趙育瑤 馬昊明 劉華瓊

摘要：為開展以運(yùn)營(yíng)績(jī)效管理為導(dǎo)向的區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)物流企業(yè)降本增效，基于主成分分析（principal component analysis，PCA）法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）法構(gòu)建區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系。采用PCA法對(duì)預(yù)設(shè)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效投入與產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)降維，產(chǎn)生強(qiáng)代表性、弱相關(guān)性的評(píng)價(jià)指標(biāo)主成分，結(jié)合DEA法的C²R模型計(jì)算區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的純技術(shù)效率、規(guī)模效率及綜合效率。以石家莊市某物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)質(zhì)量相對(duì)較差的12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)為樣本，統(tǒng)計(jì)2021年10月每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的投入、產(chǎn)出指標(biāo)，對(duì)其進(jìn)行運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的平均純技術(shù)效率低于平均規(guī)模效率，其中5個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的綜合效率為1，投入與產(chǎn)出效率有效，運(yùn)營(yíng)較好；3個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的規(guī)模收益處于遞減狀態(tài)，投入資源的使用效率較低；4個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的規(guī)模收益處于遞增狀態(tài)，純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，存在管理和技術(shù)等因素影響生產(chǎn)效率的問題。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果提出該企業(yè)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化方向?yàn)榭s減規(guī)模、提升管理技術(shù)水平。

關(guān)鍵詞：區(qū)域物流；PCA法；DEA法；績(jī)效評(píng)價(jià)；物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)

中圖分類號(hào)：U492;F253文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1672-0032（2023）01-0030-08

引用格式：趙育瑤，馬昊明，劉華瓊.區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)［J］.山東交通學(xué)院學(xué)報(bào)，2023，31（1）：30-37.

ZHAO Yuyao，MA Haoming，LIU Huaqiong. Network operational performance evaluation of regional logistics enterprises［J］.Journal of Shandong Jiaotong University，2023，31（1）：30-37.

0 引言

區(qū)域物流是指在行政區(qū)域內(nèi)所有物品的實(shí)體流動(dòng)過程，包括在該區(qū)域內(nèi)完成的配送、運(yùn)輸、裝卸、搬運(yùn)、儲(chǔ)存、包裝、流通加工、信息處理等功能^[1]。區(qū)域物流企業(yè)是指主要依靠公路交通運(yùn)輸開展貨物運(yùn)輸、儲(chǔ)存等物流服務(wù)的零擔(dān)物流企業(yè)，其公路交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)是企業(yè)生產(chǎn)能力物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)的重要組成部分。區(qū)域物流作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐和保障，已逐步成為優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)整個(gè)區(qū)域型服務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)硬實(shí)力、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)^[2]。區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)管理改革是傳統(tǒng)型貨運(yùn)向現(xiàn)代型區(qū)域物流發(fā)展的重要途徑，區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)是全國(guó)交通路網(wǎng)的重要連接手段，搭建高效率且有發(fā)展優(yōu)勢(shì)的區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)可帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，改變城市區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局。因此，有效的整合區(qū)域資源，實(shí)現(xiàn)公共資源的合理利用與可持續(xù)發(fā)展是當(dāng)前區(qū)域物流發(fā)展的重中之重^[3]。物流網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)作是高質(zhì)量完成運(yùn)輸服務(wù)的保障。區(qū)域物流企業(yè)成功的關(guān)鍵是網(wǎng)絡(luò)化精細(xì)運(yùn)作，可提高貨物按時(shí)到達(dá)率。物流網(wǎng)絡(luò)遵循規(guī)模效應(yīng)規(guī)律，當(dāng)線路網(wǎng)絡(luò)的貨物運(yùn)輸量逐漸增長(zhǎng)時(shí)，每條線路的單位作業(yè)成本隨之減少，但物流網(wǎng)絡(luò)的規(guī)?；l(fā)展達(dá)到一定程度時(shí)，隨物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，利潤(rùn)可增長(zhǎng)的空間減少^[4]。僅依賴擴(kuò)大規(guī)模并不能達(dá)到提高企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力的目的。區(qū)域物流企業(yè)須借助高效化的交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，實(shí)施靈活、科學(xué)化的線路管理，提高貨物運(yùn)營(yíng)管理效率，企業(yè)單個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的人力資源、生產(chǎn)能力、運(yùn)作效率、運(yùn)營(yíng)質(zhì)量等因素影響網(wǎng)點(diǎn)的輻射范圍與服務(wù)質(zhì)量，進(jìn)而影響企業(yè)的獲利能力。

