废旧电子产品逆向物流运作模式选择评价研究*

□ 文珊珊，周艳军

(1.上海第二工业大学 工学部，上海 201209；2.上海第二工业大学 经济管理学院，上海 201209)

电子产品的应用越来越普及，更新换代的日益加快，电子垃圾的处理问题愈发严重，从而使废旧电子产品的逆向物流问题受到各界的关注，对于企业自身使用的逆向物流模式，选取怎样的选择评价体系，以及采用怎么样的运作模式，是实施逆向物流管理关键步骤。

1 废旧电子产品逆向物流运作模式分析

1.1 三种运作模式

自营逆向物流模式的工作机制通常是基于生产企业构建的逆向物流体系，通过对产品的回收和再利用所付出的相关成本以及承担的相应责任等，对该体系的信息系统进行的科学管理，并保障正常进行回收处理设施及相关人员[1]。

联合逆向物流模式的工作机制通常是基于产品生产领域，为达到加深相关的合作机制的目的，采用合资的方式来组建统一的逆向物流系统，同时不仅涵盖了回收网络，也在一定程度上涵盖了处理工厂等。通过这种机制可以达到服务于业务链的所有企业以及非合作企业等[2]。

外包逆向物流模式的工作机制通常是利用信息化技术的便利，生产商以协议签订的方式，使产品回收处理相关业务进行处理，同时采取支付费用的形式，分配给具体主体企业来施行[3]。

2 指标体系构建

2.1 选择影响因素分析

通过分析相关企业逆向物流模式案例，以及参考大量有关电子产品逆向物流影响因素文献的基础上，整理出理论和实践中所用到的指标集合，并从政策、经济、管理、社会、技术五个方面对其指标的作用和功能进行分类与论述，以生产企业的角度，对指标进行筛选与梳理，从而构建选择评价模型[4]。

2.2 评价模型构建

选择影响因素指标集合，基于科学性、系统性、可比性、实用性评价指标体系构建原则基础上[5]，基于企业发展的角度，对逆向物流管理进行科学评价，并以此选择科学的评价指标，从而搭建相应的评价模型(如图1)。

图1 基于逆向物流运作模式的评价模型

2.3 构造判断矩阵

判断矩阵的aij可以采取1-9标度办法来获得。结合图1评价模型，邀请多位行业管理人员及专家给评价对象打分，并将主观评价进行量化。总目标是A，对比分析所有准则B1,B2,B3,B4针对目标A的关联度，从而可以构建判断矩阵[6](如表1)。

表1 一级指标判断矩阵A-Bi

类似的，记指标层为Cij(i=1,2,3,4,j=1,2,3,4,)，比较各准则B1,B2,B3,B4下的指标Cij对于上一级Bi的重要性，形成判断矩阵。从而构建二级指标判断矩阵Bi-Cij。

2.4 层次单排序及一致性检验

解求A的最大特征值λmax，然后依据最大特征值解得相关的特征向量ω,(Aω)=λmaxω，其次把ω使用归一化处理，便获取了权向量W，基于不同的权重，就可以明确该层因素在排序上的分布。

如何使层次单排序的准确度更高，加入一致性检验是很有必要的。通过对相关定理的了解，n阶评价矩阵A是正互反矩阵，其最大特征根λmax≥n，当且仅当λmax=n时，A为一致阵(满足aij·ajk=aiki，j，k=1,2,…n的正互反阵)。因为λ连续决定于aij，那么λ比n相差很大，则A的不一致性更加明显。因而可以用λ-n数值的大小来衡量A的不一致程度[6]。

通常情况下，若满足CR<0.1这个条件，那么A的不一致在可控范围里，则说明权向量W可以使用，反之则需要对矩阵A重新构建及修正。基于Matlab工具，可以有效评价A的最大特征值λmax、归一化的特征向量W、一致性指标CI、随机一致性指标RI以及一致性比率CR等指标。

表2 对矩阵最大特征值λmax、权向量W、CI、RI、CR值的分析表

经过分析可知，一致性具有较高的可信度。

2.5 层次总排序及一致性检验

重点是检验一致性，主体是指标层C以及总目标A的总排序，同时采用总排序一致性比率。倘若满足CR<0.1条件，那么则说明层次总排序在一致性上具有较大的可信度，倘若CR>0.1,那么则需要重新调整取值。

