基于模糊物元?dú)W式貼近度的區(qū)域物流發(fā)展水平評價

周泰 袁波

摘 要：為給政府部門科學(xué)制定物流規(guī)劃、合理配置物流資源提供科學(xué)依據(jù)和決策支持，需對區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的評價。在全面分析影響區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)、外部因素基礎(chǔ)上，從物流發(fā)展投入、物流發(fā)展產(chǎn)出、物流發(fā)展環(huán)境三個方面構(gòu)建了全面、科學(xué)的三層評價指標(biāo)體系。將綜合集成賦權(quán)法與模糊物元相結(jié)合，建立了區(qū)域物流發(fā)展水平的模糊物元模型，并以四川省2000～2011年的實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行了評價分析。模型評價結(jié)果與四川省物流發(fā)展水平的實(shí)際狀況相符，表明該模型有效可行。

關(guān)鍵詞：區(qū)域物流發(fā)展；綜合評價；模糊物元；歐式貼近度

中圖分類號：F259.27 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract： To provide scientific basis and decision support for government department， and make regional logistics planning scientifically and distribute logistics resources reasonably， objective and accurate evaluation of regional logistics development is needed. Based on comprehensive analysis of the internal and external factors affecting the development of regional logistics， constructed a comprehensive and scientific evaluation index system of three layers， consisted of three elements of logistics development input， logistics development output and logistics development environment. Set up a fuzzy matter-element model of regional logistics development by combining comprehensive integration granting weight with fuzzy matter-element， and gave a evaluation analysis to Sichuan province based on the true data from 2000 to 2011. Evaluation result of the model is close to actual situation of logistics development of Sichuan， which shows that the model is effective and feasible.

Key words： regional logistics development； comprehensive evaluation； fuzzy matter-element； euclid approach degree

0 引 言

客觀、合理地分析和評價區(qū)域物流發(fā)展水平，對準(zhǔn)確判定區(qū)域物流發(fā)展?fàn)顩r，進(jìn)而有的放矢地制定物流發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，出臺相關(guān)的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策和措施，合理配置物流資源，提升區(qū)域現(xiàn)代物流競爭力和推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義和戰(zhàn)略意義。

目前，國內(nèi)、外學(xué)者們從不同學(xué)科、不同角度對區(qū)域物流發(fā)展水平的評價問題開展了相關(guān)研究，并取得了相應(yīng)的研究成果。Mark Goh等[1]從區(qū)域物流發(fā)展水平的角度出發(fā)，對柬埔寨、老撾、緬甸和越南四國的物流現(xiàn)狀進(jìn)行了研究，得到的結(jié)果顯示區(qū)域物流的發(fā)展很大程度取決于當(dāng)?shù)匚锪骰A(chǔ)設(shè)施的完善建設(shè)、交通網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化構(gòu)建、物料管理的科學(xué)規(guī)范等方面，只有從這些角度加以改進(jìn)，區(qū)域物流才能快速發(fā)展，但文章并未給出具體可行的評價指標(biāo)體系。汪波等[2]建立了三級評價指標(biāo)體系，采用層次分析法通過調(diào)查來確定指標(biāo)的權(quán)重，并應(yīng)用模糊綜合評判法對天津地區(qū)的物流發(fā)展水平進(jìn)行了評價研究。Ieva Meidute等[3]從宏觀角度定性分析了需求增長、交通基礎(chǔ)設(shè)施、信息技術(shù)和貨運(yùn)運(yùn)價等關(guān)鍵因素對物流業(yè)發(fā)展的重要性。朱幫助等[4]采用主成分分析法，并對珠三角地區(qū)不同區(qū)域的物流發(fā)展水平進(jìn)行了綜合評價。Ruth Banomyonga等[5]對東盟在2007年8月提出的涉及6大領(lǐng)域的東盟地區(qū)物流發(fā)展政策及整合路線圖進(jìn)行詳細(xì)的解析和闡述，探討了該地區(qū)物流發(fā)展的對策問題，為東盟內(nèi)部的區(qū)域物流自由化和發(fā)展提供了重要的參考價值。金鳳花等[6]從基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流需求狀況、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和信息化水平5個方面構(gòu)建了區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，并根據(jù)30個省級區(qū)域2008年數(shù)據(jù)，分析了各區(qū)域物流的發(fā)展水平。王春豪[7]構(gòu)建了區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，采用主成分分析法，篩選出具有代表性的指標(biāo)，對新疆區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行了縱向比較以及和西北5省區(qū)的橫向比較。劉彩霞[8]綜合考慮了區(qū)域物流結(jié)構(gòu)、能力、效益和需求狀況等因素，從物流平臺、物流規(guī)模、需求狀況、實(shí)現(xiàn)能力、效益指標(biāo)和政策支持6個方面建立了三級評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用TOPSIS模型以太原為實(shí)證對象進(jìn)行了區(qū)域物流發(fā)展水平評價研究。He Hongmei等[9]應(yīng)用模糊決策和評價方法確定了影響城市物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素有：信息和通信基礎(chǔ)設(shè)施、交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)、物流中心、物流成本。廖志高等[10]把影響區(qū)域物流發(fā)展的硬環(huán)境和軟環(huán)境相結(jié)合進(jìn)行綜合考慮，建立了以區(qū)域物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域物流供應(yīng)、區(qū)域物流需求和區(qū)域物流軟環(huán)境4個子系統(tǒng)為一級指標(biāo)的評價指標(biāo)體系，并運(yùn)用主成分分析法對原始指標(biāo)進(jìn)行篩選和剔除，得到了符合廣西實(shí)際情況的的評價指標(biāo)體系。

