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摘 要：在经济全球化不断深化的大背景下，物流行业经 过数十年的发展，已经演变为新的经济增长点，并在全球 经济格局中逐渐占据了重要地位。物流行业被公认为“第 三利益之源”，若想推动物流企业实现长期、稳定发展， 对企业绩效开展综合评价成为必然之选，而选用适合企业 的绩效评价方法则是重中之重。因此，企业依据自身发展 现状明确绩效评价指标，以此构建绩效评价体系，全面、 系统、客观地反映企业经营管理现状，进而通过优化、完 善措施，不断改进物流管理方式，从而实现企业综合效益 的整体提升。
模糊数学评价法能够针对多因素问题进行系统分 析，通过一个向量得到评价结果，而非基于某一点的 值得出，其所涵盖的信息量相对较大，能够对含有模 糊信息的数据做出较为科学、准确、清晰的综合评 价。简而言之，模糊数学针对的评价对象通常是受诸 多因素影响约束的事物，因此，运用模糊数学评价 法，选取合适的评价指标，构建完备的绩效评价指标 体系，是展开绩效综合评价的必要条件。企业应构建 一套切实可行的绩效评价指标体系，将物流企业涉及 的各项经营活动进行多因素评价，以此实现现有资源 的合理调配，进而提高物流企业的综合绩效。
一、物流企业绩效评价指标及其构建
物流企业绩效评价主要借助数理统计及运筹学范 围内的概念理论，制定针对性的评价指标，基于统一 评价标准，遵循规范评价流程，结合定量分析及定性 分析，对物流企业特定经营区间内各项经营活动所产 生的经营业绩进行客观、高效的综合评价，若想提高 评价结果的准确性，首要前提是构建健全、完备的评 价指标体系。当前，我国物流企业仍处于发展的初期 阶段，所涉及的绩效评价结果过于单一、片面，大多 是针对某一项目或影响企业发展的主要因素展开绩效 评价，然而，物流企业所涉及的经营活动涵盖多个层 面，包括商品的运输、配送、仓储、装卸、搬运等。 物流企业经营活动的复杂性、多样性决定了在构建物 流企业绩效评价体系时不能选取某一单一指标进行评价，而是应综合多项指标展开系统性评价。此前，物 流企业更多地关注生产效益、成本管理等内部指标， 因而未能全面地反映出企业经营绩效。遵循企业绩效 评价系统性原则，运用平衡计分法对企业绩效评价结 果进行分析，笔者认为较为完备的物流企业绩效评价 体系应涵盖六类一级指标，包括财务绩效、储存绩 效、运输绩效、市场竞争、服务绩效以及发展绩效， 此外，还需基于一级指标设定相关的二级指标。物流 活动存有极大的不确定性，借助模糊数学评价法进行 定性及定量分析，能够综合多项影响绩效评价结果的 绩效指标，以此构建绩效评价体系，确保所得出的评 价结果有助于企业经营决策者分析问题、探究问题、 解决问题[1]。
在建立物流企业绩效评价指标时，必须遵循平衡 评价、战略评价、目标评价、内部评价等评价原则， 以确保所构建出的指标体系具有科学性和全面性。若 想建立完备的物流企业绩效评价指标体系，必须对企 业各项经营生产活动进行细致分析，从中选取较为明 确或存有模糊特征的评价指标。借助所选取的各项指 标，物流企业经营管理者能够对企业各项经营活动进 行决策，迅速获取未控制区域的数据信息，进而合理 调配企业内部资源，并对各经营管理环节展开综合评 价[2] 。为此，在综合了传统指标的基础上，本文引入新 的评价思路及评价方法，得到如下的评价指标。
(一)财务绩效指标
物流企业财务绩效指标包含多个构成要素，分别 为经营收益、主营业务净利率、应收账款周转率、总 资产增长率以及偿债能力。这些财务指标可以直接或 间接地影响物流企业绩效评价结果。
(二)储存绩效指标
储存绩效指标包括库存能力、出入库效率、库存 周转率以及有效库存利用率。其中，出入库效率这一 指标关乎物流企业运营效率。库存周转率这一指标反 映了企业库存的流动性以及资本占用情况的合理性， 在保证企业生产经营活动不受影响的前提下，有助于 提高资产利用率。有效库存利用率反映了企业对存货 的利用能力。
(三)运输绩效指标
运输绩效指标涵盖运输能力、损耗率、配送成本控 制、装卸能力以及运输速度。其中，损耗率直接关乎企业运输绩效，装卸能力是企业运力人员配置效率的综合 体现，运输速度则反映出企业总体物流速率。
(四)市场竞争指标
市场竞争指标虽然不能直接反映企业利润及资产 增量情况，但其能够体现出企业经营绩效对市场的影 响，进而助推企业发展。因此，市场竞争也是衡量企 业绩效时不能忽略的关键指标。市场竞争涉及市场份 额、新用户增长率、市场增长率以及市场适应能力等 指标。
(五)服务绩效指标
服务绩效指标包括企业信誉、用户满意度、用户 维护率、订单满足度。其中，用户维护率是企业同旧 用户之间所产生的业务比率，也可以被视为用户依赖 度，用户维护率同企业市场占有率息息相关，相较于 发展新用户，留存老用户更为容易，且所支出的成本 系数更为低廉，因而可借助提高用户维护率提升企业 综合绩效。
(六)发展绩效指标
