［提要］　成都的经济发展与交通建设推动成都物流业进入全面发展阶段。本文对成都物流中心的选址进行研究，在符合物流中心选址原则下，对影响物流中心选址的主要因素进行整理。本文的核心内容是通过层次分析法和模糊综合评价法对成都青白江、龙泉两个备选地址进行比较，得出在青白江建设物流中心为最佳选址方案，证实青白江物流中心选址的科学性和战略性。

关键词：物流中心选址；AHP；模糊综合评价

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2017年5月13日

导论

随着一个地区的发展，地区的经济和物流的关系变得越来越紧密。“如何降低物流成本、提高物流效率、完善物流服务功能”是物流业正面临着的重要问题。物流中心基本涵盖了所有的物流活动，是物流系统的一个缩影，是解决上述问题最重要的物流节点。物流中心的选址，是指在众多的供货地点和需求点所在的经济区域内，选择合适的地址建立物流中心的过程。物流中心的选址受到很多因素的影响。并且，物流中心结构复杂，固定成本很高，一旦建成，很难迁移。因此，物流中心的选址极为重要。

物流中心选址的过程中，需要考虑很多复杂的因素，以及定量与定性之间的冲突。传统的定性方法过于依赖人为的判断，容易造成主观错误，可靠性也很低。复杂的数学模型，其建模及求解非常困难。而模糊评价法，考虑的因素全面、模型简单、实用性强，而且选择结果的可信度高，所以基于AHP模糊综合评价法在物流选址过程中的应用尤为广泛。

本文运用层次分析法（AHP）和模糊综合评价法对成都的大型物流中心的选址进行了研究。这一算法将定量与定性相结合充分考虑了成都的环境、政治、经济等因素对物流中心选址的影响。成都作为我国西南地区的经济中心，其物流中心选址的重要性不言而喻。成都物流中心选址直接影响着成都乃至西南地区的经济发展。

强大的经济实力让成都成为了中西部最重要的中心城市之一。根据最新的数据显示，成都2015年度的GDP总值达到10，801.2亿元。成都能成为我国西南地区的经济中心，不仅靠繁荣的经济贸易，还有重要的工业。作为我国确定的全国21个物流节点城市中西南地区的中心城市，在国务院确定了西南地区“三个中心，两个枢纽”建设后，成都的发展对我国物流的整体格局起着决定性作用。在开通了从成都青白江集装箱中心站到波兰罗兹的“蓉欧国际快铁”之后，成都已经成为亚洲最大的成都铁路集装箱中心站。现代的物流发展模式打破了传统的物流模式，以智能化、科技化、信息化为导向。软硬件设施的先进性是现代物流发展的保障。现代物流业通过整合物流公共信息平台，实现数据共享、规划作业标准、加快供应链发展等目标。

一、物流中心选址的层次分析法

在成都修建规范化、国际化的物流中心是我国物流发展的重要策略。成都的物流中心选址的重要性与复杂性尤为突出。本文通过层次分析法（AHP）及综合评价法结合成都的实际情况对其物流中心选址进行了筛选。

通过对众多相关文献的总结，结合专家的意见，初步确定了两个备选地址：第一个是龙泉。龙泉位于成都的东部，与川东、川中、川南相连接。在龙泉，有全省汽车及机械制造基地及优越的地理条件。第二个是成都青白江。青白江稳定的供电网络、完备的配套设施等等，可以为物流中心的建设创造了优良的环境；东西分别与达成铁路、宝成铁路相接，以及紧邻的成南高速、108国道、青南大道等便利的交通网络可以为物流中心的快速发展提供坚实的基础。

（一）建立指标体系。物流配送中心选址的指标多种多样，本文对相关选址文献进行总结，在遵循物流配送中心选址原则的条件下，将物流配送中心选址的指标概括为四个方面：经济因素、社会效益、政府政策、基础设施。对以上四个方面进一步划分，本文将选址的配送指标体系划分为两个层次，如1图所示。（图1）

（二）计算指标权重。根据层次分析法，计算指标权重一般分为以下几个步骤：

1、根据判断矩阵标度，构建判断矩阵。

2、判断矩阵A-B对于目标层A来说，B层的四个指标同等重要，因而判断矩阵如表1所示。（表1）

Wi是两个要素比较的相对权重，一般用方根法计算，即：Wi=［Π（j=1ton）aij］1/n。WIO是将Wi归一化处理后的相对权重，计算公式为：WIO=Wi/ΣWi。根据WIO和Wi算出λmax=4。

