基于生態位適宜度和主成分—TOPSIS法的配送中心選址模型研究

郝書池，姜燕寧

(1.廣州城市職業學院，廣州 510405；2.廣州大學，廣州 510006)

基于生態位適宜度和主成分—TOPSIS法的配送中心選址模型研究

郝書池1，姜燕寧2

(1.廣州城市職業學院，廣州 510405；2.廣州大學，廣州 510006)

配送中心選址作為物流系統規劃中的重要組成部分，已成為企業建立競爭優勢的關鍵。文章在總結目前國內外配送中心選址方面的研究成果和理論經驗的基礎上對配送中心選址相關問題采用生態位適宜度和主成分—TOPSIS法進行研究，先用生態適宜度對備選方案進行第一次基本前提條件的篩選，再采用主成分—TOPSIS法選出最優的備選方案，可以避免“差中選好”的現象，有一定的現實意義。

配送中心；選址；模型研究

隨著商品消費市場的不斷發展，倉儲周轉速度的逐漸加快，過去大批量的貨物運輸改為多批次小批量流動，因此造成物流成本上升，城市交通阻塞和環境污染問題。這樣，“配送中心”這種物流方式應運而生。配送中心作為物流網絡的節點，其合理選址不僅影響到配送中心本身的運營成本、運營績效、競爭戰略和未來的發展，而且還影響到配送中心上游的供應商、下游的分銷商或零售商的物流成本以及物流戰略和競爭戰略，甚至影響到區域經濟的發展。因此，研究配送中心的選址具有重要的理論和現實應用意義。

生態位是一個既抽象而含義又十分廣泛的生態學概念，主要是自然生態系統中種群在時間、空間上的位置及其與相關種群之間的關系。生態位本質上是指物種在特定尺度下、在特定生態環境中的職能地位，包括物種對環境的要求和影響兩個方而及其規律。生態位適宜度是指發展對資源的需求與區域現狀資源供給之間的匹配關系，反映了資源現狀對發展的適宜性程度。配送中心的選址首先要考慮到資源的可獲得性，即生態位適宜度，這是前提條件，如果其他方面的條件都不錯，但是存在瓶頸資源的約束，而且無法解決，這樣的備選方案應該首先要剔除。

在配送中心選址時，往往會設計眾多有關的變量，但是，變量太多不但會增加計算的復雜性，而且也會給合理地分析問題和解釋問題帶來困難。傳統的選址方法在選址過程中很少考慮指標之間的互相影響性。本文在選址中引進主成分分析方法，利用它消除評價指標之間的相關影響，減少指標選擇的工作量，結合專家打分及相關的評價指標對多個候選方案作出評價與選擇，很好地解決了這個問題。

TOPSIS法是通過描述被評價事物的多個指標進行的，如果將指標看成變量,則在幾何上形成一個高維空間，而每個被評價事物由反映它的多個指標值在該空間決定一個點，綜合評價問題則變為對這些點作出總體評價或排序。距離綜合評價法的基本思想是在空間確定兩個參考點：最優樣本點和最劣樣本點，然后計算各評價點到參考點的距離，距最優樣本點越近越好，距最劣樣本點越遠越好。整個模型是一個動態的評價過程，在指標體系的確定上允許企業根據實際情況進行調整，有較強的實用性。

所以，本文首先在資源的可獲得性方面用生態適宜度對備選方案進行第一次篩選，然后用主成分—TOPSIS法進行第二次優選。

1 配送中心選址的影響因素

1.1 配送中心選址的生態適宜性因素

1.1.1 公共設施狀況

配送中心的所在地，要求城市道路網絡、網絡線路及通訊條件等公共設施齊備，有充足的供電、水、熱、燃氣的能力，且場區周圍要有污水、固體廢棄物等的處理能力。

1.1.2 勞動力條件

數量充足和素質較高的勞動力條件也是配送中心選址考慮的因素之一，薪資、福利水平和當地的勞動法律法規也將影響到未來配送中心的經營成本。

1.1.3 自然環境因素

在配送中心用地選擇過程中，自然條件也是必須考慮的因素之一，事先了解當地的自然條件有助于降低投資風險，其主要包括以下幾個方面：

氣象條件。配送中心選址過程中，主要考慮的氣象條件有濕度、溫度、風力、降水量、無霜期、凍土深度、年平均蒸發量、鹽分等指標。如選址時要避開風口，因為在風口建設會加速露天堆放商品的老化；要避開靠近海邊鹽分較高的地方，這些都會影響商品的儲存。

地質條件。配送中心是大量商品的集結地，某些容重很大的建筑材料堆放起來會對地面造成很大壓力，因此，配送中心選址要求土壤承載力要高。對該地區的地貌、地震情況要調查清楚，確認配送中心地面以下是否存在著淤泥層、流砂層、松土層等不良地質條件。

