基于TISM -ANP -TOPSIS 模型的冷链物流供应链韧性评价研究

徐文平，于启蒙（武汉科技大学 管理学院，湖北 武汉 430065）

0 引言

随着我国全面建成小康社会，城乡居民不只是追求基本物质生活的满足，更加注重质量与安全的保障，尤其对于食品有更高的品质要求。冷链物流可以实现全程的低温控制，在运送到目的地时仍保证食品的新鲜程度，满足人们对新鲜食品的需求，防止食品变质腐坏。伴随电子商务的兴起，冷链物流行业的市场规模不断扩大（如图1 所示）。国务院办公厅也颁布了一系列政策和文件促进冷链物流的持续发展，如《“十四五”冷链物流发展规划》（国办发【2021】46 号）。但在良好的发展态势下，冷链物流运作系统仍然存在外部扰动风险、信息风险、合作风险等诸多问题。从实际情况来看，我国果蔬损耗率高达20%～30%，每年因冷链问题导致蔬菜损失约1.3 亿吨，水果损失约1 200 万吨，总价值约为100 亿美元[1]。因此，识别影响冷链物流供应链韧性的关键因素，减少损失和浪费，已经成为我国冷链行业和政府部门急需解决的问题。

图1 2017—2022 年中国冷链物流行业市场规模

冷链物流是一种特殊的物流形式，在生产、贮藏、运输、销售等各个环节都要确保在一定的温度湿度下进行，各环节之间必须保持高度的协调，从而确保食品的品质，减少损耗。任何一个环节的问题都可能会引起供应链的断裂和其他问题的产生，从而使整个冷链物流系统的运行瘫痪。冷链供应链断裂的事件时有发生，造成严重的损失和浪费，因此对冷链供应链韧性展开研究具有重要意义。1999 年，Vickery 等人首次将韧性的概念推广到供应链的研究中[2]。Ponomarov 指出供应链韧性是供应链中断风险发生后，抵御干扰、吸收和快速响应的能力，并能保持其结构和功能快速恢复到正常状态或理想状态[3]。刘家国通过解释结构模型（ISM），理清了供应链韧性的形成过程，结果表明吸收能力、适应能力与恢复能力是影响供应链韧性的关键[4]。

目前，大部分学者都是对传统供应链韧性及其影响因素展开研究。国内外学者对冷链物流供应链的研究多集中在识别风险、发展策略和需求预测。沈玉燕等通过构建供应链风险扩散收敛模型，对生鲜冷链供应链进行风险识别与分类，并给出提升路径[5]。张成等分析了农产品供应链内、外部风险和系统风险，运用模糊综合评判法进行定量评估[6]。Weng 等总结了冷链协同的瓶颈和实施策略[7]。戎陆庆通过GM(1,1)模型对广西果蔬冷链物流需求进行了预测[8]。总体而言，对冷链物流供应链韧性的研究相对较少。

基于上述分析，已有的研究成果表明冷链物流是一个重要的研究方向，但是目前对于冷链供应链韧性的评价研究相对较少，因此本文从响应能力、适应能力、风险管理能力和恢复能力4 个维度构建了冷链物流供应链韧性评价指标体系，运用TISM-ANP-TOPSIS 综合评估模型，深入分析了冷链供应链韧性的影响因素，对实例中的韧性水平进行排序，进而验证了冷链物流供应链韧性评估模型的可行性。评估结果可以改善和提升冷链物流供应链的灵活性、更好地满足客户需求，为冷链物流韧性发展提供依据。

1 构建冷链物流供应链韧性评价指标体系

通过查阅国内外有关“冷链物流”和“供应链韧性”影响因素的文献，初步筛选出冷链物流供应链韧性的评价指标。冷链物流具有特殊性和复杂性，容易受到内外部风险的扰动，因此冷链物流供应链韧性评价考虑了风险管理能力。接着，制作调查问卷发放给专家，最终将冷链物流供应链韧性影响因素划分为响应能力、适应能力、风险管理能力和恢复能力4个维度，对每个维度进行细化，共选取了13 个二级指标，如图2 所示。

图2 冷链物流供应链韧性评价指标体系

（1）响应能力是指冷链供应链在采购、生产、运输以及销售等各个环节中，对外界环境的变化快速响应，发挥协调合作从而降低损失的能力[9]。该维度选取了信息共享程度[10]、冷链网络效率[11]、企业协调与合作[9]3 个指标。

（2）适应能力强调冷链供应链有效应对不确定风险冲击的能力，包括政府政策支持[12]、冷链基础设施建设[13]、冷链物流体系[14]、冷链成本管理[13]4 个指标。

（3）风险管理能力表示供应链在中断风险发生前，对风险及时识别和预测规避突发事件，当突发事件发生时，对风险及时管理和控制的能力。该维度包含风险识别与预测[15]和冷链物流意识[16]。

（4）恢复能力表示冷链供应链在中断风险发生后可以快速恢复，维持正常运行结构的能力[4]，选取了企业财务实力[9]、应急能力[17]、组织学习能力[16]、冷链物流专业人才[15]4 个指标。

2 综合评价分析

本文采用TISM 获得指标之间的影响关系，再通过构建ANP 评价模型确定指标的相对重要程度。最后，选取郑州市四家冷链物流企业进行实例分析，运用TOPSIS 法评估了四家冷链物流供应链的韧性水平。

2.1 冷链供应链韧性影响因素结构分析

全解释结构模型（TISM）是对解释结构模型（ISM）的拓展和创新，核心是解析复杂的结构，将模糊的想法和观点转化为具有良好结构关系的直观模型。TISM 的优势在于可以明晰要素之间因果关系和影响关系的由来。TISM 的基本步骤如下：

