国家、行业和企业的物流绩效评价探究(3)
来源:中国流通经济 作者:王超;高扬;刘超
发布于:2017-06-21 共15890字
随后对企业物流绩效的评价综合了财务指标和非财务指标。比如,谢泼德和甘特(Shepherd &Günter)[ 52 ]综述了供应链绩效的研究文献,提出从成本、时间、质量、灵活性和创新性等5个维度测量企业物流绩效。基布勒和普兰克(Keebler &Plank)[ 53 ]从供应链视角调研了3 364家物流企业,从涉及贸易伙伴的有效性措施、有效性衡量内部焦点、效率措施、生产率、利用率等5个维度、共计42 个指标衡量企业的物流绩效。鲍尔索克斯(Bowersox)[ 54 ]提出从5个方面评价物流企业绩效,分别是企业的经营成本、客户服务即企业满足其客户需求的能力、企业的生产率、资产衡量以及企业的产品质量。2010年后,一些学者将物流绩效评价扩展到供应链绩效评价,并使用供应链运作参考模型(SCOR),从可靠性、灵活性/响应度、供应链成本和资本周转率四个维度衡量供应链绩效[ 55 ].
五、物流绩效评价方法。
对国家物流绩效的研究,多数学者采用世界银行发布的LPI指标体系,探讨LPI与GDP、物流成本、国际贸易等变量之间的关系。对行业物流绩效的研究,集中在树立行业内的标杆企业,衡量自身的物流状况,发现薄弱环节,有针对性地改善物流绩效。对企业物流绩效的研究方法多样,因此这里主要综述企业物流绩效评价方法。
一些学者研究企业的物流绩效,其中案例研究、层次分析法(AHP)、平衡记分卡(BSC)、主成分分析法(PCA)、模糊综合评价法是学者们较为常用的绩效评价方法,研究的企业有零售企业、制造企业和医院等。福斯隆德(Forslund)[ 56 ]综述了大量的文献,在零售企业中选择按时交货率、服务水平、交货时间、货损率等指标,通过案例研究法评价杂货店、家居饰品店、运动商品专卖店的物流绩效。在制造企业的物流绩效研究中,方永美等[ 57 ]从财务、顾客、流程、学习与成长的维度,构建制造企业的物流绩效评价体系,并使用PCA方法评价企业生产物流绩效。阿格拉沃尔和乔杜里(Agraw-al & Choudhary)[ 58 ]从成本、质量、顾客服务、环境影响、法律法规的角度,使用AHP方法,研究制造企业的逆向物流绩效。在医院的物流绩效研究中,塞罗尔和阿布戴勒(Serrou & Abouabdellah)[ 59 ]从质量、安全和环境等方面构建AHP指标体系,评价印度医院的物流绩效。朗嘎瑞(Longaray)等[ 60 ]在此基础上扩展了医院的指标体系,设计了23个评价指标,使用多标准决策分析方法(MDCA)评价巴西公立医院的物流绩效。有些学者集中于逆向物流企业的绩效研究。夏科和阿卜杜勒-卡德尔(Shaik &Abdul-Kader)[ 61 ]针对逆向物流企业的绩效,结合BSC方法和绩效棱柱模型,构建决策试验与评估实验室,评估企业的物流绩效。贾扬特(Jayant)等[ 62 ]研究回收电子产品的逆向物流企业,使用TOPSIS-AHP方法,从电子废弃物存储能力、技术人员的可得性、噪声污染等级等10项指标评价物流绩效。
也有一些学者围绕物流绩效中的效率问题展开研究。这些研究主要集中在第三方物流企业(3PL)、港口、冷链和应急物流领域。企业的效率实际上是企业各种要素投入和产出变量之间的关系。效率研究方法可以分为参数法和非参数法。参数法有随机边界法(SFA)、自由分配法(DFA)和厚边界法(TFA)。由于非参数法比参数法更加有效,因此仅检索到一篇使用SFA参数法研究越南43个港口技术效率的文献[ 63 ].广大学者使用非参数法测量物流效率。非参数方法主要包括数据包络分析(DEA)和自由排列包方法(FDH),其中DEA方法由于具有非参数性和支持多变量输入和输出的特性而被广泛使用。如桐棕(Tongzon)[ 64 ]、闵和帕克(Min & Park)[ 65 ]采用DEA方法,研究国际集装箱港口的效率。王(Wang)等[ 66 ]分别使用DEA和FDH方法分析截面数据,评价港口内物流企业的运行效率。闵和宗(Min & Jong)[ 67 ]、乔希(Joshi)[ 68 ]则以企业税前利润额等一些重要的利润衡量指标作为产出变量,采取DEA方法比较分析发达国家具有代表性的冷链物流企业的效率水平。周根贵等[ 69 ]运用DEA CCR/BCC模型分析我国10大物流企业的运行效率,使用逐步回归分析来确定影响我国第三方物流效率的因素。张继勇和傅少川[ 70 ]通过构建DEA-AHP方法,研究应急物流企业的效率。邓学平等[ 71 ]运用DEA CCR模型和窗口分析(Window Analysis)技术对我国18家物流公司在2001-2006年的截面数据进行了实证分析,研究生产效率水平。张宝友等[ 72 ]分析我国14家上市物流企业在2002-2005的财务数据,对效率评价进行类似的研究,但研究结论却与邓学平等[ 71 ]相反。汪旭晖和徐健[ 73 ]利用超效率DEACCR模型对我国24家物流上市公司进行实证研究,发现运输类物流上市企业比港口类物流上市企业的纯技术效率、规模效率值更高。洪红和徐迪[ 74 ]选取了20家我国上市物流企业,通过DEA CCR/BCC和交叉效率模型研究DMUs有效和无效的原因,结果表明,半数以上的物流企业是有效DMUs,表明我国物流企业的整体发展水平较高,有利于区域经济的发展,并提出了改善物流企业效率的建议。
