基于高校快遞送貨上門的B2C 系統集中式決策模式研究

明道雨 （上海海事大學，上海201306）

MING Dao-yu (Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

0 引 言

隨著電子商務的發展，網購已經成為一種潮流，大學生成為了網購的一大主力軍。然而，由于各高校人數眾多，學校出于對學生安全的考慮或者快遞公司因為校園快遞價值低、利潤空間有限等原因而節省送貨上門的成本，快遞公司往往是把快遞集中在一個地方或者在校內尋找代理，讓學生自行取件。這就會出現諸如本人不在而無法取件、快遞等待時間短、取件距離遠和取件擁擠等問題。為了解決這些問題，已有個別高校在校內設立代理負責將快遞送貨上門并向學生收取一定的費用；還有一些可行的方法，比如：讓寢室宿管代領然后再一集中時間段讓學生自取并收取一定額度的費用，或者在宿舍采取自助取貨并支付一定費用的方式。但是，由于高校學生人數和快遞數量多而雜等問題導致最后這一站的成本較高，建立這樣一個送貨上門服務系統往往會出現師生愿付的費用不足以彌補服務成本的矛盾，這就會造成這種服務不能在高校之間廣泛推廣。針對上述問題，本文站在整個B2C 服務流程中電商、物流企業和校方三者的角度進行綜合考慮，對這些問題進行理論研究和實證分析。

1 提供校園送貨上門的原因及市場影響

在電子商務高速發展的今天，網購已經成為一種潮流并且網購的規模越來越大。2014 年，中國電子商務市場交易規模達13.4 萬億，同比增長31.4%；其中網絡零售市場交易規模達2.82 萬億元，同比增長49.7%。隨之興起的就是快遞業的大發展，在全國物流業增速放緩的情況下，快遞業“一枝獨秀”，業務量及收入增速連年攀升。據亞馬遜中國發布的《2014 年度網絡購物趨勢及2015 年消費熱點報告》顯示，2014 年網購人群有年輕化趨勢且絕大部分擁有本科及以上學歷。據支付寶的數據統計，從全國男女大學生網購能力排名前十的高校中我們可以看出，高校學生的網購消費能力很強，市場有很大的利潤空間（見圖1）。因此高校學生的需求變化會對市場造成很大的影響，加強對學生的服務質量從而刺激學生的需求將會變得有利可圖。因此從整個B2C 電子商務流程考慮，讓電商、物流企業和校方進行合作，提高整體的物流服務水平，把送貨上門作為商家物流服務的最后一個環節。提供送貨上門服務會提高整體物流服務水平，提高學生對物流服務的滿意度；滿意度的增加會刺激學生對電商商品的進一步需求，進而增加電商的收益。因此，只要在學生滿意度增加后的銷售利潤增加量和代理收取的費用之和能夠抵消或大于送貨上門服務的成本便可以實施這項服務。

2 構建基于高校快遞送貨上門的B2C 集中式決策模型

2.1 模型符號表示

p表示電商市場所有商品的平均銷售價格；c表示商品的平均生產成本，假設該變量固定不變；i表示第i個商家，共m家電商；ai表示第i個電商商家的商品供給量；j表示第j所高校；bj表示j高校的商品需求量；Tij和Cij表示單位商品從i電商運送到j高校的平均運費和平均運輸成本；pj表示j高校代理送貨上門收取的單位快遞的平均價格；Kj表示j高校的快遞需求人數；μj表示j高校快遞需求的中位數；αj表示百分比系數表示j高校提供送貨上門服務的收費價格需求彈性；xj表示j高校每人每月的平均快遞數；Fj表示j高校提供送貨上門服務的成本（包括固定成本和運營成本）；ej表示j高校提高送貨上門服務后對整體物流服務的滿意度；yj表示j高校是否提供送貨上門服務，是決策變量，用1 和0 表示；Xij表示從i電商運送到j高校的商品數量，也是決策變量。

2.2 模型假設條件

假設1：假設向某個高校提供送貨上門服務，會增加學生對物流服務的滿意度，繼而刺激學生對商品的需求量；物流服務的滿意度在各高校是可測度的，而且可以被證實，用ej表示，各高校商品的需求情況與物流服務水平的關系滿足乘法模式=ejbj，其中ej≥1。

假設2：pj、Kj、μj、Ej、xj、Fj等都可以通過對各高校的調研得到。并且據已有研究，高校送貨上門服務的收益函數為Rc

假設3：假設電商交易市場是一個整體，且涉及的商品市場是一個完全競爭市場，所有電商都是市場價格的接受者，所有商品的平均價格為p，商品的平均生產成本c假設是不變的。

假設4：假設電商與物流提供方簽訂的是長期合作合同，因此單位商品從i電商運送到j高校的運費Tij在長期內可假設固定不變；此外，假設單位商品的運輸成本Cij不變。故可得出物流服務提供方的利潤

2.3 構建系統集中式決策優化模型

基于整個B2C 流程的集中式決策，決定在哪些高校提供送貨上門服務，必須使得電商、運輸服務提供方和高校校園代理三者為系統的利益最大化。由以上假設條件可以得出如下系統決策優化模型：R=Rb+Rt+Rc，即：

