基于 TF-AHP-TOPSIS 的生鲜电商冷链物流服务商评价

摘要：我国生鲜电商行业大企业高度寡占、小企业严重同质的市场结构使得较多生鲜电商外包冷链物流服务，鉴于冷链物流市场现状，合理评价冷链物流服务商成为企业运营关键。目前指标研究较少侧重冷链物流特点，结合生鲜行业特点及电商平台对冷链物流的服务要求，从经营能力、物流能力、服务收费、服务质量及发展能力 5 个维度构建 21 个指标，考虑服务类评价的主观指标特征，运用三角模煳数改进 AHP-TOPSIS 评价模型，并实例验证合理性和有效性。

关键词：生鲜电商；第三方冷链物流；物流服务商评价；三角模煳数；AHP-TOPSIS

中图分类号：F25 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.01.020

我国生鲜电商市场的崛起，带动了冷链物流的快速发展。目前我国生鲜电商行业形成了大企业高度寡占、小企业同质化的市场结构，对于中小型生鲜电商，选择将冷链物流业务外包给第三方专业型物流企业（Third Party Logistic，3PL）可以更好集中平台资源、参与市场竞争。近些年我国冷链物流体系虽然发展较快，但与发达国家相比在技术、硬件设施和信息化等方面仍存在差距，我国薄弱的冷链物流体系一定程度上制约了现有生鲜电商的物流模式对 111 家生鲜农产品电商网站的调查显示，目前生鲜电商提供冷链物流服务企业占比 54.15%，其中冷链物流外包模式仅占 25%。虽然目前我国第三方物流占市场比重不足 25%，但第三方冷链物流（Third Party Cold Chain Logistic，3PCCL）发展势头迅勐，冷链业务外包已成为生鲜电商物流业务的发展趋势。

鉴于冷链物流市场现状，合理评估和选择第三方冷链物流服务商成为生鲜电商企业运营的关键环节。令狐克睿等提出了第四方物流中第三方物流提供商的体系，运用带信任度的德尔菲法和 AHP 法构建模型。许国兵等提出基于集成灰色关联法、TOPSIS 法和社会选择法构建选择第三方物流服务商的两阶段模型。刘秋生等结合 G1/熵值法研究了第三方逆向物流供应商的评价问题。周盛世等选用服务收费水平、网络覆盖率等 7 个指标，运用 AHP-TOPSIS 法构建了第三方冷链物流企业评价模型。李荷华等基于 AHP 研究了化工行业物流服务商的评价问题。陈可嘉等运用 ANP 确定权重，通过构建 AHP-DEA 模型分析了逆向物流服务供应商的选择问题。邓余玲基于 AHP 构建了生鲜产品冷链物流供应商服务能力的评价模型。Singh R.K.等构建了包括运输和仓储成本、物流基础和仓储设施、客户服务等 10 个指标体系，并运用模煳 AHP 和 TOPSIS 法对印度冷链物流服务商进行了研究。关于第三方物流服务商的评价方法主要包括多准则决策理论（Multiple-criteria decision making，MCDM）、统计方法、人工智能、数学规划及综合方法等。目前国内外主要侧重 3PL 的选择评价，结合冷链物流特征相对较少，且主要侧重单一方法的运用。同时由于物流行业的服务性特征，部分指标具有较强主观性，现有模型并不能有效处理指标的偏好性等主观因素。因此，本文结合生鲜产品行业特点设计电商环境下的冷链物流服务商评价指标，并运用模煳集考量部分主观指标，构建三角模煳数 AHP-TOPSIS 评价模型。

