汽车企业物流服务评价指标研究

本文运用供应链有关原理,研习物流的专著与论文,查阅国内外有关汽车物流的文献资料,对供应链管理环境下的汽车制造企业物流服务评价等问题展开研究。充分了解汽车生产型企业物流需求,针对需求,给出合理的统计分析及检验方法,得出指标体系,做到理论结合实际,为汽车制造型企业提高物韶关到惠州物流流服务水平和能力进而提升企业的竞争能力提供新的研究思路。

汽车制造 物流服务能力 指标体系

随着经济的持续发展和人民生活水平的日益提高,汽车消费迅速膨胀,汽车市场竞争不断加剧。汽车物流是沟通原料供应商、生产厂商、批发商、零件商、物流公司及最终用户满意的一座桥梁,是集现代运输、仓储、保管、搬运、包装、产品流通及物流信息于一体的综合性管理,是实现商品从生产到消费各个流通环节的有机结合。汽车物流是对汽车制造企业进行集现代运输、仓储、保管、搬运、包装、产品流通及物流信息于一体的综合性物流管理,是沟通其原料供应商、生产厂商、批发商、零件商、物流中心及最终用户的桥梁,是实现产品从生产到消费各个流通环节的有机结合。

汽车零部件供应物流是为了迎合汽车制造企业的需求,将零部件及相关信息从供应商运到汽车生产基地,为了高效率、低成本流动和储存而进行的规划、实施和控制的过程,是集现代运输、储存、分拣排序、包装、产品流通及相关的信息流、资金流于一体的综合性管理。对汽车制造企业而言,零部件供应物流的主要功能是采集供应商的零部件,并按照主装厂的要求,以最小的成本准时送到主装厂,满足其生产。

汽车生产物流是指汽车企业在原材料和零部件进入车间后,由生产流程和工艺所决定的物流活动(即物料不断的离开上一工序,进入下一工序的活动)。生产物流起源于原材料零部件等从生产车间的“门口”开始,进入生产线的开始端,止于成品,贯穿了生产的全过程。

汽车销售物流是指整车从汽车生产企业到用户或分销商之间的物流。它与汽车企业的销售部门配合共同完成商品车的销售任务,是企业物流的最后一个环节。最早的汽车生产企业销售汽车,是由销售商直接到厂家提货,服务很差。随着汽车制造企业阵容的壮大,竞争逐渐激烈,汽车生产厂家的售前及售后服务意识增强,出现了传统的汽车销售物流模式。

回收物流,人们通常把它仅仅看作是废料的收回,实际上这仅是回收物流的一小部分内容,其全部内容还应包括收回不能令顾客满意的商品。汽车回收物流中的废旧物资主要有报废的成品、半成品、零部件,加工钢材产生的边角余料以及各种包装废弃物等。汽车回收物流是指通过一定的手段回收、加工,重新投入使用所要经过的一系列的流动过程。

根据研究目的、相关文献数据与研究结构等方面选择测试指标,本研究选定了43个指标,并利用SPSS软件对预测试数据进行分析,经过描述性统计分析、项目分析、因素分析等步骤后,在对所得指标体系进行效度检验和信度检验,最终确定新的指标体系。由于本研究提出的汽车制造企业物流服务是一个新概念,现有研究中还没有测量量表,开发一套全面、有效的测量量表是本研究要解决的关键问题之一。具体来讲,就是首先结合文献回顾和深度访谈结果,界定汽车制造企业物流服务质量的概念及构成维度;然后通过现有的文献和相关从业者定性访谈生成测量题项,并借鉴焦点访谈结果和专家意见进行修改,从而形成量表的初始题项;接下来利用随机抽样法抽取少量样本进行数据的预调研,并利用ALPHA系数分析和探索性因子分析结果对初始题项进行净化,形成正式调研的问卷;再然后通过随机抽样法抽取大量样本进行正式调研,并依据调研数据对量表的各项信度和效度进行检验,如有必要还需对量表进一步修改;最后生成具有较高信度与效度的测量量表。

本研究物流服务的初始测量题项主要有两个来源:现有文献和深度访谈。由于企业物流服务的研究已经比较成熟,因此本研究中4个维度的测量题项,主要是借鉴了企业物流服务的测量题项,并对原题项描述中的各物流环节进行了适当的修汕头到宿迁物流改;另外我们以汽车制造企业深度访谈中提取出来的题项作为补充,体现了汽车制造企业物流服务中特有属性,从而使测量题项更有针对性和更加全面。如表所示:

我们使用Cronbach α系数来评价汽车制造企业物流服务测量量表的内部一致性,我们在SPSS11.0中分别对各维度的α系数和CITC系数进行计算,计算结果如下表所示。从中我们可以看出,物流服务四个维度的测量题项的α系数都明显高于0.7,说明这四个维度的测量量表具有较强的可靠性。另外,测量供应物流的第二个题项(FL2)和测量销售物流的第一个(SL1)、第四个题项(SL4)的CITC系数分别只有0.476、0.377和0.340,按照前文确立的量表修正标准,应该予以删除;而删除这三个题项以后,供应物流维度的α系数可由0.817提高到0.880,而销售物流维度的α系数则由0.803提高到0.849和0.858,都得到了显著的提升。因此我们决定删除这三个题项。

在删除FL2、SL1和SL4三个题项之后,我们对剩余的19个题项进行探索性因子分析。结果显示,这些题项的KMO值为0.776,通过了Bartlett’s球形检验,这表明数据具备因子分析的良好条件。我们运用主成分分珠海到呼伦贝尔物流析法,以特征值1为标准来截取数据,并采用方差最大化正交旋转(Varimax),可以得到如下表所示的分析结果:

正交旋转后的结果显示销售物流的第三项的值为0.365,明显小于0.5,因此应予以删除。并进行第二次分析,结果如下表所示:

分析结果显示,共有4个因子的特征根值大于1,这4个因子的累计方差解释比率达到76.15%。从因子负载的结果来看,这4个因子与我们预先设想的物流服务的四个维度完全吻合。而且18个题项中都负载到它们相应的因子上,所有因子负载系数在0.70以上,没有出现交叉负载的情况。这初步说明了本研究对汽车制造企业物流服务维度划分的合理性,并且不用再对题项做进一步净化。

通过上述量表开发过程,我们得到包括18个题项的汽车制造企业物流服务的测量量表。这一量表通过了内部一致性信度、收敛效度、区别效度的检验,在各方面都达到了相应的标准。因此我们可以得出,此量表能够正确而有效地测量汽车制造企业物流服务这一概念,可以用作后续研究的基础。

汽车物流是一个发展潜力巨大的行业,为了科学、客观的评价汽车制造企业的物流服务能力,本研究以系统性、经济性、一致性、可操作性和通用性为原则,在大量文献查阅和理论分析的基础上,通过对汽车物流模式进行的分析和研究,通过项目分析、因素分析、信度分析和相关分析等方法确定了汽车制造企业物流服务能力考评体系,该体系共包括5个维度、18项指标。该考评指标体系科学、全面,实现了定量指标与定性指标的结合。