段一珂 （河南工業(yè)貿(mào)易職業(yè)學院，河南 鄭州 453003）

0 引 言

目前中國已經(jīng)步入了高水平、高質(zhì)量的新發(fā)展階段,人民大眾對于自然環(huán)境也提出了更高的要求,所以快速推動綠色生態(tài)發(fā)展已經(jīng)迫在眉睫。物流業(yè)作為高端服務業(yè),具有高耗能、高排放的特點，因此物流行業(yè)必須要向低碳化發(fā)展趨勢不斷靠近,而綠色物流、低碳物流和智能信息化則正是低碳化發(fā)展的重要發(fā)展方向。由于低碳革命的逐漸興起和哥本哈根環(huán)境會議針對于綠色環(huán)境的引導,綠色物流的研究主要集中在以下四個方面：碳排放核算、碳排放驅(qū)動因素識別、綠色物流能力測量和綠色物流發(fā)展戰(zhàn)略。在物流過程的碳排放核算中，皮膺海采用了基于盾構(gòu)隧道施工碳排放測評研究方法，設計了包括結(jié)構(gòu)因素和商業(yè)因素在內(nèi)的碳排放測量分析方法[1]。徐建峰進行了公路隧道施工碳排放計算方法及預測模型研究[2]。在物流行業(yè)對于碳排放的驅(qū)動信息因素方面,信金濤等以中國的三個省為調(diào)查對象，對物流行業(yè)的二氧化碳排放總量的驅(qū)動因素以及二氧化碳排放力度的情況進行深入探索[3]。極智嘉公司深入探索了天津港,調(diào)查了某個成熟的中國口岸冷鏈領先品牌率先在天津建立為數(shù)不多的港口冷鏈智慧倉,并引入高能、柔和、平穩(wěn)的智能運輸解決方案[4]。鄭夢琪利用DEA 模型分解分析,探索了在黃河流域的基礎上物流運輸效率的分析[5]。毛黎霞對區(qū)域內(nèi)部的物流以及經(jīng)濟共同發(fā)展進行了不斷探索[6]。國內(nèi)學者主要以模糊綜合評價法、熵權(quán)TOPSIS 模型、DEA 評價模型、Malmquist 模型等靜態(tài)測量方法進行評價。

目前，中國尚無統(tǒng)一的內(nèi)河通航水域界定標準或方法，為解決內(nèi)河通航水域劃分不明確帶來的諸多問題，減少內(nèi)河通航水域界定中主觀因素的影響，現(xiàn)選用熵權(quán)法與TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to ideal Solution）模型相結(jié)合進行研究。以水域的整體可通航性為界定主體,選擇對通航安全影響較大的客觀量化指標,創(chuàng)立內(nèi)河通航環(huán)境條件評價指標體系，構(gòu)建熵權(quán)-TOPSIS 的模型對它進行相應的測試和評估,得出的結(jié)果便是各個水域的通航風險的接近程度,從而根據(jù)計算結(jié)果進行具體的劃分。經(jīng)過與當?shù)睾Ｊ卤O(jiān)管工作進行實際比對后,驗證了該方法的可行性和實用性[7]。

目前,學者們對區(qū)域物流低碳發(fā)展的相關研究較少。本篇文章通過建立物流和區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的目標體系,運用協(xié)同發(fā)展的數(shù)據(jù)模型,對于區(qū)域內(nèi)部的物流和經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的相關問題進行分析。為了為區(qū)域內(nèi)部的物流以及區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟共同發(fā)展過程中的不確定問題提供應對措施,通過云計算生成器將模糊和隨機屬性轉(zhuǎn)化為定值,打破定性和定量研究的局限,使方案更具層次性。

1 云計算理論相關概述及分析

1.1 熵加權(quán)法

熵是衡量一個系統(tǒng)的無序程度的標準。根據(jù)定義的熵值,可以用熵值的大小來判斷一個指標的離散程度。熵值越小,該指標對綜合評價的影響就越大(即權(quán)重)。因此,信息熵是一種工具,可以用來客觀地賦予多種標志以綜合評價的基礎。

