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缪立新:国内物流学术研究情况分析报告
相关专题: 专家观点 发布时间:2012-06-16
资讯导读: 作为全球经济新的增长点,现代物流对社会经济发展、企业竞争力提升的重要性已为人们普遍认识。随着物流业地位的不断提高,近年来国

 作为全球经济新的增长点,现代物流对社会经济发展、企业竞争力提升的重要性已为人们普遍认识。随着物流业地位的不断提高,近年来国内物流理论及应用领域的研究也有了长足的进步。

国内物流学术研究情况分析报告

清华大学深圳研究生院现代物流研究中心主任、中国物流学会副会长

缪立新

作为全球经济新的增长点,现代物流对社会经济发展、企业竞争力提升的重要性已为人们普遍认识。随着物流业地位的不断提高,近年来国内物流理论及应用领域的研究也有了长足的进步。

一、国内物流研究概况

根据近几年来论文发表情况,国内物流研究呈现出如下特点:

1.研究规模在扩大

鉴于社会经济发展这一内在需求的推动,物流研究的规模正在快速扩大。据有关专家检索和分析,从1994年至2003年10年间,国内物流研究发表的论文数达9800余篇之多,而且2000年后,年文献增长率高达70%。中国物流学会年会的历年投稿数量,也呈现快速增长趋势,已经连续两届投稿数量达到四、五百篇之多。

2.研究层次丰富、研究水准稳步提升

近年来物流领域研究范围很广,涉及交通运输、仓储技术与设备、物流信息技术、供应链管理;结合具体技术的应用性论文很丰富。如电子商务、RFID应用、配送选址、物流园区及仓储设施规划等;还有较多结合具体行业的论文,如应急物流、逆向物流、会展物流、绿色物流等;还有从不同学科的角度来研究的论文,丰富了物流学科的知识体系,如从经济成本核算、金融管理、风险管理、知识管理等角度对物流/供应链进行研究和扩展的分析论文论著。此外,近年来新概念和新论点不断出现,如精品物流、门径管理、幸福物流等等,给物流学科的发展以新的启示。

物流业属于综合性、应用性强的行业,应用性研究成果的可操作性非常重要,其研究必然会向多角度、多层次延伸和扩展。其次,物流学科是综合性新型交叉学科,涉及多学科门类,需要多学科知识的融会贯通,从而也就带来了众多的研究方向。2000年以后,随着物流领域研究成果的不断累积、与国外学术交流的增加,国内物流研究在基础理论研究、应用基础研究和应用研究层面,成果水平都有显著的进步。

二、基本研究动态与趋势

1.基础研究层面

(1)物流系统分析与优化

在物流系统规划方面,国内有学者提出,以提高区域物流的时效性为目标的物流通道布局优化的方法和模型,考虑无通行能力限制和有通行能力约束两种情形,探讨了建立模型和求解算法。在设施选址方面,有学者提出并建立了选址路径规划问题的PLRP IF模型,采用两阶段Tabu搜索启发式算法对模型进行了求解,为合适选址和分析路径提供了方法,依此还能分析确定转运站位置和数目。

在港口运作管理方面,国内学者针对港口岸吊调度问题,运用遗传算法给出可解析模型,解决了目前国际上在多岸吊同时作业过程中,加入间距约束条件无法求解调度模型的NP难问题。依此模型分析可大大提高我国港口运作效率,也为决策软件编制、仿真软件建模提供了基础模型保障。

在生产运作管理与调度方面,国内也有较多研究成果,其中根据不同调度特征而给出问题求解的启发式近似算法、以及复杂性问题计算求解、数值实验验证等方面具有系列成果亮点。

(2)供应链管理领域

由于实际需要和学者的知识背景,在供应链管理领域,关于契约的研究占据很大篇幅。如关于激励机制的研究,关于供应量弹性数量契约研究、价格折扣契约研究、质量控制契约研究等。值得关注的成果有:制造商在非对称信息条件下对业务外包产品进行质量控制的最优契约设计研究;电子市场与传统契约市场共存下的供应链各决策主体的决策模型研究;通过期权机制,建立供应商通过设定合理的契约参数求得均衡状况下的供应链最优价格、产能和购买决策研究;以及在突发事件造成供应链随机需求分布变化的前提下,研究批发价契约下的供应链最优应对策略等等。

在此领域还有一些较好的结论性研究成果,如:证明分散决策时单一价格下的零售商决策不能协调整个供应链,得出通过上游供应商对零售商造成的配送延误做出部分补偿可以使得供应链绩效更高的结论;在市场需求预测精度随提前期变化的假设下,采用逻辑证明和数值分析的方法,研究由供应商-零售商构成的两阶段供应链中提前期压缩对供应链及其成员收益的影响以及如何实现供应链的渠道协调的方法。

在供应链系统评价方面,有学者提出一种新的基于支持向量机(SVM)的物流服务顾客满意度(CSD)评价方法,给出了具体的评价指标体系并采用模糊隶属函数和二元对比排序法对其进行量化,将量化后的指标因素集作为SVM的训练集,采用一对一的分类策略建立了CSD的评价模型,并进行仿真实验。

这些成果的取得对国内供应链领域的研究,无疑是大的进步,很有价值。但由于供应链领域取得实际调查数据困难,进行实验室试验也难度很大,故而相当一部分成果还需在实践中经过完善而变得成熟。

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