汪 欣

(1.天津大學 環(huán)境科學與工程學院,天津 300072; 2.中國科學技術(shù)大學 管理學院,安徽 合肥 230026; 3.安徽城市管理職業(yè)學院 管理系,安徽 合肥 231635)

合作配送下物流企業(yè)間考慮低碳效益的最優(yōu)策略研究

汪 欣1,2,3

(1.天津大學 環(huán)境科學與工程學院,天津 300072; 2.中國科學技術(shù)大學 管理學院,安徽 合肥 230026; 3.安徽城市管理職業(yè)學院 管理系,安徽 合肥 231635)

文章從低碳視角建立優(yōu)化模型,對兩物流企業(yè)間合作配送策略進行分析,給出基于低碳效益的最優(yōu)合作策略,并就相關(guān)因素對合作效果的影響進行探討。結(jié)果表明:在一定條件下,就近配送的合作策略能降低兩物流企業(yè)的共同能耗,但存在有的企業(yè)能耗不減反增,阻礙其合作意向的現(xiàn)象;合作配送的低碳效益主要依賴配送距離縮短和車載配送能力增加,行駛速度的優(yōu)化可行性不大;兩企業(yè)間速度差距越大,配送能力差距越小,減排的效果越明顯。因此在合作伙伴的選擇中,物流企業(yè)需要根據(jù)雙方的配送中心位置、客戶需求結(jié)構(gòu)、配送能力及速度等因素綜合考慮。

低碳效益;低碳物流;合作配送;最優(yōu)策略

0 引 言

全球變暖向人類的生存釋放危險信號。在此背景下,全球興起以“低能耗、低污染、低排放”為基礎的“低碳經(jīng)濟”(low-carbon economy)革命,它的重要性就是對碳排放量(carbon emission)的控制,而以能耗為核心競爭力的物流業(yè)是降低碳排放的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)物流過程仍然存在低效率、高能耗作業(yè)缺陷,對環(huán)境的負面影響持續(xù)擴大?，F(xiàn)代物流業(yè)為“新經(jīng)濟的利潤增長點”,是各項經(jīng)濟活動的后勤保障和重要支撐。物流業(yè)仍待發(fā)展與環(huán)境亟待改善的矛盾日益突出,這需要從運營、技術(shù)、管理等方面著手,著力發(fā)展低碳物流。低碳物流以碳減排為具體目標,利用先進技術(shù)和運營策略,實現(xiàn)資源最優(yōu)化的配置。目前關(guān)于低碳物流的研究大致分為如下3個方面。

(1) 低碳物流的定義。其一從物流的具體環(huán)節(jié)來看,認為低碳物流將“可持續(xù)發(fā)展”和“碳減排”融入到運輸、儲存、配送、信息處理等物流活動中;其二從物流系統(tǒng)著手,認為低碳物流的本質(zhì)是物流的合理化,是基于低能耗、低污染的一種物流模式。

(2) 低碳物流的實施對策。文獻[1]從運營的角度對低碳物流園區(qū)的規(guī)劃提出了相應的建議；文獻[2]將企業(yè)的低碳物流分為9個步驟,以此來幫助企業(yè)進行碳減排;文獻[3]認為物流業(yè)需要信息技術(shù)、精細化管理來實現(xiàn)低碳化。

(3) 低碳物流的定量分析模型。一些學者利用供應鏈優(yōu)化的方法建立數(shù)學模型來實現(xiàn)企業(yè)的低碳物流。文獻[4]將溫室氣體的排放量考慮到了車輛的路線規(guī)劃當中,研究了污染路線的優(yōu)化問題；文獻[5]研究了雙目標的車輛路線問題，即能源消耗、配送時間;文獻[6]考慮了碳排放對物流服務提供商配送戰(zhàn)略的影響。

