基于集成DEMATEL-ISM模型的无人车配送推广影响因素研究

李玉民，刘殊妤，杨慢慢，段玉龙，罗欣雨，张吉媛

（郑州大学 管理学院，河南 郑州 450001）

0 引言

随着互联网的普及以及电子商务的兴起，我国快递服务业正在高速发展。根据我国国家邮政局的监测数据，截止到2023年2月我国快递业务量已经超过100亿件，百亿数量的突破比起2022年提前了2天，比起2019年提前了整整40天[1]。快递行业的飞速发展，离不开各物流环节的高效运作，而物流末端配送更是连接零售体验、影响消费者对物流服务质量评价的关键环节，其重要性不言而喻。

随着互联网、第五代移动通信（5G）、人工智能、物联网、大数据等技术的发展和整合，物流行业迎来了全新的前景，技术推动及市场需求的拉动助推了无人配送的进程[2-3]。在智能化时代到来之际，无人车的出现给物流配送带来了新的方案与选择。我国目前已基本实现了网络通信全覆盖、信息文明共享、乡村全面通硬化路等，这些都为无人配送方案的推广提供了条件。

但现阶段，无人车配送的推广仍受到多方面因素的制约或影响，且部分影响因素之间可能相互关联，需要明晰这些影响因素及其关联关系，以此厘清无人车配送推广的实施重点。基于此，本文运用集成DEMATEL-ISM方法确定实行无人车物流配送方案的影响因素，识别其相应的类别及地位，明晰各影响因素的重要程度，从而精准确定关键因素，为无人车物流配送推广的实施提供参考。

1 基于利益相关者理论的无人车配送推广影响因素指标体系

基于弗里曼所提出的“利益相关者理论”，综合考虑交通状况、配送成本、政策法规等对无人车的推广存在影响作用的因素，构建了无人车配送推广影响因素的指标体系。

1.1 利益相关者理论

弗里曼提出，利益相关者包括与企业发展息息相关的人士、本地居民和政府部门等直接或间接受到企业经营活动影响的社会各界人士或团体。在已有研究的基础上，本文认为无人车配送推广的利益相关者是指能够影响无人车配送推广目标实现或者被该目标影响的项目全生命周期中的个人和群体。为考虑各利益相关者参与项目的目标要求，在对无人车配送推广影响因素进行研究时，需要结合利益相关者理论，准确分析无人车配送所涉及的利益相关者，统筹协调不同利益相关者的关注点，制定出尽可能完备的成功因素清单。无人车配送推广需满足利益相关者的诉求，因此本文基于利益相关者理论，确定了三类无人车配送推广的利益相关者：确定型利益相关者是可以直接决定无人车推广的利益主体，如配送相关企业，与无人车推广有着极为紧密的利益关系；预期型利益相关者可以对无人车的推广产生很大的影响，如政府相关部门；而消费者和用户实现利益要求的紧迫性并不靠前，所以列为潜在型利益相关者。

1.2 影响因素指标确定

基于利益相关者理论，本文将确定型利益相关者、预期型利益相关者和潜在型利益相关者三个子系统确定为一级指标，并通过文献分析、专家咨询等方式深度剖析一级指标的组成成分，确定二级指标，形成无人车配送推广影响因素的指标体系，见表1。

表1 无人车配送推广影响因素指标体系

2 基于DEMATEL-ISM的无人车配送推广影响因素综合建模

2.1 影响因素分析的模型选择

DEMATEL（Decision Making and Trial Evaluation Laboratory，决策实验分析法）是一种借助图论和矩阵计算工具来分析复杂系统中各因素间的相互影响关系、识别系统核心影响因素的量化研究方法[4]。ISM（Interpretive Structure Modeling，解释结构模型法）是一种通过逻辑计算对因素间的影响关系进行整合并构建层级结构的模型化技术分析方法。

在运用DEMATEL识别关键影响因素的过程中，需要对相关专家进行访谈，这一过程是在不确定的环境中对复杂系统中的相关问题进行评估，专家给出的评估通常是根据经验进行语言评估，而不是给出精确的数值[5-6]，这样的语言评价是模糊的并且具有一定的主观性。而ISM 能在已知各要素间影响关系的情况下，使用多层递阶解释结构模型梳理各种逻辑结构关系，弥补了社会网络分析带来的因素之间关系过于复杂、层次化不清晰的缺点，但是不能判断因素间的影响程度。将两种方法有机结合，一方面能够提高分析的深度，并有效简化ISM 方法建模的计算量和复杂度；另一方面能深入识别系统中的关键要素、全面解析系统的结构层次[7]，从而为明确无人车配送推广的层次构建提供理论支撑。

