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    基于AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法的物流中心選址比較研究

    2017-09-02 20:20:11黃倩
    合作經(jīng)濟(jì)與科技 2017年15期

    黃倩

    [提要] 成都的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與交通建設(shè)推動(dòng)成都物流業(yè)進(jìn)入全面發(fā)展階段。本文對(duì)成都物流中心的選址進(jìn)行研究,在符合物流中心選址原則下,對(duì)影響物流中心選址的主要因素進(jìn)行整理。本文的核心內(nèi)容是通過層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)成都青白江、龍泉兩個(gè)備選地址進(jìn)行比較,得出在青白江建設(shè)物流中心為最佳選址方案,證實(shí)青白江物流中心選址的科學(xué)性和戰(zhàn)略性。

    關(guān)鍵詞:物流中心選址;AHP;模糊綜合評(píng)價(jià)

    中圖分類號(hào):F127 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2017年5月13日

    導(dǎo)論

    隨著一個(gè)地區(qū)的發(fā)展,地區(qū)的經(jīng)濟(jì)和物流的關(guān)系變得越來越緊密?!叭绾谓档臀锪鞒杀尽⑻岣呶锪餍?、完善物流服務(wù)功能”是物流業(yè)正面臨著的重要問題。物流中心基本涵蓋了所有的物流活動(dòng),是物流系統(tǒng)的一個(gè)縮影,是解決上述問題最重要的物流節(jié)點(diǎn)。物流中心的選址,是指在眾多的供貨地點(diǎn)和需求點(diǎn)所在的經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi),選擇合適的地址建立物流中心的過程。物流中心的選址受到很多因素的影響。并且,物流中心結(jié)構(gòu)復(fù)雜,固定成本很高,一旦建成,很難遷移。因此,物流中心的選址極為重要。

    物流中心選址的過程中,需要考慮很多復(fù)雜的因素,以及定量與定性之間的沖突。傳統(tǒng)的定性方法過于依賴人為的判斷,容易造成主觀錯(cuò)誤,可靠性也很低。復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,其建模及求解非常困難。而模糊評(píng)價(jià)法,考慮的因素全面、模型簡單、實(shí)用性強(qiáng),而且選擇結(jié)果的可信度高,所以基于AHP模糊綜合評(píng)價(jià)法在物流選址過程中的應(yīng)用尤為廣泛。

    本文運(yùn)用層次分析法(AHP)和模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)成都的大型物流中心的選址進(jìn)行了研究。這一算法將定量與定性相結(jié)合充分考慮了成都的環(huán)境、政治、經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)物流中心選址的影響。成都作為我國西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心,其物流中心選址的重要性不言而喻。成都物流中心選址直接影響著成都乃至西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力讓成都成為了中西部最重要的中心城市之一。根據(jù)最新的數(shù)據(jù)顯示,成都2015年度的GDP總值達(dá)到10,801.2億元。成都能成為我國西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中心,不僅靠繁榮的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易,還有重要的工業(yè)。作為我國確定的全國21個(gè)物流節(jié)點(diǎn)城市中西南地區(qū)的中心城市,在國務(wù)院確定了西南地區(qū)“三個(gè)中心,兩個(gè)樞紐”建設(shè)后,成都的發(fā)展對(duì)我國物流的整體格局起著決定性作用。在開通了從成都青白江集裝箱中心站到波蘭羅茲的“蓉歐國際快鐵”之后,成都已經(jīng)成為亞洲最大的成都鐵路集裝箱中心站?,F(xiàn)代的物流發(fā)展模式打破了傳統(tǒng)的物流模式,以智能化、科技化、信息化為導(dǎo)向。軟硬件設(shè)施的先進(jìn)性是現(xiàn)代物流發(fā)展的保障?,F(xiàn)代物流業(yè)通過整合物流公共信息平臺(tái),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、規(guī)劃作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、加快供應(yīng)鏈發(fā)展等目標(biāo)。

    一、物流中心選址的層次分析法

    在成都修建規(guī)范化、國際化的物流中心是我國物流發(fā)展的重要策略。成都的物流中心選址的重要性與復(fù)雜性尤為突出。本文通過層次分析法(AHP)及綜合評(píng)價(jià)法結(jié)合成都的實(shí)際情況對(duì)其物流中心選址進(jìn)行了篩選。

