基于擴(kuò)展VIKOR方法的生鮮電商綜合評(píng)價(jià)

李曉瑩　何明珂　喻曉

摘要：近年來(lái)，基于生鮮電商輿論熱度和兩極化的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)市場(chǎng)上生鮮電商行業(yè)主流商家進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)研究。首先通過(guò)體驗(yàn)式購(gòu)買、文獻(xiàn)研究，設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)查、專家訪談的方法，建立生鮮電商的綜合評(píng)價(jià)體系，然后采用帶有模糊數(shù)的多準(zhǔn)則妥協(xié)解排方法（VIKOR）方法，建立數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型，采用熵權(quán)法，確立指標(biāo)權(quán)重，依據(jù)體驗(yàn)式購(gòu)物結(jié)果、問(wèn)卷調(diào)查分析結(jié)果、和電商網(wǎng)站上公開的信息作為指標(biāo)值，進(jìn)行實(shí)證分析，最后得到生鮮電商網(wǎng)站的綜合評(píng)價(jià)值排名，并根據(jù)企業(yè)排名和指標(biāo)權(quán)重等結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的說(shuō)明分析。評(píng)價(jià)和分析結(jié)果在一定程度上能夠反映生鮮電商企業(yè)的綜合能力對(duì)比，給消費(fèi)者、投資商、政府主管部門及生鮮電商參與者提供評(píng)判依據(jù)。

關(guān)鍵詞：生鮮電商;綜合評(píng)價(jià);VIKOR方法;熵權(quán)法

中圖分類號(hào)： F724.6? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A? 文章編號(hào)：1002-1302（2019）03-0331-07

隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，電商企業(yè)不斷擴(kuò)充品類、優(yōu)化物流及售后服務(wù)，并不斷趨向于垂直化和細(xì)分化[1]。同時(shí)，為推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展，加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)流通服務(wù)體系建設(shè)，國(guó)家財(cái)政部門出臺(tái)了相關(guān)意見，加大對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通環(huán)節(jié)的扶持力度。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和政府引導(dǎo)的雙重激勵(lì)下，生鮮商品以其高毛利率和高購(gòu)買率的特點(diǎn)，吸引了大量的企業(yè)注資和進(jìn)入。2009年開始，大型購(gòu)物平臺(tái)接連涉足生鮮產(chǎn)品市場(chǎng)，成立了生鮮產(chǎn)品電商平臺(tái)，如京東生鮮頻道、本來(lái)生活、每日優(yōu)鮮、順豐優(yōu)選等，生鮮電商引來(lái)了大量的風(fēng)險(xiǎn)投資，而風(fēng)險(xiǎn)投資的注入也帶動(dòng)了生鮮電商市場(chǎng)的快速發(fā)展。但受到生鮮產(chǎn)品本身標(biāo)準(zhǔn)化程度低、易腐性強(qiáng)以及包裝、配送等冷鏈物流成本高昂等條件的制約，生鮮電商的盈利能力受到了極大的限制。李學(xué)工等報(bào)道，2015年市場(chǎng)上95%以上的生鮮電商企業(yè)都處于虧損狀態(tài)[2]。同時(shí)，市場(chǎng)上多個(gè)活躍品牌的生鮮電商及其提供的眾多服務(wù)令人眼花繚亂，如何評(píng)估生鮮電商平臺(tái)及其服務(wù)成了消費(fèi)者、投資商、政府部門高度關(guān)注的問(wèn)題，亟須采取科學(xué)方法對(duì)眾多生鮮電商進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

