陳昌華，黃河，尹健康，梁艷，李茂波，胡音

1 西華大學(xué)，管理學(xué)院，四川成都金周路999號 610039；2 四川省煙草公司成都市公司，四川成都槐樹街1號 610014；3 中國煙草總公司四川省公司，四川成都世紀城路936號 610094；4 成都誠至誠商務(wù)物流有限責任公司，四川成都東三環(huán)路二段66號 610052

自2009 年國家局下發(fā)《國家煙草專賣局關(guān)于全面開展對標工作的意見》以來，“對標管理”逐步成為行業(yè)工商企業(yè)經(jīng)營管理的常用工具，在行業(yè)物流績效評價、成本管控、活動評優(yōu)、經(jīng)濟運行分析方面發(fā)揮了重要的作用。但在行業(yè)精益物流建設(shè)和對標管理應(yīng)用過程中，由于各層級、各單位客觀實際情況差異較大，不合理的標桿選擇使得對標評價、標桿管理的作用未得到充分發(fā)揮。

對標管理是企業(yè)能力提升和持續(xù)改進的重要工具[1]。對標管理是以最強的競爭企業(yè)或行業(yè)中領(lǐng)先的企業(yè)為標桿，分析和學(xué)習其在產(chǎn)品、服務(wù)或流程方面的績效及實踐措施，從而實現(xiàn)自身績效的不斷改進[2-3]。標桿選擇是對標管理中的基本環(huán)節(jié)，標桿選擇的合理與否決定企業(yè)對標管理的實施效果[4-5]?，F(xiàn)有文獻對標桿選擇的研究較少，側(cè)重于對標指標的確定和績效評價，標桿選擇則是依據(jù)績效評價結(jié)果選擇在對標指標層面排名較高的企業(yè)[6-7]。在煙草行業(yè)同業(yè)對標中，由于各地市州所處的經(jīng)濟、政治、社會、技術(shù)等差異較大以及企業(yè)自身客觀要素差異都會影響到企業(yè)的物流需求和效率，這些差異往往會掩蓋稀釋雙方的真實水平，僅僅根據(jù)績效排名選擇標桿會使得對標結(jié)果缺乏可比性和可用性。例如，省會城市與省內(nèi)其他市州之間由于區(qū)域發(fā)展不平衡問題，省會城市擁有各項先天優(yōu)勢使其各項指標數(shù)據(jù)排名最高，其他市州將其作為標桿對象，最終導(dǎo)致對標不可比的問題。因此，國家煙草總局提出了分層分類對標的思想，即在同一層級物流企業(yè)中先分類，再對標，找準合適的對標對象，充分保證標桿的先進經(jīng)驗與自身發(fā)展相適應(yīng)。

分層分類對標思想中分類是關(guān)鍵。在已有的分類方法中，聚類分析方法應(yīng)用較廣。安拴霞[8]將聚類分析法用于縣域土地綜合整治分區(qū)劃定；方菁[9]將系統(tǒng)聚類應(yīng)用于英語外交新聞計量文體特征的鑒別；袁野[10]將聚類分析和判別分析方法結(jié)合，構(gòu)建反轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情的分類和預(yù)測模型；陳迎欣[11]通過三重賦權(quán)，利用系統(tǒng)聚類法對全國31 個省市空氣污染情況進行聚類分析；馮美麗[12]利用系統(tǒng)聚類對全國31 個省份的人口情況進行分析；魏靜[13]通過主成分分析和系統(tǒng)聚類對新疆15 個地州市對外開放水平進行分析；梁小珍[14]通過灰色關(guān)聯(lián)分析和主成分分析對我國機場體系進行競爭力評價，再用系統(tǒng)聚類進行分類。上述研究中，系統(tǒng)聚類常與其他系統(tǒng)分析方法結(jié)合使用，其中灰色關(guān)聯(lián)分析是依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度來描述要素間關(guān)系的強弱、大小和次序的多目標問題分析方法，適用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)不多、數(shù)據(jù)灰度較大、數(shù)據(jù)大起大落、沒有典型分布規(guī)律的評價研究[15-16]。本文通過內(nèi)外部客觀要素構(gòu)建煙草商業(yè)企業(yè)物流分類指標體系，綜合運用灰色關(guān)聯(lián)法和系統(tǒng)聚類法構(gòu)建分類模型，并對四川省21 個地市州實證分析，為實現(xiàn)同層級煙草商業(yè)企業(yè)物流分類體系構(gòu)建和對標對象選擇提供參考和借鑒。

