服务供应链中旅游服务集成商的选择及量化分析，本文主要内容关键词为：旅游服务论文,集成商论文,链中论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
20世纪90年代开始，随着信息技术的发展与网络应用的普及，学术界和企业界越来越关注于供应链的研究与实践，人们围绕供应链及供应链管理设计理论与方法、供应链资源整合、供应链管理决策与运作策略、企业联盟及供应链绩效评价管理等问题，提出了许多供应链管理模式下的理论与方法，如采购理论、库存理论、生产理论、营销理论与组织理论等，这些理论为现代企业管理提供了强有力的理论指导。
至今，对供应链的研究渐趋完善，但对供应链的研究都是产品导向的，近年来由于社会产业结构升级和服务业的发展为服务供应链的兴起提供了机遇，产品服务化的延伸发展以及流程外包的经济运作使得对服务供应链的研究越来越受重视。然而，对服务供应链的研究是近几年才兴起的，其管理理论与方法大多处于相对空白的阶段。美国学者Lisa M.Ellram在2004年发表《理解和管理服务供应链》一文，标志着服务供应链正式开始得到关注，Ellram通过比较Hewlett-Packard模型、SCOR模型、 The GSCF模型后，提出了服务供应链模型，指出服务供应链是在专业服务中从最早的供应商到最后的客户中发生的信息管理、流程管理、能力管理、服务管理、服务绩效和现金流管理。Tuncdan Baltacioglu等认为，服务供应链是为了把所需的资源转换成核心或支持性服务，并传送给顾客而由供应商、服务提供商、消费者和其他支持性单位构成的网络，服务供应链管理是从最初的供应商到最终的顾客网络中的信息、过程、资源和服务绩效的管理。 Yilmaz和Bititci(2006)认为旅游服务链始于游客的订单，游客从旅行社或者出境游代理商那里购买包价游产品，而这些中介机构则为游客安排相应的出游线路和服务商；Weiermair(2005)从价值创造的角度，认为旅游价值链包括：提供旅行信息和预订、运输、目的地信息提供、旅游吸引物、住宿和食品服务，以及售后服务；Lu等(2004)认为典型的旅游价值链包含旅游服务提供商，旅行社，旅行代理商和顾客，其中旅行社将相关的旅游服务打包，而旅行代理商作为零售商将打包的旅游服务销售给顾客。还有文献对服务供应链的服务能力、牛鞭效应问题、服务供应链管理与企业绩效的关系、服务供应链的风险管理、行业服务供应链等问题进行了研究。综合以往的研究文献，本文认为服务供应链是由功能型服务供应商、服务集成商、顾客组成的网络，其中功能型服务供应商为最终顾客提供功能服务，服务集成商为功能型服务供应商或顾客提供中间桥梁支持性服务。
服务集成商是服务供应链中的核心企业，担当传统供应链中制造商角色，对整条供应链稳定与发展非常关键，故此对其的选择也非常重要。目前已有的文献主要集中在对功能型服务供应商的选择研究，并没有文献对服务集成商的选择进行研究。为此，本文站在顾客的角度研究服务集成商的选择，即以顾客的角度来对服务集成商进行选择，先给服务集成商的选择建立评价指标体系，并利用自适应过滤法及多属性决策矩阵法对旅游服务集成商的选择进行了量化分析。
二、服务集成商选择的评价指标体系的建立
目前已有的研究主要集中在对功能型服务供应商的选择研究问题上，如程建刚等(2009)将服务供应链网络设计问题分成功能型服务供应商选择和服务站选址两个子问题，功能型服务供应商选择考虑采购成本，服务站选址考虑设施成本和顾客流量。田宇(2003)综合运用AHP和LP方法，结合实例探讨了物流服务供应链上的多源供应商选择以及最优采购量的分配问题。丁蕊(2009)等人通过建立多目标规划的数学模型，引入最大满意度的求解方法，探讨了物流服务集成商对功能型物流服务提供商的选择与优化组合问题等，但还没有文献对服务集成商的选择进行研究，作为服务供应链上核心企业，完全有必要对服务集成商的选择进行研究，本文从顾客的角度对服务集成商的选择进行研究，构建了服务集成商一级指标体系，如下图所示。
图 服务集成商选择的评价指标体系
服务集成商选择评价指标的确定对于评价结果的影响非常大，而影响服务集成商选择的指标又比较多，从众多评价指标中选择主要影响指标非常重要，本文选择以上5个主要指标主要基于以下原因：首先，价格与质量一直以来都是衡量一个企业乃至整个供应链竞争力的重要指标，它们反映了服务集成商整体服务效果，选择这两个指标毋庸置疑；其次，在竞争日益激烈的今天，顾客需求多样性及环境不确定性，客观上要求组织改善柔性，提高与其他组织的协同合作能力，进而可以增加服务量，提升整个组织的竞争力，这两个指标是与价格、质量同等重要的衡量组织竞争力的指标，反映了组织的动态适应能力及合作性；最后，服务集成商的服务能力反映其服务水平的高低，也是一个非常重要的衡量指标。从以上分析可知，这5个指标从服务效果、动态适应性、动态合作性以及整体服务水平对服务集成商进行了评价，这些指标提供了足够的信息去选择合适的服务集成商。各指标具体说明如下：
