趙夕涵，甘 蜜，田昀翊，姚 竹

應(yīng)急突發(fā)事件下基于用戶感知的物流效率評價

趙夕涵，甘 蜜，田昀翊，姚 竹

（1. 西南交通大學，交通運輸與物流學院，成都 611756；2. 綜合交通大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)國家工程實驗室，成都 611756）

在重大應(yīng)急突發(fā)事件下，當物資配送效率發(fā)生變化時，容易引起公眾對物資缺乏的恐慌心理，在此背景下從用戶感知出發(fā)，研究我國應(yīng)急突發(fā)事件下的物流效率水平具有重要意義。通過對全國消費者在新冠肺炎疫情高發(fā)期間進行問卷調(diào)查獲得用戶感知真實數(shù)據(jù)，采用多元Logistics回歸分析方法探究用戶感知情況下影響物流效率的主要因素，并基于回歸分析的結(jié)果分析各個因素對用戶評價的影響程度，從而確定各指標的權(quán)重，最后利用模糊綜合評價法對疫情期間的物流效率進行綜合評價。結(jié)果表明，用戶對于新冠疫情期間的物流效率評價持負面態(tài)度，這是由消費者在疫情期間的購物方式單一無法滿足用戶需求，購物種類供給不足以及物流的延遲發(fā)貨等導致的，因此應(yīng)加強應(yīng)急事件下的物流處理能力和相關(guān)物流體系建設(shè)，重點解決導致負面評價的關(guān)鍵要素。

物流工程；應(yīng)急物流效率評價；Logistic回歸-模糊綜合評價；新冠肺炎；用戶感知

0 引 言

面對重大應(yīng)急突發(fā)事件時，物流效率重要性愈加凸顯，唯有強有力的物流系統(tǒng)才能保障居民的日常生活。物流最終服務(wù)的是消費者，顧客是物流的核心。新冠肺炎疫情是新中國成立以來發(fā)生的傳播速度最快、感染范圍最廣、防控難度最大的一次重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件。疫情的爆發(fā)導致各省際和市區(qū)內(nèi)的公路、鐵路、公交、地鐵等交通方式大面積停運，物流業(yè)更是受到了直接的沖擊，不同區(qū)域的物流運作時效成為全社會關(guān)注的焦點。

在新冠疫情等重大突發(fā)應(yīng)急事件下，顧客的心理感知尤為重要，當物資配送效率變化時，容易引起公眾對物資缺乏的恐慌心理，可能會造成嚴重的社會問題[1]。根據(jù)百度搜索指數(shù)[2]，自1月底疫情受到人們的高度關(guān)注以來，“新冠肺炎”一詞熱度持續(xù)上升，盡管如此，從2020年1～3月的搜索指數(shù)發(fā)現(xiàn)，“快遞”作為用戶感知物流效率的末端方式，其搜索量仍舊在新冠肺炎之上，這表明快遞物流長期受到人們的高度關(guān)注。并且，這個時期人們更多搜索的是物流單號查詢、順豐物流、郵政快遞等，進一步表明了疫情期間快遞物流的效率是消費者更加關(guān)注的部分?；诖?，從顧客的心理感知角度來評價我國在重大應(yīng)急事件下的物流效率水平更具現(xiàn)實意義。

