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基于博弈组合赋权的智慧物流服务质量评价研究

作者:谭潇 来源:《物流科技》日期:2024-01-30人气:180

0  引  言

2022年快递业务量完成1105.8亿件,同比增长2.1%,业务量连续9年位居世界第一。随着电子商务的发展,物流业在提高人民幸福感、增强国民经济竞争力等方面的作用越来越重要。推动国家治理体系和治理能力现代化的过程中,物流产业的作用不可小觑。党的十八届五中全会指出,“必须牢固树立并切实贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念”[1]。以新发展理念为引领,政府加快向服务型转变,物流业亦呈现“智慧物流”发展新动向。2022年国务院办公厅关于印发《“十四五”现代物流发展规划的通知》,提出加大物流数字化科技赋能力度,推动物流智慧化转型,大力发展智慧物流枢纽,智慧物流园区,智慧仓储物流基地,智慧港口和数字仓库等物流基础设施新业态[2]。目前我国物流业整体和区域的“智慧”发展水平没有准确定义,这不利于产业资源的优化利用和区域的协调发展。因此本文基于新发展理念,构建智慧物流的服务质量的评价指标体系,对资源分配和政策制定具有现实意义。

1  文献回顾

关于智慧物流的定义虽然各位学者各持己见,但是他们有一个共同点就是“智慧”。贺兴东认为“智慧物流是物联网、大数据、云计算、区块链等信息技术与现代物流业深度融合的新兴领域,具有联通性强、融合度广、经济成本低、运行效率高、生态效益好等显著优势,代表着现代物流业的发展方向[3]。” 王继祥认为所谓智慧物流,就是物流互联化,全过程数智化,机器作业自动化,产业链条一体化等智能系统,它已经成为产业经济的新基础设施[4]。“智慧物流”自2009年被提出以后,有众多学者对此进行了研究。王欣悦针对我国智慧物物流的各种问题,提出了未来发展的对策建议。张彤从从组织结构、运营管理、物流信息化三个方面阐述大数据对智慧物流业务体系的影响[5]。林楠基于产品供应链角度,针对物流信息的各种服务平台,提出了供应链条智慧物流模式的建设方案[6]。关于物流评价的研究有很多,主要集中在物流业高质量发展、物流业绿色发展水平评价、物流业效率评价等方面。在高质量发展方面,徐娟在剖析物流业高质量发展的内涵基础上,将物流业高质量发展的影响因素纳入指标体系[7]。钟昌宝等人对初级指标体系进行信息显著性进行检验,得到最终比较合理的指标体系[8]。肖建辉提出了粤港澳大湾区物流业高质量发展几条路径[9]。在高质量水平测度方面,刘经纬等采用熵权 TOPSIS 法对中国现代物流业高质量发展水平进行测度评价[10]。刘钰靖通过文献法结合SERVQUAL模型和LSQ模型得到初步快递物流智慧化服务评价指标体系,利用回归分析法确定权重[11]。在物流业绿色发展方面,黄钰婷利用熵权法对四川省物流业绿色发展水平进行测度,并利用多元线性回归对影响因素进行分析[12]。在物流业效率评价方面,龚雅玲等人以省级为单位,利用DEA模型测度区域物流效率,通过Tobit模型进一步剖析物流发展效率影响因素[13]。褚衍昌等人采用DEA-Malmquist指数模型对我国各地区制造业及物流业全要素生产率进行测算,随后利用灰色关联度模型对二者的联动效率进行测度[14]。通过对文献梳理可知,对智慧物流的研究涵盖了方方面面,但是以定性文章为主,在物流评价方面,以物流业的高质量发展为主题的研究居多,构建指标体系和做出实证测度的定量文章也不少。但是对智慧物流做服务质量的评价文章很少,因此本文将新发展理念融入智慧物流服务,对其服务质量做出评价。以此来探究智慧物流的服务水平。

2  指标体系构建

2.1  评价指标体系的构建思路

本文将新发展理念融入智慧物流,基于智慧物流和五大发展理念的科学内涵,挖掘智慧物流和新发展理念的共通之处,建立科学的评价指标。在构建智慧物流服务水平质量评价指标体系时,紧紧围绕创新、 协调、 绿色、 开放、 共享的科学内涵,考虑到智慧物流的数字化、信息化,指标体系有三大原则,一是系统性,二是科学性,三是代表性。

2.2  指标选取说明

2.2.1  基础支撑

基础支撑能力是从已有文献的指标池中摘选出来,具有代表性。物流业的发展依赖于客观基础条件的支撑,比如运输设备、快递站点、智能化技术等。智慧物流与现代人工智能技术、自动化技术、机器人技术、物联网技术、数字孪生技术、智能计算技术等紧密相关,物流运输的服务质量依赖于基础设施的完善程度,基础设施越完善,服务质量就会越好,物流基础设施为提高服务质量奠定了基础。本文选择快递站点和快递运输量为二级指标,站点是货物运送到客户手中的中转站,在整个运输链条中至关重要。快递运输量是衡量物流能力的最直接的指标,快递量的高低不仅显示了物流业基础设施程度,还涵盖了电子商务的兴衰历史。此外考虑到智慧物流的特殊含义,指标中加上信息基础设施就绪度和物流机器人个数更具有科学性。

