（山西財(cái)經(jīng)大學(xué)，山西 太原 030006）

1 引言

隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型變革以及互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，作為電子商務(wù)末端的城市配送行業(yè)面臨新的機(jī)遇，低單次配送量、高頻次和實(shí)時性等行業(yè)特征突顯，但我國城市配送總體還處在起步階段，理論與實(shí)踐的滯后影響了物流的可持續(xù)發(fā)展，也阻礙了城市建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展。雖然各級政府予以高度重視并出臺相應(yīng)政策，但配送相關(guān)的交通、規(guī)劃、商務(wù)等多部門間的組織協(xié)調(diào)和政策配合難度較大，使得配送效率難以有效提升[1]。為此理清配送運(yùn)作機(jī)制，從系統(tǒng)的角度研究各級政策對配送效率的影響，整合與優(yōu)化配送相關(guān)要素與資源，對于提高配送效率、創(chuàng)新配送模式、降低配送成本和城市負(fù)載[2]具有重要意義。

近年來，很多學(xué)者對城市配送相關(guān)政策展開研究，史新峰等[3]從交通流量角度，分析六個城市的交通管理政策對城市配送的影響，指出交通限行政策會導(dǎo)致不必要的多次配送，加劇交通的負(fù)擔(dān)，而限貨政策會增加成本，影響配送業(yè)的積極性。Joel等[4]根據(jù)利益主體理論建立模型，研究了各級政策對利益相關(guān)主體的行為影響，指出貨運(yùn)政策對減少排放產(chǎn)生積極效果。Ornkamon[5]分析了城市配送與停車場相關(guān)政策的互動及影響，表明政策補(bǔ)貼和停車管理對共同配送有積極作用。臧瑞雪等[6]構(gòu)建企業(yè)物流效率評價體系，并對其信度及效度進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程驗(yàn)證，提高了物流效率，并提供了運(yùn)營效率改善思路。甘衛(wèi)華等[7]采用線性規(guī)劃思想構(gòu)建分析模型，結(jié)合某企業(yè)的實(shí)際配送情況，設(shè)計(jì)了配送優(yōu)化方案，從而提高了配送效率。Jesus等[8]提出共同配送的定義及評估架構(gòu)，并應(yīng)用于里昂市，分析了不同情況下的配送排放、成本及對交通的影響。

系統(tǒng)動力學(xué)本就是為解決復(fù)雜系統(tǒng)問題而生，近年來，其在城市配送系統(tǒng)問題上的應(yīng)用也頗有前景。Gonzalez等[9]研究了系統(tǒng)動力學(xué)模型應(yīng)用于配送行業(yè)的可行性，分析了系統(tǒng)邊界和因果關(guān)系，構(gòu)建與實(shí)際貼近的模型，實(shí)驗(yàn)指出，系統(tǒng)動力學(xué)模型對配送行業(yè)建模更具操作性，便于企業(yè)進(jìn)行合理配送優(yōu)化，提高配送效率。邱洪全[12]也基于系統(tǒng)動力學(xué)構(gòu)建同城配送模型，分析城市配送與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)的關(guān)鍵因素，并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出建議。唐秀麗等[10]以構(gòu)建的系統(tǒng)動力學(xué)模型，研究了貨運(yùn)限行政策的影響，認(rèn)為應(yīng)該適當(dāng)以梳代堵，避免配送企業(yè)因運(yùn)力不足而產(chǎn)生違規(guī)運(yùn)營。楊揚(yáng)等[11]以系統(tǒng)動力學(xué)模型分析貨運(yùn)成本及限行政策等之間的影響關(guān)系，得出限行政策對提高配送效率的效果有限，但會增加配送成本；Chen等[12]構(gòu)建模型進(jìn)行仿真分析結(jié)果表明，優(yōu)化外部環(huán)境和有利政策對提高配送效率是可行的，但協(xié)調(diào)因素的影響效果不明顯。

為準(zhǔn)確研究相關(guān)政策對配送系統(tǒng)的影響，在已有研究基礎(chǔ)上，本文通過分析城市配送相關(guān)的經(jīng)濟(jì)因素、交通因素和環(huán)境因素對企業(yè)城市配送系統(tǒng)的影響，構(gòu)建了企業(yè)城市配送系統(tǒng)動力學(xué)模型，確定模型的系統(tǒng)邊界與系統(tǒng)各要素相互之間的反饋關(guān)系，建立因果關(guān)系圖與系統(tǒng)流圖，探究城市配送政策與城市配送系統(tǒng)效率間的影響關(guān)系與作用機(jī)理，為城市配送系統(tǒng)的研究發(fā)掘出新的思路與方法。并根據(jù)某市歷年配送數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了模型的有效性，分析了相關(guān)政策對城市配送政策效率的影響，給出了相關(guān)建議。

