(2)关联度系数的计算

(6)

表示被评价的第i个企业第k个指标与第k个最优指标的关联系数。

为分辨率，，引入它是为了减少极值对计算的影响，一般取。

　　由(1)得假设，并经过统计计算分析得到：

;

所以，本文的关联系数可以简化为

进一步可以求得某一企业的关联度系数矩阵。

　　(3)灰色单层次评价模型

其中，为第i个评价对象的综合评判结果即关联度;为m个评价指标的权重分配矩阵，应满足。

　　(4)灰色多层次综合评判模型

多层次评判模型以单层次评判模型为基础，先对最底层的指标进行灰色单层次综合评判，然后把这一层次的评判结果作为下一层次的原始指标，再重复进行单层次评判，以此类推至最高层。

　　(5)关联度隶属级别

　　通过发放调查表，并统计多位专家对每一指标五级隶属度的模糊综合评判情况，再根据层次分析法确定的权重进而求出五级等级的分布规律，制定出李克特表，最后求得的关联度隶属级别。本文经过统计调查表，得出的李克特表如表1所示。

　　表 1 李克特表 等级 A AA AAA AAAA AAAAA 数值 [0,0.3] (0.3,0.55] (0.55,0.75] (0.75,0.9] (0.9,1] 四、算例与结果分析

　　现在用以上综合评价模型对A专线运输物流企业进行评价。A企业是一家以货运信息服务和物流运输为主业的物流民营企业。公司成立于2000年，实力较雄厚，管理比较先进，经营着多条专线运输，并建立物流信息管理系统为客户提供经济、方便、快捷的在线物流动态与管理信息，获得较快的发展。

　　对该企业进行综合评价如下：

(1)确定指标权重。根据本文上面提到改进的三标度层次分析法来确定各级指标权重，由于篇幅原因计算过程在这里不再具体演示。一级指标物流资源的权重向量，营运能力的权重向量，物流技术的权重向量，客户服务的权重向量。专线运输物流企业综合评价指标的权重向量,二级和三级指标的权重向量太多不再一一列举。

　　(2)最优指标集的确定。运用统计学原理，对反馈的大量调查表统计分析，确定A- AAAAA五个等级标准。等级标准以车辆指标为例，见表2。

　　表 2 车辆指标五级等级标准 等级标准 A AA AAA AAAA AAAAA 车辆数量(辆) 4-18 19-33 34-48 49-63 63以上 总载重量(吨) 50-180 181-310 311-440 441-570 570以上 车辆指标下一层指标的车辆类型属于定性指标，需进行量化，方法如下：经过统计，车辆类型最多涉及4种，把每一类型设值为1，所以车辆类型的取值范围为1-4。

　　(3)指标值的规范化处理。以车辆指标下的车辆数量指标规范化处理为例(其中A公司拥有车辆数量为35辆)：

　　(4)关联度系数的计算。仍以车辆数量指标的关联度为例：

　　车辆指标下一层的其他指标同理，所以车辆指标的评价结果为：

　　(5)总关联系数的计算。依同理可求出每一层次的关联系数，进而可得出A企业的综合评价结果为：

　　根据表1中的李克特表，关联度隶属级别可以看出A企业的评价结果为AAA级。从最后评价过程中我们还可以看出四个一级指标的隶属级别：物流资源和客户服务属于AA级，说明这两方面还比较弱，需加大这两方面的投资建设与管理;运营能力和物流技术属于AAAA级，这两方面相对而言较强。总之，该评价结果与企业实际情况基本吻合。

　　五、结论

　　专线运输物流模式已成为融入现代物流的一个新的途径，并获得较快发展，但由于大多数企业规模较小、管理欠规范、服务水平不高等原因，很多地方需要不断完善。通过建立专线运输物流企业综合评价模型来规范和引导该行业向现代物流业迈进，帮助企业认清自我和发展方向，指导企业有针对性地制定和实施发展战略，有的放矢地采取改进措施，从而提升企业综合实力。

　　参考文献

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　　[4]蒋华，张淑君. 基于改进的AHP方法进行空调冷热源方案优选[J].流体机械，2005，33(5)：67-69.

　　[5]曹国，韩瑞珠.基于BSC的航运物流企业绩效灰色综合评价模型研究[J].物流技术，2007，26(2)79-82.

　　[6]黎建强，曾立彪等.基于模糊综合评价的企业物流能力评价研究[J].科技管理研究，2009(1)：62-163.

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