基于复杂国际物流系统的智能化跨境电商物流路径优化研究

谢江雄 陈涵仪 李家富 叶起志

摘 要：随着我国改革开放的日益深化、经济全球化的不断加剧以及数字技术的广泛应用，跨境电子商务走上高速发展轨道，与此同时也对跨境物流产业的创新发展提出了新的要求。本文采用层次分析法和熵值法相结合的方式，构建适用于企业跨境电商物流路径优化选择模型，为跨境电商企业的国际物流路径智能优化提供方法，通过对跨境物流路径的优化选择和智能化物流方案的构建，提升企业效益，增强企业竞争力。

关键词：层次分析法;熵值法;跨境物流;跨境电商

一、引言

跨境电商作为新兴的商业模式，近几年得到了高速的发展，跨境物流也伴随着跨境电商同步高速发展，产生了种类繁多的物流路径与服务。跨境电商企业面对复杂的国际物流路径选择，往往难以做出最优的选择方案，在费用、服务、时效、丢件率等多因素的权衡方面缺少科学有效的方式方法。本文结合当前主流的国际物流渠道路径，通过层次分析法和熵值法相结合的方法，以物流总费用、物流时效性、物流配送质量为核心指标，构建物流的选择权重体系模型，为跨境电商企业智能化跨境物流途径选择提供依据。

二、研究背景与理论概述

1.研究背景

经济高质量发展、企业降本增效、提升企业竞争力、促进外贸转型升级离不开跨境电商与跨境物流二者的协同发展。从整个跨境电商产业的产业链运作流程来看，跨境物流是整个跨境电商产业链最为复杂的一个环节，跨境物流主体间结构松散，中间环节较多，缺少统一协调合作，从而导致不同的物流路径运输成本、运输周期和服务品质的不同。大多数企业都缺乏应对如此复杂的国际物流路径的能力，难以做到物流路径选择的最优方案，在价格、速度、服务等多个维度缺乏综合比较的方法，因此针对智能化跨境电商物流路径优化的研究显得十分必要。本文将结合层次分析法和熵值法对国际物流常用的几种物流方式，进行数据调研与研究，构建适合企业的物流路径选择模型。

2.理论概述

（1） 主观层次分析法

层次分析法（简称AHP）是通过建立层次结构模型，将复杂的问题分解成更细化的层次，如目标、准则、方案层等，再运用定性与定量相结合的方法，将主观的判断评价指标进行标准化处理，并逐层次构建判断矩阵，求得各矩阵权重，最后根据指标体系的综合权重结果判断因素重要性程度。

（2） 熵值法

熵值法是一种根据指标的特性，利用评价中各方案的固有信息，通过计算熵值来判断某个指标的离散程度的方法，离散程度越大，说明该指标对权重的影响就越大。因此，根据各项指标的离散程度，利用信息熵工具，可以计算出各个指标的权重。

三、指标与模型构建

1.指标构建

本文在对指标进行選取的时候遵循数据可得性原则、系统性原则、可比性原则和目的性原则。结合我国目前跨境物流发展的实际情况，通过调研、专家访谈等方式，最终选定了物流总费用和物流时效以及物流配送质量三项指标，在此基础上构建跨境物流路径绩效评价指标体系。具体的指标如表所示。

2.模型构建

本文在确定指标权重时，应考虑标准数据间固有的统计规律和权威值。层次分析法反映的是指标本身的重要性程度，在根据决策者的意图确定权重方面，它比熵值法有更大的优势;主观性相对较强而客观性相对较差是层次分析法最大的特点。运用此方法对辽宁省水产品的冷链物流构建了合理的结构模型和判断矩阵，得出了各个指标的优先级系数，为辽宁省水产品电商冷链物流的持续改进提供一定的参考价值。熵值法避免了主观因素的干扰，在反映数据信息方面具有客观优势，但不能反映决策者对不同指标重要性的判断，在一定程度上可能出现理论权重与实际权重相反的情况。使用熵值法对第三方物流企业进行绩效评价，采用“灰色关联分析”对信息进行标准化处理和比较，减少了主观因素对指标权重的影响，进一步提高了评论的准确性。

本文利用R语言进行层次分析法的代码构建，计算出各层次因素的主观权重。利用Python进行数据采集和预处理，通过对熵值法进行代码构建，计算出跨境物流路径绩效评价指标的客观权重。最后通过综合赋权模型，得出跨境物流路径绩效评价指标的综合权重。将主观赋权-层次分析法与客观赋权-熵值法相结合的组合赋权方法，综合考虑主观赋权和客观赋权的优点，弥补了单一赋权的不足。

模型构建流程图

四、数据准备与实验分析

1.数据来源

层次分析法：为更加科学地评估各项指标，本文采用专家打分法，通过对多名跨境电商资深专家进行问卷调查，收集了十二个指标的打分数值。

熵值法：通过对跨境电商物流网站多次对比，运用爬虫技术爬取PFC皇家物流网站的物流数据，获取物流运费、物流时效、配送准确性等十二个指标的具体数值。总计获取一级指标数据2600条，二级指标数据2500条。

