網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)測評的枝模型仿真

于寶琴,武淑萍,杜廣偉

（天津財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院,天津 300222）

網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)測評的枝模型仿真

于寶琴,武淑萍,杜廣偉

（天津財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院,天津 300222）

以網(wǎng)購環(huán)境為背景,運(yùn)用物流服務(wù)理論與系統(tǒng)動力學(xué)理論,通過對快遞物流服務(wù)的流程分析,構(gòu)建網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)測評體系,對此體系和物流服務(wù)質(zhì)量這一主變量分別進(jìn)行了因果關(guān)系分析,進(jìn)而構(gòu)建了物流服務(wù)質(zhì)量下的配送及時率這一附屬變量的系統(tǒng)動力學(xué)枝模型,并對模型進(jìn)行了量綱化檢驗、敏感性檢驗以及極端條件測試以證明模型的正確性；在此基礎(chǔ)上,將申通、圓通、中通以及韻達(dá)四家快遞企業(yè)的數(shù)據(jù)運(yùn)用到Vensim軟件對枝模型進(jìn)行實(shí)證仿真并得出以此變量為根據(jù)的快遞企業(yè)排名,為網(wǎng)購快遞物流服務(wù)的測評提供一種新的方法。

網(wǎng)購；快遞物流服務(wù)；因果關(guān)系；系統(tǒng)動力學(xué)；枝模型

1 引言

快遞物流是我國物流企業(yè)迅速發(fā)展的一種典型的第三方物流形式。網(wǎng)購快遞物流服務(wù),指的是在網(wǎng)購環(huán)境下,快遞物流企業(yè)通過綜合考慮網(wǎng)上零售企業(yè)和網(wǎng)上買家兩方的需求,來提供相應(yīng)的快遞物流服務(wù)。與傳統(tǒng)的快遞物流服務(wù)不同的是,網(wǎng)購快遞物流服務(wù)具有可評價性（買家收到貨物后通過購物平臺對物流服務(wù)進(jìn)行打分）和可彌補(bǔ)性（買家通過物流信息得知貨物發(fā)生異常時,可以要求免快遞費(fèi)或退換貨）。

2011年11月11日,淘寶讓整個社會后臺服務(wù)體系,特別是物流體系,在電子商務(wù)面前做了一個小的測試。當(dāng)天整個淘寶商城銷售額突破了33.6億元,相當(dāng)于整個香港四天的零售總額。測試結(jié)果證明,物流服務(wù)業(yè)已經(jīng)成為電子商務(wù)發(fā)展的瓶頸。針對物流服務(wù)對電子商務(wù)的影響,學(xué)者們各抒己見：國外學(xué)者Gunasekaran[1］認(rèn)為將物流服務(wù)外包能夠使電子商務(wù)公司追求更高的交貨質(zhì)量；Clinton[2］以快遞公司UPS為例,來探討電子商務(wù)下物流服務(wù)供應(yīng)商的問題；Li Yinsheng[3］提出了一個電子商務(wù)物流服務(wù)平臺；Pearson[4］研究了B2C顧客服務(wù)生命周期中各階段中最重要的因素；Kuan Yuhu[5］針對B2C電子商務(wù)物流提出了一種創(chuàng)新的自動存儲和檢索系統(tǒng)；Liu Weihua[6］通過服務(wù)供應(yīng)鏈能力協(xié)調(diào)提高整個服務(wù)供應(yīng)鏈的競爭力。當(dāng)前國內(nèi)對快遞企業(yè)物流服務(wù)的研究還處在初級階段,可分為兩種。一種是宏觀的理論體系構(gòu)建模型,從各個角度去剖析快遞企業(yè)物流當(dāng)前現(xiàn)狀及產(chǎn)業(yè)競爭力研究。如郭淑芳[7］、李莎[8］、趙利娟[9］、秦鑫鑫[10］等。另一種是通過微觀角度,構(gòu)建數(shù)據(jù)模型,對快遞企業(yè)物流服務(wù)質(zhì)量方面的研究。如霍佳震[11］、葉靖克[12］、朱美虹[13］、金靈華[14］、于寶琴[15］等。

本文以網(wǎng)購環(huán)境為背景,根據(jù)物流服務(wù)理論,通過對快遞服務(wù)的流程分析,構(gòu)建了網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評體系；并運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)理論對網(wǎng)購物流服務(wù)系統(tǒng)測評進(jìn)行了可行性研究和因果關(guān)系分析,為后期的系統(tǒng)仿真打下理論基礎(chǔ)。

