生鲜电商物流与供应链研究综述

（深圳信息职业技术学院，广东 深圳 518172）

1 引言

近年来，我国的电子商务发展迅速，带动着生鲜农产品的线上交易，2005年易果网的上线开启了中国生鲜农产品的电子商务之路。紧接着，生鲜垂直电商平台—本来生活开展“褚橙进京”网络营销，取得巨大成功，标志着2012年成为生鲜电商元年。作为每日生活必需品，生鲜产品市场需求巨大。中国生鲜电商市场在2014-2015年经历了高速发展期，随着各大综合电商纷纷入局，生鲜电商市场在2016年迎来洗牌期：大批中小型生鲜电商企业或被并购或倒闭，而拥有全产业链资源和全渠道资源的综合电商的入局，加速了冷库建设与冷链配送，带动中国冷链宅配的迅速崛起。根据尼尔森预测，2018年仅生鲜电商的市场规模就可达到1 500亿元。尽管如此，我国生鲜电商的发展依然受到物流瓶颈的严重制约。中国冷链物流的起步较晚，目前主要覆盖在一二线城市，由此导致生鲜电商的用户也以一二线城市的网民为主，使得生鲜电商的规模难以进入到大规模普及阶段。

生鲜电商物流问题的难点在于如何保证生鲜产品的“生”与“新鲜”的双重特征。从基地采摘开始到分拣包装、装卸搬运、仓储配送等操作，生鲜产品的物流运作流程复杂，仓储温度和通风设备的操作不当等都将导致产品外观损坏、新鲜度下降，而“最后一公里”的配送往往因为路线规划不科学、网点布局不当或冷链系统不健全导致配送延迟，出现商品腐烂变质等质量问题，使得生鲜电商物流变得极其复杂，且面临巨大的挑战。学术界对生鲜电商物流执行过程中遇到的问题展开丰富的研究，以期促进生鲜电商的发展。

本文以“生鲜电商”、“供应链模式”、“物流模式”、“车辆路径优化”、“网点布局”、“物流风险”检索词对现有文献进行检索，从冷链物流发展问题、生鲜电商物流与供应链模型、生鲜电商物流末端配送问题及生鲜物流风险问题等五方面展开，对国内外现状进行分析，对现有的生鲜电商物流与供应链管理方面的研究进行系统的梳理，并提出未来的研究方向。

2 生鲜电商物流与供应链模式研究现状

2.1 冷链物流的发展

生鲜产品需求频次高、需求量巨大，具备广阔的市场前景，但其也具有鲜明的特点，容易腐败、运输仓储损耗大、价格波动剧烈、与季节变化息息相关等，此类商品对仓储配送的要求极高，包括仓储条件、物流网点布局、车辆选择、配送路径、温度控制等等。因此，如何开展高质量的生鲜产品的物流配送面临极大的挑战，而其中的第一瓶颈问题便是冷链物流技术的开发，冷链物流的服务质量提升。

冷链通过对运输、仓储、配送等过程进行合理的温度控制，从而有效的解决生鲜产品的物流问题。冷藏产品运输系统的温度控制不是单纯的制冷，而是运输时商品所需要的能够保持新鲜的合理温度。国外冷链物流的基础设施及市场化方面较为成熟，学者们主要关注冷链物流的新体系开发，以及对先进冷链技术的探索等方面。解决生鲜产品物流问题的要点之一便是先进的冷链物流技术，及其对物流过程的有效跟踪。通过利用物流信息技术及物联网技术，可以对冷链全程进行全面监控和管理[1]。食品的可追溯性可激励食品生产及销售企业有效提高食品安全[2]。Hsu and Liu（2011）[3]提出了可更换蓄冷保温箱多温度联合分布（MTJD）的新技术，在此基础上开发“多温共配”的模式，可以较低的运输成本实现生鲜产品的高品质。

