基于系统动力学的快递末端共同配送系统效益研究——以北京市通州区为例

陆 华，袁 敏，王立彪，杜志平

(北京物资学院 物流学院，北京 101149)

一、引 言

随着互联网、5G、大数据等高新技术的深度应用，我国电子商务发展迅猛，快递物流需求量呈现连年高速且稳步增长态势，快递配送服务成为保障城市高品质生产生活的重要基础支撑。2019年全年，全国快递业务量累计完成635.2亿件，超过美、日、欧等发达国家业务量总和，占全球包裹总量50%以上，连续6年稳居世界第一。快递业务收入累计完成7497.8亿元，同比增长25.3%、24.2%[1]。不断涌现的高增长消费需求，给快递末端配送带来了巨大的压力。消费需求碎片化及快递企业各自为政等特点加剧了末端配送网点配置不均衡、经济规模效益低、重复配送及配送车辆庞杂等现象，产生配送资源利用率低，影响交通和居民出行等快递末端配送发展“小散乱”的痛点和难题[2]。

在传统快递企业各自配送模式中，区域配送需求时空、数量规模分布不均衡等因素[3]，导致末端配送系统缺乏统筹规划。一方面，由于快递末端需求点随机分布，客户配送要求各异，导致快递配送批量小，配送频率高，加大快递配送成本[4]。另一方面，快递企业众多且各自为政，致使快递末端服务网点在城市区域的布局接近，快递员的配送路径也基本相同，造成末端网点重复建设、分散利用。在配送任务饱和时，出现配送供给小于配送需求、运力不足的现象，带来配送效率低下问题；在配送任务不饱和时，出现服务设施空置情况，带来较为严重的资源浪费、快递配送资源配置不合理和配送效率低下等现象[5-7]。

在此背景下，众多学者在末端配送路径优化问题上，综合考虑收派混合、动态性、时间窗、容量约束以及交通行驶限制政策等因素，通过构建和改进相关智能算法来进一步优化末端配送路径[8-11]，以提高配送的效率和服务质量。近些年，随着电子商务的快速发展，政府及物流企业认为创新转变城市传统末端配送模式，是解决城市末端配送相关难题的重要方向和手段，并且构建电子商务与快递物流协同配送模式，能够有效解决城市配送“最后一公里”难题[12-14]，此外，针对配送区域需求规模小、配送时效差、配送成本过高、客户满意度低等问题，认为共同配送模式能够有效解决物流企业在该领域的难题。目前，共同配送模式研究主要集中在配送效率影响因素、企业联盟成本、利益分摊等经济效益问题[15-18]。但学者针对快递末端配送环节服务区域重叠导致的重复性、聚集性配送、配送车辆出行剧增，对加剧城市交通拥堵、增加能源消耗及环境污染等社会效益问题少有涉及。

基于以上分析，本文借鉴系统动力学理论与方法[19-20]，从基于城市快递末端配送行业的复杂性、开放性的系统角度出发，以北京市通州区为例构建快递末端配送的系统动力学模型，仿真测算共同配送模式与各自配送模式在配送成本、缓解城市交通拥堵、节能减排方面的效益变化，进而为政府制定政策和规划提供数据支撑和决策参考。

二、快递末端配送系统动力学建模

(一)快递末端配送运作模式分析

城市快递配送网络一般由三级节点构成：一级节点即快递分拨中心，负责城市间的快递集散和转运；二级节点即快递末端配送网点，负责城市若干个划分区域内的快递配送及揽件业务；三级节点即快递寄存点或者是最终收件人，一般寄存点主要涉及社区便利店、快递柜等便民服务点，主要有自提和直送两种方式。

目前，通州区各快递企业独立派送的末端配送模式，造成末端配送网点布局重复、配送效率低及资源浪费。由于通州区常住人口规模的不断增加，消费需求尤其是电商快递需求快速增加，这对通州区快递末端配送提出了更高的要求，但通州区目前快递末端配送模式难以满足电商快递快速增加的需求，与城市的发展战略要求不相匹配。根据通州区政府发布的《通州区物流体系研究》及相关规划文件可知，未来通州快递末端配送模式，主要通过整合众多快递企业末端配送网点，以行政街道为单位，均衡布局快递末端共同配送网点，统一规划网点服务区域及配送路径。