步骤1：确定指标间的相关性，建立邻接关系矩阵M。其中，“1”表示行因素对列因素有影响；“0”表示行因素对列因素无影响。

步骤2：根据布尔逻辑运算规则，求解可达矩阵T。

步骤3：指标因素层级分解，绘制TISM 模型（见图3）。通过计算可达集、先行集和交集，可以得出L1={P2,P7,P8,P9,P11,P13}，L2={P1,P3,P12}，L3={P5,P6}，L4={P4,P10}。

图3 冷链供应链韧性解释结构模型

该模型展示了13 个指标之间的复杂逻辑联系，低层次指标不仅可以影响直接关联的上层指标，也能间接地通过中间指标影响其它指标，从而对冷链供应链韧性产生影响。根据TISM 模型图，可将指标划分为表层直接、中层间接和深层根本三大类因素。

第一层为顶层直接影响因素，包括冷链网络效率、应急能力、冷链物流意识、风险识别与预测、冷链物流专业人才、冷链成本管理。风险识别与预测和冷链物流意识在风险冲击前可以及时预测和感知，避免损失的造成。应急能力和冷链物流专业人才反映了冷链物流企业应对突发事件的能力，前者直接受到企业财务实力的影响，后者透过中间指标受到企业财务实力的间接影响。冷链网络效率强调运营速度；成本管理对适应能力有重要意义。因此，通过对上述指标的强化，可以有效提高冷链物流的韧性。

二层和三层为中层间接影响因素，包括信息共享程度、企业协调与合作、组织学习能力、冷链基础设施建设、冷链物流体系。这些指标受到政府政策支持、企业财务实力的影响，又影响顶层直接影响因素。除此之外，企业协调与合作在同一级别影响着信息共享程度。

第四层为深层根本影响因素，包括政府政策支持、企业财务实力。冷链供应链韧性的发展需要资金和政策的支持。政府政策支持、企业财务实力位于TISM 模型图的底层，作用路径最长，对其他层次的指标影响较大。

2.2 指标要素ANP 模型的构建

2.2.1 指标权重确定

网络层次分析法（ANP）是一种常用的主观赋权法，由T.L.Saaty 于1996 年提出。根据上文TISM 对指标的结构分析，构建指标要素ANP 模型，如图4 所示。再将两两比较的判断矩阵输入Super Decisions（SD）超级决策软件中，利用SD 软件依次求出无权重超矩阵、权重超矩阵以及加权超矩阵。最后进行一致性检验，通过一致性检验后，可点击“Priorities”得到指标的权重值，结果如表1 所示。

表1 评价指标权重

图4 ANP 模型图

2.2.2 权重结果分析

在4 个一级指标中，适应能力是最重要的，所占比例为0.415，其次为恢复能力，所占比例为0.300。从表1 中可以看出，企业财务实力P10、政府政策支持P4、冷链基础设施建设P5、冷链物流体系P6和应急能力P11是影响冷链供应链韧性发展的关键因素。

因此，想要提升冷链供应链韧性必须加大对关键因素的重视程度。首先，冷链物流企业需要不断巩固自身硬实力，做好资金规划，为冷链物流的正常运转和应急应变提供支持和保障。同时，政府要进一步推动冷链基础设施建设，建立健全我国的冷链物流体系。在其引导下，形成以“企业为主体、政府引导、多方参与”的多元化发展格局，促进冷链物流企业之间的协调合作和信息共享。

2.3 TOPSIS 法韧性评估

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）法通过计算各评价对象到正理想解和负理想解的欧式空间距离，用贴近度来度量各评价对象的优劣程度。计算步骤如下：

步骤1：确定正、负理想解。对初始矩阵Aij进行无量纲化处理，构建加权规范矩阵Zij=Wj×Aij，计算正理想解和负理想解。

步骤2：计算欧式距离。评价对象到正、负理想解的距离公式如下：

步骤3：计算贴近度。贴近度Ci越接近于1，表明其韧性水平越高。

通过以上公式，对郑州市4 家冷链供应链进行韧性评估，结果见表2。从表2 可以看出K>H>J>L，所以4 个评价对象中K最优。即4 家冷链物流供应链的韧性水平K 公司表现最好，H 和J 公司次之，L 公司的韧性水平最低。

表2 贴近度及排序

研究发现，K 公司具有较高的韧性水平，这是因为K 公司的资金储备较充裕，拥有高效的冷链物流体系，专业化和规范化程度较高，信息流通和产品运输的速度较快。H 和J 公司处于中度韧性水平，整体来看多数指标的评价较好，个别指标与K 公司仍有差距，对于这种冷链物流企业想要提高韧性水平需要找出自己的薄弱环节，针对性巩固增强。L 公司处于较低韧性水平，冷链基础设施建设水平、资金投入力度和专业化程度等还有待进一步加强，属于中小型企业，目前处于起步阶段但总体发展前景良好。

3 结论

本文构建了冷链物流供应链韧性指标体系，提出了TISM-ANP-TOPSIS 综合评价模型，以定性和定量相结合的方式展开研究。结果表明: 政府政策支持、企业财务实力是影响冷链供应链韧性的根本影响因素，直接或间接的影响其他指标。总体来说，政府政策支持、企业财务实力、冷链基础设施建设、冷链物流体系和应急能力是影响冷链供应链韧性发展的关键因素。ANP-TOPSIS 多属性决策法评估了冷链物流企业的韧性水平，也进一步验证了模型的有效性，为冷链供应链的韧性发展提供了参考。

本文仍存在一些局限性，TISM 和ANP 模型的初始数据依赖相关决策者的个人观点、经验和知识水平，可能存在根据不同专家群体的意见而改变评价模型的情况，对最后的评估结果产生一定的影响。因此，在后续研究中可以收集更加广泛的意见。