考虑碳税的电子商务物流最后一公里不同配送模式的成本研究

王旭坪 ，詹林敏，张 珺

（1.大连理工大学 系统工程研究所，辽宁 大连 116023；2.华中师范大学 信息管理学院，武汉 430079）

2013年，中国网络零售交易额达1.8万亿元[1]，占社会消费品零售总额的10%以上，中国已成为仅次于美国的世界第二大网上零售市场。电子商务的迅猛发展离不开物流的支持，而占电子商务物流总成本达30%的最后一公里配送[2]已经成为电子商务物流进一步发展的瓶颈问题，低效率、高成本一直困扰着电子商务物流服务提供商[3]。此外，随着人们对环境的日益重视，征收碳税势在必行，如何有效降低最后一公里配送的能耗也成为电子商务物流服务提供商急需考虑的问题。现存主要的最后一公里配送模式有送货上门、自助收发箱和顾客自提站3种，不同配送模式操作过程不同，设备配置不同，对环境影响不同，因而其操作效率与成本不同。针对订单量的情况选择合适的配送模式将有效节约电子商务物流的成本，降低最后一公里配送能耗并提高电子商务物流服务水平。

送货上门模式是根据客户的需求，将货物送至客户指定处，实现门到门的服务。现阶段针对送货上门的研究主要集中于平衡顾客满意度和成本以及车辆路径规划算法优化方面[4-6]。时间窗越窄，顾客满意度越高，但是配送成本也越高[7]。给予顾客适当的激励，鼓励其选择更有利于优化配送的时间窗可以有效地降低配送成本[8-9]。自助收发箱有固定于客户处的独立收发箱、公共收发箱和流动收发箱3种形式。独立自助收发箱和公共自助收发箱模式由配送员将货物送达安装于客户处的收发箱，由客户凭借密码取货。流动自助收发箱则是根据货物情况将箱体分配于不同顾客，之后回收箱体重新分配利用。Punakivi等[10]研究了芬兰规模最大的电子百货商的结果显示，采用自助收发箱较送货上门相比，节约成本最大可达60%，而在人口密度较大的区域，采用公共自助收发箱更合适[11]。关于自助收发箱模式对环境影响的研究较少，Coley等[12]指出，当顾客距离配送中心大于6.7 km时，采用大规模蔬菜自助收发箱的碳排放量才能小于这一领域传统的操作模式。顾客自提站模式是将货物送达物流服务商指定地点，顾客自行提取货物的方式。顾客自提站设立在不同地点将导致其成本、效率和对环境的影响都不同[13]，但是大多数顾客只有在不超过5 min车程的情况下才愿意使用该模式[14]，而近1/4的顾客会在提取包裹时产生消费行为[15]。对环境的影响而言，该模式运作过程的碳排放总量与顾客提货的交通方式和配送失败率有关[13]。Suh等[16]进一步将其改进为利用社交媒体实时信息动用朋友关系就近从自提站取货，实验显示，这种方式有助于减少碳排放。

1 考虑碳税的最后一公里配送成本优化建模

综上所述，大多数最后一公里配送模式的研究主要针对国外的电子百货市场，与电子商务背景不同，并且较少考虑征收碳税情况下3种模式的成本差别。因此，研究征收碳税情况下电子商务物流不同最后一公里配送模式的成本差异对中国电子商务发展具有重要的现实意义。本文采用时间依赖性的车辆路径规划和聚类分析等模型进行仿真，分别优化计算考虑碳排放的不同最后一公里配送模式的成本，并分析各配送模式中成本的主要影响因素。在征收碳税的情况下，从成本的角度为电子商务物流最后一公里配送的发展提供参考意见。