目前，國內(nèi)外學者關(guān)于物流效率評價已經(jīng)做了較多的研究，一般是采用自上而下的方法對整個物流系統(tǒng)進行評價。Chen等人從航道的水深、泊位的水深、鐵礦石的吞吐量、港口鐵路線的長度等評估中國渤海灣港口鐵礦石物流的運營效率[3]。Cao以人員、主要業(yè)務(wù)和倉庫面積等投資數(shù)據(jù)作為輸入變量，以運輸、倉庫和貨物裝卸作為輸出變量，對江蘇省物流效率進行評估，結(jié)果表明江蘇省物流效率低下的城市占比76.9%[4]。Lu基于回歸分析，選取對外貿(mào)易水平、港口規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展水平、第二產(chǎn)業(yè)水平和第三產(chǎn)業(yè)水平作為評價指標，并對遼寧省四個港口進行了評價[5]。De Carvalho等人基于城市道路系統(tǒng)、土地占用面積、城市物流績效、可持續(xù)性發(fā)展等指標對城市物流效率進行評估[6]。余佳每等人從交通運輸規(guī)模（貨運量、客運車輛等）和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展（產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值等）兩個方面建立了一個多指標的評價體系，并基于主成分分析和熵值法評估了我國交通運輸與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性[7]。Zheng等人考慮碳約束政策對中國區(qū)域物流效率進行評價，以固定資產(chǎn)投資、物流網(wǎng)絡(luò)的長度、郵政網(wǎng)點和終端能耗作為輸入，物流業(yè)的貨運量和總產(chǎn)值和碳排放作為輸出[8]。簡而言之，大量的文獻均是從宏觀層面，考慮產(chǎn)值、投入等指標進而對物流效率進行評估。

已有研究較少從用戶的真實感知角度來評價物流效率。事實上，基于用戶感知的物流效率評價至關(guān)重要[9-12]，尤其是在突發(fā)應(yīng)急情況下，如能獲取用戶在風險敏感情況下對物流效率的真實感知，得出的相關(guān)結(jié)論可以幫助應(yīng)急物流系統(tǒng)的有效優(yōu)化。本文針對新冠肺炎疫情下基于用戶感知的物流效率進行調(diào)查研究，通過有效的問卷設(shè)計，探尋用戶感知物流效率的影響要素，并基于真實的問卷調(diào)查來構(gòu)建基于用戶感知的物流效率評價指標體系，獲得一個自下而上的評價框架，緊接著利用Logistic回歸分析結(jié)果確定權(quán)重值，進而利用模糊綜合評價法從正面、中立和負面三個評價角度對物流效率進行評價，豐富了物流效率評價的內(nèi)容，為我國物流系統(tǒng)優(yōu)化提供新的思路。

1 問卷調(diào)查與分析

1.1 問卷設(shè)計

為充分了解疫情期間人們對于末端物流配送效率的感知情況，探知用戶感知下影響物流效率的因素，本文設(shè)計了一份針對性的調(diào)查問卷，綜合考慮用戶自身的個體特征和個人行為[13]，主體的服務(wù)能力和服務(wù)質(zhì)量[14, 15]，以及用戶的心理感受[12]等?？紤]用戶的個體特征主要是為了了解用戶自身的年齡、職業(yè)等，判斷用戶的感受會不會因其年齡、職業(yè)等的不同而產(chǎn)生影響；個人行為主要是分析用戶在疫情期間和非疫情期間的購買行為，包括購物方式、購物種類等，對比分析疫情導致的購物行為變化；主體的服務(wù)能力和質(zhì)量主要是分析物流運作的情況，包括發(fā)貨情況、到貨情況、派件方式等；而用戶的心理感知包括受疫情影響導致的心理變化和現(xiàn)狀感知等。據(jù)此設(shè)計的初始指標集如圖1所示。

