基于博弈组合赋权的多元化仓库的绩效评价与优化

文 / 王俊朋 苏凯凯 郭曼曼 唐苏州 毕启亮

一、引言

随着国民生活水平的不断提高，物流行业快速发展，货物的种类不断增多，与此同时仓库种类也不断增加。立体仓库、医疗仓库、冷库等仓库的绩效评价管理问题也由此产生。目前，我国仓储业普遍存在投资门槛低，小微企业和个体经营户扎堆，规模化与组织化程度低，业务单一同质化，管理粗放，投资效益低，仓库与仓库之间差异较大，种类较多，侧重点不同等问题[1]，因此很难制定出统一、标准的评价规则，用以准确评价出多样化仓库的“好坏”程度及运作水平。虽然现在已经存在KPI评价、专家评价等仓库绩效评价方法，但是对于不同种类仓库与客户不同的服务需求，还是无法准确评价仓库的真实水平。此外，仓库作为现代物流企业的核心资源和重要业务场所，是影响其生产运营效率的核心环节，通过实施精细化管理提升仓库运作效率，降低业务成本，对提升物流企业生产效益具有十分重要的作用和价值。因此，现在急需一套全面科学、有效可行的多元化的仓库绩效评价体系。

绩效评价的研究与方法很多，例如张路路等人基于博弈和模糊评价视角进行了生态文明建设下退耕还湿必要性与成效分析的研究[2]，朱霞等人基于AHP对高校仪器设备进行了绩效评价[3]，崔利伟等人研究了基于平衡记分卡的旅游企业绩效评价研究[4]，董文杰等人采用博弈与证据理论的综合能源系统评价方法研究了能源互联网[5]，黎冰冰等人基于AHP方法对多元化仓库绩效评价体系进行了研究[6]，康宁等人基于BSC和DEMATEL的方法进行了消防监管绩效评价[7]，陈婧等人基于博弈论组合赋权法进行了模糊综合水质评价其它绩效评价方法[8]。另外，专家评价法、数据包络分析法、灰色综合评价法等方法也能一定效果上评价仓库，但是不能全面、深入、准确、定量地反映出多元化仓库的运作水平。仓库评价指标具有多元化、模糊化、难以量化的特点。目前，赋权方法主要可以分为两类：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法是基于决策者的经验和偏好，通过对各项指标重要性进行比较而赋权法方法，目前常用的是专家咨询法、层次分析法。客观赋权法是从实际数据出发，利用各指标所反映的客观信息确定权重的一种方法，目前比较成熟的方法有标准离差法、熵值法[9]。因此，本文利用基于博弈组合评价的方法，将主观意识和客观数据的内在分布充分结合，公平、公正、全面的分别用层次分析法与熵权法从主客观方面进行各个指标权重的确定，然后再利用模糊综合评价方法进行评分得出级别，进而得到仓库绩效评价。

二、仓库绩效评价体系的构建

本文通过对相关文献[1,6,10-15]的对比研究与多种类仓库的调查分析，结合仓库的不同种类与特点，本着多元化原则，建立了由运营管理、服务效果、财务管理、人力资源管理、绿色发展、安全意识、潜在发展等7个一级指标以及仓库利用率等27个二级指标构成的仓库绩效评价指标体系，如图1所示。

图1 仓库绩效评价指标

三、仓库绩效评价的方法与模型

在保持评价指标更加全面、准确的原则上，采用层次分析法和熵权法进行各个指标主客观权重的确定。为了更加准确，引入博弈论方法对主客观权重进行确定，进而得出各个指标的权重。然后再利用模糊综合评价方法对仓库整体与各个方面进行评价得分，最终进行分析，并提出改进方向进行优化，评价流程如图2所示。

图2 评价流程图

1. 层次分析法确定指标权重

层次分析法是一种将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，可以较好地解决多要素相互关联、相互制约的复杂系统的评价。利用该方法计算仓库绩效评价指标的主观权重，步骤如下：