2 城市配送系統(tǒng)動力學(xué)建模

城市配送系統(tǒng)中，各級配送相關(guān)政策實(shí)施效果的影響因素較多，且影響方式各不相同，傳統(tǒng)計(jì)量學(xué)、運(yùn)籌學(xué)以及各種綜合評價方法很難進(jìn)行全面分析[2]。而系統(tǒng)動力學(xué)專注于解決復(fù)雜系統(tǒng)性問題，且對于復(fù)雜的城市配送系統(tǒng)研究有較好的先期成果，因此，本文采用系統(tǒng)動力學(xué)方法，分析各級政策變量對配送系統(tǒng)的影響機(jī)理，促進(jìn)城市配送政策的合理化，是較為新穎且合適的選擇。

系統(tǒng)動力學(xué)通過反饋控制與因果關(guān)系相結(jié)合來處理復(fù)雜的實(shí)際問題，從微觀結(jié)構(gòu)構(gòu)建系統(tǒng)的仿真模型，并進(jìn)行各種“政策試驗(yàn)”的計(jì)算機(jī)仿真，展示整個系統(tǒng)的宏觀行為，以發(fā)現(xiàn)解決系統(tǒng)問題的正確途徑。本文在對配送系統(tǒng)內(nèi)部企業(yè)經(jīng)濟(jì)關(guān)系及外部交通、環(huán)境污染等要素進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)就專項(xiàng)投資試點(diǎn)項(xiàng)目、道路交通限行和新能源等政策對城市配送效率的影響進(jìn)行研究，并通過系統(tǒng)動力學(xué)梳理各要素之間的相互作用機(jī)制，分析要素間因果關(guān)系，繪制系統(tǒng)流圖。

2.1 城市配送系統(tǒng)要素及邊界分析

系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建要明確系統(tǒng)要素，確立系統(tǒng)邊界。城市配送是一個“輸入－轉(zhuǎn)換－輸出”系統(tǒng)，利用多種資源在多主體間展開，并與外界進(jìn)行信息和物質(zhì)等的交換，在輸入端需要整合優(yōu)化配送相關(guān)的設(shè)施設(shè)備、平臺技術(shù)以及人才資金等所有資源，進(jìn)行整合和合理配置；在轉(zhuǎn)換端需要配送相關(guān)需求、供給、監(jiān)管及科研機(jī)構(gòu)等各相關(guān)主體的協(xié)調(diào)配合，以使配送業(yè)務(wù)順利開展；而在輸出端，配送企業(yè)則在合理的經(jīng)濟(jì)范圍內(nèi)，進(jìn)行高附加值的城市配送業(yè)務(wù)，并取得相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)社會效益，形成可持續(xù)的城市配送產(chǎn)業(yè)和健康的配送環(huán)境。其邏輯框架圖如圖1所示。

圖1 城市配送系統(tǒng)邏輯框架

城市配送系統(tǒng)內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)關(guān)系較為明確，系統(tǒng)建模需重點(diǎn)分析系統(tǒng)相關(guān)的交通道路、污染排放等復(fù)雜的外部因素，而這些因素緊緊圍繞各相關(guān)政策，因此綜合考慮政策與配送系統(tǒng)要素間的關(guān)系進(jìn)行配送系統(tǒng)模型構(gòu)建，才能更準(zhǔn)確地仿真分析配送系統(tǒng)。本文模型要素包括配送業(yè)務(wù)內(nèi)部要素，即配送和倉儲投資、配送及倉儲能力、配送及倉儲量、配送里程及油耗、配送成本及收入、主營業(yè)務(wù)成本、收入和利潤；外部要素，即官方投資試點(diǎn)項(xiàng)目、交通限行和新能源政策等。

2.2 系統(tǒng)動力學(xué)的建模步驟

系統(tǒng)動力學(xué)主要包括因果關(guān)系圖、流圖、方程和仿真平臺等基本方法，系統(tǒng)建模主要完成因果關(guān)系圖和流圖，其建模過程如圖2所示。

