曾佑新++王斌++陳凡

[摘 要]報(bào)廢汽車回收業(yè)作為“汽車后市場”的一部分，因其豐富的可循環(huán)利用的資源而蘊(yùn)含巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著重要作用。針對報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)的實(shí)際需求，建立基于GA-BP①的報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)模型，選取A企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析，并基于仿真值與實(shí)際值的比較，驗(yàn)證構(gòu)建的績效評價(jià)體系的有效性和科學(xué)性。根據(jù)運(yùn)算結(jié)果分析和企業(yè)存在的問題， 報(bào)廢汽車企業(yè)應(yīng)采取加強(qiáng)技術(shù)投入、加強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理、加快報(bào)廢汽車逆向物流網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建等措施，實(shí)現(xiàn)逆向物流的綠色化。

[關(guān)鍵詞]報(bào)廢汽車企業(yè)；逆向物流；績效評價(jià)；GA-BP模型

[中圖分類號]F423.3 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1671-8372（2017）02-0013-07

我國汽車產(chǎn)業(yè)自2002年開始進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期。據(jù)《中國汽車行業(yè)市場運(yùn)營態(tài)勢預(yù)測報(bào)告》統(tǒng)計(jì)， 2015年我國汽車保有量1.75億輛，2016年則達(dá)到1.84億輛。我國汽車報(bào)廢量也在不斷增加。據(jù)統(tǒng)計(jì)， 2015年我國報(bào)廢汽車520萬輛，2016年則達(dá)到600萬輛，預(yù)測2020年將突破1200萬輛。伴隨著汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，原材料緊缺問題也日益凸顯。預(yù)測2020年鋼材需求量將超過3581.9噸，有色金屬及非金屬需求量更是急劇上漲。報(bào)廢汽車可以在一定程度上滿足汽車制造企業(yè)對原材料的需求。報(bào)廢汽車的回收利用是指將發(fā)動(dòng)機(jī)等關(guān)鍵部件進(jìn)入生產(chǎn)線再加工，使處理的產(chǎn)品可以達(dá)到其原來的使用標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)《中國汽車行業(yè)市場運(yùn)營態(tài)勢預(yù)測報(bào)告》顯示，在中國，同生產(chǎn)新的汽車相比，零部件的再造可以有效節(jié)約成本50%，節(jié)約能耗60%，節(jié)約材料70%。預(yù)計(jì)2020年，報(bào)廢汽車可實(shí)現(xiàn)收益將超過1424億元。由此可見，報(bào)廢汽車產(chǎn)業(yè)具有顯著的經(jīng)濟(jì)效益，可以有效節(jié)約資源，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展。

我國的報(bào)廢汽車回收拆解行業(yè)也在蓬勃發(fā)展，但在實(shí)施逆向物流過程中仍存在很多問題[1]，如我國報(bào)廢汽車拆解技術(shù)落后、資源回收利用率低、專業(yè)物流人才缺乏、回收網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)不完善等，這一系列問題嚴(yán)重阻礙了我國報(bào)廢汽車企業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)不僅可以如實(shí)反映企業(yè)逆向物流的運(yùn)營情況，而且能夠幫助企業(yè)找出自身的不足并加以改進(jìn)[2]。因此，本文就如何合理實(shí)施逆向物流績效評價(jià)這一問題進(jìn)行研究與分析。

一、 指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流流程分析

報(bào)廢汽車企業(yè)采用以第三方為主導(dǎo)的回收模式，其流程與以汽車生產(chǎn)商及經(jīng)銷商為主導(dǎo)模式下的流程有一定的區(qū)別。報(bào)廢汽車企業(yè)不僅擁有專業(yè)的拆解技術(shù)及拆解中心，而且具有高效獨(dú)立運(yùn)作的報(bào)廢汽車回收系統(tǒng)[3]，主要銷售、回收再造的零部件；而汽車生產(chǎn)商則進(jìn)行整車的回收與銷售[4]。

報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流流程主要包括回收、檢測拆解、廢棄處理、再制造、銷售等環(huán)節(jié)[5]。

回收。是指具備政府資質(zhì)認(rèn)證的報(bào)廢汽車企業(yè)按照《報(bào)廢汽車回收管理辦法》相關(guān)規(guī)定，從消費(fèi)者手中獲得廢棄汽車，并將汽車運(yùn)送到企業(yè)逆向物流系統(tǒng)，主要包括報(bào)廢汽車的購買、運(yùn)輸、儲存等環(huán)節(jié)。

