疫情下衡阳市医药应急物流网络构建

娄晓梦，蒋邓康，何雨欣，李梓涛，张 昊

(湖南交通工程学院 交通运输工程学院，湖南 衡阳 421099)

在抗击新冠肺炎疫情过程中，物流业发挥了重要的作用。因此，研究医药应急物流网络如何进行指挥、调度、分配，实现医药物资的准时配送，意义重大。

虽然面对重重困难，我们在疫情防控救治的工作中仍然取得了不错的成绩。但医药应急物流网络系统还是暴露出一些问题，需要改进。例如：医药物资配送不够合理；医药应急物流作业流程比较复杂。本文将以衡阳市为例，按照统一领导，分级负责；快速反应，协同应对的原则，以一级配送中心、二级配送中心、三级需求点为出发点，对医药应急物流网络进行重新构建，其中三级需求点指的是所需医药物资的各区域医院。

1 衡阳市医药应急物流一级配送中心构建方法

1.1 影响因素评价指标的确定

通过对衡阳市物流配送中心的市场调查分析，笔者选取衡缘物流、红光物流、雁城物流进行选址判断，从中选出最优的一级配送中心。根据医药应急物流网络规划要求，医药应急物流中心进行选址的一级指标主要考虑自然环境因素、经营环境因素、基础设施状况和政策因素[1]。其中，自然环境因素下的二级指标有地形条件、水文条件、气象条件、地质条件；经营环境因素下的二级指标有经营环境、商品特性、物流费用、服务水平；基础设施状况下的二级指标有道路状况、公共设施状况、交通便利性、周边状况；政策因素下的二级指标有土地资源利用、环境保护要求、税收融资区域发展状况。

1.2 基于熵权法的模糊综合评价模型

1.2.1 建立选址评价因素集。医药应急物流中心选址评价因素集是影响因素评价指标的集合，按它们的层次性将其分为一级和二级两个层次[2]，分别用S={S1，S2，S3，S4，S5}、Si={Si1，Si2，Si3…Sij}表示，其中Sij为第i个一级指标下的第j个二级指标。

1.2.2 选址评价因素评语集。由于医药应急物流中心进行选址的一级指标因素和二级指标因素的不确定性且难以量化，本文将各指标的可能影响程度划分为可忽略、需考虑、严重与非常严重4个等级，对应分数为Z=(90，80，70，60)。

1.2.3 熵权法权重的确定。建立因素集与评语矩阵后，对选址因素指标进行量化处理，确定医药应急物流中心选址指标对应评语集的影响等级隶属程度。熵权法计算的前提条件是评价矩阵的判定，即一个具有m个评价对象，n个评价指标的评估体系，假设经过规范化处理后的评价隶属矩阵：

式中：Xij为第i个样本、第j个指标的值。设第k个类别所占比重(测度)ρij={ρi1，ρi2，…，ρik，…，ρij}，其中0≤ρij≤1，计算公式如下：

(1)

第j个指标的熵值为：

(2)

信息熵冗余度(差异)为：

ej=1-hj

(3)

各影响指标的权重为：

(4)

从而得到影响评价指标的熵权向量：W=(ω1，ω2，…，ωn)

1.2.4 模糊综合评价。将模糊评价隶属矩阵X和因素权重W进行合成，得到模糊综合评价矩阵：

=(T1,T2,…,Tn)

(5)

(6)

式中：Tj为评价指标j属于Si相应模糊子集的风险程度。

1.3 医药应急物流一级配送中心的确定

1.3.1 数据收集与整理。根据雁城物流、红光物流、衡缘物流各影响因素，设计调查问卷，邀请物流相关专家、行业相关工作者、企业家等，对其影响进行评价，共发放70份调查问卷，筛选有效问卷40份。调查结果见表1。