目前，關(guān)于生鮮電商的相關(guān)研究領(lǐng)域主要集中在以下4個(gè)方面：（1）電商平臺(tái)方面。主要探討生鮮電商的運(yùn)作優(yōu)勢(shì)和商業(yè)模式。由于生鮮產(chǎn)品本身具有保鮮保質(zhì)期短、損耗大、客單價(jià)低、消費(fèi)季節(jié)性強(qiáng)等特征，其供應(yīng)鏈成本非常高[3]。在應(yīng)用現(xiàn)代電子信息技術(shù)的基礎(chǔ)上，生鮮產(chǎn)品電商平臺(tái)的上線，消除了時(shí)間和空間上的限制，降低了生鮮產(chǎn)品的時(shí)間成本、空間成本和流通成本[4-5]。對(duì)比線上和線下2種交易情況下的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈渠道，可以看出電子商務(wù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的流通有促進(jìn)作用[6]。（2）從消費(fèi)者角度。探討相關(guān)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品及服務(wù)的需求和影響因素。在當(dāng)今社會(huì)化商務(wù)環(huán)境下，消費(fèi)者信任是促使消費(fèi)者產(chǎn)生購(gòu)買行為并促進(jìn)社會(huì)化商務(wù)可持續(xù)發(fā)展的重要前提，消費(fèi)者的網(wǎng)購(gòu)經(jīng)歷、網(wǎng)站的安全、個(gè)性化、物流服務(wù)質(zhì)量等要素都會(huì)影響消費(fèi)者信任的形成[7-8]。同時(shí)，對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買意愿影響最大的因素是產(chǎn)品的質(zhì)量和信息[9]。（3）從農(nóng)產(chǎn)品電商的物流系統(tǒng)方面。分析其中存在的不足。從消費(fèi)者對(duì)生鮮產(chǎn)品物流服務(wù)的需求出發(fā)，總結(jié)出需求特性主要集中在及時(shí)性、位置響應(yīng)性和安全性[10]。但結(jié)合我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品電商和冷鏈物流的概況，有學(xué)者認(rèn)為，制約我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展的主要問(wèn)題之一是冷鏈物流的發(fā)展不完善，農(nóng)產(chǎn)品包裝缺乏科學(xué)性、運(yùn)輸成本高、損耗大、冷鏈物流覆蓋面積小、設(shè)施設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化程度低[11-13]。（4）從農(nóng)產(chǎn)品電商企業(yè)的運(yùn)營(yíng)方面?？偨Y(jié)出目前國(guó)內(nèi)外生鮮電商的商業(yè)模式主要分為B2C型、O2O型、C2B型和快物流模式等[14]。其物流模式主要有自建物流、第3方物流、自建+第3方物流3種模式，以及適用于中小型生鮮電商企業(yè)的第3方物流+消費(fèi)者自提第3方配送模式[15]。并對(duì)業(yè)務(wù)流程、配送路徑、供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)等進(jìn)行了優(yōu)化[16-18]。

綜上所述，目前對(duì)生鮮電商的研究多集中于對(duì)生鮮電商平臺(tái)的商業(yè)模式和消費(fèi)者購(gòu)買意愿影響因素分析、對(duì)物流系統(tǒng)和供應(yīng)鏈效率的優(yōu)化提升，而對(duì)生鮮電商的綜合能力進(jìn)行研究的文獻(xiàn)較少。

為了對(duì)生鮮電商市場(chǎng)目前發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行綜合研究，筆者首先通過(guò)文獻(xiàn)研究法和訪談法，歸納出不同生鮮電商的判斷特征，建立生鮮電商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，進(jìn)而采用擴(kuò)展的多準(zhǔn)則妥協(xié)解排方法（VIKOR）方法構(gòu)建數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型，并以市場(chǎng)上主流生鮮電商為研究對(duì)象，通過(guò)體驗(yàn)式購(gòu)買試驗(yàn)和問(wèn)卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)證計(jì)算最后得到綜合評(píng)價(jià)排序結(jié)果，并進(jìn)行分析。本研究可能在以下3個(gè)方面做出了一定的邊際貢獻(xiàn)：（1）總結(jié)了生鮮電商的差異特征和發(fā)展現(xiàn)狀;（2）建立了生鮮電商綜合能力評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系;（3）得到了市場(chǎng)上主要生鮮電商平臺(tái)的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果并進(jìn)行了特征分析。研究結(jié)果可為消費(fèi)者、投資商、政府主管部門客觀評(píng)價(jià)生鮮電商提供評(píng)判依據(jù)。

