双十一物流企业提高快递配送效率策略研究-以京东物流为例

双十一物流企业提高快递配送效率策略研究——以京东物流为例摘要伴随着网络的快速发展和普及应用，我国B2C电子商务的发展越来越成熟并且已经进入了追求用户体验的时代。为了更好地提高用户的网购体验。支持网购发展的物流快递行业中的快递配送效率问题将直接影响到用户的网购体验。本文将在双十一网上购物狂欢的背景下，综述国内外文献和相关的数据报告，通过对快递物流行业的现状与挑战问题分析，找出影响快递配送效率的因素。运用灰色综合相关分析法检验所找出的影响快递配送效率的因素。并通过构建GM（1，N）模型去发觉快递配送中发挥着重要作用的效率因素。以此来作为研究提高快递配送效率策略的参考基础。以京东物流为例，在结合快递配送效率相关理论与行业企业现实状况后，以快递配送效率因素的研究为分析基础，提出有助于物流快递行业生产的集约化、运行的高效化、服务的优质化的优化策略方案。关键词：快递配送效率；影响因素；优化方案目录TOC\o"1-3"\h\u15314一、绪论 绪论选题背景及研究意义选题背景电子商务和物流快递业普遍。网络购物和快递服务成为人们日常生活的一部分，人们网购和收发快递的频率越来越高。物流快递业是电子商务的重要支持。电子商务是通过在网络或者其他电子完成的订单交易，其中实物的货物从卖方到买方的过程依赖企业自身物流系统或第三方物流快递公司帮助完成。在网络快递高效发展的今天，物流快递业与电子商务的关系就如同唇与齿。电子商务交易中的商品需要快递物流实现商品位置由卖方到买方的位移，而快递物流业如同电子商务的血液，让电子商务变得可行。其次，随着经济更好地发展，物流快递业表现出更多的虚幻模拟特征、电子化特征和网络化特征。电商所提供的技术在物流快递业中起着举足轻重的作用。电子商务购物节和节日促销活动增多，刺激网络消费，网络消费让快递配送量的增长。从十年前的一场特别的电子商务平台促销活动，“双十一”光棍节经过几年的演变被成长为如今让众多消费者都为之“剁手的”购物节。仅仅因为十年前这场特别的促销活动使得营业额远超过了平台运营商和平台使用的电商们预期的效果，天猫等各大电商平台在往后每年11月11日隆重举行购物狂欢促销活动。“双十一”电商节也慢慢深入人心。除此之外，每年各种的节日和不同平台间的购物节都不同程度刺激了网络消费，使快递量增长。电子商务和快递业的市场竞争日愈激烈。消费者对网购体验要求越来越高，快递的配送效率成为消费者评价网购的重要标准。对B2C平台商家来说，除了售前、售后以及对产品本身的满意度之外，还涉及到物流环节。到货的时效、产品是否完好、配送快慢的区别，快递变形与完好的区别，服务态度微笑与粗暴的区别，对买家的体验影响显然是很大的一部分权重。研究意义从理论上的意义来说，几年来，电子商务得到快速发展，快递行业也表现出快速发展的态势。但是在对快递配送方面的研究寥寥可数，而且其中还有不少是前几年的研究，在信息高速发展的时代，电子商务和快递业如今所面临的形势与挑战也与之前大不相同。因此本文总结国内外文献及最近最新相关数据报告，通过对快递业的现状和挑战的分析，找出了影响快递配送效率的因素。采用灰色综合相关分析法对影响快递效率的因素进行了检验。并通过构建GM（1，N）模型，发现效率因素对快递业的重要作用。一方面对之前快递配送的研究理论进行补充，另一方面也为未来相关物流快递业相关问题的优化策略研究一定的参考和借鉴意义。从现实上的意义来说，物流快递业只有重视快递配送效率，通过对快递配送效率的问题分析研究，寻找快递配送效率的影响因素，对其进行分析检验。以得出的结论为参考基础，提出针对快递业存在的配送效率问题的优化方案。达到帮助企业实现物流快递业只有重视快递配送效率，通过对快递配送效率的问题分析研究，寻找快递配送效率的影响因素，对其进行分析检验。以得出的结论为参考基础，提出针对快递业存在的配送效率问题的优化方案。