企业物流绩效评价的DEA分析
DEA模型评价第三方物流企业服务项目绩效的应用分析
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中图 分类号 Ｆ ５ ； ２ ｌ 文献标 识码 ：Ａ
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文 章编 号 ： １０ ￣ １０ （０ ７ ｏ９ — ３ ０ ２ ３ ０ ２ ０ ）１． ０ ０ ０ １ ．
１ 问 题 的 提 出
第 三 方 物 流企 业 在 向其 他 企业 或 客 户 提 供 物 流 项 目服 务 时 ，都 力 求 做 到 在 完 成 既定 服 务 目标 的前 提 下 。能 够
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严 格控制 和尽量 降低其 自身物流成本投入 ，以确保 企业整体收益最大 。这 就要 求对其物 流项 目服务系统进行综 合 的绩效评价 ，对 自身的物流系统运作 有一个 全面的 了解 ，从而在运作过程 中对其投入成 本和产 出情况加 以控 制和
调整。 ２ ＤＥ Ａ评 价模 型
２１ ．
维普资
物 流科 技
２０ ０ ７年第 １ 期 １
Ｌ ｇ ｔ ｓＳｉＴｃ Ｎ １１ ２ ７ ｏｉ ｉ ｃ－ ｅｈ ｓｃ ｏ ， ００
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物 流 商 坛
基于DEA和AHP的大型物流企业绩效评价和影响因素研究 ——以X公司为例
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基于DEA的企业绩效评价方法
基于DEA的企业绩效评判方法一、引言企业的绩效评判是衡量企业经营状况、效率和效果的重要指标之一。
在市场竞争日益激烈和全球化背景下，如何准确、全面地评判企业绩效成为了企业管理者亟需解决的问题。
优秀的绩效评判方法可以援助企业发现存在的问题、优化资源配置，提高绩效水平。
本文将介绍一种基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的企业绩效评判方法。
二、数据包络分析简介数据包络分析是一种用于评判单位（企业、组织等）绩效的方法。
它以线性规划作为基本工具，通过对比多个单位的输入和产出指标，评估单位的绩效水平。
DEA能够充分利用数据的信息，防止了传统评判方法中主观赋权、不合理的局限性。
三、DEA的建模步骤DEA的建模步骤主要包括：确定输入和输出指标、构建评判模型、计算相对效率和确定最优单位。
1. 确定输入和输出指标企业的绩效评判需要盘绕详尽的目标展开，一般包括效益和效率两个维度。
效益维度包括利润、销售额等，效率维度包括资源利用率、生产效率等。
依据企业的特点和目标，确定合适的输入和输出指标。
2. 构建评判模型依据输入和输出指标，建立评判模型。
DEA方法对线性规划模型进行了改进，使其能够同时评判多个单位的相对效率。
通过线性规划求解，可以得到每个单位的相对效率值。
3. 计算相对效率在得到评判模型后，通过求解线性规划问题，计算出每个单位的相对效率值。
相对效率值越高，说明单位在资源利用和产出方面相对较优。
4. 确定最优单位通过对比各单位的相对效率值，确定最优单位。
最优单位是指在给定的输入和输出条件下，综合效益和效率最高的单位。
四、DEA的优势和应用DEA方法具有以下优势：1. 利用数据的充分性：DEA方法可以利用全部的数据信息，不需要对指标进行主观赋权，防止了传统评判方法中的一些局限。
2. 思量多个输入输出指标：DEA方法能够综合思量多个输入和输出指标，更准确地评判单位的绩效水平。
3. 可以进行有效的比较：DEA方法能够对多个单位进行比较，找出相对较优的单位，为企业管理者提供参考和借鉴。
基于DEA的物流公司绩效评价
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ：Ｇｉｅ ｈ ｉ ｔｔ ｎ ｏ ｒｄｔ ｎ ｌ ｖ ｌａｉｎ ｖ ｎ ｔｅ ｌ ａｉ ｓ ｆ ｔ ｉｏ ａ ｅ ａｕ ｔ ｍｅｈ ｄ ｈｓ ｐ ｐ ｒ ｕ ｉｇ ｔｅ ａａ ｎ ｅｏ ｍｅ ｔ ａ ａｙ ｉ （ Ａ） ｍｅｈ ｄ ｍｉ ｏ ａ ｉ ｏ ｔｏ ，ｔｉ ａ ｅ ｓ ｈ ｄ ｔ ｅ ｖ ｌｐ ｎ ｎ ｓ ＤＥ ｎ ｌ ｓ ｔｏ ，
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回 升 步伐 有 所 加 快 。
自 ２０ ０ ５年 我 国物 流 业 全 面对 外 开 放 以来 ，跨 国 物 流 企业 凭 借 雄 厚 的 资 本 、先 进 的 物 流 设 施 及 丰 富 的 企 业 管 理 经 验 大 举 抢
占 国 内物 流 市 场 ，使得 我 国本 土 物 流 企 业 面 临 严 峻 的挑 战 。在 这 样 的背 景 下 ，如 何 提 高我 国 物 流 企 业 的 效 率 ，对 于 加 快我 国物
基于DEAAHP及其改进方法的物流企业绩效评价
基于DEAAHP及其改进方法的物流企业绩效评价基于DEAAHP及其改进方法的物流企业绩效评价一、引言物流企业绩效评价是指通过对企业的绩效指标进行量化和评价，以了解企业在物流管理方面的优势和劣势，为企业的发展提供决策依据。
