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        生鮮電商末端配送風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系研究

        2017-07-06 09:19:10申風(fēng)平石雙婷
        物流科技 2017年5期
        關(guān)鍵詞:灰色關(guān)聯(lián)度分析生鮮電商熵值法

        申風(fēng)平+石雙婷

        Research on the Risk Evaluation System of Fresh Electricity Supplier Terminal Distribution

        摘 要:近年來,生鮮電商快速發(fā)展,在發(fā)展過程中存在許多問題。生鮮電商企業(yè)損失最大,風(fēng)險(xiǎn)最高的環(huán)節(jié)就是其末端配送。針對(duì)生鮮電商末端配送的物流風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建配送物流風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。運(yùn)用熵值法和灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度分析對(duì)生鮮電商末端配送的物流風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),并提出相應(yīng)的控制風(fēng)險(xiǎn)策略。

        關(guān)鍵詞:生鮮電商;灰色關(guān)聯(lián)度分析;熵值法;物流風(fēng)險(xiǎn)

        中圖分類號(hào):F252.14 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        Abstract: In recent years, the rapid development of fresh electricity supplier, there are many problems in the development process. Fresh electricity supplier business losses, the highest risk is the end of its distribution. Aiming at the logistics risk of the terminal distribution of fresh electricity supplier, the paper constructs the index evaluation system of distribution logistics risk. Using the entropy method and grey absolute correlation analysis on the end of the distribution of fresh electricity supplier logistics risk evaluation, and puts forward the corresponding risk control strategy.

        Key words: fresh electricity; grey correlation analysis; entropy method; logistics risk

        0 引 言

        末端配送,也有人稱之為落地配送或者送貨上門,其實(shí)這之間不完全相同。末端配送,是指物流配送人員通過一定的運(yùn)輸工具,將客戶通過電子商務(wù)途徑購(gòu)買的物品,從客戶所在地的網(wǎng)點(diǎn)(或者是配送中心)直接配送到客戶手中的過程,從而實(shí)現(xiàn)門到門的客戶服務(wù)[1]。隨著人們生活水平的提高,生鮮產(chǎn)品的需求量在逐漸增大。生鮮產(chǎn)品是人們?cè)谌粘I钪胁豢苫蛉钡?,其品質(zhì)安全直接關(guān)系到人民的身體健康和生命安全。由于生鮮產(chǎn)品具有易腐易損的特征,鮮活程度是決定其價(jià)值的最重要的指標(biāo),進(jìn)而配送過程顯得尤為重要。生鮮電商末端配送具有客戶分散、覆蓋面廣、時(shí)效性要求高、收貨時(shí)間難以協(xié)調(diào)、配送風(fēng)險(xiǎn)面大、環(huán)節(jié)較多等特點(diǎn),因此我國(guó)生鮮產(chǎn)品的配送在發(fā)展過程中面臨著許多風(fēng)險(xiǎn)問題。據(jù)調(diào)查,末端的配送成本占整個(gè)物流配送成本的30%以上,電子商務(wù)末端的物流配送,已經(jīng)成為困擾生鮮電商企業(yè)的最大難題[2]。

        國(guó)內(nèi)對(duì)末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)的研究較少,劉一波(2012)從財(cái)務(wù)、貨物、環(huán)境、人員、服務(wù)及信息傳遞等7個(gè)維度設(shè)計(jì)了電子商務(wù)末端配送的物流風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,使用Matlab軟件對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重分析,找出影響末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素,并應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法結(jié)合具體電商企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析[3]。周冬娥(2015)從人員、技術(shù)、操作、信息、管理、外部6個(gè)維度構(gòu)建了生鮮電商末端配送風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用基于AHP—WOA算子的評(píng)估模型進(jìn)行末端配送風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[4]。

        1 生鮮電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立

        配送物流風(fēng)險(xiǎn)是指物流配送損失發(fā)生的不確定性。結(jié)合之前學(xué)者的研究和咨詢調(diào)查,分別從人員風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、貨物風(fēng)險(xiǎn)、信息風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)8個(gè)維度構(gòu)建生鮮電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,每一類風(fēng)險(xiǎn)又由若干底層指標(biāo)所構(gòu)成,底層指標(biāo)共有30個(gè),如表1所示。

