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    基于運輸經(jīng)濟模型的物流運輸降本方法研究

    2020-05-18 11:32:48石超峰
    關(guān)鍵詞:經(jīng)濟模型降本規(guī)模

    王 昱, 石超峰

    (1.重慶交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院,重慶 南岸 400074;2.重慶交通大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,重慶 南岸 400074)

    0 引言

    經(jīng)濟學(xué)理論模型已長久應(yīng)用于交通運輸領(lǐng)域,其中經(jīng)典的規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型方法更廣泛適用于交通運輸行業(yè)。從外文文獻來看,三個經(jīng)濟學(xué)模型理論已經(jīng)在交通規(guī)劃發(fā)展指導(dǎo)、交通運輸?shù)膬?yōu)化問題研究、交通運輸網(wǎng)路構(gòu)建相關(guān)研究,以及交通經(jīng)濟性的評估等方面有了大量的實踐應(yīng)用,但研究者中卻較少將其應(yīng)用于交通運輸相關(guān)企業(yè)的成本控制研究中[1]。企業(yè)成本控制本身就是企業(yè)經(jīng)濟性的體現(xiàn),因此本文嘗試以運輸經(jīng)濟學(xué)模型方法進行運輸企業(yè)成本控制研究。

    平臺型物流企業(yè)作為運輸行業(yè)的一部分,運輸經(jīng)濟學(xué)模型對其有天然的適用性,當(dāng)下對物流企業(yè)的成本控制研究多采用作業(yè)成本法[2]。通過會計核算方式對企業(yè)成本的形成與企業(yè)降本增效進行決策分析,是對多數(shù)企業(yè)普適的成本控制研究方法[3]。本文通過運輸經(jīng)濟學(xué)理論,使用對平臺型物流企業(yè)降本增效相契合的經(jīng)濟學(xué)模型方法,即經(jīng)濟學(xué)經(jīng)典理論,規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟對涉及交通運輸生產(chǎn)作業(yè)的物流企業(yè)通過全新視角進行降本增效研究。

    1 物流運輸降本的運輸經(jīng)濟模型研究

    圖1 垂直降本層次示意圖Fig.1 Vertical reduction hierarchy diagram

    運輸經(jīng)濟學(xué)中所闡述的規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型,揭示了企業(yè)發(fā)展過程的客觀規(guī)律[4],是對平臺型物流企業(yè)降本方式選擇的天然指導(dǎo)。以平臺型物流企業(yè)運營過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)指導(dǎo)企業(yè)生產(chǎn)運營中的降本方向,通過客觀規(guī)律而非主觀評價排除降本方向上的非理性因素,真實全面地展示企業(yè)成本管理中的優(yōu)劣點[5]。選擇規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟三個模型理論,也期望從平臺型物流企業(yè)的整體到局部再到企業(yè)基礎(chǔ)層面都可以有相對應(yīng)的降本模型理論進行指導(dǎo),形成平臺型物流企業(yè)的垂直降本體系[6],如圖1所示。

    如若對平臺型物流企業(yè)降本模型的客觀指標(biāo)研究,規(guī)模經(jīng)濟這一展現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)成本變化過程的模型指標(biāo)是對企業(yè)把控宏觀成本的適合模型,因此本文提出第一個模型指標(biāo)M1:規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)是對平臺型物流企業(yè)成本控制的方向把控。

    使用模型為規(guī)模經(jīng)濟模型

    C=C(Q),

    (1)

    AC=C(Q)/Q,

    (2)

    MC=dC(Q)/dQ,

    (3)

    Ks=AC/MC,

    (4)

    其中,Q:物流運輸量,C:企業(yè)成本函數(shù),AC:企業(yè)生產(chǎn)平均成本,MC:企業(yè)生產(chǎn)邊際成本,Ks:規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)系數(shù)。

