基于模糊物元法的京津冀区域物流能力评价研究

康朕玮

（中铁特货汽车物流有限责任公司 综合部，北京 100054)

0 引言

随着我国区域协同发展战略的推进，各地区间的联系日益密切，逐步形成了以京津冀、珠三角、长三角为代表的多省市构成区域。物流业作为联系区域活动的纽带，对于支撑省市间产业要素的流动转移、促进区域经济发展发挥重要作用。对区域物流能力作出客观评价，有助于了解目标区域的物流业发展水平，有针对性地指导未来规划发展。

根据研究对象范围的不同，区域物流能力的评价目标可分为单一省市区域和多个省市构成的区域。周泰等[1]和陶瑞[2]通过梳理区域物流能力的内涵，构建评价指标体系，以单一省市为例展开实证分析，验证指标体系的可靠性。周泰等[3]，金伟龙[4]，王杰等[5]以国家的政策背景为依托，对比我国中西部12个省区和“一带一路”沿线省市的物流能力状况，提出促进区域物流业发展的对策建议。李志君[6]和胡玉洲[7]以多省市构成的区域作为评价对象，从区域内外的视角进行研究，分析造成区域差异的原因。综合来看，当前以单一省市作为评价对象的研究较多，少数学者从多省市的角度对区域物流能力展开研究，在指标的选取上也多是参照有关单一省市的研究，缺乏对多省市区域物流能力特点的分析。

京津冀是我国环渤海经济圈的核心区域，凭借独特的政治文化优势和强大的研发能力，成为我国重要的经济增长中心之一。随着京津冀协同发展的推进，物流业向着一体化的方向发展。近年来，学者们从不同方面对京津冀地区的物流能力状况展开研究。李丽[8]基于模糊物元法评价京津冀地区的低碳物流能力，得到区域内省市的低碳物流能力整体上升，但发展不均衡的结论。陈吉铭等[9]以京津冀地区具有代表性的14家乳制品企业为对象，研究其冷链物流能力的差异，进一步分析不同地区的优势，得出综合能力排名。陈慧敏[10]对北京、天津、河北的区域物流能力进行宏观性测度分析，利用引力模型测度京津冀城市间的物流引力大小。李林汉等[11]基于主成分分析法，对北京市、天津市、河北省物流能力水平进行排名，并使用Markkov残差模型对3省市的物流能力发展作出预测。相关评价研究中，学者们大多以京津冀区域内部省市作为研究对象，对3省市的物流能力状况进行比对分析，而对于京津冀区域整体的物流能力发展状况缺乏系统研究。因此，在分析区域物流能力内涵与特点的基础上，结合多省市区域物流能力的特点，选取指标构建评价指标体系，建立基于模糊物元法的区域物流能力评价模型，对京津冀区域物流能力进行评价分析，客观定位其区域物流能力水平，并合理规划未来发展，为促进京津冀区域物流能力水平整体提升提供理论支撑。

1 京津冀区域物流能力评价指标体系

1.1 区域物流能力内涵与特点

参考相关研究，将区域物流能力定义为：在一定时期内，区域的物流供给主体充分利用区域内部软、硬件资源为区域内外物流需求主体提供物流服务的最大能力。通过分析，将单一省市和多省市区域物流能力的共同点归纳为：①针对特定的区域；②建立在一定资源基础上；③随时间动态变化；④通过供给主体与需求主体的相互作用体现。不同点在于，多省市构成的区域往往更具有战略意义，且由于内部省市的行政主体不同，物流能力的发挥需要省市间的协作与配合。

1.2 京津冀区域物流能力评价指标体系构建

京津冀区域物流能力的评价指标体系的构建，以区域物流能力内涵与特点为基础，分析京津冀区域物流能力影响因素，依据目的性、系统性、相对独立性、定性与定量相结合等指标选取原则，建立包含外部发展环境、物流产业基础、物流业规模、信息化水平和人员保障情况5个一级指标，11个二级指标，以及26个三级评价指标的评价指标体系。外部发展环境是指促进京津冀区域物流业发展的宏观环境，二级指标政治环境和经济环境对京津冀区域的物流活动起到调控和引导作用。该指标下的物流业协同发展程度指标反映京津冀区域内部省市物流业协同发展情况对区域物流能力的影响，是对多省市区域物流能力特点的体现。物流产业基础是指承载区域物流活动的设施设备情况，反映京津冀区域物流业发展的硬件资源条件，选取二级指标路网密度、运载工具、物流业固定资产投资加以体现。物流业规模是指协调区域物流活动有序运行的物流节点、物流作业的规模情况，是京津冀区域内部物流软、硬件资源综合作用的体现，选取二级指标交通运输量、物流活动节点加以反映。信息化水平是指支撑区域物流发展的信息化建设情况，反映京津冀区域物流业发展的软件资源条件，选取二级指标邮电业务、互联网使用加以表示。人员保障情况是指京津冀区域内开展物流活动的人员配备情况，影响企业物流活动的经营运作，选取二级指标从业人员、人才培养加以体现。京津冀区域物流能力评价指标体系如表1所示。

