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        基于熵值-TOPSIS模型的區(qū)域物流發(fā)展能力研究

        2021-11-19 04:43:44
        閩江學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年5期
        關(guān)鍵詞:泉州物流業(yè)廈門

        (福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院,福建 福州 350002)

        伴隨著我國社會經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,物流業(yè)也飛速發(fā)展。物流業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有舉足輕重的作用。因此,研究區(qū)域物流發(fā)展能力,并比較其發(fā)展水平具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[1-4]。在區(qū)域物流方面,前人已做了大量的研究,其中較為傳統(tǒng)的是使用熵值法和層次分析法,結(jié)合實(shí)例進(jìn)行求解,得出較為理想的結(jié)果[5]。也有學(xué)者運(yùn)用R聚類法從眾多指標(biāo)中篩選出最優(yōu)指標(biāo),并結(jié)合熵值法構(gòu)建評級指標(biāo)體系,通過使用模糊物元評價(jià)法對該研究地區(qū)進(jìn)行綜合評價(jià)[6-7]。不僅如此,在評價(jià)方案指標(biāo)上,前人結(jié)合AHP法與TOPSIS法,建立AHP-TOPSIS的綜合評價(jià)指標(biāo)體系,以此建立模型并分析何種方法效果最優(yōu)[8]。通過結(jié)合主觀評價(jià)法和客觀賦權(quán)法,創(chuàng)建多指標(biāo)綜合賦權(quán)評價(jià)體系,最后結(jié)合實(shí)例分析其可行有效性[9-11]。本文結(jié)合物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素,分析其發(fā)展關(guān)系,確定區(qū)域評價(jià)指標(biāo)體系,使用熵權(quán)法確定其指標(biāo)權(quán)重,并使用TPOSIS評價(jià),分析區(qū)域物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,評價(jià)區(qū)域物流發(fā)展能力[12-16]。

        1 熵值法確定權(quán)重

        在確定數(shù)據(jù)權(quán)重中,熵值法具有客觀賦權(quán)性,可根據(jù)其指標(biāo)所代表的數(shù)據(jù)確定指標(biāo)權(quán)重。在熵值法中,設(shè)存在m與n個(gè)評價(jià)方案與指標(biāo),構(gòu)建評價(jià)矩陣M=(Xij)mn,通過求解的離散程度確定該指標(biāo)對評價(jià)對象的影響程度,從而可計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重[17-18]。

        1.1 貢獻(xiàn)度的確定

        選取指標(biāo),構(gòu)建評價(jià)矩陣

        (1)

        (2)

        1.2 貢獻(xiàn)總量的確定

        屬性值由所有方案差異大小來決定權(quán)系數(shù)的大小,可定義各方案貢獻(xiàn)度的一致性。

        (3)

        (4)

        其中,Ej表示方案中Xj的貢獻(xiàn)總量,m為方案數(shù)。

        1.3 屬性權(quán)重的確定

        直接利用決策矩陣所給出的信息計(jì)算權(quán)重

        (5)

        若已計(jì)算出主觀估計(jì)權(quán)重,則可采用上述Wj對λj進(jìn)行修正,如下所示

        (6)

        2 熵值-TOPSIS模型綜合評判法

        對多指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評價(jià)可選擇逼近理想排序法,通過對評價(jià)研究對象的分析,對其與最優(yōu)劣解間的距離進(jìn)行分析。通常,接近最優(yōu)解為最好,反之接近最差解為最差。本次模型建立不參雜任何主觀因素,以此確保數(shù)據(jù)分析的客觀證實(shí)可信度[19-22]。

        2.1 歸一化處理

        對評價(jià)對象矩陣進(jìn)行歸一化數(shù)據(jù)處理,求標(biāo)準(zhǔn)化矩陣uij。正向指標(biāo)歸一化,

        (7)

        負(fù)向指標(biāo)歸一化,

        (8)

        2.2 建立加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

        (9)

        其中,Zij為熵權(quán)法確定的各個(gè)指標(biāo)體系權(quán)重wn與歸一化矩陣uij的每列相成所得。

        2.3 確定正負(fù)理想解

        理想解

        (10)

        負(fù)理想解

        (11)

        確定各研究對象到正負(fù)理想解之間的距離。到理想解之間的距離

        (12)

        到負(fù)理想解之間的距離

        (13)

        2.4 評判對象與理想解的接近程度

        (14)

        2.5 綜合評判向量

        (15)

        將各個(gè)評判對象的優(yōu)劣次序按由小到大對F進(jìn)行排序。

        3 實(shí)例分析

        根據(jù)區(qū)域物流發(fā)展不平衡現(xiàn)狀及區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平[23],對目前區(qū)域物流運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行評價(jià)分析。在此基礎(chǔ)上可得出區(qū)域物流發(fā)展較好的模式,與其他鄰邊區(qū)域協(xié)同發(fā)展,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步,加快物流發(fā)展。本次以福州,廈門、泉州和莆田4個(gè)鄰近區(qū)域作為評價(jià)主體,根據(jù)傳統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)體系以及區(qū)域特性構(gòu)建區(qū)域物流評價(jià)指標(biāo)體系(圖1)。

