基于累計(jì)前景理論—TOPSIS法的物業(yè)服務(wù)供應(yīng)商評(píng)價(jià)研究

趙貝貝，張艷馥 （華北電力大學(xué)，北京 102206）

0 引言

物業(yè)服務(wù)管理作為企業(yè)管理的重要組成部分，不但關(guān)系到企業(yè)全體員工正常的工作與生活，而且對(duì)行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展有著重要作用。近年來，隨著企業(yè)體制改革的不斷深入，作為非主營(yíng)業(yè)務(wù)的物業(yè)服務(wù)逐步向著專業(yè)化、市場(chǎng)化、社會(huì)化方向發(fā)展，原有企業(yè)的相關(guān)職能正在逐步消退，物業(yè)服務(wù)的管理模式和相關(guān)保障工作的開展正面臨巨大變革。在此背景下，企業(yè)將逐步將物業(yè)服務(wù)工作外包交于專業(yè)的物業(yè)公司，但企業(yè)目前缺乏對(duì)物業(yè)公司相應(yīng)的評(píng)價(jià)機(jī)制，不利于科學(xué)合理地選取合適的物業(yè)公司，影響企業(yè)的后勤管理工作。因此，需要建立一套物業(yè)服務(wù)公司的綜合評(píng)價(jià)方法，解決物業(yè)服務(wù)公司遴選的難題，保障企業(yè)的后勤服務(wù)質(zhì)量。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)物業(yè)公司評(píng)價(jià)已有一定的研究。張勇莉、張立杰等建立以業(yè)主滿意度為目標(biāo)的中小城市住宅物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，以克拉瑪依市居民為研究對(duì)象，采用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)該市物業(yè)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)[1]。張沈生、周林等構(gòu)建了物業(yè)服務(wù)業(yè)可持續(xù)發(fā)展環(huán)境評(píng)價(jià)體系和物業(yè)服務(wù)質(zhì)量與業(yè)主平均滿意度評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用AHP—模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)物業(yè)服務(wù)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)價(jià)[2]。馮潔等圍繞顧客滿意度、忠誠(chéng)度概念與影響因素，設(shè)計(jì)客觀反映物業(yè)服務(wù)住戶滿意度與忠誠(chéng)度的測(cè)評(píng)與分析體系[3]。黃桂林等構(gòu)建住宅小區(qū)物業(yè)管理顧客滿意度模型及相應(yīng)的指標(biāo)體系，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程分析法，為物業(yè)管理企業(yè)提供科學(xué)的理論方法[4]。朱艷分析了業(yè)主滿意度中的關(guān)鍵指標(biāo)和因素，構(gòu)建出物業(yè)管理業(yè)主滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行了量化[5]。湯文瑩引入三角模糊數(shù)，運(yùn)用模糊層次分析法（FAHP）系統(tǒng)地考慮物流外包供應(yīng)商各個(gè)因素，建立物流外包供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重[6]。尤筱玥將外包供應(yīng)商選擇準(zhǔn)則分為服務(wù)質(zhì)量、價(jià)格與成本、溝通與協(xié)調(diào)以及研發(fā)與創(chuàng)新四類，并運(yùn)用區(qū)間二元語(yǔ)義VIKOR模型對(duì)外包供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)價(jià)及排序[7]。邵強(qiáng)從服務(wù)價(jià)格、服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)時(shí)間、人力資源、項(xiàng)目溝通和項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)六個(gè)方面構(gòu)建石油企業(yè)技術(shù)服務(wù)外包供應(yīng)商選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用模糊偏好關(guān)系的原理和C—IWOA算子方法確定指標(biāo)權(quán)重，利用基于灰色關(guān)聯(lián)度分析的灰色綜合評(píng)價(jià)法構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型[8]。

通過文獻(xiàn)綜述可知，國(guó)內(nèi)外對(duì)于物業(yè)服務(wù)公司評(píng)價(jià)的研究已經(jīng)具有一定的理論基礎(chǔ)。本文將建立物業(yè)服務(wù)公司評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用AHP和熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，并提出累積前景理論與TOPSIS法相結(jié)合的評(píng)價(jià)模型對(duì)物業(yè)服務(wù)公司進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，有助于選取合適的物業(yè)服務(wù)公司。

1 物業(yè)服務(wù)公司評(píng)價(jià)指標(biāo)建立

在對(duì)物業(yè)公司業(yè)務(wù)與發(fā)展趨勢(shì)分析的基礎(chǔ)上，本文將從公司發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)管理、業(yè)務(wù)水平、客戶滿意度四個(gè)方面選取物業(yè)公司綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，以全面系統(tǒng)地評(píng)價(jià)選取物業(yè)公司，指標(biāo)如表1所示。各項(xiàng)指標(biāo)的具體含義如下：

