江西省农产品电子商务物流模式研究

张小玲 吴亚婷 陈敏

[摘 要]本文从服务能力、农产品物流特性、经营能力、企业竞争力四个方面建立了农产品电子商务物流模式决策模型的指标体系，应用网络层次分析法（ANP）来进行决策评价，权重的计算借助SuperDecisions（SD）软件，简单高效。

[关键词]赣南脐橙;电子商务;物流模式;ANP

[中图分类号]F323.7 [文献标识码]A

1 农产品电子商务物流发展前景

我国是一个农业大国，随着国民经济的快速发展以及强有力的政府政策的支持，部分农民或农村经纪人利用互联网将农副产品信息散播出去，吸引了成千上万的消费者，从而促进了农产品贸易的发展，增加了农民收入。在这个过程中，电子商务物流起着举足轻重的作用，电子商务物流打破了时空阻隔，以较低的成本、较少的时间将农产品运送至目的地，改善了客户服务水平。电子商务物流已成为全球新的经济增长点，助力很多产业快速地发展，成为当今经济增长的重要推动力。

2 江西省农产品物流市场概况

江西是中国的一个农业大省，查阅《江西统计年鉴 2017》资料获悉，2016年江西省主要农产品的产量如下：粮食2138.11万吨、棉花73296吨、油料折油455480吨、油料合计1221956吨、黄红麻588吨、苎麻5682吨、甘蔗657504吨、烤烟61981吨 、晒烟2108吨、水果4053727吨、肉类3516224吨、生猪年末存栏1814.3万头、水产品总产量271.61万吨;2016年江西省农、林、牧、渔业总产值达到31302925万元，同比2015年的总产值28591035万元增长4.1%。根据数据显示，江西省农产品产量非常大，因此，存在巨大的农产品物流市场。

江西省农产品产量多、资源丰富、特色多、品质优，比如广昌藕粉、赣南脐橙、南安板鸭、信丰萝卜、余干辣椒等。其中具有“中华名果”之称的赣南脐橙已成为赣州市的一张名片，为人们所熟知。来自赣州市政府信息公开：2017年，154万亩的脐橙种植面积获得了124万吨的产量，同时也带来了可观的经济收入，全市获得了118亿元的总产值。脐橙产业的产量和产值巨大，不仅带动了大量的农村劳动力的就业，成为赣南农民主要收入的重要来源;而且也发展了许多相关产业，比如流通加工、运输、休闲旅游等，因此，脐橙产业也获得当地政府的绝对重视。

3 赣南脐橙电子商务物流模式选择

3.1 电子商务物流模式的优劣势比较

赣南脐橙电子商务物流具有物流量大、范围广、时间性强、易腐易损等特点，并且所需要的仓储条件、运输工具和技术手段也与其他产品具有很强的差异性，因此，赣南脐橙电子商务物流与一般产品电子商务物流有较大区别。

综合企业自身状况和外部环境，我国农产品电子商务物流模式一般从自营配送模式、第三方配送模式、共同配送模式中选取一种或者其中两种的结合。这三种物流模式各有优缺点，适用的情况各有不同。

3.2 赣南脐橙电商物流模式决策的指标体系构建

参考相关文献的指标体系，结合对三种电商物流模式的优劣势分析，考虑到 我省物流实际面临的问题，最终确定电商物流模式的指标体系如下：

3.3 网络层次结构模型的构建

本文采用美国匹兹堡大学（University of Pittsburgh）T.L.Saaty教授提出的网络层次法（ANP）来构建模型。在该方法中权重的判定通过对电商与物流管理方面的专家进行调研获得的意见与建议给出，相对比较客观可行。权重的计算借助Super Decisions（SD）软件，简单高效。

本文应用ANP方法建立的网络层次结构模型如图1所示：

3.4 各评价指标权重确定

根据图1所建立的ANP电商物流决策模型，根据专家意见，将元素集的指标进行两两比较，并通过一次性检验，如图2和3所示。

将模型中其他的指标一一经过上述步骤的处理，通过加权超矩阵和极限矩阵得到农产品电商物流模式决策指标的权重大小，如表3所示：

可见，在这个模型中的4个决策角度中，权重最大的是服务能力，其权重高达0.4717;最小的是农产品物流特性为0.1078。计算结果显示各决策指标间的不平衡，同时，这也充分反映了现代物流企业的发展现状，专业化的农产品物流企业还比较少，亟待完善。

3.5 对评价指标的模糊综合评价

根据表3所列的各因素权重，借助专家打分法和模糊综合评价法，通过计算用直观的数据显示哪种物流模式更适合赣南脐橙的电子商务物流模式。操作如下：

3.5.1 因素集的确立

本模型的因素集有：第一层为A={B1，B2，B3，B4};第二层为B1={C1，C2，C3};B2={C4，C5};B3={C6，C7，C8};B4={C9，C10，C11}

本文选取了自营物流、第三方物流和共同配送三种物流模式来进行评判。

利用专家打分法构建模糊关系矩阵，此次研究通过对10位电商物流专家进行问卷调查及结合相关专家的建议，在0至9之间取值，分值越高，隶属度也越高。打分的评定表如表 4所示。

3.5.2 分层作综合评判

由表4得到的指标隶属度来构建二级指标服务能力B1、农产品物流特性B2、经营能力B3、企业竞争力B4的模糊矩阵R1、R2、R3、R4，并对其进行归一化处理。如下所示：

根据表3所得到的权重，对B1服务能力、B2农产品物流特性、B3经营能力、B4企业竞争力各指标隶属度用加权平均型的M（·，+）算子进行模糊运算，R1的综合评价向量B1为：

B1= WB1 。R1 =（0.3090  0.1095  0.5816）。

=（0.2130  0.4712  0.3158 ）

同理求出综合评价向量B2、B2、B3、B4分别为：

B2=WB2 。R2=（0.2781  0.4245  0.2975 ）

B3=WB3 。R3=（0.3520  0.3305  0.3175）

B4=WB4 。R4=（0.3580  0.3178  0.3241）

3.5.3 高层次的综合评判

将A={B1，B2，B3，B4}进行模糊运算，结果向量为 B，如下所示：

R=

B=WB 。R=（0.4717  0.1078  0.2562  0.1644）。

=（0.2795  0.4049  0.3156 ）

4 结论

利用网络层次分析法（ANP）和模糊综合评价法对农产品赣南脐橙的三种电商物流模式进行评价，从本次研究的结果可以看出，综合多种因素的影响后，赣南脐橙的电商物流模式的选择为：第三方物流模式（得分为0.4049）>共同配送模式（得分为0.3156）>自营物流模式（得分为0.2795）。

[参考文献]

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