邹 辉王嘉丽张 敏
(1 安徽信息工程学院,安徽 芜湖 241000)(2 安徽工程大学,安徽 芜湖 241000)
基于ANP的区域物流能力评价指标体系及模型研究
邹 辉1王嘉丽2张 敏1
(1 安徽信息工程学院,安徽 芜湖 241000)(2 安徽工程大学,安徽 芜湖 241000)
提升区域物流能力可促进区域经济协调发展,而对区域物流能力研究与分析是提升区域物流能力的重要途径。在分析影响区域物流能力因素的基础上,文章分别从物流经济指标、物流基础设施、物流业务量、物流综合竞争力四个方面构建了区域物流能力评价指标体系,同时建立ANP(网络层次分析法)评价模型,并通过SD软件计算出各指标权重系数,从而找出关键指标进行改善,提升区域物流能力。研究结果表明:通过ANP可以科学有效地对区域物流能力各指标重要程度进行分析评价。
区域物流能力;评价指标;ANP
随着推动各区域经济协调发展的战略方案逐步实施,提高区域物流能力成为带动区域经济和物流业发展的重要途径,区域物流能力不仅是衡量一个地区经济发展水平的重要标志,也成为学术界关注和研究的焦点。如冯华等运用主成分分析法构建了区域物流能力评价模型,并以湖北省为例,进行实证研究,探讨区域物流能力对区域经济发展的作用[1];金凤花等在构建区域物流能力指标体系基础上,作了相应数据统计,并分析其对区域创新化发展的作用[2];周泰等分析了区域物流能力的特点和构成要素,并为提升区域物流能力作了相应对策研究[3];周泰等还针对发展区域物流水平,构建了评价指标体系,并运用TOPDIS法对十省市物流发展水平进行实证研究[4];王选飞等鉴于区域物流能力的复杂性和动态性,构建评价指标体系,并通过综合赋权法对其进行研究[5];雷勋平等对安徽省区域物流能力进行研究,构建了评价指标体系,并通过熵权法进行实证研究[6]。
通过文献梳理看出,上述文献分别从不同角度研究和分析了影响区域物流能力的各类因素,并运用了评价方法。但由于区域物流能力是一个包括诸多因素在内的复杂网络体系,各因素对区域物流能力的影响是动态的,且内部诸多因素间存在相互影响和反馈。目前很多评价模型构建都没有考虑区域物流网络的动态性和反馈性。为此,本文将网络层次分析法 (Analytic Network Process,ANP)引入到区域物流能力评价中,对其进行评价研究。从物流业发展规划的角度分析影响区域物流能力的几类因素,并基于这些因素构建区域物流能力评价指标体系,因这些指标间的层次性、复杂性和相互影响等特点,运用ANP对各指标权重进行确定,从而找出关键指标进行改善,提升区域物流能力。
2.1 区域物流能力分析
结合各类研究,本文认为区域物流能力是指物流服务主体通过合理有效组织和运用其系统内部各种资源,向区域内物流需求主体提供所需物流服务的最大能力[6-7]。区域物流能力体现了在一定区域范围内,物流系统满足各种物流服务活动的能力。因此,区域物流能力包含影响各种物流服务活动的各类因素。本文从区域物流业、区域经济发展规划的角度对影响区域物流能力的因素进行研究分析,具体体现在以下几方面:
首先,需宏观上对区域经济发展状况、物流发展环境条件及物流发展对区域经济的影响进行数据统计和分析,这也是衡量区域物流业发展程度的重要途径。其主要通过一些传统意义上反映物流水平的经济数据体现,如物流业增加值及其占GDP比重、物流业投资总额;也通过反映区域经济实力的物流园区、物流企业等体现。物流园区不仅是不同运输方式的衔接地,也是实现经济功能的集结地;而物流企业是实现物流活动和经济价值的主体。
其次,物流基础设施作为向区域内物流需求主体提供所需物流服务、物资运输的基础场所,也是研究分析区域物流能力必不可少的部分。完善的基础设施、便捷的交通网络是保证区域内各类物流活动高效运作的基本条件。物流基础设施一般包括公路、铁路、水路、港口等方面的基础设施。
再者,区域物流能力提升和发展可以促进物流业获得更高的效率和更多的业务。因此,物流业务量也能从一定程度反映当前区域物流水平。物流业务量是指物流服务活动的作业量,当今时期,物流业务种类繁多,影响物流业务量的因素既包含能概括性反映业务水平的货运量、货运周转量,也包含物流业中较为重要的快递邮政业服务等。
