基于动态多指标灰靶决策的物流企业经营绩效评价
秦 瑶，钱吴永 （江南大学 商学院，江苏 无锡 214122）
摘 要： 在“供给侧改革”和“大力发展现代服务业”的背景下，物流业作为现代服务业的重要组成部分，获得长足的发展，这也助推了物流企业的发展，但近年来，许多物流企业面临着同业竞争激烈、经营绩效差等挑战，而物流企业的经营绩效直接关乎物流企业的可持续发展，为此，科学评价物流企业经营绩效，进而提出物流企业经营绩效提升策略成为亟待解决的重要问题。基于这一背景，文章构建了物流企业经营绩效评价指标体系,以灰靶决策模型为基础构建动态多指标物流企业绩效模型，对我国18家上市物流企业2013～2017年之间的经营绩效进行评价分析。
关键词： 物流企业；灰靶决策；物流绩效；面板数据
0 引言
随着制造业的快速发展和电子商务的快速崛起，物流业务专业化发展和外包的快速兴起，物流业也得到快速发展，许多物流企业也快速崛起，特别是以第三方物流企业为代表的现代物流企业发展迅猛。随着物流企业数量和规模的不断扩张，加之物流成本的不断攀升，物流企业之间的竞争不断加剧，许多物流企业面临着可持续发展能力不强等诸多关键问题的挑战。这些问题的主要原因在于物流企业经营绩效不高、核心竞争力不强。因此，如何科学评估物流企业的经营绩效，分析物流企业绩效制约瓶颈，找出绩效提升对策成为亟待解决的重要现实问题，为此，本文借鉴灰靶决策的基本思想构建了基于面板数据的动态多指标灰靶决策模型，利用所构建的模型对我国上市物流企业经营绩效进行系统评价分析，以期为科学评价物流企业绩效提供方法与技术支撑。
国内外许多学者对物流企业绩效评价展开了研究。邓学平基于C2R模型和窗口分析技术对我国上市物流企业生产绩效进行了研究，发现物流企业绩效总体水平呈下降趋势，且港口型企业比运输型企业效率高[1]；朱霞针对物流企业的特点构建绩效评价指标体系，利用熵值法对15家上市物流企业的财务指标数据确定指标权重从而进行实证分析[2]；Peng Wong运用Malmquist指数对马来西亚的第三方物流企业的创新绩效和生产率进行分析研究，发现马来西亚的物流企业总体缺乏创新性[3]；杨德权针对IAHP方法中确定权重主观性较大的问题，构建了交叉效率DEA—熵IAHP模型，弥补了原方法中对绩效公平的忽视，利用该模型对我国8家物流企业进行绩效评价来验证模型的有效性[4]；李晓梅基于16家国有物流企业的面板数据，应用超效率C2R-DEA模型从微观角度检验了物流企业绩效水平，发现纯技术无效率是影响我国国有物流企业综合绩效的主要根源[5]；韩剑尘在DEA框架下对样本期内我国45家沪深上市的物流企业生产绩效进行研究，发现港口型物流企业的生产绩效比仓储型物流企业的生产绩效高[6]；张毅应用NEW-COST-DEA模型对我国17家上市物流企业成本效率进行测评，发现我国上市物流企业成本效率普遍较低[7]；范璐利用Cost Malmquist指数对我国上市物流企业投入要素价格变化进行研究，将指数进一步分解成技术效率变动、技术进步变动等四部分，将其与传统的IM指数进行对比，发现CM指数更具优越性[8]；Thi-Nham针对越南企业绩效快速增长的现象，利用Malmquist生产率指数和窗口分析法对其绩效进行评价，发现技术是生产力增长的决定因素，为企业的可持续性发展提出相应对策[9]。
从现有的文献中可以看出，现有的研究成果为科学评价物流企业绩效提供了方法支撑，也为开展物流企业评估的应用研究提供了诸多启示，但目前的研究仍有些不足：（1）对物流企业绩效的评价方法大多是DEA或是改进的DEA方法，研究方法较为单一；（2）对于评价指标的选取更多的是关注物流企业投入与产出效率，没有考虑到企业的经营和发展情况；（3）对于企业的评价选取的数据多为某一年的数据，很难比较企业在不同年度之间的差异性。针对上述不足，本文将构建基于面板数据的动态多指标灰靶决策模型，选取18家上市物流企业作为研究样本，进行实证分析，根据实证结果对物流企业经营绩效进行系统剖析。
