□ 楊雯婷,李 濤,黃 搏,畢 婭

(湖北經(jīng)濟學院 工商管理學院,湖北 武漢 430205)

1 引言

習近平總書記明確指出：中國要強，農(nóng)業(yè)必須強；中國要美，農(nóng)村必須美；中國要富，農(nóng)民必須富。生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行是破解中國城鄉(xiāng)二元結構、加強農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和建設、造福農(nóng)村和幫助農(nóng)民脫貧致富的主要路徑。雖然，目前電商巨頭阿里、京東等紛紛看好并投資生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行領域，但是借助互聯(lián)網(wǎng)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行之路卻并不是暢通無阻，相反是困難重重。具體而言，生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流主要存在三方面的問題：

1.1 生鮮農(nóng)產(chǎn)品的損耗大

我國的生鮮農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)、物流和銷售環(huán)節(jié)還沒有建立起完整供應鏈系統(tǒng)，使得生鮮農(nóng)產(chǎn)品在上行物流過程中產(chǎn)生了較多的損耗。尤其是和生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流十分發(fā)達的美國相比，中國生鮮農(nóng)產(chǎn)品在上行過程中，損耗十分顯著。中美生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的各項指標對比如表1所示。

表1 中美生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流在不同指標下的對比

1.2 生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流時效性差

目前，我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品在上行過程中主要采用第三方物流。由于第三方物流資源十分分散，導致生鮮農(nóng)產(chǎn)品在上行過程中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)較多、中轉(zhuǎn)時間長，物流時效性較差，顧客的體驗滿意度較差。未來幾年，中國將迎來數(shù)百億乃至千億元的生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流市場。為了應對這一需求，亟需創(chuàng)新我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行的模式，提高物流效率。目前，中國與歐美發(fā)達國家在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流效率方面還有較大差距。

1.3 生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的上行難度大

生鮮農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)主要在農(nóng)村。由于農(nóng)村地區(qū)地廣人稀且農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)季節(jié)性較強，導致生鮮農(nóng)產(chǎn)品的上行物流具有地域分散性和季節(jié)敏感性等特點。而農(nóng)村地區(qū)的物流網(wǎng)絡尚不健全，物流管理水平落后于城市。因此，在這諸多因素的共同作用下，生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流的建設難度很大，突出表現(xiàn)為管理水平落后、市場秩序混亂、專業(yè)化和規(guī)?；潭容^低。

基于此，本文擬引入O2O和眾包模式，創(chuàng)新生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流模式，以期實現(xiàn)和解決以下問題：

①針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品顧客滿意度低和物流成本高的問題，引入O2O和眾包模式，建立一種全新的生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流模式。

②研究分散物流資源之間全新的合作關系，探索其一體化集成的路徑，同時對生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流路徑進行優(yōu)化，最終實現(xiàn)降低社會生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流系統(tǒng)成本的目標。

2 文獻回溯

Online-to-Offline(O2O)是通過聯(lián)通線上和線下的資源渠道，實現(xiàn)便捷的消費和提高顧客滿意度的一種商業(yè)模式[1]。王娜，馬紅春等對O2O模式進行了現(xiàn)狀分析，并預測了未來的發(fā)展趨勢[2-3]。Chen的研究是給顧客的合理推薦，而Hsieh等[4]通過對算法的研究，為商家做出了合理推薦。進一步把研究范圍縮小到生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商的O2O模式，韓星[5]定性分析了O2O模式下生鮮電商的運營成本構成要素。在顧客感知方面，杜偉研究提出提高生鮮電商用戶體驗的建議[6]。Chiu C M[7]指出積極的信任對網(wǎng)購意愿的影響是正向的；張?zhí)烀鱗9]對京東便利店O2O模式進行案例分析，提出了從四個方面進行搭建電子商務公司便利店O2O模式體系以及對策建議。