达到帮助企业实现生产的集约化、运行的高效化、服务的优质化，获得行业的竞争优势。对于网购用户而言，高效的物流配送体系能够带来更好的购物体验。帮助电商企业赢得消费者的满意。国内外相关文献综述现代化物流从美国起源，经过日本和欧美等国，最后传入中国。相对国内学者，国外学者对现代化物流的研究更早。并且研究所涉及的范围内容也更广泛。快递配送作为物流过程中的关键环节，伴随着电子商务全球化和物流快递行业市场竞争日愈激烈，在物流快递业成本降低，效益增加和服务能力提升中发挥的效用逐步加强。学者们日愈关注快递配送环节的构建和如何解决物流配送中的问题。提快递配送效率成为国外学者们共同探讨的话题。相关文献的研究综述⑴数据包络分析法在效率测度中的应用研究数据包络分析法十分广泛地运用在众多的领域的效率测度，在中国知网进行检索以“效率测度数据包络分析法”为检索的关键词，本次总共检索出147条有关的文献，在本人对所有的文献进行计量可视化分析，发现数据包络分析法的效率测度主将近四分之三的研究是在经济与管理科学领域上的。如图1所示图1效率测度文献的学科分布⑵物流系统配送优化的研究。关于物流系统配送优化的研究也表现出多样性，在物流系统优化研究所聚焦问题上，不同学者有不同的研究重点，但每一个重点都有数几的研究文献，这能够提供更有说服力的研究参考。总体上来说研究的主题内容主要是为了减少配送环境能耗、改善物流配送服务质量、建立物理配送环节的信息系统、降低物流配送环节的成本等等问题。如图2所示图2物流配送文献主题分布图⑶快递业配送及末端配送优化的研究在快递业配送优化的研究中，比较有代表性的研究有快递末端配送效率影响因素及优化路径研究（李赫，2016）、面向云平台的快递共同配送路径优化研究（潘志霄，2016）众包模式下快递企业末端配送路径优化研究（陈先受，2018）等。⑷快递配送现状研究关于快递配送现状的研究，众多学者的目光都关注到了：“最后一公里”配送的的问题研究。其中徐杨杨等（2014）认为提升快递整体服务质量和效率的有效途径就是要提高快递“最后一公里”配送绩效。她通过运用数据包络分析法对安徽省10家快递公司“最后一公里”的配送绩效进行评价。发现注重配送人员素质的提高、管理水平的提升和资源的有效配置提升有助于快递配送效率的提升。另外，学者苏雅英（2015）提出绿色经济发展背景下基于BSC的快递业发展战略逻辑模型并构建其绩效评价指标体系，这是建立在综合效益、利益相关者、内部业务流程和学习与成长等四个维度。图3快递现状研究文献分布图⑸效率测度的研究效率和效益与竞争力间密切的相关性不断吸引着国内学者的目光。学者们的关注一方面扩大了效率问题的研究视角，另一方面也丰富了效率的测度方法。现阶段效率问题的研究涉及众多领域。各领域在进行效率测度时主要采用参数分析法和非参数分析法。由于效率测度被广发运用于各领域，因此它也是具有一定普适性。另外效率问题研究，对快递配送效率的问题研究具有一定程度的启发和借鉴作用。研究内容与研究方法研究内容本文通过对快递配送效率内涵进行梳理和快递配送效率相关理论解读之后配合了快递物流行业的现实状况与未来挑战问题，我在文章中列举影响快递配送效率的因素。对相关的符合实际的理论分析方法工具，如数据包络分析法、灰色系统理论等等对效率因素进行检验并划分重要等级。依照划分出的重要等级，针对相关的效率因素提出综合性和提升快递配送效率的优化方案。接下来，我将梳理本文的研究内容，总数分为六大章节。第一章是绪论。主要说一下文章的选题是什么背景及我这次研究目的意义，我还会对有关的文献做出分类别、整理和归纳，再述相关的研究内容。并且简述本文的研究内容与研究方法。第二章的内容是快递配送效率内涵及相关理论分析。我将对快递效率内涵进行系统梳理并且简述快递配送效率相关理论：其含DEA型理论、SE-DEA模型理论、基于(SE-DEA)快递末端配送效率评估模型理论、灰色系统理论、灰色预测模型GM等。第三章的内容是对物流行业快递配送现状进行分析，了解物流快递行业发展现状与挑战。