檢測拆解。是指報(bào)廢汽車企業(yè)拆解中心對經(jīng)回收進(jìn)入企業(yè)逆向物流系統(tǒng)的報(bào)廢汽車零部件進(jìn)行檢測、分類、拆解、破碎等活動(dòng)。

廢棄處理。是指報(bào)廢汽車企業(yè)將檢測不合格及無法再利用的零部件變賣給原材料供應(yīng)商進(jìn)行重鑄或?qū)翢o使用價(jià)值的廢棄物進(jìn)行處置的活動(dòng)。其中，失去利用價(jià)值的報(bào)廢汽車五大總成的處理需在政府的監(jiān)督下進(jìn)行。

再制造。是指報(bào)廢汽車企業(yè)將拆解檢測合格的汽車零部件，如變速器、方向盤、前后橋、車架、減震器、發(fā)動(dòng)機(jī)，投入報(bào)廢汽車企業(yè)再造中心進(jìn)行生產(chǎn)加工，重新獲取產(chǎn)品使用價(jià)值的活動(dòng)。

銷售。是指報(bào)廢汽車企業(yè)將再制造的產(chǎn)品運(yùn)往市場進(jìn)行銷售。其主要客戶包括汽車生產(chǎn)商、零部件分銷商及終端消費(fèi)者等。報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流流程中，回收制造網(wǎng)絡(luò)與銷售網(wǎng)絡(luò)相互結(jié)合。

（二）報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效實(shí)施的環(huán)境分析

本文從拆解處理、組織市場、經(jīng)濟(jì)效率及政策法規(guī)四方面分析報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效實(shí)施的環(huán)境。

拆解處理。我國報(bào)廢汽車的回收拆解始于20世紀(jì)80年代，但是報(bào)廢汽車企業(yè)總體經(jīng)營規(guī)模仍然較小，拆解技術(shù)水平較低。這主要是由于我國報(bào)廢汽車回收拆解仍以手工為主，其中廢鋼鐵解體采用氧割與錘砸，金屬的回收采用人工拆解、火燒及酸浸，容易對環(huán)境造成二次污染。另外，我國大多數(shù)報(bào)廢汽車企業(yè)未對拆解的零部件和材料進(jìn)行分類，對綜合利用價(jià)值不高的零部件廢棄物隨意處理[6]。

組織市場。當(dāng)前我國很多報(bào)廢汽車企業(yè)處于分散、無序和封閉的狀態(tài)。由于企業(yè)采用獨(dú)自運(yùn)行的形式，忽視企業(yè)之間的信息共享，從而無法實(shí)現(xiàn)同行業(yè)之間的資源優(yōu)化配置，降低了報(bào)廢汽車回收拆解效率。此外，由于企業(yè)沒有雄厚的再造技術(shù)和專業(yè)人才的支撐，不僅導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)品存在質(zhì)量問題，市場競爭力較低，而且致使企業(yè)未能高效回收拆解報(bào)廢汽車，也未能有效統(tǒng)籌規(guī)劃報(bào)廢汽車逆向物流全過程，從而增加了企業(yè)的逆向物流成本[7]。

經(jīng)濟(jì)效率。一方面，我國的報(bào)廢汽車企業(yè)經(jīng)營模式不突出，大部分仍以銷售鋼材為主，忽視零部件的回收利用附加值；另一方面，零部件的利用率較低，致使報(bào)廢汽車企業(yè)很大程度上停留在低盈利、低效率階段。

政策法規(guī)。各國政府為促進(jìn)報(bào)廢汽車逆向物流的發(fā)展出臺了一系列相關(guān)規(guī)定。以日本為例，日本2005年出臺《汽車循環(huán)法案》，明確了汽車制造商在汽車回收利用中的主體地位，2008年實(shí)施了針對報(bào)廢汽車處理的相關(guān)方案。然而，我國報(bào)廢汽車市場由于缺乏有效的市場政策監(jiān)督和健全的報(bào)廢汽車回收拆解體系，頻繁出現(xiàn)倒買倒賣的現(xiàn)象，致使大量的報(bào)廢汽車無法通過正規(guī)渠道進(jìn)行處理，最終導(dǎo)致報(bào)廢汽車回收拆解資源化效率相對較低。

（三）報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)指標(biāo)選取的關(guān)注點(diǎn)

