基于系统动力学的农产品物流成本体系识别及管理

宁泽逵，李智鑫

（西安财经大学 管理学院，陕西 西安 710100）

0 引言

随着物流业的高速发展，物流对经济社会的贡献越来越突出。虽然物流成本的重要性已经得到了广泛的认可，但物流成本的体系构成并没有形成更加规范的共识标准，国内外理论与实践界对农产品物流成本构成情况依然也尚未达成一致理解[1]。美国管理会计师协会1992年发布的“物流成本管理公告”中指出：“物流成本是指企业在计划、实施、控制内部和外部物流活动的过程中的所发生的费用”。具体来说，物流成本主要包括企业在采购、运输、仓储、物料和存管理、订单处理/客户服务、预测和生产计划、相关信息系统以及其他物流支持活动等典型的物流活动中所发生的费用。而Engblom，等[2]基于量化分析，主要将物流成本划分为：运输、仓储、库存携带、物流管理、运输包装和物流的间接成本[2]。Ongkunaruk，等[3]则基于泰国东部的山竹供应链分析，指出山竹农户的物流成本由物料处理、运输、采购、客户沟通和库存成本构成。

目前，物流成本的研究出发点主要基于制造企业和流通企业，虽然不同企业对于物流成本的计量有所差别，但大体上保持一致，主要包括运输费、仓储费、保管费等。按照企业微观边界又可划分为企业自营物流活动的资源耗费和企业外包物流活动的支出。其中，自营物流活动的资源耗费包括物资资源耗费、人力资源耗费、财务资源耗费和技术资源耗费，外包物流活动的支出包括外包物流支付给物流企业的费用和外包物流损失与赔偿之间的差额[4]。有学者基于企业构建物流服务中心关于显性和隐性物流成本计算的考察，主张将物流成本划分为人力资源消耗类成本、物资资源消耗类成本、管理资源消耗类成本、质量资源消耗类成本以及无形资源消耗类成本[5]。事实上，随着分析的深入，关于物流成本的分析可以是多维度的，不再局限于某一物流企业[6]。对于农产品物流成本来说，其构成要素可能会因农产品本身特点有其特殊性以及物流服务方式而有所不同。例如，电商环境下生鲜农产品的物流成本主要包括运输、装卸、仓储、加工包装和配送环节的成本[7]；农产品冷链物流情景下，物流成本则主要包括供应地成本、服务成本、运输成本，其中，供应成本和服务成本能影响对农产品的定价，运输成本能影响物流路线的选择[8]。总体来说，国内物流成本的研究主要集中于宏观、中观和微观的立体化体系中[9]。

新时代供给侧结构性改革，对降本增效提出了新要求、新挑战，就降低农产品物流成本而言，宏观上要从降低物流要素成本和物流制度成本着手[10]，微观上更应强调物流各要素间信息的透明度和精准度，通过加强不同企业之间的信息交流，促进资源要素的有效配置，实现物流成本的控制和优化。理论界认为，作业成本法（ABC）是研究和改进物流成本的有效工具之一，可以用来估计未来发展的计划替代方案对物流成本的影响[11]。基于作业成本法，在物流成本识别层次上，有学者在分析农产品供应、生产以及销售三个环节作业动因时，将农产品物流成本划分为以装卸搬运、管理检验作业成本为主的显性成本，和以设施折旧、退换货损失，库存积压为主的隐形成本[12]。在降低物流成本方面，将作业成本管理和物流业务流程联合，构建基于作业成本法的物流成本控制引导模型，根据不同作业动因对物流成本进行控制，可以有效地弥补物流成本的多样性和复杂性[13]。经过验证分析，作业成本法也有诸如在物流成本控制上可操作性差等局限性，因此，在目前，作业成本法并非控制物流成本的最优方法。

