一種新型倉儲模型在跨境電子商務中的應用
——以云南與老撾為例

李 崢，吳曉松

一種新型倉儲模型在跨境電子商務中的應用
——以云南與老撾為例

李 崢，吳曉松

隨著國家“一帶一路”政策的實施以及云南與東盟之間貿易往來的增加，促使云南與周邊國家的跨境電子商務日益成熟。作為跨境電子商務中存放商品的倉儲，逐漸成為人們研究的對象，海外倉是這幾年跨境電商倉儲模式的一個研究熱點，但是這種倉儲模式也存在很多缺陷，因而在海外倉的基礎上，對倉儲進行了研究和改進，構建了一種新型跨境電子商務倉儲模型。同時借助了熵值法、相對熵對 TOPSIS 排序法進行了改進，并用于倉庫選址模型，然后使用 ARIMA 模型建立產品預測模型，以云南省與老撾為例進行證實，為云南與東盟國家之間的跨境電子商務發展提供一種技術支持。

跨境電子商務；倉儲；TOPSIS 法；ARIMA 模型

一、背景

近年來，伴隨著“互聯網 +”的出現，跨境電子商務也被各種大小企業所關注。作為一種新型的貿易便利模式，可以將全球經濟緊密地聯系在一起，因此很多因素都會影響其發展，例如金融服務、物流配送、網絡接入等，但是跨境電子商務會出現收貨速度慢、丟包、退換貨麻煩等問題，于是許多學者專家提出了海外倉的概念，這一種倉儲模式涉及到很多方面需要考慮的問題，本文就物流倉儲問題對跨境電子商務的影響展開探討。

跨境電子商務是指不同關境的交易主體，通過電子商務平臺達成交易、進行支付結算，并通過跨境物流送達商品、完成交易的一種國際貿易活動。研究與之關聯緊密的海外倉倉儲摸式的機構人士提出不同的見解，李向陽提及海外倉可以提升客戶體驗，降低成本，大幅度提升賣家利益；國家商務部在 2015 年 5月《“互聯網 + 流通”行動計劃》中也提出不少電商平臺和出口企業正通過建設“海外倉”布局境外物流體系。雖然海外倉在未來逐漸成為跨境電子商務的一種倉儲模式，但是很多文獻中也提出其存在的問題。其中包括跨境電子商務更容易受到海外國家的抵制；出口國承擔的外貿、貨物清關任務增多；海外倉自行建倉成本增加，電商庫存增加；同時跨境電子商務還會涉及到的各國政策和法律等問題。因而本文在海外倉的基礎上改進了跨境電子商務的倉儲模式，提出了倉儲聯盟新概念，利用改進的TOPSIS 法建立了倉庫選址模型，使用 ARIMA 模型預測貨物庫存量來完善倉儲聯盟整體框架，并以云南與老撾為例進行實驗驗證。

（一）政策背景

云南作為“橋頭堡”戰略的前沿，在跨境電子商務的發展方面也進行著探索。云南省政府為了積極響應“一帶一路”政策方針，在 2015 年底就制定了《云南省人民政府關于促進電子商務及跨境電子商務發展的實施意見》（以下簡稱意見）。《意見》指出到 2017 年，電子商務在國民經濟各領域的應用基本普及，且力爭電子商務交易總額在 2015 年基數上翻番，把云南省打造成為面向南亞東南亞的區域電子商務中心。其中包括創建8到 10個電子商務產業集聚區、將跨境電子商務作為對外貿易的重要方式、培養電子商務人才等計劃。

2016 年 12 月首個中緬跨境電商產業園區落戶瑞麗。同一時期，昆明綜合保稅區也在進行預驗收階段。因而從以上政策及實際運行過程中可以看出，云南省政府也在大力推進跨境電子商務，尤其是云南省與東盟國之間的發展。

（二）地理背景

云南地處中國西南部，是連接東盟十國的省份之一，而緬甸、老撾和越南三國都直接與云南省接壤，是中國面向東盟的窗口和前沿，具有明顯的區位優勢。目前，云南邊境口岸體系已經形成。云南省共有 23 個口岸。經過統計，除去昆明機場、麗江機場及西雙版納機場三個航空口岸外，有 4 個口岸通向老撾，13 個口岸通向緬甸，6 個口岸通向越南。云南省要將越、撾、緬作為通道，向泰國、馬來西亞等其他東盟國輻射，建立一個云南省與東盟之間的完善的跨境電子商務體系。

