汽車企業物流服務評價指標研究

[摘 要] 本文運用供應鏈有關原理，研習物流的專著與論文，查閱國內外有關汽車物流的文獻資料，對供應鏈管理環境下的汽車制造企業物流服務評價等問題展開研究。充分了解汽車生產型企業物流需求，針對需求，給出合理的統計分析及檢驗方法，得出指標體系，做到理論結合實際，為汽車制造型企業提高物流服務水平和能力進而提升企業的競爭能力提供新的研究思路。

[關鍵詞] 汽車制造 物流服務能力 指標體系

隨著經濟的持續發展和人民生活水平的日益提高，汽車消費迅速膨脹，汽車市場競爭不斷加劇。汽車物流是溝通原料供應商、生產廠商、批發商、零件商、物流公司及最終用戶滿意的一座橋梁，是集現代運輸、倉儲、保管、搬運、包裝、產品流通及物流信息于一體的綜合性管理，是實現商品從生產到消費各個流通環節的有機結合。汽車物流是對汽車制造企業進行集現代運輸、倉儲、保管、搬運、包裝、產品流通及物流信息于一體的綜合性物流管理，是溝通其原料供應商、生產廠商、批發商、零件商、物流中心及最終用戶的橋梁，是實現產品從生產到消費各個流通環節的有機結合。

汽車零部件供應物流是為了迎合汽車制造企業的需求，將零部件及相關信息從供應商運到汽車生產基地，為了高效率、低成本流動和儲存而進行的規劃、實施和控制的過程，是集現代運輸、儲存、分揀排序、包裝、產品流通及相關的信息流、資金流于一體的綜合性管理。對汽車制造企業而言，零部件供應物流的主要功能是采集供應商的零部件，并按照主裝廠的要求，以最小的成本準時送到主裝廠，滿足其生產。

汽車生產物流是指汽車企業在原材料和零部件進入車間后，由生產流程和工藝所決定的物流活動(即物料不斷的離開上一工序，進入下一工序的活動)。生產物流起源于原材料零部件等從生產車間的“門口”開始，進入生產線的開始端，止于成品，貫穿了生產的全過程。

汽車銷售物流是指整車從汽車生產企業到用戶或分銷商之間的物流。它與汽車企業的銷售部門配合共同完成商品車的銷售任務，是企業物流的最后一個環節。最早的汽車生產企業銷售汽車，是由銷售商直接到廠家提貨，服務很差。隨著汽車制造企業陣容的壯大，競爭逐漸激烈，汽車生產廠家的售前及售后服務意識增強，出現了傳統的汽車銷售物流模式。

回收物流，人們通常把它僅僅看作是廢料的收回，實際上這僅是回收物流的一小部分內容，其全部內容還應包括收回不能令顧客滿意的商品。汽車回收物流中的廢舊物資主要有報廢的成品、半成品、零部件，加工鋼材產生的邊角余料以及各種包裝廢棄物等。汽車回收物流是指通過一定的手段回收、加工，重新投入使用所要經過的一系列的流動過程。

根據研究目的、相關文獻數據與研究結構等方面選擇測試指標，本研究選定了43個指標，并利用SPSS軟件對預測試數據進行分析，經過描述性統計分析、項目分析、因素分析等步驟后，在對所得指標體系進行效度檢驗和信度檢驗，最終確定新的指標體系。由于本研究提出的汽車制造企業物流服務是一個新概念，現有研究中還沒有測量量表，開發一套全面、有效的測量量表是本研究要解決的關鍵問題之一。具體來講，就是首先結合文獻回顧和深度訪談結果，界定汽車制造企業物流服務質量的概念及構成維度;然后通過現有的文獻和相關從業者定性訪談生成測量題項，并借鑒焦點訪談結果和專家意見進行修改，從而形成量表的初始題項;接下來利用隨機抽樣法抽取少量樣本進行數據的預調研，并利用ALPHA系數分析和探索性因子分析結果對初始題項進行凈化，形成正式調研的問卷;再然后通過隨機抽樣法抽取大量樣本進行正式調研，并依據調研數據對量表的各項信度和效度進行檢驗，如有必要還需對量表進一步修改;最后生成具有較高信度與效度的測量量表。

本研究物流服務的初始測量題項主要有兩個來源:現有文獻和深度訪談。由于企業物流服務的研究已經比較成熟，因此本研究中4個維度的測量題項，主要是借鑒了企業物流服務的測量題項，并對原題項描述中的各物流環節進行了適當的修改;另外我們以汽車制造企業深度訪談中提取出來的題項作為補充，體現了汽車制造企業物流服務中特有屬性，從而使測量題項更有針對性和更加全面。如表所示:

我們使用Cronbach α系數來評價汽車制造企業物流服務測量量表的內部一致性，我們在SPSS11.0中分別對各維度的α系數和CITC系數進行計算，計算結果如下表所示。從中我們可以看出，物流服務四個維度的測量題項的α系數都明顯高于0.7，說明這四個維度的測量量表具有較強的可靠性。另外，測量供應物流的第二個題項(FL2)和測量銷售物流的第一個(SL1)、第四個題項(SL4)的CITC系數分別只有0.476、0.377和0.340，按照前文確立的量表修正標準，應該予以刪除;而刪除這三個題項以后，供應物流維度的α系數可由0.817提高到0.880，而銷售物流維度的α系數則由0.803提高到0.849和0.858，都得到了顯著的提升。因此我們決定刪除這三個題項。

在刪除FL2、SL1和SL4三個題項之后，我們對剩余的19個題項進行探索性因子分析。結果顯示，這些題項的KMO值為0.776，通過了Bartlett’s球形檢驗，這表明數據具備因子分析的良好條件。我們運用主成分分析法，以特征值1為標準來截取數據，并采用方差最大化正交旋轉(Varimax)，可以得到如下表所示的分析結果:

正交旋轉后的結果顯示銷售物流的第三項的值為0.365，明顯小于0.5，因此應予以刪除。并進行第二次分析，結果如下表所示:

分析結果顯示，共有4個因子的特征根值大于1，這4個因子的累計方差解釋比率達到76.15%。從因子負載的結果來看，這4個因子與我們預先設想的物流服務的四個維度完全吻合。而且18個題項中都負載到它們相應的因子上，所有因子負載系數在0.70以上，沒有出現交叉負載的情況。這初步說明了本研究對汽車制造企業物流服務維度劃分的合理性，并且不用再對題項做進一步凈化。

通過上述量表開發過程，我們得到包括18個題項的汽車制造企業物流服務的測量量表。這一量表通過了內部一致性信度、收斂效度、區別效度的檢驗，在各方面都達到了相應的標準。因此我們可以得出，此量表能夠正確而有效地測量汽車制造企業物流服務這一概念，可以用作后續研究的基礎。

汽車物流是一個發展潛力巨大的行業，為了科學、客觀的評價汽車制造企業的物流服務能力，本研究以系統性、經濟性、一致性、可操作性和通用性為原則，在大量文獻查閱和理論分析的基礎上，通過對汽車物流模式進行的分析和研究，通過項目分析、因素分析、信度分析和相關分析等方法確定了汽車制造企業物流服務能力考評體系，該體系共包括5個維度、18項指標。該考評指標體系科學、全面，實現了定量指標與定性指標的結合。

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