[福州大學(xué) 福州 350108]
隨著我國商業(yè)貿(mào)易的不斷發(fā)展,特別是電子商務(wù)和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的興起,區(qū)域間的貿(mào)易往來越來越頻繁。人們在享受足不出戶便捷交易的同時,也對與之相對應(yīng)的物流服務(wù)水平提出了更高的要求。在電子商務(wù)活動中,一旦物流供應(yīng)商選擇不當(dāng),將造成物流費(fèi)用高、服務(wù)態(tài)度差、送貨時間長等問題,最終導(dǎo)致顧客大量流失[1]。2016年7月,李克強(qiáng)總理在國務(wù)院常務(wù)會議中指出,推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+物流”,既是發(fā)展新經(jīng)濟(jì),又能提升傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)。在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的運(yùn)用中,物流這個傳統(tǒng)行業(yè)正在經(jīng)歷一場全新的變革。許多電商物流企業(yè)正在加快探索新技術(shù)的運(yùn)用,而企業(yè)如何根據(jù)自身需求選取一個合適的物流供應(yīng)商,涉及衡量企業(yè)運(yùn)作模式優(yōu)劣的多種因素,評價方法的科學(xué)性直接影響物流供應(yīng)商選擇效果。因此,在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下對電子商務(wù)物流供應(yīng)商的評價進(jìn)行研究具有較大的現(xiàn)實(shí)意義。
關(guān)于物流供應(yīng)商的評價與選擇問題,國內(nèi)外均有學(xué)者做出大量的研究。在評價方法的選取上,主要有層次分析法(AHP)[2],網(wǎng)絡(luò)層次分析法(ANP)[3]、逼近理想點(diǎn)法(TOPSIS)[4]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)[5]、線性規(guī)劃(LP)[6]等。針對電子商務(wù)物流這一特定背景下的物流領(lǐng)域的研究,學(xué)者們主要關(guān)注的對象為電子商務(wù)物流配送的作用、模式、供應(yīng)鏈系統(tǒng)及配送系統(tǒng)。如伍星華等構(gòu)建了B2C電子商務(wù)企業(yè)物流模式?jīng)Q策的指標(biāo)體系,根據(jù)各指標(biāo)的特點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)性,將網(wǎng)絡(luò)分析法(ANP)和理想點(diǎn)法(TOPSIS)相結(jié)合,并運(yùn)用于B2C電子商務(wù)企業(yè)的物流模式?jīng)Q策[7];李啟庚和張華從顧客價值的角度建立電子商務(wù)物流能力的評價體系,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建模型,分析電子商務(wù)物流能力對顧客價值的影響關(guān)系[8];衛(wèi)振林和孫劍青針對性地提出基于中小電商物流一體化方案的共同配送模式和運(yùn)作流程,實(shí)現(xiàn)其從實(shí)體樞紐向信息樞紐的轉(zhuǎn)變,推動零散電子商務(wù)物流配送資源的整合,為中小電商提供共同倉儲和共同配送的一體化綜合服務(wù)解決方案[9];周珍等分析了電子商務(wù)第三方物流供應(yīng)商的特點(diǎn),提出電子商務(wù)第三方物流選擇評估指標(biāo)系統(tǒng),引入直覺模糊集刻畫已有信息關(guān)于相應(yīng)決策指標(biāo)的狀態(tài),建立基于直覺模糊集的綜合評估方法[10]。
綜上所述,已有不少學(xué)者對傳統(tǒng)物流供應(yīng)商的評價與選擇進(jìn)行探討,而對電子商務(wù)物流供應(yīng)商的研究則大多以此為基礎(chǔ),尚缺乏有針對性的評價指標(biāo)體系與評價方法。電子商務(wù)物流供應(yīng)商選擇具有灰色系統(tǒng)特征,由于評估專家組對供應(yīng)商的了解及認(rèn)識具有一定的主觀性和不確定性,僅用一個實(shí)數(shù)來表示對相關(guān)指標(biāo)的打分或評價,顯得不太合適。為了克服指標(biāo)無法定量的問題,一些學(xué)者在研究決策問題時引入了三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)(T-PIGN)來對評價指標(biāo)進(jìn)行度量[11~13]。關(guān)于三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)在決策問題上的難點(diǎn)主要在于方案的排序與比較,而目前三參數(shù)區(qū)灰間的比較運(yùn)算尚未形成一個被研究者們普遍接受的解決方法。