因此，在本文方位向联合高分辨重构时，方位孔径数需满足式(17)的要求.文献[]中给出了保证稀疏信号可以准确重构的条件下，量测个数M与信号稀疏度需满足的关系为
修理工出了铺子以后就是一大下的油门，前轮离地了一米高。左小龙看得没有想法，只以为对方在骑马。修理工就这么抬着前轮开了五十米，缓缓将前轮放下，开到了左小龙的面前，说：“我知道原因了，是后轮的胎压太低了，所以你觉得车有点慢。我帮你把轮胎压力调整一点就好了，但也不能打得太多，到了夏天了胎压会升高得很快，容易爆胎。”
1 模型与数据
1.1 模型构建
将无量纲处理后的决策系数矩阵V 与指标权重一一对应相乘，得到：
定义2 设
其中
表示在t 时刻决策指标体系中第m 个指标的最小值，由每个）指标的最小值构成的集合
称为灰靶决策的最劣效果向量即负靶心，每个时间点的最劣效果向量构成动态负靶心序列。
选取n 个企业，方案集为
个指标
其对应的指标权重集为
时间集合为
其对应的时点权重集为
设
为在h 时刻第i 个企业的第j 个指标值。
3.2.2 收入与职务 1、2级医院护士收入越高，主观幸福感得分就越高，3级医院护士收入与幸福感相关性不大。这可能是由于3级医院护士工作强度大，收入虽然看似比1、2级医院要高，但过高的工作压力和负荷不能抵消高收入带来的喜悦，导致主观幸福感相对较低［8］。另外，作为护理管理者，收入虽然高于一般护士，但护士长要面对纷繁复杂的日常事务管理和人际关系协调工作，使得其幸福感水平低于普通护士，这与陆彩萍等［7］的研究相一致。
决策系数矩阵中指标间的不同量纲会对决策结果产生不良影响，因此对决策系数矩阵中的指标值进行无量纲处理：
设h 时刻的原始数据矩阵为
根据决策信息转化为决策系数矩阵：
由表5可知，针对无压W1胎体配方，H304和T304焊料的焊接强度均值分别是125 MPa和126 MPa，基本一致，但H304焊料的焊接强度最高值为152 MPa，且其他焊料强度均不足100 MPa，可见最适合的焊接材料是H304和T304焊料。
其中
为t 时刻方案i 关于指标j 对于参照序列的关联系数。ε为分辨系数，在信息最少情况下，ε=0.5。各个方案的关联系数又组成了关联矩阵Rt ：
（2） 成本型指标
老娘的猛料装满了一肚子，想听，天天都可以爆给你。冯可儿说着，一边用两只手在腹部画圈儿揉，一边向高潮抛过来一个媚眼。
首先从支撑补偿重力的角度，研制了一种“杠杆+配重”结构形式的新型重力补偿装置。该装置利用静力平衡原理消除重力影响，在不同工况下可以通过调节配重的位置来调节补偿力的大小，从而更好满足重力补偿的要求。通过分析伸杆支撑组件支撑力精度以及试验，证明了该补偿装置的有效性和合理性。
第一步，要按照预习单引导学生了解单元整体思路。比如苏教版语文八年级（上）第三单元预习设计为：（1）通读本单元五篇课文，将课文读正确，读流利，读通顺，扫清进一步分析阅读的障碍；（2）再读五篇课文，了解作者及写作背景，了解课文主要内容与基本结构；（3）发现五篇课文之间内容及语言上的异同。第二步，预习指导要体现由扶到放的过程。比如刚开始指导学生预习时，需要帮助他们拎出生点、难点。学生养成习惯后，可以逐步放手，留给学生更多的学习空间。
1.1.2 基于时间序列的正负靶心构建
分别称取5.00 g样品于烧杯中，加入70%乙醇溶液25 mL，摇匀，超声波水浴浸提30 min，6000 r/min离心15 min，取上清液，滤渣再加70%乙醇溶液同样条件水浴、离心。合并两次上清液，用70%乙醇定容至50 mL。
定义1 设
其中
表示在t 时刻决策指标体系中第m 个指标的最大值，由每个）指标的最大值构成的集合
称为灰靶决策的最优效果向量即正靶心，每个时间点的最优效果向量构成动态正靶心序列。
在“厕所革命”中，该村大力宣传改厕的重要意义，让群众从思想上认识到改厕带来的诸多好处，组织技术人员进行改厕，逐步实现全村改厕全覆盖。同时，充分发挥示范引领作用，让村干部带头改、党员带头改、村民代表带头改。
基于时间序列考虑正负靶心，这样在每个时间点都有其对应的正靶心和负靶心，分别顺次连接相邻的正负靶心点，形成两条折线，如图1所示。
