电子废弃物逆向物流发展关键因素的DEMATEL分析

张世勋， 刘艾杉， 孙明波

(1．郑州大学 管理工程系 河南 郑州450001； 2.北京航空航天大学 计算机学院 北京 100191)

0 引言

电子废弃物(E-waste)已成为世界上增长最快的垃圾，其中含有大量毒害物质，如果处置不当将造成严重的环境污染，降低生活质量.但它又包含大量可利用的资源，如果能采取适当的办法回收利用，既可以减少污染又能减少有限资源的浪费[1].如何有效回收利用电子废弃物引起很多国家特别是工业发达国家的高度重视[2]，而电子废弃物逆向物流的发展是有效回收利用的保障.

在实际中，能应用到电子废弃物逆向物流发展中的资源配置有限，且电子废弃物逆向物流的发展不只受制于某几个因素，而是由发展体系中的诸多因素共同决定.国内外对电子废弃物逆向物流进行了诸多研究.文[3]对电子生产企业构建逆向物流网络结构进行定性分析，提出根据流通渠道的企业成员完成的电子产品再生或再制造的功能和能力的不同，构建不同的逆向物流回收系统.文[4]提出了针对电子废弃物逆向物流建立的经济模型，该模型展示了对现金流的分析，测定投资总额的内部回报率并考虑了通货膨胀的影响.文[5]对逆向物流网络中回收物品的价格确定问题开辟了新思路，提出了含有再生回收的电子废弃物逆向物流管理的集成框架.在国内，文[6]从动力机制、系统结构等方面对电子行业逆向物流进行分析，给出3种电子产品逆向物流系统网络结构构建模式并对相应经济价值进行计算分析.文[7]对电子废弃物回收逆向物流模型进行了研究，提出了政府、消费者等在电子废弃物逆向物流发展中应该注意的问题.文[8]针对电子废弃物逆向物流网络特点，从整体逆向物流选址优化角度，分析并确定了网络成本最优化混合整数线性规划模型(MILP).

以上研究多集中在技术应用和模型规划构建上，未对影响电子废弃物逆向物流发展的因素及其之间的关系做系统定量的研究.本文通过决策实验与评价实验法(decision making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)建立电子废弃物逆向物流发展分析模型，定量地找出影响电子废弃物逆向物流发展的关键因素并进行实证分析.

1 电子废弃物逆向物流发展的影响因素指标体系

为更加全面地搜集影响因素以便构建相对完善的影响因素指标体系，我们采取了调查问卷的办法，调查对象主要是一些从事相关研究的专家学者和研究生(总发放调查问卷50份，回收46份，回收率为92%；有效卷42份，有效率91.3%.依此作为建立电子废弃物逆向物流发展的影响因素指标体系的依据).汇集统计过程中遵循系统全面、定量定性相结合等影响因素指标体系构建的原则，决定从环境、信息、社会、知识、流程以及结构6个层面对影响电子废弃物逆向物流发展的因素指标体系进行分析和构建.

(1)环境层面.环境层面的影响因素主要可以归结为环境相关法律制定(法律制定)、国际贸易要求(国贸要求)、废弃物的利用(废物利用)3个方面.

(2)信息层面.信息层面影响因素可概括为信息管理强化(信管强化)、信息技术的应用(信技应用)、信息价值性提高(信值提高)、信息时效性提升(信时提升)4个方面.

(3)社会层面.社会层面影响电子废弃物逆向物流发展的因素概括为政府补贴、消费意识、社会效益、高层管理支持(高管支持)等4个方面.

(4)知识层面.从知识层面讲影响电子废弃物逆向物流发展的因素主要包括建议增长率(建议增率)、知识培训投资(培训投资)、智力资本比率(智资比率)等3个方面.

(5)流程层面.流程层面影响因素可归结为逆向物流运转效率(运转效率)、各环节先进技术手段应用(先技应用)、运营模式、层次深化等4个方面.

(6)结构层面.结构层面影响电子废弃物逆向物流发展的影响因素分为拓扑结构选择(拓扑选择)、网络节点选择(网节选择)、结构成本量化(成本量化)等3个方面.

