基于零售背景的新型物流與新型供應鏈協同發展研究

摘 要：零售行業當前正面臨著消費者需求的多樣化、供應鏈管理的復雜化以及運營效率的提高等諸多挑戰，有效地分析和預測零售行業中新型物流和供應鏈的動態變化，對企業的策略制定和運營優化具有重大意義。文章采用季節性自回歸積分滑動平均模型（SARIMA）作為主要研究方法，對零售行業中新型物流和供應鏈的發展趨勢進行深入的時序分析，以期為零售行業的策略制定和運營優化提供科學的分析工具和實用見解，使零售行業能夠更好地理解新型物流和供應鏈的發展動態，從而制定更加有效的管理策略和應對措施。

關鍵詞：零售行業；新型物流；新型供應鏈；SARIMA

中圖分類號：F259.27 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.12.030

Abstract： The retail industry faces many challenges， such as the diversification of consumer demand， the complexity of supply chain management， and the improvement of operational efficiency. Effectively analyzing and predicting the dynamic changes of new logistics and supply chains in the retail industry is of great significance for enterprise strategy formulation and operational optimization. This paper adopts the Seasonal Autoregressive Integral Moving Average （SARIMA） model as the main research method to conduct in-depth temporal analysis on the development trends of new logistics and supply chains in the retail industry. This aims to provide scientific analytical tools and practical insights for the strategy formulation and operational optimization of the retail industry， enabling the retail industry to better understand the development dynamics of new logistics and supply chains， and thus formulate more effective management strategies and response measures.

Key words：" retail industry; new logistics; new supply chain; SARIMA

1" " 問題的提出

物流和供應鏈管理通常被視為后端支持活動，其核心目標是確保產品的有效供應和成本控制。傳統的零售模式正逐漸被更加靈活、高效和客戶導向的新型零售模式所替代，其深刻地影響著物流和供應鏈的管理方式。隨著零售行業競爭的加劇和消費者需求的多樣化發展，物流和供應鏈的角色正在發生根本性的變化。電子商務的興起和移動互聯網的普及讓消費者對產品的獲取方式和購物體驗有了新的期待。在此背景下，新型物流和供應鏈管理的核心在于增強其快速響應市場變化、提高操作效率和優化客戶體驗的能力，這就要求企業在產品多樣性和定價策略上滿足消費者需求，在物流速度、靈活性和服務質量上迎合消費者的期待。

韓東亞等（2023）分析了2012—2021年長三角地區新型智慧城市、數字鄉村與智慧物流三大系統的發展狀況和時空變化特征，探討了新型智慧城市、數字鄉村與智慧物流協同發展的機理[1]。馬欣員等（2021）指出，隨著區塊鏈技術應用場景日趨豐富，“區塊鏈+供應鏈”協同化發展必將促成傳統供應鏈向新型供應鏈轉型[2]。李婷等（2022）分析多媒體背景對企業供應鏈質量協同管理的影響，并建立新型的供應鏈關系，加強企業市場信息的判斷，更新企業供應鏈溝通渠道[3]。有效的供應鏈管理應從市場需求出發，通過整個供應鏈的緊密協作快速響應這些需求，關注點在于提高內部操作效率及整個供應鏈對市場變化的敏感度和響應能力。盡管企業在這方面做出了許多努力，但如何有效協調新型物流和供應鏈的各個環節，以最佳的運作效率和市場響應能力仍是一個亟待解決的問題。本文旨在為零售企業提供實用的策略建議和操作指導，以期幫助零售企業在激烈的市場競爭中取得優勢，實現可持續發展。