此外,一些學者認為企業(yè)間的合作能夠在減少碳排放的同時促進企業(yè)長期經(jīng)濟效益的提高[7]。然而,現(xiàn)有關(guān)于低碳物流的文獻并沒有從定量的角度來分析企業(yè)間的合作對能源消耗的影響,僅僅是以利潤最大化為目標,文獻[8]通過博弈研究了合作配送中的成本分擔和利益分配;文獻[9]研究了合作配送時配送中心的選址問題和利益分配問題;文獻[10]研究了不同環(huán)境下合作配送的路徑選擇問題,他們研究的問題都是從成本利益等角度出發(fā),并給出了相應的最優(yōu)解。本文則是從能源消耗角度出發(fā)研究合作配送的問題,關(guān)注低碳效益。實際上,能源消耗也是物流運輸成本之一,主要由配送距離、配送速度、配送車輛數(shù)來決定[11-12]。合作配送雖然能夠降低配送距離[7],但同時也會帶來配送車輛的增加,根據(jù)配送中心到各配送區(qū)域的距離,權(quán)衡配送距離的降低與配送車輛的增加,基于此,本文從低碳經(jīng)濟的角度,分析兩物流企業(yè)之間的合作配送,通過對企業(yè)屬性等因素的分析,給出最優(yōu)的合作模式以及合作條件。

1 問題描述及非合作模型分析

1.1 問題描述

本文以2個風險中性的物流企業(yè)為主體,基于文獻[7]提出的合作配送模型,從低碳經(jīng)濟的角度分析兩者的合作策略。運輸油耗是物流的重要成本,也是影響環(huán)境的重要因素,配送是物流運輸?shù)囊粋€重要環(huán)節(jié),因此,本文重點關(guān)注合作配送對油耗的影響。根據(jù)文獻[4]對物流油耗的描述,車輛的單位距離油耗與車輛的行駛速度相關(guān),本文假設物流企業(yè)i提供的車輛的配送速度為vi(i=1,2),v1>v2。在配送階段,2個物流企業(yè)需要滿足各個區(qū)域的需求。不失一般性,將整個地區(qū)的需求區(qū)域劃分為n個小的區(qū)域,這些區(qū)域不重合。在實際運營中,很多物流企業(yè)是將一個地區(qū)劃分之后來進行業(yè)務配送的。

2個物流企業(yè)需要滿足這n個區(qū)域的物流配送需求。每個小的需求區(qū)域有無數(shù)個需求點,為了簡便計算,選取每個區(qū)域的一個核心點來代替整個區(qū)域進行成本核算。當兩者合作配送時,雙方需要共同以低碳為目標重新制定計劃來完成這些區(qū)域的配送業(yè)務。

1.2 非合作模型分析

因為本文研究重點為能源消耗,所以假設安排一輛運輸車輛的費用為0,即只考慮能源消耗的費用。實際生活中,配送車輛往往受到當?shù)卣苤?然而這并不影響分析,因此在本文中忽略其分配費用。

根據(jù)文獻[4]對物流能耗的描述,車輛單位距離的耗油量是與配送速度相關(guān)的,并且呈現(xiàn)U型曲線,也就是說當速度低于某一閾值時,能耗與速度成反向關(guān)系,而當速度高于這一閾值時,能耗與速度成正相關(guān),如圖1所示。由于模型過于復雜,在維持相關(guān)關(guān)系不變的前提下稍作簡化,設定每個車輛單位距離的耗油量為:

(1)

圖1 油耗與速度的關(guān)系

(2)

2 基于低碳效益的合作配送分析

如果2個物流服務提供商在業(yè)務配送階段不進行合作配送,那么兩者都需要安排車輛與人員對每個區(qū)域的貨物進行配送。根據(jù)(1)式、(2)式,配送距離、配送速度和車輛數(shù)量是影響能耗費用的主要因素。

文獻[7]提出的合作配送模型指出合作可以減少配送距離。另外,該合作模型涉及到的轉(zhuǎn)運會帶來配送車輛的增加或者配送次數(shù)的提高。因此,有必要對兩者進行權(quán)衡分析。

