基于模糊DEMATEL-ISM的物流企業(yè)績(jī)效影響因素分析

王達(dá) 吳繼忠

摘要：為了積極適應(yīng)和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)，遵循健康綠色發(fā)展理念，需要不斷提高物流企業(yè)績(jī)效。物流企業(yè)績(jī)效受到多方面因素影響，通過文獻(xiàn)檢索和專家的意見，得出19個(gè)影響物流企業(yè)績(jī)效的因素，引入模糊DEMATEL-ISM方法來進(jìn)行決策性分析，并對(duì)其中心度、原因度、影響度、被影響度及層次結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，進(jìn)而揭示各因素之間的內(nèi)在聯(lián)系和重要程度。研究結(jié)果表明，國(guó)家治理環(huán)境對(duì)物流企業(yè)績(jī)效具有根源影響;股權(quán)、債權(quán)、薪酬、董事會(huì)方面對(duì)物流企業(yè)績(jī)效也有著深入且重要的影響。企業(yè)應(yīng)進(jìn)一步完善治理環(huán)境、實(shí)行薪酬工資制度、實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃、優(yōu)化董事會(huì)成員結(jié)構(gòu)來提高績(jī)效水平。

關(guān)鍵詞：物流企業(yè)績(jī)效;影響因素;三角模糊;DEMATEL-ISM

中圖分類號(hào)：F252文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.11.003

Abstract： To actively adapt to and lead the new normal of economic development and follow the concept of healthy and green development， it is necessary to continuously improve the performance of logistics enterprises. The performance of logistics enterprises is influenced by multiple factors. Through literature search and expert opinions， 19 factors that affect the performance of logistics enterprises are identified. The fuzzy DEMATEL-ISM method is introduced for decision-making analysis， and the analysis of the degree of intention， reason， influence， influence， and hierarchical structure is conducted to reveal the internal connections and importance of each factor. The research results indicate that the national governance environment has a fundamental impact on the performance of logistics enterprises; equity， debt， compensation， and board of directors also have a profound and important impact on the performance of logistics enterprises. Enterprises should further improve their governance environment， implement salary and compensation systems， implement equity incentive plans， and optimize the structure of board members to improve their performance levels.

Key words： logistics enterprise performance; influencing factors; triangular fuzzy; DEMATEL-ISM

0引言

2022年6月24日，由科技部等九部門印發(fā)《科技支撐碳達(dá)峰碳中和實(shí)施方案（2022—2030年）》的通知，統(tǒng)籌提出支撐2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)的科技創(chuàng)新行動(dòng)和保障舉措，并為2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)做好技術(shù)研發(fā)儲(chǔ)備。在雙碳戰(zhàn)略下，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)企業(yè)要堅(jiān)持創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享的新發(fā)展理念，積極適應(yīng)和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)，不斷提高企業(yè)績(jī)效。物流企業(yè)績(jī)效受到眾多方面的影響，且各個(gè)影響因素之間存在諸多聯(lián)系，目前有關(guān)物流企業(yè)績(jī)效的研究主要集中在財(cái)務(wù)績(jī)效[1]、客戶滿意度[2]、員工績(jī)效[3]、社會(huì)責(zé)任[4]等方面。這些研究?jī)H考慮了因素對(duì)物流企業(yè)績(jī)效的單向影響，但未考慮因素之間的相互作用。因此，本文主要研究物流企業(yè)績(jī)效影響因素之間的邏輯關(guān)系，確定關(guān)鍵影響因素，為提升物流企業(yè)績(jī)效提供改善措施。

在研究物流企業(yè)績(jī)效影響因素間的相互作用中，DEAMTEL-ISM方法具有優(yōu)異的表現(xiàn)效果，然而其通過專家打分來獲得初始矩陣，可能會(huì)存在主觀性過強(qiáng)、專家個(gè)體差異性過大等問題，導(dǎo)致研究結(jié)果產(chǎn)生偏差。基于該方法，本文引入模糊數(shù)來對(duì)專家打分預(yù)處理。通過語義轉(zhuǎn)化，用三角模糊數(shù)來表示專家打分的結(jié)果，最后通過Opricovic等提出的CFCS（Converting Fuzzy numbers into Crisp Scores）去模糊化方法將模糊值化為精確值[5]。因此，本文采用模糊DEMATEL-ISM方法來探尋影響物流企業(yè)績(jī)效因素之間的內(nèi)在關(guān)系，分析影響物流企業(yè)績(jī)效的關(guān)鍵因素，并有針對(duì)性地提出相關(guān)建議，以期能夠?yàn)槲锪髌髽I(yè)管理者提供相應(yīng)的參考價(jià)值。

1物流企業(yè)績(jī)效影響因素分析

利用中國(guó)知網(wǎng)、ScienceDirect、Web of Science、萬方等知名數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了全面的文獻(xiàn)回顧。以股權(quán)、債權(quán)、薪酬、內(nèi)外環(huán)境、董事會(huì)等關(guān)鍵詞來檢索文章。時(shí)間跨度為2003年至2023年，共檢索到83篇文章，相關(guān)因素的解釋和來源如表1所示。

2模糊DEMATEL-ISM模型分析

本文采用模糊DEMATEL-ISM模型，具體步驟實(shí)施如下：

Step1：確定系統(tǒng)影響因素指標(biāo)F=F

F，把各個(gè)影響因素指標(biāo)的影響程度分為5個(gè)部分，分別是：沒有影響“0”，影響非常弱“1”，弱影響“2”，影響較大“3”，影響非常大“4”。