而不同于传统的绩效评价方法，DEAAHP结合了数据包络分析（DEA）和层次分析法（AHP），可以更全面、准确地评价物流企业的绩效。
本文将介绍DEAAHP及其改进方法在物流企业绩效评价中的应用。
二、DEAAHP的基本原理DEAAHP结合了数据包络分析和层次分析法，具有高精度、高效率和高可信性三个特点，适用于复杂多指标下的绩效评价。
DEAAHP的基本原理如下：1. 数据包络分析（DEA）数据包络分析是一种非参数的线性规划模型，可以通过确定各项指标的权重，评估各物流企业在不同绩效指标下的相对效率。
2. 层次分析法（AHP）层次分析法是一种多因素决策方法，通过构建判断矩阵来确定各个评价指标的重要程度，从而得到它们的权重和相对优势。
三、DEAAHP在物流企业绩效评价中的应用DEAAHP相比传统方法，具有更高的准确性和可信性，在物流企业绩效评价中得到了广泛应用。
具体应用步骤如下：1. 确定评价指标体系根据物流企业的特点和需要，确定绩效评价指标体系，包括运输、仓储、配送、客户服务等多个方面。
2. 收集数据收集各个指标的实际数据，并进行归一化处理，以消除指标之间的量纲差异。
3. 建立评价模型根据数据包络分析和层次分析法的理论，建立DEAAHP的绩效评价模型，确定各个指标的权重。
4. 进行绩效评价利用建立的评价模型，计算物流企业在各个指标下的相对效率，并得出企业整体绩效评价结果。
5. 绩效改进策略制定根据绩效评价结果，发现物流企业的优势和不足，制定相应的改进策略和措施，提高企业的绩效。
四、DEAAHP改进方法的研究DEAAHP方法在应用中还存在着一些问题，例如在权重确定过程中存在主观性和不确定性等。
DEA模型物流业效率之议
DEA模型物流业效率之议
DEA (Data Envelopment Analysis)模型是一种常用的评估物流业效率的方法，通过比较不同供应链单位的输入与输出来确定其效率水平。
在物流业中，DEA模型可以帮助衡量运输、仓储、物流管理等方面的效率。
DEA模型可以将物流业的各项指标进行量化，并将其转化为数学模型。
通过对输入和输出进行有效的分析，可以确定哪些单位是最高效的，哪些是相对低效的。
这有助于物流企业找到改进效率的关键领域，并提出相应的改进措施。
然而，DEA模型在评估物流业效率时也存在一些限制。
首先，该模型假设各单位的生产技术和效率水平相同，忽略了单位间可能存在的差异。
其次，DEA模型是一种相对效率评估方法，无法给出具体的效率水平。
综上所述，DEA模型是评估物流业效率的一种重要工具，可以帮助企业定位其在供应链中的竞争优势和改进方向。
然而，为了更全面地评估效率，需要结合其他评估方法和指标，以便更好地了解物流业效率的各个方面。
基于DEA的我国上市物流企业运营绩效评价研究
基于DEA的我国上市物流企业运营绩效评价研究我国物流业从“十一五规划”开始,经过《物流业调整和振兴规划》,到如今呈现在众人面前的《物流业发展中长期规划》以及各项政策的出台,都促使着我国物流业以较快的速度前进着。
目前我国物流业表现出了长期快速稳定的发展,基础设施的迅速升级以及自身服务水平的提升也有目共睹。
物流的产业体系已初步形成,已然成为国民经济非常重要的一部分。
事实上,我国物流产业虽然前景光明,但小阶段来看仍是处在相对初级的发展阶段里,城市农村的发展不平衡、行业集中度低竞争度高、网络信息化程度低、效率低以及成本高等问题暴露无遗。
加之近几年物流需求量增大,客户需求多样化,企业绩效水平急需提高。
企业绩效评价能有效使企业了解自身经营状况,清楚本企业在行业中所处位置,对企业管理者有效整合资源,优化配置起着非常重要的作用。
而作为物流业组成单元的物流企业能够科学合理的进行绩效评价,对物流业乃至整个中国的经济的发展都十分有利。
如果物流企业能够在经营的同时,从自身的经营状况和同业的对比入手,积极、科学的对自身绩效进行评价分析。
那么,对于制定出正确的经营方案和发展策略去应对越来越激烈的物流市场有着深远的影响,也是企业屹立不倒的支点。
因此,通过建立一套良好的物流企业绩效评价的指标体系,运用实用、科学的方法对物流企业的经营绩效进行评价,进而分析原因制定策略,成为如今物流管理科学迫切需要研究的课题之一。
本文在对目前物流业以及物流绩效评价的现状进行了分析之后。
从工具入手,选取了目前公认的较为科学的绩效评价方法“数据包络分析(DEA)”。
通过对相关文献和成果的研读最终确定了模型CCR和BCC相结合的方法进行评价。
之后确立指标和采集数据,通过查阅过往学者采用的各种投入和产出指标,结合指标的设计原则和自己总结的观点将投入指标分为4个:固定资产净额、应付职工薪酬当期增额、员工人数和营业总成本;产出指标3个:营业利润、营业总收入和净利润。
DEA数据包络分析法
DEA数据包络分析法DEA数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种用于评估组织或单位绩效的方法。
它是一种非参数的效率评价方法，不需要任何先验假设或函数形式的假设。
DEA通过比较多个输入和输出变量来确定一个单位的相对效率，即单位在给定的资源限制下能够产生的最佳输出水平。
DEA方法可以用来评估各种类型的单位，包括公司、医院、学校等。
DEA方法的基本思想是将单位的输入和输出量转化为数值来进行比较。
每个单位可以被看作是一个生产过程，输入变量是生产这个过程所需要的资源，输出变量是生产过程所产生的结果。