本文主要在云南境內選址設立倉庫，云南與老撾兩地之間，除去機場口岸外，共有 4 個通關口岸，分別是磨憨口岸、景洪港口岸、思茅港口岸以及勐康口岸，它們均為國家一類口岸。

磨憨口岸位于西雙版納州南部地區，與老撾接壤，與老撾古都瑯勃拉邦相距 298 公里，與景洪港相距 181 公里，與昆明相距701 公里。同時昆曼公路、泛亞鐵路中線經過此口岸，除了公路、鐵路以外，此口岸距離西雙版納機場、景洪港口岸也只有 184.6公里的路程，因而空運、水運貨物也比較便利，總體來說交通情況良好。磨憨口岸還建立了國際物流中心、保稅倉庫等設施設備，從而加強兩國貿易往來。

景洪港口岸距離西雙版納州北部地區，與老撾瑯勃拉邦相距 701.6 公里，與昆明相距 535.8 公里，與西雙版納機場相距 5公里。景洪港口岸以水運為主，連接中、老、緬、泰，除此以外也處在昆曼公路上，因而其擁有陸路、水路、空運的交通條件，較為方便。同時景洪港陸域配套設施例如貨物堆場、倉庫、港區道路、聯檢樓等非常健全。

思茅港口岸東南與老撾接壤，其距離昆明 415 公里，距離西雙版納機場 205.8 公里，距離老撾瑯勃拉邦 787 公里。思茅港也以水路為主，沿瀾滄江—湄公河可達老、緬、泰、柬、越 5 個國家，是云南乃至大西南通往東南亞的重要通道。除此以外，公路、空運也都較為便利。思茅港從 1999 年就已經初具規模，至今為止港口配套設施齊全，建立健全聯檢機構，完成了航道疏通和碼頭建設，總體來說，港口建設較為健全。

勐康口岸位于云南省普洱市內，與老撾相鄰，2011 年國務院正式批復同意對外開放，其距離昆明 450 公里，距離西雙版納機場 228.4 公里，距離景洪港或者思茅港均在 220 公里左右，距離老撾瑯勃拉邦大約 300 公里，以公路為主，交通狀況沒有之前三個口岸便利。同時由于此口岸開放時間不長，因而配套的設施設備也不齊全，還需繼續發展。

本文僅用 2014 年各口岸進出口量作為數據進行實驗。其中根據云南電子口岸網搜集的數據，2014 年磨憨口岸進出口量共為 1531527 噸，景洪港口岸進出口量為 167031 噸，勐康口岸進出口量 95518 噸，思茅港根據云南省商務廳查到的數據，這里使用普洱市（思茅市）一年進出口量 430000 噸為依據。

除了年進出口量，倉庫租金也是倉庫選址的一個重要因素。在四個口岸中，景洪港口岸倉庫較多，地段好，價格基本為 1 元/m2/天，而其余三個口岸倉庫租金價格均為 0.2 元 /m2/天。

本文將通過背景數據, 借助熵值法和相對熵理論對 TOPSIS方法進行改進,以完善倉庫選址模型,以下將對模型中涉及到的理論進行說明。

二、理論基礎

（一）信息熵

1.熵

1948 年香農提出了信息熵的概念，信息熵是用來描述信源的不確定性，一個信源發送出什么符號是不確定的，但是可以根據其出現的概率來度量。概率大，出現機會多，不確定性小；反之概率小，出現的機會少，不確定性就大。若信源符號有 n 種取值Ui(i=1,2,…,n)，對應的概率為 Pi(i=1,2,…,n)，且各種符號的出現彼此獨立。這時，信源的平均不確定性應當為單個符號不確定-logpi的統計平均值 E，可稱為信息熵。即

式中對數一般取 2 為底，單位為比特，但是也可以取其他數作為對數底。

2.相對熵

根據熵的定義思想，定義了一種度量兩個隨機向量之間信息量差異的計算方法，稱為相對熵，也稱交叉熵。原交叉熵公式為：

其中p表示一種信息發生的概率，q表示另一種信息發生的概率，但是這個公式中 q(x)不能為 0，因而有學者對其進行了改進，公式如下：

即

相對熵度量并不是真正的度量兩者之間的實際距離，而是度量兩者之間的差異性，D 值越小，說明兩者越接近，D 值越大，說明兩者差異也越大。

（二）TOPSIS 方法

1981 年 C.L.Hwang 和 K.Yoon 首 次 提 出 了 TOPSIS 方 法 。TOPSIS 是一種多標準方法，用于從一組有限的方案中識別解決方案，基本原理是所選擇的最優方案應該具有距離正理想解的最短距離和距離負理想解的最遠距離。此方法可對多種現有方案進行排序，并選擇最優方案，具體步驟如下：