(二)模型的选择

系统动力学是基于因果关系从系统内部的微观结构入手建立模型，同时借助计算机仿真技术来分析研究系统结构功能与动态行为的内在演变关系，从而找出解决问题的对策。本文讨论的快递末端共同配送模式对快递派送车辆出行总量、城市货运交通拥挤度、配送成本、碳排放和二氧化碳排放量影响具有非线性特征，结果具有不可预测性，受时间长短的影响。应用系统动力学方法可以有效的测算快递末端共同配送模式与各自配送模式带来的效益变化数据。基于以上分析，本文将构建系统动力学模型来进行仿真测算。

(三)系统边界确立

对快递需求量的发展趋势进行预测是支撑末端共同配送模型效益测算的首要工作。从社会经济角度分析，合理地考虑未来城市社会经济发展及人口发展趋势对快递需求量的影响，为实现通州区快递末端共同配送仿真测算具有重要意义[3]。

作为第三产业的一部分，未来快递末端配送行业将以降本增效和提高用户体验为核心目标。从资源节约、绿色发展、交通避害和公共服务等社会系统间反馈机制角度分析城市快递共同配送的演进动力，构建城市快递配送系统的结构模型，仿真测算末端配送系统中各自配送模式和共同配送模式产生的效益数据，来证明发展成熟的末端共同配送模式对城市经济社会发展的正面推动作用，为政府推动末端配送服务高质量发展、推动政企间深度合作和践行科技化发展道路，制定科学的决策提供数据参考。

综上所述，快递末端配送系统动力学模型中除设置各自配送和共同配送两种不同模式对比外，主要考虑配送供给、快递需求、城市货运交通、能源环境四个方面的影响因素。

1.配送供给方面，物流基础设施投资、配送设施(主要包括配送车辆)、物流费用、快递配送相关政策都会对快递配送供给能力产生不同程度的影响。

2.快递需求方面，主要根据城市GDP、城市人口总量、人均快递需求量来反映城市消费水平、快递需求情况。

3.城市货运交通方面，配送车辆的调度直接影响城市货运交通拥挤程度、车辆占道面积、高峰车流量等交通环境。

4.能源环境，主要是根据配送车辆出行工作情况产生的电力消耗、上游生产性电力CO2排放量来反映环境承载力情况

根据研究目的分析，剔除与末端配送系统关联较小的因素，最终明确快递末端配送系统范围见表1。

表1 快递末端配送系统动力学模型要素

(四)因果关系分析

城市快递末端配送发展是涉及城市社会、经济、生态环境发展的复杂的开放式系统结构关系，其系统内涉及因素关联性密切。经过对城市快递末端配送系统边界的确定，本章系统动力学模型主要考虑配送供给、快递需求、货运交通、能源环境四个方面的影响因素，得出系统内部各要素之间的因果关系，如图1所示。

图1 城市货运交通系统因果关系图

主要因果反馈回路如下：

1.城市GDP→快递需求总量→快递业务收入→物流业增加值→城市GDP(正反馈)。

2.城市GDP→人均快递需求量→快递需求总量→配送车辆出行量→电力能源消耗→运输费用→配送成本→城市GDP(负反馈)。

此因果关系图揭示：(1)随着经济水平不断发展和城市居民的消费升级，快递需求总量和快递业务收入不断提高，进而带动物流业增加值增加，最终表现为城市GDP的上升，产生正面影响。(2)城市快递需求量及配套服务的快递配送车辆出行的增加，导致电力能源消耗、运输费用和配送成本的增加，最终消耗城市GDP，产生负面影响。

(五)系统模型的建立

本节在快递末端配送系统边界确定的基础上，进一步整理系统要素之间的因果关系，结合通州区实际快递末端配送情况，构建关联城市经济、交通环境、配送资源、快递需求、能源环境等要素的快递末端配送系统动力学模型，使之更完整有效地描述系统要素间的关系，如图2所示。

