跨境電商物流績效評價(jià)研究

耿曉芬 （四川外國語大學(xué)成都學(xué)院，四川 成都 611844）

0 引 言

本研究的目的是開發(fā)一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來評估跨境電子商務(wù)貿(mào)易的表現(xiàn)，該模型將用于模擬亞洲和歐洲的貿(mào)易環(huán)境。該模型利用圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，評估跨境電子商務(wù)常見類型的發(fā)展前景。此外，該模型具有高效學(xué)習(xí)、兩階段匹配、多級平行快速鏈接等特點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確定位判斷標(biāo)準(zhǔn)[1]。目前，隨著這些模型在商業(yè)中變得越來越流行，公平性是深度學(xué)習(xí)模型面臨的主要挑戰(zhàn)。本文主要分析模型的公平性，以解決模型在業(yè)務(wù)中的判斷公平性。本文考慮了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法和模型，并選擇了一種混合方法來解決、優(yōu)化問題[2]。通過研究中性網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中的抽樣問題，提出了一種使用多級表的選擇性學(xué)習(xí)方法，建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對模型進(jìn)行了修正和優(yōu)化。經(jīng)過一系列實(shí)驗(yàn)，表明該方法的計(jì)算過程比其他模型更簡單、更快、更準(zhǔn)確[3]。在本文中，提出了一種新穎的圖形繪制框架，用于繪制網(wǎng)絡(luò)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文的方法使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型[4]。分析證實(shí)，與距離相關(guān)的交易成本遠(yuǎn)低于同種產(chǎn)品的直接交易；但是，與語言相關(guān)的業(yè)務(wù)成本會增加。本文正在探索可供決策者使用的選項(xiàng)，以促進(jìn)數(shù)字市場中的跨境電子商務(wù)[5]。本文提供了歐洲及其他地區(qū)跨境電子商務(wù)最新經(jīng)濟(jì)研究的技術(shù)摘要，包括該主題的結(jié)果。它比較了跨境貿(mào)易在地域和表現(xiàn)方面的差異，還研究了從線下購物逐漸轉(zhuǎn)向在線購物的經(jīng)濟(jì)效益，并探討了這種變化帶來的客戶服務(wù)增加的潛在來源。現(xiàn)階段電子商務(wù)國際貿(mào)易發(fā)展迅速，物流運(yùn)輸業(yè)隨著跨境電子商務(wù)的發(fā)展逐步優(yōu)化。目前，跨境商品運(yùn)輸?shù)闹饕绞接袊H運(yùn)輸船舶、國際應(yīng)急中轉(zhuǎn)站、沿海倉庫、國際物流專線、互聯(lián)互通區(qū)域、互聯(lián)互通的物流設(shè)施等。未來推動跨境物流發(fā)展，還需要推動區(qū)域電子商務(wù)與跨境物流融合發(fā)展，利用跨境融合模式更新物流[6]。本文討論營利性企業(yè)的一般形式和簡單一般形式。企業(yè)家精神是由公司內(nèi)部的龐大經(jīng)濟(jì)驅(qū)動的，可以證明，即使在有品位、技術(shù)和產(chǎn)品可用性的國家，貿(mào)易和商業(yè)利益也會出現(xiàn)[7]。本文關(guān)注差異化生產(chǎn)資料，構(gòu)建產(chǎn)生國際規(guī)模收益的模型，并利用該模型探討國際收益、傳統(tǒng)國家規(guī)模收益和國際貿(mào)易要素稟賦理論之間的關(guān)系[8]。近年來，一項(xiàng)對全球貿(mào)易流動的跨國實(shí)證分析表明，相當(dāng)于物流的是電子商務(wù)，尤其是自由貿(mào)易協(xié)定（FTA）對貿(mào)易流動的影響，帶動了電子商務(wù)的快速增長。然而，跨境電子商務(wù)面臨著與稅收行業(yè)先前研究相同的經(jīng)濟(jì)約束。本文闡述了貿(mào)易理論，強(qiáng)調(diào)貿(mào)易均衡是一般的而不是局部的，并且通常最好使用對偶函數(shù)或包絡(luò)函數(shù)進(jìn)行建模。這導(dǎo)致對標(biāo)準(zhǔn)理論的簡潔處理，澄清了一些錯(cuò)誤和混淆，并產(chǎn)生了一些新的偏差。價(jià)值取向是地方政府績效考核體系的深層結(jié)構(gòu)和地方政府績效考核的精神。對地方政府績效考核體系的穩(wěn)定和改革，以及對地方政府績效考核實(shí)踐的指導(dǎo)具有重大影響。在制定地方政府績效考核體系時(shí)，重要的是要對成本考核方向的變化有一個(gè)清晰的認(rèn)識，還需要根據(jù)新的估值方向建立、完善和整合評級指標(biāo)體系。在實(shí)踐中，一些公司仍然以工作完成情況作為項(xiàng)目績效的唯一衡量標(biāo)準(zhǔn)。對于一些使用工作完成情況來衡量績效的公司來說，這種做法可能很好，但對于其他公司來說，使用工作完成情況作為項(xiàng)目績效的唯一衡量標(biāo)準(zhǔn)可能會導(dǎo)致工業(yè)項(xiàng)目的超支和預(yù)算超支。本文介紹了由我國對外貿(mào)易研究所開發(fā)的計(jì)算機(jī)化績效評估系統(tǒng)，描述了系統(tǒng)開發(fā)研究的背景和經(jīng)驗(yàn)，參考許多實(shí)驗(yàn)研究證明其適用于各種研究。

