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        基于熵權-灰色TOPSIS方法的農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展評價研究及應用

        2018-09-07 09:05:42張于賢韓文勝程書瑞
        江蘇農(nóng)業(yè)科學 2018年16期
        關鍵詞:合肥市灰色農(nóng)產(chǎn)品

        張于賢, 黃 鑫, 韓文勝, 程書瑞

        (桂林電子科技大學商學院 ,廣西桂林 541004)

        隨著經(jīng)濟的發(fā)展與生活質(zhì)量的改善,作為物流業(yè)重要的組成部分,農(nóng)產(chǎn)品物流正在朝著綠色生態(tài)道路邁進。2011年《政府工作報告》指出,在農(nóng)村地區(qū)積極實施“農(nóng)超對接”,使“綠色通道”暢通于農(nóng)產(chǎn)品運輸過程;2017年“中央一號”文件明確提出,為增強農(nóng)業(yè)農(nóng)村的內(nèi)生發(fā)展動力,推行綠色生產(chǎn)方式,增強農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力。關于農(nóng)產(chǎn)品物流與綠色物流的研究源于國外相關學者,農(nóng)產(chǎn)品物流的研究來源于美國農(nóng)產(chǎn)品流通委員會對農(nóng)產(chǎn)品配送成本的相關論述,《農(nóng)產(chǎn)品市場營銷》分析了物流在農(nóng)產(chǎn)品流通過程中創(chuàng)造的各種價值[1],早期關于物流的研究為農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的探討奠定了堅實基礎。當環(huán)境與社會經(jīng)濟發(fā)展不相適應,尤其是經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)于環(huán)境時,政府對環(huán)境的保護程度會進一步提高,物流業(yè)的綠色發(fā)展在此環(huán)境下隨之產(chǎn)生[2]。物流企業(yè)在提升企業(yè)社會服務績效的同時,也會注重物流對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的影響[3]。綠色供應鏈定義首先是來自于環(huán)境資源管理(environment resources management,簡稱ERM)[4]。綠色生產(chǎn)和消費理念已深入人心,為農(nóng)產(chǎn)品物流提供了發(fā)展動力[5],國內(nèi)外學者就農(nóng)產(chǎn)品綠色物流展開了一系列的研究。通過分析封閉供應鏈條件下農(nóng)產(chǎn)品的全綠色管理過程,給出4類不同物流的共同發(fā)展模式[6]。根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品在流通過程中產(chǎn)生的資源損耗與環(huán)境污染等情況,以物流活動中5個環(huán)節(jié)綠色化來構建農(nóng)產(chǎn)品物流綠色體系[7]。在農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展過程中,質(zhì)量是不可或缺的重要因素[8]。

        關于區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展現(xiàn)狀,國內(nèi)學者進行了諸多研究。陳寶丹對廣東省農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展中存在的不足之處進行分析,并分別從物流中心結點、物流區(qū)域規(guī)劃、農(nóng)產(chǎn)品物流通道等方面建立物流系統(tǒng)[9]。范炳旭等通過研究物流業(yè)新常態(tài)的內(nèi)涵與特點,并結合中部省份與西部地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展現(xiàn)狀得出,中西部地區(qū)應當從配套基礎設施、物流技術、標準化的物流體系、政策傾斜、人才培養(yǎng)等角度提升區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展水平[10-11]。針對區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展現(xiàn)狀,馬麗榮等分別從產(chǎn)地的生產(chǎn)加工環(huán)境、農(nóng)戶自身、加工公司、物流部門、市場環(huán)境、政府結構、消費者等7個維度分析了影響物流發(fā)展的指標[12]。農(nóng)產(chǎn)品物流的市場條件、專業(yè)技術的運用、所帶來的經(jīng)濟效益、外部環(huán)境條件以及環(huán)保性均可對區(qū)域冷鏈綠色物流的發(fā)展產(chǎn)生重要影響[13]。一般采用態(tài)勢分析研究法[14-15]、模糊綜合分析法[13]以及基于決策試驗和評價實驗室(decision making trial and trial evaluation laboratory,簡稱DEMATEL)理論的分析方法[12]

