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“互联网+”背景下生鲜农产品双渠道供应链物流效率研究⋆

2018-01-24赵淑雯

农业经济 2018年2期
关键词:鲜品生鲜渠道

◎赵淑雯

一、生鲜农产品双渠道供应链的发展

(一)现阶段的双渠道供应链模式

随着我国“互联网+农业”战略布局逐步形成,生鲜电商开设实体店,实体生鲜商增加线上销售,使双渠道供应链运营呈规模化发展,且成为主流趋势。目前,我国各地生鲜农产品双渠道运营的可以归纳为以下5种模式:一是生鲜品供应+加工企业(核心)+实体连锁或大型超市和网络官方商城+物流+客户模式,发展趋势是提升线上功能并强化配送效应,如佛山鲜滋汇生鲜公司官方线上直接供应生鲜品。二是生鲜品专业合作社(核心)依托+ B2C 电子商务平台的超市或直营店+物流+客户模式,其农超对接逐渐趋于双渠道,主要代表是山东淄博由156 个专业合作社联合建立超市并展开双渠道运营。三是生鲜品供应+农贸或批发市场(核心)和政府搭建的市场 O2O平台+物流+客户模式,如北京新发地联盟京选生鲜推出 O2O 销售模式,其发展趋势是发挥O2O平台作用和深化物流服务。四是生鲜品供应+零售店或品牌旗舰店和网络官方商城的生鲜板块(核心)+物流+客户模式,其依托平台实现了线上线下联动的“新零售”,目前代表有上海妙生活果园等。五是生鲜品供应+各类拥有O2O模式的生鲜品运营商+第三方物流平台(核心)+客户模式,是以强大物流企业为核心,发展方向为提升物流效率和多功能物流服务从而带动双渠道的发展,目前的代表是顺丰优选。

(二)双渠道供应链运营中的问题

1.生鲜品供应链运营矛盾。(1)供应链内部。由于生鲜农产品自身特质使其在生产和流通中会出现一系列问题主要表现在第一、供求问题。生鲜品生长过程的季节性、生产周期性和消费者需求的非季节、日常性,其自然会影响生鲜品的供求,虽然存储给予了调节,但双渠道供应链运营中依然存在。第二、流通问题。生鲜农产品的区域性分布和消费者对生鲜品多元化(分散性和个性化)需求而形成的小批量、高频次、多样购买形成了生鲜农产品的产销矛盾,电子商务下的双渠道中,这样的不相匹配仍旧明显;第三、成本问题。生鲜品的损耗问题一直困扰着供应链的每个环节,虽然随着互联网+农业的推进使网络营销及物流配送有了改进,如“农超对接”模式的广泛应用等。但高成本还是困扰着流通。第四、安全信用。从双渠道供应链模式可知即使是“农超对接”的模式也需要物流商协助完成,所以产销分离还在影响着生鲜品的安全与信用问题。另外,双渠道下信息不对称和标准化问题仍然存在安全隐患[1]。(2)双渠道间。互联网背景下渠道间的冲突问题是指在新流通渠道加入后,由于渠道间生鲜品的价格、促销因素、产品及物流服务差异等因素共同作用在同一的目标市场时,新的销售渠道会对原有渠道造成冲击。在网络环境下,不同渠道供应链模式都在考虑利益最大化问题,竞相采取差异的渠道产品销售策略,如生鲜品线上线下加工各异,或者为了体现个性化会出现包装设计上的另类,还有的对物流有不同的要求,这些都会对市场价格产生影响,均易产生生鲜农产品双渠道供应链冲突问题。