3、通过B1-C中的因素重要性的比较，判断矩阵如表2所示。（表2）

根据判断矩阵中的数据可以计算出λmax=3。因此，相对于经济因素而言，三个影响因素的重要性为：C3、C2、C1。

4、通过B2-C中的因素重要性比较，判断矩阵如表3所示。（表3）

根据判断矩阵中的数据可以算出λmax=3.06。因此，相对于社会效益而言，三个影响因素的重要性为：C4、C5、C6。

5、通过B3-C中的因素重要性比较，判断矩阵如表4所示。（表4）

根据判断矩阵中的数据可以算出λmax=2.01。因此，相对于政府的政策而言，两个因素的重要性为：C8、C7。

6、通过B4-C中的因素重要性比较，判断矩阵如表5所示。（表5）

根据判断矩阵中的数据可以算出λmax=3.02。因此，相对于基础设施而言，三个因素的重要性为：C11、C10、C9。

（三）一致性检验。一致性指标C.I.的计算公式为：C.I.=（λmax-n）/（n-1），一致性比例C.R.=C.I./R.I.。当C.R.<0.1的时候，所算的权重是合理的。其中，R.I.是同一层次随机判断矩阵的一致性指标的平均值，相应的平均一致性指标R.I.如表6所示。（表6）

根据以上五个矩阵中的数据，对它们进行一致性检验，如表7所示。（表7）

（四）层次总排序。计算同一层次的所有因素对于最高层次的重要性。由于B层的因素对于最高层来说是同等重要的，所以可以直接将C层的元素按照权重大小进行排列，即：W=（0.69，0.67，0.67，0.65，0.33，0.28，0.24，0.16，0.15，0.09，0.07）T，所以重要性排序为：邻近交通干线、完备的基础设施、远期建设规划、对生态环境的影响、物流产业资助政策、对城市居民影响、邻近货运枢纽、劳动力的提供情况、周边企业分布、对周边企业的影响。

二、物流中心选址的模糊综合评价法

层次分析法已经得出成都物流中心选址的评价项目和权重。根据十位相关的专家（学校的物流管理专业的老师以及青白江物流中心的相关管理人员）对成都物流选址两个备选方案进行的评价，通过模糊综合评价法计算出两个方案的得分，进而评价出最优方案。

（一）确定因素集F和评定集E。由层次分析法可以确定因素集F，即F=｛f1，f2，…..f11｝=｛厂址土地价格，劳动力提供情况，周边企业分布，对生态环境影响，对城市居民影响，对周边企业影响，物流产业资助政策，远期建设规划，完备的运输网络，邻近货运枢纽，完备的基础设施｝。评定集E=｛e1，e2，e3，e4｝=｛好，较好，一般，较差｝。

（二）确定单因素评价，形成隶属度矩阵。（表8、表9）

（三）确定权重向量WF，以及评定集的数值化结果。WF是评定因素的权重，这一数值在层次分析法（AHP）中已经得出。WF=（0.15，0.16，0.69，0.65，0.28，0.07，0.33，0.67，0.09，0.24，0.67）。WE是评定语的数字化体现，根据专家的意见，本文拟定，WE=（100，85，70，55）。

（四）计算综合隶属度S，及综合得分μ。模糊综合评价法利用最大隶属度原则，以综合隶属度最大的评定项作为最后的结果。根据层次分析法（AHP）所得出的评定项目的权重WF和专家评价得出的单因素隶属度矩阵R，可以得出综合隶属度S，通常S=WFR；根据评定语的数字化体现WE和综合隶属度可以得出综合得分，即μ=WEST。由公式可以得出，S1=（0.504，0.342，0.113，0.041），所以μ1=89.635；S2=（0.308，0.498，0.121，0.073），所以μ2=85.615。根据综合得分来看μ1>μ2，可以得出的结论是，成都的物流中心建在青白江是最佳方案。

三、结论

根据所考虑因素的权重来看，邻近交通干线对于物流中心的选址尤为重要。龙泉虽然有良好的地理优势，但青白江强大的交通网络却毋庸置疑。15条进出川的铁路干线呈放射状形成区域铁路网。青白江物流中心邻近青白江集装箱中心站，而直接从青白江集装箱中心站出发的蓉欧快铁以“一次申报、一次检验、一次放行”的通关模式只需12～14天就能到达欧洲。

另外，远期建设规划、对生态环境影响、周边企业布局等因素的重要性虽不及交通网络，但也是不容忽视的。而就青白江物流中心的发展规划与布局来看，这些因素都是被充分考虑的，比如青白江物流中心邻近大弯货站、商品市场集中发展区等等。这一布局拉动了青白江的商贸业发展，增强了综合经济实力。同时，在园区内建有生态走廊等，打造了良好的环境。

将研究的理论结合成都物流中心选址的实际情况，证实了青白江物流中心的科学性和战略性。有数据显示，龙泉的区位条件也非常有利，所以龙泉物流中心也包含在“四园区、四中心、五十个物流服务站”的发展目标中。

（作者单位：四川大学锦城学院）

主要参考文献：

［1］徐荣，陈家锋，龚娅，周斌.基于模糊综合评价法的物流配送中心选址研究——以德邦物流在江苏省泰兴市为例［J］.国土资源科技管理，2015.4.

［2］赵娜，李晓丹.基于AHP模糊综合评价法的宁波城市共同配送中心选址研究［J］.物流工程与管理，2015.5.

［3］孔继利.物流配送中心规划与设计［M］.北京：北京大学出版社，2014.