1、 本科 毕业论文 (设计 ) 题 目： 上市物流企业绩效评价研究 学院： 管理系 学生姓名： 专 业： 物流管理 班 级： 指导教师： 起 止 日期： 目 录 摘 要 . 1 关键词 . 1 Abstract. 1 Key words. 1 前 言 . 2 一、物流企业绩效评价研究现状 . 2 （一）国内研究现状 . 2 （二）国外研究现状 . 3 二、基于平衡计分法的物流企业绩效评价指标体系 . 3 （一）平衡计分法简介 . 3 （二）建立基于平衡计分法的物流企业绩效评价指标体系 . 3 三、数据收集及处理 . 5 （一）样本的选取 . 5 （二）对数据进行 整理和成分分析 . 6 四、结论
2、 . 10 参考文献 . 11 后记 . 12 1 上市物流企业绩效评价研究 摘 要 企业绩效评价是对企业经营效果的评判和经验者业绩的评估。早在 1985 年，A.T.Kearney 顾问就提出，进行综合绩效评价的公司，可以提高总体生产率的 14%22%。绩效评价直接关系到物流企业的经营绩效。本文从物流企业的绩效评价的特点以及国内外的研究现状出发，并根据平衡计分卡法建立了运输物流企业的绩效评价指标体系，搜集了运输物流企业 2011 年的数据，运用主成分分析法对数据进行分析，将运输物流企业的评价指标概括为四个主成分，据此算出运输物流企业的绩效排名。 关键词 物流企业；绩效评价；主层次分析法；平衡
3、计分法； The Reseach on Listed Logistics Enterprise Performance Evaluation Abstract Enterprise performance evaluation is the enterprise manages the effect evaluation of and experience in performance assessment. In early 1985, A.T.Kearney consultant raises, comprehensive performance evaluation of the com
4、pany, can improve the overall productivity of14% 22%. Performance evaluation is directly related to logistics enterprises operating performance. This article from the logistics enterprise performance evaluation and the characteristics of domestic and foreign research present situation, and based on
5、the balanced scorecard method to establish the transportation logistics enterprise performance evaluation index system of logistics enterprises, collecting the data in 2011, using the method of principal component analysis to analyze the data, the transportation logistics enterprise evaluation index
6、 is summed up in four principal component, whereby the calculated transport logistics enterprise performance ranking. Key wordsPrivate logistics enterprises; Performance evaluation; Principal analytic hierarchy process; The balanced scorecard; 2 前 言 现代物流在运输、存储、包装中，尽可能提高对顾客需求的响应速度等方面节约成本而产生的第三利润源泉，越来
7、越受到企业的重视，发达国家的物流实践证明，只有独立的物流企业占社会物流总量的 50%时，现代物流业才能形成巨大的需求和广阔的发展空间。但我国目前第三方物流的发展水平仍低下，一般企业对物流企业的不满意比例高达五成以上。企业面对数量日益增加的各色各样的物流服务商，总是无从选择，而且很多的物流企业难以对自己的整体水平做出一个客观的评判 1。整个物流行业也缺少这样的评价标准，只有对第三方物流企业进行绩效评价与分析，才能够正确评价物流企业的实际经营水平，从而提高企业的经营能力，进而增加企业的整体效益。 企业绩效评价是对企业经营效果的评判和经营者业绩的评估。企业如何在激烈的竞争中求得生存，企业的绩效 评价
