数字经济背景下农产品电商绿色物流综合评价体系研究

 

1 数字经济对农产品电商绿色物流的影响

1.1 数据要素促进农产品供应链体系变革

大数据的产生为供应链决策提供了丰富的第一手数据源。首先，从用户侧可以收集消费者的购买习惯、需求倾向等客户数据。从内部可以收集农产品的种植、储存、运输等运营数据，从外部可以获取市场、气候等外部影响数据。企业依据多源异构数据的分析结果，能作出更科学的农产品供应链规划。其次，物联网传感设备可以实时采集农产品在运输和存储过程中的时间、位置、温湿度等各类状态数据，使得农产品供应链上的信息互联互通。结合云计算的供应链信息平台，通过对数据集中存储与共享，打通从种植、仓储到运输各个环节的数据壁垒，可实现农产品供应链的快速协同。最后，数学模型与算法等数字化技术，可以对采集到的海量农产品数据进行预测、模拟、优化等分析，科学支撑农产品供应链网络的协同规划与精细化管理，提升农产品供应链的数据驱动能力和智能决策水平。

 

1.2 数字技术提升农产品绿色物流运营效率

新技术的应用，可以显著提升农产品绿色物流的运营效率。RFID和GPS物联网技术实现实时监控和精准定位，大数据和算法优化路线减少重复运输。移动互联实现最后一公里无人驾驶配送，降低人工成本。区块链确保供应链信息共享，提升协作效率。这些技术手段大大提高了农产品物流的自动化和精细化水平。智能仓储系统和机器人提高储存作业效率，冷链物流和精准控温技术减少农产品损耗，保证食品安全。VR和AR实现数字化仿真管理，云计算实现信息系统升级。总之，新技术的运用不仅提升了效率，还使农产品物流向着精细化、绿色化、智能化方向发展，带动农产品供应链数字化升级。

 

1.3 新技术应用带动农产品流通模式创新

互联网技术的广泛应用催生了新零售模式。共享经济模式提高了生产效率，众包平台实现了消费者直接参与支持本地商业，这些新业态改变了传统的农产品流通渠道。区块链和大数据技术保证了食品来源透明可追溯，智能机器人和自动驾驶实现了智能高效的农业生产和物流运输，冷链技术减少了农产品损耗。新技术的应用带来了商业模式和生产组织模式的变革，新技术正在重塑整个农产品流通过程，建立更智能化和绿色化的新型流通体系。

 

2 数字经济背景下农产品电商绿色物流综合评价体系的构建

在数字经济背景下，农产品电商绿色物流的综合评价应遵循系统性、科学性、可操作性、动态性、定量与定性相结合、结果和过程相结合及鼓励性的原则。具体而言，评价体系要全面系统地覆盖物流的全过程，选用科学合理的评价指标和方法；评价方法要便于操作使用，并随着物流发展而动态调整；需要结合定量和定性指标，关注产出比，还要起到鼓励企业持续改进的正向激励作用。为全面评价数字经济背景下农产品电商的绿色物流水平，本研究构建了资源利用效率等4个一级指标和17个二级指标。

 

2.1 资源利用效率评价指标(A)

资源利用效率评价指标包含冷链运输工具利用率、设备能源利用效率、农产品包装材料重复利用率、农产品仓储系统合理性和农产品供应链效率。冷链运输工具利用率反映运输工具使用效率，设备能源利用效率反映储运设备耗能情况，包装材料重复利用率反映包装材料的重复使用比例，仓储系统合理性反映仓储布局、技术是否符合需求，供应链效率综合反映供应链各环节的协同效率。

 

2.2 环境影响控制评价指标(B)

环境影响控制评价指标包含农药残留检出率、农产品运输过程损耗率、绿色包装材料使用比例和碳排放总量控制。农药残留检出率反映产品质量和食品安全，运输损耗率反映运输过程损耗情况，绿色包装材料使用比例反映可降解包装材料使用情况，碳排放总量控制反映温室气体排放量。

 

2.3 经济效益提升评价指标(C)

经济效益提升评价指标包含农产品物流平台效率、用户满意度、营销费用率、仓储成本率和销售利润率。平台效率反映运营成本控制情况，用户满意度反映服务质量，营销费用率反映营销支出水平，仓储成本率反映仓储成本控制，销售利润率直接反映盈利水平。

 

2.4 社会责任履行评价指标(D)

社会责任履行评价指标包含产品质量体系完整性、物流智慧化便利程度和客户服务水平。质量体系完整性反映质量控制体系建设水平，智慧化物流便利程度反映信息化应用水平，客户服务水平反映用户满意度。

 

3 数字经济背景下农产品电商绿色物流综合评价体系的应用

对农产品绿色物流进行评价时，可能出现无法精准量化评估情况，具备一定的模糊性质，因此，下面利用模糊综合评价方法（FAHP）对指标体系进行量化评估。其主要步骤包括：构建模糊关系矩阵，反映各评判对象之间的模糊关系；确定权重向量，充分反映各评判指标的重要程度；采用模糊运算，综合权重向量和模糊关系矩阵，得到模糊评判结果等。

 

3.1 确定指标权重

为使分析结果更具可信度，发放评价调查问卷表，邀请4名行业专家根据设定的评价体系进行打分，对其中同层次同隶属关系的各指标两两因素之间的相对重要性进行比较评分，维度细分上采用九级标度法。再根据每个层次元素成对比较结果决定模糊综合评价模型各个指标的相对权重，如表1～5所示。

 

  

 

 

 

 

  

 

 

  

 

表5 社会责任履行指标层次分析结果  下载原图

 

 

层次分析法权重计算结果显示，环境影响控制的权重最大，达56.316%，其次是经济效益提升，权重为25.858%，再次是社会责任履行，权重为10.556%，资源利用效率权重最小，仅为7.27%。在经济效益提升指标中，农产品销售利润率权重最大，达44.776%；环境影响控制指标中，碳排放总量控制权重最大，为46.685%；社会责任履行指标中，农产品物流智慧化便利程度权重最大，为55.842%。综合看来，环境影响控制和经济效益提升是农产品电商绿色物流评价的重点，尤其要控制碳排放总量，提高销售利润率。层次分析结果通过一致性检查，验证了权重计算的合理性。

 

3.2模糊综合评价分析

基于评价指标，邀请10名专家对粤西北欠发达地区Y市给出评价，采用五级语言评价集合V={优秀，良好，中等，及格，不及格}，利用层次分析得到的权重进行模糊分析。

 

分析结果见表6。基于17个评价指标与5个评语集的模糊综合评价分析显示，采用加权平均型M(*，+)算子计算指标权重后，得到5个评语集的隶属度归一化（权重）分别为0.136、0.299、0.298、0.242和0.025。其中评语“良好”的隶属度最高，达到0.299。根据最大隶属度法则，可以得到农产品电商绿色物流的最终综合评价结果为“良好”。该评价结果综合考虑了资源利用效率、环境影响控制、经济效益提升和社会责任履行等多个方面，较全面反映了该地区农产品电商绿色物流的实际水平。

 

  

 

表6 隶属度矩阵计算结果  下载原图

 

 

4结语

构建科学合理的农产品电商绿色物流评价指标体系，并借助科学分析方法，有助于了解和掌握区域电商物流绿色发展总体情况，及时掌握存在的突出问题与短板弱项，为引导其规范有序发展提供决策支撑。