基于以上不足,本文在現(xiàn)有物流供應(yīng)商評價指標(biāo)研究的基礎(chǔ)上,針對電子商務(wù)企業(yè),提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的物流配送供應(yīng)商評價指標(biāo)體系。使用基于T-PIGN-TOPSIS的評價方法對備選物流供應(yīng)商進(jìn)行評價,根據(jù)灰色系統(tǒng)理論中“信息被充分利用”的理念,提出了一種新的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)可能度計(jì)算方法和距離測度計(jì)算方法,克服了指標(biāo)無法定量的問題,使得評價結(jié)果更為科學(xué)有效。
在物流供應(yīng)商評價指標(biāo)體系的建立上,國內(nèi)外學(xué)者均進(jìn)行了深入而有意義的探討。通過相關(guān)文獻(xiàn)的查閱,可以將現(xiàn)有的指標(biāo)體系歸納為質(zhì)量、信息技術(shù)、服務(wù)、成本、企業(yè)素質(zhì)、合作程度這六個方面[14~17]。隨著物流業(yè)乃至中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級,“互聯(lián)網(wǎng)+物流”已成為我國未來物流業(yè)發(fā)展的大趨勢。“互聯(lián)網(wǎng)+物流”本質(zhì)是將互聯(lián)網(wǎng)理念、技術(shù)全面植入傳統(tǒng)物流產(chǎn)業(yè)后的在線化、數(shù)據(jù)化,通過技術(shù)、設(shè)備、商業(yè)模式等諸多方面創(chuàng)新促使傳統(tǒng)物流業(yè)運(yùn)作方式的改變和效率提升。較之傳統(tǒng)物流產(chǎn)業(yè),“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下電子商務(wù)物流的發(fā)展趨勢主要有以下兩點(diǎn):(1)智慧化,主要指智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)級,快遞、倉儲、運(yùn)輸、末端等范疇不斷智能化以提升效率;(2)綠色化,指在物流過程中抑制物流對環(huán)境造成危害的同時,實(shí)現(xiàn)對物流環(huán)境的凈化,使物流資源得到最充分利用。
在參考相關(guān)研究[14~17]基礎(chǔ)上,考慮到電子商務(wù)物流企業(yè)的經(jīng)營特征與“互聯(lián)網(wǎng)+物流”的發(fā)展趨勢[18~19],構(gòu)建電子商務(wù)物流服務(wù)供應(yīng)商的評價指標(biāo)體系,如表1 所示。
1.三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的基本概念
定義1:既有下界又有上界的灰數(shù)稱為區(qū)間灰數(shù)(PIGN),記為
在實(shí)際的評價過程中,如果只以區(qū)間灰數(shù)的上界和下界來表示往往會使決策者的評價結(jié)果脫離實(shí)際。以決策者對電子商務(wù)物流供應(yīng)商的行業(yè)口碑評價為例,若決策者認(rèn)為該供應(yīng)商的行業(yè)口碑一般(4分)的可能性為10%,良好(7分)的可能性為70%,優(yōu)秀(9分)的可能性為20%,如果以來表示決策者的評價結(jié)果,顯然沒有充分利用到?jīng)Q策者的判斷信息。而在實(shí)際評價過程中,我們難以準(zhǔn)確收集到概率信息,如果讓決策者給出最可能的評價值和評價區(qū)間的話,相對來說比較容易操作。因此如果用三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)來表示該決策者的評價結(jié)果的話,就能夠使得評價信息得到更為充分的利用。
定義2設(shè)為三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)(T-PIGN),其中分別為區(qū)間灰數(shù)的下界和上界,a*為在此區(qū)間中取值可能性最大的數(shù),稱為區(qū)間灰數(shù)的重心。
在上面的例子中,該決策者對電子商務(wù)物流供應(yīng)商行業(yè)口碑的判斷信息可以用三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)來表示。
2.三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的排序方法