DEA方法可以帮助管理者找到哪些单位在利用资源方面效率最高，哪些单位在利用资源方面存在浪费，从而指导管理者进行资源配置和决策。
DEA方法的核心是构建生产可能性集（Production Possibility Set，PPS）。
PPS是指所有可能的输入和输出组合，构成一个封闭的边界，这个封闭的边界被称为数据包络（Data Envelopment）。
在这个边界上的单位都被认为是有效率的，而在这个边界内的单位被认为是无效率的。
DEA方法有很多优点。
首先，DEA方法不需要事先制定有效率的标准，而是通过比较各个单位之间的相对效率来确定哪些单位是最有效率的。
这样避免了主观性带来的偏差。
其次，DEA方法可以同时考虑多个输入和输出变量，考虑了生产中的多维度特性。
第三，DEA方法可以识别出生产过程中的浪费，帮助管理者改进资源配置和管理方式。
DEA方法也存在一些局限性。
首先，DEA方法只能提供相对效率的评价结果，而不是绝对效率。
这意味着DEA方法无法提供单位具体的效率水平，只能比较单位之间的相对效率。
其次，DEA方法对输入输出数据的准确性要求很高，数据的质量直接影响了评价结果的准确性。
第三，DEA方法对于数据包络的选择比较敏感，不同的数据包络选择可能导致不同的评价结果。
在实际应用中，DEA方法广泛应用于各种类型的单位绩效评估。
基于DEA模型的上市物流企业经营效率评价
纯技术效率评价结果
1 2
纯技术效率均值
纯技术效率均值为0.92，说明上市物流企业在 技术应用、流程优化等方面表现良好，但仍存 在一定提升空间。
纯技术效率标准差
标准差为0.12，说明各上市物流企业在技术应 用、流程优化等方面存在一定差异。
3
纯技术效率最大值
最大值为1，说明个别上市物流企业在技术应用 、流程优化等方面达到了最优状态。
DEA模型以相对效率为基础，适用于评价具有多输入和多输出的复杂系统，如企业、项目或政策等。 在物流领域，DEA模型可用于评估上市物流企业的经营效率。
DEA模型基本原理
DEA模型的基本原理是将每个DMU的实际输入（如人力、物力、财力等）与实际输出（如产量、效益等）进行比较，得出相 对效率值。
DEA模型通过构建生产前沿面，将所有DMU的输入和输出进行比较，找出效率最高的DMU，并将其作为标杆，衡量其他 DMU的相对效率。
推进物联网技术的应用
物流企业应积极推进物联网技术的应用，实现物品的实时跟踪和 监控，提高企业的服务质量和运营效率。
规模层面效率提升策略
扩大市场份额
物流企业应积极扩大市场份额，提高市场占 有率，以实现规模经济和降低成本。
加强合作伙伴关系
物流企业应积极与上下游企业建立合作伙伴关系， 实现资源共享和互利共赢，提高企业的竞争力。
05
基于DEA模型的上市物流 企业效率评价研究结果分 析
总体效率评价结果
总体效率均值
根据所选取的上市物流企业样本，总体效率均值为0.85，说明上 市物流企业的经营效率较高，但仍有提升空间。
总体效率标准差
标准差为0.12，说明各上市物流企业的经营效率存在一定的差异 。
总体效率最大值
dea评价方法
dea评价方法
DEA评价方法是一种广泛应用于评估企业或组织绩效的方法，DEA 是Data Envelopment Analysis的缩写，即数据包络分析。
该方法可以帮助企业或组织确定哪些部门或业务表现出色、哪些需要改进。
DEA评价方法将企业或组织的输入和输出指标进行测量，并将它们转化为一个具有线性规划特性的数学模型。
该模型可以在不考虑具体目标函数的情况下，找到最佳的绩效水平。
DEA方法能够克服传统方法中的一些缺陷，如未能充分利用各项指标数据，无法考虑到各个指标之间的权重关系等。
DEA评价方法适用于各种不同类型的企业或组织，包括生产型企业、服务型企业、医疗机构、学校、政府部门等。
该方法能够帮助企业或组织提高资源利用效率、降低成本、提高产品或服务质量、优化组织结构等方面的绩效。
因此，DEA评价方法已成为评估企业或组织绩效的重要工具之一。
- 1 -。
基于DEA的我国物流企业绩效评价
基于DEA的我国物流企业绩效评价随着物流业的蓬勃发展，作为物流中坚力量的物流企业也受到了理论界和实践界的广泛关注。
在物流企业的相关研究中，绩效评价是重要的内容之一。
科学的绩效评价不仅能真实反映物流企业的经营状况及发展趋势，还能帮助企业科学决策，对于企业的健康发展具有重要的现实意义。
为此，学者们运用不同的方法进行了大量研究。
这些方法主要有因子分析法[1]，模糊综合评价法[2]，灰色关联分析法[3]，层次分析法[4-5]，数据包络分析(DEA)法等[6-11]。
现有的评价方法要么主观性较强，要么计算及建模过程复杂，需要较深的数学知识，或者数据的样本量较少，不够新颖。
基于此，文中采用DEA方法，选取2009年我国物流上市公司的最新数据，对物流企业绩效进行评价和分析，为物流企业提高经营效率提供对策和参考。
1DEA的基本原理数据包络分析(Data Envelopment Analysis)简称DEA，也称为非参数方法或Farrell型有效分析法，是1978年美国著名运筹学家A. Charnes, 和E. Rhodes在“相对效率评价”基础上发展起来的一种新的系统分析方法[12]。
此后在实际应用中Charnes、Cooper、Rhodes和我国的魏权龄教授等人进一步发展和完善了该方法[13-15]。