本文通過構(gòu)建多維度的區(qū)域物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）法進(jìn)行網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)，以某物流企業(yè)為例，分析企業(yè)降本增效的關(guān)鍵點(diǎn)，提出運(yùn)營(yíng)優(yōu)化方向，提高區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)能力及服務(wù)水平。

1 區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)方法

常用的績(jī)效評(píng)價(jià)方法有軟評(píng)價(jià)法、層次分析法、PCA法、DEA法、模糊綜合類聚評(píng)價(jià)法等^[5-8]。PCA法是一種用于尋找各決策單元間存在的影響因素的統(tǒng)計(jì)分析方法，可重新整合相關(guān)因素，從實(shí)際情況出發(fā)，提取具有強(qiáng)代表性、弱關(guān)聯(lián)性的影響因素^[9]。DEA法由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charnes等提出，針對(duì)決策單元存在多投入、多產(chǎn)出情況時(shí)，評(píng)價(jià)其規(guī)模相對(duì)有效性和技術(shù)相對(duì)有效性^[10]。PCA法可定性降維選擇主成分指標(biāo)，滿足應(yīng)用DEA法進(jìn)行計(jì)算分析的條件，避免指標(biāo)間的強(qiáng)線性關(guān)系。采用DEA法建立模型時(shí)無需任何權(quán)重假設(shè)，可避免模型計(jì)算時(shí)的主觀性和偶然性，本文將2種方法相結(jié)合評(píng)價(jià)區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效。

1.1 網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)

預(yù)選區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)合企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，采用PCA法對(duì)預(yù)選評(píng)價(jià)指標(biāo)降維，得到評(píng)價(jià)指標(biāo)主成分進(jìn)行績(jī)效評(píng)價(jià)。

根據(jù)物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)通用指標(biāo)體系^[11-13]，剔除部分指標(biāo)，設(shè)定人才資源、業(yè)務(wù)能力、運(yùn)輸服務(wù)、財(cái)務(wù)狀況4項(xiàng)1級(jí)指標(biāo)，參照企業(yè)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)的需求及區(qū)域物流行業(yè)的特點(diǎn)^[14]設(shè)定1級(jí)指標(biāo)下的9項(xiàng)2級(jí)指標(biāo)，區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效預(yù)選評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

為便于采用DEA法建模，將2級(jí)指標(biāo)劃分為投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)。投入指存在外部資源流入網(wǎng)點(diǎn)，使之具有運(yùn)作和提供服務(wù)的能力；產(chǎn)出指網(wǎng)點(diǎn)通過獲得外部資源經(jīng)自身轉(zhuǎn)化所提供的增值性服務(wù)，因此將員工人數(shù)、物流設(shè)備、網(wǎng)點(diǎn)貨運(yùn)量、交通便捷度4個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo)，貨量完成率、開單及時(shí)準(zhǔn)確率、客戶投訴率、落貨時(shí)效準(zhǔn)點(diǎn)率、營(yíng)業(yè)凈利率5個(gè)指標(biāo)作為產(chǎn)出指標(biāo)。

1.2 網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)方法

區(qū)域物流企業(yè)在一定區(qū)域內(nèi)選定多條運(yùn)輸路線構(gòu)成業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都是1個(gè)決策單元，具有多維度投入和多維度產(chǎn)出的特征，決策單元主要從事物流生產(chǎn)活動(dòng)，每個(gè)決策單元相當(dāng)于1個(gè)生產(chǎn)單元。如果決策單元用最少的投入實(shí)現(xiàn)最大的產(chǎn)出，說明該決策單元目前為技術(shù)有效狀態(tài)，與企業(yè)最佳投入規(guī)模狀態(tài)匹配，可認(rèn)為企業(yè)物流網(wǎng)點(diǎn)的規(guī)模有效。

采用DEA法建模分析企業(yè)物流網(wǎng)點(diǎn)的技術(shù)有效性和規(guī)模有效性。DEA法具有多種模型，C²R模型形式簡(jiǎn)單、理論完善，符合網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)需求。