在二维直角坐标体系中，求第i 个方案在第t 时刻与该时刻正靶心的加权夹角值，
代表原点与方案点连线向量，
代表原点与正靶心连线向量，两个向量构成的夹角越小，余弦值
）就越大，说明方案越靠近正靶心；然而由于向量模的影响，夹角最小时方案不一定为最优，考虑方案向量与正靶心向量模的差值，当差值越小且夹角越小时，方案最优。由此，列出公式：
图1 动态正负靶心序列和方案点
1.1.3 指标权重的确定方法
群灰关联度的基本思想是由于指标间存在内在关系相互影响，决策指标对其余指标的影响程度反应了该指标的重要性，结合对象和参照值的差异来确定指标的权重，充分体现了不同性质指标的特性。利用群灰关联度能够清晰地体现各个指标的权重大小，识别多个指标中的关键元素。文献[10] 的群灰关联度仅仅考虑了包含对象和指标的二维模型，对时间序列没有涉及，在此基础上，本文做出合理的改进，考虑包含对象、指标、时间的三维群灰关联度，求解群灰关联度的计算步骤如下：
在t 时刻的原始数据为
表示共有m 个指标n 个决策方案
表示第i 个方案相对于第j 个指标的指标值。
由于不同性质的指标，参照值不同，为了更好地表示方案集与靶心的关系，选取以t 时刻的正靶心集为参照序列
其中
表示第j 个指标在第t 个时刻的参考值。
根据原始数据和参照序列计算每个时刻的差值
表示第i 个方案关于第j 个指标在t 时刻与参照值的差的绝对值，这些绝对值又组成了差值矩阵：
进一步分析原始数据与对应参照值的关系，先从每个时刻的差值矩阵Δt 中选取差值绝对值的最大值Mt 与最小值
然后求关联系数：
（1） 效益型指标
通过对5种不同燃料工况的 分析，计算结果如表4所示。由于炉膛内部 效率较低，故而对炉膛内部损失进行分析，结果如表5所示。最终计算所得各燃料情况下其 效率如表6所示。
令矩阵Rt 的每一列分别表示为
显然Rt 具有灰关联因子集的特点，从而计算每个时刻的群灰关联度，用
表示决策指标体系中指标pi 与除pi 之外的所有指标的群灰关联度。
其中：
群灰关联度
反映了在某一环境下，决策指标Pi 对指标体系中其余指标的影响程度。如果某个指标对其他指标的影响程度越大，说明该指标在方案中包含的信息量越大；反之，则说明该指标在方案中包含的信息量越小。这样，只要求得m 个灰关联度进行处理，即可得到各个指标在每个时刻的相对权重
1.1.4 时点权重的确定方法
根据新信息优先原理：新信息对决策的作用大于老信息，应赋予新信息较大的权重，为了体现新信息的重要性可对时间权重加一个倍序数[11]，即令：
设第t 个时点的决策系数矩阵为：
记决策系数矩阵Vt 的1范数为
即
定义3 令
称λx 为时序权重增长序数。
若记：
Step6：计算每个方案与正靶心的夹角值，正靶心向量与方案向量的差值，并利用一致性系数对方案进行优劣排序。
时序权重的确定方法如下：给定初始时刻一个权重γ1，利用定义3确定初始时刻以外的其他时刻权重，进行归一化处理后即可确定各个时刻的权重。
1.1.5 基于加权夹角值的动态多指标决策模型
目前人们的收入水平大大提升，而且稳定的经济环境也让很多家庭的积蓄得到大大地增加，所以年轻人的生活费用也因此得以增多。但是多数人不仅没有站在更加有利的物质环境下，实施正确、客观的经济行为，反而在很多不合理因素的影响下，做出许多不合理的消费行为。既造成了零花钱的浪费，久而久之也形成了不正确的消费心理。因此，现代年轻人作为我国未来的接班人，更要有正确的消费理念，并且具备合理、健康的消费方式，从而实现身心的健康成长。从经济影响角度看，年轻人自身的消费心理状况也对社会消费风气产生了一定影响，所以其自身要对不健康的消费心理加深认识，积极实行绿色消费模式。
将无期徒刑作为死刑的替代刑，不仅可以满足民众的报应诉求，也可以保证罪犯在监禁的过程中接受教育改造，更加可以减少司法成本，避免新设制度，造成司法压力过大。但是为了保证无期徒刑适用的准确性，我们需要培养专门的司法工作人员，建立特殊的司法机构，对无期徒刑罪犯是否适用假释做出最合理的评价，进一步完善无期徒刑刑罚制度的建设。
