黑龙江省物流服务外包产业竞争力评价研究

张鹤冰

（哈尔滨商业大学 管理学院，黑龙江 哈尔滨 150028）

1 引言

我国物流外包需求市场潜力巨大，第三方物流业、第四方物流业以及高端物流业发展空间较大，并且物流需求量的状态在不断、快速增长，随着人们生活质量的提高，对即时性的服务需求随之增长。目前，第三方物流企业与传统的物流相比竞争力有限，并且自身有较大的局限性，因此，正确评价物流外包服务业的竞争力，确定其影响因素，是提升竞争力的有效手段。

张志娟[1]以河南省为例，利用SWOT分析对区域物流竞争力进行了分析，给出提升河南区域物流竞争力的策略。刘敏[2]以江苏为例，同样利用SWOT分析方法，证明江苏物流服务外包有很大的发展潜力，继此提出提升江苏物流服务外包竞争力的路径。柳键等[3]以鄱阳湖生态经济区为背景，从经济环境、产业结构、物流环境、生态环境等方面构建城市物流竞争力的评价指标体系。在此基础上，吴竞鸿等[4]以皖江城市带为例，运用因子分析、聚类分析的方法，对城市物流竞争力进行评价，并提出如何提升竞争力的策略。还有一些文献[5,6]运用GEM模型研究产业集群竞争力。基于以上文献的分析方法和分析角度，本文利用GEM模型构建评价体系，选取评价指标，结合灰色关联分析法对指标进行删选，运用熵权法对评价指标进行归一化处理，再将GEM模型量化处理，得出最终评价结果，旨在对物流外包服务业竞争力评价的理论方法进行创新。

2 物流外包服务业竞争力评价体系构建

2.1 物流外包服务业竞争力评价指标体系的设计

加拿大学者Tim Padmore 和Hervey Gibson 在钻石模型基础上进行了量化改进，提出了“基础（Gmundings）—企业（Enterprises）—市场（Markets）”模型，简称GEM模型。相比于钻石模型，此模型的衡量指标更为细化，突出各个指标之间的作用关系。

GEM模型将产业集群竞争力的核心内容划分为三个要素和六大因素。三个要素指基础、企业和市场。每个要素由一对特定的因素组成。其中，基础要素为“因素对I”，是产业集群的供应或者投入要素，由资源和设施两个因素构成；企业作为整个系统的结构要素，被称为“因素对Ⅱ”，包括供应商与相关企业和厂商结构与战略两个因素，决定产业集群的生产效率。市场要素则是“因素对Ⅲ”，包括本地市场和外部市场两大因素，决定整个产业集群的需求。将六大因素设定为一级评价指标，其下属的子因素设为二级评价指标，见表1，以此确定物流外包服务业竞争力评价体系。

表1 基于GEM模型的物流服务业竞争力因素对

以表1中最后一列为一级指标，在每个一级指标下设二级指标，如图1-图6所示。

图1 物流规模指标

图2 铁路公路高速路总里程指标

图3 信息行业发展水平指标

图4 物流企业发展水平指标

图5 物流供给状况指标

图6 物流需求规模指标

2.2 基于灰色关联分析的评价指标分析

在基于GEM模型确定的指标要素基础上，利用灰色关联分析确定各个指标与评价结果的关联度，这样不仅可以分析出众多指标中的重要指标，而且对系统的发展态势变化提供了量化的度量，很适用于物流服务外包产业竞争力的动态里程分析。

第一步：确定分析数列。确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。设参考数列为Y={Y(k)|k=1,2,…,n} ；比 较 数 列Xi={Xi(k)|k=1,2,…,n} ,i=1,2,…,m。

第二步：变量的无量纲化。由于系统中各个因素列中的数据会因为量纲不同，在比较时难以得到正确结论，因此，此步过程极其重要。

第三步：计算关联系数。x0(k)与xi(k)的关联系数为：

ρ∈( 0,∞ )称为分辨系数。ρ越小，分辨力越大。一般ρ的取值区间为[0,1]，具体取值可视情况而定。当ρ＜0.546 3时，分辨力最好，通常取ρ=0.5

第四步：计算关联度。在第三步中求出的关联系数不止一个，他是比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度的值，这种信息过于分散不便于进行整体性比较。因此，在此步中将各个时刻的关联系数集中为一个值，这里用较简单的求取平均值的方法，获得比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度为：

第五步：关联度排序。将关联度按大小排序，如果r1＜r2，则参考数列y与比较数列x2更相似。

2.3 评价指标数据的获取

结合评价指标的特征，主要通过三种方式获取相关数据。第一种方式，通过相关职能部门或者相关资料获取，例如通过网上公开的统计年鉴等资料、联系相关部门进行实地调查等。第二种方式，按照专家打分的方式，主要用于处理无法量化的指标，并且需要根据权威专家的意见，如专业专家、企业专家、政府专家等，获取相关数据。第三种方式，利用问卷调查的形式，对于问卷要严格合理设计，涵盖全面信息。

