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    煙草商業(yè)企業(yè)物流對(duì)標(biāo)管理分類體系研究
    ——以四川省為例

    2020-07-11 09:31:44陳昌華黃河尹健康梁艷李茂波胡音
    中國(guó)煙草學(xué)報(bào) 2020年3期
    關(guān)鍵詞:標(biāo)桿關(guān)聯(lián)度煙草

    陳昌華,黃河,尹健康,梁艷,李茂波,胡音

    1 西華大學(xué),管理學(xué)院,四川成都金周路999號(hào) 610039;2 四川省煙草公司成都市公司,四川成都槐樹街1號(hào) 610014;3 中國(guó)煙草總公司四川省公司,四川成都世紀(jì)城路936號(hào) 610094;4 成都誠(chéng)至誠(chéng)商務(wù)物流有限責(zé)任公司,四川成都東三環(huán)路二段66號(hào) 610052

    自2009 年國(guó)家局下發(fā)《國(guó)家煙草專賣局關(guān)于全面開展對(duì)標(biāo)工作的意見》以來,“對(duì)標(biāo)管理”逐步成為行業(yè)工商企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理的常用工具,在行業(yè)物流績(jī)效評(píng)價(jià)、成本管控、活動(dòng)評(píng)優(yōu)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析方面發(fā)揮了重要的作用。但在行業(yè)精益物流建設(shè)和對(duì)標(biāo)管理應(yīng)用過程中,由于各層級(jí)、各單位客觀實(shí)際情況差異較大,不合理的標(biāo)桿選擇使得對(duì)標(biāo)評(píng)價(jià)、標(biāo)桿管理的作用未得到充分發(fā)揮。

    對(duì)標(biāo)管理是企業(yè)能力提升和持續(xù)改進(jìn)的重要工具[1]。對(duì)標(biāo)管理是以最強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)或行業(yè)中領(lǐng)先的企業(yè)為標(biāo)桿,分析和學(xué)習(xí)其在產(chǎn)品、服務(wù)或流程方面的績(jī)效及實(shí)踐措施,從而實(shí)現(xiàn)自身績(jī)效的不斷改進(jìn)[2-3]。標(biāo)桿選擇是對(duì)標(biāo)管理中的基本環(huán)節(jié),標(biāo)桿選擇的合理與否決定企業(yè)對(duì)標(biāo)管理的實(shí)施效果[4-5]?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)標(biāo)桿選擇的研究較少,側(cè)重于對(duì)標(biāo)指標(biāo)的確定和績(jī)效評(píng)價(jià),標(biāo)桿選擇則是依據(jù)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果選擇在對(duì)標(biāo)指標(biāo)層面排名較高的企業(yè)[6-7]。在煙草行業(yè)同業(yè)對(duì)標(biāo)中,由于各地市州所處的經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)、技術(shù)等差異較大以及企業(yè)自身客觀要素差異都會(huì)影響到企業(yè)的物流需求和效率,這些差異往往會(huì)掩蓋稀釋雙方的真實(shí)水平,僅僅根據(jù)績(jī)效排名選擇標(biāo)桿會(huì)使得對(duì)標(biāo)結(jié)果缺乏可比性和可用性。例如,省會(huì)城市與省內(nèi)其他市州之間由于區(qū)域發(fā)展不平衡問題,省會(huì)城市擁有各項(xiàng)先天優(yōu)勢(shì)使其各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)排名最高,其他市州將其作為標(biāo)桿對(duì)象,最終導(dǎo)致對(duì)標(biāo)不可比的問題。因此,國(guó)家煙草總局提出了分層分類對(duì)標(biāo)的思想,即在同一層級(jí)物流企業(yè)中先分類,再對(duì)標(biāo),找準(zhǔn)合適的對(duì)標(biāo)對(duì)象,充分保證標(biāo)桿的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)與自身發(fā)展相適應(yīng)。

