基于模糊综合评价的民营快递企业竞争力分析研究1(4)

③产品价格水平：价格水平对不同企业所定的不同寄达地区价格最高限的平均值进行比较。无论是竞争力比较研究的衡量采用的结果还是顾客的反映，都能得出价格低是民营快递企业的最大优势。

④订单跟踪查询能力：订单跟踪查询能力包括查询途径数目和查询时间长短。订单跟踪查询能力越强，快件运递情况准确反映能力越强

(3)可持续发展能力：主要从企业美誉度、组织结构竞争力、资本增值能力三方面体现。 ①企业美誉度：它反映是社会对企业的认可度，可以用企业获得的荣誉数来评价。

②组织结构竞争力：直营型企业比加盟型企业更具竞争优势，不同的经营方式赋予不同的分数。

③资本增值能力：是企业扣除客观因素后的本年末所有者权益总额与年初所有者权益总额的比率，反映企业当年资本在企业自身努力下实际增减变动的情况。资本保值增值率越高，表明企业的资本保全状况越好，所有者权益增长越快，债权人的债务越有保障

4.4 民营快递竞争力指标体系的权重确定 4.4.1 层次分析法简介

层次分析法是将与决策中有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究\根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配\课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。通过构造递阶的层次结构，将一个复杂的多指标评价问题作为一个系统，将总目标分解为多个分目标或准则，再进一步将对应的分目标分解为相关的多个指标，从而整体上形成一个层次模型。层次模型形成后，逐层分析，并确定最低层因素对于最高层的重要性权值。这种方法把人的主观判断数字化，通过专家或权威学者的主观判断两两分析比较来确定最后的权重的将定量分析与定性分析相结合的一种方法。该方法的主要步骤主要包含以下四点：

* 建立层次结构模型

在深入分析实际问题的基础上，将有关的各个因素按照不同属性自上而下地分解成若干层次，同一层的诸因素从属于上一层的因素或对上层因素有影响，同时又支配下一层的因素或受到下层因素的作用。最上层为目标层，通常只有1个因素，最下层通常为方案或对象层，中间可以有一个或几个层次，通常为准则或指标层。当准则过多时应进一步分解出子准则层。

* 构造判断矩阵

从层次结构模型的第2层开始，对于从属于(或影响)上一层每个因素的同一层诸因素，用成对比较法和1—9比较尺度构造成对比较阵，直到最下层。

* 层次单排序及一致性检验

对于每一个成对比较阵计算最大特征根及对应特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，特征向量即为权向量；若不通过，需重新构造成对比较阵。

* 层次总排序及一致性检验

计算最下层对目标的组合权向量，并根据公式做组合一致性检验，若检验通过，则可按照组合权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率较大的成对比较阵。

4.4.2 构造判断矩阵

同一层次因素对于其上一层中某因素的重要性进行评价，采用两两比较的方法。判定哪个更重要我们采用专家打分法利用1-9比例标度法对重要性赋值，构造出若干个两两比较判断矩阵，其中A表示i元素和j元素相对于目标重要值。对重要性的赋值，是由专家分别赋值再求其平均值。

表4-1 比例标度法对重要性赋值 标度含义

1 表示两个因素相比，具有同样重要性

3 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要 5 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要 7 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要 9 表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要 2,4,6,8 上述两相邻判断的中值

倒数因素i与j比较的判断aij，则因素j与i比较的判断aji=1/aij 对打分的数据进行统计为下表4-2所示： 表4-2对于目标层的判断矩阵A A B1 B2 B3

B1B2B3 151/2 1/511/4 241 为计算方便，把矩阵A记做： (4.1)

对于判断矩阵A来说，计算结果为： (4.2) 最大特征向量： (4.3) 一致性指标： (4.4)

所以通过一致性检验，认为此判断A矩阵具有满意的一致性 表2-3指标层对于准则层的判断矩阵B1 B1 C1 C2 C3 C4

C1C2C3C4 11/31/52 311/26 5213 1/21/31/61 为计算方便，把矩阵记做： (4.5)

对于判断矩阵B1来说，计算结果为： (4.6) 最大特征向量

一致性指标 。

所以通过一致性检验，认为此判断B1矩阵具有满意的一致性。 表2-4 指标层对于准则层的判断矩阵B2 B2 C5 C6 C7 C8

C5C6C7C8 1121/4 1121/4 1/21/211/7 4471 为计算方便，把准则层的判断矩阵记做： (4.7)

对于判断矩阵B2来说，计算内容包括最大特征向量及一致性指标 最大特征向量： (4.8) 一致性指标 ： (4.9)

所以通过一致性检验，认为此判断B2矩阵具有满意的一致性。 表2-5 指标层对于准则层的判断矩阵B3 B3 C9 C10 C11

C9C10C11 135 1/312 1/51/21 为计算方便，把矩阵记做： (4.10)