結(jié)合前文的環(huán)境分析，鑒于評價(jià)對象的獨(dú)特性，本文認(rèn)為報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)選取指標(biāo)的關(guān)注點(diǎn)如下：

綠色環(huán)保性。綠色環(huán)保作為逆向物流的戰(zhàn)略目標(biāo)之一，要求報(bào)廢汽車企業(yè)盡可能地提高資源利用率，減少對環(huán)境的污染。同時(shí)，也要求企業(yè)按照國家相關(guān)法規(guī)對報(bào)廢汽車進(jìn)行拆解，并根據(jù)政策規(guī)定引進(jìn)一些環(huán)保設(shè)備。

技術(shù)性。由于報(bào)廢汽車企業(yè)以回收利用報(bào)廢汽車為主營業(yè)務(wù)，主要通過利用廢舊零部件獲取剩余價(jià)值，故報(bào)廢汽車拆解水平的改善有利于提高報(bào)廢汽車的逆向物流水平。此外，完整的信息系統(tǒng)可以有效加強(qiáng)報(bào)廢汽車企業(yè)各節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，避免信息不對稱對企業(yè)造成影響。同時(shí)，由于市場環(huán)境日新月異，信息化程度的提高有助于企業(yè)及時(shí)了解市場動(dòng)態(tài)并采取靈活的應(yīng)對措施[8]。

發(fā)展性。社會的發(fā)展離不開人才，人才的開發(fā)可以為企業(yè)和客戶創(chuàng)造更多的核心價(jià)值。因此，如果報(bào)廢汽車企業(yè)忽視對專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)，會導(dǎo)致其在實(shí)施逆向物流過程中缺乏足夠的技術(shù)理論支撐，不利于企業(yè)整體逆向物流管理水平的提高。

經(jīng)濟(jì)性。企業(yè)的創(chuàng)建、生存和發(fā)展都需要有力的經(jīng)濟(jì)保障，可以說，強(qiáng)有力的經(jīng)濟(jì)支持是企業(yè)的命脈，直接決定企業(yè)發(fā)展的成敗。因此，報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)指標(biāo)的選擇應(yīng)著重關(guān)注企業(yè)的成本效益。

市場性。報(bào)廢汽車企業(yè)市場包括回收市場和產(chǎn)品市場。回收市場可以為企業(yè)提供充足的零部件再造原材料，從而成為企業(yè)獲得經(jīng)濟(jì)利潤的源泉，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長足發(fā)展。產(chǎn)品市場可以通過提高產(chǎn)品質(zhì)量及服務(wù)質(zhì)量以提升客戶滿意度，進(jìn)而擴(kuò)大報(bào)廢汽車企業(yè)的市場份額，提高企業(yè)的市場競爭力。

綜上所述，選取評價(jià)指標(biāo)時(shí)，應(yīng)結(jié)合其關(guān)注點(diǎn)，體現(xiàn)其綠色環(huán)保性、技術(shù)性、發(fā)展性、經(jīng)濟(jì)性和市場性。

（四）報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

平衡計(jì)分卡（BSC）是一種將遠(yuǎn)景和組織戰(zhàn)略落實(shí)為可操作衡量指標(biāo)的新型績效評價(jià)方法，其所提出的全面評價(jià)公司績效的指標(biāo)框架，打破了傳統(tǒng)績效評價(jià)只注重財(cái)務(wù)運(yùn)營的局面[9]。因此，為保證評價(jià)體系構(gòu)建的科學(xué)性和合理性，本文立足報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效實(shí)施的環(huán)境，以保護(hù)環(huán)境和節(jié)約資源為出發(fā)點(diǎn)，以報(bào)廢汽車企業(yè)戰(zhàn)略為導(dǎo)向，以報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流的改善為目標(biāo)，總結(jié)歸納績效評價(jià)、逆向物流等領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻率較高的指標(biāo)，通過專家訪談加以調(diào)整，結(jié)合報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流運(yùn)作流程，并基于指標(biāo)選取的關(guān)注點(diǎn)，分別從平衡計(jì)分卡中的財(cái)務(wù)價(jià)值維度、內(nèi)部流程維度、客戶服務(wù)維度和未來發(fā)展維度初步構(gòu)建指標(biāo)體系（見表1）。