2.物流效率对双渠道供应链的约束。互联网背景下,网络渠道在生鲜品价格上存在优势,但在购买体验、客户及物流服务水平等方面又有劣势,其中物流服务水平即物流效率问题就是引发生鲜农产品供应链双渠道之间的矛盾重要因素之一。在生鲜农产品销售旺季,针对日增的市场需求,往往使网络渠道销售的生鲜农产品由于物流效率问题出现配送滞后、品质不符、损耗严重等,而五种模式均可能引发供需等矛盾。这种情况下,核心企业与供应链上的其他节点及各节点间的市场目标就会产生一定的分离而引发冲突。另外,生鲜农产品收益共享契约的有效性及利润的高低受双渠道销售价格、市场需求、促销因素、产品差异及物流效率等因素共同作用,其中随着物流向各运营模式的渗透,物流效率的制约作用越来越显著。另外,随着渠道物流配送效率差异的加大,双渠道供应链集中与分散决策时的利润差额增加,因此,当物流效率差距缩小时供应链整体绩效会提升。总之,现阶段物流效率问题对我国生鲜农产品双渠道供应链的运营有较大的影响。下面就调研的数据做进一步验证分析。

二、物流效率对生鲜品双渠道供应链的影响分析

针对物流效率对生鲜品双渠道供应链的影响度问题,本文进行了问卷设计和实地调研相结合获得相关数据,并进行了如下的验证分析。

(一)问卷设计与样本选择

本文设计5个变量,借鉴相关文献中的成熟量表并结合本文的调研结果进行维度和问卷题项的设计。变量单渠道供应链由供求、流通、成本、安全信用4个维度8个问题;物流服务创新由物流技术创新、组织、理念、界面创新4个维度6个问题;配送资源整合由配送体系、众包、配送优化共3个维度共12个问题;双渠道供应链由销售价格、市场需求、促销因素、产品差异4个维度10个问题,问卷采用Liker5级量表。本次问卷调研对象为生鲜农产品双渠道供应链上不同渠道模式的企业,并主要针对北部区域的内蒙古、黑龙江、山东三省相关企业的业务及管理人员展开随机抽样。问卷于2016年10月份至2017年3月匿名上网发放200份,实地调研时发放了200。定期回收并进行筛选和剔除,实际收回310份,回收率77. 50%且全部为有效问卷。

(二)数据分析与假设检验

通过SPSS21.0软件对有效问卷进行统计分析,本文采用Cronbach's Alpha系数法检查问卷的内在一致性,可靠统计量项数15,Cronbach's Alpha系数0.932。一般Cronbach's Alpha的系数大于0.7认为具有高可靠度。所以本问卷具有较好的可信度,研究结果可取[2]。通过相关性分析,体现各维度与物流效率的相关性,再通过回归分析,阐明因素维度对双渠道供应链的影响程度,从而作为本文提出建议的参考。

1.相关分析。为了解各维度与物流效率的相关程度,采用Person法对各变量进行相关分析。一般来说,Person相关系数的绝对值渐近1时,因变与自变量的线性相关程度越大,Person相关系数绝对值在0.5-0.8之间,即被称为显著相关。正值和负值反映两个变量的变化方向是否一致。本文各维度与物流效率的相关系数分别为0.633、0.512、0.763、0.611,都呈正相关。

2.假设检验。因变量与自变量之间的线性关系是线性回归的必要先决条件,可以通过绘制散点图矩阵来确定是否满足此要求。本文变量散点图矩阵呈现出物流效率水平(因变量)与四个维度(自变量)之间的线性关系,符合回归分析要求。本文使用DW检验法,DW值越接近2,残差项越不相关;DW值越接近0,残差项正相关程度越强;DW值越接近4,残差项为负相关强。本回归方程的DW值为1.954,残差项无相关,非伪回归。通过多重共线性检验来判断自变量的独立性。本文的多重共线性检验的容差介于0-1之间,容差小于0.1时,说明自变量与其它变量之间存在共线性,。本文单渠道供应链、物流服务创新、配送资源整合、双渠道供应链的方差扩大因子(VIF)分别为1.518、1.936、1.857、2.097,VIF小于5可以判断自变量之间不存在多重共线性即自变量Y具有独立性,不存在自相关。另外通过K-S对区域、双渠道模式、物流企业进行中心化处理,以避免多重共线性。本文又通过标准化残差直方图和散点图分析,可知回归标准化残差为正态分布且通过方差齐性检验。