不同最后一公里配送模式的操作流程不同，对设施设备需求不同，耗能不同，导致其成本结构各不相同，不同配送模式包含的成本项如表1所示。

表1 最后一公里配送不同模式的成本结构表

其中，人员固定费用指配送员的保险、公积金等与人数成正比的相关费用，由于本文假设一辆车配备一个人，故这部分费用与车辆数有关。碳税是针对二氧化碳排放所征收的税。管理费在3种配送模式中均存在且相同，为相对固定的成本。配送员提成、第三方机构提成与订单量成正比关系，自助收发箱购置、维修、耗能费用与自助收发箱营运碳税为订单量的阶梯函数。上述费用通常无法进行优化，而车辆购置、维修及人员固定费用、车辆耗能及其碳税和配送操作过程关系密切，可以进行仿真优化，下面针对这三部分费用构建仿真优化模型。本文将各模式在各自最佳状态下进行对比分析。

二氧化碳的排放量由配送过程中各个环节所消耗的能源来核算[17]。车辆行驶过程中二氧化碳排放主要来自于车辆耗能，对于耗油车辆，油耗量与车辆载重量、路面状况、道路路况和海拔气候等因素相关[18]，本文仅考虑车辆载重量对油耗的影响[19]，且单位距离燃料消耗量是依赖于货车载货量的线性函数[20]。由于缺乏电动车载重与其耗电量之间具体关系的研究，本文将电动车耗电量取偏大值，即假设车辆全程处于负重状态。

1.1 考虑碳税的送货上门模式的成本优化建模

由于城市交通具有明显的高峰期，为了更贴近实际，本文采用时间依赖性车辆路径规划进行建模，并采用旅行速度与系统时间对应的方式处理跨时间段时旅行时间或速度的跳跃突变来避免超车问题[21]。送货上门模式中，小部分顾客存在时间窗要求，因此，采用带时间窗的时间依赖性车辆规划模型[22]进行建模。对于大部分没有时间窗要求的顾客，将派送员的工作时间段设置为其时间窗。此外，送货上门配送效率较低，采用轻型货车将造成车辆载重浪费，成本增高，故采用电动三轮车，这与现实相符。

模型中的常量符号及其意义：

p——电价

m——派送点总数

β——碳排放系数

M——无穷大的数

δ——电动车每百km耗电量

α——碳排放成本系数

cf——每辆车的固定费用（车辆购置费、维护费和人员固定工资）

Qv——车辆额定载荷

[ai，bi]——客户i允许服务的时间窗

T——额定工作时间

模型中的变量符号及其意义：

z——总成本

C2——车辆购置、维修及人员固定费用

d ij——派送点i和j之间的距离

y ir——派送点i包含在路线r里，0-1变量

q——整片区域的需求量

qi——派送点i需求量

f ij（t）——时刻t出发，从结点i经过（i，j）到达j的旅行时间

C1——车辆耗能费用及其碳税

R——路线总数

x ijr——边（i，j）包含在路线r里，0-1变量

ti——客户i需要的服务时间

Xij——派送点i与j之间的车辆载重量

si——车辆在客服i的开始服务时间

目标函数：

目标函数为总成本最小，总成本包含车辆进行配送活动耗能及碳税式（2）和车辆购置、维护及人员固定费用式（3）；式（4）表示每个派送点需求量之和为总需求量；式（5）～（7）保证每个派送点仅被服务一次；式（8）、（9）表示车辆从末端配送中心出发最后到达配送中心；式（10）表示车辆在服务派送点之后车上货物减少；式（11）保证车辆载货量不超过车辆额定载重；式（12）、（13）保证服务时间在顾客要求的时间窗之内。

1.2 考虑碳税的自助收发箱模式的成本优化建模

基于中国人口居住密度较大的国情，本文采用带有36个不同尺寸箱子的公共收发箱。由于自助收发箱模式的配送效率较高，电动三轮车无法很好地满足该模式下载货量的要求，故该模式采用耗油车辆轻型货车。自助收发箱成本优化建模与送货上门类似，但是由于自助收发箱模式中使用的车辆种类不同，故C1的计算有所改动，即

ρ0为车辆空载时单位距离耗油量；ρ*为车辆满载时单位距离耗油量。

此外，自助收发箱模式中，订单配送完全不受时间窗约束。因此，将送货上门模式中式（12）更改为下式并删除式（13），有

1.3 考虑碳税的顾客自提站模式的成本优化建模

顾客自提站成本优化建模与上述两种模式稍有不同，因为一个顾客自提站可以同时服务多个自助收发箱的派送点，所以，需要先将派送点进行聚类[23-24]。为了简化模型，将顾客自提站选在聚类中心，首先采用基于欧几里得原理的K-means聚类分析，而后采用时间依赖性车辆路径规划模型优化各聚类中心的配送。

