企业物流外包决策风险评价

【摘 要】 模糊综合评价模型是近年新出现的一种不确定因素量化的模型。文章通过对企业物流外包过程中的风险研究,建立风险评价指标体系;在定性分析的基础上,采用模糊数学方法,把企业物流外包中的不确定因素进行量化,建立风险定量分析模型。企业物流外包风险数值化,有利于企业分析物流外包风险的大小、决策的优劣,进而利用有限资源提高核心竞争力。

【关键词】 物流外包; 风险评价; 模糊数学方法

一、企业物流外包及风险分析

所谓物流业务外包,即制造企业或销售等企业为集中资源、节省管理费用,增强核心竞争能力,将其物流业务以合同的方式委托给专业的物流公司运作。外包是一种长期的、战略的、相互渗透的、互利互惠的业务委托和合约执行方式。物流外包是企业业务外包的一种主要形式,也是供应链管理环境下企业物流资源配置的一种新形式,完全不同于传统意义上的外委、外协,其目的是通过合理的资源配置,发展供应链,打造企业的核心竞争力。它作为一个提高物资流通速度、节省物流费用和减少在途资金积压的有效手段,确实能够给供需双方带来较多的收益。

随着经济日益全球化,信息技术特别是计算机、通讯和网络技术在物流领域的应用和发展,对一体化多渠道市场需求的增长和物流服务供应商服务能力的扩充和完善以及消费者对产品和服务个性化、及时化、便利化、多样化的需求变化,物流外包服务已逐步被社会认识、了解、认可和进一步采用。企业面对迅速变化的市场环境和不确定性的需求,纷纷采用业务外包,将物流业务委托第三方物流服务提供商完成,以降低成本、提高效率、巩固和加强核心竞争能力,获取竞争优势。因此物流外包作为相互渗透的、互利互惠的业务委托和合约执行方式,已经逐渐成为企业取得竞争优势的战略选择。

然而,由于外界环境、市场的变化,企业内部管理风险的能力等各种因素的影响,企业物流外包也面临着各种各样的风险。阻碍物流外包发展有各种各样的因素,这些因素既存在于物流供应商方面,也存在于物流需求商方面,是供需双方需要面临的风险。例如,其中有来自于市场的风险,主要包括企业竞争环境的变化、外包市场的成熟度、政治经济环境、自然环境以及法律法规等;来自于财务方面的风险,指物流外包的设备投资成本、隐含成本估计、成本失控风险和物流方财务状况风险等;来自于信息方面的风险,主要有双方信息沟通机制和反馈机制不完善的风险、信息不对称、信息泄露风险等;来自于管理方面的风险,有供需双方文化差异风险、内部员工抵制风险、外包契约不规范及服务商选择不当等风险;另外还有缺乏有效的业绩评价、服务质量下降、利润空间变小等等风险因素。物流外包风险不仅严重影响了物流需求企业的正常运营和生存,而且还对一国乃至全球第三方物流市场的稳定发展构成了严重的威胁。因此,物流外包风险逐渐引起了全球工商企业、政府当局及学术界的密切关注。

企业如何从自身实际出发,识别物流外包的风险,选择适合的外包供应商,制定合理的外包策略,以便以最小的风险获得企业物流业务外包后长期的良性发展,是摆在企业面前亟待解决的问题。而模糊综合评价方法正是考虑到企业物流外包决策整个过程的风险,通过模糊数学的方法把不确定因素进行量化,进而建立模型,最终得出风险量化值的一种方法,可以帮助企业对物流外包风险进行更准确的预测和判断。本文站在需求方——企业的角度,选择了四类风险因素进行量化,对物流外包风险进行分析,并利用模糊综合评价对风险进行量化分析,最终得出数值化结果,方便企业作出是否外包的决策。

二、建立企业物流外包风险评价模型

(一)建立系统分析指标体系,即建立物流外包风险因素集

在指标体系的具体制定过程中,要充分考虑物流风险普遍存在的因素以及具体风险的特殊性。设计评价指标的数量和评价标准的高低都要适中,有足够的信息、人力、物力和切实可行的量化方法可利用。