通过对分析物流配送效率现状的调查了解，得出物流配送方面所存在的问题。第四章的内容是综合了前三章内容，发掘出影响快递配送效率的影响因素，并对快递配送效率影响因素进行分析和对衡量指标进行梳理。然后运用数据包络分析法和灰色系统模型对效率影响因素进行检验，并对检验的结果进行总结与重要等级划分。第五章的内容是快递配送效率的优化方案研究。结合第三章的物流快递业的现状和问题，基于第四章快递配送效率影响因素的结论的基本上，有针对性地提出提高快递配送效率的优化方案。第六章的内容是总结与展望。简述本文的主要观点与结论。提出我认为文章里的研究不足与对我对未来发展与希望。研究方法我主要使用了以下几种方法：使用关联文献研究的方法。整理出快递配送和效率研究的文献资料，为效率影响因素的选择提供理论参考。同时，针对影响因素的可行策略做出各符合实际更能满足复杂行需求的优化方案。本文运用信息研究与数据统计分析方法。通过信息研究与数据分析找出快递配送各个环节的关键性影响因素以及它们之前的关系。本文运用计算机软件构建数学模型方法，利用计算机软件构建快递配送效率理论数学模型去分析影响配送效率的因素，识别效率演化中的驱动和制约因素，为效率优化方案的研究奠定基础。快递配送内容及相关理论分析物流快递业的概要内容物流快递子商务交易中的商品流通的一种形式。物流配送致力于为电子商务客户提供服务，并结合电子商务的特点，对整个物流配送系统进行统一的信息管理和调度，根据用户的订货需求进行物流基地运营，并将优质货物送至收件人的物流模式。快速配送是物流配送的重要组成部分。在这种分配形式中，首先根据时间和数量划分时间分布；进行定量分布；定时定量分布；定时固定不动点分布；实现实时分布。，然后分配商品的种类和数量的分布可以划分为多个品种、少批量分布、品种少、数量分布和完全分配。在此基础上，分布式服务对象的分布可以分为企业对企业的分配；企业的内部分配；以及企业对消费者的分配。最后，将配送中心和组织者的配送划分为配送中心配送、配送点配送、仓储配送、仓储配送和生产企业配送。此外，还有其它的分配形式，如共分布、集成分布、高频分布、小体积分布等。快递配送效率的相关理论分析在知网中检索效率测度和快递配送效率的关键词，所检索出有关效率因素研究的文献中多有用到数据包络分析模型理论。此外我认出李赫（2016）在快递末端配送效率影响因素及优化路径研究中所运用到的理论分析方法对快递的效率研究有好的参考借鉴作用。1.数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)模型理论早在1978年A.Charnes和W.W.Cooper两位统筹学家提出了利用线性规划的方法去运行的数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)。他们表示该方法需要有项投入指标和多项产出指标，并且对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价。下表1模型过程：表1DEA模型过程步骤具体内容1定义变量设Ek（k=1，2，……，K）为第k个单位的效率比，其中k代表评价单元的总数设uj（j=1，2，……，M）为第j种产出的系数，这里M代表所考察的输出类别的总数。变量uj用来衡量效率的相对下降所引发的单位产出值的下降。设vI（I=1，2，……，N）为第I种投入的系数，这里N代表所考察的投入种类的综合素。变量vI用来衡量投入价值降低一个单位带来的相对的效率下降。设Ojk为一定时期内由第k个服务单元所产出的第j种产出的观察到的单元的数量。设Iik为一定时期内由第k个服务单元所运用的第i种投入的服务单元在一段时间内所使用的第一类输入的实际单元数量数。2目标函数其目标是找到每个输出的一组系数u和每个输入的一组系数v，从而使被评估的服务单元具有尽可能高的效率。在（*）中，e是计算单元的代码。