(北京交通大学交通运输学院，北京 100044)
摘 要：针对物流企业绩效评价问题的复杂性和模糊性特点，立足模糊综合评价的观点，建立了基于模糊综合评价的物流绩效评价指标体系，提出了基于模糊综合方法的物流绩效评价模型及其求解算法，并结合我国大型物流企业的调查数据进行了实例应用分析。
关键词：模糊综合方法；物流绩效评价；物流管理
中图分类号：F270.7∶U492.3 文献标识码：A 文章编号：1007—6921(2008)08—0242—03
随着市场竞争的加剧和全球经济一体化的发展，作为“第三利润源泉”的物流业。在国民经济中正发挥着越来越大的作用。对物流绩效进行评价与分析，才能够正确判断企业的实际经营水平。提高企业的经营能力，进而增加企业的整体效益。
目前在我国物流企业存在的一些特点却使得人们不方便对物流绩效进行评价，这主要表现在，物流活动是一个多方参与的活动，现在一般都是说第三方物流，这就说明至少要涉及三个企业，买方卖方物流方，这本身就是一个复杂的体系不容易进行评价；物流活动的过程也比较复杂，现在的物流不只是仅仅的运输，还包括存储包装等方面，这又给物流的评价带来了一定的难度；由于多方性和物流的过程复杂性造成了形式的多样性，更大的加大了评价的难度。尤其是对于物流活动来说，评价的好坏基本上都是到货及时不及时，服务质量好不好这些定性的指标而不是定量的指标，所做出的评价只是一个模糊的概念，这就要求要用一种适
合评价定性指标的方法来做出评价。
1 基于模糊综合评价的物流绩效评价指标体系
模糊综合评价方法就是一种针对复杂的模糊问题进行综合评价的方法，这种方法主要针对多方面多因素的评价，既可避免人为的主管片面性，又能对专家的意见给予足够的重视，对多因素、多层次的负责问题评价效果好。由于物流活动不定性的特点，我们可以运用模糊综合评价方法对物流绩效进行评价，该方法既有定性分析又有定量的计算，涉及了评价的诸多因素，可以和实际的模型联系，降低了掌握的难度，可以为决策者提供更加精确的信息，方便决策者进行决策。
进行物流企业绩效评价必须按照一定的原则，设计一套科学、完整的指标体系。在此基础上采用有效、实用的评价方法对企业的绩效进行定量或定性的评价。一个设计良好的物流企业绩效评价指标体系，应该是系统性的表述评定物流企业绩效的全部概念内容，包括确定的和模糊的，并能充分体现可以使物流企业的高层管理者判断现有经营活动的获利性，及时发现尚未控制的领域，有效地配置企业资源，评价各级各层次的综合管理业绩。因此，本文借鉴国际上成功的经验，针对物流企业的功能和职责，结合我国实践中物流企业的成功因素，建立了如表1所示的物流绩效评价指标体系。
由于物流企业绩效主要指物流企业行使仓储、运输、市场实力等功能的能力，因此其绩效评价体系也应主要包含直接或间接与此有关的各项指标。
库存功能评价指标。库存功能具有防止货物短缺、保持生产过程连续性、分摊订货费用、快速满足客户订货需求的作用。主要包括库存能力、准确收发货物能力和库存周转期等指标。物流企业的库存能力包括库存总容量和库存利用率两个指标，库存总容量越大利用率越高，企业的库存能力就越强；准确收发货物能力包括收发差错率和准时发货率，收发差错率越低，准时发货率越高，准时收发货物的能力越强；库存周转期反映货物的库存时间，时间越短，物流企业的库存效率越高。
配送功能评价指标。配送功能是通过配送中心运用先进的管理、技术和现代化信息网络，对商品进行集中、加工、分拣、配货和运送等业务，使整个商品运动过程高效、协调、有序，从而减少损失，节省费用，实现最佳经济效益和社会效益。主要包括运输能力、经济性、产品可得性、及时交货能力、运输安全性和配送成本控制等指标。运输能力包括总运力和运力利用率，总运力越大，运力利用率越高，运输能力就越强；准时交货能力通过准时交货率来衡量，准时交货率越高，准时交货能力越强；配送安全性的高低直接关系到企业的服务质量和客户满意度；配送成本控制得越低，反映物流配送效率越高。
