1.前言
随着中国电子商务发展，快递数量激增，物流配送的需求也呈现出爆发式增长。然而，城市快递末端配送服务的客户位置不集中，难以与客户协调配送时间，并且城市快递末端共同配送中心位于土地资源紧缺的市内，使得大型配送中心的建设相当困难[1]。因此，传统的末端配送方式也逐渐暴露出配送效率低、配送成本高、负外部性显著等诸多问题。而近来不断得到发展的末端共同配送，通过资源共享减少场地、人员和车辆，是解决快递末端配送难题、降低快递成本的有效途径[2]。
2.国内外研究现状
2.1末端共同配送的研究现状
随着电子商务和网络时代的迅速崛起，带动快递业市场规模不断扩大，但是随之而来的是服务质量降低、配送成本增高等问题。为了解决上述问题，实现快递业配送服务质量的提升，必须实现配送环节的集约化、高效化、规模化。因此，探讨电子电子商务环境下快递企业共同配送的发展模式意义重大[3]。
Taniguchi等人（1999）提出了由多家物流公司共同运作的公共物流终端的概念，以帮助缓解交通拥堵、环境、能源和劳动力成本等瓶颈问题。同时，共同配送能够建立更有效的物流系统，信息系统和合作货运系统，来保证更高效的货物配送[4]。刘怡君等（2015）认为城市配送带来的便利性与环境问题日益产生冲突。因此，向发达国家学习共同配送的经验，能有效缓解城市交通拥堵，促进节能减排[5]。李永峰等（2020）认为将共享的理念与物流行业进行融合 能够从根本上优化农村物流配送的流程，使其整体配送成本 和物流系统的运转效率都获得提高[6]。张露方等（2013）认为随着快递行业井喷式发展，传统的配送模式并不能有效满足我国电子商务的发展，应当推行配送末端上的共同配送模式，在“最后一公里”形成物流企业联盟，实现资源共享[7]。范静静等（2016）基于对北京市海淀区快递服务现状的调研，提出了对于快递企业本身、对于政府政策制定以及末端配送模式三个层面的建议：应在结合现有分布的实体店和第三方末端快递服务点的情况下，建立上层共同配送分拣中心，并进行车辆统一规划并将快递配送到末端客户手中的共同配送服务模式[8]。李招（2019）设计一种在物流快递末端实行共同配送的末端配送方式，快递企业利用丰富的客户资源数据，结合现在的数据挖掘技术，可以对物流快递末端配送的效率以及服务质量进行提升[9]。
2.2末端配送网点选址问题的研究现状
随着关于配送中心选址模型的研究深入，目前已形成了多种方法，尤其是对于多层次配送中心的选址问题，选址方法又可分为定性和定量两大类。定性方法主是层次分析法和模糊综合评价相结合，对各个方案进行指标评价，找出最优解；定量方法包括聚类法、多重心法、混合整数规划法 、双层规划法、动态规划法等[10]。
Xu Xianhao等（2020）通过分析真实的客户行为数据，发现在估计客户的购买概率时，梯度提升树算法优于其他四种算法，进而提出一种新的数据驱动方法，该方法结合了数据挖掘模型和设施位置模型来确定在线零售商的收发一体网点位置[11]。欧阳玉子等（2019）以城市末端共配网点为研究对象，在对末端配送需求进行分析的基础上，构建兼顾企业选址成本和顾客满意度的网点布局模型，选择聚类算法对需求点分布情况进行研究，提出了建设不同规模的城市末端共配网点的布局思路[12]。孙虎等（2019）提出将快递末端区域共同配送中心和自提网点设置在居民小区，基于聚类算法与改进引力模型等方法对城市配送区域进行划分，并在各划分区域内确定快递末端共同配送中心的位置[1]。李云龙等（2018）针对末端共同配送网点选址路径问题，提出多目标末端共同配送网点选址路径模型，通过设计NSGA-Ⅱ算法并运用案例数据对模型进行求解，得出五种选址路径规划方案并从不同角度对五种方案进行对比分析[13]。Zhou Lin等（2016）提出了一种结合遗传算法（GA）和局部搜索（LS）的混合进化搜索算法。