    通過對(duì)眾多相關(guān)文獻(xiàn)的總結(jié),結(jié)合專家的意見,初步確定了兩個(gè)備選地址:第一個(gè)是龍泉。龍泉位于成都的東部,與川東、川中、川南相連接。在龍泉,有全省汽車及機(jī)械制造基地及優(yōu)越的地理?xiàng)l件。第二個(gè)是成都青白江。青白江穩(wěn)定的供電網(wǎng)絡(luò)、完備的配套設(shè)施等等,可以為物流中心的建設(shè)創(chuàng)造了優(yōu)良的環(huán)境;東西分別與達(dá)成鐵路、寶成鐵路相接,以及緊鄰的成南高速、108國道、青南大道等便利的交通網(wǎng)絡(luò)可以為物流中心的快速發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

    (一)建立指標(biāo)體系。物流配送中心選址的指標(biāo)多種多樣,本文對(duì)相關(guān)選址文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié),在遵循物流配送中心選址原則的條件下,將物流配送中心選址的指標(biāo)概括為四個(gè)方面:經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)效益、政府政策、基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)以上四個(gè)方面進(jìn)一步劃分,本文將選址的配送指標(biāo)體系劃分為兩個(gè)層次,如1圖所示。(圖1)

    (二)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)層次分析法,計(jì)算指標(biāo)權(quán)重一般分為以下幾個(gè)步驟:

    1、根據(jù)判斷矩陣標(biāo)度,構(gòu)建判斷矩陣。

    2、判斷矩陣A-B對(duì)于目標(biāo)層A來說,B層的四個(gè)指標(biāo)同等重要,因而判斷矩陣如表1所示。(表1)

    Wi是兩個(gè)要素比較的相對(duì)權(quán)重,一般用方根法計(jì)算,即:Wi=[Π(j=1ton)aij]1/n。WIO是將Wi歸一化處理后的相對(duì)權(quán)重,計(jì)算公式為:WIO=Wi/ΣWi。根據(jù)WIO和Wi算出λmax=4。

    3、通過B1-C中的因素重要性的比較,判斷矩陣如表2所示。(表2)

    根據(jù)判斷矩陣中的數(shù)據(jù)可以計(jì)算出λmax=3。因此,相對(duì)于經(jīng)濟(jì)因素而言,三個(gè)影響因素的重要性為:C3、C2、C1。

    4、通過B2-C中的因素重要性比較,判斷矩陣如表3所示。(表3)

    根據(jù)判斷矩陣中的數(shù)據(jù)可以算出λmax=3.06。因此,相對(duì)于社會(huì)效益而言,三個(gè)影響因素的重要性為:C4、C5、C6。

    5、通過B3-C中的因素重要性比較,判斷矩陣如表4所示。(表4)

    根據(jù)判斷矩陣中的數(shù)據(jù)可以算出λmax=2.01。因此,相對(duì)于政府的政策而言,兩個(gè)因素的重要性為:C8、C7。

    6、通過B4-C中的因素重要性比較,判斷矩陣如表5所示。(表5)

    根據(jù)判斷矩陣中的數(shù)據(jù)可以算出λmax=3.02。因此,相對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施而言,三個(gè)因素的重要性為:C11、C10、C9。

    (三)一致性檢驗(yàn)。一致性指標(biāo)C.I.的計(jì)算公式為:C.I.=(λmax-n)/(n-1),一致性比例C.R.=C.I./R.I.。當(dāng)C.R.<0.1的時(shí)候,所算的權(quán)重是合理的。其中,R.I.是同一層次隨機(jī)判斷矩陣的一致性指標(biāo)的平均值,相應(yīng)的平均一致性指標(biāo)R.I.如表6所示。(表6)

    根據(jù)以上五個(gè)矩陣中的數(shù)據(jù),對(duì)它們進(jìn)行一致性檢驗(yàn),如表7所示。(表7)

    (四)層次總排序。計(jì)算同一層次的所有因素對(duì)于最高層次的重要性。由于B層的因素對(duì)于最高層來說是同等重要的,所以可以直接將C層的元素按照權(quán)重大小進(jìn)行排列,即:W=(0.69,0.67,0.67,0.65,0.33,0.28,0.24,0.16,0.15,0.09,0.07)T,所以重要性排序?yàn)椋亨徑煌ǜ删€、完備的基礎(chǔ)設(shè)施、遠(yuǎn)期建設(shè)規(guī)劃、對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響、物流產(chǎn)業(yè)資助政策、對(duì)城市居民影響、鄰近貨運(yùn)樞紐、勞動(dòng)力的提供情況、周邊企業(yè)分布、對(duì)周邊企業(yè)的影響。