本文在研究无人车配送推广因素时，既需要横向分析配送因素之间的关系，又需要纵向建立各因素间关系的框架模型，以此达到横向和纵向的综合分析。因此，DEMATEL-ISM模型适用于本文进行无人车配送推广影响因素分析，运用DEMATEL分析法识别无人车推广影响的关键因素，利用ISM分析因素间的层级关系，从而构建无人车配送推广影响因素的递阶解释结构模型。

2.2 影响因素分析建模

2.2.1 建立直接影响矩阵。将纳入的13个无人车配送推广影响因素记为Z={Z1,Z2,…,Z13}，用aij表示Zi(i=1,2,…,13) 对Zj(j=1,2,…,13) 的影响度，并采用0-4标度法进行赋值，即：

本文邀请利益相关者以及从事物流领域的研究学者组成24人专家小组（其中高校物流相关研究的学者10人，企业员工、用户及相关受益者9人，政府组织人员5人），通过填写问卷调查来比较因素i对j的影响程度。共发放问卷24份，回收24份。问卷数据结果显示，24 份问卷全部填写有效。将24 位专家对于每个影响因素的打分取平均值，得到无人车配送推广影响因素的直接影响矩阵A，即。

2.2.2 建立综合影响矩阵。由直接影响矩阵A通过式（2）运算可得规范化矩阵B。

通过规范化矩阵B，利用式（3）求得无人车配送推广影响因素的综合影响矩阵C，即：

其中I为单位矩阵，(I-B)-1为I-B的逆矩阵。

通过计算可以得出综合矩阵C，见表2。

表2 无人车配送推广影响因素的综合影响矩阵C

2.2.3 DEMATEL方法的度量要素

（1）计算各度量要素。DEMATEL 模型采用影响度、被影响度、中心度与原因度这四种度量要素进行刻画。影响度表示的是该影响因素对其它所有影响因素的综合影响值，影响度越大说明该影响因素越重要。被影响度是指该影响因素受其它所有影响因素的综合影响值。中心度可以反映各影响因素在促进无人车配送推广这一网络中的重要程度，是影响因素分析的主要参考值。原因度可以反映系统中各影响因素的影响与被影响程度。对于原因指标来说，原因度越大，相应的影响程度越大，改变难度也越大。四种度量要素可以根据综合影响矩阵C计算得出。

将综合影响矩阵C中各行元素相加得到影响度Di；各列元素相加得到被影响度Ri；影响度Di与被影响度Ri之和为中心度Pi；影响度Di与被影响度Ri之差为原因度Ei。具体计算公式见式（4）-式（7），结果见表3。

表3 无人车配送推广影响因素的原因度和中心度

根据表3计算出的各影响因素的中心度和原因度值，通过Pycharm软件绘制无人车配送推广影响因素的因果关系图，如图1所示。

图1 无人车配送推广影响因素的因果关系图

（2）影响指标的重要性分析。根据前文计算得出的中心度值可知，无人车配送推广各影响因素中按重要性指标排序依次为Z12取件价格、Z4无人车性能、Z2配套设施、Z8环保问题、Z5安全性、Z11时间成本、Z3应急能力、Z10网点分布、Z9政策法规、Z7经济成本、Z1交通状况、Z6员工素质以及Z13用户意愿。

（3）影响指标的类别分析。根据前文计算得出的原因度值可知，无人车配送推广影响因素系统中的原因指标包括Z7经济成本、Z6员工素质、Z8政策法规、Z10网点分布、Z2配套设施5 个影响因素。对于原因指标来说，原因度越大，相应的影响程度越大，改变难度也越大。可以看出，经济成本和员工素质属于相对较难改变的影响因素，这一结果也与实际情况较为契合，在推广方案稳定下来后，在一定时期内经济成本将维持稳定，因此较难改变，而相应领域的高素质人才大多愿意在经济发展较好的地区工作，这一社会现状在很长一段时期内也难以改变。结果指标包括Z13用户意愿、Z8环保问题、Z4无人车性能、Z1交通状况、Z12取件价格、Z3应急能力、Z5安全性、Z11时间成本8 个影响因素。对于结果指标来说，原因度越小则越容易得到改变，因此用户意愿是相对容易改变的影响因素，可以通过必要的科普和适当的宣传使用户最大程度地接受这一新兴事物。