        圖1 區(qū)域物流評價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Regional logistics evaluation index system

        3.1 區(qū)域數(shù)據(jù)指標(biāo)確定

        經(jīng)過比較分析近五年的城市統(tǒng)計(jì)年鑒,福州、廈門、泉州和莆田各評價(jià)指標(biāo)均呈現(xiàn)穩(wěn)步增長,因此,本次研究選取數(shù)據(jù)來自《福建統(tǒng)計(jì)年鑒-2019》[24]中2018年度數(shù)據(jù)(表1)。

        表1 2018年區(qū)域物流能力評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)

        續(xù)表

        本次選取的指標(biāo)應(yīng)為本區(qū)域物流發(fā)展的代表性指標(biāo),并能最大程度反應(yīng)物流發(fā)展現(xiàn)狀。物流發(fā)展模式的評價(jià)為一個(gè)整體工作,牽扯面廣,因此有必要對其進(jìn)行整體分析。在評價(jià)體系中,準(zhǔn)則層選取物流需求能力、物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力和物流發(fā)展?jié)摿?個(gè)指標(biāo)。其中,物流需求能力由貨運(yùn)量,港口貨物吞吐量和郵電業(yè)務(wù)量構(gòu)成;設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力由公路里程數(shù),載貨汽車數(shù),物流產(chǎn)業(yè)增加值,物流產(chǎn)業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)GDP比重和社會消費(fèi)品零售總額構(gòu)成;物流從業(yè)人員,應(yīng)屆大學(xué)生畢業(yè)人數(shù)和R&D經(jīng)費(fèi)構(gòu)成了物流發(fā)展?jié)摿?。在此基礎(chǔ)上,從2018 年統(tǒng)計(jì)年鑒中選取其指標(biāo)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)。

        3.2 熵值法指標(biāo)權(quán)重確定

        借鑒了熵值法,在此基礎(chǔ)上確定福州、廈門、泉州和莆田4個(gè)城市所選取數(shù)據(jù)指標(biāo)的權(quán)重。

        1)根據(jù)式(1)~式(2),求得第j個(gè)屬性下第i個(gè)方案Ai的貢獻(xiàn)度,如表2所示。

        表2 各數(shù)據(jù)指標(biāo)貢獻(xiàn)度

        2)根據(jù)式(3)求出Xi的貢獻(xiàn)總量,數(shù)據(jù)處理如表3所示。

        3)根據(jù)式(4)~式(6)求出常數(shù)k,k為1/ln(方案數(shù)),并求Wj,結(jié)果如表4所示

        k=1/ln(4)=0.721 34。

        表3 各數(shù)據(jù)指標(biāo)貢獻(xiàn)總量

        表4 各指標(biāo)相對權(quán)重

        3.3 TOPSIS法綜合指標(biāo)評判

        3.3.1 物流需求能力分析

        根據(jù)式(7)~式(9),構(gòu)建評判矩陣與加權(quán)規(guī)范矩陣。

        根據(jù)式(10)~式(11),在此需求指標(biāo)中,物流貨運(yùn)量、港口貨物吞吐量和郵電業(yè)務(wù)量均屬于效益型屬性,基于此,正負(fù)理想解如表5所示。

        表5 需求指標(biāo)正負(fù)理想解

        根據(jù)式(12)~式(13)式確定各指標(biāo)到正負(fù)理想解之間的距離。

        表6 需求指標(biāo)到正負(fù)理想解距離

        通過與理想解的貼近度分析可知,在物流需求能力評判指標(biāo)中,廈門的物流需求能力最強(qiáng),最差為莆田。由于廈門在物流需求能力指標(biāo)中全為最大,莆田在物流需求能力中全為最小,且評價(jià)指標(biāo)均為效益性指標(biāo),因此出現(xiàn)了廈門與理想解的貼近度為“1”,而莆田與理想解的貼近度為“0”的結(jié)果。

        3.3.2 物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力分析

        如上物流需求能力分析,同理可得,物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力中各指標(biāo)到正負(fù)理想解之間的距離如表7所示。

        表7 設(shè)施及經(jīng)濟(jì)指標(biāo)到正負(fù)理想解距離

        通過與理想解的貼近度分析可知,在物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力評判指標(biāo)中,泉州的物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力最強(qiáng),說明泉州作為福建經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)的城市,在物流行業(yè)發(fā)展方面也比較強(qiáng)。

        3.3.3 物流發(fā)展?jié)摿δ芰Ψ治?/p>

        各指標(biāo)到正負(fù)理想解之間的距離如表8所示。

        通過與理想解的貼近度分析可知,在物流發(fā)展?jié)摿δ芰υu判指標(biāo)體系中,福州物流發(fā)展趨勢最好,廈門物流發(fā)展?jié)摿δ芰H次于福州。