決策單元的C²R模型為^[15]：

式中：D為規(guī)模效率；ε為阿基米德無窮??；θ_j為產(chǎn)出指標(biāo)的對(duì)偶變量；S⁺為投入指標(biāo)的剩余變量，S⁺=s⁺₁s⁺₂…s⁺_i…s⁺_m≥0，s_i⁺為約束條件等式化中引入的第i個(gè)剩余變量；S^-為產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量，S^-=s^－₁s^－₂…s^－_i…s^－_s≥0，其中s_i^-為約束條件等式化中引入的第i個(gè)松弛變量；X_j為投入指標(biāo)，X_j=x_1jx_2j…x_ij…x_mjT，其中x_ij為第j個(gè)決策單元第i個(gè)投入指標(biāo)；Y_j為產(chǎn)出指標(biāo)，Y_j=y_1jy_2j…y_ij…y_sjT，其中y_ij為第j個(gè)決策單元第i個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)；λ_j為投入指標(biāo)的對(duì)偶變量。

由式（1）計(jì)算出投入、產(chǎn)出指標(biāo)的對(duì)偶變量最優(yōu)解λ₀、θ₀，投入指標(biāo)的最優(yōu)剩余變量S₀⁺、產(chǎn)出指標(biāo)的最優(yōu)松弛變量S₀^-，則：1）當(dāng)θ₀=1、S₀⁺=0、S₀^-=0時(shí)，決策單元的規(guī)模效率為1，決策單元同時(shí)達(dá)到技術(shù)有效和規(guī)模有效；2）當(dāng)θ₀=1、S₀⁺+S₀^-＞0時(shí)，決策單元的規(guī)模效率不為1；3）當(dāng)θ₀<1時(shí)，決策單元的規(guī)模效率不為1，決策單元不能同時(shí)達(dá)到技術(shù)有效和規(guī)模有效，存在投入過多或產(chǎn)出較少的問題^[16]。

將DEA法的C²R模型用于區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)中，把不同的物流網(wǎng)點(diǎn)視為不同的決策單元，調(diào)研企業(yè)中所有決策單元集合，集合由所有的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)組成，借助DEAP 2.1軟件計(jì)算決策單元的規(guī)模效率、純技術(shù)效率、綜合效率及規(guī)模收益狀態(tài)，分析決策單元的優(yōu)化改進(jìn)方向，物流企業(yè)可根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果及實(shí)際運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀制定改進(jìn)措施。

2 區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)體系應(yīng)用

某物流公司A成立于2001年，總部位于河北省石家莊市，在河北省擁有200個(gè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，其中石家莊市約40個(gè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，屬于網(wǎng)絡(luò)型區(qū)域物流零擔(dān)貨運(yùn)企業(yè)，在河北省擁有完備線路網(wǎng)絡(luò)。為提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力、提升物流實(shí)力，公司A成立初期以小型專線運(yùn)輸門戶加盟模式擴(kuò)張網(wǎng)點(diǎn)的覆蓋范圍，加盟模式比直營(yíng)模式耗費(fèi)精力少、投資低。但隨著公司業(yè)務(wù)的增多，投資規(guī)模不斷擴(kuò)大，加盟模式逐漸無法適應(yīng)公司發(fā)展，問題逐步顯露，加盟模式的網(wǎng)點(diǎn)在運(yùn)營(yíng)的標(biāo)準(zhǔn)化及對(duì)網(wǎng)點(diǎn)的管控上弱于直營(yíng)模式，部分網(wǎng)點(diǎn)出現(xiàn)未按公司要求提供服務(wù)的情況，導(dǎo)致公司無法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一管理，經(jīng)營(yíng)指標(biāo)差等相關(guān)問題逐漸積累，影響并威脅公司整個(gè)運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)的靈活運(yùn)作。公司A需建立一套合理的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，更好地指導(dǎo)網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展，為公司A的決策提供支持。

2.1 基于PCA法的網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)降維

實(shí)地調(diào)研物流公司A，結(jié)合公司運(yùn)營(yíng)中心質(zhì)控部統(tǒng)計(jì)的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，匯總石家莊市內(nèi)運(yùn)營(yíng)質(zhì)量相對(duì)較差的12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)在2021年10月的投入、產(chǎn)出指標(biāo)，結(jié)果如表2所示。12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的收貨區(qū)域?yàn)槭仪f市內(nèi)，發(fā)貨區(qū)域?yàn)槲锪鞴続開通的全國(guó)所有線路。