本文參照之前文獻研究過的合作配送模型[7]提出基于低碳效益的合作配送模型,也就是說以低能耗為目標的合作配送策略。兩者合作的一種極端情況為“合二為一”,也就是說2個物流企業(yè)變?yōu)?個具有2個配送中心的大的物流企業(yè),這樣同一區(qū)域的需求就整合為1個企業(yè)來進行配送。而該物流企業(yè)需要重新制定配送計劃,即重新分配配送業(yè)務,以此來獲得最小能耗。采取合作配送后,原本企業(yè)2在需求區(qū)域j的配送需求q2j可由企業(yè)1代為配送；反之,企業(yè)1在需求區(qū)域j的配送需求q1j也可由企業(yè)2代為配送,這樣一來就實現(xiàn)了捎帶配送。此時相應的物流企業(yè)只需要將各自負責的貨物分別配送到相應區(qū)域即可。實際上,在配送中需要考慮不同區(qū)域之間的配送路線優(yōu)化問題,即當企業(yè)1幫企業(yè)2捎帶配送時,捎帶配送部分可能會導致配送距離不同程度的增加。在這里引入整合效果rj的概念,不同的rj代表不同的整合效果。由于每個區(qū)域的配送任務是獨立的,只要每個區(qū)域的能耗最小,整個區(qū)域的能耗就會最小。為了獲得最大的利潤,整合后的物流服務提供商需要重新安排配送計劃,主要涉及到如下2個決策:① 每個區(qū)域的業(yè)務由哪一家服務提供商來負責；② 每一個服務提供商在每個區(qū)域負責的業(yè)務量是多少。

為了分析簡便而又不失一般性,設定如下場景:物流企業(yè)1幫助企業(yè)2在需求區(qū)域j配送qj個包裹。若qj為正值,則表示企業(yè)1幫助企業(yè)2配送；相反,若為負數(shù),則表示企業(yè)2幫助企業(yè)1配送。據(jù)此,如果2個企業(yè)達成合作配送協(xié)議,那么對于企業(yè)1而言,面臨的總能耗為:

(3)

(3)式的第1部分表示企業(yè)1幫助企業(yè)2配送,有可能需要增加車輛或者次數(shù),第2部分表示企業(yè)2幫助企業(yè)1來配送,有可能需要減少車輛或者次數(shù)。

對于企業(yè)2而言,面臨的總能耗類似地也分為2個部分,即

(4)

因此,2個企業(yè)在配送階段進行合作時,需要考慮到整體的能耗,整合的物流企業(yè)需要決定qj來獲得最小能耗:

(5)

因為非合作情況下的能耗是不變的,同時只有能耗低于非合作的情況,2個企業(yè)的合作才存在意義。由此將(5)式變?yōu)椋?/p>

(6)

對(6)式進行化簡得到:

(7)

s.t. -q1j≤qj≤q2j,j=1,2,…,n;

v1>v2。

通過分析模型(7)的結(jié)構(gòu),以及不同區(qū)域配送任務的獨立性,將模型(7)分為2種情形來討論。

(1)qj≥0。如果qj≥0,物流企業(yè)1幫助企業(yè)2配送業(yè)務,那么最優(yōu)化模型可以表示為:

(8)

s.t.-q1j≤qj≤q2j,j=1,2,…,n，v1>v2

(9)

命題1 以低碳經(jīng)濟為目標,2個物流企業(yè)之間的最優(yōu)合作配送策略為:

命題1給出了基于低碳經(jīng)濟的物流企業(yè)之間的最優(yōu)合作配送策略,包括每個區(qū)域的業(yè)務由哪一家服務提供商來負責,以及負責多少。結(jié)果顯示,相互競爭的物流服務提供商可以達成合作配送,并且在一定的條件下,能夠幫助物流企業(yè)帶來能耗的減少,實現(xiàn)低碳化。

實際上,整個地區(qū)被劃分為了很多個不同的需求區(qū)域,一旦形成合作聯(lián)盟,聯(lián)盟中的每一個物流企業(yè)只需要負責配送距離自己的配送中心較近區(qū)域的業(yè)務,可縮短配送距離,以此來實現(xiàn)能耗的降低。

3 數(shù)值算例分析

3.1 基礎算例

本節(jié)通過算例的形式來模擬前面提出的合作配送模型?？紤]到文獻[7]從成本費用出發(fā)得出物流企業(yè)應該通過合作配送來減少成本費用和縮短配送距離的結(jié)論,而本文則是從能源消耗的角度出發(fā)來分析問題的,2個問題屬于同一主題,因此本文主要借鑒文獻[7]中的算例輸入?？紤]2個物流企業(yè),其中物流企業(yè)1的配送速度為v1=60,每個車輛的載貨能力為L1=50,物流企業(yè)2的配送速度為v2=45,每個車輛的載貨能力為L2=40。