该方法主要应用数学规划模型，对具有相同类型的多个输入和多个输出的“部门”或“单位”进行生产有效性评价或处理其他多目标决策问题。
其基本思路是：把每一个被评价单位作为一个决策单元（Decision Making Unit，简记DMU），再由众多DMU构成被评价群体，通过对投入和产出比率的综合分析，以DMU的各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面，并根据各DMU 与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效；同时应用投影方法指出非DEA有效或弱DEA有效DMU的原因及应改进的方向和措施。
基于熵值法和DEA的物流企业绩效评价研究
基于熵值法和DEA的物流企业绩效评价研究基于熵值法和DEA的物流企业绩效评价研究摘要：物流企业的绩效评价是企业管理和发展的重要指标之一。
本研究基于熵值法和数据包络分析（DEA）方法，探讨了其在物流企业绩效评价中的应用。
通过构建绩效评价指标体系、确定权重和计算效率值，对物流企业的绩效进行评估和分析。
研究结果表明，基于熵值法和DEA的绩效评价方法具有较高的准确性和可操作性，可为物流企业提供实用的评价手段和决策参考。
关键词：物流企业；绩效评价；熵值法；数据包络分析（DEA）1. 引言物流企业在当前经济环境下扮演着重要角色，其绩效评价对于企业的发展和竞争力具有重要意义。
传统的绩效评价方法主要包括财务指标法、综合评价法等，但这些方法多数偏重于对经济利益的评估，无法全面反映企业的绩效情况。
因此，需要引入新的方法和指标来综合评价物流企业的绩效。
2. 熵值法在物流企业绩效评价中的应用熵值法是一种基于信息熵理论的评价方法，通过计算指标值之间的差异和相对均衡性程度，能够全面评估物流企业的绩效。
熵值法的应用步骤主要包括指标选择、数据标准化、权重确定和熵值计算等。
在指标选择方面，需要结合物流企业的实际情况，选择适用的指标，如运输成本、仓储能力、配送效率等。
在数据标准化方面，可以采用最大最小标准化方法，将指标值转化为0-1之间的相对数值。
然后，根据指标的重要性和权重，利用层次分析法等方法确定比重。
最后，通过计算指标值的熵值，得出物流企业的绩效评价结果。
3. DEA在物流企业绩效评价中的应用数据包络分析（DEA）是一种无差别效能分析方法，能够评估和比较不同单位的绩效水平。
DEA的基本思想是通过计算单位的投入和产出之间的关系来评价单位的效率水平。
在物流企业绩效评价中，DEA可以衡量单位的技术效率、规模效率和综合效率。
具体步骤包括确定评价单位、确定投入和产出指标、建立DEA模型和计算效率值等。
通过DEA分析可以发现低效的环节和提高绩效的潜力。
现代物流管理系统及其DEA绩效评价
现代物流管理系统及其DEA绩效评价一、物流管理在企业运营中的地位随着科学技术的不断进步和经济的不断发展，全球化信息网络和全球化市场逐步形成，技术变革曰益加速，围绕新产品的市场竞争也日趋激烈。
其中，物流管理在企业营运中所起的作用，也越来越受到企业决策层的关注。
当今的物流，不仅要考虑从生产者到消费者的“货物配送问题”还要考虑从供应商到生产者对原材料的采购，以及生产者本身在产品制造过程中的运输、保管和信息等各方面问题，要考虑如何能全面、综合地提高经济效益。
可见，现代物流已成为企业在降低物资消耗，提高劳动生产率以外的重要的第三利润源泉，在企业运营管理中具有重要地位。
二、现代物流管理系统的总体构成现代物流要求传统的单一物流配送中心逐渐转变成为为客户提供全方位物流服务的枢纽化、社会化、一体化的物流平台。
随着业务模式的重新定位，需要一个健全的管理系统，保持企业信息流和物流的畅通，这就要求企业及时掌握真实和动态的库存状态；合理调配运力、库房、人员等各种资源；有效监控和反馈订单执行情况;有效统计和管理客户和货物信息;及时掌握提供决策分析的相应数据统计和分析报表。
该系统以方便快捷地完成配送工作、准确保存配送数据为目的，以分布式库存管理监控系统、运输优化调度系统为核心，同时通过作业支持系统、客户关系管理与商业智能系统实现企业商业活动与物流系统的整合，帮助企业在经营过程中对相关物流过程进行全面的动态监控，切实提高运作水平。
整个系统从逻辑上分为四个业务中心：(一)客户关系管理中心现代营销理念要求企业必须以客户为中心，定单是企业经营活动的原动力，因此，客户关系管理（CRM)是现代物流管理系统的核心。
系统通过企业与客户的联络和交互，保证客户的请求得到有效的响应和执行，提高客户服务的质量。
此外，利用客户关系管理系统的有效资料和信息，可以辅助市场开发人员分析客户的需求，发现更有价值的客户，为公司的客户定位和市场拓展提供依据。
(二)物流计划与成本控制中心物流计划是物流管理的基本环节。
物流企业绩效评价方法及实证分析
物流企业绩效评价方法及实证分析物流企业绩效评价方法及实证分析一、引言随着物流业的高速发展和竞争加剧，物流企业绩效评价成为重要的管理工具。
通过绩效评价，企业可以深入了解自身运营情况，找出问题并提出改进方案。
本文将介绍一些常用的物流企业绩效评价方法，并进一步通过实证分析探讨其应用实践。
二、物流企业绩效评价方法在物流企业绩效评价中，常用的方法可分为定性和定量两种。
下面将介绍其中的几种常见方法。
1. BALANCED SCORECARD（平衡计分卡）平衡计分卡是一种综合性的绩效评价方法，包含财务、客户、内部业务流程和学习与成长四个方面的指标体系。
