鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)

劉 敏，高 澤

（1.中鐵信弘遠(yuǎn)（北京）軟件科技有限公司，北京 100038；2.北京遠(yuǎn)光通聯(lián)科技有限公司，北京 100176）

1 概述

1.1 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)的必要性

鐵路物流園區(qū)可依托物流基礎(chǔ)設(shè)施降低物流成本、提高物流運(yùn)作效率，并且將直接促進(jìn)區(qū)域企業(yè)的發(fā)展，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)體系則能準(zhǔn)確反映園區(qū)的運(yùn)營狀況，客觀反映出園區(qū)運(yùn)營對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。所以加強(qiáng)運(yùn)營績效體系的研究可以提高園區(qū)管理的科學(xué)性、有效性，促進(jìn)鐵路物流園區(qū)的持續(xù)性發(fā)展。

1.2 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)方法

傳統(tǒng)的績效評(píng)價(jià)方法主要有德爾菲法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、層次分析法、灰色系統(tǒng)分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)、主成分分析法以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法等方法。但傳統(tǒng)的方法在權(quán)重分配上大都是定性分配，只是主觀的根據(jù)指標(biāo)本身的重要程度進(jìn)行賦值，過多的人為因素嚴(yán)重影響了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。

本文在對(duì)大量文獻(xiàn)進(jìn)行分析總結(jié)的基礎(chǔ)上，通過對(duì)比各傳統(tǒng)方法的特征后，結(jié)合鐵路物流園區(qū)運(yùn)作的特點(diǎn)和績效評(píng)價(jià)的目的，以熵權(quán)法確定權(quán)重，并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)法構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，并結(jié)合實(shí)例驗(yàn)證該評(píng)價(jià)方法的效果。

2 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效影響因素

2.1 內(nèi)部影響因素分析

2.1.1 物流作業(yè)效率分析。鐵路物流園區(qū)的功能服務(wù)直接決定了園區(qū)的物流作業(yè)效率。傳統(tǒng)意義上的鐵路物流園區(qū)主要包括倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、流通加工、裝卸搬運(yùn)的服務(wù)功能，本文從這些基本功能入手，對(duì)各個(gè)服務(wù)功能的作業(yè)進(jìn)行分析，從具體的業(yè)務(wù)流程上確定物流作業(yè)效率的影響因素。

鐵路物流園區(qū)的倉儲(chǔ)作業(yè)主要由貨物的存放、保管、維護(hù)等基本要素組成，本質(zhì)上是由多家園區(qū)企業(yè)共同形成的一系列復(fù)雜的倉儲(chǔ)物流活動(dòng)。就其影響因素而言，主要是園區(qū)各個(gè)企業(yè)的協(xié)同協(xié)作問題，不同的企業(yè)有不同的倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)需求，如何協(xié)調(diào)各企業(yè)倉儲(chǔ)需求是園區(qū)整體倉儲(chǔ)作業(yè)管理的主要問題。

鐵路物流園區(qū)的運(yùn)輸作業(yè)分為外部運(yùn)輸和內(nèi)部運(yùn)輸，對(duì)于內(nèi)部運(yùn)輸而言，其影響因素主要為：（1）入園運(yùn)輸車輛的隨機(jī)性，即運(yùn)輸車輛不會(huì)以恒定的時(shí)間進(jìn)入園區(qū)；（2）運(yùn)輸系統(tǒng)為排隊(duì)系統(tǒng)，即運(yùn)輸車輛會(huì)發(fā)生等待作業(yè)的現(xiàn)象。對(duì)于外部運(yùn)輸而言，其影響因數(shù)為：（1）配送與裝載率的問題，即需要提高運(yùn)輸車輛的裝載率；（2）配送與運(yùn)輸工具規(guī)格的問題，即要注重多重規(guī)格的車輛共同配送；（3）配送與運(yùn)輸路線的問題，即要合理的規(guī)劃路徑，降低運(yùn)輸成本。