图2 快递末端配送系统动力学模型

(六)模型参数及表达式说明

经过系统因果关系分析和建立系统存量流图后，通过对基础数据的处理、分析，构建模型参数数学表达式，对系统流图中的模型参数输入初始值、函数和表函数，见表2、表3。

表2 快递末端配送系统参数描述表

表3 快递末端配送的系统动力学模型部分方程表

(七)模型参数设置

在模型仿真运行之前，首先对模型中常数、状态变量初始值和表函数进行赋值。据《北京市通州区2019年统计年鉴》、《北京市2019年交通发展报告》、北京市通州区邮政管理局等政府网站、政策文件、企业调研等相关信息，对模型中主要参数作详细说明，模型其他参数及初始值，见表4。

表4 模型部分参数及初始值

1.GDP增长率：6%-7%

在全球新冠疫情的蔓延、反弹和后期恢复情况不明朗以及国际贸易环境动荡的双重因素挤压下，北京作为中国首都，依托经济体系调整战略背景，背靠国内消费大市场和京津冀超级规模城市经济群，未来北京市国内外市场经济发展规模将此消彼长。通州区定位北京城市副中心，是搭建京津冀协同发展的关键桥梁，未来5年，其经济水平增长速度较前5年有所放缓，但整体趋势较好，预计保持在6-7%左右的中高偏下速度增长。

2.人口增长率：0.03%

通州区城市常住人口总量增长速度放缓，人口规模发展受政策影响。根据新版北京城市总体规划提出：①强调加强推进北京非首都功能疏解和“高精尖”产业结构调整重点任务，未来劳动密集型传统行业就业人员总量将有所减少。②以资源环境为硬约束，实施常住人口规模控制，到2020年2 300万人以内，2020年之后，长期稳定控制在2 300万人左右。通州作为北京城市副中心，重点承担非首都功能疏解任务，将成为容纳新增外来人口的重点区域之一。同时，受政府人口调整管理和退租房补偿政策影响，通州区将承接部分中心城区的本地户籍人口转移。预计未来5年，通州区常住人口年均增长率保持在0.03%左右。

3.车辆最大容积量及其平均体积满载率

(1)车辆最大容积量，快递三轮车装载容积为1.1立方米，按照快件通用的包装箱外形尺寸规定，常见的快递包裹纸箱尺寸(cm)为35×19×23和29×17×19两种类型混装，可确定每辆快递三轮车的最大容积量为88件；新能源物流车装载容积为4立方米，按照相同的快件包装箱外形尺寸，可确定其最大容积量为320件。

(2)车辆平均体积满载率，根据调研数据确定各自配送模式中，快递三轮车辆的平均体积满载率为70%；共同配送模式中，假设新能源物流车辆的平均体积满载率为90%-100%。

4.百公里综合耗电量

(1)快递三轮车百公里综合耗电量，根据《快递专用电动三轮车技术要求》对电池容量及续航里程的要求，以48 V60Ah锂电池(续驶里程60 km)为例，其百公里耗电量为2 880 Wh，故百公里耗电量为4.8千瓦时。

(2)新能源电动车百公里耗电量，按照其电池功率容量8千瓦时，续航能力80公里计算，其百公里耗电量为10千瓦时。

5.耗电费用占比

根据对通州区快递企业及电商平台末端实际配送成本的调查数据分析，显示其每单的快递配送成本最低为6元。以第三部分对通州地区各自配送的快递模式仿真结果中快递三轮车容积量61件来计算，每车次的配送成本为360元。按照每次配送行驶里程4 km计算，其耗电费用占配送成本的0.053%。

三、模型仿真和实证分析

本文采用Vensim软件对构建的模型进行仿真运行，数据来源于北京市通州区政府统计信息及快递企业调研数据。本部分利用系统动力学仿真功能分析快递末端配送模式的改变对通州区城市货运交通、能源环境及配送成本的影响，即城市快递末端共同配送模式对城市经济和社会效益的影响。

(一)模型检验

为保证模型的仿真模拟符合现实情况，需要对模型进行误差检验，确保模拟数据与实际数据的相对误差值在一定范围内。以2013年至2018年的统计数据为基础，对通州区城市快递末端配送运行情况进行仿真模拟，选取2019年部分变量进行误差检验，见表5、表6。对比模型仿真模拟结果可知，选取的各项变量模拟预测值相对误差最高值0.73%，说明该模型描述的行为和系统实际状态基本相符，模型真实有效。

