基于O2O和眾包模式的生鮮農產品上行物流模型優化*

□ 楊雯婷,李 濤,黃 搏,畢 婭

(湖北經濟學院 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，農業必須強；中國要美，農村必須美；中國要富，農民必須富。生鮮農產品上行是破解中國城鄉二元結構、加強農業生產和建設、造福農村和幫助農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產品上行領域，但是借助互聯網的生鮮農產品上行之路卻并不是暢通無阻，相反是困難重重。具體而言，生鮮農產品上行物流主要存在三方面的問題：

1.1 生鮮農產品的損耗大

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

表1 中美生鮮農產品物流在不同指標下的對比

1.2 生鮮農產品的物流時效性差

目前，我國生鮮農產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，導致生鮮農產品在上行過程中轉環節較多、中轉時間長，物流時效性較差，顧客的體驗滿意度較差。未來幾年，中國將迎來數百億乃至千億元的生鮮農產品物流市場。為了應對這一需求，亟需創新我國生鮮農產品上行的模式，提高物流效率。目前，中國與歐美發達國家在生鮮農產品物流效率方面還有較大差距。

1.3 生鮮農產品物流的上行難度大

生鮮農產品的生產主要在農村。由于農村地區地廣人稀且農產品生產季節性較強，導致生鮮農產品的上行物流具有地域分散性和季節敏感性等特點。而農村地區的物流網絡尚不健全，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，生鮮農產品上行物流的建設難度很大，突出表現為管理水平落后、市場秩序混亂、專業化和規模化程度較低。

基于此，本文擬引入O2O和眾包模式，創新生鮮農產品上行物流模式，以期實現和解決以下問題：

①針對生鮮農產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產品上行物流模式。

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，同時對生鮮農產品上行物流路徑進行優化，最終實現降低社會生鮮農產品物流系統成本的目標。

2 文獻回溯

Online-to-Offline(O2O)是通過聯通線上和線下的資源渠道，實現便捷的消費和提高顧客滿意度的一種商業模式[1]。王娜，馬紅春等對O2O模式進行了現狀分析，并預測了未來的發展趨勢[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產品電商的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購意愿的影響是正向的；張天明[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)是指把原本由企業內部完成的工作，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，其質量和數量都超過了傳統的商業模式。Chanalv[12]指出眾包是物流企業通過創新性的集成，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的志愿者降低眾包風險。葉偉巍等[15]研究了網絡眾包模式的特征及實現路徑。朱云樺[16]指出眾包模式的優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停留在定性分析層面，缺乏關于O2O模式穩定發展路徑、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產品物流領域的具體應用；第三，現有研究對生鮮農產品物流的研究都局限在傳統商業模式中。電子商務存在需求個性化，物流網絡節點零散和時間窗嚴格等特點，現有文獻并不適用于當前的電子商務環境。

3 基于O2O和眾包模式的生鮮農產品上行物流優化模型

3.1 模型構建

3.1.1 模型說明

本模型擬針對上行生鮮農產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；針對生鮮農產品物流成本過高的問題，利用眾包模式進行解決。除此之外，還考慮考慮生鮮農產品在物流配送過程中的時間窗問題。

3.1.2 模型假設

第一，相關數據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，其中包括所有中轉點上的轉運時間；

第三，不同節點有時間窗要求；

第四，不同企業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產品上行物流時間最小化。其中，生鮮農產品物流時間是由運輸車輛的轉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)表示運輸車輛運輸的起始節點和結束節點均位于所選的物流路徑上，有且僅有一條與起始節點和結束節點相聯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點必須被選中，第二個式子表示確保當某一節點被選中時(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)表示經過眾包模式優化后的物流時間，該優化水平由眾包模式的權重控制；

式(6)表示參數B與參數C之間的擬合程度，該擬合程度用一個構造函數刻畫，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化水平；

式(9)表示運輸車輛在所有物流路徑上所需轉運時間的取值范圍。

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：只能針對靜態狀態求解。基于Dijkstra算法的特點，本文擬對其缺點進行改進和優化，讓其能夠求解生鮮農產品上行物流的問題。

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點的最短路徑；

Step2：計算每個節點的轉運時間(即節點在O2O模式下的轉運時間+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；如果不符，則說明優化不成功。

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 數據來源

考慮到仿真實驗數據的可得性和真實性，本文以齊聯工業園區到科技創意城區域為研究對象，以部分生活區為配送節點。各節點編號見表3所示，各節點的轉運和配送時間見表4所示，各節點之間的距離見表5所示。

表3 節點代號表

表4 車輛在各配送路線行駛的時間和轉運時間段

表5 各節點之間的距離

4.2 實驗結果及說明

優化前后生鮮農產品上行物流的時間成本對比如表6所示；在相同參數條件下，對該實驗重復進行10次，其結果如表7所示。

表6 優化前后的結果對比

表7 仿真實驗的魯棒性檢驗

由表6和表7可知，傳統生鮮農產品物流模式選擇的路徑是節點1、3、6、7、8、11。而經過模型優化后，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%。在相同參數條件下，該仿真實驗重復10次，模型運行穩定，魯棒性較好。這說明本文提出的全新生鮮農產品上行物流模式實現了之前的預定目標，一方面提高了客戶對上行生鮮農產品物流的滿意度，另一方面降低了上行生鮮農產品物流的成本。

5 分析與討論

①當前生鮮農產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村地區的經濟發展，社會矛盾突出。O2O模式能夠大幅提高生鮮農產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點上的物資，因此，會帶來更多的節點時延，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和眾包的生鮮農產品上行物流模式，其目標是在不提高、甚至降低物流成本的前提下，大幅提高生鮮農產品上行物流的質量，提高顧客滿意度。實驗結果證明該創新模式可行、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為模擬數據，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去擬合它們之間的關系。真實狀態下，兩者的關系十分復雜，如何進一步提高這兩個重要參數之間的擬合度將是后續研究的重點。