1.財(cái)務(wù)價(jià)值維度分析

財(cái)務(wù)價(jià)值維度主要是通過財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行衡量，而財(cái)務(wù)指標(biāo)則通過企業(yè)成本與利潤的結(jié)合來體現(xiàn)。由于報(bào)廢汽車逆向物流的價(jià)值是通過整個(gè)回收處理流程來實(shí)現(xiàn)的，故基于逆向物流運(yùn)作流程中的價(jià)值分析，分別從回收、處理等環(huán)節(jié)選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)。同時(shí)，由于報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流的發(fā)展受到運(yùn)營狀況的影響，故財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇應(yīng)包括整體運(yùn)營產(chǎn)生的費(fèi)用。參閱《中央企業(yè)綜合績效評價(jià)實(shí)施細(xì)則》，本文選取具有代表性的資產(chǎn)總額指標(biāo)、主營業(yè)務(wù)相關(guān)指標(biāo)。

2.內(nèi)部流程維度分析

內(nèi)部流程維度是基于報(bào)廢汽車企業(yè)內(nèi)部逆向物流價(jià)值鏈的分析，主要通過報(bào)廢汽車回收、拆解檢測、再制造等環(huán)節(jié)進(jìn)行反映，以實(shí)現(xiàn)逆向物流內(nèi)部流程的改善。

3.客戶服務(wù)維度分析

客戶服務(wù)維度是基于顧客在企業(yè)逆向物流流程中的重要地位，而體現(xiàn)的報(bào)廢汽車企業(yè)如何為客戶提供滿意的產(chǎn)品和服務(wù)。由于客戶是企業(yè)的生存之本，報(bào)廢汽車企業(yè)只有以為客戶服務(wù)為出發(fā)點(diǎn)，不斷滿足客戶個(gè)性化、多元化的需求，提高客戶滿意度，進(jìn)而增加企業(yè)市場占有率，才能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展?；诖?，本文針對銷售環(huán)節(jié)選取市場占有率指標(biāo)和客戶滿意度指標(biāo)。

4.未來發(fā)展維度分析

未來發(fā)展維度是基于企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)，而體現(xiàn)的公司是否以不斷地創(chuàng)新和培養(yǎng)人才來強(qiáng)化企業(yè)內(nèi)部資源，適應(yīng)社會的發(fā)展?；诖耍疚膹膶W(xué)習(xí)發(fā)展和創(chuàng)新優(yōu)化兩方面選取指標(biāo)。

二、GA-BP模型的構(gòu)建

（一）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由McClelland和Rumelehart（1986）提出，其原理是依據(jù)訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù)向布爾向量線進(jìn)行不斷地逼近得出的反饋，由輸出層逆向調(diào)節(jié)整個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值及閾值，使得該網(wǎng)絡(luò)在樣本基礎(chǔ)上進(jìn)行不斷地訓(xùn)練[10]。它是基于誤差反向傳播算法的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以最速下降法為學(xué)習(xí)規(guī)則，通過反向傳遞對網(wǎng)格中的權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)節(jié)，使網(wǎng)格中誤差方差達(dá)到最小，從而輸出預(yù)想的數(shù)據(jù)信息。神經(jīng)元是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單位，其特性在某種程度上確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總體的特性。眾多的神經(jīng)元相互連接即構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體見圖1。

其中，，，……，為神經(jīng)元的輸入變量；，，…，，…，為神經(jīng)元與第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，稱為網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；bj為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值，代表輸入恒為1的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值；j表示神經(jīng)元的傳遞函數(shù)。

在BP神經(jīng)元中，以函數(shù)的形式計(jì)算求和單元，從而輸出神經(jīng)元的計(jì)算公式為：

（1）

凈輸入通過傳遞函數(shù)，可得到第個(gè)神經(jīng)元的輸出：

（2）

（二）GA遺傳算法的概述

GA遺傳算法由Holland（1962）提出，其原理是模擬自然界“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的進(jìn)化法則，篩選出評價(jià)種群中最優(yōu)良的個(gè)體并加以組合，從而在父代優(yōu)良基因的基礎(chǔ)上不斷產(chǎn)生優(yōu)于父代的個(gè)體，直至達(dá)到最優(yōu)解為止[11]。在實(shí)際運(yùn)用中，GA遺傳算法將問題的可行解通過編碼機(jī)制編碼成基因串，即染色體，以適應(yīng)度函數(shù)作為篩選的標(biāo)準(zhǔn)，并經(jīng)過類似自然界中的選擇、交叉、變異等操作產(chǎn)生新的種群，逐步提高進(jìn)化群體中個(gè)體的適應(yīng)度，當(dāng)滿足一定條件時(shí)，即可得到最優(yōu)解。