表1 京津冀区域物流能力评价指标体系Tab.1 Evaluation index system of logistics capability in Beijing-Tianjin-Hebei region

2 基于模糊物元法的区域物流能力评价模型

为平衡主客观因素的影响，选择综合权重法确定评价指标权重。由于区域物流能力的影响指标众多，既包含定量指标，也包含定性指标，而定性指标无法用确切的数值来衡量，具有一定的模糊性。模糊物元法可实现定性到定量的转化，因而可采用基于模糊物元法的区域物流能力评价模型对区域物流能力进行评价，具体步骤如下。

（1）确定评价指标综合权重。区域物流能力评价指标综合权重ωj由层次分析法确定的第j个指标权重αj与熵值法确定的第j个指标权重βj经综合计算得到。评价指标的综合权重值越大，代表其对于区域物流能力评价结果的影响越大。其中，μ∈[0，1]，表示偏好系数，当μ= 1 或μ= 0时，分别对应于层次分析法或熵值法，结合已有研究，综合权重法以主观赋权法为基础，取μ= 0.6。区域物流能力评价指标综合权重ωj可以表示为

（2）构造复合模糊物元。区域物流能力物元R由待评价的时间点M、评价指标C、指标值x组成，记为R= (M，C，x)，由于评价指标值x中包含部分模糊量值，R被视为模糊物元，m个时间点的n个评价指标值构成n维区域物流能力复合模糊物元Rmn，可表示为

式中：xij(i =1，2，…，m；j= 1，2，…，n)为第i个时间点第j个评价指标对应的量值。

（3）构建从优隶属度复合模糊物元。从优隶属度是指各评价指标值从属于最优方案指标值的程度，不同类型的评价指标计算从优隶属度的方法不同，区域物流能力从优隶属度模糊物元可分为越大越优型和越小越优型2类，其中越大越优型从优隶属度模糊物元可表示为

越小越优型从优隶属度模糊物元可表示为

式中：max (xij)，min (xij)分别为第i个时间点第j个评价指标所对应所有量值xij中的最大值和最小值。

应用从优隶属度计算公式对区域物流能力复合模糊物元中的各项进行运算，得到区域物流能力从优隶属度复合模糊物元为

式中：uij(i =1，2，…，m；j=1，2，…，n)为第i个时间点第j个评价指标对应的从优隶属度模糊物元。

（4）建立最优模糊物元。最优模糊物元由从优隶属度模糊物元中各量化指标的最大值或最小值构成，区域物流能力最优模糊物元R0n可以表示为

式中：Cn为区域物流能力评价指标体系中第n个三级评价指标；u0n表示某一时间点从优隶属度模糊物元中第n个量化指标的最大值或最小值。

（5）构造差平方复合模糊物元。将从优隶属度复合模糊物元与最优模糊物元与进行差平方运算，得到区域物流能力差平方复合模糊物元，可以表示为

式中：Δij(i =1，2，…，m；j= 1，2，…，n)表示从优隶属度模糊物元与最优模糊物元的平方差。

（6）构建欧氏贴进度复合模糊物元。欧氏贴进度表示各事物与最优事物间的贴近程度，区域物流能力欧氏贴进度ρHi(i =1，2，…，m)由评价指标权重ωj与某一时间点的差平方复合模糊物元经先乘后加的运算获得，其计算结果代表区域物流能力的评价值。区域物流能力欧氏贴进度可表示为

同一维度下，区域物流能力欧氏贴进度越大表示区域物流能力越强，由ρHi(i =1，2，…，m)构建区域物流能力欧氏贴进度复合模糊物元RρH，可以表示为

3 京津冀区域物流能力评价研究

3.1 京津冀区域物流能力评价

以京津冀区域为研究对象，基于模糊物元模型对2011—2018年京津冀区域整体的物流能力发展情况进行评价研究。定量指标数据从北京市、天津市和河北省的地方统计年鉴中获取；定性指标数据通过对不同年份的指标状况打分获得，评分等级分为：很差 (1 ～ 2)，较差 (3 ～ 4)，一般 (5 ～ 6)，良好(7 ～ 8)，优秀 (9 ～ 10) 5 个层级。

（1）确定评价指标综合权重。采用层次分析法主观赋权，确定的权重结果均通过一致性检验；使用熵值法对各评价指标客观赋权，由公式 ⑴ 计算得到京津冀区域物流能力指标综合权重如表2所示。