(1)服务柔性：该指标是指集成服务商对环境变化的适应能力，环境变化主要是指顾客服务需求及时间需求的变化、同时包括组织内部环境及社会外界环境如市场及政策环境的变化，该指标反映了服务集成商在该指标简单可用一定时期内服务集成商能及时响应顾客的数量与总服务需求数量之比率来表示。
(2)服务价格：该指标是指一定时期内最终顾客向集成服务商支付一定服务的费用，我们可以用同比平均价格优势来进行衡量，同比平均价格优势反映所考核的集成服务商的服务价格与市面上所有同类服务集成商平均价格之比率来表示。
(3)服务质量：该指标一直被视作影响顾客满意度的重要因素。但由于服务的购买与产品的购买存在非常大的区别，服务质量的衡量比产品质量的衡量更加困难，我们很难用类似于产品报修退货比率等量化方法来衡量服务质量的好坏，因此，本文用在一定时期内服务集成商的服务让顾客满意的数量与在这一定时期内顾客总需求数量之比率来表示。
(4)服务能力：该指标反映集成服务商服务能力与顾客需求的匹配性，我们可以用服务企业从业人员数量、从业人员专业化程度、企业总资产、配套的功能型服务供应商的资源齐全程度等次指标予以衡量，鉴于研究需要，我们借助主观评判对一定时期内服务能力加以整体衡量。
(5)协同合作能力：该指标反映集成服务商与顾客合作的情况，供应链管理一个最大的特点就是强调企业间的协调和合作，因此协同合作能力也是评价集成服务商绩效的一个重要指标，可用彼此之间信息共享程度予以衡量。
三、自适应过滤法
自适应过滤法与移动平均法、指数平滑法一样，也是以时间序列观测值为基础的某种加权平均法，但其权数并非固定不变，而是从一组初始估计值开始，逐次迭代，不断调整，以实现自回归加权系数的最优化。由于其调整权数的过程与通信工程中过滤传输噪声的过程相类似，故称为自适应过滤法。自适应过滤法有两个重要作用，一是具有预测功能，可以预测出未来某一值；二是具有权重优化调整功能，本文借用功能一，具体介绍如下。
(一)自适应过滤法预测模型
自适应过滤法所依据的数学理论比较复杂，但实际操作的技术细节不难处理。常见的自适应过滤法预测模型为：
式中：i=1，2，…，n；t=n，n+1，…，N；n为权数的个数；N为序列数据的个数；
(二)权重系数调整模型
很明显，利用自适应过滤法预测模型算出来的预测值与实际观测值之间肯定存在误差，为调整消除误差，在上述预测模型中，唯一可以变动的就是各个权重系数，也就是说我们应该对各权重系数进行调整，调整模型如下：
(三)学习常数与初始权重的确定
自适应过滤法中的重要参数是学习常数k。该常数的大小决定权重调整快慢的速度。理论上，为了使权系数尽快逼近最优值，k的取值应尽可能地接近1，以便减少迭代次数，但太大的k值容易导致误差序列的发散，从而增大最终的预测误差(MSE)，故实际上k的取值必须等于或小于1/n。
此外，初始权重的确定也很重要，如无其他依据，初始权重可遵照拉普拉斯原则而平均分配，即
=1/n， i=1，2，…，n。至于加权平均的项数n，往往由序列的周期性质来决定。例如对季度型数据，可取n=4；对月度型数据，可取n=12。如果时间序列无明显的周期性变动，则可用最高自相关系数的滞后期数确定n。
四、应用示例
拟从四家著名旅行社(服务供应链上的集成服务商)中择优选择一家符合集团需求的旅行社，专家组对这四家旅行社进行了详细考察，就每个旅行社的每个评价指标记录了20次历史数据，如指标C[，1]的20次历史数据见表1所示，试采用自适应过滤法预测每个旅行社各个指标第21次的结果并将其作为决策值，问应选择哪一家旅行社以使决策的总效用值最大(即旅行社的绩效评价值最大)。
(一)采用自适应过滤法给出预测值
第二轮的调整改用现有的新权数作为初始权数，从 t=5开始，重新实施上述调整过程。这样反复进行下去，可见到预测误差在波动过程中不断减小，且最终为零。此时的对应权数即为最佳权数，其值为：
(三)对规范矩阵加权
其中，表2已经给出权值w=｛0.15，0.25，0.20，0.30，0.10｝
五、结论
本文建立了选择服务集成商的一级评价指标体系，由于自适应过滤法可以充分利用历史数据以预测未来值，并可以使预测值与实际值之间基本吻合这一功能，故本文将其应用于旅游服务集成商选择各指标值的预测中，并将预测值作为决策依据值，结合多属性决策矩阵法对旅游服务集成商的选择进行了综合量化分析。这一方法的应用具有适时动态性特点，可以有效地响应动态的环境，帮助旅行社等服务集成商决策层作出有效的决策。
标签：量化分析论文; 市场营销论文; 供应商关系管理论文; 顾客价值论文; 供应链物流论文; 量化管理论文; 功能分析论文;