        表8 發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)到正負(fù)理想解距離

        3.4 熵值法-TOPSIS法綜合評判

        根據(jù)式(14)~ 式(15)計(jì)算得各區(qū)域指標(biāo)與理想解的貼近度矩陣為

        根據(jù)以上綜合各項(xiàng)指標(biāo)因素分析,物流總體能力從大到小依次為廈門、泉州、福州、莆田。泉州在物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力這一指標(biāo)上得分最高,福州在物流發(fā)展?jié)摿δ芰υu判指標(biāo)上領(lǐng)先,而莆田各項(xiàng)指標(biāo)均較弱。

        3.5 物流能力差異分析

        本次研究在構(gòu)建指標(biāo)的基礎(chǔ)上,通過對其物流需求能力,物流設(shè)備和物流發(fā)展?jié)摿?個(gè)方面進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析,從結(jié)果中可以看出4城市間物流能力發(fā)展現(xiàn)狀。在分析中發(fā)現(xiàn),在物流需求能力上,廈門在貨運(yùn)量、港口貨物吞吐量、郵電業(yè)務(wù)量3個(gè)方面在4個(gè)城市中呈領(lǐng)先地位,分析顯示廈門物流需求能力與理想解的貼近度為1,發(fā)展模式相對較好。在物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力上,泉州的分析結(jié)果與理想解的貼近度為0.64,得益于物流產(chǎn)業(yè)增加值和物流產(chǎn)業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)GDP比重相對較高,說明泉州較重視物流業(yè)的發(fā)展,使其在物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力相對于其他城市較為突出。在物流發(fā)展?jié)摿δ芰ΓV菖c廈門相對泉州和莆田較高,應(yīng)屆大學(xué)生人數(shù)和R&D經(jīng)費(fèi)為這兩個(gè)城市提供了充足并且穩(wěn)定的發(fā)展?jié)摿?,這對于今后物流業(yè)的發(fā)展具有重要意義。通過分析探討,廈門、泉州和福州分別在物流需求能力,物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力和物流發(fā)展?jié)摿ι细髯赃_(dá)到領(lǐng)先地位。通過綜合評判,廈門物流總體能力分析結(jié)果與理想解的貼近度為0.7,達(dá)到4個(gè)城市的最大值。同為沿海城市,莆田的物流發(fā)展能力相對較差,這可能由于其交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對較少、物流人才較少、資源投入不夠等原因。

        4 結(jié)論與建議

        本文將區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素相結(jié)合,構(gòu)建了區(qū)域物流能力評價(jià)指標(biāo)體系。研究結(jié)果表明,區(qū)域物流能力發(fā)展不均衡,其中廈門市物流能力最強(qiáng),與莆田市差距較大,主要是由于物流需求能力、物流設(shè)施及經(jīng)濟(jì)能力、物流發(fā)展?jié)摿Φ确矫娌罹嗝黠@造成的。因此,對福州、廈門、泉州和莆田區(qū)域物流業(yè)發(fā)展提出以下建議:

        1)提高物流發(fā)展需求,加強(qiáng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。從研究結(jié)果中發(fā)現(xiàn),廈門、泉州經(jīng)濟(jì)能力較強(qiáng)的城市其物流能力也往往比較高。經(jīng)濟(jì)能力較弱的城市可依靠經(jīng)濟(jì)較強(qiáng)的城市發(fā)展,以經(jīng)濟(jì)發(fā)展為中心,提高經(jīng)濟(jì)能力,增強(qiáng)物流發(fā)展能力。

        2)加強(qiáng)物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),促進(jìn)區(qū)域物流業(yè)發(fā)展。泉州的物流基礎(chǔ)設(shè)施使其在物流能力評價(jià)中處于較為靠前的位置。因此,經(jīng)濟(jì)能力較弱的區(qū)域應(yīng)更加注重物流基礎(chǔ)設(shè)施對物流能力的促進(jìn)作用,可加強(qiáng)對路網(wǎng)等物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),提高區(qū)域物流業(yè)的輸送效率。

        3)加強(qiáng)物流業(yè)科技創(chuàng)新,提升區(qū)域物流創(chuàng)新能力。隨著物流業(yè)發(fā)展的智能化,對現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展提出了更高的要求。因此,各區(qū)域可通過培養(yǎng)物流專業(yè)人才以及人才引進(jìn)方式,提高物流從業(yè)人員的專業(yè)能力,提高區(qū)域物流能力。

        4)加強(qiáng)區(qū)域合作,構(gòu)建區(qū)域物流發(fā)展體系。區(qū)域物流一體化發(fā)展有利于城市間共享有利資源,優(yōu)勢互補(bǔ),加快物流服務(wù)產(chǎn)業(yè)升級,形成物流產(chǎn)業(yè)圈,提高區(qū)域供應(yīng)鏈的競爭力。

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