该函数满足了当用同一组输入输出（uj和vi）的系数比较所有其他服务单位时，任何服务单元的效率都不会超过100或大于1.0的约束。3约束条件（**）k=1,2,……,K式中的所有系数值都是正的和非零的.为了用标准线性规划软件求解分数阶线性规划问题，需要进行变形处理。注意，目标函数和所有约束都是比率而不是线性的。通过人为地将被评估单元的输入调整为1.0，这样等式（*）的目标函数可以重新表述为：满足以下约束条件：对于个服务单位，等式（**）的约束条件可类似转化为：k=1,2,…,K式中uj≥0j=1，2，…，Mvi≥0i=1，2，…，N其他说明关于服务单元的样本大小问题是由分析中选择的输入和输出变量数决定的。以下关系将分析K中使用的服务单元数和所考虑的输入N数与输出类别M的数量联系起来，这是基于实证研究结果和DEA实践经验得出的。2.超效率数据包络分析(SE-DEA)模型理论使用DEA评价多个决策单元的相对效率，可以让非DEA有效的决策单元变得有效。但是，没办法区分多个决策单元在系统中有效的情况。针对DEA的以上问题，提出SE-DEA模型，该模型不仅能评价决策单元的相对有效性，而且可以对相对有效决策单元进行排序。SE-DEA的数学模型为：图4SE-DEA的数学模型式中：ｓ－为投入松弛向量；ｓ＋为产出的松弛变量；θ为决策单元相对效率值；ε为无穷小量；ｅ－Ｔ＝（１，１，…，１）∈Ｅｍ；ｅ＋Ｔ＝（１，１，…，１）∈Ｅｓ；λｊ为第ｊ个DMU的技术有效性指标；ｘ为投入向量；ｙ为产出向量。若有ｎ个决策单元Ｄｊ（１≤ｊ≤ｎ），Ｄｊ的投入、产出向量为：ｘｊ＝（ｘ１ｊ，ｘ２ｊ，…，ｘｍｊ）Ｔ＞０ｊ＝１，２，…，ｎ（２）ｙｊ＝（ｙ１ｊ，ｙ２ｊ，…，ｙｓｊ）Ｔ＞０ｊ＝１，２，…，ｎ（３）式中：ｍ为投入数量，ｓ为产出数量。3.基于(SE-DEA)快递末端配送效率评估模型理论基于超效率数据包络分析模型的基本原理，可以得出快递末端配送效率评估模型如下：图5数据包络分析模型模型以中国总体作为快递末端配送效率作为测度对象，因此每一年被视为一个决策单元，同时将测度的时间跨度设为n年，投入和产出指标个数分别为p和q,则Xij和Yrj分别表示第j年中国总体快递末端配送中投入和产出的可能集，s-与s+分别为投入和产出的松弛变量，θ则为第j年中国总体快递末端配送效率值，在对效率评估中，当θ1时，表明第j年的中国总体快递末端配送效率为DEA有效，0<θ<1时表明第j年中国总体快递末端配送非DEA有效，且末端配送效率规模有待通过投入和产出要素比例的调整得以优化。在对所有决策单元排序时，θ值越大，表明第j年中国总体快递末端配送综合效率越高。4.灰色系统理论。灰色理论认为，客观世界中有大量的人没有一个是在白色的系统，即信息是完全清楚的，也不是一个黑色的系统，即信息是完全不清楚的。而灰色系统理论是由邓聚龙教授于1982年提出的。它是一种系统思想的深化和发展，这一理论在世界范围内引起了极大的关注，并给予了很高的评价。5.灰色预测模型GM该模型主要分别有GM(1,1)和GM(1，N)等。利用少量的不完全信息，建立了灰色差分预测模型，对事物发展规律进行了长期模糊描述。一般用来预测系统行为特性的发展。运用削弱离散随机数的随机性，将离散随机数生成更规则的生成数，创建了微分方程模型。物流行业现状及挑战与快递配送现状及问题物流行业快递配送现状物流快递行业发展现状与挑战近些年来，我国快递业高速发展，是发展最快的行业之一。数据显示，目前中国拥有快递企业超过2万家，快递行业从业人数将近300万人，2018年的快递年业务量507.1亿件[1]，业务量连续5年位居世界第一，且表现出迅猛的增长态势和极大的市场潜力。因为电子商务的迅猛发展，物流快递行业慢慢变成国民经济发展的重要组成部分。国家政府更是高度重视快递行业发展状况。习近平总书记结合了当下中国经济与环境发展的大背景，对物流快递行业提出了几点期望：服务领域要更广、服务质量要更好、科技含量要更高等要[2]。