对象标识统一化程度影响物流资源整合的系统动力学分析
发布时间：2021-03-24 02:44
为了分析对象标识统一化程度对物流资源整合的影响,提出利用系统动力学理论建立反馈模型。采用2002年以来国家统计局和《中国现代物流发展报告》的数据,设计模型变量,并进行回归,以确定变量关系方程式。在该模型中采用物流资源利用率、企业间合作比例、物流行业总收益作为衡量物流资源整合水平的指标,运用Vensim仿真对象标识统一化程度与三者之间的相互影响。模拟结果显示对象标识统一化程度对物流资源利用率、企业间合作比例和物流行业总收益均有正向影响。该研究表明提升对象标识统一化程度可以有效提高企业间的沟通,促进物流资源整合水平的提高,实现物流产业对经济增长的可持续拉动作用。
【文章来源】：运筹与管理. 2019,28(07)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
因果回路图(1)收益反馈回路:物流行业总收益→(+)技
业总收益→(+)物流投资→(+)物流资源总量，这是一个负反馈回路。随着物流资源总量增加，如果不充分重视和利用新增物流资源提供服务，那么物流资源利用率会降低，物流资源的物流服务能力、物流行业总收益降低。物流投资也会随之减少，最终表现为不利于物流资源总量稳定增长。在上述因果分析的基础上进一步细化，可以得到对象标识统一化程度影响物流资源整合的系统动力学存量流量模型。2．3系统存量流量模型及仿真方程的确定在数据可计算性和现实性基础上，依据因果回路图，得到如图2所示的系统存量流量模型。该模型共有变量27个，其中存量2个、流量4个、辅助变量13个、常量2个、表函数4个、参数2个，变量分类与性质见表1。存量流量模型的主要变量选取与反馈结构的建立是基于对大量文献的分析得到，不在本模型研究范围内的外生变量没有被纳入模型中。初始数据以及变量间关系的确定来自于2002年以来国家统计局和《中国现代物流发展报告》中相关统计数据的回归分析。由于部分变量关系难以用具体的函数关系式表达，因此本模型采用表函数表示这些非线性关系。对《中国现代物流发展报告(2002～2016)》中1000多家企业的调查结果进行分析得到影响效果系数表函数。对中国国家统计局2002年以来的数据分析可以得到，物流投资比例、投资效果系数以及服务价格的表函数。图2存量流量模型表1模型变量与性质变量名性质变量名性质变量名性质物流资源总量存量物流资源利用率辅助变量物流总成本辅助变量支持统一标识的物流资源总量存量物流供给能力辅助变量影响效果系数表函数标识资?
从表3中可以看到，2007～2016年物流资源总量和物流供给能力的模拟值与实际值误差较小，相对误差几乎均在5%左右，能反映现实情况。因而证明模型拟合较好，合理可用。图3模型极端条件检验取支持统一标识的比例和支持统一标识的物流资源使用效果系数均为1，观察模型中对对象标识统一化程度的仿真结果。从图3中可以看到，在该情形下对象标识统一化程度趋近于1，能正确反映现实情况，所以模型通过极端条件检验。3．2仿真结果分析从图2中，可以看到对象标识统一化程度主要是通过支持统一标识的物流资源使用效果系数和支持统一标识的物流资源总量、物流资源总量三个变量计算得到，即受到上述三个变量的直接作用。但我国物流资源闲置情况广泛存在，所以分析通过改善现有物流资源的对象统一化程度来提高物流资源整合水平更有现实意义。因此，不考虑物流资源总量对对象标识统一化程度的影响，而从支持统一标识的物流资源使用效果系数和支持统一标识的物流资源总量两方面入手，分析对象标识统一化程度变动对物流资源整合的影响情况。本文设置了一项基准情景和两项策略情景，通过将基准情景与策略情景进行对比，得到相关的发展建议。(1)策略一:提高支持统一标识的物流资源使用效果系数在物流资源总量、支持统一标识的物流资源总量不变条件下，提高支持统一标识的物流资源使用效果系数取值到A1=0．85，仿真2003～2022年间物流资源利用率、企业间合作比例及物流行业总收益的变化情况。图4策略一提升对象标识统一化程度后物流资源整合水平的变化第7期朱惠琦，等:对象标识统一化程度影响物流资源整合的系统动力学分析77
【参考文献】：
期刊论文
[1]RFID在茶叶物流追踪与追溯中的关键应用技术[J]. 钟聪儿,邱荣祖. 安徽农业大学学报. 2016(06)
[2]物流基础设施投资与经济增长关系研究——基于系统动力学与误差修正模型[J]. 刘俊华,李瑶琴,长青. 华东经济管理. 2013(12)
[3]基于RFID技术应用的鲜活农产品供应链决策研究[J]. 李琳,范体军. 系统工程理论与实践. 2014(04)
[4]物联网统一编码体系的研究[J]. 孙红,张建宏,秦守文,屠佥炜,王晓婉,吴钱忠. 计算机应用研究. 2013(09)
[5]对西安市物流效率及其影响因素的实证研究——基于DEA模型和Tobit回归模型的分析[J]. 王琴梅,谭翠娥. 软科学. 2013(05)
[6]物流资源整合环境下供应链激励机制委托代理研究[J]. 宫大庆,刘世峰,王跃平. 软科学. 2013(05)
[7]集成化物流资源整合的协同框架分析[J]. 林晓伟,舒辉,陈明. 经济管理. 2011(02)