1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，能夠在幾秒鐘內(nèi)合成大量數(shù)據(jù)。有許多類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以幫助本文進(jìn)行日常活動。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括感知器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中，感知器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最簡單的結(jié)構(gòu)。也稱為單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型只有兩層：隱藏層和積層，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由兩種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成：一種是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；另一種是重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，形成越來越深的網(wǎng)絡(luò)。RNN 可以處理重復(fù)出現(xiàn)的問題，例如時(shí)間序列等。RNN 具有“記憶”的能力，可以根據(jù)它們之間的數(shù)據(jù)“結(jié)束”；交換網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)是它們適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)學(xué)習(xí)過程，它包含兩個(gè)關(guān)鍵：前信息和前信息傳播。其次，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多個(gè)神經(jīng)元。這些神經(jīng)元負(fù)責(zé)在積累層中接收信息并將其傳遞給中間層，這個(gè)過程稱為預(yù)信息；中間層對接收到的信息進(jìn)行匯總，并將其傳輸給中間層，負(fù)責(zé)信息處理和交換，這個(gè)過程稱為信息前傳播。中間層傳遞給每個(gè)神經(jīng)元的信息經(jīng)過進(jìn)一步處理，完成學(xué)習(xí)前向傳播過程，然后，信息處理結(jié)果通過逐漸減小每一層的權(quán)重誤差來進(jìn)行調(diào)整，直到達(dá)到設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)值，然后呈現(xiàn)給外界。其中，調(diào)整每一層權(quán)重的過程，也是優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程。它是一個(gè)多層深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有循環(huán)算法，可以在需要時(shí)循環(huán)輸入信息，直到達(dá)到設(shè)定值。這是目前常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，也是最經(jīng)典的傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法之一。它有一定的局限性，但是BP網(wǎng)絡(luò)可以在不執(zhí)行已經(jīng)處理過的數(shù)學(xué)方程的情況下學(xué)習(xí)和存儲大量的輸入和輸出樣本數(shù)據(jù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人腦網(wǎng)絡(luò)在信息處理中的建模。通過集成大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有相互理解、朋友記憶、組織信息等智能功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分是機(jī)械單元，即神經(jīng)元，它具有兩種功能：激發(fā)和抑制、學(xué)習(xí)和健忘，所有功能都以算法機(jī)制為特征。

圖1中對物流網(wǎng)絡(luò)的通用結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析研究，將物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為運(yùn)輸成本與庫存周轉(zhuǎn)率兩個(gè)部分。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN，傳統(tǒng)的人工網(wǎng)絡(luò)中存在很多問題，因?yàn)椴煌盗械妮斎牒洼敵隹梢杂胁煌拈L度；人工網(wǎng)絡(luò)的層是分開的，即序列中的不同位置不能共享屬性。為了解決這些問題，已經(jīng)提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各個(gè)神經(jīng)元的工作原理如下。

