物流对整个电子商务企业的经营起着决定性的作用,是企业提高市场竞争力的重要因素。只有建立电子商务企业物流绩效评价体系,才能够正确判断企业的实际经营水平,提高企业的经营能力。而目前我国对电子商务企业物流绩效评价的研究还不够深入,还没有形成一套完善的物流绩效评价指标体系、评价方法。运用新兴的学科方法人工神经网络和层次分析法综合测评方法对电子商务企业的物流绩效进行了评价指标和方法的方案设计。这对电子商务企业自身物流管理绩效的监测评价具有较大的参考价值。

电子商务是随着计算机、通信技术的迅速发展,特别是互联网的普及而出现并迅速发展起来的一种崭新的商务运作方式。它包括四大流:信息流、商流、资金流和物流。前三种流都可以通过网络平台实现。而物流是最为特殊的一种,对于大多数商品和服务来说,它仍要以物理方式传输。因此,物流对整个电子商务过程的实现起着决定性的作用,是企业提高市场竞争力的重要因素,没有物流的实现,整个商务过程就等于失败。要想使物流健康的发展,必须对电子商务企业物流的计划、顾客服务、运输、存货等物流活动进行绩效评价与分析。所以只有建立电子商务企业物流绩效评价体系,才能够正确判断企业的实际经营水平,提高企业的经营能力,进而增加企业的整体效益。

物流绩效评价指标体系是由物流绩效评价指标和物流绩效评价方法组成的有机整体。(1)物流绩效评价指标是指对企业物流的那些方面进行评价。物流绩效评价关心的是评价对象与评价目标相关的方面,即影响企业物流绩效水平的有关因素,这些关键因素具体表现在评价指标上。(2)物流绩效评价方法是企业物流绩效评价的具体手段。有了评价指标还需要采用一定的评价方法来确定评价指标的权重、处理指标原始数据、综合合成指标评价结果等。没有科学、合理的评价方法,评价指标就是孤立的评价要素,失去其本身存在的意义。

1物流绩效评价指标的组成

目前国内外研究物流绩效评价指标的文献有很多,提出的观点也各不相同,各有侧重点,再加上评价对象的不同,指标体系的选取更是灵活多样。对于电子商务企业物流绩效评价指标又有其自身的特点。电子商务企业物流绩效评价指标构成如图1所示。

2物流绩效评价指标体系方法设计

2.1评价方法的选用

物流绩效评价体系的测评方法是保证评价体系合理性的关键之一。但是,相对于物流绩效指标的研究,国内外学者专家对物流绩效评价体系测评方法的研究较少。目前,主要的测评方法有以下几种:(1)模糊综合评判法;(2)数据包络分析法(DEA);(3)层次分析法。但这些方法在评价电子商务企业的物流绩效时都存在缺陷,本文认为采用层次分析法与人工神经网络平价法相集成的综合方法比较适合此类企业的物流绩效评价。因为对于评价问题来说,常有许多定性因素穿插交融在复杂的评价问题之中,要求人们凭借经验、知识和智慧参与判断决策。层次分析法设法通过一定模式使决策思维过程规范化,使之适用于定性与定量因素相结合特别是定性因素起主导作用的评价问题。然而如何在人的参与过程中,尽量减少主观上的随意性、思维上的不确定性、认识上的模糊性等不利的主观因素影响,人工神经网络方法可有效地弥补解决上述问题。

2.2综合评价方法运用步骤

(1)根据上述建立的电子商务企业物流绩效评价指标分别运用层次分析法、专家调查法和BP网络得出合理的权重。

(2)应用人工神经网络对企业物流状况进行评价。

1)神经网络训练样本的确定。根据电子商务企业物流绩效评价实际需要,结合电子商务企业统计数据,从调查的电子商务企业中选择典型企业数据作为神经网络评价的训练样本,对多个典型企业的实际数据进行无量纲化和规范化处理,得出企业的17个评价指标的测量值。

2)BP网络的调练。在各类神经网络模型中,误差反向传播前馈网络(BP)是应用最广泛的代表性网络,企业物流绩效的评价主要采用这种方法。该网络含有一个或多个隐含层,采用误差反向传播算法训练网络的权值和偏差,通过对若干样本的自学习,建立网络输入变量与输出变量之间的全局非线性映射关系。

这里采用一个二层BP神经网络,网络具有17个输入节点和1个输出节点。如图2所示。

以Sigmoid函数作为神经元传递函数,将训练样本数据输入网络,训练网络以学习企业绩效评价指标与目标值之间的对应关系。通过不断地迭代计算,直至模型实际输出与期望输出之间的残差平方和满足预先设定的要求。

3)网络有效性验证与调整。针对学习后的网络,打乱训练样本次序,并重新将训练样本数据输入网络,检验网络输出与目标值的差距,判断网络学习的有效性。如果网络输出与期望的目标值一致或满足预定要求,则训练结束,否则需要调整网络参数设置,重复进行网络训练与调整。

4)固化网络模型并输入企业指标数据以产生企业物流绩效评价的指数。将公司实测数据输入训练好的网络中,得到企业对应的物流绩效评价指数。再根据预先规定的不同等级对应的取值范围得出公司物流绩效的等级评价。

在应用神经网络方法进行测评时需要注意:网络算法的精度取决于训练样本,而训练样本的选取又依赖于历史数据。由于企业、行业的规模、资产、经营方向的变化,往往会造成可比性数据收集困难。同时,该网络学习、训练时间很长,收敛速度较慢,网络隐含层数目、隐含层节点神经元的数目等参数,都需要根据经验和反复调试才能确定。

3结束语

电子商务企业物流绩效评价体系设计的目的是为了通过绩效评价找到电子商务企业物流运作的薄弱环节,通过持续改进进而更好地实现物流目标。由于物流活动具有多方性,过程复杂性(采购、运输、存储、保管及供应等)和形成多样性等特点,长期以来,物流绩效的衡量缺乏行之有效的标准,对于电子商务环境下的物流绩效测评研究更是缺乏。本文通过建立电子商务企业物流绩效评价指标体系,创新性地采用层次分析法和人工神经网络法综合运用对评价指标进行测评,对不断完善和提高电子商务企业物流管理水平,使其成为企业的“第三利润源泉”具有重要意义。