農村電商背景下農村物流節點選址研究

武文娟，張海鐘 （甘肅農業大學 管理學院，甘肅 蘭州 730070）

0 引 言

由于城市電子商務市場的飽和，淘寶、京東、蘇寧、國美等電商巨頭紛紛涉足農村電子商務。特別是在 “互聯網+”的背景下。農村電商的發展已經成為電子商務發展的新引擎。目前，農村快遞存在配送效率低、信息化程度低、配送成本高、服務水平低等問題。農村地區的配送客戶不集中，單一配送企業無法實現規模化經營。為了解決這些問題，一些企業積極尋求建立農村快遞聯合配送點，以達到降低成本、提高效率的目的。農村快遞聯合配送點需要統計配送中心的位置、運力優化、配送路線等，聯合配送點選擇的合理性將直接影響配送的成本和效率。因此，研究農村物流節點選址具有重要意義。

1 農村電子商務的發展現狀

中國在線購買和銷售產品的人數已經從2000年幾乎為零的人數增長到2015年的4億多人，用戶和銷售總額方面超過了美國，成為了最大的電子商務市場。在中國之外，越來越多的發展中國家，特別是亞洲、東歐、拉丁美洲和非洲的國家，電子商務活動也在快速增長。

迄今為止，這種增長主要發生在發展中國家的城市當中。在此背景下，中國政府最近宣布將電子商務擴展到農村，作為國家政策的重點，促進農村經濟的發展。其他發展中國家，如埃及、印度和越南，最近也宣布了類似的政策，投資電子商務的擴展以促進農村經濟發展和縮小城鄉經濟差距，因為在這些國家農村人口占著很大的基數。

農村電商從2015年開始受到廣泛關注，農村電商連續四年被寫進中央一號文件，引起了政府的高度重視。阿里巴巴宣布其農村戰略后，許多電商平臺也爭相進入農村。中國農村網絡零售的規模繼續快速擴張。

本文主要是一些非常成功的 “電子商務村 ”的案例研究。這些村莊通過電子商務向城市市場銷售農業和非農業產品，實現了產出的快速增長。例如。到2017年底，中國最大的電商平臺淘寶網已經將中國2 000多個農村市場打造成了所謂的 “淘寶網”。中國的農村市場被稱為“淘寶村”，因為這些市場集中了網上賣家，而且在該平臺上銷售量很大。受這些成功案例的啟發，目前的政策重點主要放在了農村生產者身上。電子商務的到來旨在通過提高對當地生產的需求，降低農村產品通往城市市場的貿易和信息成本，以更強的農村創業激勵來增加農村收入。然而，最近來自中國城市的數據表明，電子商務的需求在較小和較偏遠的城市最為強烈，這表明農村地區的電子商務有可能獲得巨大的收益。

農村快遞物流市場潛力巨大，僅在2015—2018年，農村互聯網的零售額就增長了六倍。隨著農村電商的快速發展，農村快遞物流的需求不斷增加。2018年，農村地區的互聯網普及率高達36.5%，2017年就有100多億件的農村快遞。隨著農村經濟的發展，農產品的出口和農業、農產品的投入也大幅增加，廣闊的農村市場已經顯示出巨大的需求潛力。

中國農村地域遼闊，居民不集中，導致快遞需求分散。同時，由于農村的客觀條件，農村居民對郵寄業務的需求很小。國內農村的快遞業務僅有小量的郵件，占總業務量的1/8，這也是農村物流發展滯后的主要原因。隨著信息技術的發展，以及農村網絡的全面覆蓋和智能手機的普及，農村網民和網購者的比例在不斷增加。中國政府高度重視和支持農村物流的發展，出臺了一系列相關的政策和策略。但目前，農村物流還存在一些問題，如配送網絡規劃不合理、資源不集中、配送成本高、配送中心選址不到位、商品的雙向流通渠道不足、沒有快遞到村等。文章主要探討了電子商務下農村物流節點選址的優化，整合配送需求資源、實施聯合配送和實現規模經濟。

