基于DEA-熵权法的区域物流环境综合评价模型

徐晓敏，谷晓燕

(北京信息科技大学 信息管理学院,北京 100192)

0 引言

随着电子商务的迅速发展，物流服务已经成为影响网购消费者体验的重要因素之一，因此近年来针对物流服务领域问题研究逐渐成为专家学者关注的热点，尤其是通过对物流服务进行评价，发现物流服务中存在的问题，寻找改进的方向已经成为提高物流服务质量和水平的一条有效途径[1]。纵观目前的研究现状，大多数评价方法集中于从物流企业自身服务的相关因素考虑[2]，但现实情况是同一家物流企业在不同地区的服务质量往往存在很大差异。究其原因物流企业在各个地区的服务质量不仅受物流企业自身业务服务水平的影响，还同时受到各个地区物流发展能力和水平的制约。地区物流发展能力和水平不仅体现该地区政府对物流业发展的重视程度，也反映出该地区经济贸易流通能力高低、可利用资源的数量等[3]。这些地区因素构成区域物流环境给物流企业投入各种物质和技术资源，使物流企业通过有效地使用资源，达到资源最优配置，从而在该地区有效开展物流活动，充分满足当地居民的物流需求[4]。鉴于此，提出一种从区域物流环境的角度建立一个集物流企业自身能力因素与区域物流环境因素为一体的综合评价模型，综合应用DEA-熵权法对一个地区物流整体发展水平进行科学有效评价。

1 模型构建

环境是指相对于某一中心事物的周围事物，即围绕着这一中心事物并对其产生影响的所有外界事物，或围绕这一中心事物的外部空间、条件和状况的总和[5]。

针对物流这一特定事物而言，对其产生影响的外界事物、外部空间、条件和状况的总和即称之为物流环境。物流环境一般包含有多个方面，主要有物流自然环境、物流经济环境、物流产业环境、物流政策法律环境、物流设施设备环境、物流服务环境等[6]。除物流服务质量环境外，上述其他物流环境因素集中反映了一个地区物流资源和技术水平对物流活动发展的影响和制约。而能够综合体现这些因素对一个地区物流发展能力和水平的重要指标就是区域物流效率。区域物流效率是指一定时期内，各省、自治区、直辖市的物流要素投入与产出的比值，反映该地区物流发展的技术水平、规模水平、资源要素配置能力和利用程度[7]。因此，采用区域物流效率和区域物流服务质量指标进行区域物流环境分析评价可以更加全面客观地反映一个地区物流发展能力和水平。

鉴于以上观点和思路，构建包括区域物流效率，物流公司服务质量两类评价指标在内的区域物流环境综合评价模型见图1所示。

图1 区域物流环境综合评价模型Fig.1 Regional logistics environment comprehensive evaluation model

2 模型实现

根据区域物流环境综合评价模型，分别阐述其区域物流效率评价、区域物流服务质量评价、区域物流环境综合评价的方法实现过程。

2.1 区域物流效率评价

区域物流效率综合考虑本区域物流要素的投入和产出情况，其表现形式可以是本区域的总体效率，技术效率和规模效率[8]。通过建立相应的指标，采用DEA方法对一个区域内物流效率进行评价。

(1)区域物流效率评价指标

建立科学合理的评价指标体系，是物流效率评价的重要基础。根据所采用的DEA方法的要求，物流效率评价指标应包括投入和产出两类指标。经过对大量专家学者在物流效率评价研究成果的文献分析，其投入产出指标的选取无论从数量上还是类别上均存在较大差异[9]。综合前人研究成果，同时关注目前迅猛发展、不可忽视的快递物流在物流发展中的重要作用和影响，从人力、财力、物力3个方面综合考虑区域物流效率评价指标的选取更加与目前我国区域物流的现状相吻合。基于此，选取交通运输、仓储和邮政从业全社会固定资产投资总额，从业人员数量和网点数量3个指标作为投入指标，年业务总量和年业务总收入两个指标作为产出指标。其指标含义定义为：

投入指标：

①交通运输、仓储和邮政从业全社会固定资产投资总:额体现社会对快递领域所投入的资金水平,代表对第三方物流领域发展的资金支持和保障，也体现对第三方物流发展的重视程度[10]。