    分層分類對(duì)標(biāo)思想中分類是關(guān)鍵。在已有的分類方法中,聚類分析方法應(yīng)用較廣。安拴霞[8]將聚類分析法用于縣域土地綜合整治分區(qū)劃定;方菁[9]將系統(tǒng)聚類應(yīng)用于英語外交新聞?dòng)?jì)量文體特征的鑒別;袁野[10]將聚類分析和判別分析方法結(jié)合,構(gòu)建反轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情的分類和預(yù)測(cè)模型;陳迎欣[11]通過三重賦權(quán),利用系統(tǒng)聚類法對(duì)全國(guó)31 個(gè)省市空氣污染情況進(jìn)行聚類分析;馮美麗[12]利用系統(tǒng)聚類對(duì)全國(guó)31 個(gè)省份的人口情況進(jìn)行分析;魏靜[13]通過主成分分析和系統(tǒng)聚類對(duì)新疆15 個(gè)地州市對(duì)外開放水平進(jìn)行分析;梁小珍[14]通過灰色關(guān)聯(lián)分析和主成分分析對(duì)我國(guó)機(jī)場(chǎng)體系進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià),再用系統(tǒng)聚類進(jìn)行分類。上述研究中,系統(tǒng)聚類常與其他系統(tǒng)分析方法結(jié)合使用,其中灰色關(guān)聯(lián)分析是依據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度來描述要素間關(guān)系的強(qiáng)弱、大小和次序的多目標(biāo)問題分析方法,適用于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不多、數(shù)據(jù)灰度較大、數(shù)據(jù)大起大落、沒有典型分布規(guī)律的評(píng)價(jià)研究[15-16]。本文通過內(nèi)外部客觀要素構(gòu)建煙草商業(yè)企業(yè)物流分類指標(biāo)體系,綜合運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法和系統(tǒng)聚類法構(gòu)建分類模型,并對(duì)四川省21 個(gè)地市州實(shí)證分析,為實(shí)現(xiàn)同層級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)物流分類體系構(gòu)建和對(duì)標(biāo)對(duì)象選擇提供參考和借鑒。

    1 分類指標(biāo)選擇

    按照要素客觀、指標(biāo)量化、分層分類結(jié)合、同類可比的分類原則構(gòu)建內(nèi)外部指標(biāo)體系。內(nèi)部要素采用行業(yè)內(nèi)影響物流需求的主要因素,包括年銷量規(guī)模(年配送總量)、零售客戶密度和是否區(qū)域物流;外部要素是企業(yè)面對(duì)的宏觀環(huán)境,一般不受企業(yè)主觀掌控,采用PEST 模型進(jìn)行構(gòu)建[17]。根據(jù)上述內(nèi)外部要素分析,初步選擇出評(píng)價(jià)指標(biāo)12 個(gè),見表1。

    表1 初始分類要素系Tab. 1 Initial classification elements

    2 基于系統(tǒng)聚類的卷煙物流權(quán)重聚類模型

    2.1 指標(biāo)體系確定與數(shù)據(jù)效度、信度檢驗(yàn)

    根據(jù)表1 收集指標(biāo)數(shù)據(jù),初始樣本為Xmn,m 表示分類城市的個(gè)數(shù),n 表示每一個(gè)城市的指標(biāo)屬性個(gè)數(shù),城市i 的指標(biāo)屬性表示為Xi[xi1,xi2,...,xin]。

    首先,對(duì)逆向指標(biāo)進(jìn)行正向化,并采用標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行無量綱化處理,減少逆向指標(biāo)和指標(biāo)單位不同的影響;然后,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性和差異性檢驗(yàn),去除相關(guān)性較大和差異性較小的指標(biāo),確定最終指標(biāo)體系。在確定最終的指標(biāo)體系后對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn),保證數(shù)據(jù)的內(nèi)在一致性和結(jié)構(gòu)效度。

    2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析確定權(quán)重

    灰色關(guān)聯(lián)分析能夠反映分類指標(biāo)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)之間的緊密程度和關(guān)系強(qiáng)弱,若兩個(gè)指標(biāo)之間的相似程度和變化速率越接近,其關(guān)聯(lián)度就越大[18]。具體步驟如下:

    (1)確定參考序列。本文選取行業(yè)物流成本效率的兩個(gè)核心指標(biāo)(單箱物流費(fèi)用和人均配送效率)作為關(guān)聯(lián)度指標(biāo),將其正向化和標(biāo)準(zhǔn)化后的均值作為參考序列,記為:

    (3)求關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過灰色關(guān)聯(lián)分析得到關(guān)聯(lián)系數(shù) ,首先設(shè)定理想目標(biāo),分析指標(biāo)與目標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度,關(guān)聯(lián)程度越大就越優(yōu),公式如下:

    其 中ξ 為 分 辨 系 數(shù),0<ξ<1,通 常ξ 取0.5,i=1,2,...,m,k=1,2,...,n。

    (4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度。通過關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算分類指標(biāo)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度,公式如下:

    2.3 系統(tǒng)聚類

    系統(tǒng)聚類法的基本思想是:距離較近的樣本先聚成類,距離較遠(yuǎn)的樣本后聚成類,這個(gè)過程一直進(jìn)行下去,最終每個(gè)樣本都聚到合適的類中。

    已知初始樣本為Xmn,m 表示分類城市的個(gè)數(shù),將每個(gè)樣本各自定義為一類,共有m 類 。系統(tǒng)聚類步驟如下:

    (1)計(jì)算各個(gè)樣本之間的距離得到矩陣D=[D1,D2,...,Dm],其中對(duì)于樣本i 相對(duì)于其他各個(gè)樣本的距離向量為Di=[di1,di2,...,dim]。本文采用歐式距離來表示各個(gè)樣本之間的距離,計(jì)算公式如下:

    (2)根據(jù)距離矩陣D 將距離較近的兩個(gè)樣本聚合為一類,其他樣本仍各自聚為一類,共聚成m-1 類。

    (3)采用類間平均連接法將距離最近的兩個(gè)類進(jìn)一步聚成一類,共聚成m-2 類。用Dpq表示類Gp與類Gq之間的距離,np、nq分別表示類Gp與類Gq中的城市個(gè)數(shù)。計(jì)算公式如下:

    (4)重復(fù)上一步驟,最后將所有的樣本全聚為一類。

    3 四川省煙草商業(yè)企業(yè)物流分類體系的實(shí)證研究

    3.1 指標(biāo)確定與數(shù)據(jù)信度、效度檢驗(yàn)

    表2 相關(guān)性檢驗(yàn)Tab. 2 Correlation test

    收集12個(gè)分類指標(biāo)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站(2016)、第一財(cái)經(jīng)公布數(shù)據(jù)、煙草物流生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策系統(tǒng)(2017)、省級(jí)物流部門調(diào)研數(shù)據(jù)。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化和無量綱化處理,再進(jìn)行相關(guān)性和差異性檢驗(yàn)。相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見表2,可以看出人均可支配收入與人均GDP,吸煙人口數(shù)量與年配送總量具有很強(qiáng)的相關(guān)性,應(yīng)當(dāng)予以取舍,因此剔除吸煙人口數(shù)量、人均可支配收入兩個(gè)指標(biāo)。通過差異性檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)人均消費(fèi)性支出、是否區(qū)域物流的差異性很小,可以從指標(biāo)中剔除。因此,確定最終指標(biāo)體系為:經(jīng)濟(jì)密度、人均GDP、人均社消零、年配送量、公路密度、客戶密度、城市分類、地形地貌8個(gè)指標(biāo)。

    表3 關(guān)聯(lián)度指標(biāo)-各市州單箱物流費(fèi)用和人均配送效率Tab. 3 Correlated index- Logistics cost per case and distribution efficiency per capita

    運(yùn)用SPSS21.0對(duì)最終的8個(gè)分類指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)[19],克隆巴赫α系數(shù)為0.901(α>0.8),說明數(shù)據(jù)可信度較高,內(nèi)在一致性較強(qiáng)。使用因子分析進(jìn)行效度分析,其中KMO值為0.7,顯著性水平<0.05,說明數(shù)據(jù)做因子分析是可行的。8個(gè)分類指標(biāo)可以提取兩個(gè)主成分,其累計(jì)解釋的總方差為82.238%,說明這8個(gè)分類指標(biāo)具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)效度。

    3.2 確定指標(biāo)權(quán)重

    (1)確定參考序列。按照灰關(guān)聯(lián)度分析方法,選擇反映行業(yè)物流成本效率的兩個(gè)核心指標(biāo),即單箱物流費(fèi)用和人均配送效率作為關(guān)聯(lián)度指標(biāo),將其數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化和正向化處理后的均值作為參考序列,見表3。

    (2)求差序列和兩級(jí)最大、最小差。根據(jù)單箱物流費(fèi)用、人均配送效率作為基準(zhǔn)計(jì)算分類指標(biāo)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)的差值,得到差序列和兩級(jí)最大差Δmax= 4.15、最小差Δmin= 0.01,見表4。

    (3)求關(guān)聯(lián)系數(shù)。通過灰色關(guān)聯(lián)分析,求得8個(gè)分類指標(biāo)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)(見表5)。

    表4 差序列和兩級(jí)最大、最小差Tab. 4 Difference sequence and Two levels of maximum and minimum difference

    表5 指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)Tab. 5 Index correlation coefficient

    (4)計(jì)算關(guān)聯(lián)度和指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算各分類指標(biāo)與關(guān)聯(lián)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度,再將關(guān)聯(lián)度進(jìn)行歸一化得出各指標(biāo)的權(quán)重,見表6。

    表6 指標(biāo)關(guān)聯(lián)度和指標(biāo)權(quán)重Tab. 6 Index correlation degree and weight

    3.3 聚類分析

    根據(jù)2.3 的聚類分析步驟,采用SPSS 軟件進(jìn)行系統(tǒng)聚類計(jì)算,使用類間聯(lián)接法分析得到四川省21個(gè)市級(jí)物流聚類分析樹狀圖和分類結(jié)果圖,見圖1 和圖2。

    圖1 21 個(gè)市級(jí)煙草物流聚類分析樹狀圖Fig. 1 Tree map of cluster analysis of 21 municipal tobacco logistics

