第三方物流企业自备运力规模测算方法研究，本文主要内容关键词为：运力论文,第三方论文,物流企业论文,规模论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
供给与需求的绝对不平衡是物流市场得以发展的驱动力，无论是哪种类型的第三方物流企业，其供给能力相对于经济社会的物流需求而言总表现为过剩或不足。在这样的绝对不平衡中寻求一种相对平衡状态，即第三方物流企业的供给能力处于一种理想水平以达到企业存在与发展的基本目标——挖掘第三利润，成为一个至关重要的问题。第三方物流企业所从事的物流活动至少应包括运输和仓储[1]，第三方物流企业的运输能力可表示为多个因素的交集：运力＝运输线路通过能力∩运输节点吞吐作业能力∩运输车辆额定载重能力∩运输车辆车厢容积∩…，仓储能力可表示为多个因素的交集：仓储能力＝仓库面积∩库容利用率∩装卸搬运作业能力∩仓储商品周转时间∩…（其中“∩”为集合论中交集符号）。
学术界对运力相关的研究往往停留在中宏观层面，企业层面的运力规模研究有所欠缺。如：文献[2]建立公路货运运力结构预测模型，在运力均衡分析中以车辆均衡等同运力均衡；文献[3]建立公路载货汽车生产模型，实证分析公路货运行业运力增长与生产率之间关系的演变过程。学术界对企业层面运输活动相关的研究主要体现在以下方面：①运输方式选择的有关研究。如：文献[4]建立了考虑成本与服务水平因素而权衡库存策略与运输方式评估选取的模型。②运输频率相关决策的研究。如：文献[5]着眼于某一特定物流网络上，当不同线路段上的运输频率给定时，实现库存与运输总成本最小化。③运输成本相关问题研究。如：文献[6]将运输成本细分后分配到相应的供应链中；文献[7]建立运输和库存总成本数学期望最小的优化模型。④运输车辆调度相关的研究。如：文献[8]介绍货运车辆调度问题的分类以及求解货运车辆优化调度问题常用的方法；文献[9]就物流系统中运输工具利用和行车路线优化问题，提出利用贪婪思想的扫描法以获得问题的满意解；文献[10]利用逐步调优法使运输车辆数尽量保持均衡；文献[11]研究全天候集货／配送过程需要的车辆行驶路线数。⑤对企业运输车辆数量的研究。如：文献[12]提出一个求解大规模车辆配送／收集问题的框架，以车辆数量作为既有方案与优化结果的比较指标之一；文献[13]研究中心分拨运输模式车辆的优化调度方法，车辆数量随行驶路径的优化而减少；文献[14]构造一个用于在不降低物流服务水平的前提下降低配送车辆工作量、降低配送与库存持有总成本的模型。综上，学术界对企业层面运输活动的研究大多体现在运输成本、车辆调度（往往与车辆行驶路线联系密切）方面，对运输车辆数量很少有专门的研究（车辆数量一般被作为所研究问题的某个方面而有所涉及）。
从整合资源的方式看，第三方物流企业主要有两种：一种是不拥有固定资产，完全依靠组织协调外部资源进行运作的“非资产型”第三方物流企业；另一种是投资购买各种装备并建立自己的物流网点、适当整合社会资源的“资产型”第三方物流企业[15]。当底层物流市场并不成熟时，第三方物流企业拥有部分资产可以强化自身的服务能力；另一方面，能够整合各种物流资源是第三方物流企业必须具备的基本能力[1]。本文的研究对象是资产型第三方物流企业，资产型第三方物流企业既自行投资建设网点和购买装备，又通过租赁、兼并重组或者建立战略联盟的方式获得或利用资源。本文着重构建模型测算第三方物流企业的运力规模，并认为全社会运输网络能力（线路通行能力、节点作业能力）对第三方物流企业无约束，第三方物流企业的运力主要体现为运输车辆的载运能力。资产型第三方物流企业的运力包括两部分：企业投资购置部分和通过租赁等资源整合方式所获得的部分。本文研究的目标是提出资产型第三方物流企业自备运力规模的测算方法，以辅助企业合理整合自身资源（特别是车辆装备投资）与社会资源（特别是社会运输车辆），达到降低企业成本、扩展利润空间的目的。
