基于高校快递送货上门的B2C 系统集中式决策模式研究

明道雨 （上海海事大学，上海201306）

MING Dao-yu (Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

0 引 言

随着电子商务的发展，网购已经成为一种潮流，大学生成为了网购的一大主力军。然而，由于各高校人数众多，学校出于对学生安全的考虑或者快递公司因为校园快递价值低、利润空间有限等原因而节省送货上门的成本，快递公司往往是把快递集中在一个地方或者在校内寻找代理，让学生自行取件。这就会出现诸如本人不在而无法取件、快递等待时间短、取件距离远和取件拥挤等问题。为了解决这些问题，已有个别高校在校内设立代理负责将快递送货上门并向学生收取一定的费用；还有一些可行的方法，比如：让寝室宿管代领然后再一集中时间段让学生自取并收取一定额度的费用，或者在宿舍采取自助取货并支付一定费用的方式。但是，由于高校学生人数和快递数量多而杂等问题导致最后这一站的成本较高，建立这样一个送货上门服务系统往往会出现师生愿付的费用不足以弥补服务成本的矛盾，这就会造成这种服务不能在高校之间广泛推广。针对上述问题，本文站在整个B2C 服务流程中电商、物流企业和校方三者的角度进行综合考虑，对这些问题进行理论研究和实证分析。

1 提供校园送货上门的原因及市场影响

在电子商务高速发展的今天，网购已经成为一种潮流并且网购的规模越来越大。2014 年，中国电子商务市场交易规模达13.4 万亿，同比增长31.4%；其中网络零售市场交易规模达2.82 万亿元，同比增长49.7%。随之兴起的就是快递业的大发展，在全国物流业增速放缓的情况下，快递业“一枝独秀”，业务量及收入增速连年攀升。据亚马逊中国发布的《2014 年度网络购物趋势及2015 年消费热点报告》显示，2014 年网购人群有年轻化趋势且绝大部分拥有本科及以上学历。据支付宝的数据统计，从全国男女大学生网购能力排名前十的高校中我们可以看出，高校学生的网购消费能力很强，市场有很大的利润空间（见图1）。因此高校学生的需求变化会对市场造成很大的影响，加强对学生的服务质量从而刺激学生的需求将会变得有利可图。因此从整个B2C 电子商务流程考虑，让电商、物流企业和校方进行合作，提高整体的物流服务水平，把送货上门作为商家物流服务的最后一个环节。提供送货上门服务会提高整体物流服务水平，提高学生对物流服务的满意度；满意度的增加会刺激学生对电商商品的进一步需求，进而增加电商的收益。因此，只要在学生满意度增加后的销售利润增加量和代理收取的费用之和能够抵消或大于送货上门服务的成本便可以实施这项服务。

2 构建基于高校快递送货上门的B2C 集中式决策模型

2.1 模型符号表示

p表示电商市场所有商品的平均销售价格；c表示商品的平均生产成本，假设该变量固定不变；i表示第i个商家，共m家电商；ai表示第i个电商商家的商品供给量；j表示第j所高校；bj表示j高校的商品需求量；Tij和Cij表示单位商品从i电商运送到j高校的平均运费和平均运输成本；pj表示j高校代理送货上门收取的单位快递的平均价格；Kj表示j高校的快递需求人数；μj表示j高校快递需求的中位数；αj表示百分比系数表示j高校提供送货上门服务的收费价格需求弹性；xj表示j高校每人每月的平均快递数；Fj表示j高校提供送货上门服务的成本（包括固定成本和运营成本）；ej表示j高校提高送货上门服务后对整体物流服务的满意度；yj表示j高校是否提供送货上门服务，是决策变量，用1 和0 表示；Xij表示从i电商运送到j高校的商品数量，也是决策变量。

2.2 模型假设条件

假设1：假设向某个高校提供送货上门服务，会增加学生对物流服务的满意度，继而刺激学生对商品的需求量；物流服务的满意度在各高校是可测度的，而且可以被证实，用ej表示，各高校商品的需求情况与物流服务水平的关系满足乘法模式=ejbj，其中ej≥1。

假设2：pj、Kj、μj、Ej、xj、Fj等都可以通过对各高校的调研得到。并且据已有研究，高校送货上门服务的收益函数为Rc

假设3：假设电商交易市场是一个整体，且涉及的商品市场是一个完全竞争市场，所有电商都是市场价格的接受者，所有商品的平均价格为p，商品的平均生产成本c假设是不变的。

假设4：假设电商与物流提供方签订的是长期合作合同，因此单位商品从i电商运送到j高校的运费Tij在长期内可假设固定不变；此外，假设单位商品的运输成本Cij不变。故可得出物流服务提供方的利润

2.3 构建系统集中式决策优化模型

基于整个B2C 流程的集中式决策，决定在哪些高校提供送货上门服务，必须使得电商、运输服务提供方和高校校园代理三者为系统的利益最大化。由以上假设条件可以得出如下系统决策优化模型：R=Rb+Rt+Rc，即：

