物流绩效综述

物流绩效相关文献综述关于物流绩效方法的相关研究，主要可以划分为两个方面：一方面是侧重对物流绩效评价指标体系的构建，一方面是侧重物流绩效计算方法的研究。结合导师推荐的五篇参考文献，本文将从这两个方面分别进行概述。物流绩效评价指标体系的构建方法，主要有平衡计分卡、关键业绩指标法KPI）、绩效棱柱方法等。这些方法对于指标的量化计算涉及较少，实际应用中一般会结合其他方法进行综合评价，如平衡计分卡思想与数据包络分析的结合等。（1） 平衡计分卡：是近年来在美国兴起了一种评价方法。其核心思想是通过财务、客户、内部流程及学习与发展四个方面的指标之间的相互驱动的因果关系展现组织的战略轨迹，实现绩效考核。平衡计分卡的优点在于“平衡”平衡财务与非财务、战略与战术等方面，主要缺点在于不能“计分”，即无法对指标进行定量评价。（2） 关键业绩指标法（KPI）：在公司的衡量绩效标准中一些数量相对少、但对市场成功具有举足轻重的指标就是绩效关键指标。关键绩效指标考核法是通过对组织内部流程的输入、输出端的关键参数进行设置、取样、计算、分析，衡量流程绩效的一种目标式量化管理指标。核心在于关键指标体系的建立，遵循一个重要的SMART原则。（3） 绩效棱柱方法：绩效棱柱是一个三维框架模型，与常见的绩效测量与管理框架不同，绩效棱柱是全方位的，模型如图1所示。用棱柱的五个方面分别代表组织绩效存在内在因果关系的五个关键要素：利益相关者的满意、利益相关者的贡献、组织战略、业务流程和组织能力。与平衡计分卡相比，绩效棱柱模型从只关系一个或两个利益相关主体的观念中转变过来，逐步关心所有重要的利益相关主体，在从利益相关主体那里得到贡献的同时，还关注利益相关主体的满意。关于物流绩效的综合评价方法，主要有层次分析法（AHP）、网络分析法（ANP）、项目“金三角”评价方法、模糊综合评判方法、数据包络分析（DEA）、作业成本法以及主成分分析（PCA）。具体如下：（1） 层次分析法（AHP）：是一种定性与定量分析方法相结合的综合性评价方法。该法的主要思想是通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，对两两指标之问的重要程度作出比较判断，建立判断矩阵，通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，就可得出不同方案重要性程度的权重，为最佳方案的选择提供依据。这种方法比较科学同时具有可操作性。但对于每项指标的权重是根据专家来评判的，具有一定的主观性。例如，当我们把评判目标分为A、B、C三个层次时，首先采用专家评分法对B层各元素相对于A元素的重要程度进行打分，得到B层元素相对于A的重要性判断矩阵。进行归一化处理后的行和平均值即为所求排序的权重，即WA；同理，分析C层元素相对于B元素的重要程度，得出权重W；则各元素的最终排序权重为WcjW*W。B AiBij（2） 网络分析法（ANP）：是由AHP发展而来，可以说AHP是ANP的一个特例。ANP首先将系统元素划分为两大部分。第一部分称为控制因素层，包括问题目标和决策准则。所有的决策准则均被认为是彼此独立的，且只受目标元素支配。第二部分为网络层，由所有受控制层支配的元素组组成，其内部是互相影响的元素所形成的网络结构。ANP的网络层次结构相对于AHP的递阶层次结构来讲更为复杂，可以说控制层次就是一个典型的AHP递阶层次结构，控制层和网络层组成了典型ANP层次结构。项目“金三角”评价方法：即对物流单项活动进行评估(即将每个物流单项活动的每-次运作看作一个项目，对每个项目进行项目后评价)，然后再对其综合评价，得出物流系统的评估结果用以指导物流管理工作。是将涉及项目的时间、成本和质量各因素进行综合分析、评价的方法，在一个项目结果一定的条件下，所投入的时间、成本以及产生的服务质量与保证项目绩效前提下的最小时间、成本，最大服务质量比较，就会得出我们的评价标准及评价结果。设物流单项活动由n(n=l,2,3…)个项目构成，每个项目绩效为F,投入的时间为T，成本为C，产出的服务质量为Q，由于项目中投入的时间T、成本C与产生的质量Q成正比,而时间T与成本C在一定范围内成反比，则三要素在三维坐标系中反应的关系可以表示为1 1 TCF=f(T,C,1/Q),如图2，可以推出F=7TC= 。设最小固定成本和时间分别为c,t,6 Q6Qi为服务质量可允许降低的额度，判断ct=6(l-i)F是否成立即可。模糊综合评判方法：对受多种因素影响的事物作出全面评价的一种多因素决策方法。通过对物流绩效评价过程中的很多定性指标(如对市场应变能力的评价、对学习发展能力的评价等)定量化，再进行综合评价。优点在于可以量化企业绩效且简单易实施，缺点在于选取的指标都是财务指标，仅仅反映企业财务能力。将评价指标按属性归类，分层排列成具有层次结构的评价指标体系。其中，第一层为评价总目标V;第二层为评价准则层，对评价总目标划分，记为：v={V(1),V⑵，…,v(i),V(N)}(I=1,2,...,N)；第三层为评价指标层，对第二层因素V(i)划分，记为V(I)={V1(I),V2(I),...,Vni(1)}(1=1,2,...,N)。