通过平衡计分卡的应用，物流企业能够综合考虑企业的财务状况、市场占有率、客户满意度以及内部运营等多个方面，评估企业全面的绩效表现。
2. ABC（活动基本成本法）活动基本成本法是以活动为导向的成本管理方法，通过将成本与活动关联，以活动为基础来分析和管理成本。
在物流企业中，可以根据运输、仓储、包装等各个活动来分配成本，从而更准确地评价企业的运营绩效。
3. DEA（数据包络分析法）数据包络分析法是一种非参数方法，通过评估物流企业的输入和输出指标，计算出各个企业的相对效率。
该方法在衡量物流企业绩效时，可以考虑多个输入和输出指标，从而更全面地评估企业的效率水平。
4. Scor模型（供应链操作引擎评价模型）Scor模型是一种供应链绩效评价方法，采用基于指标的方法，从供应链整体上评估物流企业的绩效。
该模型包括了供应链计划、供应链执行、供应链监控和供应链改进等四个维度，通过权衡各个关键绩效指标，评估物流企业的供应链绩效。
三、实证分析通过以上介绍的几种绩效评价方法，我们将以一家物流企业为例进行实证分析，以验证这些方法的应用效果。
1. 数据收集选择一家物流企业作为研究对象，收集企业的相关数据，包括财务数据、客户满意度调查结果、内部业务流程指标和员工培训情况等。
2. 应用方法使用平衡计分卡的方法，从财务、客户、内部业务流程和学习与成长四个方面来评估该物流企业的绩效表现，并得出相应的评价结果。
基于DEAAHP的物流系统绩效评价研究
基于DEAAHP的物流系统绩效评价研究一、内容综述随着全球经济一体化的发展，物流行业在国民经济中的地位日益重要，其对于提高生产效率、降低成本、保障市场供应等方面发挥着举足轻重的作用。
因此对物流系统的绩效进行评价和优化具有重要的现实意义，近年来基于数据挖掘与机器学习的评价方法(DEAAHP)在物流系统绩效评价研究中取得了显著的成果。
本文将对DEAAHP方法在物流系统绩效评价中的应用进行综述，包括DEAAHP模型的基本原理、评价指标体系构建、评价方法的选择与应用以及评价结果的分析与优化等方面。
首先本文介绍了DEAAHP方法的基本原理。
DEAAHP是DataDriven、Embedded、Adaptive、Hybrid and Hierarchical Process的缩写，即基于数据驱动、嵌入式、自适应、混合型和分层过程的物流系统绩效评价方法。
该方法通过收集和分析大量的物流系统相关数据，运用数据挖掘技术和机器学习算法，构建出适用于物流系统的评价指标体系，并对物流系统的绩效进行综合评价。
其次本文探讨了DEAAHP方法在物流系统绩效评价中的指标体系构建。
针对物流系统的特点，本文从多个维度(如成本、效率、服务水平等)选取了合适的评价指标，并对这些指标进行了权重分配和优化。
此外本文还提出了一种基于层次分析法(AHP)的指标权重确定方法，以保证评价结果的客观性和可靠性。
再次本文介绍了DEAAHP方法在物流系统绩效评价中的选择与应用。
本文分别从数据预处理、特征提取、模型构建、模型训练与验证以及模型应用等方面详细阐述了如何运用DEAAHP方法对物流系统绩效进行评价。
同时本文还对比了其他常用的物流系统绩效评价方法(如TOPSIS、CRISPDM等),分析了各种方法的优势与不足，为实际应用提供了参考。
本文对DEAAHP方法在物流系统绩效评价中的结果进行了分析与优化。
通过对评价结果的实证分析，本文发现DEAAHP方法能够有效地反映出物流系统的绩效水平，并为企业提供了有针对性的改进建议。
基于DEA方法的智慧物流公司绩效评价研究
引言。
智慧物流是以信息化为主要依托，得益于物联网等技术的不断进步，在物流价值链上的六项基本环节实现实时系统感知和数据收集的智能型物流系统。
目前经济全球化进程加快，电子商务飞速发展，新业态、新模式不断涌现，社会生产生活对物流行业提出了更高的发展要求，物流业正面临亘古未有的机遇和挑战，行业急需利用数字化、智能化实现物流产业智能化发展。
2018年国家发改委在《国家物流枢纽布局和建设规划》中强调“要求顺应现代物流业发展新趋势，加强现代信息技术和智能化、绿色化装备应用，打造绿色智慧型国家物流枢纽”。
随着物流产业结构的变化、贸易结构变化和供需双方结构的变化，以信息技术为基础的智慧物流正在以惊人的速度发展。
智慧物流公司的发展是智慧物流行业发展的重要组成部分，随着智慧物流产业市场规模逐步扩大，物流领域企业纷纷布局智慧物流行业。
在此智慧物流的公司绩效衡量问题成为智慧物流行业发展体系下的重要研究问题，能够激励智慧物流公司可持续快速发展，并为提高智慧物流行业的发展水平提供经验。
目前，关于智慧物流公司的绩效研究较少。
本文在梳理已有文献的基础上，收集了2016年至2020年十个上市智慧物流企业年报中关于智慧物流的资金投入和经营情况数据，构建智慧物流公司绩效的评价指标，运用效率评价方法中的数学包络分析方法（D E A），从综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益四个角度探讨智慧物流的布局对企业绩效的影响，并在已有研究的基础上，为智慧物流企业的智慧化升级提供建议。
一、文献综述。
智慧物流是在传统物流的基础上利用大数据技术、智慧系统对物流各流程数据进行实时收集并处理，实现可视化智能监控、优化、管理，从而降低经营成本、提高生产效率、推动服务增值的先进物流管理模式，本质是一种人与物之间的信息交互，是数字经济与物流业的融合，是一种高层次的物流形态[1]。