市场实力评价指标。决定市场实力大小的因素有很多，其中最能发扬出市场实力的主要指标是市场占有率、市场增长率、新客户开发成功率和市场应变能力。其中，市场占有率是指企业在某时期的销售量或销售额与市场上同类企业在该时期的全部销售量或销售额之比，它反映了企业在市场竞争中的地位；市场增长率是指企业本期销售量或销售额与前期销售量或销售额的差额与前期销售量或销售额之比，它反映了该企业在市场中的发展速度；市场应变能力是指企业能随时根据市场供求情况的变化、消费倾向的改变和技术的革新进展而及时调整库存结构和配送线路的能力，它是企业在复杂的竞争环境中得以取胜的关键。
用户满意度评价指标。一项研究发现，用户保留率每增加5%，企业的利润会增加25%～95%，由此可以看出物流企业经营的绩效如何与用户满意度有着直接的关系，用户满意度越高，则用户保留率就越高，企业的绩效就越好。反映用户满意度的指标主要有市场信誉、定单满足率、退货比率、定单平均提前期和客户保持率等指标。
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表中库存功能中的准确收发能力，配送功能中的经济性产品可得性，市场实力中的市场应变能力，用户满意度中的市场信誉等指标都具有模糊性的特点，我们针对物流评价的这些特点，采用模糊综合评价的方法对物流企业的绩效进行评价。
2 基于模糊综合方法的物流企业绩效评价模型与方法的研究
模糊综合评价是一种以模糊数学为基础，应用模糊合成的原理，将一些边界不清的不易定量的因素定量化，进行综合评价的一种方法。模糊数学是研究和处理模糊体系的理论和方法，把普通集合论只取0或1两个值的特征函数，推广到〔０，１〕区间上取值的隶属函数，即使得某元素可以从一定程度属于某集合。针对物流中存在一些不易定量研究的因素，我们应用模糊综合评价方法对物流绩效进行评价。
设有M个被评价的因素，组成的集合记作U={u1,u2,Λ,um}，不同的因素都有一个对应的状态记作V={v1,v2,Λ,vn}，rij表示评价因素处于uj状态下Vi的程度。
2.1 选出评价对象
设U={u1,u2,Λ,um}为刻画被评价对象的m种因素（即评价指标），一般情况下，一个指标体系通常不只有一级目标，而是由多级目标组成的，本文所研究的物流绩效评价体系就是一个二级目标体系。如u1={u11,u12,Λ,u1k}等。
2.2 确定评价的等级
V={v1,v2,Λ,vn}为刻画每一个因素所处的状态的n种状态。这里n为评语的个数，评价的等级的确定由设计者确定，但是不宜过多，一般以4～6级为宜。
2.3 确定各因素的权重
评价因素集中的各个因素在“评价指标”中有不同的地位和作用，即各个评价对象在综合评价中占的比重不同。拟引入U上的一个模糊子集A，称权重或权重分配集，A=(a1,a2,Λ,am)，其中ai>0，且∑ai=1。它反映对诸因素的一种权衡。权数乃是表征因素相对重要性大小的度量值。所以，在评价问题中，赋权数是极其重要的。
2.4 建立模糊评价矩阵
首先对着眼因素集中的单因素ui(i=1,2,Λ,m)做单因素评判，从因素ui着眼该事物对抉择等级vj(j=1,2,Λ,n)的隶属度为rij，这样就得出第个因素的单因素评价集：
ri=(ri1,ri2,Λ,rin)
这样逐个各级因素进行评价就构成一个总的评价矩阵R。即每一个被评价的对象确定了从U到V的模糊关系R，它是一个矩阵：
其中rij表示从因素ui着眼，该评价对象能被评为vj的隶属度。具体地说，rij表示因素ui在第j个评语vj上的频率分布，一般将其归一化使之满足∑rij=1。这样，R矩阵本身就是没有量纲的，不需要专门的处理。
一般来说，用等级比重确定隶属矩阵的方法，可以满足模糊评价的要求。用等级比重法确定隶属度时，为了确保安全性，一般要注意两个问题：一是评价人数不能太少，因为只要这样，等级比重才能趋于隶属度；二是评价者必需对被评价的事物有相当的了解，特别是一些涉及专业方面的评价，更应该如此。