2 电子废弃物逆向物流发展的影响因素分析模型

影响因素之间可能是相互关联关系也可能是相互影响关系，而且这些关系在层面内部和层面之间都可能存在，故将影响因素指标之间错综复杂的关联影响关系视为一个复杂网络[9-10].影响因素指标重要程度主要取决于其对电子废弃物逆向物流发展的促进程度.在复杂网络理论中因素的重要程度由该因素连接其他因素而使其具有显著性效果决定的.其中的DEMATEL方法是运用图论和矩阵工具进行系统分析的方法[11]，可通过分析系统中各因素之间的逻辑关系和直接影响矩阵计算得出因素的影响度和被影响度，进而得出中心度和原因度.所以，采取DEMATEL方法对关联影响关系具有复杂网络特征的电子废弃物逆向物流发展的影响因素进行分析.

基于DEMATEL方法的电子废弃物逆向物流发展影响因素分析模型建模基本步骤为：

1)设由电子废弃物逆向物流的影响因素组成的集合是

R={rn|n=1,2，…,N},

其中rn代表第n个因素.

2)根据专家评判的方法来分析因素之间的相互影响关系.若因素rn对rn′有直接的影响，则标记一条由前者指向后者的单向箭头.以此绘出反映所有影响因素的关联关系的有向图.

3)若影响因素rn对rn′有直接的影响，则需要求得rn对rn′影响程度的大小.专家组依照1-3标度法(影响程度与标度值的对应关系为：强↔3，中↔2，弱↔1)来确定影响因素评价值kn→ n′,并将其在关联关系有向图中由rn至rn′的箭头标记中体现出来.以此，得到用于反映电子废弃物逆向物流发展影响因素之间相互影响关系体系.

4)初始化直接影响矩阵.设直接影响矩阵为X=[xnn′]NXN.若因素对因素有直接影响时则令

xnn′=kn→n′(n,n′∈{ 1，2,…，N} ，n≠n′),

反之就是没有直接影响，则令xnn′=0.

5)测度综合影响矩阵.令综合矩阵为T,利用公式

T=Y(I-Y)-1=[tnn′]NXN

来进行测度，其中I为单位矩阵.令Y=[ynn′]NXN为规范化直接影响矩阵，

6)影响因素分析.由综合影响矩阵T得出影响因素rn的影响度和被影响度分别为

若令中心度和原因度分别为mn和rn的话，则

mn=hn+fn′(∀n),

表示该因素在指标体系中的位置和所起作用的大小.rn=hn-fn′(∀n)，若原因度rn>0，则该元素对其他因素影响大，为原因因素；若原因度rn<0，则该元素受其他因素影响大，为结果因素.

由此，根据影响度和被影响度判断出因素之间的相互影响关系以及对电子废弃物逆向物流整体发展的影响程度，利用中心度对因素在电子废弃物逆向物流发展系统中的重要性进行排序，利用原因度的大小确定因素在系统中所处的位置.

3 电子废弃物逆向物流发展的影响因素之间的关系分析

在对各因素进行分析的过程中，要综合权衡逆向物流的发展现状和电子废弃物逆向物流发展中所面临的实际问题.为全面有效地分析从多个层面构建好的影响因素体系，我们邀请的相关专家中有些主要从事实践研究，有些则偏重于理论研究.这样在探讨相关问题时，可有效减少因角度偏差造成的分析和决策的片面性.

专家组研讨的问题主要包括两类：一类是单个层面中各影响因素之间的关联影响关系问题；另一类是不同层面间各影响因素之间的关联影响关系问题.基于咨询专家所做的相应决策信息，通过DEMATEL方法建模的步骤2)和步骤3)，可以绘制出电子废弃物逆向物流发展影响因素直接影响矩阵(限于文章篇幅，未列出).

根据影响因素分析模型建模步骤4)～6)，得到初始化直接影响矩阵后，使用matlab软件计算得出综合矩阵，接着通过计算各影响因素的影响度和被影响度得到它们的中心度和原因度，最后对各因素的重要性排序(表1).

