低碳环境下城市物流配送发展水平评价分析

宋莎 姚晨静 孟华敏

摘 要：随着生活水平的提高，城市物流配送保持繁荣的行业景观，城市物流配送作为能源消耗的服务业，其低碳化发展也被地区政府纳入规划蓝图。因此，通过对我国城市物流发展过程中所存在的问题进行分析，利用层次分析法建立了城市物流配送发展水平的评价体系。并以西安市为例，利用模糊综合评判法进行验证，从而针对性地提出相关建议。

关键词：低碳物流;物流配送;层次分析法

中图分类号：F259.2      文献标志码：A    文章编号：1673-291X（2019）14-0062-02

引言

物流产业随着电子商务的兴起得到迅速发展，由于其劳动密集型的特征及其在对所运输商品的包装、运输、配送等环节的高能源依赖性，如何实现低碳物流是城市和国家关心的重要问题。与此同时，物流企业为了提高消费者满意度，更是投入大量的能源和人力。因此，城市物流配送的低碳化经营，不仅能提高城市物流企业的资源利用率，促进城市经济的发展，更能提高消费者的满意度，改善城市生活环境。

因此，本文将通过定量方法与定性方法相结合的办法对各指标进行权重比较，进而对其发展水平进行分析评价，并以西安市物流配送对指标体系进行验证，从而提出适合我国城市物流配送发展的对策，来解决城市物流配送发展所带来的环境问题。

一、低碳环境下城市物流配送评价模型构建

针对目前现在低碳环境下城市物流配送存在的问题进行整理，主要涉及以下几个方面：城市物流配送信息化水平低、运输能力不足、客户服务水平低、物流配送基础设施不足。

针对上述问题，构建指标体系，二级指标主要包括低碳化综合管理、运输能力、信息化水平、物流配送基础设施、客户服务水平。然后，利用层次分析法得出其权重，其中，低碳化综合管理B1为0.157，运输能力B2为0.327，信息化水平B3为0.257，物流配送基础设施B4为0.180，客户服务水平B5为0.079。

为了准确作出判断以检验成果的可行性，笔者就西安市物流配送进行评价。首先，构造评价因子集R。其次，进行综合评价。然后，得出指标权重W，从得出结果可以看出，判断矩阵具有满意一致性。最后，进行模糊评价。

S1=W1×R1=（0，0，0.437，0.739）;S2=W2×R2=（0，0.011， 0.442，0.5）;

S3=W3×R3=（0，0.167，0.333，0.65）;S4=W4×R4=（0，0.005， 0.025，0.032）;

S5=W5×R5=（0，0.029，0.112，0.252）;S=W×R=（0，0.066， 0.351，0.583）

通过模糊综合评判法的隶属度最大原则，该西安市物流配送低碳化的评价为“不合格”，所以，西安市物流配送实施低碳化程度还要改进，以便对以后企业改进起到一定的指导作用。

二、低碳环境下城市物流配送发展对策

（一）提高城市物流配送信息化水平

可以为城市物流企业提供公共物流配送信息平台，创造一种多样化、个性化的服务，通过收集信息，可以对城市物流的市场进行预测，提高顾客满意度。所以，城市物流后期要重视城市物流信息化水平的构建与实施，并发挥其功效。

（二）提高城市物流配送基础设施建设

城市物流配送受制约的因素很多，但主要以短距离运输为主，应该因地制宜建设城市道路交通网络建设，避免浪费。

（三）提高运输能力，实行共同配送

现在城市物流交通拥堵，物流企业的车辆很多都闲置，占用公司的资本，所以应该加强对车辆的管理维护，实行共同配送。

（四）提高客户服务水平

在城市里配送中，交通问题以及信息的不及时更新，导致客户无法第一时间了解到自己物品的配送信息，降低了客户的满意度。对此，可以通过打电话回访制度，收集客户的问题，进行改进和完善。与此同时，在装货物时避免乱扔、堆叠，这样可以减少损坏。在配送时，如果不能及时配送，要和客户沟通好，得到其允许，这样客户才感觉得到重视。

（五）实行税收政策和激励政策

政府应该制定一些低碳化的政策或者法規。首先物流企业要有低碳化的文化贯彻。其次，借鉴国外的经验，利用税收政策，对企业实行低碳行为的给予税收减免政策;对企业给社会环境带来污染行为的进行增加税收，作为警告。

结语

本文分析城市物流存在的问题，从而确定低碳环境下城市物流配送的影响因素。运用层次分析法和模糊综合评价法，量化西安市低碳化物流水平，为西安市物流的发展规划提供科学依据。但是，由于评价体系指标并没有规范化，所以城市低碳化水平评价体系与方法需要进一步研究。

参考文献：

[1]  陈香，龚本刚，吴邦雷.物流服务供应链低碳行为能力评价模型[J].统计与决策，2017，（5）：67-71.

[2]  林殿盛，张智勇，王佳欣，等.需求不确定下的低碳物流配送中心选址研究[J].控制与决策，2019，（12）：3-5.

[3]  李创.我国低碳物流发展现状与对策研究[J].物流工程与管理，2018，（2）：23-25.

[4]  王伟.基于遗传算法的低碳物流运输网络优化研究[J].东莞理工学院学报，2019，（1）.

[5]  姜彤彤，吴修国.低碳物流探析[J].经济与管理，2013，（7）：79-80.