现时，我国政协更是十分积极去推进“快递行业绿色发展”。所以在这样的一个大背景下，我国快递企业面临着更严峻的挑战物流配送效率现状与问题在物流配送方面，快递配送的效率虽然一直在进步与提高。近年来，快递配送“最后一公里”和快递配送成本等问题受到巨大的重视与研究，但是由于我国物流行业与电子商务迅猛发展，在快递配送环节仍然存在着很多低效率的问题与表现，如快递配送的服务素质还不够高，快递破损和遗漏的事件依旧会发生。在双十一和其他促销活动期间，由于快递“爆仓”，快件延误、服务态度、快件丢失等问题十分突出，以致客户、顾客不满意，用户消费体验状况不理想。快递配送效率的影响因素及其检验分析与相关结论快递配送效率的影响因素快递配送效率影响因素的分析在综合快递物流发展的现状与挑战，从宏观角度切入。快递物流行业受经济因素、互联网因素、快递物流行业发展因素、电子商务环境因素、快递基础设施建设因素和支持政策因素等等的影响。在经济因素上,现阶段经济促进要注重产业的质量和利益的提升。经济增长正在放缓,在新常态下,物流等第三产业已成为经济增长的重点。因此,经济对快递结束的影响主要表现在:一是经济促进的需求推动快递行业作为物流业的子产业发展。为快递行业提高整体运营效率提供良好的发展平台和动力。其次,经济改善的过程也是经济效率不断优化的过程。提高经济效益,降低了快递配送环节运行中获得单位收益所需的投入成本,有助于扩大利润空间。第三,促进经济发展加快了企业之间的合作,企业之间的业务交流日益增多。频繁的沟通和交流增加了快递企业所携带货物的分配,使商业经济的高效运行和快速发展更加依赖快递的配送能力快递企业。同时,对提高各环节的配送效率提出了新的要求。第四,经济增长增加了人均可支配收入,提高了居民满足不断增长的消费品需求的能力。快递作为互联网时代,为网上交易和线下配送商品提供相关服务的主要行业,消费者网上购物需要满足的过程也是快递企业在的过程中业务量的增加。总体来说,经济改善从成本的降低、业务量的增加以及经济环境对快递行业发展的影响等方面对快递效率的影响发生了变化。在互联网因素上，互联网的普及和发展为网上购物的兴起和企业信息平台的建设铺平了道路，也催生了网络时代电子商务和快递业的诞生和发展。一方面，互联网的普及往往决定了网络购物需求群体的数量，而互联网在消费者生活中的渗透程度往往可以反映消费者对互联网生活方式的依赖程度；互联网在扩大网上购物需求群体中的作用也为电子商务的兴起和发展提供了市场机会，有利于网络经济的发展，间接促进了快递的增长，间接促进了快递的发展。另一方面，互联网的发展有利于信息基础设施的建设，加快配送环节节点之间的信息交换和通信，降低信息交换的成本。同时，基于互联网的信息技术使数据的采集和分析更加方便，扩大了单端配电网的范围。在新的经济常态下，如果互联网以“互联网快递物流分销”的形式嵌入快递物流链路中，就可以构建快递物流分销链路的信息平台，实现O2O模式。同时，可以合理地配置快递物流链路的分配资源。提升服务消费者的感知质量在链条的末端。简而言之，互联网间接扩大了快递物流分销的市场份额。通过信息技术的建设，降低了快递物流链路的运行成本，提高了快递物流链路的服务能力和服务质量。在物流业因素上，行业运行需要输入和产出,需要其他相关行业的供销和消费。这一特点决定了行业具有相互关联性。也就是说,某一行业经营的变化,会在一定程度上影响相关行业的经营。快递业作为生产性服务业的重要成员,属于物流业的子产业,与物流业有着横向的合作关系。物流业为快递业的有序运营和发展提供配套服务。属于快递行业的侧向相关行业。随着物流业的快速发展,经济促进效用的提高可以给快递业的进步带来很多积极的影响。首先,物流业基础设施逐渐完善,这为快递产业的基础设施建设打下了基础。加快快递设施的建设,扩大快递行业的服务能力,其服务服务可以在该区域参与。