除了作业成本法以外，目前研究中还有许多其他分析物流成本的方法，如：线性分析模型、非线性规划多目标优化物流成本随机模型、博弈纳什均衡、模糊分析法、改进遗传算法、灰色关联分析法、层次分析法、解释结构模型以及设置会计科目等[14]。在具体应用上，利用数据包络分析方法（DEA）尝试构建物流成本控制模型，实现对每个作业活动建立“成本库”，并针对不同作业信息进行动态的归集和考核，可以达到更好地控制企业物流成本的目的[15]。采用解释结构模型（ISM）和层次分析法（AHP）选择影响物流成本的指标体系，通过分析各指标的结构关系和影响力，识别出影响物流成本的关键因素，也有助于得出降低物流成本的建议举措[16]。当然，有学者采用模糊分析法对物流业务流程不断进行细分，直到分解出影响物流成本最核心、最本质的因素，然后通过计算概率矩阵，推出物流成本控制要点，也可以更好地降低物流成本[17]。同样的，有学者在现行会计成本项目下试图设置物流成本二级科目来核算物流成本，虽然是一种方法上的创新，但广泛应用企业物流成本核算上还需要进一步研究和证实[18]。新冠肺炎疫情促使我国经济链条中断，得益于物流业延链、强链的主要功能，联合库存管理（JMI-TPL）模式下农产品供应链节点企业利益分配，坚持了以供应链利润最大的原则，证明了供应链联盟战略的可行性，能有效降低供应链成本[19]。当今社会是数据竞争的时代，大数据分析方法的植入是物流成本研究中的必然趋势，信息处理技术的运用也对物流成本起到了控制作用，信息技术贯穿在供应链上下游的每一个环节中，充分利用线上线下结合的模式，实现了营销、采购、运输等环节的高效处理[20]。然而，不同分析模型和方法都有其优势和不足，如何采用一种方法，更精确有效地控制并优化物流成本，学术界尚未达成共识。

1 基于系统观念的农产品物流成本体系构建

系统动力学是一门可用于分析研究社会、经济、生态和生物等一类复杂大系统问题的学科[21]。系统整合有利于发挥供应链各渠道成员的资源优势，促进信息流动效率，提高物流服务水平，降低物流成本[22]。党的十九届五中全会明确将系统观念列为思考并分析当前社会经济发展实践的重要原则之一，实现物流成本的优化发展有助于推动我国经济社会高质量发展[23]。因此，系统观念原则以及作为呈现系统观念的重要分析工具——系统动力学，应该成为指导物流系统理论分析与实践的重要原则及方法论基础。这方面，国外学者做了较早尝试，如Manunen[11]通过建立物流成本的系统仿真模型，分析了芬兰工业制造商和供应商的平均物流成本以及影响公司物流成本的因素。国内学界也有相关研究，基于系统视角，物流成本可以分为订单处理成本、库存总成本和运输总成本等三个子系统，三个子系统有机结合，相互作用，共同保障了企业物流成本最优化运行[24]。系统动力学在识别物流成本控制的关键因素时，也可以较为准确地展现物流的多维时间动因和解释效益背反现象[25]。在农产品领域也有相关研究，有学者将生鲜农产品物流成本分为运输成本、出入库成本、仓储成本、订单处理成本、包装成本和惩罚成本，通过系统仿真分析了影响物流成本的关键因素，并提出了相应策略[26]。基于此，本文借助系统观念，尝试将系统动力学方法用于农产品物流成本体系及优化分析，先将整体建模思路介绍如下。

1.1 基础案例情景与系统边界确定

本文研究基于生鲜农产品经销商视角，从供应、储存、运输等过程追溯农产品物流成本构成。为此，2020年12月份，本课题组走访调研了河南省新乡市一家生鲜产品经销商（简称“H企业”），H企业成立于2014年11月，作为河南省新乡市一家生鲜产品经销商，经营业务包括鲜肉类、蔬菜类、水果类、干货类、粮油类等产品的批发和零售，主要服务于新乡以及豫北地区。经过调研，收集整理了H企业的历史财务信息，同时，鉴于H企业所能提供的资料数据不完整，文中模型中的部分参数是基于H企业日常经营状况和行业均值共同估计的。基于此，本文通过考察分析H企业供应、储存、运输全过程，梳理出H企业总订单处理成本、总库存成本、总运输成本三个子系统，继而构建H企业农产品物流总成本系统动力学模型。