2.1.1 投入指標(biāo)降維

為消除不同指標(biāo)間的量綱差異和數(shù)量級(jí)間的差異，通過SPSS 23軟件將12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的投入指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，結(jié)果如表3所示。

結(jié)合表3數(shù)據(jù)，計(jì)算得到投入指標(biāo)的總方差解釋如表4所示。由表4可知：x_1j、x_2j提取載荷平方和的累計(jì)百分比為93.960%，提取特征值分別為2.599、1.160。根據(jù)提取主成分條件為提取特征值大于1且提取載荷平方和累計(jì)百分比大于80%可知，確定投入指標(biāo)的主成分個(gè)數(shù)為2。投入指標(biāo)主成分載荷如表5所示。由表5可知：第1主成分和x_1j、x_2j、x_4j的相關(guān)性強(qiáng)，第2主成分和x_3j的相關(guān)性強(qiáng)，說明確定其為投入指標(biāo)主成分是合理的。

第i個(gè)投入指標(biāo)的第1主成分、第2主成分的因子載荷

式中α₁、α₂分別為x_1j、x_2j的提取特征值。

由式（2）計(jì)算得到投入指標(biāo)的第1主成分、第2主成分與各網(wǎng)點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)F_j¹和F_j²的計(jì)算公式為：

將式（3）輸入SPSS 23軟件中，結(jié)合表3中的數(shù)據(jù)計(jì)算得到F_j¹、F_j²如表6所示。

2.1.2 產(chǎn)出指標(biāo)降維

通過SPSS 23軟件將區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)的5個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)降維至3個(gè)主成分，主成分與各網(wǎng)點(diǎn)的的相關(guān)系數(shù)T_j¹～T_j³如表7所示。

2.1.3 數(shù)據(jù)處理

基于PCA法將區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)績(jī)效的9個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)降維為5個(gè)主成分，并得到降維后主成分與各網(wǎng)點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)，但結(jié)果中存在負(fù)數(shù)，為建立符合DEA模型的數(shù)據(jù)應(yīng)用條件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行非負(fù)處理^[17]，結(jié)果如表8所示。

2.2 基于DEA法的網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)

基于DEA法，結(jié)合表8中的數(shù)據(jù)，采用DEAP 2.1軟件計(jì)算得到各網(wǎng)點(diǎn)的綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率及規(guī)模收益狀態(tài)，各網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果如表9所示。

由表9可知：12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的平均綜合效率、平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率分別為0.749、0.812、0.922，平均純技術(shù)效率低于平均規(guī)模效率，說明網(wǎng)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)管理存在漏洞，物流公司A不僅要對(duì)12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)營(yíng)管理培訓(xùn)及推動(dòng)新技術(shù)的應(yīng)用，還應(yīng)對(duì)全部網(wǎng)點(diǎn)出臺(tái)相關(guān)文件制度，把控并提高公司整體運(yùn)營(yíng)管理質(zhì)量。

網(wǎng)點(diǎn)2、3、4、7、11的綜合效率為1，從模型角度分析，5個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的投入、產(chǎn)出效率相對(duì)有效；從樣本數(shù)據(jù)分析，網(wǎng)點(diǎn)的交通便捷度、貨運(yùn)量相對(duì)較好，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善，有良好的發(fā)展基礎(chǔ)，網(wǎng)點(diǎn)整體的運(yùn)營(yíng)績(jī)效較好。如網(wǎng)點(diǎn)2的交通便捷度排名第1，貨運(yùn)量排名第8，說明網(wǎng)點(diǎn)2選址在交通便利、市場(chǎng)貨運(yùn)需求量相對(duì)較高的地點(diǎn)，其開單及時(shí)準(zhǔn)確率排名第2，落貨時(shí)效準(zhǔn)點(diǎn)率排名第1，客戶投訴率排名第8，其投入與產(chǎn)出相匹配，營(yíng)業(yè)凈利率排名第1，說明網(wǎng)點(diǎn)2目前運(yùn)營(yíng)情況相對(duì)最好。