（1）發(fā)展?fàn)顩r：具體包括業(yè)務(wù)的多元化程度、物業(yè)管理面積、企業(yè)資質(zhì)等級(jí)三個(gè)二級(jí)指標(biāo)。業(yè)務(wù)的多元化程度指物業(yè)公司現(xiàn)有的業(yè)務(wù)類型，除了包含基本的安保、保潔、綠化、客服維修、車輛管理之外，還可以包括餐飲服務(wù)、印刷服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、特約服務(wù)等。物業(yè)管理面積指物業(yè)公司管理區(qū)域的大小，可反映出物業(yè)公司的發(fā)展規(guī)模。企業(yè)資質(zhì)等級(jí)由我國(guó)有關(guān)政府部分對(duì)物業(yè)公司進(jìn)行資質(zhì)鑒定，可反映出物業(yè)公司的綜合實(shí)力。

（2）基礎(chǔ)管理：具體包括組織結(jié)構(gòu)、制度建設(shè)、人力資源管理、財(cái)務(wù)管理四個(gè)二級(jí)指標(biāo)。組織結(jié)構(gòu)指標(biāo)從與物業(yè)公司發(fā)展戰(zhàn)略的匹配性，能否有效承載公司的具體業(yè)務(wù)工作，公司的運(yùn)作效率等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。制度建設(shè)指標(biāo)主要從工作流程、崗位職責(zé)、工作標(biāo)準(zhǔn)、覆蓋程度等方面對(duì)物業(yè)公司的制度建設(shè)情況進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。人力資源管理指標(biāo)從物業(yè)公司的人力資源結(jié)構(gòu)、職工培訓(xùn)、職工考核等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。財(cái)務(wù)管理從物業(yè)公司的預(yù)算管理、成本管理、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控等方面進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

（3）業(yè)務(wù)水平：具體包括安全管理、各項(xiàng)業(yè)務(wù)服務(wù)水平、設(shè)備（設(shè)施）狀況三個(gè)二級(jí)指標(biāo)。安全管理指標(biāo)主要從物業(yè)公司發(fā)生的安全事故情況、治安管理狀況、消防管理狀況等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。各項(xiàng)業(yè)務(wù)服務(wù)水平指物業(yè)公司在保潔、綠化、會(huì)議、客戶、特約、安保等方面服務(wù)情況。設(shè)備（設(shè)施）狀況由設(shè)備（設(shè)施）完好率表示，可以反映出公司負(fù)責(zé)的電梯、鍋爐等主要設(shè)備的安全情況。

（4）滿意度：具體包括有效投訴次數(shù)和客戶滿意度兩個(gè)二級(jí)指標(biāo)。有效投訴次數(shù)指標(biāo)通過對(duì)公司客戶投訴記錄進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到?？蛻魸M意度指標(biāo)通過對(duì)物業(yè)公司目前負(fù)責(zé)的辦公樓、住宅小區(qū)等區(qū)域進(jìn)行隨機(jī)的問卷調(diào)查，得到客戶對(duì)物業(yè)公司服務(wù)的滿意程度。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 基于累計(jì)前景理論—TOPSIS法的綜合評(píng)價(jià)模型

TOPSIS法（理想解法）是基于各方案與理想解的接近程度進(jìn)行排序的方法，該方法可以充分利用原始數(shù)據(jù)的信息。文中在TOPSIS法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于累積前景理論—TOPSIS的評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)較為科學(xué)、客觀地對(duì)物業(yè)服務(wù)公司進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

2.1 累積前景理論

累積前景理論的核心是前景價(jià)值，是由價(jià)值函數(shù)v（x ）和決策權(quán)重函數(shù)π共同決定，具體表達(dá)式為：

式中：價(jià)值函數(shù)v（ xi）為決策者面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的偏好和面對(duì)損失時(shí)尋求風(fēng)險(xiǎn)的偏好；為決策者面臨收益時(shí)的決策權(quán)重；為決策者面臨損失時(shí)的決策權(quán)重。

式中：x為決策值與參考點(diǎn)的數(shù)值差，x＞0則代表決策相對(duì)是收益的，x＜0表示相反情況；α和β為損失敏感性遞減系數(shù)；θ為損失規(guī)避系數(shù)，其值越小表示決策者對(duì)損失越不敏感，反之，則說明決策者對(duì)損失越敏感。γ和δ為收益態(tài)度系數(shù)和損失態(tài)度系數(shù)。

2.2 權(quán)重的確定

本文將采用AHP和熵權(quán)法相結(jié)合的權(quán)重確定方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，將主觀賦權(quán)法及客觀賦權(quán)法有效結(jié)合，使評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)的權(quán)重更加準(zhǔn)確、科學(xué)、合理。

式中：wIi為AHP確定權(quán)重，wIIi為熵權(quán)法確定權(quán)重，α和β表示兩種賦權(quán)方法的相對(duì)重要程度，本文設(shè)定α=0.6,β=0.4。