一、第三方物流企业自备运力规模测算模型
（一）模型的构建
第三方物流企业单位时间（如：日）实现的运输量时间序列往往表现出波动趋势，企业在运作经营过程中出现运力不足或运力过剩成为普遍现象。当第三方物流企业的货物受理量大于其运力时，为满足物流需求，需增加运输车辆（购置新车辆或租用社会营运车辆）以扩充运力；当第三方物流企业的货物受理量小于其运力时，企业运力便出现闲置（车辆闲置），由此增加了不必要的运输成本支出。以下将构建模型以确定第三方物流企业应当拥有的合理运力规模。
与既有研究（特别是综合库存与运输因素构建模型辅助企业决策方面）相同，本文所构建的模型的目标是实现第三方物流企业成本的最小化。
设X为第三方物流企业的自备运力（以吨为单位），x为单位时间内经济社会对第三方物流企业的运输需求量（以吨为单位），假定x为随机数（在实践中，x所构成的时间序列往往表现出一定的趋势性，为满足模型的构建与使用条件，可采取一定的处理方法构造出随机序列），且x的分布密度为p（x）。
当x≥X时，第三方物流企业在运营过程中单位时间内所耗用的运输成本为企业自备运力所需费用与租用社会运力所需费用之和，即：
由于
即：第三方物流企业自备运力所需费用较企业租用社会运力所需费用为少，或者企业自备运输能力所需费用较租用社会运力所需费用与企业自备运力闲置时费用之和为多时，应取满足这样条件的X，使
（二）第三方物流企业自备运力规模测算流程
由以上第三方物流企业自备运力规模测算模型的构造过程，在应用该模型时可遵循如图1所示的流程（注：图中虚线表示应根据情况采用的步骤）。
图1 第三方物流企业自备运力规模测算流程
（1）第三方物流企业运输量时间序列的平稳性检验与平稳序列的构造。由于以上测算方法的理论基础是概率统计，故时间序列的随机性是该测算方法的前提条件。第三方物流企业运输量时间序列可能表现为随机序列，也可能表现出一定的趋势性，需要采取一定的平稳性检验方法对时间序列予以检验。值得指出的是，若时间序列隐含趋势，必须采取措施将这种趋势消除以便测算方法的适用；同样，测算结果也须根据消除的趋势进行修正。
（2）第三方物流企业运输量时间序列的累计概率统计。由于数据资料的有限性与实践中数据采样的局限，可直接使用时间序列的相对比率和累计比率。
（3）
的确定；自购运力所需费用、租用运力所需费用以及自购运力的闲置费用须在合理划分各种运输费用类别、各种干线运输方向的基础上，结合实际予以确定。
（4）第三方物流企业自备运力X的确定。
（5）第三方物流企业运输车辆数的计算。根据运力X以及实际可获取的车型，可大体确定车辆数量。
二、实证分析
本文以我国东部X省某公路货运企业（属资产型第三方物流企业）所辖的四个分公司为实证分析对象，其基本状况如下：该企业属于股份制企业，成立于2003年12月。截至2006年12月，该企业在X省设立了10余个分公司、50多个营业网点和一个分拣场站，每天使用14台额定载重8吨的车和6台额定载重17吨的车进行干线运输，2006年实现快速货物运量5.3万吨。
鉴于企业层面数据的可靠性与时间序列长度的要求，应尽可能缩短时间序列的统计周期。本文以旬为时间单位，2006年四个分公司货物受理量时间序列（按每个月分上、中、下三旬，每旬内特定分公司每运输班次装载的平均重量）如图2所示。
图2 2006年4个分公司每班次货物受理量时间序列
（一）运输量时间序列趋势判定
趋势可看作是序列的长度为无穷大的周期。经济时间序列的趋势大致有两类：一是均值意义上的，大部分的经济时间序列中都存在序列的均值不断向上递增的趋势；二是方差意义上的，即时间序列围绕均值的波动范围随时间而改变，均值递增的经济序列的方差往往也呈递增变化。假定所选取的指标一般具有递增的发展趋势，采用以下对均值或方差可能存在某种趋势进行检验的方法[16]。
