基于改進FAHP的無車承運人合作伙伴選擇研究

□ 史丹青

(華信咨詢設計研究院有限公司，浙江 杭州 310052)

1 前言

從2016年8月交通運輸部辦公廳印發《關于推進改革試點加快無車承運物流創新發展的意見》，到2016年10月至2017年12月期間，在全國開展道路貨運無車承運人試點工作，再到2020年國家決定將重點發展50家無車承運人品牌企業，無車承運人在短短幾年內取得了快速的發展，但目前也面臨著諸多問題，主要表現在合作企業之間缺乏統籌協同，整體運營效率不高；各企業主體之間信息缺乏共享機制，信息化支撐水平不高；合作企業服務水平參差不齊，整體服務能力有待提高；企業間合作穩定性不高等。隨著無車承運人行業進入調整期，多數無車承運人將面臨被行業淘汰，究其原因主要是多數無車承運人企業在成立初期沒有正確選擇合適的合作伙伴。本文將基于此，研究無車承運人如何科學選擇合作伙伴，為現有的無車承運人優化合作伙伴選擇模型和即將成為無車承運人企業建立合作伙伴選擇機制提供理論參考。

無車承運人是指不擁有車輛而從事貨物運輸的個人或單位，其主要從事運輸組織、貨物分撥、運輸方式和運輸線路的選擇等工作，而將運輸活動交給實際的承運人，即無車承運人合作伙伴[1]。無車承運人合作伙伴一般是具有實際運輸能力的物流企業，通過與無車承運人的合作來提高運輸業務量，增加企業收入。同時，對于無車承運人來說，合作伙伴的選擇將直接影響到承運質量和經濟利益。

目前針對合作伙伴選擇的相關研究較多，理論成果較為豐富。李蕊[2]基于熵構建了以RBF神經網絡對供應鏈合作伙伴的選擇進行了研究。劉伯超[3]等使用層次分析法(AHP)構建高端裝備制造企業物流外包合作伙伴選擇模型，為高端裝備制造企業物流外包合作伙伴選擇提供理論依據與實踐路徑。Petroni[4]等提出應用多目標逼近法PCA(Principle Component Analysis)，為采購經理提供采購合作伙伴選擇決策模型。Chan[5]等將層次分析法與遺傳算法相結合來解決供應鏈管理中的合作伙伴選擇問題。蘇菊寧[6]等基于制造商與物流供應商長期合作的伙伴關系，從成本、服務質量、合作穩定性以及綜合實力四個方面設計了物流合作伙伴評價指標體系，建立了灰色評價與層次分析法相結合的多層次灰色評價模型，并進行了算例驗證。目前，無車承運人的合作伙伴選擇研究相對較多，學者的研究集中于供應鏈合作伙伴的選擇。考慮到無車承運人發展面臨的問題，本文綜合使用熵權法、層次分析法和模糊綜合評價法構建無車承運人合作伙伴選擇模型。

2 無車承運人合作伙伴選擇評價指標體系構架

本質上，合作伙伴就是無車承運人的運力供應商，只是二者的關系不僅僅是滿足于“供與求”，而是要建立基于“共贏”的長期合作伙伴關系。在合作伙伴選擇時，無車承運人與大部分企業均未合作過，這種情況下，只能通過企業已經取得業績來了解情況，比如通過調研了解其信譽情況等。由于無車承運人自身沒有車輛，因而合作伙伴的配套設施也成為無車承運人比較關注的地方，比如運輸車輛、倉儲條件等。對于無車承運人，合作伙伴能否與其在組織、業務、信息等方面實現快速協同、合作，將直接影響著物流運輸效率，甚至是運營成本。此外，合作伙伴的企業長遠發展能力，對于與之建立“共贏”的長期合作伙伴關系也有較大的影響。

基于以上分析，并結合前人的研究成果[7-9]，構建出符合無車承運人合作伙伴選擇指標評價體系，如表1所示：

表1 無車承運人合作伙伴選擇指標評價體系

3 無車承運人合作伙伴選擇模型構建

3.1 基于熵權法和層次分析法的評價指標權重確定

經過多年的研究與應用實踐表明，由于不同的專家打分而造成層次分析法分析結果具有較大的主觀性。為了確定更加客觀的評價指標權重，本文將采用熵權法對層次分析法結果進行修正。

3.1.1 改進的層次分析法

原有的層次分析法要進行一致性檢驗，不滿足一致性的判斷矩陣要進行修正再檢驗，直到滿足一致性，過程比較繁瑣。本文對層次分析法進行改進，不必進行一致性檢驗，簡化計算過程，提高評價效率。

改進的層次分析法[10]基本思想：若A沒有B重要，用0表示；若A與B同等重要，用1表示，若A比B重要，用2表示，以此判斷標準對準則層和指標層進行兩兩重要性評判，建立初始判斷矩陣。具體步驟如下：

②構建判斷矩陣A=(aij)n×n，其中aij滿足：

(1)

③計算判斷矩陣A各指標近似權重。

(2)

3.1.2 熵權法

熵權法[11]是信息論中一種比較客觀的指標權重賦值方法。信息論認為信息是系統有序程度的一個度量，熵是系統無序程度的一個度量；如果指標的信息熵越小，該指標提供的信息量越大，在綜合評價中所起作用理當越大，權重就應該越高。熵權法確定指標權重的具體步驟如下：