2.3 模型的因果關(guān)系圖

系統(tǒng)動力學(xué)建模方法中，因果關(guān)系圖刻畫了各要素間相互影響和關(guān)聯(lián)關(guān)系，是模型的關(guān)鍵和基礎(chǔ)，為由各種因果組成的反饋環(huán)路。因果關(guān)系圖內(nèi)的變量由標(biāo)示因果方向的箭頭即因果鏈相互聯(lián)系，自行成環(huán)。在各條件相同的情況下，當(dāng)變量X增加，與X存在因果鏈的Y也隨之增加到高于原應(yīng)有值，而當(dāng)X減少時，Y隨之減少到低于原應(yīng)有值，則X與Y之間為正因果關(guān)系鏈，鏈上標(biāo)正號，反之則為負(fù)因果關(guān)系，其鏈上標(biāo)負(fù)號。根據(jù)因果鏈的正負(fù)，當(dāng)反饋環(huán)內(nèi)負(fù)因果鏈數(shù)為偶數(shù)，則該反饋環(huán)標(biāo)記為正環(huán)，而當(dāng)負(fù)因果鏈數(shù)為奇數(shù)，則反饋環(huán)標(biāo)記為負(fù)環(huán)。

圖2 配送系統(tǒng)建模過程

本文根據(jù)配送系統(tǒng)的主體及其相關(guān)要素，分析子系統(tǒng)內(nèi)各要素的作用機(jī)制和邏輯機(jī)理，構(gòu)建配送系統(tǒng)的系統(tǒng)動力學(xué)模型，描述了按業(yè)務(wù)流程各要素間相互作用的邏輯關(guān)系，如圖3所示，圖中→+表示正因果鏈，而→－表示負(fù)因果鏈。

圖3 城市配送模型的因果關(guān)系圖

圖3中各子系統(tǒng)反饋關(guān)系環(huán)路可描述為：

（1）總投資→+配送投資→+配送能力→+配送量→+配送收入→+主營業(yè)務(wù)收入→+主營業(yè)務(wù)利潤→+內(nèi)部投資（增加）。

該反饋環(huán)說明，隨著內(nèi)部總體投資的增加，配送相關(guān)的投資額也增加，進(jìn)而配送能力和配送量隨之提高，收入的增加促進(jìn)了主營收入和利潤增長，從而反饋到企業(yè)，促使其加大內(nèi)部投資。

（2）總投資→+倉儲投資→+倉儲能力→+倉儲量→+倉儲收入→+主營收入→+主營利潤→+內(nèi)部投資（增加）。

該反饋環(huán)說明，隨著內(nèi)部總體投資增加，倉儲相關(guān)的投資額也增加，進(jìn)而倉儲能力和倉儲量隨之增大，帶來倉儲收入及主營收入和利潤的擴(kuò)大，從而反饋到企業(yè)促使其加大內(nèi)部投資。

（3）總投資→+配送投資→+配送能力→+配送量→+配送里程→+配送油耗→+配送成本→+主營成本→+主營利潤→－內(nèi)部投資（降低）。

該反饋環(huán)說明，企業(yè)內(nèi)部總體投資的增加，帶來配送相關(guān)投資額、配送能力和配送量的增加，相應(yīng)也帶來了配送里程的增加，而配送里程的增加也加大油耗而使配送相關(guān)的成本上升，進(jìn)而企業(yè)主營利潤下降，最后反饋到企業(yè)，促使其適當(dāng)降低內(nèi)部總體投資。

（4）總投資→+倉儲投資→+倉儲能力→+倉儲量→+倉儲成本→+主營成本→－主營利潤→－企業(yè)內(nèi)部投資（降低）。

圖4 系統(tǒng)模型的流圖

該反饋環(huán)說明，隨著內(nèi)部總體投資的增加，倉儲相關(guān)的投資額、倉儲能力和倉儲量也隨之增加，相應(yīng)地提高了倉儲相關(guān)的成本，進(jìn)而帶來主營成本和主營利潤的下降，最后反饋到企業(yè)使其適當(dāng)降低內(nèi)部總體投資。

2.4 模型的系統(tǒng)流圖

因果關(guān)系圖可以描述系統(tǒng)基本的反饋結(jié)構(gòu)，但無法準(zhǔn)確反映性質(zhì)不同的變量對系統(tǒng)行為的影響差異，而流圖則是在因果圖的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步揭示變量關(guān)系和作用差異，描述影響系統(tǒng)動態(tài)性能的積累效應(yīng)。其采用不同符號標(biāo)識變量，并用箭頭線連接反映系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。模型在建立過程中，在狀態(tài)變量和速率等主體變量之外還需輔助以進(jìn)一步量化變量間關(guān)系?；谂渌蜆I(yè)務(wù)涉及的實(shí)際業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)及其直接變量，在構(gòu)建模型流圖時，以倉儲、配送兩大環(huán)節(jié)與關(guān)鍵利潤累積環(huán)節(jié)為主體變量，再引入與主體變量有直接關(guān)系的輔助變量，將理論分析與調(diào)研情況相結(jié)合，進(jìn)行模型內(nèi)各變量的細(xì)化，從而形成如圖4所示的城市配送系統(tǒng)模型的流圖，圖中包含了GDP、配送需求、供給能力、管理人才和基層人員等主體變量，以及配送投資和供需比、實(shí)際配送量和配送費(fèi)用、配送產(chǎn)值等反映配送相關(guān)發(fā)展水平的輔助變量。

