基于熵权TOPSIS的安徽省农产品物流能力评价

王瑞昕，杨 力

（安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001）

安徽省作为农业大省，农产品种类丰富，数量众多且质量逐年上升。2020年疫情和汛情虽对安徽省农业发展产生了一定的冲击，但全省上下认真贯彻落实习近平总书记视察安徽的重要讲话精神，坚持农业优先发展，使得农业形势向好。2020年安徽省粮食播种面积约10395万亩，同比增加4.5万亩；粮食产量803.8亿斤，位居全国第4，产量连续4年稳定在800亿斤以上。大量的农产品来自相对集中的各农业基地和散户，但农产品的需求则具有分散性，不仅需要满足省内人民的需要，还要流通至周围各省市，且不同类别的农产品在运输中需要的物流条件具有差异性。为了减少农产品在流通过程中的损耗，并降低农产品物流成本，提升农产品物流能力的重要性不言而喻。

一、农产品物流能力的研究现状

农产品是居民日常生活中必不可少的一部分。从区域经济发展的角度来说，农林牧渔业产值是安徽省GDP的重要组成部分。2019年安徽地区农林牧渔业产值占生产总值的8.2%，比重位居第四位，处在工业、建筑业和批发零售业之后，对安徽省的经济发展起到了重要的推动作用。从农产品的特殊性出发，由于农产品大多是有保质期限的动植物产品，所以农产品物流具有很强的时效性，在流通过程中要保证农产品不被污染且不变质。此外，农产品价格普遍较低，流通中需要尽量保证其低成本运营。

在研究物流能力的文献中，周泰等［1］系统地分析了区域物流能力的构成要素，并构建了模糊物元模型对四川省物流能力进行量化分析。甘卫华等［2］运用熵权-TOPSIS对中部六省物流发展情况进行了实证分析，且对中部各省物流能力进行排序，并提出了相关建设性建议。在农产品物流能力的研究中，王新月等［3］使用因子分析和聚类分析的方法研究河南省农产品物流，并揭示省内各地区存在物流发展不协调的问题。董红艳等［4］选择灰色关联法并使用熵权法进行客观赋权，结合山西省情系统地分析了山西省农产品物流能力的发展现状，研究结果显示制约当地农产品物流的因素主要为：农产品基础设施建设、农产品配送能力、物流从业人员。王秀梅［5］采用主成分分析法和因子分析法，综合评价了广东省的农产品物流能力，发现区域经济发展水平和道路交通设施与物流水平正相关。陈远才［6］运用主成分分析法评价了河南省18地市农产品的物流水平，利用聚类分析法对不同城市按照物流水平进行分类，进而为不同类别城市分配合理的物流模式。

当前，采用客观的实证分析去研究物流能力是较为成熟的分析方法。但从已有文献来看，较少有学者结合熵权和TOPSIS研究安徽省农产品的物流能力。因此为了测算安徽省农产品物流能力与其最优状态之间的差距，选择用熵权-TOPSIS法作为研究方法，分析安徽省2010～2019年相关数据，以期带入模型后可以直观反映安徽省农产品物流能力存在的问题，丰富农产品物流发展研究成果。

二、农产品物流能力指标体系的建立

通过梳理近几年文献，参考甘卫华［2］、陈远才［6］(P13-18)、张华［7］等学者的研究成果，并在兼顾安徽省省情和数据可得性的基础上，将评价指标体系精炼为与农产品物流贴近度最高的三个指标因素。本研究选取的指标因素分别是：经济指标、信息化指标和物流指标，并选取经济基础、信息化水平、物流业规模、物流业基础设施、和物流需求，作为三大指标因素下的一级指标。

（一）经济基础

从指标间的内在联系来看，地区经济水平一定程度上可以反映出农产品的生产水平和消费水平，进而将地区经济水平的主要代表性指标GDP和社会消费品零售总额作为二级指标；地区生产总值基本和该地区物流的发展水平呈正相关关系；社会零售品销售总额反向显示区域消费需求和水平，决定该地区的邮电业务量。