8、是一个重要的问题。早在 1985 年， A.T.Kearney 顾问就提出，进行综合绩效评价的公司，可以提高总体生产率的 14%22%2。 一、物流企业绩效评价研究现状 企业在早期的比赛中，范围和规模的企业经营绩效的决定，各种财务指标提供了一个成功的评价指标。在初期的企业绩效评价很简单。此外，当时是在卖方市场下，企业生产什么，什么样的社会消费，企业产品供不应求的状态。企业尽可能通过降低成本，生产大量的产品，实现利润的最大化。普遍存在的最小成本评价模型及操作时间最小化评价模型可以提供一个衡量企业评价模型。二战结束后，整个社会物质和人力充足，出现了经济全球化，企业的竞争方式的变化，企业绩效评价已经
9、发生很大的变化。在历史的过程中，企业的绩效评价随着时代的变化而变化 3。物流企业 是二战后，作为第三利润源的新兴产业，绩效评价整体仍处于探索阶段。 （一）国内研究现状 国内研究现状，中国的物流企业起步较晚，物流业的发展相对落后，大多数都是外国的理论研究结果，还没有很系统的具有中国特色的评价体系。黄福华对零售企业物流绩效评价进行了专门研究，他认为零售企业物流绩效的选择中应注意几个平衡点之间的关系：外部和内部评价系统平衡；成就和行为评价体系的平衡；客观和主观评价系统；行为的直接和间接的评价指标。这些注意点提出，我们在未来的物流企业绩效评价指标的标准化提供了参考依据。王勇等人从成本、效率、风险 、客
10、户管理四个方面入手，建立了物流绩效评价指标体系。他们独具创新，从风险角度考虑物流系统的绩效评价，但遗憾的是没有给出具体的风险量化措施和手段的控制。 刘秉镰依托平衡计分卡的分析构架 ，建立 “3 +1” 物流绩效分析模型，即财务绩效评价、客户业绩评价、内部管理业绩评价、学习创新绩效评价四个方面，这个指标体系相对较合理和完善 4。 3 （二）国外研究现状 国外的研究状况，由于单一金融发展指标不足，全面发展综合物流评价指标势在必行。布莱德雷提出的结构性能评价物流企业绩效评价体系，从业务流程、竞争优势、制造环境三方面的进行评价。但这主要是针对企业重组和扩展性能评价，不适用于各个阶段的物流企业。从整体来
11、看，定性评价定量指标更具操作性，更具说服力。比蒙提出的资源利用率，生产能力和弹性三维绩效评价指标体系，其特点是大多数绩效评价指标可从企业的相关资料中得到，进行量化，具有可操作性。鲍尔索克认为物流企业绩效评价要从内部到外部两个方面进行评价，内部应从成本、客户服务、生产 力指数、测度、资产质量五个方面着手，外部主要从客户的感觉和最佳实施基准方面进行评价。 二、基于平衡计分法的物流企业绩效评价指标体系 （一）平衡计分法简介 对物流绩效评价方法的研究主要集中在理论研究。现有的绩效评价方法和模糊综合评价法，层次分析法，数据包络分析，功能分析，综合效应等，需要更先进的数学知识，并建立了评价模型，总之，其建
12、模过程是相当复杂的。 平衡计分法，绩效管理是一种新的思路，适合团队评估。 1992 由哈佛大学麻省理工学院的教授罗伯特卡普兰和文艺复兴时期的国际计划的总统戴维诺顿学者设计的综合评价体系，包括财务指标和非财务指标相结合的策略评价指标体系。其最突出的特点是：将企业的愿景，使命和发展战略与企业的绩效评价体系，将企业的使命和企业的战略，到更具体的目标和评价指标，以实现有效的策略和组合的性能。本文运用平衡计分卡评估系统四个方面是一个有机的统一体 5。 基平衡计分卡管理人员从四个方面来看企业经营的现状。如下： 如果客户是如何看待企业，这是从顾客的角度来分析。 企业必须在哪些方面有特殊专长，可以从企业的内部
13、流动分析。 企业可以继续提高并创造价值，可以从中学习和成长的角度。 企业投资者眼中的表现如何 ，这是从财务角度分析。 当平衡计分卡提供四个不同层次的信息，可以限制指标的项目数量，减少信息的情况。平衡计分卡管理人员把重点放在一些最重要的指标。 （二）建立基于平衡计分法的物流企业绩效评价指标体系 根据平衡计分卡的基本原理 , 建立物流企业的绩效评价指标体系 , 需要结合物流企业实际情况 , 从财务、客户、内部业务流程、学习与发展 4 个方面选择评价指标 6。 4 1 财务评价指标 为了综合考察企业的财务状况 , 需要从获利能力、财务风险、运营效率等几个方面设计指标。 用以上财务指标作为上市物流企业
