基于灰色关联度分析的跨境电商保税仓物流服务质量评价

（一）评价方法概述和确定

不需要确定指标权重的服务质量评价方法有马田系统和主成分分析，需要确定指标权重的服务质量评价方法有TOPSIS法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，逼近理想值的排序分析方法）、灰色关联度分析等。不同的方法有不同的适应性，需要根据具体的问题选择评价方法。

（1）日本田口玄一博士等人于2000年首次提出马田系统的概念。马田系统首先是采用正交表和信噪比优化指标体系，淘汰对结果影响较小的指标，然后预测样本到基准空间的马氏距离，并与评价阈值对比，从而有效评价样本质量情况。马田系统不仅可以对服务质量进行合格评定，还能进行星级评定，缺点是基准空间存在很大的主观性，阈值确定也是依靠经验。

（2）主成分分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。主成分分析法研究如何通过少数几个主成分来解释多变量的方差—协方差结构。主成分分析不适用对企业进行单独分析。

（3）TOPSIS法是由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出的，主要依靠“理想解”和“负理想解”来排序，将理想值重新组成一个理想的方案，根据各方案与理想方案的距离来评价出最优方案。

（4）灰色关联度分析是20世纪80年代初邓聚龙教授研究出来的，其研究对象是“部分信息未知”和“部分信息已知”的“贫信息”系统。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，可谓二者关联程度较高；反之，则较低。灰色关联分析首先是找到标准数列，即各反映样本行为特征的数据序列。然后算出样本与标准数据序列的关联程度，关联程度越高，结果越满意。该方法的评价结果比较客观，并且不要求全部数据，计算过程简单且易操作。

通过对以上服务质量评价方法的使用方法和特点进行分析，本书选取灰色关联度分析作为跨境电商保税仓物流服务质量评价的方法。有以下几点理由：（1）跨境电商保税仓物流服务质量评价的目的在于对现有保税仓服务质量进行评价改进，不仅有定性描述还有定量评价，指标的处理过程涉及专家、顾客的主观评价，为了使评价过程更为公平客观，评价结果更加真实可信，还需要对某些指标数据进行数理方法评价。（2）灰色关联度分析能够提供显而易懂的样本标准，使保税仓及其利益相关者在对样本进行改进时，更加容易且有效。另外，这种评价方法计算简单，操作性强并且结构直白，适合跨境电商保税仓物流服务管理。

（二）评价指标权重的确定

在跨境电商保税仓物流服务质量的评价指标体系中，一种指标与同类任何其他指标相比，其发挥的作用、地位、对服务质量的影响程度都是不一样的。因此，要基于每个指标的重要程度对其赋予权重。指标的权重关乎这一指标对总体服务质量的贡献率。科学有效的指标权重是跨境电商保税仓物流服务质量评价的关键。目前计算指标权重的方法有很多，主观赋权法有加权法、多元分析法、层次分析法、模糊统计等，客观赋权法有熵值法、线性规划法等。本书考虑到指标特征和可操作性选取层次分析法进行权重判定。

1.层次分析法的应用

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是美国运筹学家T.L.Satty等人在20世纪70年代研究出来的定量与定性相结合的多准则决策方法。它是将待决策问题分解成目标、准则、方案等层次，进行定量和定性分析的一种决策方法。层次分析法是先把待决策问题层次化，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再用加权和的方法递阶归并各备择方案对总目标的最终权重。

2.构造保税仓物流服务质量的层次分析结构

对于跨境电商保税仓物流服务质量这个问题，层次分析模型结构有三层：最高层目标层为提升物流服务质量；中间层为准则层，即保证物流服务质量的九个方面：功能性、时间性、安全性、经济性、舒适度、人员、设施、方法、环境；最下一层为具体方案，一共28个。

3.构造判断矩阵并进行一致性检验

这一步主要是根据准则层和方案层对于目标层的不同影响，进一步确定权重。将准则层的九个因素：功能性、时间性、安全性、经济性、舒适度、人员、设施、方法、环境[设为Xi（ 1　，2，…，9）]，判断某层次某个因素Xi相对于另外一个因素Xj的重要值，这个重要值用Vij表示，并建立判断矩阵A=（Vij）m×n，其具有以下形式：