步驟 1：構造標準化決策矩陣{Aij}m×n，歸一化后 aij為：

步驟 2：計算加權歸一化決策矩陣。 計算加權歸一化值 Zij即：

其中 wj是第 j個屬性或標準的權重，且

步驟 3：確定正理想解和負理想解。

步驟 4：使用 n 維歐氏距離計算距離。每個替代方案與正理想解距離為：

類似地，與負理想解的距離為：

步驟 5：根據 Di+和 Di-引入一種與理想方案的相對貼近度 B即：

步驟 6：排列方案的優先順序，即 Bi越小則方案越好，根據最后的排序選擇最佳方案。

TOPSIS 方法的基本原理是所選擇的替代方案應該具有距離正理想解的“最短距離”，以及距離負理想解的“最遠距離”。TOPSIS 方法引入了兩個“參考”點，但它不考慮與這些點的距離的相對重要性。

三、模型實驗

（一）倉儲聯盟模型

倉儲聯盟是指跨境電子商務交易各國通過合作，借助各國本地已有倉儲或者重新選址建立倉儲進行貨物存儲，然后根據銷售訂單進行貨物分揀、包裝和配送。倉儲聯盟是基于兩國之間友好合作基礎上建立的，這類倉儲幾乎不需要跨境電商重新建立倉庫，只需要和他國跨境電商進行合作，建立貿易往來，雙方共同利用兩國已有的倉庫資源來進行貨物的存儲。如圖1所示。圖 1 中的產品流通方向是從左往右，即產品從東盟國家進口，進入中國云南（反向也一樣，從右往左，即從中國云南出口到東盟國家）。其中客戶可以在跨境電商平臺上購買心儀的商品，并看到產品流通走向。電商們可以通過跨境電商平臺后臺統計系統看出每個月或者每個季度的銷售量，并根據平臺預測系統提前往他國倉庫中配送貨物，這樣客戶就像在本國境內購買商品一樣，產品最快可以在 1 至 2 天內送達，從而提升貨物運送速度及服務能力。

在倉儲聯盟模型中，不光需要兩國跨境電商進行合作，同時倉庫選址和產品銷售預測也是至關重要的。因而本文將建立科學的倉庫選址模型和產品預測模型以提升倉儲聯盟的實際效用。

圖1 倉儲聯盟模型

（二）倉庫選址模型

1.建立模型

如表 1 所示，橫向為每一個方案的各個屬性，共有 n 個屬性值。縱向為可供選擇的方案，共有m個方案。

表1 某方案選擇數據

其中 aij表示第 i個備選方案的第 j個屬性的標準化指標值，且 xij表示第 j個屬性下第 i個方案的數量值。由此得到矩陣 A。

步驟 2：構造加權標準化決策矩陣。這里采用熵值法確定權重。

（1）根據矩陣 A，利用公式

其中 pij表示第 j個屬性下第 i個方案的貢獻度。

（2）可用 Ej來表示所有方案對屬性 xj的貢獻總量：

（3） 某項指標的信息效用值取決于該指標的信息熵 ej與 1之間的差值，用 dj表示，即

（4）根據公式即：

得到各屬性權重 Wj，最終得到各項指標加權矩陣

步驟3：確定最優方案和最差方案，從矩陣 Z 中選出各項指標的參數值的最大值和最小值，可以得到最優方案 Z+=(Z1+,Z2+,…, Zj+)和最差方案 Z-=(Z1-,Z2-,…,Zj-)。

步驟 4：分別計算各個評價對象與最優方案和最差方案的距離 Di+和 Di-。這里本文采用相對熵。即有

其中（8）、（9）兩個公式中 i∈1,2，…，m。

步驟 5：根據 Di+和 Di-引 入 一種與 理 想 方案 的 相 對貼 近 度B即：

步驟 6：排列方案的優先順序，即 Bi越小則方案越好，根據最后的排序選擇最佳方案。

2.實驗驗證

根據背景中四個口岸情況介紹建立倉庫選址模型。模型中包括四個口岸分別是磨憨口岸、景洪港口岸、思茅港口岸和勐康口岸。參考要素包括 2014 年年進出口量、交通情況、口岸設施設備以及倉庫租金價格。其中年進出口量以及價格為具體數值，交通情況和口岸設施設備利用評價等級來表示。評價等級均分為三個等級，1—差，2—中，3—優。具體見表 2。

