收稿日期:2006-04-25
基金项目:国家自然科学基金(70271005);上海市基础研究重点项目(03JC14054)
作者简介:彭本红(1970-),男,博士研究生;孙绍荣,男,上海理工大学管理学院教授,博士,博士生导师。
第三方物流合作风险的评价研究
彭本红,孙绍荣,谷晓君
(上海理工大学 管理学院,上海 200093)
摘 要:第三方物流合作风险直接关系到企业物流外包策略的实现。分析了第三方物流合作风险的几种形
式,提出了一种把模糊评价和灰色系统相结合的综合评价方法,并举例进行了说明。这种评价方法结合两
种评价方法的优点,使评价结果更为合理。
关键词:第三方物流;合作风险;评价
中图分类号:F252 文献标识码:A 文章编号:1001-7348(2007)03-0129-03
0 前 言
第三方物流的风险是企业物流外包过程中应重视的
问题,它直接关系到企业能否取得竞争优势。目前第三方
物流合作中的风险是一个热点问题,刘志学等(2002)分析
了第三方物流的合作陷阱的表现形式与风险防范对策[1]。
陈保国等(2004)研究了物流外包过程中风险产生的途径和
规律,提出了10种降低外包风险的途径[2]。曾祥云(2004)分
析了第三方物流合作风险,并提出了合作过程中的几个机
制[3]。宋周等(2004)分析了我国第三方物流企业委托代理中
的道德风险和逆向选择,并提出了相应的解决方案[4]。刘小
群等(2004)研究了供应链管理环境下实施物流外包可能存
在的风险,并就风险防范进行了初步探讨[5]。这些文献多为
对第三方物流合作风险的定性分析,对定量的评价较少。
本文提出一个定性与定量相结合的方法,对第三方物流的
合作风险进行评价,为企业物流外包决策提供参考。
1 第三方物流合作风险分析
(1)信任风险。第三方物流也称物流联盟,信任是建立
在伙伴关系的基础上。如果成员不能相互信任,使得联盟
中交易成本增加,影响物流顺利运作。第三方物流合作中
的信任风险表现在多方面,比如没有与对方长期合作的打
算,合作时间短;利用实力在谈判中要挟对方;同时保留几
个物流提供商以迫使他们相互竞争,竞相压价;不按合同
办事,在突发事件中推诿责任等。
(2)信息风险。物流需求方在实施物流外包后,企业的
很多信息为第三方物流企业甚至第二方功能性物流企业
所知晓,尤其是一些核心机密,这对物流需求方是很不利
的。同时,物流需求业的许多信息也是由第三方物流企业
来提供的,且这些信息的范围极广,如企业用户情况、市场
范围、销售量、年产值等,企业信息传递范围的扩大,无疑
使信息更易外泄。采用第三方物流后,渠道延长,可能导致
更多的信息传递失误。
(3)协调风险。物流合约不可能将一切都清楚、明了
地写出,特别是对于一些突发的事件。物流运作过程中有
大量的问题需协商解决。由于企业是独立利益的主体,其
价值取向、企业文化可能有些冲突,这都增加了协调的困
难。另外在一些合作管理中出现的问题,比如不现实的希
望和服务要求;缺乏高层的支持;双方权利义务上的不平
等;成本与定价的不合理,双方缺乏信任与沟通;承诺高,
服务低等也会增加协调困难。
(4)能力风险。第三方物流合作中,由于物流服务提供
商所提供的物流服务不能满足最终客户需求,或物流服务
购买方虽然认识到物流服务对自身发展和客户关系的重
要性,但对第三方物流服务绩效缺乏有效的监督和约束机
制,不能直接和适时控制物流服务质量,这种矛盾状况下
就会产生物流服务不能满足最终客户需求的合作陷阱。
(5)组织与管理风险。在一个以管理和协调为主的第
三方物流企业中,第三方物流企业在接受物流需求方的委
托后,往往要把物流业务再委托给一些运输、仓储、配送等
公司,第三方物流企业对这些公司的整合与管理极为重
要,当第三方物流企业管理不力,会使得物流需求方的物
流不能正常进行,使客户利益受到损失。
2 第三方物流合作风险评价方法
风险评价方法主要有多种,比如主观估计法、概率分
布分析法、贝叶斯推断法、马尔可夫过程分析法、蒙特卡罗