14、财务的绩效评价指标。见表 1. 表 1 财务层面指标 具体评价的指标 指标的说明 指标性质 X1 营业利润率 主营业务利润占 主营业务收入的比率 正指标 X2 净资产收益率 (净利润 ) 净利润占企业年末净资产的比例 正指标 X3 资产收益率 息税前的利润占平均资产的比率 正指标 X4 存货周转率 业务成本占平均存货的比率 正指标 X5 债务资产比率 负债总额占资产总额的比率 正指标 X6 流动比率 流动资产占流动负债比率 正指标 X7 速动比率 扣除存货后的资产占流动资产的比率 正指标 X8 总资产的增长率 总资产的增长额占上年利润的比率 正指标 X9 营业利润的增长率 营业利润的增长额占上
15、年业务收入的比率 正指标 X10主营业务收入的增长率 主营业务的收入增长额占上年主营业务总额的比率 正指标 X11 税后利润的增长率 税后利润的增长额占上年税后利润的比率 正指标 2 客户评价指标 物流企业为了获得长远的绩效 , 就必须提供让客户满意的服务 , 并从客户处得到稳定的收益。物流企业客户状况评价指标包括客户满意情况、投诉情况、获利情况等指标 7。 ( 1) 客户满意率：这是对物流服务质量的总体评价指标 , 一般通过调查问卷的方式取得。相对于物流次数来说 , 物流企业的效益与物流量的联系更为紧密。 ( 2) 客户保持率： 保持稳定的客户数量与总客户数量的比值 , 从另一个角度说明了客
16、户对业物流服务的满意程度。 ( 3) 客户获得率： 新客户数量与客户总量的比值 , 反映了企业开拓市场、争取新客户的能力。 ( 4)市场占有率：企业的营业额与行业市场总额的比值 , 反映企业在行业内的竞争力。 ( 5) 客户投诉率：当客户对企业的物流服务不满时 , 即可能出现 投诉 , 相应地 , 企业就有可能发生赔偿费用 , 而赔偿费用的大小与投诉涉及的物流量密切相关。 ( 6) 客户获利率：所有客户的平均获利率是企业利润的源泉。可用平均每单获利率表示。 本文选取了市场占有率和客户获得率来作为客户层面的绩效评价指标，具体见表 2。 表 2 客户层面指标 评价指标 指标的说明 指标的性质 X1
17、2市场占有率 企业的营业额与行业市场总额的比值 正指标 5 X13客户的获得率 新客户数量与客户总量的比值 正指标 3 内部业务流程评价指标 ( 1) 质量指标。物流服务是连接物流企业和客户的纽带 , 内部业务流程中物流服务质量的优劣直接影响到客户方面业绩的好坏。 ( 2) 时间指标。内部业务流程的时间指标首先取决于物流企业的响应速度 , 其次正点运输率也从另一个侧面反映了物流服务的水平。 ( 3) 成本指标。内部业务流程是一个创造价值的过程 , 同时也是一个发生耗费的过程。 表 3 内部业务层面指标 评价指标 指标的说明 指标的性质 X14时间指标 内部业务流程的时间指标：正点运输率 正指标
18、 4 学习、发展评价指标 物流企业要想取得长期的绩效 , 就要加强对人员培训与发展、信息系统等基础设施的投资。 员工素质：员工素质的高低直接影响着物流服务的质量 ,进而影响着物流企业的持续发展。在评价中 , 可采用 10 分制对员工的素质进行量化。员工培训率 : 员工的培训率在一定程度上决定了物流企业的发展潜力和前景。 信息系统升级改造投资额 : 利用现代信息技术进行物流管理对不断提高物流企业的运营绩效具有非常重要的意义 , 可采用信息系统升级改造投资额指标反映物流企业在信息管理技术方面的更新情况 8。 见表 4 表 4 学习和创新层面指标 评价指标 指标的说明 指标的性质 X15 信息系统升
19、级改造投资额 利用现代信息技术投资与总投资比值 正指标 本文的方法应用于物流企业绩效评价，物流企业的财务角度，客户的角度来看，企业内部和企业学习和创新四个方面，并根据企业中长期发展战略和物流企业自身的特点和客户需求的特点，设置合适的评价指标，在建立一套性能和长期发展战略，核心竞争力与竞争优势有着密切的联系，有利于物流企业成长。 三、数据收集及处理 （一）样本的选取 本文在实际的研究中数据采纳和收集存在一定的难度，所以本文选取了 10 家上市的物流企业在 2011 年的指标进行绩效分析， 10 家物流企业为海特高斯、浙江还越、宁波富邦、铁龙物流、外运发展、宁波华通、宁沪高速、国恒铁路、现代投资、
20、宁波海运。以下为入选的上市物流公司的网站收集企业内部的相关的数据，财务数据。 6 见表 5 表 5 10 家样本上市物流企业数据 物流企业 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 海特高斯 0.24 0.09 0.07 1.29 0.1 2.67 2.13 0.17 浙江海越 0.24 0.22 0.13 4.2 0.44 0.45 0.24 0.21 宁波富邦 0 0.13 0 5.7 0.69 0.58 0.39 0.15 铁龙物流 0.22 0.13 0.12 2.32 0.11 5.18 3.64 0.16 外运发展 -0.67 0.05 0.05 3.68 0.17 4.37