最后,人才、信息、管理也是物流综合竞争力的体现。人才已成为当今各行各业发展的重要影响因素,物流业的发展也是如此。物流人员在物流活动中进行管理、决策、控制、操作和处理问题,是影响区域物流能力的重要因素。物流业的发展也需要更多人才在各类物流活动中发挥作用。而现代物流与传统物流最大的区别是信息技术成为物流活动的重要支撑。信息系统越完善、信息传输越畅通,物流效率就越高、物流技术水平就越高。当然,良好的管理才能保证各项物流活动有序进行,这也是物流业高效运作的先决条件,管理制度也一定程度影响区域物流能力。
而区域物流能力的特点体现为:(1)独特性。每个不同的区域因其经济、科技、政策、环境、地理、资源等各类因素不同,其具有的区域物流能力也不尽相同。所以,不同的区域有其不同程度的物流能力,对区域物流能力进行分析、研究和评价更具有必要性。(2)整体性。区域物流能力包含以上所分析的各类因素,但并不是各类因素的简单叠加,而是合理有序地组织各类因素,从而形成良好的整体物流能力。(3)系统性。区域物流能力的整体性决定了一个区域的物流活动也是一个物流系统,其内部各因素多层次,且错综复杂,各因素之间互相影响、互相促进、也互相制约。因此,研究区域物流能力需建立一个包含以上各因素的评价指标体系。
2.2 评价指标体系的构建
根据上文对区域物流能力因素和特点的分析,结合之前专家们的研究成果,本文构建区域物流能力评价指标体系(见表1)。该评价指标体系由4个一级指标和17个二级指标构成。
表1中,评价指标体系的一级指标集CI=(C1,C2,C3,C4)其中 C1,C2,C3,C4分别代表物流经济指标、物流基础设施、物流业务量、物流综合竞争力。 二级指标集 CII=(Ci1,Ci2,…,Cij),其中 Cij为第i个一级指标下的第j个二级指标。该评价指标体系的各级指标间互相影响,并且不是绝对独立的,例如,物流经济指标和物流基础设施会互相影响,而这两者又同时会影响物流业务量;在二级指标层中,物流类行业投资额会对新建物流园区数、高速公路里程、铁路通车里程产生影响,而货运量又直接影响货运周转量。可见,各级指标之间存在复杂的影响关系[8]。
表1 区域物流能力评价指标体系
3.1 ANP模型建立及数学求解过程
因区域物流能力具有独特性、整体性和系统性的特点,其各级指标间存在较为复杂的关系,为了科学合理地评价区域物流能力,本文运用ANP法确定区域物流能力各指标的权重,从而分析出区域物流能力中较为关键的因素。ANP是美国著名运筹学专家Saaty教授于1996年在AHP基础上提出的一种适应非独立递阶层次结构、基于依存和反馈的决策方法,该方法将定量评价与定性分析相结合,对系统中各指标因素评价分析更为完善[9]。ANP首先将系统元素划分为两个部分,即控制层和网络层。控制层包括问题的目标和决策准则,也可以只有目标,没有准则,本文中的区域物流能力就是目标。网络层由所有受控制层支配的元素组成,其内部是互相影响的网络结构,本文中的4个一级指标和17个二级指标是网络层中的元素。ANP模型的求解可分为以下三步完成:
3.1.1 构建未加权超矩阵
首先,以评价指标体系中的准则为主准则,以元素组Cj中的元素Cj1为子准则,对元素组Ci中的各元素按影响力大小进行间接优势度比较,以1—9标度法构造判断矩阵,并求得归一化特征向量。依次将Cj中的其它各元素Cji作为子准则(i=2…n),并分别构造判断矩阵和求归一化特征向量。最后将各判断矩阵的归一化特征向量汇总到矩阵Wij中,该矩阵表示元素组Ci中每个元素对元素组Cj中每个元素的影响作用,若元素组Ci中元素和元素组Cj中元素没有影响,则Wij=0。根据上述方法,分别获得每组Ci中各元素对Cj中各元素的影响矩阵Wij,组合所有Wij到一个矩阵中,即得到未加权超矩阵W[10]。
3.3.2 构建加权超矩阵
以评价指标体系的准则为主准则,分别以元素组Cj为子准则(j=1…4),将各元素组重要程度进行两两比较,构建判断矩阵,并计算各元素组间相应影响权值。元素组Ci对元素组Cj的影响权值用aij表示,若两元素组互相没有影响,则aij=0。计算ij=aij·Wij,将所有ij组合到一个矩阵中,即得到加权超矩阵W ,其每列元素之和均为1。
3.3.3 计算极限超矩阵
要确定稳定的各元素权重,还需获得极限超矩阵。将加权超矩阵不断自乘(每一次自乘都需要列归一化),进行到每行中数值一样时,就得到极限超矩阵W∞,即,则停止加权超矩阵的自乘。极限超矩阵每行数值相同,表示极限超矩阵是长期稳定的,而每行数值是该行对应指标的权重[11]。
