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零售型物流中心的效率分析:以韩国一家配送公司为例
摘 要
在当今多渠道分销环境下，其竞争力至关重要零售商店和公司提高专用物流中心(专用物流中心)的效率为大型零售商店、超级市场等零售网点提供服务便利商店。本文提出了专用物流中心的效率改进策略通过效率分析。为此，本文对其效率进行了实证分析采用DEA(数据包络分析)方法，利用a公司的真实数据进行专用物流中心分析韩国的分销公司。这篇论文详细分析了运营、财务和并对专用物流中心的服务效率进行了比较分析用于之间。最后，本文讨论了考虑专用物流中心的分析结果。特点及其在管理和业务方面的影响。
关键词 多渠道分销；专门的物流中心；效率分析；数据包络分析方法
Efficiency Analysis of Logistics Centers Dedicated to Retail Type: A Case of a Korean Distribution Company
Abstract
In todayrsquo;s multi-channel distribution environment, it is crucial for the competitiveness of retail stores and companies to improve efficiency of dedicated logistics centers (DLCs) servicing types of retail outlets such as large retail-stores, super supermarkets, and convenient stores. This paper derives efficiency improvement strategies for DLCs through efficiency analyses. To this end, this paper empirically analyzes the efficiency of DLCs by applying DEA (data envelopment analysis) approaches using real data from a Korean distribution company. In detail, this paper analyzes operations, finance, and service efficiencies of DLCs and performs a comparison analysis on the efficiency between DLCs. Finally, this paper discusses the analysis results considering the DLCsrsquo;characteristics and derives managerial and operational implications. Jungseok Research Institute of International Logistics and Trade All rights reserved.
Keywords Multi-channel distribution；Dedicated logistics center；Efficiency analysis；DEA
目 录
绪论
介绍
为了在当今以消费者为导向的竞争市场中生存，供应商引入了一种新的零售模式，注重消费者的便利。这些是大型的集市如沃尔玛，便利店(便利店)通过提供时间和空间效益来追求高利润率，以及超级超市(超级超市) 。在物流领域，专用物流中心(专用物流中心)相对于现有的向各个配送部门提供物流服务的通用物流中心是一个新兴的概念。专用物流中心是一个物流中心，专门提供物流设施和服务来支持特定的零售类型。韩国的主要零售公司易买得超市、乐天超市和家 正在韩国的骊州和利川经营大型的专用物流中心。CU, GS，和7 - 11，这是主要的便利店连锁公司，也在韩国经营专用物流中心。由于专用物流中心为托运人提供优化的物流服务和信息，相关的市场也随着在线、新鲜食品和鞋类专用物流中心的不断扩大而扩大。在这种背景下,用于测量和分析效率,它是使用最广泛的性能度量对提高零售物流配送中心的物流服务和竞争力具有重要意义。
在此背景下，本文旨在通过分析卖场、超级超市和便利店的效率来驱动专用物流中心的改进策略。为此，我们使用一家配送公司的数据来分析运营、财务和服务的效率，以及专用物流中心的整体效率。案例公司运营第三方物流类型的专用物流中心，为每种零售类型提供定制服务。在此分析中，我们使用了DEA(数据包络分析)模型，这是一种典型的效率分析工具。同时，通过专用物流中心的物流特性，找出了造成效率差异的原因。
效率分析在各个领域都进行了研究。例如，友(2012)分析了城市铁路运营效率，李和金(2007)测量了互联网公司的效率，以及陈等人(2018)还对学校进行了效率分析，艾姆鲁等人对以往的数据包络分析法进行的完整的回顾。在本节中，我们回顾了与本研究最相关的零售类型和物流中心的研究。
首先，前人对零售类型效率的研究如下:朗达等人(1998)通过加权变量进行数据包络分析，分析配送门店的效率。输入变量包括劳动力、经验、商店运营成本和库存减少率。输出变量是销售和净利润。金等人(1999)利用数据包络分析韩国11家商场的效率，提出了低效折扣店的改进目标。输入变量为店面面积、开业成本、人口密度、收入水平，输出变量为销售额。亨特等人(2003)使用多个D数据包络分析模型测量配送效率。输入变量包括资本、人力、中间变量、可访问性、分类、到达率、信息量、存储环境和操作变量。金和友(2014)测量了卖场、超级超市和百货商店的效率。输入变量为店面面积、停车场大小、员工人数和管理成本。输出变量包括每天访问客户的数量和销售额。柳和菊(2014)采用数据包络分析模型对釜山零售业的效率进行测度。输入变量包括员工人数、商品销售成本和建筑面积。金和凯姆(2015)使用数据包络分析法以及生产率分析技术分析了便利店、电商、电子商务、超级超市和百货商店的相对效率。输入变量包括工资、管理费用、可变成本和固定成本，而输出变量包括销售和营业利润。