總體來看，已有的研究取得了一定實(shí)效，但由于認(rèn)識的角度和深度不一，還存在著以下不足。在評價指標(biāo)體系建立上，由于沒有深入分析影響區(qū)域物流發(fā)展水平的根本原因，因而有些指標(biāo)數(shù)量不足，缺乏通用性和全面性；有些指標(biāo)量大，但只是從多個方面羅列了大堆的指標(biāo)，并沒有深刻分析它們和評價目標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，因而與評價目標(biāo)關(guān)系不緊密，對要解決的問題不明確，導(dǎo)致最后的分析結(jié)果只能成為物流發(fā)展現(xiàn)狀描述，不能準(zhǔn)確地反映區(qū)域真實(shí)的物流水平，不能合理地解釋區(qū)域物流發(fā)展水平高低的原因，更難以找準(zhǔn)區(qū)域物流發(fā)展的對策。在評價方法選擇上，模糊綜合評判法由于采用隸屬度來定量表征評價對象對類別的歸屬程度，當(dāng)評價對象屬于某一類別時，其隸屬度為1，無法體現(xiàn)級別區(qū)間內(nèi)部的變化特征；選用主成分分析法和因子分析法時，常常只注重軟件分析的結(jié)果，并沒有關(guān)注方法的適用條件，且它們在分析影響評價結(jié)果的主要影響因素時，也不像原始變量那么清楚、確切，此外主成分分析法在評價結(jié)果的表述中可能存在著負(fù)數(shù)，使結(jié)果的表述不夠直觀、明晰。在指標(biāo)權(quán)重的確定上，往往多采用單一主觀或單一客觀的方法，這樣就會造成評價結(jié)果可能完全依賴人的主觀因素或完全忽略人的主觀因素而與實(shí)際偏離。

基于此，本文在充分分析影響區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)、外部因素基礎(chǔ)上，構(gòu)建科學(xué)系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系；選取特別適用于多指標(biāo)、不相容性問題的模糊物元分析法建立評價模型，在指標(biāo)權(quán)重的確定上采用綜合集成賦權(quán)法，綜合考慮主觀信息和客觀信息；這樣從質(zhì)和量兩個角度全面闡明區(qū)域物流發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，為區(qū)域物流發(fā)展水平的評價研究提供一條切實(shí)可行的新途徑。

