物流公司的经营范文

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第1篇

关键词：无量纲化；层次分析法；物流上市公司；经营绩效评价

中图分类号：F253文献标识码：A

Abstract: Through performance evaluation system established a multi-level, non-dimensional nonlinear fuzzy model method and AHP, the logistics of the selected 30 listed companies in the empirical analysis, and business performance through a formula to calculate the various logistics performance of listed companies score.

Key words: nondimensionalize; AHP; listed companies; performance evaluation

0引言

随着全球经济一体化的加剧以及加入WTO开放的经济格局使得我国物流业在当前国际竞争的大背景下所面临的竞争压力越来越大。然而，想要在激烈的竞争中取得领先优势，就必须改善并提高公司的经营绩效。因为，从本质上说竞争优势就是绩效优势。良好的经营绩效是物流企业得以持续健康发展的前提，其中有效、公平、合理的绩效评价，不仅有利于物流企业管理层全面了解企业经营状况及发展趋势，还对物流企业进一步提升经营管理水平和综合竞争能力具有促进作用。

我国对物流公司的绩效评价起步较晚，到21世纪才有较为系统的绩效评价，这主要表现在两个方面，一方面体现在绩效评价理论的延伸、建立的指标体系完善，另一方面则是体现在实证研究方面。在理论研究方面：周涛提出了运用模糊综合评价法来对物流企业绩效评价分析[1]；胡晓燕等利用成本指数的方法构建了物流公司绩效评价体系[2]；何明祥、李冠采用数据包络分析法（DEA）对物流公司的经营绩效评价分析[3]；魏新军利用模糊聚类分析的方法来评价物流活动的绩效[4]；曹坤提出利用主成分分析法对物流企业绩效进行评价[5]。在实证方面：符想花对2002~2005年间物流上市公司的净资产收益率、总资产报酬率等8项指标作为绩效评价的指标进行了分析[6]；张宝友，黄祖庆等采用DEA法，对14家物流上市公司3年间管理绩效进行了分

析[7]。在实证分析方面，符想花的指标体系缺乏综合与具体性，而且数据的可比性较差（数据处理工作不足）。张宝友等采用的DEA法从管理的有效性方面出发，仅仅从企业管理者的有效主观努力程度进行分析。因此，结果缺乏客观性。因此本文在研究过程中将充分地考虑指标的综合性、指标数据的可比性以及分析结果的客观性。对物流企业经营绩效的评价方法是利用指标体系的无量纲化与层次分析相结合的新方法，对物流公司经营绩效进行评价。

1物流上市公司经营绩效评价指标体系构建

综合考虑目前我国股市特点和物流上市公司的实际情况，并结合指标体系的可比性、可操作性、可理解性、定量与定性相结合等原则。我们认为要从物流上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力和市场化能力五个方面来反映物流上市公司的经营绩效（如表1所示）。

2物流上市公司经营绩效评价方法

由前面的物流上市公司绩效评价指标体系可以看出，各个维度中包含不同的评价指标。所以，如何把一个多层次、多目标分析问题转化成一个单层次、单指数分析问题是绩效评价方法的关键问题。所以，结合物流上市公司的经营特点，本文认为要综合评价其经营绩效，第一步是由于各个绩效评价指标的经济意义是彼此不同的，必须对绩效评价指标进行无量纲处理；第二步是在指标体系一定的情况下，权重的变化将直接影响评价结果，因而需要科学地确定指标权重；第三步必须寻找合适的计算方法来综合评价物流上市公司的绩效，得到最终评价结果。

2.1单项指标值的无量纲化处理。根据各单项评价指标特点，本文采用非线性模糊无量纲处理模型对指标初始数据进行标准化，这种模型实质上是由指数函数和模糊隶属度函数叠加而成，其中前者作为后者的自变量[8]。根据绩效评价指标的性质以及指标表现形式的不同，把非线性模糊无量纲处理模型分为三个类型，其模型如下：