3 模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及建議

為分析相關(guān)政策對配送效率的影響，首先以某市統(tǒng)計(jì)局獲得的歷年數(shù)據(jù)為仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以配送成本和收入以及倉儲成本和收入為指標(biāo)，通過仿真結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的誤差率對模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，在此基礎(chǔ)上，分析了政府試點(diǎn)工程政策、交通限行規(guī)定、新能源汽車政策以及企業(yè)投資策略和人才策略對城市配送效率的影響，其中配效率按式（1）進(jìn)行計(jì)算，實(shí)驗(yàn)在Vensim PLE搭建系統(tǒng)模型，多次仿真后取實(shí)驗(yàn)平均值進(jìn)行分析，進(jìn)而提出相應(yīng)的政策建議。

式中，Eoutput為城市配送作業(yè)直接產(chǎn)出，Einput為城市配送作業(yè)投入要素，Cincome為城市配送供給能力，Cinvest為城市配送業(yè)務(wù)作業(yè)量。

系統(tǒng)動力學(xué)注重模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)而不追求參數(shù)的高精度設(shè)置，但對變量盡可能準(zhǔn)確估計(jì)有利于提高系統(tǒng)模型的有效性，因此模型中的主要結(jié)構(gòu)方程設(shè)置見表1。

表1 城市配送模型部分參數(shù)及其方程表達(dá)式

表1中REGQ和REOQ分別為經(jīng)濟(jì)增長和阻礙速率，RSDP為供需比，IDY為投資延遲，NDGP和NDMP為配送人員和管理人員，fPBR=1.5為人才效益因子，fSOR=0.15為供給減少系數(shù)，Uy為年平均業(yè)務(wù)量，NB為庫存周轉(zhuǎn)次數(shù)，AWHU和AWHD為倉儲能力增長和能力消耗，ADTU和ADTD分別為配送能力增長和消耗。同時，為使模型更加清晰，在進(jìn)行仿真分析時進(jìn)行了如下假設(shè)：

（1）業(yè)務(wù)開展僅涉及企業(yè)司機(jī)，且其單次配送量根據(jù)車型和滿載率確定，車型統(tǒng)一為4.2m，不考慮配送誤差和退換貨環(huán)節(jié)。

（2）資金總投入的80%用于倉儲與配送業(yè)務(wù)發(fā)展，且各占總投資的一半。

（3）企業(yè)年業(yè)務(wù)量以15%的速度穩(wěn)定增長，業(yè)務(wù)量單位采用m3，并進(jìn)行了相關(guān)換算。

（4）若企業(yè)當(dāng)年實(shí)現(xiàn)利潤，則按規(guī)定提取10%用于提升供給能力，則投資系數(shù)為0.1。

3.1 有效性驗(yàn)證

在進(jìn)行配送政策對城市配送效率的影響分析前，需要先對配送系統(tǒng)的動力學(xué)模型進(jìn)行有效性驗(yàn)證，為此將模型的實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與真實(shí)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析，如果誤差可接受，則模型有效。以某市2010-2018年城市食雜等快消品配送業(yè)務(wù)的歷年數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證，選擇對配送企業(yè)最重要的配送成本和收入、倉儲成本和收入作為指標(biāo)。表2為2013-2018年仿真計(jì)算得到的誤差，可以看出在實(shí)驗(yàn)時間段內(nèi)，模型仿真值的誤差不超過±10%，誤差可接受[8]，說明模型用于城市政策影響分析是有效的。

表2 模型有效性實(shí)驗(yàn)得到的歷年仿真誤差（%）

3.2 配送相關(guān)政策對配送效率的影響分析

3.2.1 政府試點(diǎn)工程項(xiàng)目對配送效率影響。配送試點(diǎn)工程政策主要通過資金支持以提高配送能力和倉儲能力。根據(jù)試點(diǎn)項(xiàng)目，2015年企業(yè)因官方試點(diǎn)投資增加10輛配送車輛，提升配送能力，將該配送能力量化后加入系統(tǒng)模型，得到該政策對配送企業(yè)業(yè)務(wù)收入和配送效率的影響情況，仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 試點(diǎn)工程政策對配送效率的影響仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

