高校末端物流共同配送模式研究-以四川外国语大学为例

高校末端物流共同配送存在的问题4.1企业合作关系弱化与恶性竞争4.1.1成本分摊与利益分配导致合作关系弱化当前，中国的许多物流企业都面临着共性难题：规模相对较小、运输成本居高不下，并受到市场资源短缺的制约。在这种情况下，共同配送的推广变得尤为迫切和必要。通过共同配送，可以有效地实现物流行业间的互补，进而降低整体运输成本，提升配送效率，并最终实现整个配送流程的优化。然而，尽管共同配送理论上有着重要意义，但在实际操作中并未得到广泛应用。其中，最主要的挑战之一是如何在共同配送模式下划分利益和责任，并有效解决可能出现的问题。这一问题涉及到各方利益的平衡，以及建立有效的合作机制和法律法规框架，从而确保共同配送的顺利推行和长期稳定运行。不同成员企业之间可能存在文化、管理方式、价值观等方面的差异，合作中的沟通和协调难度加大，可能引发合作冲突。在利益分配上，由于各方利益诉求不同，可能导致分配不公平或者产生争议，影响联盟的稳定性。所以找到一个实用、合理的分摊方法是共同配送发展的关键，在制定成本分摊和利益分配方案时，应该充分考虑各方的意见和利益，建立透明、公正的机制，并在合作协议中明确相关条款，以确保共配模式的稳定运行和共赢发展。快递行业中，众多快递企业都是和加盟商进行合作以便于能够使得规模能够迅速扩大，从而增加网店数量，提高网点覆盖率。在对各种快递公司进行分析中得知，很多快递公司正是由于采用特许加盟连锁的形式都成功的迅速扩张。也正是由于这个原因，当加盟店支付品牌的使用相关费用后，基本上没有其他共同的利益。除了加盟这种方式外，许多快递企业还会采用组建企业联盟的方式来弥补自己的缺点。但在物流联盟中，涉及到大量的信息共享，但同时也需要防范信息泄露和保密问题，如何平衡信息共享和信息安全是一个挑战。物流联盟中各成员企业之间的组织结构和管理模式可能不一致，如何有效整合和协同运作是一个重要问题。不同成员企业拥有不同的资源和能力，如何进行有效整合和共享，以实现整体效率提升是一个挑战。4.1.2物流行业竞争风险引起恶性/过度竞争目前国内快递企业数量众多，竞争激励且不断有新企业入局。在如此激烈的竞争中，企业为了争夺市场份额或者利益而采取不正当手段，破坏市场秩序、损害其他竞争对手利益，致使共配模式受到了许多恶性竞争的影响。例如企业为了获取订单或吸引客户，不惜以低于成本价的价格提供服务，导致行业价格水平下跌，影响整个市场的盈利能力；或采取恶意竞争手段：包括诋毁竞争对手、恶意拉拢客户、扰乱市场秩序等行为，损害行业的整体信誉和形象等。现如今，末端配送派费不断降低，导致快递企业平均单价持续下降，进而挤压了企业利润。快递从业人员薪资难以保障，而员工培训质量也在不断下降。在当前以竞争为主导的快递企业发展局面下，末端共配模式可以通过协调各快递企业，将企业间的竞争转变为合作共赢，从而提高企业的竞争力。4.2高校严苛和不规范的管理制度4.2.1高校出入管理严苛死板高校出入管理对快递配送有着一定的影响。由于高校通常有严格的出入管理制度，可能需要在配送过程中进行额外的审核和登记手续，这可能会增加快递员的等待时间和配送成本。另外，高校内部可能存在一些特殊的送货地址，如学生宿舍、教学楼等，这可能需要特别的配送规则和流程来确保准确送达，并且在学期末或假期时，由于学校关闭或学生离校，可能需要特别的配送安排。学校的学生管理也涉及到课程安排、考试安排等时间因素。在特定的时间段内，学生可能无法接收快递，或者需要特别的配送安排。学校的学生管理需要与快递配送公司协调，以保证快递能够在合适的时间送达，不影响学生的学习和生活。综上所述，高校管理对快递配送有着直接而重要的影响，学校需要与快递公司密切合作，建立良好的配送机制，以保证快递能够顺利送达，并且符合学校管理的规定。4.2.2校企合作管理不规范校企合作对物流配送有着积极的影响。通过校企合作，学校与物流企业可以建立长期稳定的合作关系，为校园内的物流配送提供更高效、便捷的服务。校企合作虽然有许多积极的方面，但也存在一些风险与问题，如信息安全风险：在校企合作中，涉及到学校和企业之间的信息共享与交流，存在信息泄露和安全漏洞的风险。