其次,物流配送技术的优化为快递结束后的技术创新提供了参考,有助于提高配送服务的效率和质量。最后,随着物流市场需求的增加和增值快递服务的相应发展,小批量、多样化配送规格的快递配送市场需求不断扩大,这有助于在快递物流链路分布中产生尺度效应。扩大利润率。物流业在快递配送发展中的作用,也体现在促进了自身建设和市场需求向快递物流环节建设的扩大和市场规模的扩大上。在电子商务的因素上，一方面随着第三方电子商务平台的建设，网上购物作为一种非现场的网上购物交易，已经逐渐演变为最重要的生活方式之一。但是，网上购物交易的实现需要依靠快递业来完成“门到门”的配送服务，因此快递业在电子商务发展中起着支持和保障的作用。另一方面，网上购物份额的扩大导致了对交货快递物流需求的增加，从而产生了大量的分销收入。电子商务企业和消费者对快递服务成本、服务限制和服务质量的要求，促使快递企业不断优化经营过程，丰富运营模式。快递企业开始关注面向消费者的服务快递物流环节建设、建设信息化快递物流环节，提高服务质量、能力和配送效率。综上所述，电子商务与快递企业协同发展的特点增加了行业间的相关性，增强了电子商务企业对快递物流环节业务量、业务收入和服务质量的影响。在快递基础设施建设因素上，基础设施是保证快递服务有序发展的有形工程设施，也是快递企业持续运营的必要物质条件。随着经济的发展和市场竞争的加剧，基础设施在快递业的竞争中发挥着越来越重要的作用。基础设施建设的完备性已成为衡量企业乃至行业竞争力的一个重要指标。基础设施建设涉及的范围也决定了快递企业为其提供分销服务的消费者群体的范围。基础设施建设时间长，投资大，要达到一定的规模，才能保证行业的有序运行。而在人类物质密集的一端，快递环节正发挥着先发制人和基础性的作用。重视和完善航站楼的基础设施建设，如购买运输机和开通航路，可以有效地帮助快递物流链路摆脱对传统邮路的过度依赖，扩大投递服务的复盖面。提高单位快递的处理速度，降低交货时间成本，提高快递物流交货的效率，实现快递物流链路质量和效率的提高。因此，快递基础设施的完善对快递末期的配送效率的提高具有一定的影响在政策因素上，经济、市场和产业的发展需要在市场经济环境下“看得见”和“看不见”的手。有形之手是国家在经济和行业经营中通过政策和行政手段进行的宏观调控，“看不见的手”是市场根据行业间的需求和竞争而自发进行的调整。在社会经济发展过程中，单靠一只手是不够的。发展中国家出台的强制性政策不仅是市场经济的先导，也是对市场经济的迎合。近年来，国家高度重视第三产业的发展，且十分鼓励发展与互联网有关的服务业。作为流通业的重要成员和电子商务的伴生产业，得到了许多良好的政策支持。政策的支持扩大了快递业的市场影响力，为快递业积累了大量无形资产，同时也为其发展创造了有利条件，创造了晋升机会。随着市场快递物流消费者和电子商务企业重视快递物流环节的服务质量，促使国家出台了一系列与快递业及其快递物流配送环节相关的政策法规和快递物流配送环节问题。末端环节的规范化操作，实现质量的提高和运行效率的提高，起到了良好的指导作用。快递配送效率影响因素衡量指标梳理本节在梳理快递末端配送效率影响因素的基础上，参考了研究各影响因素的相关文献，结合了本文的研究重点前提，在双十一网购狂欢的背景下，特此选择快递物流行业中最相关度最高的快递物流影响因素中的互联网因素、电子商务因素、物流业因素、快递基础设施建设因素的衡量指标进行了梳理。其中，影响快递末端配送效率的三个因素因素的衡量指标描述如下表1：表2影响快递配送效率因素的衡量指标影响因素指标单位数据来源互联网因素互联网用户规模万人国家统计局互联网普及率%中国互联网网络信息中心电子商务因素网上购物的使用率%中国互联网网络信息中心网上购物用户规模万人中国互联网网络信息中心物流快递业因素物流产业的附加值亿元国家统计局商品的周转量亿吨公里国家统计局快递基础设施建设因素邮政总路线公里国家统计局邮政业务网络点处国家统计局关于互联网因素的衡量指标，网络的发展影响了网上购物主体的规模和范围，在一定程度上影响了送达快递物流的市场份额。