时效约束下基于接单意愿的众包物流激励策略

毛玉杰　王晓锋　汪宝妹

摘  要：文章考虑新零售众包物流服务的預计送达时间对客户需求和社会配送骑手接单意愿的影响，建立基于时效和接单意愿的激励机制模型。分别讨论时效、订单需求对激励策略的影响。研究表明，合适的激励措施可以刺激社会配送骑手的持续参与，配送人员供需平衡条件下的激励策略能够在较大的激励系数和较小的服务定价下达到更大的平台收益，且存在最优的激励系数和服务定价使平台收益最大化。

关键词：众包物流（CSL）;预计送达时间;接单意愿

中图分类号：TP311.5        文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）02-0180-04

Abstract：In the new retail mode，the estimated delivery time of crowdsourcing logistics （CSL） is sensitive to customer and rider. An incentive model considering time-sensitive and order willingness is constructed. This paper discusses the impact of timeliness and order requirements on incentive strategies. Studies have shown that appropriate incentives can stimulate the continued participation of social distribution riders. The incentive strategy under the balance of supply and demand of distribution personnel can achieve greater platform benefits under the larger incentive coefficient and smaller service pricing，and there are optimal incentive coefficient and service pricing to maximize the platform revenue.

Keywords：crowdsourcing logistics（CSL）;estimated delivery time;willingness to take orders

1  研究背景

2016年盒马鲜生开启新零售市场，随后京东7 FRESH、永辉超级物种等电商和百货商场也积极拥抱新零售。新零售以前置仓为基础，具有“三公里半径、一小时达、30分钟直达、仓店一体”等特点，高效的运作给消费者带来便利的同时，线下即时配送运力紧张，无人接单的现象也日渐凸显。因此，更快的时效反应已经成为新零售即时配送亟待解决的问题。

众包物流（CSL）平台是解决新零售即时配送的一种新模式。CSL平台根据订单需求灵活运用社会配送骑手（以下简称为骑手），不仅可以快速响应订单，而且承担的人力成本低于雇佣全职人员的成本。然而，对于CSL平台随机发生的订单需求，骑手可以自主选择平台和所服务的订单，因此，CSL平台面临市场需求和即时配送服务能力的供需双方不确定性。制定合理的激励机制来调动更多的骑手持续参与CSL平台的配送，是本文将要解决的问题。

CSL平台作为新零售的基石，近几年来引起国内外学者的关注，现有研究多集中在大众参与行为影响、众包任务分配、路径优化和定价方面。Liu等在2016年提出众包在不确定性道路条件下的动态拥塞模型和自适应路径优化算法[1];王文杰等在2018年考虑订单的随机性和配送服务供应能力的不确定性，建立CSL服务定价模型[2]。以上文献的研究关注CSL平台的任务分配和路径优化，却没有考虑订单的时效性。

Larson R C提出在一些服务场景中，消费者关注等待时间，由服务提供者向其提供预计等待时间，消费者会感受到良好的服务体验[3];赵道致等在2018年研究了三种不同决策主体决策外卖配送预计送达时间的不同收益[4]。以上文献考虑了时效性，但是从需求端关注时效性对客户满意度的影响，没有考虑供给端时效性对众包人员参与积极性的影响。

为提高众包人员参与积极性，已有学者采用不同方法建立激励机制。唐恩斌等在2018年基于演化博弈理论，构建冷链物流企业员工激励机制的SD模型[5];Pang等在2016年运用委托代理理论研究了众包社区的激励机制[6]。以上文献关注了采用激励机制调动众包人员的积极性，但缺少针对众包配送高时效特性对众包人员参与积极性的激励研究。

不同于以上文献，本研究针对新零售即时配送的高时效要求，考虑CSL平台骑手的接单意愿，构建CSL平台激励模型。研究订单预计送达时间、激励强度对客户的订单需求、骑手的接单意愿以及平台策略（定价和激励效果）的影响，分析不同服务水平下CSL平台的收益，建立CSL平台利益最大化下的激励机制。

2  模型建立

本文考虑由CSL平台、客户和社会配送骑手组成的CSL系统。考虑社会配送骑手接单意愿，建立CSL平台激励模型。模型基于以下假设：（1）假设市场上只有一个CSL服务平台，不考虑多平台的竞争情况;（2）客户从APP下单会提示预计送达时间，假设平台能保证所有订单按时完成。若未在截止接单时间被社会配送骑手接单，则订单转交给全职员工配送并产生转单损失成本;（3）假定社会配送骑手是理性的，接单意愿受订单时效性和平台激励因素的影响。

CSL系统的供需关系和相关方利益分配关系如图1所示。

推论1：预计送达时间越长，所需激励强度越低，同时平台服务定价降低且平台收益降低。

预计送达时间越长，激励系数越小，即当时效要求降低时，骑手不需要付出太高的努力成本就可以送达，因此接单意愿较高，此时只需设置较低的激励强度即可吸引社会配送骑手参与。当预计送达时间设定较长时，平台能够以较低的配送定价完成订单。并且平台收益随着预计送达时间的增加而减小。同时预计送达时间加长，激励强度降低，参与平台的社会配送人员减少，会因未及时接单和大量转单产生更多损失，因此平台以较低的定价也未能获得更多的收益。

推论2：需求的变动对平台决策产生影响。随着需求的增加，所需激励强度降低，平台服务定价随之增加，平台收益随着订单量的增加而增加。

平台市场需求逐渐增加时，只需设置较低的激励强度就会吸引社会配送骑手的加入。最优定价是需求D的增函数，当需求增加时，平台需要提高服务价格来抵消因激励强度降低对骑手收入的影响，从而激励更多骑手加入。