矩阵A中Vii的取值用1～9级标度来确定，Vji的取值用1/9～1级标度方法确定，如表5.2所示。

表5.2　判断矩阵标度及其释义

根据数学理论算出矩阵A的特征根λ。层次分析法使用半段矩阵最大的特征根之外的其余特征根的负平均值作为判断矩阵是否偏离的指标，即

当CI=0，λ1=λmax=n时，判断矩阵具有完全一致性。由于评价指标较为复杂，判断矩阵在咨询多位专家之后形成，如果各专家的判断协调一致，没有相互矛盾，则称判断思维具有一致性。当判断矩阵的一致性指标CI与同阶平均随机一致性指标RI的比率小于0.10时，就认为判断矩阵具有满意的一致性，否则就要调整判断矩阵，RI的值列于表5.3中。

表5.3　RI值

4.判定权重

一级指标权重，如表5.4所示。

表5.4　一级指标权重

二级指标权重，如表5.5所示。(www.xing528.com)

表5.5　二级指标权重

（三）评价指标数据处理

跨境电商保税仓物流服务质量评价指标有定性指标也有定量指标，本书对11个定性指标数据的处理依据行业经理人2人、跨境电商平台经理人2人进行10分制打分，按照其合理程度划分等级：很不合理、不合理、不太合理、一般、较合理、合理、很合理，对应的分数依次为0～2分，2～4分，4～6分，6～7分，7～8分，8～9分，9～10分，评分标准如表5.6所示。采用加权平均法计算出指标最终得分，依据专家的权威性给专家做权重判定Wi（i=1，2，3，4）。评分矩阵如表5.7所示。

设定E为专家集，E={E1，E2，E3，E4}；设定G为指标集，G={G1，G2，…，Gn}（n=1，2，…，11）；设定X，Y，M，N为评价对象，Xij（i=1，2，…，4，j=1，2，…，11）为i专家对X评价对象第j项指标的打分，Yij（i=1，2，…，4，j=1，2，…，11）为i专家对Y评价对象第j项指标的打分，Mij（i=1，2，…，4，j=1，2，…，11）为i专家对M评价对象第j项指标的打分，Nij（i=1，2，…，4，j=1，2，…，11）为i专家对N评价对象第j项指标的打分。

表5.6　评分标准

表5.7　评分矩阵

续表

续表

设Scj（ j=1，2，…，11，c=x，y，m，n）为C评价对象第j个指标的得分，计算公式如下：

（四）灰色关联度分析在跨境电商保税仓物流服务质量评价中的应用

对于跨境电商保税仓物流服务质量的综合评价，实际上是一个排序问题，在众多保税仓中排出优先顺序。灰色综合评价法主要是依据模型：

式中：R——m个评价对象的评价结果向量；

W——n个评价指标的权重向量；

E——指标的判断矩阵。

式中：fc（j）——C方案中第j个指标与第j个最优指标的关联系数。

灰色关联度的计算有以下几个步骤：

1.判定最优指标集。最优指标集的选择根据评价对象的实际情况而定，如果某一指标取最大值为好，则取该指标在各个评价对象中的最大值，如净收益；如果某一指标取最小值为好，则取该指标在各个评价对象中的最小值。但是，在最优值的选取过程中还要考虑评价对象的实际情况，最优指标的选取要贴近现实，特别要注意物流企业普遍具有效益悖反理论。构造指标集矩阵D：

式中：ljc——C方案中第j个指标的原始数值。

2.处理指标原始数据。因为评价对象的指标有不同的量纲和数量级，因此不能直接比较，为了确保结果的科学性，需要对指标原始数据进行规范化处理，化为Vjc∈ [0，1]：

第j个指标的变化区间为，为第j个指标最小值，为第j个指标最大值，其中B为效益指标，C为成本指标。这样D→G矩阵：

3.计算综合评价结果。根据灰色理论将G矩阵第一行作为参考数列，将其他行作为比较数列，利用关联性分析求出fcj的值，即C方案中第j个指标与第j个最优指标的关联系数：

μ位于0至1区间内，一般取值0.5。

若rc越大，说明第c保税仓越接近目标方案，可以据此排序。