物流经济分析模型
基于EVA-BSC模型对物流企业绩效分析
基于EVA-BSC模型对物流企业绩效分析物流企业是实现商品流通的重要环节之一，其绩效的好坏直接影响到整体供应链的效率和竞争力。
本文将基于EVA-BSC模型对物流企业的绩效进行分析。
一、EVA-BSC模型概述EVA（经济附加值）是一种评估企业经营业绩的指标，它从资本的角度分析企业的经济效益，衡量企业是否创造了足够的价值。
BSC（平衡计分卡）是一种战略性绩效管理工具，通过四个视角（财务、顾客、内部流程和学习与成长）综合评估企业的绩效。
将EVA和BSC 结合起来，可以更全面地评估企业的绩效。
二、EVA-BSC模型在物流企业中的应用1. 财务视角在财务视角上，可以使用EVA评估物流企业的经济附加值。
明确资本成本率和投入资本，计算出EVA值，衡量企业是否创造了足够的价值。
还可以通过指标如资产周转率、毛利润率等评估企业的财务状况和盈利能力。
2. 顾客视角在顾客视角上，可以通过指标如客户满意度、订单及时率等来评估物流企业的服务质量和顾客关系管理。
顾客满意度调查、客户反馈等方式可以帮助企业了解顾客的需求和意见，从而提高服务质量，增强顾客忠诚度。
3. 内部流程视角在内部流程视角上，可以通过指标如订单处理时间、物流成本比例等来评估物流企业的流程效率和成本控制能力。
优化物流流程、提高物流配送效率，可以减少物流成本，提升企业的竞争力。
4. 学习与成长视角在学习与成长视角上，可以通过指标如员工培训率、创新能力等来评估物流企业的学习和发展能力。
通过培训和学习，提高员工的专业素养和技能水平，对企业的长期发展具有重要作用。
鼓励创新和知识管理也可以促进企业的成长。
三、物流企业绩效分析案例以某物流企业为例，假设其年度财务数据如下：营业收入：1000万元净利润：200万元投资资本：500万元资本成本率：10%1. 财务视角分析根据上述数据，可以计算出EVA值为（200-500×10%）万元 = -30万元。
说明该物流企业在此年度没有创造足够的价值，需要进一步优化经营。
供应链管理分析模型
供应链管理分析模型1. SCOR模型（供应链操作参考模型）：SCOR模型是由供应链管理协会（Supply Chain Council）开发的一种供应链管理分析框架。
它包含了一个综合的供应链流程模型，涵盖规划、采购、制造、交付和返修等方面。
SCOR模型可帮助企业识别和消除供应链中的瓶颈，提高供应链的可靠性和灵活性。
2. Bullwhip效应模型：Bullwhip效应指的是供应链上出现的需求波动和信息扭曲现象。
这种现象会导致供应链的库存水平不稳定、产能利用率下降和交付延迟等问题。
Bullwhip效应模型可以帮助企业分析和预测需求变化，优化库存管理和生产计划，从而减少Bullwhip效应的影响。
3.EOQ模型（经济订货批量模型）：EOQ模型是根据供应链中的订货成本和持有成本等因素，确定最优订货批量的模型。
通过使用EOQ模型，企业可以平衡订货成本和持有成本之间的关系，避免过高或过低的库存水平，减少库存损失和资金占用。
4.RFID技术应用模型：射频识别（RFID）技术可以实时追踪和监控供应链中的物流流动和库存变化。
RFID技术应用模型可以帮助企业实现供应链的可见性和追踪能力，提高物流效率和准确性。
通过使用RFID技术，企业可以更好地管理库存、跟踪产品流向和优化交付过程。
5.敏捷供应链模型：敏捷供应链是一种具有快速响应能力和灵活调整能力的供应链模式。
敏捷供应链模型可以帮助企业实现根据市场需求快速调整生产计划、缩短交货周期和提高客户满意度的目标。
敏捷供应链模型侧重于信息的及时共享和合作伙伴的协同作业，以更好地适应市场的变化和客户的需求。
综上所述，供应链管理分析模型是供应链管理的重要工具，能够帮助企业识别和解决供应链中的问题，提升供应链的绩效和运作效率。
企业可以根据实际情况选择合适的模型，并结合实际数据和情况进行分析和优化。
我国物流行业五力模型分析
我国物流行业五力模型分析（一）潜在的进入者：1.规模经济:总体而言，中国的运输成本占中国GDP的18%，比许多经济发达国家都要高出很多，约8%。
对厂家来说，物流成本可以高达生产成本的30%-40%。
在当前的经济环境下，物流市场规模经济效应对于本行业潜在的进入者要求很高。
2.资金需求:物流市场的潜在的进入者进入物流市场需要进行一次性的巨额投资用来建设覆盖本地区、区域和全国的物流配送网络，购买设施设备、招聘人员、建设信息系统网络，建立完善的运行强健的公司管理体制等。