2 網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)測評的因果關(guān)系分析

在系統(tǒng)動力學(xué)中采用定性與定量分析相結(jié)合的方法分析解決問題,以定性分析為先導(dǎo),定量分析為支持,兩者相輔相成。將系統(tǒng)動力學(xué)應(yīng)用于網(wǎng)購快遞物流服務(wù)問題領(lǐng)域,是系統(tǒng)動力學(xué)特點(diǎn)和網(wǎng)購快遞物流活動的系統(tǒng)性特征共同決定的。

2.1 用SD研究網(wǎng)購環(huán)境下快遞業(yè)物流服務(wù)的可行性

（1）網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)是動態(tài)的。即在整個系統(tǒng)中存在大量隨時間序列變化的狀態(tài)變量,例如,發(fā)貨地快遞公司庫存、分揀、包裝狀況；收貨地快遞公司庫存、拆包、分揀狀況等,都是隨時間推移而變化的,涉及到相應(yīng)的物流服務(wù)質(zhì)量和物流服務(wù)能力等變量也隨時間發(fā)生動態(tài)性變化。而系統(tǒng)動力學(xué)建立的是結(jié)構(gòu)—功能模擬模型,它最適用于研究復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和行為之間動態(tài)的關(guān)系。

（2）網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)是一個因果反饋系統(tǒng)。在網(wǎng)購過程中,從起初賣家有訂單便聯(lián)系快遞；等發(fā)展穩(wěn)定后,賣家便和快遞簽約,定時取件。不管屬于哪種情況,訂單數(shù)量都是不確定的,此種需求的不確定性必會帶動各個變量的改變,引起物流服務(wù)狀態(tài)的變遷,是典型的信息反饋系統(tǒng),適合于用系統(tǒng)動力學(xué)方法來分析處理這些問題。

2.2 網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評因果關(guān)系分析

影響網(wǎng)購快遞物流服務(wù)評測的主變量因素包括物流服務(wù)質(zhì)量、物流服務(wù)生產(chǎn)率以及客戶評價。其中將物流服務(wù)質(zhì)量和物流服務(wù)生產(chǎn)率可歸結(jié)為內(nèi)部因素,快遞企業(yè)可通過改變管理模式,提高技術(shù)水平等方法對內(nèi)部因素進(jìn)行調(diào)整,而客戶評價屬于外部因素,快遞企業(yè)不能直接掌控客戶評價的高低,而是快遞服務(wù)的內(nèi)部因素直接或間接的影響客戶滿意度。通過對此三個主變量的因果樹分析可建立主反饋因果關(guān)系圖如圖1。

圖1 網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評因果關(guān)系圖

物流服務(wù)生產(chǎn)率與物流服務(wù)質(zhì)量具有相同的屬性,因此影響物流服務(wù)生產(chǎn)率的因素與影響物流服務(wù)質(zhì)量因素基本相同,包括快件數(shù)量和資產(chǎn)、設(shè)備、技術(shù)及管理投入等。影響客戶評價最根本的因素是客戶滿意度,客戶根據(jù)對一些快遞物流服務(wù)的滿意程度做出主觀評價,其中客戶在乎的快遞服務(wù)三要素即：時間、運(yùn)費(fèi)價格、服務(wù)。可將時間和服務(wù)歸結(jié)為物流服務(wù)質(zhì)量因素,運(yùn)費(fèi)價格為影響客戶滿意度的另一個因素。

根據(jù)主變量因素,可將網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評分為物流服務(wù)質(zhì)量、物流服務(wù)生產(chǎn)率以及客戶評價三個子系統(tǒng)來進(jìn)行。下面以物流服務(wù)質(zhì)量子系統(tǒng)為例,建立網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評的子因果關(guān)系圖。

影響物流服務(wù)質(zhì)量的因素主要是各物流活動服務(wù)質(zhì)量,包括：分揀質(zhì)量、倉儲質(zhì)量、運(yùn)輸質(zhì)量、配送質(zhì)量、信息水平以及物流活動中參與員工的素質(zhì),快遞企業(yè)通過改變內(nèi)部管理模式等來提高各物流活動服務(wù)質(zhì)量水平,來提高整體物流服務(wù)質(zhì)量,對此子系統(tǒng)進(jìn)行原因樹和結(jié)果樹分析,建立物流服務(wù)質(zhì)量因果關(guān)系圖如圖2所示。