1.2 基础假设

基于H企业现场考察、农产品物流行业综合分析，参照相关文献经验[27]，为使模型能够较准确地反应现实经营情况和模型操作的方便性，提出建模的基础假设：

第一，农产品物流成本是多个子系统成本共同作用的结果，为保障物流成本体系识别的准确性，假设H企业在系统仿真的1-36个月内，采购量稳定，储存量和销售量稳定，经营策略不受社会大环境发生重大变化的影响。

第二，基于农产品易腐易变质的属性，将产品货损情况分为因出入库和装卸搬运不妥导致产品受损而造成的货损成本和因包装和运输不及时导致产品变质而造成的惩罚成本。

第三，考虑到该企业冷链运输方式还未成熟，因此，只考虑企业经营中和普通运输方式相关的业务活动。

1.3 系统因果关系图

物流总成本由总库存成本、总订单处理成本和总运输成本组成，总库存成本受出入库成本、包装成本、储存成本和缺货成本的影响；入库量和出库量影响入库成本和出库成本；出库量和单位包装成本影响包装成本；库存量和单位储存成本影响储存成本；期望库存和库存量影响缺货量进而影响缺货成本。其中，单位包装成本、单位储存成本和缺货成本系数均为常量，其余为主要变量。总订单处理成本受单位订单处理成本和订单量的影响；单位订单处理成本受两个常量——单位订单处理时间和单位时间成本的影响；运输成本、货损成本以及惩罚成本共同影响总运输成本；运输成本受运输量和运输费率的影响；运输量影响因子、运输延迟影响因子和运输距离影响因子共同影响运输费率，影响效果均用表函数呈现；变质率影响惩罚量，惩罚量和单位惩罚成本影响惩罚成本；库存量、单位货损成本和货损率影响货损成本。其中，变质率、货损率、单位惩罚成本和单位货损成本均为常量，其余为变量。

根据农产品物流成本个要素之间的关系建立因果关系图（如图1所示），据此建立系统流程图（如图2所示）。

图1 农产品物流成本系统因果关系图

图2 农产品物流成本流程图

1.4 系统动力学模型基本变量参数设定

系统流程图即建构的H企业农产品物流成本系统动力学模型，其中各变量名称、属性见表1。基于对H企业调查及行业数据分析，获得该系统的主要仿真参数见表2。

表1 模型变量参数及其含义

表2 主要仿真数据

1.5 系统动力学模型基本变量间关系及涉及的函数

农产品物流成本因果关系图和系统流程图的建立，只能说明各变量之间存在相关关系，各变量的具体数学关系要通过Vensim方程建立才能呈现出来，本文主要介绍该系统所涉及的基础变量方程和表函数。

1.5.1 基础方程。基础方程共有19个，主要包括系统所涉及的辅助变量方程。具体依次如下：

储存成本=库存量*单位储存成本

入库成本=入库量*单位出入库成本

出入库成本=入库成本+出库成本

出库成本=出库量*单位出入库成本

包装成本=出库量*单位包装成本

单位订单处理成本=单位时间成本*单位订单处理时间

库存量=INTEG(入库量-出库量，6 000)

总库存成本=储存成本+出入库成本+包装成本+缺货成本

总订单处理成本=订单量*单位订单处理成本

总运输成本=惩罚成本+货损成本+运输成本

惩罚成本=惩罚量*单位惩罚成本

惩罚量=运输量*变质率

物流总成本=总库存成本+总订单处理成本+总运输成本

缺货成本=缺货量*缺货成本系数

缺货量=期望库存-库存量

货损成本=货损率*单位货损成本*库存量

运输成本=运输量*运输费率

运输费率=装载率影响因子*运输延迟影响因子*运输距离影响因子

运输量=运输需求量=订单量

1.5.2 变量分布与表函数。虽然农产品的产量可能会由于时间季节的改变而有所增减，但作为人们的生活必需品，其市场需求是相对稳定的。对此，经销商会努力保持相对稳定的入库量和出库量以满足市场需求。因此，订单量设定为3 500件—8 500件的均匀分布函数，入库量设定为3 000件-8 000件的均匀分布函数，出库量设定为3 800件-7 000件的均匀分布函数。

订单量=RANDOM UNIFORM(3 500，8 500，0)