為了比較區(qū)間灰數(shù)的大小,我們需要對區(qū)間灰數(shù)進(jìn)行排序?,F(xiàn)有的區(qū)間灰數(shù)排序方法主要有兩種,一種是確定性排序方法,即在區(qū)間中找出一個最可能代表該區(qū)間取值的數(shù),并比較大小。另外一種是非確定性排序方法。在非確定性排序方法的研究上許多學(xué)者引入了可能度的概念。目前使用最廣泛的區(qū)間數(shù)計(jì)算方法主要考慮到的區(qū)間灰數(shù)的中點(diǎn)及區(qū)間長度。為了利用到三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的重心這一重要信息,本文在傳統(tǒng)區(qū)間灰數(shù)可能度計(jì)算方法上兼顧了所能收集到的所有信息,即同時考慮到了上下界,區(qū)間長度,以及重心點(diǎn)。
定義3設(shè)有兩個三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)分別為兩個區(qū)間灰數(shù)的區(qū)間長度,則稱
表1 電子商務(wù)物流供應(yīng)商的評價指標(biāo)體系
定義4如果則稱三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)大于三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)記為如果則稱三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)擬大于三參數(shù)區(qū)間數(shù)記為如果則稱三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)擬相等,記為
本文構(gòu)造的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的可能度計(jì)算方法具有以下性質(zhì):
性質(zhì)1(規(guī)范性)
性質(zhì)2(直觀性) 若則若則
性質(zhì)3(互補(bǔ)性)
性質(zhì)4(自反性)若且則
性質(zhì)5(傳遞性)則當(dāng)且僅當(dāng)時
3.三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的距離測度
在網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃技術(shù)中,我們通常可以用三值估算法來確定非肯定型工時定額,其計(jì)算公式為其中a表示最樂觀時間,b表示最悲觀時間,m表示最可能時間。由該公式可以看出,在只考慮樂觀時間,悲觀時間與最可能時間的情況下,m出現(xiàn)的概率為2/3,a或b出現(xiàn)的概率均為1/6。受到該原理的啟發(fā),我們可以假設(shè)在三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)距離測度計(jì)算中,重心點(diǎn)的重要性占2/3,下限與上限占的重要性為1/3:
定義5設(shè)有兩個三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)為與間的距離,則有:
本文構(gòu)造的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)的距離測度計(jì)算方法具有以下性質(zhì):
性質(zhì)6
性質(zhì)7是的充要條件。
性質(zhì)8
TOPSIS法的基本原理是通過檢測評價對象與最優(yōu)解、最劣解的距離來進(jìn)行排序,若評價對象最靠近最優(yōu)解同時又最遠(yuǎn)離最劣解,則為最好; 否則不為最優(yōu)。其中最優(yōu)解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評價指標(biāo)的最優(yōu)值。最劣解的各指標(biāo)值都達(dá)到各評價指標(biāo)的最差值?;趯θ齾?shù)區(qū)間灰數(shù)可能度的比較與距離計(jì)算,本文提出的基于T-PIGN-TOPSIS的電子商務(wù)物流供應(yīng)商評價過程如下:
步驟1利用層次分析法求出電子商務(wù)物流供應(yīng)商的評價指標(biāo)體系(表1)中各一級指標(biāo)的權(quán)重向量以及各一級指標(biāo)所對應(yīng)的二級指標(biāo)的權(quán)重向量
步驟2以指標(biāo)C1為例,利用公式(1) 確定C1下二級指標(biāo)的正理想解:
負(fù)理想解:
步驟3利用權(quán)重向量與距離公式(2)求出指標(biāo)C1下各方案與正理想解的綜合距離和與負(fù)理想解的綜合距離:
步驟4計(jì)算指標(biāo)C1下方案與正負(fù)理想解之間的貼近度
步驟5重復(fù)以上步驟,算出指標(biāo)C2,C3,…,C5下各方案與正負(fù)理想方案之間的貼近度c1i,c2i,…c5i。則各方案的總貼近度
步驟6根據(jù)總貼近度ci的大小對各方案進(jìn)行排序。