圖1 物流網(wǎng)絡(luò)的通用結(jié)構(gòu)

模型評估：衡量神經(jīng)系統(tǒng)準(zhǔn)確率的方法是教網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)，然后用訓(xùn)練好的方法計(jì)算樣本數(shù)據(jù)，得到網(wǎng)絡(luò)評價(jià)值，并將評價(jià)值與模型誤差進(jìn)行比較。本文結(jié)果的誤差評價(jià)方法有很多，如相對誤差、平均誤差和均方根誤差等。本文使用以下誤差來表示數(shù)據(jù)變化率：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（6），深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（7），BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（8）公式如下。

2 績效評價(jià)模型的應(yīng)用

2.1 評價(jià)對象和評價(jià)指標(biāo)的選擇

本文隨機(jī)選取在某地上市數(shù)年的兩家跨境電子商務(wù)企業(yè)作為研究對象。為驗(yàn)證評價(jià)結(jié)果對比，剔除指標(biāo)數(shù)據(jù)不完整的公司，最終選取RFC和FDC兩家公司作為樣本公司，如圖2所示。

如圖2所示，本文按照建立現(xiàn)代商業(yè)體系的要求，制定了商業(yè)經(jīng)濟(jì)盈利能力評估體系。在研究跨境電商績效指標(biāo)的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)據(jù)的完整性和可訪問性，最終選取11個(gè)指標(biāo)作為原始評價(jià)數(shù)據(jù)，分別按照利潤、績效和增長進(jìn)行分類。已建立列入經(jīng)營管理績效考核體系的跨境電子商務(wù)業(yè)務(wù)，能夠充分反映企業(yè)的經(jīng)營績效水平，如圖3所示。

圖2 該地區(qū)訂單的不同工作流程

圖3 經(jīng)營管理績效考核體系圖

可以發(fā)現(xiàn)2家公司的產(chǎn)能點(diǎn)分布非常多樣化。除了地域區(qū)別之外，兩個(gè)公司在四個(gè)能力指標(biāo)方面僅有普通的表現(xiàn)，并且存在低于一般實(shí)力或特殊能力的弱點(diǎn)，得分高的也是一些業(yè)績能力較低的分公司。這充分說明，兩個(gè)公司約有10項(xiàng)跨境電商指標(biāo)發(fā)展能力不均，且兩個(gè)公司的差異顯著，業(yè)績能力存在嚴(yán)重不足。數(shù)據(jù)整理后，兩家公司獲得四個(gè)能力高分和滿分。

很多公司企業(yè)忽視了對于倉儲面積的監(jiān)督控制，在本研究中倉儲業(yè)務(wù)面積的計(jì)算公式如下所示。

也有公司對于公司運(yùn)營成本的監(jiān)督控制不足，在本研究中運(yùn)營成本的計(jì)算公式如下所示。

B2C商業(yè)物流系統(tǒng)的維護(hù)成本主要包括RDC的日常運(yùn)營成本。根據(jù)RDC存儲區(qū)、分揀區(qū)和出庫操作區(qū)的面積，得到這三部分的日常運(yùn)營費(fèi)用，并按照RDC占用的總面積計(jì)算管理費(fèi)用。最后，綜合以上四項(xiàng)費(fèi)用，可以得到RDC的日常運(yùn)營和維護(hù)成本。具體表達(dá)式如下所示。

2.2 算法和實(shí)例分析

本文開發(fā)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能技術(shù)管理績效評價(jià)系統(tǒng)，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對上市公司中的隨機(jī)5家上市公司的管理績效進(jìn)行綜合評價(jià)，然后比較了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三種優(yōu)缺點(diǎn)。以上市公司為分析樣本，對隨機(jī)抽取的5家物流公司的整體經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行評價(jià)。具體評價(jià)結(jié)果如下：圖4中的1、2、3、4、5分別代表本文研究數(shù)據(jù)中的5家公司。1代表京東商城，2代表亞馬遜，3代表順豐，4代表中通快遞，5代表韻達(dá)快遞。