1 分類指標選擇

按照要素客觀、指標量化、分層分類結(jié)合、同類可比的分類原則構(gòu)建內(nèi)外部指標體系。內(nèi)部要素采用行業(yè)內(nèi)影響物流需求的主要因素，包括年銷量規(guī)模（年配送總量）、零售客戶密度和是否區(qū)域物流；外部要素是企業(yè)面對的宏觀環(huán)境，一般不受企業(yè)主觀掌控，采用PEST 模型進行構(gòu)建[17]。根據(jù)上述內(nèi)外部要素分析，初步選擇出評價指標12 個，見表1。

表1 初始分類要素系Tab. 1 Initial classification elements

2 基于系統(tǒng)聚類的卷煙物流權(quán)重聚類模型

2.1 指標體系確定與數(shù)據(jù)效度、信度檢驗

根據(jù)表1 收集指標數(shù)據(jù)，初始樣本為Xmn，m 表示分類城市的個數(shù)，n 表示每一個城市的指標屬性個數(shù)，城市i 的指標屬性表示為Xi[xi1,xi2,...,xin]。

首先，對逆向指標進行正向化，并采用標準化法進行無量綱化處理，減少逆向指標和指標單位不同的影響；然后，對指標進行相關(guān)性和差異性檢驗，去除相關(guān)性較大和差異性較小的指標，確定最終指標體系。在確定最終的指標體系后對指標數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗，保證數(shù)據(jù)的內(nèi)在一致性和結(jié)構(gòu)效度。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析確定權(quán)重

灰色關(guān)聯(lián)分析能夠反映分類指標與關(guān)聯(lián)指標之間的緊密程度和關(guān)系強弱，若兩個指標之間的相似程度和變化速率越接近，其關(guān)聯(lián)度就越大[18]。具體步驟如下：

（1）確定參考序列。本文選取行業(yè)物流成本效率的兩個核心指標（單箱物流費用和人均配送效率）作為關(guān)聯(lián)度指標，將其正向化和標準化后的均值作為參考序列，記為：

（3）求關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過灰色關(guān)聯(lián)分析得到關(guān)聯(lián)系數(shù) ，首先設(shè)定理想目標，分析指標與目標的關(guān)聯(lián)程度，關(guān)聯(lián)程度越大就越優(yōu)，公式如下：

其 中ξ 為 分 辨 系 數(shù)，0＜ξ＜1，通 常ξ 取0.5，i=1,2,...,m，k=1,2,...,n。

（4）計算關(guān)聯(lián)度。通過關(guān)聯(lián)系數(shù)計算分類指標與關(guān)聯(lián)指標之間的關(guān)聯(lián)度，公式如下：

2.3 系統(tǒng)聚類

系統(tǒng)聚類法的基本思想是：距離較近的樣本先聚成類，距離較遠的樣本后聚成類，這個過程一直進行下去，最終每個樣本都聚到合適的類中。

已知初始樣本為Xmn，m 表示分類城市的個數(shù)，將每個樣本各自定義為一類，共有m 類 。系統(tǒng)聚類步驟如下：

（1）計算各個樣本之間的距離得到矩陣D=[D1,D2,...,Dm]，其中對于樣本i 相對于其他各個樣本的距離向量為Di=[di1,di2,...,dim]。本文采用歐式距離來表示各個樣本之間的距離，計算公式如下：