        等分析農(nóng)產(chǎn)品的綠色物流發(fā)展問題。

        上述研究分別從市場經(jīng)濟、農(nóng)產(chǎn)品物流運作、綠色環(huán)保等層面構建了區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展的評價指標體系。鑒于現(xiàn)有的關于區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展的研究方法主要停留在宏觀指導層與主觀判斷層,本研究結合系統(tǒng)工程相關理論,引入熵權-灰色TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)方法研究農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展問題。

        1 綠色農(nóng)產(chǎn)品物流評價指標體系的構建

        1.1 農(nóng)產(chǎn)品綠色物流概念的界定

        GB/T 18354—2001《物流術語(節(jié)選)》對綠色物流的解釋為在物流流通環(huán)節(jié)中,通過抑制物流對環(huán)境造成的危害,凈化物流環(huán)境,達到充分利用物流資源的目的。農(nóng)產(chǎn)品物流是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出物從生產(chǎn)者流向消費者的一種物理性流動過程,包括農(nóng)產(chǎn)品的加工、包裝、儲存、運輸、配送等物流活動環(huán)節(jié),最終實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價值的提高。因此,農(nóng)產(chǎn)品綠色物流可以定義為依據(jù)綠色環(huán)保理念以及農(nóng)產(chǎn)品自身的特點,在降低資源損耗與保護環(huán)境的基礎上,以保障農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量為前提,最終形成低能耗循環(huán)利用的農(nóng)產(chǎn)品價值增加的物流活動。

        1.2 評價指標體系的構建

        評價指標的選取原則是全面完整且無冗余、準確科學地反映區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展程度、容易獲取且便于量化分析。

        通過參考前人的研究成果并根據(jù)實際調(diào)研情況總結整理出區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展的評估指標(表1)。(1)市場經(jīng)濟層面。市場需求是推動經(jīng)濟發(fā)展的引擎,而經(jīng)濟效益可直接表征農(nóng)產(chǎn)品綠色發(fā)展程度,主要借助于綠色農(nóng)產(chǎn)品物流總產(chǎn)值、物流總產(chǎn)值的增長幅度、物流設備(載貨汽車)規(guī)模、物流企業(yè)的平均產(chǎn)值、農(nóng)產(chǎn)品腐損率、技術投入占比、環(huán)保投入占比來反映市場效應與經(jīng)濟效益。(2)農(nóng)產(chǎn)品物流運作層面。農(nóng)產(chǎn)品的物流運作是指農(nóng)產(chǎn)品物流的實際操作,涵蓋農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)量、物流運輸強度、農(nóng)產(chǎn)品物流流通占比、設備利用度、物流標準體系的使用強度。(3)綠色環(huán)保層面。通過研究區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品的綠色發(fā)展水平來降低農(nóng)產(chǎn)品物流運輸過程的資源損耗,并提高農(nóng)產(chǎn)品的可回收利用率,進而提升區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展水平。因此,運用污染追蹤程度、綠色生產(chǎn)消費理念的推廣程度、能源損耗率、可回收利用程度、環(huán)保技術使用程度、物流專業(yè)知識水平等指標來評估農(nóng)產(chǎn)品物流綠色環(huán)保水平。

        表1 區(qū)域綠色農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展評價指標體系

        2 熵權-灰色TOPSIS評價方法

        利用“1.2”節(jié)構建的區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展水平的評價指標體系,通過引入熵權-灰色TOPSIS方法對安徽省合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色發(fā)展水平進行評價,采用熵權法確定評價指標的權重,即通過計算數(shù)據(jù)所攜帶信息量的熵值來獲得指標權重;采用灰色關聯(lián)分析法計算樣本數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)程度,即利用樣本數(shù)據(jù)列所組成圖形之間的緊密程度計算樣本數(shù)據(jù)的關聯(lián)性;采用TOPSIS方法處理樣本數(shù)據(jù)的排序,即通過分析指標的正向與負向理想解,得到樣本數(shù)據(jù)的關聯(lián)程度,從而得到評價方案的排序?;谏鲜龇治?,給出一種關于歐氏距離的熵權-灰色TOPSIS方法,結合實例評價區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展水平。