2.2.4 ISM模型

（1）计算可达矩阵。由综合影响矩阵C进一步得到整体影响矩阵D，公式为：

根据矩阵D的值，确定阈值λ，D的平均值为1.117 5，分别尝试对λ赋值为1.10、1.15和1.05，对比所得到的系统层次结构图，根据其复杂性和合理性，确定阈值λ为1.10，并根据式（9）计算无人车配送推广影响因素的可达矩阵。

（2）建立解释结构模型。在可达矩阵E的基础上，计算各个因素的先行集P和可达集R，分析各个因素之间的逻辑关系，以此确定所有因素的层级结构，具体结果见表4。

表4 无人车配送推广影响因素之间的先行集和可达集

由解释结构模型算法，找出P ∩R=R 的影响因素，即将Z1,Z4,Z12,Z13作为首层因素，在表4中去掉（Z1,Z4,Z12,Z13）后，重新计算剩余因素的P、R和P ∩R，得到第二层因素为L2=(Z2,Z3,Z5,Z6,Z8,Z11)，重复上述计算，得到L3=(Z9,Z10)，L4=(Z7)。根据计算结果得到无人车配送推广影响因素的解释结构模型图，如图2所示。

图2 无人车配送推广影响因素的解释结构模型

3 影响因素综合建模结果分析

3.1 影响因素多层递阶结构模型分析

图2能够直观地反映出无人车配送推广影响因素间的相互影响关系及结构层次。可以看出，无人车配送推广的影响因素被分为了四个递阶层级结构：其中L1层为递阶结构模型的表层，包括交通状况、无人车性能、取件价格和用户意愿4个影响因素，是无人车配送推广的直接影响因素；L2层是模型的中间层，包括配套设施、应急能力、安全性、员工素质、环保问题以及时间成本6个影响因素，对整个系统起着重要的支撑作用；L3层为模型的次深层，包括政策法规和网点分布2个影响因素；L4层为整个系统的根源层，包含经济成本1个因素，无人车配送所耗用的经济成本直接决定了其推广的可行与否。

3.2 DEMATEL与ISM建模结果的互证检验

对DEMATEL和ISM方法的结果进行对比分析，可以找出二者在分析结果上的相关性，从而能够验证采用集成DEMATEL-ISM 模型分析的准确程度。在DEMATEL分析中，用户意愿和交通状况的影响度最低，而这两个因素在ISM 分析中属于表层影响因素。ISM分析中的根源层影响因素经济成本在DEMATEL分析中的影响度值大，说明该因素非常重要。此外，取件价格和无人车性能的影响因素位于中心度排名前两位，它们对应位于ISM 模型的第一层，直接影响无人车配送效果，进一步说明这些因素对无人车配送推广的重要性。

4 结论与建议

4.1 研究结论

（1）本文对无人车物流配送推广各影响因素的重要程度进行了定量研究，得出经济成本是最重要的影响因素。

（2）无人车配送推广的13个影响因素包含5个原因指标和8个结果指标，其中经济成本、员工素质、政策法规、网点分布、配套设施为直接影响无人车推广的原因指标，其余因素为间接影响无人车推广的结果指标。

（3）ISM模型得到的结构图将无人车推广影响因素分为四个层次，交通状况、无人车性能、取件价格和用户意愿是最直接的影响因素；配套设施、应急能力、安全性、员工素质、环保问题以及时间成本是中间层影响因素；经济成本是最根本的影响因素；经济成本这一根源因素又与政策法规和网点分布这些次深层因素关联密切。

4.2 推广建议

依据模型结果，针对深层影响因素提出以下相应的无人车物流配送推广的发展建议：

（1）从根源层出发，降低经济成本。在经济成本方面，无人车物流配送应该在满足客户需求的基础上，最大化整合社会资源，包括基础设施和人员等，实现资源的合理分配和高效利用，减少资源浪费，降低经济成本。在无人车物流配送模式中，积极吸收多类型的参与主体，除了传统的快递公司外，提高不同配送需求的潜在供给方的参与度，一方面可降低企业经济成本，另一方面可有效地整合配送资源，以降低成本高的压力[8]。

（2）从次深层出发，完善政策法规。只有在法律法规的限制下，才能在规范行业生产运行标准的同时让消费者放心使用，因此，政府相关部门应尽快出台相关政策法规，对无人车配送在技术要求标准、监管、责任判定等方面进行明确限制，以弥补“法律空白”区。

无人车物流配送的发展需要完善的配套设施服务体系作支撑，特别是对于无人车人力物力资源和无人车物流服务来说。因此需要优化物流设施，完善配送方案和运输设施，提高产品的配送速度和效率，减少配送延时现象，减少时间成本，进而促进无人车物流产业结构升级。