2" " 新型物流相關概念

2.1" " 新型物流

新型物流是傳統物流的升級，更是一種全新的業務模式和技術革命的產物，正逐漸成為推動該行業創新和競爭力提升的關鍵因素。其核心在于利用先進的信息技術和自動化設備，通過更高效、靈活、可持續的方式進行貨物的運輸和管理。具體而言，通過引入自動化倉庫和智能配送系統，新型物流能夠顯著提高操作效率，減少人為錯誤，實現成本的有效控制；物聯網技術應用于新型物流中能夠實時追蹤和監控貨物流動，提高物流過程的透明度，增強貨物安全性和可追溯性。近年來，相關領域的研究逐漸增加，如彭小劍等（2023）通過建立江西省智慧物流綜合得分函數和江西省新型供應鏈綜合得分函數計算得出2017—2021年江西省智慧物流與新型供應鏈的綜合得分[4]。董孟飛（2023）通過分析對比，發現構建新型物流網絡可以使整體配送成本節約7.49%～10.96%，同時使配送時間節約27.54%～28.30%，驗證了新型物流網絡的優勢，并發現該網絡結構更適用于大規模的快遞業務或者零擔業務[5]。

2.2" " 新型物流特征

新型物流的特征標志著物流行業從傳統模式向更先進、高效的新時代轉變，見表1。

表1顯示的各種特征共同塑造了新型物流的獨特面貌，使其成為提升零售業效率的關鍵因素，提升消費者購物體驗和促進可持續發展的重要工具。技術整合使新型物流能夠實現高效的操作和管理；以客戶為中心的策略確保服務的個性化和響應性；實時數據分析提供優化決策的依據；對可持續性的重視幫助企業實現環保目標；靈活的配送選項則滿足現代消費者對快速和便利配送的需求。

3" " 研究方法

3.1" " 時序分析：季節性自回歸積分滑動平均模型（SARIMA）

部分時間序列中存在明顯的周期性變化，是由季節性變化（季度、月度、周度）或其他一些固有因素（天氣、節假日）引起的，這類序列統稱為季節性序列。SARIMA（Seansonal ARIMA）可以支持帶有季節性成分特點的時間序列數據。其在ARIMA模型的基礎上增加了4個季節性參數：3個超參數（P，D，Q）和1個季節性周期參數s。具體表達式如下。

其中，p：非季節性自回歸項的階數；d：非季節性差分次數；q：非季節性移動平均項的階數；P：季節性自回歸項的階數；D：季節性差分次數；Q：季節性移動平均項的階數；s：季節周期的長度。

延遲算子B：延遲算子類似于時間指針，當前序列值乘以延遲算子，表示當前序列值的時間向過去撥X時刻xt-p=Bpxt。

（1-B）xt=xt-xt-1表示對xt做一階差分，以此類推，（1-B）dxt表示對xt做d階差分。

季節性延遲算子Bs：該延遲算子相當于把當前序列值的時間向過去回撥了一個周期xt-sP=BPsst。

（1-Bs）xt=xt-xt-s可以通俗理解為對xt做了一次周期為s的季節性差分，以此類推，（1-Bs）Dxt表示對xt做D次周期為s的季節性差分。

3.2" " 指標選取

研究指標應能夠全面反映新型物流系統的效率、效果及其對零售業務的影響，有效的物流和供應鏈系統對提高企業的市場響應速度、降低運營成本、提升客戶滿意度具有重大意義，故而選擇的指標應能夠全面衡量這些方面的表現，而新型物流強調技術的應用，如自動化、數據分析和物聯網技術，其也應通過相應的指標來衡量。

選取指標如下表2所示。

表2中指標的選取旨在全面評估新型物流系統在操作效率、成本管理、客戶服務、技術應用和可持續性方面的表現，為零售企業在新型物流和供應鏈管理方面的決策提供有價值的參考。

3.3" " 模型構建及原始數據

本研究根據指標選取模型表達式如下：

。

其中，Yt：時間序列數據；Φ：自回歸參數；θ，Θ：移動平均參數；L：滯后算子；?t：誤差項。

本研究構建的原始數據樣本來源于A市公開數據報告，用于分析新型物流與新型供應鏈協同發展的影響，如表3所示。

4" " 實證研究

4.1" " SARIMA參數估計

4.1.1" " 物流成本

銷售量參數如表4所示。

結合AIC信息準則（該值越低越好），本研究使用SPSS27.0對多個潛在備選模型進行建模和對比選擇，最終找出最優模型為：MA（0），y（t）=61.292。

統計量如表5所示。

從Q統計量結果來看，Q6的p值大于0.1，則在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設，模型的殘差是白噪聲，模型基本滿足要求。

