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物流產業集群指標體系,是實現預測物流產業集群等級這一管理目標的必要手段,因此,構建合適、科學的指標體系,顯得尤為重要。本文就服裝物流業的特點,給出其評價指標體系的設計方法。
一、服裝物流業的指標體系構建方法
由于服裝物流業具有依附于服裝產業的特性,其指標體系的設計受到服裝物流需求、服裝物流供給、區域經濟發展等主要因素的影響,因此,本文結合服裝業物流過程中不同階段的不同特點,另外,全面吸收、歸納物流企業現有經濟評價指標和組織評價指標,根據影響服裝物流集群的各個因素的內容、表現、特性及分類重新歸納組合,采取定性和定量相結合的方法來構建服裝物流業的評價指標體系,如圖1。
1.服裝物流需求指標體系
服裝產業聚集的服裝企業為了提高經濟效益,增強服裝設計能力,打造核心競爭力,大多數企業會把服裝物流外包給第三方服裝物流企業,這就大大促使了服裝物流業的發展。所以,服裝物流需求的強弱是評價服裝物流業的一個重要因素。
2.服裝物流供給指標體系
服裝物流業的主體是服裝物流企業,而集群區域內服裝物流企業的數量,企業之間的競爭合作現狀,以及它們的創新能力和提供增值服務能力,投入產出的效率等因素是評價服裝物流業的重要因素。另外,集群區域內從事服裝物流產業的員工的數量也是評價服裝物流業的因素,一般地,測量一個地區產業集群的方法是通過LQ法,即:
LQi為服裝物流區域聚集系數,ei為i地區的服裝物流產業雇員數,e為i地區服裝產業雇員數,Ei為全國的服裝物流產業雇員數,E全國服裝產業雇員數。如果該系數大于1,表明該地區服裝物流產業規模較大而且專業化較強,大于全國平均水平。所以,本文把從事服裝物流產業的員工數量作為考察服裝物流業的一個重要指標。
3.區域經濟發展指標體系
區域經濟發展狀況,以及政府政策很大程度上影響著服裝物流業的發展。道路、服裝物流港口的建設等項目,投資巨大,而回收成本時間長,這就需要當地強大的經濟實力去投資基礎設施建設,以及需要地方政府營造良好的投資環境,吸引跨國服裝企業和物流企業在本地扎根,促進本地服裝產業和物流產業的發展。而服裝物流的發展歸根結底是服裝物流人才的培養,所以,當地服裝物流人才的供給是影響服裝物流集群的重要因素。
二、服裝物流業的模糊綜合評價方法
1.模糊綜合評價方法的基本原理
服裝物流業的綜合評價不但涉及到定量指標,還涉及到定性指標,需要考慮多因素的綜合判斷問題。針對其多因素、模糊性及主觀判斷等特點,本文采用模糊綜合評價法與層次分析法相結合來評價服裝物流業。對定性分析指標采用專家調查的方法,對定量分析指標的處理則引入模糊數學的方法,從而實現定性指標和定量指標的結合。模糊綜合評價法的一般步驟如下:
(1)確定評價集V并為其賦值U
評價集是評價者對評價對象可能做出的各種評價結果所組成的集合,本文采用四等級評價即:V=(V1,V2,V3,V4)二(虛擬,創新,結網,集中)。相應的對不同等級分別賦值即:U=(U1,U2,U3,U4)=(8,6,4,2)。
(2)確定模糊評價指標集S
設定服裝物流業指標體系為評價指標集合,指標集合S由兩個層次的因素構成:第一層因素是依據影響服裝物流業的因素劃分的三個因素子集,即:S=(S1,S2,S3)(服裝物流需求,服裝物流供給,區域經濟發展),第二層因素就是具體的指標。
(3)確定各評價指標權重集W
在服裝物流業指標體系中,不同的評價指標對服裝物流業的影響程度也有所不同的,而權重就是反映各評價指標影響程度的重要性尺度。由于評價指標體系是一個遞進的層次結構,宜采用層次分析法確定權重,記為:W=(W1,W2,W3),Wk=(Wk1,Wk2,…,Wkn)(k=1,2,3且)
(4)確定單因素隸屬度矩陣R
在模糊集合中,其中的元素與模糊集合存在一定的隸屬程度,即隸屬度。在服裝物流業評價中,指標體系中的各具體指標與影響服裝物流業的因素之間的關系用隸屬度來表示。具體說來,對Sk中每個因素Sk,按照評價集的評價等級評定出Ski對Vj的隸屬度rkij,由此組成單因素評價矩陣Rk,即
