時間：2019-08-14 10:53:41 點擊：次
來源：雙壹咨詢 作者：

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在當前的競爭格局下,，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性和效率是份額爭奪的重要支撐,。一方面,，網(wǎng)點爆倉或癱瘓可能意味著直接出局,，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性關(guān)系到存亡；另一方面,，成本的規(guī)模效應(yīng)正邊際遞減,，降成本將更賴于精細化管控和網(wǎng)絡(luò)效率的提升。和設(shè)備,、產(chǎn)能等要素不同,，快遞公司的網(wǎng)絡(luò)布局存在較強的先發(fā)優(yōu)勢，前期卡位較好的公司在效率和成本上擁有更大的優(yōu)化空間,。

在此前的系列深度中,，我們已經(jīng)從成本、現(xiàn)金流,、資產(chǎn)負債等表內(nèi)視角構(gòu)建了加盟快遞的分析框架,。本研究將跳出三張表，深入分析快遞公司網(wǎng)絡(luò)布局對成本優(yōu)化的傳導(dǎo)作用,。

以往對快遞網(wǎng)絡(luò)的研究大部分停留在對整體數(shù)量的比較上,，細節(jié)的數(shù)據(jù)驗證不充分。本研究收集了全國340個城市的快遞量數(shù)據(jù),，以及三通一達（韻達,、圓通、申通、中通）的分撥中心分布數(shù)據(jù),，構(gòu)建全國快遞網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型,，并運用Floyd算法定量測度三通一達的分撥網(wǎng)絡(luò)效率。

一,、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

在不考慮布局的情況下,，理論上，快遞公司的轉(zhuǎn)運中心數(shù)量越多,，越容易規(guī)劃出最短路線,，使得快遞的平均運距最短、時效最優(yōu),，同時單件運輸成本也能更低,；但另一方面，轉(zhuǎn)運中心數(shù)量越多,，重資產(chǎn)投入越大,，且單個轉(zhuǎn)運中心的規(guī)模效應(yīng)越弱，那么單件中心操作成本就可能越高,。

從中轉(zhuǎn)布局策略來看,，理論上，轉(zhuǎn)運中心的選址越靠近攬件地,，就越早完成快遞分揀和路由規(guī)劃,，從而發(fā)揮干線運輸?shù)囊?guī)模優(yōu)勢，提升全網(wǎng)的運輸效率,。因此,，轉(zhuǎn)運中心的選址應(yīng)該盡量靠近攬派比較高的區(qū)域。

 

考慮到網(wǎng)絡(luò)布局的差異,，接下來,，我們將構(gòu)建一個網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型，定量比較快遞公司的分撥網(wǎng)絡(luò)效率,。

（一）研究問題及模型構(gòu)建

1.研究問題

給定全國快遞流轉(zhuǎn)的分布以及快遞公司轉(zhuǎn)運中心分布,，比較不同的快遞公司承運全國快遞的最優(yōu)平均運距。

2.模型構(gòu)建

假定所有快遞均為異地件,，且運輸都分為三個過程,，即出發(fā)地城市到轉(zhuǎn)運中心A，轉(zhuǎn)運中心A到轉(zhuǎn)運中心B,，轉(zhuǎn)運中心B到目的地城市。那么快遞運輸?shù)娜烦虨?，出發(fā)地城市到轉(zhuǎn)運中心A的距離,、轉(zhuǎn)運中心A到轉(zhuǎn)運中心B的距離、轉(zhuǎn)運中心B到目的地城市距離之和。

首先,，將各城市按照就近原則分配給不同的轉(zhuǎn)運中心,，并假定該城市收、寄的快遞都將經(jīng)過其隸屬的轉(zhuǎn)運中心,。那么在既定的分撥網(wǎng)絡(luò)下,，我們可以構(gòu)建出全國快遞的流轉(zhuǎn)矩陣，并計算出全國快遞流轉(zhuǎn)的平均距離,。

理論上,，平均運距越短，快遞公司的時效水平越高,、單位運輸成本越低,。平均運距 = ∑(快遞運輸量 × 快遞運輸距離) ÷ 總快遞運輸量

 

3.控制變量

當轉(zhuǎn)運中心的分布給定，所有快遞的運輸路線就鎖定了,，那么理論的最短平均運距就定了,。考慮到部分線路的快遞量較少,，規(guī)模效應(yīng)不足,，我們放寬兩個中轉(zhuǎn)站的假設(shè)。

即當某條干線（A到B）的運載不滿足下述條件時,，剔除該線路,，重新規(guī)劃最優(yōu)路徑：

(1)轉(zhuǎn)運中心A到轉(zhuǎn)運中心B的年快遞量≥300萬件（約為12T貨車年載運量）；

(2)轉(zhuǎn)運中心A與轉(zhuǎn)運中心B的距離≤500km且150萬件≤年快遞量＜300萬件,；

(3)當以上兩條件均不滿足但存在一轉(zhuǎn)運中心與其他任一轉(zhuǎn)運中心都沒有直達線路時,，令其與相距最近的轉(zhuǎn)運中心形成直達線路，即保證不存在孤立的轉(zhuǎn)運中心,。

