农产品物流服务商的ANP评价模型

李 雷，熊 炜，董欢欢

（桂林电子科技大学 a.信息科技学院；b.商学院，桂林 541004）

1 农产品物流的定义及特点

1.1 农产品物流的定义

农产品物流的定义可概述为：为满足用户需求和实现农产品价值，以脱离农业生产领域的农产品为中心而发生的一系列物质运动过程和相关的技术信息流动过程及组织、物流管理等活动，涉及了农产品的运输、储存、加工、包装、装卸搬运、配送和信息管理等一系列环节，并将各个环节做到有效整合，实现农产品增值和组织目标[1]。因此，农产品物流是一个包含着存储、加工、包装、运输、销售，以及伴随着的信息收集与管理等一系列环节的系统。

1.2 农产品物流的特点

农产品物流是现代物流系统中的一个分支，却由于其特殊性需要与其他一般的物流区别开来。为了解决由农产品自身自然和经济特性而衍生的矛盾，满足农产品生产和消费的需要，它必然要具备一定的基本特征，主要有以下几个方面[2]：

（1）农产品物流的运作具有相对独立性。农产品是鲜活的动物性、植物性产品，具有含水量高，保鲜期短，极易腐烂变质等特点，使得对鲜活农产品在仓储、包装、运输等环节的技术要求大大提高，需采取低温、防潮、烘干、防虫害等一系列技术措施，这要求有配套的硬件设施。

（2）农产品物流存在明显的季节性和地域性。由于季节转换，农产品品种发生变化，而形成季节性物流；不同地区气候、土壤、降水等存在差异，有各自适宜种植的品种，农产品因品种、产量和质量差异，形成地域性物流。

（3）加工增值是发展农产品物流的重要环节。农民生产出来的农产品大部分要经过加工处理后才能满足消费者的需要，因此，农产品价值很大部分是在离开生产领域之后实现的。

（4）农产品物流存在必要性。一般而言，农产品的生产地在农村，而广大的农产品消费者却生活在远离农村的城市之中。要满足城市对农产品的消费需求，实现农产品商品化，必须先要将农产品从农村转移到城市，这是实现农产品商品化的前提。

2 农产品物流服务评价指标体系

由农产品物流的定义和特点可知，农产品物流服务商面向的对象是保鲜期短、含水量高、极易腐烂变质的动、植物性产品，同时农产品物流的运用独立性、季节性、地域性和必要性等特点，也对衡量供应商水平优劣的评价指标体系提出了更高要求。所以在建立物流服务商评价指标体系时，必须要采取其他物流不同的，具有农产品物流特色的方案。结合文献[3-4]对人力资源政策、运输成本、服务范围、信息管理系统研究，文献[5-6]提出的网络化物流服务、物流信息及时准确、库存管理与控制、包装动作、冷藏储运基础设施、农产品加工等指标，本文为准则层的四个一级指标遴选了10个具有代表性的评价指标，试构建了基于ANP的农产品物流服务商评价指标体系，具体如表1所示。所有定性指标按照0～10进行评价打分,分值越高评价结果越好。

表1 农产品物流服务商评价指标体系

指标体系说明如下：

(1)定量指标包装能力是指企业在单位时间内包装的农产品重量或体积数。在流通过程中，粮食、蛋、肉、水果、茶叶等农产品，不加包装则无法运输、贮存、保管和销售，也不便于包装机械的运用。

(2)运输成本和运输时间是衡量农产品物流的一个重要指标。农产品本身属于低成本商品，若使其增值的运输过程的成本过高，必然缺乏竞争优势，造成销售困难；而市场需求的瞬息万变和农产品的保鲜期短，极易腐烂变质等特点，对运输时间提出了高要求。

(3)配送中心数量和配送距离也是一个关键因素。任何农产品都不是同时生产、同时消费的。农产品在生产出来以后，总要经过或长或短的一段时间才能进入消费市场，这就要求物流企业积极为农产品储存创造条件，建立和发展农产品仓库。

3 农产品物流服务商的ANP评价模型

1980年，Thomas L.Saaty建立了AHP[7]，但在实际运用中发现指标的层次之间常存在相互依存和反馈关系，1996年他在AHP的基础上提出了ANP。与AHP方法最大的不同在于，ANP考虑了不同层次之间的信息反馈和同一层次元素之间的相互依存关系，将系统分为两个部分：控制层——包括决策目标和决策准则；网络层——由所有受控制层支配的元素组成。控制层所有的决策准则都被认为是相互独立的，是一个典型的AHP递阶层次结构，每个准则的权重可由传统的AHP方法获得。网络层则由受控制层支配的因素组成，元素之间存在相互作用，形成网络结构[8]。ANP具有如下特点[9-10]：

