基于熵权法和灰色关联分析的农村物流配送模式适应性研究

郭福利，李赛赛，刘晨阳，王 萍

（1.华北水利水电大学 管理与经济学院，河南 郑州 450046；2.河南省交通规划设计研究院股份有限公司，河南 郑州 451400）

0 引言

发展农村物流有助于降低农村的生活成本和农业交易成本，助力乡村振兴。然而由于农村物流需求季节性差异明显、配送范围广、需求分散、货物多品类少批量等显著特点，末端配送效率成为制约农村物流发展的瓶颈，已成业界共识。

创新配送模式逐渐成为提升农村物流配送效率的重要关注点。如邢慧茹研究提出以利益为纽带、以物流联盟为平台，构建农村物流配送联盟。李隽提出使用同城快递、共同配送和加强物流联盟建设等提高物流配送效率。张晓林提出通过联合布点、借助第三方资源以及推进共同配送等提高农村物流配送服务水平。赵广华、宋丽敏研究提出“O2O平台+信息共享”“4PL+X”众包和“村镇电商集配站+智能自提柜”的农村电商共同配送模式。苏霞，等基于共享经济和动态协同理论，研究提出了“基于共享资源的电子商务一体分发机制”“O2O共享+集中分配”机制以及“地区集中分配+一体分发+共享智能独立柜”的农村快递物流共享配送模式。上述研究主要关注通过创新配送模式，提升农村物流配送效率。然而，不同创新配送模式的实施受地理位置、交通条件、市场需求、物流业基础等因素影响，如何选择合适的配送模式成为需进一步解决的重要现实问题。

国内与配送模式选择相关的研究主要有：张成志，等考虑市场规模、配送能力、服务和成本等影响因素对物流配送模式选择进行了研究。冯健考虑环境、服务、成本、内部等因素，运用灰色关联分析对村镇连锁企业的配送模式选择进行了研究。李存芳，等考虑配送管理质量、物流配送费用、物流系统质量等因素，运用AHP对电商环境下企业配送模式选择进行了研究。韩懿婧考虑时效性、可靠性、灵活性、安全性以及经济性，运用基于单元系统的选择模型对城市物流配送模式选择进行了研究。目前，对农村物流配送模式适应性的相关研究文献较少，物流配送模式选择相关的研究大多从考虑各配送模式自身的特点出发，尚未考虑农村物流需求端的影响，如区域经济发展水平、配送需求水平、物流供给能力等。在考虑多种影响因素的问题决策时，灰色关联分析突破了传统数学评价方法的局限，根据因素间的相似或相异程度衡量因素间的关联度，为农村物流配送模式影响因素关联性分析提供了理论支撑。在确定影响因素重要程度时，熵权法能够克服主观判断造成的影响，依据影响因素反映的客观信息确定其重要程度。

基于此，综合考虑农村物流配送模式的自身属性以及农村物流需求端的双重影响，运用灰色关联分析和熵权法对农村物流配送模式的适应性进行研究，以选择运转合适、高效的农村物流配送模式，进而提升农村物流配送效率。

1 农村物流配送模式的对比分析

目前，常见的农村物流配送模式主要有以下三种，即自营物流配送、第三方物流配送和共同配送模式。

1.1 自营物流配送模式

自营物流配送模式一般以实力较强的个体、专业合作社或电商企业为配送主体，全面负责各物流环节的建设和运营。其中，工业品下行方面，电商企业依据订单信息，由其自营物流部门将货物配送到消费者手中；农产品上行方面，个体或专业合作社利用自有或社会车辆将农产品运送至城市销售终端（如大型超市或农贸市场），或运送至乡镇农产品集散点。具体流程如图1所示。

图1 自营物流配送模式流程图（下行-上行）

自营物流配送模式中，配送主体随时掌握各物流环节的状态以进行科学分配，最大限度提升配送效率，有效降低交易成本。但前期资金投入多，配送主体投资压力较大，自身专业性不足时，运行效率不高。

1.2 第三方物流配送模式

第三方物流配送模式中，电商企业、个体户或专业合作社与第三方物流企业签订业务合同，将其运输、存储、流通加工和配送等业务委托给第三方物流企业完成。具体流程如图2所示。

图2 第三方物流配送模式流程图（下行-上行）

电商企业、个体户或专业合作社将运输、存储、流通加工和配送等业务委托给第三方物流企业，有助于其专注提升自身核心竞争力。但不能掌握配送的实时状况，难以保证其及时性与准确性，对服务质量的控制有所下降。