1.1.1 基本概念
正靶心集为：
设在t 时刻原点与正靶心的连线向量、原点与第i 个方案点的连线向量所构成的加权夹角余弦值记为
在t 时刻原点与正靶心的连线向量、原点与第i 个方案点的连线向量的差值记为
设包含时点信息的方案点与正靶心的夹角余弦值、方案点向量与正靶心向量模的差值分别为
由余弦公式可知，Qi 1越大说明余弦值越大，此时方案点向量与正靶心向量构成的夹角越小，决策方案越靠近正靶心；Qi 2越小说明正靶心向量与方案向量的差值越小，决策方案越靠近正靶心。
定义4设Qi 1为备选方案向量与正靶心向量的夹角余弦值，Qi 2为备选方案与正靶心向量模的差值，令
，则称：
为一致性系数，且一致性系数越大，则表明备选方案向量与正靶心向量夹角越小、备选方案向量与正靶心向量模的差值越小，此时方案最优。
1.1.6 计算步骤
Step1：确定多属性决策的方案集
指标集
和时间集
利用面板数据矩阵表示决策信息；
Step2：利用公式对决策系数矩阵进行规范化处理；
Step3：构建基于面板数据每个时点的正靶心与方案点，利用余弦定理与模的差值建立等式；
Step4：利用群灰关联度思想计算指标权重；
Step5：根据新信息优先原理计算时点权重；
则满足
的所有时间样本权重向量集合，表示为：
1.2 指标与数据来源
1.2.1 指标的选取
本文选取的指标主要用于考察企业的经营情况，在指标选取时遵循科学性、全面性、可获取性等指标选取原则。通过对物流企业实际运营情况的考察和对企业财务报表的研究，本文从营运能力和成长能力两个角度分析物流企业的经营绩效。营运指标体现了上市物流企业现阶段的经营运行能力，而成长指标更关注的是上市物流企业的发展潜力，从这两大方面更全面地表征我国上市物流企业的经营绩效（如表1所示）。
表1 物流企业经营绩效评价指标体系
1.2.2 数据来源
在我国证监会最新修订的2018年《上市公司行业分类结果》中，并没有物流业这个门类，但在交通运输、仓储业中，有主营业务为仓储和运输的物流企业。本文从中财网和企业财务报表中获取了样本分析数据，经过数据的清洗，去除缺失值，最终选取了18家物流上市企业作为实证研究样本，其中9家为仓储企业，9家为运输企业，运输企业中又包括铁路运输企业、道路运输企业和水上运输企业。样本企业覆盖了我国现阶段的物流企业类型，具有较强的代表性（如表2所示）。
表2 样本企业选择及分类
从表3可以看出，应收账款周转率和总资产增长率在5年间呈波动下降的趋势，营业收入增长率在5年间呈波动上升的趋势，存货周转率在5年间呈明显下降趋势。在2013～2017年之间，应收账款周转率和存货周转率的最大值呈现大幅度的下降，因为最大值与最小值的巨大差异，导致上述两个指标的标准差比较大。股东权益周转率、总资产周转率和资产负债比率这三个指标在2013～2017年呈现出较为稳定的状态。
2 实证分析
本文以18家企业5年间的数据为样本，采用群灰关联度方法确定了各个时点的各个指标的权重，依据新信息优先原理确定了时点权重，并通过动态多指标灰靶决策模型对18家物流企业在2013～2017年在经营绩效中的表现进行了评价。
2.1 指标权重
本文通过计算群灰关联度来确定各个指标在2013～2017年的权重，各个指标的权重结果如表4所示。
群灰关联度体现了不同企业在同一指标上表现的差异性，从表4可以看出，这18家企业在2013年、2014年、2016年和2017年在八项指标上的表现较为平均。2013年权重最高的指标是总资产周转率，权重为0.132，权重最低的指标是净利润增长率，权重为0.109；2014年权重最高的指标是应收账款周转率，权重为0.133，权重最低的指标仍是净利润增长率，权重是0.108；2016年权重最高的指标是营业收入增长率，权重为0.136，权重最低的指标是总资产增长率，权重为0.096；2017年权重最高的指标是应收账款周转率，权重为0.132，权重最低的指标是净利润增长率，权重为0.118。
表3 18家上市企业2013～2017年指标描述性统计