1 生鮮電商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立

1.1 生鮮電商差異特征分析

目前，國(guó)內(nèi)有多個(gè)品牌的生鮮電商平臺(tái)，但運(yùn)營(yíng)模式存在明顯差異。為了深入分析這些差異，筆者所在小組首先進(jìn)行文獻(xiàn)研究，對(duì)學(xué)者們現(xiàn)有的商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式及資源能力作了總結(jié)，同時(shí)在北京地區(qū)進(jìn)行了1次購(gòu)買體驗(yàn)試驗(yàn)。為了可以對(duì)這些生鮮電商進(jìn)行有效對(duì)比，筆者所在小組從每個(gè)電商網(wǎng)站購(gòu)買了相同常見的生鮮商品，分別為山東富士、福建產(chǎn)柚子、冷凍牛腩、奶制品，記錄下了各電商的網(wǎng)站內(nèi)容、商品種類、訂單內(nèi)容、付款方式、信息跟蹤、配送時(shí)效、商品質(zhì)量、訂單周轉(zhuǎn)時(shí)間、物流服務(wù)態(tài)度、冷鏈質(zhì)量、包裝、售后服務(wù)全過(guò)程的消費(fèi)體驗(yàn)，共獲得28份試驗(yàn)記錄。筆者所在研究小組認(rèn)為，在電商快速發(fā)展的黃金時(shí)期，在資本的推動(dòng)下，生鮮電商為了快速搶占市場(chǎng)，進(jìn)行各種創(chuàng)新，以此獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)博得市場(chǎng)認(rèn)可。因此，各品牌生鮮電商在商業(yè)模式、產(chǎn)品能力和物流資源等方面都表現(xiàn)出了差異，研究小組決定選擇以下存在主要差異的特征進(jìn)行分析和比較，生鮮電商的差異特征見表1。

1.2 生鮮電商綜合評(píng)價(jià)體系的建立

為了便于對(duì)各生鮮電商進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，必須從上述差異特征方面研究出細(xì)化的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，形成生鮮電商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

筆者所在研究小組針對(duì)生鮮電商的評(píng)價(jià)指標(biāo)，再次進(jìn)行了文獻(xiàn)研究，考慮到生鮮電商提供服務(wù)的平臺(tái)即生鮮電商網(wǎng)站擁有一般電商網(wǎng)站的共性，因此，在中國(guó)知網(wǎng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)選取電商網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面的11篇代表性文獻(xiàn)[19-29]，評(píng)價(jià)內(nèi)容主要是針對(duì)電商網(wǎng)站的客戶服務(wù)、企業(yè)績(jī)效、網(wǎng)站綜合能力等方面，電商譯價(jià)指標(biāo)的選取文獻(xiàn)研究情況見表2。

通過(guò)文獻(xiàn)研究可以看出，網(wǎng)站信息的內(nèi)容和質(zhì)量、網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面美觀性、網(wǎng)站易用性、頁(yè)面流暢度等因素的占比都較高，但通過(guò)實(shí)際測(cè)評(píng)發(fā)現(xiàn)，由于信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展迅速，目前電商網(wǎng)站已經(jīng)很少存在頁(yè)面美觀程度低、流暢性差、安全性差等問(wèn)題，因此與此相關(guān)的部分指標(biāo)不能再作為本試驗(yàn)的研究體系。

為了使評(píng)價(jià)指標(biāo)體系更有現(xiàn)實(shí)意義，筆者所在研究小組決定綜合購(gòu)物體驗(yàn)、消費(fèi)者購(gòu)買意愿、專家意見等3個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)比較體驗(yàn)購(gòu)物試驗(yàn)的研究結(jié)果，記錄試驗(yàn)數(shù)據(jù)，為了辨別這些差異帶來(lái)的消費(fèi)體驗(yàn)和對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，就影響生鮮電商消費(fèi)者購(gòu)買意愿的因素，編寫了電子問(wèn)卷并進(jìn)行了調(diào)查。問(wèn)卷編寫原則是考察消費(fèi)者對(duì)生鮮電商的消費(fèi)體驗(yàn)意愿，編寫載體是問(wèn)卷星網(wǎng)站，調(diào)查方式為通過(guò)微信填寫和轉(zhuǎn)發(fā)，調(diào)查對(duì)象大部分在北京地區(qū)，身份為學(xué)生和白領(lǐng)，回收了302份有效問(wèn)卷。結(jié)合問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果和專家及生鮮電商從業(yè)人員的意見，按照指標(biāo)體系完整化、系統(tǒng)化、最簡(jiǎn)化、指標(biāo)可量化、數(shù)據(jù)可獲取的原則，將生鮮電商的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為3個(gè)方面12個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，生鮮電商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表3。

