基于熵权—TOPSIS法的物流能力评价——以江苏省为例

□ 周寅聪，宋淑鸿

(南京林业大学 经济管理学院，江苏 南京 210037)

物流是生产与消费行为的重要辅助环节。物流能力的提升可以减少产品在中间环节的损失，降低成本，提高运输与周转效率，最终提高一个地区乃至整个社会的生产力。江苏是国内经济实力领先的大省，也是国内物流大省，省内拥有南京、徐州和淮安(路网正在建设中)等几大交通枢纽。目前，对物流能力的评价以中西部省份之间及其内部以及东部其他省份为主，对江苏省内部的物流能力的研究还不够充分。对江苏省进行物流能力评价不仅有助于江苏省本身的经济发展，还能起到示范作用，为全国的发展探路，具有现实意义。

随着电子商务的蓬勃发展，我国的物流行业取得了巨大进步。目前，已有专家学者对不同范围内的物流能力进行了分析，吴春尚等利用因子分析法，分析了广东省区域农产品物流能力；杨扬等利用数据包络分析法，对影响国际陆港城市物流能力与社会经济发展的协调性的因素进行了分析；洪源等利用因子分析法，分析了四川甘孜州下辖各县的物流能力；刘淼等利用因子分析法，分析了陕西省区域农产品物流能力。本文将采用熵权—TOPSIS 法对江苏省各市物流能力进行分析，并通过数据对物流能力的提升提出建议。

1 指标、数据与数据处理

1.1 指标体系及有关说明

为对江苏省的物流能力进行比较科学、合理的评价，笔者通过阅读同领域参考文献，最终在江苏省物流的实际状况和数据可获取性等基础上构建出较为适合江苏省物流能力的指标体系，如表1所示。

表1 江苏省物流能力评价指标体系

物流能力评价的第一个方面是经济基础。经济基础是决定一个地区各项事业发展水平的先决条件，包括物流能力。评价地区的经济基础有很多指标，各有优劣，综合来看，地区生产总值是比较全面、客观的一种。考虑到各地级市的经济规模不同，若从总量出发会忽略这一因素，故本文选取人均GDP这一指标。此外，社会消费品零售总额可以反映地区的消费能力，而消费行为意味着对物流的需求，从社会需求的层面出发，这个指标同样应纳入物流能力评价体系。

第二个方面是基础设施建设。基础设施建设有助于提升物流业的运行效率。从增量看，第三产业固定资产投资增速和交通运输支出占一般公共预算支出比例可以反映政府对物流业基础设施建设的关注度；从存量看，每百人拥有载货汽车数和公路网密度可反映不同人口、土地规模下各城市的物流设施保有情况，这四个指标均应纳入物流能力评价体系。

第三是业务水平。业务水平对一个地区物流能力的反映最为直观。交通运输、仓储和邮政业产值占地区生产总值比例、邮电业务量、货运量、货物中转量与进出口总额这五个指标分别从总体产值、业务量、对外贸易三个角度出发，较为全面地概述了一个地区的物流业务水平。

同领域文献中，有的将这些指标转化为人均，但笔者认为，将有关物流业水平的一些指标平均至个人存在逻辑上的漏洞。例如，人均货运量。货运量是运输部门在一定时期内实际运送货物的数量，而非物流行业从业者并不与货运本身直接相关(他们是货运的前端需求提出者与后端成果享用者)，将与个人关联度不高的指标人均化，是强拉关系。因此，笔者在本文中并未这么做。

第四是人力资源支持。物流业属于第三产业，对比第一和第二产业，第三产业需要更多人力资源，故人力资源支持应纳入评价物流能力的指标体系。每千人拥有交通运输、仓储及邮政从业人员人数与交通运输、仓储及邮政从业人员平均工资这两个指标，从服务人员覆盖情况与相关从业人员物质激励的角度出发，较为全面、客观地反映了一个地区的物流行业在人力资源方面的发展情况。

在同领域文献中，有的将大学生人数、教育或科研经费等作为人才培养纳入指标体系，而笔者在本文中并未这么做。笔者认为：在校学生若从事物流业的兼职，则规模较小而且较为零散，不便统计；若成为物流业正式职工，则与X12、X13重复；若前两者均无，则其作为物流的需求端，与X2重复。相关经费应注重最终产出而不是经费本身。经费作用于学生，则上面3点已说明情况；经费作用于物流行业，则与A1,A2,A3,A4重复；若作用于学生和物流行业以外，则不在物流能力的讨论范围内。综上，不予考虑。

最后是信息化水平。在当今的物流业中，信息化在商品、企业、零售商与客户四者之间及其内部承担着沟通联结的职责，故信息化水平对物流能力有着促进作用。电话普及率和固定宽带接入用户这两个指标可以较为全面客观地反映一个地区的信息化水平。

总的来看，仅从物流能力的角度出发，共有以上15个指标，它们的值越大，代表一个地区的物流能力越强，本文将其全部视为正向指标。

1.2 数据来源

为保证数据的真实性、权威性与可靠性，文中所有指标的原始数据来源如下：由江苏省统计局发布的《江苏统计年鉴—2021》、由各地级市政府发布的2021年政府公报与2021年统计年鉴(包含因年鉴信息披露不充分而对统计局展开的电话咨询)。对于一些数据来源中没有囊括的平均指标，则在原始数据的基础上进行了简单的计算。

1.3 数据处理

1.3.1 指标筛选

针对初步选择的15个指标，笔者从变异程度和相关程度两个层面进行简单的筛选。

首先是通过变异系数测算变异程度，15个指标各自的变异系数处于[0.1266,5.4253]的区间范围内。在传统的统计学中，有关变量的变异系数小于等于0.1的是弱变异，处于(0.1,1)区间内的是中等变异，大于等于1的是强变异。由此可见，15个指标的差异程度未出现弱变异的情况，各地级市在每个指标上未出现趋于一致的情况，故不进行剔除。