合作过程中可能存在合作伙伴无诚信、违约等风险，例如物流企业未能按时提供服务或出现服务质量问题，从而影响学校的正常运营；影响学校独立性：过度依赖校企合作可能影响学校的独立性和自主权，使学校在决策和管理上受到外部企业的影响。因此，在进行校企合作时，学校需要审慎考虑合作对象的信誉和实力，明确合作的内容和条件，建立健全的合作机制和监督机制，以最大程度地规避风险并确保合作的顺利进行。5高校末端物流共同配送模式的博弈模型改进博弈论是对相互影响、相互制约主体的决策行为以及对决策的均衡结果进行共同研究的理论，在整个博弈过程中，每个参与方都是以追求自身效益最大化进行博弈，最终的博弈结果是每个参与者相互约束，相互影响的结果[5]。依据参与人的行动顺序可以分为静态博弈和动态博弈；根据参与者对其他的参与者的行为、收益及策略等了解的情况可以分为完全信息博弈和不完全信息博弈。本文基于高校、共配运营企业、快递公司之间的博弈关系，构建一个不完全动态博弈模型。5.1高校与企业合作博弈模型5.1.1博弈模型描述与假设在实施共同配送的过程中，高校方与企业方存在着竞争关系，也就是双方作为理性经济人，都会出于自身利益都会选择相应策略进行博弈来争取效益最大化。但在此博弈中，双方并非零和博弈，即博弈策略集中存在纳什均衡解使得双方实现共赢。企业方选择是否采用共同配送模式，因此策略集为合作/不合作。根据前文对共同配送模式优势的研究，我们可以得知，开展共同配送模式利大于弊，也就是说合作收益>不合作收益。高校方根据自身利益也同样会考虑，是否通过对企业进行补贴形式的合作采用共同配送模式，因此同样拥有策略集补贴/不补贴。根据前文我们对高校现有模式的分析，我们知道开展共同配送模式利大于弊，也就是说补贴收益>不补贴收益。由此，基于合作收益>不合作收益，补贴收益>不补贴收益两个不等式，我们將博弈模型中最常用的(0，1)(0，0)(1，0)(1，1)坐标作为他们对应策略的收益，并建立如下支付矩阵。表2高校与企业策略支付矩阵企业高校合作不合作补贴（1，1）（1，0）不补贴（0，1）（0，0）均衡可以用纳什均衡，且每个完全信息静态博弈都存在这样的均衡。纳什均衡可以用划线法+支付矩阵来求得，但并不是所有的求解纳什均衡都可以用这个方法。根据划线法求解该纯策略博弈中的纳什均衡解表3高校与企业策略支付矩阵划线法企业高校合作不合作补贴（1，1）（1，0）不补贴（0，1）（0，0）根据划线法原理可知，当某一策略收益均被划线时，该策略即为博弈中的纳什均衡解，因此（1，1）为该纯策略博弈中的纳什均衡解，也就是企业合作/高校补贴策略下，双方能够实现共赢，且没有其他收益和策略集能影响选择。在保障高校以最少的补贴达到效用最大化，及共配运营企业付出最少的努力程度和最低运营成本，获得最大高校补贴，使博弈双方的利益都实现最大化的前提下，将双方博弈过程中一些复杂的条件进行简化，因此对博弈模型做以下假设（1）建立良好的合作体系是高校和末端配送物流企业的共同利益。在这个过程中，高校不仅自身要承担监督工作，还要学会和企业工作，双方一起共同协商制定体系和监督管理过程，这样才能有效地实现双方利益地共赢。（2）高校地目标是为了给师生提供更好的服务，通过对校企合作中的企业进行良好的合作规划与监督，从而实现校园快递环境的高效管理，因此他的目标更具有大局观，相较于企业而言，经济性目的会较弱。但是企业作为理性经济人，尤其是市场经营个体，他的目标永远是实现自己的利益最大化，以经济效益为驱动力，企业甚至不会在乎外界因素或者压力，选择进行带有负面影响的物流经济活动来实现自己的目标。因此，企业应当遵守相关的法律法规。高校作为监督者，也要实现一定的惩罚措施来约束物流企业的行为。（3）配送企业的业务收入主要与快递配送量和配送的服务水平相关，为了提高自身收益，企业应当注重在这两个层面进行努力。企业的努力程度能够帮助他改善快递运量和运输服务水平，所以可以假设努力程度用以量化，那么服务水平也就与努力程度呈正相关线性关系。此外企业的努力也代表着他投入了成本，那么运营成本也就与努力程度存在线性关系，可以假设企投入的运营成本和企业自身的努力程度为二次方线性关系。