对于判断矩阵B3来说，计算结果为： (4.11) 最大特征向量。

一致性指标： ，。所以通过一致性检验，认为此判断矩B3阵具有满意的一致性。 表2-6圆通速递核心竞争力评价指标体系权重说明表 目标层准则层准则层权重指标层指标层权重总权重

民营快递竞争力A 业务能力B1 0.193 市场占有率C1 0.3185 0.0614 资产总额C2 0.1341 0.0259 网店覆盖范围C3 0.0699 0.0135 营业总额C4 0.4775 0.0922

产品和价格竞争力B2 0.677 产品价格水平C5 0.2385 0.1615 快件送达完好率C6 0.2385 0.1615

快件送达准时率C7 0.4614 0.3124 订单跟踪查询能力C8 0.0616 0.0417

可持续发展能力B3 0.13 企业美誉度C9 0.109 0.0109 组织结构竞争力C10 0.309 0.0402 资本增值能力C11 0.582 0.0788 层次总排序的一致性检验公式 (4.12)

表2-7 一致性检验结果 AI 0.1930 0.6770 0.130 CII 0.049 0.0017 0.0005 RII 0.90 0.90 0.58

通过以上步奏对整体数据进行一致性检验。

第5章基于模糊综合评价方法的民营快递企业竞争力分析

5.1 模糊综合评价法概述模糊综合评价方法是模糊数学中应用得比较广泛的一种方法。在对某一事务进行评价时常会遇到这样一类问题,由于评价事务是由多方面的因素所决定的,因而要对每一个因素进行评价;在对每一个因素作出单独评价的基础上,还要考虑所有因素而作出一个总的评价,这就是综合评价问题。现实中很多评价都是模糊定性的,模糊数学针对这种模糊定性给出了一个量化的研究方法,从而可以进行综合评价的量化分析。

现实世界中大多数事物的边界并不十分明显,评价时很难将其归于某个类别,于是可以先对单个因素进行评价，然后再对所有因素进行综合模糊评价，防止遗漏任何统计信息和信息的中途损失，这有助于解决用“是”或“否”这样的确定性评价带来的对客观真实的偏离问题,这就是模糊综合评价的基本思想。

5.1.1 模糊综合评价法的基本原理

首先确定被评价对象的因素（指标）集合评价（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果。

其特点在于评判逐对象进行，对被评价对象有唯一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。综合评价的目的是要从对象集中选出优胜对象，所以还需要将所有对象的综合评价结果进行排序。

5.1.2 模糊综合评价法的基本步骤 1、确定评价因素

也就是说有m个评价指标，表明我们对被评价对象从哪些方面来进行评判描述。 2、确定评价等级评价等级是为刻画每一因素所处的状态的n种决断，用V表示： (5.1)

实际上就是对被评价对象变化区间的一个划分。其中代表第i个评价结果，n为总的评价结果数。

具体等级可以依据评价内容用适当的语言进行描述，比如评价产品的竞争力可用V={强、中、弱}，评价地区的社会经济发展水平可用V={高、较高、一般、较低、低}，评价经济效益可用V={好、较好、一般、较差、差}等。

3、进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R

单独从一个因素出发进行评价，以确定评价对象对评价集合V的隶属程度，称为单因素模糊评价。在构造了等级模糊子集后，就要逐个对被评价对象从每个因素上进行量化，也就是确定从单因素来看被评价对象对各等级模糊子集的隶属度，进而得到模糊关系矩阵：

(5.2)

其中表示某个被评价对象从因素ui来看对 vj 等级模糊子集的隶属度。一个被评价对象在某个因素ui方面的表现是通过模糊向量来刻画的（在其他评价方法中多是由一个指标实际值来刻画，因此从这个角度讲，模糊综合评价要求更多的信息），ri 称为单因素评价矩阵，可以看作是因素集U和评价集V之间的一种模糊关系，即影响因素与评价对象之间的“合理关系”。

在确定隶属关系时，通常是由专家或与评价问题相关的专业人员依据评判等级对评价对象进行打分，然后统计打分结果，然后可以根据绝对值减数法求得rij ，即：

(5.3)

其中，c可以适当选取，使得 。 4、确定评价因素的模糊权向量

为了反映各因素的重要程度，对各因素U应分配给一个相应的权数 ，通常要求满足 ，于是表示第i个因素的权重，再由各权重组成的一个模糊集合A就是权重集。

在进行模糊综合评价时，权重对最终的评价结果会产生很大的影响，不同的权重有时会得到完全不同的结论。 5、多因素模糊评价

利用合适的合成算子将与模糊关系矩阵合成得到各被评价对象的模糊综合评价结果向量 。

中不同的行反映了某个被评价对象从不同的单因素来看对各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量将不同的行进行综合就可以得到该被评价对象从总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度，即模糊综合评价结果向量 。

模糊综合评价的模型为： （5.4）

其中是由与的第列运算得到的，表示被评级对象从整体上看对等级模糊子集的隶属程度。 常用的模糊合成模型有以下三种: 主因素决定型：

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