(1)ANP是一种比较容易理解的，能处理所有指标之间的相互作用，是基于知识、推理与专家经验的多属性决策制定方法；

(2)AHP是ANP的基础阶段，ANP可以处理元素集内部之间的依赖性，也可以处理元素集之间的外部依赖性；

图1 农产品物流服务商的ANP评价模型

(3)ANP松散的网络结构可以使决策者制定决策时不用考虑决策指标的先后次序；

(4)ANP是一种非线性结构，可以考虑显性的和隐性的属性之间关系，可以更好的处理定量与定性指标之间的非显性关系；

(5)ANP可以作为战略决策分析工具很好的将实际决策问题用元素和元素集真实地表示出来。

由于ANP模型是一种网状结构，对于如超矩阵、极限超矩阵等模型的计算尤为复杂，所以Saaty等人又于2003年推出了超级决策 （Super Decisions，下称SD）软件，该软件已成功地将ANP的计算程序化，是ANP的强大的计算工具[11]。

图1是运用SD软件构建的农产品物流服务商ANP评价模型。运用SD软件，结合表1中的评价指标体系，可以很方便地建立农产品物流服务商评价模型：控制层（Alternatives）的问题目标是合适的第三方物流服务商,它既是评价目的又是评价准则；四个元素集（cluster）对应评价指标中的一级指标，即技术性(T)、经济性（E）、硬件设施（F）和资源性（R）；网络层由若干元素（element）组成,即表1中的10个二级指标；箭头用于表示指标(元素集)之间存在相互依存关系。

4 ANP模型算例

选取3家不同的物流服务商，基本情况如下：服务商A是一家从事物流行业多年的国有企业，资金雄厚，人才济济，且有着丰富的市场运作经验；服务商B是一家新兴的股份制单位，凭借着灵活的经营方式和优质的服务，依托现代化的信息网络和配送系统，发展势头强劲；服务商C是一家民营的第三方物流服务提供商，服务成本低廉，服务质量优秀，机制灵活，网点发达。下文将结合创建的ANP评价指标体系，运用ANP模型和SD软件（版本号1.6.0）进行分析。

4.1 构建两两比较判断矩阵

表2 重要性程度标度aij取值表

表3 未加权超矩阵

表4 加权超矩阵

表5 极限超矩阵

4.2 确定未加权超矩阵M

超矩阵M的每一列，都是通过两两比较而得到的排序向量；超矩阵W是通过元素两两比较而导出，矩阵中的每一列都是以某个元素为准则的排序权重。未加权超矩阵见表3。

4.3 计算加权超矩阵W，列归一化

加权超矩阵反映的是主因子对次因子的控制作用与次因子的反馈作用。为了计算方便,需要将超矩阵的每列归一化→用加权矩阵实现（wij=aijwij即加权矩阵aij×超矩阵wij)。加权超矩阵见表4。

4.4 计算极限超矩阵

设加权超矩阵W的元素为Wij，则Wij的大小反映了元素i对元素j的一步优势度。二步优势度由W2的元素得到，W2仍是列归一化。通过加权超矩阵W自乘的方法进行到每行数字一样时（每一次自乘都需要列归一化），就得到了极限超矩阵，既而停止加权超矩阵的乘积过程。极限超矩阵见表5。

4.5 合成排序结果

合成排序结果见图2。“Raw”列的值直接从极限超矩阵中的数据得出，“Normals”列以优先级的形式显示了评价结果，“Ideals”列则是通过以“Normals”列中的最大值划分每一个实体而得到的。因此，从图2数据得知：服务商B最优，其次是服务商A，最后是服务商C。

图2 合成排序结果

4.6 结果分析

通过上述合成排序结果可以直观的看出，首选的物流服务商是B，这主要依赖于它现代化的信息网络可以实时地收集各地的数据，调整运输方案，实现供求对应；另外，其发达的配送系统也是优势之一，很好的满足了各个小型市场的需求，将触角延伸到了每一个角落。ANP评价模型可以成功地将指标关联信息以两两比较的方式融合到形成的超级矩阵当中，最后以综合权重的形式表现出来，为复杂的多属性农产品物流外包决策问题提供了一种简化而可靠的解决方案，最终得出了一个合理的结果。此外，基于ANP的物流服务商评价还能为农产品企业管理层提供较为详细的决策信息，了解今后需要改进之处等。

5 结语

本文根据农产品物流的特点，在考虑不同指标之间的相互依赖性以及层级之间的相互关系的情况下，构建了具有农产品物流特色的农产品物流服务商的ANP评价模型。该方法可以帮助农产品企业评价和选择优秀物流服务商。在实际操作过程中应该多听取相关专家意见；同时为了保证获得信息的可靠性和准确性，企业还应当具备广泛获取决策信息的能力，还可进一步地应用SD软件对影响决策结果的不同指标进行灵敏度分析，从而更好地完善ANP方法的应用。但由于对ANP机理还存在某些疑惑，如何更好地分析因素之间的影响力还需要进一步地研究和探索。

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