[8]我国物流产业效率及其影响因素的实证研究——基于中国省际数据的随机前沿生产函数分析[J]. 余泳泽,武鹏. 产业经济研究. 2010(01)
[9]基于多目标决策模型的物流资源整合效率研究[J]. 夏伟怀,陈治亚,李燕群. 铁道科学与工程学报. 2009(06)
本文编号：3096901
【文章来源】：运筹与管理. 2019,28(07)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
因果回路图(1)收益反馈回路:物流行业总收益→(+)技
业总收益→(+)物流投资→(+)物流资源总量，这是一个负反馈回路。随着物流资源总量增加，如果不充分重视和利用新增物流资源提供服务，那么物流资源利用率会降低，物流资源的物流服务能力、物流行业总收益降低。物流投资也会随之减少，最终表现为不利于物流资源总量稳定增长。在上述因果分析的基础上进一步细化，可以得到对象标识统一化程度影响物流资源整合的系统动力学存量流量模型。2．3系统存量流量模型及仿真方程的确定在数据可计算性和现实性基础上，依据因果回路图，得到如图2所示的系统存量流量模型。该模型共有变量27个，其中存量2个、流量4个、辅助变量13个、常量2个、表函数4个、参数2个，变量分类与性质见表1。存量流量模型的主要变量选取与反馈结构的建立是基于对大量文献的分析得到，不在本模型研究范围内的外生变量没有被纳入模型中。初始数据以及变量间关系的确定来自于2002年以来国家统计局和《中国现代物流发展报告》中相关统计数据的回归分析。由于部分变量关系难以用具体的函数关系式表达，因此本模型采用表函数表示这些非线性关系。对《中国现代物流发展报告(2002～2016)》中1000多家企业的调查结果进行分析得到影响效果系数表函数。对中国国家统计局2002年以来的数据分析可以得到，物流投资比例、投资效果系数以及服务价格的表函数。图2存量流量模型表1模型变量与性质变量名性质变量名性质变量名性质物流资源总量存量物流资源利用率辅助变量物流总成本辅助变量支持统一标识的物流资源总量存量物流供给能力辅助变量影响效果系数表函数标识资?
从表3中可以看到，2007～2016年物流资源总量和物流供给能力的模拟值与实际值误差较小，相对误差几乎均在5%左右，能反映现实情况。因而证明模型拟合较好，合理可用。图3模型极端条件检验取支持统一标识的比例和支持统一标识的物流资源使用效果系数均为1，观察模型中对对象标识统一化程度的仿真结果。从图3中可以看到，在该情形下对象标识统一化程度趋近于1，能正确反映现实情况，所以模型通过极端条件检验。3．2仿真结果分析从图2中，可以看到对象标识统一化程度主要是通过支持统一标识的物流资源使用效果系数和支持统一标识的物流资源总量、物流资源总量三个变量计算得到，即受到上述三个变量的直接作用。但我国物流资源闲置情况广泛存在，所以分析通过改善现有物流资源的对象统一化程度来提高物流资源整合水平更有现实意义。因此，不考虑物流资源总量对对象标识统一化程度的影响，而从支持统一标识的物流资源使用效果系数和支持统一标识的物流资源总量两方面入手，分析对象标识统一化程度变动对物流资源整合的影响情况。本文设置了一项基准情景和两项策略情景，通过将基准情景与策略情景进行对比，得到相关的发展建议。(1)策略一:提高支持统一标识的物流资源使用效果系数在物流资源总量、支持统一标识的物流资源总量不变条件下，提高支持统一标识的物流资源使用效果系数取值到A1=0．85，仿真2003～2022年间物流资源利用率、企业间合作比例及物流行业总收益的变化情况。图4策略一提升对象标识统一化程度后物流资源整合水平的变化第7期朱惠琦，等:对象标识统一化程度影响物流资源整合的系统动力学分析77
【参考文献】：
期刊论文
[1]RFID在茶叶物流追踪与追溯中的关键应用技术[J]. 钟聪儿,邱荣祖. 安徽农业大学学报. 2016(06)
[2]物流基础设施投资与经济增长关系研究——基于系统动力学与误差修正模型[J]. 刘俊华,李瑶琴,长青. 华东经济管理. 2013(12)
[3]基于RFID技术应用的鲜活农产品供应链决策研究[J]. 李琳,范体军. 系统工程理论与实践. 2014(04)
[4]物联网统一编码体系的研究[J]. 孙红,张建宏,秦守文,屠佥炜,王晓婉,吴钱忠. 计算机应用研究. 2013(09)
[5]对西安市物流效率及其影响因素的实证研究——基于DEA模型和Tobit回归模型的分析[J]. 王琴梅,谭翠娥. 软科学. 2013(05)
[6]物流资源整合环境下供应链激励机制委托代理研究[J]. 宫大庆,刘世峰,王跃平. 软科学. 2013(05)
[7]集成化物流资源整合的协同框架分析[J]. 林晓伟,舒辉,陈明. 经济管理. 2011(02)
[8]我国物流产业效率及其影响因素的实证研究——基于中国省际数据的随机前沿生产函数分析[J]. 余泳泽,武鹏. 产业经济研究. 2010(01)
[9]基于多目标决策模型的物流资源整合效率研究[J]. 夏伟怀,陈治亚,李燕群. 铁道科学与工程学报. 2009(06)
本文编号：3096901
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