从等待意愿到可持续影响：电商配送波峰平滑与车队规模减排的权衡分析

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：From willingness to wait to sustainable impact: Smoothing e-commerce delivery volume peaks

针对电商配送“等待意愿”如何转化为环境效益的争议，本研究提出了一个战略层面的分析模型。通过整合Daganzo连续路径长度近似法和荷兰实际配送数据，研究人员对比了“集中配送以缩短距离”和“分散配送以平滑波峰、减少车队规模”两种策略。研究发现，集中配送仅在极高等待意愿下才能显著缩短距离，但会大幅增加车队需求，考虑到车辆全生命周期CO2排放，反而可能增加总排放；而分散配送能以较小的距离增加为代价，有效减少车队规模，从而降低总体碳排放。这为物流企业制定可持续配送策略提供了新的决策视角和理论依据。

　　

“如果您愿意多等几天，我们将为您提供更环保的配送服务。” 在电商物流追求可持续发展的浪潮中，延迟配送（Postponed delivery）已成为一个备受瞩目的解决方案。其核心理念简单直观：如果客户愿意延长收货等待时间，物流公司就能获得更大的运营灵活性，通过合并订单、优化路线，最终减少车辆行驶里程和碳排放，实现双赢。许多实证调查也似乎支持这一愿景，显示在知晓环境效益或获得经济激励的情况下，相当一部分客户确实表达了“等待意愿”（Willingness to wait）。然而，这看似美好的前景背后隐藏着一个关键却被普遍忽视的问题：企业究竟会如何利用客户给予的这份“时间弹性”？是将配送集中在少数几天以提高密度、缩短单次行驶距离，还是将订单分散到多天以“削峰填谷”、降低对庞大车队的峰值需求？这两种截然不同的策略，哪一种才能真正通向环境可持续的彼岸？

为了解答这个根本问题，来自荷兰格罗宁根大学的研究团队在《Transportation Research Part D: Transport and Environment》上发表了一项深入研究。他们没有陷入复杂的日常车辆路径优化细节，而是从一个更高的战略视角出发，构建数学模型，结合真实的荷兰电商配送数据，系统评估了在不同的客户“等待意愿”水平下，集中配送与分散配送两种策略在运营距离、车队规模以及全生命周期CO₂排放上的权衡。他们的研究揭示了一个反直觉的结论：仅仅依靠缩短配送距离，并不足以确保环境受益；而着眼于平滑需求、减少车队规模的策略，可能在实现可持续物流目标上更具潜力。

为开展这项研究，研究人员主要采用了几个关键技术方法：

1. 1.
   战略建模与连续路径长度近似：研究采用Daganzo (1984)提出的连续近似法，在区域层面估算总行驶距离和车队需求，而非精确优化具体路线。该方法用公式 2d?m_j+ β√(n_jA) 来估算每日总距离，其中d?是平均线-haul距离，m_j是车辆数，β是路径常数，n_j是配送点数量，A是区域面积。
2. 2.
   非线性规划模型：构建了一个连续非线性规划模型，包含两种目标函数：一是最小化总路线距离，二是最小化车队规模。模型约束包括配送平衡、配送能力上限、车辆时间和容量限制等，以模拟在不同“等待意愿”（即可延迟订单的比例和最长延迟天数窗口）下，两种策略的最优配送日程安排。
3. 3.
   真实世界数据与场景构建：研究使用了来自荷兰一家物流技术提供商2024年全年的B2C电商配送数据。基于数据的周度波动模式，构建了以周为单位的配送周期模型，并选取了格罗宁根市（城市区域）和德伦特省的一个乡村区域作为代表，对比分析了不同人口密度和配送密度下的策略效果。
4. 4.
   全生命周期评估（Life-Cycle Assessment, LCA）：在评估环境效益时，不仅计算了运营阶段（车辆行驶）的排放，还纳入了车辆制造阶段产生的CO₂排放，以评估不同策略对总碳排放的净影响。研究对比了全柴油和全电动车队两种极端情景。

研究结果

4.1 “等待意愿”的影响

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  距离最小化策略：当企业目标是缩短总行驶距离时，研究显示，只有极高比例的客户（接近100%）愿意等待，且延迟窗口较长（如5天）时，才能实现显著的（尽管相对有限）距离节约。在城市区域，最大距离减少仅8.8%；在乡村区域为19.8%。这种节约是通过将配送极端集中在少数几天（甚至集中在一天）来实现的。然而，这导致了车队需求的急剧膨胀。例如，在城市区域，为实现最大距离节约，所需车队规模从不延迟时的基准大幅增加了数倍。
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  车队规模最小化策略：当企业目标是减少所需车队规模时，中等水平的“等待意愿”就足以实现最大化的车队削减。在城市区域，仅需17.5%的订单可延迟3天，就能将车队规模减少17.2%；在乡村区域，需要19.3%的订单可延迟，车队减少19.2%。该策略通过将订单从高峰日转移到低谷日，平滑了每周的配送量波动，从而降低了对峰值车队资源的需求。