与传统模式不同的是，通过数据的获取、传输、存储、运用等交互步骤，智慧物流朝着网格化、全面化、数字化和精细化方向发展，并逐渐与多种业态融合，产生新的模式和业态[2]。
基于DEA的企业绩效评价
基于DEA的企业绩效评价企业绩效评价是企业管理中非常重要的一项工作，能够帮助企业了解自身的经营状况，找出问题并加以解决，提升企业的竞争力。
而基于数据包络分析（DEA）的企业绩效评价方法在评估企业绩效方面具有独特的优势。
DEA是20世纪70年代提出的一种非参数线性规划方法，它通过将多个输入和输出指标相结合，对企业进行综合评估。
与传统的评价方法相比，DEA考虑了多个指标间的关系，能够综合评估企业的全面绩效，从而避免了传统评价方法只关注其中一方面绩效的问题。
DEA的基本思想是将企业看作是一个将输入转化为输出的过程，通过比较企业的输入与输出数据，计算企业的技术效率，进而评价企业的绩效水平。
DEA在评价企业绩效时具有以下优势：1.多指标综合评价：DEA能够同时考虑多个指标，综合评价企业的绩效。
这些指标可以包括生产效率、经济效益、质量水平等多个方面，不仅能够更全面地评价企业的绩效，还能够减轻评价者主观判断的偏差。
2.无需先验信息：DEA不需要先验信息，即不需要指定权重矩阵或者关联函数，可以根据实际数据进行评价。
这种特点使得DEA成为一种相对公正和客观的评价方法，能够更加准确地反映企业的实际绩效水平。
3.实用性：DEA的计算方法相对简单，只需进行线性规划运算即可，不需要过多技术要求。
这使得DEA在实际应用中具有较高的实用性，可以方便地应用于各类企业的绩效评价。
尽管DEA方法在企业绩效评价中具有很多优点，但也存在一些限制。
首先，DEA评价结果对输入和输出指标的选择敏感，选择不当可能导致评价结果偏差。
其次，DEA方法只能提供比较企业之间的相对绩效，并不能提供绝对的绩效水平，因此在评价过程中需要结合具体的行业背景和企业特点进行判断。
总体而言，基于DEA的企业绩效评价方法在评价绩效时具有很多优势，能够帮助企业全面了解自身的经营状况，为企业管理提供决策依据。
然而，在实际应用中需要注意选择合适的指标和合理的权重，结合实际情况进行评价，以准确地反映企业的绩效水平。
基于DEA的沪深两市运输物流板块上市企业绩效评价
基于DEA的沪深两市运输物流板块上市企业绩效评价摘要运输物流行业作为支撑国民经济发展的重要基础产业，在沪深两市股市上拥有众多上市企业。
对于投资者来说，了解这些企业的绩效评价是进行投资决策的重要参考依据。
本文基于数据包络分析（DEA）方法，对沪深两市运输物流板块上市企业的绩效进行评价。
在介绍DEA方法的基本原理和应用前提的基础上，详细介绍了如何利用DEA方法给沪深两市运输物流板块上市企业进行绩效评价。
通过实证案例分析，展示了DEA方法的实际应用效果。
最后，总结了DEA方法的优缺点，并对未来研究方向进行了展望。
关键词DEA；运输物流；上市企业；绩效评价1. 引言运输物流行业作为国民经济发展的重要基础产业，在沪深两市股市上拥有众多上市企业，这些企业的绩效评价对于投资者来说具有重要意义。
传统的财务指标无法全面评价企业的绩效，因此需要引入其他评价方法。
数据包络分析（DEA）方法是一种能够考虑多个输入和输出因素的非参数评价方法，被广泛应用于企业绩效评价领域。
2. DEA方法的基本原理和应用前提数据包络分析（DEA）方法是一种非参数的评价方法，其基本原理是通过比较各个决策单元（这里指的是企业）的输入和输出之间的相对效率，评估其绩效。
DEA方法的应用前提包括确定输入、输出指标、选择恰当的模型以及数据有效性等方面。
3. 基于DEA的沪深两市运输物流板块上市企业绩效评价方法本节将详细介绍基于DEA的沪深两市运输物流板块上市企业绩效评价的方法。
首先，确定评价指标，包括输入指标和输出指标。
然后，选择合适的DEA模型进行评价。
接下来，介绍如何使用DEA方法计算相对效率得分。
最后，通过实证案例分析，展示该方法的实际应用效果。
4. 实证案例分析本节通过选择沪深两市运输物流板块上市企业中的几家代表性企业，利用DEA 方法进行绩效评价，展示了DEA方法在实际应用中的效果。
通过计算相对效率得分，得出了各个企业的绩效排名，并分析了绩效评价结果的原因。
基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价
基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价一、引言随着全球经济的快速发展，物流业在国民经济中的地位越来越重要。
物流企业作为物流业的主要参与者之一，其绩效评价对于提升整个物流供应链的效率和效益具有重要的意义。
本文旨在探讨一种基于超效率数据包络分析（DEA）和层次分析法（AHP）的物流企业绩效评价方法，以实现客观准确地评估物流企业的绩效水平。
二、超效率数据包络分析（DEA）超效率数据包络分析（DEA）是一种常用的评价方法，用于衡量相对效益的绩效评价工具。
该方法通过比较输入产出，量化评估企业或组织的绩效水平，并确定相对效益较高的单位。
超效率DEA是DEA方法的扩展，可以通过考虑相对效益与技术效率之间的关系，进一步衡量单位的相对效能。
三、层次分析法（AHP）层次分析法（AHP）是一种定性与定量相结合的决策分析方法，用于处理多个层次、多个因素的决策问题。
