基于产业偏好的港口物流供应商多维选择方法_绩效指标论文

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港口物流供应商是港口物流服务的提供者。通过整合多种物流资源,港口物流供应商能够为制造企业提供全球化的物流服务。近年来,制造企业为了提升其跨国生产与销售的竞争优势,越来越重视全球供应链的打造[1]。港口物流供应商在全球供应链中扮演着重要的角色,直接影响整个供应链的成本和服务水平。因此,如何选择合适的港口物流供应商合作伙伴,已经成为制造企业实施全球供应链管理战略必须解决的关键问题[2]。

在供应商选择决策过程中,决策者可以通过设定评价指标的权重或权重范围,来体现选择的偏好。现有的供应商选择决策方法所采用的赋权方法不尽相同。其中,多目标规划法(MOP)可以由决策者直接给出每个指标的权重[3];层次分析法(AHP)要求决策者确定各指标两两间的相对重要程度,再通过判断矩阵计算出特征向量,经归一化处理后得到最终权重[4];模糊集理论(FST)大多使用语言变量来确定指标的等级和权重[5];数据包络法(DEA)则是通过偏好锥或保证域来限制权重范围[6]。

以上的方法基本都是反映决策者的偏好。然而,决策者在选择供应商时,会存在感知不确定性。所谓感知不确定性是指决策者在预测供应商绩效的时候,会存在感知困难[7]。这种感知困难会造成选择过程中的感知误差,从而影响供应商选择的绩效。KAHNEMAN[8]认为决策者的认知水平会制约其决策过程中的信息处理能力。当信息处理的需求超出决策者认知能力时,决策者会表现得相对消极[9]。文献[10,11]对引起感知不确定性的原因进行了研究,提出市场熟悉程度和经验水平是造成决策者感知不确定性的主要因素。在制造企业选择港口物流服务供应商时,由于缺乏对国际市场动态信息的把握和足够的全球供应链管理经验,决策者的感知不确定性会更加显著。如何降低供应商决策过程中的感知不确定性,相关的研究还很少见。

针对上述问题,本文考虑基于行业偏好来选择港口物流供应商。行业偏好是指制造企业在选择港口物流供应商时,对于不同方面因素重视程度差异的全行业表现。区别于决策者偏好,行业偏好需要以大量的行业样本数据为基础,全面地反映出整个行业的选择特征。GLOCKNER等[12]认为随着信息量的增加,决策过程的理性会得到提升。

为此,本文将结构方程模型(SEM)和DEA进行有效结合,提出了港口物流供应商多维度选择的SEM/DEA方法。该方法将港口物流供应商评价指标分为多个维度,SEM用来确定各维度的权重,DEA则用来对候选供应商进行分维度的评价和排序,然后计算出综合评价值。SEM/DEA方法能够使选择结果充分反映行业偏好,减小决策过程中的感知不确定性,从而提高制造企业的港口物流供应商选择绩效。

1 SEM和DEA的基本原理

SEM是多元数据分析的重要统计方法。其基本原理是假定一组潜变量之间的因果关系,并分别用一组观测变量来表示每个潜变量,通过变量的协方差矩阵可以估计潜变量之间的路径系数,并验证潜变量之间的假设关系。结构方程模型表达式为:

DEA是一种用于处理多投入、多产出问题的效率评价方法,其基本原理是通过对一组决策单元的投入和产出数据的非参数估计,来确定有效生产前沿,从而识别出有效决策单元,并根据其他决策单元与有效决策单元间的偏离度,来确定其他决策单元的相对效率值。本研究将采用C[2]R模型进行效率评价。