4.1.2" " 銷售量

銷售量模型參數如表6所示。

結合AIC信息準則（該值越低越好）對多個潛在備選模型進行建模和對比選擇，最終找出最優模型為：MA（0），y（t）=290.000。

統計量如表7所示。

從Q統計量結果來看，Q6的p值大于0.1，則在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設，模型的殘差是白噪聲，模型基本滿足要求。

4.1.3" " 交付時間參數

交付時間參數如表8所示。

結合AIC信息準則對多個潛在備選模型進行建模和對比選擇，最終找出最優模型為：MA（0），y（t）=2.927。

統計量如表9所示。

從模型Q統計量結果來看，Q6的p值大于0.1，則在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設，模型的殘差是白噪聲，模型基本滿足要求。

4.2" " 時間序列分析趨勢預測

訂單時間、物流成本、銷售量預測結果如圖1、2、3所示。

本研究采用季節性自回歸積分滑動平均模型（SARIMA）聚焦于訂單時間、物流成本、銷售量三個指標的趨勢預測。

訂單時間預測結果顯示，未來12個時期的值均為2.927，通過均方根誤差（RMSE）、均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）及平均絕對百分比誤差（MAPE）等指標進行精度評估。RMSE值為1.039 5，MSE為1.080 6，MAE為0.875 4，MAPE為0.397 9，表明預測具有較高的精確度和可靠性。

物流成本的預測結果表明，未來12個時期的值均保持在61.292，RMSE值達到22.569 3，MSE為509.373 3，MAE為20.006 9，MAPE為0.379 5。反映出該模型在物流成本預測方面的準確性盡管誤差相對較大，但可以歸因于外部經濟因素和市場波動的影響。

銷售量預測結果顯示，預計未來12個時期的銷售量均為290.000。此項預測的RMSE為109.714 4，MSE為12 037.250 0，MAE為92.666 7，MAPE為0.405 2。表明銷售量預測雖受多種市場因素的影響，但整體趨勢相對穩定，預測模型能夠有效捕捉銷售量的變化趨勢。

SARIMA模型對關鍵物流指標進行的時間序列分析表明，預測期內，訂單時間、物流成本和銷售量均表現出一定的穩定性。但由于外部環境的復雜性，這些預測結果仍需在實際操作中結合市場動態進行靈活調整。

4.3" " 結果解讀

訂單時間的預測結果具有相對穩定性，反映出在分析期內物流操作的效率和客戶服務水平保持一致，并暗示A市具有成熟且優化的物流系統，其中流程和操作得到有效的控制和管理。但其預測誤差較低，提醒A市在未來一段時間內需要對時間效率進行持續改進，需要不斷優化流程和技術來維持和提高服務質量。

物流成本的預測結果波動性較大，主要是因為燃料成本變化、勞動力市場的波動或全球經濟條件的不確定性。在成本控制和預算規劃方面，物流成本的波動提出了較為嚴苛的挑戰，且這種波動還強調在不斷變化的市場環境下風險管理和靈活性在物流規劃中的重要性。

銷售量的預測結果呈現相對平穩的趨勢，表明市場需求在預測期內保持一致，為物流和供應鏈管理提供穩定的基礎，也暗示了其在市場增長或需求變化方面存在的局限性。因此，物流系統需要保持靈活性，以適應潛在的市場變動，同時探索增長機會。

5" " 建" " 議

5.1" " 提高流程效率

A市的物流系統受限于城市特定的地理和基礎設施因素，城市的交通擁堵和限行規定會導致物流延遲，增加運輸成本。針對這種情況要進行線路的優化，采用先進的路線規劃軟件，可以在考慮交通狀況和配送時間窗口的同時，優化配送路線，減少不必要的里程和時間。而考慮到A市的特定需求，可以實施夜間或非高峰時段配送策略，以避開交通高峰期，進一步提高配送效率。A市具有特定的行業集群或市場特征，因此物流系統需要與這些本地特點相適應。可以通過建立專門的配送中心或倉庫，來優化產品流通，有助于減少運輸距離，并提高響應速度，從而提高整體的物流效率。在A市這樣的具體環境下，提高物流流程的效率需要結合城市的具體情況，實施定制化的策略，利用本地資源和市場特點來提高物流系統的專業化和效率。

