基于AHP的跨境電子商務物流模式研究

孫學農,楊 明

(東營職業學院,山東 東營 257091)

近幾年跨境電子商企業發展迅速，伴隨著網絡訂單的增多和經濟效益的擴張，如果找不到合適的物流模式，會導致貿易成本過高，尤其是企業的物流費用率竟達到了30%。這表明跨境電商物流模式方面有著比較嚴重的問題，本文使用層次分析法對現有的物流模式進行選擇優化。

1 組織層次結構

考慮到目前跨境電子商務物流模式選擇方面缺乏量化分析的依據,通過研究確定以下5個關鍵影響因素：退換貨物、物流成本、物流效率、保障機制和合作風險。按照“目標—準則—決策”的層次結構模式。

在目標層中設定了最終目標；準則層的確定是根據物流模式的影響關鍵因素進行篩選和合并,最終確定了五個準則,分別是：退換貨物、物流成本、物流效率、保障機制和合作風險,后面的描述中為了方便采用符號y1,y2,…,y5加以表示；方案層的設定是關鍵,目前電子商務的流行模式大概有七種以上,根據區域的特點和未來實施的可行性,選擇了跨境小包物流模式、海外直購物流模式和網購保稅物流模式三種方案,后文中分別用符號x1,x2,x3表示。

2 構造判斷矩陣

層次模型確定后,就需要進行判斷矩陣的構造。取設上一層的某一個元素yi為準則進行研究,它所支配的下一層次的元素記為x1,x2,…,xn,那么這n個元素是否對上面的元素yi有影響就需要確定它們在矩陣中的比重,也就是需要進行比較。 具體的做法是：任取兩個不同元素xi和xj,元素xi與xj的影響比用aij表示,這樣就可以得到多個比較值,我們把這些值構造成一個數表,為了表示這個數表,把它們表示成矩陣A,這就是我們要構造的判斷矩陣,矩陣可表示為：

通過上面的判斷矩陣的構造,不難看出該矩陣的元素aij有下列特點：

之所以采用兩兩比較的方法,根本原因是每一個元素xi對于y的影響很難進行量化,下面給出一種比較的方法——5級制(如表1所示),為了使比較的結果更精確,又不增加計算的難度,在每兩個等級之間各有一個中間狀態,合計共1～9個尺度。預先設定,如果aij的取值為2,4,6,8,說明重要程度介于相鄰等級之間。實踐證明,成對比較的尺度以7加減2為宜,故aij的取值范圍是1,2,3,…,9及其倒數。

表1 比較尺度的取值及含義

根據表1的定量化尺度,可以設定設準則層對目標層的成對比較判斷矩陣：

同樣根據表1的定量化尺度，建立方案層對準則層的成對比較判斷矩陣B1-B5。

3 求單排序權重向量并進行一致性檢驗

所謂層次單排序向量就是指在上、下兩個層次中,下層次中的各個元素相對上一層中的某個元素的重要性相對值大小(即權重)的排序,每一個值就是前面構造的判斷矩陣中的值,為便于數據處理,需要寫成向量的形式,這個向量就是單層次排序權重向量。下文中權重記為w1,w2,…,wn,寫成向量形式w=(w1,w2,…,wn)T。求單層次排序權重向量的方法有多種,在此采用求判斷矩陣的特征值與特征向量的方法,俗稱特征根法。

表2給出了n(1-11)階矩陣在通過160個隨機樣本矩陣通過計算得出的平均隨機一致性指標RI,樣本規模不同,得出的平均隨機一致性指標略有差異。

表2 n階矩陣平均隨機一致性指標

特征根法計算量比較大,在此推薦使用用數學工具軟件Matlab,一般認為Matlab擅長數值運算,尤其是矩陣數值運算。也可以使用軟件Mathematica,一般認為Mathematica擅長理論運算。

經求解可以得到A的最大特征值λmax=4.23657,及其對應的特征向量

α=(0.52374,0.24315,0.76129，0.19072，0.41732)T

為了數據的可比性更強,需要進行歸一化處理,歸一化后的特征向量為：

w(2)=(0.24517,0.11382,0.35637,0.08928,0.19535)T

把n=5,λmax=4.23657代入可得：CI=0.001657

接下來查表2,矩陣階數為5對應的隨機一致性指標RI=1.12

由于CR(2)<0.1,我們就可以認為一致性檢驗通過,求得的特征向量是可靠的。因此可以用上述歸一化后的特征向量w(2)作為排序權重向量。

用同樣的方法求矩陣Bj(j=1,2,…,5)的最大特征值及特征值所對應的特征向量,其對應的最大特征值分別是：

λ1=3.00369,λ2=3.00369,λ3=3.00369,λ4=3.00369,

λ5=3.000

上述特征值所對應的特征向量分別是：

α1=(0.163954,0.46286,0.871137)T

α2=0.928119,0.328758,0.174679)T

α3=(0.163954,0.46286,0.871137)T

α4=(0.928119,0.17469,0.328758)T

α5=(0.904534,0.301511,0.301511)T

同樣的按照上述的方法對其做歸一化的標準處理,可得如下的特征向量：

w1=(0.109452,0.308996,0.581552)T

w2=(0.648329,0.229651,0.12202)T

w3=(0.109452,0.308996,0.581552)T

w4=(0.648329,0.12202,0.229651)T

w5=(0.600000,0.200000,0.200000)T

CI1=0.0018473,CI2=0.0018473,CI3=0.0018473,CI4=0.0018473,CI5=0

查表2,可知3階矩陣對應的隨機一致性指標皆為RIi=0.58(i=1,2,…,5)

CI1=0.003185,CI2=0.003185,CI3=0.003185,CI4=

0.003185,CI5=0

由于CRi<0.1，(i=1,2,…,5),故可以認為一致性檢驗通過。即認為Bj(j=1,2,…,5)的特征根向量是可信的,用歸一化后的特征向量作為其排序權重向量是可信的。

4 求層次總排序權重并進行一致性檢驗

在做出單層次排序權重的基礎上,還需逐層對其上層元素進行排序向量的求解,直至求出目標層的排序權重,然后通過自上而下地將層次單排序的權重進行合并,就可以得到層次總排序權重。本實例中總共三層,上述已經求出準則層的排序權重向量,只要再求出目標層的總排序權重,即可判斷方案的優劣。因此接下來需要求對于目標層的總排序權重向量,從而選出最優方案。

跨境電子商務物流模式選擇問題所在層對于準則層的排序權重計算結果列成如下的矩陣形式：

W(3)=

矩陣所表示的就是方案層對目標層的排序權重向量,注意行列的關系(權重向量為列向量組成的矩陣)。接下來再求累計向量,也就是自下而上的向量合并。

不妨把總排序權向量記為w(3),

則有w(3)=W(3)w(2)=(0.24276,0.23512,0.52212)T,即為所求總排序向量。

為了對總排序權向量進行一致性檢驗,需要計算

CI(3)=(CI1,CI2,…,CI5)。

數據代入后得CI(3)=0.0032143

綜合求得隨機一致性指標：RI(3)=[RI1,…,RI5]w(2)=0.49

于是得CR(3)=CR(2)+CI(3)/RI(3)=0.0051219

因為CR(3)<0.1,所以認為總排序權重向量是可信的。

通過對總排序權重向量各分量值的比較,不難看出方案3即網購保稅物流模式是建模者的首選物流模式。可以看出,跨境電商物流模式發展的趨勢是以網購保稅物流模式為主,同時,跨境小包物流模式也應快速發展,這樣能夠使顧客的利益最大化,有利于提高企業的綜合實力。