具体操作为:把企业物流外包风险因素进行分类,分为S个子集,即U={U1,U2,…,Us｝,每个子因素集又包含m个因素,即 Ui={Ui1,Ui2,…,Uin｝(其中i=1,2,…s)。

(二)建立评语集

评语集是评价者对评价对象所可能作出的各种评价结果的总和。可以表示为:V={V1,V2,…,Vm｝,其中各元素Vj(j=1,2,…m)代表各种可能的评价结果。评语集的确定要根据实际需求而定,一般等级的划分在3级到7级之间,即评语集V={V1,V2,…,Vm(3

(三)确定各因素的模糊权重

(四)建立隶属函数

所谓隶属函数是指评价因素集中的各个指标属于评语集的程度。根据建立的隶属函数求出的各因子的隶属度r(值域为[0,1])。一般在实际工作中都采用r=判断某指标属于vj专家个数/专家总数来计算隶属度。

(五)聘请相关专家对各风险指标进行评价

聘请适当数量的对具体企业物流外包风险比较了解的专业人员(一般10-20人比较适宜),结合企业对各风险指标的承受能力,对物流外包面临的各项风险进行评价。在具体操作中,先由专业人员填写评价表,根据企业具体项目的情况,对所评因素判断所属的相应等级;然后统计评价情况,列出评价结果统计数据;由评价结果统计数据求出各因素属于不同等级评语的隶属度r。

(六)建立模糊评价矩阵R

(七)进行综合评价

存在多层指标的综合评价应先从最低层开始进行评价,并将每层的评价结果视为上一层单因素评价集,组成高一层的单因素评价矩阵,再对高一层进行综合评价,直到最高层评价。模糊综合评价的模型为B=W·R,其中“·”是模糊综合运算符,在模糊数学中称为模糊算子,B=(b1,b2,…,bm)是V上的模糊集,集合中的元素表示并购风险各种存在状态发生的概率。最后对模糊集B进行归一化处理,得出对企业物流外包风险的量化数值,据以判断风险的大小,对是否外包作出决策。

三、企业物流外包风险评价模型的应用

某企业由于自身资源有限,为了能够更好地发展核心业务,欲进行物流外包。在进行物流外包决策之前,企业的高层决策者首先要从风险角度考虑实施该决策方案的可行性。那么利用模糊综合评价模型判断企业实施物流外包所面临的风险,把风险因素定量化,得出具体的量化结果,能够帮助决策者更加理性化地作出有利于企业的选择。

(一)建立风险指标体系,确定风险因素集

在分析了企业物流外包项目的情况之后,现确定以下指标为风险因素。一级指标为市场风险U1,财务风险U2,信息风险U3,管理风险U4。二级指标分别为:市场风险U1包括企业竞争环境变化U11,外包市场成熟程度U12,政治经济环境U13,自然环境U14;财务风险U2包括设备投资成本U21,隐含成本估计U22,成本失控风险U23,物流方财务状况风险U24;信息风险U3包括双方信息沟通机制U31,信息不对称U32,反馈风险U33,信息泄露风险U34;管理风险U4包括供需双方文化差异风险U41,内部员工抵制风险U42,外包契约不规范U43;服务商选择风险U44。

(二)确定指标因素的权重集

一般情况下,各个指标因素对物流外包风险的影响程度不一样,应根据各因素对风险影响程度的高低,赋予相应的权重值,用以衡量其发挥的作用。因此,确定权重集是至关重要的。本例采用主观赋值法和客观赋值法相结合来确定各个指标因素的权重集,以主观赋值法为主,利用客观赋值法所得到的数据作为重要依据。主观赋权法主要是由专家根据经验主观判断而得到的,这种方法人们研究较早,也较为成熟,但客观性较差。客观赋权法的原始数据由各指标在评价中的实际数据组成,(如变异系数法,它直接根据指标实测值经过一定数学处理后获得权重)不依赖于人的主观判断,因而客观性较强。两者相结合,在利用客观赋值法得到的数据作为主要依据的同时,根据专家的实际经验考虑指标的经济意义,对所得到的权重集进行修正,既能够在一定程度上克服主观赋值法主要依靠经验的缺点,也能够考虑到各个指标因素的实际经济意义。