數(shù)據(jù)的標準化處理指的是：設有m個分析對象和n個評價信號，得到原始分析評價值，X=（Xij）m×n，記作：

其中Xij表示i評價者在某地的j指標，Uij它是標準化的數(shù)據(jù)。

計算每個指標的權(quán)重：

計算每個指標的熵：

確定每個指標的權(quán)重：

云計算、推理和控制的基礎,它是一個概念和定量間的隨機性變換模型。它可以被用在風險性評估、具體數(shù)據(jù)的調(diào)查和性能評價等各個方面。假設0 是由一個簡單數(shù)值表示的定量數(shù)值集合。I是0 空間中具有決定性的一個概念。如果由數(shù)量值表示x∈0，并且x是一個定性概念I中的隨機實現(xiàn),則x對I的具有確定性：μ（x）∈[0,1],它將會是一個具有確定性傾向的隨機數(shù)值μ:0 →[0,1],?x∈0，x→μ（x），那x在集合中的數(shù)值分布就會被稱為云模型,所有的獨立x都是一個云滴。

1.2 云計算的數(shù)字特征

云計算模型代表了自然語言中的原始語言值,而云計算模型的三個數(shù)值特征-Ex（期望值）、En（熵）和He（超熵）代表了語言值的數(shù)值特征,從而達到整合研究對象的模糊性和隨機性目的。其中，Ex是云滴在領域中分布的期望值。它是云滴在特定的集合內(nèi)空間分布中的數(shù)值。En表示具有確定性概念的隨機性衡量尺度，其將展現(xiàn)云滴的分散程度，會由具有確定性概念的不確定性和波動性決定。作為測量熵的波動性的測量標準，En數(shù)值的變化區(qū)間也間接地展現(xiàn)了云滴的厚度和熵的波動性以及不確定性。

1.3 云計算生成器

云模型中具有確定性的概念和具有確定量的數(shù)據(jù)之間的互相變換是需要由云計算的計算生成機器來展現(xiàn)。正常的情況下，云計算的計算生成機器也會包含正向的云計算的計算生成機器、反向云計算的計算生成機器和條件云計算的計算生成機器。

正向云計算的計算生成機器。從確定性的概念到確定量的具體數(shù)值反射，是一個從云模型的數(shù)字特征值生成云滴的過程，如圖1所示:

在圖1中，CG指的是正向云發(fā)生器，xi是云滴，μi是其隸屬度。

反向云計算的計算生成機器:從定量值反映到一定向思想,即把準確的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為合適的定性語言(Ex,En,He),如圖2所示：

在圖2中，CG-1 注意到一個反向的云生成器，xi是云滴，μi是其隸屬度。

X條件云發(fā)生器。在給定的數(shù)字域空間中,已知云的三個數(shù)字特征值Ex,En,He,并包含一個指定的條件x=x0,即被稱為條件云發(fā)生器。如圖3所示：

1.4 碳排放的測量

目前，世界上還沒有統(tǒng)一的碳排放測量標準。本文采用了IPCC 這一使用較為廣泛的估算方法，也被稱為IPCC 庫存系數(shù)法。該方法以最終的能源消耗為基礎，并考慮到物流過程中排放的廢氣不僅包括二氧化碳，還包括一氧化碳、碳氫化合物等。在本文中，物流業(yè)的碳排放是通過能源消耗來估算的。具體算法是把物流過程中的能源消耗量乘以各自的標準碳系數(shù)，得出該地區(qū)某一年的總碳排放量：

其中。Ci代表的第i類能源的碳排放量，Ei代表的第i類能源的消費量，θi代表的第i類能源的分量標準煤的系數(shù)，δi表示的是第i類能源的碳排放系數(shù)，θiEi代表的第i類能源的分量標準煤的數(shù)量。

2 區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展評價模型

2.1 區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展的評價指標體系

城市內(nèi)區(qū)域物流和城市經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展模型，代表的是構(gòu)建以低碳經(jīng)濟和綠色物流為基礎的“可持續(xù)發(fā)展”和 “降低碳排放”理念的區(qū)域物流模型。它與區(qū)域經(jīng)濟、政治發(fā)展相適應，有配套的物流信息和組織運作體系，同時具備綠色、均衡、高效的特點。相關學者對區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的研究有不同的側(cè)重點和出發(fā)點，以定義區(qū)域物流能力。本文認為，區(qū)域?qū)用娴奈锪魉奖举|(zhì)上是一種競爭力，既要關注當前的現(xiàn)有優(yōu)勢，也要關注未來的發(fā)展?jié)摿?，既要關注自身的能力建設，也要關注成長環(huán)境的影響。根據(jù)《中國物流發(fā)展報告2020—2020》和《綠色物流發(fā)展指南》，綠色物流發(fā)展的重點是：鐵路貨運、低碳汽車運輸、物流合理化、共同配送、廢棄物設施循環(huán)利用、綠色包裝、工業(yè)廢棄物處理和信息電子商務等主體[8]。根據(jù)行動指南的定量性和數(shù)據(jù)的可得性，遵循指標選擇的系統(tǒng)性、科學性和應用性原則，本文總結(jié)出三個一級指標來評價區(qū)域物流脫碳水平。區(qū)域物流發(fā)展是提高區(qū)域綠色物流能力水平的外部原因，其受經(jīng)濟發(fā)展和政策因素的影響。區(qū)域物流環(huán)境支持是評價區(qū)域綠色物流發(fā)展的直接競爭力，主要表現(xiàn)為區(qū)域物流的基礎設施建設、物流產(chǎn)業(yè)園區(qū)規(guī)模和區(qū)域物流行業(yè)的整體績效方面。低碳物流未來是區(qū)域綠色物流的可持續(xù)動力，包括區(qū)域物流在投入、產(chǎn)出和需求方面的潛力，主要以增長率指標來衡量。具體指標見表1。