圖2 物流服務(wù)質(zhì)量因果關(guān)系圖

物流服務(wù)質(zhì)量因果關(guān)系模型符合成長與投資的基模模型,其中途中形成均為負(fù)反饋回路。物流服務(wù)質(zhì)量越高,網(wǎng)購快遞物流服務(wù)評測就越好,該公司的客戶數(shù)量越多,訂單數(shù)量也就越多,必會引起物流服務(wù)質(zhì)量降低,因此形成負(fù)反饋回路。當(dāng)物流服務(wù)質(zhì)量降低時,快遞公司才意識到改善物流服務(wù)質(zhì)量,這時改善快遞服務(wù)質(zhì)量的認(rèn)知程度提高,因此形成了負(fù)反饋回路。

其他兩個測評子系統(tǒng)可通過類似分析得到其子因果關(guān)系圖,在此不再贅述。

2.3 構(gòu)建網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評的系統(tǒng)動力學(xué)模型

基于以上因果關(guān)系圖,為了更清楚描述影響反饋系統(tǒng)的動態(tài)性能的積累效應(yīng),定量描述快遞服務(wù)系統(tǒng)的測評機(jī)理,正確的反映出各變量的更詳細(xì)具體的關(guān)系,本文采用Vensim軟件進(jìn)行模型的構(gòu)建。通過對物流服務(wù)質(zhì)量因果關(guān)系圖進(jìn)行流位流率分析,建立物流服務(wù)質(zhì)量測評子系統(tǒng)流圖如圖3所示。

3 基于系統(tǒng)動力學(xué)的服務(wù)測評枝模型構(gòu)建

由于在網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評模型中的主變量和輔助變量較多,本文選擇配送及時率這一變量進(jìn)行系統(tǒng)動力學(xué)枝模型的構(gòu)建和仿真,減少數(shù)據(jù)獲得和仿真的難度；并以此變量為基準(zhǔn)對網(wǎng)購快遞企業(yè)進(jìn)行排名。

圖3 物流服務(wù)質(zhì)量測評流圖

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和處理

直接獲得各快遞公司的配送及時率困難較大,但各公司的快遞單號信息卻是對外公開的。本文所采用的數(shù)據(jù)樣本是：搜取快遞單號的時間段為2011年4月—2012年3月。每個快遞公司每個月份的快遞單號取1個,然后在此單號的基礎(chǔ)上推出20個快遞單號,即從每個快遞公司官網(wǎng)上獲得240條訂單記錄。本文選取當(dāng)前支撐快遞業(yè)半壁江山的“四通一達(dá)”中的三通即：申通、圓通、中通和韻達(dá)作為研究對象,共獲得960條訂單記錄。

通過分析四家快遞公司的運(yùn)單物流信息可以看出,快遞的派送階段是指物流信息顯示有“派件”字樣的信息到“簽收”字樣的信息之間的過程。所以配送過程的時間可以通過運(yùn)單信息中的“派件”字樣的操作時間和“簽收”字樣的操作時間來獲得。由于各快遞公司沒有明確規(guī)定配送時間標(biāo)準(zhǔn),為了計算配送及時率,本文索取樣本中配送時間的均值作為該快遞公司配送標(biāo)準(zhǔn)時間,通過統(tǒng)計樣本中訂單時間小于或等于均值的個數(shù),再除以樣本個數(shù),便為配送及時率。具體步驟按如下公式所示：

3.2 枝模型的構(gòu)建

由于上述已對物流服務(wù)質(zhì)量變量指標(biāo)的因果關(guān)系圖與流圖進(jìn)行了徹底的分析,在此不單獨(dú)分析,直接構(gòu)建僅含有配送及時率指標(biāo)變量的流圖,即從完整的模型中分離出僅含有配送及時率變量的枝模型,如圖4所示。

表1 4家快遞公司配送及時率匯總

圖4 網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評枝流圖

其中對流圖中一些參數(shù)變量進(jìn)行解釋。本文首先采用模糊隸屬賦值評分法處理性質(zhì)、量綱各異的變量,使這些變量一致轉(zhuǎn)化為相對的指標(biāo)值；再運(yùn)用AHP方法得到各變量的權(quán)重系數(shù)。W1表示配送及時率對配送質(zhì)量的影響權(quán)重,在此模型中恒為0.13；W2表示的是配送質(zhì)量對物流服務(wù)質(zhì)量的影響權(quán)重,在此模型中恒為0.24；W3表示的是物流服務(wù)質(zhì)量對網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指數(shù)的影響權(quán)重,在此模型中恒為0.62。常量影響因子表示的是網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指數(shù)對客戶數(shù)量變化率的影響參數(shù)。由于受到外生變量如：國家政策、經(jīng)濟(jì)形勢等變量的影響會使該參數(shù)不定,在本模型中取值為：0.02。為了便于進(jìn)行下面的仿真排名,在這里假設(shè)四家快遞企業(yè)的客戶初始數(shù)量為：10000。