    新古典經(jīng)濟學(xué)派中規(guī)模經(jīng)濟是對企業(yè)生產(chǎn)過程中通過生產(chǎn)規(guī)模的擴大,引起的邊際成本的改變而對當(dāng)前生產(chǎn)規(guī)模產(chǎn)生指導(dǎo)性說明,邊際收益是否會通過生產(chǎn)規(guī)模的改變而使邊際成本產(chǎn)生有利于企業(yè)降本的方向前進。毫無疑問,邊際成本是與當(dāng)下生產(chǎn)規(guī)模(即平均成本)密不可分的,因此通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析可以確定生產(chǎn)規(guī)模的合理性,在企業(yè)的降本決策中使降本抉擇具有客觀依據(jù)與說服力,對于需要降本的方式以直觀結(jié)論展示,是否通過生產(chǎn)規(guī)模的改變達到降本目的,或通過非經(jīng)營方式取得成本控制的目標(biāo)。

    因此規(guī)模經(jīng)濟通過企業(yè)自身經(jīng)營數(shù)據(jù)反映企業(yè)營運的效果,在降本方式的選擇中,更易于使決策者采取合適的降本方案,而不會無的放矢。從宏觀層面對企業(yè)成本控制抉擇提供必要的指導(dǎo)性信息與結(jié)論,使企業(yè)在降本過程中選擇當(dāng)前最有利、最高效的降本方式,避免南轅北轍而帶來非必要性人力、物力的投入與大量時間的浪費。但僅有宏觀降本方向的結(jié)論是不足以為平臺型物流企業(yè)降本提供全部支持的。因此本文提出第二個模型指標(biāo)M2:密度經(jīng)濟指標(biāo)是對平臺型物流企業(yè)成本控制的具體指導(dǎo)。

    使用模型為密度經(jīng)濟模型

    (5)

    C2=L2·P1·Q2,

    (6)

    C3=L3·P2·Q3,

    (7)

    (8)

    密度經(jīng)濟誕生于規(guī)模經(jīng)濟之后,運輸經(jīng)濟學(xué)中的密度經(jīng)濟理論是通過運輸生產(chǎn)或服務(wù)數(shù)量的重復(fù)增加對運輸企業(yè)固有生產(chǎn)成本的攤薄,從而達到平均成本下降的目的。在企業(yè)降本增效的過程中,既有非消耗性資產(chǎn)、資源作為成本的一部分,無論以何種手段都無法直接消除其對企業(yè)營運成本的影響,唯有通過增加生產(chǎn)、服務(wù)過程頻率進行均攤,才能使運輸企業(yè)達到密度經(jīng)濟性。以平臺型物流企業(yè)為例,密度經(jīng)濟所體現(xiàn)的區(qū)域站點間物流活動的頻率增加,使倉庫、人員開支、損耗等作為時間價值的一部分進行均攤,同時密度經(jīng)濟中對外包運輸過程的直接費用,即運量與運輸產(chǎn)生的時間價值,平均消耗時間組成的運輸費用,直觀表現(xiàn)出企業(yè)成本控制的重要部分——直接成本。

    因此對于確定降本方向下的成本構(gòu)成,密度經(jīng)濟模型反映了主要支出,但仍無法具體到每一個細枝末節(jié),對于平臺型物流企業(yè)而言,不同的線路、趟次、搭運貨物,需要具體指出,從而提出第三個模型指標(biāo)M3:網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟指標(biāo)是對平臺型物流企業(yè)成本控制的細微優(yōu)化。

    使用模型為網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型

    (9)

    Vr≥0,

    (10)

    (11)

    δrm=1,

    (12)

    其中,Vm:起訖點OD需求,Vr:路徑需求,Vl:路段需求,δrm=1:r路徑流量,dlr=1:路段l在路徑r上,dm(Vm):價格與成本的逆需求函數(shù),Cl:路徑阻抗函數(shù)。