2 生鮮電商綜合評(píng)價(jià)模型的建立

2.1 生鮮電商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)值數(shù)據(jù)類型的確定

多屬性決策是與多個(gè)屬性相關(guān)的有限方案選擇問(wèn)題，由于多屬性決策問(wèn)題的復(fù)雜性和不確定性，可能會(huì)出現(xiàn)屬性值為數(shù)值、區(qū)間數(shù)、模糊數(shù)等多種形式信息的情形[30]。從表3可以看出評(píng)價(jià)指標(biāo)的復(fù)雜性，進(jìn)行的研究可歸結(jié)為多屬性決策問(wèn)題。一些指標(biāo)可以用客觀的明確數(shù)據(jù)測(cè)量，可用具體數(shù)值來(lái)描述，有的指標(biāo)帶有一定的不穩(wěn)定性，不易衡量，如品牌價(jià)值、采購(gòu)渠道等，其取值基于評(píng)價(jià)者的試驗(yàn)結(jié)果或者主觀經(jīng)驗(yàn)判斷，且?guī)в幸欢ǖ莫q豫度，因此采用直覺(jué)模糊數(shù)來(lái)描述[31];同時(shí)，對(duì)諸如生鮮產(chǎn)品的品控這類指標(biāo)值進(jìn)行評(píng)估時(shí)，采用諸如差、較差、好、較好，一般等語(yǔ)言形式能較容易表達(dá)對(duì)問(wèn)題的評(píng)價(jià)[32]，因此，這類指標(biāo)值采用語(yǔ)言變量的數(shù)據(jù)形式表達(dá)。下面介紹相關(guān)數(shù)學(xué)定義。

定義2：語(yǔ)言變量。

語(yǔ)言變量是指標(biāo)值為自然語(yǔ)言短語(yǔ)的變量。在解決太復(fù)雜或太模糊的問(wèn)題時(shí)，語(yǔ)言描述更符合評(píng)價(jià)者的主觀認(rèn)知，因此比數(shù)據(jù)更適合，且可以轉(zhuǎn)換成IFNs的形式[34]，語(yǔ)言變量與IFNs間的轉(zhuǎn)換見表4。

2.2 生鮮電商綜合評(píng)價(jià)方法的確定

由于本研究是基于上述眾多不同類型評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)生鮮電商進(jìn)行評(píng)價(jià)，所以歸結(jié)為多屬性決策問(wèn)題。關(guān)于多屬性決策問(wèn)題常用的方法有層次分析法（AHP）、網(wǎng)絡(luò)層次分析法（ANP）、主成分分析法（PCA）、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）、逼近理想解的排序方法（TOPSIS）、多準(zhǔn)則妥協(xié)優(yōu)化（VIKOR）方法等。經(jīng)研究AHP的權(quán)重值過(guò)多依賴于評(píng)價(jià)者主觀的意愿[35];ANP著重研究指標(biāo)之間的相關(guān)聯(lián)系[36]，但研究方法過(guò)于復(fù)雜且無(wú)法避免主觀性;主成分分析法是在保證信息損失盡可能少的前提下，經(jīng)過(guò)線性變換對(duì)指標(biāo)進(jìn)行集聚使高維指標(biāo)數(shù)據(jù)得到簡(jiǎn)化[37]，不適合本研究情況;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是多投入、多產(chǎn)出的決策單元的相對(duì)有效性的評(píng)價(jià)方法[38]，本研究并不界定生鮮電商的指標(biāo)投入產(chǎn)出值，因此不采取這種方法;TOPSIS方法是構(gòu)造多屬性問(wèn)題的理想解和負(fù)理想解，并以接近理想解和遠(yuǎn)離負(fù)理想解這2個(gè)基準(zhǔn)作為評(píng)價(jià)各可行方案的依據(jù)[39]，較為合適本研究的綜合評(píng)價(jià)排序，然而卻存在一定的局限性，沒(méi)有考慮到正負(fù)理想解距離之間的相對(duì)重要性。VIKOR方法是基于折衷優(yōu)化思想提出的排序方法[40]，是由Opricovic等于1998年首次提出，用于解決復(fù)雜系統(tǒng)多準(zhǔn)則優(yōu)化的問(wèn)題，是多指標(biāo)評(píng)價(jià)的有效工具[41]，基于如下形式的Lp-測(cè)度：

折衷排序方法克服了TOPSIS法的局限。因此，本研究采用VIKOR方法加以評(píng)價(jià)。

2.3 基于擴(kuò)展VIKOR方法的生鮮電商綜合評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建

根據(jù)表3確定的生鮮電商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，筆者所在研究小組接下來(lái)按照以下步驟，建立了基于混合VIKOR方法的生鮮電商綜合評(píng)價(jià)模型。

按慣例取v=0.5，計(jì)算Qi值，按照Qi值得升序順序得到排序結(jié)果a（1），a（2），…，a（n）且驗(yàn)證是否滿足條件：

（1）a（x+1）-a（x）≥1（n-1）;