（2）根據(jù)距離矩陣D 將距離較近的兩個樣本聚合為一類，其他樣本仍各自聚為一類，共聚成m-1 類。

（3）采用類間平均連接法將距離最近的兩個類進一步聚成一類，共聚成m-2 類。用Dpq表示類Gp與類Gq之間的距離，np、nq分別表示類Gp與類Gq中的城市個數(shù)。計算公式如下：

（4）重復(fù)上一步驟，最后將所有的樣本全聚為一類。

3 四川省煙草商業(yè)企業(yè)物流分類體系的實證研究

3.1 指標確定與數(shù)據(jù)信度、效度檢驗

表2 相關(guān)性檢驗Tab. 2 Correlation test

收集12個分類指標數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站（2016）、第一財經(jīng)公布數(shù)據(jù)、煙草物流生產(chǎn)經(jīng)營決策系統(tǒng)（2017）、省級物流部門調(diào)研數(shù)據(jù)。首先對數(shù)據(jù)進行正向化和無量綱化處理，再進行相關(guān)性和差異性檢驗。相關(guān)性檢驗結(jié)果見表2，可以看出人均可支配收入與人均GDP，吸煙人口數(shù)量與年配送總量具有很強的相關(guān)性，應(yīng)當予以取舍，因此剔除吸煙人口數(shù)量、人均可支配收入兩個指標。通過差異性檢驗可以發(fā)現(xiàn)人均消費性支出、是否區(qū)域物流的差異性很小，可以從指標中剔除。因此，確定最終指標體系為：經(jīng)濟密度、人均GDP、人均社消零、年配送量、公路密度、客戶密度、城市分類、地形地貌8個指標。

表3 關(guān)聯(lián)度指標-各市州單箱物流費用和人均配送效率Tab. 3 Correlated index- Logistics cost per case and distribution efficiency per capita

運用SPSS21.0對最終的8個分類指標數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗[19]，克隆巴赫α系數(shù)為0.901（α＞0.8），說明數(shù)據(jù)可信度較高，內(nèi)在一致性較強。使用因子分析進行效度分析，其中KMO值為0.7，顯著性水平＜0.05，說明數(shù)據(jù)做因子分析是可行的。8個分類指標可以提取兩個主成分，其累計解釋的總方差為82.238%，說明這8個分類指標具有較強的結(jié)構(gòu)效度。

3.2 確定指標權(quán)重

（1）確定參考序列。按照灰關(guān)聯(lián)度分析方法，選擇反映行業(yè)物流成本效率的兩個核心指標，即單箱物流費用和人均配送效率作為關(guān)聯(lián)度指標，將其數(shù)據(jù)進行無量綱化和正向化處理后的均值作為參考序列，見表3。

（2）求差序列和兩級最大、最小差。根據(jù)單箱物流費用、人均配送效率作為基準計算分類指標與關(guān)聯(lián)指標的差值，得到差序列和兩級最大差Δmax= 4.15、最小差Δmin= 0.01，見表4。

（3）求關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過灰色關(guān)聯(lián)分析，求得8個分類指標與關(guān)聯(lián)指標之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)（見表5）。

表4 差序列和兩級最大、最小差Tab. 4 Difference sequence and Two levels of maximum and minimum difference

表5 指標關(guān)聯(lián)系數(shù)Tab. 5 Index correlation coefficient

（4）計算關(guān)聯(lián)度和指標權(quán)重。根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)計算各分類指標與關(guān)聯(lián)指標之間的關(guān)聯(lián)度，再將關(guān)聯(lián)度進行歸一化得出各指標的權(quán)重，見表6。

表6 指標關(guān)聯(lián)度和指標權(quán)重Tab. 6 Index correlation degree and weight

3.3 聚類分析

根據(jù)2.3 的聚類分析步驟，采用SPSS 軟件進行系統(tǒng)聚類計算，使用類間聯(lián)接法分析得到四川省21個市級物流聚類分析樹狀圖和分類結(jié)果圖，見圖1 和圖2。

圖1 21 個市級煙草物流聚類分析樹狀圖Fig. 1 Tree map of cluster analysis of 21 municipal tobacco logistics