入库量=RANDOM UNIFORM(3 000，8 000，0)

出库量=RANDOM UNIFORM(3 800，7 000，0)

受温度、季节、保管储存方式、运输方式和时间等因素的影响，农产品从供应、销售到送达消费者的过程中，难免会出现产品变质的情况，而且，农产品在不同时间的变质率通常是不一样的。因此，为了更好地识别农产品物流成本子系统的影响效度，我们将变质率设定为0.01-0.06的均匀分布函数。

变质率=RANDOM UNIFORM(0.01，0.06，0)

运输需求会影响装载率，根据该经销商日常销售状况，运输装载率在0.6-1.0正态分布的区间变动，因此，我们将装载率设定为0.6-1.0的正态分布函数，平均装载率为0.8。单位重量的运输成本随着运输量的增加而减少[28]，装载率和运输成本呈负相关关系，根据企业日常装载率情况和相关文献支持[26]，本文用装载率影响因子表函数表示装载率对运输成本的影响（如图3所示）。

图3 装载率影响因子表函数

装载率=RANDOM NORMAL(0.6，1，0.8，0.14，0)

装载率影响因子=WITH LOOKUP(装载率，([(0.6，0)-(1，2)]，(0.6，1.5)，(0.7，0.9)，(0.8，0.5)，(0.9，0.35)，(0.95，0.25)))

农产品在运输过程时可能会产生延迟，时间为0-3d不等，平均延迟天数为1d，因此，本文定义运输延迟为正态分布函数，同时，运输延迟天数不同对运输成本影响程度也是不同的，运输延迟天数越长，产品损坏率就越高，成本就越高。本文用运输延迟影响因子表函数表示运输延迟对运输成本的影响（如图4所示）。

图4 运输延迟影响因子表函数

运输延迟=RANDOM NORMAL(0，3，1，0.3，0)

运输延迟影响因子=WITH LOOKUP(运输延迟，([(0，0)-(2，2)]，(0，1)，(0.5，1.2)，(1，1.5)，(1.5，1.7)，(2，1.9)))

“H”企业为生鲜产品经销商，经营范围包含省内以周边省份，因此，运输距离设定为50-450km的均匀分布函数，并且，运输距离越远，运输成本越高。本文用运输距离影响因子表函数表示运输距离对运输成本的影响（如图5所示）。

图5 运输距离影响因子表函数

运输距离=RANDOM UNIFORM(50，450，0)

运输距离影响因子=WITH LOOKUP(运输距离，([(50，0)-(400，2)]，(50，0.85)，(100，1.2)，(150，1.35)，(200，1.45)，(250，1.52)，(300，1.6)，(350，1.65)，(400，1.7)))

2 农产品物流成本系统的极端条件检验

极端条件检验主要是为检测模型的可靠性，在极端情况下的强壮性意味着，不管输入值或加在模型上的政策多么极端，模型的表现都应该符合现实[29]。对于本文构建的农产品物流成本系统模型，我们令订单量、出入库量、初始库存量以及期望库存均为0的时候，总库存成本、总订单处理成本以及总运输成本均为0，此时，企业物流总成本为0（如图6所示），说明此模型符合现实经营活动规律，能够较准确地反应企业各项物流成本的变化。

图6 极端条件下各体系成本趋势图

3 农产品物流成本体系模型仿真与结果分析

3.1 整体模型仿真分析

本文将模拟的期限限定为1-36个月共3年的时间对各项物流成本进行仿真分析（如图7所示）。其中，模拟的期限可以根据决策者和企业性质进行改变。

图7 整体模型仿真分析趋势图

根据仿真结果可以看出：

第一，总库存成本、订单处理成本、总运输成本以及物流总成本呈上下波动的趋势，各成本子系统波动幅度差别较大，其相同之处是按照总成本的趋势走向上下波动。

第二，物流总成本和总运输成本的波动趋势较一致，可以看出运输成本对物流总成本的影响程度较明显；总订单处理成本在仿真所设定期限内保持相对稳定状态。

第三，总库存成本占物流总成本的比例最大，包装成本和储存成本共同影响库存成本，参考调研结果分析，可以说明降低农产品物流成本的关键因素之一是降低储存成本；而张敏[27]对冷链物流企业物流成本仿真与优化研究中，认为运输成本是影响物流成本的关键因素，这就突出说明了影响农产品冷链物流和普通物流成本的关键因素是有区别的，普通物流运输方式在对农产品包装和储存时所耗费的成本相对来说更多。

