摘要：本文在第三方物流服务商选择的过程中，采用了多层过滤的方法。首先，采用DEA 方法对参加竞标的物流服务商进行了相对有效性评价，在此基础上，采用交叉效率法对DEA的评价结果作了进一步的改进。最后，将定量的评价结果与定性指标融合在一起，采用AHP方法做综合评判，选出合适的物流服务商。
关键词：第三方物流服务商 层次分析法  数据包络分析  交叉效率
中图分类号：F224 文献标识码：A     文章编号：

引言
　　第三方物流服务商的选择是企业物流业务外包的核心问题，需要考虑许多定性和定量因素，属于多属性决策评价问题。目前第三方物流的选择大多以定性为主，文献[1]从发展潜力、物流技术、物流设备、服务质量四个方面运用AHP方法对备选的第三方物流服务商进行了评价。文献[2]从服务、联盟性、经验、企业势力、价格五个方面运用模糊决策和AHP方法解决第三方物流的选择问题。文献[3]从价格、赔付率、交货周期、服务水平四个方面运用AHP方法对第三方物流服务的选择问题进行了研究。AHP方法对一些定性问题的相对量化有一定作用，但具有较强的主观性；对定量问题的评价研究，文献[4]认为供应商的选择方法可分为线性加权方法、数学规划法、统计/概率方法等，但这些方法对加权因子的评价具有较强的随意性。采用DEA方法可以避免权重因子的确定受人为因素的影响，但用经典的DEA方法评价同类决策单元（DMUs）的相对有效性时，有多个DMU的相对有效性为1，由于该模型是以指标权重为变量进行优化的，在每个决策单元的相对有效性评价时，权重的变化都是朝着该单元最有力的方向变化，权重的数值可能与实际并不相符。因此，经典DEA模型的评价结果是相对有效的，而非绝对有效的。
　　本文评价的基本准则是定量为主，定性为辅。基本思路是首先采用DEA方法对参加竞标的第三方物流服务商做相对有效性评价；然后，选取相对有效性为1的企业作交叉效率的评价，目的是去除那些相对有效为1，但权重与实际不太相符的备选物流服务商；最后，根据实际需要，选取几个平均交叉效率较高的物流服务商采用AHP法做定量与定性的综合评价，选出合适的第三方物流服务商。
一、 基于DEA方法的有效性评价
1.DEA的基本模型
　　数据包络分析法是以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法，是处理多目标决策问题的有效方法。该方法的特点是在输入和输出的观察数据基础上，采用变化权来对决策单元进行评价。
　　将参加投标的第三方物流服务商作为决策单元，设参加投标的第三方物流服务商有n个，每个物流服务商有m种类型的数据输入（X）和s种类型的数据输出（Y），定义
　　                         
为物流服务商的效率评价指数，适当地选取权系数和，使其满足。
　　现在对第个物流服务商进行效率评价，以权系数和为变量，以第个物流服务商的效率指数为目标，以所有物流服务商的效率指标为约束，构成如下的分式规划模型：
　　                                              （1）
　　
　　使用Charnes-Cooper变换，可以化为一个等价的线性规划模型
　　                                                    （2）
　　
　　式（1）和（2）中，
　　（2）式的最优目标函数值表示第个备选物流服务商的综合效率。若则表示在选定的权重下，没有对象比第个对象更有效；若，那么第个对象不是最有效的。也就是说，在选择最有利于的权重下，至少有一个别的候选对象比第个对象更有效率，对每个候选对象，公式（2）都要执行一次，最终可确定出综合效率为1的一组候选伙伴。
2.交叉效率的评价 
　　被评价为有效的候选者，即相对效率值为1的物流服务商，还需要做进一步的分析，而那些无效的候选者则可去除，不必进一步考虑，因为在最有利它们的权重下被评为无效。相对有效值为1的候选者在总体上不一定都好，它们或许只是在不合适的或不现实的权重结构下，相对有效值达到1，可能只是在对它们最有利的个别输入、输出上权重过大，而忽视了其他的输入、输出项目。为了区分候选者是否在总体上比较好，本文运用交叉效率做进一步的评判。
　　交叉效率评价是指在提供其他决策单元最有利的权重下，一个决策单元的交叉有效性。可用下式表示：
　　                                                        （3）
　　其中表示决策单元对决策单元的交叉效率，它是指使用的最优权重计算的有效性。表示候选者的第输出值；表示候选者的第输入值；表示候选者的输出项对应的权重；表示候选者的输入项对应的权重。
