摘 要

港口是海陆运输中的重要场所，及至今日，港口的地位越发重要，港口的发展也愈加迅速。科技的长足进步使得港口越来越向信息化迈进。港口绩效在增加港口竞争力、协助管理的方面起着重要的作用。但迄今为止绩效并不存在公认的评价指标体系，不同的评价指标相互关联，传统的评价方法难以处理。基于这样的背景，本文采用层次分析法和BP神经网络结合的评价方法对港口物流信息化绩效进行评价。

本研究的研究内容包括:

1. 对平衡计分卡理论进行研究，分析绩效的影响因素，遵从指标选取原则，从财务、客户、内部经营、学习与创新四个维度对绩效评价指标进行分析选择，最终确定了一个具有14个指标的绩效评价指标体系。
2. 从层次分析法理论出发，对各指标权重进行确定，以此作为绩效评价模型的期望值，同时在BP神经网络理论的支持下构建了一个绩效评价模型，经过对样本数据的训练后，绩效评价模型能够实现对于港口企业信息化绩效的评价。
3. 在模型建成后，本文对样本数据中的5个港口企业评价结果进行了详细分析，从多个角度分析评价结果，并为各企业在信息化建设方面提供了部分建议，以提高港口的信息化建设程度。

结果表明，本文构建的港口物流绩效评价模型具有良好的泛化能力，能够很好的实现对于不同集装箱港口的信息化绩效评价，具有较高的应用价值，为港口绩效评价提供了一个新思路，也为港口信息化建设提供了支持。

关键词：信息化绩效评价，评价指标体系，层次分析法，BP神经网络

Abstract

The port is an important place in the sea and land transportation. The great progress of science and technology makes haven more and more stride forward to informatization. Port performance plays an important role in enhancing port competitiveness and assisting management. However, up to now, there is no universally recognized evaluation index system for performance. Different evaluation indexes are interrelated and traditional evaluation methods are difficult to deal with. Based on this background, this paper uses the Analytic Hierarchy Process (AHP) and BP neural network to evaluate the performance of port logistics informatization.

The research contents of this study include:

1. To study the balanced scorecard theory, analyze the influencing factors of performance, follow the principle of index selection, analyze and select performance evaluation indicators from the four dimensions of finance, customer, internal operation, learning and innovation, and finally determine a performance evaluation index system with 14 indicators.
2. Starting from the theory of Analytic Hierarchy Process (AHP), to determine the index weight, as expectations of performance evaluation model, at the same time with the support of the BP neural network theory to build a performance evaluation model, after the sample data of training, performance evaluation model for the performance evaluation of port enterprise information can be implemented successfully.
3. After the completion of the model, this paper conducts a detailed analysis of the evaluation results of five port enterprises in the sample data, analyzes the evaluation results from multiple perspectives, and provides some Suggestions for enterprises in the informatization construction, so as to improve the informatization construction of ports.

The results show that the performance evaluation model of port logistics constructed in this paper has good generalization ability, can well realize the performance evaluation of informatization of different container ports, and has high application value, which provides a new idea for port performance evaluation and also provides support for the construction of port informatization.

Key word: information performance evaluation, evaluation index system, analytic hierarchy process, BP neural network

