1、基于方法的物流公司客戶有效性分析 【摘要】文章利用dea方法，對某物流公司的12個客戶進行了有效性分析。分析中運用c2r模型和bcc模型，成功得出有效性客戶和非有效性客戶，同時進一步研究導致非有效性客戶的原因，并給出相應的解決方法。【關鍵詞】dea算法 物流公司 客戶有效性分析 一、面向相對效率評價的dea模型原理 1、dea模型簡介。數據包絡（data envelopment analysis，dea）是著名運籌學家a.charnes和w.w.cooper等學者在“相對效率評價”概念基礎上發展起來的一種新的系統分析方法，自從第一個dea模型c2r模型建立以來，有關的理論研究就不斷深入，應用領

2、域日益廣泛，dea已經成為了一種重要而有效的分析工具。每個企業內部都是一個不斷投入和產出的過程，雖然這個過程的具體活動內容不盡相同，但是其目的都是盡可能的使這一活動取得最大的“效益”。本文將物流公司服務的客戶作為決策單元，利用dea方法對每個客戶的投入和產出進行分析和評價。 2、基于dea模型的物流客戶價值評價。設有n個決策單元（dmuj，1jn），這里將物流客戶作為決策單元。每個決策單元為uj，（j=1，2，n），都有m種類型輸入變量和s種類型輸出變量，分別用輸入xj和輸出yj表示。xij0表示第j個決策單元的第i種類型的輸入量，yrj0，表示第j個決策單元第r種類型的輸出量，并且xij0，

3、yrj0，i=1，2，s，j=1，2，n； 為該決策單元，即物流客戶的有效值，s+，s-分別為該dmuj的松弛變量，j為該dmuj的權重系數。通過求解，可得到，s+，s-和。當=1且所有的s+，s-為0時，則稱該dmuj有效，表示該在物流客戶的投入xj0的基礎上所獲得的產出yj0已達到最優；當=1，s+，s-不全為0時，則稱該dmuj弱有效，表示系統投入xj0可以減少s0-而保持產出yj0不變，或保持投入xj0不變而可使產出yj0增加s0+；當<1，則稱該dmuj為非dea有效，表示系統投入xj0可以減少xj0，而保持產出yj0不變。c2r模型是固定規模的客戶有效性分析，如果進一步判定物

4、流客戶的規模收益狀態必須采用bcc模型。bcc模型是在j=1的約束下，從產生規模報酬的角度，對物流客戶進行有效性分析。當規模系數=1時，說明該物流客戶的規報酬不變，即為最優規模狀態。當1時，說明該物流客戶的規模報酬尚未處于最優，從而該客戶的效率未實現最優化。其中規模收益狀態包括：規模不變、規模遞增、規模遞減三個狀態。 二、dea模型與物流客戶價值評價 第三方物流公司作為供應鏈中的重要環節部分，常常被上下游企業作為考核的對象，考核帶來的結果一方面促使第三方物流公司的工作效率和服務水平提高，同時也帶來了第三方物流公司之間的激烈競爭，導致利潤下降。根據波特理論，我們每個企業以及每個行業都存在著價值鏈

5、。第三方物流公司通過服務客戶從而形成企業內部的價值鏈，因此它除了為自身所在的供應鏈提供價值增值以外，還需要注重對企業內部價值鏈的分析和評估。然而，我國第三方物流公司發展還處于起步階段，對企業客戶關系的管理僅僅局限于利用各種客戶關系管理軟件提高所有客戶的滿意度，而不是從企業內部價值鏈的角度實現對客戶的考核和分析，很多客戶對公司的利潤貢獻率不高，反而占用了公司很多的成本。 三、dea模型在物流客戶有效性中的應用 本文以某物流公司為例。該公司以干線運輸為主，現已有12個大大小小的客戶。以往該公司對客戶的考核只限于對利潤率的分析，并通過線路分析尋找導致該合同虧損原因，而忽略了對每個客戶進行全面的評價。

6、因此，我們通過dea模型對物流公司的客戶進行有效性評價。 1、模型指標的選擇。dea模型通常對評價指標的選擇具有很高的要求，通常認為參考的決策單元的個數n（dmuj）不少于輸入（s）、輸出指標（p）總數的二倍為好，即n（dmuj）2（s+p）。因此本案例選取的評價客戶指標數不宜超過6個。同時，對于指標的選取也需要考慮到輸入（輸出）指標之間的相關性，對于強相關性的指標可以考慮不選用。經過相關性分析和主成分分析，得到輸入指標：運輸成本、事故賠償、資金占用；輸出指標：利潤額、回款及時率。 2、模型計算分析。收集該公司2006年的各項指標的數據，通過dea模型的計算分析得到如下分析結果，如圖1所示。

7、從圖1中的結果可以發現，客戶3、7、12的<1，根據dea算法可以判斷出這三個客戶為非有效性客戶。其他客戶的有效值=1，說明這些客戶為相對有效客戶。進一步根據bcc模型，利用規模報酬的狀態分析=1的有效客戶，當=1時，規模報酬不變，說明此時的經營狀況達到最佳，從而進一步得到了4、5、6、8、9五個有效客戶，而1、2、10、11是較為弱的有效客戶。 3、非有效性分析。我們對非有效性客戶進行了重點研究，對導致其非有效性的原因做了進一步分析，得到如下結果，如圖2所示。該圖表中顯示的數字表示達到最優化時該客戶各項指標的改變量，可以看出客戶3運輸成本和利潤指標沒有達到最優化，當運輸成本下降432，

8、258.72元，利潤提高860，850.31元才能達到有效客戶的標準。 對于本案例的物流公司來說，干線運輸是主營業務，分析影響該客戶有效的原因要從公司的業務活動入手。通過對該客戶2006年所有運輸合同的統計分析，我們從運輸客戶的止運地、零擔和整車比例找到了導致成本上升的原因。同樣，對于非有效客戶的其他指標，也進行了統計和分析。 四、結論 本文利用數據包絡（data envelopment analysis）方法對公司不同客戶進行有效性的分析和評價，從源頭上評估新老客戶給公司帶來的價值。通過dea方法，對物流公司的客戶有效性進行評價，目的是希望能夠從企業內部價值鏈的角度評價公司客戶。公司不應該以

9、滿足所有客戶的需求為客戶管理的最終目標，而忽視了該客戶對公司的貢獻程度分析，以及有效性分析。因此，物流企業在管理客戶關系時，除了要和客戶維持長期良好的關系，為其提供高品質的物流服務以外，還要有相關的客戶考核體系來確保公司更好的經營。 【參考文獻】 1盛昭翰、朱喬、吳廣謀：dea理論、方法與應用m，北京：科學出版社，1996. 2魏權齡：評價相對有效性的dea方法運籌學的新領域m，北京：中國人民大學出版社，1988. 3李華焰、馬士華、林勇：基于供應鏈管理的合作伙伴選擇問題初探j，物流技術，2000（3）. 4朱喬：數據包絡分析（dea）方法的綜述與展望j，系統工程方法與應用，1994（3）. 5洪偉民、劉晉：基于dea/ahp法的供應鏈合作伙伴綜合評價j，商業研究，2006（21）. 6劉曉、李海越、王成恩、儲成斌：供應商選擇模型與方法綜述j，中國管理科學，2004（12）.其他參考文獻：1.趙慧芝.加強高校科研經費管理的幾點思考j.現代經濟信息,2010(12).2.付林,李冬葉.高校科研經費的使用監管機制j.黑龍江高教研究,2009(11).3.江