由于本模型只選擇“一枝”,無其他變量的共同影響,因此為了避免數(shù)值過多的小數(shù)位數(shù),本節(jié)在將配送質(zhì)量方程以及網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指數(shù)方程均擴(kuò)大了10倍。該流圖的系統(tǒng)動力學(xué)方程如下所示：

（1）客戶數(shù)量=INTEG（客戶數(shù)量*客戶數(shù)量變化量,10000）；

（2）客戶數(shù)量變化量=影響因子*網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指數(shù)；

（3）網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指=W3*物流服務(wù)質(zhì)量*10；

（4）物流服務(wù)質(zhì)量=W2*配送質(zhì)量；

（5）配送質(zhì)量=W1*（3+2*（配送及時率-0.5）/（1-0.5））*10。

3.3 枝模型的檢驗

上文中通過對網(wǎng)購快遞物流服務(wù)現(xiàn)實(shí)狀況的仿真和抽象,建立了網(wǎng)購快遞物流服務(wù)的系統(tǒng)動力學(xué)子模型,此模型要進(jìn)行仿真模型的動態(tài)模擬來實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)實(shí)情況的研究,就要確保模型結(jié)構(gòu)以及模型相關(guān)變量的正確,所以必須對其進(jìn)行仔細(xì)的檢查。本文對所建模型的檢驗主要包括量綱化檢驗、敏感性檢驗以及極端條件測試。

（1）枝模型的量綱化檢驗

系統(tǒng)自帶量綱一致性測試,點(diǎn)擊model-units check進(jìn)行量綱一致性檢驗,若出現(xiàn)錯誤,系統(tǒng)自行報錯,將錯誤改正后再次進(jìn)行檢驗,獲得圖5所示結(jié)果,說明所構(gòu)建的子模型通過了量綱化檢驗。

（2）敏感性檢驗

圖5 模型的量綱化檢驗

經(jīng)分析所建立的系統(tǒng)動力學(xué)模型中較敏感的參數(shù)變量是配送及時率,對配送及時率進(jìn)行敏感性測試時需要取不同快遞企業(yè)的數(shù)值,在系統(tǒng)中進(jìn)行運(yùn)行模擬,觀察客戶數(shù)量的變化趨勢,經(jīng)測試后,觀察得到模型的行為并無明顯差異,則說明配送及時率對模型行為的敏感性較低,可以取得較滿意的結(jié)果。具體如圖9和圖10所示,在后期通過仿真運(yùn)行得到的模擬結(jié)果雖然由于各快遞公司的配送及時率數(shù)值差異性有細(xì)微的變化,但current、current1、current2和current3整體呈現(xiàn)出相似性。這種相似性證明了模型的健壯性,符合“系統(tǒng)動力學(xué)模型對參數(shù)變化相對不敏感”的要求,即通過了敏感性檢驗。

（3）極端條件測試

本文通過比較配送及時率為0和1時兩個極端情況下的客戶數(shù)量增長情況進(jìn)行模型極端條件測試,當(dāng)配送及時率為0時,客戶數(shù)量基本維持不變,為一條直線,當(dāng)配送及時率為1時,客戶數(shù)量增長趨勢明顯,如圖6所示,模型的運(yùn)行規(guī)律符合自然規(guī)律,通過了極端條件測試。

圖6 模型的極端條件測試

4 枝模型的仿真分析

將相關(guān)數(shù)據(jù)帶入Vensim仿真軟件中進(jìn)行運(yùn)行模擬,系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建本就是反復(fù)的過程,因此需要不斷的反復(fù)調(diào)試才能得到最后反映實(shí)際情況的模型。

4.1 一組數(shù)據(jù)仿真分析

在本模型中選取了四家快遞公司的配送及時率的數(shù)據(jù)作為仿真模擬,雖然四家快遞公司的數(shù)據(jù)是不相同的,但是仿真過程卻是大同小異,因此本節(jié)只選取了申通快遞作為代表,來模擬分流圖內(nèi)部之間的關(guān)系。圖7顯示了將申通快遞的配送及時率數(shù)據(jù)輸入Vensim軟件中的界面顯示。

由于變量與變量之間存在的因果關(guān)系,所以將配送及時率的相關(guān)數(shù)據(jù)輸入到模型中時,其他變量也會隨之變化,圖8中分別顯示了客戶數(shù)量與客戶數(shù)量變化率、配送質(zhì)量與配送及時率、物流服務(wù)質(zhì)量與配送質(zhì)量、網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指數(shù)與物流服務(wù)質(zhì)量、客戶數(shù)量變化率與網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評指數(shù)之間的圖形變化關(guān)系。