水文條件。配送中心選址需遠離容易泛濫的河川流域與上溢地下水的區域。要認真考察近年的水文資料，地下水位不能過高，洪泛區、內澇區、故河道、干河灘等區域絕對禁止使用。其他區域的防洪、排澇設施條件要達到標準。

地形條件。配送中心應選擇地勢較高、地形平坦，對于山區陡坡地區則應該完全避開。應具有適當的面積，面積的確定要考慮到企業現在業務需求和未來擴充的可能性。在外形上可選擇長方形，不宜選擇狹長或不規則形狀。

1.2 配送中心選址的外部影響因素

1.2.1 政策與法規因素

主要指一個國家的政權是否穩定、法制是否健全、是否存在貿易禁運政、地區用地規劃類型、相關的扶持政策、各種稅費、貸款等政策，配送中心的建設受選址所在地的政策和法規因素的影響很大，甚至直接影響到配送中心今后的日常運作。

1.2.2 宏觀的經濟環境

主要包括國家整體的經濟環境、行業優惠政策和地方政府優惠政策三個方面。國家整體的經濟環境對企業決策具有一定的引領作用，若國家整體的經濟環境令人堪憂，那么配送中心的建設就值得商榷。行業優惠政策是企業經營所面臨的重要外部環境之一，企業的經營決策應該是與整個行業的政策相一致的，這樣企業在上級審批等多個環節才不會耽誤時間，也不會受到過多導致決策喪失時效性的障礙。地方政府的優惠措施是地方政府在企業用地價格、稅收的減免、貸款利息補貼等多方面的支持，這樣可以有效地降低企業的經營成本。

1.3 配送中心選址的內部影響因素

1.3.1 市場效益因素

商品特性。經營不同類型商品的配送中心最好能分別布局在不同地域。如生產型配送中心的選址應與產業結構、產品結構、工業布局等緊密結合進行考慮。

貨物分布和數量。這是配送中心配送的對象，如貨物來源和去向的分布情況、歷史和現在以及將來的預測和發展等。配送中心應該盡可能地與生產地和配送區域形成短距離優化。貨物數量是隨配送規模的增長而不斷增長的。貨物增長率越高，越是要求配送選址的合理性，從而減少輸送過程中不必要的浪費。

服務水平。服務水平也是配送中心選址所需考慮的因素。由于現代物流過程中能否實現準時運送是衡量配送中心服務水平的重要指標，因此，在配送中心選址時，應保證客戶可在任何時候向配送中心提出物流需求，都能獲得快速滿意的服務。

1.3.2 其他因素

表1 配送中心選址影響因素

表2 生態指標生態適宜度測算

交通條件。運輸效率是配送中心運作的核心，而周邊交通條件則是運輸的關鍵。它包括配送中心周邊的道路等級、通暢性、準點性和安全性等。配送中心的選址應接近交通運輸樞紐，使配送中心形成物流過程中的一個恰當的結點，在有條件的情況下，配送中心應盡可能靠近鐵路貨運站、港口及公路。

國土資源利用。配送中心選址規劃還應貫徹節約用地、充分利用國土資源的原則，兼顧區域與城市規劃用地因素。配送中心的占地問題在土地日益昂貴的今天顯得越來越重要，是利用現有的土地，還是重新征地？地價如何？是否符合政府規劃要求？等等這些問題,在建設配送中心時都要進行綜合考慮。

環境保護要求。配送中心的選址需要考慮保護自然環境與人文環境等因素，盡可能降低對城市生活的干擾。另外，還需要考慮環保設施的使用和環境維護狀況。

2 建立配送中心選址模型

2.1 用生態位適宜度模型對生態適宜性因素進行第一次篩選

2.1.1 生態位適宜度模型建立

設當區域現狀條件完全滿足發展的需求時，生態位適宜度為1，當資源條件不滿足發展的最低資源要求時，生態位適宜度為0。生態位適宜度指數的大小反映了項目現狀資源條件對發展需求的適宜性程度，可以根據生態位適宜值的大小確定初步的項目發展方案和措施。配送中心生態位適宜度模型表達式為：

式中：Xi—配送中心生態位適宜度指數；Si—配送中心i的資源現狀測度；Dimin—對配送中心i生態位最小需求測度；Dimax—對配送中心i生態位最大需求測度；Dipot—對配送中心i生態位理想需求測度；Ri—配送中心資源風險測度（保證率）。

