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    一种新型仓储模型在跨境电子商务中的应用——以云南与老挝为例

      信息来源:   发布时间:2021-10-14  点击数:

    一、背景

    近年来, 伴随着“互联网+”的出现, 跨境电子商务也被各种大小企业所关注。作为一种新型的贸易便利模式, 可以将全球经济紧密地联系在一起, 因此很多因素都会影响其发展, 例如金融服务、物流配送、网络接入等, 但是跨境电子商务会出现收货速度慢、丢包、退换货麻烦等问题, 于是许多学者专家提出了海外仓的概念, 这一种仓储模式涉及到很多方面需要考虑的问题, 本文就物流仓储问题对跨境电子商务的影响展开探讨。

    跨境电子商务是指不同关境的交易主体, 通过电子商务平台达成交易、进行支付结算, 并通过跨境物流送达商品、完成交易的一种国际贸易活动。研究与之关联紧密的海外仓仓储摸式的机构人士提出不同的见解, 李向阳提及海外仓可以提升客户体验, 降低成本, 大幅度提升卖家利益;国家商务部在2015年5月《“互联网+流通”行动计划》中也提出不少电商平台和出口企业正通过建设“海外仓”布局境外物流体系。虽然海外仓在未来逐渐成为跨境电子商务的一种仓储模式, 但是很多文献中也提出其存在的问题。其中包括跨境电子商务更容易受到海外国家的抵制;出口国承担的外贸、货物清关任务增多;海外仓自行建仓成本增加, 电商库存增加;同时跨境电子商务还会涉及到的各国政策和法律等问题。因而本文在海外仓的基础上改进了跨境电子商务的仓储模式, 提出了仓储联盟新概念, 利用改进的TOPSIS法建立了仓库选址模型, 使用ARIMA模型预测货物库存量来完善仓储联盟整体框架, 并以云南与老挝为例进行实验验证。

    (一) 政策背景

    云南作为“桥头堡”战略的前沿, 在跨境电子商务的发展方面也进行着探索。云南省政府为了积极响应“一带一路”政策方针, 在2015年底就制定了《云南省人民政府关于促进电子商务及跨境电子商务发展的实施意见》 (以下简称意见) 。《意见》指出到2017年, 电子商务在国民经济各领域的应用基本普及, 且力争电子商务交易总额在2015年基数上翻番, 把云南省打造成为面向南亚东南亚的区域电子商务中心。其中包括创建8到10个电子商务产业集聚区、将跨境电子商务作为对外贸易的重要方式、培养电子商务人才等计划。

    2016年12月首个中缅跨境电商产业园区落户瑞丽。同一时期, 昆明综合保税区也在进行预验收阶段。因而从以上政策及实际运行过程中可以看出, 云南省政府也在大力推进跨境电子商务, 尤其是云南省与东盟国之间的发展。

    (二) 地理背景

    云南地处中国西南部, 是连接东盟十国的省份之一, 而缅甸、老挝和越南三国都直接与云南省接壤, 是中国面向东盟的窗口和前沿, 具有明显的区位优势。目前, 云南边境口岸体系已经形成。云南省共有23个口岸。经过统计, 除去昆明机场、丽江机场及西双版纳机场三个航空口岸外, 有4个口岸通向老挝, 13个口岸通向缅甸, 6个口岸通向越南。云南省要将越、挝、缅作为通道, 向泰国、马来西亚等其他东盟国辐射, 建立一个云南省与东盟之间的完善的跨境电子商务体系。

    本文主要在云南境内选址设立仓库, 云南与老挝两地之间, 除去机场口岸外, 共有4个通关口岸, 分别是磨憨口岸、景洪港口岸、思茅港口岸以及勐康口岸, 它们均为国家一类口岸。

    磨憨口岸位于西双版纳州南部地区, 与老挝接壤, 与老挝古都琅勃拉邦相距298公里, 与景洪港相距181公里, 与昆明相距701公里。同时昆曼公路、泛亚铁路中线经过此口岸, 除了公路、铁路以外, 此口岸距离西双版纳机场、景洪港口岸也只有184.6公里的路程, 因而空运、水运货物也比较便利, 总体来说交通情况良好。磨憨口岸还建立了国际物流中心、保税仓库等设施设备, 从而加强两国贸易往来。