（1）正指标类。正向指标是指数值越大越好的指标，如净资产收益率等。因此，正向指标的量化值随着指标数值的增大而呈递增状态增大，因而其模糊量化模型为：

FX■=■（1）

式（1）中X■为评价区域范围内第i项指标的最大值，X■为评价区域范围内第i项指标的最小值，X■为评价区域范围内第i项指标的平均值。

（2）逆指标类。逆指标要求数值越小越好，如资产负债率等，因而量化值随着指标数值的减小而呈递增状态增大，因而其模糊量化模型为：

FX■=■（2）

（3）适度指标类。适度指标要求数值以适中为好，如速动比率等，当指标数值小于适中值时，符合正指标性质；当指标数值大于适中值时，符合逆指标性质。因而其模糊量化模型为：

FX■=■（3）

2.2层次分析法确定权重

2.2.1层次分析法的基本思想。层次分析法（The Analytic Hierarchy Process，AHP）最早由美国运筹学家Saaty教授提出，它是一种实用多方案或多目标的决策分析方法。层次分析法的主导思想是运用先分解再综合的方法对人的主观判断进行综合分析，使得定性分析与定量分析这两种分析方式有机的结合，从而实现定量化决策分析。这种分析方法首先要把分析问题层次化，再依据分析问题的性质以及所要达到的总目标，把分析问题分解为一个个的因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题[9]。

2.2.2层次分析法确定指标权重的步骤。利用层次分析法进行分析决策时，一般的步骤为：

步骤一：明确分析问题，建立层次结构图。明确问题是层次分析的出发点，为了对复杂问题进行决策，首先必须确立问题的总目标，弄清问题所涉及的范围，建立层次结构图。

步骤二：建立判断矩阵。其目的是为层次结构图中各层次相关元素的相关程度赋值，使定性的因素量化，表明下一层次中各元素在上一层次中某元素所占的比重，计算下层各指标对其上层准则的相对权重（权向量）W。当判断矩阵不是一致阵时，用其最大特征根λ■对应的归一化特征向量作为权向量W，即满足：

AW=λ■W（4）

经归一化后的W即为同一层次相应元素相对上一层次某元素重要性的排序权值。另外，实践中还需对判断矩阵进行一致性检验，以检验判断矩阵逻辑上是否合理。只有通过检验，才能继续对结果进行分析。

CI=λ■－nn-1 （5）

CR=CI/RI （6）

式中：CI为一致性指标；λ■为判断矩阵的最大特征根；n为成对比较因子的个数；RI为随机一致性指标；CR为一致性比例。RI的数值可查表获得。一般认为，当CR＜0.1时，认为判断矩阵的一致性可以接受，否则应对判断矩阵进行修正。

步骤三：进行层次总排序。这是AHP法的最主要目的，通过层次总排序，最终找出层次结构图中最低层每一个元素（方案）在总目标中的权重。层次总排序就是计算同一层次所有元素特别是最低层中的各指标对于目标层（最高层）相对重要性的排序权重。此过程需自上而下将各层的权重进行合成计算。设B层m个元素B■,B■,…,B■对总目标A的排序为b■,b■,…,b■；C层n个元素对上层B中元素B■的单层次排序为c■,c■,…,c■j=1,2,…,m。则C层第i个元素对总目标的总排序权值为w■=b■c■。将所得单层次权重结果整理并计算组合权重得到了指标层因素的总权重。

2.3物流上市公司经营绩效测算方法。在对指标的数据规范化处理及权重确定后，第j家物流上市公司的经营绩效的得分就能得出，其公式如下：

P■=■w■FX■（7）

式（7）中，W■为第i项指标的权重，FX■为j家物流上市公司第i项指标规范化值。因此，计算得出的评价得分P■越高，显示出公司的经营绩效越好。所以根据以上理论，就可以通过数据的收集，根据经营绩效评价方法可以简便地测算出物流上市公司在该期间的经营绩效[10]。