2.实验分析

（1） 层次分析法

①建立层次模型结构：将所研究的问题概念化处理，再按照不同属性垂直分解成多个层次。

②构造判断矩阵：为了分析系统中各因素间的关系，本文对同一层次各元素，关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，用成对比较法和1—9标度方法构造两两比较的判断矩阵。成对比较矩阵的形式如下：

其中，n为评价指标数量，αij为标度，表示因素i 相对于因素 j 的权重影响程度。

标度1：表示两个因素相比，具有同样重要性

标度3：表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要

标度5：表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要

标度7：表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要

标度9：表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要

标度2-4-6-8：上述两相邻判断的中值

倒数：因素i与j比较的判断为αij，则因素j与i比较的判断为1/αij

③计算权向量：计算每一个判断矩阵的最大特征根及对应的特征向量。

首先通过计算得出一级指标权重分别为0.74、0.18、0.08，其次二级指标基于其所属的一级指标分别计算权重，最后通过九个二级指标综合计算得出每个细分指标的权重。

④一致性检验：对判断矩阵进行检验。若通过，特征向量即为权向量，若不通过，需重新构造成对比较矩阵。计算权重和一致性检验公式如下：

其中，CR指的是成对比较矩阵的随机一致性比率，RI 指的是随机一致性指标，CI 指的是一般一致性指标，λmax指的是最大特征值，n 指的是评价指标数量。当 CR<0.1，说明成对比较矩阵A具有满意的一致性，否则需要重新对数据进行调整修改。

需要注意的是RI值，它只与矩阵阶数有关，检验成对比较矩阵A一致性的标准RI值如下表：

根据上述计算权向量数据，可计算出判断矩阵A最大特征值λmax=10.1584，因n=9，则CI=0.1448，查表2可知随机一致性指标RI=1.46，则相对一致性CR=0.0992<0.1。可以看出，相对一致性小于0.1，可认为判断矩阵有满意一致性。

（2） 熵值法

①标准化处理：由于各指标数据的计量单位存在量纲差异，同时正向指标和负向指标数值代表的含义不同。因此我们对于正负向指标将采取不同的算法进行数据标准化处理，得到正向指标Sij和负向指标-Sij。

其中，Xj表示某项指标，Xij表示指标值，Sij为标准化后第i个样本的第j个指标的数值，i=1，2，…m，j=1，2，…n。

②计算第j项指标下第i个样本占该指标的比重。

其中，m为样本个数，n为指标个数。

③计算第j项指标的熵值。

其中，k>0，ln为自然对数，。式中常数k与样本数m有关，一般令k=1/ln m，则0 ≤ e ≤ 1

④计算第j 项指标的差异系数。

对于第j项指标，指标值的差异越大，差异系数gj=1-ej就越小。当gj越大，指标越重要。

⑤求權值。

其中，n为指标个数。

（3） 综合权重

假定用A和B来分别表示主客观权重的相对重要性程度，通过使用矩阵的思想来对主客观权重的重要系数A和B进行计算，如下列公式所示：

通过上述公式的计算，我们就能获得物流路径指标的综合权重W，公式如下图所示：

通过综合赋权模型，物流路径指标的综合权重具体如下表所示：

在物流总费用、物流时效和物流配送质量中，物流总费用对物流路径的影响最大，其综合权重为0.6697;其次是物流时效，综合权重是0.2565;物流配送质量居于最后，其权重为0.0738，这与物流的实际情况比较符合。因此，在进行智能化推荐时，会优先推送物流总费用低的方案给用户，其次是物流时效，最后则是物流配送质量。

从二级指标来看，其中影响因素占比较大的分别是物流价格、配送速度、配送准确性和物流服务性价比。其中，物流价格在所有二级指标中位居首位，它的综合权重为0.2477，从这可看出，客户更关心物流路径的运费问题。此外，物流服务性价比在所有二级指标中位居第二位，其综合权重为0.1510，表明客户除了关心运费，也注重配送速度和配送准确性。

五、结语

本文将层次分析法和熵值法相结合，突破了传统单一赋权模型的局限性，更加全面地权衡了国际物流多维度的影响因素。通过对相关绩效指标体系的建立，从影响物流选择的因素权重计算出发，结合动态的最新数据，得出实时物流选择模型，帮助与服务跨境电商企业实现跨境物流路径的智能化选择，从而提升跨境电商企业的物流效能，满足多样化的跨境电商物流路径需求。

参考文献：

[1]何江，钱慧敏.跨境电商与跨境物流协同关系实证研究[J].大连理工大学学报（社会科学版），2019（6）.

[2]盛文，聂志刚，孙彬益.基于层次分析法的辽宁省水产品电商冷链物流绩效评价[J].电子商务，2020 （12）：8-10.

[3]张滢.基于熵权和灰关联的第三方物流企业绩效评价[J].中国流通经济，2008.

作者简介：谢江雄（2000.12- ），男，苗族，湖南省邵阳市人，本科在读，研究方向：跨境电商