（4）企业在快递配送量和配送的服务水平方面投入和改善的越多，高校就越满意也会给予更高的补贴，所以高校给予补贴的金额也与共配企业的服务水平相关，因此可以设置高校补贴金额是以企业服务水平为变量的函数。5.1.2博弈参数设置表4参数设置表参数参数定义p共配企业的快递运价Q共配企业的快递运量b={bi}共配企业的努力向量（努力程度用bi表示）q共配企业努力程度的运量系数H共配企业的服务水平(HiH高校为共配企业设定的最低服务水平rrC共配企业的运营成本（固定成本+可变成本）S高校补贴成本（固定补贴+变动补贴）β高校补贴的变动补贴系数向量I共配企业其他业务收入E共配企业实施的外部效益成本U直接配送模式的平均收入CS消费者剩余（消费者支付的运价与实际运价的差值）PS生产者剩余（共配企业运营收入与运营成本之间的差值）5.1.3博弈模型构建根据上面的分析，本文将模型的构建分为以下几个阶段：（1）高校选择补贴。地方高校在与共配运营企业进行博弈时，高校的利益是支付最低的补贴金额，获得最大化的高校效用。本文将理解为高校收益，高校收益可以用生产者剩余和消费者剩余理论进行量化计算，故高校补贴函数表达式为： U1=（5-1）中：CS为消费者剩余，它表示委托人支付的运价与实际运价的差值；PS为生产者剩余，它表示共配企业运营收入与运营成本之间的差值；E代表共配企业实施的外部效益成本。（2）企业委托代理。共配运营企业运营的目的是追求自身利益最大化，期望从高校手中获取最大的补贴金额来实现自身效用最大化，其收益主要来源于委托人向其支付的快递运费、高校补贴的金额及其他业务收入，并最终减去运营成本，故共配运营企业收益的函数表达式为： U2=（5-2）中，由参数表可知，(b1,b2)是b={bi}的子集，b1是共配运营企业增加运量付出的努力向量，b2是其为提高服务水平付出的努力向量。而Q(b1,b2)则代表了考虑努力向量(b1,b2)的快递运量；C(b1,b2)则代表了与之相关的运营成本；S表示高校给予的补贴；I表示共配企业其他业务收入。此外，在当地高校和共配运营企业博弈中，当高校给其规定了最低的服务水平时，共配运营企业可以选择拒绝，接受其他的委托代理，所以存在一个机会收益。本文用直接配送模式的平均收入U来代替共配运营企业的机会收益，只有U2＞U时，共配运营企业才会接受高校的委托。即: Qb1（5-3）中，由（5-2）可知S=S0+βΤ(H-H)，它表示高校补贴由固定补贴与变动补贴共同组成。S0为高校固定补贴金额，且S0>0;βT=(β1，β2)为变动补贴系数向量。H为当地高校为共配运营企业设定的最低服务水平。（3）共配运营企业选择努力程度。在共配运营企业与高校博弈时，可以从选集b={bi}中选择任意的b作为其努力的程度，且bi是连续的变量，那么共配运营企业就有无数种可以供选择的努力程度。由于共配运营企业已知自己的效益函数，则一定会选择使其效益最大化的努力程度来获取高校最大的补贴金额。因此，只有选择这种努力程度所获得的效益大于其他任何一种努力程度所获得的收益时，共配运营企业才会确定其运营努力程度。即： maxU2由前文可知Q(b1,b2)则代表了考虑努力向量的快递运量，它与共配运营企业的努力程度为一次方关系，为我们可以设Q(b1,b2)函数表达式为：Qb1（5-5）中，Q0为固定运输量，q1为提高快递运量努力程度的运量系数，q2为提高服务水平的运量系数，q3为受快递运价影响的运量系数。由前文可知C(b1,b2)则代表了考虑企业付出努力的运营成本，可以分为两部分：固定成本和可变成本。可变成本的高低与共配运营企业的努力程度呈正相关。我们可以设置设C（b1，b2）的函数表达式为：Cb1（5-6）中，C0为固定成本，cj为可变成本系数。将（5-5）和（5-6）带入（5-4）中得 maxU2（4）高校确定补贴方案。与企业会选择努力程度同理，高校在已知自己效益函数的情况下，也会选择使其效益最大化的补贴来实现高校收益。即：maxU1=由参数表可知，我们可以设置消费者剩余CS与生产者剩余PS的函数表达式如下CS=QbPS=Qb（5-9）中n为委托人（快递企业）愿意支付的运价，（5-10）I为共配运营企业的其他业务收入。