第24卷!第3期
2007年3月
科 技 进 步 与 对 策
Science&TechnologyProgressandPolicy
"
2007年2007年2007年2007年科技进步与对策
模拟法、模糊数学法等,但由于第三方物流的合作风险多
数无法找到定量的数据,大多是一种主观的看法,在这方
面,模糊评价和灰色系统评价方法能发挥较大的优势。
模糊数学是一种处理模糊信息的工具,是描述和加工
模糊信息的数学方法,它使数学进入模糊现象这个客观存
在的世界,它在传统的经典数学与模糊的现实世界之间架
起了一座桥梁,用数学的方法抽象描述模糊现象,揭示模
糊现象的本质和规律[6]。灰色系统理论是从信息的非完备
性出发研究和处理复杂系统的理论,它不是从系统内部特
殊的规律出发去研究系统,而是通过对系统某一层次的观
测资料加以数学处理,达到在更高层次上了解系统内部变
化趋势、相互关系等机制,它的数学方法是非统计方法,在
系统数据较少和条件不满足统计要求的情况下,更具有实
用性[7]。
一般说来,灰色评判法从等级的不明确性出发,而模
糊综合评判法忽略等级的不明确性,灰色评判法比模糊综
合评判法具有更高的分辨率,而且灰色评判法的应用较为
简单,确定以同函数比确定隶属函数要容易得多。因此,把
模糊综合评判与灰色系统理论进行结合,各取所长,形成
一种集成的评价方法,是对第三方物流合作风险进行评价
的一种可行的思路。
3 基于模糊灰色系统的综合评价方法
第三方物流的合作风险是建立在评价者的知识水平、
认识能力和个人偏爱之上的,因而很难完全排除人为因素
带来的偏差,这就使得评价者在评价中提供的评价信息不
甚确定,不甚完全,即具有灰色性,又具有一定的模糊性。这
里把模糊数学的方法和灰色评判法结合起来,形成一种集
成的评价模型。
Step1 确定风险评价的指标集O={O1,O2,⋯,On}
Step2 确定加权子集W
可采用层次分析或灰关联度的方法,构造比较判断权
重矩阵,即O上的模糊加权子集 W={W1,W2,⋯,Wn},其中
Wi为因素集合 O第 i个因素 Oi所对应的权。且
n
i=1
!Wi=
1,0<Wi<1
Step3 确定评价量样本矩阵
设有r位评价专家参加评价E={E1,E2,⋯,Er},dli为第
l位评价者对第i个指标Oi的评价量样本,将r位专家的
评价数据构成样本矩阵:
d11 d12 ⋯ d1n
d21 d22 ⋯ d2n
⋯ ⋯ ⋯ ⋯
dr1 dr2 ⋯ drn
"
##
$
%
&&
’
Step4 确定评价等级V
基于测度理论,根据企业合作的实际情况,确定风险
评价标准集合V={V1,V2,⋯,Vm}
Step5 确定评估灰类
确定评估灰类就是要确定评价灰类的等级数、灰类的
灰数以及灰数的白化权函数。灰类要根据评价等级,通过
定性分析确定.常用的白化权函数有下述3种:
(1)上端级,灰数为(∈[d1,∞),
f1(dli)=
dli
d1
dli∈[0,d1]
1 dli∈[d1,∞)
0 dli∈(-∞,0
*
,
+
,
- )
(2)中间级,灰数为(∈[0,d1,2d2),
f2(dli)=
dli
d1
dli∈[0,d1]
2-
dli
d1
dli∈[d1,2d1]
0 dli.(0,2d1
*
,,
+
,,
- )
(3)下端级,灰数为(∈[0,d1,d2),
f3(dli)=
1 dli∈[0,d1]
d2-dli
d2-d1
dli∈[d1,d2]
0 dli.(0,d2
*
,
+
,
- )
白化权函数转折点的值称为阈值,取得阈值的方法有
两种:一是按照准则或经验用类比的方法,这种方法取得
的阈值称为客观阈值;二是从样本矩阵中寻找最大、最小和
中等值,作为上限、下限和中等值,这种方法取得的阈值称
为相对阈值。
Step6 计算灰色统计数
用灰色统计法由确定的各评价标准函数(灰数的白化
函数)求出 dli属于第 j类评价标准的权 fj(dli),据此求出评
判矩阵的灰色统计数(记为nij)和总灰色统计数(记为ni)。