2 新物流時代對農村物流選址的要求

新物流配送中心選址優化的發展趨勢是共享資源、降低成本、整合共生、促進轉型、推動協同、多方參與、自動超碼、重點發展。新時代物流對農村的快遞配送中心選址提出了新要求。

首先要轉變原有思維，創新配送中心選址的方式，必須對原有選址方式進行改變。農村快遞物流需要改變傳統的配送方式，傳統的直接或間接配送方式是通過劃分各個物流功能來實現的。所有的配送流程和信息流構成了一個完整的配送過程，但“新物流”需要新的技術，需要改變或重構原有的信息流和配送過程。

其次要加快技術升級，提高物流效率，新的物流需要智能和自動化配送。物流整個行業都面臨著信息升級的新時代。這對傳統的機械式農村快遞和配送造成了很大的沖擊。農村快遞物流應加快技術升級和信息化轉型。以發展物流智能化為目標，進一步提高物流效率。

3 模型描述

模型假設條件如下所示：

農產品從城市樞紐倉庫到農村配送中心，若采用公路運輸方式，將享受運費折扣；

城市賣家和農村買家之間只有一個城市樞紐倉庫和一個農村配送中心倉，城市樞紐倉庫、農村配送中心倉庫和鄉村買家不能直接相連；

每個節點倉庫的建設成本在周期內保持不變；

交通量不會超過每個節點倉庫的容量。選擇城中村作為城市樞紐倉庫和農村配送中心倉庫的地址；

城市樞紐倉庫到城中村再到農村配送中心的運輸距離遠遠小于城市樞紐倉庫到農村配送中心倉庫的運輸距離，節點之間的距離、速率和流量可以忽略不計。算法的實用性將影響物流節點預測的準確性。

其中，在式子1中是粒子的個體學習因子，是第I個粒子在第次迭代中的速度，是第I個粒子在第次迭代中的位置，是第I個粒子到第次迭代的最佳位置，是所有粒子到第次迭代的最佳位置。粒子算法的模型圖如圖1所示。

圖1 粒子算法模型圖

使用支持向量機預測網絡流量時，存在回歸場大、預測不準確的問題，即支持向量機回歸。在非線性環境下，支持向量機函數被用于擬合。擬合時，采用線性回歸函數作為輸入和輸出，即需要確定站點數量和節省成本。在使用支持向量機進行網絡流量預測時，其懲罰函數是影響預測結果的重要因素，也是支持向量機的一個重要概念。現有的方法往往需要在優化模型前選擇函數，并且針對不同的優化問題選擇不同的損失函數。因此，即使是同一優化問題的損失函數也會形成不同的模型。算法的泛化能力將影響網絡流量的預測精度。因此，在支持向量機的復雜性和誤分類樣本之間選擇一個平均值作為懲罰因子，以增強算法的泛化能力。在流經網絡輸入層時，如果懲罰因子太小，超過樣本的懲罰就小，樣本訓練誤差就大，泛化能力就低，錯誤預測率就高。反之，如果懲罰因子過大，則算法的學習精度低，泛化能力不高。因此，應選擇最適合優化模型的懲罰因子，以保證網絡流量預測的穩定性和效率。其中，支持向量機的結構圖如圖2所示。

圖2 支持向量機算法模型圖

從圖2可以看出，在支持向量機的運行過程中，需要選擇核函數將非線性輸入值映射到高維特征空間，該函數應滿足其定理特征。

城市樞紐倉庫對物流信息技術的要求非常高，因為貨物需要提前運到城市樞紐倉庫進行儲存，企業通過城市樞紐倉庫管理系統進行遠程操作。隨著物理技術的發展，對城市樞紐倉的需求也在逐漸增加，如圖2所示。目前，在農村配送中心物流信息技術相對落后的時候，還比較困難。由于存在滯留問題，存放在城市樞紐倉庫的貨物必須銷售良好，周轉率高，否則容易出現爆倉的情況。這也是因為城市樞紐倉的利潤有很大一部分來自于貨物的快速流動。無論在哪個城市樞紐市場，城市樞紐倉庫都必然會遇到法律問題。對于地方政府來說，任何倉庫都應該由當地實體企業開設，而不是倉庫。交付就是交易，交易就必須要有稅收。如果不能向終端客戶提供當地的稅務發票，就會被認為有偷稅漏稅的嫌疑。倉庫建設需要技術和供應鏈管理人才。除非是上海這樣的一線城市，否則一些五線城市的物流和倉儲不發達，很難招聘到相應的人才。即使在三線，勞動力成本也很高，這都會增加農村配送中心倉的運營成本。農村配送中心倉的運營需要雇傭當地人，必須了解和掌握當地的勞動法。同時為了物流方便，一些貨物經常需要被銷毀，為此需要當地人進行處理。