2.2.2  创新发展

党的十九大报告强调,“创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑”[15]。创新意味着在前人的基础上继承、探索、借鉴,智慧物流就是在传统物流的基础上,乘时代的东风,发展出智能化、自动化。张洪等人认为技术创新、产业联动创新、模式创新、制度创新、人才创新是物流创新的重要驱动要素[16]。基于此,同时借鉴刘经纬等前人的指标池,列举科研经费投入和万人专利授权数为三级指标,同时加上大数据创新能力指数,更符合“智慧”的物流。

2.2.3  协调发展

习近平总书记把协调作为发展的准绳和标尺,主张协调发展是对中国特色社会主义事业总体布局的坚定把握,正确处理发展中的重大关系,积极应对发展中所出现的矛盾冲突[17]。在物流业,同样面临着不协调、不平衡和不可持续难题,因此促进物流业的高质量发展需要把握好整体和部分的关系,协调区域间差异。在此背景下,三级指标选择物流业总收入占GDP比重、交通运输、仓储和邮政业固定资产投资增速和自动化设备差异。一是物流业与整个行业的协调。二是物流业的前进速度,三是“智慧”程度的差异。

2.2.4  绿色发展

物流业绿色发展意味着物流产业不仅具有“智慧化”功能,而且符合绿色低碳化发展的要求。目前,智慧物流系统在绿色发展方面还需要更多的关注,电机不节电,存储和计算不节电,自动化系统无能源管理,物流运筹调度只顾成本效率不顾节能降耗。为落实碳达峰碳中和目标,国家大力扶持绿色产业的发展,绿色物流将是物流发展的主流方向。王继祥指出要实现绿色智慧化,就要大力促进智能物流设备绿色化,物流自动化系统绿色化,物流大脑绿色化和物流信息网络绿色化[18]。因此,本文在绿色发展一级指标之下选择节能电机数、绿色仓库数、交通运输业汽油消费总量来衡量物流服务的绿色发展程度。

2.2.5  开放发展

智慧物流诞生于互联网时代,智慧物流系统应该是互联互通和无缝连接的智能网络,所有子系统都处于同一个信息网络中。但现实是不同的企业和区域有不同的标准和制度,这样必然带来信息隔绝,封闭的智能化孤岛与智慧物流的发展趋势背道而驰,智慧物流的发展必然是开放智能化的。因此选择开放发展作为一级指标,并在此之下选择物流信息公开度、客户信息泄漏事件、物流业景气指数作为二级指标。从客户的角度选择信息公开度和信息安全是非常有必要的,互联网时代既需要公共信息流通又需要保护私密信息。物流业景气指数作为产业未来发展势头的度量指标,同时也与开放发展密切相关。

2.2.6  共享发展

共享发展是对中国道路实践经验总结与归纳,凸显中国道路鲜明特征,并为今后中国道路探索厘清现实指向。推动共享发展的关键着力点就是作出更有效的制度安排。大环境下,党和国家已经已经为此作出了部署。物流业作为当下服务于人民基本生活的行业,必不能掉队。互联网时代,公民主要是通过网络获取公共信息,因此移动互联网用户和官方物流网络服务号显得尤为重要。同时公民通过网络反馈信息和表达诉求,物流业是否对此做出回应是衡量共享程度的重要指标。

表1 智慧物流服务质量评价指标体系

一级指标 二级指标 指标属性

基础支撑 快递站点/个 +

快递量/件 +

信息基础设施就绪度 +

物流机器人/个 +

创新发展 R&D 经费投入强度 +

大数据创新能力指数 +

万人专利授权数 +

协调发展 物流业总收入占GDP比重 +

交通运输、仓储和邮政业固定资产投资增速 +

自动化设备差异 +

绿色发展 节能电机数 +

绿色仓库数 +

交通运输业汽油消费总量 -

开放发展 物流信息公开度 +

客户信息泄漏事件/件 -

物流业景气指数 +

共享发展 移动互联网用户 +

物流网络服务号/个 +

回应客户诉求/次数 +


3  指标体系评价方法--博弈组合赋权

    指标体系评价方法主要区分在指标赋权这一步,包括主观赋权法,比如德尔菲法、层次分析法,和客观赋权法,比如熵值法、因子分析法,TOPSIS法。但是无论是主观赋权法还是客观赋权法,都有各自的局限性。主观赋权法受赋权人的影响,主观性太强客观性有待加强,客观赋权法主要依赖于足够的数据和问题域,通用性和可参与性低,无法体现评判者对指标的重视程度。因此学术界衍生出了博弈组合赋权,以此来克服主、客观赋权的弊端,对主客观权重赋权进行改进,在不同权重中寻找妥协一致,使最优权重和各个权重之间的偏差达到最小,让组合赋权更加科学公正。

3.1  主观赋权--层次分析法

  层次分析法就是把标的问题中的相关要素分解为目标,准则和方案等层面,并以一个标度客观量化人们的主观判断,在主观中代入了一定程度的客观。该方法引入了1-9标度法,并写成判断矩阵形式。其步骤如下:

第一,构造层次分析结构;根据上述所建立的指标体系,将智慧物流服务质量的相关因素分成目标层、准则层、指标层,如下图所示:

    

图1 层次分析结构图

第二,构造判断矩阵;根据已经建立的智慧物流评价体系,将层次分析结构中的各层指标进行两两对比。两两根据层次分析法,准则层有6个矩阵,目标层1个矩阵。如表所示,指标两两对比的重要性等级。





表2 指标对比的1-9标度方法

序号 重要性等级 赋值 序号 重要性等级 赋值

1 i,j两元素同等重要 1 6 i元素比j元素稍不重要 1/3

2 i元素比j元素稍重要 3 7 i元素比j元素明显不重要 1/5

3 i元素比j元素明显重要 5 8 i元素比j元素强烈不重要 1/7

4 i元素比j元素强烈重要 7 9 i元素比j元素极端不重要 1/9

5 i元素比j元素极端重要 9 * * *

注:2,4,6和1/2,1/4,1/6,1/8介于其间

第三,对比矩阵中的所有元素应该具有以下性质:

 ;  ;                   (1)

第三,判断矩阵的一致性检验;就是专家对指标重要程度进行评判时,可能会出现判断之间出现相互矛盾的结果,为了避免这一情况进行一致性检验,保证各判断之间协调一致。根据矩阵理论可知:如果满足,那么就是A的特征值,并且对所有的,有

                      (2)

                                 (3)

是层次分析法中衡量判断矩阵与一致性偏差的指标。 值的大小与判断矩阵与完全一致性的偏差呈正相关关系,需要将计算所得的与表格对比,如果一致性检验不通过则意味着矩阵不合理,还需要调整。当判断矩阵具有完全一致性时,。

第四,计算权重;判断矩阵的最大特征根对应的特征向量就是层次分析法的权重。首先计算判断矩阵中每一行元素的乘积;计算的n次方根;对向量的转置向量进行正规化,得到;计算判断矩阵的最大特征根:

                           (4)


3.2  客观赋权--熵值法

熵值法是一种客观的赋权方法,采用熵值法测度智慧物流服务质量,可以规避赋权的主观性,本文借鉴黄锁明的计算方法,[19]其计算步骤如下:

第一,标准化处理;

正指标:         (5)

负指标:            (6)

第二,指标的归一化处理;             (7)

第三,计算各项指标的熵值,其中,

,        (8)

第四,计算各项指标熵值的冗余度,        (9)

第五,计算各项评价指标的权重,

                       (10)

3.3  博弈组合赋权

组合赋权法就是设计一种不同于主客观赋权的算法,先运用不同的方法进行赋权,然后利用算法调整不同方法权重的比重,综合权重值,实现客观合理的权重匹配。博弈组合赋权模型就是在不同单一方法所得权重中寻找一个博弈均衡解,也就是让每种方法的度量权重与博弈组合赋权的度量权重之间的差异达到最小。其具体步骤如下:

第一,根据前文两种方法的赋权构建权重向量集合,其中和分别是主观赋权和客观赋权的权重向量,令是线性组合系数,可以得到这些向量的线性组合:

                    (11)

第二,在博弈论思想指导下,对式(11)的线性组合系数不断优化,优化的目的是让和之间的离差达到最小化,从而得到最理想的指标权重向量,[20]此方法确定目标函数为:

                   (12)

第三,由矩阵的微分性质可知,上述模型对应的最优化一阶导是下述式子:

              (13)

第四,根据上式求出权重向量集合并进行归一化处理,就得到博弈论组合赋权的权重:

                                (14)

4  结论与建议

依托于信息科学的支撑,智慧物流是物流业未来的发展方向。智慧物流发展的基础设施目前处于欣欣向荣的阶段,在政府的积极倡导下,各大物流企业也在竭力建设自己的“智慧”基础设施,提高运输效率,节约运输成本,增强在市场中的竞争力,提高服务质量。在新发展理念指导下,目前的智慧物流在指标体系的后面5个一级指标方面尚处于发展过程中,还需要未来更多时间来继续进步。因此本文提出部分建议:一是继续加大对基础设施的投资建设。目前全国依旧存在物流运输服务的基础设施差异,东部发达地区设施较为完善,但是西部新疆、西藏等地的运输基础设施目前并不能满足客户需求。二是紧紧围绕新发展理念的统一体,把握好五大发展理念的核心要义,做好理念之间的协同发展。加大创新资金投资,建立创新奖励机制,给予创新者试错的机会;做好区域间的运输能力、解决问题能力、人才能力之间的差异;节能运输系统、节能电机、节能挑拣设施还需要继续投放;保证客户全程可获取物流信息,同时保护好客户个人信息。

文章基于新发展理念和已有研究构建的评价指标体系,通过层次分析法和熵值法对指标进行赋权,选择基于博弈论的组合赋权对权重进行改进,为实证测度提供了依据。文章尚有不足之处,体系中部分数据难以获取,需要二级加工计算,这为智慧物流的评价提高了难度。


本文来源:《物流科技》https://www.zzqklm.com/w/jg/30901.html

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