4.2 距离与车队规模的权衡

研究绘制了两种策略之间的帕累托（Pareto）前沿曲线，清晰地展示了二者的不对称权衡关系。

• •
  从车队最优端点转向距离最优端点，会导致车队规模急剧增加（城市+337%，乡村+342%），而换来的距离节省却相对微小（城市-7%，乡村-17%）。
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  反之，从距离最优端点转向车队最优端点，仅需小幅增加距离（城市+7%，乡村+17%），就能实现大幅度削减车队规模。
  这种不对称性表明，通过分散配送来减少车队规模，所付出的额外行驶距离成本相对较低，是一种“高性价比”的策略。

4.3 敏感性分析

对关键参数（路径常数β、单点停留时间λ、车辆容量C）进行±20%的扰动分析表明，帕累托前沿的形状（即距离与车队规模之间的不对称权衡关系）具有鲁棒性。在城区，时间约束通常是限制因素；在乡村，容量约束通常是限制因素。改变非约束性参数对结果影响甚微。

5.1 国家尺度的影响

研究将模型扩展至荷兰全国网络，模拟了市场份额分别为48%的市场领导者和5%的较小竞争者的情景。

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  对于两家公司，距离最小化策略带来的全国总里程节约都非常有限（领导者3.4%，竞争者4.8%），但都需要三倍以上的车队扩张。
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  相反，车队规模最小化策略仅需25% 的订单可延迟3天，就能为两家公司减少约20%的车队规模，而总行驶距离的增加几乎可以忽略不计（<0.1%）。

5.2 全生命周期排放影响

这是研究的点睛之笔。当综合考虑车辆制造和运营使用的全生命周期CO₂排放时，两种策略的环境效益发生了根本逆转。

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  距离最小化策略：尽管减少了运营排放，但制造庞大额外车队所产生的“隐含碳”完全抵消甚至超过了运营减排。对于柴油和电动车队，该策略都导致了全国总排放的净增加。
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  车队规模最小化策略：虽然运营排放因行驶距离略增而微升，但减少车队规模所节省的制造排放占据了主导。对于柴油和电动车队，该策略都显著降低了全国总排放。

结论与重要意义

本研究打破了“客户等待意愿必然直接转化为环境效益”的简单逻辑，深刻揭示了企业运营策略选择的关键中介作用。主要结论如下：

1. 1.
   集中配送以缩短距离的策略环境效益有限且条件苛刻：它仅在极高等待意愿下才能实现有限的里程节约，并且会不成比例地大幅增加车队需求。一旦考虑车辆全生命周期排放，该策略可能增加总体CO₂排放，尤其在车队电动化程度不高的情况下。
2. 2.
   分散配送以平滑波峰、减少车队规模的策略更具可持续潜力：该策略能以相对较小的额外行驶距离为代价，显著减少所需车队规模。由于减少了需要制造的车辆数量，其带来的制造阶段排放节约远超运营阶段的微小排放增加，从而能实质性降低全生命周期CO₂排放。
3. 3.
   “等待意愿”的利用存在效率阈值：就减少车队规模而言，并非需要所有客户都同意延迟。研究表明，仅需四分之一左右的订单具备3天延迟弹性，就足以实现最大化的车队规模削减。这降低了策略实施的难度，意味着企业可以通过更有针对性的激励来达成目标。

这项研究具有重要的理论和实践意义：

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  理论贡献：弥补了现有文献多关注操作层面路径优化、缺乏战略层面不同弹性利用策略对比的空白。它提供了一个将客户行为、运营决策和环境评估（LCA）相整合的战略分析框架。
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  实践启示：为电商平台、物流企业及政策制定者提供了清晰的决策依据。它表明，在推广延迟配送以追求可持续性时，政策和企业激励不应仅仅着眼于“缩短里程”，而应积极引导和设计能够平滑配送需求、优化资产利用率的运营模式。例如，可以通过动态定价、绿色标签等方式，鼓励客户选择非高峰日配送。研究也提示，在评估物流减排技术（如电动车）的效益时，必须结合运营策略进行系统性分析。
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  政策方向：研究结果支持将物流领域的减排重点，从单一的“运营效率”转向更广泛的“系统资源效率”，包括车队规模优化和资产共享。这对于实现循环经济和深度减排目标至关重要。

总之，这项研究指出，从“等待意愿”到真正的“可持续影响”，中间横亘着企业战略选择的十字路口。选择集中配送或许能赢得短暂的效率提升，但选择分散配送、平滑波峰，才更可能通往资源节约、排放降低的可持续未来。