（三）GA-BP模型優(yōu)化的意義

GA遺傳算法可以從權(quán)值及閾值、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)規(guī)則三方面優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[12]。本文實(shí)證分析中通過GA遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，發(fā)揮GA遺傳算法具有的全局搜索的特性，分別優(yōu)化輸入層到隱含層的權(quán)值及閾值、隱含層到輸出層的權(quán)值及閾值，不僅實(shí)現(xiàn)了GA遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢互補(bǔ)，充分發(fā)揮GA遺傳算法全局尋優(yōu)的特性，而且有助于發(fā)揮BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和非線性映射能力，進(jìn)一步提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性，使運(yùn)算的仿真值和實(shí)際值的誤差達(dá)到理想的效果。

三、實(shí)證分析

（一）報(bào)廢汽車企業(yè)A的發(fā)展現(xiàn)狀

A企業(yè)成立于2005年，總部位于江蘇，旗下有6個(gè)全資子公司，主要從事報(bào)廢汽車回收再造循環(huán)業(yè)務(wù)。A企業(yè)秉承“誠信經(jīng)營，持續(xù)發(fā)展”的理念，積極響應(yīng)“中國制造2025”的時(shí)代號召，努力實(shí)現(xiàn)綠色戰(zhàn)略、綠色拆解、綠色生產(chǎn)及綠色管理。其年拆解報(bào)廢汽車能力達(dá)到20萬輛，日集中拆解最高可達(dá)3000輛。

A企業(yè)存在的問題。在財(cái)務(wù)價(jià)值維度方面，由于A企業(yè)運(yùn)輸及倉儲設(shè)施不夠先進(jìn)，致使其報(bào)廢汽車逆向物流速度緩慢，不僅加大了企業(yè)的物流成本，而且影響了企業(yè)運(yùn)輸及倉儲水平的提高。A企業(yè)對報(bào)廢汽車的拆解、分類、加工等環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)不夠重視，也會降低企業(yè)內(nèi)部資源的優(yōu)化配置程度，導(dǎo)致加工處理能力相對不足。此外，由于回收市場相對固定，而A企業(yè)采取報(bào)廢汽車獨(dú)立回收模式，忽視了與其他企業(yè)之間的合作，導(dǎo)致回收成本的提高。在內(nèi)部流程方面，由于拆解技術(shù)的落后，A企業(yè)的材料利用率較低，不利于企業(yè)資源的節(jié)約，也會降低企業(yè)的經(jīng)濟(jì)收入。在客戶服務(wù)方面，A企業(yè)由于缺乏先進(jìn)的汽車零部件的再造技術(shù)及專業(yè)的技術(shù)人才，且質(zhì)量監(jiān)督機(jī)制還不夠健全，在一定程度上影響產(chǎn)品質(zhì)量的提高，阻礙了客戶服務(wù)水平的改善。在未來發(fā)展方面，A企業(yè)在逆向回收網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及物流信息系統(tǒng)控制規(guī)劃方面尚存在不足，投入資金較少，企業(yè)信息化水平較低。信息設(shè)備的投入不足導(dǎo)致企業(yè)不能有效降低信息不對稱及“牛鞭效應(yīng)”對企業(yè)造成的影響，不利于企業(yè)及時(shí)掌握市場動(dòng)態(tài)并做出戰(zhàn)略調(diào)整。

（二） 數(shù)據(jù)的采集及處理

本文收集了A企業(yè)2015年1月到12月的各指標(biāo)數(shù)據(jù)。選取的報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效指標(biāo)包含定量指標(biāo)和定性指標(biāo)。16個(gè)定量指標(biāo)數(shù)據(jù)主要通過查閱公司財(cái)務(wù)報(bào)表和相關(guān)會計(jì)信息、查詢企業(yè)物流系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫獲??；3個(gè)定性指標(biāo)包括客戶滿意度及逆向物流管理水平，其中客戶滿意度通過設(shè)計(jì)調(diào)查問卷對企業(yè)服務(wù)的10名客戶進(jìn)行數(shù)據(jù)收集；逆向物流管理水平則通過5名A企業(yè)的管理層、5名企業(yè)逆向物流從業(yè)人員打分獲得。為使指標(biāo)之間具有可比性，需對選取的指標(biāo)進(jìn)行量化處理；同時(shí)，雖然激勵(lì)函數(shù)可以有效避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)陷入對應(yīng)的飽和區(qū)域，提高訓(xùn)練的速度，但函數(shù)的輸入數(shù)據(jù)需進(jìn)行特定處理。因此，采用歸一化公式處理指標(biāo)數(shù)據(jù)，使其結(jié)果固定在[0，1]特定區(qū)間內(nèi)。