21、 4.37 0.16 宁波华通 0.12 -0.35 0.05 15.57 0.65 0.26 0.22 -0.2 宁沪高速 0.12 0.06 0.06 7.74 0.11 0.96 0.95 0.11 国恒铁路 0.06 0 0.03 9.31 0.65 8.09 7.55 1.39 现代投资 0.03 0.19 0.01 8.06 1.36 0.69 0.62 -0.18 宁波海运 0.07 0.11 0.02 14.95 1.17 3.24 3.19 0.04 物流企业 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 海特高斯 0.88 0.05 0.07 6.75 0.04 0
22、.16 0.3 浙江海越 -2.92 -0.17 -1.17 4.59 0.04 0.27 0.23 宁波富邦 -1.04 0.75 -0.45 3.53 0.11 0.19 0.23 铁龙物流 0.22 0.03 0.18 7.06 0.13 0.29 0.47 外运发展 -0.67 -0.33 -0.63 10.85 0.03 0.29 0.51 宁波华通 0.48 -0.12 -0.86 11.97 0 0.33 0.22 宁沪高速 -0.25 0.16 0.16 9.98 0.04 0.06 0.27 国恒铁路 -0.01 0.5 -0.86 2.08 0.01 0.36 0.11 现
23、代投资 -0.21 0.41 1.1 8.5 0.04 0.32 0.28 宁波海运 -0.36 0.26 -0.22 19.96 0.01 0.05 0.16 （二）对数据进行整理和成分分析 主成份分析法是一种常用的揭示了大样本，多变量数据，变量之间的关系和样品。其最大的又是在数据丢失最少情况下降低观测空间的维数，从而获得最大的信息。其特征在于：一个是用这种方法来确定权重是根据数据分析指标之间的内在结构，有很好的客观性；二、该方法可以很好对相关指标的影响，使单一的选择指标的变化；三是主要的层次分析方法可以得出综合指标主成分是相互独立的，这样不仅可以使目标次数，从而节省索引集合的成本，从而可以
24、减少信息带，这是非常有利的分析 9。层次分析法作为一个更复杂的统计方法在自然科学和社会科学，已广泛应用于。 1 数据标准化 基于上面所查找到的数据，本文应用了 SPSS 统计软件，先对基础的数据进行标准化的处理，得到如下的结果，见表 6 7 表 6 12 家样本港口企业的标准化数据 物流企业 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 海特高斯 0.73639 0.20085 0.31174 -1.21739 -0.98667 0.008 -0.08516 -0.07765 浙江海越 0.74578 0.97856 1.79884 -0.6266 -0.23769 -0.8444 -0.8
25、7359 0.03121 宁波富邦 -0.15322 0.42396 -1.17535 -0.3223 0.32482 -0.79551 -0.81264 -0.11861 铁龙物流 0.66695 0.40442 1.51461 -1.00773 -0.96578 0.97478 0.5487 -0.09417 外运发展 -2.69258 -0.08212 -0.22034 -0.7322 -0.82398 0.66147 0.85415 -0.10209 宁波华通 0.27845 -2.60871 -0.06799 1.6838 0.23703 -0.919 -0.88372 -0.907
26、77 宁沪高速 0.29947 0.00296 0.13666 0.09266 -0.97689 -0.65135 -0.57752 -0.20529 国恒铁路 0.06486 -0.38778 -0.47955 0.41183 0.23703 2.09213 2.18604 2.68883 现代投资 -0.04512 0.78508 -1.04347 0.1587 1.80965 -0.75403 -0.71751 -0.85844 宁波海运 0.09902 0.28278 -0.77515 1.55925 1.38249 0.2279 0.36125 -0.35602 物流企业 X9 X1