    網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟原為計算機網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生后提出以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的經(jīng)濟理論,本文引申為網(wǎng)絡(luò)的泛化概念,以交通網(wǎng)絡(luò)下所蘊含的經(jīng)濟因素作為物流服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型[7]。在物流網(wǎng)絡(luò)中,不同起訖點所組成的網(wǎng)絡(luò),因平臺型物流企業(yè)外包物流的運輸無組織性與經(jīng)濟學(xué)中的“理性人”特質(zhì),企業(yè)在外包物流運輸網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生不平衡性,使物流網(wǎng)絡(luò)中各項交通因素影響下的運輸線網(wǎng)配流未達最優(yōu)[8],在企業(yè)的基層中,產(chǎn)生部分成本浪費,對物流線網(wǎng)均衡優(yōu)化達到網(wǎng)絡(luò)均衡后,可以從基礎(chǔ)層面達到降本效果,從而令物流運輸網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟性達到最高[9]。

    2 物流運輸降本的運輸經(jīng)濟模型研究方法設(shè)計

    2.1 樣本來源與數(shù)據(jù)選取

    本文的降本模型研究針對平臺型物流企業(yè),在數(shù)據(jù)樣本的選擇中需要具有較強的針對性,同時規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的三重指標(biāo)對企業(yè)的數(shù)據(jù)所包含的方面應(yīng)足夠全面以滿足計算需求。因此選取某樣本公司2013—2017年的全部運輸及財務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù),如表1所示,以這些數(shù)據(jù)為節(jié)點進行統(tǒng)計及計算(用于檢驗?zāi)P椭笜?biāo)M1),以細化的各業(yè)務(wù)區(qū)域數(shù)據(jù)計算(用于檢驗?zāi)P椭笜?biāo)M2),以物流網(wǎng)絡(luò)實際情況的線網(wǎng)優(yōu)化(用于檢驗?zāi)P椭笜?biāo)M3)。

    表1 某物流公司樣本數(shù)據(jù)/萬臺Tab.1 Sample data of a logistics company/10 thousand units

    本文選取的數(shù)據(jù)樣本應(yīng)具有代表性與可利用性,在與相關(guān)公司取得聯(lián)系后,使用該公司內(nèi)部物流外包運輸數(shù)據(jù)與相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計計算,在剔除部分無效數(shù)據(jù)后,利用Excel 2010軟件進行數(shù)據(jù)的處理與統(tǒng)計分析,使用MATLAB 7軟件進行數(shù)據(jù)計算,最后以TransCAD對物流網(wǎng)絡(luò)進行線網(wǎng)優(yōu)化。

    2.2 方法變量設(shè)定

    物流作業(yè)涉及大量的經(jīng)濟與交通運輸活動,在構(gòu)建物流企業(yè)降本模型的研究中,無法刨除某一專業(yè)因素而構(gòu)建模型,在降本模型的相關(guān)選擇上,從與物流企業(yè)營運聯(lián)系緊密的規(guī)模經(jīng)濟模型、密度經(jīng)濟模型、交通網(wǎng)絡(luò)平衡模型、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型等著手,搭建從宏觀到微觀的垂直式降本分析模型,其體系應(yīng)由規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟等判斷模型依次構(gòu)成。

    2.2.1 規(guī)模經(jīng)濟判斷模型

    規(guī)模經(jīng)濟最早由亞當(dāng)·斯密在《國民財富的性質(zhì)和原因的研究》進行了闡述,作為古典規(guī)模經(jīng)濟理論,后經(jīng)馬歇爾《經(jīng)濟學(xué)原理》的發(fā)展,在卡爾·馬克思的《資本論》中總結(jié)了規(guī)模經(jīng)濟的實現(xiàn)目的:1)產(chǎn)供銷的聯(lián)合與資本的擴張;2)降低生產(chǎn)成本。

