第三方物流(TPL)服務供應商的選擇——基于二元離散選擇模型

劉 潔，李文君

(重慶交通大學管理學院，重慶 400074)

市場競爭日益激烈，企業不再專注于“大而全”的經營模式，而是更加致力于自身核心業務能力，企業將非核心的物流業務外包給第三方物流(TPL)服務提供商是企業提高核心競爭力的一條可行途徑［1］。第三方物流市場應運而生，市場中的TPL服務供應商數目眾多，發展水平參差不等，選擇優質的TPL服務供應商關系到企業長遠目標的實現。目前國內外對供應商選擇評價的方法主要有層次分析法(AHP)、模糊綜合評價法、數據包絡分析法(DEA)、灰色關聯度分析、人工神經網絡分析等［2－3］，這些方法不同程度地應用在各種實踐中，對TPL服務供應商的選擇提供了基本理論依據，但是每種方法都有其自身的利弊。考慮到備選供應商被選擇與否這一事件只存在兩種結果，本研究采用二元離散選擇模型(binary choice model)來研究TPL服務供應商的選擇。首先對備選合作商進行效用評價，建立數據庫，然后建立企業選擇TPL服務供應商的二元離散選擇模型，這種模型為物流外包企業選擇合作伙伴提供了輔助性的決策支持。

一、二元離散選擇模型概述［4］

(一)模型背景

在經典計量經濟學模型中，被解釋變量通常被假設為連續的，而在實際分析中會面臨許多決策問題，即人們必須在幾個備選方案中做出選擇，這些備選方案可以用離散的數據表示。例如，某一事件發生與否，分別用1和0表示，對某一建議持反對、中立、支持三種態度，可以分別用0、1、2表示。以這樣的決策結果作為被解釋變量建立的計量經濟學模型，稱為離散選擇模型DCM(Discrete Choice Model)，被解釋變量只能存在兩種選擇稱為二元離散選擇模型(binary choice model);被解釋變量存在多種選擇，稱為多元離散選擇模型(multiple choice model)。離散選擇模型起源于費希納(Fechner)1860年進行的動物條件二元反射研究，1962年沃納(Warner)首次將它應用于經濟研究領域，用以研究公共交通工具和私人工具的選擇問題。

(二)建立模型

對于二元離散選擇模型可以建立原始的計量經濟學模型:

其中:Yi表示觀測值為0和1的決策被解釋變量;Xi為解釋變量，包括選擇對象所具有的屬性和選擇主體所具有的屬性。注意到E(μi)=0，所以

比較式(2)和式(3)，式(2)右端 Xiβ并沒有處于［0，1］的區間限制，而 Pi必須處于［0，1］范圍內，出現矛盾，所以此原始模型不能作為實際的研究。

為了使二元離散選擇研究可行，首先建立隨機效用模型。以公共交通工具和私人交通工具的選擇問題為例。如果一個個體選擇公共交通工具獲得的效用為U1i，上標表示選擇結果，下標表示第i個個體，該效用是隨機變量，于是有

類似地，某一個體選擇私人交通工具獲得的效用為

式(4)、(5)中效用是不可觀測的，被解釋變量的觀測值仍是0和1，很顯然，當＞時人們會選擇公共交通工具，對應的觀測值為1，相反，≤時人們會選擇私人交通工具，對應的觀測值為0。

將式(4)、(5)相減，得

(三)模型總體顯著性檢驗

假設 H0:β1=β2=… =βk=0

備擇假設H1:解釋變量的系數不全為0。

構造一個似然比(likelihood ratio，LR)統計量:LR=－2(LnL0－LnL)～χ2(k)，其中L0為模型滿足0假設(所有解釋變量的系數都為0)時的似然函數值，L為模型估計得到的似然函數值。由LR值與χ2分布表值判斷模型總體是否顯著。

二、TPL服務供應商評價指標的確立

首先分析TPL服務供應商選擇的影響因素。從兩方面考慮:企業自身方面的因素分析包括企業性質、行業性質、產品特性、物流控制力等，TPL服務供應商方面的因素分析包括TPL供應商服務的水平、價格、服務范圍、客戶滿意度等。

其次建立評價指標體系。TPL服務供應商根據提供的物流種類可分為供應物流、生產物流、銷售物流和逆向物流四大類，企業根據自身特點選擇合適的TPL服務商，不同企業在設計評價指標時，要遵循全面性、可操控性、可比性和可拓展性的原則，選擇有代表性的評價指標組成評價指標體系［5］。這里以單純性生產制造業為例，生產過程中要求原材料或半成品及時有效運至指定地點，將成品、半成品運至指定客戶方，在選擇TPL服務供應商時可選取價格、及時率、貨損率、服務范圍、客戶滿意度等指標組成物流系統綜合評價指標體系。

其中及時率、貨損率及客戶滿意度計算公式:

注意，“價格”這個指標雖然是定量指標，但是在評價TPL服務供應商時要規定在同一項業務前提下，在同一個合作項目中各供應商的價格才具有可比性。此外還要注意到“服務范圍”這個評價指標無法量化，這給二元離散選擇模型的直接建立帶來麻煩，所以在應用二元選擇模型之前需要對有些變量進行假設，如引入虛擬變量等方法將非量化指標變為可量化的指標。

