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基于模糊AHP的Q公司物流服务质量评价.pdf
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1、技术与方法物流技术2023年第42卷第10期(总第445期)收稿日期2023-04-06作者简介俞江炜(1999-),男,浙江杭州人,浙江万里学院物流工程与管理硕士研究生,研究方向:全球采购与供应链管理;孙琪(1974-),男,浙江宁波人,教授,管理学博士,中国社会科学院应用经济学博士后,研究方向:全球采购与供应链管理。doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2023.10.014基于模糊AHP的Q公司物流服务质量评价俞江炜,孙琪(浙江万里学院,浙江宁波315100)摘要以SERVQUAL模型指标为基础,构建物流服务质量评价指标体系,通过层次分析法确定各指标的权重,以问卷调查
2、获得Q公司客户对其各项指标的满意度数据,通过模糊综合评价及权重计算得到各级指标评价值及总评价值,最后根据评价结果分析其不足,并为其提供了行之有效的改进方案。评价结果以及对策建议可为各企业提供一定的参考。关键词物流服务质量;SERVQUAL模型;层次分析法;模糊综合评价中图分类号F259.2;F224文献标识码A文章编号1005-152X(2023)10-0054-04Evaluation of Logistics Service Quality of Company Q Based on Fuzzy AHPYUJiangwei,SUNQi(ZhejiangWanliUniversity,Nin
3、gbo 315100,China)Abstract:In this paper,based on the SERVQUAL model,we constructed a logistics service quality evaluation index system and weighted each indexusing AHP.Next,in the case of Company Q,we obtained the customer satisfaction data of the company on each index through a questionnaire survey
4、,and byfuzzy comprehensive evaluation and weighting,calculated the evaluation value of indexes at all levels and the total evaluation score.Finally we analyzed theexisting issues with thelogistics servicequalityofthecompanybasedonthe evaluationresultandprovidedseveraleffective plansfor improvement.K
5、eywords:logistics servicequality;SERVQUALmodel;analytic hierarchyprocess;fuzzycomprehensiveevaluation0引言近年来线上消费日益增长,但物流服务问题频繁出现,物流服务质量已成为制约各企业发展的关键要素。在服务质 量 的 评 价 上,SERVQUAL 模 型 是 由 A.Parasuraman、Zeithaml以及Berry在1988年提出的1,其包括了有形性、可靠性、反应性、保证性、移情性5个方面以及其下的共22个指标,广泛应用于各方面的服务质量衡量中。本文旨在建立一套行之有效的物流服务质量评价体
6、系,并对Q公司物流服务质量进行评价分析和改进,为各企业提供参考,具有一定的理论和实践意义。1研究方法1.1层次分析法层次分析法(AHP)是美国的Thomas L.Saaty在20世纪70年代初提出的一种层次权重决策分析方法,它是指将与决策有关的元素具体分解成目标层、准则层、方案层等层次,通过咨询有关专家构造判断矩阵、计算权重及一致性检验等步骤,确定决策方案相对于目标的重要性权重,从而获得比较满意的决策。该方法由于具有系统性、简洁性和实用性,在社会、经济以及管理领域得以广泛应用。1.2模糊综合评价法模糊综合评价法由我国著名学者汪培庄教授于1980年首次提出。该理论以模糊数学为基础,应用模糊关系合
7、成的原理,通过确定模糊集和评价集,建立隶属函数,构建模糊评判矩阵进行模糊综合评价,将一些边界不清、不易确定的因素定量化,因而能更准确地反映客观事物内在的不确定性和人们在认识上的模糊性。2指标构建根据SERVQUAL模型理论,一级指标有有形性、可靠性、反应性、保证性、移情性5个。后续也有不少学者在SERVQUAL模型的基础上加以改进,提出了许多新的指标设计。如周正嵩,等2基于SERVQUAL模型,将指标改进为有形性、可靠性、反应性、协作性和经济性,汪慧星3将指标改进为响应性、可靠性、信息性和专业性,李卉4增加了便利性等。本文指标体系构建借鉴了一些学者的改进意见,最终修改如下:首先,由于SERVQ