3 模型理论分析

由上面模型可知，除决策变量之外，对系统总利润产生影响的因素有电商商品的价格需求弹性E、提供送货上门服务后的高校学生对整体物流服务的满意度ej、高校师生的快递需求人数Kj、高校送货上门服务的价格需求弹性Ej、高校代理送货上门的单位快递收取的平均价格pj、高校每人每月的平均快递数xj。可分别通过对各影响因素求偏导分析各因素的影响情况。

3.1 商品需求弹性E 对系统总利润的影响

由上式可以看出cyjbj表示提供送货上门服务后的边际成本，相应的和分别表示满意度增加的边际收益和提供送货上门服务带来边际收益，且这两种边际收益之和大于边际成本。由于则又因为θ 形 如其中b ej（）是ej的单调增函数，即易证得即则可得出即满意度增加的边际收益大于0。而提供送货上门服务带来边际收益此时电商商品的需求富有弹性。因此当电商商品需求富有弹性且价格需求弹性越大时，才能使系统总利润随满意度的增加而增加；当电商商品需求缺乏弹性时，提供送货上门服务带来边际收益小于0。

3.2 高校快递需求人数Kj对系统总利润的影响

3.3 送货上门服务单件价格pj对系统总利润的影响

3.4 高校人均快递需求xj对系统总利润的影响

4 模拟实证分析

4.1 模拟数据

根据网上问卷调查的和支付宝的统计数据来看，高校大学生每月平均网购3 件商品，每件商品的平均价格为110 元左右，假设电商以10%的平均利润计算，则成本可设为100 元。根据模型，可假设对一个地区的高校是否提供送货上门服务进行分析，在模拟中可以缩小规模，根据距离选定地区的远近可分为短距离、中距离和远距离3 个电商；从专科的最少几千人到985 高校最多的6 万多人，根据各高校校区的情况这里选择网购规模为5 000、10 000、15 000、20 000、25 000 人的5 所高校，相应的商品需求分别为15 000、30 000、45 000、60 000、75 000 件。假设3 个电商的商品供给足够，可分别设为60 000、100 000、80 000 件。根据大学生的网购经验短距离、中距离和远距离的单件平均运费分别为6、9、12 元，根据中国电子商务研究中心的数据显示单件成本大约分别为4、7、10 元。假定5 所高校提供送货上门服务后的对商品的需求分别增加10%、11%、12%、13%、14%，对送货上门的价格需求弹性分别为-1.21、-1.15、-1.11、-1.23、-1.28；据已有调查研究一般高校愿意为每件快递送货上门支付的价格大部分在0.5～1 元之间，这里统一取0.7 元。高校的送货上门成本考虑到规模效应，单位成本递减，则可得到电商至高校的运费、成本以及供给、需求表（见表1） 和各高校的参数表（见表2）。

4.2 模拟结果

模拟分析时假设提供送货上门服务后商品价格不变。在实证系统总利润与收费价格的关系时选取规模适中的高校3 的价格作为变量，LINGO 模拟的结果是当收取费用后送货上门需求富有弹性时，系统总利润随价格的增加而减少（见图2）；当需求缺乏弹性，即假设E（3 ）=-0.5 时，系统总利润随价格的增加而增加（见图3）。在验证高校平均快递数X与学生快递需求中位数μj的关系，高校的需求规模在短时间内几乎不变，人均需求量也为固定的3 件，现取学生需求的中位数作为变量，经LINGO模拟得出的结果可知，人均需求量与现取学生需求的中位数越接近，总利润越大，当两者相等时，利润最大（见图4）。上述实证结果与理论分析一致。

表1 运费、成本及供需情况

表2 各高校参数

5 结 论

综上所述可以看出：针对高校提供送货上门服务收益不抵服务成本从而造成不能大范围推广的问题，可以从B2C 电子商务的电商至高校学生的整个流程进行综合考虑，只要在提供送货上门服务后的系统总利润大于之前的利润并且达到最优就可以在高校提供这项服务。然后构建基于B2C 整个流程的系统集中式决策模型，并通过对各影响因素的理论分析和模拟实证分析相结合得出高校提供快递送货上门的可行性以及如下具体结论：（1） 当电商商品的需求富有弹性时系统的总利润才能随着高校对物流服务满意度的增加而增加。（2） 高校的快递需求人数越多系统的总利润越大。（3） 高校每人每月的平均快递数越接近高校快递需求的中位数，系统的总利润越大。（4） 当高校送货上门服务的需求缺乏弹性时，系统总利润随高校送货上门服务的单位快递的平均价格的升高而增加；高校送货上门服务的需求富有弹性时，系统总利润会随高校送货上门服务的单位快递的平均价格的降低而增加。

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