3物流上市公司经营绩效评价实证分析

3.1样本选取。在最新修订的《上市公司行业分类指引》中，里面未出现物流这一类，但是在交通运输、仓储业这些类中，有40家上市公司的主营业务为物流业务，根据物流企业界定方法，可视其为物流企业。在这40多家上市公司中，剔除了那些数据缺失严重的公司，选择30家物流上市公司作为实证研究样本，并且选取2012的数据作为研究的年限。在这30家物流上市公司中，包括11家港口类企业、16家运输类企业以及3家仓储类企业（见表2），基本能覆盖我国现阶段的物流企业类型，具有较强的代表性。指标数据主要来源于国泰安CSMAR系列研究数据库，部分源自沪深股市官方网站下载的上市公司年报。

3.2单项指标值无量纲化结果及指标权重。根据上述标准（本文指标的类型如表1所示）及计算公式，将统计的30家物流上市公司2012年的指标初始数据进行标准化，其结果值见表2。

根据层次分析法指标权重确定的步骤，计算得出各项指标的权重如表3。

3.3经营绩效得分的计算。根据经营绩效的得分公式可以得到30家物流上市公司2012年的经营绩效得分，见表4。

3.4结果分析。首先，2012年30家物流上市公司的经营绩效得分总体平均值为35.5，这和我国物流业发展水平较低的直观结论相吻合。同时也表明，在现有生产技术条件下，物流上市公司的发展还存在较大的改进空间。从物流上市公司的三个类别来看，运输类、港口类、仓储类物流公司的经营绩效得分平均值分别为37.0、32.9、43.2。可以看到，港口类的物流公司经营绩效得分平均值最低，运输类次之，仓储类最高。其次，从30家物流上市公司的经营绩效得分及排名看，排在前五位的分别是保税科技、大秦铁路、北海港、江西长运、亚通股份。得分较低的最后五位分别是招商轮船、长航油运、中海发展、宁波海运、中海海盛。所以经营绩效得分排名靠前的物流公司经营管理较好，反之亦然。从组成经营绩效评价指标的五个方面，即：盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力及市场化能力来看，排名前五位的公司五种能力的得分值大都超过了平均值，说明这些公司的经营绩效发展比较均衡。但是并不是所有公司都是这样，例如，营口港的盈利能力的得分为18.0，但是其他方面却相对较低。所以使得绩效得分综合较小，排名仅处于中等水平。

4结论

本文通过建立多层次指标体系，采用非线性模糊无量纲化模型将指标标准化处理，并利用层次分析法赋予权重，进而通过经营绩效得分公式计算出上市物流企业经营绩效得分，通过对结果分析，一方面使各个物流企业清楚了自身在行业中的发展状况，另一方面物流企业也能通过对公司盈利能力等五种能力的分析中，了解自身发展的短板，弥补不足。总之，通过对物流企业的经营绩效评价，使物流企业进一步提升经营管理水平和综合竞争能力。

参考文献：

[1] 周涛，程钓谈，乔忠. 物流企业绩效评价体系及模糊综合评价[J]. 管理现代化，2002(9):26-28.

[2] 胡晓燕. 基于供应链绩效评定的物流成本评价体系研究[J]. 武汉理工大学学报，2003(5):687-689.

[3] 李冠，何明祥. 现代物流管理系统及其DEA绩效评价[J]. 商业研究，2003(14):146-148.

[4] 魏新军. 模糊聚类方法在物流绩效衡量中的应用[J]. 物流技术，2003(8):29-32.

[5] 曹坤. 物流企业的绩效评价体系和评价方法[J]. 上海海事大学学报，2006(27):106-111.

[6] 符想花. 我国物流业上市公司绩效分析[J]. 商业时代，2006(26):23-24.

[7] 张宝友，黄祖庆. 我国物流上市公司的绩效评价[J]. 统计与决策，2007(4):83-85.

[8] 朱孔来. 评价指标的非线性无量纲模糊处理方法[J]. 系统工程，1996,2(11):58-62.