本文通过对中国互联网用户规模和互联网普及率的研究，解释了互联因素对快递终点配送效率的影响。这两个指标都可以衡量中国互联网的发展，反映了互联网对中国居民生活的影响。中国网民的规模可以反映互联网在中国居民中的渗透程度，互联网的渗透率可以衡量互联网影响的复盖率。关于电子商务因素的衡量指标，电子商务的发展促进了网上购物成为一种生活方式。网上购物的规模越大，网上购物的频率越高，最终交付的需求也就越大。因此，本文从网上购物的使用率和网上购物用户规模两个方面衡量了电子商务对快递配送效率的影响。网上购物的使用率表现为网上购物者与网民的比例，反映了网上购物在现有网民中的普及程度。网购用户的规模反映了中国居民网上购物群体的规模。关于物流业因素的衡量指标，物流产业作为物流产业的一个子产业，其现代化在一定程度上对快递业的发展具有一定的促进作用。本文以物流产业的附加值和商品的周转量来衡量物流业的发展。物流产业的附加值是衡量物流产业发展水平的核心指标，能够反映物流活动在一定时期内对我国经济的贡献程度。货物周转量是指货物在运输过程中的吨位及其运输距离的乘积。由于考虑了运输对象的数量和距离，运输能力可以更全面地反映出来。关于快递基础设施建设因素的衡量指标，基础设施对行业的持续、稳定发展起着不可或缺的作用。在快速配送结束时，其有序运行更依赖于基础设施的支撑作用。快递业是邮政业的重要组成部分其基础设施建设是邮政基础设施建设中的重要环节。快递企业也可以利用现有的邮政基础设施开展相应的服务活动。同时，考虑到快递基础设施数据的可利用性，本文选择了邮政总路线和邮政业务网络来反映邮政基础设施的建设。快递配送效率影响因素检验1.运用数据包络分析法对快递配送效率值进测度通过借鉴快递末端配送效率影响因素及优化路径研究（李赫，2016）中对快递测度的方法。第一步：选择样本数据和构建快递配送效率评价指标体系。例如以2015年-2017年的作为研究时间段。在综合考虑了可行性、可得性和合理性之后，从宏观角度选择了选择了快递营业网点、快递从业人员数作为投入指标，以快递业务收入和快递业务量作为产出指标，构建出的快递效率评价指标体系如下表3：表3快递效率评价指标体系维度指标名称代码单位指标说明数据来源投入指标物力和财力投入快递营业网点X1处自有与合作快递营业网点反映末端配送环节物力和财力投入国家统计局人力投入快递从业人数X2人数据不可直接获取，通过下文方法计算得出，反映末端配送环节人力的投入国家统计局、国家邮政局产出指标盈利能力快递业务收入Y1万元反映快递末端配送环节协同其他环节盈利能力国家统计局服务能力快递业务量Y2万件统计年收入200万以上快递服务企业的业务量，反映快递末端配送的服务业绩与服务能力国家统计局其中，由于快递从业人数没办法获取，因此参照秦立公（2015）的研究成果，根据相关指标推算得出，具体公式如下：快递从业人员数=快递业务量邮政业务量x邮政从业人员第二步：基于超效率数据包络分析模型，运用MYDEA软件进行2007-2014年中国总体快递配送效率的测算。2.运用灰色综合关联分析法检验快递配送效率影响因素检验运用上述的得出的2015-2017年中国快递的配送效率值，并对影响快递配送效率值及其计量指标的影响因素进行了整理。在上述研究的基础上，以所得的快递物流配送效率值作为系统特征序列，以各影响因素的测度指标作为系统行为序列，采用灰色综合相关分析方法，对影响快递配送效率的因素进行了检验，并根据灰色综合关联度的大小划分所有因素衡量指标的影响等级。第一步：运用相关的灰色系统分析软件例如GTMS3.0[3]以所得的快递物流配送效率值作为系统特征序列，以各影响因素的测度指标作为系统行为序列，采用灰色综合相关分析方法，对影响快递配送效率的因素进行了检验。所得结果绘制成快递配送效率影响因素衡量指标关联度计算表。