表1 區(qū)域物流與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展評價指標體系

2.2 評價模型的構(gòu)建

2.2.1 確定云計算模型評價的對象和領域云計算評價對象和領域確定用X表示區(qū)域綠色物流。由表1中表示的區(qū)域物流與經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展評價指標體系可知，標準層的一級指標確定為Y={Y1，Y2，Y3}，二級指標確定為：Y1={X1，X2}，Y2={X3，X4，X5}，Y3={X6，X7}。

2.2.2 確定每個指標的評價等級

為了清晰地表示每個評價指標的范圍，以及研究指標的平均水平和如何區(qū)分，一般等級數(shù)p為不大于7 的奇數(shù)，因此，本文根據(jù)相關文獻和指標等級劃分方式，將各個評價指標標準分為由下到上的五個等級。T={低、較低、一般、較高、高}。

2.2.3 決定各評價指標的云數(shù)值特征值和云模型圖

各個評價指標所對標的各級區(qū)域之間進行最小因子分析，通過正向云生成器來生成云數(shù)值的特征值，從而獲得模糊關系矩陣。若評價指標j（j=1，2，3,…，17）對應的等級Tk（k=1，2，…，p）的上、下臨界值為Gmin,Gmax。與評價指標j對應的等級k的正向云計算模型公式為：

超熵代表的是云層的厚度，是對熵的穩(wěn)定性的測評，根據(jù)熵的大小，通過反復試驗確定最終值。該根據(jù)得到的模糊關系矩陣，應用MATLAB 編程，從而得到各指標對應的云模型圖。

2.2.4 實證分析與路徑研究

京津冀作為中國綠色低碳發(fā)展的先行地區(qū)，其綠色物流的發(fā)展在全國可以起到典型的示范和推動作用。京津冀三地由于地域特點和經(jīng)濟、政治水平等方面的差異，物流能力也存在明顯差異，迫切地需要建立區(qū)域內(nèi)綠色物流協(xié)同發(fā)展的機制。因此，本文以北京、天津和河北為例，對各地區(qū)綠色物流的發(fā)展情況進行評價，找出它們之間的差異，進而發(fā)現(xiàn)影響各城市綠色物流發(fā)展的主要因素，從而為綠色物流的發(fā)展提供理論支持。

在得到區(qū)域內(nèi)綠色物流分析指標體系中各分析指標的云計算模型后，通過MATLAB 編程使用云計算模型的X條件云計算生成器，取N=2 500，得到該區(qū)域內(nèi)各分析指標所代表的不同級別的相關程度。依照相關程度最大的原則，選擇相關程度最大所代表的級別作為總的指標名稱，以2020年的北京為例，結(jié)果見表2。

表2 以北京2020年為例的指標歸屬

2.2.5 確定區(qū)域物流指數(shù)的綜合評價等級

首先，把各個分析指標的重要性和相關程度度代入公式（6），獲得綜合判斷度和分析等級，如2020年北京市各分析等級的判斷度設為C=（0.238 3，0.201 4，0.703 5，0.212 9，0.974 8）。接著，依照最大確定判斷度原則，確定將最大的分析等級當做該組數(shù)據(jù)最終綜合分析的結(jié)果。

從綜合評價結(jié)果的時間維度來看，2020年京津冀地區(qū)物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展總體呈上升趨勢，三個地區(qū)都有不同程度的提升。其中，北京的物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展由平均水平向高水平發(fā)展，天津的物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展由較低水平向平均水平發(fā)展，河北的物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展由低水平向平均水平發(fā)展；相對而言，天津的發(fā)展較慢，與其經(jīng)濟水平不相適應。從綜合評價結(jié)果的空間維度來看，京津冀地區(qū)范圍內(nèi)的綠色物流，區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展并不均衡，具體表現(xiàn)為北京＞天津＞河北。從2015年到2020年，京津冀地區(qū)內(nèi)的區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展一直存在較大差異。其中，北京在全國范圍內(nèi)處于高水平地位，而天津和河北省仍處于平均發(fā)展水平，在同一區(qū)域內(nèi)與北京相差兩個級別[9]，如圖4所示。