        設評價方案(年度)的集合為P={P1,P2,…,Pm};評價指標構成的集合為I={I1,I2,…,Im};評價指標組成的決策矩陣為A=(aij),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n,其中aij表示第j個指標在第i個方案(年度)所取的決策值,m表示最大年度,n表示指標最大數(shù)。熵權-灰色TOPSIS評價方法的步驟為:

        (2)依據(jù)熵權法計算指標權重,得到權重的集合為W={wj},j=1,2,…,n。

        (3)評價指標加權后的規(guī)范化結果集合為G={gij},其中gij=cij·wj,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

        (5)評價方案(年度)的理想解歐氏距離為

        (7)計算評價方案(年度)與理想解之間的關聯(lián)程度,具體的計算公式為

        (8)對計算結果進行無量綱化操處理:

        3 實例應用

        安徽省是農(nóng)業(yè)大省,近年來合肥市政府在物流與環(huán)保方面加大投入,已經(jīng)建成了周谷堆等大型區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流集散中心,為合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展奠定了堅實基礎。收集整理得到的合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展的相關數(shù)據(jù)見表2。

        表2 合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展的原始數(shù)據(jù)

        根據(jù)熵權法原理對上述原始數(shù)據(jù)進行計算,得到各指標的權重如表3所示。

        根據(jù)熵權法原理對表2的數(shù)據(jù)進行計算,結果如表3所示。技術投入占比、物流運輸強度、物流標準體系的使用強度、物流專業(yè)知識水平的權重相對較大,說明在合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展過程中技術投入較大、物流運輸強度較高、建立的物流標準體系較為完善且擁有一批較為充足的專業(yè)人才儲備;同時合肥市在發(fā)展過程中也存在著不足之處,如綠色農(nóng)產(chǎn)品物流總產(chǎn)值與平均產(chǎn)值不高、設備利用度較低的現(xiàn)象較為突出,應當通過加強政策傾斜與招商引資等方式加大農(nóng)產(chǎn)品物流的相關產(chǎn)值,并通過專業(yè)技能培訓提高物流設備的利用度。

        表3 評價指標的權重

        在得到評價指標權重之后,確定規(guī)范處理評價指標的結果,根據(jù)規(guī)范化的結果計算各評價年度的理想解,計算結果為

        G+=[0.038 0.034 0.067 0.043 0.053 0.066 0.041 0.057 0.066 0.055 0.089 0.060 0.055 0.048 0.060 0.045 0.053 0.070];G-=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]。

        獲得評價年度的歐式距離以及評價年度的理想解之后,須要根據(jù)熵權-灰色TOPSIS評價方法計算出理想解的關聯(lián)矩陣,結果分別見表4、表5。

        在表4和表5理想解灰色關聯(lián)矩陣的基礎上,計算得到評價年度與理想解的灰色關聯(lián)度:

        對上述計算得到的數(shù)據(jù)進行無量綱化操作,結果如下:

        表4 評價指標正向理想解的灰色關聯(lián)矩陣

        表5 評價指標負向理想解的灰色關聯(lián)矩陣

        4 結束語

        構建區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展的指標體系,并提出熵權-灰色TOPSIS評價方法對合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色發(fā)展現(xiàn)狀進行分析。結果表明,合肥市農(nóng)產(chǎn)品綠色物流取得了較好的發(fā)展,應保持在技術投入占比、物流運輸強度、物流標準體系的使用強度、物流專業(yè)知識水平方面的優(yōu)勢,同時應通過加大政策性傾斜來吸引相關物流企業(yè)的入駐、增加相關物流產(chǎn)值、強化培訓進而提升設備的利用度。熵權-灰色TOPSIS方法可為區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展評價的研究提供一種新思路,同時為決策者的決策分析提供科學依據(jù)。

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