表4 指标权重
2015年18家企业在八项指标上的表现差异较为明显，2015年权重最高的指标是净利润增长率，权重为0.143，权重最低的指标是资产负债比率，权重为0.062。2013～2017年权重最低的指标都属于成长能力维度，说明目前企业都更注重现阶段的营运能力，对企业长期发展战略有所忽视。
2.2 时点权重
随着时间的推移，决策信息会变得过时和扭曲，因此新信息的决策价值大于旧信息，基于新信息优先原则计算时间权重时应赋予新信息更大的权重，各个时点权重的结果如表5所示。
2.3 评价结果
本文依据18家物流上市企业在2013～2017年的数据，采用动态多指标灰靶决策模型对其进行了分析，结果如表6所示。
从表6可以看出，根据动态多指标灰靶决策模型进行评价，各个企业在2013～2017年综合评分从高到低的排名为欧浦智网、中储股份、南京港、飞力达、铁龙物流、广深铁路、嘉诚国际、音飞储存、大秦铁路、恒基达鑫、新宁物流、山东高速、宁波港、宁沪高速、珠海港、保税科技、宏川智慧、中原高速。通过综合评分可以看出，这18家物流企业的经营绩效都处于较良好的态势，且绩效差距较小，经营绩效最好的企业是欧浦智网，综合得分为0.99，经营绩效最差的企业是中原高速，综合得分为0.9519，两者相差仅0.0381。
设定排名前9名的企业为评价较好的企业，根据综合评分这9家企业为欧浦智网、中储股份、南京港、飞力达、铁龙物流、广深铁路、嘉诚国际、音飞储存、大秦铁路，其中仓储型企业有5家：欧浦智网、中储股份、飞力达、嘉诚国际、音飞储存，运输型企业有4家：南京港、铁龙物流、广深铁路、大秦铁路。仓储型企业作为重资产型企业，相较于轻资产型的运输企业，在经营绩效方面更占据优势。在运输型企业中，铁路运输型企业的经营绩效排名较前，都属于经营绩效评价较好的企业，而道路运输型企业的排名都比较靠后，这是由于公路货运具有不适宜大批量运输、长距离运输运费相对昂贵、易发生事故的特点。
从图2可以看出，在2013～2017年之间恒基达鑫、欧浦智网、飞力达、中储股份、音飞储存、嘉诚国际这6家仓储型物流企业的经营绩效都处于较稳定的状态，且评分较高，经营绩效较好。新宁物流在2013～2017年之间经营绩效的波动幅度较为明显。宏川智慧和保税科技在2013～2016年之间经营绩效呈明显上升趋势，然而在2017年经营绩效又有明显的回落。
从图3可以看出，在2013～2017年之间铁龙物流、大秦铁路、广深铁路、山东高速、宁沪高速、宁波港、珠海港、南京港这8家运输型物流企业的经营绩效都呈现出较稳定的状态，且评分较高，经营绩效较好。只有中原高速企业的经营绩效在2013～2017年波动幅度较大，在2013～2015年绩效评分有大幅度的上升，而在2015～2017年绩效评分又呈缓慢下降趋势。
表5 时点权重
表6 物流企业经营绩效评价结果
3 结论与建议
本文用动态多指标灰靶决策模型对18家上市物流企业在2013～2017年的经营绩效情况进行了评价，基于灰色关联理论，考虑时点信息，用群灰关联度表示各个时点各个指标间的关系，使指标权重的确定更具有科学性和合理性；利用新信息优先原理，基于矩阵范数确定时点权重，使决策信息得到充分利用，体现新信息的重要性。在给出指标权重和时点权重的基础上，提出了基于面板数据的动态多指标灰靶决策模型，将灰靶决策模型拓展到三维空间进行研究，并将模型应用于物流企业绩效评价，为科学分析物流企业绩效提供方法与技术支撑。
4)平台采用多种技术开发格点订正功能,方便预报员制作主客观融合的预报产品,同时平台具备一键分发功能,提高业务效率。
物流企业在经营与投入过程中，必须树立现代化物流理念，积极引入以物联网技术为代表的世界先进物流技术，使物流服务不断向信息化、网络化和智能化方向发展；企业应重视物流基础设施建设，提高企业运作效率，从而提高整个物流企业价值链的经济效益；企业应不断改善资产结构，合理分配内外部资源，从而提高物流企业的经营绩效。
图2 2013～2017年仓储型物流企业经营绩效评价