我国冷链物流依然存在诸多问题，如基础设施不健全、冷链物流市场化程度低、低价格竞争造成行业水平低下、缺乏上下游整合、市场环境和行业监管尚不成熟、冷链物流专业人才缺乏等[4-5]。近年来，我国生鲜电商的蓬勃发展也在推动冷链物流的发展，尤其是综合电商平台的入局，带来冷链的巨额投资，但是货源不稳定、保鲜技术落后、成本高、行业标准缺失等问题依旧没有得到有效的解决[6]。司银霞（2012）[7]认为企业可以从设备技术、信息共享、过程管理等方面进行联盟，构建横向企业联盟或纵向企业联盟，从而提高生鲜农产品的运作效率。罗红梅，李学工（2014）[8]以可靠性理论为基础，介绍了串联系统和并联系统这两个可靠性模型，分析了农产品冷链物流风险控制的现状，从农产品冷链物流系统的四个环节构建了基于可靠性理论的改进后的风险控制模型，建立新的冷链模式：共同配送模式。

综上，我们发现我国对于冷链物流的发展研究还停留在定性的描述阶段，缺乏实证研究与案例支撑，同时对冷链的技术问题也缺乏有效的探讨。

2.2 生鲜电商物流与供应链模式

姜玥等学者认为基于不同的网络零售模式,可将生鲜电商分为以我买网、顺丰优选为主的垂直电商，以天猫、京东商城为主的平台型电商生鲜频道，以上海美味七七等为主的专业化本地电商和以永辉超市等为主的线下超市整合型O2O电子商务4种模式[9]。我国生鲜电商市场发展早期，以地域性垂直类生鲜平台为主，随着电商巨头的入局，逐渐发展为以综合电商平台如京东、天猫等为第一梯队的生鲜电商格局，可分为传统网购模式，如京东的生鲜频道，或者线上线下融合模式，如“餐饮与超市”相结合的盒马鲜生。

当前的生鲜电商模式各异，不同的运作模式适用于不同的物流配送模式。李作聚等学者认为第三方物流（3PL）是未来生鲜电商冷链物流的重要合作对象[10]。金辉，等[11]通过对当前生鲜电商冷链物流配送问题进行剖析，对搭建O2O模式下生鲜配送模式进行必要性论证，针对现阶段O2O不同主导方提出的三种不同配送模式，包括以农户或农村合作社为主导的“农户+3PL”配送模式、以第三方物流企业为主导的“3PL”配送模式、以电商企业为主导的“电商+3PL”配送模式，建立了O2O环境下生鲜农产品配送模式的判定矩阵。在现有的3种物流模式基础上，生鲜电商企业为了降低物流成本并改善消费者的购物体验，提出了“第三方物流＋消费者自提”的物流模式[12]。樊洪远[13]则提出与上下游合作以建立“农业基地＋农村合作社＋电商平台＋3PL”的模式。对于中小型企业而言，徐广姝[14-15]认为“第三方物流配送+冷藏班车+消费者自提/送货上门”的新型生鲜农产品配送模式更为有效，并进一步设计了生鲜电商企业与物流服务商之间“数量折扣+成本分担+收益共享”组合契约。由此，除了京东商城等大型综合电商平台可以利用其自身的强大物流网点进行物流配送之外，第三方物流仍然是垂直电商平台等中小型生鲜电商开展仓储配送的首选方式。但现阶段第三方物流企业缺乏有效的冷链系统，导致垂直生鲜电商的物流配送服务质量并不尽如人意。

2.3 生鲜电商物流末端配送问题研究

“最后一公里”在学术界得到越来越广泛的研究，生鲜农产品易腐烂、对配送条件要求高的特点使得生鲜电商最后一公里的配送效率成为研究热点，而网点布局（包括顾客取货点和配送站网点）和路径优化的合理性保证了配送的效率。

2.3.1 顾客取货点布局。顾客取货点指的是生鲜电商在顾客合理的距离范围内设置提货点，顾客线上下单后选择相应的取货点提货。国外学者关于此类提货点的布局模型研究较少，Weltevreden，Rotem-Mindali[16]收集物流配送与消费者行为等数据，通过统计研究，对末端取货点的分布规划进行了详细而客观的定性分析。国内学者关于客户取货点的网点布局研究较为丰富。距离成本、服务质量成本、服务成本、运营成本等是构建自提点网点布局模型的重要考量因素，张戎、王镇豪基于反应函数的启发式算法构建了双层规划模型[17]，韩霜[18]、杨朋珏[19]则使用遗传算法对双层规划模型进行求解。便利店的自提点布局研究已较为成熟，基于便利店的自提点运行模式、影响因素，逄宇[20]分析并构建了距离惩罚成本函数，建立了以运营成本最小为目标的布局模型。

