基于生态经济视角的生鲜品物流服务供应链的绩效评价

汽车物流供应链为例，对影响物流服务供应链績效的因素进行了评价。黄祖庆等运用利益相关者理论结合数据可获得性原则构建了包括微观层面和宏观层面在内的物流服务供应链绩效评价体系。陈虎针对动态变化的物流服务供应链状态，利用模糊评价法对不同历史时期的物流服务供应链绩效进行评价，并根据前期评价结果应用马尔科夫预测法对未来物流服务供应链进行了预测。李耀华在传统效率考核指标的基础上尝试加入物流行业作用于生态环境的相关影响指标，从而构建了基于绿色供应链视角的冷链物流企业效率评价体系。虽然目前国内关于物流供应链绩效评价的研究有很多，但是仍然主要以传统物流服务供应链的评价研究为主，而对绿色物流服务供应链绩效评价的研究还很少。本文借鉴了前人关于物流服务供应链绩效评价时所用的部分评价指标，同时也根据绩效评价指标选取的完备性原则、可操作原则、层次性原则添加了相关的生态环境评价指标，经过综合筛选后构建了一套科学的指标体系，最后再根据指标体系来设计问卷，将模糊综合评价法与层次分析法相结合的模型应用于收集到的问卷数据进行了实证分析。此外，由于模糊综合评价中常用的取大取小算法会导致有用信息的过渡损失，并最终导致分析结果失真（即模型失效）的情况。因此，本文对此提出了相应的改进模型，从而希望得到一套评价新发展形势下的绿色物流服务供应链绩效的有效方法。

二、研究模型与数据

在对物流服务供应链的绩效进行综合评价时，要保证全面性和客观性就必须要对被考核对象从各个方面做出准确的评价，所以这实际上是一个多目标决策问题。在实际操作过程中，评判者容易受到经验等主观因素的限制，因此对物流服务供应链的绩效进行评价时经常会涉及到很多模棱两可、边界不清、难以定量分析的情况。结合实际遇到的困难，本文选用模糊综合评价法来进行实证分析，模糊综合评价法是以模糊数学为基础的评价方法，它主要是根据模糊关系合成的原理将难以定量的因素定量化，实践证明模糊综合评价法在经济管理领域的应用很成功，它可以促进管理和决策的规范化和科学化，从而提高管理者的办事效率[7]。运用模糊综合评价方法时也会遇到确定指标权重的问题，本文采用层次分析法来确定各指标的权重系数，使评价过程和评价结果更具客观性，从而使模糊综合评价法更加客观和完善。

1.模糊综合评价法的建模步骤

通常情况下，使用模糊综合评价法都会经历选择评价因素集（即评价指标体系）、选定评价等级集、进行单因素评价、建立评价矩阵、确定权向量、进行模糊合成、做出评价决策等重要操作步骤。下面具体介绍以上几个步骤：

第四步：确定指标权重

在模糊综合评价中，因素集中的各因素并不是同等重要的，所以需要根据评价因素对被评价对象的贡献程度给予相应的权重。如果记评价因素ui的权重为ai，则对应于评价因素集u的权向量可表示为A=（a1，a2，…ap）。对于权重ai，通常要求ai≥0。确定权重系数的方法有很多，如Delphi法、加权平均法、专家打分评估法等。本文选用层次分析法来确定权重系数，该方法是一种定量与定性分析相结合的方法，使用层次分析法确定权重可以降低评判者主观性引起的误差。

第五步：模糊合成

在第三步获得了模糊矩阵R和第四步确定了权重向量的基础下，再选择合适的算法将权向量A对模糊矩阵R进行模糊合成，从而得到模糊综合评价结果向量B：

第六步：做出决策

求得综合评价结果向量B后，B中最大的元素bi表示被评价对象最适合于该等级。这即是最大隶属度原则，使用该原则往往会导致重要信息的损失，导致所得到的评价结果与现实不符，因此本文对该原则做出了一定的改进，使用加权平均来求隶属等级。

2.层次分析法确定权重

确定权重是综合评价的关键步骤，通常可以将赋权方法分为主观赋权法和客观赋权法。而本文所选用的层次分析法是一种主观判断用客观的定量形式来表示的赋权法，它特别适用于一些难以直接用定量指标进行分析的复杂问题。一般情況下，层次分析法都要经历建立递阶层次结构、确定判断矩阵、计算判断矩阵的特征值、一致性检验等重要步骤。