目录

第1章 绪论 3

1.1 研究背景及意义 3

1.1.1 研究背景 3

1.1.2 研究意义 4

1.2 国内外研究现状 4

1.2.1 国内研究现状 5

1.2.2 国外研究现状 6

1.3 主要研究内容与方法 6

1.3.1 研究内容 6

1.3.2 技术路线 7

第2章 相关理论 9

2.1 平衡计分卡的相关理论 9

2.1.1 基本思想 9

2.1.2 维度分析 9

2.2 BP神经网络的相关理论 10

2.2.1 神经网络 10

2.2.2 BP神经网络定义、结构 11

2.2.3 BP神经网络特点 12

2.3 层次分析法的相关理论 13

2.3.1 基本思想 13

2.3.2 实现步骤 13

2.3.3 优缺点 15

2.3.4 本章小结 15

第3章 港口物流信息化绩效评价指标体系 16

3.1 港口物流信息化绩效的概念与内涵 16

3.1.1 港口与港口物流 16

3.1.2 物流信息化 16

3.2 绩效评价指标的选择 17

3.2.1 影响绩效的因素 17

3.2.2 绩效评价指标选择原则 17

3.2.3 绩效评价指标体系建立 18

3.2.4 本章小结 20

第4章 基于AHP-BP神经网络的信息化绩效评价模型 21

4.1 数据采集和处理 21

4.1.1 样本的选取及数据采集 21

4.1.2 数据预处理 22

4.2 BP神经网络模型建立 23

4.2.1 BP神经网络结构设计 23

4.2.2 BP神经网络算法选择 25

4.3 BP神经网络模型实现 26

4.3.1 使用AHP确认期望输出 26

4.3.2 MATLAB实现 26

4.3.3 本章小结 28

第5章 基于AHP-BP神经网络模型的绩效评价 29

5.1 MATLAB实现的绩效评价结果 29

5.2 港口物流信息化绩效分析 30

5.3 改进措施以及建议 31

5.3.1 本章小结 32

第6章 总结与展望 33

6.1 总结 33

6.2 展望 33

参考文献 34

致谢 36

绪论

研究背景及意义

研究背景

随着全球化、信息化浪潮的到来，全球贸易如火如荼的展开，港口物流在世界经济运行中的地位日益突出。改革开放、“一带一路”等战略的实施加快了港口地位的提升，港口的信息化水平也越来越成为港口实力的主要评判标准^[1]。

港口信息化是指在在港口运营管理过程中使用信息化平台进行信息交流，将港口经营中的各种信息在平台中进行整合利用，最终便利港口运营、辅助管理人员决策。作为港口物流企业管理系统的一部分，港口信息化对港口战略目标的实现起着计划、组织、调整、控制、监督的作用。目前，中国各港口在先进的科学技术和机器设备的支持下如火如荼的开展信息化建设，提高了港口管理水平和作业效率，港口逐渐走向机械化、自动化、智能化^[2]。

但在信息化的过程中，仍然存在一些问题，这一点在中小港口中尤甚。如：

1. 制度问题：港口物流信息化建设需要完善的制度保证，但在实际进程中，通常在信息化建设初期项目会得到管理人员的高度重视，而到了中后期，由于缺乏完善的制度保证，容易使得港口信息化建设发生混乱，部分措施无法得到落实，从而影响港口信息化建设的质量和效率。
2. 信息问题：主要包括两个方面，一是在港口内部信息采集过程中对于基础信息资源的内容及深度获取的不一致，致使对系统的升级或二次开发难以实现，信息系统难以跟上时代的步伐；二是不同港口建设信息化时都是各自规划，使得不同港口之间很难实现信息交流，各个港口的物流信息数据不能顺利交换，信息服务的能力有限。
3. 资金问题：一方面可能出现由于港口重视大肆进行信息化建设，错误估计港口生产能力，造成多余的信息化建设资金投入、设备闲置等；另一方面也会有港口对信息化建设了解尚浅，不愿意进行较多的资金投入，信息化建设结果相对粗糙，只浮于表面。
4. 人才问题：港口缺乏相应的信息人才，在信息化建设过程中由于缺乏专业知识使得采集的信息加工能力不强，无法发挥相关资源的真正潜力，在港口的管理过程中，管理人员并不能从大量信息中获取到有效信息提高港口效率，只能进行简单的平台应用，信息化建设的投入得不到应有的绩效回报^[3]。

港口的信息化建设耗费了大量资金，但却得不到应有的回报或是绩效提高没有达到应有的水准，这一问题的存在使得我们需要综合分析各个反映绩效的指标数据，对港口绩效进行合理的评估，从评估结果出发对港口信息化建设进行改进，以期能够为我国港口物流信息化建设做出一点贡献。

研究意义

港口物流信息化建设的结果通过绩效表现出来，港口运营成果、在哪一方面产生提高、哪一方面存在不足都可以在绩效中得到反馈。对于港口信息化的绩效研究有以下三个方面的作用：

1. 指导建设。对于港口物流信息化绩效研究可以让港口各管理人员了解港口信息化建设的质量，监督、评估、控制在信息化建设过程中的各个环节的投入，避免过度投资或投资不足等情况的发生。
2. 辅助决策。港口信息化绩效评估需要对港口方方面面的数据进行处理，信息处理的结果能够为港口决策人员提供可观的决策支持信息，辅助港口决策正确高效的进行^[4]。
3. 树立目标。通过港口之间的信息化绩效评价结果的比较，可以发现低绩效港口与高绩效港口之间的差距，并能够让低绩效港口快速发现原因，据此及时做出计划调整，更快、更好的向高绩效港口迈进。

由于反映港口绩效的指标较多，分析各绩效指标之间的联系，确定一套适用于中国港口的绩效指标体系是必不可少的。在目前的绩效研究中，大部分研究的对象是企业，只有少数的研究研究对象是港口，这是本文的创新点之一。同时，本文创新性的采用具有全局逼近能力、自我学习能力强的BP神经网络作为绩效评价方法，而不是目前使用频次较高的随机前沿法、数据包络分析法等，能够避免部分主观随机因素对港口绩效评价的影响。

本研究以港口信息化建设后的生产经营绩效为研究对象，旨在建立一套适合于中国集装箱港口的港口物流信息化绩效评价指标体系和评价模型对港口信息化绩效进行评估，分析发现港口在信息化建设方面的问题并给予建议，辅助港口进行决策。对于提高港口信息化水平，提高港口绩效，丰富绩效理论具有重要的意义。