nij=
p
l=1
!fj(dli) ni=
m
j=1
!nij
Step7 计算灰色评估权值及权矩阵
综合r位评价者对第i个评价因素主张第j种评价标
准的灰色权值:rij=
nij
ni
。由 rij构成单因素模糊评价权矩阵
R=(rij)n×m(i=1,2,⋯,n;j=1,2,⋯,m)。
Step8 算出模糊综合评判矩阵B
由模糊加权矩阵和单因素模糊评判矩阵复合运算模
糊综合评判矩阵B:
B=(b1,b2,⋯,bm)=A·R
=(a1,a2,⋯,an)·
r11 r12 ⋯ r1m
r21 r22 ⋯ r2m
⋯ ⋯ ⋯ ⋯
rn1 rn2 ⋯ rnm
"
//
$
%
&&
’
其中 bj=
n
i=1
!Wi·rij(j=1,2,⋯,m),通过归一化处理,可
使
m
j=1
!bi=1。
Step9 计算评价结果Z
首先,由评价者按照确定的风险等级确定评价对象的
等级集合,即确定等级矩阵 C=(V1,V2,⋯,Vm)T;然后,求出
综合评价结构Z=(A·R)C,由Z可以对所评价对象作出评
价。
130· ·
StudyontheCollaborationRiskoftheThird-partyLogistics
Abstract:
risksofTPLwereanalyzedinthepaper,,and
makesresultmorereasonable.
KeyWords:third-partylogistics;collaborationrisk;evaluation
4 实例分析
对第三方物流合作风险进行评价,首先要确定评价指
标、评价等级和评价样本,下面是主要的评价步骤。
(1)确定评价对象指标集及评价等级标准。考虑人们思
维的可分辨能力,将风险评价的等级分为 4级(很低、低、
中、高),评价等级V=(2,5,7,10)合作风险的评价指标及等
级见附表。
(2)计算评价指标元素的组合权重。通过专家咨询法
得出各评价指标的评价权重:
W={W1,W2,W3,W4,W5,W6}
={,,,,}
(3)取得评价样本量矩阵(6个评价者的评价):
D=
3 2 6 4 1 5
2 1 2 4 7 6
4 7 3 2 5 1
3 2 6 1 5 3
1 6 7 4 5 3
!
"
""
#
$
%
%%
&
(4)确定评估灰类。相应的灰数及白化权函数如附图
所示。
(5)计算灰色统计数和权矩阵。逐一计算 nij、ni和 ni
(略),于是得到对于各评价灰类的灰色评价矩阵R:
R=
0
0
0
0
0
!
"
""
#
$
%
%%
&
(6)求出模糊评判矩阵:
B=W·R=(,,,0)
(7)计算出评价结果:
Z=B·V=
根据评语等级,可知第三方物流合作风险的等级为低
风险。
5 结束语
第三方物流合作风险直接影响到企业物流外包策略
能否顺利实现,本文通过分析第三方物流合作中的风险,
提出了一种模糊评价和灰色系统评价相结合的方法,这种
方法把两者的优点集合起来,使评价更为合理。
参考文献:
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对策[J].中国物流采购与流通,2002,(12):12-15.
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究,2004,29(7);139-140.
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[6] 楼世博.模糊数学[M].北京:科学出版社,-10.
[7] 邓聚龙.灰色预测与决策 [M].武汉:华中工学院出版社,
-5.
(责任编辑:焱 焱)
f1
1
0 9 d1i
(a)
f2
1
0 7 d1i
(b)
f3
1
0 5 d1i
(c)
f4
1
02 d1i
(d)
14
410
附图 4种灰类的白化函数
彭本红,孙绍荣,谷晓君:第三方物流合作风险的评价研究第3期 131· ·