1.3 共同配送模式

共同配送模式中，电商企业、个体户或专业合作社与第三方物流企业组建服务功能互补的共同体（联盟物流企业），其核心目标在于丰富物流服务功能、降低物流成本，提升配送效率。具体流程如图3所示。

图3 共同配送模式流程图（下行-上行）

共同配送模式通过设施、资源共享，能够降低成本，提高配送效率。但不同企业间经营理念、管理方式的不同，可能会给共同配送效率带来不同程度的影响。

2 农村物流配送模式适应性分析的影响因素

区域经济发展水平、农村物流配送需求规模、物流企业服务能力以及物流成本、物流对企业的重要性是农村物流配送模式选择的主要影响因素。

其中，区域经济发展水平决定农村物流基础设施完善程度、农村居民消费水平等，是农村物流配送模式适应性分析的决定性因素。农村物流配送市场需求规模主要指投递和揽收业务量，是农村物流配送模式选择的关键影响因素。物流企业服务能力主要包括配送能力和服务质量，是农村物流配送模式适应性分析的重要基础。物流成本是农村物流配送模式选择的直接影响因素，主要包括投资、配送和选择等成本。物流对企业的重要性主要指物流在企业战略中的地位及自营能力水平，是农村物流配送模式适应性分析的战略影响因素。综上所述，农村物流配送模式适应性分析的影响因素及其释义见表1。

表1 农村物流配送模式选择的影响因素

3 农村物流配送模式适应性灰色关联分析

影响因素间的关联性是农村物流配送模式选择的重要依据。灰色关联分析是分析系统中各影响因素或各实施方案关联程度的一种科学方法。

3.1 确定分析数列及处理

农村物流配送模式适应性各影响因素指标数值构成了比较数据列、、。

式中，表示分析对象个数，表示评价指标个数。参考数据列元素是从各农村物流配送模式的影响因素比较数据列中选取其各项最优组成的。

根据表1中的评分标准，结合农村物流配送行业从业者与专家的现场评定结果，各配送模式影响因素指标数据经无量纲化处理后见表2。

表2 无量纲化指标数据

3.2 计算关联系数εi(k)

关联系数ε()计算公式如下。

式（3）中，ε()是比较数据列X与参考数据在第个影响因素上的相对差值；为分辨系数，∈[01]，一般取=05，计算求得各农村物流配送模式影响因素的灰色关联系数，见表3。

表3 灰色关联系数

3.3 计算关联度

针对上述三种农村物流配送模式，分别计算各影响因素与参考数据列对应元素的关联系数的均值，以反映各配送模式与参考数据列的关联程度，见表4。

表4 关联度

3.4 考虑影响因素权重的关联度

熵值赋权法是根据某项指标在各被评价对象间差异大小即分辨能力大小来确定权数高低的，在多目标决策中应用广泛。第项指标的熵值e：

式（4）中，0，y为标准化处理后的指标数据，1 ln，0≤e≤1，若y为0，则用0.000 01替代。第项指标的权重为：

式中，d=1-e为指标X的差异系数。

计算第个评价指标的关联度：

从表5可知，对农村物流配送模式选择影响最大的因素是物流战略地位，然后是自营能力，之后依次是配送能力、投递数量、投资成本、农村居民消费水平、快递物流终端服务网点覆盖率等。由此可知，当物流在企业战略地位高、自营能力强，以及配送能力强、投递数量高时，适合自营物流配送模式；当考虑投资、配送低成本，以及针对快递物流终端服务网点覆盖率低、投递和揽收数量低等情形时，适合第三方物流配送模式；当面临投递和揽收数量一般，但需保证服务质量，同时快递物流终端服务网点覆盖率较高，且物流在企业战略定位处于过渡阶段时，适合选择共同配送模式。

表5 考虑影响因素权重的关联度

4 结语

选择适宜的农村物流配送模式是保证其配送效率的重要基础。首先，从基本流程、优点及缺点等对自营物流、第三方物流、共同配送三种常见农村物流配送模式进行系统分析。接着，明确了农村物流配送模式适应性分析的影响因素。最后，运用灰色关联分析和熵权法计算得出各影响因素的加权关联度，并在此基础上给出了农村物流配送模式的选择方式，以期提高农村物流的配送效率。