该方法通过构建层次结构模型，使用专家意见和数学计算方法，对不同层次的因素进行权重分配，从而得到最终决策的结果。
四、基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价方法1.建立指标体系在物流企业绩效评价中，需要综合考虑多个指标，如运输效率、仓储效率、成本控制等。
通过调研和分析，确定适用于物流企业的绩效评价指标体系。
2.确定指标权重应用AHP方法，采集相关专家的意见和建议，对指标体系中的各个指标进行权重分配。
通过专家的主观判断和数学计算方法，确定每个指标在绩效评价中的重要性。
3.计算相对效益基于超效率DEA模型，针对物流企业的输入和产出数据进行计算，得到各个企业的相对效益。
超效率DEA模型可以更加准确地评估物流企业的相对效能，进而排名各个企业。
4.绩效评价与改进通过综合考虑指标权重和相对效益，对物流企业的绩效水平进行评价。
评价结果将揭示出物流企业的优势与不足之处，为企业提供改进的方向和重点。
五、案例分析为了验证基于超效率DEA-IAHP的物流企业绩效评价方法的有效性，选择几家物流企业进行案例分析。
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活动之中的活动。 如果要充分挖掘物流这一资源, 必须不断进
行物流系统优化, 提高物流系统质量。我国目前 企业的物流自营比重较高, 物流信息化程度低, 物 流人才短缺, 更重要的是至今仍没有一部完整的 物流法律法规, 也没有建立起一套适应物流发展 和物流业务运作的技术标准和工作标准体系, 这 些都给物流活动管理设置了障碍。这就要求对企 业物流系统进行综合评价, 从而对系统有一个全 面的了解, 为系统调整和优化提供基础信息和思 路。因此, 如何科学、全面地分析和评价物流运营 质量, 成为企业经营战略迫切需要解决的课题。
2006 年第 3 期 总第 88 期
[ 流通经济]
哈尔滨商业大学学报( 社会科 学版) JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF COMMERCE
No. 3, 2006 Serial No. 88
企 业 物 流 绩 效 评 价 的 DEA 分 析
杨克磊, 高 博, 卢 赫
( 天津大学 管理学院, 天津 300072)
j= 1
j= 1
可得到如下 DEA 模型( C2R) :
技术和经验上, DEA 对 DMU 个数有如下要求: 一
m
s
E E min[ H- E(
si - +
Sr + )]
i= 1
r= 1
是所有 的 DMU 应 该 具 有/ 同 类 型0 特 征; 二 是 DMU 的相对比较个 数以大于输入输出指标总个
决策信息, 必须正确地选择决策单元( DMU) 。从 加权价值)
) 68 )
杨克磊, 高 博, 卢 赫: 企业物流绩效评价的 DEA 分析
(4) 货损率= 年物品损坏变 质金额P年储备 总金额
( 5) 物品盈亏率= ( 年物品盘盈额+ 物品盘 盈额)P( 年物品收入总额+ 物品发出总额)
( 6) 库存周转率= ( 当月销售的总材料成本P 该月底库存( 含在制品) 的总材料成本) @12
21DEA 有效性判定 在式 ¹ 中, 当最优解 H* = 1, s- * = 0, s+ * = 0 时, 称决策单元 j 0 为 DEA 有效( C2 R ) ; H* < 1, 或 s- * X0, s+ * X 0 时, 则称 决策单元 j 0 为非 DEA 有效( C2R) 。 系数 H 可以理解 为决策单元 DMUj0 投入向 量的/ 压缩系数0。如果 H* = 1, s- * = 0, s+ * = 0, 则决策单元同时为规 模收益不变和 技术效率最
[ 关键词] 企业物流; 绩效评价; 多目标决策; 数据包络分析( DEA) [ 中图分类号] F252. 24 [ 文献标识码] A [ 文章编号] 1671- 7112( 2006) 03- 0067- 03
Performance Evaluation of Enterprise Logistics Based on DEA
) 67 )
哈尔滨商业大学学报( 社科版) 2006 年 第 3 期
Journal of Harbin University of Commerce No. 3, 2006
DMU) 相对效率的有效方法。
量 Xj = ( xj1 , xj2 , . . . , xjn ) , 输 出 向 量 Yj = ( yj1 ,
设 Z0 + , Kj , si - , sr + 为模型 º 的最优解, 则定 义为当 Z0 + = 1, 且 si - = sr + = 0 时, 被评价对象 j0
为 DEA 有效, 即具有技术有效和 规模有效, 否则
称其为 DEA 无效。
当对 DEA 评价和分析结论不满意时, 需要在
不脱离评价目的的前 提下调整输入 输出指标体
YANG Ke- lei, GAO Bo, LU He
