逆向物流模式中快递包装回收的运输费用研究

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　　[摘 要]随着网络购物方式的潮流化，以及电子商務的高速发展，相应带来的是快递包装造成的资源浪费和环境污染。文章立足于逆向物流模式的角度，对徐州工程学院（以下简称“徐工院”）快递包装回收站点在2016—2017年度“双十一”“双十二”快递包装回收的运输费用进行分析，得到最低运输费用为1662元，最后再对徐工院的快递包装回收站点提出合理的建议。
　　[关键词]逆向物流;快递包装回收;运输费用
　　[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2019.07.168
　　1 引 言
　　近年来，在网购市场的空前繁荣的大环境下，我国快递行业发展势头越来越迅猛，在过去的六年，中国快递业每年增长超过50%，成为全球第一快递大国。而对于高校学生来说，网购的快递量更是只增不减，致使校园快递量每年都在增长，但由于快递包装回收工作的缺乏，造成大量的快递包装废弃物。而将快递包装垃圾当作一般垃圾处理，造成了严重的资源浪费和环境的污染。
　　根据实地调查可知，徐州工程学院有城南校区与中心校区两个校区，城南校区地处于徐州市区南三环附近，有近10000名学生，该校区交通比较便利，并且学校附近还有很多居民区。中心校区位于新城区开发区，有近15000名学生，该校区位置相对偏僻，车流量少，附近也无居民区和便利商店。在中心校区的快递都送到菜鸟驿站集中收发，不过由于城南地理位置的特殊性，快递不止送到菜鸟驿站收发，附近还有一些圆通、中通、京东等单独设立快递收发点;相对于中心校区快递处理较为杂乱。据统计，除去“双十一”等特殊购物活动的影响，城南校区菜鸟驿站一天的快递量平均在2000左右，附近百世、EMS、京东单独快递点的快递量平均每日200件，考虑到还有天桥桥洞附近的流动快递点天猫超市、唯品会、聚美优品等，城南校区预计每天接收2800～3000 件包裹，且城南校区的揽件量平均每日200 件;中心校区菜鸟驿站每天接收的快递量平均在3000 件，揽件量平均每天140 件，由此推断两个校区的平均每日总快递量近5000 件，估计共消耗约2400个包装箱，4108米胶带以及2000个塑料袋，而且庞大的快递量导致每日至少产生1200公斤的快递垃圾，见表1。
　　通过对徐工院的快递包装回收站点的调研，可以了解到其能有效地解决快递包装造成的资源浪费和环境污染问题，其站点的主要工作就是对回收后的快递包装进行分拣存储，之后进行相关操作对分拣好的快递包装回收处理。具体流程就是站点工作人员通过在各个宿舍楼楼下和菜鸟驿站设置自主回收箱，并且开展前期活动来加强学生们的快递包装回收意识，日后定期对回收箱里的包装进行回收分拣，在站点短暂储存，将可循环利用的快递包装回收给包装生产商或者其他相关企业，不可利用部分送往垃圾站，进行集中填埋，达到节约包装材料、循环利用包装资源和保护环境的目的。徐工院的站点通过与校外徐州金聚包装有限公司合作后，采用线上接受订单的模式来处理分拣整理好的各类可回收包装。由于校内的站点日常运营费用主要来源于自身盈利，故对各项费用的精确度要求较高，文章即对站点到包装公司之间的运输费用做合理的分析研究。
　　2 模型假设
　　假设一：假设选取的不同规格运输车实际运输路线都为最短路线。
　　假设二：假设快递包装分类折叠后是一个实体，内部空余体积忽略不计。
　　假设三：假设整个运输的过程中产生的费用，分为固定费用Zij和可变费用Cij，总费用用符号σ表示。
　　假设四：假设决策变量Xi和ωt，取值为1和0，分别表示包装公司是否需要收购站点内的包装和某型号运输车辆是否使用。
　　假设五：假设di和ai分别为包装公司对某类包装的需求量和校内站点快递包装的容量。
　　假设六：假设pt、Rt、kt分别表示不同货车的型号、不同车型的使用辆数、不同车型的载货容量。
　　假设七：假设Si、ψi和Rt分别表示两校区的回收站到包装公司的实际运输距离、不同车型的价格和租赁公司不同车型的拥有量。
　　3 模型建立与求解
　　在快递包装的运输过程中，总费用包括固定费用和可变费用，因为校内站点的运营是在网络平台上接受包装回收公司的订单，从而根据订单明细完成各类包装的运输配送，因此首先要确定的目标函数就是总费用应该尽可能的低，即：