（1）构建一级指标和二级指标；

（2）专家按照1-9标度法综合判断打分确定各层次各元素之间的重要程度，构建两两判断矩阵M为：

（3）计算判断矩阵的特征根和特征向量；

（4）进行一致性检验；

其中CI为一致性指标，RI为平均随机一致性指标。CR＜0.1时，判断矩阵通过一致性检验，如果不符合再进行调整。

2. 熵权法确定客观权重

熵权法最先由Shannon引入信息论，现已广泛运用，可以利用信息熵来判断。一般来说信息熵越小，表明指标变异程度越大，提供信息越多，在综合评价中作用越大，那么这个指标所包含的权重就越大，反之则权重越小[16]。相比其他赋权法，其更加精确，在客观性的赋权能力上更强，能更合适地解释客观结果。选用熵权法确定仓库评价的指标权重，更加准确公正。主要步骤如下：

（1）假设有n个指标，抽取评价样本数据m组，构建评价矩阵Y=（xij）m×n，然后进行标准化处理；

（2）求解各个指标的信息熵ej，如果Zij=0 ，则 ZijlnZij=0；

（3）计算各指标权重Wi得：

（4）得出客观权重向量，Wi=（w1，w2，...，wn） 。

3. 博弈论组合确定指标综合权重

为了使主客观权重组合赋权更加科学公正，本文引入博弈论的组合赋权法。该方法既可减少主观随意性，又充分考虑了客观数据影响，在一定程度上提高了赋权的科学合理性。其具体步骤[17]如下。

（1）使用层次分析法与熵权法分别赋权得到各个指标权重，建立权重向量集合Qi={q1，q2}，其中q1和q2分别代表主客观权重向量；令a={a1，a2}为线性组合系数，最终得到这些向量的任意线性组合为：

（2）根据博弈集结模型的思想，对于上式中2个线性组合系数a1和a2进行优化，以离差极小化为目标，可得到最合理的权重，通过此方法确定目标函数为：

（3）采用矩阵微分性质将上式等价变换为最优化一阶导数条件的线性方程组如式（9）所示：

（4）由上式（9）得到最优的线性组合系数a1、a2并进行归一化处理后，得到基于博弈论组合赋权的综合权重Q为：

4. 模糊综合评价

基于模糊综合评价方法构建评价体系，具体如下：

（1）基于博弈组合赋权，主客观权重计算出仓库各个评价指标的综合权重后，确定评价对象的因素集，共有指标k个，为U =｛u1, u2, … , uk｝；

（2）确定评价集合。采用专家意见，确定评级等级，将仓库等级分为p个等级，评价集合为Vi={v1，v2，...vp}；

（3）有专家打分得出评价矩阵为：

（4）由已得出的各个指标权重集合得出各个评价指标的权重，评价指标的权重是U上的一个模糊向量，为：G={a1，a2，...ak} ，满足足

（5）构建判断矩阵。将指标权重集G与相应的评价集合R进行相乘得到各个指标的模糊综合评价模型向量E:

其中 E={e1，e2，...ep}；

（6）取每个等级的平均分组成评价集R＊={r1＊，r2＊，...rp＊}，计算综合评分F如下：

得出等级并对模糊综合评价出的仓库级别得分进行分析。

四、算例分析

以某仓库为研究对象对其进行综合绩效评价。

1. 利用层次分析法计算主观权重

通过分析及专家综合判断打分确定各层次各元素之间的重要程度，采用1-9标度法构建两两判断矩阵。一级指标依次为运营管理（A1）、服务效果（A2）、财务管理（A3）、人力资源管理（A4）、绿色发展（A5）、安全意识（A6）和潜在发展（A7）七个特征的重要程度进行两两比较，得到对应的判断矩阵M（如表1所示），然后通过MATLAB软件，用算术平均法求元素的各个权重，并进行一致性检验，得出结果。