表2 云南通向老撾倉庫選址

該實驗通過 MATLAB7.0 進行演算，得到以下結果如表 3 所示：

表3 云南通向老撾倉庫選址綜合評價結果

根據表 3 可以看出綜合評價值 B 的數值分別為 0、0.56、0.25、0.83，通過排序結果顯示為磨憨口岸＜思茅港口岸＜景洪港口岸＜勐康口岸，根據 TOPSIS 排序原則，B 值越小方案越好，因而如果現階段跨境電子商務運營商在云南通向老撾的四個口岸中需要租用倉庫，優先選擇磨憨口岸，其次是思茅港口岸、景洪港口岸，最后是勐康口岸。

（三）產品預測模型

云南與老撾之間貿易往來不斷，中國可以通過云南口岸將產品運往老撾境內倉庫，同時老撾也可將老撾的特產比如有野生靈芝、沉香產品等運往云南口岸倉庫進行提前存儲，并銷往中國內地。但是產品存儲量并不能存儲過多，因而產品銷量預測對于倉庫管理來說十分重要。這里采用ARIMA模型進行產品預測實證。

所謂ARIMA模型，是指將非平穩時間序列轉化為平穩時間序列，然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現值和滯后值進行回歸所建立的模型。由于倉庫中許多產品的銷量呈現非平穩性，有的產品例如衣服會呈季節性變化，有的產品會呈指數型變化，因而采用 ARIMA模型進行實驗。

如表 4 所示，表 4 展示了 2016 年 12 個月云南邊境某倉庫中茶葉銷售記錄。利用 MATLAB7.0 進行實驗。

表4 2016 年云南邊境某倉庫茶葉銷售數據

利用 MATLAB7.0 進行實驗，得到以下圖形及結果。

圖2 云南邊境某倉庫茶葉銷售數據趨勢圖

借助 ARIMA 模型進行預測得到 2017 年 1 月和 2 月銷售數量。

表5 2017年云南邊境某倉庫茶葉銷量預測結果

通過實驗驗證，從圖2可以看出該云南邊境某倉庫茶葉銷售量在 2016 年呈現上升趨勢，屬于非平穩性時間序列，因而借助 ARIMA 模型對其進行預測，預測結果表明該云南邊境某倉庫茶葉銷售量在 2017 年 1 月可以提前囤放 1362 到 1426 噸茶葉，在 2017 年 2 月可以提前囤放 1436 到 1528 噸茶葉。對于非平穩性的時間序列需要經常關注其變化趨勢，例如該倉庫茶葉銷售量不一定一直呈現上升趨勢，可能日后會有下降趨勢，因而需要根據前幾個月的銷售量不斷的對日后庫存量進行預測，以提高庫存利用率。

四、總結

本文分析了云南的地理形勢與現有政策以及 23個口岸的大致情況，也詳細介紹了云南通向老撾的四個口岸的發展現狀，同時分析了跨境電子商務中就倉儲形式—海外倉這塊存在的問題，從大體上構建了新型倉儲結構—倉儲聯盟模型，意在借此加強云南與東盟各國的貿易聯系，降低海外倉境外建設費用，降低本國跨境電子商務運營商存在的風險。

研究顯示為了完善倉儲聯盟模型，本文還建立了倉庫選址模型與產品銷售預測模型，在倉庫選址模型中，理論上對 TOPSIS法進行了改進，用熵值法計算權重，用相對熵方法確定距離，并以云南出口老撾的四個口岸為例進行了實證演練。在產品銷售預測模型中，用 ARIMA 模型中對云南邊境某倉庫茶葉在 2016年 12 個月中的銷售量進行分析，并預測出了 2017 年 1 月及 2月應存儲量。

但是本文依然存在很多待以改進的地方。比如倉庫的選址數據并不全面，實際中的倉庫選址會涉及到很多因素，因而本文的倉庫選址只是簡單的驗證下模型，并不能精準的進行實證。還有本文只在云南境內進行了倉庫選址，并未在老撾境內進行選址，因而兩個倉庫之間的關聯性甚至整個東盟地區各個倉庫之間的關聯性也會對選址產生一定的影響，這些都是倉儲聯盟模型日后需要繼續研究的方向。

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吳曉松，通訊作者，云南財經大學信息學院。

F062.5

A

1008-4428（2017）06-30-05

李崢，女，江蘇南京人，云南財經大學信息學院研究生，研究方向：信息管理、大數據、跨境電子商務；