1、1物流企业信息化绩效的灰色模糊综合评价随着现代物流管理方式的引入和现代信息与通讯技术的发展，物流信息化逐渐发展起来。物流企业信息化成为企业发展的必然要求，其信息化建设也成为物流企业提高其经营管理水平的一个重要手段。据第六次中国物流市场供需状况调查报告显示，我国物流企业对信息化建设越来越重视，企业拥有物流信息系统的比例在第三次调查时不足 40%，第四次提高到了 60%，第五次则到了 77%，第六次已经接近 80%，说明我国物流企业信息化建设正在稳步地推进中。随着信息化建设投入的不断加大，企业得到的收益是否也随之增加，则需要对信息化投资产生的效果进行评价。因此，如何科学、合理地评价信息化为物流企业
2、带来的绩效，保障物流企业信息化建设的可持续发展，控制信息化投资成本，提高其经营管理水平，增强企业的竞争力是一个非常重要的问题，具有研究的现实意义。 一、 物流企业信息化绩效评价指标体系 评价指标体系是影响物流企业信息化绩效评价效果的关键因素，为了能够全面、科学、合理地评价物流企业信息化绩效，在建立物流企业信息化绩效评价指标体系时应遵循科学性、目的性、可操作性、可比性、客观性和定量与定性相结合等原则，本文在平衡计分卡的基础上构建物流企业信息化绩效评价指标体系。 1.财务指标体系。该指标体系反映物流企业信息化建设为企业带来2的直接利益。主要包括营业收入增长率、净资产收益率和信息化建设资金投入产出比
3、三个指标。 2.客户指标体系。物流企业实施信息化建设，可以帮助企业与客户建立良好的合作关系，了解客户的喜好，能对市场的变动迅速做出反应。主要包括客户满意度、客户增长率、客户投诉率、市场占有率四个指标。3.内部流程指标体系。该指标体系反映了企业实施信息化后，企业内部流程得到了优化和改进，减少了业务处理时间，提高了作业处理效率，减少了误差，提高了作业的安全性。主要包括货损货差率、订单处理准确率、准时交货率和货物在途跟踪信息反馈及时性四个指标。 4.学习与成长指标体系。该指标体系主要反映物流企业信息化建设为企业带来的远期效益情况，可从企业和员工在信息化建设后的发展情况等方面来考察信息化建设带来的影响
4、，因为企业和员工只有不断地学习和发展，才能为客户提供更优质的服务，企业才能实现可持续发展。主要包括员工满意度、员工业务水平和企业业务创新三个指标。 二、物流企业信息化绩效的灰色模糊综合评价模型的建立 本文综合灰色理论与模糊理论，将灰色模糊综合评价方法引入物流企业信息化绩效评价中，建立物流企业信息化绩效的灰色模糊综合评价模型，步骤如下： 1.确定因素集和评语集。设因素集 U=u1，.，ui，子因素集Ui=ui1，ui2，.，uim，其中 i=1，2，3，4，.， m 表示第 i 个一级指标所属的 m 个二级指标个数。设评语集 V=优，良，中，差。 32.确定评价指标的权重集。运用层次分析法确定评
5、价指标，并将这些指标按属性分类，建立评价指标的递阶层次关系。权重集可视为评价对象与因素集之间的灰色模糊关系，可以用同一层次中各因素关于上一层准则的权重及相应点灰度来表示，则权重向量为： =（a1，vA（a1） ） ， （a2，vA（a2） ） ，.（ai，vA（ai） ） （1） 其中 ai 为因素集 U 中各指标的权重，且 ai0，且 若确知或确定规定各因素权重分配，则 =（a1，0） ， （a2，0） ，.（ai，0）。 3.建立评价矩阵。评价矩阵可视为因素集与评语集之间的灰色模糊关系，根据某一因素给出评价对象对评语集中各元素的隶属度，并根据信息的充分程度给出相应的灰度，构成评价矩阵 其中
6、，ij（i=1，2，.，m； j=1，2，3，4） 为评判者根据对物流企业信息化绩效评价指标的得分做出的模糊评价；vij 为评判者依据信息完全性给出的点灰度。 由于信息量很难用数值来衡量，所以只能用一些描述性语言来对应一定的灰度范围。按信息的充分程度可分成以下几类：很充分，比较充分，一般，比较贫乏，很贫乏，分别对应灰度值00.2，0.20.4，0.40.6，0.60.8， 0.81.0，信息量非常充分可取灰度值为 0，信息量一般可取灰度值为 0.5，信息化非常贫乏可取灰度值为 1，具体视评价者的实际情况给定。 4.一级综合评价。为保留尽可能多的评价信息，在模部运用广义4“与”运算，而灰部运算运
7、用广义“或”运算，因此，灰色模糊综合评价的结果为： 其中， 为第 i 个指标所属的二级指标权重向量， 为第 i 个指标所属的二级指标与评价对象之间的灰色模糊关系。 5.二级综合评价。因为子因素 Ui 是其上一级因素集 U 的元素，则因素集 U 与评价集 V 的灰色模糊关系为： （4） 若 表示因素集 U 的权重，则最终评价对象 U 的综合评价向量： （5） 6.评价结果处理。在灰色模糊综合评价中，灰度是对信息不充分程度的描述，也可理解为对信息的不可信程度，相应的白度即为信息的可信度，因此，可对上述评价结果作如下处理： 若 bibj，则 bibj 的可信度为： Pij=（1-vi） （1-vj）
8、 （i，j=1，2，.，4 且 ij） （6） 反之，bibj 的可信度为 Pij=1-（1-vi） （1-vj） （i，j=1，2，.，4 且 ij） （7） 上述评价结果中，隶属度为最大的可信度： 按照最大隶属度原则，选取可信度最大的 Pi 对应的决断为最终评价结果。 三、实例应用 本文以一家上市物流公司为分析对象，从该公司中邀请 10 名相关工作人员，其中包括 2 名对信息化相关项目拥有决策权的高层管理人员、55名负责执行信息化建设的中层管理人员和 3 名拥有多年相关工作经验的基层工作人员，运用上述评价指标体系和评价模型对其信息化绩效进行评价。评语集为 V=优，良，中，差，采用层次分析法确定一级指标和二级指标的权重，因而假设权重的灰度为零，指标的得分通过专家打分求平均值的方法获得，评分灰度则由评定者根据实际情况而定，相关信息见表 1。