（二）信息化水平

信息化水平也是影响物流业发展的重要因素，信息化水平越高，信息流痛速度越快，进而物流业整体周转速度越快。选取邮电业务总量和固定宽带接入家庭作为二级指标。

（三）物流业规模

选取物流业从业人员、物流业产值和货运总量作为二级指标，衡量现期物流业发展情况。物流业规模越大对于从业人员的需求就越高。

（四）物流基础设施

用于流通的基础设施建设情况直接影响农产品运输的效率。具体指标为铁路和公路建设里程、载货汽车拥有量。铁路和公路里程影响农产品的运输范围，载货汽车拥有量决定农产品运输的周转速度。

（五）物流需求

市场上的供给和需求虽时有波动，但在市场规律的作用下，长期内基本处于供需平衡状态，农产品市场也不例外。本年度农产品供给会受到上年度市场需求变动的影响，所以农产品产量能够在一定程度上代表农产品需求。市场需求基本等价于物流需求数量，农产品产量采用农林牧渔业总产值的数据进行分析。

综合上述一、二级指标分析，建立安徽省农产品物流能力评价指标体系（见表1）。

表1 农产品物流能力评价指标体系

三、农产品物流能力评价模型

熵权法作为指标权重的计算方法，其突出的优点是具备客观性。熵是一个状态函数，用来衡量系统混乱程度。当一个系统混乱程度越高，那么该系统内部各指标所蕴含的信息熵越大，导致对应指标在评价研究中权重较大。TOPSIS模型是系统工程常用分析方法，学者大多将其运用到区域创新能力评价和供应商选择等研究中［8-10］。该方法首先计算评价对象与其最佳状态之间的距离，在此基础上对现期的发展状况进行评价。该模型对指标数量和样本大小没有过多要求，并且整个评价过程基于样本数据进行实证分析，排除了人为因素的影响，可以大大提高决策分析的客观性与科学性。

（一）建立分析矩阵并进行标准化

1.根据已建立的评价体系确定矩阵元素，令xij为评价对象j的第i个指标。

2.采用极值法对原始数据进行标准化处理。由于评价指标体系中所采用的指标均为正向指标，采用同一种方法即可得到标准化矩阵Y。

（二）使用熵权法计算指标权重

1.计算标准化矩阵Y中第i年第j项指标的比重，得到新的矩阵Z并计算指标信息熵ej，计算公式如下：

（三）利用TOPSIS进行评价

1.在计算出指标权重的基础上，构造规范化加权矩阵S，S的元素为：

2.确定每个评价对象的最大最小值S+和S-，也称作正理想解和负理想解。公式（7）和（8）为正、负理想解计算公式：

3.计算每个评价单元内的元素与该单元内最大最小值的差额，称之为贴近度。分别记为Di+和Di-：

4.计算各评价对象与理想解的贴近度Ci。贴近度与农产品物流能力呈正相关关系，当Ci=1时，表示评价对象处于最优状态。计算公式如下：

5.距离理想解贴近度的等级划分。根据罗文斌等人［11］的研究，将评价对象的状态划分为五个等级，并根据等级的划分情况评价研究对象（见表2）。

表2 农产品物流能力等级状态划分表

四、实证研究

本文以安徽省为研究对象，对安徽省2010～2019年的农产品物流发展质量进行测度研究。为了了解安徽省近年农产物流能力发展情况，引入长江中下游六省一市2019年的数据进行对比分析。数据来源于安徽省统计年鉴以及中国统计年鉴，物流业产值这项指标选用交通运输、仓储和邮政业产值进行衡量。

（一）安徽省农产品物流发展趋势

利用已建立的熵权-TOPSIS模型对2010～2019年的数据按步骤进行分析，安徽省原始数据见表3。

表3 安徽省2010～2019年农产品物流能力指标原始数据

1.权重分析

在标准化数据的基础上，利用公式(3)～(5)计算各指标的权重，一级指标的权重为该指标下包含的二级指标权重之和，结果见表4。

从表4中可以看出，5个一级指标中权重区域信息化水平排名第一，其次是物流业规模和物流基础设施，所占权重最小的指标是物流需求，这意味着想要进一步提升农产品物流能力需主要从前三个大方向着手。

