基于端點三角白化權函數的物流服務質量績效灰色聚類評估模型

林小芳，夏慧玲，趙政華 （南通理工學院 商學院，江蘇 南通 226002）

績效管理作為一項復雜的系統工程，是企業管理的熱門話題，而績效評價又是績效管理的核心所在。由于服務具有無形性、異質性、顧客參與性、不可儲存性等特點，服務質量績效的評價也具有較高的模糊性。物流業作為現代服務業重要組成部門，其質量績效也越來越受到重視。服務質量績效是實施服務質量管理的效率與效果，反映的是企業成績或成果。本文結合國內外研究中給出的物流服務質量績效評價指標體系，結合專家問卷調查，歸類匯總指標，再利用端點三角白化權函數進行灰色聚類評價。

1 相關理論

1.1 質量績效的維度。關于績效的定義有三種：績效是結果；績效是行為；績效包括行為和結果兩個方面。質量績效為企業的質量表現，主要表現為提升產品（服務）質量水平、降低過程質量損失、提升產品交付合格率等。服務質量績效作為提供服務的結果，主要由服務內容、服務水平的高低以及客戶對服務質量的預期需求與期望。由于質量定義的多樣性，對質量績效的構成維度也有不同的理解：Garvin[1]作為質量績效研究的學者之一，最早提出了質量的8個維度；Curkovic[2]認為質量績效的構成維度包含產品可靠性、耐用性、與性能標準一致性、設計的質量、公司聲望、售前售后服務、對顧客需求的響應等。

1.2 質量績效的評價。簡單的指標組合并不能正確反映質量績效的水平，因此必須采用合理的體系。學術界對此也展開了大量的研究。財政部等五部委聯合發布《企業績效評價細則（修訂） （2002年）》將指標體系詳細分為兩種（定量、定性指標）并分別給出了各細分指標點、各指標的權重。其他學者也主要針對不同的行業，分別給出了具體指標。在評價方法上，多采用專家評分法進行指標的綜合評價；同時，借助結構方程模型、貝葉斯網絡、層次回歸分析模型的混合使用，克服不確定性條件難以量化的缺點。

1.3 服務質量績效。服務質量績效與工業企業質量績效的不同，源于無形服務與有形產品在特質上的差異。準確的服務質量績效評價能夠讓企業識別服務質量存在的問題與不足，抓住關鍵指標，優化資源配置；有助于消除人為不公正、不客觀的現象，為服務質量績效的提升提供科學有效的依據。

現有文獻對質量績效的研究主要從組織和產品兩個不同層面展開。關于產品質量績效研究情況，如表1。而本研究在借鑒產品層面績效的基礎上，結合物流服務質量，給出物流服務質量績效評價的測評指標。

表1 產品質量績效指標

1.4 物流服務質量績效指標體系。參考Dow，Samson，Haner，Kaynak等學者提出的質量績效指標，再結合物流服務產品特點，訪談專家，給出了目標層、準則層（服務質量U1、過程質量U2、成本效益U3共3個一級指標），10個二級指標[3-4]。如圖1。

2 三角白化權函數灰色聚類評價模型

近幾年來，基于三角白化權函數的灰色評價方法被廣泛用于各類評價實踐中[5-9]。該方法最早由劉思峰提出，包括中心點三角白化權函數、端點三角白化權函數、梯形灰類白化權函數、等斜率白化權函數、共原點灰色白化權函數等[10]。但針對物流服務質量績效的評價文獻尚無。本研究考慮到評估指標灰類邊界清晰，但屬于各灰類點不明確，采用將端點三角白化權函數模型應用到物流服務質量績效評估中去。分析物流服務質量的現狀，以調研數據作為聚類對象，以服務質量績效指標作為聚類指標，利用該聚類模型進行灰色聚類分析。

圖1 物流服務質量績效指標

采用灰色定權聚類評估模型進行物流服務質量績效的評價，關鍵是確定j指標k子類白化權函數fjk（·）及確定各指標的聚類權wj。

2.1 評價指標體系權系數的確定。因層次分析法具有綜合定性方法與定量方法的優點，故研究中采用層次分析法對指標體系的各指標進行權重標度。主要步驟如下：

（1）構造兩兩判斷矩陣。按照確定的指標進行專家打分判斷指標之間的相對重要度，構造兩兩判斷矩陣A=aij（），aij表示i、j兩元素相比不同的重要程度。根據定義可知aij與aji互為倒數關系，且aii=1。

（2）各層次指標相對于準則層權重的確定，可對判斷矩陣采用求根法或求和法。首先對判斷矩陣各列標度值進行歸一化處理，得到新判斷矩陣，即：；再對新矩陣B=bij（）按行求和，并將各和進行規范化處理即得到ωj即為第j個指標的權重。

（3）一致性檢驗。AHP法創始人Satty提出用平均隨機一致性指標R.I.修正C.I.來進行一致性檢驗，即：C.R.=C.I./R.I.，其中為最大特征根，R.I.為平均隨機一致性指標，取值如表2。

表2 平均一致性指標R.I.

