关键词:
农村电商物流
“最后一公里”
众包物流
路径优化
碳排放
摘要:
为解决电商物流“最后一公里”配送成本高难题,众包物流被学者、企业广泛研究和实践。众所周知,农村电商物流“最后一公里”配送是成本高、耗能大的环节,这也成为农村电商“工业品下行”的瓶颈问题。我国农村电商快速发展,使得网购包裹体量不断增长,加剧了农村电商物流“最后一公里”配送的困难。为解决农村物流配送难题,政府积极构建县乡村三级物流体系;物流企业也通过创新转型升级,优化“最后一公里”的配送模式。沃尔玛、亚马逊、京东等大型物流企业通过众包物流,整合社会人力资源为接包方,帮助物流中心为发包方提供配送服务。这些成功实践为研究农村电商物流“最后一公里”配送路径成本和碳排放优化提供了借鉴意义。主要研究内容如下:(1)探讨农村传统物流向众包物流转型问题。对比分析农村与城市电商物流“最后一公里”配送问题表现的异同点,结合众包物流成功案例,阐述农村众包物流配送模式应用发展前景。依据多层视角分析框架,在利基、地景和众包社会-技术范式共同作用下,基于县乡村三级物流体系,分析农村物流转型过程及系统特征,得出农村众包物流转型需经历四个阶段,为农村众包物流模型的建立提供了理论框架。(2)研究农村众包物流“最后一公里”配送成本问题,通过优化配送成本来优化配送路径。基于客户时间窗需求构建发包方满意度函数,对农村众包物流“最后一公里”配送路径成本进行优化。以总成本最优为目标,以发包方时间窗需求、车辆容量为约束,构建农村电商众包物流“最后一公里”配送路径成本优化模型,运用遗传算法进行求解;分析比较农村传统物流与众包物流之间成本、里程和满意度,对接包方配送范围的意愿系数、车辆容量和车速进行敏感性分析,探究其对配送路径里程和成本的影响,验证农村众包物流在“最后一公里”配送中的经济性。(3)在“碳达峰”、“碳中和”情境下,研究农村物流“最后一公里”碳排放问题,通过优化车辆碳排放来优化配送路径。基于惩罚成本构建满意度函数,优化农村众包物流“最后一公里”配送路径的碳排放。计算四种配送工具的碳排放模型;以最小化车辆配送成本、惩罚成本和碳排放外部成本为目标,以时间窗、车辆容量、车辆最大行驶里程为约束,运用遗传算法对农村众包低碳模型进行求解。对比考虑碳排放、车型、满意度三种不同情况下,农村众包物流路径碳排放、成本和满意度变化;对不同车型的车速进行敏感性分析,考察车速对碳排放的影响,验证农村众包物流的低碳性。