西南地区物流成本相似度研究

2018-10-23李勇辉白利鹏

商业经济研究 2018年15期

李勇辉白利鹏

基金项目：中国物流学会、中国物流与采购联合会面上课题（2017CSLKT3-102）研究成果

中图分类号：F230.9 文献标识码：A

内容摘要：供给侧改革实质是以质量、效率为核心，目的是實现经济可持续发展，因此降低物流成本也是供给侧改革的表现之一。本文以2014-2016年西南地区影响物流成本的五个因素数据为研究对象，综合采用模糊相似优先比法与层次分析法研究了西南地区物流成本相似度并排序。研究结果显示：三年期间物流成本相似度排序比较中，四川、云南比较稳定，优先接近广西，而西藏基本较远，贵州有进步，重庆不太稳定。本研究有助于了解本区域不同部分物流成本差异，对不同区域物流合作、制定物流政策具有重要现实意义。

关键词：西南地区模糊相似优先比法层次分析法

物流成本是物流企业实现“第三利润源”的关键，国内外都将如何降低物流企业成本作为研究核心。从内容上，既有基于宏观视角，也有企业微观层面研究；从方法论上，既有规范理论研究，也有大量实证研究（包括作业成本法、模糊分析法、层次分析法等）。

纵观国内外有关物流成本文献，定量研究是重点关注的方向，这可能因为物流成本本身属于货币计量的耗费或代价，涉及的方法有作业成本法、模糊分析评价法、AHP法等。本文基于供给侧改革背景研究区域中观层面物流成本，创新有：首先，选题创新，现有文献较少涉及中观层面研究区域物流视角，也鲜有研究物流成本相似度方面文献，本文基于我国国防、一带一路战略背景研究西南地区物流成本相似度具有重要现实意义；其次，方法创新，本文采用FAHP法，F虽属于模糊方法之说，但本文F模糊是指模糊相似优先比法，综合运用模糊相似优先比方法与AHP方法，兼顾定性与定量、主观与客观，使得排序结果更具科学合理性。

相关概念界定

（一）供给侧改革

供给侧改革于2015年底在中央经济工作会议上首次提出，其渊源不完全等同于西方的供给学派、拉弗曲线、供给革命，目前并没有一个统一的定义。陈宁（2016）认为供给侧改革是打破传统的需求拉动经济模式，从产品的供给端着手，通过释放生产力来拉动经济增长。把握供给侧改革关键在于理解其背景是经济新常态，实质是通过全要素率创新提质增效，目的是实现经济可持续发展，因此降低物流成本也是供给侧改革的表现之一。

（二）西南地区

西南地区是一个地理概念，既可从行政区划，也可从自然区划理解。我国有七个行政区划，其中西南地区指四川、云南、贵州、重庆、西藏5个省级行政区。自然区划主要包括四川盆地、秦巴山地、云贵高原等地形单元西南地区，有时广西也包含在内。本文研究西南地区的物流成本相似度时，以广西为标准样品，而以四川、云南、贵州、重庆、西藏为比较样品，主要是基于以下考虑：首先，西南地区在军事上是我国东部与西部的战略后方，也是一带一路战略贯通东南亚、南亚桥头堡，物流运输具有经济、政治与军事考量；其次，西南地区五省在供给侧背景下都有超出全国平均GDP的增长率，同时西南地区地形结构、旅游、民族、人口、交通运输方面有较强可比性，反映在物流成本也有某种相似。

（三）物流成本及其相似度

会计学里的成本概念是一种“耗费”、“代价”、“牺牲”、“经济利益的流出”，主要是基于会计核算的需要。物流成本，顾名思义，是成本在物流业的代币表现，在理论与实务上也没有统一定义，相关研究都是从微观与宏观角度释义。微观物流成本是从实际的、具体的物流活动的视角所界定的物流成本，反映的是各个企业发生的物流活动的消耗水平；而宏观物流成本是从社会再生产总体的视角考察物流活动所发生的耗费水平。本文研究西南地区中观层面物流成本可类同宏观层面物流成本。物流成本相似度是根据影响物流成本的指标因素，采用模糊相似优先比法计算各地区的综合评分并进行相似度优先排序。

基于FAHP的西南地区物流成本相似度实证研究

（一）研究方法

主要采用FAHP法，即模糊相似优先比（Fuzzy）与层次分析法（AHP）相结合，模糊相似优先比法主要确定相似度，而AHP法主要确定各因素权重。模糊相似优先比能较好地解决备择方案择优问题，如软基处理决策、供应商选择、科技投入与经济增长关系。其机理及过程如下：