    景洪港口岸距离西双版纳州北部地区, 与老挝琅勃拉邦相距701.6公里, 与昆明相距535.8公里, 与西双版纳机场相距5公里。景洪港口岸以水运为主, 连接中、老、缅、泰, 除此以外也处在昆曼公路上, 因而其拥有陆路、水路、空运的交通条件, 较为方便。同时景洪港陆域配套设施例如货物堆场、仓库、港区道路、联检楼等非常健全。

    思茅港口岸东南与老挝接壤, 其距离昆明415公里, 距离西双版纳机场205.8公里, 距离老挝琅勃拉邦787公里。思茅港也以水路为主, 沿澜沧江—湄公河可达老、缅、泰、柬、越5个国家, 是云南乃至大西南通往东南亚的重要通道。除此以外, 公路、空运也都较为便利。思茅港从1999年就已经初具规模, 至今为止港口配套设施齐全, 建立健全联检机构, 完成了航道疏通和码头建设, 总体来说, 港口建设较为健全。

    勐康口岸位于云南省普洱市内, 与老挝相邻, 2011年国务院正式批复同意对外开放, 其距离昆明450公里, 距离西双版纳机场228.4公里, 距离景洪港或者思茅港均在220公里左右, 距离老挝琅勃拉邦大约300公里, 以公路为主, 交通状况没有之前三个口岸便利。同时由于此口岸开放时间不长, 因而配套的设施设备也不齐全, 还需继续发展。

    本文仅用2014年各口岸进出口量作为数据进行实验。其中根据云南电子口岸网搜集的数据, 2014年磨憨口岸进出口量共为1531527吨, 景洪港口岸进出口量为167031吨, 勐康口岸进出口量95518吨, 思茅港根据云南省商务厅查到的数据, 这里使用普洱市 (思茅市) 一年进出口量430000吨为依据。

    除了年进出口量, 仓库租金也是仓库选址的一个重要因素。在四个口岸中, 景洪港口岸仓库较多, 地段好, 价格基本为1元/m2/天, 而其余三个口岸仓库租金价格均为0.2元/m2/天。

    本文将通过背景数据, 借助熵值法和相对熵理论对TOPSIS方法进行改进, 以完善仓库选址模型, 以下将对模型中涉及到的理论进行说明。

    二、理论基础

    (一) 信息熵

    1. 熵

    1948年香农提出了信息熵的概念, 信息熵是用来描述信源的不确定性, 一个信源发送出什么符号是不确定的, 但是可以根据其出现的概率来度量。概率大, 出现机会多, 不确定性小;反之概率小, 出现的机会少, 不确定性就大。若信源符号有n种取值Ui (i=1, 2, …, n) , 对应的概率为Pi (i=1, 2, …, n) , 且各种符号的出现彼此独立。这时, 信源的平均不确定性应当为单个符号不确定-logpi的统计平均值E, 可称为信息熵。即

     


    式中对数一般取2为底, 单位为比特, 但是也可以取其他数作为对数底。

    2. 相对熵

    根据熵的定义思想, 定义了一种度量两个随机向量之间信息量差异的计算方法, 称为相对熵, 也称交叉熵。原交叉熵公式为:

     


    其中p表示一种信息发生的概率, q表示另一种信息发生的概率, 但是这个公式中q (x) 不能为0, 因而有学者对其进行了改进, 公式如下:

     


     


    相对熵度量并不是真正的度量两者之间的实际距离, 而是度量两者之间的差异性, D值越小, 说明两者越接近, D值越大, 说明两者差异也越大。

    (二) TOPSIS方法

    1981年C.L.Hwang和K.Yoon首次提出了TOPSIS方法。TOPSIS是一种多标准方法, 用于从一组有限的方案中识别解决方案, 基本原理是所选择的最优方案应该具有距离正理想解的最短距离和距离负理想解的最远距离。此方法可对多种现有方案进行排序, 并选择最优方案, 具体步骤如下:

    步骤1:构造标准化决策矩阵{Aij}m×n, 归一化后aij为:

     


    步骤2:计算加权归一化决策矩阵。计算加权归一化值Zij即:

     


    步骤3:确定正理想解和负理想解。

     


    步骤4:使用n维欧氏距离计算距离。每个替代方案与正理想解距离为:

     


    类似地, 与负理想解的距离为:

     


    步骤5:根据Di+和Di-引入一种与理想方案的相对贴近度B即:

     


    步骤6:排列方案的优先顺序, 即Bi越小则方案越好, 根据最后的排序选择最佳方案。

    TOPSIS方法的基本原理是所选择的替代方案应该具有距离正理想解的“最短距离”, 以及距离负理想解的“最远距离”。TOPSIS方法引入了两个“参考”点, 但它不考虑与这些点的距离的相对重要性。

    三、模型实验

    (一) 仓储联盟模型

    仓储联盟是指跨境电子商务交易各国通过合作, 借助各国本地已有仓储或者重新选址建立仓储进行货物存储, 然后根据销售订单进行货物分拣、包装和配送。仓储联盟是基于两国之间友好合作基础上建立的, 这类仓储几乎不需要跨境电商重新建立仓库, 只需要和他国跨境电商进行合作, 建立贸易往来, 双方共同利用两国已有的仓库资源来进行货物的存储。如图1所示。图1中的产品流通方向是从左往右, 即产品从东盟国家进口, 进入中国云南 (反向也一样, 从右往左, 即从中国云南出口到东盟国家) 。其中客户可以在跨境电商平台上购买心仪的商品, 并看到产品流通走向。电商们可以通过跨境电商平台后台统计系统看出每个月或者每个季度的销售量, 并根据平台预测系统提前往他国仓库中配送货物, 这样客户就像在本国境内购买商品一样, 产品最快可以在1至2天内送达, 从而提升货物运送速度及服务能力。

    在仓储联盟模型中, 不光需要两国跨境电商进行合作, 同时仓库选址和产品销售预测也是至关重要的。因而本文将建立科学的仓库选址模型和产品预测模型以提升仓储联盟的实际效用。

    图1 仓储联盟模型

    图1 仓储联盟模型   下载原图


    (二) 仓库选址模型

    1. 建立模型

    如表1所示, 横向为每一个方案的各个属性, 共有n个属性值。纵向为可供选择的方案, 共有m个方案。


    步骤1:构造标准化决策矩阵, 即

     


    其中aij表示第i个备选方案的第j个属性的标准化指标值, 且xij表示第j个属性下第i个方案的数量值。由此得到矩阵A。

     


    步骤2:构造加权标准化决策矩阵。这里采用熵值法确定权重。

    (1) 根据矩阵A, 利用公式

     


    其中pij表示第j个属性下第i个方案的贡献度。

    (2) 可用Ej来表示所有方案对属性xj的贡献总量:

     


    (3) 某项指标的信息效用值取决于该指标的信息熵ej与1之间的差值, 用dj表示, 即

     


    (4) 根据公式即:

     


    得到各属性权重Wj, 最终得到各项指标加权矩阵

     


    步骤3:确定最优方案和最差方案, 从矩阵Z中选出各项指标的参数值的最大值和最小值, 可以得到最优方案Z+= (Z1+, Z2+, …, Zj+) 和最差方案Z-= (Z1-, Z2-, …, Zj-) 。

    步骤4:分别计算各个评价对象与最优方案和最差方案的距离Di+和Di-。这里本文采用相对熵。即有

     


    其中 (8) 、 (9) 两个公式中i∈1, 2, …, m。

    步骤5:根据Di+和Di-引入一种与理想方案的相对贴近度B即:

     


    步骤6:排列方案的优先顺序, 即Bi越小则方案越好, 根据最后的排序选择最佳方案。

    2. 实验验证

    根据背景中四个口岸情况先容建立仓库选址模型。模型中包括四个口岸分别是磨憨口岸、景洪港口岸、思茅港口岸和勐康口岸。参考要素包括2014年年进出口量、交通情况、口岸设施设备以及仓库租金价格。其中年进出口量以及价格为具体数值, 交通情况和口岸设施设备利用评价等级来表示。评价等级均分为三个等级, 1—差, 2—中, 3—优。具体见表2。

