网购快递生态物流系统动力学仿真分析

于宝琴，曹满超，白玉坤

(1. 阳光学院，福建 福州 350015；2. 天津财经大学，天津 300222)

1 引言

1.1 生态物流研究现状

从历史研究状况来看，当前国内外学者关于生态物流的研究并不多，通常从绿色、逆向、循环物流方面着手开展工作，不少研究成果聚焦于总体视角，探寻物流模式。

绿色物流、逆向物流是国外学者青睐的研究范畴。J R等人(2001)第一次把绿色物流的理念引入学术研究范畴。之后的一系列研究也都以此为基准展开，学者们研究生态物流这一全新概念并创造了很多新理论、新技术。P. G. 和D. V. (2003)透过系统动力学分析了逆向物流视角下参与者的最优方案制定。D. Lee和M. D.(2009)等在不确定性条件下开发并实施了逆向物流网络模型。H Maheswari，G Yudoko，A Adhiutama(2017)为了实现逆向物流，他们基于Quattro螺旋模型开发设计了一种全新的参与方式。 J. M.，Marco Opazo-Bas(2019)揭示电子行业的从业人员如何通过绿色服务和使用逆向物流服务实现可持续的产品回收。国内学者也对生态物流进行了一系列的探索研究，大多从宏观角度出发，着眼于生态物流网络模式的构建，探究生态物流的应用前景及价值。秦蓁(2009)研究发现物流企业通过流程再造可以有效减少生态环境成本，并改善物流绩效水平。彭良浩(2010)把动态博弈理论应用于对制造型企业的生态物流综合收益进行了评价。欧阳泉(2013)对商业公司物流体系中的互相间作用机制进行探寻。芦莎梅，陈焰(2019)运用DEA模型对我国三大经济地带的生态物流效率进行静态分析，表明生态物流效率的地区分化明显。

不少研究者从逆向物流、精益物流、循环物流、绿色物流、环保物流等角度对物流领域相关问题进行了研讨，为生态物流的发展做出了理论和方法上的付出。

1.2 物流领域系统动力学相关

系统动力学的适应性是影响其能否应用于研究的一个重要因素，在物流与供应链方面领域，研究人员进行了很多论证。前述P. G.和D. V.(2003)基于系统动力学探寻了逆向物流最优决策问题并构造系统动力学范式用于物流决策。Ravi Shankar(2008)针对逆向物流中变量间的因果关系建立了系统动力学仿真模型，对逆向物流中的影响机制进行了分析研究。张昕(2013)构造系统动力学模型，对比研究了逆向物流视角下供应商保管库存和第三方机构代管库存两种方式，给出了不同的效益评价。张瑞林，侯仲凯(2019)构建电商企业、政府与消费者之间的利益三方演化博弈模型及其动态复制方程，探讨电子商务中的逆向物流参与主体行为策略的均衡问题。

总的来说，物流领域中系统动力学研究大多聚焦物流与供应链相互作用以及与经济发展之的内外联通。而生态物流领域，提及的还很少。根据生态物流中含有的很多的因果制约因素，其实系统动力学方法去研究生态物流的运行机制存在天然的适用性。

2 网购快递生态物流系统建模分析

2.1 网购快递生态物流系统内涵界定

快递型物流服务是网购快递生态物流系统的重心，生态物流系统是包含社会、经济、生态等众多领域的商业生态系统，经济利益和环境保护是该系统的落脚点。系统组成涵盖网店、快递企业、消费者，环境变量涵盖政府、竞争者、社会、自然环境和其它组织。外部活动被生态系统成员相互进行的物流活动所影响。与此同时，外部活动成员反过来也给系统内部成员进行反馈，内外部成员活动相互交织，相互影响，本文构建了相关概念模型，如图1。

图1 网购快递生态物流系统成员与边界

2.2 网购快递生态物流系统运行机制

网购快递生态物流系统运行机制涵盖双重角度：首先为系统内部成员相互间的运行机制，其次是系统内部和外部环境的运行机制。第一种体现系统运行的内部逻辑，第二种展示了系统本身的功能特性。在宏观层面来看，网购快递生态物流系统依托外部环境变量得到资源、获取能量和物质，经由系统内部运行处理后对外部环境进行反馈；而且外部环境还会同样对系统的反馈进行评价。这样循环进行、互相影响，最终构建起系统的全貌。另一方面，系统内部和外部的诸变量都在进行吸收、反馈。对各个系统成员进行拆解，逐一解释研讨成员间响应关系。不仅如此，网购快递生态物流系统中，各成员之间交互响应的需要透过人流、物流、商流、信息流、资金流、知识流和技术流等载体实现。见表1。