鐵路物流園區(qū)的流通加工不同于一般性的生產(chǎn)加工，其主要是對(duì)園區(qū)商品進(jìn)行流通性加工，以便其流通轉(zhuǎn)運(yùn)；鐵路物流園區(qū)的裝卸搬運(yùn)是附屬性、伴生性的活動(dòng)，在物流活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)中不可或缺，又與其他環(huán)節(jié)密不可分。就其影響因素而言，主要是裝卸搬運(yùn)的效率問題，如何減少物品的裝卸搬運(yùn)次數(shù)、提高裝卸搬運(yùn)質(zhì)量將直接影響整個(gè)物流活動(dòng)的質(zhì)量和速度。

2.1.2 服務(wù)質(zhì)量分析。在鐵路物流園區(qū)的運(yùn)營管理中，管理者應(yīng)以客戶需求為導(dǎo)向，提高商戶和用戶對(duì)園區(qū)的認(rèn)可度。在服務(wù)質(zhì)量方面，主要影響因素是接受訂單的速度、發(fā)貨交貨的及時(shí)性和貨損貨差的比例等。園區(qū)的服務(wù)質(zhì)量是園區(qū)綜合能力的體現(xiàn)，只有提高了園區(qū)的服務(wù)水平，才能吸引更多的企業(yè)和客戶，得到可持續(xù)性的發(fā)展。

2.1.3 信息化水平分析。鐵路物流園區(qū)的運(yùn)營管理涉及到眾多企業(yè)信息的互聯(lián)互通，其信息化水平直接影響到園區(qū)的管理水平、作業(yè)水平及服務(wù)水平。鐵路物流園區(qū)需要充分利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，提高園區(qū)對(duì)物流資源的整合能力，提升園區(qū)運(yùn)營管理的信息化水平，通過信息化實(shí)現(xiàn)各企業(yè)商戶之間高效的協(xié)調(diào)協(xié)作。

2.2 外部影響因素分析

2.2.1 經(jīng)濟(jì)效益。鐵路物流園區(qū)具備企業(yè)功能特性和社會(huì)服務(wù)特性，這決定了影響園區(qū)經(jīng)濟(jì)效益的因素具有多樣復(fù)雜性，如何選取合適的評(píng)價(jià)指標(biāo)是一項(xiàng)繁瑣且需不斷修正的過程。園區(qū)運(yùn)營方和園區(qū)入駐企業(yè)是鐵路物流園區(qū)的兩個(gè)主要經(jīng)營主體，二者共同經(jīng)營決定了園區(qū)的盈利能力。同時(shí)，各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)政策在一定程度上也影響著園區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益。本文主要從園區(qū)投入產(chǎn)出率、園區(qū)服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況、園區(qū)對(duì)地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)促進(jìn)作用、園區(qū)的投資強(qiáng)度以及園區(qū)運(yùn)營方收入來衡量鐵路物流園區(qū)的經(jīng)濟(jì)效益。

2.2.2 社會(huì)效益。鐵路物流園區(qū)作為各企業(yè)采購與分銷的物流平臺(tái)以及貨物流通的聚集地，在整個(gè)物流鏈條中占重要地位，其功能的正常發(fā)揮將有效促進(jìn)貨暢其流的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)。鐵路物流園區(qū)以企業(yè)協(xié)同協(xié)作和資源整合的原則，對(duì)鐵路物流活動(dòng)進(jìn)行專業(yè)化、規(guī)模化的整合。建成企業(yè)戰(zhàn)略協(xié)作關(guān)系并形成優(yōu)勢互補(bǔ)，各企業(yè)共享園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施和配套服務(wù)設(shè)施，有助于發(fā)展所有企業(yè)的優(yōu)勢，達(dá)到物流服務(wù)的集中化、專業(yè)化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)物流集聚的規(guī)模化效應(yīng)、集約化，促進(jìn)載體城市的健康可持續(xù)發(fā)展。

3 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)模型

3.1 指標(biāo)體系建立

依據(jù)指標(biāo)的選取原則和數(shù)據(jù)的可得性，建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，定量指標(biāo)用a表示，定性指標(biāo)用b表示，具體內(nèi)容見表1。