        2 生鮮電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立

        2.1 生鮮電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定。熵值法是一種客觀賦權(quán)法,根據(jù)各指標(biāo)所包含信息量大小,確定指標(biāo)權(quán)重。熵值法確定權(quán)重的步驟如下:

        (1)對(duì)專家打分所獲數(shù)據(jù)組成的矩陣x■進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得:

        Y=y■■ (1)

        其中,y■代表第j個(gè)對(duì)象在第i個(gè)指標(biāo)上的標(biāo)準(zhǔn)值,y■∈0,1。有:

        y■=■ (2)

        (2)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y=y■■進(jìn)行歸一化處理,得:

        P■=■ i=1,2,…,m; j=1,2,…,n (3)

        (3)定義第 i個(gè)指標(biāo)的熵為:

        e■=-k■p■log■p■ i=1,2,…,m (4)

        在式(4)中,k=1/log■n,當(dāng)p■=0 時(shí),令p■log■p■=0。

        (4)計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)g■,得:

        g■=1-e■ i=1,2,…,m (5)

        (5)確定第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重為:

        w■=■ i=1,2,…,m (6)

        2.2 灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度模型。據(jù)胡慧慧的研究,本文選用絕對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[5]。灰色關(guān)聯(lián)度分析法是灰色系統(tǒng)理論的基礎(chǔ),是一種統(tǒng)計(jì)分析方法,用灰色關(guān)聯(lián)度來描述因素間關(guān)系的強(qiáng)弱,大小和次序。其計(jì)算步驟如下:

        (1)對(duì)原始數(shù)據(jù)列序集無量綱化處理,目的是使各序列之間具有可比性,得到:

        x■=■, i=1,2,…,m; j=1,2,…,n (7)

        y■=■, j=1,2,…,n (8)

        (2)對(duì)原始序列F=F■, j=1,2,…,n和Y=y■, k=1,2,…,n進(jìn)行初值化處理,得:

        x■■=x■=■, j=1,2,…,n (9)

        Y■=y■=■, j=1,2,…,n (10)

        (3)求一階差商:

        Δy■=y■-y■, j=1,2,…,n (11)

        Δx■=x■-x■,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n (12)

        (4)計(jì)算相應(yīng)的絕對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)[6]:

        ξ■k=■ (13)

        (5)將指標(biāo)的綜合權(quán)重納入到絕對(duì)關(guān)聯(lián)度的模型內(nèi),計(jì)算相應(yīng)的關(guān)聯(lián)度的值:

        r■=■■w■ξ■k,i=1,2,…,m (14)

        2.3 評(píng)價(jià)分析。根據(jù)灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度的大小,對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行排序。為了區(qū)別風(fēng)險(xiǎn)的大小,根據(jù)計(jì)算結(jié)果將關(guān)聯(lián)度的值細(xì)劃分等級(jí),并對(duì)各等級(jí)賦予相應(yīng)大小,比較不同等級(jí)下的指標(biāo)間風(fēng)險(xiǎn)的大小和排序。

        3 生鮮電商最后一公里物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)實(shí)證分析

        本文以某生鮮電商的末端配送評(píng)價(jià)為例,以生鮮電商和配送行業(yè)10位專家為調(diào)查對(duì)象,采用自填式問卷法收集數(shù)據(jù),將所有指標(biāo)的重要度設(shè)置成5個(gè)等級(jí),分別為1~5分,分?jǐn)?shù)的高低代表指標(biāo)對(duì)研究對(duì)象的影響程度的高低。

        3.1 生鮮電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算。通過對(duì)所獲指標(biāo)利用熵權(quán)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的客觀權(quán)重,所得30個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重見表 2。

        3.2 絕對(duì)灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算。根據(jù)問卷獲得相關(guān)的待檢向量Y=5,2,2,5,3,5,4,1,2,5,3,5,5,1,3,1,3,5,4,5,5,3,5,2,2,2,5,1,2,3,根據(jù)絕對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)公式(13)計(jì)算,得到絕對(duì)關(guān)聯(lián)系數(shù)如表3所示。

        根據(jù)公式(14)和表3計(jì)算改進(jìn)的絕對(duì)關(guān)聯(lián)度的值:r■=0.051653987,r■=0.0629901,r■=0.034664133,r■=0.030981537,r■