第2篇

关键词：中小型物流公司；商业智能软件；前景问题分析

中图分类号：TP315

一般而言，在对物流信息系统进行应用一段时间之后其会为物流公司积累一定数量的业务数据，我们应该将中小型物流公司信息管理水平层次进行有效提升，当前我国第三方物流企业中已经对商业智能软件工具有所涉及，并在此过程中使整个物流质量和物流效率都得以增强，并也在一定程度上提升了中小型企业物流信息管理水平。

1 小中型物流公司中商业智能软件BI软件功能详述

应该了解到，我们通常所说的BI软件概念是由美国传入的，并且当前我国国内还没有对BI软件进行统一定义。广义而言，其是指物流企业中对原有信息数据进行二次加工，并对物流企业做出较为专业合理的物流业务经营决策，BI软件类型较为广泛，BI软件包括报表生成功能和业务查询数据显示功能等。综上所述，中小型物流企业完全可以运用BI软件进行适时智能信息管理。

2 小中型物流公司中商业智能软件BI软件应用重点

2.1 将BI软件合理应用到中小型物流企业中，首先要做到的就是对系统进行科学设计。因为受物流系统软件本身灵活性能的影响，此种软件灵活性大多数都是向物流专业人员提供需求的，此时灵活性并不能像普通系统用户进行服务提供。所以，当系统模型成型时，BI软件应用方式和BI软件应用领域以及BI软件应用功能三者也基本成型，而此时普通系统软件用户就不能对BI软件进行再度改动以及再度扩充。

2.2 中小型物公司对BI系统模型进行设计时，BI系统模型英语普通信息系统普模型相同，物流业务工作人员对相应物流信息数据分析数据了解不够透彻，即使有需要对物流信息数据信息需求时，其职能做到的表述工作也较不详尽。综上所述，在对中小型物流公司BI系统信息模型设计的过程中要对BI软件功能和BI软件用法以及BI软件系统模型设计信息进行科学全面掌握，我们应注重中小型物流公司经营工作与中小型物流公司管理工作二者之间实施紧密配合，只有这样才能在提高物流质量的同时也相对提高了物流效率，BI软件得以在中小型物流公司中成功应用的基础就是信息数据软件应用经验。

2.3 普通软件信息数据分析只是工作基础，运输配送相关合理调度工作以及库存决策支持工作等才是中小型物流公司在进行BI软件运行中的重点。专业运输软件和仓储管理软件也具有此类功能，但是其较为固定的运行方式致使其只有在物流条件满足物流系统设定是才能运行，这就在一定程度上给实际工作效率造成影响且此时的使用也较不广泛。根据物流条件变化对有关库存进行相应控制是我们所必须要考虑到的问题，同时其也是物流工作人员工作中的重点工作环节：（1）BI软件系统应该满足基本物流企业中的物流辅助管理功能，并在此基础上对物流常规报表进行合理扩充，之后对物流市场以及中小型物流企业组织结构调整的变化情况做出相应物流信息支持。（2）BI软件系统要有基本数据分析能力，并拥有一套较为完备且能够反映中小型物流公司运营状况的基本物流指标体系，可以按照物理信息系统实时数据和物流财务系统实时数据信息对相应物流指标体系中的物流指标进行合理准确计算。只有这样才能使中小型物流企业管理层人员在短时间内对物流企业运行动态和物流指标完成状况等进行全面掌握，同时制定出相应物流应用管理措施予以管理实施。（3）高级物流决策辅助功能包括库存优化决策和顾客价值分析以及配送发难调整等内容，其对物流系统决策功能提供了良好契机。

3 小中型物流公司中商业智能软件BI软件前景分析

3.1 BI公司并购

当前智能市场经济呈不协调趋势发展，除大公司并购交易外，小公司合并以及小公司并购主要包括服务厂商合并和企业信息集成厂商合并以及小厂商合并等。需要注意，Oracle公司和IBM公司收购趋向面向小型BI厂商，较大BI公司一般具有MDM解决方案以及CDT解决方案。