8、UAL模型中可靠性和保证性较为相-54技术与方法似,在其二级指标中可以看出,可靠性是公司层面的可靠度,保证性是员工层面的可靠度,保证性可以算在可靠性中,变成一个整体的可靠性,所以将这两个维度统一合并为可靠性。其次,经济性也是较为重要的一个维度,有必要加进指标。随着经济全球化,市场竞争更加激烈,对于客户来说,价格的高低也会是他们重点关注的一个方面,在同等服务质量的情况下,价格低的企业性价比高,势必会得到客户的青睐,而同等价格的企业,提供的服务、保障多,令客户更加满意,那么服务质量也就相对更高。另外,SERVQUAL模型中的有形性、响应性以及移情性不做变动。最终物流服务质量一级指标确立为有形性、可
9、靠性、响应性、移情性、经济性5个维度。二级指标也对物流服务质量做了一些调整,共设有21个,分别为有形性下的企业具有先进现代化服务设备、企业员工有良好的仪表、企业环境良好;可靠性下的企业有良好的形象、物品送达准确无损坏、物品送达准时、物品丢失或损坏能合理赔付、企业员工素质专业、企业员工态度良好;响应性下的企业能快速响应客户的咨询投诉等、企业能准确告知服务时间、造成的误差错误能及时处理、客户能快速查询物流信息;移情性下的企业会针对客户提供个性化服务、企业准确了解客户需求、企业会优先考虑客户的利益、企业与客户保持良好沟通,以及经济性下的价格合理、企业收费与服务相匹配、无违规收费现象、退换货服务费用合
10、理5-10。3评价过程为方便后续的评价计算,本文将物流服务质量的整体评价用A表示,有形性、可靠性、响应性、移情性、经济性5个维度分别用B1、B2、B3、B4、B5表示,21个二级指标根据上文顺序,用I1、I2、I3、I4直到I21表示。3.1构造判断矩阵本文通过咨询专家,按照表1的判断标度对各指标进行重要性判断。表1判断标度标度135792,4,6,8倒数含义表示两个因素相比,具有相同重要性表示两个因素相比,前者比后者稍微重要表示两个因素相比,前者比后者明显重要表示两个因素相比,前者比后者强烈重要表示两个因素相比,前者比后者极端重要表示上述相邻判断的中间值若因素i与j的重要性之比为aij,那么
11、因素j与i的重要性之比为aji=1/aij整理后得到6个判断矩阵,见表2-表7。3.2权重计算与一致性检验计算判断矩阵A对应于最大特征值max的特征向量W,经归一化后即为同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值,这一过程称为层次单排序。单排序的权值最常见的计算方法为和积法(也称算术平均法)和方根法。本文依据表2-表7,采用和积法计算指标权重。将表2按列归一化,可以计算出每个位置在列归一中的比值,再将计算出的每一行的值相加除以n,也就是求平均值,在表2中n为5,就可以得到特征向量W,也可以理解为权重,最终计算结果见表8。表2A判断矩阵AB1B2B3B4B5B117534B21/71
12、1/21/41/3B31/5211/31/2B41/34312B51/4321/21表3B1判断矩阵B1I1I2I3I111/21/5I2211/3I3531表4B2判断矩阵B2I4I5I6I7I8I9I414331/22I51/411/21/21/81/2I61/3211/21/71/2I71/32211/51/2I8287514I91/22221/41表5B3判断矩阵B3I10I11I12I13I1011/421/2I114162I121/21/611/3I1321/231表6B4判断矩阵B4I14I15I16I17I141576I151/5122I161/71/211/2I171/61/
13、221表7B5判断矩阵B5I18I19I20I21I1811/31/21/6I193121/3I2021/211/4I216341俞江炜,等:基于模糊AHP的Q公司物流服务质量评价-55技术与方法物流技术2023年第42卷第10期(总第445期)表8A矩阵权重AB1B2B3B4B5B10.0500.3500.2500.1500.200B20.0640.4490.2250.1120.150B30.0500.4960.2480.0820.124B40.0320.3870.2900.0970.194B50.0370.4450.2960.0740.148W10.0470.4250.2620.1030.
14、163基于表2、表8,采用以下公式计算最大特征值max=i=1n()AWinWi得出max=(1*0.047+1/7*0.425+1/5*0.262+1/3*0.103+1/4*0.163)/0.047+(7*0.047+1*0.425+2*0.262+4*0.103+3*0.163)/0.425+(5*0.047+1/2*0.425+1*0.262+3*0.103+2*0.163)/0.262+(3*0.047+1/4*0.425+1/3*0.262+1*0.103+1/2*0.163)/0.103+(4*0.047+1/3*0.425+1/2*0.262+2*0.103+1*0.163)/
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