3 物流外包服务业竞争力评价模型构建

3.1 评价指标数据的处理

通过熵权法对指标数据进行处理，其方法的优势是不受主观因素影响，在很大程度上避免人为因素干扰，令rij为众多指标中某一指标，处理后为，数据处理过程如下：

得到熵值：

由此可分别计算出第i个一级指标下的第j个指标的熵权为：

其中ωij为集合ωi中的元素，即ωi表示一级指标，ωij表示二级指标。

得到因素分值为：

3.2 GEM模型的量化处理

首先按照10 个等级（1-10）对6个因素进行评分。

其次，计算“因素对”分值，由于“因素对”中两个因素是相互关联，并且可替代的，因此将“因素对”中的两个因素赋以相同的权重，并取两个因素的平均值作为“因素对”分值。

式（9）中：PS 表示因素对分值，L2i-1,L2i表示“因素对”中成对的两个因素的得分，i=1,2,3。

再次，计算物流产业竞争力总得分，还需要进行两次转换：第一次转换通过对因素对分值相乘，得出物流产业线形分值：

第二次转换通过比例转换，将最后总得分转化为1 000。得出物流产业竞争力的总得分为：

由此可以得出，如果物流产业竞争力达到国内平均水平，那么GEM值在250分上下，即6个因素的得分均需要在5分上下；如果物流产业竞争力达到很强的水平，那么GEM 值应在490分上下，即6个因素得分均需要在7分上下；如果物流产业竞争力达到最强水平，那么GEM 值应接近满分1 000，即6 个因素得分均需接近10分。

4 实证分析

4.1 黑龙江省物流服务外包竞争力评价

以黑龙江省物流服务外包产业竞争力评价为例，利用构建的评价模型对2005-2013 年黑龙江省物流服务外包产业竞争力进行评价，获取评价结果，其中定量数据取自于2005-2013年《黑龙江省统计局》、《黑龙江统计年鉴》，见表2；定性指标：经济地理位置（B13）、物流发展氛围（B14）、数据交换能力（B31）、综合信息服务能力（B34）、业务交易服务能力（B35）、物流企业竞争能力（B41）、物流企业盈利能力（B42）、物流企业绩效水平（B43），采取专家打分方法，将其划分为13个等级，对应[1,13]区间的[13,11,9,7,5,3,1]，分别表示极好、很好、略好、好、略差、差、很差。

表2 2005-2013年评价指标相关数据

（1）基于熵权法的黑龙江省物流竞争力评价指标数据处理。对于定性指标数据的处理，是基于专家打分结果，利用SPSS软件对结果进行统计，得出各个定性指标的得分，见表3。

表3 定性指标得分统计结果

运用MATLAB 软件，按式（5）-（7）设计程序，以2013年数据为例，对指标进行处理，并输入表2中的定量数据以及将定性数据利用SPSS 软件统计后表3 中的数据，得到以下各个指标的权重结果：

再由式（8）运用MATLAB软件计算因素分值，见表4。

表4 2013年黑龙江省物流产业竞争力评价因素分值

（2）基于GEM 模型的黑龙江省物流竞争力评价结果。基于表4的结果，根据式（9）计算GEM模型的因素对分值得：

根据式（10）计算物流产业线性分值：

根据式（11）计算物流产业竞争力的总得分为：

2013 年黑龙江省物流服务外包产业竞争力的GEM 模型得分为489.88 分，其6 个因素平均得分为6.999 7，高于5 分的平均分水平，已很接近分值7。一般来说，分值超过7 分则表明具有一定的竞争力。

同理可计算出2005-2013 年的黑龙江省物流服务外包产业竞争力各个评价因素值以及GEM模型的得分值，见表5。

表5 2005-2013年黑龙江省物流服务外包产业竞争力评价因素分值及GEM值

4.2 黑龙江省物流服务外包竞争力评价结果与评价因素关联度分析

利用MATLAB软件，按照式（1）-（4）对上述评价结果进行灰色关联分析。其中，由于GEM值相对于评价因素值较大，所以，还需对GEM 值进行处理，这里为了方便，将GEM 值缩小100 倍（后续还可以考虑其它更合理、精确的处理方法），使其与评价因素值具有相同的数量级，由此得出各个评价因素与评价结果间的关联度，见表6。通过表6可以更直观地发现在不同的年份，对于6个指标因素关联度的大小情况，例如：对于2005年度，关联度最强的是评价因素L3，关联度最差的是评价因素L2，以此可以分析出各个评价因素对黑龙江省物流服务外包产业竞争力的影响程度。以此制定合理的提升黑龙江省物流服务外包产业竞争力的策略。

表6 关联度计算值

5 结论

物流服务外包的实质就是合适的人做合适的事，各司其职，是企业分工不断细化和业务发展的必然产物。物流外包也是一种产品，这种产品的特殊性就在于服务是无形的、无法退货的，所以就对物流服务外包供应商提出了更高的要求，包括要具备一定的信誉度，长期发展的实力、资源能力，并且具有系统的整合能力。本文从物流服务外包竞争力的角度进行研究，建立评价体系及评价模型，以期对物流服务外包竞争力得出更精准的评价，以此更好地推动经济的发展。

[1]张志娟.承接产业转移的河南区域物流竞争力分析[J].物流技术,2012,31(9):126-128.

[2]刘敏.提升江苏物流服务外包竞争力的路径研究[J].物流科技,2013,(10):64-66.

[3]柳键,邱国斌.鄱阳湖生态经济区城市物流竞争力比较研究[J].物流科技,2011,(4):13-14.

[4]吴竞鸿,吕能芳.皖江城市带城市物流竞争力评价与提升策略[J].长春理工大学学报(社会科学版),2013,27(1):103-107.

[5]魏旭.基于GEM 模型安徽省槐林镇渔网产业集群竞争力研究[J].山西农业大学学报(社会科学版),2013,13(5)：513-518.

[6]吴显亮.基于GEM 模型的黑龙江垦区弄产品加工产业集群竞争力研究[J].东北农业大学学报（社会科学版）,2013,11(6):10-15.