在基礎算例中先假設rj=1,在后文中再對rj作靈敏度分析。2個物流企業(yè)需要滿足該地區(qū)中10個區(qū)域(j=1,2,3,…,10)的業(yè)務需求。該地區(qū)的總需求、每個物流企業(yè)的需求以及各區(qū)域的配送距離見表1所列。

表1 需求區(qū)域的需求與距離

從表2可看出:① 合作配送能夠達到降低碳排放的效果,數(shù)據(jù)顯示合作之后能耗降低了34.8%;② 2個物流企業(yè)只需要負責距離自身配送中心較近的區(qū)域,比如物流企業(yè)1只需要負責區(qū)域1、2、3和4,因為這些區(qū)域距離企業(yè)1比較近,見表1;③ 在合作后,企業(yè)2的消耗有所增加,而企業(yè)1的消耗則大幅度下降,因此2個企業(yè)需要在合作時達成協(xié)議,共同分擔合作之后的能耗;④ 有些區(qū)域的低碳效益非常明顯,比如區(qū)域6、7、9和10,降低了約50%,這與距離的差異、速度的差異以及需求數(shù)量是相關(guān)的;⑤ 采取合作配送策略后,有些區(qū)域所需車輛數(shù)有所降低,有些區(qū)域所需車輛數(shù)有所增加。由表2中的統(tǒng)計結(jié)果可知,在區(qū)域1、2、3和4合作配送后所需的車輛都減少了,而在其他區(qū)域所需的車輛數(shù)增加了,且增加的車輛數(shù)目要大于減少了的車輛數(shù),因此整個區(qū)域內(nèi)所需車輛有小幅的增加。究其原因,是由于2個物流企業(yè)的車輛的車載能力不一樣,使得2個企業(yè)最終負責配送的區(qū)域不同,在本例中,企業(yè)2的車輛的車載能力較低,因而在企業(yè)2負責的區(qū)域內(nèi)配送時需要更多的車輛。

下文計算了不同車載能力對企業(yè)的最優(yōu)配送的影響,發(fā)現(xiàn)當L2=75時,最優(yōu)配送策略為企業(yè)2負責所有的區(qū)域,通過計算得到所需車輛數(shù)目為218,相對于非合作下的359有較大幅度的下降。

表2 非合作與合作情況下的計算結(jié)果(γj=1.0)

3.2 靈敏度分析

根據(jù)前面的分析結(jié)果,可以看到合作配送能夠幫助物流企業(yè)實現(xiàn)減排的效果,并且該效果與企業(yè)的配送速度和車輛能力是相關(guān)的,因此有必要對兩者的變化對合作效果的影響進行探討。

從表3中可以看到,當物流企業(yè)2的速度非常小的時候,2個物流企業(yè)的合作策略是由企業(yè)2負責整個地區(qū)的配送業(yè)務,這樣可以通過降低速度來減少排放,且降低速度帶來的效果要強于縮短距離帶來的效果。當企業(yè)2的速度逐漸增大時,縮短距離帶來一定的效果,企業(yè)1會負責一些區(qū)域的配送業(yè)務,從表3中可以看出,當企業(yè)2的速度為36時,企業(yè)1負責區(qū)域3和4的業(yè)務。隨著企業(yè)2速度的進一步提升,企業(yè)1負責的區(qū)域也會有所增加,此時降低速度帶來的能耗減少并不明顯,而通過縮短距離帶來的效果更加明顯,從表3中還可以看出,企業(yè)1和企業(yè)2分區(qū)域合作,各自負責距離自身配送中心較近的區(qū)域。

表3 不同速度下企業(yè)的最優(yōu)配送策略

圖2 速度對合作效果的影響

由圖2可以看出:① 隨著企業(yè)2速度的增加,無論是在不合作還是合作的情形下,兩者的總能耗都是增加的;② 合作配送在速度變化的情況下能夠帶來能耗的減少;③ 企業(yè)2的速度越小,或者說2個企業(yè)的速度差距越大,減排的效果越明顯,如圖2中的線條所示,隨著速度的增加,降低的比例越來越小。