②从业人员数量:物流领域各个活动环节包含各类专业具体的工作人员，例如客服咨询人员、运营管理人员、人事行政人员，收件及派件人员等。物流的运转依靠物流从业人员的工作，从业人员数量的多少影响着物流运营的效率水平和发展情况[11]。

③网点数量:一种物力资源投入，是物流的设施建设投入。网点数量的多少体现着物流服务范围的大小以及物流需求量的多少[12]。

产出指标：

①年业务总量：一年内物流业务的处理数量，反映现阶段人力、物力、财力的资源投入对物流业总产出能力的影响，以及现阶段的物流发展水平[13]。

②年业务总收入：一年内由业务量所产生的总收益。在经济贡献方面，该指标代表物流行业对GDP的贡献和影响程度[14]。

(2)区域物流效率评价

区域物流效率评价实现采用DEA(数据包络分析，data envelopment analysis)方法。DEA是集运筹学、数学、数理经济学、系统科学、计算机科学及管理科学相互交叉的非参数前沿效率分析方法。最早由A.Charnes和W.W.Cooper等人在1978年提出，它可以对多个投入和产出，从技术、规模、效益等方面综合全面地进行效率评价[5]。相对于主观性较强的指标体系法，AHP方法以及模糊综合评价法等，DEA方法更具客观性。

(3)采用DEA方法进行区域物流效率评价过程为：

① 确定评价指标。选取3个投入指标，即交通运输、仓储和邮政从业全社会固定资产投资总额，从业人员数量和网点数量。两个产出指标，即年业务总量和年业务总收入作为评价指标。

② 数据收集整理。通过网络渠道可以收集获取关于全国31个省、自治区、直辖市上述相关指标数据。各省、自治区、直辖市从业人员数量可以通过计算其占全国业务量的比例获得。

③ 建立DEA评价模型。DEA模型分CCR模型和BCC模型。常用的CCR模型可同时评价规模有效和技术有效，但其前提是假设规模报酬固定，即增加或者减少生产投入是按相同的比例进行[15]。考虑物流行业所具有的规模报酬的可变特点，在此选择采用以投入为导向的BCC模型进行区域物流效率评价更为适合。因此，建立区域物流效率评价的BCC模型如下：

该评价模型按照我国省、自治区、直辖市进行划分共包括31个决策单元，每个决策单元含有的3个输入变量和两个输出变量。

(4)运用DEA软件进行求解和计算。通过计算得到区域物流技术效率，规模效率和总体效率，根据DEA各效率的评判依据得出区域物流效率评价结果。评判依据如下：θ=1，S+=0且S-=0时，表示决策单元有效，技术有效且规模有效。这说明该决策单元的效率为优，得到最优的资源配置，所投入的生产资源得到充分利用没有冗余和浪费，这时输出的产出处于最佳状态。θ=1，S+≠0且S-≠0时，表示决策单元弱有效，技术有效，但规模未达到有效。若要使该决策单元为有效，则需要对投入，产出以及规模方面进行调整。θ<1，S+≠0且S-≠0时，表示决策单元无效，技术无效且规模无效。这说明该决策单元在技术水平下，资源有浪费，产出未达到最佳状态，投入的生产要素过多并且输出的产出要素过少。效率值θ的数值越小，决策单元的效率水平越低。S+和S-的数值越大，决策单元达到有效的空间越大。

2.2 区域物流服务质量评价

服务质量是指所提供的有形和无形的服务能够满足特定和潜在顾客的需求的总和以及使其满意的程度。区域物流服务质量是指区域范围内物流企业所提供的基本服务使顾客满意的程度。它反映物流企业在不同地区的整体服务质量水平。区域物流服务质量评价即从各地区物流企业自身业务和消费者满意程度出发，全面分析物流企业综合服务质量水平情况，体现物流企业在各地区发展的差异。

(1)区域物流服务质量评价指标

分析现有物流服务质量评价方面的研究成果，从评价指标的覆盖面看，所建立的评价指标主要涵盖了物流企业自身业务、公司所服务的承运企业和消费者满意度的各个方面，其中指标涉及较多的是网点、成本、速度及服务这4大方面。涉及网点的指标有网点数量、网点密集度、网点覆盖范围等；与成本相关的指标有配送价格、细分的首重价格和续重价格等；涉及速度的指标主要是衡量物流业务从开始到结束所需的时间；属于服务方面的指标有客户投诉率、顾客满意度、货物完好程度等。从评价指标的数据获取来源上看，大多数研究分析建立的指标体系是通过问卷调查的方式获取数据的。这种方式虽然可以收集到样本数量较大，调查参与人员群体广泛的研究数据，但是数据依赖于被调查人员的主观认识和感知，使研究结果受到人为因素影响，缺乏客观性。充分考虑评价指标的覆盖面和评价数据的客观性，本研究选择企业网点个数、运输费用、运输时间和服务满意度4个指标作为区域物流服务质量评价指标，其指标数据通过网络渠道直接或间接采集发布的相关数据来获得。区域物流服务评价指标及其含义为：