    圖2 21 個(gè)市級(jí)煙草物流分類圖Fig. 2 Classification map of 21 municipal tobacco logistics

    聚類分析結(jié)果表明,四川省21 個(gè)市級(jí)煙草物流分為五類。第一類為成都市,第二類包含南充、宜賓、涼山、瀘州、綿陽、達(dá)州6 個(gè)城市,第三類包含內(nèi)江、資陽、樂山、廣安、眉山、德陽6 個(gè)城市,第四類包含廣元、巴中、自貢、遂寧4 個(gè)城市,第五類包含攀枝花、雅安、阿壩、甘孜4 個(gè)城市。

    3.4 結(jié)果驗(yàn)證與討論

    利用2018 年1 月至9 月四川省21 個(gè)市級(jí)煙草物流的物流總費(fèi)用數(shù)據(jù)對(duì)上述分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證分析,見圖3。

    由圖3 所示,類別之間的物流總費(fèi)用差異較為顯著,并呈現(xiàn)出階梯式的遞減,而同一類中的物流總費(fèi)用差異則不明顯,表明上述分類結(jié)果能夠準(zhǔn)確客觀的反映四川省各地市州物流效率情況,說明該模型具有較高的可行性和可用性,可以為煙草物流企業(yè)物流對(duì)標(biāo)對(duì)象的選擇提供重要依據(jù)。

    圖3 2018 年1—9 月五類城市煙草物流總費(fèi)用和增長(zhǎng)率對(duì)比Fig. 3 Comparison of total logistics costs and growth rate of 5 categories from January to September 2018

    第一類為成都市,其作為省會(huì)城市,各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值均優(yōu)于其他市州,因此其物流總成本費(fèi)用也遠(yuǎn)高于其他城市;在四川省內(nèi),成都市無法找到對(duì)標(biāo)對(duì)象,其他市州也無法直接將成都市作為標(biāo)桿進(jìn)行對(duì)標(biāo)管理。第二類包括6 個(gè)城市,其物流費(fèi)用僅次于成都,其中物流費(fèi)用最高的是綿陽,漲幅最大的是涼山州(35.02%)。涼山州處于川西高原山區(qū),面積占全省 12.5%,地形、配送條件、行政屬性等要素與第五類中的甘孜、阿壩相似,但由于其他分類要素(如:經(jīng)濟(jì)水平、年配送量等)與同類單位更具有相似性,因此,涼山與川東北地區(qū)的南充、川南地區(qū)的宜賓、瀘州等單位分為一類。第三類、第四類、第五類之間的物流總費(fèi)用組間差異在逐漸縮小,但區(qū)別依舊明顯,其分類結(jié)果能夠準(zhǔn)確體現(xiàn)各城市在8個(gè)分類指標(biāo)數(shù)據(jù)上的差異性。

    4 結(jié)論

    (1)利用分層分類對(duì)標(biāo)的思想,提出基于灰色關(guān)聯(lián)法和系統(tǒng)聚類法的煙草商業(yè)企業(yè)物流對(duì)標(biāo)分類體系構(gòu)建方法,解決了煙草商業(yè)企業(yè)物流對(duì)標(biāo)對(duì)象不可比和對(duì)標(biāo)結(jié)果可用性差的問題,可以應(yīng)用于“行業(yè)-省級(jí)-市級(jí)”三個(gè)層次的煙草物流對(duì)標(biāo)管理。

    (2)將政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、技術(shù)等外部因素納入到分類指標(biāo)體系中,得出了城市分類、經(jīng)濟(jì)密度、人均 GDP、人均社消零、人均可支配收入、人均消費(fèi)性支出、吸煙人口數(shù)量、公路密度、地形地貌、年配送總量、客戶密度、是否區(qū)域物流等12 個(gè)初始分類指標(biāo),彌補(bǔ)了以往標(biāo)桿選擇只考慮行業(yè)內(nèi)部因素和績(jī)效排名而不考慮外部區(qū)域發(fā)展不平衡問題的不足。

    (3)以四川省21 個(gè)市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)物流對(duì)標(biāo)為例,得出四川省21個(gè)市級(jí)煙草商業(yè)物流可以分成五類,其中:第一類為成都市,第二類包含南充、宜賓、涼山、瀘州、綿陽、達(dá)州6 個(gè)城市,第三類包含內(nèi)江、資陽、樂山、廣安、眉山、德陽6 個(gè)城市,第四類包含廣元、巴中、自貢、遂寧4 個(gè)城市,第五類包含攀枝花、雅安、阿壩、甘孜4 個(gè)城市。該分類結(jié)果為四川省各市級(jí)煙草商業(yè)企業(yè)物流選擇對(duì)標(biāo)對(duì)象提供了重要依據(jù)。

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