    在對樣本企業(yè)整體的經(jīng)營生產(chǎn)狀況進行評估確認(rèn)的過程中使用規(guī)模經(jīng)濟判斷模型可以確定企業(yè)生產(chǎn)、服務(wù)規(guī)模的合理性,反映出企業(yè)降本的潛在途徑。因此使用M2規(guī)模經(jīng)濟判斷模型,結(jié)合(1)、(2)、(3)、(4)可得

    (13)

    當(dāng)規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)Ks大于1時,即平均成本高于邊際成本,企業(yè)生產(chǎn)、作業(yè)規(guī)模平均成本高于邊際成本存在規(guī)模經(jīng)濟,此時,降本決策可通過擴大生產(chǎn)規(guī)模進行;由(13)可知,當(dāng)規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)Ks小于1時,即平均成本低于邊際成本,企業(yè)生產(chǎn)、作業(yè)規(guī)模不經(jīng)濟,不能再擴大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模達到降本目的,應(yīng)轉(zhuǎn)變策略,提升管理能力、提高效率等其他措施達到降本目的。

    2.2.2 密度經(jīng)濟判斷模型

    在平臺型物流企業(yè)中,多將整體業(yè)務(wù)按地理區(qū)域進行劃分,從而針對局部區(qū)域有效地制定區(qū)域經(jīng)營策略,為區(qū)域內(nèi)物流運輸業(yè)務(wù)創(chuàng)造良好基礎(chǔ)。在物流區(qū)域降本與密度經(jīng)濟理論相結(jié)合的過程中,通過密度經(jīng)濟的核心理念,增加既有資源的使用頻率使企業(yè)成本得到下降。平臺型物流企業(yè)在溝通托運方與承運方的過程中,依據(jù)目的地的不同,采用多種交通方式運輸,以多式聯(lián)運等方法構(gòu)建區(qū)域運輸模式,在降本空間中利用現(xiàn)有運輸時間價值(value of time,VOT)對當(dāng)前區(qū)域物流運輸?shù)慕?jīng)濟性進行評估,制定降本方式方法。因此選取M2密度經(jīng)濟判斷模型,帶入(5)、(6)、(7)、(8)可得

    (14)

    當(dāng)規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)Kd高于1時,實際成本高于數(shù)據(jù)挖掘的計算成本,業(yè)務(wù)片區(qū)作業(yè)規(guī)模不經(jīng)濟,存在降本空間;而當(dāng)規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)Kd小于1時,業(yè)務(wù)片區(qū)作業(yè)規(guī)模經(jīng)濟,應(yīng)通過管理手段產(chǎn)生降本空間。

    模型中的時間價值是對物流企業(yè)公路運輸成本的一個平均度量,通過考慮運輸中駕駛?cè)藛T開支和燃油消耗的直接成本與企業(yè)的延誤成本,直觀反映物流企業(yè)公路運輸經(jīng)濟性,采用的時間價值構(gòu)成為

    VOT=Vw+Vf+Vd,

    (15)

    其中,Vw:駕駛?cè)藛T平均小時工資水平,Vf:公路小時平均油耗折算成本,Vd:企業(yè)小時運行延誤成本,其構(gòu)成為

    Vd=(NeW)/(Nc/24),

    (16)

    Ne:企業(yè)非運輸雇員數(shù)量,W:企業(yè)非運輸雇員平均薪金水平,Nc:物流企業(yè)公路運輸載具數(shù)量。

    2.2.3 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟判斷模型

    本文通過引申網(wǎng)絡(luò)的泛化定義,在物流網(wǎng)絡(luò)上通過網(wǎng)絡(luò)平衡理論所達到的運輸均衡的目標(biāo),實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟性,為平臺型物流企業(yè)構(gòu)建基層的作業(yè)指導(dǎo),以此達到降本的效果。所以使用M3網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟判斷模型中(9)、(10)、(11)、(12)公式。

