跨境电商海外仓选址问题研究

邢力元

摘 要：文章通过分析海外仓选址对跨境电商物流的重要作用，综合考虑了跨境物流的运输过程，采用5维决策变量来刻画运输关系，建立了一个运输成本、关税成本和建仓成本最小的数学模型，并设计了一种混合遗传算法来进行海外仓选址决策。最后以国内某跨境电商平台企业为例进行算例分析。

关键词：跨境电商；海外仓选址；混合遗传算法；5维决策变量

中图分类号：F724.6；F125 文献标志码：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.12.043

Abstract： This paper analyzes the important role of overseas warehouse location in cross-border e-commerce logistics， comprehensively considers the transportation process of cross-border logistics， uses 5-dimensional decision variables to characterize the transportation relationship， establishes a mathematical model that minimizes transportation costs， tariff costs， and warehouse construction costs， and designs a hybrid genetic algorithm to make overseas warehouse location decisions. Finally， the paper takes a domestic cross-border e-commerce platform enterprise as an example for numerical analysis.

Key words： cross-border e-commerce; overseas warehouse location; hybrid genetic algorithm; 5-dimensional decision variables

0    引    言

近年來，我国跨境电商飞速发展。根据中国电子商务研究中心2022年的数据显示，我国出口跨境电商交易规模达到12.3万亿元，同比增长11.81%，占出口总值的37.32%，预计到2023年，我国跨境电商的总体交易规模将突破14.7万亿。跨境电商的蓬勃发展对跨境物流提出了更加严苛的要求，跨境物流发展的瓶颈日益凸显，如运输时间长、运输成本高昂、退换货难等一系列问题。而海外仓作为跨境物流模式的一个重大创新，能够有效解决跨境物流运输过程中存在的问题，其本质就是将贸易从跨境转化为本地进行。因此，越来越多的跨境电商企业开辟了海外仓业务。

目前，国内外学者对海外仓的研究很多。翼芳等[1]分析了跨境物流的主要模式，提出了边境仓的概念，主张根据实际情况将海外仓的多种模式进行结合。邓小怡等[2]指出海外仓是对现有跨境传统物流运输方案的优化与整合。宾厚等[3]通过分析“一带一路”背景下的海外仓模式，从国家和企业内外部层面提出了我国跨境电商海外仓模式的保障措施。资道根[4]通过探析海外仓模式下的库存控制和海外仓进货的模型特征，建立了有关成本的数学模型，并通过具体案例验证模型的可行性。朱嘉彤等[5]从市场需求等角度考虑，建立了海外仓选址模型，并以某跨境电商公司为例进行算例分析，为跨境电商设定海外仓提供了方法和依据。沈彬彬等[6]根据海外仓的优点，建立了基于轴辐式网络的海外仓选址模型，并采用改进的遗传算法进行求解。李珺等[7]基于海外仓的优点构建了两种不同的模型，即灰色跨境电商物流模型和基于自贸区的出口跨境电商物流网络模型，并利用lingo软件进行求解，从而对海外仓选址的地点进行分配。燕晨屹等[8]考虑到跨境物流网络比较复杂，且不确定因素众多，如资源配置不合理、运输路线多变、需求不确定等，构建了海外仓鲁棒性选址模型，并设计了情景松弛算法进行算例分析。胡玉真等[9]在跨境电商的背景下，考虑到众多影响建仓的因素，建立了相应的多目标非线性规划模型，通过算例分析验证了分层序列法算法和模型的有效性。倪一铭等[10]构建了基于安全库存与连续检查库存模式的跨境电商海外仓多目标选址库存模型，并通过NSGA-Ⅱ算法进行定量研究。

基于此，为了更好地研究跨境电商的海外仓选址问题，本文考虑了跨境物流的整个运输过程，采用5维决策变量来刻画，建立了最小化运输成本、关税成本和建仓成本为目标的模型，并针对具体的算例进行了分析，最后对海外仓发展进行了展望。

1    问题描述及模型建立

1.1    问题描述与假设

跨境电商海外仓选址网络随着枢纽选址的不同，其社会经济效益也不同。本文构建的是具有多条路线的海外仓选址网络。国内段，国内卖家将货物运输到国内港口，再借由海运将货物运输到国外港口；国外段，商家将货物提前存储在海外仓，当接到买家订单时，以最快的速度完成本地配送。这其中的运输包含四个过程，即从国内卖家到国内港口、国内港口到国外港口、国外港口到海外仓以及海外仓到国外买家之间的运输。

为了方便建立模型，笔者作出以下几点假设：国内卖家到国外买家之间的运输有且只经过一个国内港口、国外港口和海外仓；仅在有限的备选位置规划建设海外仓；各节点之间的物流运输能力没有限制，且各节点之间的距离、费率、运量已知；海外仓库的建设费用周期内为固定费用；海外仓之间没有货物流转，一个国外买家只由一个海外仓进行运输。

1.2    参数设置

集合：I为国内卖家的集合；G为国内港口的集合；L为国外港口的集合；K为海外倉备选点的集合；J为国外买家的集合。

参数：pig为卖家i到国内港口g的运输单价；pgl为国内港口g到国外港口l的运输单价；plk为国外港口l到海外仓k的运输单价；pkj海外仓k到国外买家j的运输单价；Qij为国内卖家i到国外买家j之间产品的交易量；εk为备选海外仓所在国的关税税率；fk：海外仓k建仓的固定成本；p：运输产品单价；α：海外仓建仓数量。

