基于數據包絡分析的物流企業績效評價

[摘要] 物流企業的績效評價具有重要的實際意義，研究了評價的指標體系和評價方法，提出了基于數據包絡分析模型的物流企業績效評價方法，通過算例證明了模型的可行性和合理性。

[關鍵詞] 物流企業 績效 數據包絡分析

現代物流企業面對激烈的市場競爭。對物流企業自身來說，對其績效進行及時有效的評價，有助于及時發現自身的劣勢和不足；有助于發現自身的優勢和挖掘自身潛力，提高經濟效益；有助于完善和提高自身的管理水平，使企業在復雜的市場環境中制定出正確的發展戰略，從而立于不敗之地。另一方面，對于宏觀經濟決策部門來說，掌握物流企業的發展現狀，發現存在的問題和具有的優勢，對宏觀經濟決策和行業發展規劃具有重要的參考價值。因此，科學全面地分析和評價物流企業的績效，已成為一個迫切需要解決的課題。

為此，學者們對此進行了大量研究，分別建立了物流企業績效評價的指標體系，提出了平衡記分卡、層次分析法、熵權和灰關聯方法、主成分分析法等評價方法。現有的這些評價方法，各評價指標的權重如何確定仍然存在一些不足，往往通過專家經驗確定各評價指標的權重，導致指標權重不客觀，不同專家往往產生不同的評價結果。另外，已有的這些評價指標體系大多僅僅考慮物流企業的產出，忽略資金、人力資源、經營風險等等投入要素，可能導致某些投入產出效率低下的物流企業被評價為“優秀”。為克服這些不足，本文引入數據包絡分析方法評價物流企業的績效，研究數據包絡分析在物流企業績效評價中的應用方法，通過一個算例證明所提方法的可行性和有效性。

一、數據包絡分析C2R模型

數據包絡分析(data envelopment analysis，DEA)作為一種數學規劃方法，在避免主觀因素、簡化運算和減小誤差方面具有優勢，其中C2R模型具有建模思路清晰、形式簡單、理論完善的特點。設有n個決策單元DMU，每個DMU都有m種投入和s種產出，假設xij表示第j個DMU的第i種投入量，yrj表示表示第j個DMU的第r種產出量，vi和ur分別表示各投入和產出的權值，如果用向量Xj和Yj分別表示各DMU的投入和產出，V和U分別表示權值向量，則:，，其中。

定義第j個DMU的效率評價指數為

(1)

定義第j0個DMU的效率模型為

式(2)中：為DMU的權重變量，為參變量，。

設模型的最優解為。A.Charnes和W.W.Cooper給出了下面的定義來判斷DEA的有效性。

定義1：若，則稱為弱DEA有效。

定義2：若，則稱為DEA有效。

定義3：若，則稱為DEA無效。

二、模型的應用方法

物流企業的績效評價就是要考察物流企業各種資源的投入產出效率，即用最小的資源投入獲得最大的產出回報。因此，不僅要考慮物流企業的產出，而且要考慮它們的投入，從系統角度考察物流企業各種資源的投入產出效率。 因而，物流企業的績效評價是一種多投入、多輸出的投入產出系統評價。而數據包絡分析是一種對同類型的具有多輸入、多輸出的投入產出系統的相對運行效率進行比較評價的系統分析方法， 它能直接估算多個決策單元的效率之間的相對關系， 即相對有效性。

為評價物流企業的績效，參加評估的所有物流企業可以看成是同類型的決策單元，它們的運營過程可認為是將一定量的投入轉化為產出的過程。將成本型指標作為輸入指標， 效益型指標作為輸出指標，進行DEA 相對有效性評價。為此，確定4個輸入指標為：職工總數a1、固定資產a2、成本水平a3和風險水平a4;15個輸出指標為：客服水平b1、配送能力b2、運輸功能b3、庫存功能b4、采購功能b5、流通加工功能b6、管理水平b7、企業實力b8、信息化水平b9、盈利能力b10、技術實力b11、應變能力b12、企業聚合力b13、經驗指標b14和企業形象b15，輸出指標的計算方法根據文獻求得。

三、應用算例

設有8個物流企業參加評價，其投入產出情況如下表1。

把數據代入數據包絡模型式(2)進行計算，所得結果如表2。

根據求解結果，DEA相對有效的是企業1、企業3、企業5、企業6和企業7，相對無效的是企業2、企業4和企業8。根據取值，可知企業1、3、5、6、7是規模收益不變，通過增大或者減小企業的規模，不會改變企業的收益；企業2、4、8是規模收益遞減，通過減少企業的職工數量或者固定資產，可以提高企業的規模收益。另外，通過計算松弛變量和，可以計算相對無效企業的投入冗余和產出不足，找出哪些指標需要改進，提出具有針對性的改進措施。

四、結論

本文引入數據包絡分析方法評價物流企業的績效，提出數據包絡分析在物流企業績效評價中的應用方法，確定輸入輸出指標，最后通過一個算例證明所提方法具有以下優點：一是DEA方法不僅能考慮物流企業的產出指標，而且能考慮投入指標，從投入產出效率的角度衡量企業的績效；二是DEA方法能為行業和企業的發展提供有益的信息；三是DEA方法能避免通常方法中指標權重的主觀性，不同量綱的指標能直接進行計算。

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