由于需要庞大的资金支持，这将导致潜在的进入者不可能轻易进入物流市场，形成了一种资金的进入障碍。
(二) 现有竞争者之间的竞争总体看来物流行业运行平稳快速发展，但物流行业内的竞争者数以万计的数量将导致激烈的竞争。
规模化的外资物流企业。
如联邦快递等跨国物流企业，依托长期的积累以及现代化的管理和信息技术的应用，使得跨国物流企业具有较强的规模化、网络化、集约化和国际化运作的优势。
2011年，我国放宽外资企业进入中国物流市场的政策限制，外资企业将被获准运营“异地快递”“同城快递”，包括快递业在内的中国的物流行业竞争将会继续加剧。
（三）替代产品的威胁:对于当前快速发展的物流行业而言，因为物流行业是服务性质的行业，所以其他行业还没有出现能够替代像快递运输，大型货运运输等物流服务的替代品。
（四）购买者讨价还价能力:由于我国各地区经济发展不平衡，物流行业服务的购买者相对分散，较多的分布于经济发展快速，经济发达的地方，分散的购买者降低了他们的讨价还价的能力。
面对众多的物流服务企业，购买者的更换物流服务企业的转换成本低提高了购买者的讨价还价的能力。
购买者对于物流企业的服务质量要求高，准时、及时、安全、高效的物流派送服务，降低了它们的讨价还价的能力。
（五）供应商讨价还价能力:中国物流企业众多，所以我国众多的物流企业面对购买者时降低了它们的讨价还价的能力。
但是位于高端物流市场竞争力强物流企业相对于位于低端物流市场的综合实力弱的物流企业而言面对购买者时却拥有高的讨价还价能力。
基于EVA-BSC模型对物流企业绩效分析
基于EVA-BSC模型对物流企业绩效分析一、引言物流行业是现代产业链中不可或缺的一部分，其发展水平直接影响到整个产业链的效率和效益。
随着市场竞争的加剧和全球化经济的发展，物流企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须不断提升自身的绩效水平。
在这样的背景下，对物流企业绩效进行科学的评估和分析显得尤为重要。
本文将基于Economic Value Added（EVA）和Balanced Scorecard（BSC）模型，对物流企业的绩效进行深入分析，旨在为物流企业提升绩效水平提供一定的参考。
二、EVA-BSC模型介绍1. EVA模型EVA是经济附加值的英文缩写，是一种用以衡量企业经营业绩的综合指标，其核心思想是通过减去企业的资本成本，来反映企业经营决策对股东财富的创造能力。
换言之，EVA衡量了企业经营活动带来的实际价值，是一个衡量企业价值创造能力的重要指标。
2. BSC模型BSC是平衡记分卡的英文缩写，是一种绩效管理工具，通过制定战略目标、建立绩效指标、设置目标值和考核绩效结果等步骤，全面衡量企业在财务、客户、内部业务流程和学习成长等方面的绩效，从而达到全面提升企业价值的目的。
结合EVA和BSC两种模型，可以全面反映企业绩效水平，为企业提供科学的评价和分析指标。
三、物流企业绩效分析1. 财务绩效在EVA模型中，财务绩效是一个非常重要的指标，它主要通过衡量企业的收入、利润等财务指标来反映企业经营活动的盈利能力。
对于物流企业而言，财务绩效除了要关注传统的毛利润率、净利润率等指标外，还需要考虑到物流成本的控制和利润的提升。
通过EVA模型，可以计算出企业的经济附加值，从而了解企业的盈利能力和价值创造能力。
在BSC模型中，财务绩效可以通过制定目标指标、比较实际执行情况和目标值，从而达到全面衡量企业财务绩效的目的。
2. 客户绩效物流企业的客户绩效是衡量企业市场竞争力和客户满意度的重要指标。
通过EVA模型，可以了解企业在满足客户需求、提高客户满意度和获取新增客户的过程中所创造的附加价值，从而了解企业在市场竞争中的表现。
物流运输路线优化模型研究
物流运输路线优化模型研究物流运输是现代经济发展中不可或缺的一环，而物流运输路线的优化则是提高效率、降低成本的重要手段。
为了解决物流运输中的路线选择问题，学者们提出了许多优化模型。
本文旨在通过研究和分析不同的物流运输路线优化模型，探讨其方法和优缺点。
一、传统的物流运输路线优化模型1. TSP模型（旅行商问题）TSP模型是最经典的物流运输路线优化模型之一。
它的目标是找到一条最短路径，使得经过所有城市，且回到起点。
TSP模型虽然简单易懂，但是当城市数量增加时，计算复杂度呈指数级增长，难以应用于实际物流环境中。
2. VRP模型（车辆路径问题）VRP模型是一种更为复杂的物流运输路线优化模型。