将（5-9）和（5-10）带入（5-8）中可得 maxU1=综上，满足企业委托条件下的服务水平≥U，联立高校企业双方的收益函数就能建立起共配运营企业与高校的补贴博弈模型：Qb1, maxU1= maxU25.1.4博弈模型求解采用逆向归纳法对补贴博弈模型求解（5-7）的公式对b求一阶可得:∂U2将（5-12）对b1,b2分别求偏导,并令其等于0,可得:b1∗=b2∗=b1*、b2∗为共配运营企业在接受高校委托之后，分别为其收益最大化的增加快递运量的努力程度和提升服务水平的努力程度。将b1*、b2∗代入（5-11）和（5-3），得： maxU1=Q0将（5-15）对β求一阶导，并令其等于0，得：β1∗β2∗可解得高校最优补贴系数为：β由（5-13）和（5-14）可知，在共配运营企业愿意接受当地高校的委托，并选择适合自己的努力程度，实现自身的利益最大化的前提下，高校实现了期望值最大，并选择了补贴方案中的最佳补贴系数。由（5-17）和式（5-18）可知，该系数与增加快递运量努力程度的运量系数、提升服务质量努力程度的运量系数、快递运价、委托人愿意的价格、外界随机因素及努力程度的成本系数相关。5.1.5实例分析——四川外国语大学四川外国语大学位于重庆市沙坪坝区，临靠景区歌乐山/白公馆/烈士墓。学校占地约71公顷，分为西区东区两个校区，现有全日制在校生17000余人，全校教职工1361人，专任教师901人。快递企业“三通一达”、顺丰、京东都已和学校开展合作，共建有西区东区两个菜鸟驿站服务中心.四川外国语大学菜鸟驿站位于校内的“勤创基地”内，是川外勤工助学实体基地第一个落地项目，于9月建成投运。“这个校快递服务中心建立的初衷是为了给全校师生提供更及时便捷的服务，同时给学生提供更多勤工助学和实习实践的机会。”四川外国语大学副校长张季菁介绍，该驿站是川外与菜鸟合作建成，由菜鸟负责全程指导及培训，校方自建学生团队运营管理，站点的工作人员全部为学校勤工俭学的学生。学生利用课余时间兼职，驿站提供了176个勤工助学岗位，以轮班制运营。同时在网络调研了实体企业三通一达、邮政顺丰等物流公司的快递收费后，根据相关资料查阅，估算之后得出在订单下达后每一整车实体商品从配送前端到最后一公里配送末端的成本、运价等，具体见下表表5物流公司/快递公司运行承包内容统计物流公司/快递公司快递配送省内起步价（元/kg）10~12加价（元/kg）3~5省外起步价（元/kg）12~15加价（元/kg）5~8消费者能够接受价格（元/件）0~20客户能够接受的价格（元/车）200-500过路费300~500其他费用300~500根据博弈模型的假设，除去物流公司自身的快递运输之外，我们还可以设置存在共配运营企业A能够为川外和上述快递公司提供共同配送模式服务，并根据共配设施进行整车运输，运价设置如下表6A公司末端共同配送整车配送运价整车类型4.2米6.8米9.6米其他运价（元/整车）100-150300-400500-650起步价100300500里程加价（元/km）5元10元15元以最小型号整车4.2米作为运算单位，取运价的中间值，并调查各公司配送至川外最后一公里的历程距离，以此确定历程加价。表7各快递公司最后一公里配送路径快递公司重庆转运点最后一公里站点目的地距离/里程（km）申通重庆转运中心重庆沙坪坝主城区分公司川外菜鸟驿站3~5中通重庆转运中心重庆沙坪坝主城区分公司川外菜鸟驿站1~2.5圆通重庆转运中心重庆市沙坪坝井口公司川外菜鸟驿站3~7韵达重庆转运中心重庆市沙坪坝井口公司川外菜鸟驿站2.5~7顺丰重庆渝北中转场重庆沙坪坝杨公桥分店川外菜鸟驿站1~4极兔重庆转运中心重庆市沙坪坝井口公司川外菜鸟驿站5~9邮政重庆市寄递事业部重庆沙坪坝双碑揽收网点川外菜鸟驿站3~7根据各快递公司最后一公里配送路径我们设置相关参数如下表8相关参数设置pQ0C0n12525050200q1q2q3S00.2c1c2c3H1H0.60.6σ10.5σ21将设置的参数带入之前建立的博弈补贴模型中，可得：b1∗β1∗=根据企业与高校对彼此努力程度与补贴系数的定义，双方便能得到自己效益函数的最大值。