    表2 云南通向老挝仓库选址     下载原表

    表2 云南通向老挝仓库选址

    该实验通过MATLAB7.0进行演算, 得到以下结果如表3所示:

    表3 云南通向老挝仓库选址综合评价结果     下载原表

    表3 云南通向老挝仓库选址综合评价结果

    根据表3可以看出综合评价值B的数值分别为0、0.56、0.25、0.83, 通过排序结果显示为磨憨口岸<思茅港口岸<景洪港口岸<勐康口岸, 根据TOPSIS排序原则, B值越小方案越好, 因而如果现阶段跨境电子商务运营商在云南通向老挝的四个口岸中需要租用仓库, 优先选择磨憨口岸, 其次是思茅港口岸、景洪港口岸, 最后是勐康口岸。

    (三) 产品预测模型

    云南与老挝之间贸易往来不断, 中国可以通过云南口岸将产品运往老挝境内仓库, 同时老挝也可将老挝的特产比如有野生灵芝、沉香产品等运往云南口岸仓库进行提前存储, 并销往中国内地。但是产品存储量并不能存储过多, 因而产品销量预测对于仓库管理来说十分重要。这里采用ARIMA模型进行产品预测实证。

    所谓ARIMA模型, 是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列, 然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。由于仓库中许多产品的销量呈现非平稳性, 有的产品例如衣服会呈季节性变化, 有的产品会呈指数型变化, 因而采用ARIMA模型进行实验。

    如表4所示, 表4展示了2016年12个月云南边境某仓库中茶叶销售记录。利用MATLAB7.0进行实验。

    表4 2016年云南边境某仓库茶叶销售数据     下载原表

    表4 2016年云南边境某仓库茶叶销售数据

    利用MATLAB7.0进行实验, 得到以下图形及结果。

    图2 云南边境某仓库茶叶销售数据趋势图

    图2 云南边境某仓库茶叶销售数据趋势图   下载原图


    借助ARIMA模型进行预测得到2017年1月和2月销售数量。

    表5 2017年云南边境某仓库茶叶销量预测结果     下载原表

    表5 2017年云南边境某仓库茶叶销量预测结果

    通过实验验证, 从图2可以看出该云南边境某仓库茶叶销售量在2016年呈现上升趋势, 属于非平稳性时间序列, 因而借助ARIMA模型对其进行预测, 预测结果表明该云南边境某仓库茶叶销售量在2017年1月可以提前囤放1362到1426吨茶叶, 在2017年2月可以提前囤放1436到1528吨茶叶。对于非平稳性的时间序列需要经常关注其变化趋势, 例如该仓库茶叶销售量不一定一直呈现上升趋势, 可能日后会有下降趋势, 因而需要根据前几个月的销售量不断的对日后库存量进行预测, 以提高库存利用率。

    四、总结

    本文分析了云南的地理形势与现有政策以及23个口岸的大致情况, 也详细先容了云南通向老挝的四个口岸的发展现状, 同时分析了跨境电子商务中就仓储形式—海外仓这块存在的问题, 从大体上构建了新型仓储结构—仓储联盟模型, 意在借此加强云南与东盟各国的贸易联系, 降低海外仓境外建设费用, 降低本国跨境电子商务运营商存在的风险。

    研究显示为了完善仓储联盟模型, 本文还建立了仓库选址模型与产品销售预测模型, 在仓库选址模型中, 理论上对TOPSIS法进行了改进, 用熵值法计算权重, 用相对熵方法确定距离, 并以云南出口老挝的四个口岸为例进行了实证演练。在产品销售预测模型中, 用ARIMA模型中对云南边境某仓库茶叶在2016年12个月中的销售量进行分析, 并预测出了2017年1月及2月应存储量。

    但是本文依然存在很多待以改进的地方。比如仓库的选址数据并不全面, 实际中的仓库选址会涉及到很多因素, 因而本文的仓库选址只是简单的验证下模型, 并不能精准的进行实证。还有本文只在云南境内进行了仓库选址, 并未在老挝境内进行选址, 因而两个仓库之间的关联性甚至整个东盟地区各个仓库之间的关联性也会对选址产生一定的影响, 这些都是仓储联盟模型日后需要继续研究的方向。

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