1.3.2 方法选择

熵，全名信息熵，由热力学中同名概念延伸而来，由C.E.Shannon在《A Mathematical Theory of Communication》中提出，通过这个概念，我们得知：熵值与不确定性呈正相关，与所含信息量呈负相关。将熵的理念与权重的思想相结合，熵值越小，不确定性越小，携带的信息量越多，权重越大。结合后的熵权法可以减少赋权的主观性影响，使指标权重更加客观。TOPSIS法又称理想解法，是一种利用已有方案与最优方案与最劣方案(均为设想)的接近程度进行多目标决策的分析方法。由于数据的无序与不确定性，同时为了评价的客观性，本文选择将熵权法与TOPSIS法结合，先测算指标权重，再利用TOPSIS法评价物流能力。

1.3.3 建立原始矩阵

1.3.4 无量纲化

量纲被用来描述不同的物理量。本文选取的指标各自的量纲不同，综合起来较为无序。为了提高指标体系整体的精确程度,需要进行无量纲化处理。本文选用的方法是min-max归一化。

在指标为正向指标的情况下，min-max归一化公式为

(1)

在指标为负向指标的情况下，min-max归一化公式为

上一次来看樟树是春天。很多鸟站在枝上，唧唧喳喳，虽然没有听懂，但它们的样子分明有一种按捺不住的欢喜，往来穿梭，飞去又飞来，似乎在做某种我们人类无法参与的游戏。现在，只剩寥寥数只，它们谨言慎行，偶尔念短促的句子，然后如子弹一般射向天空。

(2)

1.3.5 利用熵值法计算各指标权重

第一步，利用如下公式，确认某项指标下第i个样本的值在该指标中的比重：

(3)

第二步，利用如下公式，确认某项指标总体(即第j列)的信息熵值 ：

(4)

特别地，在式(4)中，当pij=0时，pij×ln(pij)=0。

第三步，利用如下公式，确认某项指标总体(即第j列)的信息效用值：

dj=1-ej

(5)

第四步，利用如下公式，确认某项指标总体(即第j列)的权重：

(6)

1.3.6 利用TOPSIS法(优劣解距离法)评价各评价对象的有关能力

第二步，利用如下公式，找出最优与最劣解：

(7)

(8)

第三步，利用如下公式，计算评价对象与最优解和最劣解之间的距离：

(9)

(10)

第四步，利用如下公式，计算评价对象与最优状态的相对接近程度：

(11)

最终，根据Ci大小进行排序。Ci越大，说明该评价对象越接近最优状态。

2 物流能力分析

本文以江苏省13个地级市为研究对象，利用熵权-TOPSIS法评价江苏省的物流能力。具体步骤如下：

首先，如前文所述，由于原始数据量纲不同，为方便接下来的分析，需要对原始数据进行无量纲化，采用的方法是前文提及的min-max归一化(由于所选指标为正向指标，此处使用公式(1))。原始矩阵X经过min-max归一化后得到的矩阵Y如表2所示。

表2 矩阵Y

其次，利用1.3.5小节中提到的公式(3)(4)(5)(6)，计算各指标的权重，结果如表3所示。

最后，建立1.3.6小节中提到的加权矩阵Z，并利用公式(7)(8)(9)(10)(11)，评价江苏省13个地级市的物流能力，结果如表4所示。

3 结论及建议

通过以上研究，我们发现：

第一，通过表3和表4可以看出，指标中权重排名前三的分别为X11进出口总额(21%)、X10货物中转量(14.3%)和X2社会消费品零售总额(12.9%)，权重最小的是X3第三产业固定资产投资增速(3.6%)；江苏省13个地级市中物流能力最强的是苏州(得分0.5796)，其次是南京(得分0.5706)，最弱的是淮安(得分0.1439)。

表3 各指标权重

表4 江苏省13个地级市物流能力评价

第二，从城市之间看，虽然南京作为省会城市，拥有较多资源，排名较高，但通过苏州的排名可以看出，江苏省省内的资源并未完全集中于省会城市。苏州利用工业园区和“沪苏一体化”战略的实施，建立自身优势，排名第一。

第三，从地域分布看，虽然苏南城市中常州与镇江排名较为靠后，苏北城市中徐州和连云港排名较为靠前，但江苏省省内物流能力仍呈现出“南强北弱”的局面，苏南城市总体优于苏北城市。

对此，笔者的建议如下：

首先，鼓励对外贸易，进一步发展开放型经济。新冠疫情背景下，全球供应链面临严峻挑战，各市应抓住国内疫情防控得当的契机，利用好“一带一路”这一国家战略，开拓沿线及周边国家市场。此外，在产业升级的背景下，各市不仅应在出口额上获得增长，还应结合自身比较优势，通过重点项目、双向投资等方式，提高产品技术水平，获得更强更稳固的竞争优势，带动外贸物流的发展。

其次，稳定并扩大内需，建设国内国际双循环。虽然鼓励对外贸易，但省内未来经济发展的主要动力仍应来自内部消费。各市不仅应致力于实现居民收入、消费与经济增长，工资增长与企业利润增长双同步，还应进一步推进供给侧改革，逐步转变出口加工模式下国内产品较出口产品质量普遍不足的局面，同时，重新整合城乡二元制下城乡分割的内需空间，利用空间关联效应，通过城市的消费行为去影响农村地区，从而激发乡村地区的市场潜力，刺激民间对物流的需求。