熵權(quán)法按照各指標(biāo)所提供的信息量的大小來確定指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)指標(biāo)值的變化程度，應(yīng)用信息熵這個(gè)方法來計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。其計(jì)算步驟如下：

假設(shè)評(píng)價(jià)指標(biāo)共m個(gè)，項(xiàng)目的供選擇方案有n個(gè)，則指標(biāo)決策矩陣為X=（xij）n×m。由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱和類型不同，難以直接進(jìn)行比較，對(duì)決策矩陣需要進(jìn)行無量綱化處理，無量綱化之后得到的決策矩陣為Y=（yij）n×m。

根據(jù)熵的極值性，把上式標(biāo)準(zhǔn)化，得到表征指標(biāo)評(píng)價(jià)重要度的熵：

根據(jù)熵的定義及性質(zhì)，e（ yj）的值越小，指標(biāo)的重要度就越大。為了便于綜合評(píng)價(jià)，由e（ yj）確定評(píng)價(jià)指標(biāo)j的評(píng)價(jià)權(quán)值為：

其中：0≤θj≤1。本文使用MATLAB計(jì)算軟件進(jìn)行熵權(quán)法計(jì)算。

2.3 算法步驟

將累積前景理論在TOPSIS法的應(yīng)用不僅可以克服傳統(tǒng)方法的主觀性問題，還可以使評(píng)價(jià)結(jié)果更加直接明了，便于理解。因此，本文將采用累積前景理論對(duì)物業(yè)公司進(jìn)行評(píng)價(jià)，保證所得評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性、合理性、準(zhǔn)確性?；玖鞒倘缦拢?/p>

第一步，建立相應(yīng)的物業(yè)公司評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用專家實(shí)地調(diào)研打分和數(shù)據(jù)資料收集的方式得到原始數(shù)據(jù)，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

第二步，采用基于AHP—熵權(quán)法獲取指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上，根據(jù)前景理論的權(quán)重函數(shù)求得各指標(biāo)的評(píng)價(jià)權(quán)重。

第三步，根據(jù)前景理論價(jià)值函數(shù)的計(jì)算方法，得到二級(jí)指標(biāo)的前景值，具體如公式（2）所示。依據(jù)確定好的權(quán)重函數(shù)和價(jià)值函數(shù)，對(duì)前景矩陣進(jìn)行加權(quán)，進(jìn)而得到加權(quán)前景矩陣。

第四步，矩陣中各列的最大、最小值構(gòu)成的最優(yōu)、最劣向量，即為理想解和負(fù)理想解，分別為

第五步，計(jì)算各方案到正、負(fù)理想方案的距離，具體公式如下：

第六步，計(jì)算相對(duì)貼近度。將ei由大到小排序，ei越大，說明評(píng)價(jià)對(duì)象離正理想解越近。由于本文中的評(píng)價(jià)對(duì)象為物業(yè)公司，貼近度越大，說明了該物業(yè)公司越好。

3 算例分析

選取某市A物業(yè)公司、B物業(yè)公司、C物業(yè)公司、D物業(yè)公司進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。數(shù)據(jù)來源于專家的實(shí)地調(diào)研打分和各物業(yè)公司的日常數(shù)據(jù)記錄。對(duì)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后，得到評(píng)價(jià)矩陣。各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)如表2所示，各指標(biāo)預(yù)處理數(shù)據(jù)如表3所示：

3.1 確定權(quán)重

根據(jù)AHP—熵權(quán)法權(quán)重確定方法可計(jì)算出每一個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值，本文采用SD軟件和MATLAB進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表4所示：

3.2 評(píng)價(jià)結(jié)果

按照上述計(jì)算公式，計(jì)算得到各物業(yè)公司在各指標(biāo)下的前景值v（ x）：

表2 各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

表3 各指標(biāo)預(yù)處理數(shù)據(jù)

根據(jù)上述模型步驟，得到各物業(yè)公司的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，可知C物業(yè)公司的相對(duì)貼近度最大，即選取C物業(yè)公司作為公司的物業(yè)服務(wù)外包供應(yīng)商（見表5）。

表4 各指標(biāo)權(quán)重

表5 各方案的相對(duì)貼近度

4 結(jié)束語(yǔ)

本文首先從物業(yè)公司發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)管理、業(yè)務(wù)水平、客戶滿意度四個(gè)維度考慮的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為評(píng)價(jià)物業(yè)公司奠定了良好的基礎(chǔ)。其次將AHP和熵權(quán)法相結(jié)合，將主觀賦權(quán)法及客觀賦權(quán)法有效結(jié)合，使評(píng)價(jià)對(duì)象指標(biāo)的權(quán)重更加準(zhǔn)確、科學(xué)、合理。最后，將累積前景理論運(yùn)用到TOPSIS法中，建立累積前景—TOPSIS評(píng)價(jià)模型，并通過實(shí)例計(jì)算驗(yàn)證了指標(biāo)體系與評(píng)價(jià)模型的有效性與實(shí)用性。