        =0.038105633,r■=0.033508467,r■=0.036625533,r■=0.028832867,r■=0.0204848,r■=0.019268947,r■=0.022734067,r■

        =0.016843877,r■=0.020874007,r■=0.016017183,r■=0.024284117,r■=0.014839,r■=0.021269233,r■=0.019327333,r■

        =0.019600833,r■=0.016154657,r■=0.012268333,r■=0.0132296,r■=0.010197817,r■=0.012511233,r■=0.00864907,r■

        =0.0093966,r■=0.0076704,r■=0.0075531,r■=0.008813567,r■=0.009018533

        3.3 根據(jù)灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度值進(jìn)行排序。根據(jù)計(jì)算結(jié)果劃分為5個(gè)不同的等級(jí),0.007553~0.018773為較低風(fēng)險(xiǎn);0.018773

        ~0.02999934為低風(fēng)險(xiǎn);0.02999934~0.04121364為中等風(fēng)險(xiǎn);0.04121364~0.5243382為高風(fēng)險(xiǎn);0.5243382~0.06299為較高風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)劃分等級(jí)得:(1)較低風(fēng)險(xiǎn)包括:代收貨款風(fēng)險(xiǎn)、成本過高風(fēng)險(xiǎn)、投訴引發(fā)的信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)、資金流動(dòng)性、返款及時(shí)率、網(wǎng)絡(luò)覆蓋低失去客戶風(fēng)險(xiǎn)、信息共享風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)、信息反饋風(fēng)險(xiǎn)、信息傳遞風(fēng)險(xiǎn)、貨物包裝風(fēng)險(xiǎn)、政策法規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、貨物配送風(fēng)險(xiǎn)、配送技術(shù)更新不及時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。(2)低風(fēng)險(xiǎn)包括:配送設(shè)備技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、貨物損壞風(fēng)險(xiǎn)、退貨風(fēng)險(xiǎn)、服務(wù)投訴處理及時(shí)率、自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、貨物誤交風(fēng)險(xiǎn)、配送車輛拋錨風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、驗(yàn)貨后簽字承諾。(3)中等風(fēng)險(xiǎn)包括:交通事故風(fēng)險(xiǎn)、送貨及時(shí)率、員工流失風(fēng)險(xiǎn)、提貨及時(shí)率、客戶拒收風(fēng)險(xiǎn)。(4)高風(fēng)險(xiǎn)包括:配送人員素質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。(5)較高風(fēng)險(xiǎn)包括:?jiǎn)T工意外傷害風(fēng)險(xiǎn)。

        4 結(jié)論與建議

        由上述評(píng)價(jià)可知生鮮電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)的“人員風(fēng)險(xiǎn)”和“服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)”評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)較高;“技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)”、“環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)”“貨物風(fēng)險(xiǎn)”和“財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)”評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果為低風(fēng)險(xiǎn),“信息風(fēng)險(xiǎn)”、“管理風(fēng)險(xiǎn)”和“財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)”評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果為風(fēng)險(xiǎn)最低。

        電商物流應(yīng)該在信息技術(shù)水平和管理水平上進(jìn)行創(chuàng)新;隨著社會(huì)發(fā)展人力成本的不斷提高,提升效能和提高人員的歸屬感將會(huì)成為所有物流企業(yè)的重中之重。提高“冷運(yùn)”網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率,降低成本風(fēng)險(xiǎn);改變配送模式和包裝、運(yùn)用先進(jìn)的信息技術(shù),降低貨損風(fēng)險(xiǎn);構(gòu)建基于智能手機(jī)的同城配送物流信息平臺(tái),降低信息系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn);控制生鮮退貨比例,降低退貨風(fēng)險(xiǎn);提高配送人員素質(zhì),增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)[7]。

        參考文獻(xiàn):

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        [2] 黃程成. 破解城市交通末端配送問題[J]. 交通與運(yùn)輸(學(xué)術(shù)版),2013(6):106-109.

        [3] 劉一波. 電商末端配送物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系研究[J]. 開發(fā)研究,2012(6):127-130.

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        [5] 胡慧慧. 基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)度方法的互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 互聯(lián)網(wǎng)金融,2016(3):52-53.

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        [7] 陳濤. 基于消費(fèi)者在線評(píng)論的順豐優(yōu)選水果物流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 技術(shù)與方法,2015(10):89-90.

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