2.1.2 對生態適應性因素的篩選

從表2可以發現，P1的 Xi＜Dipot，所以方案 P1在第一次篩選中被剔除，只有P2、P3、P4進入下一輪的優選。

表3 方差貢獻率表

表4 備選方案原始矩陣

表5 備選方案規范化矩陣

表6 備選方案加權規范化矩陣

表7 正理想方案C+和負理想方案C-的取值表

表8 各個方案與正理想和負理想解的距離和分布表

表8 各個方案與正理想和負理想解的距離和分布表

S2*S3*S4*S2*S3*S4*0.04140.02490.03900.03900.03580.0414

表9 各個方案的相對接近度計算結果表

2.2 用主成分—TOPSIS法進行第二次優選

2.2.1 利用主成分的方法找出主要評價指標

從表1可知，影響選址因素的評價指標很多，不利于我們把握問題的關鍵、不利于作出有效的決策。為了更有效地研究配送中心的評價的主要評價指標，需要采用實證研究，通過設計問卷以及問卷調查，運用主成分分析方法得出主要的評價指標。問卷以表1的外部因素和內部因素為問題點來設置，運用1、3、5、7、9分評分法來對各評價指標進行評分。

2.2.2 問卷調查結果分析，并確立主成分的權重

在進行主成分分析之前，首先要對表1中的11個評價指標進行相關性分析，剔除那些相關性不好的評價指標；其次，對相關性好的評價指標進行數據標準化，通過相關系數陣、球形檢驗、公因子方差比三個指標來判斷樣本數據是否適合做主成分分析；最后進行主成分提取。分析時，我們常常用主成分的貢獻這個相對指標來決定主成分的數目，按方差貢獻率從大到小的順序排列，可以得到相應的累計貢獻率，如表3所示。由于前五個主成分的累計貢獻率達到83%以上，那么取前五個主成分就基本包含了全部測量指標所具有的信息。

因子負荷用于反映主成分和各變量間的密切程度，它的絕對值越大，說明該因子對當前變量的影響程度越大，所以我們提取主成分時主要看因子負荷矩陣中系數的大小，從相關性好的評價指標中提取主成分。以方差貢獻率作為配送中心選址主成分的權重 W=（0.45887，0.15235，0.09345，0.07117，0.05756）。

2.3 用TOPSIS方法進行備選方案評價

2.3.1 原始指標的規范化處理

設有M個評價對象，評價指標為N個，每個對象的評價指標值用向量 Ai表示，Ai=（ai1，ai2，…，ain）；i=1，2，…m；M 的原始矩陣為：Ai=（aij）M×N， 現對 P2、P3、P4三個備選方案基于五個主成分進行評分，得到的結果構成原始矩陣。

反映評價對象的評價指標具有不同的量綱和數量，效益型指標是正向指標，越大越好；成本型指標是逆向指標，越小越好。因此需要對原始指標值進行規范化處理以消除量綱的影響。 通過規范化后得到新的矩陣：B=（bij）M×N，規范化處理可以采用如下公式：

對于正向指標，采用下式進行規范化：

對于逆向指標，采用下式進行規范化：

由規范化的矩陣 B=（bij）M×N和指標權重矩陣向量 W=（W1，W2，…WN）計算加權規范化矩陣：C=（cij）M×N=（W×Bij）M×N

2.3.2 TOPSIS評價模型

（1）確定評價問題的正理想方案C+和負理想方案C-，其中C+由加權規范化矩陣的每一列的最大值構成 （成本型指標是逆向指標，取該列最小值），C-由加權規范化矩陣中每一列的最小值構成(成本型指標是逆向指標，取該列最大值)。

本文中的數據都是效益性的，因此正理想方案C+即為對應列的最大值，負理想方案C-即為對應列的最小值，計算結果見表7。

從表9可以看出，P3是最優的配送中心選址方案。

3 結論

配送中心選址要考慮的因素很多，目前國內外的學者在這方面的研究也比較多。但是，本文在總結目前國內外配送中心選址方面的研究成果和理論經驗的基礎上對配送中心選址相關問題進行了更加深入的研究，模型最大的區別在于把生態學中的生態位理論引入選址影響因素中，對備選方案的基本前提條件進行第一次篩選，然后結合主成分—TOPSIS法選出最優的備選方案。

[1]陳榮.基于距離綜合評價法的物流中心選址[J].安徽工業大學學報，2006，(2).

[2]宋智華.基于主成分分析法的物流配送中心選址決策[J].物流科技，2008，(9).

[3]莫海熙.基于AHP和目標規劃的物流配送中心選址模型[J].公路交通科技，2007，(5).

[4]關志民.基于模糊多指標評價方法的配送中心選址優化決策[J].東北大學學報，2005，(8).

[5]楊宗周.基于主成分分析法和TOPSIS法的供應商選擇方法研究[J].情報雜志，2008，(11).

[6]徐春雨.物流配送中心選址模型的分析[J].科技創新導報，2008，(14).

（責任編輯/亦 民）

O221

A

1002-6487（2010）18-0059-03

國家自然科學基金青年科學基金資助項目（40701053）

郝書池（1975-），男，湖南常德人，講師，研究方向：企業物流管理、供應鏈管理。