它考虑到了多车辆、容量限制、时间窗口等实际问题，使得其在解决实际物流运输中的路线选择问题上更具有实用性。
VRP模型可以通过遗传算法、模拟退火等启发式算法求解，但问题规模增大时，求解过程的时间复杂度也呈指数级增长。
二、改进的物流运输路线优化模型1. 基于模糊集的物流运输路线优化模型传统的物流运输路线优化模型大多只考虑到了时间和距离等数值因素，忽略了很多实际环境中的不确定性。
模糊集理论可以有效地处理模糊性和不确定性，因此运用模糊集理论构建的物流运输路线优化模型更能适应实际情况。
这种模型可以综合考虑路线长度、时间窗口、交通拥堵等因素，并通过模糊推理方法得出最优路线。
2. 基于人工智能的物流运输路线优化模型近年来，人工智能技术的快速发展为物流运输路线优化带来了全新的思路。
人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等方法，从历史数据中学习和总结经验，为物流运输提供更智能的路线选择。
例如，利用深度学习技术可以对交通拥堵情况进行实时预测，并根据预测结果调整路线，以提高运输效率。
三、物流运输路线优化模型的优缺点1. 优点：（1）提高运输效率：物流运输路线优化模型可以通过合理规划路线，避免交通拥堵，减少运输时间，提高运输效率。
（2）降低运输成本：优化后的路线可以减少里程、节省燃料消耗，降低运输成本。
河南省区域经济物流弹性分析——基于Logit模型的分析
而物流活动能够实现或者加速要 素流动过程 ，从 这个意义上 讲， 物流业的发展是推动 区域经济实现增长 的重要 因素ｌ １ １ 。
随着 区域经济的快速增长 ，社 会化分工不仅在范 围上不 断扩大 ， 同时深度上也不 断深化 ， 社会分工已经 由传统 的产业
内分 工 发 展 到 产 品 内分 工 ，这 种 趋 势 对 物 流 的 发 展 提 出 了更
上提 升了物Байду номын сангаас业 的发展水平 ， 反过来 又进 一步深化社会分工 ， 促进 区域经济增长。
２ ＿ ２ 物 流业促 进 区域 经 济增长 的作 用机 理
物流业作 为现代服务业 的分支 ，其本身就是 区域 经济重
效推动区域经济增长 ， 两者 的发展相辅相成 ， 其中最具代表性
周慧玲
（ 许 昌职业技术学院 ， 河南
许昌 ４ ６ １ ０ ０ ０ ）
【 摘 要】 指 出物流业 的发展在经济增 长过程 中发挥着重要的作用 ， 河南省作为我国中部崛起 的重要力量 ， 其物流业 在进入新 世纪 以来 经历了高速增长 ， 利用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 模型 ， 测算 了河南省 区域经济与物流业之 间的弹性 系数 ， 并根据测算结果提 出了进一 步促
１ 引言
在经济增长过程 中， 物 流业发挥着越来越重要 的作 用 ， 物
流业本身也经历 了快速发展 ， 尤 其是 在 ２ ０ ０ ９年 国务 院常务会 议 审议通过物流业振兴规划 以来 ，其更是得到 了各级政府 的
生产要素的投入 ， 而社会生产则为经济增 长创造 了物质基础 ， 因此区域经济的增长 同样是源 于区域 内各生产要 素的相互作 用， 在此过程 中必然伴随着生产要素在区域 内的流动和整合 ，
物流管理中的运输成本效益评估模型
物流管理中的运输成本效益评估模型一、引言在物流管理中，运输成本是一个关键的指标，影响着企业运营效率和盈利能力。
为了评估运输成本的效益，许多企业采用了各种模型和方法，以帮助他们做出明智的决策。
本文将介绍一种常见的运输成本效益评估模型，以及其在物流管理中的应用。
二、运输成本效益评估模型简介运输成本效益评估模型是一种定量分析工具，旨在帮助企业评估不同运输方案的成本和效益。
该模型基于运输成本和运输效益之间的关系，通过定量分析和比较不同运输方案，帮助企业选择最佳的运输策略。
三、运输成本效益评估模型的构成1. 运输成本因素：- 运输距离：运输距离是一个重要的成本因素，通常以公里或英里为单位计量。
运输距离越远，运输成本就越高。
- 运输方式：不同的运输方式具有不同的成本，例如公路运输、铁路运输、航空运输等。
- 车辆成本：包括燃料费用、车辆维护和保险费用等。
- 人工成本：涉及到司机和其他人员的薪资、福利和培训成本等。
- 运输设备成本：涉及到购买、维护和更新运输设备的成本。
2. 运输效益因素：- 时效性：运输速度对于企业的供应链效率和客户满意度非常重要。