（2）按照Qi的升序排序順序，若該排序順序同時(shí)也是Ei，Ri的排序，否則得到相應(yīng)的妥協(xié)排序。

3 實(shí)證應(yīng)用研究

基于本研究建立的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型，筆者所在研究小組在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站易觀智庫(kù)上，進(jìn)行關(guān)鍵字搜索，選取15家市場(chǎng)上主要的生鮮電商平臺(tái)作為研究對(duì)象，收集各指標(biāo)值，通過(guò)數(shù)學(xué)計(jì)算得出每個(gè)平臺(tái)的綜合得分，進(jìn)行排列，并對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析。

3.1 指標(biāo)值的收集與處理

在指標(biāo)值的收集過(guò)程中，由于企業(yè)內(nèi)部信息的不透明，評(píng)價(jià)者獲取信息的能力受到限制，直接采集準(zhǔn)確的指標(biāo)值難度較大，因此本研究通過(guò)體驗(yàn)式購(gòu)物試驗(yàn)法對(duì)不同電商網(wǎng)站的同種指標(biāo)值進(jìn)行收集和預(yù)測(cè)，將可采集數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化計(jì)算，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式和類型見表5。

按照公式（1）將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理，得到定量型指標(biāo)值見表6，定性指標(biāo)值見表7。

3.2 生鮮電商綜合評(píng)價(jià)

利用擴(kuò)展VIKOR評(píng)價(jià)模型及其數(shù)據(jù)處理程序，對(duì)上述生鮮電商主流企業(yè)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)：

（1）數(shù)據(jù)規(guī)范化

將表7按照公式（1）進(jìn)行規(guī)范化處理，再將語(yǔ)言變量按照表4轉(zhuǎn)換成IFNs，集結(jié)得到規(guī)范化后的數(shù)值。

（2）確定各指標(biāo)值權(quán)重

按照公式（3）求得各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值均值，利用熵值法公式（5）、公式（6）、公式（7）結(jié)合各類數(shù)據(jù)類型距離測(cè)度計(jì)算公式，計(jì)算出各評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的權(quán)重見表8。

（3）確定指標(biāo)值的最優(yōu)值及最差值

為了在生鮮電商綜合評(píng)價(jià)的過(guò)程中能綜合考慮各個(gè)相關(guān)因素，得出較為科學(xué)的結(jié)果，決策過(guò)程去整體指標(biāo)效用最大化權(quán)重v=0.5，也就是同樣重視個(gè)別指標(biāo)不滿意度最小化，由距離測(cè)度公式（4），結(jié)合公式（2）、公式（8）、公式（9）、公式（10），分別計(jì)算各生鮮電商的EI、Ri和Qi值，計(jì)算值結(jié)果和排序見表9。

其中：Ei排序代表生鮮電商整體指標(biāo)效用最大化排序，即按照該生鮮電商企業(yè)與最理想指標(biāo)的距離接近程度排序;

Ri排列順序是按照生鮮電商的個(gè)體遺憾值從大到小排序，代表了評(píng)價(jià)者對(duì)生鮮電商企業(yè)的不滿意度的排序;Qi排序?yàn)樯r電商綜合評(píng)價(jià)最終排名結(jié)果。從表9可以看出，其中Qi值最小的生鮮電商企業(yè)為京東生鮮頻道，同時(shí)滿足其Ei和Ri也是最小值，且Q[a（2）]-[a（1）]=0.195 88>1/（15-1）=0.071 43，滿足評(píng)價(jià)準(zhǔn)則（1）和準(zhǔn)則（2），是穩(wěn)定的最優(yōu)值。

3.3 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

基于市場(chǎng)上選取的15家主要生鮮電商品牌為樣本，測(cè)量其12個(gè)指標(biāo)值，對(duì)求得的權(quán)重和排名結(jié)果展開分析。