當C.R.＜0.1時，認為判斷矩陣具有較好的一致性，可接受。

（4）組合權重的確定。將上一層次指標層內權重值與下一層次層內指標權重相乘，便得到下一層次指標的綜合權重。

2.2 構建灰類白化權函數。設有n個對象、m個評價指標，s個不同的灰類。對象i相對于指標j的樣本觀測值為xij，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。根據觀測值對對象i進行評估診斷，過程如下：

（1） 確定評價灰類，共s個灰類。將各指標的取值范圍相應劃分為s個灰類，各灰類取值范圍分別為區間 [a1，a2]，…，[ak-1，ak]，…，[as-1，as]，[as，as+1]，k=1，2，…，s。

（2）計算各區間的幾何中點，設λk為第k個灰類的中心點，即最可能屬于k分類的點。

（3） 將兩端點向左右延拓，得到延拓后區間端點序列：a0，a1，a2，…，ak-1，ak，…，as-1，as，as+1。

（4）建立端點三角白化權函數：

（5）計算對象i關于灰類k的綜合聚類系數即隸屬度。

（6）根據隸屬度最大原則判斷對象i屬于灰類k*。

3 算 例

采用上述端點三角白化權函數灰色聚類評價方法，選擇4家物流服務企業A、B、C、D進行分析物流服務質量績效的評價。

3.1 數據收集及指標權系數的確定。在國內外相關文獻調研及現有成熟量表的基礎上，結合物流企業專家訪談咨詢意見，確定3個一級指標、10個二級評價指標構成的物流服務質量績效評價體系。統計各位專家對各層次中各因素的兩兩比較判斷矩陣，分別為 C1，C2，C3，C 如下：

以上判斷矩陣均通過一致性檢驗，檢驗結果如表3。

表3 兩兩比較判斷矩陣一致性檢驗

由此計算得出指標層權重、準則層權重及組合權重，如表4。

表4 權重的確定

3.2 評價指標取值及延拓。為客觀評價物流服務質量績效，將評價灰類分為“差”、“中”、“良”、“優”4級。該文對10個二級指標灰類的劃分不是真實闕值，只是評價對象間的相對比較。由評價專家依據掌握的信息采用百分制打分，采用相同的灰類劃分臨界值a1=55，a2=65，a3=75，a4=85，a5=95，并進行指標延拓a0=0，a6=100，并依公式（1） 計算中心點λk，如表5。

因為10個二級指標均為最大最優型，因此它們具有相同的白化權函數，本文僅給出第一個指標“人員溝通質量U11”的白化權函數：

表5 延拓值、各灰類臨界值ak及灰類中心點λk

3.3 各指標聚類系數和綜合聚類系數的確定。針對指標體系中的j個指標，專家根據4個評價對象A-D的實際表現采用百分制給出各自評分（表6）。根據各二級指標實際值及權系數，利用端點三角白化權函數計算各評價對象各指標屬于某灰類的隸屬度，并根據綜合聚類系數公式（3）得到4家物流企業的綜合聚類系數，如表7。

表6 4家物流企業的評價指標實際值

表7 各指標實際值、隸屬度及所屬灰類

4家物流企業屬于“差”、“中”、“良”、“優”灰類的隸屬度分別為：

4 結 論

（1）整體來看，物流企業A、C、D均屬于“優”灰類，隸屬度分別為0.735，0.89，0.838，說明該3家企業物流服務質量績效處在相對較好的水平；物流企業B屬于“良”灰類，隸屬度為0.643，物流服務質量有進一步提升的空間。

（2）從各評價指標聚類系數即隸屬度來看，A企業的U13，U32指標為“良”灰類，其它指標均為“優”灰類；B企業的U14，U32，U33為“良”灰類，U31為“中”灰類，其它指標為“優”灰類；C企業的U33為“良”灰類，其它指標為“優”灰類；D企業的U14、U32為“良”灰類，其它指標為“優”灰類。4家企業表現欠佳的指標集中在“貨品完好程度”、“服務人工效率”等，B企業“收費服務合理程度”在很大程度商影響了該企業的整體質量績效，有待較大幅度的提升。

（3）利用白化權函數的灰色聚類評估模型能夠克服質量績效模糊性的特點，能夠全面地研判一家企業的質量績效，且能夠挖掘表現欠佳的指標，尋求服務質量的改善點。

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