2.3.2 配送站网点布局。Ehmke and Campbell[21]认为，高效可靠的送货上门配送模式是网上零售商经营成功的关键，对于生鲜产品更是如此。Pamucar[22]用模糊神经网络进行城市物流终端定位规划。唐秀英，等学者提出了一种简单的冷链物流点布局优化方法，即通过收集调研当地生鲜农产品供应情况，以此确定网点的覆盖范围，最后利用重心法确定出网点选址的位置以及网点总容量[23]。生鲜农产品物流网络包含了商品的冷链系统，因此分为产地、预冷站、配送中心三个阶段的需求点，将物流总成本最小作为目标函数，同时扣除生鲜产品的特殊成本—因商品腐烂变质产生的物流成本，杨华龙等[24]构建了生鲜农产品物流网络布局非线性规划模型。谢凤，等[25]尝试从生鲜电商社区店选址这一视角来探讨配送体系的优化方式，针对最大覆盖模型，结合市场覆盖、配送能力、配送成本与损耗等要素进行模型重构，由此提出了一种适用于生鲜电商社区店选址的操作策略。

2.3.3 生鲜电商物流末端路径优化研究。路径优化研究一直是物流领域研究的热点问题，生鲜物流的路径优化更要综合考虑生鲜品的各类特征，包括退货成本、服务成本、运输成本以及生鲜产品的腐烂变质成本等，Tagmouti，等[26]构建车辆路径优化模型，并设计算法进行求解；有学者针对生鲜冷链配送路径开发了求解算法,着重考虑了顾客时间窗、车辆配送时间窗等的车辆路径优化目标[27]；食品供应链中的易腐烂食品对配送车辆的路径要求高，Govindan，等[28]构建了多目标优化模型，并设计了混合遗传算法，从而求得最优的配送成本。同样基于遗传算法，Li[29]研究了果蔬配送软时间窗车辆路径问题。Hsu，Liu[3]提出蓄冷箱式多温共配系统更加适用于需求空间分布不均且配送需求点稠密的营业网络，通过构建0～1整数规划模型，优化了蓄冷箱式多温共配系统的车队规模，设计出最佳配送周期和最优的配送路线。

国外的物流配送体系健全，尤其是冷链配送设施完善，而我国生鲜电商所配套的冷链配送体系尚不完备，因此国外学者关于生鲜电商的研究并不完全适用于我国的生鲜电商现状。同时，国内学者关于生鲜电商配送路径优化的量化研究较少，缺乏能够切实指导企业实践的应用型研究。向敏，等[30]在传统路径优化模型的基础上研究生鲜电商的路径规划问题，未充分考虑生鲜电商物流配送的特质。冷链物流“最后一公里”的配送强调时间窗的约束，包括顾客时间窗、车辆配送时间窗等，不少学者以总成本最小化为目标，同时考虑时间惩罚成本、运输成本、车辆固定成本、运输补偿费用等建立路径规划模型，并应用各类算法求解出合适的配送路线[31-32]。

“冷链快物流+智能终端自提”是一种新型的生鲜电商末端配送模式，丁涛[34]将改进后的粒子群算法引入到该配送模式下的路径优化问题研究中，从而建立了中心仓库到智能终端的两级配送模型，结果显示两级配送模型在解决路径优化问题上具备一定的优越性。当前，我国碳交易市场发展迅猛，同时跨区域电商配送的需求量不断增加，郭健全，王心月（2017）[35]构建了碳交易环境下两阶段生鲜电商企业跨区域闭环物流网络及配送车辆路径优化模型，试图解决生鲜产品保质期短、易损耗的难题。

2.4 生鲜物流风险评估与控制

生鲜电商迅猛发展的同时，新的技术风险应运而生，尤其是物流领域的风险。许多学者就生鲜电商的物流技术风险进行了研究，包括采摘、运输、储存等各环节的风险，具体可分为生鲜物流运作的风险识别、生鲜物流的风险评估与控制。