5.1.6博弈结果分析根据上文，建立科学模型计算的补贴金额能够更好地激励共同配送企业。根据企业的经营情况，例如他的快递运量与服务水平，高校能够有针对性地提供补贴，以促进运量的增加和服务质量的提升。随着时间推移，大学可以灵活调整补贴系数。在初期，重点可以放在增加快递运输量上，因此可以设定补贴系数以此为主要目标。随后，随着企业运营的稳定，可以调整补贴系数，以提高服务水平为导向。通过这样的补贴模式，大学能够更准确地确定合适的补贴金额，从而实现利益最大化，平衡企业利益和运营载体利益。此外，这种模式也有助于避免因争夺货源而导致的快递市场混乱。5.2基于博弈模型的末端物流共同配送模式发展策略5.2.1物流企业共同配送策略物流企业开展共同配送的合作策略可以带来多方面的好处，包括降低成本、提高效率、减少环境影响等。合作伙伴选择：选择与自己业务相符合、信誉良好且有稳定运营能力的物流企业进行合作。路线规划优化：共同规划配送路线，确保货物最优化地送达目的地，减少空驶里程和运输时间。载物共享：共同利用运输工具，如集中装载货物、共享车辆资源，提高装载率，减少运输成本。信息共享：建立信息平台，实时共享订单信息、交通状况等数据，以便及时调整配送计划。风险管理：合作伙伴间建立合作协议，明确责任分工、风险共担机制，确保合作顺利进行。技术支持：引入先进的物流科技，如物流大数据分析、人工智能优化算法等，提升配送效率。通过以上合作策略，物流企业可以实现资源共享、成本降低、服务质量提升，从而在竞争激烈的市场中获得更大的竞争优势。5.2.2高校引导与激励政策高校对物流企业配送的引导和补贴策略可以帮助提高校园物流效率，降低成本，并促进校园绿色可持续发展。以下是一些可能的策略：引导优先选择环保物流企业：高校可以鼓励物流企业使用清洁能源车辆、推广绿色包装等方式，优先选择环保型物流企业合作。提供补贴或奖励：高校可以向符合条件的物流企业提供配送订单补贴或奖励，以鼓励其提供更高效、稳定的配送服务。合作开展“最后一公里”配送：高校可以与物流企业合作，在校内建立智能快递柜、集中配送点等设施，提高“最后一公里”配送效率，减少校园内部交通拥堵。数据共享与优化：高校可以与物流企业建立信息共享机制，共同优化配送路线、调度计划，提高物流效率。绿色配送倡导：高校可以组织宣传活动，倡导绿色配送理念，引导物流企业采用环保包装、减少包装浪费等做法。评估与监督：建立监督机制，定期评估物流企业的配送服务质量和环保水平，对符合标准的企业给予更多支持。通过以上引导和补贴策略，高校可以促进校园物流的现代化发展，提升服务质量，同时也有助于推动高校末端物流共同配送模式的可持续发展。6结论随着我国电子商务产业的迅速发展，对物流企业提出了更为迫切的需求。在这一背景下，共同配送已经成为学者们极为关注的焦点之一。共同配送不仅可以有效地优化物流资源配置，降低物流成本，还可以为企业释放更多的精力，用于加强现代化建设、提升物流服务质量等方面的工作。这不仅能够促进企业的发展，更能够提升我国物流产业的整体水平，使其更加适应和引领当今快速变化的市场环境。本文以共同配送为切入点，基于博弈理论研究高校与物流企业之间的竞争与合作，并且建立了博弈模型来进行末端物流共同配送的优化与研究。针对不同阶段进行具体分析建模并进行求解。最后以四川外国语大学为例，进行数据设置和分析，对高校的共同配送模式进行了优化研究。根据博弈模型和算例分析的结果，可以得出共同配送模式在降低物流成本、提高配送效率等方面具有显著的优势，能够有效解决高校快递末端配送中存在的问题。基于研究结果，我们应当进一步完善共同配送模式的运作机制、加强快递企业与高校之间的合作、提升配送服务质量等，以进一步提高共同配送模式的效益和可持续发展性。物流企业间实施共同配送是一个长期的过程，首先要形成共同配送意识，接着还要具体实施共同配送，最后还要对共同配送的联盟进行巩固。而高校方在校企合作环节需要考虑的影响因素非常多，本文在进行建模时只考虑了快递运量和服务水平两个因素，事实上，在现实中的复杂市场环境中，涉及的影响因素很多。在以后的研究需要引入更多影响因素进行考虑。