基于模糊最优化理论的区域物流发展研究

刘 斌

(天津大学 管理与经济学部，天津 300073)

随着我国市场经济的不断深化，现代物流业不仅在引导生产、促进消费方面举足轻重，而且对优化产业结构、提高经济运行质量也有巨大的促进作用。但是，相对于我国持续高速发展的现代物流业，其理论研究却相对滞后。基于我国现代物流理论研究的现状，本研究采用模糊最优化理论对上海地区现代物流业发展进行理论分析，期望通过深入的理论分析与实证研究，探索上海地区现代物流业发展的最佳路径，为上海地区物流企业如何更有效率地开展物流业务提供理论支持。

一、文献综述

加快发展现代物流业是优化区域产业结构，振兴第三产业的必然选择。杨晓艳、杨方方(2012)就区域物流协同的内涵、区域内部物流业如何协同发展进行了模型化研究，并构建了供应链维、产业维、空间维等区域物流协同的三维结构模型。注杨晓艳、杨方方：《区域物流协同的三维结构模型研究》，《经济问题》2012年第12期。他们通过对每个维度内部的协同内容、协同过程进行深入研究，认为提高资源配置，能够最大程度地实现区域物流整体效益，提升区域物流整体竞争力，促进区域物流协同化，以及推进区域物流与区域经济协调发展。贾海成(2013)以天津和上海为例，就区域物流发展与区域经济的关系进行了实证研究，利用计量统计方法分析得到天津、上海两地物流业发展对区域经济的整体影响，为上述区域宏观经济的持续发展提出了富有针对性的对策与建议。注贾海成：《物流产业发展与区域经济关联分析——以天津和上海为例》，《科技进步与对策》2012年第23期。颜双波(2012)就福建泉州地区的物流业发展与区域经济的互动性展开研究。研究选取了泉州地区1995-2011年港口吞吐量、地区生产总值和三次产业增加值等统计数据，通过实证观察到泉州地区物流产业的发展有效地促进了该区域的经济增长，同时也推动了该区域产业结构的升级优化。注颜双波：《物流产业促进区域经济发展的实证分析——以福建泉州为例》，《首都经济贸易大学学报》2012年第6期。徐文哲(2012)认为，现代物流企业不仅提供仓储和运输服务，同时还提供许多其他的增值服务，物流供应链因素越来越多，涉及到更多的运输方式，覆盖更多的服务环节。同时，也有越来越多的物流企业加入到物流业与金融业协同发展的大系统中来，但在创新层面上可能出现一定的风险。克服与解决物流企业与金融机构协同运营面临的信用缺失问题，在制度层面上必须建立完善的物流企业与金融机构协同运营的风险控制机制。注徐文哲：《物流金融协同运营的风险保障与控制机制研究》，《山东社会科学》2012年第12期。曾艳(2012)采用组合分析方法对区域物流需求进行预测研究。在充分保留单一预测模型所包含信息的变异系数确定组合权重的基础上，建立了区域物流需求组合预测模型，为进一步提高物流需求预测的精度和研究提供了理论支撑。[注]曾艳：《基于变异系数的区域物流需求组合预测方法》，《统计与决策》2012年第21期。

二、研究思路与模糊最优分析方法

(一)研究思路

本研究的核心是区域物流发展，研究方法是从最优化角度出发，基于收入视角对区域物流如何发展、定位进行确定性的定量研究。基于这一研究要求，本研究初步设想在某个选定的区域内对具有代表性的物流企业进行抽样调查，依此确定这些物流企业开展各项物流业务的经营范围，以及对应的收费价格等信息。然后，确定整个区域内的所有物流企业具有交集部分的物流服务的范围、对应的收费价格等关键信息。在此基础上，利用这些共同范围的物流服务的关键信息来确定该区域物流服务发展的未来路径或者说是取舍点。从最优化角度、也就是投入-产出收益最大化的角度出发，定量论证该区域物流业发展的最优路径，或者说是该区域物流业发展的最优方式。

(二)理论模型论证

根据研究思路，展开对应的最优理论模型。假定我们选择的研究区域内一共有p家不同企业从事m种不同类型的物流服务，我们通过对这p家企业进行基础调研，得到其开展物流服务的范围以及收费价格。用具体的变量ywi,j来表示单月第i家企业开展的第j类物流服务的总量，用函数fi(ywi,1,ywi,2,…,ywi,m)代表该企业在该月的投入产出函数。这样对于家不同的企业，我们就可以得到p种不同(或者存在相同可能)的投入产出函数。

考虑到这些不同企业直接的业务的相同性，本研究采用模糊处理的方式，将其发展数据进行模糊化处理，见公式1。

(1)