表1 影响因素重要性排序Tab.1 Sequence of the influencing factors importance

3.1 影响因素层面的分析

1)影响因素依照原因度指标可分为原因因素和结果因素两类：通过表1原因度的大小对比可以发现处在前列的为国贸要求、法律制定、政府补贴、运营模式、社会效益等因素，所以应该去强化这些因素，因为它们对电子废弃物逆向物流的发展有着直接的影响.通过对原因度为负数的绝对值进行对比，发现信管强化、培训投资、成本量化等因素靠前，说明它们容易受到其他因素的影响.

2)由表1各因素的中心度指标，按大小依次为废物利用、培训投资、先技应用、高管支持、运转效率等因素(依据管理原理中的二八定律[12]，将排序后的前20%作为影响电子废弃物逆向物流发展的关键影响因素).说明在电子废弃物逆向物流发展的当前状况下，作为逆向物流涉及到的各个主体会采取多渠道、多思维的方式来更加积极有效地利用电子废弃物的原材料，在源头处投入精力；另一方面，作为电子废弃物逆向物流中的责任主体(比如说政府和回收企业)应该更加积极主动地加强相关知识的培训和先进技术的应用.

3.2 环境、信息、社会、知识、流程、结构6个层面的分析

将6个层面包含的子类因素对电子废弃物逆向物流发展的影响程度(各子类因素的影响程度未具体列出)及其原因度和中心度求和，可得到表2.

由表2可知，流程层面对电子废弃物逆向物流的影响程度最大，结构层面在6个层面中的影响程度最小.流程、信息以及社会的原因度居于6个层面原因度的前列，说明电子废弃物逆向物流涉及到的主体意识到改善电子废弃物逆向物流能够给他们带来社会层面上的收益，而流程层面的拓展和信息层面的强化无疑将成为优先考虑的部分.

表2 6个层面的影响程度及其原因度和中心度Tab.2 Influence degree， causal degree and central degree of six levels

4 实证研究

电子废弃物包含种类较多，参照已有的研究[9],我们选取手机行业作为研究对象，采用调查问卷的方法(发放问卷50份，回收35份，回收率70%，有效问卷32份，有效率约为91.4%)进行相关数据的整理.有效问卷的被调查对象具体为手机生产商企业22家，手机运营商6家，手机销售商4家.首先进行量表的效度分析(在实证研究因子分析的过程中，若因子特征根大于1，累计解释方差达到60%，且各变量的因子载荷均大于0.5，则表明该因子维度有效)和信度检验(采用Cronbac’s alpha测算可靠性，值大于0.7时认为有效).基于此，用Cronbac’s alpha系数测算可靠性，借助因子分析方法检验维度有效性.通过SPSS软件分析显示，各影响因素的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin，相关系数与偏相关系数比值)均大于0.5，可以进行因子分析.因子分析的结果显示，各层面的影响因素因子载荷均大于0.5，故维度基本有效可靠.

接着将各个因素与手机逆向物流影响因素评价体系总体效果进行回归，建立多元回归模型.由回归分析结果得知，流程层面、社会层面、知识层面和环境层面的影响效果较为显著.

为找出影响因素中的关键因素，对影响程度较为显著的层面因素进行回归，建立多元回归模型，得出的最终残差统计量如表3所示.

表3 残差统计量Tab.3 Residual statistics of multiple regression analysis

残差统计结果显示，标准化残差绝对值最大为2.815，没有超过3.由影响因素指标体系的预测值与其残差散点图和残差概率散点图(限于文章篇幅，具体图形未列)，可知残差与自变量、因变量无关，满足方差齐性，残差服从正态分布.通过对结果分析，先技应用、废物利用、运营模式、培训投资、高管支持等影响程度居于前列，可作为影响手机行业逆向物流的关键因素，和我们的结论大致相符.考虑到电子废弃物的种类不同对分析过程造成的偏差，认为最终结果可以接受.

参考文献：

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