观察可知，CR=0.0729<0.1，因此一致性检验达到要求，得到的指标体系权重表的可信度较大。

表3 基于逆向物流模式下的指标评价体系

3 模糊综合评价模型的建立

A公司成立于1984年，主要产品包括冰箱、洗衣机、空调、热水器及厨房家电等，在全球17个国家和地区拥有员工6万多人，其冰箱凭借创新一直保持高速增长，在同类型品牌的竞争中逐渐占据上风。

A公司在市场中具有较大的竞争力，体现在技术位于先进行列，相关设施比较齐全。不过该公司也存在弊端，如物流体系没有实现有效整合，各个生产基地不能产生联动效应，这就对回收工作造成了极大的阻碍。虽然A企业的发展重心倾向于研发和生产，但是公司致力于实行绿色发展战略，坚持不断创新和谐发展，提高品牌的影响力。为了更好地营造质量和水平整体较高的服务，建议该企业需要对逆向物流模式开展积极的决策。

3.1 建立评语集

基于层次分析法，获取了相应的指标体系，同时采取层次模糊综合评价办法，来总体分析其逆向物流模式，评价系统以优、良、中、差4个层次作为标准。设评语集V为：V=(V1,V2,V3,V4)=(优、良、中、差)

3.2 单因素评价矩阵整合成评判矩阵

对指标的评价，可以采用专家合议评分的方式，将三者中的单个因素定义为获得优、良、中、差的人数与专家总人数的比值。例如，对于某一指标来说，假设其结果：10%的专家评价为优、40%评价为良、30%评价为中，其余的20%评价为差，那么整理数据可成(0.1,0.4,0.3,0.2)这种形式。即可得到三种运作模式下运用的模糊关系矩阵，并进行模糊综合评价。

3.3 综合评价

采取模糊关系矩阵所有项目中的指标权重，通过对模糊综合评价的模型进行合成，得到公式是：B=W。U，其中“。”代表的是合成算子，W代表的是权重，U代表的是模糊关系矩阵。在本课题的研究工作中，决定选用加权平均型算子，这样可以有效评价大部分因素，下面即是模糊综合评价的相关过程[7]：

3.3.1 自营模式

B1=W1。(C11,C12,C13,C14)=(0.4761，0.2883，0.1668，0.3529)

类似计算B2、B3、B4如下：

B2=W2。(C21,C22,C23)=(0.1908，0.2406，0.3843，0.1843)

B3=W3。(C31,C32,C33，C34)=(0.1906，0.2374，0.3164，0.3366)

B4=W4。(C41,C42,C43，C44)=(0.3027，0.2119，0.2357，0.2497)

在这个公式里，B1代表的是基于财务状况，所有指标针对的评语集V=(优，良，中，差)的隶属度分别为0.0781，0.1879，0.3812，0.3529。同理B2、B3、B4如此。

对二级要素进行评价之后，下面开始一级评价工作：

A=w。(B1,B2,B3,B4)=(0.4509,0.2574,0.1978,0.0939)。

=(0.1344,0.2315,0.3555,0.2966)

同理联合模式、第三方模式评价如下：

3.3.2 联合模式

A=W。(B1,B2,B3,B4)=(0.3508,0.2221,0.2703，0.1376)

3.3.3 外包模式

A=W。(B1,B2,B3,B4)

=(0.3053,0.2283,0.2727,0.1747)

采用百分制V=(90、80、70、60)的方式来对应于评价集V=(优、良、中、差)，从而得出百分制的评价结果，直观了解各个模式的情况，从而选择最优方案。

U自营=0.1344*90+0.2315*80+0.3555*70+0.2966*60

=73.297

U联合=0.3508*90+0.2221*80+0.2703*70+0.1376*60

=76.517

U外包=0.3053*90+0.2283*80+0.2727*70+0.1747*60

=75.312

总而言之，A企业选用联合模式比较适合。

4 结论

本文的研究立足于企业方的角度，对于废旧电子产品，将工厂A作为本次研究的实际案例，通过实证分析，可以为企业提供针对性较强以及可信度较高的建议和对策。但由于逆向物流运作过程涉及范围较广，管理较为复杂，因此，企业应结合自身实际情况，以保证服务质量作为主要的发展目标，充分考虑业务上所有参与方的相关影响因素，最终实现科学管理。