圖4 五家公司在不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的性能優(yōu)劣比較

從上圖可以看出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的波動比較大，而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對穩(wěn)定，BP算法是傳統(tǒng)訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)的典型算法。而事實(shí)上，這種方法并不理想。深度結(jié)構(gòu)（涉及多層非線性處理單元）在非凸目標(biāo)成本函數(shù)中是無處不在的。另外，測得的深度網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率比較高，比較穩(wěn)定，評價(jià)結(jié)果基本客觀準(zhǔn)確，是最適合本研究中的跨境電商國際貿(mào)易績效評價(jià)的。

綜上所述，在實(shí)際操作中，通過確定評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，選取行業(yè)中的最優(yōu)值，可以對同類企業(yè)進(jìn)行對比分析，確定行業(yè)中的經(jīng)營績效水平。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法避免了評價(jià)過程中自然決定標(biāo)準(zhǔn)值和尺度的主體影響，通過自我學(xué)習(xí)和自我效能體驗(yàn)，建立了全面客觀的經(jīng)營業(yè)績評價(jià)體系，具有很強(qiáng)的包容性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)結(jié)果是精確的。與其他方法相比，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有以下優(yōu)點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以在參與比較的實(shí)驗(yàn)中通過自學(xué)確定，并按照最優(yōu)的訓(xùn)練要求反復(fù)訓(xùn)練，不斷改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，直到達(dá)到穩(wěn)定的相對狀態(tài)，因此，使用這種方法可以消除許多人為因素，適合于驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)成果的目；誤差小，系統(tǒng)誤差可以達(dá)到任何正確的標(biāo)準(zhǔn)；動態(tài)性能好，它可以隨著時(shí)間的推移而改進(jìn)，有助于對樣本增長的比較，而且可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)，主動跟蹤比較。因此，這種方法具有獨(dú)特的應(yīng)用價(jià)值。

3 結(jié) 論

通過數(shù)據(jù)收集和邏輯分析，本文發(fā)現(xiàn)跨境電商的經(jīng)濟(jì)能力、教育和創(chuàng)新潛力以及產(chǎn)品競爭等方面對跨境電商的績效有顯著影響。本文收集的信息來自化妝品、母嬰等快速發(fā)展的電子商務(wù)行業(yè)。隨著跨境電子商務(wù)如火如荼的發(fā)展，本文提出以下兩點(diǎn)建議，以提高跨境電子商務(wù)的績效。一是政府應(yīng)大力支持跨境電子商務(wù)的發(fā)展。完善跨境電子商務(wù)相關(guān)法律法規(guī)，為跨境電子商務(wù)企業(yè)提供相應(yīng)的支持。由于跨境電子商務(wù)涉及不同的國家和地區(qū)，如果假冒商品被納入跨境電商供應(yīng)，將對跨境電商產(chǎn)生負(fù)面影響，甚至影響各個(gè)行業(yè)。因此，應(yīng)加快國際化的發(fā)展步伐，重新審視績效評價(jià)體系，營造更具競爭力的市場環(huán)境；二是國際貿(mào)易電子商務(wù)經(jīng)營者應(yīng)發(fā)展自身的金融能力、創(chuàng)新潛力和良好業(yè)績?？缇畴娮由虅?wù)國際貿(mào)易績效評價(jià)對戰(zhàn)略選擇具有指導(dǎo)作用。要不斷提高企業(yè)的生產(chǎn)力，積極與其他企業(yè)合作，經(jīng)營優(yōu)質(zhì)競爭產(chǎn)品，積極營造教育性和創(chuàng)造性的工作環(huán)境，并培養(yǎng)員工的積極性?？缇畴娮由虅?wù)應(yīng)制定基于全供應(yīng)鏈的業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略，不斷完善業(yè)務(wù)績效的考核流程。研究發(fā)現(xiàn)，這方面的績效評價(jià)在研究方向上有拓展的前景：首先，對于一些定性指標(biāo)，本文仍然依賴專家打分等傳統(tǒng)方法，得到定量指標(biāo)的邏輯結(jié)果。其次，該方法將系統(tǒng)中的每一個(gè)要素都考慮在一個(gè)模型中，不能反映系統(tǒng)性能是多個(gè)要素性能綜合平衡的結(jié)果，即結(jié)果可能反映系統(tǒng)的局部效率，但不能反映系統(tǒng)性能，缺陷有待改進(jìn)。