2 港口物流供应商多维度选择的SEM/DEA方法

2.1 评价指标的确定

WERNERFELT[13]的资源基础理论认为,企业的资源和能力是影响企业绩效的决定因素。港口物流供应商能够通过自身资源和能力,创造客户价值,从而提升制造企业全球供应链的竞争力。因此,本文将港口物流供应商评价指标划分为资源和能力2个维度。根据文献[14],选取企业形象、信息设备资源、全球物流网络3个指标来衡量港口物流供应商的资源水平,选取物流服务可靠性、跨国运输组织能力、港口增值服务能力3个指标来衡量港口物流供应商的能力水平(见表1)。

2.2 各维度权重的确定——SEM

为了构建结构方程模型,引入客户绩效作为内生潜变量。港口物流供应商评价指标各维度与客户绩效的路径系数就是其对选择决策的影响权重。根据文献[15],选取客户满意、客户忠诚、客户增值3个观测变量来衡量港口物流供应商的客户绩效。同时,将资源和能力作为2个外生潜变量,相对应的衡量指标作为外生观测变量。由此,可以构建出具有9个观测变量和3个潜变量的结构方程模型(见图1)。

根据验证性因子分析原理,结合上述观测变量与潜变量的关系,可以得到测量模型。式(4)为外生潜变量(资源、能力)的测量模型,式(5)为内生潜变量(客户绩效)的测量模型:

按照本文介绍的方法,首先需要根据行业偏好确定资源和能力维度的权重。制造企业选择港口物流供应商的行业偏好可以根据制造企业样本,也可以根据港口物流供应商样本分析获取。考虑到样本的集中性、易获得性和数据准确性,本文选择港口物流供应商作为调研样本,以上海、宁波、青岛和深圳4个港口城市为调研范围展开实证调查。本次调查总共回收有效问卷220份。

利用SPSS 19.0与LISREL 8.7软件对数据进行处理。各变量的内部一致性指标Cronbach's α值均大于0.7,组合信度(CR)均大于0.7,平均变异数抽取量(AVE)均大于0.5,说明量表具有较好的构建信度。各变量的因子载荷均大于0.5,T值均达到显著水平,变量间的相关系数均低于0.7,AVE均大于相关系数的平方,说明量表具有较好的构建效度。

模型的拟合度检验结果显示卡方值为45.79,自由度为24,GFI、AGFI、NFI、IFI、CFI均大于0.9,SRMR小于0.05、RMSEA小于0.08,拟合结果理想(见表2)。资源对客户绩效的影响系数=0.26(p<0.01),能力对客户绩效的影响系数=0.53(p<0.001)。可见,港口物流供应商的能力对客户绩效的影响更大。因此,制造企业在选择港口物流供应商时,应该更看重能力维度的指标。将标准化路径系数作归一化处理,可以计算出资源和能力维度的权重分别为=0.33、=0.67。结构方程模型和标准化路径见图2。

根据5家候选供应商的运营状况,运用DEAP2.1软件可以计算出供应商分维度的效率值,再根据式(10)可以得到综合评价值。供应商相关数据和分维度评价结果见表3。

为了体现方法的有效性,将考虑行业偏好与不考虑行业偏好情况下的候选供应商最终效率值和排名进行比较(见表4)。

可见,如果不考虑制造企业对港口物流供应商资源和能力方面的行业偏好,在5个候选供应商中,供应商的最终效率值最高。当考虑行业偏好时,受益于能力方面的优势,供应商成为了最终的胜出者。

4 结语

本文针对港口物流供应商选择决策的特点,提出了基于行业偏好的SEM/DEA方法。该方法为供应商选择理论提供了一个新的视角。即根据行业偏好来确定决策过程中各影响因素的重要性,从而减小由于决策者的感知不确定性所造成的决策误差。这种方法有助于提高港口物流供应商选择决策过程的理性程度,进而提升供应链的绩效和竞争能力。

不同决策者的个人偏好往往存在较大的差异,因此,本文并未对基于行业偏好与基于决策者偏好的选择方法进行定量比较。未来可以考虑进一步开展实证研究,分析两者对供应商选择决策绩效的实际影响效果。

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