    同時,在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型中,應(yīng)通過不斷地迭代達到網(wǎng)絡(luò)的均衡性,是多因子下尋找最優(yōu)解的過程,通過多次迭代使結(jié)果滿足物流企業(yè)的期望值,從而達到網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性,產(chǎn)生物流網(wǎng)絡(luò)的降本空間。

    對于物流網(wǎng)絡(luò)中的成本函數(shù)這一主要參數(shù),選擇的是美國聯(lián)邦公路局使用的BPR(Bureau of Public Road)阻抗函數(shù),反映道路運行阻抗,物流運輸過程中出現(xiàn)在物流網(wǎng)中的成本是以公路運行暢順度為依據(jù)的,因此在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型中用BPR阻抗函數(shù)作為成本函數(shù),BPR路阻函數(shù)為

    C(Q)=t0(1+α(Q/Cb)β),

    (17)

    其中,t0表示自由流行駛時間,Q表示實際單位小時流量,Cb表示道路設(shè)計最大小時通行能力,α和β為模型待定參數(shù),本文取α=2.62,β=4。

    本文所構(gòu)建的三個模型,其中規(guī)模經(jīng)濟模型從平臺型物流企業(yè)整體出發(fā),以宏觀視角尋找降本增效的方向;密度經(jīng)濟從企業(yè)內(nèi)部中層出發(fā),對局部片區(qū)的主要運輸成本核算、校驗,以中觀的角度確定實際降本可行區(qū)域;網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟以物流運輸?shù)幕鶎又?,通過對既有不均衡物流網(wǎng)絡(luò)的重新均衡,從微觀視角達到降本成效。

    3 物流運輸降本的運輸經(jīng)濟模型的實證與應(yīng)用

    3.1 規(guī)模經(jīng)濟判斷模型

    在進行規(guī)模經(jīng)濟判斷過程中,需首先對相應(yīng)數(shù)據(jù)進行擬合處理,求解出目標(biāo)樣本作業(yè)成本C、平均成本AC、邊際成本MC,通過解析式對樣本整體分析,確定樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的態(tài)勢。

    表2是通過某物流公司財務(wù)及運輸數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的最值點于2015年產(chǎn)生,達到最高,而在首尾的2013年、2017年呈現(xiàn)較低的業(yè)務(wù)總量;同時通過業(yè)務(wù)成本的數(shù)據(jù)分析,存在成本與運輸業(yè)務(wù)量的正相關(guān)變化態(tài)勢。因此,這5年的運輸業(yè)務(wù)總量及總成本金額上呈現(xiàn)的先上升后降低的變化形式與二次型函數(shù)聯(lián)系密切。

    表2 某物流公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量與業(yè)務(wù)成本Tab.2 Business data volume and business cost of a logistics company

    在規(guī)模經(jīng)濟判斷模型Ks下對這5年的外包業(yè)務(wù)量及其成本進行擬合,得到作業(yè)成本C、平均成本AC、邊際成本MC的擬合函數(shù)結(jié)果,業(yè)務(wù)成本

    C(Q)=592.241 7Q2-116 675.9Q+6 208 270.4,

    (18)

    業(yè)務(wù)平均成本

    AC(Q)=592.241 7Q-116 675.9+6 208 270.4/Q,

    (19)

    業(yè)務(wù)邊際成本

    MC(Q)=1 184.483 4Q-116 675.9。

    (20)

    根據(jù)規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)判斷模型可得5年的業(yè)務(wù)與成本的規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)系數(shù)Ks,其解析式為

    (21)