3.2 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)方法

3.2.1 熵權(quán)法評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。根據(jù)信息熵的基本原理，在熵權(quán)法評(píng)價(jià)模型中，設(shè)定某影響因素的第i=[1,m)種狀態(tài)出現(xiàn)的概率為Pi，則它的信息量為E，即：

表1 鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

式中-h是待定系數(shù)；其取值范圍為0≤E≤1。

在評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，設(shè)有m個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目、n項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則最終形成的評(píng)價(jià)矩陣X=()xijm*n中，其模型如下：

式中，i=1,2,3,...,m；j=1,2,3,...,n。

且其中xij為第i個(gè)系統(tǒng)下第j個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)；pij為第i個(gè)系統(tǒng)下第j個(gè)指標(biāo)值的比例。

通過熵值可以推出第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)wj如下：

其中需要注意的是，所有指標(biāo)的熵權(quán)值總和為1，即

3.2.2 灰色關(guān)聯(lián)法評(píng)價(jià)模型構(gòu)建。本文將系統(tǒng)最佳的指標(biāo)向量X0={X01,X02,X03,X01……X0m}定為參考序列，在有m個(gè)評(píng)價(jià)項(xiàng)目、n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的體系中，其序列參考模型即為：

為了便于后期分析，將相應(yīng)的評(píng)價(jià)因素進(jìn)行歸一化處理，參考序列歸一化處理后為B0j。

對(duì)于越大越好的因素：

對(duì)于越小越好的因素：

式中max(xij)表示第j個(gè)指標(biāo)最大值；

min(xij)表示第j個(gè)指標(biāo)最小值。

灰色關(guān)聯(lián)分析法的最終目的是對(duì)各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。其評(píng)價(jià)模型為εij

式中ρ表示分辨系數(shù)，ρ∈(0,1)，一般情況下ρ取0.5，其主要作用是提高關(guān)聯(lián)系數(shù)顯著差異性。

δmax表示參考序列和比較序列兩者的最大差值；

δmin表示在第j個(gè)指標(biāo)下，參考序列和比較序列的兩者的絕對(duì)誤差。

參考序列和比較序列的最大差和最小差的數(shù)學(xué)模型如下：

結(jié)合熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法的各自模型特征，令熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度綜合評(píng)價(jià)法的最終評(píng)價(jià)模型為ηi，其數(shù)學(xué)公式為：

3）設(shè)計(jì)技術(shù)架構(gòu)，智慧城市具有的所有功能均需要通過技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，因此，設(shè)計(jì)期間需要分析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的條件，探討物聯(lián)網(wǎng)在連接各個(gè)具有不同功能的系統(tǒng)時(shí)，是否具有符合物聯(lián)連接要求的物理接口，采取的工作步驟和數(shù)據(jù)交換技術(shù)是否符合技術(shù)應(yīng)用的規(guī)范要求，以此在條件完全滿足系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的前提下，便可以將所有系統(tǒng)進(jìn)行高質(zhì)量的系統(tǒng)對(duì)接，通過技術(shù)方法完成系統(tǒng)架構(gòu)工作。

4 案例分析

4.1 案例園區(qū)簡介

本文以遼寧某鐵路物流園區(qū)為案例，園區(qū)坐落于沈陽市蘇家屯區(qū)，園區(qū)面積約為10萬m2。該園區(qū)交通區(qū)位優(yōu)越，北接沈陽市四環(huán)路，西鄰國道G202。園區(qū)既可服務(wù)于沈陽市市域范圍內(nèi)居民日常消費(fèi)品的配送需求，又可服務(wù)于沈陽市及周邊地區(qū)的制造業(yè)原材料、生產(chǎn)設(shè)備、產(chǎn)成品的中轉(zhuǎn)集散需求。

4.2 遼寧某物流園區(qū)運(yùn)營績效指標(biāo)計(jì)算

4.2.1 定量指標(biāo)計(jì)算。本文收集了遼寧某鐵路物流園區(qū)2014-2015年的數(shù)據(jù)，對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理修正后得到相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，見表2。