（1）從權(quán)重角度來(lái)看，網(wǎng)站流量、物流模式、配送范圍、品控等指標(biāo)的權(quán)重為指標(biāo)值的前5名，直接原因是生鮮電商企業(yè)的這些實(shí)力比較分散，根本原因是這些指標(biāo)對(duì)企業(yè)的資源和能力的要求最高; 而采購(gòu)渠道、產(chǎn)品價(jià)格、資金能力等指標(biāo)所占的權(quán)重值較小，從研究結(jié)果可以看出，生鮮電商平臺(tái)之間的這些指標(biāo)的差距不大，可以側(cè)面看出，生鮮市場(chǎng)的采購(gòu)渠道公平;線上銷售的生鮮產(chǎn)品價(jià)格透明，且差距較小，資金能力相對(duì)其他能力差異較小。（2）綜合排序前5名的電商企業(yè)依次為京東生鮮頻道、喵鮮生、中糧我買網(wǎng)、順豐優(yōu)選、天天果園，這些生鮮電商的共同點(diǎn)為都是老牌生鮮電商、有一定量的客戶基礎(chǔ)與品牌價(jià)值，客單價(jià)、配送范圍和品控等指標(biāo)領(lǐng)先突出，其他指標(biāo)值都在較高水平。（3）綜合排名靠后的生鮮電商平臺(tái)有沱沱工社、愛鮮蜂、一米鮮、許鮮等，除了沱沱工社外，這些大多為初創(chuàng)型生鮮電商，明顯劣勢(shì)在網(wǎng)站流量、資金能力、配送范圍、采購(gòu)渠道和產(chǎn)品數(shù)量上，且整體指標(biāo)水平較低。（4）評(píng)價(jià)結(jié)果與筆者所在研究小組的預(yù)期差距較大的是最近吸引眾多輿論關(guān)注與資本注入的易果生鮮的排名不太理想，分析特殊原因是該平臺(tái)流量不完全來(lái)自于易果生鮮APP本身，還同時(shí)為大流量平臺(tái)的天貓超市和蘇寧易購(gòu)供貨，筆者沒(méi)有把這一特殊點(diǎn)列入主要評(píng)價(jià)體系。（5）按照Qi值得到的排序結(jié)果，與Ei和Ri的升序排序結(jié)果有偏差，所以排序結(jié)果的穩(wěn)定性較差，因此得到排名結(jié)果并不是穩(wěn)定的最優(yōu)解，說(shuō)明各生鮮電商平臺(tái)的排名差距并不穩(wěn)定，市場(chǎng)變化空間較大。

4 結(jié)束語(yǔ)

考慮到現(xiàn)在市場(chǎng)上的生鮮電商商家眾多，且暫時(shí)沒(méi)有科學(xué)合理的統(tǒng)一評(píng)價(jià)方法來(lái)對(duì)生鮮電商進(jìn)行量化評(píng)價(jià)，采用科學(xué)方法建立了甄別生鮮電商運(yùn)營(yíng)差異的特征，進(jìn)一步確定了生鮮電商綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用VIKOR方法構(gòu)建了數(shù)學(xué)評(píng)價(jià)模型，根據(jù)不同生鮮電商在多維指標(biāo)下測(cè)量到的指標(biāo)值，采用熵值法對(duì)指標(biāo)值客觀賦權(quán)，最終得到一個(gè)相對(duì)全面客觀量化的評(píng)價(jià)排名結(jié)果。

分析生鮮電商的綜合排名結(jié)果和排名靠前的生鮮對(duì)象的指標(biāo)值發(fā)現(xiàn)，生鮮電商的差距主要體現(xiàn)在網(wǎng)站流量、客單價(jià)、商品品控、配送范圍等指標(biāo)上，尤其是用戶量和配送范圍等指標(biāo)，能夠反映電商網(wǎng)站的長(zhǎng)期累積。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)用戶而言，商品品控和價(jià)格會(huì)更大程度地影響消費(fèi)者的購(gòu)物需求和對(duì)生鮮電商網(wǎng)站的偏好，而配送時(shí)效這類指標(biāo)的影響因素相對(duì)較低，這是因?yàn)楸狙芯渴轻槍?duì)生鮮電商的綜合實(shí)力而不是針對(duì)消費(fèi)者偏好的權(quán)重。