第二步：对所得出表格的数据进行分析，如果效率衡量指标与配送效率等因素之间存在较强的相关性，灰色综合关联度大于0.5时则表明这些快递配送效率影响因素与快递配送效率有较强的影响关系，如果效率衡量指标与配送效率等因素之间存在较强的相关性，且灰色综合关联度大于0.6时则表明这些快递配送效率影响因素与快递配送效率有很强的影响关系。第三步：从上两步得出的表格，对相关联度进行排序，从1到0之间分别划分重要等级，一级、二级、三级、一级表示关联度越大，影响作用越大。同理，三级表示关联度最小，影响作用最小。然后依据等级和关联度数值大到小依次排序。以方便后面针对效率影响因素提出优先的优化方案。快递配送效率的优化方案研究综合前文，本人已经梳理快递物流业的概况并提供了对快递配送效率的影响因素进行重要顺序筛选的方法，但是由于本人对数据计算机数据软件并非专业。对操作流程的不熟悉，并且相关的硬件设备无法支持。无法计算得出快递配送效率影响因素衡量指标关联度计算表。但仍然希望将来有机会，通过对数据包络分析模型和灰色关联综合分析模式的系统学习后能够完整运算出一套结果。以下通过对其他学者的研究参考，整理出近年来的第四章所选择的快递因素的效率影响因素衡量指标关联度和配送因素重要等级表。如下表:4表4快递因素的效率影响因素衡量指标关联度和配送因素重要等级表影响因素指标灰色综合关联度排名影响等级互联网因素互联网用户规模0.55222三级互联网普及率0.77787一级电子商务因素网上购物的使用率0.82548一级网上购物用户规模0.52231三级物流快递业因素物流产业的附加值0.59923三级商品的周转量0.63304二级快递基础设施建设因素邮政总路线0.64885二级邮政业务网络点0.71546一级其中灰色综合相关度在0.7以上设为一级，表示非常重要关系，大于0.6且小于0.7的设置为二级，表示比较重要关系，而小于0.6的设为三级，表示一般重要影响。因此对快递效率影响因素的重要排序从最重要到最不重要的顺序是：网上购物的使用率、互联网普及率、邮政业务网络点、邮政总路线、商品的周转量、互联网用户规模、网上购物用户规模。而快递影响因素重要排序从最重要到最不重要的顺序是快递基础设施建设因素、互联网因素与电子商务因素、快递物流行业因素。以京东物流为例，我在结合快递配送效率相关理论与行业企业现实状况后，以快递配送效率因素的研究为分析基础，参照上述表格与结论，对于快递业生产的集约化、运行的高效化、服务的优质化的提出以下的优化策略方案。善用智慧互联网技术，打造智能物流平台在配送路线方面通过运用互联网的大数据技术和分析系统，规划更合理平衡路区产能节约人力成本。京东物流较其他物流企业更早推行智慧互联网的路径优化模式——智慧路由下图是基于互联网路由和传统路引导配送路线的优缺点比较。图6传统路引导配送路线的优缺点比较由图中数据我们可以看到不管从时效、成本、还是车辆装载率。都有将近7%到的9%提升。建设高效专业的物流体系目前京东物流已建造521个专业物流中心[5]、并且采用先进的自动化生产设备保障全流程高效运转。全国共有30多万个快递网点。结合快递配送效率问题中所提及的快递“爆仓”，快件延误、服务态度、快件丢失等问题我认为对快递末端网点以及仓库的从业人员提供标准化培训十分必要。通过对网点的人员培训，操作和快递合理放置的培训，使得快递配送的团队更加专业。更好地利用网点资源，高效处理快递网点的任务。为电子商务用户提供个性化、专业化的配套服务影响快递配送效率的因素中，除了快递基础建设本身，其次重要的是电子商务因素和互联网因素。这给快递企业的启示是快递企业不能仅仅只顾对自身配送基础体系建设，更重要是要结合电子商务商家，为他们定制符合他们商品特点的个性化配送服务，以确保快递配送的高效和用户的满意度。针对电商交易中的商品属性分类，专门定制符合商品本身的物流快递方案。这点值得其他快递物流企业学习。并且快递物流企业要想在此基础上再获得竞争优势，势必需要对个性化配送的快递物流服务进