表4 各级评价指标权重

在信息化水平这项评价指标中，邮电业务总量的权重为0.203 73，占比相对较大，在较长的时间线里，邮电业务是研究邮电业相关问题的重要衡量指标。邮电通信业务的发展与物流业的发展相辅相成，近十年随着互联网用户的激增以及电商行业的迅速发展，邮电业务需求相应激增，爆发的邮电业务需求对于物流业的发展提出了更高的要求，因此推动物流业快速成长。反之，物流业的成熟使邮电业能够处理更多的邮电业务。固定互联网宽带接入用户权重为0.096 68，这意味着能够使用互联网进行网上购物的群体数量直接影响农产品的需求数量，对于推动农产品上行有很大帮助。

物流业规模为次要影响因素，其中物流业产值所占比重最大。物流业产值一定程度上能够代表物流业规模，是对于物流全方位的衡量，包括物流能力。物流业产值和规模之间存在良性互动关系，产值高意味着行业前景光明，易吸引资金投入，以逐步完善物流产业链，进而扩大行业规模。农产品物流作为物流的一个分支，农产品物流能力伴随着物流业的发展而发展，物流业运转速度越快，农产品物流能力相应就越强。

物流基础设施所占权重略低于物流业规模。其中公路里程和载货汽车拥有量权重较高。农产品是具有生命的产品，容易腐烂变质，良好的物流基础设施建设能够降低流通中的农产品损耗，同时可提升农产品的利润空间，高效的流通有助于规避市场波动及应对疫情等紧急情况。

2.计算理想解贴近度

利用权重计算加权规范化矩阵，使用公式（8）～（12）计算各评价对象与理想解的贴近度，如图1所示。

图1 安徽省农产品物流能力评价结果

由图1可知，2010～2019年安徽省农产品物流能力持续上升，其中2010～2017年基本呈平稳缓慢增长的匀速上升状态，2017～2018年增速陡然上升，2018～2019年增速再次放缓。

3.安徽省物流能力实证结果分析

根据表3和图1可知，2019年安徽省农产品物流能力与理想解的贴近程度最高，贴进度为0.787 1；2010年的贴近度最低为0.008 8。以上结果表明，近十年安徽省农产品物流能力一直呈上升趋势，不断逼近理想最优值。

从贴近度的递增幅度来看，2017～2018年的递增幅度最大为0.276 5，2010～2017年间任意相邻两年间的递增幅度均低于0.2。由此可见：前几年物流基础设施不断完善，电商行业迅速发展，为农产品物流能力在2018年的大幅提升奠定基础。2018～2019年增速放缓，结合权重和表2可以得知，交通运输、仓储和邮政业从业人员、货运总量和载货汽车拥有量三项指标的同比下降是出现增速减缓的主要因素。

根据表2划分理想解等级，可以得出不同年份农产品物流能力的状态，如表5所示：2010～2012年，互联网尚未大规模普及，信息较为闭塞，物流能力处于一级状态，即较不协调状态；2013～2016年，虽然物流能力与理想解贴近程度不断提高，但这四年整体依然处于二级状态，也属于较不协调状态；2017年农产品物流能力的发展取得了一定突破，进入一般协调状态；2018～2019年进入较为协调状态。

表5 安徽省农产品物流能力理想解相对贴近度表

（二）长江中下游六省一市农产品物流能力对比分析

文章为了更直观地了解安徽省的农产品物流能力发展现状，选取地处长江中下游平原的湖北、湖南、江西、江苏、浙江和上海作为研究对象，以进行比较分析。长江中下游地区地势平坦，气候适宜，水资源较为丰富，是中国重要的粮、油、棉生产基地。文章选取和安徽省具备一定相似性的省份作为比较对象，能够提高研究结果的科学性和参考价值（见表6）。

表6 长江中下游六省一市农产品物流能力原始数据

根据公式（1）～（5）计算各指标权重，从表6可以看出，2019年六省一市农产品物流能力影响因素排名前三的分别为：物流业规模、物流基础设施、信息化水平。该研究结果基本与安徽省农产品物流能力评价中的指标权重无异，这说明以上三项一级指标是研究物流能力的重要考量因素。文章使用TOPSIS计算各省市理想解贴近度，并将结果使用柱状图直观地表示出来（详见图2）。从图2可得，六省一市中农产品物流能力江苏省最强，江西省最低，安徽省排第三位。