表2 京津冀区域物流能力指标综合权重Tab.2 Comprehensive weights of logistics capability index of Beijing-Tianjin-Hebei region

（2）构造复合模糊物元。根据2011—2018年京津冀区域物流能力评价指标数据，确定京津冀区域物流能力复合模糊物元Rmn。

（3）构建从优隶属度复合模糊物元。应用公式⑶—公式 ⑷ 对京津冀区域物流能力复合模糊物元中的各项进行运算，得到京津冀区域物流能力从优隶属度复合模糊物元为

（4）建立最优模糊物元。京津冀区域物流能力指标体系中各评价指标均以最大值为最优，因而京津冀区域物流能力最优模糊物元R0n中各评价指标的从优隶属度均为1，即

（5）构造差平方复合模糊物元。由于计算方式相同，以2011年京津冀区域物流能力的数据为例，使用公式 ⑺—公式⑻ 计算2011年京津冀区域物流能力差平方复合模糊物元。

（6）构建欧氏贴进度复合模糊物元。应用公式 ⑼ 计算2011年京津冀区域物流能力欧氏贴进度ρH1，该结果即表示2011年京津冀区域物流能力评价值。

同理，计算2012—2018年京津冀区域物流能力欧氏贴进度，构建京津冀区域物流能力欧氏贴进度复合模糊物元RρH为

2011—2018年京津冀区域物流能力评价值如图1所示。

图1 2011—2018年京津冀区域能力评价值Fig.1 Evaluation value of Beijing-Tianjin-Hebei region in 2011—2018

3.2 评价结果分析

从评价指标的综合权重来看，物流业固定资产投资和人均邮电业务量2个指标的权重占比较大，对区域物流能力的影响相对突出。从评价结果可以看出，2011—2018年京津冀区域物流能力水平逐年提升，总体呈现出“增长—平稳—快速”的发展态势。为了解京津冀区域物流能力发生变化的原因，进一步对各一级指标作出了评价。整体而言，八年间京津冀区域物流能力的发展状况可以分为3个阶段。

（1）第一阶段(2011—2015年)。京津冀区域物流能力处于快速发展时期，各项一级指标条件不断完善。前2年中，在各一级指标多倍增长的带动下，区域物流能力实现3.358 1倍的快速提升；2012—2015年间，主要受指标“人均消费水平”“人均邮电业务量”“人均教育费”发展的影响，一级指标“外部发展环境”“信息化水平”“人员保障情况”平均涨幅为86.42%，37.17%，26.17%，区域物流能力平均每年增长28.35%；2013年后，一级指标“物流产业基础”“物流业规模”主要受到“物流业固定资产投资额占比”“物流企业法人单位数占比”下降的影响，平均降幅12.28%，20.74%，区域物流能力增速由33.27%下降至12.44%。

（2）第二阶段(2015—2017年)。该阶段为“十二五”“十三五”规划的交替时期，京津冀区域物流业持续稳定蓄力。该阶段一级指标“物流产业基础”“人员保障情况”主要受到“港口泊位密度”“从业人员薪资”的影响，平均降幅7.56%，14.21%，导致京津冀区域物流能力增长平缓；不过在“固定互联网宽带接入用户数占比”快速提升的带动下，“信息化水平”平均增幅17.31%，京津冀区域物流能力保持3.00% ～ 7.87%的涨幅，稳中有进。

（3）第三阶段(2017—2018年)。该阶段处于“十三五”规划的中期，京津冀区域物流能力以43.76%的增幅迅速提升，主要得益于“载货汽车密度”“物流业固定资产投资占比”的进一步提高，一级指标“物流产业基础”由2017年的0.330 3提升到2018年的0.673 2，实现2.038 1倍的增长。同时，一级指标“信息化的建设”“人员保障水平”得益于“人均邮电业务量”“科研费支出占比”的快速提升，分别实现71.72%，17.86%的增幅，有效促进了京津冀区域物流能力的发展。

总体来说，评价值由2011年的0.060 6到2018年的0.681 0，反映了京津冀区域物流能力的大幅增长。为进一步提升京津冀区域物流能力发展水平，应加大区域固定资产投资力度，提升交通运输综合能力，提高邮电业务覆盖范围，提高物流从业人员的综合素质及薪资水平。

4 结束语

区域一体化逐渐成为我国经济的发展趋势，物流业作为联系区域活动的重要手段，对于促进经济发展中发挥重要作用。京津冀作为我国重点发展的区域之一，在区域一体化战略的推动下，物流业的协同发展不断加深。构建基于模糊物元法的区域物流能力评价模型对京津冀区域能力做出评价，研究表明：评价指标体系能够较好的反映京津冀区域物流能力的发展情况，评价方法合理有效，该研究为京津冀区域物流业发展规划制定提供理论参考，有助于促进京津冀区域物流能力水平的整体提升。