3.2 基于SD软件的区域物流能力ANP模型求解
由于超矩阵计算十分复杂,美国Expert Choice公司开发出的Super Decisions软件(简称SD软件,译为“超级决策软件”)是专门针对Saaty教授的ANP模型求解的计算软件[12]。因此本文运用SD软件对区域物流能力的ANP模型进行求解。首先在软件中建立区域物流能力评价指标体系的ANP网状结构模型,如图1所示。
图1 区域物流能力的ANP评价模型
从图中可看出该评价模型中各元素组及其各元素间都存在依存和反馈的关系。为了明确区域物流能力评价指标体系中各指标相互影响的量化关系,在高校、科研机构、企事业单位邀请专家对其打分,运用1—9标度方法建立各判断矩阵[13]。如表2所示,在“物流业增加值C11”指标作用下,构建“物流业务量C3”中各二级指标“货运量 C31”“货运周转量 C32”“快递业务量 C33”“邮政业务量C34”间关系的判断矩阵。运用该方法依次推出其余各判断矩阵。
表2 在“物流业增加值C11”下,“物流业务量C3”中各指标的判断矩阵
在SD软件中输入各判断矩阵的影响分值,即可得出各指标的权重。如表3所示:
表3 区域物流能力评价指标权重系数
从表3可以得出,各一级指标权重是其所辖各二级指标权重的代数和,各二级指标权重总体趋于平均,没有超过10%的大权重指标,也没有低于1%的小权重指标。权重超过8%的指标分别为货运周转量、物流业增加值占GDP比重、物流信息化水平、高速公路里程和物流从业人员占服务业比重,且数值都较为接近,因此这几项指标较为重要。针对这几项指标可以从以下几方面进行改善:
首先,针对货运周转量的提高,可以通过加快区域内各类物流基础设施、运输站场、货运中心的规划建设力度发挥其对货运发展的平台支撑和拉动、带动作用;加快建立货运信息平台,为广大货运经营者提供更准确的货运信息,如打通货找车和车找货之间的信息瓶颈;各运输企业加强接单货运业务,从根本上提高货运业务量。
其次,加大对物流信息基础设施的建设;支持和鼓励物流信息技术的研究与应用、创新和推广;引导企业利用先进的信息技术进行各类物流活动;推进互联网物流信息商务平台的建设和应用,从而提升物流信息化水平。
再者,对于高速公路里程指标的提升,政府可加大投资新建、修建、扩建高速公路,增强各区域互通,提高区域内运输能力、运输效率和运输收益,从而促进物流服务水平的提升,也促进各类交通工具、设备等的技术发展。
同时,在物流人才培养和从业方面,高校需加强物流类学科建设,走产学研结合之路,注重校企合作,建立实习基地,培养具有理论和实践能力的、符合社会需要的应用型物流人才;企业需合理提供物流类岗位,提高物流从业人员收入,引导物流人才从事理想物流工作;企业内各层物流人员针对各自工作的不同,进行专业物流培训,以提高其物流业务水平。
物流业增加值占GDP比重的提高是物流业各方面发展、创造更多产值的结果,需要从总体提高物流服务水平。而物流类行业投资总额、物流业增加值和货运量指标的权重也紧随其后。总体来说,没有任何指标可以忽略,只是根据具体情况,各指标的改善针对性有轻有重。在此基础上,如需分析、比较不同区域的物流能力,即可通过搜集、汇总各区域物流能力影响指标的相应数据,并根据其权重,计算出各区域物流能力的综合分值,从而得出评价结果,并针对结果中的几项关键指标因素进行改善,提升区域物流能力。
ANP法的优势在于适合评价具有错综复杂关系的多层次影响因素集,通过SD软件可计算出评价指标体系中各指标的权重,且评价结果较为客观。本文通过构建一个具有4个一级指标和17个二级指标的区域物流能力评价指标体系,运用ANP法对其指标进行研究和评价,通过SD专业决策软件和专家打分,获得各指标权重,科学合理。找出关键因素提升区域物流能力,也为下一步评价各具体区域实际物流能力的量化研究奠定基础。需要指出的是,由于影响区域物流能力指标因素的复杂性和范围广泛性,评价指标体系各指标还有待进一步完善,但本文提供了一个评价区域物流能力各指标重要程度的科学有效方法,具有理论和现实意义。
[1]冯华,胡娟.基于主成分分析的区域物流能力研究[J].商业经济研究,2009,(10):16-17.