1 生鲜电商冷链物流服务商评价指标确定

评价指标的选取对于生鲜电商冷链物流服务商的评价研究至关重要。目前国内外关于评价指标方面主要侧重 3PL 指标体系的构建，Spencer 等考虑 JIT 环境，设计了包括及时性、服务质量、商品交换、可靠性、服务速度、灵活性等侧重服务质量的 23 个具体指标；McGinnis 等和 Menon 等认为企业竞争战略和外部环境对于 3PL 评价指标具有影响，提出了包括配送及时性、准确率、财务稳定性、价格等侧重经营能力、发展能力及服务质量的 8 个重要指标。Agiezzpil 研究了 1994-2013 年的 67 篇国外文献，总结出了 3PL 评价选择的 11 种关键指标，包括成本、关系、服务、质量等。通过文献分析发现，3PL 评价指标主要围绕成本、能力和服务质量 3 个维度展开，其中能力又分为经营能力和发展能力。然而，生鲜冷链物流服务商由于其特殊服务产品及环境，需增加对物流能力的考察。因此，本文补充冷链物流能力等业务型指标，从经营能力、物流能力、服务能力、服务质量和发展能力共 5 个维度，充分考察生鲜冷链物流服务企业经营稳定、冷链物流能力、技术水平、服务收费、消费者满意度、服务合作及发展等方面的综合表现，共设计 21 个二级指标（表 1），其中定性指标 8 个，定量型指标 13 个，效益型指标 19 个，成本型指标 2 个。

2 基于三角模煳数的 AHP-TOPSIS 模型构建

指标权重的确定方法主要包括主观赋权法和客观赋权法，主观赋权法通常根据专家的专业知识或经验主观判断，如层次分析法（AHP）、专家调查法（Delphi）等；客观赋权法根据原始数据之间关系确定权重，具有较强客观性与数据依赖性，如变异系数、熵值法等。TOPSIS 作为多准则决策中的常用评价方法，主要原理为计算评价对象与正负理想解的欧式距离来排序。近年来，关于 TOPSIS 的研究倾向于组合型 TOPSIS，即考虑模煳集、群体决策、ANP 等与 TOPSIS 集成，该类组合模型更适用于理论和实际问题的研究应用。由表 1 可以看出，定性指标通常需要采用语言变量（Linguistic Variables）进行判断和取值，且鉴于生鲜电商这一新兴行业数据积累有限，本文在传统 AHP-TOPSIS 模型中，引入三角模煳数（Triangular fuzzy number，TF）判断和评价主观性及偏好性指标，构建基于三角模煳数的 AHP-TOPSIS 模型。

2.1 三角模煳数及转换量表

3 实例分析

生鲜电商 Z 公司成立于 2009 年，为世界 500 强企业 Z 集团投资创办的一家大型食品类 B2C 电子商务网站，主要经营肉禽水产、水果蔬菜、奶制品、休闲食品、粮油等百种品类。该公司依托集团的雄厚实力，能够实现在全球范围内进行优品采购，虽拥有普通生鲜电商所没有的资源，且在消费者中也有了一定的口碑，但相对比其他已成熟的大型生鲜电商，物流为其主要瓶颈环节之一。目前 Z 公司经营范围覆盖全国，在大连、青岛、济南等地也陆续建设了冷库，但 Z 公司尚未有足够的资本、技术和经验来支撑自建一个全国范围内的冷链物流体系，Z 公司选择将自己的冷链物流部分外包给冷链物流外包服务商，现需考察 SF、ZJB、YT、ST、ZT、YD 共 6 家冷链物流服务商，数据如表 4 所示。

3.1 运用 TFAHP 确定指标权重

本文通过专家访谈、问卷调查等，邀请生鲜电商、冷链物流等相关领域专家对指标体系中的各指标权重进行打分，基于每位专家的评分矩阵求解平均评分矩阵得到各指标的局部、全局三角模煳权重（表 5）。

3.2 运用 TFTOPSIS 评选服务商

SF、ZJB、YT、ST、ZT、YD 共 6 家冷链物流服务商的 TFTOPSIS 计算结果见表 6，其中，CSF>CZJB>CZT>CYT> CST>CYD，由此可知 SF 整体情况最优，ZJB 其次，YD 为本样本中最劣方案。通过分析指标权重可以发现，服务质量具有较高影响；其次为物流服务能力。生鲜电商选择冷链物流服务商时，由于生鲜物流对于冷链技术和冷链运输专业性有较高要求，因此相比于传统 3PL 选择问题，应重点加强冷链物流服务商的服务质量、物流服务能力等冷链业务能力方面的考核权重。