5.2" " 成本管理與控制

A市物流成本中的主要驅動因素有燃油價格波動、勞動力成本和倉儲費用等，因此，需要實施全面的成本監控和預算管理系統，其涉及全方位的成本跟蹤機制，確保每一項費用都能被準確地記錄和分析下來，物流企業可以更好地理解成本構成，識別成本節約的機會。在勞動力成本方面，通過對員工的工作流程和時間管理進行優化，可以提高勞動效率，從而降低人力成本。對于進出口密集的A市，優化貨物的運輸方式和路徑可以顯著減少運輸成本。在選擇運輸方式時，需要考慮多方面因素，如貨物的種類、緊急程度和目的地距離。同時，通過與可靠的物流合作伙伴建立長期合作關系，可以在更優惠的條件下獲得運輸服務，進一步降低成本。

5.3" " 市場需求適應性

若市場數據顯示某一類商品的需求增加，物流系統應迅速給予響應，增加該商品的庫存和配送頻率。這種敏捷性可以提升客戶滿意度，并在競爭激烈的市場中保持優勢，應利用高級數據分析工具和預測模型預測市場趨勢，并據此做出快速反應。而若A市在某些特定商品或服務上具有獨特的需求，物流系統就應提供針對性的服務，如特殊的包裝、運輸或存儲條件。這種定制化服務不僅能滿足消費者的特定需求，還能增強客戶忠誠度。此外，針對A市的特定節日或文化活動，物流系統應提前做好準備，以應對這些時期可能出現的需求激增。

5.4" " 技術創新與應用

通過先進物流管理系統的應用，可以實現對整個供應鏈的實時監控和分析，從而提高透明度和響應速度。引入云計算和大數據分析技術可以幫助物流企業更好地預測市場趨勢、優化庫存管理，并提前識別潛在的供應鏈中斷風險。采用窄帶物聯網（NB-IoT）技術，如智能追蹤設備和傳感器，可以實時追蹤貨物狀態和位置，進一步提高供應鏈的效率和可靠性。在此基礎上，利用AI進行需求預測和優化路線規劃，可以顯著減少運輸時間和成本，同時提高配送準確率，通過智能機器人進行高效的貨物分類和搬運作業，從而減少人工錯誤并提高作業效率。

6" " 結" " 論

通過應用季節性自回歸積分滑動平均模型（SARIMA），本研究成功預測了訂單時間、物流成本和銷售量的未來趨勢，提出了對市場和運營效率的深刻見解。面對復雜多變的市場環境和客戶需求，A市物流系統必須采取綜合策略，以提高效率、降低成本、增強市場適應性，并充分利用技術創新。本研究結果能夠為A市的物流和供應鏈管理提供實際的指導，并為其他類似市場環境下的物流系統提供參考。綜上所述，本研究所得到的發現和建議對提升物流和供應鏈的整體效能具有重要價值，對指導實踐和未來的研究方向具有重要意義。

參考文獻：

[1] 韓東亞，劉緩緩．新型智慧城市、數字鄉村與智慧物流協同發展研究——基于長三角的案例分析[J]．供應鏈管理，" 2023，4（9）：50-63.

[2] 馬欣員，鐘若愚．基于區塊鏈創新耦合的新型供應鏈生態體系與制度建構[J]．新疆師范大學學報（哲學社會科學版），"2021，42（2）：73-83.

[3] 李婷，張燦．多媒體背景下企業供應鏈質量協同管理策略研究[J]．中國商論，2022（8）：74-76.

[4] 彭小劍，程兆兆，謝夢萍，等．新零售時代下“智慧物流與新型供應鏈”協調發展研究[J]．中國航務周刊，2023（47）：182-184.

[5] 董孟飛．基于高速公路“服務區+物流”模式的新型物流網絡優化研究[D]．石家莊：石家莊鐵道大學，2023.