3.回归模型分析。通过多元线性回归前提假设检验,证明这五个变量可以进行多元线性回归,通过数据结果可知判定系数R2=0.681,修正的R2=0.667,表明方程拟合效果好;F统计量为47.91,系统自动检验的显著性水平为0.000,小于显著性水平0.05,标准化系数中所有维度的回归系数均显著,在统计学上具有一定意义。回归方程为:Y=0.025+1.161 X1+1.092 X2+4.004X3+2.169X4,且四个维度都可归入回归方程中。其中,配送资源整合的标准化回归系数最高对物流效率水平的影响最大。

三、生鲜品双渠道供应链物流效率提升途径

在互联网+背景下应不断的化解双渠道各方矛盾,着手从上述分析结果的4个维度出发,综合考虑生鲜品的自身特点及影响双渠道供应链物流效率的各因素,提出切合实际的改进措施。

(一)双渠道深度协同

双渠道供应链协调首先是信息共享。信息共享平台的构建是生鲜品双渠道运行的重要环节,它使成员之间信息传递具有较强透明度和一致性,提升如需求量、生产计划、库存量、物流状态等重要信息的共享性获取。通过平台建立合作转运协调机制,使各节点生鲜品的补货更便捷,近而降低线上线下整体系统库存水平和缺货风险[3]。预防了渠道间和链条内的不正当的竞争,确保了各链节生鲜农产品经营利润最大化。各级政府也通过大数据集成不断的完善农业供应链信息平台建设,使生鲜农产品供应链的市场、政策、科技、金融、保险、追溯等运行要素信息共享,提升精准化水平。其次,解决渠道间生鲜品的价格、促销因素、产品及物流服务差异可以通过建立集中式与分散式决策,分析双渠道供应链的最优价格及利润情况,并证明在集中决策模式下供应链价格为最优。分析各双渠道不同模式、不同渠道产品和促销差异避免冲突和价格战,并依托收益共享契约模型实现整体利益最大。针对物流服务差异,不论是何种因素引发,着眼点都在解决生鲜农产品损腐率高,冷链成本居高上。恰当使用联合库存,通过配送实现双渠道线上线下无缝对接,促进供需精准匹配,破解生鲜农产品流通困局,其物流效率则自然提升。再次,针对链上信用、供应、流通成本的矛盾,先区分消费者对生鲜农产品的高鲜度、零污染、应需配送、个性化营养配方等差异化需求,从供给侧结构性改革入手,来进行生鲜农产品的生产、供应链组织创新与双渠道流通区域规划。通过改善制度政策环境来约束生鲜农产品双渠道供应链的安全信用。最后,互联网下各方长远的战略意识是实现生鲜品双渠道供应链利益方“多赢”的必要条件。协作中正确看待冲突,避免片面追求短期利益,博弈中充分发挥各模式核心企业的龙头作用,立足长远并重多赢的合作,为物流效率的提升奠定基础。

(二)配送资源整合

1.完善物流配送体系。近年来供应链已发展到智慧供应链新阶段,它已与互联网、物联网形成了更深度融合。分析数据表明,此背景下如要提升生鲜农产品双渠道供应链物流效率,就需要跟进配送资源的整合。无论哪种渠道的流通,生鲜农产品都存在高损腐率和高物流成本问题,所以通过完善物流配送体系达到整合资源的目的。一是要做生鲜农产品冷链运输可行性分析,确定实体与网销冷链配送优先级并优化配送路径。二是建立冷链运输标准化系统,依托 O2O 电子商务平台展开配送。三是完善物联网架构下配送建设,使生鲜农产品双渠道运营线上线下资源融合无缝对接,大大节约了渠道成本。

2.优化冷链流程。在互联网+的双渠道供应链运作环境中,针对以往配生鲜农产品送流程进行不断的优化和整合。首先预冷和冷藏环节。采摘后及时预冷,重视信息速度和温控,及时链接冷藏设施,冷藏环节要基于传统的冷冻、冷藏、自发气调(MA)基础上,大力推广人工气调储藏(CA)整个过程要趋自动化。其次是包装和销售。推进包装标准、系统和信息化,创新电商包装废弃物回收,推进绿色包装,并构建电商下包装评价体系。优化农超对接使销售双渠道畅通并减少浪费,保障生鲜品品质。最后是贯穿双渠道的防损装卸。规划装卸并引入智能、推广组合化。以FTA定性研究生鲜品损耗的原因,重温控调整并发挥电子追溯、信息传递及应急预案作用,使生鲜品配送无缝和顺畅。