1.3    决策变量

zk：{0，1}变量，若选择在k处建立海外仓则zk=1，否则zk=0；zkj：{0，1}变量，若国外买家j由海外仓k进行配送则zkj=1，否则zkj=0；xiglkj：{0，1}变量，若产品由国内卖家i经过国内港口g、国外港口l、海外仓k，最终到达国外买家j时xiglkj=1，否则xiglkj=0。

1.4    模型构建

基于上述假定，建立如下混合整数规划数学模型。

其中，式（1）表示运输成本、关税成本和建仓成本之和最小的目标函数；式（2）表示每个国内卖家到国外买家之间仅经过一个国内港口、国外港口和海外仓；式（3）表示若国外买家j由k处海外仓配送，那么从国内卖家i到国外买家j之间一定经过k处海外仓；式（4）表示每个国外买家只由一个海外仓配送；式（5）表示若国外买家j由k处配送，则k处一定建立海外仓；式（6）表示需要建立海外仓的数量；式（7）表示0—1变量。

2    求解算法

本文建立的海外仓选址模型是一个NP难问题，求解NP难问题的思路就是减少解的搜索范围，并求得较好的近似最优解。本文设计了混合遗传算法进行求解，即首先采用遗传算法进行选址，在海外仓选址确定之后，采用标号法进行路径求解。针对本文的模型，算法流程如下。

编码设计，对于本文的目标问题，将采用二进制编码方式，编码顺序与候选海外仓的序号一一对应，若基因数为0，则表示该位置未被选中；若基因数为1，则表示该位置被选中。

初始种群生成，采用随机方法生成初始种群。

确定适应度函数，本文将适应度函数设计为：第一，选择操作，采用轮盘赌法作为群染色体的选择方法，个体被选中的概率与其适应度大小成正比；第二，交叉操作，采用单点交叉和均匀算术交叉算子；第三，变异操作，采用均匀变异算子进行变异操作；第四，终止条件，如果迭代次数达到最大遗传次数，则停止操作；否则返回执行第三步；第五，求解路径，采用标号法求解路径。

3    算例分析

本文以某跨境电商平台在欧洲建立海外仓为例，其中有4个国内卖家、4个国内港口、4个国外港口、6个备用海外仓，8个国外买家，具体编号见表1。查询船讯网得到各个节点之间的运输距离见表2-5；备选海外仓的建设费用，见表6；国内卖家到国外买家之间的交易量，见表7；国内卖家到国内港口之间的运输费率约为美元/（kg·m3）；40英尺的集装箱平均运输价格约为1 600美元[11]；海外仓到国外买家之间的运输费率为美元/（kg·km）；欧盟的关税税率统一为15%；商品质量为0.5kg；单价为60美元，选择3个海外仓。

针对本文所建立的混合整数规划模型，首先采用CPLEX进行模型验证。此外，基于上述数据求解模型，其中种群规模为50，交叉概率为0.45，变异概率为0.09，迭代代数为100，通过MATLAB实现前面描述的算法进行算例分析。具体的选址方案如表8所示。

通过上述表中数据可知，应选择在里昂、柏林和布鲁塞尔建立海外仓，并通过这些海外仓枢纽节点将产品配送至国外买家。即里昂向米兰、苏黎世和都灵国外买家运输产品；布鲁塞尔向巴黎和科隆国外买家运输产品；柏林向布拉格、维也纳和慕尼黑的国外买家运输产品。其物流总成本为2.274 1×108美元。

4    结    论

本文在考虑了四层运输过程的海外仓选址问题情况下，以最小化运输成本、固定成本、关税成本为目标建立模型，并设计了混合遗传算法进行选址决策。此外，本文研究的跨境电商海外仓选址只考虑了成本，而实际建仓过程中还要考虑各国的政治环境、企业的自身发展以及运输方式等因素，之后的研究可以多加考虑这些影响因素，从而更加贴近跨境物流贸易的实际情况。

参考文献：

[1] 冀芳，张夏恒．跨境电子商务物流模式创新与发展趋势[J]．中国流通经济，2015，29（6）：14-20.

[2] 邓小怡，邢元志．我国跨境电商物流中的海外仓储建设研究[J]．物流科技，2017，40（3）：130-133.

[3] 宾厚，马全成，王欢芳，等．“一带一路”下我国跨境电商海外仓模式探析[J]．物流科技，2018，41（5）：128-131.

[4] 资道根．海外仓模式下跨境电商物流成本控制[J]．物流技术，2015，34（16）：175-177，180.

[5] 朱嘉彤，张毕西，胡丽娜，等．我国跨境电商海外仓选址问题研究[J]．价值工程，2017，36（7）：78-80.

[6] 沈彬彬，杨勇生，杨斌，等．基于轴辐式网络的跨境电商海外仓库选址[J]．上海海事大学学报，2016，37（4）：7-14.

[7] 李珺，杨斌，朱小林，等．跨境电子商务物流模式对比与分析[J]．上海海事大学学报，2016，37（3）：29-33.

[8] 燕晨屹，王喜富，员丽芬．跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法[J]．交通运输系统工程与信息，2019，19（6）：191-198.

[9] 胡玉真，李倩倩，江山．跨境电商企业海外仓选址多目标优化研究[J]．中国管理科学，2022，30（7）：201-209.

[10] 倪一铭，闫晗，闫国庆，等．基于NSGA-Ⅱ算法的跨境电商海外仓选址——库存优化研究[J]．商业经济研究，

2023（1）：133-136.

[11]  陈梦南，杨斌，朱小林．出口跨境电商海外仓选址双目标优化[J]．上海海事大学学报，2017，38（2）：33-38，81.