评价因子，就是在评价过程中对评价对象需要评价的各个要素予以明确，主要包括指标名称、指标定义、标志和标度四个要素。

物流绩效评价指标是物流绩效评价内容的载体，也是物流绩效评价内容的外在表现。具体地说，物流绩效评价指标就是为实现评价母的，围绕物流绩效评价的各项基本目标，按照系统论方法构建的由一系列反应物流相关指标集合的系统结构。为此，必须在系统分析基础之上，对目标、功能、环境及各种要素进行统筹考虑，充分体现物流绩效的基本内容，建立逻辑严密、相互关系、互为补充的系统结构。

（二）基于平衡记分卡的物流企业指标体系的构建

平衡记分卡是由哈佛大学商学院著名的教授罗伯特﹒卡普兰创立的。平衡记分法的优点是强调了绩效管理与企业战略之间的紧密关系，提出了一套具体的指标框架体系。平衡记分法的主要思想是要建立平衡记分卡，必须根据企业的愿景与战略，从学习成长、内部流程、客户和财务四个维度分析，确定支撑这四个维度的关键成功因素，分解主要指标体系。第一，学习和成长维度的记分卡。学习与成长是指公司不断创新、提升学习能力、改进现有服务和程序、创新服务，从而增强核心竞争力，为企业提供更多优质的、良好的服务，最终提高企业的经营业绩。学习与成长是其他三个因素的驱动因素。企业的学习与成长主要从员工能力的增长、企业自身创新、企业学习能力的增长以及因学习与成长所带来的工作环境的吸引力四个方面进行衡量。第二，内部流程维度的记分卡。内部流程维度着重考虑公司内部必须做什么才能实现客户预期的测评标准。内部流程维度的测量指标应当来自于对客户满意度有最大影响的业务程序，一般涉及企业的改良/创新过程、经营过程、服务过程。第三，客户维度的记分卡。客户维度的指标一般有以下五类：公司形象、市场份额、客户满意度、客户维度和客户获取。第四，财务维度的记分卡。财务指标是其他三个维度指标的出发点与归宿，显示了公司的战略及其执行是否有助于利润的增加。根据企业特点，可以从生存、成功、繁荣三个角度对其财务指标进行分解。

平衡记分卡的优势和取得的成功，在我国经济不断与国际接轨的过程中，很多国内企业在绩效评价方面都运用了平衡记分卡。鉴于物流企业和一般企业相比有其自身的特殊性：物流活动是商业活动和其他活动的派生物，它的活动从上游的供应商到下游的客户都有所涉及，因此，除了客户、股东，还需要考虑供应商、环境保护群体、社区及政府等其他外部利益相关者嘲．另外，随着计算机和网络的普及，及时获得有价值的信息对物流企业具有至关重要的作用，所以本文将平衡汁分卡的4个层面拓展成更能全面的反映整个物流企业绩效情况的具有信息化层面和外部层面的6个层面。见下表：