发展绩效指标包括技术研发能力、流程重组的影 响与频率、人力资源配置、培训机制等，其隶属于企 业经营投资活动，发展绩效所涉及的评价结果通常无 法量化。但立足于发展视角，对其展开评价具有一定 的现实意义。
上述各项指标均能从直观或客观地体现出物流企 业各项经营管理活动所产生的综合绩效，部分定性指 标有待业内专家的进一步考评分析。所涉及的定量指 标可以直接获取，但仍需由专业人士对其比重展开定 性分析。
二、企业物流绩效的模糊评价体系构建
(一)模糊数学评价方法的基本原理
当前，我国物流企业绩效评价体系大都采用定 性、定量或单一指标的评价方法，缺乏系统的绩效分 析，难以全面地评价企业综合绩效[3] 。借助模糊数学评 价法融合定性指标与定量指标，可以有效地弥补这一 绩效评价缺陷。由于企业绩效构成因素的定义存在着 一定的模糊性，且各层级之间的判定标准难以统一， 具体判定标准由人为界定，因而本文采用了基于上述 指标分解的多层次模糊数学评价决策体系，以期对企 业整体绩效展开综合评价。模糊数学评价是一种多因 素评价方法，所涉及的评价目标通常会受到多方面因 素的影响，在此种环境下，模糊数学评价能够基于特 定的评价目的，综合多因素指标对评价对象展开精准 评价。物流企业绩效评价中，存在着一些可量化的指 标，而在实际评价过程中也不能忽视部分模糊指标， 例如人力资源配置、技术研发能力等。因此，选用模糊数学评价法即为可行性最高的评价方法。虽然在某 些定性指标中选用了主观定量方法，但通过对各指标 展开权重分析，得出的评价结果会更加贴近企业经营 管理现状，数据结果也更加精确。
(二)模糊数学评价模型的建立
综合各项评价指标所构建出的有机整体即为评价 模型。建立一个科学、完备的物流企业绩效评价模 型，需要在遵循绩效评价原则的基础上进行综合考 量[4] 。然而，当前的物流绩效评价模型有的侧重于评价 企业经营活动所产生的经济效益，有的侧重于评价总 资产增长率，有的注重库存账周转率及库存利用率， 还有的涉及物流风险，但极少有物流企业综合各项指 标进行绩效评价。新用户增长率、应收账款周转率、 配送成本控制、市场份额等因素均是衡量物流企业综 合绩效的重要指标[5] 。同时，对定性指标与量化指标 之间的关系处理缺乏统一认知。本文所构建的物流企 业绩效评价指标体系可划分为两个层面，总目标因素 集U=(U1.U2.U3.U4.U5.U6)，子目标因素集 U1=(U11.U12.U13.U14.U15)，U2=(U21. U22.U23.U24)，U3=(U31.U32.U33.U34. U35)，U4=(U41.U42.U43.U44)，U5=(U51. U52.U53.U54)，U6=(U61.U62.U63.U64)。
(三)评语集和指标权重的确定
针对物流企业经营管理状况设定评价集合，通常 应选用4~6评价指标。以四个等级评语集为例E={e1. e2.e3.e4}={优秀，良好，合格，不合格}。各指标权 重的确立关乎绩效评价结果，权重的大小决定了评价 模型的有效性，而权重选取是否正确将直接影响模型 的成败。确立权重的方法较为多样化，具体可依据绩 效评价需求选择最为科学、恰当的确立方法。在确定 指标权重时，务必对其展开专家评估，并将该指标与 整体权重 wi 相结合，并以此来确定第二指标与第一指 标的权重 wij ，最终得出第二指标与整体的加权( w = wi * wij )。
(四)模糊关系矩阵的建立及综合评价
对各指标展开综合评价后，得出了单因素模糊评 价矩阵R1.R2.R3.R4.R5.R6.利用权值与矩阵 中各项之间的对应关系展开模糊综合评价：综合评估矢量S = W * R = W * (R1(T) , R2(T) , R3(T) , R4(T) , R5(T) , R6(T))T = (s1 , s2 , ss3 , s4 )。该矢量求出了评价中各项指标的权重，用 S 乘以每一项评估的赋值，得出了综合评价的总分，最 后得出了物流企业的业绩评价结果。
三、实例分析
基于上述分析，本文选取上海市一家大型国有物 流企业作为研究对象，对其物流绩效进行了模糊综合评价(见表1)。绩效评价中所涉及的各项财务数据可 直接通过企业官网调取，其他所需资料则借由专家资 讯法获得。所展开的模糊数学绩效评价步骤如下：
步骤一 ，将评语集划分为四个等级，即E={e1. e2.e3.e4}={优秀，良好，合格，不合格}。
步骤二，聘请多名业内专家，询问专家有关指标 权重的具体意见，请专家给出各因素的权重，利用 A.Guerin法计算出各指标的权重， w ， wi ，wij ，最 后取各因素权重的平均值作为其权重。
基于表1可得出一个加权矢量WF=[0.039;0.048;0.060;0.040;0.050;0.035;0.023;0.0290.032; 0.026;0.033;0.022;0.018;0.020;0.039;0.049; 0.049;0.033;0.073;0.049;0.054;0.036;0.028; 0.035;0.029;0.049]。