網(wǎng)點(diǎn)9、10、12的規(guī)模收益為遞減狀態(tài)，生產(chǎn)效率增加的比例小于投入規(guī)模增加的比例，純技術(shù)效率為1，規(guī)模效率不為1，網(wǎng)點(diǎn)9、12的規(guī)模效率低于12個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的平均規(guī)模效率。此3個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的主要問題是投入資源的使用率低，無法發(fā)揮現(xiàn)有投入規(guī)模的最大生產(chǎn)效率。從樣本數(shù)據(jù)可知，3個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的投入資源排名較靠前，尤其是網(wǎng)點(diǎn)物流設(shè)備投入排名依次為8、7、2，存在投入資源閑置現(xiàn)象，說明網(wǎng)點(diǎn)9、10、12應(yīng)縮小現(xiàn)有規(guī)模，降低投入，以匹配現(xiàn)有的產(chǎn)出效率。

網(wǎng)點(diǎn)1、5、6、8的規(guī)模收益為遞增狀態(tài)，生產(chǎn)效率增加的比例大于投入規(guī)模增加的比例，純技術(shù)效率低于規(guī)模效率，規(guī)模效率接近1。說明4個(gè)網(wǎng)點(diǎn)目前存在的問題是管理和技術(shù)等因素影響生產(chǎn)效率，從樣本數(shù)據(jù)可知4個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的產(chǎn)出效率排名較靠后，如網(wǎng)點(diǎn)8的貨量完成率、開單及時(shí)準(zhǔn)確率、落貨時(shí)效準(zhǔn)點(diǎn)率排名分別為10、12、12；網(wǎng)點(diǎn)1開單及時(shí)準(zhǔn)點(diǎn)率排名第10，網(wǎng)點(diǎn)6的落貨時(shí)效準(zhǔn)點(diǎn)率排名9，說明這4個(gè)網(wǎng)點(diǎn)應(yīng)針對(duì)運(yùn)營(yíng)質(zhì)量進(jìn)行整改。

網(wǎng)點(diǎn)1的純技術(shù)效率與規(guī)模效率相差最大，考慮到其規(guī)模收益為遞增狀態(tài)，存在的問題可能是規(guī)模過大、管理存在漏洞，運(yùn)營(yíng)管理質(zhì)量差。網(wǎng)點(diǎn)1選址于石家莊市服裝批發(fā)市場(chǎng)附近的物流園區(qū)內(nèi)，該服裝批發(fā)市場(chǎng)全年平均出貨量最大，從樣本數(shù)據(jù)可知網(wǎng)點(diǎn)1交通便捷度排名第3，交通便利，可考慮將其與貨量完成率、開單及時(shí)準(zhǔn)確率、落貨時(shí)效準(zhǔn)點(diǎn)率等運(yùn)營(yíng)情況均較好的網(wǎng)點(diǎn)10合并，利用網(wǎng)點(diǎn)10在運(yùn)營(yíng)管理技術(shù)方面的優(yōu)勢(shì)，發(fā)揮最大經(jīng)濟(jì)效益。

2.3 公司及網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化建議

根據(jù)物流公司A的現(xiàn)狀及各網(wǎng)點(diǎn)存在的問題，提出運(yùn)營(yíng)優(yōu)化建議為：1）分析周邊區(qū)域物流市場(chǎng)的需求，制定合適的貨量完成率績(jī)效指標(biāo)；2）建立健全培訓(xùn)體系，組織適合網(wǎng)點(diǎn)提升質(zhì)量控制水平的培訓(xùn)，如組織各網(wǎng)點(diǎn)的相關(guān)員工進(jìn)行系統(tǒng)操作、裝卸車標(biāo)準(zhǔn)、巴槍操作等業(yè)務(wù)技能，及運(yùn)輸管理、車輛保養(yǎng)、維修等駕駛技能方面的培訓(xùn)；3）合理控制成本，做好發(fā)展規(guī)劃，提高倉(cāng)儲(chǔ)、配送等產(chǎn)品的附加價(jià)值；4）完善并改進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施投資建設(shè)，提高運(yùn)營(yíng)管理效率，提升物流服務(wù)質(zhì)量；5）制定物流增值服務(wù)，發(fā)掘物流運(yùn)輸服務(wù)的潛在價(jià)值，不斷吸引新的物流客戶，提升公司盈利空間;6）合理化運(yùn)輸，提高市內(nèi)往返運(yùn)輸車輛的實(shí)載率，根據(jù)實(shí)際情況，靈活搭配車廂內(nèi)的貨物種類以實(shí)現(xiàn)合理化的配載運(yùn)輸，并靈活選擇運(yùn)輸線路，提高運(yùn)輸效率。

