劉 敏,高 澤
(1.中鐵信弘遠(yuǎn)(北京)軟件科技有限公司,北京 100038;2.北京遠(yuǎn)光通聯(lián)科技有限公司,北京 100176)
鐵路物流園區(qū)可依托物流基礎(chǔ)設(shè)施降低物流成本、提高物流運(yùn)作效率,并且將直接促進(jìn)區(qū)域企業(yè)的發(fā)展,帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)體系則能準(zhǔn)確反映園區(qū)的運(yùn)營狀況,客觀反映出園區(qū)運(yùn)營對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。所以加強(qiáng)運(yùn)營績效體系的研究可以提高園區(qū)管理的科學(xué)性、有效性,促進(jìn)鐵路物流園區(qū)的持續(xù)性發(fā)展。
傳統(tǒng)的績效評(píng)價(jià)方法主要有德爾菲法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、層次分析法、灰色系統(tǒng)分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)、主成分分析法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法等方法。但傳統(tǒng)的方法在權(quán)重分配上大都是定性分配,只是主觀的根據(jù)指標(biāo)本身的重要程度進(jìn)行賦值,過多的人為因素嚴(yán)重影響了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。
本文在對(duì)大量文獻(xiàn)進(jìn)行分析總結(jié)的基礎(chǔ)上,通過對(duì)比各傳統(tǒng)方法的特征后,結(jié)合鐵路物流園區(qū)運(yùn)作的特點(diǎn)和績效評(píng)價(jià)的目的,以熵權(quán)法確定權(quán)重,并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)法構(gòu)建評(píng)價(jià)模型,并結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證該評(píng)價(jià)方法的效果。
2.1.1 物流作業(yè)效率分析。鐵路物流園區(qū)的功能服務(wù)直接決定了園區(qū)的物流作業(yè)效率。傳統(tǒng)意義上的鐵路物流園區(qū)主要包括倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、流通加工、裝卸搬運(yùn)的服務(wù)功能,本文從這些基本功能入手,對(duì)各個(gè)服務(wù)功能的作業(yè)進(jìn)行分析,從具體的業(yè)務(wù)流程上確定物流作業(yè)效率的影響因素。
鐵路物流園區(qū)的倉儲(chǔ)作業(yè)主要由貨物的存放、保管、維護(hù)等基本要素組成,本質(zhì)上是由多家園區(qū)企業(yè)共同形成的一系列復(fù)雜的倉儲(chǔ)物流活動(dòng)。就其影響因素而言,主要是園區(qū)各個(gè)企業(yè)的協(xié)同協(xié)作問題,不同的企業(yè)有不同的倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)需求,如何協(xié)調(diào)各企業(yè)倉儲(chǔ)需求是園區(qū)整體倉儲(chǔ)作業(yè)管理的主要問題。
鐵路物流園區(qū)的運(yùn)輸作業(yè)分為外部運(yùn)輸和內(nèi)部運(yùn)輸,對(duì)于內(nèi)部運(yùn)輸而言,其影響因素主要為:(1)入園運(yùn)輸車輛的隨機(jī)性,即運(yùn)輸車輛不會(huì)以恒定的時(shí)間進(jìn)入園區(qū);(2)運(yùn)輸系統(tǒng)為排隊(duì)系統(tǒng),即運(yùn)輸車輛會(huì)發(fā)生等待作業(yè)的現(xiàn)象。對(duì)于外部運(yùn)輸而言,其影響因數(shù)為:(1)配送與裝載率的問題,即需要提高運(yùn)輸車輛的裝載率;(2)配送與運(yùn)輸工具規(guī)格的問題,即要注重多重規(guī)格的車輛共同配送;(3)配送與運(yùn)輸路線的問題,即要合理的規(guī)劃路徑,降低運(yùn)輸成本。
鐵路物流園區(qū)的流通加工不同于一般性的生產(chǎn)加工,其主要是對(duì)園區(qū)商品進(jìn)行流通性加工,以便其流通轉(zhuǎn)運(yùn);鐵路物流園區(qū)的裝卸搬運(yùn)是附屬性、伴生性的活動(dòng),在物流活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)中不可或缺,又與其他環(huán)節(jié)密不可分。就其影響因素而言,主要是裝卸搬運(yùn)的效率問題,如何減少物品的裝卸搬運(yùn)次數(shù)、提高裝卸搬運(yùn)質(zhì)量將直接影響整個(gè)物流活動(dòng)的質(zhì)量和速度。
2.1.2 服務(wù)質(zhì)量分析。在鐵路物流園區(qū)的運(yùn)營管理中,管理者應(yīng)以客戶需求為導(dǎo)向,提高商戶和用戶對(duì)園區(qū)的認(rèn)可度。在服務(wù)質(zhì)量方面,主要影響因素是接受訂單的速度、發(fā)貨交貨的及時(shí)性和貨損貨差的比例等。園區(qū)的服務(wù)質(zhì)量是園區(qū)綜合能力的體現(xiàn),只有提高了園區(qū)的服務(wù)水平,才能吸引更多的企業(yè)和客戶,得到可持續(xù)性的發(fā)展。
2.1.3 信息化水平分析。鐵路物流園區(qū)的運(yùn)營管理涉及到眾多企業(yè)信息的互聯(lián)互通,其信息化水平直接影響到園區(qū)的管理水平、作業(yè)水平及服務(wù)水平。鐵路物流園區(qū)需要充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),提高園區(qū)對(duì)物流資源的整合能力,提升園區(qū)運(yùn)營管理的信息化水平,通過信息化實(shí)現(xiàn)各企業(yè)商戶之間高效的協(xié)調(diào)協(xié)作。