本研究局限性及未來(lái)進(jìn)一步的研究方向主要包括以下4個(gè)方面：（1）數(shù)據(jù)收集精確度有限，比如網(wǎng)站的客單價(jià)只通過(guò)最低包郵價(jià)來(lái)計(jì)量不夠準(zhǔn)確，商品品控等主觀評(píng)價(jià)值來(lái)源于評(píng)價(jià)者的抽樣試驗(yàn)，無(wú)法避免試驗(yàn)結(jié)果的偶然性和評(píng)價(jià)者本人判斷的主觀因素。（2）由于資源和時(shí)間的限制，筆者研究小組體驗(yàn)式購(gòu)物的次數(shù)有限，評(píng)價(jià)指標(biāo)中沒(méi)有納入消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn)滿意度影響的相關(guān)指標(biāo)。（3）指標(biāo)權(quán)重由熵值法進(jìn)行確定，對(duì)數(shù)據(jù)歸一化的方法不同，得到權(quán)重的差異較大，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果也有一定影響，難以避免這種不精確數(shù)值帶來(lái)的干擾。（4）僅建立有限數(shù)量的指標(biāo)對(duì)生鮮電商做了綜合評(píng)價(jià)，由于時(shí)間的流動(dòng)與市場(chǎng)的變化，調(diào)研結(jié)果有一定程度的時(shí)效性限制。今后研究方向以期進(jìn)一步完善指標(biāo)體系，并通過(guò)因子分析等統(tǒng)計(jì)方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行降維和簡(jiǎn)化，形成更系統(tǒng)的指標(biāo)體系，并能對(duì)生鮮電商未來(lái)的績(jī)效改進(jìn)方向給出定量的建議。

參考文獻(xiàn)：

[1]中國(guó)生鮮電商行業(yè)研究報(bào)告簡(jiǎn)版（2016年）[R]. 艾瑞咨詢系列研究報(bào)告，2016（6）：54.

[2]李學(xué)工，齊美麗. 生鮮電商冷鏈物流的成本控制研究[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2016（4）：52-60.

[3]林 略，楊書萍，但 斌. 時(shí)間約束下鮮活農(nóng)產(chǎn)品三級(jí)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)[J]. 中國(guó)管理科學(xué)，2011，19（3）：55-62.

[4]Andreopoulou Z，Tsekouropoulos G，Koutroumanidis T，et al. Typology for e-business activities in the agricultural sector[J]. International Journal of Business Information Systems，2008，3（3）：231-251.

[5]紀(jì)良綱，劉東英，郭 娜. 農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈整合的困境與突破[J]. 北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2015，30（1）：16-22.

[6]王 珂，李 震，周 建. 電子商務(wù)參與下的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈渠道分析——以“菜管家”為例[J]. 華東經(jīng)濟(jì)管理，2014，28（12）：157-161.

[7]林家寶，萬(wàn)俊毅，魯耀斌. 生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)消費(fèi)者信任影響因素分析：以水果為例[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2015（5）：5-15.

[8]甘春梅，鐘綺桐，羅婷予. 社會(huì)化商務(wù)環(huán)境下消費(fèi)者信任形成的影響因素研究[J]. 情報(bào)科學(xué)，2017，35（4）：68-73，83.

[9]何德華，韓曉宇，李優(yōu)柱. 生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)消費(fèi)者購(gòu)買意愿研究[J]. 西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014，14（4）：85-91.

[10]劉 剛. 生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)的物流服務(wù)創(chuàng)新研究[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2017（3）：12-19.

[11]陳鏡羽，黃 輝. 我國(guó)生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)冷鏈物流現(xiàn)狀與發(fā)展研究[J]. 科技管理研究，2015，35（6）：179-183.

[12]張夏恒. 生鮮電商物流現(xiàn)狀、問(wèn)題與發(fā)展趨勢(shì)[J]. 貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2014，42（11）：275-278.

[13]周 浩，柯賢文，王利婕. 生鮮品電商包裝存在的問(wèn)題與對(duì)策[J]. 包裝工程，2016，37（5）：185-189.

[14]吳傳淑. 國(guó)外生鮮電商發(fā)展模式探析[J]. 世界農(nóng)業(yè)，2015（5）：136-138，150.

[15]魏國(guó)辰. 電商企業(yè)生鮮產(chǎn)品物流模式創(chuàng)新[J]. 中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2015，29（1）：43-50.

[16]邵騰偉，呂秀梅. 生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商分布式業(yè)務(wù)流程再造[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2016，36（7）：1753-1759.

[17]向 敏，袁嘉彬，于 潔. 電子商務(wù)環(huán)境下鮮活農(nóng)產(chǎn)品物流配送路徑優(yōu)化研究[J]. 科技管理研究，2015，35（18）：166-171，183.

[18]甘小冰，錢麗玲，馬利軍，等. 電子商務(wù)環(huán)境下兩級(jí)生鮮供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)與優(yōu)化[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)，2013，22（5）：655-664.

[19]郝建華. 模糊信息下的電子商務(wù)系統(tǒng)評(píng)價(jià)模型[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2012（19）：177-179.