图3 2013～2017年运输型物流企业经营绩效评价
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Research on Business Performance of Logistics Enterprises Based on Dynamic Multi-attribute Grey Target Decision-making Model
QIN Yao,QIAN Wuyong (Business School,Jiangnan University,Wuxi 214122,China)
Abstract: Under the background of“supply-side reform”and“vigorously developing modern service industry”,logistics industry,as an important part of modern service industry,has made considerable progress,which also promotes the development of logistics enterprises.However,in recent years,many logistics enterprises are facing the challenges of fierce competition,weak core competitiveness and poor business performance.The business performance of logistics enterprises is directly related to the sustainable development of logistics enterprises.Therefore,it is necessary to scientifically evaluate the business performance of logistics enterprises,and then put forward the strategy of improving the business performance of logistics enterprises as an important problem to be solved urgently.Based on this background,this paper constructs the business performance index system of logistics enterprises,and establishes a dynamic multi-attribute grey target decision-making model based on the grey system theory.Then,this paper makes an empirical study on the panel data of 18 listed logistics enterprises in China from 2013 to 2017.
Key words: logistics enterprises;grey target decision;logistics performance;panel data
中图分类号： F272
文献标识码： A
文章编号： 1002-3100（2019）06-0008-08
收稿日期： 2019-02-15
基金项目： 教育部人文社会科学基金项目（18YJA630088）；江苏省软科学项目（BR2018007）
作者简介： 秦 瑶（1994-），女，江苏无锡人，江南大学商学院硕士研究生，研究方向：供应链管理；钱吴永（1979-），男，江苏连云港人，江南大学商学院，副教授，博士，研究方向：预测、决策方法。