2.5 结果分析
中不同的行，反映了某个被评价事物从不同的单因素来看对各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量将不同的行进行综合，就可得到该被评价事物从总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度，即模糊综合评价结果向量。
引入上的一个模糊子集B，称模糊评价，又称为决策集。B=(b1,b2,Λ,bn)。一般有，B=A•R。上式称为模糊变换。这个模型变换。若评判的结果∑bj≠1，应把它归一化。bj表示被评价对象具有评语vj的程度。各个评价指标，具体反映了评价对象在所评价的特征方面的分布状态，使评价者对评价对象有更深入的了解，并能作各种灵活的处理。如果要选择一个决策，则可以选择最大的bj所对应的等级vj作为评价的结果。
B是对每一个被评价对象综合状况分等级的程度描述，它不能直接用于被评价的对象间的排序评优，必须要更进一步的处理之后才能应用。通常可以采用最大隶属度法则对其处理，得到最终评价结果。最大隶属度法这种方法比较简单，只要在推理结论的模糊集合中取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。
3 我国大型物流企业绩效评价系统实例分析
针对我国大型物流企业的具体情况煌调查数据，采用模糊综合评价算法对典型物流企业进行了绩效评价分析。
3.1 选出评价对象
根据前面所研究的指标我们可以找到要评价地对象，也就是评价指标，把评价指标分为两个层次：第一层，总目标因素u=(u1,u2,Λ,u7)；第二层，子目标因素集u1=(u11,u12,u13,u14)，u2=(u21,u22,u23)，u3=(u31,u32,Λ,u36)，u4=(u41,u42,u43,u44)，u5=(u51,u52,Λ,u55)，u6=(u61,u62,u63,u64)，u7=(u71,u72)绩效评价系统的结构和各评价指标由前面表1给出的评价指标，得出表2。
3.2 确定评价等级
本模型的评语共分为四个等级。具体的评语集为：
v=(v1,v2,v3,v4)={优，良，一般，差}
3.3 确定各因素的权重
本文中模型选择专家评审法和层次分析法中来分别确定一级和二级权重。权重最终确定结果如表2所示。
3.4 建立模糊判断矩阵
选择有代表性的用户代表及有关专家等40人组成评审组，对评价指标体系中的第二层各个元素进行单因素评价，调查表回收、整理、统计和处理后得到的结果见表2。
根据表2构造模糊权向量和模糊评判矩阵，具体值如下：
B=A•R=［0.3041 0.2735 0.2246 0.1908］
归一化后得：
B=［0.3062 0.2754 0.2261 0.1921］
3.5 结果分析
根据最大隶属度原则，企业的绩效为优，并有偏向良的倾向。从表2中我们可以看到在所有一级指标中，配送的指标权重明显优于其他指标，而隶属配送功能的二级指标中又以及时交付能力的权重最大，为0.18，但及时交付能力综合评价的分数不是很高。对表2的数据进行分析可以发现，造成该企业绩效优并有偏向良的倾向的主要原因是由于该企业在经济性、订单满足率这个二级指标上评价等级较低。因此，该企业需要通过改善经营管理，不断改进提高在及时交付能力，经济性、订单满足率等重要指标上的等级水平，只有这样，才能最终使企业的绩效水平更上一层楼。
4 结束语
现代物流在社会的发展中发挥着越来越重要的作用，因此对物流绩效进行评价，以便决策者进行更好的评价有着重大的意义。本文基于模糊综合评价方法建立了物流绩效评价的模型和算法，并依据我国大型物流企业的具体情况和调查数据，进行了事例分析。研究结果具有一定的参考价值。
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