根据总成本体系仿真结果，可以大致了解农产品各物流成本之间的关系，为深入明确各成本体系之间的关系及更好地识别出影响农产品物流成本的关键因素，下面对各子系统进一步进行仿真分析。由于单位订单处理时间和单位时间成本均为常量，因此，单位订单处理成本恒为定值。由于总订单处理成本主要受订单量和单位订单处理成本的影响，总订单处理成本的变化趋势主要根据订单量变化而变化，所以，以下仅对总库存成本子系统和总运输成本子系统进行仿真。

3.2 总库存子系统仿真分析

首先，针对总库存成本子系统进行仿真（如图8所示），以便于了解不同成本的变化趋势，通过对每项成本变化趋势以及各项成本之间的关系，进行三次仿真分析，分别为：出入库成本仿真、储存成本和缺货成本仿真以及储存成本、包装成本和总库存成本仿真，图9-图11分别是三次仿真的趋势图。

图8 总库存成本子系统趋势图

图9 出入库成本趋势图

图11 储存、包装和总库存成本对比图

根据仿真结果可以看出：

第一，入库成本和出库成本走势一致，成本在5 000元-10 000元之间上下波动，可以看出企业入库量和出库量保持相对稳定状态；而田博，等[30]指出在日化商品企业物流成本控制优化中，出入库成本几乎保持在同一水平上。农产品出入库成本会随着产品的淡、旺季而上升或下降，而日化用品在这方面的变化并不明显。

第二，库存量的多少会影响储存成本和缺货成本的大小，并且，储存成本和缺货成本走势一致、方向相反，在设定期限内，当库存量增多时，储存成本上升，缺货成本下降；当库存量减少时，储存成本下降，缺货成本上升，但总体来讲，储存成本和缺货成本为负相关关系，对此，王道双[31]在对一家太阳能企业物流成本仿真控制研究中也有类似结论。

图10 储存成本和缺货成本趋势图

第三，包装成本趋于平稳状态，在整个仿真期限内波动变化不大；储存成本和总库存成本走势大概一致；由于农产品受地理、环境、时节、天气等因素以及订单量和出库量的影响，对农产品储存方式以及储存设施的要求越来越高，储存成本在不同时间也大不相同，总库存成本会随着储存成本的上下波动而变化，因此，储存成本可以作为影响物流库存成本的关键因素之一。

3.3 总运输成本子系统仿真分析

根据总运输成本因果关系的建立，主要对运输成本、惩罚成本以及货损成本进行仿真。由于农产品易腐、易变质、易损的特性，在从出库到运输以及送达消费者的过程中难免发生货损变质的情况，因此，本文考虑到企业和消费者利益最大化，将模型中变质率设定为固定常数，直接计入企业物流运输成本一项。图12-图14分别是五次仿真的趋势图。

图12 总运输成本子系统趋势图

图13 货损成本和惩罚成本对比

图14 运输量、运输费率和运输成本对比图

根据仿真结果可知：

第一，运输成本最高且波动幅度最为明显，其次是货损成本和惩罚成本；运输成本、货损成本和惩罚成本在很长一段时间后，都有降低的趋势，通过分析可知，随着时间的推移，物流服务水平的提升，物流成本也在相应的减少，但总体下降趋势并不明显。

第二，受运输量、季节等多种因素的影响，货损率在不同时间段是有差别的，货损成本也会随之上升或下降，长期看来这种变化趋势并不大，但会在某一时间点达到一个高成本或低成本状态。而王超，等[24]在对制造业物流运作成本进行仿真优化时，货损成本几乎保持稳定不变的状态。农产品自身易腐、易损的属性是不同于其他产品的。

第三，惩罚成本主要受运输量的影响，所以惩罚成本曲线波动最为敏感，只要运输量有所变化，相应的惩罚成本的变化迅速就会凸显出来，当然，这种变化过于敏感的状况对促进决策者降低成本是比较有利的。