表5 城市GDP和城市人口总量误差对比结果

表6 快递需求量和城市道路长度误差对比结果

(二)模型仿真运行

1.快递需求与城市经济、人口发展趋势仿真预测分析见表7。

以2019年的数据为基准，分析表7的仿真结果可知：(1)城市GDP方面，截至2019年，通州区城市GDP达1059.20亿元；未来5年，通州区的城市经济水平以6-7%的增长速度发展，预计2025年，GDP达1700亿元左右。(2)人口总量方面，截至2019年，通州区常住人口为167.5万人；未来5年人口规模发展主要受政策引导，通州区常住人口总量增长速度放缓，预计2025年，其常住人口规模预计在180万人左右。(3)快递需求量方面，截至2019年，通州区快递业务量达1.78亿件；新冠疫情短期内冲击快递需求量，但“宅家”模式迅速提高网购渗透率，快递业务总量持续上涨，需求水平稳中上升，我国快递行业整体高增长、高需求的发展趋势没有改变，预计到2025年，快递业务量达2亿件左右，年均增长速度在3%左右。

表7 快递物流与城市经济发展趋势

2.实施共同配送模式效益分析

对快递末端配送不同模式的效益研究，主要在于观察快递企业实施各自配送较共同配送模式下，对城市货运交通(车辆出行总量、车辆占路面积、道路拥挤程度)、配送成本、能源消耗、二氧化碳排放的影响。即依据改变配送模式前后，不同的配送车辆满载率、平均运距参数的变化对其系统效益影响，并以2025年数据为基准，对比各自配送与共同配送模式中相关变量变化。

根据北京市通州区各家快递企业调研数据可得，各自配送模式中快递三轮车的满载率平均在70%左右。通州区政府在末端公共配送规划方案中，提出使用车辆容量更大的新能源物流车后，期望满载率达到90%的目标。因此，结合第二章第七部分中对车辆参数的设置，整理各自配送和共同配送模式中不同类型的车辆数据，见表8。

表8 配送模式转变前后快递配送车辆数据

实施共同配送模式后，考虑不同的需求点分布密度及需求水平，通过组合不同车辆体积满载率和平均运距数据，仿真分析不同方案的城市社会经济效益的变化，组合方案见表9。其不同方案的情景模拟，更切合在城市规划中，针对不同需求规模，不同空间分布密度的区域内采取不同的标准实施共同配送方案的要求。

表9 共同配送模式中不同车辆调度方式的参数设置

(1)车辆出行总量对比分析

实施共同配送后，由于单批次配送量增加，快递电动三轮车受最大容积限制，被新能源物流车替代。在快递需求规模一定的情况下，车辆出行总量主要受车辆体积满载率影响。依据配送路径优化仿真结果，因车辆类型的变化，假设共同配送模式中的车辆体积满载率由70%上调至80%、90%、100%，观察车辆出行总量变化如图3所示。

图3 配送模式转变前后满载率提高对车辆出行总量的影响

根据图3仿真结果可知，共同配送模式能够通过提高车辆满载率来大规模减少快递配送车辆出行总量。预计到2025年，各自配送模式中快递三轮年出行总量337.91万辆，共同配送模式下方案1、3、5的新能源物流车日均车辆出行总量将下降75.94%-80.75%。此外，车辆出行总量减少量的边际效应呈现递减趋势，即在共同配送模式中不应过度追求单一指标车辆体积满载率的提高，应关注末端配送整体系统的最大效益中相应的指标数据。

(2)货运交通道路拥挤程度

城市货运交通拥挤体现在快递末端配送系统中，主要关注的就是快递配送车辆的出行总量，在各自配送模式中，由于车辆满载率水平较低，且随着快递需求量的增加呈现正相关变化，加剧道路拥挤程度。因此，实施共同配送模式旨在提高满载率降低车辆的出行，故将车均占道面积参数由3平方米上调至8平方米。由于车辆出行总量的下降，直接影响日均车辆占道路总面积的大幅下降，观察货运交通道路拥挤程度变化，如图4所示。