圖1 問卷設(shè)計初始指標集

1.2 問卷調(diào)查

受疫情影響，本次問卷通過線上轉(zhuǎn)發(fā)回收的方式進行，問卷于2020年2月20日發(fā)放，2月26日收回，覆蓋全國范圍。該段時期正是自2月17日出現(xiàn)第一個確診峰值后，中國疫情暴發(fā)最嚴重的時期，因此在該時段投放的調(diào)查問卷能夠更好地體現(xiàn)用戶面對重大應(yīng)急事件且物資配送匱乏時的真實感知。共計收回625份有效問卷，其中，男性人數(shù)占比為44.8%，女性占比為55.2%。如圖2所示，在年齡段分布中，人群密集分布于20～25歲，其次是36～35歲，表明此次調(diào)查對象受眾較為年輕，更能靈活敏捷地適應(yīng)疫情期間的種種變化。調(diào)查對象的職業(yè)種類豐富，大多數(shù)為學生（65.6%），其次是政府機關(guān)/事業(yè)單位人員（9.32%）和教師/醫(yī)生等專業(yè)人員（8.16%），受宣發(fā)問卷渠道的局限性，家庭主婦、離退休人員、工人/服務(wù)業(yè)人員參與較少，不超過2%的總?cè)藬?shù)占比。

圖2 調(diào)查對象職業(yè)、年齡分布圖

1.3 問卷分析

如圖3所示，非疫情期間，60%以上的人的生活購物方式是線上線下各占一半，受疫情影響，43.2%的人的購物方式變成主要以單一的線下購物為主。另外，從疫情期間的購物種類來看，醫(yī)療防護物資和各類食材是消費者需求較大的物品。除此之外，疫情期間的物流作業(yè)周期也相應(yīng)延長了許多，主要體現(xiàn)在疫情期間的發(fā)貨情況上，如圖4所示。由本次調(diào)查數(shù)據(jù)可知，疫情期間線上購物能正常發(fā)貨的僅占13.44%，因為訂單量大需長時間排隊的占比為23.84%，因為商家缺貨而導致發(fā)貨延遲的占比為24.16%，因無物流公司攬件而導致發(fā)貨延遲的占比為38.56%。此外，有82.56%的人擔心線下購物存在病毒感染風險，73.28%的人線上購物存在配送、接收不便的問題，56.16%的人提出商品缺貨斷貨的問題。

圖3 消費者的購物方式變化

圖4 疫情期間的發(fā)貨情況

2 回歸模型和指標篩選

2.1 模型構(gòu)建與結(jié)果

Logistic回歸分析用于探究當因變量取某個值時的概率變量與自變量之間的依存關(guān)系。按照的取值個數(shù)可分為二元回歸和多元回歸，當?shù)娜≈抵挥袃深悾ɡ缡呛头?，成功與失敗等）時稱為二元回歸，本文所設(shè)計的問卷中涉及的選項均不止兩類，因此選用多元回歸模型。將用戶對疫情期間的物流效率水平的直接感知設(shè)為值，而可能影響用戶感知的因素作為自變量，模型表述如下：

模型運算之后采用顯著性水平為0.05的似然比卡方檢驗，單因素分析中，每次只分析一個因素對結(jié)果的影響程度。若單個要素的回歸系數(shù)顯著性<0.05，表示其影響顯著，模型通過檢驗，進而可識別影響用戶評價的關(guān)鍵因子；<0.1視為有可能影響，將<0.1的所有因素同時輸入進行多因素分析。

為探究單個因素對用戶感知的影響程度，利用SPSS軟件進行分析，整合得到各個要素的顯著性值如表1所示。

表1 單因素回歸分析結(jié)果

續(xù)表1

影響因素變量P值 個體特征交通0.504 地區(qū)1.000 物流運作情況郵費變化0.011** 延遲發(fā)貨0.000** 取件方式0.544 期望的取件方式0.593 疫情期間的到貨時間0.000** 非疫情期間的到貨時間0.006** 主要配送的快遞企業(yè)0.108 心理感知因素線上購物存在的不足0.000** 線下購物存在的不足0.092* 未來可能的購物方式0.096* 用戶的購買行為非疫情期間的購物方式0.701 疫情期間的購物渠道0.638 疫情期間的購物方式0.065* 疫情期間的購物次數(shù)0.069* 疫情期間的購物種類0.052* 相較于非疫情期間的 購物次數(shù)變化0.497