3 區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的建議

3.1 加強區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)投資

從近年來區(qū)域綠色物流發(fā)展的短板來看，內(nèi)陸需要加強綠色物流實力和綠色物流潛力這兩個方面，特別是物流產(chǎn)業(yè)效率、物流產(chǎn)業(yè)投入和需求、技術(shù)支撐三個模塊。沿海城市應從物流業(yè)效率、投入、產(chǎn)出、需求和技術(shù)支持等方面入手，實現(xiàn)均衡發(fā)展，以提高物流業(yè)的整體低碳發(fā)展水平。物流落后區(qū)域應在提高經(jīng)濟實力的同時，加強物流經(jīng)濟的發(fā)展，拓實物流企業(yè)的實踐基礎，促進產(chǎn)業(yè)集群，打造物流生態(tài)鏈，從而全面提升物流低碳化的水平。

3.2 加強區(qū)域物流的分工與合作

區(qū)域之間的物流產(chǎn)業(yè)協(xié)同要優(yōu)化物流網(wǎng)絡，根據(jù)各地區(qū)的特點進行分工。一線城市要充分發(fā)揮科技優(yōu)勢，在完善以消費者為導向的末端物流體系的同時，創(chuàng)新物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。沿海城市在三港聯(lián)動的背景下，重點建設港口物流基地。與一線城市、沿海城市相比，落后的物流區(qū)域要利用豐富的資源，來承接一線城市和沿海城市貿(mào)易物流的轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)，把物流落后區(qū)域建成全國重要的現(xiàn)代貿(mào)易物流基地。

3.3 政府加大對發(fā)展綠色物流的政策支持

區(qū)域綠色物流的發(fā)展需要三地合作、共同規(guī)劃，政府部門應在政策上給予支持和引導，如鼓勵發(fā)展生態(tài)物流產(chǎn)業(yè)鏈，為相關企業(yè)提供相應的技術(shù)支持或提高稅收和融資政策優(yōu)惠的合理性等具體措施。此外，在高速發(fā)展區(qū)域物流經(jīng)濟的同時，相關部門應積極宣傳綠色物流理念，改變消費者的傳統(tǒng)觀念，倡導低碳消費，提高物流業(yè)的低碳意識。

3.4 增強區(qū)域內(nèi)綠色低碳物流的信息智能化水平

信息智能化是現(xiàn)代物流發(fā)展的主要內(nèi)容，也是促進區(qū)域物流行業(yè)快速發(fā)展的有效路徑?？焖偻七M各個地區(qū)在物流經(jīng)濟一體化下的發(fā)展與交流，打破信息孤島，建立和完善物流信息交流平臺，共享和自由交換物流信息，使供應鏈各節(jié)點實現(xiàn)信息聯(lián)通，充分發(fā)揮區(qū)域信息化的優(yōu)勢，降低物流成本，提高物流效率。

4 結(jié) 語

首先，從綠色物流環(huán)境支持、綠色物流實力和綠色物流潛力三個維度中選取7 個指標，成立區(qū)域范圍內(nèi)的綠色物流發(fā)展分析指標模型。結(jié)合云計算模型和熵權(quán)法構(gòu)建出指標分析模型，為區(qū)域綠色物流在發(fā)展分析過程中的模糊性和隨機性等諸多問題提供可行性答案。

其次，區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展評價模型能夠在空間和時間維度上展現(xiàn)各區(qū)域的發(fā)展變化，也能夠解決了不同區(qū)域之間的橫向比較問題，給出了不同區(qū)域、不同時期的量化結(jié)果。然后，根據(jù)量化結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不足之處，為區(qū)域范圍內(nèi)物流和經(jīng)濟的互相促進提供了一定的理論依據(jù)。

再次，使用熵權(quán)云計算模型法能反映出多個因素之間較為復雜關系的特征指標，從而得到對應的分析等級。通過對云計算和分析等級的應用，使分析結(jié)果更加直接、精確，并為區(qū)域范圍內(nèi)的綠色物流和經(jīng)濟發(fā)展提供了一定的理論研究案例，同時對增強區(qū)域物流以及區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展具有促進作用。

最后，區(qū)域物流和區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展是一個復雜且不斷變化的過程，未來的研究可以進一步完善相應的評價指標體系，優(yōu)化評價模型，提高評價模型的準確性和適用性。