4 结论

冷链业务外包已逐渐成为生鲜电商的主要发展趋势，然而由于我国现有冷链物流市场的滞后性，合理评估和选择第三方冷链物流服务商成为电商企业运营关键环节。考虑现有指标体系较少侧重冷链物流特点，及部分指标具有较强主观性和偏好性，本文从经营能力、物流能力、服务收费、服务质量及发展能力 5 个维度构建了考虑电商环境的 21 个冷链物流服务商评价指标；运用三角模煳数考量部分主观指标，通过 TFAHP 方法确定了各指标权重，其中冷链物流的服务质量和服务能力具有较高影响值；进一步构建 TFTOPSIS 模型并实例验证了模型的合理性和有效性。本文 TF-AHP-TOPSIS 相比于传统方法，能够有效处理偏好等主观指标数据，且相比于传统 3PL 选择问题，该模型重点加强了对冷链物流服务商的服务质量、物流服务能力等冷链业务能力方面的考核，更符合冷链物流行业特征。

参考文献

[1]葛继红，王文昊，汤颖梅.我国生鲜电商发展模式及其适用条件分析[J].贵州社会科学，2018，337（1）：133-138.

[2]中国物流与采购联合会冷链物流专业委员会，国家农产品现代物流工程技术研究中心.中国冷链物流发展报告[R].北京：中国财富出版社，2018.

[3]陈镜羽，黄辉.我国生鲜农产品电子商务冷链物流现状与发展研究[J].科技管理研究，2015，（6）：179-183.

[4]令狐克睿，王勇.第四方物流中的 3PL 供应商的评价[J].科技管理研究，2006，（10）：200-202.

[5]许国兵，张文杰.基于灰色关联和 TOPSIS 的两阶段第三方物流服务商选择模型[J].北京交通大学学报（社会科学版），2007，6（4）：30-33.

[6]刘秋生，王秀竹，侯云章.基于熵值的第三方逆向物流供应商评价研究[J].科技管理研究，2013，33（10）：179-182.

[7]周盛世，张艳萌，赵敏敏.基于 AHP 和 TOPSIS 方法的第三方冷链物流企业评价研究[J].物流工程与管理，2016，38（11）：65-67.

[8]李荷华，谌伟.基于 AHP 的化工物流服务供应商选择研究[J].数学的实践与认识，2015，45（1）：34-42.

[9]陈可嘉，于先康.基于 ANP 权重确定的 AHP-DEA 模型及其在逆向物流服务供应商选择中的应用[J].数学的实践与认识，2016，42（21）：1-8.

[10]邓余玲.基于 AHP 的生鲜农产品冷链物流供应商选择[J].物流科技，2017，（4）：91-93.

[11]Singh R K，Gunasekaran A，Kumar P.Third party logistics （3PL） selection for cold chain management：a fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS approach[J].Annals of Operations Research，2018，267（1-2）：531-553.

[12]Aguezzoul A.Third-party logistics selection problem：A literature review on criteria and methods[J].Omega，2014，（49）：69-78.

[13]Spencer M S，Rogers D S.JIT systems and external logistics suppliers[J].International Journal of Operations and Production Management，1994，14（6）：60-74.

[14]Mcginnis M A，Kochunny C M，Ackerman K B.Third party logistics choice[J].The International Journal of Logistics Management，1995，6（2）：93-102.

[15]Mennon M K，Mcginnis M A，Ackerman K B.Selection criteria for providers of third-party logistics services：an exploratory study[J].Journal of Business Logistics，1998，19（1）：121-37.

[16]邓雪，李家铭，曾浩健.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识，2012，42（7）：93-100.

[17]Rashidi K.，Cullinane K..A Comparison of Fuzzy DEA and Fuzzy TOPSIS in Sustainable Supplier Selection：Implications for Sourcing Strategy[J].Expert Systems with Applications，2018，（121）：266-281.

作者刘若阳　申威　史稳健　唐长虹