注：**表示<0.05，*表示<0.1。

基于表1得到結(jié)論如下：

（1）物流效率與物流運作情況有顯著關(guān)系

到貨時間，延遲發(fā)貨等物流運作情況直接表明了疫情期間物流的運作情況是否良好，因此對于用戶感知的物流效率也產(chǎn)生了直接影響。以疫情期間的到貨時間為例進行分析，如表2所示。

表2 疫情期間到貨時間與效率評價

分別以效率較高和到貨時間一周以上為基準組，由表2可知，值均為負數(shù)，這表明用戶更傾向于認為到貨時間在一周以內(nèi)的物流效率較高。舉例來看，到貨時間3d以內(nèi)（效率低下一欄）的回歸系數(shù)為負，exp()值為0.027，小于1，這表明用戶認為到貨時間在3 d以內(nèi)的相比于一周以上到貨的物流效率更高。

（2）用戶感知的物流效率可能受其疫情期間的購買行為影響。

用戶在疫情期間的購買行為對效率評價的影響顯著水平明顯不如物流運作情況，且僅是略大于0.05，因此考慮這類因素也會影響到用戶感知的物流效率。以疫情期間的購物方式為例分析其中的關(guān)系，如表3所示。

表3 疫情期間的購物方式與效率評價

效率評價以效率較高為基準，購物方式以線上線下各占一半為基準，由exp()一列的數(shù)值可以看出，疫情期間以線下購物為主的人對物流效率的評價表現(xiàn)更敏感，尤其是認為效率低下一欄中，其回歸系數(shù)是1.941，exp()值為6.967，這表明以線下購物為主的人更傾向于認為物流效率水平低下。同樣的，以線上購物為主的人相比于購物方式為線上線下各占一半的人而言也傾向于認為物流效率水平低下，說明疫情期間以單一的購物方式為主的人普遍認為物流效率較低。

（3）用戶感知物流效率水平與其自身的個體特征無關(guān)。

用戶的個體特征一欄的值相對較大，顯然不會影響用戶對物流效率的評價，這也充分體現(xiàn)出用戶對于物流效率水平的感知不因其個體特征發(fā)生變化，表明結(jié)果比較客觀。以所在地為例具體分析其中的影響關(guān)系，如表4所示。

表4 地區(qū)與效率評價回歸分析

從部分省份的回歸分析結(jié)果來看，地區(qū)對于物流效率評價的影響是沒有顯著差異的，其中大部分省份的值為0.000，exp（）值為1.000，表明用戶感知的地區(qū)間沒有顯著差異。

2.2 基于用戶感知的物流效率評價指標體系

對表1中標*的因素進行多因素回歸分析可知其值為0.031<0.05，模型通過檢驗。因此，基于用戶感知的影響物流運輸效率的因素主要包含非疫情期間的到貨時間、疫情期間的到貨時間、郵費變化情況、發(fā)貨情況和用戶在疫情期間的購物方式、購物次數(shù)、購物種類以及線上購物存在的不足、線下購物存在的不足和未來可能選擇的購物方式。具體評價指標體系如圖5所示。

圖5 基于用戶感知的物流效率評價體系

3 評價模型構(gòu)建與求解

3.1 模型描述及權(quán)重獲取

3.1.1 確定因素集和指標集

3.1.2 確定指標權(quán)重值

2.1的分析表明，不同因素對用戶感知存在著不同程度的影響，例如物流自身的運作情況存在顯著影響，而用戶的個體特征則完全不影響，同時，基于式（2）可得：

對比發(fā)現(xiàn)，各因素的影響程度與回歸系數(shù)是成正比的，如式（5）所示：

3.1.3 構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣

根據(jù)所選的指標進行單因素評價，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣，其中，每一行是單一因素對評價集中不同評價的隸屬度，關(guān)系矩陣如下：