　　而从一开始到最后的运输结束，首先应该考虑的是包装公司给站点发出订单，即包装公司需要进行收购，当站点接收到订单之后，再次判断回收站点是否能够满足订单要求。而当快递包装数量很多时，就必须考虑选用不同的车型来运输，从而降低运输费用节省成本。由于各种车型的容量和价格都不同，而且每一次运输都要求各种车辆空状态的容量总和大于等于需要运输的包装容量。据此分析流程，就可以得出如下约束条件：
　　其中ktRt表示不同型号车辆的使用数量和容量的乘积，它应该大于等于回收站的储存容量，而选定使用的车辆载货量是大于零的。
　　对于校内的快递包装回收站来说，回收过来的包装进行挑拣分类后，为了方便存储，会选择将其拆开、折叠，然后用绳子捆绑起来。如果储存量达到了一定的量，将会把整理好的包装类型和数量的数据放置网络平台上，如果包装公司需要收购这批包装，就可在此平台上直接下订单，我站的工作人员接收到提醒后即可接单并找车配送。显然，对于这种收购，其频率应该不是很高，只有累积到一定的量，包装公司才会进行收购。故以2016—2017年度中心校区和城南校区的“双十一”以及“双十二”后的一次快递包装收购为例，整理好的包装的分类及数量见表2：
　　在运输的过程中，由于快递包装重量有限，但是非常占空间，故选择车辆运输的时候不参考火车的吨位，而是参考火车车厢的长宽高（体积），来选用车辆。同时为了方便装车和节省货车的车厢空间，我们在整理回收包装的时候会将包装捆绑成体积一定的包装垛。根据查询赶集网上的徐州货车租赁公司的数据，我们挑选了在车厢的长宽高上适合用于本站运输包装的车型，而且，本站的运输不属于长途货运，属于市区内短距离的货运，因此货车计费是以每公里来计算的。具体的货车租赁公司里货车车型、规格、货车拥有量和每公里的价格，见表3： 　　考虑到在运输的过程中，運输时长尽可能短，为了避免堵车等情况，回收站点的发车时间一般从选择错过早高峰，而正常的红绿灯时间属于正常范围。故在测量站点到回收公司的距离时，选择利用百度地图直接进行测量。表4是两个校区到徐州金聚包装有限公司的距离。
　　通过以上实际调查和网上收集的数据，结合构建的模型，代入已知数据，可以得到可变费用的数学模型，利用Matlab软件，对构建的线性规划模型进行求解，具体的数学模型和软件绘制的约束条件可行域如下所示：
　　阴影部分即为线性规划的可行域，根据可行域的特点，根据目标函数和线性规划的知识，可知当目标函数经过点（0，2.7）时有最小值，并且在实际问题中，不存在车辆使用2.7辆，故取点（0，3），将极值点代入目标函数，可知最终可变费用的最小值为990元。根据车辆每公里的单价，可得出固定费用为672元，故2016—2017年度中心校区“双十一”以及“双十二”后的快递包装运往包装公司，选取3辆体积为28立方米的货车，这样能使总运输费用最低为1662元。
　　4 结 论
　　结合徐工院快递包装回收站点的特点，利用搜集到的徐工院中心校区和城南校区“双十一”“双十二”的各类快递包装，统计其数量体积，并且对徐州金聚包装有限公司进行实地调研，了解公司的包装回收流程，以此来建立适合此站点的费用优化的数学模型，通过Matlab软件进行模拟仿真，最后得出此站点在快递包装数量过多时，选择合理的运输工具，它的运输费用为1662元。考虑到此站点的初期投资、设备的定期更新、雇佣站点维护人员，还有引进线上订单管理的App等，具体运营项目及其运营金额如表5所示：
　　这些前期工作花销及日常费用对于一个校内站点来说都十分巨大，而站点的资金来源只有校方支持和政府的项目支持，再加上站点的主营项目是快递包装回收，其价格相对廉价，所以求得的最优运输费用相对来说也是一笔不小的开支，所以在目前模式下，为了能继续降低运输支出，给徐工院快递包装回收站点提出以下两点建议：
　　（1）与徐州金聚包装有限公司确定长期战略合作伙伴关系，来适当减少不同型号运输车辆的每公里的运费。
　　（2）高效地利用同学们日益增长的快递包装回收意识，对快递包装种类进行进一步细致的划分，这样能够更加有效地利用装车空间。
　　参考文献：
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