三、二元離散選擇模型的建立及實證分析

1)應用模型前提:在同一個合作項目的條件下在備選供應商中選擇最優合作商。

2)模型假設:假設備選供應商中與企業有過合作的視為1，未合作過的視為0。對于“服務范圍”這個評價指標，在同一個項目的前提下，物流服務的內容與地點是雙方達成共識的，服務范圍就只需考慮供應商能否給企業帶來增值服務，包括物流業務前期預測、中期控制與后期反饋，供應商的物流服務范圍能給企業帶來增值服務視為1，否則視為0。假定及時率、貨損率、客戶滿意度其他變量均為連續變量。

3)建立數據庫。收集與企業合作過的所有供應商，首先把供應商以合作項目的類別為分類標準進行初步分類。以一汽車零部件生產制造企業為例，企業的物流項目根據零部件的類別將業務進行分類，這樣物流供應商就被分為幾大類，選取一類進行研究，如選取汽車內飾座椅這一項目，發現與該企業進行洽談運輸汽車內飾座椅的TPL服務供應商共有21家，合作過的TPL服務供應商共有9家，對這21家供應商的資料進行整理，得出表1。

Y:是否與企業合作過，1表示合作過，0表示未合作過。

P:服務價格，每次合作項目平均每千克貨物每千米所需費用的報價。

Q:服務質量，為了模型簡便，對及時率、貨損率和客戶滿意度綜合打分(滿分百分制)，采用等權加權平均法計算服務質量綜合得分，服務質量=及時率所得分×33．33%+貨損率所得分 ×33．33%+客戶滿意度所得分 ×33．33%。

S:服務范圍，物流服務范圍能給企業帶來增值服務視為1，否則視為0。

4)模型結果。例用計算機Eviews 6．0軟件，新建一個work file，錄入數據，采用最常用的Probit分布模型對二元離散選擇模型進行估計，分析結果如表2。

表1 ××企業汽車內飾座椅的合作伙伴數據

表2 二元離散選擇模型估計結果

根據表2可以將估計方程寫出，即:

5)模型總體顯著性檢驗。

假設 H0:β1=β2=β3=0

備擇假設 H1:解釋變量的系數不全為0。

構造一個似然比(likelihood ratio，LR)統計量:LR=－2(LnL0－LnL)～χ2(k)，其中 L0為模型滿足0假設(所有解釋變量的系數都為0)時的似然函數值，L為模型估計得到的似然函數值。查模型結果表，LnL0的值即表中“Log likelihood”值，為 －5．492 376，LnL的值為表中“Restr．Log likelihood”值，為 －14．341 07，計算得到 LR=17．697 388，由 χ2分布表查得:在95%的置信水平下(3)=7．81，可見，在0．05的顯著水平上，該模型拒絕模型總體不顯著的0假設。

6)模擬與應用。將上述結果用Eviews工具顯示為“Actual Fitted Residual Table”形式，如表3。

觀察表中每個被解釋變量選擇1的概率，發現以樸素概率0．50為臨界值時，發生棄真的樣本有2個，分別是樣本8和樣本20，以0．49為臨界值，棄真樣本只有一個樣本20，所以以0．49作為臨界值比較合適。

假設企業有一筆汽車內飾物流外包業務洽談，備選合作商增加了A企業，已知A企業發盤的價格是3．80元/千克千米，根據其資料計算及時率、貨損率和客戶滿意度，然后綜合打分計算出服務質量達到90．08分，該企業管理比較完善，可提供物流控制增值服務，那么對應地，P=3．80，Q=90．08，S=1，代入預測方程 Y的預測值 =1－@CNORM( －( －23．659 69 －18．432 96*P+1．008 264*Q+3．838 714*S))，計算括號內的值為 0．958 197，查標準正態分布表，對應于0．958 197的累積正態分布為0．168 5，于是 Y 的預測值為 1 －0．168 5=0．831 5，即對應于A企業，被選擇的概率為0．831 5。

四、結束語

企業在選擇TPL供應商時，先在分析企業物流特征的基礎上構建一套適用于本企業物流的評價指標體系，然后采用直觀的招標法進行初步篩選，再對符合條件的備選供應商建立基于最常用Probit分布的二元離散選擇模型，得出估計結果，從而為企業決策提供了一種定性與定量相結合的方法，確立選擇正確的物流供應商的理論基礎。但同時應注意到，這套方法也有其不足之處，如果預測兩個TPL供應商的選擇概率接近，企業并不總是直接選取概率高者為合作對象，在實踐中基于決策者的社會關系等隨機原因，有時概率高者并沒有被選擇;此外，不同的企業必須根據其物流需求建立符合自身企業的評價指標體系，因其工作量繁雜所以目前并無企業完善并采用此方法，該方法僅停留在理論研究上，還需一定的時間推廣到實踐應用中。

［1］ 王彥慶，朱崇慶．第三方物流服務商承接業務的評價研究［J］．物流技術，2010(20):72．

［2］ 劉振儒，李雪梅．第三方物流服務商績效評價研究［J］．技術與方法，2010(2):127．

［3］ 杜彥煒．灰關聯分析的制造企業第三方物流服務商評價研究［J］．現代制造工程，2010(8):47．

［4］ 李子奈，潘文卿．計量經濟學［M］．北京:高等教育出版社，2010(3):237．

［5］ 殷永生，苗海燕．第三方物流服務商評價指標體系的構建分析［J］．當代經濟，2008(4):154．