    規(guī)模經(jīng)濟指標(biāo)系數(shù)Ks,在Ks>1時,即企業(yè)平均成本高于邊際成本時,企業(yè)規(guī)模未達到最優(yōu),擴大生產(chǎn)、作業(yè)規(guī)模可以顯著降低成本;而Ks<1時,即企業(yè)平均成本小于邊際成本時,企業(yè)規(guī)模超過了最優(yōu)節(jié)點,繼續(xù)擴大生產(chǎn)、作用規(guī)模并不能降低成本,而會出現(xiàn)規(guī)模與成本同時增加的正相關(guān)態(tài)勢。在此,以樣本企業(yè)5年作業(yè)與成本數(shù)據(jù)擬合結(jié)果Ks,由于使用擬合解析式與原始數(shù)據(jù)有一定誤差,非直接求解規(guī)模經(jīng)濟系數(shù)Ks,而是逆函數(shù)解析出基于5年的企業(yè)發(fā)展水平,其最佳業(yè)務(wù)規(guī)模值102.38(萬臺/年),即Qs≈102.38(萬臺/年),因此將擬合結(jié)果與5年企業(yè)的樣本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行比對,如表3所示。

    表3 樣本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與最佳規(guī)模業(yè)務(wù)量Tab.3 Sample business data and optimal size business volume

    在2014至2015年企業(yè)業(yè)務(wù)擴展過快帶來邊際成本的顯著增加,造成作業(yè)成本提升,2016年著手降本,同時控制企業(yè)自身業(yè)務(wù)規(guī)模,在2017年回歸經(jīng)濟規(guī)模,實際樣本數(shù)據(jù)部分支持了M1模型指標(biāo)的可行性。

    3.2 密度經(jīng)濟判斷模型

    表4 片區(qū)運輸方式成本表/百萬元Tab.4 Transportation mode cost/million yuan

    從計算的結(jié)果中,可以發(fā)現(xiàn)華北與華東地區(qū)的密度經(jīng)濟性較低,其Kd值高于1;而其他地區(qū)均滿足密度經(jīng)濟性,其Kd值均低于1。這個現(xiàn)象與地區(qū)經(jīng)濟活動關(guān)聯(lián)密切,易發(fā)現(xiàn),在中國最為發(fā)達的兩個經(jīng)濟地區(qū),京津冀與長三角中,由于其公路網(wǎng)發(fā)達,交通運輸活動頻繁,使公路網(wǎng)絡(luò)的交通流運行情況長期接近于飽和流狀態(tài)。公路的高度負(fù)載,造成了行程速度、燃油情況的增加,經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的人員消費水平高于其他地區(qū),由此產(chǎn)生了物流運輸成本的增加,反映在區(qū)域密度經(jīng)濟模型中即為Kd高于1的密度不經(jīng)濟性,而在樣本企業(yè)其他業(yè)務(wù)地區(qū)由于經(jīng)濟及交通水平低于長三角與京津冀兩個區(qū)域,使實際成本低于數(shù)據(jù)計算成本,驗證了M2模型指標(biāo)的可適用性。

    表5 樣本企業(yè)片區(qū)經(jīng)營成本密度經(jīng)濟Tab.5 Sample enterprise area operating cost density economic

    3.3 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟判斷模型

    物流運輸本質(zhì)是交通運輸,利用公路、鐵路、水路作為物流企業(yè)大量使用的運輸方式[2],鐵路與水路有其固有線網(wǎng),只有公路運輸網(wǎng)絡(luò)可以通過優(yōu)化達到降本的目的。在本文引申出的泛化網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟中,通過對物流運輸網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,達到物流網(wǎng)絡(luò)的流量均衡性,以此形成網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟。

    根據(jù)樣本物流企業(yè)既有線網(wǎng)中的8個物流基地與9個地區(qū)中轉(zhuǎn)站組成的運輸網(wǎng)絡(luò),對其8條主要線網(wǎng)進行優(yōu)化,通過網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟判定模型達到網(wǎng)絡(luò)均衡的目標(biāo),在第一輪迭代循環(huán)后達到的均衡值,如表6所示。

