朱曉霞,肖 群
(1.集美大學(xué),福建 廈門361021;2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué)商學(xué)院,云南 昆明650221)
熵權(quán)法是種在自然科學(xué)中使用較多的指標(biāo)賦權(quán),為多指標(biāo)評(píng)價(jià)提供依據(jù)的方法[1].近些年也有部分經(jīng)濟(jì)學(xué)者將這種方法引入經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)領(lǐng)域,但在物流服務(wù)領(lǐng)域卻鮮有利用這種方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究.國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈涉及客戶、國(guó)際物流服務(wù)集成商(國(guó)際物流企業(yè))和功能型服務(wù)商(物流服務(wù)商與金融服務(wù)商)[2].他們?cè)诤献魍瓿蓢?guó)際物流業(yè)務(wù)流程中所面臨的不確定性因素構(gòu)成國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈的主要風(fēng)險(xiǎn),其風(fēng)險(xiǎn)特征的復(fù)雜多樣性主要是由供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的多環(huán)節(jié)、多行為主體以及多領(lǐng)域運(yùn)作綜合帶來(lái).為了客觀準(zhǔn)確計(jì)量國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn),就需要一個(gè)能夠全面反映各方面因素風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)模型,而熵權(quán)法具備多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)這一優(yōu)勢(shì).本文試圖通過(guò)熵權(quán)法建立一套國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,以期為度量國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)提供一種思路.
首先建立包含綜合物流服務(wù)商、功能服務(wù)商、客戶三個(gè)一級(jí)指標(biāo);自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、政策環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、法律環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),操作風(fēng)險(xiǎn)共九個(gè)二級(jí)指標(biāo)[3];倉(cāng)儲(chǔ)貨損占全年貨損比率、集裝箱拖車運(yùn)輸貨損率、海上貨物運(yùn)輸貨損率、年度匯率平均波動(dòng)率、主要市場(chǎng)反傾銷政策出臺(tái)的增長(zhǎng)率、年度PPI指數(shù)波動(dòng)水平、年度股指期貨波動(dòng)水平、因偷盜引起的跨國(guó)訴訟比率、貿(mào)易合同法律糾紛的勝訴比率、全球海運(yùn)險(xiǎn)勝訴比率、全年貨物市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)比、信用證欺詐金額占全年利潤(rùn)額比率、運(yùn)輸合同違約率、開證銀行,承兌銀行平均合作時(shí)間、發(fā)貨人拒絕償還信用證金額發(fā)生頻率、由于保兌銀行失職造成損失的比重、海外代理私自販賣貨物發(fā)生的頻率、員工績(jī)效考核優(yōu)秀比率、散裝船貨物損失額占全年利潤(rùn)額的比率、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性程度、協(xié)調(diào)意愿強(qiáng)烈程度、該海關(guān)商檢平均時(shí)間,該海關(guān)平均通關(guān)時(shí)間共二十三個(gè)三級(jí)指標(biāo)的國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.
其中需要說(shuō)明的是,物流的基本功能是運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ),由自然災(zāi)害帶來(lái)的損失,由于地理空間廣和移動(dòng)多隨時(shí)都可能發(fā)生,準(zhǔn)確度量倉(cāng)儲(chǔ)貨損與運(yùn)輸貨損是在計(jì)量自然風(fēng)險(xiǎn)時(shí)需要著重考慮的因素.
1)倉(cāng)儲(chǔ)貨損的計(jì)量.貨物的原有價(jià)值在受到自然災(zāi)害直接或間接的影響后導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失,倉(cāng)儲(chǔ)貨損產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)大小由損失程度與發(fā)生頻率共同決定.可以作為倉(cāng)儲(chǔ)貨損率的表示公式,其中,Y為每個(gè)月因自然災(zāi)害發(fā)生的貨損值,X為每個(gè)月倉(cāng)儲(chǔ)期間發(fā)生的全部貨損值.
2)運(yùn)輸貨損的計(jì)量.集裝箱拖車運(yùn)輸服務(wù)和海上遠(yuǎn)洋運(yùn)輸服務(wù)是國(guó)際物流服務(wù)中的主要兩類,運(yùn)輸?shù)木嚯x較長(zhǎng)、過(guò)程中氣候變化多和運(yùn)量巨大等多種不確定因素是運(yùn)輸貨損的主要原因,(0≤m≤n)可以作為運(yùn)輸貨損的表示公式,其中,X為運(yùn)輸貨物單位價(jià)值,n為全部貨物的數(shù)量,m為發(fā)生貨損貨物的數(shù)量.
1)對(duì)決策矩陣進(jìn)行建立,設(shè)參與評(píng)價(jià)的對(duì)象集為A=(A1,A2,,…,Am),其中評(píng)價(jià)對(duì)象A指綜合物流服務(wù)商,功能服務(wù)商,客戶.所以m=3,指標(biāo)集為D=(D1,D2,…,Dn),指標(biāo)分別為第一層次的兩類指標(biāo),第二層次的九類指標(biāo)以及第三層次的二十三類指標(biāo).所以分別計(jì)算n=2,n=9,n=23時(shí)的值.評(píng)價(jià)對(duì)象Ai對(duì)指標(biāo)Dj的值記為Xij(i=1,2,…,10,j=1,2,…,5),則形成的決策矩陣X為:
2)建立標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣方式,V=(Vij)m×n是標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的表示公式,因?yàn)橐恍┲笜?biāo)值有為負(fù)的情況,而且這樣可以消除掉方案決策因指標(biāo)量綱的不同而產(chǎn)生的影響,效益型指標(biāo)和成本型指標(biāo)是根據(jù)指標(biāo)性質(zhì)分成的兩個(gè)類別,對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為:
最大值和最小值(第j個(gè)指標(biāo))分別由max(xj)、min(xj)表示,歸一化處理vij和xij,選擇指標(biāo)公式需要依據(jù)指標(biāo)的性質(zhì)進(jìn)行,然后對(duì)成本型和效益型兩種指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià).