(5)計算模糊綜合隸屬度值集B
設某類指標體系Wk中N個指標的單因素評價矩陣Rk,由單因素評價矩陣Rk及評價集U,可得各具體指標評價值:
B∶Rk·U=(Bk1,Bk2…Bkn)T公式(6-2)
(6)綜合評價
由Bk及指標權重Wk,可得出各單因素的評價結果
Uk∶Uk=Wk·Bk公式(6-3)
令B=(U1,U2,U3),S的綜合評價U即評價對象S的最終評價總分:
U=W·B=(W1,W2…W3)T公式(6-4)
三、評價指標權重的確定
對于任何多指標評價系統,各評價指標的相互重要程度即指標權重互不相同,不同的權重對應不同的評價結果。所以,合理地確定指標權重將直接影響模糊綜合評價的結果。確定權重,主要是由測評人員根據經驗對評價指標體系各項指標重要程度的認識來確定,常用的方法有層次分析法、主觀賦權法、客觀賦權法等等。
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本文采用層次分析法和幾何平均法確定指標權重,確定評價指標權重的步驟如下:
1.引入評價規則構造判斷矩陣
為了便于計算,在沒有顯著性差異的情況下,采用層次分析法近似求解的方法求得指標權重。層次分析法利用1—9標度法(如表6—1)確定測評指標兩兩之間的相對重要性,使復雜、無序的定型問題能夠進行量化處理。
該表反映了兩個測評指標相對重要程度,利用其對指標Xi和Yj做相互比較判斷,使之獲得表示相對重要的值aij,從而構成判斷矩陣A(其中aij>0且aij=1/aji)。
2.計算判斷矩陣的最大特征根及對應的特征向量
容易驗證n是矩陣A的特征值,而權數向量W就是對應的特征向量:
公式(6-6)
可以證明,一個n階倒數對稱矩陣的最大特征λmax≥n,證明略。因此本文采用幾何平均法來求出重要度矢量,具體步驟如下:
(1)計算判斷矩陣A各行的各個元素乘積:
公式(6-7)
(2)計算n次方根
公式(6-8)
(3)對向量進行規范化計算:
公式(6-9)
其中,矢量W=(W1,W2,…,Wn)為所求特征向量,即所求的模糊指標權重。
(4)進行一致性檢驗。由于主觀指標,因此必須進行評分者信度檢驗,以確定各評分之間是否一致性。其方法是:設A為n階矩陣,aij則為A的元素,其對任意矩陣A的元素具有傳遞性,即滿足等式:aij×ajK=aiK,則稱A為一致性矩陣。一致性檢驗采用如下公式:
CR=CI/RI公式(6-10)
其中:CR稱為判斷矩陣的隨機一致性比率;CI稱為判斷矩陣的一般一致性指標,它由下式得出
公式(6-11)
其中:n為A的階數;
RI是隨機做出的倒數對稱矩陣的一致性指標的平均值;
具體值,如表1。
當CR在10%左右時,一般認為判斷矩陣具有滿意的一致性,說明權數分配合理。在某些情況下可以放寬至20%,若超過20%,必須調整判斷矩陣,直到達到滿意的一致性為止。計算CR必須先求出,其公式如下:
公式(6-12)
式中AWi是AW的第i個元素。
3.確定單因素隸屬度矩陣
在模糊集合中,其中的元素與模糊集合存在一定的隸屬程度,即隸屬度。在評價中,指標體系中的各指標與總指標之間的關系就用隸屬度來表示。隸屬度的取值區間為[O,1],百分之百的隸屬關系則記為隸屬度R=1,百分之百的不存在隸屬關系則記為隸屬度R=0。
本文采用定性指標的評價,對于定性指標的單因素評價,采用的是模糊統計法。企業管理委員會或聘請專家根據經驗和相關知識,結合時勢及企業具體情況,按預先劃定的評價等級,就各項指標對企業物流活動中的影響程度進行投票,從而得到模糊評價矩陣R:
其中,rij表示對指標xi作出的第j級評語的隸屬度,即對指標xi給出等級j的測評人數占全部測評人數的百分比。
服裝物流產業是一個涉及多學科、多理論的綜合課題,本文采用層次分析法和模糊綜合評價法相結合的方法構建指標體系、評價物流集群,定量分析結合定性分析,較好的給出了服裝物流業評價指標體系的設計方法,對以后的進一步研究給出了一定的思路。