① 企业网点个数。反映一个地区物流企业业务的覆盖范围，体现企业满足和响应顾客物流需求的程度，也代表当地物流企业的经营规模水平。

② 运输费用。是物流成本的重要体现，也是物流企业收益的直接来源。

③ 运输时间。在电子商务时代物流企业的重要优势就是速度快，消费者选择网购的原因之一是其配送方式的方便快捷，在较短时间内收到商品。因此运输时间是评价物流企业服务质量的重要因素之一。

④ 服务满意度。服务满意度是对物流企业服务的整体感知，是物流服务质量评价的主要指标。

(2)区域物流服务质量评价

对于区域物流服务质量评价采用熵权法。熵的概念最早在热力学中被广泛应用，是描述“能量退化”的物质状态参数之一，美国数学家Shannon提出了信息熵概念，以其作为不确定性的量度，从此开辟了在各个领域的应用[17]。在管理决策领域，鉴于信息熵的本质和信息传递特点，熵权法逐渐成为较为常用的分析工具和手段，由于它具有实用性、客观性和解释数据信息等诸多特点，尤其常用于对多指标、多对象问题的综合评价中。由熵的本质和信息熵的特征，熵权可以体现据本身所包含信息的变异程度以及该信息量的有用程度。熵权的数值不一定是某指标在实际意义上的重要性系数，而是在确定评价对象的条件下，各指标为达到评价目标的竞争程度。熵权法是基于每个指标传达出的信息量程度来确定指标的权重值。明确了评价指标的确定值，各指标数值变化的激烈程度代表指标所携带信息量的大小[18]。在实际的多目标综合评价问题中，若指标数据差距越大，它在综合评价中所起的作用越大。

(3)采用熵权法进行区域物流服务质量评价过程为：

① 确定评价指标。选取能够反映一个地区物流企业业务服务水平，核心竞争能力，并能体现出消费者的物流需求指标，建立区域物流服务质量评价指标。在此选取企业网点个数、运输费用、运输时间和服务满意度4个指标作为区域物流服务质量评价指标。

② 数据收集整理。通过网络渠道收集获取全国31个省、自治区、直辖市具有代表性的若干物流企业除物流企业服务满意度之外的上述其他指标数据。服务满意度指标数据无法直接获取，需要通过计算有效申诉率的方式获得。根据中华人们共和国国家邮政局发布的地区有效申诉率报告，确定为企业责任的申诉为有效申诉，有效申诉率是确定企业责任的申诉量占企业总业务量的比例。有效申诉率的对立面即可看作是非企业责任的业务量和顾客满意的业务量之和占企业总业务量的比例。所以服务满意度可以看作为未确定为企业责任的业务量占总业务量的比例。因此，某地区某一物流企业的服务满意度为：

服务满意度=

(1)

然后对获取的数据运用以下公式进行归一化处理，去除数据单位差距，便于分析计算。

(2)

式中，Yij的值在-1到1之间，其中(0，1)之间为正向指标，(-1，0)之间为负向指标。区域物流服务质量评价指标中的企业网店个数和服务满意度是正向指标，而运输费用和运输时间是负向指标。

(4)熵权法分析评价。

首先，依据信息熵概念，运用以下公式计算求得各评价指标的信息熵：

(3)

其次，根据各指标熵权，运用以下公式计算各指标权重：

(4)

运用以下公式计算服务质量评分：

(5)