某電商品牌創(chuàng)立于2012年,其產(chǎn)品全面覆蓋天貓、京東、蘇寧易購等各類渠道。為了擴(kuò)大物流運(yùn)輸規(guī)模,秉承“顧客至上,體驗(yàn)為王”服務(wù)理念,合理控制物流成本,決定選擇物流服務(wù)供應(yīng)商幫助其處理配送業(yè)務(wù)。通過實(shí)地考察和調(diào)研,最終確定四個備選物流供應(yīng)商。現(xiàn)使用本文建立T-PINGTOPSIS評價方法來對備選物流供應(yīng)商進(jìn)行選擇。請多位專家使用表1的評價指標(biāo)體系對這四個物流供應(yīng)商進(jìn)行評價。除了成本以外,其他指標(biāo)都難以用實(shí)數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確量化,因此用三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)進(jìn)行表示。以指標(biāo)C1(基礎(chǔ)維度)為例,最后得到的規(guī)范化評價矩陣如下:
步驟1使用層次分析法得到各一級指標(biāo)的權(quán)重向量以及指標(biāo)C1下各二級指標(biāo)的權(quán)重向量:
步驟2算出正理想解為:
負(fù)理想解為:
步驟3計(jì)算各方案與正理想解的綜合距離:
與負(fù)理想解的綜合距離:
步驟4求得在指標(biāo)C1下各方案的相對貼近度
步驟5求得所有指標(biāo)下各方案的相對貼近度
步驟6由可得供應(yīng)商3為最佳方案。
如表2所示,將本文的方法與文獻(xiàn)[11]~[12]進(jìn)行比較,可以看到本文的排序結(jié)果與各文獻(xiàn)得出的結(jié)果基本一致?;趯τ?jì)算過程進(jìn)行的分析我們可以看到,本文的方法使各方案的區(qū)分度得到了改善。以指標(biāo)C1為例,使用文獻(xiàn)[12]的TOPSIS模型計(jì)算出的貼近度分別為c11=0.5602,c12=0.2983,c13=0.5340,c14=0.4508,使用文獻(xiàn)[13]的TOPSIS模型計(jì)算出的貼近度分別為c11=0.6024,c12=0.4458,c13=0.6018,c14=0.5549,而使用本文的模型計(jì)算出的貼近度分別為c11=0.7313,c12=0.4444,c13=0.6055,c14=0.5167。通過各方案間貼近度大小的比較,可以看出本文中各方案間的差異得到了更顯著的區(qū)分,如方案1與方案3之間的貼近度差異在文獻(xiàn)[12]與文獻(xiàn)[13]中分別為0.0262與0.0006,而本文的方法將其差距放大至0.1129,這在很多情況下有利于提高方案排序結(jié)果的說服力。
在實(shí)際情況中,供應(yīng)商3是國內(nèi)最早一批涉足電子商務(wù)物流領(lǐng)域的服務(wù)商,擁有30年倉儲管理運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),獨(dú)立運(yùn)營十余載。充分利用已有的物流配送網(wǎng)絡(luò)和多年積累的城市配送服務(wù)經(jīng)驗(yàn),在理賠響應(yīng)時間、訂單響應(yīng)速度、存儲與配送決策能力、資源回收能力等方面相對于其他物流供應(yīng)商,表現(xiàn)得較為突出,因此該電商公司選擇了供應(yīng)商3作為其物流配送合作伙伴。
通過上述分析可知,T-PIGN-TOPSIS評價方法所得結(jié)果與該電商公司的供應(yīng)商選擇實(shí)際情況相符,證明了該方法可以對電商企業(yè)的各物流服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行有效的區(qū)分與排序。
本文在現(xiàn)有物流供應(yīng)商評價指標(biāo)研究的基礎(chǔ)上,針對電子商務(wù)企業(yè),提出“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下的物流配送供應(yīng)商評價指標(biāo)體系。在評價指標(biāo)的度量上引入三參數(shù)區(qū)間灰數(shù),考慮到三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)上下限與重心點(diǎn)的影響,提出了一種新的三參數(shù)區(qū)間灰數(shù)可能度計(jì)算方法,并重新定義了距離測度計(jì)算公式,該公式可以根據(jù)決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好進(jìn)行調(diào)整。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本文構(gòu)造的可能度計(jì)算公式具有直觀性、規(guī)范性、互補(bǔ)性、自反性、傳遞性等良好的性質(zhì),并且基于此的排序方法與已有方法相比改善了各方案的區(qū)分度,步驟簡便,易于推廣。在此基礎(chǔ)上提出了基于T-PIGN-TOPSIS的電子商務(wù)物流供應(yīng)商評價方法并進(jìn)行實(shí)例研究,結(jié)果直觀地反映了各備選方案的排序情況,且與實(shí)際情況相符,為電子商務(wù)物流供應(yīng)商的評價與選擇提供決策參考。