3.推广生鲜平台下的众包配送。生鲜双渠道物流效率的提升不仅要整合链内的配送资源还应利用社会资源,尝试社会化的物流配送之路。基于生鲜双渠道平台,以滴滴打车式形成派单并辅以抢单。它的优势在于(1)解决了生鲜农产品在“最后一公里”配送时的派单积压和渠道路径拥挤问题引发的延时配送。如京东到家2016年实现覆盖37个城市,130万众包配送员,提供规模化、低成本、高效率的生鲜农产品物流配送服务。(2)整合了社会闲置物流资源进行门到门的生鲜配送服务,利于个性化服务的改进。(3)借助平台将点配送资源连接起来,形成轻资产模式,大大降低了配送成本,也确保了配送速度和物流效率。当然,该种模式在实施中会存在诸多问题,需要不断的改进和完善[4]。

(三)物流服务创新

通过上述影响因素的分析可知,物流效率对生鲜农产品双渠道发展制约作用是毋容置疑的。随着生鲜电商迅速发展,双渠道配送效率问题不断凸显,它影响了供应链的协同。这就要求物流服务要提升质量并不断创新[5]。首先物流技术创新方面应从理念创新开始,即开放式并促进顾客的价值创造,满足多元化的需求,提高生鲜农产品顾客粘度,强化市场渗透性。其次进行具体营运技术的改进创新。如在RFID技术、GPS 技术等基础上,借助大数据、云计算、物联网等先进信息技术更好地实现精准温湿度监控和定位管理,实现冷链物流全过程智能化运行与监控。界面上可以广泛使用生鲜农产品自提柜、资源整合后的O2O以及众包深度渗透。最后服务组织创新就是构建新的生鲜品供应链双渠道的管理和物流服务模式。针对单一生鲜链侧重系统化,渠道间链注意协调性,针对双渠道整体供应链设计则突出集成和精益,运营中突出新零售,努力实现智能、精准快速物流,最终达到以最便捷的方式让顾客得到所需生鲜品。

四、总结与展望

本文从物流与双渠道供应链系统协同的视角,分析了生鲜农产品双渠道供应链存在的内外运行问题,并对内蒙古、山东和黑龙江三省310家从事生鲜农产品经营企业进行了调研,探索生鲜品双渠道供应链物流效率如何提升问题。依据数据分析得出结论:首先,双渠道供应链内部存在供求、流通、成本、信用安全等问题,而渠道间由于价格、市场需求、促销、产品差异因素的影响存在冲突问题。其次,基于数据说明4个维度对物流效率的影响是正相关的,据此提出了提升生鲜品双渠道物流效率的建议。展望方面:本文分析方法仍存在一定局限性和不足。一是在样本的选择上。主要是针对北方三省,普遍性和广泛性不够,分类调研时只针对了不同模式。二是影响因素只从4个维度方面进行了分析,而制约生鲜农产品双渠道供应链物流效率的因素是多方面的,需要应用更系统、复杂和科学的方法阐明。三是生鲜农产品双渠道物流效率提升途径可行性还有待完善。

[1]李曼.生鲜农产品供应链内在矛盾及其优化途径[J].中国流通经济,2017(7):46-54.

[2]浦徐进,范旺达,吴亚.渠道模式、努力投入与生鲜农产品供应链运作效率研究[J]. 中国管理科学,2015(12):106-111.

[3]徐琪,刘峥,汤兵勇.双渠道供应链库存协调合作策略[J].系统工程,2015(1):46-51.

[4]陈耀庭,黄和亮.我国生鲜电商“最后一公里”众包配送模式[J].中国流通经济,2017,(3):10-18.

[5]刘刚.生鲜农产品电子商务的物流服务创新研究[J].商业经济与管理,2017(3):12-19.

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