1 區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

1.1 影響區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)外部因素分析

區(qū)域物流發(fā)展水平反映了一定時期內(nèi)，區(qū)域物流系統(tǒng)在各種影響物流發(fā)展的內(nèi)、外部因素共同作用下所達(dá)到的綜合程度（或狀態(tài)）的體現(xiàn)。區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)部影響因素是制約和影響區(qū)域物流發(fā)展的內(nèi)在因素，主要包括物流系統(tǒng)投入因素和物流系統(tǒng)產(chǎn)出因素。物流系統(tǒng)投入是物流發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)和保障，對物流系統(tǒng)的投入強(qiáng)度直接決定了物流發(fā)展能否順利進(jìn)行，并影響著物流系統(tǒng)產(chǎn)出的效果，在相當(dāng)大的程度上影響物流發(fā)展水平；物流系統(tǒng)的投入主要體現(xiàn)在物流建設(shè)資金投入、物流人力資源投入、物流基礎(chǔ)設(shè)備設(shè)施投入3個方面，相應(yīng)的指標(biāo)有物流業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)投資、物流業(yè)從業(yè)人數(shù)占從業(yè)人員總數(shù)比重、路網(wǎng)密度等。物流系統(tǒng)產(chǎn)出反映了物流發(fā)展過程取得的成果，是對物流發(fā)展水平的直觀評估，是衡量區(qū)域物流發(fā)展效果的重要標(biāo)志，它可用物流業(yè)增加值、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、郵政業(yè)務(wù)總量等指標(biāo)來反映。

區(qū)域物流發(fā)展水平的外部影響因素，反映了外部環(huán)境對區(qū)域物流發(fā)展的作用，這些因素和區(qū)域物流有著很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，也是區(qū)域物流發(fā)展的主要因素。外部影響因素主要有：經(jīng)濟(jì)環(huán)境、人力資源環(huán)境、信息化環(huán)境、宏觀環(huán)境等因素，相應(yīng)的指標(biāo)有GDP、每萬人中在校大學(xué)生人數(shù)、電信業(yè)務(wù)總量、發(fā)展氛圍等。

1.2 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

為了使評價指標(biāo)體系能真實(shí)地揭示區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)涵，準(zhǔn)確地反映區(qū)域物流發(fā)展水平的本質(zhì)特征和運(yùn)行規(guī)律，構(gòu)建的指標(biāo)體系就必須全面包含上述這些影響區(qū)域物流發(fā)展水平的主要因素，并分清它們之間的相互關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)。因此，本文的指標(biāo)體系圍繞物流發(fā)展投入、物流發(fā)展產(chǎn)出和物流發(fā)展環(huán)境這3個影響區(qū)域物流發(fā)展水平的關(guān)鍵因素來構(gòu)建，將其分為3個大類，再依照指標(biāo)體系建立的目的性、科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性、可比性等原則，進(jìn)一步選取反映這3個關(guān)鍵因素的典型指標(biāo)，構(gòu)建一個全新的包含目標(biāo)層、因素層、指標(biāo)層3個層次、3個大類、16項(xiàng)指標(biāo)的科學(xué)系統(tǒng)的、具有一定通用性的區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，如表1所示。

2 區(qū)域物流發(fā)展水平評價模型

區(qū)域物流發(fā)展水平本身是一個模糊概念，影響因素繁多，其評價指標(biāo)體系是一個多元復(fù)雜體系，包括變化規(guī)律各不相同的定量指標(biāo)和定性指標(biāo)，而定性指標(biāo)具有模糊性，不能簡單地用一個準(zhǔn)確的數(shù)值來表示，這給評價結(jié)果帶來很多不確定性和模糊性。此外，這些多指標(biāo)之間還具有不可公度性和矛盾性特點(diǎn)，往往存在單個指標(biāo)評價結(jié)果的不相容性問題。因此，對區(qū)域物流發(fā)展水平的評價，應(yīng)從其模糊性和評價結(jié)果的不相容性出發(fā)。物元分析理論研究物元及其變化規(guī)律，是解決現(xiàn)實(shí)中不相容問題的有效方法，特別適用于定性、定量相結(jié)合的多指標(biāo)評價問題[11]。

2.1 模糊物元模型

2.1.1 模糊物元及復(fù)合模糊物元

在物元分析中所描述的事物M及其特征C和量值x組成物元R=M，C，x或R=M，C，CM，同時把事物的名稱、特征和量值稱為物元三要素。如果物元模型中的量值x具有模糊性，便稱其為模糊物元。事物M有n個特征C，C，…，C及其相應(yīng)的量值x，x，…，x，則稱R為n維物元。m個事物的n維物元組合在一起，便構(gòu)成m個事物的n維復(fù)合物元，記作R。若將R的量值為模糊物元量值，則稱為m個事物的n維復(fù)合模糊物元，記作。即有：