聚类目标函数：

式中：oi为派送点；Pj为类L i的平均值；E为误差平方和。式（18）为更新簇的平均值；式（19）为计算准则函数。由于顾客自提站模式也不存在时间窗约束，故其车辆路径规划模型与自助收发箱模式类似，但是，式（10）中的右侧应更改为此类中所有派送点需求之和。

2 数值实验

根据中国城市市区的居住密度，在5 km×5 km的区域内随机生成30个派送点，每个派送点表示一个小区，每个小区随机生成10～36个订单作为标准情况（保证自助收发箱模式不存在显著劣势），再研究订单量在此基础上增加或减少后，各种模式的成本变化规律。将配送中心选在区域中心，配送中心的需求量为0。从公平角度，为保证顾客满意度，每个小区至少设置一个自助收发箱[25]。由于电子商务物件大多有体积小、质量轻的特点，故随机生成的包裹重量在（0，1.5]kg。模型中有关配送过程的已知参数通过与顺丰、圆通、申通等多家快递公司的中层管理、配送员进行访谈得到，而车辆速度变化设置为1 h。根据姚昕等[28]对碳税的研究，本文先暂定碳税为20元/t。本文采用经典的遗传算法[26-27]，借助MATLAB软件求解车辆路径规划模型，基因编码方式为整数编码，交叉和变异概率分别为0.8和0.2，使用转轮法选择种群。在顾客自提站模式中，将区域划分为5类，以满足顾客自提站模式能够成功应用的前提条件：保证顾客和自提站之间的距离不超过5 min车程[13]。

2.1 3种配送模式详细成本的数值计算

通过上述访谈发现，送货上门模式中，配送员在送货之前会与顾客进行充分沟通，所以，配送失败率非常低，也仅有小部分顾客要求配送时间窗。因此，在进行仿真计算时，仅设置3个配送点有1 h的时间窗要求。实验结果如表2所示。由表2可知，送货上门模式中成本主要集中在配送员的提成，由于车辆采用电动车型，故车辆配送过程费用不高。配送员提成和配送过程费用均随订单量的增长而增长，但是，图1显示，配送员提成占总成本的比重越来越高，可达90%以上，而配送过程费用占总成本比例维持在3%以下，说明配送员提成的增长率远大于配送过程费用。可见，送货上门模式中，人工成本是最主要的成本。

表2 送货上门模式成本明细表 元/天

图1 送货上门模式各项成本占总成本比例的趋势图

表3显示，订单量较少时，箱体费用和管理费用占比较高；订单量较多时，箱体费用和配送员提成占比较高。图2显示，随着订单量的增长，配送员提成将超越箱体费用，成为成本中占比最大的一项。箱体费用占比的逐渐减少是因为随着订单量的增多，箱体利用率越来越高。当订单量达到1 117时，箱体费用占比有所增高，是由于箱体费用与各个派送点的订单量呈现严格阶梯函数关系，此时不少派送点的订单量达到自助收发箱容量的临界值，增加的箱体较多。其配送过程费用虽然也随着订单量的增加而增加，但是其在总成本中占比维持在5%左右。

表3 自助收发箱模式成本明细表 元/天

图2 自助收发箱模式各项成本占总成本比例的趋势图

在顾客自提站模式中，配送员提成和第三方机构提成是成本中的主要部分，并且，随着订单量的增长在总成本中占比不断增大，可分别达25%和60%以上。由于在顾客自提站的模式中，配送员只需在自提站之间进行配送，故车辆行驶路径较短，订单量变化不大时，车辆载重量影响的耗油量差异不足以显现，所以出现表4中不同订单量情况下配送过程费用不变的状况。该现象同时说明，碳税对顾客自提站模式的成本影响较小。图3显示，随着订单量的增高，配送车辆的利用率提高，规模效应显现，配送过程费用占总成本比重下降至5%以下，而订单量在1 337时其占比的略微增高源于需求的车辆增加。