- 安全性：货物在运输过程中的损失和损坏风险。
- 可靠性：运输计划的准确性和送达时间的可靠性。
- 灵活性：运输方案是否能够适应市场需求的变化。
四、运输成本效益评估模型的应用运输成本效益评估模型可以应用于以下方面：1. 运输成本优化：- 通过模型分析不同的运输方案，找出成本较低的方案，从而降低企业的运营成本。
- 评估不同运输方式之间的成本差异，确定最经济的运输方式。
2. 运输效益提升：- 通过模型分析不同的运输方案，确定能够提升运输效益的策略，如提高运输速度、减少货物损失等。
- 评估不同运输方式之间的效益差异，确定最适合企业需求的运输方式。
3. 决策支持：- 运输成本效益评估模型可以为企业的决策提供依据，帮助企业选择最佳的运输策略。
- 模型的结果可以为企业管理层提供决策支持，帮助他们做出明智的决策。
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
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Hale Waihona Puke 一.理论知识——预测的作用
预测的实质 掌握变化的原因； 了解变化的状态； 从量的变化中找出因果关系； 从变化中找出规律性的东西对未来进行判断。 预测就是要从变化中，找出使事物发生变化的固有规 律，寻找和研究各种变化的背景及其演变的逻辑关系， 去揭示事物未来的面貌，对事物的未来做出判断。
发展变化。
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一.理论知识——预测的步骤
1. 预测的基本步骤
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一.理论知识——预测的步骤
2. 各步骤说明 （1）确定预测目标
预测目的、对象和预测期间。 预测目的：明确为什么要预测； 预测对象：对什么事物进行预测； 预测期间：对哪个时期进行预测；（1年内为
短期，2~5年为中期，5~10年为长期）
判断预测是一种定性预测方法。 特点
适用于数据奇缺，或难于作定量分析时使用。 预测简单，容易实施。 预测准确度不高，容易受主观因素的影响。 一般用于中长期预测。 比如，新产品的销售量预测；新技术的应用前景等。
常用方法
德尔菲法、主观概率法、市场调查、历史类比法等。
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（一） 部门负责人评判意见法
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一.理论知识——预测的步骤
2. 各步骤说明
（2）收集、分析有关资料
包括影响预测对象的各种资料，如预测对象本身发展的 历史资料，对预测对象发展变化起作用的各种因素的资料， 形成这些资料的历史背景，以及各种影响因素在未来可能 出现的情况。 预测必须占有大量的、系统的、适用于预测目标的资
料； 预测资料可以分为两类：
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一. 理论知识——预测的相关概念
需求预测
原材料
生产
市场 订购预测 厂家
供应预测 订单预测
配送 中心
市场预测 需求信息
用户
物流领域中的预测
物流预测是根据客观事物过去和现在的发展规律，借助科 学的方法和手段，对物流管理发展趋势和状况进行分析、 描述，形成科学的假设和判断的一种科学理论。
凡是影响物流系统活动的因素都是预测对象。例如，物 流系统的人力、物力、财力、以及资源、销售、交通， 国家的政策方针，经济发展的形势和自然条件等，都是 预测的内容。
第三章：物流经济分析模型
1
模型分类
实务模型——基本不涉及 图式模型——掌握（viso绘图） 模拟模型——了解（适于研究生学习） 数学模型——了解并学会应用简单模型（研究生研究
重点）
2
掌握模型
1、图式模型（自学VISO绘图） 2、数学模型
（1）预测模型 （2）线性规划模型
——物流目标优化 ——物流网络优化 ——车辆调度优化
（3）层次分析模型（AHP）
3
课外作业
图示模型——用VISO画图
1、图2-6（P42） 2、图2-8 （P43） 3、图2-16 （P61） 4、图3-3 （P81） 5、图3-8（P100） 6、图4-3（P117） 7、图4-4（P122） 8、图4-5（P123）
