收费公路运营效率测度及时空分异研究

收费公路行业内部债务治理与外部减税降费均要求收费公路运营降本增效。为了探析收费公路运营效率水平及其空间分布格局,使用SBM模型测度了2014—2020年29个省份收费公路运营效率,进而采用泰尔指数和Moran's I指数分析了其时空分异特征。研究认为:收费公路运营存在着效率较低且在时间维度上没有明显增长的趋势,在空间上存在发展不平衡问题,收费公路运营效率的区域差异主要来源于区域内部差异,区域内差异的贡献率平均达到81.578%; 收费公路运营效率具有空间正相关性,呈现出显著的“高-高”集聚和“低-低”集聚的空间特征,运营效率较高的省份对相邻省份具有正向溢出效应。研究表明,各省针对相邻省份或最近省份的运营效率现状,结合自身的比较优势探索产业升级或者物流发展模式,充分发挥相邻省份的经济发展和产业集聚对本省收费公路运营的辐射带动作用,推动建立起收费公路跨区域合作运营机制。     

信息共享程度对物流外包激励契约的影响

本文分析了由供应商、制造商和第三方物流企业(3PLs)组成的物流外包系统,考虑了供应商和制造商信息共享程度的影响,建立了协同工作环境下的激励契约模型.结果表明,委托人偏好低努力水平时,信息共享对激励契约没有影响;委托人偏好高努力水平时,信息共享能更好的激励代理人选择委托人希望的行动.信息不共享时,3PLs只有提高对供应商努力水平的积极性;信息共享时,3PLs收入波动性增大,提高对供应商和对制造商的努力水平都能使其获得帕累托改进.本研究为物流成本在供应链成员中的分摊提供了理论依据,并提出了模型改进和研究建议.     

基于反向物流的商品定价和退货政策研究

综述了基于反向物流的商品定价和退货政策的最新研究成果。在此基础上,通过建立模型,对基于反向物流的商品定价策略和退货政策进行了进一步的研究,并求出了商品的最优价格和最优退货价格。基于模型,对管理提出了一些建议。最后指出了将来可能的研究方向。     

陕西农产品外贸物流与县域经济发展联盟体系与机制

农产品外贸物流对农业生产发展和县域经济繁荣具有十分重要的作用。基于陕西农产品外贸物流与县域经济发展的条件和基础,分析了制约陕西农产品外贸物流与县域经济发展的主要因素,构建了陕西农产品外贸物流与县域经济发展的“共享联盟”体系,包括：战略联盟、利益联盟、组织联盟、流程联盟、信息联盟、标准联盟。在此基础上提出陕西农产品外贸物流与县域经济发展的机制建设,即一个优化、三个亮点、五个抓手,从而为实现陕西经济的发展奠定保障基础,为我国西部经济未来发展、“丝绸之路”经济带以及整个国家经济和社会和谐发展发挥应有作用。     

基于低碳发展的生态物流绩效评价研究——以重庆市为例

运用因子分析法对重庆市2006—2015年生态物流绩效进行评价。研究发现：近十年重庆市生态物流保持着越来越好的发展态势;重庆物流业过去单一追求规模和数量的扩张对生态物流绩效造成了负面影响;同时,政府对环保的立法和监管对生态物流的发展也起到了促进作用。最后,根据分析的结果提出对策建议。     

新形势下制造业物流体系布局优化研究

制造业物流体系是制造业与物流业协同发展衍生出的新体系模式。当前,我国已经迈入经济转型的攻关期。在这种新形势下,制造业物流发展面临着新的机遇。以沈阳市为例,探讨了物流体系布局优化的方法,并给出了布局优化模型。在阐述沈阳市制造业物流现状及存在问题的基础上,提出了沈阳市制造业物流体系布局优化方法及模型,旨为制造业物流体系的布局优化提供支持和应用参考。     

FDI、城镇化与江西省物流产业发展

基于江西省1984-2015年的时间序列数据,建立VEC模型,对江西省外商直接投资(FDI)、城镇化与物流产业发展水平之间的关系进行了实证研究。研究结果表明,外商直接投资、城镇化与江西省物流产业的发展之间存在双向的格兰杰因果关系,并且三者之间存在长期的均衡关系;VEC模型估计结果表明,在短期,外商直接投资对江西省物流产业发展的影响方向与长期均衡方向保持一致,城镇化则不然。方差分解分析结果表明,外商直接投资对江西省物流产业发展的影响程度较高,达到57%,然而,城镇化的贡献率则比较低。     

第三方物流外包服务综合绩效评估模型的构建

本文根据全面性、特殊性、可比性、可操作性原则,参考评价第三方物流企业的一般评价指标的选取原则,选取了包括运力资源利用率、固定资产周转率、订单完成率、配送资源利用率等20个具有代表性的指标,详细地构建了第三方企业物流系统综合评价指标体系,并采用主成分因子分析法对企业物流系统进行了综合评价。     

工学结合模式在高职物流英语教学中的运用

在高职物流专业英语教学中运用工学结合模式,可以把工作过程与教学过程对接,依据典型工作任务和工作过程设计课程体系和内容,实现＂教学做＂一体化教学,学生在学校就可以学习到企业岗位真正需求的知识和技能,提高物流英语课堂教学的有效性。     

Evaluation of multi-objective optimization approaches for solving green supply chain design problems

This paper evaluates the applicability of different multi-objective optimization methods for environmentally conscious supply chain design. We analyze a case study with three objectives: costs, CO₂ and fine dust (also known as PM – Particulate Matters) emissions. We approximate the Pareto front using the weighted sum and epsilon constraint scalarization methods with pre-defined or adaptively selected parameters, two popular evolutionary algorithms, SPEA2 and NSGA-II, with different selection strategies, and their interactive counterparts that incorporate Decision Maker׳s (DM׳s) indirect preferences into the search process. Within this case study, the CO₂ emissions could be lowered significantly by accepting a marginal increase of costs over their global minimum. NSGA-II and SPEA2 enabled faster estimation of the Pareto front, but produced significantly worse solutions than the exact optimization methods. The interactive methods outperformed their a posteriori counterparts, and could discover solutions corresponding better to the DM preferences. In addition, by adjusting appropriately the elicitation interval and starting generation of the elicitation, the number of pairwise comparisons needed by the interactive evolutionary methods to construct a satisfactory solution could be decreased.