2.2 3种配送模式成本对比分析

2.1 节中对3种配送模式具体的成本项及其随订单量变化的变化趋势进行了详细分析，为了探究在考虑碳税情况下不同订单量时最后一公里配送模式的决策问题，本节对3种不同配送模式的总成本进行对比分析。

表4 顾客自提站模式成本明细表 元/天

图3 顾客自提站模式各项成本占总成本比例的趋势图

图4 3种模式成本对比图

图4显示，随着订单增长，不同配送模式成本均呈现增长趋势，但送货上门模式的成本增长率最大。这主要源于其高额的人工成本随着订单量呈线性增长，而设备随着订单量的增加规模优势将越来越显著，因此其成本增幅较小。当订单量少于50件时，送货上门是最合适的方式。此时，顾客自提站成本比送货上门稍高，主要由于其设备购置、维护费用等投资费用较送货上门模式更大。自助收发箱由于箱体投资费用较大，成本此时为3种模式中最高。随着订单量的增长，订单量在744～1 117时，自助收发箱和顾客自提站两者的成本互有超越，顾客自提站成本增量主要来自于支付给第三方机构和配送员的提成，故其成本随订单量呈线性增长；而自助收发箱的成本增量主要来自于配送员提成和箱体费用，箱体费用呈阶梯增长。订单量从895增长到1 117时，部分配送点的订单增量达到自助收发箱容量的临界值。因此，自助收发箱固定投资成本的大幅增加使其成本超过了顾客自提站。调整自助收发箱模式中箱体费用和顾客自提站中支付给第三方的提成，将出现图5所示的情况。可见，订单量较大的情况下，自助收发箱和顾客自提站模式的成本高低取决于自助收发箱中箱体费用和顾客自提站中支付给第三方机构提成的大小。

图5 自助收发箱、顾客自提站模式成本对比图

2.3 碳税对3种模式成本的影响

根据各配送模式的成本结构，送货上门和顾客自提站模式的碳税集中于配送过程费用，而自助收发箱模式的碳税存在于配送过程费用和箱体费用。为了进一步研究碳税对3种配送模式的影响，将碳税标准扩大10倍，为200元/t，其他条件不变，仿真计算得到如图6所示结果。

基本结论与之前一致，不同点在于自助收发箱成本将始终高于顾客自提站的成本。该现象说明，对于电子商务物流服务提供商而言，自助收发箱模式将排放更多需其支付碳税的二氧化碳，所以，该模式受碳税的影响最大。因此，对于自助收发箱模式和顾客自提站模式的选择，既受自助收发箱投资费用和支付给第三方机构提成的影响，又受碳税的影响。

3 结语

图6 碳税扩大10倍后3种模式成本对比图

本文通过建立时间依赖性的车辆路径规划模型和K-means聚类模型，优化仿真计算考虑了碳税的3种主要最后一公里配送模式在不同订单量情况下的成本，并分析了每种模式中成本的结构，为电子商务物流服务商进行模式决策提供科学的参考依据。对于3种不同的最后一公里配送模式，当订单量较少时，采用送货上门模式最合适，随着订单量的增长，选择自助收发箱模式还是顾客自提站模式需要具体考虑当时的碳税、自助收发箱箱体费用和支付给第三方机构的提成。但是，不管何种模式，随着订单量的增长，人工成本都将成为首要成本，因而伴随着人工成本的普遍增高，人工成本占比小的配送模式将更具发展优势。而近年随着人们对环境恶化的重视，碳税增高也将成为必然趋势。碳税对自助收发箱模式影响最大，对其他两种模式的影响较小。进一步，考虑顾客自提站模式对于第三方合作机构产生的益处，对于电子商务物流服务提供商而，顾客自提站模式具有巨大的发展潜力。然而，单纯地从环保角度考虑，顾客自提站模式未必是最合适的方式，因为顾客自提站模式中的二氧化碳，除了来源于配送员配送过程，还来源于顾客自提货物的过程，而这部分碳排放在本文中未做研究。