3.2 软件销量增长

商业智能规模逐渐加大且市场发展速度超乎人们想象，Gartner公司已做出市场预测，软件销售市场规模不断扩大其BI销售水平只增不减，BI负荷率速度也在逐年递增。

3.3 战略性BI类型向更具操作性的BI类型进行转变

当前BI软件行动延迟时间变高。广义来讲，BI通过海量历史数据中被提取出来且沿新型业务趋势和新型业务模式方向发展，同时BI技术也是战略辅助技术以及战术辅助技术。战略型BI可以在一定程度上帮助中小型物流公司管理层在进行物流操作时起到相应辅助操作作用。而操作性BI技术则是将其本身从系统后台移出，并在此基础上进行物流业务细节嵌入以至对决策过程进行科学合理驱动。BI技术类型转型可以帮助中小型物流公司解决相应数据准备延迟问题和数据分析延迟问题以及数据分析操作性数据延迟问题等。

3.4 新型BI分析技术与新型BI展现技术

较之前BI技术相比，现代BI在原有报表能力及相应查询能力的基础上又增添了多维分析能力，而当前多维立体模型和相关星型模型仍比较流行，由于BI市场复杂性所致，运用数据挖掘法进行具体分析可以在一定程度上支持统计方法查询服务和技术查询服务以及不规则查询服务等。

3.5 软件交互性增强

当前许多BI厂在进行BI软件制作的过程中增加了BI互动性以及BI交互性等，而在具体OLAP方案中BI可以对有关数据信息进行交互性分析，最为常见的公司就是IBM公司。随着科学技术的飞速发展以及商务智能的不断完善，软件互动性以及软件交互性趋势正在不断增强。

4 结束语

综上所述，要分清现代物流与相关传统物流分类，就必须根据物流过程的新型信息化管理角度进行具体区分，智能仓储功能和智能交通功能是我们首要考虑的问题，物流过程的信息管理是提高当前物流服务质量以及是使物流公司获得物流效益的有效保证，其也会对物流间信息交流工作和物流间业务衔接工作以及物流间任务调度工作等进行较为科学有效的处理。本文针对商业智能软件中的相应智能功能和中小型物流企业对商业智能软件应用中的重要环节做出详细阐述并提出相关合理化建议。

参考文献：

[1]崔柔刚，温阳东.数据挖掘技术在医院信息管理中的应用[J].安徽水利水电职业技术学院学报，2004（01）.

[2]闫换新.面向集中交易的证券客户关系管理系统规划[J].商业研究，2005（03）.

[3]雷立宏，赵建平，陈静.数据仓库技术及在电信系统应用的研究[J].长春理工大学学报，2004（04）.

[4]刘建粉，张睿哲，张俊峰.XML与数据集成技术浅析[J].平顶山工学院学报，2003（2）.

第3篇

关键词：第四方物流;供应链

中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：1674-3520（2014）-11-00-01

在复杂多变的市场经济运行环境下，供应链资源整合无疑是企业实现业务外包、提升核心竞争力、拓展协作领域、提升风险抵抗力的重要手段。供应链资源整合一般是指通过对供应链系统的构建、组织与协调，把系统内外部彼此相关而又分离的个体整合为一个高效运作的战略体系。一直以来，该整合过程普遍受制于“如何合理处理客户服务满意水平、资源整合成本与系统整合后运营收益三者之间的悖论关系”，因此探索如何对供应链复杂资源进行合理高效地整合、运作与监控，在满足客户需求水平前提下实现供应链系统各成员的当前与长远收益是一个必须解决的课题。

第四方物流（the fourth party logistics，4PL）是能够充分整合、调配和管理供应链系统资源、为其提供全面解决方案的集成商。由于4PL模式的运作本质和核心优势在于它对供应链资源的整合能力方面，它可以充分发挥供应链优质资源调配过程中的灵活性，为客户提供个性化、多样化的综合解决方案。因此，在4PL模式下进行供应链的资源整合可以为上述悖论关系的解决创造条件。不论从理论上还是实践中都逐渐证明4PL模式下的供应链资源整合已成为供应链管理领域的主要方向之一。

一、4PL模式下供应链资源整合中的主导因素

（一）相互影响

现实中供应链结构及运作状况的复杂性、供应链资源整合时主、客观收益水平及获益偏好的复杂性都决定了设计一个合理的资源整合方案需要围绕主导因素处理好几个复杂的关系。各主导因素之间的复杂影响关系。暂时不考虑除主导因素之外的其他辅助因素影响，主导因素之间存在着复杂的相互影响关系。