    表6 第一次迭代運量結(jié)果Tab.6 Results of the first iteration of traffic

    通過模型迭代后,原始運量在物流網(wǎng)絡(luò)中的不均衡性,使物流運輸成本增高,經(jīng)過對網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與均衡迭代,樣本企業(yè)的運輸網(wǎng)絡(luò)達到均衡效果,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)濟性,但均衡流量的下降,未達到均衡前流量值。分析發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有物流網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點與邊數(shù)量較少,部分目的地的聯(lián)通度低,網(wǎng)絡(luò)徑路少[10],嘗試性地在網(wǎng)絡(luò)中增加4個二級中轉(zhuǎn)站M、N、O、P,并輔助現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)進行流量均衡迭代,通過新增的4個二級中轉(zhuǎn)站與原有的17個基地、目的地所構(gòu)成的新的物流網(wǎng)絡(luò)進行第二輪迭代過程預(yù)期達到Wardrop第一網(wǎng)絡(luò)均衡值,如表7所示。

    表7 第二次迭代運量結(jié)果Tab.7 Second iteration of traffic results

    在加入新的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點后,均衡運量增加,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性提高,進一步對第二次均衡后的物流網(wǎng)絡(luò)運輸時間進行計算,結(jié)果如表8所示。

    第一次均衡迭代后,運輸量下降,而第二次迭代,通過加入新的節(jié)點,網(wǎng)絡(luò)的運輸量相應(yīng)增加,這說明,樣本企業(yè)原有物流運輸網(wǎng)絡(luò)合理性較低,存在相應(yīng)優(yōu)化空間,以四個節(jié)點增加物流網(wǎng)絡(luò)運量,如果深入分析,對網(wǎng)絡(luò)全面增加細化節(jié)點[11],可以更進一步優(yōu)化樣本企業(yè)的物流網(wǎng)絡(luò),達到更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性。

    因此,在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟判斷模型下,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性不以具體數(shù)值作為標(biāo)準(zhǔn),而是通過均衡優(yōu)化使網(wǎng)絡(luò)達到更優(yōu)的經(jīng)濟性,第一、第二次迭代后的優(yōu)化結(jié)果對比也驗證了M3理論的可行性。

    表8 第二次迭代運量、時間結(jié)果Tab.8 The second iteration of traffic and time results

    4 研究結(jié)論與啟示

    4.1 結(jié)論

    本文基于運輸經(jīng)濟學(xué)中規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的相關(guān)理論,通過樣本企業(yè)的運輸與財務(wù)數(shù)據(jù),利用規(guī)模經(jīng)濟模型、密度經(jīng)濟模型與網(wǎng)絡(luò)均衡模型對樣本企業(yè)的整體運營、片區(qū)運輸成本、運輸線網(wǎng)優(yōu)化,從決策層到基礎(chǔ)層的多維降本模型進行了分析,通過算例對研究結(jié)論進行了檢驗。

    主要研究結(jié)論如下:

    1)通過確立規(guī)模經(jīng)濟降本判斷模型及模型指標(biāo)Ks的確定方法,利用樣本企業(yè)實際數(shù)據(jù)實證M1規(guī)模經(jīng)濟模型及Ks物流企業(yè)成本判斷方法的有效性與可行性。企業(yè)整體營運數(shù)據(jù)在規(guī)模經(jīng)濟判定模型下可以反映企業(yè)生產(chǎn)、作業(yè)規(guī)模的經(jīng)濟性,對企業(yè)宏觀降本方向的選擇進行指導(dǎo),判斷企業(yè)是通過生產(chǎn)、作業(yè)的規(guī)模管控方式,還是通過企業(yè)管理效率的提升方式進行降本。

    2)建立密度經(jīng)濟判斷模型及模型指標(biāo)Kd判斷方法,通過樣本企業(yè)片區(qū)數(shù)據(jù)驗證M2密度經(jīng)濟模型。密度經(jīng)濟模型通過對片區(qū)運輸數(shù)據(jù)的計算成本和實際統(tǒng)計成本的對比,反映區(qū)域物流運輸成本控制的效果,對物流企業(yè)業(yè)務(wù)區(qū)域的運輸降本方式、方法具有指導(dǎo)意義。