3.1.4 綜合評價

在已知模糊評價矩陣的基礎(chǔ)上，對矩陣與權(quán)重向量進行合成運算，可得評判向量結(jié)果與評價結(jié)果如下：

3.2 模型求解

將Logistic回歸分析與模糊綜合評價模型相結(jié)合，根據(jù)Logistic回歸分析的結(jié)果，利用各指標的回歸系數(shù)估計其綜合權(quán)重值，各因素的回歸系數(shù)如表5所示。

表5 各因素的回歸系數(shù)

對回歸系數(shù)進行歸一化后，得到綜合權(quán)重集如下所示：

綜合考慮有效問卷的評價結(jié)果，量化各個評價指標對不同評價集的隸屬度，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣：

4 結(jié)束語

為了能夠更加真實地反映出我國物流在重大應(yīng)急事件下的效率水平，選取本次新冠肺炎疫情為研究對象，分析用戶在本次疫情當中感知的物流效率水平。通過問卷調(diào)查獲得用戶在疫情期間的購物狀況和心理感知情況，再利用Logistic回歸分析找出影響用戶評價物流效率的因素，最后，采用模糊綜合評價法，利用基于用戶感知的數(shù)據(jù)對物流效率進行了評價。

（1）物流運作情況（非疫情期間的到貨時間、疫情期間的到貨時間、郵費是否發(fā)生變化、是否出現(xiàn)延遲發(fā)貨）、用戶的購買行為（購物方式、購物次數(shù)和購物種類）和用戶的心理感知因素（線上購物存在不足、線下購物存在不足和未來可能選擇的購物方式）均是影響用戶評價物流效率的因素。而用戶的個體特征（性別、年齡、職業(yè)等）、非疫情期間的購物方式、疫情期間的購物次數(shù)、購物次數(shù)變化、快遞公司和取件方式與用戶的評價無關(guān)。

（2）疫情期間，用戶對于物流效率的整體評價持負面態(tài)度，表明在應(yīng)急突發(fā)事件下，我國物流效率水平仍有待提高。同時，研究表明導致用戶持負面評價的主要原因在于消費者在疫情期間單一的購物方式存在較多不足，無法滿足用戶需求。另外，購物種類的供給不足引起了消費者的恐慌，以及物流延遲發(fā)貨等問題，這也為物流系統(tǒng)優(yōu)化提供了突破口，是提高應(yīng)急突發(fā)事件下物流效率水平的著力點。

[1] WANG X, MA C, RUAN J. Emergency supplies optimal scheduling considering the public’s psychological risk perception[J]. Systems Engineering - Theory & Practice, 2013, 33(7): 1735-1742.

[2] 百度指數(shù)官網(wǎng)[DB/OL]. (2020-2-24) [2020-7-5]. http: //index. baidu. com.

[3] CHEN J, WAN Z, ZHANG F, et al. Operational efficiency evaluation of iron ore logistics at the ports of Bohai Bay in China: based on the PCA-DEA model[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2016, 2016: 9604819.

[4] CAO C. Measuring sustainable development efficiency of urban logistics industry[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2018, 2018(4): 1-9.

[5] LU W. Port logistics efficiency evaluation based on DEA model[C]//Big Data Analytics for Cyber-Physical System in Smart City. Singapore: Springer, 2020: 461–467.

[6] DE CARVALHO P P S, KALID R D A, MOYA RODRíGUEZ J L. Evaluation of the city logistics performance through structural equations Model[J]. IEEE Access, 2019, 7: 121081-121094.

[7] 余佳每, 王沁, 蘇佳琳. 基于熵權(quán)效率的交通運輸與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性分析[J]. 交通運輸工程與信息學報, 2020, 18(2): 177-184.

[8] ZHENG W, XU X, WANG H. Regional logistics efficiency and performance in China along the Belt and Road Initiative: the analysis of integrated DEA and hierarchical regression with carbon constraint[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 276: 123649.

[9] 楊國元, 史天運, 張秋亮. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路客運服務(wù)質(zhì)量評價研究[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息, 2016, 16(5): 33-38, 44.