设有备择方案集合U={x1，x2，…，xn}和标准样品xk，对xi，xj∈U与xk比较，可建立U上的一个Fuzzy相似关系R，即R：U×U→[0，1]，其相应的Fuzzy矩阵为R=（rij）n×n，rij∈[0，1]，i，j=1，2， …，n，且rij满足下列条件：

rij=1，2，…，n。这说明只在一个样品xi中作出选择，永远选中xi；0≤rij≤1，rij+rji=1（i≠j，i，j=1，2， …，n）表示选xi而不选x的优先比跟选x而不选xi的优先比总是互补的。

rij表示xi与xj具有的优先程度，具体取值原则为：若rij在（0.5，1）之间取值则表明xi比xj优先；若rij在（0，0.5）之间取值则表明xj比xi优先；若rij=1表示xi比xj优先；若rij=0表示x0比xi优先；若rij=0.5表示两者是等价的。具体构造时，采用海明距离按下列公式计算，步骤过程如下：

首先，确定Fuzzy相似优先比矩阵R：

，Dki=|xk-xi|，Dkj=|xk-xj|

其次，用λ去截Fuzzy矩阵R，确定各方案相似度，取水平λ∈[0，1]从大到小依次截矩阵R，得水平截矩阵Rλ，如果Rλ中第i行元素都为1，则xi为最优元素，即为排列备择元素的次序。然后划去最优元素所在的行与列，得新的矩阵R`，重复上述步骤可得次优元素，从而最后得出优劣排序。

再次，采用AHP法确定各因素指标权重，主要步骤包括构造判断矩阵、求最大特征值λmax及其对应的特征向量W、一致性检验确定各因素权重Wi，本步骤采用专用软件Expert choice 2000完成。

最后，总相似度量值并排序，确定各方案的总度量值∑WiCi（i=1，2，…，n），按各方案Ci所得总度量值进行排序以确认相互间的相似度。

（二）指标体系构建

区域物流成本属于中观层次，与宏观层次物流成本一样，主要不是用于微观企业主体核算之需，而是主要用于政府等相关主体决策，所以区域物流成本可借鉴宏观物流成本指标。宏（中）观层面物流成本研究相关文献如表1所示。

物流成本构成比较粗略，结合中国宏观、区域物流成本特点并考虑数据可比性与可获取性，本文主要借鉴谈贵军、张凤荣与冯利朋研究成果，同时考虑西南地区物流业的分布特点，从经济发展水平与物流发展水平构建西南地区五个关键物流成本影响因素指标评价体系：经济发展水平包括人均GDP、第三产业GDP/总GDP；物流业发展水平包括社会消费品零售总额、货物运输量、固定资产投资累计。依据这些因素构建层次结构模型如图1所示。

（三）数据获取及实证过程

数据来源。数据主要来自广西、四川、重庆、贵州、云南、西藏2014-2016年的统计年鉴，并参考年度国民经济和社会发展统计公报与政府工作报告，部分数据手工计算得出。以往文献利用FAHP法时只用一期静态数据，本文采用2014-2016年动态数据着眼于2015年提出供给侧改革前后数据进行动态比较，探索研究西南地区物流成本相似度的变化规律，具体如表2所示。

实证过程。首先，确定Fuzzy相似优先比矩阵R。计算2014年物流成本各因素的相似优先比如表3-表7所示。

其次，用λ去截Fuzzy矩阵R，确定各方案相似度。依次取λ为0.96、0.94、0.91、0.84、0.83、0.77、0.67、0.63、0.60、0.50、0.40、0.33、0.28、0.23、0.17、0.16、0.09、0.06和0.04。仍以R-X1为例，当λ=6.3时，取值如表8所示。C1归为第1类，划去第一行与第一列，降低λ取值，当λ=6.0时，取值如表9所示。C5归为第2类，划去第五行与第五列，降低λ取值，当λ=5.0时，取值如表10所示。C4归为第3类，划去第四行与第四列，降低λ取值，当λ=4.0时，取值如表11所示。

因此C3归为第4类，C2归为第5类。这就是说，就因素X1（人均GDP）来说，跟广西物流成本相似的顺序从大到小排列为：C1、C5、C4、C3、C2。依据与因素X1相同方法，考虑其它因素 X2、X3、X4、X5，依次得到每个因素指标下各地区的优先排序编号，如表12所示。

再次，采用AHP法确定各因素指标权重。根据谈贵军主成分研究成果，宏观物流成本采用社会物流费用/社会物流总额指标后，影响因素中人均GDP（0.1235）>固定资产投资累计（0.1180）>第三产业GDP/GDP（0.0243），再结合行业专家打分得出判断矩阵如表13所示，{0.25，0.75 }Inconsistency=0，通过一致性检验。