    3)通過網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟理論與網(wǎng)絡(luò)均衡模型的優(yōu)化,使物流網(wǎng)絡(luò)整體水平、效率得到提升,驗證M3網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟模型指標(biāo)。通過對樣本企業(yè)現(xiàn)有物流網(wǎng)絡(luò)的分析,以增加節(jié)點,多次迭代達到均衡的方式,使物流網(wǎng)絡(luò)的運輸量與運輸時間相較于原始網(wǎng)絡(luò)得到了相應(yīng)的優(yōu)化,達到網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟性,在平臺型物流企業(yè)降本的細枝末節(jié)上取得效果。

    4.2 啟示

    平臺型物流企業(yè)在降本的實現(xiàn)上,僅通過企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù),可以得到需要降本的結(jié)論,但在降本的方向及降本的具體區(qū)域上無法有效把控,如能通過企業(yè)運營過程中產(chǎn)生的客觀數(shù)據(jù),基于相關(guān)模型,通過數(shù)據(jù)挖掘的方式,幫助相關(guān)企業(yè)在自身經(jīng)營過程中找到合適的降本增效方向,對相關(guān)研究及企業(yè)自身都具有重要意義[12]。據(jù)此本文總結(jié)三點啟示。

    1)平臺型物流企業(yè)具有相當(dāng)?shù)慕当緷摿ΑT诶脴颖疚锪髌髽I(yè)數(shù)據(jù)進行模型計算的過程中,從整體的運輸、財務(wù)數(shù)據(jù)到片區(qū)的計算成本及最后的物流線網(wǎng)的優(yōu)化過程,都具有一定的降本潛力,尤其在物流企業(yè)的基礎(chǔ)線網(wǎng)運輸過程中,大量點對點的直接運輸,在引入部分中轉(zhuǎn)和相近目的地聯(lián)合運輸后,運輸量與運輸時間都有了較大的提升,如若能對平臺型物流企業(yè)物流具體線網(wǎng)進行全面優(yōu)化,企業(yè)的降本潛力將被完全挖掘出來。

    2)從宏觀到微觀的垂直降本體系。平臺型物流企業(yè)在進行降本的過程中,從企業(yè)決策層到片區(qū)負(fù)責(zé)人及至具體的運輸者,基于規(guī)模經(jīng)濟、密度經(jīng)濟、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟從宏觀到微觀的逐步深入、細化的理論模型。

    平臺型物流企業(yè)通過不同理論模型對應(yīng)的內(nèi)部層級,使用合適的模型,達到不同層面同時進行降本;多層次的降本規(guī)劃,對各個層級的工作人員都能起到有效的指導(dǎo)作用,基礎(chǔ)層面的具體線路優(yōu)化、片區(qū)的成本核算以及總部高層的降本方向確定,以形成多維一體的降本體系。

    3)平臺型物流企業(yè)降本的可持續(xù)性。對于物流企業(yè),其生產(chǎn)、作業(yè)是持續(xù)的、不間斷的,形成的企業(yè)營運數(shù)據(jù)也是連續(xù)性的。依據(jù)近年數(shù)據(jù),通過模型計算所得到的結(jié)論是對過去的總結(jié),對現(xiàn)今的指導(dǎo),歷史數(shù)據(jù)并不與企業(yè)實時運行密切相關(guān),所以筆者希望通過構(gòu)建起平臺型物流企業(yè)的降本模型方法體系,為相關(guān)企業(yè)實施降本提供理論支撐與參考依據(jù),在企業(yè)的運作中,通過不斷地使用更新的相關(guān)數(shù)據(jù),進行降本的相關(guān)計算,持續(xù)為平臺型物流企業(yè)提供其降本的最新變化,同時直觀地反饋已得到的降本效果,從而形成降本的持續(xù)性。

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