参考文献SunayanaB,SonikaB.AComparativeAnalysisofCompetitionLawRegimeswiththeIncreaseofE-CommerceinIndiaandU.S.A[J].ElectrochemicalSocietyTransactions,2022,107(1):10-12HullettJ.GrowersOvercomeMajorShippingChallengesinE-commerce[J].GreenhouseGrower,2022,40(6):14-16.BowenL.AResearchonthedevelopmentofcross-bordere-commercelogisticsfromtheperspectiveofpsychology[J].PsychiatriaDanubina,2021,33(S8):192-194.Anonymous.Logisticsfirmsheldtoaccountforsub-standardapps[J].CommercialMotor,2021,234(5950):6-6.TongY,TienI.Analyticalprobabilitypropagationmethodforreliabilityanalysisofgeneralcomplexnetworks[J].ReliabilityEngineeringandSystemSafety,2019,18921-30.YanjuZ,YuanC.ResearchonGovernmentLogisticsSubsidiesforPovertyAlleviationwithNon-uniformDistributionofConsumers[J].Omega,2021,104BurcuB,BenitaMB,KarenS.LastMileDistributioninHumanitarianRelief[J].JournalofIntelligentTransportationSystems,2008,12(2):51-63.BoysenN,FedtkeS,SchwerdfegerS.Last-miledeliveryconcepts:asurveyfromanoperationalresearchperspective[J].ORSpectrum,2021,43(1):1-58.FerdinandFN,KimKH,KohSG,etal.AGeneticAlgorithmBasedHeuristicfortheDesignofPick-upandDeliveryRoutesforStrategicAllianceinExpressDeliveryServices[J].IFACProceedingsVolumes,2013,46(9):1938-1943.BüyüközkanG,UztürkD.AHybridMethodologyforLastMileDeliveryStrategyandSolutionSelectionatSmartCities[J].2021:217-231.WagnervomBergB,HannekenF,ReißN,etal.PlatformSustainableLast-Mile-Logistics—OneforALL(14ALL)[J].2020:67-78.SchaudtS,ClausenU.ExactApproachforLastMileDeliverywithAutonomousRobots[J].2020:405-411.SchermerD.IntegrationofDronesinLast-MileDelivery:TheVehicleRoutingProblemwithDrones[J].2019:17-22.PufahlL,IhdeS,GlöcknerM,etal.CounteringCongestion:AWhite-LabelPlatformfortheLastMileParcelDelivery[J].2020:210-223.HeYAWX.Sustainabledecisionmakingfor