第四，运输成本的趋势和总运输成本几乎吻合，波动幅度几乎保持一致，可以说明运输成本是影响农产品总物流成本的主要因素；而影响运输成本的主要因素是运输量和运输费率，相比较运输量而言，运输费率和运输成本的趋势走向和波动幅度更加吻合，进一步可知，影响农产品物流运输成本的关键因素是运输费率，因此，可以得出：降低运输费率是降低运输成本乃至物流成本的关键；此结论在柴天姿[32]基于系统动力学的第三方物流成本建模与仿真研究中也有所体现，运输费率的不稳定性会导致运输成本的波动变化。同样的，杨头平[33]在对企业物流系统成本分析与控制优化研究中也提出：正是由于运输费率的波动才导致运输成本的波动。

3.4 农产品物流成本管控建议

根据调研结果以及模型仿真分析，我们提出以下几条降低农产品物流成本的管控建议：

第一，在农产品入库储存前，提前对农产品进行预冷，减少农产品采摘结束后的高温接触时间，尽可能延长农产品的保鲜期[34]。加强对农产品包装技术和包装材料的研发，引进先进的包装材料和包装设备，选择质优价廉且对环境危害程度最低的包装材料，鼓励农产品包装材料的循环利用，减少资源浪费。合理扩大农产品冷藏容量空间，完善农产品冷藏储存技术和设施，淘汰冷藏效果差、能耗大的冷藏设备，及时更新节能质优的先进冷藏设备。优化农产品放置原则，降低储存空间消耗，提高冷藏储存设备和冷藏空间的利用效率。

第二，建立供应、储存、运输、配送等环节一体化冷链运输系统，构建农产品特色冷链物流体系。优化农产品运输路线和运输工具，采取直达运输、分类运输等运输方式。不断优化农产品“短链”物流建设，可以通过建立供应链上下游的契约关系，采取短链物流运输方式，跨越批发商和零售商，实现“农超对接”“订单直销”“生鲜电商”等服务方式，减少农产品流通环节，缩短运输时间，进而降低物流成本。

第三，高度重视农产品智慧物流和精益物流，精确定位农产品从出库到配送之间各环节的主要功能和目的，减少农产品在流通环节带来的非增值性的成本[35]。完善农产品物流信息化建设，重视并落实物流信息通讯技术的投资与发展，引入GPS等先进技术，完善运输追踪定位系统，对农产品仓储、运输、配送等环节实施全方位监测，提高运输信息化程度，保障农产品物流在流通环节的信息透明度，实现各环节有序协调配合，降低物流时间成本，提升物流服务效率和质量。

第四，健全法律法规，建立监督机制。农产品电商、农产品冷链物流的发展需要规范的制度来约束，要建立农产品质量监督机制，在农产品流通前进行质量检测，对于不合格的产品及时进行处理和销毁，确保流通中的农产品质量安全有保障。要加大对农产品流通的监管，保障流通中的农产品在各个环节都有相应的部门机构进行规范的操作[36]，对流通中不规范的行为予以警告，因操作不当导致产品受损的，要追究相关人员的责任，并进行处罚。这不仅可提高农产品流通效率，保障消费者可以获得新鲜的产品，也有助于降低农产品流通环节产生不必要的成本。

4 结语

本文采用系统动力学模型构建了农产品物流成本体系结构，对物流各项成本之间关系进行了分析，结果表明：农产品物流成本主要由库存相关成本、订单处理成本以及运输相关成本三部分组成。其中，起关键因素的是储存和运输成本，这两部分是降低物流成本的首要考虑因素。我国农产品物流业发展还正处于快速发展期，关于农产品物流成本的研究成果较少。物流业作为我国经济高质量发展的重要支撑，其物流成本的影响因素也是复杂多样的，本文只选取了一些主要因素进行分析，可能还有很多重要的因素需要考虑。作为一种特定假设情景下的初步探索，本文较好地探究了物流成本各组成部分以及各影响因素的内在影响机理与未来演化趋势。但用于实践指导，还需要进一步结合更加宽广的经验参数进行修订和完善。