相对应地确定指标的权重，设V层指标权重向量为a，a=(a(1),a⑵，…,a(N))；V(i)相对于V⑴的权重向量为ai,niAi=(a1(i),a2(i),...,Ani(i))(i=1,2,...,N)。其中，a(i),a⑴满足关系式j0<A(i),A(i)<1,迓A(i)=^Aj⑴=1。取评语集合，采用“优、良、一般、较差、很差”ji=1 j=1五级评语制，记评语集为：u={U1,U2,U3,U4,U5}。对某企业Vj(i的单指标评判值为fj(1)(i=1,2,...,N,j=1,2,...,ni).则该企业绩效总体状况的总评判值可由下式计算：F=迓A(i)另Aj(i)fj(i)。i=1 j=1数据包络分析(DEA)：DEA方法以相对效率概念为基础，用于评价具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效的一种非参数统计方法。其基本思路是把每一个被评价单位作为一个决策单元(DMU)，再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的综合分析，以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面，并根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效。由于DEA方法不需要预先估计参数，在避免主观因素和简化运算、减少误差等方面有着不可低估的优越性。1•假设DMU有几个输入、输出值，由talluri定义的在复杂的输入、输出因素中有效值E=输出值的权重之和/输入值的权重之和。2•假设有n个决策单元(DMU),每个决策单元均有相同'“1”项输入值和“s”项输出值,决策单元P的相对有效值可以由charnes提出的模型得到：<1其中k=1,„,s;j=1,...,m;i-1,..,n。y是第i个决策单元对第k种的输出值；.是I ki j第i决策单元对第k种的输入值；V为第k种输入值的权重;uk为第k种输出权重。非线性k规划(7)模型可以转化成线性规划：严工Az厂I2二叫儿一£;丿円"hAO,叫AO通过模型，n次计算后得到n个DMU的有效值，若DMUp的有效值为1,则称DMUp为DEA有效，若DMUp的有效值小于1,则DMUp为非DEA有效。作业成本法：以物流作业为核心，确认和计量耗用企业资源的所有企业，将好用的资源成本准确地计入作业，然后选择成本动因，将所有作业成本分配给成本计算对象(产品或服务)的一种成本计算方法。能体现企业的真实成本，但工作量较大。一般来说，物流作业成本计算需要经过以下几个阶段：分析和确定资源，建立资源库;分析和确定作业，建立作业成本库;确定资源动因，分配资源耗费至作业成本库;确定作业动因，分配作业成本至成本对象;计算物流成本。当成本归集到各作业成本库后,应按作业动因及作业成本额计算出作业成本动因的分配ci率。 作业动因分配率的计算式为：厂.=(i=1,2,3,...,n)1di式中:ri i成本库的作业成本动因费率;ci i成本库的作业成本额;di i成本库的成本动因总量。当作业动因分配率计算出来后,就可以按不同成本对象所消耗的作业量的多少分配作业成本。OH=Eri*dij(i=1,2,3...,n;j=1,2,3,...,m)ji=1其中，OHj——j产品分配的间接费用;ri——i成本库的作业成本动因费率;dij——j产品消耗成本库i的成本动因量。作业中心成本分配到成本对象的间接费用，加上可直接追溯到成本对象的直接费用，就可以最终计算出成本对象应承担的作业成本。TCj=DMj+DLj+OHj(i=l,2,3,…,n)式中,TCj——j产品的总成本；DMj——j产品的直接材料费；DLj——j产品的直接人工费；OHj——j产品分配的间接费用。主成分分析(PCA):也称为主分量分析，是利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法。主成分分析法的特点是在评价指标的相关性比较高时，能消除指标间信息的重叠，而且根据指标所提供的原始信息生成非人为的权重系数。主成分分析法的具体步骤如下：⑴评价指标原始数据的标准化处理Xj二等X)，'二4“;j二I'2"其中,Xij表示第i个企业第j个指标的观测值，X为标准化以后的指标值，Xj和vvar(Xj)分别为第j个指标的样本均值和标准差。(2)计算矩阵的相关矩阵R,并计算R的特征值九，以及对应的正交化特征向量0。R为对称矩阵，主对角线上元素均为1.Rj二二£YaiYajn一1a=1(3)计算特征值的累积方差贡献率:bj=N(£九m)-1。m=1按照贡献率准则确定主成份个数；首先计算各主成份的贡献率，然后将贡献率最大的W个bj值相加，当相加的值大于预定(实际工作中常取80%)值时，计算结束。即确定提取W个主成份。计算各样本的主成份得分，分析各主成份的实际意义，用主成份综合