基于DEMATEL的城市物流系统影响因素分析

王安娜，钱城江，王雪栋

（1.南京财经大学红山学院，江苏 南京 210003；2.南京航空航天大学，江苏 南京 211106；3.南京南工大安全科技有限公司，江苏 南京 210047；4.镇江市应急管理局，江苏 镇江 212000）

0 引言

自1996年深圳市政府积极解决现代物流业存在的问题开始，天津、上海、成都、南京、北京等全国各省市均开始重视城市物流，但总体来看，我国城市物流依然处于初级发展阶段[1]。据国家发改委公布的数据显示，2021年末，我国常住人口城镇化率为64.72%，同比增长0.83%，城镇化水平不断提高，全国同城快递量从2016年的74.1亿件增长到2021年的141.1亿件。随着城镇化进程的普及，城市物流在保障城市居民生活、促进城市经济发展中起着举足轻重的作用，新冠疫情的发生使得城市物流的作用越发凸显。随着我国城市物流的发展，一系列问题也随之而来，如交通拥堵、环境污染等，使城市物流管理越来越重要。只有建立安全、高效的城市物流系统，才能解决好城市生活和生产所需物品的供应和积聚，保证企业产品的市场化和利益化[2]。

以“城市物流”为主题通过知网检索获取文献，分析文献关键词（至少出现20次）发现，学者主要通过遗传算法、层次分析法、因子分析、主成分分析、引力模型、聚类分析、SWOT分析等方法，对城市（物流）配送、共同配送、物流园区、物流中心、区域物流、电子商务、物流效率等方面进行研究，如图1所示，目前对于城市物流系统运行的相关影响因素研究不多。

图1 城市物流研究关键词分析

1 决策试行与评价实验室法

决策试行与评价实验室法（Decision-making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL）是由日内瓦中心乔治大学Battelle协会于20世纪70年代提出的一种复杂系统因素分析方法[3]。DEMATEL是基于图论与矩阵工具，通过对复杂系统中因素间的相互影响关系进行定性判断，进而构造直接影响矩阵，并计算各因素的影响度、被影响度、原因度与中心度，一次揭示系统的内在因果关系并识别关键因素[3]的方法，具体步骤如下：

第一步：确定并量化研究指标之间的相互关系，建立直接影响矩阵。为简化处理，本文直接影响矩阵采用上三角矩阵。

第二步：通过归一化原始关系矩阵，得到规范直接影响矩阵，即正规化矩阵。求直接影响矩阵M各行元素之和并取最大值，将直接影响矩阵M各元素除以最大值，得到正规化矩阵X。

第三步：通过X(1-X)-1计算综合影响矩阵T。

第四步：计算每个元素的中心度与原因度，并绘制影响因素的因果关系图。

（1）求综合影响矩阵T各行元素之和，该值为该行对应元素对所有其他元素的综合影响值，称为影响度。

（2）求综合影响矩阵T各列元素之和，该值为该列对应元素受其他各元素的综合影响值，称为被影响度。

（3）求中心度，每个元素的影响度与被影响度之和称为该元素的中心度，它表示了该元素在系统中的位置与所起作用大小。

（4）求原因度，影响度与被影响度之差被称为该元素的原因度。其中原因度＞0则表示该元素对其他要素影响大，称为原因要素。原因度＜0则表示该元素受其他要素影响大，称为结果要素。

（5）根据中心度与原因度，绘制影响因素的因果关系图。

2 城市物流系统影响因素理论模型构建

城市物流系统是一个复杂的系统，运用系统的一般思想，城市物流系统基本流程可归纳为输入、转换、输出三大活动组合，其活动同时受到环境的制约[4]，城市物流系统基本活动模式[1]如图2所示。

图2 城市物流系统运行模式

将城市物流系统运行要素细分发现，其流畅的运行离不开物流市场、物流设施、物流资源、物流信息、物流政策等各要素，在城市物流系统运行要素的基础上，初步构建城市物流系统影响因素体系[2,5-9]，见表1。

3 DEMATEL模型评价

3.1 数据处理

（1）直接影响矩阵M。通过查阅文献、专家打分后对各要素之间的关系进行打分，打分规则为强关系为3分，中关系为2分，弱关系为1分，由此建立直接影响矩阵M。

（2）正规化矩阵。将M各元素除以最大值，得到正规化矩阵X。

（3）综合影响矩阵

（4）中心度和原因度。通过对矩阵T进行计算，获得中心度与原因度，详见表2，并绘制城市物流系统关键因素因果关系图，如图3所示。

图3 城市物流系统关键因素因果关系图

表2 城市物流系统关键因素中心度与原因度

3.2 结果分析

（1）各指标影响因素原因度分析。根据表2可以发现，原因因素共有10个，按照排名分别为：B15政府协调机制、B13物流信息标准化、B17企业培育机制、B7物流技术资源、B8物流人才资源、B5物流设施设备、B1物流消费主体、B3城市经济与城市物流耦合度、B18物流人才政策、B4物流基础设施，其余为结果因素。从所识别的城市物流系统运行原因因素排名来看，宏观经济的运行决定着微观经济的发展，国家政策导向决定了企业发展的方向；标准化的推行使物流服务更具兼容性，是推动城市物流发展的重要因素。

（2）各指标影响因素中心度分析。中心度越大，影响程度越大。从表2可以看出，中心度排名前5，即前5名影响程度较大的影响因素分别为B14物流信息化可靠程度、B16物流产业政策、B9物流市场资源、B3城市经济与城市物流耦合度、B6设施设备标准化。说明在数字经济时代，物流信息化的可靠程度对城市物流的发展相当重要，同时要关注政策导向与市场资源。

（3）因果关系图分析。根据图3可以发现，B3城市经济与城市物流耦合度和B8物流人才资源属于重要性高的原因因素。B14物流信息化可靠程度、B16物流产业政策、B9物流市场资源、B6设施设备标准化、B12物流电子交易系统、B2物流服务主体属于重要性高的结果因素；B4物流基础设施、B1物流消费主体、B5物流设施设备、B7物流技术资源、B18物流人才政策、B17企业培育机制、B15政府协调机制、B13物流信息标准化属于重要性低的原因因素；B10物流公共信息系统、B11物流信息交换系统为重要性低的结果因素。从因果关系来看，物流市场与物流资源处于主导地位，其中城市经济与城市物流耦合度和物流人才资源是城市物流发展过程中要重点关注的影响因素。

4 结语

本文以城市物流系统为研究对象，从物流市场、物流设施、物流资源、物流信息、物流政策等五个维度构建了城市物流系统运行影响因素理论模型，并运用DEMATEL方法，从中心度、原因度和因果关系图三个方面对城市物流系统运行的影响因素进行识别计算，共获得8个关键因素，分别为：物流信息化可靠程度、物流产业政策、物流市场资源、城市经济与城市物流耦合度、设施设备标准化、物流服务主体、物流人才资源、物流电子交易系统等。其中城市经济与城市物流耦合度和物流人才资源是决定城市物流发展程度的两个主要因素，在城市物流发展过程中，要重点关注城市经济与城市物流的耦合度，使城市物流与城市经济发展相互促进，形成良性循环，同时要不断吸引物流人才资源，提升城市物流的服务质量。

因条件所限，本文获取直接影响矩阵时只选取了有限指标，得分也相对主观，具有一定的局限性与滞后性。在未来的研究中，将选取更为充分的指标获取得分，以期更精准地获得城市物流系统运行的影响因素与机理机制，进一步提升城市物流系统运行效果。