基于DEA模型和模糊综合评价的第三方物流企业选择

中国储运网Ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｈｉｎａｃｈｕｙｕｎ．ｃｏｍ物流目标市场是物流企业打算进入的细分市场，或打算满足的具有某一需求的客户群体。

选择和确定物流目标市场，明确物流企业的具体服务对象，关系到物流企业任务和目标的落实，是企业制定营销战略和策略的基本出发点。

为了在日益激烈的市场竞争中得以生存和发展，第三方物流企业首先应根据市场的竞争环境和自身的资源，策划适宜的目标市场策略。

１．在目标市场选择中应用ＤＥＡ方法的可行性要进行目标市场选择，首先必须对各个细分市场进行评估，以决定设立几个以及设立哪些目标市场。

对细分市场的评估可以帮助物流企业更清楚认识细分市场的发展状况和发展潜力，是否适合作为物流企业的目标市场。

ＤＥＡ（ＤａｔｅＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，数据包络分析）是１９７８年美国著名运筹学家ＣｈａｒｎｅｓＡ．和ＣｏｏｐｅｒＷ．Ｗ．等以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。

它能直接估算多个决策单元（ＤＭＵＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＵｎｉｔｓ）效率之间的相对关系，即相对有效性。

ＤＥＡ方法可以将一些非量化指标综合进入模型加以考虑，这些指标通过权重来体现，但不需要事先确定权重，使得ＤＥＡ方法可以纯粹基于观察到的数据进行计算评价。

结合物流市场的特点，我们认为ＤＥＡ方法在物流细分市场评估方面是可行的，并具有一定的优势，主要表现为两个方面：ＤＥＡ方法具有对多输入、多输出结构复杂系统的适应性，而物流市场正是一个多目标的复杂系统。

对物流市场的评估需要从不同侧面，用多个指标加以描述，这些指标的量纲往往是不统一的，ＤＥＡ方法则无需考虑量纲统一化的问题。

２．ＤＥＡ的基本模型———ＣＣＲ模型设有ｎ个，每一决策单元都有种类型的投入与种类型的产出，其观测值为：决策单元→在一般情况下对输入、输出量之间的信息结构了解１１７研究ｅｓｅａｒｃｈＲＤＥＡ的第三方物流企业目标市场选择在建立物流细分市场的评估指标体系的基础上，运用数据包络分析方法（ＤａｔｅＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）的ＣＣＲ模型，对第三方物流企业的目标市场选择进行了研究■文／刘禹力张永……甚少或它们之间的相互替代性比较复杂，也由于想尽量避免分析者主观意志的影响，因此，并不事先给定输入、输出权向量：；而是先把它们看作是变向量，然后在分析过程中再根据某种原则确定之。

基于模糊综合评价的供应商选择方法作为企业运营中重要的环节之一，供应商选择对于企业的稳定发展至关重要。

然而，面对众多供应商的选择，企业如何选取最佳的合作伙伴却是一个难题。

在这个问题上，基于模糊综合评价的供应商选择方法成为了一个备受关注的研究领域。

本文将探讨基于模糊综合评价的供应商选择方法，并分析其应用与优势。

首先，模糊综合评价是基于模糊数学理论的一种方法，可以将主观的不确定性问题转化为数学表达，从而实现对供应商的评价和排序。

模糊数学理论允许专家和决策者使用模糊语言来描述评价指标，避免了严格的定性描述，更加符合人们的思维方式。

同时，基于模糊数学理论的评价方法还可以处理不确定性和模糊性信息，使得决策结果更加准确和可靠。

其次，基于模糊综合评价的供应商选择方法在实践中有着广泛的应用。

一方面，该方法可以帮助企业确定合适的评价指标，并对不同供应商的综合表现进行量化评价。

例如，企业可以将供应商的产品质量、交货时间、价格、售后服务等因素纳入评价体系，并根据相应的权重进行综合评价。

另一方面，该方法可以帮助企业权衡各个评价指标的重要性，并探究不同权重下的最优选择。

通过引入模糊数学理论，该方法克服了传统方法中对权重的主观赋值问题，提高了决策的客观性和准确性。

此外，基于模糊综合评价的供应商选择方法还具有以下几个优势。

首先，该方法可以提供决策者在多个评价指标下的全面信息，降低了决策的风险。

其次，该方法可以灵活应对不同评价指标之间的关联性，更好地反映供应商的整体绩效。

再次，该方法可以考虑不同评价指标之间的交互作用，提供更加准确的决策结果。

最后，该方法可以适应各种评价指标的测度尺度，不受信息形式的限制。

然而，基于模糊综合评价的供应商选择方法也存在一些限制和挑战。

首先，该方法需要决策者具备一定的专业知识和经验，以便准确地评价和设定评价指标的权重。

其次，该方法在应对大规模的供应商选择问题时，其计算复杂度较高，需要耗费较多的计算资源。

基于DEA的第三方物流服务商评价与选择本文分析了我国第三方物流现状和评价与选择供应商的必要性，概括了现有的选择方法，采用基于改进的数据包络分析法，构建具有实用性的选择模型，突出了定性分析与定量计算相结合的特点，最后以实例验证了该方法在电子产品物流行业的可行性与优越性，能够为服务商的选择提供决策依据。

关键词：DEA 第三方物流评价与选择电子产品随着市场竞争的日益激烈，基于供应链的协作、竞争已经成为提高企业核心竞争力的重要手段之一。

企业将物流业务外包给第三方物流服务商（TPL）逐渐成为企业为专注自身核心业务而采取的一条可行途径（许国兵、张文杰，2008）。

随着第三方物流市场的快速发展，市场中的第三方物流服务商也是良莠不齐。

因此，外包企业对第三方物流服务商的绩效综合评价变得愈加重要。

本文通过运用改进后的数据包络分析法，分别从成本控制水平、资源水平、服务水平以及交货能力四个层面设计第三方物流服务商的评价指标，并构建绩效评价模型，为企业进行物流外包时提供辅助性的决策支持。

第三方物流服务商评价方法概述选择第三方物流服务商属于多因素、多目标决策、非结构化问题，是一个复杂的过程，要从众多服务商中选择能满足企业要求的服务商是比较困难的。

现有的评价方法有很多（贺红燕等，2005），主要分为三类：定性分析方法，定量分析方法，定性与定量相结合的分析方法。

第一类方法包括直观判断法、招标法、协商选择法等，第二类方法包括线性权重法、采购成本法、数据包络分析法（DEA）等，第三类方法包括层次分析法（AHP）、模糊评判法、遗传算法、灰色关联度方法（GRA）等。

它们或者过于信赖人的主观能动性，或者过于刻板地相信数据。

第三类方法虽然很好的解决了上述问题，将定性与定量结合起来，具有严谨性、科学性等优点，但是都需要预先确定各种因素的权重，而这在很大程度上带有主观性，且很难准确描述指标的权重，这就容易导致决策的随意性较大。

为克服这些问题，并考虑到第三方物流的特点，本文拟运用改进的数据包络分析法（DEA）对第三方物流服务提供商的选择进行定性和定量评价与分析—即首先运用招标法进行一轮初步的筛选，选择出符合标准的三至五个服务商，然后采用DEA方法进行最终合作伙伴的确定。