3 模型理論分析

由上面模型可知，除決策變量之外，對系統總利潤產生影響的因素有電商商品的價格需求彈性E、提供送貨上門服務后的高校學生對整體物流服務的滿意度ej、高校師生的快遞需求人數Kj、高校送貨上門服務的價格需求彈性Ej、高校代理送貨上門的單位快遞收取的平均價格pj、高校每人每月的平均快遞數xj。可分別通過對各影響因素求偏導分析各因素的影響情況。

3.1 商品需求彈性E 對系統總利潤的影響

由上式可以看出cyjbj表示提供送貨上門服務后的邊際成本，相應的和分別表示滿意度增加的邊際收益和提供送貨上門服務帶來邊際收益，且這兩種邊際收益之和大于邊際成本。由于則又因為θ 形 如其中b ej（）是ej的單調增函數，即易證得即則可得出即滿意度增加的邊際收益大于0。而提供送貨上門服務帶來邊際收益此時電商商品的需求富有彈性。因此當電商商品需求富有彈性且價格需求彈性越大時，才能使系統總利潤隨滿意度的增加而增加；當電商商品需求缺乏彈性時，提供送貨上門服務帶來邊際收益小于0。

3.2 高校快遞需求人數Kj對系統總利潤的影響

3.3 送貨上門服務單件價格pj對系統總利潤的影響

3.4 高校人均快遞需求xj對系統總利潤的影響

4 模擬實證分析

4.1 模擬數據

根據網上問卷調查的和支付寶的統計數據來看，高校大學生每月平均網購3 件商品，每件商品的平均價格為110 元左右，假設電商以10%的平均利潤計算，則成本可設為100 元。根據模型，可假設對一個地區的高校是否提供送貨上門服務進行分析，在模擬中可以縮小規模，根據距離選定地區的遠近可分為短距離、中距離和遠距離3 個電商；從專科的最少幾千人到985 高校最多的6 萬多人，根據各高校校區的情況這里選擇網購規模為5 000、10 000、15 000、20 000、25 000 人的5 所高校，相應的商品需求分別為15 000、30 000、45 000、60 000、75 000 件。假設3 個電商的商品供給足夠，可分別設為60 000、100 000、80 000 件。根據大學生的網購經驗短距離、中距離和遠距離的單件平均運費分別為6、9、12 元，根據中國電子商務研究中心的數據顯示單件成本大約分別為4、7、10 元。假定5 所高校提供送貨上門服務后的對商品的需求分別增加10%、11%、12%、13%、14%，對送貨上門的價格需求彈性分別為-1.21、-1.15、-1.11、-1.23、-1.28；據已有調查研究一般高校愿意為每件快遞送貨上門支付的價格大部分在0.5～1 元之間，這里統一取0.7 元。高校的送貨上門成本考慮到規模效應，單位成本遞減，則可得到電商至高校的運費、成本以及供給、需求表（見表1） 和各高校的參數表（見表2）。

4.2 模擬結果

模擬分析時假設提供送貨上門服務后商品價格不變。在實證系統總利潤與收費價格的關系時選取規模適中的高校3 的價格作為變量，LINGO 模擬的結果是當收取費用后送貨上門需求富有彈性時，系統總利潤隨價格的增加而減少（見圖2）；當需求缺乏彈性，即假設E（3 ）=-0.5 時，系統總利潤隨價格的增加而增加（見圖3）。在驗證高校平均快遞數X與學生快遞需求中位數μj的關系，高校的需求規模在短時間內幾乎不變，人均需求量也為固定的3 件，現取學生需求的中位數作為變量，經LINGO模擬得出的結果可知，人均需求量與現取學生需求的中位數越接近，總利潤越大，當兩者相等時，利潤最大（見圖4）。上述實證結果與理論分析一致。

表1 運費、成本及供需情況

表2 各高校參數

5 結 論

綜上所述可以看出：針對高校提供送貨上門服務收益不抵服務成本從而造成不能大范圍推廣的問題，可以從B2C 電子商務的電商至高校學生的整個流程進行綜合考慮，只要在提供送貨上門服務后的系統總利潤大于之前的利潤并且達到最優就可以在高校提供這項服務。然后構建基于B2C 整個流程的系統集中式決策模型，并通過對各影響因素的理論分析和模擬實證分析相結合得出高校提供快遞送貨上門的可行性以及如下具體結論：（1） 當電商商品的需求富有彈性時系統的總利潤才能隨著高校對物流服務滿意度的增加而增加。（2） 高校的快遞需求人數越多系統的總利潤越大。（3） 高校每人每月的平均快遞數越接近高校快遞需求的中位數，系統的總利潤越大。（4） 當高校送貨上門服務的需求缺乏彈性時，系統總利潤隨高校送貨上門服務的單位快遞的平均價格的升高而增加；高校送貨上門服務的需求富有彈性時，系統總利潤會隨高校送貨上門服務的單位快遞的平均價格的降低而增加。

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