4
第一节：预测模型
预测方法
召集企业相关部门居于第一线的专家或负责人，请他们对预测对 象在未来某个时间内的情况做出自己的估计。
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一.理论知识——预测的理论基础
惯性原理: 事物在其发展变化过程中，总有 维持或延续原状态的趋向，事物的某些基本 特征和性质将随时间的延续而维持下去。 事物惯性的大小，取决于事物本身的动力 和外界因素的作用。(生产资料、消费资料)
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一.理论知识——预测的理论基础
2．类推原理（因果关系原则）
根据事物发展变化的因果关系，推测事物未来的发展 变化规律。
事物的存在、发展和变化都受有关因素的影响和制 约，事物的存在和变化都有—定的模式。
特性相近的事物，在其变化发展过程中，常常有相
似之处。于是可以假设在有些情况下、事物之间的
发展变化具有类似的地方，依此进行类比，可以由
先发事物的变化进程与状况，推测后发类似事物的
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一.理论知识——预测的步骤
（4）分析评价预测方法及预测结果 分析预测误差，对结果进行评估。
（5）修正预测结果 在误差计算的基础上，通过定性、定量分析， 以及预测人员的知识和经验对结果进行修正， 使之更加适用于实际情况。
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一.理论知识——预测的步骤
（6）提交预测报告
预测报告的内容包括： 预测的主要过程； 预测目标、预测对象及预测要求； 预测资料的收集方式、方法及其分析结果； 阐述选择预测方法的原因及建立模型的过程； 对预测结果进行评价与修正的过程及结论； 预测结论。
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一.理论知识——预测的作用
预测的作用 预测是编制计划的基础 物流系统的存储、运输等各项业务计划都是 以预测资料为基础制定的。 预测是决策的依据 决策的前提是预测，正确的决策取决于可靠的 预测。
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一.理论知识——预测的概念模型
预测概念模型 输入——需要处理的信息。（如市场的调研和收集的数据资料） 扰动——各种主客观因素的影响。（随机因素与偶然因素的影响） 输出——预测的结果，即对未来目标的判断。（该判断要经过主
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一.理论知识——预测技术分类
预测技术的种类繁多，据统计有150多种。 所有的预测技术可以分为三类：
判断预测技术 (定性预测) 时间序列预测技术（定量预测） 因果预测技术（定量预测）
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二. 判断预测方法简介
判断预测
就是在一种有组织的形式下，搜集个人对预测对象所作的判断， 进行综合分析，得出预测结论的方法。
纵向资料（预测对象的历史数据资料） 横向资料（作用于预测对象的各种影响因素的数据
资料）
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一.理论知识——预测的步骤
（3）选择预测方法进行预测
选择预测方法，建立预测模型、模型评估和利用模型进 行预测。 选择预测方法要考虑以下几个因素： 预测对象的特点； 预测范围； 预测期限的长短； 预测要求精度； 占有数据资料的多寡、适应性； 企业愿为预测支付的费用的大小； 企业要求得到预测结果所花时间的长短等。
观努力的争取并接受客观实践的检验，如此不断循环，不断逼近）
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一.理论知识——预测的理论基础
1. 惯性原理（连续性原理） 惯性: 指事物发展变化主要受内因的作用，事物的
过去，现在的状态会持续到将来。 事物的发展变化具有某种程度的持续性、连贯
性。 利用这一原则掌握事物变化的内在原因，就能
根据已知推测未知，根据过去、现在推测未来。