27、0 X11 X12 X13 X14 X15 海特高斯 1.21056 -0.30201 0.50236 -0.34519 -0.11866 -0.64737 0.14441 浙江海越 -2.41991 -0.97229 -1.34616 -0.76688 -0.15462 0.35218 -0.40129 宁波富邦 -0.62572 1.79169 -0.26975 -0.97232 1.59536 -0.39928 -0.35045 铁龙物流 0.58045 -0.37769 0.67268 -0.28636 1.9909 0.52297 1.54636 外运发展 -0.27417 -1.4
28、5937 -0.54324 0.45311 -0.28887 0.54993 1.84423 宁波华通 0.83453 -0.83114 -0.88016 0.66966 -1.02002 0.87982 -0.44974 宁沪高速 0.13334 0.01961 0.64231 0.28233 -0.23133 -1.5049 -0.06847 国恒铁路 0.36139 1.04274 -0.88016 -1.2557 -0.81626 1.1378 -1.33142 现代投资 0.17122 0.77877 2.03689 -0.00464 -0.20257 0.77735 0.02685
29、 8 宁波海运 0.02831 0.3097 0.06524 2.226 -0.75393 -1.66849 -0.96048 2.用主层次分析法对数据进行分析 主层次分析法是一种常用的揭示了大样本，多变量数据，变量之间的关系和样品。其最大的优势是在数据丢失最少的情况下，降低观测空间的维数，从而获得最大的信息。其特征在于：一个是用这种方法来确定权重是根据数据分析指标之间的内在结构，有很好的客观性；二可以很好对相关指标的影响，使单一的选择指标的变化；三是主要的层次分析方法可以得出综合指标主成分是相互独立的，这样不仅可以使目标次数，从而节省索引集合的成本，从而可以减少信息带，这是非常有利的分析。层
30、次分析法作为一个更复杂的统计方法在自然科学和社会科学已广泛应用。 本文对上 市物流企业绩效评价采用主成分分析方法的实施，我们设置了主分量特征值必须大于 1，并根据主成分分析的原理，我们选择主成分解释的方差累积贡献率应达到 90%以上。如表，二列变量方差贡献率的特征值，它是用于衡量变量初级水平的指标；第三是一个列表的每个变量的方差贡献率，这是变量描述的方差占总方差比原始变量；第五行第七列的最初根据特征解的值必须是大于 1 的标准提取，提取 5 个对主成分和原始变量的总体描述。他们最能体现信息的原始变量 10。第八行第十列旋转后可以得到主成分的原始变量总体描绘的情况。 表 7 方差的解释 成份 初
31、始特征值 提取平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 1 3.594 23.957 23.957 3.594 23.957 23.957 2 3.148 20.988 44.946 3.148 20.988 44.946 3 2.389 15.927 60.872 2.389 15.927 60.872 4 1.976 13.171 74.043 1.976 13.171 74.043 5 1.356 9.042 83.085 1.356 9.042 83.085 6 1.200 8.000 91.085 7 .745 4.966 96.051 8 .500 3.3
32、37 99.388 9 .092 .612 100.000 10 .000 .000 100.000 11 .000 .000 100.000 12 .000 .000 100.000 13 .000 .000 100.000 14 .000 .000 100.000 15 .000 .000 100.000 3.因子载荷矩阵方差最大限度地发挥积极的旋转，以突出的主成分分析的典型代表变量，方便的主要组成部分的意义阐释。 见表 8 表 8 方差极大化旋转后的载荷矩阵 Component 1 2 3 4 5 Zscore(VAR00001) -.131 -.162 .407 -.444 .723 Zscore(VAR00002) .340 -.294 .649 .088 -.353 Zscore(VAR00003) .650 -.307 -.249 -.426 .308
