基于云模型的B2C電商自營物流績效評價研究

摘"要：B2C電商自營物流績效評價是B2C電商企業戰略發展決策的重要組成部分，有助于企業了解自營物流的不足，進而優化和提升電商物流服務，促進B2C電商企業戰略調整。本文通過文獻梳理與總結，構建了B2C電商自營物流績效評價指標體系，運用云模型構建評價模型進行實證研究，以期為評價和提升B2C電商自營物流績效以及推動實施經濟、環境和社會“三贏”的電商物流管理提供新的思路。

關鍵詞：自營物流；績效評價；B2C電商；云模型

中圖分類號：F23"""""文獻標識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.24.045

1"B2C電商自營物流績效評價指標體系

構建科學合理的評價指標體系是B2C電商自營物流績效評價的基礎，本文綜合已有文獻并結合評價指標體系構建應遵循的科學性、系統性、代表性和可操作等原則，構建了包含5個二級指標、19個三級指標的B2C電商自營物流績效評價指標體系，如圖1所示。

圖1"B2C電商自營物流績效評價指標體系

1.1"財務維度

強有力的經濟支撐是自營物流運作的根基和保障，而有效衡量B2C電商自營物流的經濟效益是自營物流績效評價的關鍵。本文篩選出資產運營能力、盈利能力和償債能力指標說明B2C電商自營物流的經濟效益狀況。

1.2"客戶維度

能否及時、完好地接收貨物直接影響客戶的滿意度，同時客戶是企業實現價值增值的關鍵，只有不斷提升服務質量，關注客戶滿意度才能留住客戶和開發新客戶。因此，基于客戶層面本文建立了交貨及時率、交貨準確率、客戶滿意度和客戶保持率的績效評價指標。

1.3"物流運作維度

在B2C電商為客戶提供物流服務中，運輸和倉儲是最基本、最重要的物流活動，信息系統貫穿整個物流活動中，對于改善物流管理，降低物流成本、增加企業價值也具有重要作用。因此，本文選取運輸能力、倉儲能力、信息化水平和協調能力4個業務維度指標來反映B2C電商自營物流運作能力。

1.4"綠色環保維度

在B2C電商物流活動中，包裝、運輸等環節引起的資源浪費和環境污染對B2C電商企業的物流績效具有重要影響。本文選取清潔能源使用率、包裝循環利用率、物流設備回收利用率、設施設備利用率和交通噪聲達標率來考核B2C電商自營物流的綠色環保水平。

1.5"學習成長維度

相較傳統產業而言，B2C電商自營物流產業更依賴于先進的技術和管理手段，因此企業和員工需要通過不斷的鉆研和學習來成長。同時，對物流技術、裝備等的研發投入也制約著B2C電商自營物流的長遠發展。所以，本文從研發投入率、員工培訓率和員工受教育程度角度來反映其學習成長水平。

2"基于云模型的B2C電商自營物流績效評價模型

云模型是考慮模糊性和隨機性的不確定性轉化的數學模型，并形成定性概念和定量數值間的映射關系，降低了評價過程中的模糊性和隨機性。云模型用期望Ex、熵En、超熵He"3個數字特征表示定性概念的整體特性，記為C（Ex，En，He）。

2.1"評價思路

根據B2C電商自營物流運營的實際情況，結合上文的指標體系并借助云模型理論，建立以下績效評價思路。首先，建立指標集和評語集。

設定基本指標U=U1，U2，…，Un及其對應的要素指標Ui=Ui1，Ui2，…，Uim（i=1，2，…n）；劃分論域空間的定性概念確定評語集V，記為V=V1，V2，…，Vn。其次，確定指標的云權重和云模型，并通過綜合云算法確定基本指標和評價對象的云模型。最后，確定評價結果與分析。

2.2"指標權重的確定

B2C電商自營物流績效受到多種因素影響，并且各影響因素對績效等級的影響程度是不同的，因此需要確定各影響因素的權重。本文采用云權重方法來確定各指標因素的影響權重，確定指標云權重的具體方法如下：

步驟一：德爾菲法打分。邀請專家對各指標相對上一層指標的重要性按照表1打分，整理匯總評價結果并結合逆向云算法求得各指標云權重wij，然后借助MATLAB"軟件利用正向云發生器算法生成云圖。

步驟二：評價結果修正。考慮專家經驗、閱歷等差異，進行多輪專家意見的反饋修正過程，優化評價結果直至生成穩定云圖，表明專家達成一致意見。本文采用基于黃金分割的模型驅動法生成評語集的標準云模型。

步驟三：歸一化處理，確定實際云權重Wij，即

Wij=wij/∑nj=1wij

2.3"績效評價云模型的確定

首先，邀請專家根據表2評價各要素指標的績效等級，形成各指標績效水平的最大、最小評價值；其次，根據專家打分結果形成對應的云圖，反饋修正專家意見最終形成各要素指標的最大值、最小值云模型；最后，由多層次綜合云算法得到要素指標的云模型Cij并結合要素指標的云模型Cij和其云權重Wij，可得基本指標的云模型Ci=∑mj=1（Cij×Wij）。同理，可得評價對象最終云模型C=∑mj=1（Ci×Wi），其中，Wi和Ci分別表示基本指標的云權重及其云模型。