圖7 申通快遞配送及時率數(shù)據(jù)模型顯示

4.2 四組數(shù)據(jù)同時仿真分析

通過一組數(shù)據(jù)的輸入,可以分析得內(nèi)部各變量之間的關(guān)系走勢。若將四組數(shù)據(jù)同時輸入到系統(tǒng)中,四條曲線將同時顯示在同一界面,便可達(dá)到排名的目的。

將四組關(guān)于配送及時率的數(shù)據(jù)同時輸入,將顯示如圖9所示的曲線圖。其中Current灰色曲線表示申通快遞的12個月的配送及時率,Current1綠色曲線表示圓通速遞的12個月的配送及時率,Current2紅色曲線表示中通速遞的12個月的配送及時率,Current3藍(lán)色曲線表示韻達(dá)快運(yùn)的12個月的配送及時率。

將各組數(shù)據(jù)輸入到系統(tǒng)中后命名,最后進(jìn)行模擬,可得出最后目標(biāo)客戶數(shù)量的圖形顯示。如圖10所示。

通過圖10可顯示出關(guān)于配送及時率對客戶數(shù)量的影響趨勢,并且在一年當(dāng)中曲線趨勢會隨著配送及時率的變化發(fā)生變化,四家快遞企業(yè)客戶數(shù)量曲線隨各自配送及時率的變化而變化,在這一段時間內(nèi)四家快遞關(guān)于配送及時率對客戶數(shù)量的影響的排名也不是一成不變的。詳細(xì)的排名如表2所示。

表2 2011年度四家快遞關(guān)于配送及時率排名

5 結(jié)語

本文將系統(tǒng)動力學(xué)應(yīng)用于網(wǎng)購環(huán)境下的快遞物流服務(wù)研究中,根據(jù)網(wǎng)購快遞物流服務(wù)系統(tǒng)的動態(tài)性和反饋性特點(diǎn),首先找到了影響快遞物流服務(wù)測評的主變量和輔助變量,然后構(gòu)建了各變量的因果關(guān)系圖和流圖,對主因素及其之間的關(guān)系進(jìn)行了定性和定量描述,并建立了能夠反映系統(tǒng)流圖中存量變化的“配送及時率”的枝模型,最后用Vensim軟件對其進(jìn)行反復(fù)調(diào)試和仿真,最終得到快遞企業(yè)排名。

圖8 申通快遞影響因素分析

圖9 四家快遞企業(yè)配送及時率曲線表示

圖10 狀態(tài)變量-客戶數(shù)量的最終曲線表

應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)對服務(wù)質(zhì)量測評的研究還剛剛起步,因此本文在采用系統(tǒng)動力學(xué)方法建模中所涉及到的變量數(shù)量跟現(xiàn)實(shí)復(fù)雜系統(tǒng)相比是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,在今后的研究中,需要進(jìn)一步加強(qiáng)對網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評的調(diào)查研究,更加深入思考影響網(wǎng)購快遞物流服務(wù)測評的內(nèi)、外生變量。

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[17］馬士華,陳鐵巍.基于供應(yīng)鏈的物流服務(wù)能力構(gòu)成要素及評價方法研究[J］.計算機(jī)集成系統(tǒng),2007,13（4）：744-750.

Branch Model Simulation for Express Logistics Service System Evaluation under Online Shopping

YU Bao-qin,WU Shu-ping,DU Guang-wei
（School of Business,Tianjin University of Finance&Economics,Tianjin 300222,China）

Under online shopping environment,express logistics service evaluation system was established based on logistics services theory and system dynamics theory through the analysis of the process of express logistics service.For this system and one main variable“l(fā)ogistics services quality“,their causal relationship was analyzed；and then the system dynamics branch model of a subsidiary variable“timely delivery rate“from the main variable was established,and the model is proved correct by the dimensionless testing, the sensitivity testing and the extreme conditions testing.On this basis,the data of the four courier companies including Shentong,Yuantong,Zhongtong and Yunda were applied by using the simulation software Vensim in order to confirm the effectiveness of the simulation brand model and courier companies rankings are obtained based on the subsidiary variable.A new method of express logistics service assessment is provided.

online shopping；express logistics services；causal relationship；system dynamics；branch model

F253

A

1003-207（2014）12-0072-07

2012-05-30；

2013-09-05

市教委社科重大項目（2012ZD029）；市教育科學(xué)規(guī)劃“十二五”重點(diǎn)課題（CEXII2003）

于寶琴（1962-）,女（漢族）,天津人,天津財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向：信息系統(tǒng)與商務(wù)智能.