基于因子分析法的第三方汽车物流绩效评价.doc

基于因子分析法的第三方汽车物流绩效评价 引言：本文在简要介绍第三方汽车物流绩效概念和因子分析法基本原理的基础上，借助调研机会，采取调研问卷的方式获得原始数据，并利用SPSS软件，从一个新的角度对第三方汽车物流企业进行定量评价分析。在评价过程中，综合考虑前期各个主要评价指标的设置，中期各个评价指标对第三方物流企业绩效的影响程度，后期各个主要评价指标能为企业决策者提供基本的决策依据。 目前我国已经有一些汽车制造企业采用了第三方物流（3PL）的模式，通过签订合作协议，汽车制造企业将物流业务外包给第三方后，能够集中精力于自身的核心业务，但也须对3PL实施更加有效的业务管理、绩效评价和权责分配。引入3PL的绩效评价与控制与传统的绩效评价也应有所不同。本文是针对这些情况，特别是目前我国对汽车制造企业引入第三方物流绩效定量评价方面的研究不多的情况而进行研究的。 绩效是一个组织或个人在一定时期内的投入产出情况，投入指的是人力、物力、时间等物质资源，产出指的是工作任务在数量、质量及效率方面的完成情况。第三方汽车物流绩效评价是指依据统一的评价标准， 依据一定的程序和原则，借助一套定性或定量化的指标体系，对第三方汽车物流企业进行科学的综合评价。 一、因子分析法简介 因子分析的基本目的就是用少数几个主要因子去描述许多指标或因素之间的联系，也就是说，将相关性比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个主因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），同时，以较少的几个主因子反映原始资料的大部分信息。 二、具体操作步骤 在全面了解因子分析法的基本操作过程以后，下面就是制订汽车物流绩效评价指标体系。在查阅国内外有关物流企业绩效评价指标体系大量文献的基础上，通过对行业与企业专家的咨询，本文设定15个具体指标对汽车物流企业绩效进行评定。对每个指标在汽车物流企业实施第三方物流进驻后所发生的变化情况，可以分为5个等级：1=效果非常差，2=效果较差，3=效果一般，4=效果较好，5=效果非常好。这次调查的范围主要是辽宁地区的汽车物流企业，共发放问卷150分，收回有效问卷117份。 本文采用SPSS19软件对调研所获取的数据进行因子分析，具体步骤如下： 1.KMO和Bartletts球形检验 在做因子分析前，首先要调研数据是否适合做因子分析。可以利用SPSS软件对调研数据进行KMO统计量和Bartletts球形检验。如表1。 KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1。KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0。KMO值越接近于0，意味着变量间的相关性越弱，原有变量越不适合作因子分析。 Kaiser给出了常用的KMO度量标准：0.9以上表示非常适合；0.8表示适合；0.7表示一般；0.6表示不太适合；0.5以下表示极不适合。 Bartletts球形检验用于检验相关矩阵是否是单位矩阵，若小于0.05，则表示可以做因子分析。 从表1可以看出，样本数据的KMO值为0.802，球形检验值为0.000，表明样本数据适合做因子分析。 2.利用主成分分析法求解。 利用SPSS软件对调研数据做描述性统计分析。按照特征值大于1的标准以及方差极大旋转法提取因子，可提取4个因子。从解释的总方差表中，我们可以看出这4个因子的初始特征值分别为4.396，2.774，2.490，1.555，贡献率为46.641%，15.826%，13.602%，10.702%，累计贡献率为86.771%，符合主成分分析的标准。 可以根据旋转前的成分矩阵表写出4个主成分表达式（使用变量名）： 主成分i=Ai变量名 可以看出，用这4个因子代替15个原始变量，可以概括原始变量所包含信息的86.771%。输出结果可以认为对因子的提取结果比较理想。但是在旋转前的成分矩阵表里，每个因子中各个原始变量的系数没有明显的差别，因此，应采用最大方差法进行旋转，使系数向0和1两极分化，从而可以对主成分命名。 对这4个主因子进行方差极大旋转，得到旋转后的旋转成分矩阵，见表2。 根据方差最大化正交旋转法，可以得到成分得分系数矩阵，见表4。根据因子得分系数和原始变量的标准化值，可以计算每个观测量的各因子的得分数，并可进一步分析观测量。 下面，我们对成分得分系数矩阵里的数据进一步做归一化处理。可以得出各个原始指标在主因子里的权重。见表5。 假设各指标变量在绩效评价时的权重为 ，则 。 假设W为汽车物流企业综合绩效评价， 为主因子中第j个指标的评价得分。我们可以得出： 。进而可以计算出汽车物流企业的综合绩效评价。 三、结论 本文为汽车物流企业综合绩效评价提供了一个指标体系，定量化的评定方法。这个评价过程采用因子分析法，不仅考虑了影响汽车物流企业绩效的所有重要指标，还科学评定了各个指标对整个企业绩效的影响程度，直观地说明了汽车物流企业采用第三方物流进驻能获得竞争优势的原因。此外，综合评价计算公式还可以为汽车物流企业领导在引入第三方物流进驻时提供科学的决策依据。 参考文献 1王磊，引入TPL的汽车制造企业物流优化研究D，长安大学硕士论文，2005. 2苏海霞，汽车制造业第三方物流绩效评价与管理研究D，对外经济贸易大学硕士论文，2007. 3马国庆，管理统计M，北京：科学出版社，2002. （作者单位：辽宁省交通高等专科学校） 作者简介：孔