通过分析物流风险的来源，Zhang，Dou[36]认为应从生态和环保的角度考虑风险因素，提出了物流生态系统的概念，建立了绿色物流的指标评价体系，并应用模糊层次分析法进行生鲜电商物流的系统评价。Yan，Qin[37]认为道路货运行业应了解和识别冷链物流现有或潜在的操作风险，构造了基于“模糊综合决策”的量化模型进行道路货运行业冷链物流服务风险的评估。Wang，Lan[38]通过不同因素间的脆弱性模型构成风险与非风险体系，构建了生鲜农产品电商的结构模型以及基于熵理论的相关关系模型与风险模型。以上文献在评估与控制风险的过程中较多使用模糊数学的方法。

国内不少学者就生鲜电商物流风险展开研究。从供应链结构层面来看，生鲜电商物流风险分为供应风险、需求风险、运作风险和环境风险，张夏恒[39]利用安全学相关理论，包括人、物、管理与环境四个方面提出企业内部物流与外部监管兼修的防范和规避措施。通过文献查阅、专家访谈等方法，孙洋，陆新文[40]将生鲜产品的供应链风险分为可控风险和不可控风险，其中资金流风险、信息流风险和物流风险为较大的风险来源。层次分析法是学者研究物流风险来源的有效方法，有学者通过层次分析法从物流风险指标体系中确定了影响末端配送的关键风险因素，并引用相关电商企业开展实证分析，证实了所构建指标体系的有效性[41-42]。

3 研究评述

目前，生鲜电商物流与供应链的研究方面，国内外学者主要讨论了生鲜电商冷链发展现状、生鲜电商的物流与供应链模式、生鲜电商物流末端配送问题以及生鲜电商物流风险及其控制研究，见表1。通过文献综述，可以发现，现有研究存在一定的局限性，生鲜电商物流与供应链仍具备很高的研究价值。

（1）研究方法偏定性研究，缺乏实证研究与理论研究的结合。定性分析占大部分，尤其是现有冷链物流发展及生鲜电商物流模式方面的研究，绝大部分以定性化的描述为主要研究方法，缺乏有力的实证研究内容，如对各大3PL企业的实证研究，运用更多的模型和方法准确的描述冷链的仓储、运输及配送各个阶段的发展及技术的变革。现有的实证研究大部分借鉴传统的物流与供应链理论，以理论分析居多，实证研究的缺乏使得研究结果不具备说服力，对企业的实际操作借鉴性不足。因此，有必要对生鲜电商各大企业，包括综合电商生鲜频道、垂直生鲜电商以及O2O生鲜模式开展实证研究，对其物流模式、采购渠道、冷链仓储、终端配送等各个层次和方面进行深入的对比分析，为企业的战略制定提供一定价值的参考借鉴。

表1 生鲜电商物流与供应链研究概况

（2）关于生鲜电商的供应链结构考虑单一，只关注生产和供应的角度，需要增加更多的内生变量和外生变量才能更接近现实地仿真供应链系统，解决实际的管理问题。例如，决策行为的多样性、消费者偏好的多样性等。供应链是一个从采购到消费终端的链条，消费者作为供应链的一个重要环节，其消费行为必然影响整条供应链的绩效。消费者行为倾向（behavioral intentions，BI）主要包括：再次购买倾向、溢价购买和口碑三类[21]。将消费者的这些行为倾向融入定量分析模型中，可以更加准确的预测市场需求，优化仓储模型，建立更加高效的配送路径。

（3）侧重单因素研究，缺乏系统性的研究。生鲜电商物流与供应链是一个整体，冷链发展影响电商对物流模式的选择，而物流模式又决定了仓储、运输与配送等，供应链是一个整体，避开整体，对单个因素开展研究，必然导致研究结果缺乏普遍性。因此，有必要将生鲜电商的发展模式、物流配送模式、物流风险识别、生鲜电商消费者行为等展开协同研究。系统动力学是传统的供应链协同研究的普遍方法，主要通过梳理系统内部因素之间的因果关系，分析系统内部因素之间的相互作用，找出影响各因素之间作用机理和现象的深层次原因，以此达到认识问题、分析问题、解决问题的目的。系统动力学方法在供应链领域中具有重要的应用价值，未来可以应用系统动力学原理分析生鲜电商供应链系统内部的运作机理，建立系统动力学模型，将仿真结论进行实践检验和客观评价，从而达到系统化分析生鲜电商供应链的目的。