先由原始时间序列计算一个大致不相关的均值或方差值序列（可把整个原始时间序列数据记录分成m段，然后求各段按时间平均的均值或方差）。
如果很大，表明序列均值（或方差）有上升的趋势；如果很小，则表明序列均值（或方差）有下降的趋势。针对以上时间序列的趋势判定结果见表1。从该结果看，分公司1、2、3的运输量时间序列均隐含上升的趋势，不能直接用于本文构造的模型。
（二）随机序列的构造
在时间序列分析中有很多方法可用于剔除趋势。从效果上看，任何一种趋势剔除方法都是既有优越之处，又存在缺陷。本文采用直线拟合进行时间序列的趋势剔除，即：对时间序列以直线进行拟合后，用原始时间序列减掉直线拟合结果。不可避免的是，这样处理后所得的时间序列中有负数，不利于以上测算方法的使用。为将这样的时间序列转换为正数列，使时间序列整体上沿纵坐标轴向上平移一定距离。如：对分公司1的货物发出量时间序列以直线进行拟合（直线方程为y＝90.989x＋2715.4），并用原始时间序列减掉直线拟合结果，得到消除增长趋势后的新时间序列，但该新时间序列中存在负数，在其基础上整体上调2000单位，则得到的时间序列为正数序列（以
表示），且其u＝0.31＜2，正数序列无趋势。趋势剔除后的分公司1、2、3的运输量时间序列如图3所示（经检验，3个时间序列均为随机序列）。
图3 剔除趋势后的3个分公司每班次运输量时间序列（平移后）
（三）随机序列的分布
以分公司1为例，正数序列的分布见表2。
（四）自备运力的计算
仍以分公司1为例。根据总公司财务部门与运营监管部门的相关统计，分公司1自购运力所需费用、租用运力所需费用以及自购运力的闲置费用分别为：
同样道理可计算其他分公司的自备运力，计算结果如表3所示。
根据以上计算结果，以分公司1为例：分公司1在每班次上应配备5.9t的自购运力（购买符合吨位要求的运输车辆），当实际货物受理量超过5.9吨／班次时，该分公司应租赁社会运力以承担高于5.9t部分的货物运输任务，这样，分公司1在满足经济社会物流需求的条件下可实现运输成本的最小化。实际上，目前承担分公司1运输任务的车型为自购康明斯厢式货车（额定载重8t），由计算结果与实际运作状态的比较，并考虑到车厢容积的限制因素，承担分公司1运输任务的车型选择比较合理。
以分公司4为例：分公司4在每班次上应配备3.0t的自购运力，当实际货物受理量超过3.0t／班次时，该分公司应租赁社会运力以承担高于3.0t部分的货物运输任务，这样，分公司4在满足经济社会物流需求的条件下可实现运输成本的最小化，从而提高单位运输成本的产出。实际上，目前承担分公司4运输任务的车型为自购康明斯厢式货车（额定载重8t），由计算结果与实际运作状态的比较看，承担分公司4运输任务的车型选择并不合理，可适当作出调整。从财务部门的统计结果也可看出，分公司4的单位运输成本的产出相对于其他分公司而言较低。
三、结论
本文探讨了第三方物流企业自备运力规模测算模型的构造及其应用。不难发现，基于该模型的第三方物流企业自备运力规模测算方式有以下优点：①计算过程简单实用。本文所提出的方法主要基于数理统计技术，在有关统计数据可靠的情况下可方便直观地获得结论，相比于众多的运筹学领域优化计算方法（多数属于NP-Hard问题的解决方案）而言，该方法在计算技术上的简单化使其更具实用性。②实现了理论层面到应用层面的合理过渡。物流管理教科书[17] 已列出基于概率统计的车辆数量测算方法，但在实际应用时不可避免地面临时间序列不呈现随机性的状况，本文所提出的方法有效解决了这一问题。在使用本文所提出的第三方物流企业自备运力规模测算方法时，有以下值得注意之处：自购运力所需费用、租用运力所需费用以及自购运力的闲置费用往往与车型、车辆的运营情况（运输里程、司机配备等）密切相关，所以测算时应注意有关费用参数的适用范围；实践中第三方物流企业运力的有效使用往往受到车厢容积与货物密度的影响，该测算方法仅采用了重量单位，这是其局限性。