表1 判断矩阵M

通过MATLAB计算判断矩阵A权重W=（0.2170，0.1465，0.3862，0.0740，0.0536，0.0405，0.0820），其一致性CR=0.0280，CR<0.1，判断矩阵具有令人满意的一致性。重复上述步骤得出各个二级指标矩阵权重，并且都符合一致性检验。二级指标评价矩阵分别为：W1’=（0.0206，0.0417，0.0729，0.0344，0.0345，0.0129）、W2’=（0.0345，0.0196，0.0650，0.0141，0.0133）、W3’=（0.0711，0.1523，0.1283，0.0346）、W4’=（0.0121，0.0220，0.0399）、W5’=（0.0063，0.0239，0.0181，0.0053）、M6’=（0.0304，0.0101）、W7’=（0.0244，0.0134，0.0442）。

2. 利用熵权法确定各评价指标主观权重

不同类型仓库各指标之间的数据差距加大，可比性较弱。例如，快消品类仓库与大件货物类仓库相比，前者的库存周转率远大于后者，但并不能因此就得到前者一定好。在仓库的评价过程中，为了更好地体现差异化思想，对仓库进行分类别比较，在仓库绩效评价的27个二级指标基础上，选取具有代表性的10个同类型仓库作为样本进行考核，用相应的量化方法（表2）可得各仓库二级指标的初始量化数据（表3），其中指标7、8、13、19、21、24为负向指标。

表2 各二级指标量化方法

表3 各仓库二级指标量化数据

在评价后利用（4）-（6）式的熵权法求得客观权重，得到各个二级指标 权 重 为：W1’’=（0.0419，0.0348，0.0535，0.0348，0.0500，0.0418）、W2’’=（0.0716，0.0260，0.0314，0.0216，0.0453）、W3’’=（0.0517，0.0430，0.0228，0.0329）、W4’’=（0.0365，0.0464，0.0359）、W5’’=（0.0350，0.0376，0.0163，0.0342）、W6’’=（0.0337，0.0157）、W7’’=（0.0353，0.0433，0.0273）。然后将属于各个一级指标的二级指标权重相加[18]，得一级指标权重为：W’’=（0.2568，0.1959，0.1503，0.1188，0.1231，0.0494，0.1059）。

3. 确定指标综合权重

利用博弈论组合赋权法由上式（7）-（10）可计算得出主观权重为0.8751，客观权重为综合后各权重为：运营管理W1=（0.0233，0.0408，0.0704，0.0345，0.0364，0.0165），服 务 效 果W2=（0.0391，0.0204，0.0608，0.0150，0.0173），财务管理W3=（0.0686，0.1386，0.1151，0.0344），人力资源管理W4=（0.0152，0.0250，0.0394），绿 色 发 展W5=（0.0099，0.0256，0.0179，0.0089），安全意识W6=（0.0308，0.0108），潜在发展W7=（0.0257，0.0172，0.0421）。所以得出一级指标各个综合权重为（0.2220，0.1527，0.3567，0.0796，0.0623，0.0416，0.0850）。

4. 模糊综合评价评价仓库绩效

（1）构建评价体系

建立5个评分等级，分别为A（80-100分）、B（60-80分）、C（40-60分）、D（20-40分）、E（0-20分）。

（2）构建评价矩阵

选取一个仓库进行研究，在考虑不同类仓库之间的评价时，各指标并不是越大就说明其越好。例如，快消品类仓库库存周转率为20的仓库可能并没有大件货物类仓库库存周转率为10次的仓库管理得好，因此专家打分过程不仅根据其经验，而且应将此仓库与其同类型对标仓库的管理数据进行对比，进而更加合理地实施打分评价。本文选择40位专家及行业内有经验的人士对该仓库的各个二级指标进行打分，得到各指标每个等级所对应的评价人数分布情况，结果如表4所示。将评价后的得分情况都除以专家人数40得到评价矩阵。