圖2 21 個市級煙草物流分類圖Fig. 2 Classification map of 21 municipal tobacco logistics

聚類分析結(jié)果表明，四川省21 個市級煙草物流分為五類。第一類為成都市，第二類包含南充、宜賓、涼山、瀘州、綿陽、達州6 個城市，第三類包含內(nèi)江、資陽、樂山、廣安、眉山、德陽6 個城市，第四類包含廣元、巴中、自貢、遂寧4 個城市，第五類包含攀枝花、雅安、阿壩、甘孜4 個城市。

3.4 結(jié)果驗證與討論

利用2018 年1 月至9 月四川省21 個市級煙草物流的物流總費用數(shù)據(jù)對上述分類結(jié)果進行驗證分析，見圖3。

由圖3 所示，類別之間的物流總費用差異較為顯著，并呈現(xiàn)出階梯式的遞減，而同一類中的物流總費用差異則不明顯，表明上述分類結(jié)果能夠準確客觀的反映四川省各地市州物流效率情況，說明該模型具有較高的可行性和可用性，可以為煙草物流企業(yè)物流對標對象的選擇提供重要依據(jù)。

圖3 2018 年1—9 月五類城市煙草物流總費用和增長率對比Fig. 3 Comparison of total logistics costs and growth rate of 5 categories from January to September 2018

第一類為成都市，其作為省會城市，各項指標數(shù)值均優(yōu)于其他市州，因此其物流總成本費用也遠高于其他城市；在四川省內(nèi)，成都市無法找到對標對象，其他市州也無法直接將成都市作為標桿進行對標管理。第二類包括6 個城市，其物流費用僅次于成都，其中物流費用最高的是綿陽，漲幅最大的是涼山州（35.02%）。涼山州處于川西高原山區(qū)，面積占全省 12.5%，地形、配送條件、行政屬性等要素與第五類中的甘孜、阿壩相似，但由于其他分類要素（如：經(jīng)濟水平、年配送量等）與同類單位更具有相似性，因此，涼山與川東北地區(qū)的南充、川南地區(qū)的宜賓、瀘州等單位分為一類。第三類、第四類、第五類之間的物流總費用組間差異在逐漸縮小，但區(qū)別依舊明顯，其分類結(jié)果能夠準確體現(xiàn)各城市在8個分類指標數(shù)據(jù)上的差異性。

4 結(jié)論

（1）利用分層分類對標的思想，提出基于灰色關(guān)聯(lián)法和系統(tǒng)聚類法的煙草商業(yè)企業(yè)物流對標分類體系構(gòu)建方法，解決了煙草商業(yè)企業(yè)物流對標對象不可比和對標結(jié)果可用性差的問題，可以應(yīng)用于“行業(yè)-省級-市級”三個層次的煙草物流對標管理。

（2）將政治、經(jīng)濟、社會、技術(shù)等外部因素納入到分類指標體系中，得出了城市分類、經(jīng)濟密度、人均 GDP、人均社消零、人均可支配收入、人均消費性支出、吸煙人口數(shù)量、公路密度、地形地貌、年配送總量、客戶密度、是否區(qū)域物流等12 個初始分類指標，彌補了以往標桿選擇只考慮行業(yè)內(nèi)部因素和績效排名而不考慮外部區(qū)域發(fā)展不平衡問題的不足。

（3）以四川省21 個市級煙草商業(yè)企業(yè)物流對標為例，得出四川省21個市級煙草商業(yè)物流可以分成五類，其中：第一類為成都市，第二類包含南充、宜賓、涼山、瀘州、綿陽、達州6 個城市，第三類包含內(nèi)江、資陽、樂山、廣安、眉山、德陽6 個城市，第四類包含廣元、巴中、自貢、遂寧4 個城市，第五類包含攀枝花、雅安、阿壩、甘孜4 個城市。該分類結(jié)果為四川省各市級煙草商業(yè)企業(yè)物流選擇對標對象提供了重要依據(jù)。