R= （1）

= （2）

式中：R為m個事物的n維個復(fù)合物元；為m個事物的n維復(fù)合模糊物元；M為第i個事物i=1，2，…，m；C為第j個特征j=1，2，…，n；x為第i個事物第j個特征對應(yīng)的量值；μ為第i個事物第j個特征對應(yīng)的模糊量值。

由（1）式變成（2）式，可設(shè)定隸屬函數(shù)來確定隸屬度，也可根據(jù)從優(yōu)隸屬度原則加以確定。

2.1.2 從優(yōu)隸屬度原則

各單項(xiàng)指標(biāo)相應(yīng)的模糊量值，從屬于最優(yōu)方案中各對應(yīng)指標(biāo)相應(yīng)模糊量值的隸屬程度，稱為從優(yōu)隸屬度。從優(yōu)隸屬度一般為正值，由此建立的原則，稱為從優(yōu)隸屬度原則。由于各指標(biāo)特征值對于評價結(jié)果來說，有的是越大越優(yōu)，有的是越小越優(yōu)，因此，對于不同的隸屬度分別采用不同的計(jì)算公式。為了更充分地反映區(qū)域物流能力評價指標(biāo)的相對性，采用如下形式來計(jì)算從優(yōu)隸屬度μ：

越大越優(yōu)型指標(biāo)（正指標(biāo)）：

μ= （3）

越小越優(yōu)型指標(biāo)（負(fù)指標(biāo)）：

μ= （4）

式中：maxx表示各事物中第j項(xiàng)特征所對應(yīng)的所有量值x中的最大值；

minx表示各事物中第j項(xiàng)特征所對應(yīng)的所有量值x中的最小值。

2.1.3 最優(yōu)模糊物元與差平方復(fù)合模糊物元

最優(yōu)模糊物元是由從優(yōu)隸屬度模糊物元中各評價指標(biāo)的從優(yōu)隸屬度的最大值或最小值構(gòu)成。本文以最大值作為最優(yōu)，即最優(yōu)模糊物元中各指標(biāo)從優(yōu)隸屬度均為1。若以Δi=1，2，…，m； j=1，2，…，n表示最優(yōu)模糊物元與復(fù)合從優(yōu)隸屬度模糊物元中各項(xiàng)差的平方，則組成差平方復(fù)合模糊物元，即：

= （5）

其中：Δ=μ-μ i=1，2，…，m； j=1，2，…，n。

2.1.4 歐氏貼近度復(fù)合模糊物元

貼近度是表示各方案與最優(yōu)方案之間互相接近的程度，是衡量兩者接近程度的一個尺度，其值越大表示兩者越接近，反之則相離越遠(yuǎn)。因此，可以根據(jù)計(jì)算出的貼近度，得出各方案與最優(yōu)方案的貼近度大小以及這些方案之間的相對優(yōu)劣次序。

考慮到評價結(jié)果是同一事物全部特征共同作用的綜合得分，本文采用M·，+模式，即先乘后加運(yùn)算來計(jì)算歐氏貼近度ρH，即：

ρH=1- i=1，2，…，m （6）

式中：w為評價指標(biāo)的綜合權(quán)重。由ρH可構(gòu)造歐式貼近度復(fù)合模糊物元：

= （7）

2.2 綜合權(quán)重的確定

科學(xué)、合理的權(quán)重能使評價結(jié)果更加符合實(shí)際情況。本文采用Delphi法和熵權(quán)法[12]相結(jié)合的綜合集成賦權(quán)法來確定指標(biāo)權(quán)重，力求實(shí)現(xiàn)主觀和客觀的統(tǒng)一，這樣既充分保留了各個指標(biāo)值傳遞的信息，又可通過專家的知識經(jīng)驗(yàn)對客觀權(quán)重加以修正。