3)第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重計(jì)算在計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下進(jìn)行,被評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)該指標(biāo)越敏感,說(shuō)明vij差異越大,信息量多,嫡值越小的指標(biāo)變化通過(guò)應(yīng)用信息熵的概念來(lái)進(jìn)行合理的解釋,記第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重為pij,則因?yàn)?<vij≤1,所以0<pij≤1.
4)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的ej(熵值)
當(dāng)pij=0或者pij=1時(shí),認(rèn)為pijIn(pij)=0
5)計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的dj(差異性系數(shù))
vij的差異越小,ej越大可以通過(guò)公式得到,信息量越大.dj越大是因?yàn)榈趈項(xiàng)指標(biāo)值差異越大,這可以根據(jù)熵的概念得出,所以應(yīng)給予較大的指標(biāo)權(quán)重在該指標(biāo)提供的信息量越大的時(shí)候,定義差異系數(shù)dj=1-ej
影響供應(yīng)鏈三大主體面臨風(fēng)險(xiǎn)因素的研究需要對(duì)影響國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈整體穩(wěn)定性的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行專業(yè)的測(cè)定,各層次的指標(biāo)權(quán)重因此而可以得到確定,本文主要從三個(gè)步驟進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算.
第一層指標(biāo)體系的權(quán)重需要根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果首先進(jìn)行兩類指標(biāo)的影響程度確定,國(guó)際物流、金融和國(guó)際貿(mào)易領(lǐng)域的15位參與過(guò)德?tīng)柗品ㄕ{(diào)查的專家是本次問(wèn)卷的調(diào)查對(duì)象,五級(jí)李克特量表在本次的問(wèn)卷調(diào)查中被使用,5分(非常重要),4分(比較重要),3分(一般重要),2分(不重要),1分(很不重要),計(jì)算15位專家的評(píng)分結(jié)果的平均值如表1.
表1 一級(jí)指標(biāo)影響評(píng)價(jià)表
熵權(quán)法的原始數(shù)據(jù)表通過(guò)專家評(píng)分的平均值進(jìn)行準(zhǔn)確的建立,通過(guò)已有的專業(yè)程序MATLAB對(duì)熵權(quán)的程序代碼進(jìn)行計(jì)算.最終,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)賦權(quán)0.573 3和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)賦權(quán)0.426 7的運(yùn)行結(jié)果是應(yīng)用該程序所得到的熵權(quán)值,表2是專家的第二層指標(biāo)體系的權(quán)重評(píng)分結(jié)果平均值.
表2 二級(jí)指標(biāo)影響評(píng)價(jià)表
0.107 7、0.107 2、0.090 9、0.097 2、0.092 4、0.172 0、0.096 5、0.144 2、0.091 9分別與表2中的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)順序?qū)?yīng)的權(quán)重是在軟件MATLAB的精確計(jì)算下得到的,表3是第三層指標(biāo)體系權(quán)重專家的評(píng)分平均值.
表3 三級(jí)影響指標(biāo)評(píng)分表
經(jīng)過(guò)MATLAB運(yùn)算,程序運(yùn)行結(jié)果如下:
W=Columns 1through 9
0.037 2、0.036 5、0.036 4,0.035 5、0.036 9、0.039 7、0.035 6、0.035 8、0.035 5
Columns 10through 18
0.047 2、0.035 9、0.036 6、0.035 6、0.040 1、0.035 7、0.075 8、0.080 7、0.041 6
Columns 19through 24
0.039 8、0.035 4、0.051 7、0.036 6、0.041 9、0.036 4
圖1是通過(guò)對(duì)各指標(biāo)權(quán)重大小及相互關(guān)系進(jìn)行分類計(jì)算后,繪制出的國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系圖.從圖1可以清晰地看出對(duì)國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈合作產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的各因素的影響程度.其中信用風(fēng)險(xiǎn)在所有風(fēng)險(xiǎn)中占比最高為17.2%,而宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素影響占比最低為9.09%.其他風(fēng)險(xiǎn)因素的占比情況也都與對(duì)國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)連合作風(fēng)險(xiǎn)定性分析的結(jié)論一致.表明所使用的評(píng)價(jià)方法和建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系合理,能規(guī)范化、系統(tǒng)化地對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析.
圖1 服務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及權(quán)重
文章基于熵權(quán)法對(duì)國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈合作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行了充分的研究,為國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈合作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供了一套相對(duì)客觀準(zhǔn)確的計(jì)量方法,本方法的精度取決于各分項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)的精確度.希望通過(guò)本文的思考,能夠拋磚引玉,使更多的研究者參與到對(duì)國(guó)際物流服務(wù)供應(yīng)鏈合作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析方法的探索中來(lái).