4 結果和分析

由于城鄉直接貿易額波動大，影響因素多，一般的預測算法很難獲得比較準確的預測結果。為了解決這個問題，我們提出了一種基于PSO優化混合RVM模型的貿易預測方法。首先，該方法找出影響進出口貿易的指標，并通過主成分分析方法提取指標的主因子作為模型的輸入數據。然后在用多個不同核函數訓練單核RVM模型的基礎上，如圖2所示，根據單核RVM模型的預測誤差，用多核加權法構建混合核RVM模型。最后，通過PSO優化混合核模型的參數，以提高預測精度。

其中，自建城市樞紐倉模式的建設門檻較高，適用于大型城鄉電商企業。第三方城市樞紐倉模式由專業第三方物流服務商建設，經濟靈活，適用于大眾城鄉電商企業。第四方城市樞紐倉模式是未來城市樞紐倉的發展方向，即為各類城鄉電商企業搭建以城市樞紐倉為核心的城鄉物流一站式服務平臺。但由于建設條件不成熟，資源整合力度過大，該模式仍處于研究、探索和嘗試階段。本文從宏觀、MESO、微觀三個層面梳理了不同模式下城市樞紐倉選址的影響因素。然后，本文構建企業、城市樞紐倉主體、客戶的演化博弈模型，通過對演化博弈的穩定性分析，基于復制動態方程，研究不同主體對不同城市樞紐倉模式的策略。最后，利用粒子群優化算法，分別構建了自建城市樞紐倉和第三方城市樞紐倉的選址模型，選擇兩家企業采用不同的城市樞紐倉模式，同時對歐洲的城市樞紐倉選址進行了實證分析。實證分析表明，自建城市樞紐倉模式在選擇城市樞紐倉位置時，只需考慮與城市樞紐倉直接相關的運輸成本、建倉成本和倉儲成本。當第三方城市樞紐倉選址時，需要額外考慮城鄉電商企業到農村倉庫的運輸成本以及農村倉庫的建倉和倉儲成本。隨著城鄉電商的快速發展，傳統的城鄉物流中存在諸多弊端，如物流成本高、配送時間長、客戶滿意度低等，其已經不能滿足城鄉電商的發展需求，從而催生了城市樞紐倉的興起。在城市樞紐倉的發展過程中，如何選擇城市樞紐倉模式，確定城市樞紐倉的位置是關鍵。在城鄉電商的背景下，如何從定性和定量兩個方面選擇不同的城市樞紐倉模式和選址建議是本研究的主題。回顧城鄉電商、城鄉物流、城市樞紐倉、城市樞紐倉選址的相關文獻，總結以往的研究成果。

5 結 論

通過構建總成本最小和客戶滿意度最大的雙目標優化模型，采用粒子群優化算法進行求解，從而給出了城市樞紐倉庫和農村配送中心倉庫的具體選址方案。結果表明，物流網絡節點之間的距離和農村配送中心倉的倉儲成本對城市樞紐倉的選址有很大的影響。應盡量把城市樞紐倉建在貿易量大的城市，所以準確預測貿易量非常重要。在城市樞紐倉選址問題上，本研究突破了過去對城市樞紐倉定性研究的局限性，采用整數編程的方式對問題進行定量研究，為城市樞紐倉選址的實際操作提供了方法。同時，采用粒子群優化算法來驗證模型的可行性。但是，本研究在城鄉電商樞紐倉選址的問題上，只考慮了總成本和客戶滿意度。事實上，這個問題還與很多因素有關，如文化環境、商業發展模式、國家扶農政策等，這些因素將在未來的研究中加以考慮。