（三）GA遺傳算法的訓(xùn)練

本文運(yùn)用MATLAB遺傳工具箱對歸一化的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，確定GA遺傳算法中染色體長度為131，交叉概率為0.09，變異概率為0.02，得到誤差平方變化曲線圖2和適應(yīng)度變化曲線圖3。

由圖2、圖3可知，遺傳次數(shù)不斷接近100時(shí)，誤差平方和逐漸減小，適應(yīng)度值逐漸增大。當(dāng)個(gè)體種群為30時(shí)，誤差平方和適應(yīng)度值曲線開始趨于平穩(wěn)；當(dāng)個(gè)體種群為100時(shí)，GA遺傳算法的適應(yīng)度值達(dá)到最大，此時(shí)運(yùn)算中產(chǎn)生（-1，1）之間的隨機(jī)數(shù)可以作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中初始權(quán)值和閾值。

（四）GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練

本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層網(wǎng)格模式，即輸入層、隱含層、輸出層。將指標(biāo)X1至X18定義為輸入樣本，X19定義為輸出樣本，故輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為11，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10。同時(shí)，選擇1—10月指標(biāo)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，11—12月則為檢測集。并將GA優(yōu)化的閾值和權(quán)值作為初始值，輸入歸一化后的輸入樣本數(shù)據(jù)并借助MATLAB進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算和修正，當(dāng)步長為701時(shí)，模型開始趨于穩(wěn)定，此時(shí)誤差值為0.000999679（見圖4）。

圖4 GA優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)格訓(xùn)練誤差步長示意圖

由表2可知，訓(xùn)練樣本仿真值和實(shí)際值基本一致。其中，GA-BP模型綜合誤差MSE為3.9724e-06，滿足評價(jià)的精度要求。

選取11—12月份的輸入樣本數(shù)據(jù)，并定義其輸出樣本績效值為未知，對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測。由表3可知，GA-BP模型檢測樣本仿真值與實(shí)際值具有較高一致性，這驗(yàn)證了構(gòu)建的GA-BP模型是科學(xué)有效的。

由圖5可知，GA-BP模型的訓(xùn)練集和檢測集的仿真值與實(shí)際值的絕對誤差值都小于0.003，表明構(gòu)建的GA-BP模型基本能夠模擬專家評價(jià)思想、知識經(jīng)驗(yàn)對報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流績效進(jìn)行評價(jià)。其中，1、2、3、4、5、8、9、10月的絕對誤差值小于0.0005，占總數(shù)的8/12，6、7月的絕對誤差值在0.001至0.015之間，占總數(shù)的2/12，11、12月的絕對誤差值超過0.002，占總數(shù)的2/12。

（五）仿真結(jié)果分析

在GA-BP的仿真值和實(shí)際值絕對誤差值的允許范圍中，A企業(yè)的6、7、11、12月相比其他月份誤差值較高，綜合多方面因素，可能由以下幾點(diǎn)原因?qū)е拢?/p>

1.國家政策的改變

我國2015年7月規(guī)定私家車的報(bào)廢期限從15年改為沒有限制使用年限。這一重要決定可能使部分車主基于汽車性能仍較為穩(wěn)定的考慮，不對已使用15年的汽車進(jìn)行報(bào)廢處理，一定程度上會導(dǎo)致企業(yè)報(bào)廢汽車回收量的減少，進(jìn)而影響企業(yè)高層及專家對逆向物流績效的判斷。

2.市場環(huán)境的變化

6、7、11、12月份處于年中和年終時(shí)段，通過查閱2015年汽車市場統(tǒng)計(jì)報(bào)表可知，2015年1—2月份汽車總體銷售額增長19%，3—5月份增長10%，而6月份卻呈現(xiàn)-1%的負(fù)增長，7月份市場更為低迷。同時(shí)，由于6、7、11、12月中國股市的劇烈波動(dòng)，導(dǎo)致市場經(jīng)濟(jì)震蕩，報(bào)廢汽車市場的回收量也隨之有所波動(dòng)。