表1 网购快递生态物流系统交互响应

2.3 网购快递生态物流系统的输入与输出

根据上述结构分析，网购快递生态物流系统为开放式的体系，系统内部与外部环境之间同步经由不同种类的载体进行物质能量的交换，随之成为交互响应。为了研究系统内部运行原理，依据前述结构分析获得的系统成员间交互响应关系，依次进行网购快递生态物流系统输入与输出的分析。

1)政府角度来看，网购快递生态物流系统必须符合法律法规的要求，系统通常会获得政府在政策或资金等方面的扶持。形式可以有很多种，例如财政补贴、税收优惠、土地划拨、技术支持等。不过，企业的业务也会被政府出台的相关政策限制，比如快递牌照的颁布、环保标准的制定等。这是输入系统的部分。另一方面，快递企业创造的税收、因环境破坏等因素上缴的罚金等，都归为对系统的输出。

2)社会环境层面，对网购快递生态物流系统的输入是指在社会环境中获取人力、物力、资金、技术、业务；而快递生态物流系统为地方经济创造动能的同时也为社会带来经济利益，比如提升商品流通速度，促进运输工具的使用、燃料的使用、包装物使用等，扩大了消费，此外有助于增加就业岗位，同时促进了相关行业文化教育和人才培养上。以上因素共同组成网购快递生态物流系统输出部分。

3)自然环境层面，网购快递生态物流系统的输入包括商品仓库、物流配送中心占用的土地资源，运输过程消耗的燃料资源、包装所需耗材等。另一方面输出则体现在废弃物污染和尾气排放等改变环境要素的构成。

4)其它相关组织层面，网购快递生态物流系统必须按照有关行业组织制定的规则和标准，还会从这些组织得到资金、技术等方面的帮助，即输入层面。而该系统为相关组织带来数据等领域的协助，一些科研机构也要依赖于这些数据，才能够好的为相关组织制定规章提供建议，即输出方面，如表2所示。

表2 环境主体成员对生态系统的输出与输出

2.4 网购快递生态物流系统结构分析

从整体来看，网购快递生态物流系统因素多且内容复杂。为研究系统内部作用机制，本文将其分为物流经济性系统、物流流程系统、物流技术系统、物流服务系统以及物流生态环境系统等五个子系统，考察各子系统内部以及之间的相互影响。

系统动力学模型就是由变量与变量之间的因果反馈关系来表达的，在Vensim软件中共存在五中变量，即状态、速率、辅助、常量和外生变量。由前文划分好的五个子系统，便可以可以得到网购快递生态物流系统模型变量，如表3。

表3 网购快递生态物流系统模型变量

2.5 网购快递生态物流系统主因果关系图

网购快递生态物流系统用快递物流活动结合生态环境，探讨物流活动自身与生态环境之间的作用机制，结论则聚焦于系统带来的的综合效益。由上述所列举的五个子系统，考虑到快递企业投入。本文建立了子系统与末端状态变量间的主反馈因果关系图，如图2。

图2 网购快递生态物流系统主因果关系图

3 建立网购快递生态物流子系统因果关系图

网购快递生态物流系统中，各子系统主体构成了主反馈关系图。而且剖析各子系统内部，同样进行着能量交换，系统动力来源于子系统动力源，此过程还在影响子系统主体结构，总之网购快递生态物流系统综合效益将会变化。这部分研究了5个子系统内部的因果反馈关系和网购快递生态物流系统全局的作用机制。

3.1 物流经济性子系统因果图分析

利用结构因果树法分析，可以得出物流经济性子系统因果关系图，如图3。

图3 物流经济性子系统因果关系图

因果反馈天然具有回路极性，本文认为图3为正反馈回路，表示物流经济性子系统为加强型系统。某一要素的投入终将导致网购快递生态物流系统综合效益正向增强，正向循环有利于增强系统功能。

3.2 物流流程子系统因果图分析

对于物流流程完善度水平来说，其动力源相对较多，上文表3也已全部列举。而且作为最终结果的利润同样给其带来反馈，利润的获得帮助提升企业物流流程的水平。由此总结出物流流程子系统的因果关系图，如图4。

图4 物流流程子系统因果关系图

物流流程管理模式促使本系统产生动力，还会反过来回馈管理模式。根据系统因果链极性，物流流程子系统的所有分支全部是正反馈的链路，即增强某一因素将会正向影响系统整体功能。

3.3 物流技术子系统因果图分析

快递企业在技术领域的投入，是物流技术水平的一切动力源，其中涵盖对仓储技术升级、包装技术变革、装卸搬运效能提升和信息化与标准化建设等多方面的资金投入。这些因素的增强构成的是正向链路，对系统正反馈。构建物流技术子系统因果关系图，如图5。

