铁路货运企业SWOT战略转型的研究.pdf

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1、文章编号：1003—1421(2Ol0)04一o071—05中图分类号：F532．6文献标识码：B铁路货运企业SWOT战略转型的研究张诚，于兆宇(华东交通大学经济管理学院，江西南昌3。o13)、亡二几年，理论界和企业界都对铁路货运企业的转型进行了相关研!，究，赵宜等提出了基于价值链的铁路物流企业联盟的发展方式，认为通过价值链上的合作互补，集中铁路有限的优势资源，在价值链上的关键环节建立核心竞争力Ⅲ；张诚提出了铁路货运渐进式发展模式，采取运输专业化区域物流联盟一构建物流集团的发展摘要：针对铁路货运企业方向，为铁路货运转型提供了一定的参考模型；王建

2、林认为，应实施铁路货运企业业务流程再造(BPR)，区分关键流程、核心流程和增在转型中的策略，采用层次值流程，有利于提高铁路效益，实现转型；冯文成则建议铁路货运分析法对影响铁路货运企业应向第三方物流发展和融合，提出了相关的优势和策略】。这些研究转型的因素进行分析，计算基本上都是从宏观的角度，对铁路货运企业的转型进行探讨，对铁全部因嗉的权重；采用灰色路货运融入现代物流具有一定的意义。但是，这些研究都缺少对铁关联法~-l-不同铁路货运企业路货运企业之间的横向比较，不能通过比较行业内企业情况得出整进行灰色关联分析，通过定个行业的现状和发展趋势，因而试图

3、通过层次分析法和灰色关联法性与定量相结合的方法，计的结合，有针对性地就某一铁路货运企业的战略转型提出并实施合算各企业的SWOT~标对其战理的SWOT战略，以避免对行业内企业转型的一刀切，更有利于企略转型的比重，对不同企业业自身的发展。的实际情况实行有差别的战略转型策略研究。1基于SWOT分析建立铁路货运企业转型指标体系关键词：铁路货运；层次分析SWOT方法是一种通过分析企业的优势、劣势、机会和威胁了解法；灰色关联法；企业转型公司所面临的机会和挑战，对于制定公司未来的发展战略具有至关重要的意义。通过对目前铁路货运企业的优势、劣势、机会和威胁分第3

4、2卷第4期_—一铁路货运企业SWOT战略转型的研究张诚等析，并参考其他相关分析】，建立影响铁路货运企(2)确定参考数列(评价标准)和指标值的平业转型的指标体系如下。均化。对所采用的个评价指标对铁路货运企业进(1)优势(s)：铁路路网优势()；品牌价值优行评价，先要制定评价标准，标准的选取应采用势(s2)；资源优势)；节点优势()；较完善的信综合的方法，遵循可比性和先进性的原则。在具息系统()；铁路物流的绿色优势(s6)。体采用灰色关联度分析时，评价指标应选择各指(2)劣势(w)：观念劣势()；铁路运输本身标中的最优值。当指标属于效益型指标时，取

5、各的劣势()；铁路企业管理手段的陈旧(W3)；管理指标中的最大值；当指标属于成本型指标时，取体制的缺陷()；铁路规模和质量不高()；人才各指标中的最小值。劣势()。(3)指标值的无量纲化处理。由于系统中各因(3)机遇(o)：物流需求总量的快速增长(0)；素的物理意义和实际目的不同，导致数据的量纲也第三方物流需求旺盛(D：)；西部大开发机遇(0)；不相同，因此在进行灰色关联度分析时，需要对数经济全球化(D4)；国家产业政策(0)；铁路系统改据进行无量纲化处理，以减少随机因素的干扰。无革(D)。量纲化处理的方法有初值法、均值法和区间相对值(4)威胁

6、(T)：公路等其他运输方式的竞争法。当采用均值化处理时，即所有数据都用平均数(TI)；物流需求结构调整()；国内第三方物流公列值相除，然后得到一个新的数列。司的兴起(T3)；国外专业化物流公司的进入(r4)；X(=xXk)／yo(【2)第三方有效需求不足()；铁路物流基础建设融资式中：i一0，1，⋯，m；一0，1，⋯，n；yo(k)为难()。均值数列。该指标体系全面分析了影响铁路货运企业战略(4)计算灰色关联系数。灰色关联法中各元素转型的因素，对进一步的研究奠定了基础。的关联系数用公式(3)计算。2灰色关联法m1nminJx0(庀)一(I+1T

7、IaxmaxJx0(k)一f(l灰色关联法是利用实际模式序列和参考模式序。—蒲B列之间的综合关联程度来判断和衡量因素间的关联度I。灰色系统理论意图透过一定的方法，寻求系统中各因素之间的数值关系。因此，灰色关联度分式中：a为第i个方案的第，个指标与标准方案的该析适合应用在多目标、多层次的决策中，对于铁路指标的关联系数；是分辨系数，一般取0．5。货运企业战略转型的研究有十分重要的指导意义。2．2采用层次分析法确定影响因素的权重2．1采用灰色关联法评价铁路货运企业SWOT的影层次分析法(AnalyticHierarchyProcess，Arm)响因素

8、是将与决策有关的元素分解成目标、准则、方案等(1)确定评价对象矩阵。对于每个铁路货运企层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方业的SWOT因素采用