表4 仓库二级指标专家评价等级表

（3）由评价矩阵得出模糊综合评价模型向量，然后得出评价得分

由式（11）-（13）可得出一级指标运营管理的各模糊综合评价模型向量E1=（0.4753，0.3193，0.1214，0.0683，0.0157），然后得出运营管理得分为F1=（0.4753，0.3193，0.1214，0.0683，0.0157）×（90，70，50，30，10）T=73.41。同理，可计算出其它各个一级指标的分数：服务效果F2=68.41分，财务管理F3=72.01分，人力资源管理F4=72.96分，绿色发展F5=73.75分，安全意识F6=70.35分，潜在发展F7=67.96分。

因此，也可得出仓库总体模糊综合评价模型向量E=（0.3778，0.3813，0.1880，0.0450，0.0076），即最终总得分为：F=（0.3778，0.3813，0.1880，0.0450，0.0076）×（90，70，50，30，10）T=71.52，所以该仓库处于B级和A级之间。

（4）结果分析和优化

通过评价结果可知，该仓库绩效评价得分为71.52，总体上处于B级和A级之间。在这7个一级指标上，服务效果、潜在发展指标上比较差分别为68.41和67.96，介于C级和B级之间，说明在订单处理速度、破损率、库存准确率收发货及时准确率、客户满意率、研发投入占比、设备投入占比、净利润年增长率这些方面还比较差，可进一步提高服务效果、增加研发和设备投入。绿色发展指标得分为73.75分最高，说明在绿色环保方面该仓库做得比较好。其余指标均为70分以上，处于B级和A级之间，说明运营管理、财务管理、人力资源管理、绿色发展也都比较好。

五、结论

科学合理的仓库绩效评价方法不仅可以有效衡量仓库“过去”的管理运作水平，还可以在“未来”有效引导、指导仓库管理进入良性发展的轨道。本文针对多元化、差异化仓库难以准确、公平地实施评价的问题，提出了一种基于博弈组合赋权的多元化仓库的绩效评价与优化的方法，在构建的由7个一级指标以及27个二级指标构成的仓库绩效评价指标体系的基础上，利用层次分析法与熵权法进行各个指标主客观赋权，然后再借助博弈论组合方法进行主客观调整，将主观意识和客观数据的内在分布充分结合，最终确定各个指标权重。利用模糊综合评价方法对仓库进行综合评价得出绩效评价得分，进而得出仓库各方面的绩效，并通过评价结果得出结论与改进方向。

当仓库管理者应用本文所提方法进行差异化仓库绩效评价时，需进行一些准备工作。首先，应基于对不同指标的重视程度与仓库自身特点，按照1-9标度法综合判断打分确定各层次各元素之间的相对重要程度，构建两两判断矩阵；其次，为了应对评价仓库差异化、多样化的特点，防止因不同类型仓库各指标之间的数据差距过大，而使熵权法客观赋权误差较大的问题发生，管理者应查找与评价仓库同类的多个仓库的各项二级指标相关的数据，将其量化；最后，还应邀请尽可能多的专家对需要评价仓库的每个二级指标进行打分，构建评价矩阵。有了这些准备数据，再利用本文提出的评价方法，将能快速得出差异化仓库的绩效得分，而且结果也会更加客观、合理、准确。如果需要评价的仓库比较特别，管理者也可以有针对性地提出新的评价指标，进而形成一套更适合所评价仓库的“个性化”评价体系。根据本文所提出的评价方法，得出的仓库绩效得分，可以知道仓库的整体管理情况，根据得分情况进行优化与改进，同时也可以得到每个一级指标的评价得分。将各个一级指标得分与整体仓库绩效评价得分进行比较，如果某一级指标评价得分低于整体仓库绩效评价得分，则说明仓库在该一级指标方面做得相对较差，急需作出改进；如果评价得分高于整体仓库绩效评价得分，说明仓库在该一级指标方向上做得相对不错，需要继续保持。本文提出的多元化仓库绩效评价方法具有较高的应用及参考价值。