（二）供应链资源整合过程中复杂的输入输出关系

4PL在对供应链资源进行整合方案的设计时，所考虑的整合的输入项为整合成本，整合的输出项为供应链系统的整体运作水平。输入的整合成本将分别投入系统各硬（软）环境主导因素运作水平的改善过程中，通过4PL整合策略使其运作水平均得到提高。整合过程的输出将主要体现在系统针对某项生产/服务活动的物流、资金流以及信息流等硬环境因素能否衔接顺畅与高效运作，同时也将辅助体现于系统的管理方式、组织结构以及业务流程等主导因素的运作水平上。

（三）供应链资源整合的动态性关系

4PL模式下的供应链整合过程不仅是一个对协作成员的简单优选问题，而且是一个涵盖既有协作成员选择、新建特定协作成员、运营方案策划、提供信息与商务支撑、生产服务活动管理与监控等的综合过程。整合的动态性是指：4PL在进行供应链资源整合规划时，必须考虑供应链资源的动态变化性。也就是说整合过程不仅仅是针对既有的资源，而且可以根据生产或服务活动中的特定要求新建资源，以实现生产或服务任务分配的系统性、灵活性和高效性。

二、第四方物流环境下供应链的优化发展

（一）4PL对供应链联盟的整合与拓展

4PL的核心优势在于其对供应链资源整合的战略性与整体性方面。而基于系统价值理论，实现4PL整合的核心与关键在于，如何对某生产或服务活动所对应的供应链资源进行系统化集成。这些资源包括系统所属各能力提供商的成员。4PL为实现供应链系统的价值增值，必须在资源整合策略引导下，一方面对供应链各参与协作个体的物流、资金流、信息流等硬环境因素运作水平进行改善，另一方面对协作个体的管理方式、组织结构、业务流程等软环境因素进行有针对性的整合与变革，从而使生产服务活动的物流、资金流、信息流等衔接顺畅，降低各主要因素运作成本，提升运作效率，同时也促使各成员的管理方式、组织结构、业务流程等软环境因素运作水平得到提高。

（二）以顾客需求为中心

以顾客需求为起点的，供应链服务能否充分满足顾客需求，取决于关键因素：一是准确把握顾客需求的能力;二是上游供应链网络供应的质量。4PL主导下的供应链集成管理能有效解决这两个关键问题。供应链上游企业包括原材料生产、部件加工或采购等企业，是供应链运作的输入和基础。供应链采购与供应工作从属于核心企业及下游客户的生产和消耗计划，并最终从属于顾客的需求。在4PL参与供应链集成管理之前，上游供应网络对顾客需求与下游节点的生产和消耗计划了解不够甚至滞后，往往会形成不同程度的浪费。4PL强大的信息平台能对供应链上的信息进行实时共享和监控，具备准确理解和把握顾客需求的能力;4PL协调上游供应网络的原材料生产和采购，利用实时监控技术，运行企业资源计划系统（ERP），准确了解和监控节点企业的生产和消费计划，从而指导和优化供应链采购与供应工作，保证供应链输入质量。

（三）绿化供应链

4PL促进港口供应链的绿色化。美国国家科学基金资助的密歇根州立大学的“环境负责制造”研究项目组于1996年最早提出了绿色供应链的概念，认为绿色供应链管理是为了实现环境友好目标而在供应链设计、采购、生产、分销、使用及再使用等环节采取的管理策略、行动以及所形成的合作关系等。进入21世纪，我国学者将绿色供应链理论运用于国内港口供应链运作。4PL依靠较强的资源整合力量和较为先进的低碳技术，致力于供应链组织重组和产品再设计，实现资源的减量化、再循环与多重利用，进一步提升供应链绿色增值能力。

参考文献：

[1]薛健.第四方物流在中小企业供应链管理中的应用研究[D].河北科技大学，2014.

[2]姜文超.秦皇岛市第四方物流发展前景研究[J].国土与自然资源研究，2014，（2）：75-77.