　　交叉效率可通过两两间的计算，构造一个比较矩阵。如果一个候选者能够在这个矩阵的各列均获得高有效性，则可以认为它在总体上是好的。平均交叉效率值高的决策单元是性价比好的物流服务商，成为外包企业的候选合作伙伴。
二、层次分析模型
　　层次分析法是20世纪70年代由美国学者Saaty A L 创立的一种定性与定量分析相结合的多目标决策方法,其本质是试图使人的思维条理化、层次化，它充分利用人的经验和判断，并予以量化，进而对决策方案优劣进行排序。方法是，先对问题所涉及的因素进行分类，然后构造一个各因素之间的相互联接层次结构模型，画出层次结构图；根据层次结构图确定每一层的各因素相对重要性的权重数，直至计算出方案层(措施层)各方案的相对权重数。计算出总的优劣排序。
　　本文的各测评指标的权重数值划分依据的是Saaty A.L.的1-9标度方法，见表1。
　　　　　　　表1  权重数值划分表
相  对
重要性
同等
重要
略为
重要
基本
重要
确实
重要
绝对
重要
相邻两程度之间
得  分
1
3
5
7
9
2，4，6，8
说  明
对目标等贡献
重要
确认重要
程度明显
程度非常明显
需要折衷
三、第三方物流服务商的选择实例
　　某生产企业要外包某条运输线路，通过调研，向若干个物流服务商发出需求建议书，现已收到5个标书，并均满足该企业的基本需求，现选择一个合适的服务服务商。
1.定量分析
　　本文选取报价、运输期限、运输准确率、货物完好率为评价指标，其中，报价、运输期限为输入指标，运输准确率、货物完好率为输出指标。具体的输入、输出数据见表2。
　　
　　　表2  备选企业的输入、输出值和相对有效性
物流
服务商
报
价
运输期限
货物完好率（%）
运输准确率（%）
相对
有效性
A
550
8
99.9
98
1
B
720
9
98.5
94
0.93
C
680
6
96.5
97
1
D
580
10
99.5
98.5
1
E
750
11
98
92.6
0.89
利用式（2）计算，A、C、D为相对有效的。利用（3）计算A、C、D的交叉效率，见表3。
　　表3  备选企业的交叉效率评价 
A
C
D
A
1.00
1.00
0.83
C
1.00
0.97
1.00
D
1.00
1.00
0.95
交叉效率平均值
1.00
0.99
0.93
通过上表可知，A、C为较合适的备选服务商。
2.定性分析
　　采用AHP方法做定性分析，首先需要建立一个评价体系结构。本文把资源状况、业务处理能力、企业信誉作为基本准则，并在其下建立了相应的评价指标。    
　　资源状况是指第三方物流服务商的网络覆盖范围能否满足外包企业的要求；运输资源是指公路运输（可分配的车辆专线）、铁路、空运的可能性；仓储资源是指可支配的仓储面积及分布、仓库的类型、自动化程度等；信息资源是指订单查询系统、货物跟踪能力、报表提供可得性等；人力资源是指学历构成、培训、服务接洽能力等。
　　业务处理能力包括业务流程处理能力、异常情况处理能力、异常情况的后处理能力。业务流程处理能力是指第三方物流服务商解决外包企业具体业务的灵活性和稳定性。异常情况的处理能力是指对特殊情况发生后与外包企业的协商和主动处理能力等。异常情况的后处理能力是指赔付能力、保险能力等。
　　历史信誉主要是考察物流服务商在整个物流行业的历史信誉，反映候选物流服务商的运作经验的丰富程度和口碑。
　　3.综合评价
　　根据上文指标体系及定量分析结果，应用AHP方法对A、C 两个服务商评价，如表4。
　　　　表4  备选企业的综合评价
指标及指标权值
（%）
业务流程
异常情况处理能力
异常情况后处理能力
运输资源
仓储资源
信息资源
网络资源
人力资源
知名度
合作状况
定量分析
总排序权值
5.6
2.2
0.8
4.2
0.4
1.6
0.1
0.6
2.4
1.2
80
A（%）
67
75
20
50
33
50
20
50
75
50
100
91.3
C（%）
33
25
80
50
67
50
80
50
25
50
99
87.0
　　综合定量分析和定性分析结果，选择物流服务商A作为该企业的合作伙伴。
四、结论
   第三方物流企业的选择是多目标决策问题。本文采用基本DEA方法、交叉效率评价以及AHP法多层过滤，最后确定合适的第三方物流企业。该方法可将定性因素和定量因素相结合进行分析和评价，克服了传统方法的不足，使第三方物流企业的选择更具有科学性和实用性。
作者单位：岳淑捷 石家庄邮电职业技术学院；李电生 中国海洋大学经济学院 
参考文献：
[1]马雪芬．供应链管理环境下第三方物流企业的评价选择[J]. 计算机工程与应用，2003，2 ：7-9.
[2]赵礼强．第三方物流服务商选择的模糊决策方法[J].物流技术，2003，9：35-37.
[3]刘芳．AHP法在第三方物流服务商评价中的应用[J]．生产率系统，2003，2：2-3.