表2 遼寧某鐵路物流園區(qū)定量指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

將源數(shù)據(jù)看成m=12個(gè)待評(píng)項(xiàng)目、n=16個(gè)評(píng)價(jià)指模型，計(jì)算出定量指標(biāo)的熵權(quán)向量為W16=（0.006 7，0.003 4，0.005 4，0.019 5，0.008 7，0.002 0，0.320 3，0.331 1，0.005 4，0.019 5，0.013 5，0.088 8，0.076 7，0.061 2，0.014 8，0.022 9）。 且 最 終 計(jì) 算 結(jié) 果，符合熵權(quán)法賦值權(quán)重的要求。

4.2.2 定性指標(biāo)計(jì)算。本體系的定性指標(biāo)主要有C8、C14、C17、C18、C20、C21、C22、C248個(gè)指標(biāo)。本文對(duì)園區(qū)的評(píng)判設(shè)為0-10分，采用問卷調(diào)查和電話詢問的方式向該園區(qū)相關(guān)專家進(jìn)行調(diào)查。整理相應(yīng)調(diào)查結(jié)果，將最后的打分結(jié)果整理見表3。

表3 專家評(píng)判打分結(jié)果

同理，對(duì)定量指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，算出定性指標(biāo)的熵權(quán)向量為 W8=（0.120 0，0.145 5，0.107 8，0.116 1，0.112 7，0.179 7，0.105 0，0.113 2）。且，符合熵權(quán)法賦值權(quán)重的要求。

4.2.3 評(píng)價(jià)分析計(jì)算。根據(jù)評(píng)價(jià)模型，對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算分析，運(yùn)用熵權(quán)法分別求出各指標(biāo)的權(quán)重。然后，利用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)計(jì)算。

首先通過指標(biāo)屬性分析，確定指標(biāo)屬性如下：正向指標(biāo)：C1，C2，C3，C4，C5，C6，C8，C10，C11，C12，C15，C16，C17，C18，C19，C20，C21，C22，C23，C24

逆向指標(biāo)：C7，C9，C13，C14

根據(jù)式（13）計(jì)算2014年該物流園區(qū)的運(yùn)營結(jié)果，具體見表4。

表4 運(yùn)營評(píng)價(jià)結(jié)果

通過表4計(jì)算結(jié)果，可以得出園區(qū)各月份的經(jīng)營情況，該園區(qū)在10月份的運(yùn)營水平最好，6月份的運(yùn)營水平最差。

5 研究結(jié)論

本文通過對(duì)鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效影響因素分析，基于熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法，構(gòu)建了數(shù)據(jù)易得、操作性強(qiáng)的鐵路物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)體系。該評(píng)價(jià)方法最大程度上減少了人為因素的干擾，相對(duì)于傳統(tǒng)的績效評(píng)價(jià)方法更具有實(shí)際可操性和實(shí)際參考性，尤其適用于多投入、多產(chǎn)出的鐵路物流園區(qū)，通過案例可驗(yàn)證該方法對(duì)鐵路物流園區(qū)的運(yùn)營管理水平評(píng)價(jià)的有效性，對(duì)鐵路物流園區(qū)績效綜合評(píng)價(jià)具有一定的參考價(jià)值。

[1]康福泉.鐵路物流中心績效評(píng)價(jià)研究[D].北京:北京交通大學(xué),2017.

[2]王妍.商貿(mào)型物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)研究[D].秦皇島:燕山大學(xué),2014.

[3]崔海闊.綜合服務(wù)型物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)研究[D].北京:北京交通大學(xué),2015.

[4]許良,王妍.基于灰色熵權(quán)法的綠色商貿(mào)型物流園區(qū)運(yùn)營績效評(píng)價(jià)研究[J].物流工程與管理,2014,(7):66-70.

[5]周志超.常德地區(qū)鐵路貨場第三方物流發(fā)展和績效評(píng)價(jià)研究[D].長沙:中南大學(xué),2007.