基于AHP法的物流服务评价表构建(2)

　　二、建立物流服务水平的评价层次分析模型

　　根据上文所述的指标体系和层次分析法的原理，选取了物流服务质量、物流支撑能力、安全保障指标和成本指标四个指标作为中间准则层，并将订单处理准确率、货损率、订单响应率、作业速度、物流硬件能力、物流网络覆盖水平、物流规划能力、技术保障、经济保障、制度保障、安全程度、衔接成本、作业成本等14项相关指标设为评价样本层，构建了物流服务水平评价模型树，如图1。

　　三、判断矩阵的建立及计算原理

　　1、建立判断矩阵

　　针对图1的模型树，构造不同层次的两两判断矩阵，通过比例标度（1，2，…，9），如表1所示，得出全部的各个层次的初始判断矩阵。

　　根据以上构建的物流服务水平评价判断模型树的层次，结合层次分析法的原理，依次将层次模型划分为总目标层、评价准则层和评价样本层，建立总目标和子目标之间相互影响关系的判断矩阵，本文设计判断矩阵表格如下，见表2至表3。

　　对于评价准则层中其他三项指标的判断矩阵，与表3的矩阵构建原理相同，本文不再赘述。

　　2、权重模型

　　设准则层Ci对目标层O的权重为：？茁i（i=1，2，3），样本层Fj（j=1，…..10）对准则层Ci的权重为aij，则样本层Fj对目标层O的最终权重为：

　　O=■？茁iCi=■？茁i·■？琢ij·Fj=■Fj·（■？茁i·？琢ij）

　　由此得到任一样本Fj对目标O的权重为■？茁i·？琢ij。

　　3、求取特征根

　　具体分为四步：

　　（1）计算判断矩阵每行元素的乘积Mi，Mi=■？琢ij，i=1，2，…，n；（2）将元素乘积开n次方Vi，Vi=■；（3）将方根向量Vi做归一化处理，即得排序权重向量wi，wi=vi■vi，i=1，2，…，n；（4）计算判断矩阵的最大特征根？姿max，？姿max=■■■。

　　4、层次单排序及一致性检验

　　由计算得出的特征向量即为同一层次上相应要素对于上一层次某一要素的相对重要性的权重值，这一过程为层次单排序。各个层次特征向量分别求完后，层次的单排序也就完成了。层次单排序的一致性检验分为以下三步。

　　（1）为了度量判断矩阵的一致性或相容性，引入一致性指标为CI=（？姿max-n）/（n-1）。

　　（2）为了度量不同判断矩阵是否具有完全的一致性，引入判断矩阵的平均一致性指标RI，RI的选取标准见表4。

　　（3）判断矩阵一致性指标CI与同阶平均一致性指标RI之比为随机一致性比率，CR=CI/RI。当CR<0.10时，即认为判断矩阵具有完全一致性。

　　四、问卷数据整合及权重结果

　　本文对专家调查问卷的设计采取简单易懂，填写方便的原则，设计了《物流服务水平评价标准的AHP专家问卷》，共将问卷分为三大部分，第一部分是问卷的专家的个人基本资料的填写，第二部分为问卷填写的说明，第三部分是国家公园准入标准衡量构面与评估准则权重问题。本文邀请了5位物流相关领域专家对问卷进行了填写。采用Yaahp软件中的群决策方法，对专家所赋数值进行了整合，计算得出集结后的各准则层相对于评价因子层的判断矩阵，以及评价因子层对于总目标的相对权重，其具体结果见表5至表9。