[10] 李健, 王明月, 許路明, 等. 基于用戶感知價值的醫(yī)療信息服務(wù)評價體系構(gòu)建[J]. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn), 2019, 3(2): 118-126.

[11] RUBIO B U, AZABACHE I L Y, CARRILLO R P G, et al. Evaluation model about behavior, quality perception and satisfaction of the drinking water service in Trujillo-Peru[J]. WMSCI 2019 - 23rd World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics, 2019, 3: 97-102.

[12] PRIBYL O, LOM M. Impact of autonomous vehicles in cities: user perception[C]//2019 Smart City Symposium Prague(SCSP). Prague: IEEE, 2019: 1-6.

[13] WEI Y, LI J, HE Y. Research on the influencing factors of college students’ use of online learning platform from the perspective of customer perception[J]. Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing, 2019, 1345: 042080.

[14] ZHANG S, LIANG J, WANG Z. Evaluation method for bicycle lane level of service based on user perception and capacity simulation[J]. Journal of Applied Science and Engineering, 2019, 22(3): 539-548.

[15] BAKTI I G M Y, RAKHMAWATI T, DAMAYANTI S, et al. Developing customer perception based organization performance measurement framework for healthcare service[C]// 2018 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). Bangkok: IEEE, 2018: 1165-1169.

Logistics Efficiency Evaluation Based on User Perception under Emergency

ZHAO Xi-han, GAN Mi, TIAN Yun-yi, YAO Zhu

(1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China; 2. National Engineering Laboratory of Integrated Transportation Big Data Application Technology, Chengdu 611756, China)

During a major emergency, a fall in the efficiency of material distribution can cause panic among the public regarding the lack of essential materials. Therefore, it is of great significance to study the people’s perception of the level of logistics efficiency in a country. In the present study, through a questionnaire survey on consumers throughout China during the COVID-19 pandemic, we obtained real data about user perception of logistics efficiency, and used multiple logistic regression to analyze the main factors that affect user perception of logistics efficiency. Furthermore, we highlighted the impact of various factors on user evaluation of logistics efficiency based on the results of regression analysis. Then, the weight of each index was determined, and finally, the logistics efficiency during the current pandemic was comprehensively evaluated using the fuzzy comprehensive evaluation method. The results show that users have a negative attitude toward the level of logistics efficiency during COVID-19. This is caused by consumers’ single shopping methods, insufficient access to different shopping types, and delayed delivery of goods and materials. Therefore, China should strengthen its logistics handling capacity and the development of related logistics systems under emergency events, focusing on addressing the key factors that lead to negative user evaluations.

logistics engineering; emergency logistics efficiency evaluation; logistic regression-fuzzy comprehensive evaluation; COVID-19; user perception

1672-4747（2021）03-0067-09

N945.16；F250

A

10.19961/j.cnki.1672-4747.2020.11.007

2020-10-11

2020-12-27

2021-06-03

科技部國家重點研發(fā)計劃（2018YFB1601402）

趙夕涵（1997—），女，碩士研究生，主要研究方向為數(shù)據(jù)挖掘與分析、物流系統(tǒng)評價，E-mail：15885341860 @163.com

甘蜜（1984—），女，副教授，博士生導師，主要研究方向為物流大數(shù)據(jù)挖掘與分析、物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、車貨匹配、物流供需平衡等，E-mail：Migan@swjtu.cn

趙夕涵，甘蜜，田昀翊，等. 應(yīng)急突發(fā)事件下基于用戶感知的物流效率評價[J]. 交通運輸工程與信息學報，2021, 19(3): 67-75.

ZHAO Xi-han, GAN Mi, TIAN Yun-yi, et al. Logistics Efficiency Evaluation Based on User Perception under Emergency [J]. Journal of Transportation Engineering and Information, 2021, 19(3): 67-75.

（責任編輯：李愈）