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2、量分析，并结合案例进行了实际应用，分析当前零售企业逆向物流管理存在的一些问题，给出一些建议。关键词：零售企业；GM1,N；逆向物流中图分类号：F253文献标识码：A文章编号：1002-3100(2008)04-0001-03Abstract: Using grey theory to set up GM1,N model, the paper analyzes the reverse logistics quantity system of retail enterprises, and makes quantitative analyses to the relations between
3、the influencing factors and between each factor and the amount of reverse logistics, then carries on practical application combining the case, analyzes the problems exist reverse logistics management of retail enterprises currently, and puts forward some suggestion.Key words: retail enterprise; GM1,
4、N; reverse logistics0引言零售业的竞争日趋白热化，如何降低成本是每家零售企业面临的难题，有效地实施逆向物流管理是降低企业成本的重要策略，对提升企业竞争力具有重要意义。而当前零售企业的逆向物流管理尚处于起步阶段，由于影响因子复杂，逆向物流量具有不确定性、复杂性等特点，影响零售企业逆向物流管理的有效实施，所以运用定性与定量相结合的方法分析零售企业逆向物流量影响因子显得十分必要，GM1,N作为一种分析模型，十分适合对多因子的系统作整体的、全局的、动态的分析。1企业逆向物流的内涵企业逆向物流是指计划、实施和控制原材料、半成品库存、制成品及相关信息，高效和成本经济地从消费点到起点的过
5、程，从而达到回收价值和适当处置的目的。零售企业的逆向物流主要包括退货逆向物流和回收逆向物流两个部分，其中退货逆向物流包括两种：其一是正常退货，指顾客根据企业承诺以及有关规定将不满意的产品退还给企业；其二是产品召回，指制造商自身行为如设计、生产等造成产品瑕疵，由制造商主动提出召回。回收逆向物流则是指将最终顾客所持有的废旧产品或包装回收回企业。2零售企业逆向物流量影响因子影响零售企业逆向物流量的因子众多，各个因子之间以及与逆向物流量之间的关系错综复杂，可以粗略地将影响因子归纳为以下几个：（1）产品质量：这里所指的质量是广义的质量，即一组固有特性满足需求的程度，这些固有特性包括性能、寿命、可靠性、安
6、全性、经济性以及外观质量等。由于质量的瑕疵，一种情况是顾客选择直接退货，主要表现在食品、日用品等行业；另一种情况是顾客选择维修退货，主要表现在手机、mp3等电子产品。由于设计的缺陷或生产的失误，产品具有较大的质量隐患，制造商迫于压力或出于维护企业形象的目的召回存在质量问题的产品，从而可能通过零售企业回购问题产品，形成了一定的逆向物流。（2）经济因素：经济上的有利可图趋使零售企业主动增加逆向物流量，主要表现在两个方面，其一、回收废旧产品或包装从而减少全新物料的投入，例如啤酒瓶、瓦楞纸材、塑料袋等；其二、把逆向物流作为客户服务的一部分，甚至承诺顾客不满意就可以退货，以此增强企业竞争力，间接增加销售
7、量，从而造成退货逆向物流的增加。（3）政策因素：由于产品市场的信息不对称、企业经济活动的外部性等市场失灵的存在，需要政府及其他协会进行适当的干预或影响。政府通过制定法律法规，明确对退货等事项作了规定，例如制定某些法律规定鼓励回收某些饮料容器和包装材料，从而促使回收逆向物流量的增加。（4）环保因素：根据利益相关者理论，为了企业的可持续发展，企业不应仅仅考虑短期的经济利益，还应顾及某些社会利益。环境保护问题作为典型的外部性问题，集中体现了企业是如何协调社会利益与企业经济利益的，随着消费者环保意识的提高，企业的环保行为可以提高其美誉度，塑造良好的企业形象，促进企业销售量的提高，同时增进社会利益和企业
8、经济利益，所以环保因素也是影响零售企业逆向物流量的一个重要因子。3企业逆向物流量的GM1,N模型3.1数据处理4案例分析近年来，超市作为一种重要的零售经营形式已取得了较大发展，其销售额占零售业中的比例越来越大，是零售行业的生力军，超市之间以及超市与其他零售企业之间的竞争日益激烈，逆向物流管理作为控制成本增强竞争力的重要手段越来越受到超市管理者的重视。本文选取德安县某超市为案例，结合上述GM1,N模型，分析逆向物流量的影响因子。4.1数据处理及模型构建通过对原始数据序列进行初值化INIT变换，以及运用AGO方法对原始数据进行处理，从而使缺乏规律的原始数据生成具有规律的新数据，得到数据矩阵B以及向
9、量：模型检验结果说明模型有较高的精度，模型分析可靠性较高。4.3模型结果分析通过GM1,N模型的定量分析，可以得到影响因子影响零售企业逆向物流量的相对权重，从模型结果可以看出当前影响零售企业逆向物流量的最重要的因素是质量因素，而经济因素、政策因素以及环保因素所起的作用相对不足，究其原因可以归结为以下几点：（1）当前零售企业的逆向物流管理大多尚处于初步阶段，被动多于主动，且零售企业对逆向物流的重视不够，技术管理落后，缺乏专业人才；（2）零售企业构建逆向物流系统，专用资产投入较大，需要大量资金，同时逆向物流成本也较大，这包括产品的贬值、运输费用、维修费用、管理费用等，这种状况影响企业从逆向物流中获
10、利；（3）有关逆向物流的法律法规尚不健全，除了与环保有关的法规外，我国尚基本没有出台与逆向物流有关的法律规范，从而导致企业责任不明确，制造商不承担自身产品的回收责任，而零售企业回收有时难以得到应有的补偿，造成内生交易成本的提高；（4）环境保护是典型的外部性问题，社会收益与企业收益之间不对称，当前企业的环保意识与发达国家相比尚且非常薄弱，将环保及逆向物流看作是一种不应该承担的成本和负担，某些地方政府也片面追求GDP等经济指标，忽视环保工作，而民众的环保观念也尚处于启蒙阶段，对逆向物流、绿色物流等概念更是知之甚少。5结束语GM1,N模型进行因子分析具有信息量要求较少且模型精度较高等优点，适合于多影
11、响因子系统的定量分析，再配合定性分析，能清晰地洞察到问题的关键所在，为了促进逆向物流管理的发展，针对存在的问题及原因，本文提出以下几项建议：引进、培养专业人才，引进先进的管理理念、方法；利用社会逆向物流系统，节约成本；完善行业立法，明确各企业权责；扩大环保宣传，提高环保意识。参考文献：1 邓聚龙. 灰色理论基础M. 武汉：华中科技大学出版社，2002.2 薛超颖. 浅谈我国逆向物流业的发展J. 科技资讯，2007(2):171.3 王桂朵. 论零售企业逆向物流J. 商场现代化，2007(4):126-127.4 阎兆万. 基于环保化的绿色物流产业发展对策探析J. 中国流通经济，2007(5):
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