基于模糊层次分析法和Topsis法的农村物流末端配送服务质量综合评价*

□ 王 杰，姜晓红

(南京林业大学 汽车与交通工程学院，江苏 南京 210037)

1 引言

城市物流市场逐渐饱和，增速放缓，农村市场将成为新的潜在市场。近几年，我国农村物流企业快速发展，农村电商普及壮大，有效的降低传统农业的交易成本，推动农业产业化的步伐，彻底改变农村的发展模式。然而，在现阶段可以说我国农村几乎没有一个完整的、畅通的物流体系和物流渠道，满足不了农民的生产生活需求。同时，由于农村地区物流基础设施较为落后，物流体系不够完善，导致物流公司的物流节点只能覆盖到县级，难以送达至乡镇及村，快件量少且分散，难以形成规模化配送。因此，物流企业必须深入研究农村物流“最后一公里”配送质量存在问题，提出适合农村地区的、有效的物流“最后一公里”配送的优化策略对农村物流的发展和农村生活质量的提高有着重大意义。

目前，物流服务质量评价常见的方法有SERVQUAL模型、LSQ模型以及应用层次分析法、模糊综合评价法、灰色评价法等。如今，有学者已对我国物流企业发展、电商农村物流配送模式、配送路径优化、服务质量等方面展开研究[1-10]。张林凤(2016)分别做了京东物流系统客户服务体验分析、京东自营物流质量对消费者再购买意愿影响分析、京东农村电商物流服务质量评价[11]。徐海文、姜晓红等(2018)用模糊综合评价法对农村电商物流末端配送服务质量进行了研究分析[12-14]。总的来说，单一对物流服务质量评价方法在进行研究分析时还存在不足，对整个物流服务质量的评价不完善，比如常见的模糊层次分析法(FAHP)就存在明显的缺陷：检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR<0.1缺乏科学依据，计算比较复杂。本文主要运用Topsis法结合模糊综合层次分析法分别对多个农村物流企业进行末端服务质量分析，既克服了传统FAHP存在的缺陷，又简化了计算过程，是一种相对比较综合全面的结合计算。通过两种方法的结合对农村物流企业末端配送服务质量有更深的认知，以期对农村物流企业发展和运营管理提出优化决策。

2 评价方法

传统的模糊层次分析法：①检验判断矩阵是否一致非常困难,且检验判断矩阵是否具有一致性的标准CR<0.1缺乏科学依据;②在模糊层次分析中,因素间的两两比较判断时,如果不用三角模糊数来定量化,而是采用一个因素比另一个因素的重要程度定量表示,则得到模糊判断矩阵。故为了克服传统FAHP的缺陷，本文用Topsis对其加以改进。

2.1 FAHP对指标层进行综合排序

①建立评价指标体系。根据构建农村物流服务质量评测指标体系，评价因素分为两个层次；

②构造模糊判断矩阵。根据实地和线上调查问卷对各指标层的子指标进行打分，根据评分结果，确定各指标的权重，构造模糊判断矩阵；

③对指标层进行排序选择。

Topsis法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价，是一种逼近于理想解的排序法，在多目标决策分析中一种常用的有效方法，又称为优劣解距离法。

2.2 应用Topsis对各物流企业末端配送服务质量综合排序

①评价指标转化，把各物流企业的定性指标转化为定量指标；

②计算每个物流企业与最优企业和最劣企业的距离；

③计算每个物流企业与最优企业的接近程度，得到所有物流企业的综合排名。

3 实例应用

对海安县曲塘镇3个具有代表性的物流企业进行实例分析，3个物流企业末端配送特点如下表1所示：

表1 物流企业末端配送特点

3.1 FAHP对指标层进行综合排序

3.1.1 评价指标体系

初步构建评价体系之后，根据评价指标体系设计调查问卷，进行问卷调查收集数据，问卷主要面向海安曲塘镇居民，通过纸质问卷、网络问卷两者结合方式完成。

评价指标体系分为两个层次，第一个层次为U={UA,UB,UC,UD,UE},即U={便利性、反应性、正确性、关怀性、响应性}。第二层因素集为第一层5个维度的子指标组成。如下表2所示。

表2 原始数据汇总及各指标维度权重确定

3.1.2 构造模糊判断矩阵

①根据回收的100份有效调查问卷对各指标层的子指标打分结果，根据评分结果构造模糊判断矩阵。一到五级分别对应1-5分。根据原始表数据确定权重系数，计算出其他四个维度和其所含子指标的权重如表2所示(注：括号内为权重)；

②参照文献[13]进行一级综合评价，建立模糊评价矩阵，得到一级综合评价模型；

③接着进行二级综合评价，建立综合模糊评价矩阵，得到二级模糊评价模型；

④最后得到评价结果：农村物流服务质量综合评价结果BLQ为：

Y=3.521，YA=3.293，YB=3.858，YC=3.713，YD=3.347，YE=3.532

3.1.3对指标层进行排序选择

根据计算结果可以看出BCDE四个维度在农村物流末端配送服务质量评价体系中比较重要，A维度相对不是很重要，因此，选择BCDE四个维度进行接下来的计算。

3.2 Topsis综合评价法

①评价指标转化，把各物流企业的定性指标转化为定量指标；根据实地调研对某三个农村物流企业的100份有效问卷调查，对四个维度打分，每个维度0-10分，取其平均值进行计算，如下表3所示：

表3 物流企业评价指标得分

②计算每个物流企业与最优企业和最劣企业的距离；

a.正负理想解

正理想解：Z+=(7.8，8.1，4.2，7.1) 负理想解：Z-=(5.5，7.6，3.4，6.9)

c.各企业与理想解的距离，如下表4所示：

表4 各企业与理想解的距离

③计算每个物流企业与最优企业的接近程度，得到三个物流企业的综合排名：

L1=0.3004，L2=0.7099，L3=0.1621；企业2第一，企业1第二，企业3第三。

通过各物流企业综合评价排名可以看出：企业2末端配送服务质量最接近最优企业，企业1其次，企业3最差。企业2主要以公共服务点模式进行末端配送，该企业处理问题时的及时性、合理性以及态度方面仍有不足，物流服务人员不能够了解客户的需求以及没有详细的解决问题的流程步骤，都使得物流的服务质量得不到有效的提升。企业1以渠道网点全覆盖模式配送为主，该企业不仅在快件的运送途中，存在着比较严重的延误问题，在收货处理环节与到站送货环节的效率也比较低下。至于企业3主要网点协作模式进行末端配送，配送方式及配送时间不便利，会引起顾客的不满，不利于管理物流。针对这三个企业可能存在的问题，可以采取如下优化措施：①整合优化资源，“降本增效”；②提高员工质量，加强人员培养；③完善运营机制，改善配送模式。

4 结论

本文用模糊层次分析法和Topsis法对农村物流企业末端配送服务质量进行了综合评价，通过海安县三个物流企业实例在指标层使用FAHP对重要指标进行了排序选择，在实例计算时使用Topsis法对不同的农村物流企业末端配送服务质量进行比较排序。这样既保留了FAHP的优势，又很好地克服了其存在的缺陷，能对农村物流企业末端配送服务质量进行一个很好的分析比较，计算证明该方法可行。