0.引言

本文提出基于数据分析的物流企业绩效评价模型构建研究，并以实际的物流企业经营数据信息为基础，通过对比测试的方式，分析验证了设计绩效评价模型的应用效果。

1. 物流企业绩效评价模型设计

1.1 物流企业绩效评价指标体系构建

要实现对物流企业绩效的客观、全面、精准评价，构建合理的物流企业绩效评价指标体系是十分必要的。本文以物流企业实现长期健康发展的客观需求为基础，分别从财务绩效、运营过程、学习创新能力、客户关系管理四个方面入手，实现对物流企业绩效评价指标体系的构建。其中，以财务绩效为核心的绩效评价指标构成可以表示为X1={x11,x12,x13,x14}（1)

其中，X1表示物流企业的财务绩效情况，x11表示物流企业的财务收益状况，具体构成包括物流企业的总资产报酬率和资本保值增值率，x12表示物流企业的资产运营状况，具体构成包括物流企业的总资产周转率和库存周转率，x13表示物流企业的偿债能力状况，具体构成包括物流企业的资产负债率和现金流动负债比率，x14表示物流企业的发展能力状况，具体构成包括物流企业的净资产收益率和利润增长率。

以运营过程为核心的绩效评价指标构成可以表示为

其中，X2表示物流企业的运营过程情况，x21表示物流企业的市场竞争力状况，具体构成包括物流企业的市场占有率和市场覆盖率，x22表示物流企业的柔性状态，具体构成包括物流企业的时间柔性，数量柔性以及产品柔性，x23表示物流企业物流设施配备及利用水平状态，具体构成包括物流企业的设施配备水平，设施利用率以及安全作业率，x24表示物流企业的信息共享能力水平，具体构成包括物流企业的信息传递速度，信息传递质量以及共享信息深度。

以学习创新能力为核心的绩效评价指标构成可以表示为

其中，X3表示物流企业的学习创新能力水平，x31表示物流企业的学习能力水平，具体构成包括物流企业的员工建议增长率以及培训总人时增长率，x32表示物流企业的创新能力水平，具体构成包括物流企业的新技术采用率，研究开发投资率以及流程创造。

以客户关系管理为核心的绩效评价指标构成可以表示为

其中，X4表示物流企业的客户关系管理情况，x41表示物流企业的服务质量状况，具体构成包括物流企业的顾客满意度和投诉率，以及双方沟通状况，x42表示物流企业的商业信誉状态，具体构成包括物流企业的价格信誉和服务信誉，x4表示物流企业物流可靠性水平，具体构成包括物流企业的货物完好率，准时交货比例以及订单完成率，x44表示物流企业的客户状态，具体构成包括物流企业的客户保持率、价值率、获得率以及获利率。按照上述所示的方式，实现对物流企业绩效评价指标体系的构建。

1.2 基于数据分析的物流企业绩效评价模型

结合1.1部分构建的物流企业绩效评价指标体系，本文在构建物流企业绩效评价模型时，充分考虑了不同指标参数对于物流企业绩效的影响程度不同。因此，采用数据分析的方式对物流企业绩效评价指标体系中的指标权重进行差异化设置，具体的计算过程中，首先相对于总的评价目标，对各个指标两两进行比

其中，A表示物流企业绩效评价指标判断矩阵，aij表示评价指标的重要度。那么，对应的权重计算方式可以表示为

其中，W(xij）表示xij评价指标的权重参数。

以此为基础，物流企业绩效评价模型可以表示为

其中，k表示物流企业绩效评价结果。需要注意的是，由于不同物流企业的业务经营范围不同，因此，可以结合实际情况，对绩效评价模型中的指标进行适应性调整，以确保评价结果的可靠性，避免出现误差较大的情况。

按照上述所示的方式，切实实现对物流企业绩效评价模型的合理构建。

2. 应用测试

2.1 测试数据

在分析测试本文设计基于数据分析的物流企业绩效评价模型实际应用效果时，设置了对比测试环境，其中，对照组分别采用AHP层次分析法绩效评价模型，以及灰色关联度分析法绩效评价模型。在此基础上，在测试准备计算，以某物流企业的实际运营数据信息为基础，其中，具体的数据如表1所示。

以表1所示的数据信息为基础，采用三种模型开展对测试物流企业的绩效评价，并以专家评价结果为基础，对具体的评价可靠性加以分析。

2.2 测试结果与分析

按照上述所示的方式，分别统计了不同模型对于测试物流企业绩效的评价结果，得到的数据信息如图1所示。

结合图1所示的测试结果对三种不同企业绩效评价模型的评价结果进行分析，其中，在AHP层次分析法绩效评价模型的测试结果中，对于测试物流企业整体绩效水平的评价结果与实际情况的误差为0.022，其中，财务绩效低于专家评价结果0.02，学习创新能力低于专家评价结果0.018，客户关系管理高于专家评价结果0.024。在灰色关联度分析法绩效评价模型的测试结果中，对于测试物流企业整体绩效水平的评价结果与实际情况的误差为0.051，具体的误差分布主要集中在学习创新能力方面，与专家评价结果相比，高0.029。相比之下，在本文设计物流企业绩效评价模型的测试结果中，对于测试物流企业整体绩效水平的评价结果与实际情况的误差仅为0.007，在单项评价指标方面，最大误差仅为0.007（财务绩效）。综合上述的测试结果与分析可以得出结论，本文设计的基于数据分析的物流企业绩效评价模型可以实现对物流企业绩效状态的准确评价，对于实际的物流企业运营管理具有良好的指导价值。

3. 结束语

在构建企业绩效评价模型时，结合企业客户、员工、内部管理过程等各项指标的价值影响，对模型涉及的各项指标权重进行合理设计是保障最终评价结果可靠性的关键。本文提出基于数据分析的物流企业绩效评价模型构建研究，通过数据分析的方式明确了各评价指标与物流企业整体经营绩效管理，以及核心竞争力等定量指标的关联程度，切实实现了对物流企业绩效的客观、精准评价。借助本文设计的企业绩效评价模型，希望能够为相关企业的管理提供一定的参考价值和帮助。