Step2：通過專家打分，構(gòu)建初始直接影響矩陣：W=

w，其中：w表示因素F對(duì)F的影響程度。

Step3：運(yùn)用三角模糊數(shù)把初始直接影響矩陣M進(jìn)行轉(zhuǎn)化（見表2）。三角模糊數(shù)可以表示為X=l，m，r，l為保守值，即左側(cè)值;m為最接近實(shí)際的值，即中間值;r為樂觀值，即右側(cè)值。令X=

r表示第k個(gè)專家打出的第i個(gè)因素對(duì)第j個(gè)因素的影響度對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)。

Step4：利用CFCS方法進(jìn)行清晰化，得到直接影響矩陣Z。

CFCS具體操作步驟如下：

標(biāo)準(zhǔn)化三角模糊數(shù)如公式（1）至公式（3）所示：

lc，mc，rc分別是三角模糊數(shù)左側(cè)值l、中間值m、右側(cè)值r的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值;maxr-minl=Δ表示的是右側(cè)值與左側(cè)值的差距值。

接著對(duì)左側(cè)值和右側(cè)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化：

其中：u和n分別為左側(cè)值和右側(cè)值標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

（1）計(jì)算三角模糊數(shù)的清晰值

z=minw+Δmin

（2）計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的清晰值，得到直接影響矩陣。

Step5：對(duì)直接影響矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

Step6：計(jì)算綜合影響矩陣

Step7：計(jì)算各因素的影響指標(biāo)

t表示綜合影響矩陣T中第i個(gè)元素對(duì)第j個(gè)元素的影響值，R為元素i影響度，X為元素i的被影響度。影響度是各因素所在行的行和，表示的是該行的因素對(duì)其他因素的綜合影響值。被影響度是各因素所在列的列和，表示的是該列因素對(duì)其他因素的綜合影響值。

Step8：計(jì)算中心度和原因度

中心度指的是某因素在體系中的位置和影響程度，等于影響度和被影響度相加。原因度指的是某因素的影響度和被影響度之差，表示各因素直接的因果關(guān)系。定義原因度大于0為原因因素，原因度小于0為結(jié)果因素。

V=R+X， i=1，2，…，n （14）

N=R-X， i=1，2，…，n （15）

Step9：計(jì)算整體影響矩陣

H=T+I （16）

Step10：計(jì)算可達(dá)矩陣

η表示閾值，η∈0，1，η值越大對(duì)于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化作用越明顯。在實(shí)際分析中需要根據(jù)體系的復(fù)雜程度具體確定η值的大小;k為i因素與j元素的關(guān)聯(lián)值。

Step11：構(gòu)建可達(dá)集和前因集

s為可達(dá)集，表示可達(dá)矩陣第S行中所有元素為1的列對(duì)應(yīng)元素的集合。

s為前因集，表示可達(dá)矩陣第S列中所有元素為1的行對(duì)應(yīng)元素的集合。

如果存在：R

s，則說明R

s為最高要素集。找到各級(jí)的最高要素集后，劃分可達(dá)矩陣，最后建立解釋結(jié)構(gòu)模型。

3研究過程與結(jié)果

本文邀請(qǐng)了5位專家對(duì)19個(gè)影響因素之間的相互關(guān)系進(jìn)行打分，將專家的打分轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)重，并對(duì)打分后的結(jié)果進(jìn)行匯總整理，然后對(duì)相應(yīng)的結(jié)果進(jìn)行三角模糊化處理，最后利用SPASS、Matlab2022a軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算。通過對(duì)5個(gè)專家打分進(jìn)行取平均值，以盡可能的消除專家們的主觀誤差。根據(jù)公式（9）至公式（11），通過CFCS去模糊化，得到綜合影響矩陣T，如表3所示。

通過公式（12）至公式（15）計(jì)算出中心度、原因度、影響度、被影響度，如表4所示;同時(shí)做出因果圖，如圖1所示。

4研究結(jié)論

本文利用模糊DEMATEL-ISM模型分析了物流企業(yè)績(jī)效的影響因素，研究結(jié)果顯示：一是國(guó)家治理環(huán)境因素的原因度在整個(gè)系統(tǒng)中排名第一，對(duì)其他因素的影響力是最大的。因此，國(guó)家應(yīng)該進(jìn)一步完善治理環(huán)境，建設(shè)政治文化和政治體制現(xiàn)代化，加強(qiáng)政府效能和治理能力，推進(jìn)政治體制改革和民主化進(jìn)程。二是股權(quán)、債權(quán)、薪酬、董事會(huì)方面對(duì)物流企業(yè)績(jī)效也有著重要且深入的影響，因此，物流企業(yè)應(yīng)當(dāng)實(shí)行薪酬工資制度，以績(jī)效為導(dǎo)向，將員工的表現(xiàn)與績(jī)效直接掛鉤，來促進(jìn)員工的工作積極性和工作質(zhì)量的提高。同時(shí)實(shí)施股權(quán)激勵(lì)計(jì)劃和優(yōu)化董事會(huì)成員結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)員工和管理層通過股權(quán)激勵(lì)增強(qiáng)企業(yè)歸屬感，促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升。

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收稿日期：2023-06-08

作者簡(jiǎn)介：王達(dá)（1998—），男，江蘇宿遷人，上海理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：企業(yè)管理;吳繼忠（1971—），男，河南開封人，上海理工大學(xué)管理學(xué)院，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：資本市場(chǎng)與企業(yè)戰(zhàn)略。

引文格式：王達(dá)，吳繼忠. 基于模糊DEMATEL-ISM的物流企業(yè)績(jī)效影響因素分析[J]. 物流科技，2024，47（11）：13-18.