眾包(Crowd sourcing)是指把原本由企業(yè)內(nèi)部完成的工作，外包給社會上具有核心競爭力的一個或多個企業(yè)共同完成[10]。Brabham[11]指出眾包模式是一種具有突破性的物流問題解決方案，其質(zhì)量和數(shù)量都超過了傳統(tǒng)的商業(yè)模式。Chanalv[12]指出眾包是物流企業(yè)通過創(chuàng)新性的集成，進而提高效率的一種方式。在眾包模式應用中，Avinoam等[13]分析了群眾自愿參與在線眾包平臺中的動機，推動者及障礙；Thomas等[14]指出可通過公示來管理自發(fā)的志愿者降低眾包風險。葉偉巍等[15]研究了網(wǎng)絡眾包模式的特征及實現(xiàn)路徑。朱云樺[16]指出眾包模式的優(yōu)勢和劣勢以及在物流領域應用可能存在的風險和影響因素，提出了企業(yè)利用眾包模式的實踐思路。

綜上所述，已有成果給予我們很多啟示，但是在新的經(jīng)濟和技術背景下，仍然存在以下不足：首先，對O2O模式的研究絕大多數(shù)停留在定性分析層面，缺乏關于O2O模式穩(wěn)定發(fā)展路徑、線上與線下的對接方式和互利共生等問題的量化研究和證明；其次，現(xiàn)有文獻證明了眾包模式在資源集成方面的巨大潛力和作用，但卻缺乏其在生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流領域的具體應用；第三，現(xiàn)有研究對生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的研究都局限在傳統(tǒng)商業(yè)模式中。電子商務存在需求個性化，物流網(wǎng)絡節(jié)點零散和時間窗嚴格等特點，現(xiàn)有文獻并不適用于當前的電子商務環(huán)境。

3 基于O2O和眾包模式的生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流優(yōu)化模型

3.1 模型構建

3.1.1 模型說明

本模型擬針對上行生鮮農(nóng)產(chǎn)品客戶滿意低的問題，利用線上和線下相結合的O2O模式予以解決；針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流成本過高的問題，利用眾包模式進行解決。除此之外，還考慮考慮生鮮農(nóng)產(chǎn)品在物流配送過程中的時間窗問題。

3.1.2 模型假設

第一，相關數(shù)據(jù)在物流全過程中透明、可操作和可控制；

第二，各線路上有總的運輸時間，其中包括所有中轉(zhuǎn)點上的轉(zhuǎn)運時間；

第三，不同節(jié)點有時間窗要求；

第四，不同企業(yè)在不同線路上有不同的訴求，如有的要求客戶滿意度，有的要求成本。

3.1.3 符號定義

模型中出現(xiàn)的符號定義如表2所示。

3.1.4 建立模型

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

C=1-1nB

(6)

xn,yn∈{0,1},n=1,2,…N,a=1,2,…,A

(7)

Ba∈(0,1],a=1,2,…,A

(8)

(9)

公式說明：

式(1)表示模型的目標是生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流時間最小化。其中，生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流時間是由運輸車輛的轉(zhuǎn)運時間和運輸時間構成，其分別為等式右邊的第一項和第二項；

式(2)表示運輸車輛運輸?shù)钠鹗脊?jié)點和結束節(jié)點均位于所選的物流路徑上，有且僅有一條與起始節(jié)點和結束節(jié)點相聯(lián)通的物流路徑被選中；

式(3)中第一個式子表示一條支線被選中則其兩端節(jié)點必須被選中，第二個式子表示確保當某一節(jié)點被選中時(nstart,nend除外)，與其相連的配送路線中有且僅有兩條被選中；

式(4)表示物流時間；

式(5)表示經(jīng)過眾包模式優(yōu)化后的物流時間，該優(yōu)化水平由眾包模式的權重控制；

式(6)表示參數(shù)B與參數(shù)C之間的擬合程度，該擬合程度用一個構造函數(shù)刻畫，即表示眾包模式的權重與O2O模式的權重之間呈反向變化關系；

式(7)表示決策變量的定義域；

式(8)表示所有物流路徑的時間優(yōu)化水平；

式(9)表示運輸車輛在所有物流路徑上所需轉(zhuǎn)運時間的取值范圍。

3.2 算法設計

3.2.1 算法的選擇

Dijkstra算法是運籌學中比較簡單的遍歷求解空間求最短路徑的算法。該算法的優(yōu)點是：求解過程簡單，開銷小，計算效率高；缺點是：只能針對靜態(tài)狀態(tài)求解?；贒ijkstra算法的特點，本文擬對其缺點進行改進和優(yōu)化，讓其能夠求解生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流的問題。