設(shè)α表示Delphi法得到的第j個指標(biāo)的主觀權(quán)重，β表示第j個指標(biāo)的熵權(quán)，則第j個指標(biāo)的綜合權(quán)重可表示為：

w=μα+1-μβ （8）

式中：μ為主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的偏好系數(shù)，μ∈0，1。

綜合權(quán)重值隨μ的改變而改變，當(dāng)μ=1和μ=0時，分別對應(yīng)于Delphi法和熵權(quán)法。對于μ的合理取值，可借鑒文獻(xiàn)[13]的思路。本文給主觀權(quán)重的偏好系數(shù)大一些，取μ=0.6。

3 應(yīng)用實(shí)例

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取四川省域作為研究區(qū)域，以其2000～2011年的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行評價分析。評價指標(biāo)采用表1指標(biāo)體系中的全部指標(biāo)，共16個，并從C到C連續(xù)編號，其中C～C是定量指標(biāo)，其原始數(shù)據(jù)來源于2001～2012年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》，C為定性指標(biāo)，可劃分為9個等級，即極好，很好，好，較好，一般，較差，差，很差，極差，分別對應(yīng)1，9區(qū)間的9，8，7，6，5，4，3，2，1，采用專家打分來確定。各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)詳見表2。

3.2 計(jì)算結(jié)果及其分析

通過德爾菲法確定α和熵權(quán)法計(jì)算得到β，再由式（8）可以得到綜合權(quán)重的計(jì)算結(jié)果，見表3。

物流發(fā)展水平的歐氏貼近度復(fù)合模糊物元計(jì)算結(jié)果為：

=

中各ρH量值就是相應(yīng)年份的物流發(fā)展水平值。據(jù)此作出四川省物流發(fā)展水平值的變化趨勢折線圖，如圖1所示。

從圖1可以看出，2000～2011這12年四川省物流發(fā)展水平整體上呈現(xiàn)逐步上升趨勢，表明這12年來四川省物流發(fā)展水平是穩(wěn)步提高的。進(jìn)一步分析可以看到，從2000～2005這6年間，四川省物流發(fā)展水平的增長速度較慢，其中2004～2005年更是增長甚微，相應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)的增長速度也較慢，其中“物流業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)投資”、“載貨汽車噸位”、“貨運(yùn)量”這幾項(xiàng)指標(biāo)在有些年份還出現(xiàn)減少的情況，說明它們對物流發(fā)展水平的影響較大。2005年后，四川省物流發(fā)展水平的增長速度出現(xiàn)加速的趨勢，每一年都較上一年有較大幅度的提高，在2007～2011年更是形成了一個快速增長期，相應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)的增長速度也較快，其中“物流業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)投資”、“路網(wǎng)密度”“載貨汽車噸位”、“貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量”、“貨運(yùn)量”這幾項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)更是大幅增加，充分體現(xiàn)出這幾項(xiàng)內(nèi)部主要因素對區(qū)域物流發(fā)展水平的影響。

4 結(jié)束語

本文對區(qū)域物流發(fā)展水平評價問題進(jìn)行了深入研究，主要特點(diǎn)如下：

（1）在充分分析影響區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)、外部因素基礎(chǔ)上，從物流發(fā)展投入、物流發(fā)展產(chǎn)出、物流發(fā)展環(huán)境3個方面構(gòu)建了全面、科學(xué)的三層評價指標(biāo)體系。

（2）根據(jù)評價指標(biāo)存在的模糊性，以及指標(biāo)之間的不相容性等特點(diǎn)，采用了模糊物元的方法，對區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行評價分析。在指標(biāo)權(quán)重的確定上，采用將主觀Delphi法和客觀熵值法相結(jié)合的綜合集成賦權(quán)法，綜合考慮主觀信息和客觀信息，更加全面、科學(xué)。

（3）評價模型計(jì)算方法簡便，計(jì)算結(jié)果客觀、合理，很好地反映了區(qū)域物流發(fā)展水平的實(shí)際狀況，能為政府部門提高區(qū)域物流發(fā)展水平提供科學(xué)依據(jù)和決策支持，具有較好的可操作性和實(shí)用價值。

（4）從質(zhì)和量兩個角度全面闡明區(qū)域物流發(fā)展水平的內(nèi)在變化規(guī)律，為開展區(qū)域物流發(fā)展及區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展等方面的研究奠定了理論基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

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