六、简要结论及未来研究展望。
(一)结论。
本文对物流领域的热点问题--物流绩效评价进行了研究梳理与综述。可知,由于欧美一些发达国家的物流观念萌芽较早、物流国家化水平较高,在实践中涌现出一系列物流绩效评价的新技术、新方法,在理论界也涌现出一批相关理论和观点。国内学者对物流绩效的研究始于21世纪初,多数研究在借鉴国外已有研究成果的基础上对我国企业进行实证研究。虽然国内研究在理论创新及贡献方面略逊于国外研究,但在剖析我国物流绩效的薄弱环节方面更具有针对性。
从已有的学术思想来看,这个领域的研究大致分为国家物流绩效评价、行业物流绩效评价和企业物流绩效评价三个方向。其中,本文第三部分综述的研究属于国家物流绩效的范畴,研究者使用世界银行公布的LPI指标,研究国家物流绩效与经济的关系,以及如何改善国家物流绩效。第四部分的综述研究属于行业和企业物流绩效的研究。其中,行业物流绩效的研究常使用对标方法,帮助企业确立行业内最好的绩效标准并推动企业进行持续改进,也有部分学者通过财务指标和非财务指标完善企业物流绩效评价指标体系。第五部分的研究主要介绍文献中评价企业物流绩效时较为常用的方法,主要使用层次分析法、平衡记分卡、数据包络分析等方法,评价物流企业和企业中物流环节的绩效,进而改善物流绩效和提升企业竞争力。
(二)未来研究方向;综合上述研究的分类,本文提出物流绩效评价未来可能的研究方向如下:
1. 国家物流绩效评价指标体系的完善。在国家物流绩效评价的研究中,现在全球通用的是世界银行发布的LPI指标体系,但LPI侧重国际贸易的相关指标,因此对LPI指标体系的完善将成为研究热点。比如,LPI可通过具体模型的联接指标加以补充,如海运联接指数和空运联接指数,但该方面相关研究文献较少。另外,随着各国对环境保护的重视,一些学者将可持续因素引入LPI指标体系中,提出了绿色物流绩效(GLPI)[ 75 ]、低碳物流绩效指数(LCLPI)[ 76 ]、环境物流绩效指数(ELPI)[ 77 ]等。
2. 物流绩效评价方法的简化。文献中企业物流绩效的评价方法,比如TOPSIS-AHP、数据包络分析、模糊集理论等,普遍存在理论性过强而相对缺乏可操作性的问题。评价方法过度追求评价的完整性和有效性,导致评价指标体系和模型变得愈加复杂,严重限制了评价方法的实践应用。因此,简化评价模型和方法,提出可靠的衡量物流绩效的分析框架[ 78 ],是值得研究的课题。
3. 与国家战略相结合的物流绩效的研究。当前我国重点实施“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带建设三大战略。物流是“一带一路”沿线国家和地区发展的瓶颈,也是启动未来发展的引擎,一些学者结合“一带一路”与物流绩效的研究,取得了一些成果,比如鄢飞和王译[ 79 ]选取LPI指标对丝绸之路经济带各国和地区物流绩效进行描述分析,刘小军和张滨[ 80 ]探讨中国与“一带一路”沿线国家和地区的跨境物流协作。但目前还没有京津冀协同发展、长江经济带建设与物流绩效相结合的研究成果。
4. 由企业物流绩效评价向企业物流绩效管理过渡。物流绩效评价是基于某一时点的,其评价结果也只是反映某一时间点的企业物流绩效。而物流绩效管理是一个过程,反映企业长期的、动态的绩效状态。正如彼得·德鲁克所说,“如果你不能衡量它,就不能管理它”.因此,学者的研究也从物流绩效评价向物流绩效管理转变。比如,贝拉(Bellah)等[ 81 ]在物流绩效中引入全面质量管理;贾瓦(Jhawar)等[ 82 ]以印度物流企业为例,讨论了熟练劳动对物流成本、物流时间、可靠性、灵活性和物流系统安全性的影响,旨在通过投资培训、福利、工作条件和工资持续改善物流绩效。福斯隆德(Forslund)[ 83 ]以北欧的两条纺织品供应链为例,探讨案例中物流绩效管理的做法,并提出通过流程整合提高绩效管理[ 84 ].
参考文献:
[1]BURMAOGLU S,SESEN H. Analyzing the dependency between national logistics performance and competitiveness:which logistics competence is core for national strategy [J].Journal of competitiveness,2011,3(4):1301-1305.
[2]HOOI L H,Huang W,Hong J. Logistics and economic development:experience from china[J].Transport policy,2014,32:96-104.
[3]RHEA M J,SHROCK D L. Measuring the effectiveness ofphysical distribution customer service programs[J].Journalof business logistics,1987,8(1):31.
原文出处:王超,高扬,刘超. 物流绩效评价研究现状及趋势[J]. 中国流通经济,2017,(03):16-24.
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