推论3：平台收益最大化下，骑手提供的能力为  ，骑手正常配送的服务水平为 。

证明：将式（6）、式（7）代入式（3）可得在平台的最优决策下骑手参与到平台进行配送的人员能力。骑手配送服务不能满足预计送达时间内接单配送的概率是  ，此部分订单需要转交给全职人员配送，由此得出骑手能够在预计送达时间正常配送的概率为 ，其中供需能力差值为：

3.2  供需平衡下的激励策略

上一节讨论的是存在供需不平衡情况，即CSL平台在配备一定的专职人员前提下，存在一定的未能及时接单需转全职人员兜底的订单。为进一步降低CSL平台因社会配送能力低于物流需求而造成的转单损失，需继续调整物流服务定价和激励，促进更多的骑手加入，得到供需平衡情况，即订单损失成本最小化下的CSL平台收益。

根据公式可以推导出，当T增加时，平台实际需求减少，可通过降低价格来抵消部分由预计送达时间增加所带来的潜在订单损失。当T增加时，平台实际需求配送人员数减少，但社会配送人员能够提供的能力增加，因此只需要更少的激励强度，即可达到要求服务水平下的供需平衡。

激励系数和最优定价是需求的增函数。当需求增加时，需要更多的骑手以达到供需平衡的服务水平，因此通过提高定价和提升激励强度，可以激励更多的骑手加入平台配送。

4  数值模拟

在本节中，采用数值模拟验证模型的有效性，并对比分析预计送达时间和需求在考虑供需平衡前后对社会配送能力、激勵强度、服务定价和平台收益的影响。

采集实际CSL平台数据，并参考文献[3]的参数设置，相关数值如下：D=105，α1=103，α2=103，ξ1=104，ξ2=103，n=5，Cd=50，g=2，l=55。

对于高时效性需求来说，预计送达时间的长短对决策有至关重要的影响，如图2所示。

在有无供需平衡约束条件下，预计送达时间对激励系数、平台服务定价和平台收益的影响趋势大致相同，验证了推论的准确性。在供需平衡的条件下，激励系数随着预计送达时间的增加而减小，且减幅较大于无供需平衡约束下的激励系数。由图2可以看出，平台收益是预计送达时间的减函数，预计送达时间越长，平台实际需求越低，虽然价格也降低，能抵消部分由时间增长所带来的潜在订单损失，但与此同时，平台单均收入也会降低，最终使得平台整体收益减少。

需求D对平台决策和收益的影响如图3所示。

可以得到在供需平衡约束下，平台收益也是需求的增函数。并且在供需平衡约束下，随着需求的增加，平台能以更高的激励系数和更低的服务定价达到更高的平台收益，更高的激励系数可以吸引更多的骑手参与，更低的服务定价可以获得更多的需求，此时既能满足配送人员的供需平衡，又能得到更高的平台收益，同时还能建立更好的口碑。因此，平台可考虑提升激励系数和降低服务定价来获得长远的发展，以达到更高的收益。

5  结  论

本研究针对新零售的CSL平台服务的高时效要求，考虑预计送达时间和骑手接单意愿的影响，建立激励机制模型，分别讨论预计送达时间和订单需求对平台策略的影响。主要研究成果如下：（1）有无配送人员的供需平衡约束下，均存在最优激励系数和最优服务定价，使得平台收益最大化;（2）预计送达时间和订单需求都对平台定价、激励系数和平台收益产生较大影响，并且有无配送人员的供需平衡约束下的影响趋势不尽相同，平台可根据自身所处环境进行最优决策;（3）在供需平衡的约束下，CSL平台能以更高的激励系数和更低的服务定价达到更高的平台收益。因此，平台不需要一味地追求平台利益最大化，反而当订单损失越来越小时能够达到更高的收益。

本文研究考虑时效和参与意愿下众包物流平台的最优决策，虽然得到了优化实际众包物流运作的研究结论，但实际的众包物流服务的需求是随机发生的，并且实际是多个平台竞争的市场，进一步的研究可以考虑随机需求下多个平台竞争的众包物流平台竞争决策的情况。

参考文献：

[1] LIU S Y，QU Q. Dynamic collective routing using crowd-sourcing data [J].Transportation Research Part B：Methodological，2016（93）：450-469.

[2] 王文杰，孙中苗，徐琪.考虑社会配送供应能力的众包物流服务动态定价模型 [J].管理学报，2018，15（2）：293-300+316.

[3] LARSON R C. Perspevtives on Queues：Social Justice and the Psychology of Queueing [J].Operations Research，1987，35（6）：895-905.

[4] 赵道致，杨洁.O2O外卖配送预计送达时间决策模式的选择策略 [J].工业工程与管理，2018，23（5）：8-14+23.

[5] 唐恩斌，张梅青，周叶.冷链物流企业员工低碳激励机制的演化博弈分析 [J].科技管理研究，2018，38（16）：157-161.

[6] PANG J G，LIU Z Y. Motivation System of Crowdsourcing Community from a Supply Chain Perspective [J].Mathematical Problems in Engineering，2016，2016（6）：1-8.

作者简介：毛玉杰（1996-），女，汉族，安徽亳州人，硕士，研究方向：众包物流;王晓锋（1975-），女，汉族，山西太原人，副教授，博士，研究方向：共享经济;汪宝妹（1994-），女，汉族，安徽芜湖人，硕士，研究方向：共享经济。