基于群组决策和模糊评价法的物流企业低碳水平研究

邹 浩，尹 庆，钟 雯

（湖南财政经济学院，湖南 长沙 410205）

1 引言

近年来，随着经济发展水平的不断增长，环境问题日益突出。其中温室效应造成的影响引起了社会各界的关注。许多国家已经采取了有关政策来控制碳排放，如欧洲有些国家实行碳税管制政策，中国在北京、上海等七个城市建立碳配额与碳交易试验区等。物流过程涉及生产、加工、运输等环节，有关数据显示，运输过程排放的二氧化碳大约占全球1/4左右，因此物流业面临着艰巨的减排任务。如何科学有效的对物流企业的碳排放水平进行评价具有一定的实际意义。

物流企业碳排放过程包括生产制造、流通加工、分拣包装、配送运输等环节。已有部分学者从不同角度对物流企业碳排放水平进行了研究。文献[1]从企业规模、物流业务能力、物流系统功能要素低碳化水平、低碳管理能力、低碳技术创新力五个方面构建了物流企业低碳水平指标体系，并构建了基于模糊综合评价法的评判模型；文献[2]从低碳物流竞争环境、低碳物流服务能力、低碳物流发展水平三个方面构建了京津冀低碳物流评价指标体系，并通过物元可拓模型进行评价研究；文献[3]基于物流企业内外部效率，考虑投入与产出，构建了城市低碳物流效率评价指标体系，并运用数据包络分析法进行评价研究；文献[4]考虑投入与产出指标，运用DEA模型和Malmquist指数分别对河南省的低碳物流效率进行了静态与动态分析，重点探讨了低碳与否对物流效率的影响。

总体上，关于物流企业低碳水平研究的文献较少。已有文献虽然通过不同方法构建了评价模型，但在确定指标权重时，仍然采用传统的层次分析法或熵权法。为避免专家因不同专长而引起的评判偏差，群组决策法已广泛应用于评价体系，包括城市公共安全[5]、城市轨道交通优选[6]、供应链不确定性[7]、投资风险评估[8]等。因此，本文基于制造企业低碳物流作业流程，从低碳生产、低碳包装、低碳仓储与低碳运输四个方面构建低碳物流评价体系，同时考虑物流企业低碳水平评价涉及不同领域，采用群组决策特征根法确定指标权重，并通过模糊综合评价法构建物流企业低碳水平评价模型。

2 物流企业低碳水平评价体系

低碳水平的评价是对物流企业在低碳效益、经济效益基础上所作出的客观、准确的综合判断，它是对低碳视角下的物流企业进行整体评估的重要依据。本文根据某生产制造企业的具体情况，通过分析低碳物流发展的影响因素，并结合相关文献建立起评价企业低碳物流能力的指标体系。从生产制造企业的物流环节入手，构建了低碳生产、低碳包装、低碳仓储、低碳运输四个一级指标。其中，低碳生产包括低碳生产工艺、清洁能源使用、废弃物回收、规模化作业程度；低碳包装包括可回收材料使用、包装合理化程度、包装回收率，低碳仓储包括合理规划与布局、仓储信息系统完善程度、仓储利用率；低碳运输包括新能源汽车使用、运输车辆新旧程度、甩挂运输占比、线路合理规划。具体的物流企业低碳水平评价指标系统如图1所示。

图1 物流企业低碳水平评价指标体系

3 基于群组决策和模糊综合法的评价模型

3.1 群组决策法确定指标权重

物流企业低碳水平的评价涉及多个环节，不同环节都具有特定的属性，如何科学合理的考量各因素对系统的影响程度，对系统最终的评价结果至关重要。考虑低碳评价体系的复杂性，本文采用群组决策法来确定物流企业低碳水平评价的各指标。计算步骤如下：

（1）建立评价对象因素集[X1,X2,...,Xn]，m个专家组成专家群组(S1,S2,...,Sm)，第i个专家对第 j个因素的打分记为Xij，从而得到评价集矩阵X=(Xij)m×n。

（2）求解群组理想专家的评分向量X*。群组理想专家即具有评分向量与群体中各专家评分夹角之和最小的专家。则X*可以通过下式确定：

其 中 ，∀b=(b1,b2, ,bn)T∈En，ρmax表 示 矩 阵F=XTX对应的最大特征根，X*为ρmax对应F的正特征向量，并且满足‖X*‖2=1。

（3）对 ρmax的向量进行归一化处理，分别得到一级指标的权重集w0和各二级指标的权重集wi。

3.2 模糊综合评价模型

（1）确定评价集和指标集。将物流企业低碳水平的评价分为五个等级：高、较高、一般、较差、差，则评价集可以描述为：V={v1,v2,v3,v4,v5}={高,较高,一般,较差,差}。结合图1的指标体系，一级指标集可以表示为：U={A1,A2,A3,A4}，二级指标集可以分别表示为：u1={a11,a12,a13,a14}、u2={a21,a22,a23}、u3={a31,a32,a33}、u4={a41,a42,a43,a44}。

（2）构建单因素评价矩阵。考查每个二级指标对评价集V={v1,v2,v3,v4,v5}的隶属度rij，从而可以得到模糊矩阵：Ri=(rij)。

（3）综合评估。利用群组决策法得到的指标权重集wi，对各二级指标进行模糊综合评价：Ai=wi·Ri。另 A=(A1,A2,A3,A4)T，再结合群组决策法得到的一级指标权重集w0=(w01,w02,w03,w04)，从而可以得到模糊综合评价结果向量：

采用最大隶属度原则对结果进行分析，假设结果向量中sr=max{sk}（1≤k≤5），则被评事物总体上隶属于第r等级。

4 算例分析

考查一家拥有运输车队的生产制造企业。邀请五位物流行业的权威专家对以上指标重要程度进行打分评价（打分标准以1-5分为标准，分数越高代表重要程度越高。）。由S1、S2、S3、S4、S5五个专家组成专家群组决策系统G，评价对象分别为四个一级指标和14个二级指标，得到专家评分结果见表1。

由表1可知，低碳生产的二级指标对应的评分向量有：

通过MATLAB软件可得出该矩阵的最大特征值为：

对结果进行归一化处理得到各指标权重：

同理可以得到其它二级指标的权重分别为：

表1 专家评分表

同时邀请专家进行问卷调查，对物流企业的低碳水平进行评价，得到各单因素模糊综合评价矩阵Ri分别如下：

根据模糊综合评价法的步骤可得：

根据最大隶属度原则，可以看出该物流公司的低碳物流能力评价为一般水平。由上述数据所得，该公司低碳物流水平还有很大进步空间，从低碳能力评价指标的各权重来看，低碳生产与低碳运输占比最大，建议该公司在低碳生产与低碳运输环节上多投入资金来促进低碳生产工艺的发展，提高清洁能源的使用率，投入新能源汽车使用，从而进一步有效提高公司低碳物流水平。

5 结论

物流企业低碳水平评价涉及众多环节，对其进行科学合理的评价，不仅有助于企业改进流程，实现低碳生产，也可以降低企业成本，提高市场竞争力。考虑物流企业低碳有关流程特性，从低碳生产、低碳包装、低碳仓储、低碳运输四个方面构建了物流企业低碳水平评价指标体系，并结合群组决策和模糊综合法构建了评价模型，最后通过算例分析验证了模型的科学性和合理性。研究结论表明，低碳生产工艺、清洁能源使用、新能源汽车使用对物流企业低碳水平的影响较大，这为有关物流企业低碳决策指出了重点。