3.企業(yè)戰(zhàn)略的調(diào)整

年中和年終歷來都是汽車廠商發(fā)力的關(guān)鍵時(shí)期，A企業(yè)高層也在這段時(shí)間對企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，采取一系列激勵(lì)措施以加大報(bào)廢汽車的回收力度，實(shí)現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)，進(jìn)而導(dǎo)致該段時(shí)間的逆向物流績效仿真值與實(shí)際值的誤差相對不穩(wěn)定。因此，報(bào)廢汽車企業(yè)管理層需結(jié)合GA-BP的仿真值和實(shí)際值的絕對誤差，重視年中和年終內(nèi)外部環(huán)境對企業(yè)總體運(yùn)營的作用和影響，積極采取措施去應(yīng)對各種挑戰(zhàn)及機(jī)遇。

四、相關(guān)建議

基于上述模型評價(jià)結(jié)果及分析，結(jié)合整個(gè)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，就A企業(yè)存在的問題，提出下述相關(guān)改進(jìn)建議，以促進(jìn)報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流的發(fā)展。

（一）加強(qiáng)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理，適應(yīng)市場發(fā)展

針對國家政策及市場的變化建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防范、化解、控制三步并舉，以有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響。此外，企業(yè)還應(yīng)加大市場部及戰(zhàn)略發(fā)展部的投入，及時(shí)做出精準(zhǔn)的戰(zhàn)略調(diào)整以適應(yīng)市場的需求及政策的走向。

（二）加強(qiáng)企業(yè)合作，實(shí)現(xiàn)資源合理配置

加強(qiáng)與其他企業(yè)之間物流、商流、信息流及技術(shù)流的合作，實(shí)現(xiàn)企業(yè)間鏈接共存、資源共享。一方面，企業(yè)之間可以對報(bào)廢汽車進(jìn)行集中回收，進(jìn)而降低報(bào)廢汽車的回收成本；另一方面，在報(bào)廢汽車拆解技術(shù)上，各企業(yè)可以在一定程度上實(shí)行技術(shù)共享，統(tǒng)一引進(jìn)西方國家先進(jìn)的拆解技術(shù)，不斷實(shí)現(xiàn)技術(shù)改造，提高報(bào)廢汽車材料利用率，最終達(dá)到共贏的局面。此外，需加強(qiáng)企業(yè)之間的平臺建設(shè)，遵循統(tǒng)籌規(guī)劃、布局合理和便捷服務(wù)等原則，積極為建設(shè)報(bào)廢汽車拆解中心創(chuàng)造條件，促進(jìn)報(bào)廢汽車回收行業(yè)由粗放型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)全面升級。

（三）強(qiáng)化生產(chǎn)監(jiān)督，實(shí)現(xiàn)企業(yè)綠色發(fā)展

報(bào)廢汽車屬于機(jī)械化產(chǎn)品，在對其零部件的回收、拆解、處理和利用等環(huán)節(jié)都會存在污染。如報(bào)廢汽車零部件中都存在鉛、鉻、汞等重金屬物質(zhì)，若這些物質(zhì)進(jìn)入土壤或者水源，將會直接對自然環(huán)境造成巨大破壞，并對人們的生命安全構(gòu)成威脅。這需要報(bào)廢汽車企業(yè)建立相應(yīng)的處理標(biāo)準(zhǔn)，對各個(gè)環(huán)節(jié)的零部件和廢棄物進(jìn)行安全處理和監(jiān)控，最大限度地對報(bào)廢汽車零部件實(shí)現(xiàn)回收利用，減少環(huán)境污染。更重要的是，企業(yè)要重視產(chǎn)品質(zhì)量，建立嚴(yán)格的質(zhì)量監(jiān)督機(jī)制，在生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)努力提高產(chǎn)品合格率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)綠色發(fā)展。

（四）重視人才培養(yǎng)，推動(dòng)企業(yè)長足發(fā)展

企業(yè)必須充分認(rèn)識到人才的重要性，開展知識技能培訓(xùn)等活動(dòng)，定期對員工的技能水平進(jìn)行考核，加快專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)進(jìn)程，實(shí)現(xiàn)以能力培養(yǎng)為主，知識與能力相結(jié)合的模式，推動(dòng)企業(yè)的長足發(fā)展。同時(shí)，需加強(qiáng)對報(bào)廢汽車回收人員的職業(yè)道德教育，嚴(yán)格遵守《報(bào)廢汽車回收證明》規(guī)定的章程，維護(hù)回收市場的經(jīng)營秩序，從而更好地服務(wù)社會和客戶。