[2]金凤花,富立友,马洪伟.区域物流能力的创新化发展实证研究[J].开发研究,2014,(2):123-126.
[3]周泰,王亚玲.提高我国区域物流能力的策略研究[J].科学管理研究,2012,(3):18-22.
[4]周泰,袁波.基于TOPDIS的区域物流发展水平提升方法研究[J].工业技术经济,2016,(11):73-77.
[5]王选飞,洪卫.基于综合赋权法的重庆市物流能力评价研究[J].物流技术,2014,(4):92-94.
[6]雷勋平,叶松,龚月琴,等.安徽省区域物流能力评价指标体系构建及实证研究[J].吉林工商学院学报,2012,(2):32-36.
[7]方必和,陶瑞.基于模糊物元的安徽省区域物流能力评价研究[J].物流工程与管理,2016,(5):50-53.
[8]王玫,兰洪杰.城市物流性能及其评价指标体系构建[J].北京交通大学学报(社会科学版),2015,(4):107-113.
[9]孙宏才,田平,王莲芬.网络层次分析法与决策科学[M].北京:国防工业出版社,2011.
[10]DAGDEVIREN M,YUKSEL I.A fuzzy analytic network process (ANP) model for measurement of the sectoral competititon level(SCL)[J].Expert Systems with Applications,2010,(2):1005-1014.
[11]DARGI A,ANJOMSHOAE A,GALANKASHI M R,et al.Supplier selection:A fuzzy-ANP approach[J].Information Technology&Quantitative Management,2014,31:691-700.
[12]LI S,YANG N,HUANG Y.Research of Turbofan Engine Performance Assessment Method Based on Analytic Network Process Theory[J].Springer Berlin Heidelberg,2014,279:677-688.
A STUDY ON THE EVALUATION INDEX SYSTEM AND MODEL OF REGIONAL LOGISTICS CAPABILITY BASED ON ANP
ZOU Hui1WANG Jia-li2ZHANG Min1
(1 Anhui Institute of Information Technology, Wuhu Anhui 241000)(2 Anhui Polytechnic University, Wuhu Anhui 241000)
Enhancing regional logistics capability can promote the coordinated development of regional economy.And the research and analysis of the regional logistics capability is an important approach to enhancing the capacity of regional logistics.Based on the analysis of the regional logistics capability factors,this paper constructs the evaluation index system of regional logistics capability respectively from four aspects:logistics economic indicators,logistics infrastructure,logistics business,and logistics competitiveness.At the same time,the ANP(Analytic Network Process)evaluation model is established.Index weight coefficients are calculated by SD software so as to find out the key index and improve regional logistics capability.The results show that ANP can effectively analyze and evaluate the importance of each index of regional logistics capability.
Regional logistics capability; Evaluation index; ANP
F252
A
:1672-2868(2017)03-0010-06
责任编辑:陈 侃
2017-03-06
安徽省高校自然科学重点研究项目(项目编号:KJ2017A801)
邹辉(1988-),男,安徽芜湖人。安徽信息工程学院,助教。研究方向:生产和物流系统规划与设计。