图5 物流技术子系统因果关系图

3.4 物流服务子系统因果图分析

电商平台中买家和卖家的业务接触决定了物流服务水平。通常在物流服务中，商家的准时交货率、货物损耗率、客户货物退回率和快递商配送准确率是决定买卖双方对物流服务水平体验的重要影响因素，这些体验进一步会影响双方对物流系统服务水平的评价。归纳出物流服务子系统因果关系图，如图6。

上述模型中，货物退回率和货物损耗率负向反馈物流服务水平，所以两个变量组成的回路也是负反馈回路。

3.5 生态贡献子系统因果图分析

生态贡献子系统的能量来源依靠管理模式变革带来的诸如废弃物回收利用率提高、污染物处理能力增强、污染物排放水平降低等方面，上述因素对物流生态性带来的影响体现为系统的输出。另一方面网购快递生态物流系统综合效益的反馈作用于管理模式也必须经由物流生态性和利润两个介质因素。由以上可得生态贡献子系统的因果关系图，如图7。

图7 生态贡献子系统因果关系图

上图中链路的正负性可知，生态贡献子系统中物流生态性、污染物处理能力和废弃物回收利用率都是正向反馈，也就是说提高改善管理模式，完善组织功能，最终都将强化系统的能力，提高运行效率，重复多次效果更明显。

4 研究结论

便于之后的研究，本文创建的网购快递生态物流系统动力学模型关系图中，存在以下假设前提：其一是流图的影响因素只有状态变量——运单数量，另外的状态变量不在考虑范畴；其次从系统全局来看，快递服务评价基于企业信誉，这个信誉来源于快递企业生态物流系统创造的手艺，并非快递服务评价变量会决定系统整体绩效。

4.1 系统流图及单变量模型指标说明

基于各子系统的因果分析，绘制出网购快递生态物流系统动力学模型流图，如图8。

图8 网购快递生态物流系统动力学模型流图

如图9，对于单变量模型流图中部分参数进行解释，W1为环保资金投入比例对物流经济性的影响权重；W2为物流经济性对网购快递生态物流系统综合效益的影响权重；W3为网购快递生态物流系统综合效益对快递企业信誉的影响参数；W4为快递企业信誉对于快递服务评价的影响参数。常量为快递服务评价对运单数量变化量某一影响因子。

图9 单变量模型流图

单变量指标模型是在整体系统动力学模型中的基础上构建的，所需方程如下所示：

1)运单数量=INTEG(运单数量*运单数量变化量，10000)

2)运单数量变化量=影响因子*快递服务评价

3)快递服务评价=W4*企业信誉

4)企业信誉=W3*网购快递生态物流系统综合效益

5)网购快递生态物流系统综合效益=W2*物流经济性

6)物流经济性=W1*(3+2*(环保资金投入比例-0.2)(1-0.2))*10

4.2 单变量指标模型仿真分析

目前，在网购快递物流领域，生态环保还未受到重视，所以有关物流企业生态实践的数据也难以获得。因此，在本文单变量仿真模型中，根据网购的季节性来假设快递企业的环保资金投入比例数据。

为比较分析，本文假设A和B两家快递企业，在模型中其它相关变量都一致，而环保资金投入比例月数据如表4所示。

表4 环保资金投入比例数据

将表中的数据一一输入后，得到A企业和B企业环保资金投入比例的对比图，如图10所示。

图10 环保资金投入比例图

Vensim软件能够快速的将数据和模型图形化，方便直观。由图10不难发现，A、B两家企业对于环保资金投入比例存在的差异。透过1至4月和7至12月的时间段对比分析，红色线条代表的A企业环保资金投入比例显著多于紫色线条代表的B企业，4到5月间会有所降低。

单变量指标模型中诸变量间同样彼此联系、彼此影响的。在模型起点输入的环保资金投入比例数据，之后的各个变量也会在自身权重和方程的影响下共同变化。图11逐一展示了各个指标随着环保资金投入比例的变化而产生变化的趋势图。

图11 影响因素分析

图11不难发现，用Vensim系统仿真单变量指标模型，模型中每一个环节都被环保资金投入比例的键入数值影响着，在这种情况的作用下最终影响运单数量趋势。每一指标图内，曲线的走向和初始输入数据保持同步，表示每一指标构成的整体模型能够与所得结果高度结合，相互影响。由模型的计算机仿真，并输入两组数据会显示最终版本运单数量趋势图，如图12。

图12 运单数量趋势图

图12不难发现，模型计算机仿真后，A和B两个快递物流企业的运单数量和环保资金投入比例有很大程度的相关性。在4月到7月，B企业环保资金投入略高于A企业，该企业运单数量的变化量在这一阶段也高于A企业，不过其它月份都没有高于A企业，因此可以发现运单数量总数同样和A企业有距离。表示本文所建立的网购快递生态物流系统系统动力学模型中，环保资金投入比例单变量因素和运单数量正相关。