说明：p_ywi,j代表第家企业单月开展第j类业务的价格；ywi,j代表第家企业单月开展第j类业务的总量；变量dj代表该区域内被调查企业单月开展第j类业务的均方差，也就是本研究的模糊范围。

按照这一要求，对于区域内的某一企业开展物流服务，在业务总类型为m种的前提下，其实现最优发展，就是需要实现下公式2。

max:fi(ywi,1,ywi,2,…,ywi,m)

(2)

说明：变量fi代表区域内第i个企业的物流产出函数；di,j为区域内第i个企业的第j个约束的模糊变动范围；变量ysi,j代表区域内第i个企业的第j个约束的中点位置；函数xzi,j(ywi,1,ywi,2,…,ywi,m)代表区域内第i个企业关于物流服务的第j个约束条件。

遵循模糊数学及模糊最优化理论的要求，公式2的最优化问题求解等同于以下问题的求解，见公式3。

max:y

(3)

利用公式，即可确定具体企业的物流发展的最优化问题。以下本研究结合上述分析对某一指定区域内的物流企业进行实证研究。

三、基于收入视角的上海地区区域物流发展最优路径

利用前述理论模型，对上海地区区域物流发展的最优路径进行针对性研究。考虑到本研究的实证性，为了避免研究结果对实证对象造成不必要的干扰，本文隐去实证对象的具体名字，用企业1代表第一家企业，依次类推。同理，对区域物流业务也采用概括式的表述，用第一类物流业务代表，依次类推。采用这一方式进行实证研究首先要进行对应的基础调研。

(一)基础调研

在本研究中，共对上海地区从事物流服务的20家企业进行实地调研，通过详尽的基础调研，得到20家物流企业四类物流服务的相对价格，数据汇总见表1。

表1 20家实证对象四类物流服务的相对价格数据

在获取了上述数据的同时，本研究还对上述企业在经营过程中的约束性条件进行调研，并得到20家物流企业物流服务的约束条件，约束信息汇总见表2。

表2 20家实证对象物流服务的约束信息

(二)最优化模型构建与求解

将表1中的数据转化为模型中的对应的最优化产出部分，将表2中的数据转化为模型中的约束部分。即将表1中的数据转化为下式4中max之后的函数部分，将表2中的数据转化为下式4中除max之外的其它部分，得到公式4。

max:1x1+2x2+1.5x3+1x4

(4)

说明：变量x1、变量x2、变量x3和变量x4，依次代表区域内物流企业开展的四类物流业务的总量(单月总量)。

对于公式4确定的模糊最优化模型，结合最优化分析方法和模糊数学理论，将其转化为两个对应的最优化模型，见公式5和公式6。

max:1x1+2x2+1.5x3+1x4

(5)

max:1x1+2x2+1.5x3+1x4

(6)

对公式5和公式6所对应的模型进行最优化求解，得到最后的模糊最优解。它们依次对应的最优解见表3。

表3 中间模型的最优解结果汇总表

结合上述两个中间过程，我们可得到对应的模糊最优化模型，见公式7。

max:y

(7)

说明：变量为模糊模型的最优化值。

对于公式7所表述的最优化模型，仍采用最优化分析软件lingo11.3对其进行求解并得到模糊最优结果，将其汇总得到表4。

表4 模糊最优结果

(三)模型分析

依据上述分析论证，我们看到上海地区的20家物流企业广泛的开展了四类物流服务，并取得了不俗的成绩。单从四类物流服务来看，每一种物流类服务似乎都是不可或缺的，或者说每一种物流类服务的作用都是正向的。但是，从上述模糊最优化分析角度来看则并非如此。分析显示只有前三类物流类服务起到了正向作用，第四类物流类服务则是负向的，或者说是非积极的作用。因此，从投入产出的角度来看，实证对象要想实现物流收入的最大化，应该尽量降低第四类物流服务，才能最有效率地实现区域物流业务的迅速发展。

四、结语

近年来，现代物流业在我国的发展呈现出跨越式的态势。不过，相对于跨越式的发展其理论研究明显滞后，尤其是理论与实践相结合的研究更显不足。有鉴于此，本研究通过对上海地区20家物流企业进行深入的基础调研，获得进一步研究所需要的数据。在此基础上，利用模糊分析模型对基础调研数据进行实证分析，从投入产出角度确定了上海地区现代物流业发展的最优化模型。通过逐步逼近的求解该模型，最终得到上海地区现代物流业发展的最佳路径，即加速第一、二、三类物流业务的发展，降低或抑制第四类物流业务的发展速度，从而最大限度地提升上海地区现代物流产业的经济效益和社会效益。