3 結(jié)論

本文基于主成分分析法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評(píng)價(jià)區(qū)域物流企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果提出具體的運(yùn)營(yíng)優(yōu)化建議。

1）主成分分析法與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是針對(duì)區(qū)域物流企業(yè)的網(wǎng)點(diǎn)存在多投入和多產(chǎn)出指標(biāo)的有效績(jī)效評(píng)價(jià)方法，可為物流企業(yè)發(fā)展指明改進(jìn)方向，針對(duì)區(qū)域物流企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)具有一定普適性。

2）以河北省物流公司A為例進(jìn)行網(wǎng)點(diǎn)績(jī)效評(píng)價(jià)，制定具體的整改措施，該措施可為其他區(qū)域的物流企業(yè)提供一定的參考。

3）僅采用9個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)物流公司A進(jìn)行網(wǎng)點(diǎn)運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)，但需要更全面準(zhǔn)確的指標(biāo)量化與考核區(qū)域物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)。因此，建立更加全面、準(zhǔn)確、適用性強(qiáng)的運(yùn)營(yíng)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是進(jìn)一步的研究方向。

參考文獻(xiàn)：

［1］王鵬.物流經(jīng)濟(jì)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度模型研究[J].中國(guó)物流與采購(gòu)，2021（13）：60-62.

[2]曾磊.區(qū)域物流企業(yè)空間分布時(shí)空演化研究：以長(zhǎng)江三角洲城市為例[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學(xué)，2020.

ZENG Lei. Research on spatial and temporal evolution of spatial distribution of regional logistics enterprises：take Yangtze River Delta City as an example[D].Zhenjiang：Jiangsu Universty，2020.

[3]巴文婷，閆星臣.民營(yíng)快遞企業(yè)區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析：以A企業(yè)為例[J].物流工程與管理，2020，42（6）：37-39.

BA Wenting， YAN Xingchen. Analysis on the optimization of regional logistics network of private express enterprises：take enterprise A as an example[J].Logistics Engineering and Management，2020，42（6）：37-39.

[4]郭放，黃志紅，黃衛(wèi)來，等.考慮自取服務(wù)和門到門服務(wù)的電動(dòng)汽車物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化策略研究[J].中國(guó)管理科學(xué)，2022，30（2）：264-275.

GUO Fang， HUANG Zhihong， HUANG Weilai，et al. Optimal planning of the electric vehicle routing and battery charging problem with self-pickup and door-to-door delivery service[J].Chinese Journal of Management Science， 2022，30（2）： 264-275.

[5]劉夏霞.基于AHP和灰色關(guān)聯(lián)度法的B企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效研究[D].太原：太原理工大學(xué)，2021.

LIU Xiaxia. Financial performance evaluation of B enterprise based on AHP and grey relational degree method[D].Taiyuan：Taiyuan University of Technology，2021.

[6]崔玉琦.城市軌道交通運(yùn)營(yíng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)與評(píng)價(jià)方法研究：以青島地鐵為例[D].青島：青島大學(xué)，2020.

CUI Yuqi. Research on the design and evaluation method of comprehensive evaluation index system of urban rail transit operation：taking Qingdao Metro as an example[D]. Qingdao：Qingdao University，2020.

[7]陳焰，呂倩.基于DEA和Malmquist的我國(guó)上市物流企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率評(píng)價(jià)[J].物流技術(shù)，2019，38（7）：79-84.

CHEN Yan， L? Qian. Operating efficiency evaluation of Chinese listed logistics companies based on DEA and Malmquist[J].Logistics Technology，2019，38（7）：79-84.

[8]包云帆.基于BSC-CSF的物流企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)研究：以德邦快遞為例[D].南昌：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)，2021.

BAO Yunfan. Research on logistics enterprise performance evaluation based on BSC-CSF：taking deppon express as an example[D]. Nanchang：Jiangxi Agricultural University，2021.

[9]范立南，李思凡，李佳洋.基于PCA-HCA雙層模型的區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)能力水平研究[J].物流工程與管理，2021，43（1）：71-75.