式中，Sij的计算结果数值均在[0,1]区间内，表示第j个物流企业在第i个地区的服务质量评价得分。

上述计算过程通过MATLAB软件编程实现，可以得到各评价指标的信息熵和熵权值以及每一个物流企业在31个地区的服务质量评价值，进而得出该地区物流服务质量评价值。

2.3 区域物流环境综合评价

综合区域物流效率评价结果和区域物流服务质量评价结果数据，进一步采用熵权法进行区域物流环境的综合评价。

(1)数据来源：区域物流环境综合评价数据来源于上述区域物流效率评价和区域物流服务质量评价所得的数据结果。

(2)数据整理：对上述所得数据结果应用公式进行归一化处理。

(3)综合评价：运用熵权法进行综合评价。具体为运用熵权法公式(3)，(4)分别计算得出区域物流效率，物流公司服务质量的信息熵和权重，运用公式(5)计算得出区域物流环境的综合评价值。分值大小显示出该地区物流环境的整体现状水平，同时也可以从各地区分值的大小看出地区之间物流环境的差异，显示出地区之间物流发展能力和水平的高低。

3 模型应用

通过国家统计局网站、中华人民共和国国家邮政局网站以及选择目前我国8家主流物流企业(顺丰，圆通，申通，韵达，汇通，中通，宅急送，天天)公司网站收集相关数据，对物流环境评价方法的应用有效性进行验证。

3.1 区域物流效率评价结果

收集并整理我国31个省、自治区、直辖市区域物流效率评价指标数据如表1所示。

表1 区域物流效率评价指标数据(部分)

运用DEAP 2.1软件进行数据包络分析计算得出全国31个省市自治区的区域总体效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬评价值见表2所示。

表2 区域物流效率评价值(部分)

总体效率分析：总体效率表明一个地区物流投入资源被合理利用并获得了最大产出的程度。整体数据结果显示9个地区的值为1；21个地区的值达到0.9以上。

纯技术效率分析：纯技术效率指不考虑规模的情况下，投入对总效率的影响程度。整体数据结果显示14个地区的值为1；25个地区的值达到0.9以上。

规模效率分析：规模效率指地区物流规模达到最优状态，资源实现最优配置的程度。整体数据结果显示14个地区的值为1；29个地区的值达到0.9以上。

规模报酬分析：规模报酬指投入规模对物流效率的影响程度。其中：drs 为规模报酬递减；irs 为规模报酬递增。整体数据结果显示9个地区的规模报酬递增，7个地区的规模报酬递减，15个地区的规模报酬不变。

3.2 物流服务质量评价结果

分别收集整理8家物流企业在不同地区物流服务质量评价指标数据并进行汇总。由于各指标含义不同，计量单位不同且数值相差大，需要应用公式进行数据标准化计算处理，表3所示为以顺丰公司为例我国31个省、自治区、直辖市区域物流服务质量评价指标数据。

表3 区域物流服务质量评价指标数据(以顺丰为例)

运用熵权法，利用MATLAB R2015a软件，计算得出以8家物流企业为代表的全国31个省、自治区、直辖市区域物流服务质量评价结果如表4所示。

表4 区域物流服务质量评价结果(部分)

整体数据结果显示：0.7以上的地区有3个，0.5～0.7之间的地区有13个，说明半数以上的省市整体物流服务质量较好，但地区之间还存在比较明显的差异。

3.3 物流环境综合评价结果

根据上述区域物流效率和物流服务质量的评价结果数据，经过标准化处理，采用熵权法，运用MATLAB R2015a软件进行计算，得到我国31个省、自治区、直辖市物流环境综合评价结果如表5所示。

表5 区域物流环境综合评价结果(部分)

综合评价完整数据结果显示：0.5以上的地区有10个，0.3～0.5之间的地区有15个，说明目前我国2/3以上的省市物流环境较好，但仍有1/3的地区物流环境还有待进一步建设发展。

4 结论

对物流服务质量进行评价仅考虑物流企业自身的因素是不全面的，物流企业所处地区物流环境因素的影响作用不可忽视。区域物流环境分析评价模型从物流环境的角度出发，综合考虑区域物流效率、区域物流服务质量因素，构建“效率+服务”的综合评价模型将影响物流服务质量的内在因素和外在因素有机结合，应用了DEA-熵权法进行模型实现，并通过实际数据的收集处理验证了模型的有效性。评价过程减少人为因素对评价结果的主观影响，使得评价结果更具科学性和合理性,有效弥补了原有区域物流环境评价模型的不完整性。其研究结果无论是对地区政府部门从宏观上了解掌握本地区物流发展水平和能力制订其相应对策还是对物流企业发现本企业在不同地区的问题、寻求差异化发展战略均具有重要价值和参考作用。