图4 配送模式转变前后满载率提高对道路拥挤程度的影响

根据图4仿真结果得到：到2025年，预计各自配送模式中快递电动三轮车产生的拥堵系数为1.74，共同配送模式下方案1、3、5的新能源物流车产生的拥堵系数分别为1.12、0.99、0.89。因此，快递共同配送模式较各自配送对缓解城市货运道路拥挤具有一定的贡献，贡献率达35.63%-48.85%。

(3)配送成本

实施共同配送模式后，由于配送车辆路径发生变化，提高车辆体积满载率的同时增加配送车辆的行驶里程即配送的平均运距。车辆满载率和平均运距的调整对快递配送成本的影响如图5所示。

图5 配送模式转变前后配送成本变化

根据图5仿真结果得到：到2025年，各自配送模式中快递配送成本达12.24亿元，除共同配送方案2外，共同配送方案配送成本均低于各自配送模式，降低百分比分别为24.75%、33.16%、10.87%、39.87%和19.78%。由此可见，满载率的提高较平均运距增加更能反映配送成本的变化，通过提高车辆满载率，能够大规模降低车辆出行，同时增加快递配送员单批次配送件数，进而降低快递单件配送成本。但方案2的结果说明，在满载率80%，平均运距8km的情况下，共同配送模式效益反而小于各自配送模式。因此，要综合考虑满载率及运距组合的叠加成本，否则，将出现增加运距上升的成本大于提高满载率降低的成本这一现象。

(4)能源消耗量

北京市通州区现有的快递配送车辆95%以上为电动三轮车，燃油车只在快递需求急剧突增的情况下选择出行，且上路时间受限，如“双十一”购物节期间，故忽略不计燃油车出行产生的能源消耗。电动车辆的能源消耗主要是电力消耗产生的上游生产性煤炭能源消耗，实施共同配送模式后，车辆出行总量的下降和平均运距的缩短对快递配送能源消耗产生重要影响，如图6所示。

图6 配送模式转变前后能源消耗量变化

根据图6仿真结果得到：在满载率提高10%的前提下，运距增加1.5倍是能源消耗量水平的最低区间。预计到2025年，各自配送模式中快递配送产生的能源消耗在259.52吨标准煤，除方案2外，共同配送模式方案中能源消耗均有所降低，使得能源消耗量下降10.88%-39.85%。

(5)二氧化碳排放量

实施共同配送模式后，涉及配送车辆、平均运距的调整对二氧化碳排放量的影响如图7所示。

图7 配送模式转变前后二氧化碳排放量变化

根据图7仿真结果得到：在满载率提高10%的前提下，运距增加1.33倍以内是满载率和运距降低碳排放的最佳组合区间。预计到2025年，各自配送模式中快递配送中产生的二氧化碳排放量506.05吨，除方案2外，共同配送模式中的其它方案的二氧化碳排放量均呈现下降趋势，能够减少10.88%-39.84%的二氧化碳排放量。

四、结论与启示

本文以城市快递配送模式为研究对象，基于快递企业各自配送模式向共同配送模式转变角度，应用系统动力学理论和方法，建立快递末端配送仿真模型研究共同配送对降低配送成本、缓解城市交通拥堵、节能减排的经济及社会效益，并以北京市通州区为例进行实证分析。研究结果显示，共同配送模式下通过调整配送车辆满载率及运输距离，能够使配送车辆出行总量下降76%-81%，但车辆出行总量减少量的边际效益呈现递减趋势；城市货运道路拥挤度下降36%-49%；降低配送成本11%-40%；能源消耗、二氧化碳排放量减少11%-40%。

因此，共同配送模式对提高快递末端配送效率具有积极作用，但共同配送模式下不应过度追求高满载率而忽略运距增加带来的成本，更应关注末端配送系统的整体最大效益指标和数据。在未来城市末端配送网点布局规划中，应针对不同片区需求量、分布密度情况，做好统计分析，避免出现共同配送模式“增本降效”的负面效应。此外，政府要加大对现有末端配送设施的改造力度，改造一批，淘汰一批；在城区规划时，统一规划土地，建立物流园区及末端配送网点，完善城市共同配送的节点规划布局。