如表14所示，{0.218，0.055，0.123，0.492，0.112}，Inconsistency=0.09<0.1，通过一致性检验。

如表15所示，{0.172，0.40，0.106，0.537，0.146}，Inconsistency=0.08<0.1，通过一致性检验。

总排序{0.184，0.044，0.110，0.525，0.137}，Overall inconsistency=0.08<0.1，通过一致性检验。各因素综合权重如表16所示。

最后，总相似度量值，并排序，如表17所示。依上述步骤方法，计算2015年、2016年西南地区物流成本结果表18、表19所示。

结论与建议

（一）结论

从方法论看，表17中，表示2014年单纯采用模糊相似优先比法与采用FAHP法所得结果相同，从前到后都是四川、云南、重庆、西藏、贵州；表18中，表示2015年两种方法下优先比略有不同，前者为云南、四川、重庆与贵州、西藏，这时重庆与贵州评分相同而难以比较，后者为四川、云南、重庆、贵州、西藏；表19中，表示2016年两种方法下，前者为云南、四川与贵州、重庆、西藏，这时四川与贵州评分相同而难以比较，后者为四川、云南、贵州、重庆、西藏。通过两种方法比较来看，单纯的模糊相似优先比法有时可能出现相同比分而难以区分优劣，而结合AHP法后的FAHP法却能清晰区分优先排序而更具科学合理性。

从静态排序结果来看，2014年优先排序为四川、云南、重庆、西藏、贵州，表示四川物流成本更接近广西，其次为云南、重庆、西藏，最远为贵州。若与大部分文献用一期数据排序，只能获得一期静态结果，而2015年供给侧改革时期及以后时期物流成本变化无法比较。本文同时获取2015年、2016年数据进行动态排序，发现2015年优先排序为四川、云南、重庆、贵州、西藏，四川最近，西藏最远；2016年优先排序为四川、云南、贵州、重庆、西藏，四川最近，西藏依然最远。前后三年比较来看，四川、云南比较稳定，优先接近广西，而西藏基本较远，贵州有进步，重庆不太稳定。

从影响物流成本因素指标权重看，货物运输量（0.525）﹥人均GDP（0.184）﹥固定资产投资累计（0.137）﹥社会消费品零售总额（0.11﹥第三产业GDP/GDP总额（0.044），这与谈贵军（2008）主成分分分析法相吻合。由表2可知，从货物运输量这个主要影响因素来看，2014-2016年期间，四川与云南均排在前二名，物流成本相似度值自然就比较优先，而貴州与西藏比较靠后，导致这二者的物流成本相似度值排名较后。

（二）建议

调整经济产业结构，优化配置区域服务业水平。传统运输工农业产品占比高而附加值低，物流量大，必然导致物流成本居高难下，有专家指出，由于产业结构偏“重”，我国的运输强度是美国的8倍，即创造同等数额的GDP的运输投入要比美国多出7倍。本文显示第三产业GDP占比总GDP影响物流成本权重最小，说明西南地区五省在服务业等第三产业对区域物流成本降低贡献还有很大空间，特别是西南地区独特的自然环境与丰富的旅游资源为服务业的发展带来更大的便利。因此区域内政府必须按照中央政府指出的方向积极调整产业结构，优化配置区域服务水平，大力发展现代农业和高端制造业为根本出路。

夯实物流基础建设，共享标准化物流设备。设施、设备影响区域内各省的物流成本高低，而交通运输系统是物流的硬件，区域固定资产投资累计直接影响到本区域内交通运输的便利程度。本文研究发现，固定资产投资累计对物流成本降低有重要影响，其权重超过经济结构对物流成本的影响程度，从表2可以看出，四川、云南的基础建设做得较好，西藏还有较大差距。因此区域内各省必须加大固定资产投资力度，加强农村公路建设、推进乡镇村通硬化路建设，同时加强科技投入研发标准化物流设备，在共享标准化物流设备中降低物流成本。

搭建交通物流公共信息平台，加强区域内各主体协作。目前我国物流服务信息平台较落后，“有车找不到货，有货找不到车”导致运输车辆回程返空现象非常严重，就算相对发达的东部沿海城市，如上海返空率为37%，广东因返空造成的浪费近乎300多亿人民币。相对落后的西南地区返空率尤为严重，各区域间条块分割，各主体竞争大于合作，特别是偏远的高原地区信息闭塞落后，不仅缺乏必要的信息硬件，信息软件平台更为落后。为此各省要结合自身实际，启动区域交换节点建设、推进运输系统行业交换节点建设、引导龙头企业平台互联互通，鼓励“互联网+交通”等新领域、新业态的发展，以实际行动加强区域内各主体协作。

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