1.3.2 熵权法指标权重的确定。

隶属度=指标所得相应评语的有效问卷/总的有影响评价。由式(1)得雁城物流各影响因素指标的测度值，据此得模糊评价矩阵：

由式(2)得雁城物流自然因素的4个子因素的熵值分别为：0.96，0.93，0.98，0.89；基础设施状况的4个子因素的熵值分别为：0.71，0.90，0.58，0.89；政策因素的2个子因素的熵值分别为：0.92，0.52；经营环境因素的4个子因素的熵值分别为：0.60，0.94，0.97，0.85。由式(3)得信息熵冗余度：eA=(0.04，0.07，0.02，0.11)；eB=(0.29，0.10，0.42，0.11)；eC=(0.08，0.48)；eD=(0.40，0.06，0.03，0.15)。由式(4)得各影响因素的熵权ωA=(0.26，0.25，0.26，0.24)；ωB=(0.23，0.29，0.19，0.29)；ωC=(0.64，0.36，)；ωD=(0.18，0.28，0.29，0.25)。由eA、eB、eC、eD得出雁城物流一级指标的权重：EA=0.24，EB=0.92，EC=0.56，ED=0.64，依照每个指标效用占总效用的比重，由Wn=En/E可求出雁城物流一级指标的权重为WA=0.10、WB=0.39、WC=0.24、WD=0.2。

表1 雁城物流影响因素调查结果

1.3.3 综合影响因素评价。按式(5)计算，得到反映评价指标与影响程度间的模糊关系T，T和分数梯度矩阵Z=(90，80，70，60)的乘积即为一级评价指标的最后得分F。雁城物流4个影响因素的最后得分分别为：FA=75.6，FB=81.01，FC=80.09，FD=60.51。雁城物流：由隶属度计算公式(6)YA～D=WA～DXA～D可分别算出：

F1=W×Y1×Z=76.67

所以，雁城物流影响因素最后得分为76.67，由上述计算步骤同理可得红光物流影响因素最后得分为77.66，衡缘物流影响因素最后得分为91.12。通过对3个物流中心影响因素的最后得分比较，选取影响因素得分最低的雁城物流为衡阳市最优的一级配送中心。

2 衡阳市蒸湘区医药应急物流二级配送中心构建方法

2.1 基于AHP法确定医药应急物流二级配送中心

通过百度地图查找各区域各医院的经纬度位置，一一对应映射到有X、Y轴的散点分布图上，最后比较分布情况，选取医院分布相对合理的蒸湘区为研究对象。运用层次分析法以自然环境、交通环境、经济环境、政策环境、社会环境[3]为一级指标对蒸湘区长丰物流、西园物流、恒邦物流进行医药应急物流中心选址研究。

2.2 采用德尔菲分析法，进行判断矩阵构造

首先设计调查问卷，邀请5位物流工程方面的专家，进行匿名打分，然后采用1-9标度法进行两两比较构建各层次的判断矩阵。最后小组成员进一步打分、测试、反馈得到一个基本一致的判断矩阵。如果判断矩阵通过一致性检验，就是最终的判断矩阵；如果没有通过一致性检验，则继续上述的判断打分步骤，直至判断矩阵通过一致性检验为止[4]。综合5位专家的分数，得出隶属于总目标的一级指标各因素之间相对重要性的最终判断如表2所示。

根据各一级指标重要性对备选地进行比较，得出判断矩阵后，计算出一级指标比较矩阵与各一级指标判断矩阵的最大特征值、一次性指标、一致性比率和通过一致性检验情况。最后求出总排序权值，进行总的排序选优，见表3。

表2 一级指标比较矩阵

表3 层次总排序权值和一致性检验计算过程

从表3中可以看出一致性指标通过检验后，西园物流所占总排序权值最大，所以选择西园物流为衡阳市蒸湘区最优的二级配送中心。

医药物资通过最优的一级配送中心运输到蒸湘区最优的二级配送中心。然后，配送到蒸湘区各大医院，最后到达消费者手中，形成医药应急物流网络。如图1所示。

图1 医药应急物流网络

3 总结

笔者基于疫情暴发后突显出的我国现阶段医药应急物流的不足，例如：医药物资供应紧张、调度难度大、物流不畅、分拨配送效率低等问题，以衡阳市为例，结合实际情况，建立储备充足、反应迅速、抗击能力强的医药应急物流网络。

笔者首先运用基于熵权法的模糊综合评价法对衡缘物流、红光物流、雁城物流进行评估。根据一级指标和二级指标的影响程度进行打分、计算、建立矩阵等过程，得出3个备选地的总得分。通过比较，确定影响因素得分最低的雁城物流为最优的一级配送中心。然后，采用层次分析法，对蒸湘区3个二级配送中心长丰物流、西园物流、恒邦物流进行影响因素比较矩阵的建立，根据计算出的特征向量得出总排序权值。选取西园物流为最优的二级配送中心。最后将医药物资配送到医院，由此构成一个比较完备的医药应急物流网络。为今后复杂的环境中制定高效可靠的医药物资调度方案提供借鉴。