步骤三，对单因素展开评价，统计投票结果。各 专家组成员(本实例中各每一家组各包括四名专家) 基于各自评价经验及所掌握的信息数据，对被评估对象的各项指标fi 所属级别ej 发表意见，并对各级别的 投票结果进行统计。统计结果(见表2)。
步骤四，基于表2评价结果计算隶属度，并构建隶属度矩阵R(以下所列为6个一级指标从属度矩阵，如 图1)。
步骤五，综合隶属度矢量S与综合评价值的计算。
S = W * R = W * (R1(T) , R2(T) , R3(T) , R4(T) , R5(T) , R6(T))T =[0.1941;0.3386;
0.2866;0.1807]。对评语集E进行赋值，即E={优秀， 良好，合格，不合格}={100、80、60、40}。由此得出 WE=[100;80;60;40]。
综合得分t：
因此，该指标的综合评分为70.92.总体得分介 于良好与合格之间。优秀指标占比19.41%，良好指标 占比33.86%，合格指标占比28.66%，不合格指标占比 18.07%。
企业若要针对各一级指标展开细致分析，按表1、 2所示的数据，分别对各个指标进行评估，并按上述方 法计算出相应的权重。
S1 = W1J * R1 =[0.3184;0.2472;0.3256;0.1098]， S2 = W2J * R2 =[0;0.5213;0.2391;0.2424]，
S3 = W3J * R3 =[0.4618;0.2476;0.1658;0.1258]， S4 = W4J * R4 =[0.1614;0.2191;0.3804;0.2382]， S5 = W5J * R5 =[0.1732;0.6463;0.1384;0.0463]， S6 = W6J * R6 =[0;0.0996;0.4722;0.4282]。
由此可计算得出各一级指标的总分： t1=WE*sr =75.54. t2=WE*S2r=65.62. t3=WE*S3r=80.97. t4=WE*S4r=66.01. t3=WE*ssr=78.82. t6=WE*S6r =53.43.
综合各项指标数值可得出，该物流企业绩效评级 结果为70.92分。财务指标75.54分，综合评价为“优 秀”;储存指标65.62.综合评价为“合格”;运输指 标80.97.综合评价为“良好”;市场竞争指标66.01. 综合评价为“合格”;服务指标78.82.综合评价为 “合格”;发展指标53.43.介于“合格”与“不合格”之间。结合各评价指标结果能够看出，该企业运 输能力相对较强，发展趋势相对较弱等情况，此外， 应用该方法对其他3家上市物流企业进行比较，结果与 实际情况基本一致，从而证实了本文所提出的模糊数学 物流企业绩效评价体系较为客观且具备一定的可行性。 总体而言，将模糊数学方法应用于企业物流绩效评价是 在原有绩效评价基础上的改进，有利于实现主观评价方 法与客观评价方法的有机结合，有效处理定性指标与定 量指标之间的关系，在降低绩效评价难度的基础上提高 评价效率，从而使评价结果更加科学、严谨[6]。
四、结语
基于模糊数学评价法构建多层次物流企业绩效评 价指标体系，有助于提高评价结果的准确性、全面 性，进而助推企业长期稳定发展。在企业绩效综合评 价过程中，物流企业可以结合当前经营业务、经营管 理目标、市场环境以及发展趋势，采用专家评价法对 各评价指标进行加权，从而使其具有较强的适应性与 灵活性。评价结果基于某一向量得出，涵盖的评价内 容较为多样，模糊数学评价法不仅能够精确地描述被 评价目标，而且还能对其予以优化，以便从中获取较 为全面的参考信息。通过量化的评价指标，可以对同 行业内的竞争企业和对标企业展开较为细致的对比分 析，也可针对某一特定评价指标进行分解，剖析评价 结果之间存在的差异性，切实增强物流企业经营管理 成效，推动物流企业高质量发展。
参考文献
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[2] 赵海.基于模糊层次分析方法的农产品绿色物流系统的 评价[J].长春工程学院学报(自然科学版)，2022.23(3)： 119-124.
[3] 寇璐.基于综合评价模型的物流系统绩效评价研究[J].黑 龙江交通科技，2022.45(4)：164-165.168.
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[5] 陶林利，黄建标.基于AHP-模糊综合评价的郴州市电商 物流服务质量研究[J].物流工程与管理，2020.42(2)： 60-62.79.
[6] 刘硕，李宝珠.基于模糊层次分析法的物流服务质量评价 体系构建——以车货匹配平台为例[J].价值工程，2018. 37(23)：113-116.
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