电子商务论文哪里有？本研究采用层次分析法-云模型法对Z网络货运平台的竞争力进行了综合评价。云模型理论有效解决了评价过程中定性指标与定量数据转换的难题，充分考虑了评价结果的随机性和模糊性，使得评价结果更加科学、合理。
1 引言
1.2 国内外研究综述
1.2.1 网络货运平台相关研究
网络货运平台的起源可追溯至美国的“无船承运人”概念，这一理念随后得以延伸，将其应用范围拓展至陆地运输领域，进而催生了“货运经纪人”的术语。至20世纪10年代，这一概念被引入中国，并被命名为“无车承运人”。2019年，“无车承运人”正式改名为“网络平台道路货物运输经营者”（简称“网络货运”）。
Brown[1]在对美国货运业发展状况进行分析后，发现货运经纪人的出现对货物运输中的车货匹配效率有显著促进作用，货运经纪人不但能比托运人迅速地找到承运人，而且也可以帮承运人的卡车寻找到更适合的货物。Krajewska等[2]使用合作博弈理论分析了货运承运人之间横向合作的利润率以及在合作伙伴之间公平分享这些利润空间的可能性。Zhao等[3]分析了无车运输存在的问题，然后基于“互联网+”建立了无车承运平台网站。为了解决平台定价模式不合理的问题，Du[4]创建了基于BP神经网络的定价优化模型并对订单的货运定价进行预测。Jiang等[5]提出了碳税约束下的网络货运订单分配机制，建立了碳税约束下的订单分配优化模型。
3 网络货运平台发展现状
3.1 网络货运平台发展历程
我国网络货运平台的发展历程可划分为四个关键阶段，其演进逻辑与政策驱动、技术迭代及市场需求深度绑定，形成从无序探索到规范成熟的完整闭环。
（1）萌芽期（2014年以前）：传统物流的数字化启蒙
传统物流行业长期依赖线下车货匹配模式，信息孤岛现象严重，运力空置率高达40%（2013年中国物流与采购联合会数据）。部分企业尝试通过电话调度、短信平台等方式优化资源调配，但效率提升有限。
（2）探索期（2014-2016年）：“互联网+”时代的野蛮生长
2014年“互联网+”概念兴起，推动了“互联网+物流”的模式趋势，开启了网络货运的发展之路。2015年高峰期全国涌现超200家车货匹配平台，如运满满、货车帮、罗计物流等，但在资本的洗礼下，许多平台迅速倒闭，最终形成了较为稳定的市场格局。
（3）试点期（2016-2019年）：无车承运人制度重塑行业规则
2016年交通运输部启动“无车承运人”试点，赋予平台合法承运人身份，经过批准的无车承运企业近300家，试点企业229家。在此期间，许多不合规的“倒票者”被清理出局。政策引导下的供给侧改革，行业从“流量争夺”转向“合规能力建设”，头部企业初步形成生态壁垒。
5 实证研究
5.1 Z网络货运平台介绍
（1）平台企业概况
Z网络货运平台所属企业是一家高新技术企业，专注于为有色金属行业和城市配送行业提供一站式“绿色化、数字化、智能化”转型解决方案。自2023年被研发上线以来，Z平台始终致力于推动“互联网+物流”的创新发展，目前已成长为一个服务型网络货运平台。企业高度重视绿色发展，不仅深耕数智物流管理系统，还开发了数智能碳管理系统，其愿景是成为领先的“绿色数智供应链管理”平台服务商。
（2）业务范围与服务体系
Z平台以城市为单位，为城配物流企业提供数字化平台，同时服务于城市政府端的公共数据监管，覆盖物流的各个环节，如订单需求、运输、仓储、装卸搬运、配送、金融服务、新消费服务等，实现物流系统的数据采集、智能感知、分析和处理能力，助力物流行业降本增效。Z平台已开发了运营PC端、企业PC端和移动端、司机移动端、大屏端等多个终端，为不同用户群体提供定制化服务。面向平台运营，Z平台提供系统及用户管理、业务监控、财务资金管理、对账管理、发票管理、数据统计分析、运管上报等服务；面向货主企业，提供司机及车辆管理、项目管理、运单管理、财务资金管理、在线对账、发票开具、数据统计分析等服务；面向司机用户，提供在线抢单接单、运单装卸货、运费结算等服务；
5.2 Z网络货运平台竞争力评价
本研究以Z网络货运平台为研究对象，验证前文所构建的服务型网络货运平台竞争力指标体系的合理性。定性指标通过设计问卷，发放给业内专家、网络货运相关企业的管理人员，根据所给企业运营数据（由于数据属于企业内部资料，所以不在文中展示）和专家、企业人员自身的知识、经验，给出分值。
5.2.1 权重计算
根据前文所述的层次分析法模型来进行评价指标权重的分配，采用调查问卷的方式，邀请了八位专家，对指标两两对比进行打分，最后确定指标的权重。专家构成如表5-1所示，问卷见附录Ⅰ。
6 总结与展望
6.2 研究展望
本研究能获得的资源和信息有限，在以后可在以下方面进行进一步研究
（1）引入更多的实证研究对象。本文只对一家服务型网络货运平台进行实证研究，难以全面反映行业的整体竞争状况。未来的研究应扩大样本范围，涵盖不同规模、不同地域、不同业务模式的网络货运平台。通过对多样化对象的实证分析，可以更全面地识别行业共性问题，同时也能发现不同平台在竞争力上的差异化表现。
（2）开发和完善更具体、更成熟的评价指标体系。现有的评价指标体系可能过于宏观，缺乏对细分领域的深入挖掘。未来的研究应结合行业发展趋势和实际运营需求，进一步细化指标分类。通过不断完善指标体系，可以更精准地反映网络货运平台的核心竞争力和潜在问题。
（3）深化参数敏感性分析。本研究在云模型评价过程中，未进行参数敏感性分析，后续研究可选取云模型关键参数进行深入的敏感性分析。通过设定合理的参数变化范围和步长，全面考察参数变动对评价结果的影响。这不仅能明确关键参数，优化模型结构，还能提升模型在不同情境下的可靠性和稳定性，对于进一步完善研究、提升模型说服力具有重要意义。
（4）探索其他的评价方法。未来的研究可以引入更多的混合研究方法。通过多样化的评价方法，可以更全面地揭示网络货运平台的竞争力特征，为行业提供更具参考价值的决策依据。
参考文献（略）