[20]燕 蜻. 基于二元語(yǔ)義的電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)研究[J]. 圖書情報(bào)工作，2010，54（10）：139-142，108.

[21]曹園園，張建同，潘永剛. 電子商務(wù)顧客體驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2014（3）：73-75.

[22]姚 遠(yuǎn). 基于AHP的電子商務(wù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策，2009，26（10）：129-133.

[23]王小娟，李紅霞. 電子商務(wù)服務(wù)業(yè)企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)研究——基于回歸分析[J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2014（9）：53-56.

[24]鄧之宏，鄭偉亮，秦軍昌. C2C電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)實(shí)證研究——基于中國(guó)C2C市場(chǎng)的問(wèn)卷調(diào)查[J]. 圖書情報(bào)工作，2012，56（14）：141-147.

[25]張 潔，趙 英，余 紅. B2C電子商務(wù)網(wǎng)站用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)研究[J]. 情報(bào)科學(xué)，2013，31（12）：84-89，94.

[26]肖 毅，楊建平. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)研究[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2014，30（29）：314-320.

[27]丁 念. 網(wǎng)站用戶滿意度評(píng)價(jià)[J]. 情報(bào)理論與實(shí)踐，2006（3）：321-324.

[28]周 濤，魯耀斌. 層次分析法在B2C電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J]. 圖書情報(bào)工作，2005（12）：111-114.

[29]王偉軍. 電子商務(wù)網(wǎng)站評(píng)價(jià)研究與應(yīng)用分析[J]. 情報(bào)科學(xué)，2003（6）：639-642.

[30]Park，J H J，Hwang H Parkwook J，et al. Similarity measure on intuitionistic fuzzy sets[J]. Journal of Central South University，2013，20（8）：2233-2238.

[31]索瑋嵐，樊治平. 混合型多屬性決策的E-VIKOR方法[J]. 系統(tǒng)工程，2010，28（4）：79-83.

[32]劉培德，張 新，金 芳. 區(qū)間概率條件下屬性值為不確定語(yǔ)言變量的風(fēng)險(xiǎn)型多屬性決策研究[J]. 管理評(píng)論，2012，24（4）：168-176.

[33]Atanassov K T，Rangasamy P. Intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy Sets&Systems，1986，20（1）：87-96.

[34]Zhang S F，Liu S Y. A GRA-based intuitionistic fuzzy multi-criteria group decision making method for personnel selection[J]. Expert Systems With Applications，2011，38（9）：11401-11405.

[35]劉 彬，朱慶華. 基于綠色采購(gòu)模式下的供應(yīng)商選擇[J]. 管理評(píng)論，2005（4）：32-36，64.

[36]許永平，朱延廣，楊 峰，等. 基于ANP和模糊積分的多準(zhǔn)則決策方法及其應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2010，30（6）：1099-1105.

[37]梁小珍，黎建強(qiáng)，劉建華，等. 基于機(jī)場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)的我國(guó)多層次機(jī)場(chǎng)體系研究[J]. 管理評(píng)論，2016，28（12）：116-126.

[38]周四軍，廖芳芳，李丹玉. 考慮行業(yè)異質(zhì)性的我國(guó)工業(yè)能源效率分析[J]. 產(chǎn)經(jīng)評(píng)論，2017，8（1）：31-44.

[39]蘭 蓉，范九倫. 三參數(shù)區(qū)間值模糊集上的TOPSIS決策方法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2009，29（5）：129-136.

[40]耿秀麗，葉春明. 基于直覺(jué)模糊VIKOR的服務(wù)供應(yīng)商評(píng)價(jià)方法[J]. 工業(yè)工程與管理，2014，19（3）：18-25.

[41]Opricovic S，Tzeng G H. Compromise solution by MCDM methods：a comparative analysis of VIKOR and TOPSIS[J]. European Journal of Operational Research，2004，156（2）：445-455.

[42]袁 宇，關(guān) 濤，閆相斌，等. 基于混合VIKOR方法的供應(yīng)商選擇決策模型[J]. 控制與決策，2014，29（3）：551-560.

[43]Wang W，Xin X. Distance measure between intuitionistic fuzzy sets[J]. Pattern Recognition Letters，2005，26（13）：2063-2069.劉子飛，岳冬冬，孫慧武，等. 中美貿(mào)易摩擦對(duì)漁業(yè)的影響及對(duì)策研究[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2019，47（3）：338-342.