3.2.2 算法步驟

Step1：利用基本的Dijkstra算法，從起點開始逐步更新每一個節(jié)點的最短路徑；

Step2：計算每個節(jié)點的轉(zhuǎn)運時間(即節(jié)點在O2O模式下的轉(zhuǎn)運時間+眾包模式下的運輸時間)，并將其插入到Step1的結果中；

Step3：驗證Step2的結果是否與實際情況符合，如果相同，則在以上兩條路徑中擇優(yōu)；如果不符，則說明優(yōu)化不成功。

算法的具體流程如圖1所示。

圖1 算法流程圖

4 算例分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

考慮到仿真實驗數(shù)據(jù)的可得性和真實性，本文以齊聯(lián)工業(yè)園區(qū)到科技創(chuàng)意城區(qū)域為研究對象，以部分生活區(qū)為配送節(jié)點。各節(jié)點編號見表3所示，各節(jié)點的轉(zhuǎn)運和配送時間見表4所示，各節(jié)點之間的距離見表5所示。

表3 節(jié)點代號表

表4 車輛在各配送路線行駛的時間和轉(zhuǎn)運時間段

表5 各節(jié)點之間的距離

4.2 實驗結果及說明

優(yōu)化前后生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流的時間成本對比如表6所示；在相同參數(shù)條件下，對該實驗重復進行10次，其結果如表7所示。

表6 優(yōu)化前后的結果對比

表7 仿真實驗的魯棒性檢驗

由表6和表7可知，傳統(tǒng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流模式選擇的路徑是節(jié)點1、3、6、7、8、11。而經(jīng)過模型優(yōu)化后，新的物流模式選擇的路徑為1、4、5、8、11，其時間成本由原來的1440.35縮減至1299.08，物流成本降低幅度10%。在相同參數(shù)條件下，該仿真實驗重復10次，模型運行穩(wěn)定，魯棒性較好。這說明本文提出的全新生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流模式實現(xiàn)了之前的預定目標，一方面提高了客戶對上行生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的滿意度，另一方面降低了上行生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的成本。

5 分析與討論

①當前生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行面臨的最大問題是效率低，成本高、顧客滿意度低。這幾對矛盾嚴重阻礙了農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，社會矛盾突出。O2O模式能夠大幅提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品的顧客體驗滿意度，但會增加物流成本；眾包能夠集合社會閑散資源，充分利用有限的物流資源，因而能夠有效降低物流成本，但由于要集成不同節(jié)點上的物資，因此，會帶來更多的節(jié)點時延，降低客戶的滿意度。由此分析可見，O2O模式和眾包模式的優(yōu)劣勢形成了很好的互補關系，因此，本文將這兩種模式進行有機結合，建立了基于O2O和眾包的生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流模式，其目標是在不提高、甚至降低物流成本的前提下，大幅提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品上行物流的質(zhì)量，提高顧客滿意度。實驗結果證明該創(chuàng)新模式可行、有效。

②還存在以下問題，有待日后深入研究：首先，仿真實驗中的部分參數(shù)為模擬數(shù)據(jù)，因此，實驗結果與真實世界還存在距離；其次，本文僅定性提出采用O2O模式能夠提高顧客滿意度，但尚未展開相關的量化證明；第三，本文通過實踐得出O2O模式與眾包模式的權重應該是悖反關系，并構造了一個簡單的反向函數(shù)去擬合它們之間的關系。真實狀態(tài)下，兩者的關系十分復雜，如何進一步提高這兩個重要參數(shù)之間的擬合度將是后續(xù)研究的重點。