( College of Management,Tianjin University,Tianjin 300072, China) Abst ract: While carrying on comprehensive appraisal to enterprise. s logist ics system, the weight of the attributes is always est abl ished in advance. Be2 cause of the subject ivity of appraising, the conclusion has great random shuffle. In order to reduce the subject ive influence of t he human factor and improve the object ivity of appraising, this paper plans to adopt Dat a Envelopment Analysis. Integrating fact ors of import ance and feasibility of gett able, it construct s enterprise. s logistics evaluation index system, making efforts to make comparatively scientific appraisal on ent erprise. s logistics. Key words: enterprise logistics; performance evaluat ion; mult i- t arget decision- making; data envelopment analysis
则表明非同时技术效率最佳和规模收益不变, 虽
然投入已无需等比压缩, 但在投入与产出上仍有
仓储 销售
输入: 库存周转率 货损率 输出: 准确装运率
输入: 平均每单配送成 本 销 售物流 费用率 平均配送时间
输出: 定单完成率
不理想之处, 某些方面的投入仍有超量, 或某些产 出存在亏损, 此时为 DEA 弱有效( C2R ) ; 如果 0< H* < 1, 则表明该决策单元投入不当, 为非 DEA 有 效( C2R) , 可以作全面的等比压缩。C2R 模型可以
二、DEA 效率评价的 C2R 模型
数据包络分析是著名运筹学家 A. Charnes 和 W. W. Cooper 等学者在/ 相对效率评价0 概念基 础上发展起来的一种评价具有相同类型投入和产 出的 若 干决 策 单 元 ( Decision Making Units, 简 称
[ 收稿日期] 2005- 10- 28 [ 作者简介] 杨克磊( 1963- ) , 男, 天津人, 天 津大学管理学院技术经济及管理系副教授, 主要从事 技术经济原理及方 法、金融方向研究。
一、企业物流评价现状
对于企业而言, 持续地降低成本和提高销售 额是其两大任务。在历经了人力及原材料成本领 域和劳动生产率领域的改进之后, 更多的关注目 光投向了被称为/ 第三利润源0的物流。
对于物流这一概念, 许多学者从不同的角度 做出不同的定义。其中比较权威的当属美国物流 管理协会( CLM) 的定义: / 物流是指为了满足客户 需求, 对产品、服务及相关信息从产生地到消费地 高效低成本的流动和存储进行规划、实施和控制 的过程。0也就是说, 物流是在供应链中移动和布 置库存所做的工作, 它可以看作是供应链框架中 的一个分支。
评价决策单元是否为综合有效, 即规模有效和技
信息
输入:
输出: 标准化程度 信息流量 硬件配备水平 软件先进程度
发展潜力
输入: 差错损失水平
输出: 客户满意水平 润率
响应及 时率
总资产 利
术有效。
主要指标解释:
三、基于 DEA 的企业物流绩效评价方法
( 1) 储备资金周转天数= 报告期储备资金平 均占用额P报告期物资消耗总额 @报告期天数
(7) 标准化程度, 运用标杆对比法给出评价 值
( 8) 信息流量, 运用标杆对比法给出评价值 (9) 硬件配备水平, 运用标杆对比法给出评 价值 ( 10) 软件先进程度, 运用标杆对比法给出评 价值 (11) 客户满意水平= ( E 各个客户满意度)P 客户总数 @100% , 满意度 I [ 0, 1] 3. 进行 DEA 评价 模型 ¹ 经过转化可得到对偶模型:
采购
输入输出指标表
输入输出指标
输入: 储备资金周转天 数 采 购物流 费用率 采购不合格品率
输出: 采购计划实现率
生产搬运
输入: 搬运物料破损率 搬运费用占产值百分比 输出: 搬运设备综合利 用率 搬运人 员劳动 作
业率
超量投入及亏损产出, 该决策单元处于 DEA 有效 (C2R) 状态。如果 H* = 1, 但 s- * 、s+ * 不全为 0,
1. 选择决策单元
( 2) 采购物流费用率= 本期采购物流费用总
DEA 方法的基本功能是评价, 特别是进行多 额P本期物资消耗总额
个同类样本间的/ 相对优劣性0 的评价, 为了正确
(3) 搬运物料破损 率= 破损 物料价值P物料
地运用 DEA 方法, 得到科学的评价结论和有用的 总价值 @100% ( 注: 破损物料价值为各破损物料
H, Kj , si- , sr + E 0, j = 1, 2, , , n
其中, X、Y 分别代表输入与输出变量; Kj 是
输入输出指标的权系数; m 和 s 分别表示输入和 输出指标的个数; xij0 和 yij0 表示第 j 0 个 DMU 的第 i 项输入和第 r 项 输出; sr + 和 si - 分 别为松弛变 量; E 为非阿基米德无穷小, 一般取 10- 6 。