2.4"確定評價結果與分析

比較基本指標云模型Ci、評價對象云模型C與績效評價標準云模型（如表3所示）的差異，進而確定基本指標與評價對象的績效等級。本文采用歐氏距離法確定評價云與標準云的差異，依此確定B2C電商自營物流的績效等級。

3"實證研究

3.1"指標權重的確定

以資產運營能力U11的權重確定為例。邀請5名物流專家和5名企業人員組成專家組，對各指標間重要性進行打分評價。經多輪反饋修正，最終專家意見統一，形成穩定云圖，如圖1所示。則資產運營能力U11的云權重W11=（0.628，0.087，0.006）。同理，可得其他指標的云權重。

3.2"評價指標云模型的確定

邀請專家組成員結合物流行業現狀和S公司的物流運作狀況，給出各評價指標績效等級得分的最大值和最小值，根據打分結果并結合云發生器算法生成相應的云圖。以資產運營能力的各要素指標為例，結合多層次綜合評價云算法，得到3個要素指標的云模型，如表4所示。

根據表4資產運營能力各要素指標的云模型，通過多層次綜合云模型算法得到資產運營能力的云模型C1=（0.642，0.119，0.006）。重復以上步驟，得到其他3項指標的綜合云模型數據。

3.3"確定綜合評價云模型

根據云模型評價步驟，結合上述基本指標云模型及其云權重，計算得到S公司物流績效的云模型為：C=（0.611，0.168，0.005），則S公司物流績效評價的綜合云模型（藍色）介于等級“良”和“一般”所對應的云圖（如圖2所示），根據歐氏距離算法進一步求得S公司物流績效等級為“良”。

3.4"評價結果與分析

從整體看，S公司的物流運作處于正常狀態，其績效水平為“良好”等級，但其物流績效的提升仍有較大空間。為了探究影響其物流績效的深層次原因，本文剖析其績效評價結果，通過比較基本指標的期望值Ex發現，學習成長維度U5和綠色環保維度U4等級水平相對較低，這說明學習成長維度和綠色環保維度對S公司物流績效的影響程度相對較大。

為了進一步找出影響S公司物流績效的具體因素，本文對綠色環保和學習成長這兩個維度的各二級指標進行比較。在綠色環保維度的各指標中，包裝物循環利用率U42和物流設備回收利用率U43的期望值Ex相對較低，接近等級“差”，這說明S公司在包裝物和物流設備循環回收利用中存在回收利用率低、資源浪費和環境污染等問題；在學習成長維度的各指標中，U51員工受教育水平和U53員工培訓率的期望值Ex相對較低，接近“合格”等級，說明員工素質對企業可持續發展有一定影響，該公司的人才培養體系有待完善。

4"結語

B2C電商自營物流績效評價是一項復雜的系統工程，是一定時期內對B2C電商自營物流活動過程和預期目標的綜合評價，對提升B2C電商物流績效和競爭力具有重要意義。本文從財務維度、客戶維度、業務運作維度、綠色環保維度和學習成長五個維度構建了B2C電商自營物流績效評價指標體系，同時考慮到云模型在績效評價過程中處理模糊性和隨機性的優勢，提出了基于云模型的B2C電商自營物流績效評價方法，旨在為提升物流績效和推動電商物流管理的科學性、規范化提供一種新的視角和思路。

參考文獻

[1]余珊珊.B2C電商自營物流的個性化營銷：動因、策略與實踐[J].物流技術，2017，36"（05）：3336.

[2]Fugate"Bnbsp;S，Mentzer"J"T，Stank"T"P.Logistics"Performance：Efficiency，Effectiveness"and"Differentiation[J].Journal"of"Business"Logistics，2010，31（1）：4362.

[3]Hanaoka"S，Kunadhamraks"P.Multiple"Criteria"and"Fuzzy"Based"Evaluation"of"Logistics"Performance"for"Intermodal"Transportation[J].Journal"of"Advanced"Transportation，2010，43（2）：123153.

[4]曾佑新，王斌.基于綠色理念的廢舊汽車企業逆向物流績效評價研究[J].北京交通大學學報（社會科學版），2018，17（02）：131140.

[5]Roslan"N"A，Wahab"E，Abdullah"N"H.Service"Quality：A"Case"Study"of"Logistics"Sector"in"Iskandar"Malaysia"Using"SERVQUAL"Model[J].ProcediaSocial"and"Behavioral"Sciences，2015（172）：457462.

[6]謝廣營.B2C及C2C網購物流服務質量測量述評：一個概念模型及理論框架[J].管理評論，2016，28（04）：186200.

[7]周正嵩，施國洪.基于SERVQUAL和LSQ模型的物流企業服務質量評價研究[J].科技管理研究，2012，32（06）：2729+34.