表1  基于平衡计分卡的物流企业绩效评价指标体系

层面             指标                            计算公式

            净资产收益率                  净利润/平均净资产×100%

财          资产周转率              营业收入净额/平均资产总额×100%

务          物流成本率        评价期支付的物流成本/营业总收入×100%

层          资产负债率                     负债总额/资产总额×100%

面          流动比率                流动资产总额/流动负债总额×100%

            利润增长率                   本期利润/上期利润×100%－1

            客户满意度（企业总服务次数－客户抱怨数）/企业总服务其数

客          缺货率                         接单缺货数/出货量×100%

户          客户获得率      当期新增客户或产业量/上期客户总数×100%

层          客户保持率      （企业当期客户－新增客户）/上期客户×100%

面          市场占有率    该企业的本期营业收入/行业本期收入额×100%

            订单输入准确性      按客户要求输入的订单数/总输入订单数

            商店退货率                       客户退货数/出货量

            订单满足率                   得到订单的订单数/订单总数

            货物损坏比例        在途中货物完好无损的订单数/总订单数

内部        库存准确率               无差错仓位储位数/仓库储位数

业务        呆滞商品比例              呆滞商品销售金额/库存金额

流程        配送车周转率              配送总车次/（总车数×天数）

层面        物流附加值           物流资本费用从税后收益中扣除

            库存周转率               总销售收入/平均存货价值之比

            员工保持率             员工离岗人数/员工总人数×100%

学习        员工培训比例     年累计培训≥40课时人数/企业在岗员工总数

和成        员工专业化率 

长层        专业技术人员流失率      专业技术人员辞职数/总辞职人数

面          员工教育程度

            信息技术投入比重     信息技术投入费/当期固定资产投入总额

信息        网络规模、性能      

化层        企业数据库建设水平

面         企业重大决策取得信息支持程度

外         总资产税费率        上缴的税费额/企业平均资产总额

部         社会贡献率 对社区活动及社会公共事业的捐献额/企业营业收入

层         提供就业岗位            企业解决就业人数/当地就业人数

面         环境治理率             用于环境治理的费用/企业营业收入

二、基于灰色关联度分析的物流企业绩效评价

灰色理论应用最广泛的是灰色关联度分析方法。关联度分析是分析系统中各元素之间关联程度或相似程度的方法，其基本思想是依据关联度对系统排序。

（一）灰色关联评价模型的建立步骤

   对事物的综合评价，多数情况是研究多对象的排序问题，即在各个评价对象之间排出优选顺序。

灰色综合评判主要是依据以下模型：

式中：为个被评价对象的综合评判结果向量；

为个评价指标的权重分配量，其中；

为各指标的评判矩阵：

为第种方案的第个指标与第个最优指标的关联系数。

根据的数值，进行排序。

1、确定最优指标值（）

设，式中为第个指标的最优值。此最优值可是诸方案中最优值（若某一指标取最大值为好，则取该指标在各个方案中的最大值；若取小职为好，则取各个方案中的最小值），也可以是评估者公认的最优值。不过在定最优值时，既要考虑到先进性，又要考虑到可行性。若最优指标选的过高，则不现实，不能实现，评价的结果也就不可能正确。

选定最优指标集后，可构造矩阵：

     式中：为第个方案中第个指标的原始数据。

2、指标值的规范化处理

由于评判指标间通常是有不同的量纲和数量级，故不能直接进行比较，为了保证结果的可靠性，因此需要对原始指标值进行规范化处理。

设第个指标的变化区间为，为第个指标在所有方案中的最小值，为第个指标在所有方案中最大值，则可用下式中最原始数值变换成无量纲值。指标一般包括3种类型：效益型指标(值越大效用越好)、成本型指标(值越小效用越好)、适中型指标(值越接近于某一固定值效用越好)．为了方便不同类型指标之间的比较，必须对这些指标进行规范化处理，即无量纲化．通常无量纲化的计算公式有以下3种。

                         （2）

                         （3）

                        （4）

其中：式（2）适用于效益型指标；式（3）适用于成本性指标；式（4）适用于中型指标；为最接近指标最优值的实际值。这样矩阵

3、计算综合评判结果

 根据灰色系统理论，将作为参考数列，将作为被比较数列，则用关联分析法分别求得第个方案第个指标与第个最优值的关联系数，即：

               （5）

式中，，一般取,由，即得E，这样综合评判结果为：，即（公式6）。若关联度最大，则说明与最优指标最接近，亦即第个方案优于其他方案，据此，可以排出各方案的优劣次序。

三、 案例分析

对若干物流企业财务状况进行同一时期的比较，可以得出评价结果，并排出优劣次序，下面通过灰色关联度分析进行六家物流企业的财务状况综合评价。

1、样本的选取

以六家上市物流公司作为被评价对象，以下各表中分别用表示。本案例选取上市公司2011年度财务报表中相关数据进行分析，财务层面的指标分别选取，利润增长率、资产周转率、净资产收益率、流动比率、资产负债率、物流成本率，在下列分析中分别用表示。