表3和圖2顯示合作配送能夠帶來能耗的降低,主要依賴速度的降低以及配送距離的縮短。在實際運營中,物流企業(yè)之間速度的差距并不大,依賴降低速度的減排效果并不明顯。同時,消費者對物流服務的要求越來越高,特別是對配送速度的要求,因此物流企業(yè)需要不斷地提升速度,這也使得通過降低速度達到減排的目的十分困難。但是,通過合作配送可縮短配送距離,以此來達到減排的效果。由圖2可以看出,當企業(yè)2的速度為56時,通過合作配送,依然能夠降低30.42%的能耗。因此在選擇合作伙伴時,物流企業(yè)需要根據(jù)雙方的配送中心位置、速度以及各自的需求區(qū)域來進行決策。

(2) 配送能力。配送能力是物流企業(yè)的一個重要屬性,而運輸設備是配送能力的一個重要體現(xiàn),一些企業(yè)使用載重能力較強的設備,另一些使用較弱的設備,因此有必要對載重能力進行分析。假定物流企業(yè)1的配送速度為v1=60,每個車輛的載貨能力為L1=50,物流企業(yè)2的配送速度為v2=45,每個車輛的載貨能力為L2∈[30,70]。各地區(qū)的總需求、每個物流企業(yè)的需求以及各區(qū)域的配送距離仍然采用表1中的數(shù)據(jù)。

表4 不同車輛能力下企業(yè)的最優(yōu)配送策略

圖3 車載能力對合作效果的影響

從表4可以看出,當物流企業(yè)2的車載能力非常小時,物流企業(yè)1負責更多的區(qū)域,由于能力強可以減少車輛的數(shù)量,以此降低能耗。而當企業(yè)2的車載能力逐漸增大時,通過減少車輛的使用量來降低能耗的效果不再明顯,而縮短距離將帶來比較明顯的效果。當企業(yè)2的車載能力很大時,減少車輛的作用再次變得顯著,由企業(yè)2來負責整個地區(qū)的配送業(yè)務。

由圖3可以看出:① 隨著企業(yè)2的車載能力增加,無論是在不合作還是合作的情形下,兩者的總能耗都是減少的;② 合作配送在車載能力變化的情況下能夠帶來能耗的減少;③ 企業(yè)2的車載能力越大,或者說2個企業(yè)的配送能力差距越小,減排的效果越明顯,圖3中的線條表明隨著車載能力的提升,合作帶來的能耗降低的比例越來越大。

表4和圖3顯示合作配送能夠帶來能耗的降低,主要依賴車輛使用的減少以及配送距離的縮短。在實際運營中,物流企業(yè)需要提升自身的運載能力,以此減少配送車輛的使用或者降低配送次數(shù),以此達到減排目的。另外對于物流企業(yè)而言,需要選擇具有較高運載能力的物流企業(yè)來進行合作,這樣可最大程度地降低能耗。

對比表5和表2可以看出:① 當考慮企業(yè)之間配送路線的整合效果問題時,合作配送的油耗降低的幅度會減小,在配送區(qū)域1的需求時甚至出現(xiàn)了油耗增加的情況,但總體來看,即使考慮了配送路線的整合問題,合作配送相對非合作配送仍然能降低油耗,數(shù)據(jù)顯示合作之后油耗降低了26.9%;② 當考慮了整合效果時,企業(yè)1、2之間的最優(yōu)配送策略可能會發(fā)生改變。從表5中發(fā)現(xiàn)區(qū)域1變?yōu)橛善髽I(yè)2進行配送,而在表2中區(qū)域1是由企業(yè)1進行配送的;③ 在合作之后,企業(yè)2 的油耗有所增加,企業(yè)1的油耗大幅度降低,因此2個企業(yè)需要在合作時達成協(xié)議,共同分擔合作之后的油耗;④ 與表2反映的現(xiàn)象類似,有些區(qū)域在合作后低碳效益非常明顯。比如說區(qū)域6、7、9和10。這與距離的差異、速度的差異以及需求數(shù)量都是相關(guān)的。

取不同的整合效果rj=1.1和rj=1.3來探討整合效果對合作之后油耗的影響。計算發(fā)現(xiàn),當rj=1.1時總油耗為Cj′=1 485.61,相對于非合作的情況降低了31.6%。當rj=1.3時總油耗Cj′=1 662.03,相對于非合作的情況降低了23.4%。結(jié)合本文合作模型可知,rj越小,合作后油耗降低得越多。因此物流配送企業(yè)在選擇合作伙伴時,要充分考慮不同區(qū)域之間的配送問題,選擇那些整合效果更佳的企業(yè)進行合作。