①對判斷矩陣A歸一化處理，得到標準矩陣M。

(3)

②計算信息熵ej。

(4)

③計算指標的信息熵權重γi。

(5)

④用信息熵權重ri修正層次分析法得到的近似指標權重，得到最終指標權重ωj。

(6)

3.2 基于模糊綜合評價法的合作伙伴綜合能力評價模型構建

模糊綜合評價法是人們對評價對象的不同影響因素做出相應的非精確性評價，即模糊評價，并借助模糊數學理論進行量化處理，并最終得到精確結果的一種將模糊不確定性問題量化處理的分析方法。以下應用模糊綜合評價法構建無車承運人合作伙伴綜合能力評價模型。

3.2.1 建立合作伙伴選擇評價因素集

評價因素集：U={u1,u2,…，ui…un}，表明指標層中共有n個主要的因素需要評價，每個一級指標u包括的k個二級指標記作uk。根據已構建的指標體系中可知共有4個指標，所以U=(u1,u2,u3,u4)，即：

U={企業業績，企業配套設施，企業協同，企業發展}

u1={企業信譽，運輸質量，交貨質量，成本控制}

u2={交通條件，運輸設備，倉儲設施，辦公條件，人力資源}

u3={戰略兼容，組織柔性，業務協同，信息協同}

u4={企業文化，管理能力，員工素質}

3.2.2 構建決策評語集

決策評語集：對有可能出現n個評語，構成評語集V=(v1,v2,…，vn)。不同的決策問題，評語集的構建也不盡相同。本文對無車承運人合作伙伴選擇進行決策的依據就是其在綜合能力評價下的“好壞程度”，可令評語集為V={優，良，中，差}。

3.2.3 建立評價隸屬矩陣R

對各指標確定評判等級標準，并根據這個標準確定U對于評語集V的隸屬向量R為Rij=(rij1，rij2,rij3,rij4)，其中rijh=Vijh/n(h=1,2,3,4)，n為參與評價的專家數量，則評判隸屬矩陣R為：

(7)

3.2.4 綜合評價

根據層次總排序Y和隸屬度矩陣R，可計算出模糊綜合評價集B，進而得到相應的結論，此處采用加權運算。

①確定模糊綜合評價集B。

(8)

②確定U對于V的權重。

B=Y∧R作歸一化處理后記為Bt，Bt為U對于V的隸屬度向量，即為總的評價結果：

(9)

3.2.5 結果處理

至此，則可以對評價結果進行處理，首先將評判集V中各指標進行量化，再利用公式求出各方案P的總體得分情況，即：

(10)

4 實證分析

以某無車承運企業為例，假設有10家候選合作伙伴，分別為H1、H2……H10，應用本文構建的模型進行合作伙伴選擇。

4.1 應用改進的層次分析法確定指標初始權重

邀請8位專家組成專家小組，由專家組對指標體系的相對重要性進行評估。根據專家組最終評估結果，構建B層對A層的初始判斷矩陣，如表2所示：

表2 B層對A層的初始判斷矩陣

然后，構建判斷矩陣A=(aij)n×n，并計算初始權重，得到表3：

表3 B層對A層的判斷矩陣及權重

同理，可計算出C層對B的權重，由此得到評價體系中全部評價指標初始權重，如表4所示：

表4 基于層次分析法確定的評價指標初始權重

4.2 應用熵權法修正指標權重

首先，將矩陣A歸一化，得到：

然后，應用MATLAB軟件求解信息熵權重，得到：

同理，可計算出C層對B的信息熵權重。最后，應用公式(6)得到修正后的評價體系指標權重，如表5所示：

表5 基于層次分析法確定的評價指標初始權重

進而得到各指標綜合總權重：

ω總=(0.339,0.068,0.068,0.068,0.034,0.093,0.074,0.007,0.007,0.021,0.021,0.108,0.065,0.002,0.017,0.009)

4.3 應用模糊綜合評價法評選合作伙伴

4.3.1 建立評價隸屬矩陣R

對專家進行訪談，邀請專家依據選址評價指標體系對10家候選企業分別進行打分，并建立評價隸屬矩陣R。由于篇幅有限，以下以候選企業H1、H2為例進行計算。

4.3.2 模糊綜合評價

根據公式(8)B=Y∧R=ω總∧R，歸一化后得：

同理：

4.3.3 結果處理

規定評判集V中各元素的量化值[12]為V1=100，V2=80，V3=60，V4=40，根據公式(10)計算得到各候選企業的評分排名如下表6所示：

表6 候選企業最終得分及排名

根據評分排名即可依次選擇一家或多家合伙伙伴。

5 結束語

無車承運人雖然已經在國外得到很好的發展，但是在我國物流市場中還是一個新興事物，無車承運人合作伙伴的選擇正是發展階段最為關鍵的工作。本文結合國內外相關理論研究，設計了一套符合我國物流市場環境的無車承運人合作伙伴評價指標體系，應用改進的層次分析法、模糊綜合評價法構建合作伙伴選擇模型，在此過程中，為了使評價過程更具客觀性，應用熵權法對層次分析法得到的結果進行修正。通過實證分析表明，本文構建的指標體系及模型具有良好的實用性。