2、原始数据资料

表2  2011年末6家物流企业6项财务层面指标原始数据

名称                                                  

利润增长率()/%    5.759    -48.356   219.129       129.2     1      42.081

资产周转率()/%    14.052    2.59       1.78       6.368     0.332    3.89

净资产收益率()/%  13.165    2.653      4.409     10.014     9.024    9.735

资产负债率()/%    10.291    19.891     37.169     53.64     11.951   61.37

流动比率()         7.854     3.286     1.621      1.384    4.237   121.521

物流成本率()/%     73.237    62.653    85.312     80.129   91      95.122

{注}：铁轮物流（股票代码600125）：新宁物流（股票代码300013）：长江投资（股票代码600119）：渤海物流（股票代码000889）：外运发展（股票代码600270）：中储股份（股票代码600787）

3、建立目标特征值矩阵

对上述6家物流企业的6项财务层面评价指标建立6x6阶目标特征值矩阵

该矩阵的比较数列分别为

     上述6项财务指标中资产负债率和流动比率为适中型指标(资产负债率越接近40％越好、流动比率越接近2越好)，利润增长率、资产周转率、净资产收益率为效益性指标，物流成本率为成本型指标．故易得参考数列为：

4、规范化处理

对不同类型的指标分别用公式(2)-公式(4)对其进行规范化处理，见下表：

表3    指标规范化处理结果

        1        1        1      1         1            1

         0.2      1       1       0       0.96        0.67

         0       0.16     0      0.36      1            1

         1       0.11    0.17     1       0.99        0.30

        0.66     0.44    0.7     0.39     0.98        0.46

        0.18      0     0.61     0.06     0.99        0.13

        0.34     0.26   0.67     0.10       0           0

5、确定财务指标的权重

为第项财务指标在这六项财务指标中所占的比重，反映该项财务指标对使用者的重要程度。本文通过对前述六项财务指标进行赋权，分别为0.2,0.2,0.15,0.1,0.1,0.25.

  6、灰关联度计算与分析

首先，求出无量纲化后比较系列与参考系列的绝对差(见表4)．从表中找出绝对差中的最大值为1，绝对差中的最小值为 0 ；其次，选取灰色关联分辨系数的值，再次，利用公式(5)计算出各灰色关联系数的值．接着由公式(6)计算出各企业的关联度．最后，将求得的各物流企业的关联度按大小顺序进行排列(见表5)．表中各物流企业关联度的大小排序为：

表4  各比较数列和参考数列绝对差

           0.8     0       0       1       0.04       0.33

            1     0.84     1     0.64       0          0

           0      0.89   0.83     0        0.01       0.70

          0.34    0.56   0.30    0.61      0.02       0.54

          0.82     1     0.39    0.94      0.01       0.87   

          0.66    0.74   0.33     0.9       1           1 

表5   各企业的关联度及排序

                                           关联度

    0.2     0.2    0.15    0.1     0.1         0.25       -

     0.39     1      1       0.33    0.93        0.61     0.70

     0.33    0.37    0.33    0.44    1            1       0.59

      1      0.36    0.38     1      0.97        0.42     0.63 

      0.6    0.47    0.63     0.45   0.97        0.48     0.57

      0.38   0.33    0.56     0.35   0.98        0.36     0.45

      0.43   0.4     0.61     0.36   0.33        0.33     0.41

表6  各企业财务状况排序

         排序     1         2           3          4             5               6

      物流企业                                                 

四、结论

 根据上述模型可以判断备选物流公司在行业中的排名，案例分析结果得是财务层面上综合排名最高的。其余各个层面上的比较与财务层面上的比较类似，均可以判断企业的排名顺序，本文由于篇幅有限，仅介绍财务层面的比较。但是，灰色综合评价的方法仍有一定的局限性，比如在选取同一层面上指标的相对权重时，仍选用了专家评价法，主观因素较大，所以今后的学习中应该尽可能的消除指标的主观赋权，以保证结果的公正性。