（五）加大技術(shù)投入，實(shí)現(xiàn)逆向物流綠色化

企業(yè)拆解技術(shù)的投入，不僅有利于提高資源利用率，加快形成一個(gè)現(xiàn)代化、效益化、規(guī)模化的報(bào)廢汽車回收拆解線，而且可以有效減少逆向物流過程中產(chǎn)生的廢水、廢電池、噪聲等對環(huán)境的污染，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的健康發(fā)展。同時(shí)，研發(fā)技術(shù)的創(chuàng)新投入，可以使企業(yè)在零部件再造階段融入綠色理念，采用綠色材料，實(shí)現(xiàn)綠色設(shè)計(jì)，從源頭上對環(huán)境進(jìn)行保護(hù)。

（六）加快報(bào)廢汽車逆向物流網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)回收模式創(chuàng)新

報(bào)廢汽車逆向物流網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可以有效實(shí)現(xiàn)對報(bào)廢汽車的跟蹤，將物流節(jié)點(diǎn)上報(bào)廢汽車的信息及時(shí)傳遞給企業(yè)，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)與企業(yè)之間的銜接，從而有助于企業(yè)較為準(zhǔn)確地判斷報(bào)廢汽車數(shù)量，減少逆向物流的復(fù)雜性、不確定性對企業(yè)造成的影響。如企業(yè)可以采用撥打用戶電話及建立網(wǎng)絡(luò)平臺的方式與車主及時(shí)溝通，通過“線上”和“線下”相結(jié)合模式，為車主提供更為個(gè)性化的汽車報(bào)廢業(yè)務(wù)的服務(wù)。

（七）拓寬銷售渠道，加快銷售模式的網(wǎng)絡(luò)化

報(bào)廢汽車企業(yè)逆向物流的發(fā)展離不開零部件的銷售，而企業(yè)傳統(tǒng)的銷售模式相對單一，以“等客上門”為主，導(dǎo)致企業(yè)銷售網(wǎng)絡(luò)不暢，銷件遇阻，企業(yè)利潤降低。因此，報(bào)廢汽車企業(yè)應(yīng)改變傳統(tǒng)的銷售模式，重視互聯(lián)網(wǎng)與電商的重要性，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)市場“從點(diǎn)到面”的轉(zhuǎn)變，從而提高商品的匹配程度，進(jìn)一步拓寬零部件的銷售渠道。

[參考文獻(xiàn)]

Hiratsuka J，Sato N. Current status and future perspectives in end-of-life vehicle recycling in Japan[J]. Journal of Material Cycles and Waste Management，2014， 16（1）：21-30.

Agrawal S，Singh R K，Murtaza Q. A literature review and perspectives in reverse logistics[J]. Resources，Conservation and Recycling，2015（97）： 76-92.

陸輝，盧琳. 試論區(qū)域物流的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其功能[J]. 商業(yè)時(shí)代，2014（23）：28-29.

周占峰. 面向再制造的逆向物流產(chǎn)品回收預(yù)測研究[J]. 計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2012（9）：151-153.

張雯. 基于DEA的區(qū)域逆向物流網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作的績效評價(jià)[D]. 太原： 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2013.

代應(yīng)，王旭，邢樂斌. 報(bào)廢汽車回收監(jiān)督的進(jìn)化博弈分析[J]. 西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，44（3）：421-425.

申成霖. 基于循環(huán)經(jīng)濟(jì)理論的逆向物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃研究[D]. 天津：天津大學(xué)，2004.

Chao Ren，Ning An，Jianzhou Wang. Optimal parameters selection for BP neural network basedon particle swarm optimization： a case study of wind speed forecasting[J]. Knowledge-based Systems，2014，56（1）：226-239.

賈小龍，付銳，王雷. 閉環(huán)供應(yīng)鏈下汽車逆向物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)施選址[J]. 科技導(dǎo)報(bào)，2009，27（12）：79-84.

張虹冕，孫世群. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大氣環(huán)境質(zhì)量評價(jià)模型[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，38（31）：17656-17657，17664.

李松，劉力軍，翟曼. 改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時(shí)交通流預(yù)測[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2012，32（9）：2045-2049.

Lili Fu，Xueli Gao，Yang Yang. Preparation of succinic acid using bipolar membrane electrodialysis[J]. Separation and Purification Technology，2014（127）：212-218.

[責(zé)任編輯 張桂霞]