FAN Linan， LI Sifan， LI Jiayang. Study on the capacity level of regional logistics network based on PCA-HCA[J]. Logistics Engineering and Management，2021，43（1）：71-75.

[10]李興宏，劉華瓊，胡宗磊.山東省綜合交通運(yùn)輸效率評(píng)價(jià)與關(guān)聯(lián)度分析[J].山東交通學(xué)院學(xué)報(bào)，2022，30（3）：55-61.

LI Xinghong， LIU Huaqiong， HU Zonglei. The evaluation and correlation analysis of comprehensive transportation efficiency in Shandong Province[J].Journal of Shandong Jiaotong University，2022，30（3）：55-61.

[11]武慧婷.企業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建探究[J].中國(guó)物流與采購(gòu)，2021（18）：66.

[12]徐娟.基于主成分分析-熵值法的綠色發(fā)展視角下城市物流績(jī)效指標(biāo)體系構(gòu)建與評(píng)價(jià)研究[J].物流科技，2020，43（7）：34-39.

[13]馬莉，黃遠(yuǎn)新，易偉，等.城市物流績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建[J].物流工程與管理，2020，42（10）：29-31.

MA Li， HUANG Yuanxin， YI Wei， et al. Construction on urban logistics performance evaluation′s index system[J].Logistics Engineering and Management，2020，42（10）：29-31.

[14]唐琦.京津冀區(qū)域物流效率評(píng)價(jià)及影響因素分析[D].北京：北京交通大學(xué)，2021.

TANG Qi. Evaluation of logistics efficiency and analysis of influencing factors in Beijing-Tianjin-Hebei Region[D].Beijing：Beijing Jiaotong University， 2021.

[15]趙天毅.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）的供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)效率評(píng)價(jià)方法及其應(yīng)用[D].合肥：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2021.

ZHAO Tianyi. Supply chain coordination efficiency evaluation method and its application based on data envelopment analysis（DEA）[D].Hefei：University of Science and Technology of China，2021.

[16]連波.基于多時(shí)期網(wǎng)絡(luò)DEA的中國(guó)高鐵公司運(yùn)營(yíng)效率比較研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2021.

LIAN Bo. A comparative study on the operational efficiency of China′s high-speed railway companies based on multi-period network DEA[D].Beijing：Beijing Jiaotong University，2021.

[17]陳鵬宇.線性無量綱化方法對(duì)比及反向指標(biāo)正向化方法[J].運(yùn)籌與管理，2021，30（10）：95-101.

CHEN Pengyu. Comparison of linear normalization methods and the conversion method of reverse indicators[J].Operations Research and Management Science，2021，30（10）：95-101.

Network operational performance evaluation of

regional logistics enterprises

ZHAO Yuyao， MA Haoming， LIU Huaqiong^*

School of Transportation and Logistics Engineering， Shandong Jiaotong University， Jinan 250357， China

Abstract：In order to carry out the operational performance oriented network evaluation and achieve the goal of reducing costs and increasing efficiency of regional logistics enterprises， the operational performance evaluation system of regional logistics enterprises is constructed based on the principal component analysis（PCA） method and the data envelopment analysis （DEA） method.The PCA method is used to reduce the dimension of the preset evaluation indexes related to the input and output of operational performance， then the principal component evaluation indexes with strong representative and weak correlation are generated. After that， the pure technical efficiency， scale efficiency and comprehensive efficiency of regional logistics enterprise network outlets are calculated by using the C²R model of DEA method， and taking the 12 network outlets of logistics enterprises with relatively poor operational quality in Shijiazhuang， Hebei Province as samples， the input and output index data at each outlet in October 2021 were analyzed statistically to evaluate their operational performance， the results show that the pure technical efficiency in the 12 outlets is lower than the average scale efficiency; of the 12 outlets， the 5 outlets are 1 in terms of comprehensive efficiency which indicates effective input and output efficiency and good operation; the 3 outlets are in the declining situation that means the efficiency of using the input resources is low; the other 4 outlets are at increasing trend returns about the scale benefit， the pure technical efficiency is lower than the scale efficiency， and there are problems that management and technology factors affect the production efficiency. According to the evaluation results， the direction of operational optimization in the enterprise is to reduce the scale and to improve the level of managerial technology.

Keywords：regional logistics; PCA method; DEA method; performance evaluation; logistics enterprise network outlets

（責(zé)任編輯：郭守真）