另外，前人对物流中心效率分析的研究主要有以下几个方面。朱卡等人(2007)将AHP (层次分析法)与数据包络分析法相结合，对不同仓库进行仓库选择的效率进行了测量。输入变量是直接成本和间接成本，而输出变量包括时间、质量、数量的可靠性、存储能力和紧急订单处理的灵活性。林(2008)运用多层DEA模型对物流中心的运营、服务质量和盈利能力进行测度，提出了标杆管理模型，以提高低效物流中心的效率。运营效率的输入变量为员工人数、运营能力、执行能力、组织系统和人力资源管理。产出变量包括运营效率和员工满意度。服务效率的输入变量包括员工人数、运营能力、执行能力、人力资源管理、运营效率和员工满意度，输出变量包括客户满意度、客户保留率和货运量增长。财务效率的输入变量包括员工人数、运营能力、执行力、组织系统和人力资源管理。产出变量包括销售规模、盈利能力、投资回报和支付能力。派克(2012)采用DEA窗口技术和马尔奎斯特生产率分析技术，对区域仓库生产率的动态分析进行了效率变化的测量和分析。输入变量包括公司数量、工人数量、设备数量和仓库数量。输出变量是销售量。
之前的一些研究主要集中在零售类型和物流中心的效率分析上。然而，由于专用物流中心对零售类型的重要性是最近才出现的，所以之前没有关于专用物流中心有效性的研究。特别是，目前还没有研究对每种零售类型的特征、经营、财务和服务效率进行我们所知的最详细的比较和分析。因此，本文通过收集韩国一家拥有卖场、超级超市、便利店连锁店的配送公司的运营数据，对专用物流中心的效率进行分析做出了学术贡献。
本文由四个部分组成。第2节介绍了分析方法和输入输出变量，第3节给出了分析结果，分析结果产生的原因，并得出结论。最后，第四部分总结了研究结果和意义，并提出了未来的研究方向。
方法选择
分析方法和变量选择
本节描述用于效率分析的DEA模型和输入输出变量。分析中使用的数据是通过访谈和直接访问案例公司的两个卖场专用物流中心、四个超级超市专用物流中心和六个便利店专用物流中心来收集的。由于用于分析的数据包含机密数据，所以本文在很多情况下只给出相对比率(= DLC变量值/最小变量值)。
DEA模型
本文采用的DEA模型有CCR模型、BCC模型和超效率模型。CCR模型是第一个DEA模型，以其开发者Charnes, Cooper和Rhodes 的名字命名。CCR模型是通过确定输入和输出变量的权重来衡量效率的线性规划模型。虽然随后有许多模型被开发出来，但CCR模型仍然是最广泛使用的DEA模型。BCC模型，以银行家、Charnes和Cooper(银行家等人)命名。，是CCR模型的一个变体，通过加入变量的总权重为1的约束进行了修改。与假设按比例回报不变的CCR模型不同，BCC模型允许可变的回报比例。另一方面，BCC模型和CCR模型存在一个问题，即dlc的效率无法相互之间进行排序。为了克服这一问题，通常采用超效率模型。超效率模型通过将DLC (DMU, decision making unit)本身排除在模型之外来评估效率(康 and 苟, 2011)。利用标度效率(SE)来表示CCR和BCC模型效率值的相对差异。
部门效率分析的方法和变量
在本文中，我们使用简单的输入-输出方程和DEA模型分析了动态数据中心的运营效率、财务效率和服务效率。在部门效率中，通过分离单个操作效率和整体操作效率来分析操作效率。单个操作效率是通过使用单个输入和输出变量来计算的，这些变量是通过简单的输入-输出方程(=输出变量值/输入变量值)来计算的。
对于这些效率分析，选择表1(a)所列的输入和输出变量如下。首先，根据金(1999)和凯姆和友(2014)，选择运营部门的输入变量为仓储面积、工人数量(NV)和车辆数量(NV)。输出变量被选择为DLC支持的交付点(存储)的数量。但是，由于便利店、超级超市和卖场之间的商店大小不同，所以在对变量值进行标准化之后，将对不同零售类型的dlc之间的效率进行比较。标准化指数(SI)被计算为物流服务的相对销售额(便利店 1: 超级超市 1)。26: 卖场 3.3)全国门店相对数量(1:0)27: 0.069)的案例公司。因此，便利店的SI为1,超级超市为4.67，和Mart 47.83。操作效率分析的输出变量是通过将交付点的数量与SI相乘得到的标准交付点数量。
其次，根据利姆(2008)、派克(2012)和友(2014)的研究，财务部门的变量包括物流成本(LC)、销售与一般管理费用(SGA)和营业利润(OP)。我们用这些值除以销售额，即物流成本率(=物流成本/销售额)、销售与一般管理费用率(=SGA /销售额)、营业利润率(=OP /销售额)，以消除DLCs之间的规模差异。由于这些数据是机密的，我们使用它们相对于数据集最小值的相对值，例如， DLC的运算率除以DLC的最小运算率。因此，输入变量为相对LC率和相对SGA率，输出变量为相对OP率，如表1(a)所示。
根据利姆(2008)，服务业的输入变量是人工数量、车辆数量和相对物流成本率。同样，我们使用每个交付点的这些值来消除dlc之间的规模差异。也就是说，每个交货点的NW，每个交货点的NV，以及每个交货点的相对LC率。输出变量被选择为服务质量指数，案例公司每年为托运人度量该指数。服务质量指数通过测量70个关于服务质量
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