表5 非合作與合作情況下的計算結(jié)果(γj=1.2)

4 結(jié) 論

本文從低碳經(jīng)濟的角度,對2個物流企業(yè)之間的合作配送進行了分析。首先,通過建立優(yōu)化模型,給出了基于低碳效益的最優(yōu)合作策略,然后探討了相關(guān)因素對合作效果的影響。根據(jù)模型分析,得出如下主要結(jié)論:① 給出了2個物流企業(yè)基于低碳效益的最優(yōu)合作配送策略,主要包括合作方式和合作數(shù)量,在一定條件下,合作配送能夠降低2個物流企業(yè)的能耗水平,從而實現(xiàn)低碳化;② 合作配送是否能夠節(jié)約總的車輛數(shù)取決于車輛的車載能力以及最優(yōu)的配送策略,當車輛的車載能力提高時,所需的車輛數(shù)有一定幅度的減少;③ 一般情況下,合作配送中的2個企業(yè)可以捎帶配送,但是合作時,需要考慮不同區(qū)域之間的配送路線,以及同一區(qū)域的整合效果,不同的整合效果對最終的能耗會產(chǎn)生不同的影響,因此企業(yè)在選擇合作伙伴時要選擇整合效果更佳的企業(yè);④ 合作配送能夠帶來能耗的降低,主要依賴速度的降低、使用車輛的減少以及配送距離的縮短;⑤ 2個企業(yè)的速度差距越大,配送能力差距越小,減排的效果越明顯。

通過對研究結(jié)論的分析提出如下建議:① 在實際運營中,物流企業(yè)需要選擇適當?shù)呐渌退俣?以此來達到最優(yōu)的能耗;② 物流企業(yè)需要提升自身的運載能力,以此減少配送車輛的使用或者降低配送次數(shù),以此達到減排目的;③ 物流企業(yè)可以根據(jù)雙方的配送中心位置、速度、需求結(jié)構(gòu)以及配送能力來進行合作伙伴的選擇。首先,物流企業(yè)之間速度的差距并不大,依賴降低速度的減排效果并不明顯,但是,通過合作配送,可以縮短配送距離,以此來達到減排的效果，因此,物流企業(yè)需要選擇具有合適配送中心的合作伙伴；其次,需要選擇具有較高運載能力的物流企業(yè)來進行合作,從而可以最大程度地降低能耗。

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Studyofoptimalstrategyoflow-carbonbenefitamonglogisticsenterprisesundercooperativedistribution

WANG Xin1,2,3

(1.School of Environmental Science and Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China; 2.School of Management, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China; 3.Dept. of Management, Anhui Vocational College of City Management, Hefei 231635, China)

From the perspective of low-carbon economy, the optimal model is built and the cooperative distribution of two logistics companies is analyzed. The optimal cooperative strategies based on low-carbon benefits are provided and the influence of relative factors on cooperation is discussed. The results show that under certain circumstances, the cooperative strategy of shortest delivery distance can reduce the overall energy consumption of the two logistics companies while the consumption of some companies may increase instead of reducing and hamper cooperative intentions; savings of energy consumptions mainly depend on the shortening of delivery distance and reduction of number of vehicles while the feasibility of the speed optimization is low; the effect of reductions of energy consumption is more obvious with greater speeds differences, smaller capacities differences between two logistics companies. In practice, logistics companies should select the appropriate partners with consideration of locations of distribution centers, speeds, customer demand structure and distribution capacities.

low-carbon benefit; low-carbon logistics; cooperative distribution; optimal strategy

2017-02-21；

2017-06-26

國家自然科學基金國際(地區(qū))合作與交流資助項目(71520107002);安徽高校自然科學重點研究資助項目(KJ2015A379)

汪 欣(1969-),男,安徽合肥人,天津大學博士生,中國科學技術(shù)大學訪問學者,安徽城市管理職業(yè)學院副教授.

10.3969/j.issn.1003-5060.2017.11.026

F406.9;F505

A

1003-5060(2017)11-1569-08

(責任編輯 張 镅)