在此方法中，首先采用多样化的种群生成算法和两阶段的解初始化启发式，以给出高质量的初始种群。然后，设计了优势解表示、个体评价、交叉和突变操作来提高进化和搜索效率，优化选址方案，来解决最后一公里配送的高成本与高污染问题[14]。Aized等（2014）提供了一种基于层次结构的规划方法，采用Petri网实现了系统的层次化建模，适合于离散事件动态系统的需要，且特别适用于系统的路线以及末端配送网点选址规划[15]。Bi Kexin等（2020）创新性通过三标度层次分析法（AHP）和TOPSIS法（理想解相似度排序技术）确定指标的综合权重，确定终端众包服务站（ECSSs）的候选节点，最终建立了一个选址模型来确定建立的最佳选址[16]。Enthoven等（2020）提出了一个紧凑的混合整数编程公式和一个高效的、量身定做的自适应大邻域搜索启发式算法，为带覆盖选项的双层车辆路由问题（2E-VRP-CO）提供高质量的、通常是最优的解决方案[17]。张德凯（2019）基于遗传算法的双层规划选址模型和模糊综合评价两种方法完成对北京市通州商务中心区两级末端共同配送网点的选址，提出“末端配送中心 末端自提点”的两级末端共同配送模式，构建了北京市通州商务中心区两级末端共同配送网络[18]。Jahangiriesmaili等（2017）制定了一种双层配送结构模型，通过使用近似技术来求解两梯队配送结构，确定几个潜在的终端位置和需求区域，并研究末端的最佳数量和位置，用该模型评估了集散中心、潜在终端和需求区域之间成本最低，效益最高的路线[19]。黄露等（2020）提出了新零售企业配送网点选址双层规划模型:上层规划是企业以总成本最小为目标，下层规划是顾客以获得服务效用最好为目标。其次，以连云港地区为例，创新使用改进的聚类-模拟退火算法、聚类-非支排序遗传算法的两阶段混合算法对建立的新零售企业配送网点选址双层规划模型进行求解[20]。
3.研究现状总结
综上所述，网络购物几乎成为城市居民主流购物方式，由此带动的中国快递市场一直保持高速增长。据中国快递协会官方统计数据显示，2018 年全国快递业务量完成 507.1亿件2007 年增长了 41倍；快递业务收入完成 6038.4 亿元，比2007 年增长16.6倍[21]。末端配送直接面向消费者，配送网络最复杂，因此如何提升末端配送效率、降低末端配送成本、提供优良的配送服务，成为快递服务企业和电商企业持续关注的问题[22]。
尽管国外的研究已取得丰富的研究成果，国内在借鉴国外相关研究的基础上也已对末端配送收发一体网点的选址展开相关研究，但应用范围的探讨大多针对医药，农产品，生鲜产品的销售等，快递企业末端配送收发一体网点的研究较少。虽然研究内容也从终端站点共享、车辆共用等部分环节间的合作向整个末端配送网络扩展，但目前还是以电商平台为基础分配配送订单或以第三方配送公司为主导代替快递企业完成末端配送任务，忽视了快递企业的主体地位，不利于快递企业自身的发展。因此，对快递企业末端共同配送模式的研究还需经过不断的探索和完善。
此外，在现有快递末端配送网络与网点选址布局的研究中，大部分研究主要从快递企业或政府的角度出发，在网络优化过程中主要考虑成本、消费者满意度、环境效益等因素，而忽视了网络中各网点间的联系和依赖性，很少考虑网络结构对配送任务的影响。而且，有大量的模型是在顾客划分方式已确定的情形下进行的，尚未探讨顾客划分方式未知、需求分布不确定情况下的末端网点选址方法。如果将收发一体网点放入配送网络，则配送网络的需求模式以及单个网点的配送密度都会发生相应的变化，因而该部分的研究同样存在部分空白，有待进一步的研究[23]。
参考文献
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