灰色论文关于运用多层次灰色评价法的中小物流企业资源整合能力评价论文范文参考资料

灰色论文关于运用多层次灰色评价法的中小物流企业资源整合能力评价论文范文参考资料 Abstract： This article concludes a group of indicators from the customer resource integration， information resources integration， and the power resource integration， organization resources integration respectively， aording to the small and medium-sized logistics enterprise resource integration requirements. And the paper discusses the gray multi-level method in small and medium-sized logistics enterprise resource integration capability analysis process， by setting up a grey multi-level evaluation model based on the analytic hierarchy process and grey theory. 关键词： 中小物流企业；资源整合能力；层次分析法；灰色理论 Key words： small and medium-sized logistics enterprises；resource integration ability；analytic hierarchy process； grey theory 1006-4311（xx）26-0021-02 1 中小物流企业资源整合能力的含义及评价指标体系 1.1 中小物流企业资源整合能力的含义 对中小物流企业资源整合能力的定义可以从企业内部和外部两个方面进行分析。在企业内部方面，中小物流企业通过企业内部组织的分工和协调，把企业内部彼此相关但却彼此分离的职能、信息、能力资源等整合成一个为客户服务的系统，取得1+12的效果1，2。在企业外部方面，就是根据企业的发展战略和市场需求对有关的资源进行重新分配，把客户、物流流程等进行整合来增强企业的竞争优势，提高客户服务水平3。本文将中小物流企业资源整合能力（U）分为客户资源整合（U1）、信息资源整合（U2）、能力资源整合（U3）和组织资源整合（U4）。 1.2 指标体系的建立 1.2.1 客户资源整合 物流企业客户资源整合可分为客户需求满足程度（U11）、挖掘新客户的程度（U12）和服务差异化的程度（U13）。 1.2.2 信息资源整合 物流信息化是物流资源整合的重要途径，是物流企业业务运作的神经中枢，主要包括：电子商务的应用水平（U21）、信息的共享水平（U22）、快速响应水平（U23）以及IT系统的支持水平（U24）。 1.2.3 能力资源整合 物流企业服务能力资源既包括有形的实体资源，如运输设备和仓储设施等；又包括无形的技能资源，如准时交货能力（U31）、物流设备的利用能力（U32）以及存货制约能力（U33）。 1.2.4 组织资源整合 组织资源整合包括各职能部门的分工协作度（U41）、运营管理成本（U42）、组织内部纵向、横向的整合程度（U43）以及组织内部成员的文化程度（U44）。 2 中小物流企业资源整合能力多层次灰色评价模型 2.1 各个评价指标权重的确定 首先建立多层次结构体系，对同一层次的各个指标进行两两比较，然后按照标度表对每个层次各因素的重要性进行判断，从而构造判断矩阵，最后根据判断矩阵计算各层次的权重并进行一致性检验。本文采用层次分析法确定评价指标Ui （i=1，2，3，4）的权重向量为A=（w1，w2，w3，w4），其中wi0，wi=1（i=1，2，3，4），二级评价指标Uij 的权重集为Ai=（wi1，wi2，wij），其中wij0，wij=1（i=1，2，3，4时j=wi=3，4，3，2）。 2.2 制定指标的评分等级标准 设定物流企业资源整合能力评价指标集合为V=（v1，v2，v3，v4，v5），分别表示资源整合能力的程度为“很强”、“强”、“一般”、“弱”、“很弱”，专家按照十分制进行打分，其评价等级标准如下表。 2.3 组织专家评分，确定样本矩阵 组织m位专家对中小物流企业资源整合能力按照程度的强弱进行评分，根据专家评分结果，求得评价样本矩阵为 D=。 2.4 确定评价灰类 用的白化权函数有四种基本形式4，一般情况下根据实际情况进行确定。本文根据评价等级V，设灰类序号为e，则e=1，3，5，7，9，它们分别代表“很强”、“强”、“一般”、“弱”、“很弱”，各灰数的白化权函数为： 第一类“很强”，设灰数茚10，9，18，则白化权函数为f1（x）=x/9，x0，9；1，x9，18；0，x0，18。 第二类“强”，设灰数茚20，7，14，则白化权函数为f2（x）=x/7，x0，7；（14-x）/7，x7，14；0，x0，14。 第三灰类“一般”，设灰数茚30，5，10，则白化权函数为f3（x）=x/5，x0，5；（10-x）/5，x5，10；0，x0，10。第四灰类“弱”，设灰数茚40，3，6，则白化权函数为f4（x）=x/3，x0，3；（6-x）/3，x3，6；0，x0，6。 第五类“很弱”，设灰数茚50，1，2，则白化权函数为f5（x）=1，x0，1；（2-x）/1，x1，2；0，x0，2。 2.5 计算灰类评价数、权向量及权矩阵 设定评价指标uij 属于第e个评价灰类的灰色评价数，记为Yije，有关系式Yije=fe（x）；属于各评价灰类的总灰色评价数，记为Yij，有关系式Yij=（Yije）。m位专家就评价指标uij，主张属于第e个灰类的灰色评价权的记为rije，则有rije=，其中e=1，3，m。则可以确定灰色评价权向量rij=（rij1，rij2，rijm）。最后，对于指标ui进行综合后，得到ui所属指标uij的灰色评价权矩阵为Ri=。 2.6 对ui及U作综合评价 首先对ui作综合评价，其评价结果可以记作Bi，有Bi=AiRi=（bi1，bi2，bim）；再由ui的综合评价结果Bi可以得到R=，最后得到总的综合评价结果记作B，则B=AR=（b1，b2，bm）。 2.7 计算综合评价值 V为评级等级的数量向量，可以令Z=BVT，所以Z就是最终评分。对照评价等级表，评分的分值越高，说明整合程度越好，对企业的竞争力和效率的推动作用越大。 3 中小物流企业资源整合能力评价举例 本文选择长株潭地区S物流公司，S公司属于中小物流企业，现对其资源整合能力进行评价。利用层次分析法计算出S物流公司资源整合能力的一级评价指标的权重向量A=（0.126，0.193，0.300，0.384），二级评价指标的权重向量A1=（0.588，0.322，0.090），A2=（0.