2.2.1 經(jīng)濟(jì)效益。鐵路物流園區(qū)具備企業(yè)功能特性和社會(huì)服務(wù)特性,這決定了影響園區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的因素具有多樣復(fù)雜性,如何選取合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)是一項(xiàng)繁瑣且需不斷修正的過程。園區(qū)運(yùn)營方和園區(qū)入駐企業(yè)是鐵路物流園區(qū)的兩個(gè)主要經(jīng)營主體,二者共同經(jīng)營決定了園區(qū)的盈利能力。同時(shí),各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)政策在一定程度上也影響著園區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益。本文主要從園區(qū)投入產(chǎn)出率、園區(qū)服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況、園區(qū)對(duì)地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)促進(jìn)作用、園區(qū)的投資強(qiáng)度以及園區(qū)運(yùn)營方收入來衡量鐵路物流園區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益。
2.2.2 社會(huì)效益。鐵路物流園區(qū)作為各企業(yè)采購與分銷的物流平臺(tái)以及貨物流通的聚集地,在整個(gè)物流鏈條中占重要地位,其功能的正常發(fā)揮將有效促進(jìn)貨暢其流的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。鐵路物流園區(qū)以企業(yè)協(xié)同協(xié)作和資源整合的原則,對(duì)鐵路物流活動(dòng)進(jìn)行專業(yè)化、規(guī)模化的整合。建成企業(yè)戰(zhàn)略協(xié)作關(guān)系并形成優(yōu)勢互補(bǔ),各企業(yè)共享園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和配套服務(wù)設(shè)施,有助于發(fā)展所有企業(yè)的優(yōu)勢,達(dá)到物流服務(wù)的集中化、專業(yè)化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物流集聚的規(guī)模化效應(yīng)、集約化,促進(jìn)載體城市的健康可持續(xù)發(fā)展。
依據(jù)指標(biāo)的選取原則和數(shù)據(jù)的可得性,建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,定量指標(biāo)用a表示,定性指標(biāo)用b表示,具體內(nèi)容見表1。
3.2.1 熵權(quán)法評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。根據(jù)信息熵的基本原理,在熵權(quán)法評(píng)價(jià)模型中,設(shè)定某影響因素的第i=[1,m)種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為Pi,則它的信息量為E,即:
表1 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
式中-h是待定系數(shù);其取值范圍為0≤E≤1。
在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目、n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo),則最終形成的評(píng)價(jià)矩陣X=()xijm*n中,其模型如下:
式中,i=1,2,3,...,m;j=1,2,3,...,n。
且其中xij為第i個(gè)系統(tǒng)下第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù);pij為第i個(gè)系統(tǒng)下第j個(gè)指標(biāo)值的比例。
通過熵值可以推出第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)wj如下:
其中需要注意的是,所有指標(biāo)的熵權(quán)值總和為1,即
3.2.2 灰色關(guān)聯(lián)法評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。本文將系統(tǒng)最佳的指標(biāo)向量X0={X01,X02,X03,X01……X0m}定為參考序列,在有m個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目、n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的體系中,其序列參考模型即為:
為了便于后期分析,將相應(yīng)的評(píng)價(jià)因素進(jìn)行歸一化處理,參考序列歸一化處理后為B0j。
對(duì)于越大越好的因素:
對(duì)于越小越好的因素:
式中max(xij)表示第j個(gè)指標(biāo)最大值;
min(xij)表示第j個(gè)指標(biāo)最小值。
灰色關(guān)聯(lián)分析法的最終目的是對(duì)各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。其評(píng)價(jià)模型為εij
式中ρ表示分辨系數(shù),ρ∈(0,1),一般情況下ρ取0.5,其主要作用是提高關(guān)聯(lián)系數(shù)顯著差異性。
δmax表示參考序列和比較序列兩者的最大差值;
δmin表示在第j個(gè)指標(biāo)下,參考序列和比較序列的兩者的絕對(duì)誤差。
參考序列和比較序列的最大差和最小差的數(shù)學(xué)模型如下:
結(jié)合熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法的各自模型特征,令熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)法的最終評(píng)價(jià)模型為ηi,其數(shù)學(xué)公式為:
3)設(shè)計(jì)技術(shù)架構(gòu),智慧城市具有的所有功能均需要通過技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn),因此,設(shè)計(jì)期間需要分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的條件,探討物聯(lián)網(wǎng)在連接各個(gè)具有不同功能的系統(tǒng)時(shí),是否具有符合物聯(lián)連接要求的物理接口,采取的工作步驟和數(shù)據(jù)交換技術(shù)是否符合技術(shù)應(yīng)用的規(guī)范要求,以此在條件完全滿足系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的前提下,便可以將所有系統(tǒng)進(jìn)行高質(zhì)量的系統(tǒng)對(duì)接,通過技術(shù)方法完成系統(tǒng)架構(gòu)工作。
本文以遼寧某鐵路物流園區(qū)為案例,園區(qū)坐落于沈陽市蘇家屯區(qū),園區(qū)面積約為10萬m2。該園區(qū)交通區(qū)位優(yōu)越,北接沈陽市四環(huán)路,西鄰國道G202。園區(qū)既可服務(wù)于沈陽市市域范圍內(nèi)居民日常消費(fèi)品的配送需求,又可服務(wù)于沈陽市及周邊地區(qū)的制造業(yè)原材料、生產(chǎn)設(shè)備、產(chǎn)成品的中轉(zhuǎn)集散需求。
4.2.1 定量指標(biāo)計(jì)算。本文收集了遼寧某鐵路物流園區(qū)2014-2015年的數(shù)據(jù),對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理修正后得到相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù),見表2。
表2 遼寧某鐵路物流園區(qū)定量指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)
將源數(shù)據(jù)看成m=12個(gè)待評(píng)項(xiàng)目、n=16個(gè)評(píng)價(jià)指模型,計(jì)算出定量指標(biāo)的熵權(quán)向量為W16=(0.006 7,0.003 4,0.005 4,0.019 5,0.008 7,0.002 0,0.320 3,0.331 1,0.005 4,0.019 5,0.013 5,0.088 8,0.076 7,0.061 2,0.014 8,0.022 9)。 且 最 終 計(jì) 算 結(jié) 果,符合熵權(quán)法賦值權(quán)重的要求。
4.2.2 定性指標(biāo)計(jì)算。本體系的定性指標(biāo)主要有C8、C14、C17、C18、C20、C21、C22、C248個(gè)指標(biāo)。本文對(duì)園區(qū)的評(píng)判設(shè)為0-10分,采用問卷調(diào)查和電話詢問的方式向該園區(qū)相關(guān)專家進(jìn)行調(diào)查。整理相應(yīng)調(diào)查結(jié)果,將最后的打分結(jié)果整理見表3。
表3 專家評(píng)判打分結(jié)果
同理,對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,算出定性指標(biāo)的熵權(quán)向量為 W8=(0.120 0,0.145 5,0.107 8,0.116 1,0.112 7,0.179 7,0.105 0,0.113 2)。且,符合熵權(quán)法賦值權(quán)重的要求。
4.2.3 評(píng)價(jià)分析計(jì)算。根據(jù)評(píng)價(jià)模型,對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算分析,運(yùn)用熵權(quán)法分別求出各指標(biāo)的權(quán)重。然后,利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)計(jì)算。
首先通過指標(biāo)屬性分析,確定指標(biāo)屬性如下:正向指標(biāo):C1,C2,C3,C4,C5,C6,C8,C10,C11,C12,C15,C16,C17,C18,C19,C20,C21,C22,C23,C24
逆向指標(biāo):C7,C9,C13,C14
根據(jù)式(13)計(jì)算2014年該物流園區(qū)的運(yùn)營結(jié)果,具體見表4。
表4 運(yùn)營評(píng)價(jià)結(jié)果
通過表4計(jì)算結(jié)果,可以得出園區(qū)各月份的經(jīng)營情況,該園區(qū)在10月份的運(yùn)營水平最好,6月份的運(yùn)營水平最差。
本文通過對(duì)鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效影響因素分析,基于熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法,構(gòu)建了數(shù)據(jù)易得、操作性強(qiáng)的鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)體系。該評(píng)價(jià)方法最大程度上減少了人為因素的干擾,相對(duì)于傳統(tǒng)的績效評(píng)價(jià)方法更具有實(shí)際可操性和實(shí)際參考性,尤其適用于多投入、多產(chǎn)出的鐵路物流園區(qū),通過案例可驗(yàn)證該方法對(duì)鐵路物流園區(qū)的運(yùn)營管理水平評(píng)價(jià)的有效性,對(duì)鐵路物流園區(qū)績效綜合評(píng)價(jià)具有一定的參考價(jià)值。
[1]康福泉.鐵路物流中心績效評(píng)價(jià)研究[D].北京:北京交通大學(xué),2017.
[2]王妍.商貿(mào)型物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)研究[D].秦皇島:燕山大學(xué),2014.
[3]崔海闊.綜合服務(wù)型物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)研究[D].北京:北京交通大學(xué),2015.
[4]許良,王妍.基于灰色熵權(quán)法的綠色商貿(mào)型物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)研究[J].物流工程與管理,2014,(7):66-70.
[5]周志超.常德地區(qū)鐵路貨場第三方物流發(fā)展和績效評(píng)價(jià)研究[D].長沙:中南大學(xué),2007.