国内外研究现状

当前，国内外关于港口物流信息化绩效评价的研究仍属于新兴领域，相关的文献数目不是很多，尚有重大的研究空白等待填补。但绩效评价在经济学、会计学等基础学科领域早已有相关研究。当前用于港口绩效评价的方法主要分为生产前沿分析法、BP神经网络法、模拟仿真法、综合分析法等。

国内研究现状

在国内，从2001年开始就逐渐拥有了一套较为成熟的信息化绩效评价指标体系。

蒋宏成、吴华萍（2014）等人对销售物流考核绩效进行研究，在考虑销售物流企业业务特点之后，采用BSC和KPI绩效考核结合的方法进行评价。首先基于BSC理论的四个维度选择合适的KPI指标，建立BSC-KPI绩效考核指标体系，然后在层次分析法的基础上进行模糊评价分析，有效地优化了销售物流绩效考核方法^[5]。

陈继红等人（2015）在依据铁矿石港口的绩效影响因素构建评价指标体系的基础上，采用AHP与以灰色关联分析结合的方法对大连港、营口港等12个沿海铁矿石港口的物流发展绩效进行评价。评价结果很好的反映出了我国不同铁矿石港口的绩效水平，为铁矿石港口经营水平的提高、增强其物流竞争力有重要的作用^[6]。

计春阳等人（2016）以广西北部湾三大港口作为研究对象，采用BSC－DEA－ASP模型对港口绩效进行了深入研究。首先基于BSC理论构建了港口物流信息化评价指标体系，然后对指标体系四个维度的指标数据采用多种DEA衍生模型对绩效进行评价，最后，根据四个维度的评价结果结合AHP理论进行综合绩效评价^[7]。

乔维德、孔广坤（2017）采用AHP理论构建食品冷链物流企业的绩效评价体系并计算出了指标权重，然后建立基于BP神经网络的绩效评价模型，并利用人工鱼群-蛙跳混合算法（AFS-FLA）对模型进行训练优化，解决了目前在食品冷链物流企业绩效评价过程中的问题^[8]。

安景文、朱伟（2018）分析了煤炭行业特点后，基于平衡计分卡理论，构建了“财务、客户、安全与环境、内部流程、学习与成长”5个维度的绩效评价指标体系，并采用结构方程模型(SEM)构建煤炭企业绩效评价模型。同时为了解决绩效评价过程中的主观、不确定等问题，提出了基于FVIKOR法的煤炭企业绩效评价模型，构建了具有煤炭行业特色的绩效评价指标体系，并基于结构方程模型(SEM)构建了煤炭企业绩效测度模型，并使用5家企业的数据进行了实例验证^[9]。

董文心等人（2018）提出一种基于模糊DEMATEL-相关性分析和VIKOR-灰色关联分析的多属性决策模型。第一，在保证专家知识和客观事实的前提上，使用模糊DEMATEL-相关性分析建立了决策指标体系并计算出相应权重；第二，构建基于VIKOR-灰色关联分析的评价方法挖掘出样本数据的内在规律；第三，通过实例验证确定了模型的可行性^[10]。

刘振华、张长江（2019）首先从可持续理论出发，构建了经济、社会、环境三个维度的重污染企业绩效评价指标体系，然后采用COWA算子理论对指标体系中的指标进行权重分析，最后基于云模型构建了重污染企业绩效评价模型^[11]。

国外研究现状

在国外，罗奇·斯蒂芬斯提出的“信息技术生产率悖论”是首个对信息化绩效研究的成果。

Mario Arturo Ruiz Estrada等人（2017）提出了一种新的分析模型，用以评估港口货物开放程度、生产力水平、货物增长程度和技术变革适应性对港口边际生产力增长率和绩效的直接影响。这一新模式，即“港口效率绩效模型”，旨在为决策者和研究人员提供一个额外的分析工具，从新的角度研究动态变化的影响，例如国际贸易趋势的变化以及技术或竞争对港口绩效的影响^[12]。

Min-HoHa等人（2017）使用DEMATEL、ANP和FER结合的方法开发了一种新的港口绩效评估模型。新颖性在于对港口绩效衡量指标之间相互依赖关系的建模，以及相互依赖的衡量指标的权重与对多个利益相关者的措施进行定性和定量评估以进行定量港口绩效衡量的结合。这是一种有效的性能测量工具，提供了一种用于港口和码头的绩效评估和监控的诊断方法，以便灵活地满足各种港口利益相关者的不同要求^[13]。

Luisa Marti等人（2017）提出一种用于计算整体物流绩效综合指数（DEA-LPI），并对具有LPI的国家的物流绩效进行基准测试，把DEA作为多标准决策（MCDM）的工具对LPI的六个维度进行处理。此外，还分析了使用不同变量（即收入和地理区域）时观察到的潜在差异^[14]。