    二、物流中心選址的模糊綜合評(píng)價(jià)法

    層次分析法已經(jīng)得出成都物流中心選址的評(píng)價(jià)項(xiàng)目和權(quán)重。根據(jù)十位相關(guān)的專家(學(xué)校的物流管理專業(yè)的老師以及青白江物流中心的相關(guān)管理人員)對(duì)成都物流選址兩個(gè)備選方案進(jìn)行的評(píng)價(jià),通過模糊綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算出兩個(gè)方案的得分,進(jìn)而評(píng)價(jià)出最優(yōu)方案。

    (一)確定因素集F和評(píng)定集E。由層次分析法可以確定因素集F,即F={f1,f2,…..f11}={廠址土地價(jià)格,勞動(dòng)力提供情況,周邊企業(yè)分布,對(duì)生態(tài)環(huán)境影響,對(duì)城市居民影響,對(duì)周邊企業(yè)影響,物流產(chǎn)業(yè)資助政策,遠(yuǎn)期建設(shè)規(guī)劃,完備的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò),鄰近貨運(yùn)樞紐,完備的基礎(chǔ)設(shè)施}。評(píng)定集E={e1,e2,e3,e4}={好,較好,一般,較差}。

    (二)確定單因素評(píng)價(jià),形成隸屬度矩陣。(表8、表9)

    (三)確定權(quán)重向量WF,以及評(píng)定集的數(shù)值化結(jié)果。WF是評(píng)定因素的權(quán)重,這一數(shù)值在層次分析法(AHP)中已經(jīng)得出。WF=(0.15,0.16,0.69,0.65,0.28,0.07,0.33,0.67,0.09,0.24,0.67)。WE是評(píng)定語的數(shù)字化體現(xiàn),根據(jù)專家的意見,本文擬定,WE=(100,85,70,55)。

    (四)計(jì)算綜合隸屬度S,及綜合得分μ。模糊綜合評(píng)價(jià)法利用最大隸屬度原則,以綜合隸屬度最大的評(píng)定項(xiàng)作為最后的結(jié)果。根據(jù)層次分析法(AHP)所得出的評(píng)定項(xiàng)目的權(quán)重WF和專家評(píng)價(jià)得出的單因素隸屬度矩陣R,可以得出綜合隸屬度S,通常S=WFR;根據(jù)評(píng)定語的數(shù)字化體現(xiàn)WE和綜合隸屬度可以得出綜合得分,即μ=WEST。由公式可以得出,S1=(0.504,0.342,0.113,0.041),所以μ1=89.635;S2=(0.308,0.498,0.121,0.073),所以μ2=85.615。根據(jù)綜合得分來看μ1>μ2,可以得出的結(jié)論是,成都的物流中心建在青白江是最佳方案。

    三、結(jié)論

    根據(jù)所考慮因素的權(quán)重來看,鄰近交通干線對(duì)于物流中心的選址尤為重要。龍泉雖然有良好的地理優(yōu)勢,但青白江強(qiáng)大的交通網(wǎng)絡(luò)卻毋庸置疑。15條進(jìn)出川的鐵路干線呈放射狀形成區(qū)域鐵路網(wǎng)。青白江物流中心鄰近青白江集裝箱中心站,而直接從青白江集裝箱中心站出發(fā)的蓉歐快鐵以“一次申報(bào)、一次檢驗(yàn)、一次放行”的通關(guān)模式只需12~14天就能到達(dá)歐洲。

    另外,遠(yuǎn)期建設(shè)規(guī)劃、對(duì)生態(tài)環(huán)境影響、周邊企業(yè)布局等因素的重要性雖不及交通網(wǎng)絡(luò),但也是不容忽視的。而就青白江物流中心的發(fā)展規(guī)劃與布局來看,這些因素都是被充分考慮的,比如青白江物流中心鄰近大彎貨站、商品市場集中發(fā)展區(qū)等等。這一布局拉動(dòng)了青白江的商貿(mào)業(yè)發(fā)展,增強(qiáng)了綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力。同時(shí),在園區(qū)內(nèi)建有生態(tài)走廊等,打造了良好的環(huán)境。

    將研究的理論結(jié)合成都物流中心選址的實(shí)際情況,證實(shí)了青白江物流中心的科學(xué)性和戰(zhàn)略性。有數(shù)據(jù)顯示,龍泉的區(qū)位條件也非常有利,所以龍泉物流中心也包含在“四園區(qū)、四中心、五十個(gè)物流服務(wù)站”的發(fā)展目標(biāo)中。

    主要參考文獻(xiàn):

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    [3]孔繼利.物流配送中心規(guī)劃與設(shè)計(jì)[M].北京:北京大學(xué)出版社,2014.

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