式中：

S

i

代表第

i 个供应商的成本值；p

i

代表第

i 个供应商的单位销售价格；P

min

代表供应商中

单位销售价格的最小值；

q 一采购量；c

j

代表因企业采购相关活动导致的成本因子

j 的单位成本；

D

ij

代表因供应商

i 导致的在采购企业内部的成本因子 j 的单位成本。这个成本模型用于分析企业

因采购活动而产生的直接和间接的成本的大小。企业应选择

S

i

值最小的供应商。

3 定性与定量方法相结合

定性和定量相结合的选择方法常用的主要有层次分析法

(AHP)、神经网络算法(ANN)和数据包

络分析法

(DEA)。

（

1）数据包络分析法

数据包络分析（

data envelopment analysis，DEA）由 Charnes A 和 Cooper W 等人于

1978 年创建，是以相对效率概念为基础发展起来的一种新的效率评价方法，是处理多目标决策

的有效方法

[5]

。它通过将企业的一组内部活动和绩效度量值综合到一个模型中，解决同质对象之

间的综合效率比较问题。该方法的特点是在观察输入和输出数据的基础上，采用变化权来对决策

单元（

DMU）进行评价，即评价各单位的相对效率

[6]

。

将参加投标的第三方物流服务商作为决策单元，设参加投标的第三方物流服务商有

n 个，每

个物流服务商有

m 种类型的数据输入（X）和 s 种类型的数据输出（Y），定义

             (2)

为 物 流 服 务 商 的 效 率 评 价

指 数 ， 适 当 地 选 取 权 系 数 和 ，

使其满足。

现在对第个物流服务商进行效率评价，以

权系数和为变量，以第个物流服务商的效率指

数为目标，以所有物流服务商的效率指标为

约束，构成如下的分式规划模型：

                         （3）

使 用

Charnes-Cooper 变

换，可以化为一个等价的线

性规划模型

                            （4）

1

1

(

1, 2, , )   

s

r rj

r

j

m

r ij

i

u y

h

j

n

v x

=

=

=

=

×××

∑

∑

r

u

i

v

1

(

1, 2, , )

j

h

j

n

≤

=

×××

j

r

u

i

vj

1

1

max

s

r rj

r

j

m

i ij

i

u y

H

v x

=

=

=

∑

∑

1

1

. .

1

(

1, 2, , ).

s

r

rk

r

m

i ik

i

u y

s t

k

n

v x

=

=

≤

=

×××

∑

∑

,

1

max

r

i

s

j

r rj

u v

r

E

u y

=

=

∑

1

1

1

. .

1;

0 (

1, 2, , );

m

i ij

i

s

m

r rk

i ik

r

i

s t

v x

u y

v x

k

n

=

=

=

=

−

≤

=

×××

∑

∑

∑

3