可以看出試點(diǎn)工程政策對企業(yè)主營收入提高有促進(jìn)作用，且隨著時間增加促進(jìn)作用更明顯。對配送效率來說，政策實(shí)施前后配送效率的變化較小，影響不明顯，但仍有一定的促進(jìn)作用。

3.2.2 交通限行政策。交通限行在于減少車輛數(shù)以緩解擁堵和減少污染，但難免影響配送效率。其影響主要為企業(yè)的配送車上路數(shù)量和配送里程。自2017年該市實(shí)行新交通限行政策，擴(kuò)大了限行范圍，根據(jù)調(diào)研企業(yè)配送范圍內(nèi)路段限制影響量化后由30%上升到50%，而時間限制影響量化后由3上升到4，將變量輸入模型后得到該政策對上路車輛數(shù)量和配送效率的影響情況，仿真結(jié)果如圖6所示。可以看出，新政策使企業(yè)上路車輛數(shù)受到負(fù)面影響，從而對企業(yè)配送效率產(chǎn)生輕微負(fù)面作用。

3.2.3 新能源汽車政策。新能源汽車政策主要為補(bǔ)貼政策，該市尚未出臺其他關(guān)于汽車類型和推廣應(yīng)用率等相關(guān)規(guī)定，但借鑒城市相關(guān)政策情況，仿真實(shí)驗(yàn)以新豹SC1022S8（油耗為0.073l/km）為實(shí)驗(yàn)對象，根據(jù)相關(guān)規(guī)定假設(shè)新能源汽車比例為30%，則根據(jù)假設(shè)得到該政策對企業(yè)配送成本和配送效率的影響情況，仿真結(jié)果如圖7所示。

從圖7可以看出，新政策通過節(jié)省油費(fèi)而降低配送成本，且隨著企業(yè)業(yè)務(wù)量增大和新能源車比例增大，配送成本節(jié)約效果更加明顯。新政策對配送效率最初幾年的影響存在一定的波動，這主要與新能源汽車加入存在一定的適應(yīng)時間相關(guān)，而之后的影響正面且明顯。

圖6 新交通限行政策對配送效率影響的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖7 新能源車相關(guān)政策對配送效率的影響仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.2.4 企業(yè)投資策略。企業(yè)投資策略通過控制各主營業(yè)務(wù)的投資比例，調(diào)整配送供給和倉儲能力，使之與配送需求相協(xié)調(diào)，本文模擬了5種投資比例策略，其仿真結(jié)果如圖8所示，可以看出，當(dāng)采用1：3.2%的投資比例時，對GDP發(fā)展最好，且配送供需比也均衡在1附近，說明該比例策略對城市配送的協(xié)調(diào)發(fā)展有積極效果。

圖8 不同企業(yè)投資比例下的仿真結(jié)果

圖9 企業(yè)人才培養(yǎng)策略仿真結(jié)果

3.2.5 企業(yè)人才培養(yǎng)策略。企業(yè)人才培養(yǎng)策略通過對從業(yè)人員的培訓(xùn)，調(diào)整人才比例和晉升周期，最終影響企業(yè)和配送效率。模擬8種人才培養(yǎng)策略，仿真結(jié)果如圖9所示，可以看出，當(dāng)采用比例10%、周期為8的培養(yǎng)策略時，對企業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和供需比具有最好的影響效果。

3.3 政策建議

通過分析配送政策對配送效率影響的仿真結(jié)果，結(jié)合相關(guān)調(diào)研，給出以下三點(diǎn)相關(guān)政策建議：

（1）試點(diǎn)工程對配送企業(yè)盈利及配送效率提升有積極作用，但如果其他職能部門的配套支持不及時，單純基礎(chǔ)投入對配送效率影響較小，見效周期太長。所以，政策的實(shí)施還需要加大相關(guān)職能部分的協(xié)調(diào)，合理規(guī)劃物流中心和配送節(jié)點(diǎn)，加大配送信息平臺建設(shè)。

（2）交通限行對配送效率存在一定的負(fù)面效果，應(yīng)盡量減少突然性的線路收縮，同時開通配送貨運(yùn)交通新思路。新能源政策能夠明顯提升企業(yè)的配送效率，但需要相關(guān)政策的出臺。

（3）加大人才培養(yǎng)力度和優(yōu)化配送模式，加強(qiáng)與高校物流相關(guān)專業(yè)的合作，堅(jiān)持產(chǎn)學(xué)研人才策略，探索先進(jìn)高效的配送策略，提高資源利用率，優(yōu)化城市配送模式。