(三)通过建立隶属函数计算出评语集数值

建立对风险指标的评语集。在这里设立了五级评语,即V

={v1,v2,…,vm｝(m=5),分别为:高风险、较高风险、一般风险、较低风险、低风险五个层次。根据企业物流外包风险,请参与评价的各位专家对各个指标权重及风险度(评价集)进行评价,最后统计评价结果,计算出隶属度r。如表1所示。

(四)建立评价矩阵

根据以上数据结果可以建立指标因素Ui上的模糊评价矩阵。

R1=0.10.35 0.40.1 0.050.25 0.45 0.15 0.05 0.10.15 0.40.30 00.40.30.3 0 0

R2=0.40.35 0.05 0.15 0.050.15 0.35 0.40.05 0.050.20.35 0.350.100 0.35 0.45 0.15 0.05

R3=0.35 0.25 0.20.15 0.050.25 0.40.35 0 00.15 0.35 0.30.200.15 0.25 0.25 0.35 0

R4=0.15 0.40.400.050.10.35 0.30.15 0.10.35 0.25 0.35 0.15 00.15 0.35 0.35 0.15 0

(五)计算综合评价结果,并得出结论

由表1可知,U1中包含的子因素U11、U12、U13、U14的权重向量为W1=[0.338 0.305 0.196 0.161],由模糊综合评价模型B=W·R可以得出:

B1=W1·R1=[0.338 0.305 0.196 0.161]

×0.10.35 0.40.1 0.050.25 0.45 0.15 0.05 0.10.15 0.40.30 00.40.30.3 0 0=[0.2039 0.3823 0.2880 0.1505 0.2319]

同理可得:B2=[0.2264 0.3595 0.2604 0.1188 0.0700]

B3=[0.2256 0.3207 0.2815 0.1608 0.0114]

B4=[0.1675 0.3525 0.3550 0.0975 0.0425]

将得到的结果作为上一层的模糊矩阵因素,构成描述从U到V的模糊关系的模糊评价矩阵R。

R=0.20390.38230.28800.15050.23190.22640.35950.26040.11880.07000.22560.32070.28150.16080.01140.16750.35250.35500.09750.0425

由第二级评判指标的权重向量W=[0.106 0.30 0.323 0.271]可得企业物流外包风险的模糊综合评价结果:

B=W·R=[0.106 0.30 0.323 0.271]

×0.20390.38230.28800.15050.23190.22640.35950.26040.11880.07000.22560.32070.28150.16080.01140.16750.35250.35500.09750.0425=[0.2078 0.3475 0.2958 0.1300 0.0608]

最后,对评语集中的各级评语根据实际情况赋予一定的分数值。本例中根据风险度的大小赋予各级评语从1到9不等的分数,风险越高,分数值越高,表示专家承认此风险的程度越高,即v1=9,v2=7,v3=5,v4=3,v5=1。对于本模型评判指标的处理采用加权平均法考察综合风险度B的平均风险等级。计算公式为B"=B·VT。

则由此可得,甲企业此物流外包项目方案最终的平均风险数值为:

B"=B·VT=[0.2078 0.3475 0.2958 0.1300 0.0608]

×97531=6.2325

最终评价结果B"是一个代数值,其值介于1和9之间,越接近9,说明该物流外包项目风险越高,越接近1,风险越低。根据评判集的得分标准划分风险等级如图1所示:

1～3分为风险很低,完全可以执行并购决策;3～7分为风险一般,可根据具体方案进行取舍,7～9分为风险很高,此种情况不适合执行外包决策,应放弃该方案。该企业最终得出的风险值为6.2325,介于3~7之间,风险程度一般,可以根据企业外包项目的实际情况而定是否执行物流外包决策。

企业物流外包中所存在的风险复杂而且广泛,很多因素都是模糊难以界定的,给物流外包的成功带来很大的不确定性,模糊综合评价模型把物流外包中的不确定因素定量化,最后得出一个量化的可以比较的数值,能够使决策者更加清楚地认识到物流外包中的风险程度,有利于作出更好的决策。

但是,在模糊综合评价模型中,也存在很多不足之处。比如:权重的确定带有很大的主观性,评语集的打分也有很大的主观性,这就要求决策者在利用模糊综合评价模型进行企业物流外包风险计算的过程中,科学合理地权衡各种风险因素,以便更好地规避风险。●

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