图2长江中下游平原六省一市农产品物流能力评价结果

从经济基础的角度来看，安徽省的地区生产总值仅高于江西省，这说明在长江中下游区域中，安徽的整体经济还处于较低水平；从物流业规模看，安徽省物流从业人员较少；从物流基础设施的角度看，安徽省的民用汽车拥有量、公路里程和铁路里程分别位于第二、第三和第四位，由此可知，安徽省的物流基础设施建设整体水平居中等偏上；从区域信息化的角度看，邮电业务总量和固定宽带接入用户虽排名靠前但远低于江苏和浙江；农林牧渔业的总产值虽然位于首位，但农产品物流能力却反而低于江苏、浙江。

五、结论与建议

（一）结论

在参考已有研究成果的基础上，文章构建了农产品物流能力评价体系，选取较为合适的熵权-TOPSIS法对评价体系内的各项具体指标进行了实证研究：首先，选取2010～2019年安徽省面板数据，分析安徽省十年内农产品物流能力的发展情况；其次，文章分析了2019年农产品截面数据，将同位于长江中下游平原的各省市作为参照对象，横向对比各省份农产品物流能力。在纵向对比中可以看出，安徽省农产品物流能力在不断发展完善，并逐渐接近一种非常协调的状态。但在横向对比中可以看出，安徽省仍需完善和提高信息化水平、物流基础设施建设及增加物流从业人数，放眼整体着重短板，为物流能力的提升及农产品物流能力的提高提供助力。

（二）建议

经济基础决定上层建筑，从长江中下游六省一市农产品物流能力对比分析中可以看出：安徽省地区年产值排倒数第二，处于较为落后的状态，所以首先应注重安徽省整体的经济发展，为物流能力的增强提供助力。此外，根据2010～2019年安徽省农产品物流能力实证研究中的权重分析，可得提升农产品物流能力应注重信息化水平、基础设施建设和物流业规模三方面：

1.政府应该加强与信息化相关的基础设施建设。信息化水平对农产品上行及农产品物流能力的提升起到至关重要的作用，由于农产品一般来源于较为偏僻的农村或农产品基地，暂时没有实现互联网的完全普及，这种信息闭塞会使农户对于市场需求应对不及时，从而产生农产品成本提升和现有产品滞销的问题。因此，一方面政府应继续加速普及固定互联网和移动宽带，实现通网到村通网到户，为农产品线上销售提供便利，以缩短丰收季时农产品积压时间；另一方面，政府应普及物联网技术在农产品物流中的应用，通过射频识别技术（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备以及现代通信技术等相关技术，实时监测农产品在途情况，并结合物联网和高级算法计算最优运输路径，以节省农产品流通时间。

2.政府和企业应共同努力加强物流业人才培养。物流相关工作岗位往往时间长且工作强度大，从业人员离职率较高。应重视从业人员在物流系统高效运转中所起到的作用，提升物流业的福利待遇，吸引人才。加强物流业高层次人才的培养，应用RFID、EPC等技术，推广普及智慧物流以及末端配送系统，减少对可替代性人力的依赖和需求，通过前期的资金投入，推动产业升级完善，扩大规模，以实现规模效益。

3.各级政府应进一步完善物流基础设施建设。道路建设上，省政府应重视末端道路建设，并贯彻到各市县下级政府，根据各地区的具体情况，按需修路并对老旧道路实施改造。此外，还需注重已有公路的养护管理。政府作为基础设施建设实施的主体，需要切实承担起责任，统筹规划、合理安排；物流基础设施建设上，面对重点县镇布局物流新基建，创新仓储模式，提升县、镇、村三级物流触达能力和服务时效，优化乡村物流的分拨、运输、派送，提高操作规范和效率，完善农村末端服务网络；运输设备上，提升冷藏冷冻技术的利用率，在运输中的储藏环节保证农产品质量，避免出现在途损耗率高导致的销售价格提升。