三、案例分析

1.指标体系的构建和数据收集

本文以四川省某第三方物流公司为核心的生鲜品物流服务供应链为例，在考虑供应链整体绩效的基础上，结合评价指标选取中的可操作性原则、独立性原则、层次性原则、完备性原则，围绕顾客满意度、协同能力、综合发展能力、生态环境影响、规范化管理、运营盈利能力这六个方面，构建了一套由6个一级指标和19个二级指标所组成的评价体系，该体系适合新时期下我国生鲜品物流服务供应链绩效评价。评价所用的数据是通过问卷调查获得，问卷设计成李克特量表的格式，指标的度量采用李克特量表的方法，各指标的评价等级分为4个评价等级：好、良好、一般、差，同时对其进行量化并依次赋值为4、3、2、1，所设计的评价分级标准见表1。

本文采取了发放纸质问卷、电子邮件以及电话访问等调查方式，对研究所涉及的企业中高层负责人、普通员工、日常顾客、相关企业的合作伙伴以及环境管理部门进行了调研。本次调查共发放300份问卷，收回的有效问卷280份，收回比例为93.3%，因此数据是有效的。

2.层次分析法求解指标权重

通过查表可得RI=1.24，则可以求得随机一致性比率CR：

一致性比率CR的值小于0.1，可判定通过了一致性检验，因此对特征向量进行归一化处理后便可求出权重向量：

A=（0.202，0.156，0.165，0.202，0.109，0.166）

同理，对于二级指标权重的确定可以采取和上述一样的方法。最后得到各自的权重系数分别如下：顾客满意度六个二级指标的权重系数为（0.183，0.128，0.210，0.174，0.199，0.106）、协同能力四个二级指标的权重系数为（0.213，0.321，0.285，0.181）、生态环境影响四个二级指标的权重系数为（0.217，0.285，0.246，0.252）、规范化管理两个二级指标的权重系数为（0.474，0.526）、运营盈利能力两个二级指标的权重系数为（0.429，0.571）。具体情况如表2所示。

3.生鲜品物流服务供应链绩效的多级模糊综合评价

计算出权重向量A和模糊矩阵R后，要将两者进行合成运算从而计算模糊综合评价结果向量B。其中模糊合成的算法有很多，例如取大取小算法、zadeh算法、加权平均算法、环和乘积算法、有界算法等，选用不同的算法可能会导致最终的评价差异很大。本文采用加权平均型算法来完成模糊合成。其具体算法公式：

其中，bi表示被评价对象从总体上看隶属于等级j的程度，ai表示第i个评价指标的权重系数，rij表示第i个评价指标隶属于第等级的隶属度。

将问卷调查得到的数据整理后代入所建立的模型中，分别计算出各级指标的评价向量经归一化后的结果：顾客满意度的评价向量经归一化处理后的向量为（0.150，0.459，0.312，0.079）、协同能力的评价向量经归一化处理后的向量为（0.084，0.226，0.499，0.197）、综合发展能力的评价向量经归一化处理后的向量为（0.035，0.370，0.511，0.084）、生态环境影响的评价向量经归一化处理后的向量为（0.032，0.279，0.501，0.188）、规范化管理的评价向量经归一化处理后的向量为（0.027，0.300，0.496，0.177）、运营盈利能力的评价向量经归一化处理后的向量为（0.020，0.231，0.457，0.292）。最后再对各一级指标的综合评分值进行等级评定可得：

由上述求得的得分结果和表1的评价分级标准可知：被考核对象在“顾客满意度”这个评价指标上的得分为2.68，所以其评价等级应该为S2级（即表现良好）；而被考核对象在其余5个评价指标上的得分均小于2.5，所以其评价等级均为S3级（即表现一般）。最后求出总体的综合评判分值为：

说明以四川省某第三方物流公司为核心的生鲜品物流服务供应链的绩效评价结果为S2级（即表现良好）。

四、结论

基于新时期下经济发展的理念和新要求，本文在对绿色物流服务供应链绩效评价时既考虑了经济效率又结合了经济发展的“绿色”理念，使用模糊综合评价法来分析物流服务供应链的绩效评价问题，其中指标权重的确定是采取了层次分析法，该方法有效的避免了主观人为干扰，使评价过程具有较强的逻辑性、实用性和系统性。改进后的模型求解简便，有较好的应用前景和推广价值，将模糊综合评价法用于物流服务供应链的绩效评价有利于促进物流行业整体水平和规模的健康发展。

参考文献：

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[6]李安贵，张志宏，孟艳等.模糊数学及其应用[M].武汉：冶金工业出版社，2003：144-146.

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[10]李安贵，张志宏，孟艳等.模糊数学及其应用[M].武汉：冶金工业出版社，2003：144-146.

作者简介：莫佳（1983- ），女，讲师，产业经济学硕士，研究方向：国际经济与贸易、国际货运、国际物流