基于數據分析的物流企業績效評價模型構建

文/梁高越

0.引言

本文提出基于數據分析的物流企業績效評價模型構建研究，并以實際的物流企業經營數據信息為基礎，通過對比測試的方式，分析驗證了設計績效評價模型的應用效果。

1.物流企業績效評價模型設計

1.1 物流企業績效評價指標體系構建

要實現對物流企業績效的客觀、全面、精準評價，構建合理的物流企業績效評價指標體系是十分必要的。本文以物流企業實現長期健康發展的客觀需求為基礎，分別從財務績效、運營過程、學習創新能力、客戶關系管理四個方面入手，實現對物流企業績效評價指標體系的構建。其中，以財務績效為核心的績效評價指標構成可以表示為

其中，X1表示物流企業的財務績效情況，x11表示物流企業的財務收益狀況，具體構成包括物流企業的總資產報酬率和資本保值增值率，x12表示物流企業的資產運營狀況，具體構成包括物流企業的總資產周轉率和庫存周轉率，x13表示物流企業的償債能力狀況，具體構成包括物流企業的資產負債率和現金流動負債比率，x14表示物流企業的發展能力狀況，具體構成包括物流企業的凈資產收益率和利潤增長率。

以運營過程為核心的績效評價指標構成可以表示為

其中，X2表示物流企業的運營過程情況，x21表示物流企業的市場競爭力狀況，具體構成包括物流企業的市場占有率和市場覆蓋率，x22表示物流企業的柔性狀態，具體構成包括物流企業的時間柔性，數量柔性以及產品柔性，x23表示物流企業物流設施配備及利用水平狀態，具體構成包括物流企業的設施配備水平，設施利用率以及安全作業率，x24表示物流企業的信息共享能力水平，具體構成包括物流企業的信息傳遞速度，信息傳遞質量以及共享信息深度。

以學習創新能力為核心的績效評價指標構成可以表示為

其中，X3表示物流企業的學習創新能力水平，x31表示物流企業的學習能力水平，具體構成包括物流企業的員工建議增長率以及培訓總人時增長率，x32表示物流企業的創新能力水平，具體構成包括物流企業的新技術采用率，研究開發投資率以及流程創造。

以客戶關系管理為核心的績效評價指標構成可以表示為

其中，X4表示物流企業的客戶關系管理情況，x41表示物流企業的服務質量狀況，具體構成包括物流企業的顧客滿意度和投訴率，以及雙方溝通狀況，x42表示物流企業的商業信譽狀態，具體構成包括物流企業的價格信譽和服務信譽，x4表示物流企業物流可靠性水平，具體構成包括物流企業的貨物完好率，準時交貨比例以及訂單完成率，x44表示物流企業的客戶狀態，具體構成包括物流企業的客戶保持率、價值率、獲得率以及獲利率。按照上述所示的方式，實現對物流企業績效評價指標體系的構建。

1.2 基于數據分析的物流企業績效評價模型

結合1.1部分構建的物流企業績效評價指標體系，本文在構建物流企業績效評價模型時，充分考慮了不同指標參數對于物流企業績效的影響程度不同。因此，采用數據分析的方式對物流企業績效評價指標體系中的指標權重進行差異化設置，具體的計算過程中，首先相對于總的評價目標，對各個指標兩兩進行比較，得到如式（5）所示的判斷矩陣

其中，A表示物流企業績效評價指標判斷矩陣，aij表示評價指標的重要度。那么，對應的權重計算方式可以表示為

其中，W（xij）表示xij評價指標的權重參數。

以此為基礎，物流企業績效評價模型可以表示為

其中，k表示物流企業績效評價結果。需要注意的是，由于不同物流企業的業務經營范圍不同，因此，可以結合實際情況，對績效評價模型中的指標進行適應性調整，以確保評價結果的可靠性，避免出現誤差較大的情況。

按照上述所示的方式，切實實現對物流企業績效評價模型的合理構建。

2.應用測試

2.1 測試數據

在分析測試本文設計基于數據分析的物流企業績效評價模型實際應用效果時，設置了對比測試環境，其中，對照組分別采用AHP層次分析法績效評價模型，以及灰色關聯度分析法績效評價模型。在此基礎上，在測試準備計算，以某物流企業的實際運營數據信息為基礎，其中，具體的數據如表1所示。

表1 測試數據信息

以表1所示的數據信息為基礎，采用三種模型開展對測試物流企業的績效評價，并以專家評價結果為基礎，對具體的評價可靠性加以分析。

2.2 測試結果與分析

按照上述所示的方式，分別統計了不同模型對于測試物流企業績效的評價結果，得到的數據信息如圖1所示。

圖1 不同模型評價結果對比圖

結合圖1所示的測試結果對三種不同企業績效評價模型的評價結果進行分析，其中，在AHP層次分析法績效評價模型的測試結果中，對于測試物流企業整體績效水平的評價結果與實際情況的誤差為0.022，其中，財務績效低于專家評價結果0.02，學習創新能力低于專家評價結果0.018，客戶關系管理高于專家評價結果0.024。在灰色關聯度分析法績效評價模型的測試結果中，對于測試物流企業整體績效水平的評價結果與實際情況的誤差為0.051，具體的誤差分布主要集中在學習創新能力方面，與專家評價結果相比，高0.029。相比之下，在本文設計物流企業績效評價模型的測試結果中，對于測試物流企業整體績效水平的評價結果與實際情況的誤差僅為0.007，在單項評價指標方面，最大誤差僅為0.007（財務績效）。綜合上述的測試結果與分析可以得出結論，本文設計的基于數據分析的物流企業績效評價模型可以實現對物流企業績效狀態的準確評價，對于實際的物流企業運營管理具有良好的指導價值。

3.結束語

在構建企業績效評價模型時，結合企業客戶、員工、內部管理過程等各項指標的價值影響，對模型涉及的各項指標權重進行合理設計是保障最終評價結果可靠性的關鍵。本文提出基于數據分析的物流企業績效評價模型構建研究，通過數據分析的方式明確了各評價指標與物流企業整體經營績效管理，以及核心競爭力等定量指標的關聯程度，切實實現了對物流企業績效的客觀、精準評價。借助本文設計的企業績效評價模型，希望能夠為相關企業的管理提供一定的參考價值和幫助。