4.調(diào)節(jié)變量

上述模型建立在當前的快遞需求分布下,，假設(shè)未來快遞需求分布發(fā)生變化，那么快遞公司的最優(yōu)平均運距會如何變化,，哪一家快遞公司能夠適應(yīng)新的需求分布情境,。

為了回答該問題，我們選定了兩個調(diào)節(jié)變量：1）城市人均收件量,；2）城市快遞攬派比（收發(fā)比）,。

（二）數(shù)據(jù)處理及優(yōu)化求解

1.全國快遞流轉(zhuǎn)矩陣構(gòu)建

我們從各省市郵政局官網(wǎng)收集了全國340個城市的快遞量數(shù)據(jù)（2019H1），以及國家郵政局公布的2015年的各省市快遞攬派比,。結(jié)合上述兩組數(shù)據(jù),，我們近似計算了各城市的快遞發(fā)件量和收件量（對阿里研究院公布的全國前20大淘寶城進行了攬派比調(diào)整），并按發(fā)件量的比例將某個城市的收件量分配到各發(fā)件城市,，從而模擬出在當前收發(fā)需求分布下,，340個城市之間的快遞流轉(zhuǎn)矩陣（340×340）,。

2.全國城市距離矩陣構(gòu)建

我們借助城市的經(jīng)緯度計算得到了兩個城市之間的直線距離，從而構(gòu)建了全國城市距離矩陣,。同時,，我們根據(jù)公司公告以及草根調(diào)研（我們向全國寄送快遞并記錄快遞所經(jīng)過的中轉(zhuǎn)中心），得到了各家快遞公司的分撥中心網(wǎng)絡(luò),。借助城市距離矩陣,，我們將340個城市按照就近原則分配給快遞公司的各轉(zhuǎn)運中心，從而構(gòu)建出了各家快遞公司的分撥網(wǎng)絡(luò)的快遞流轉(zhuǎn)矩陣,。

3.求解最優(yōu)路徑及平均運距

根據(jù)控制變量條件判斷轉(zhuǎn)運中心間線路是否存在,，并形成元素均為0-1的邏輯矩陣，與分撥中心間的距離矩陣相結(jié)合,，借助Floyd算法在MATLAB中求得轉(zhuǎn)運中心A到轉(zhuǎn)運中心B的最短運輸路程,；

結(jié)合分撥網(wǎng)絡(luò)的快遞流轉(zhuǎn)矩陣，我們可以得到出發(fā)地城市到分撥中心A的快遞周轉(zhuǎn)量,、分撥中心A到分撥中心B的快遞周轉(zhuǎn)量,、分撥中心B到目的地城市的快遞周轉(zhuǎn)量，全部加總可以得到全網(wǎng)的快遞周轉(zhuǎn)量,；用該周轉(zhuǎn)量除以總快遞量,，即可得到最短平均運距。

二,、統(tǒng)計特征分析

（一）全國百城數(shù)據(jù)：快遞分布與電商高度重合,，三四線城市的增量貢獻已超40%

從結(jié)構(gòu)上來看，340個城市中,，前10大城市的快遞量占全國的49%,；義烏、東莞,、揭陽,、泉州、溫州六大電商代表城市的快遞量占全國的18%,；淘寶村數(shù)量最多的21大城市（阿里研究院公布）的快遞量占全國快遞量的44%,。

16個一、二線城市（根據(jù)第一財經(jīng)和GlobalCity指數(shù)綜合而得）快遞量占全國的45%,，三四線城市（剔除六大電商城）快遞量占全國的37%,，省會城市和直轄市占全國快遞的約44%。

從趨勢來看,，2016年以來,，電商六城（蘇州、義烏,、東莞,、揭陽,、泉州、溫州）以及三四線城市（剔除電商六城）的快遞量增速保持在30%以上,，顯著高于一、二線城市,，省會城市,；三四線城市的快遞增量貢獻比從2013年的28%提升至2018年的44%。

 

人均層面來看,，快遞年消費量分布呈右偏形態(tài),。全國人均快遞量的中位數(shù)約為14件，遠低于平均數(shù)37件,；國內(nèi)47%左右的居民的快遞年消費量都在10件以下,，而一、二線城市人均快遞量基本在30件以上,，省會城市的人均快遞量基本在20件以上,。

 

據(jù)百城數(shù)據(jù)，超過60%的居民快遞年消費支出在100元以下,，約50%的居民快遞消費支出占可支配收入的0.5%以下,。三四線城市的快遞消費約占可支配收入的0.7%，遠低于一二線城市和省會城市,。

 

結(jié)合攬派比模擬全國快遞攬派需求分布,，從熱力圖中可以直觀地看到，快遞發(fā)件主要集中在北京,、長三角,、珠三角區(qū)域，而收件需求的分布相對均勻,，一二線城市,、省會城市較密集。

 

從人均的角度看,，發(fā)件量的分布更加集中,，東部個別城市的人均發(fā)件量甚至超過100件/年，收件量的分布也呈現(xiàn)較大的極差,。

 

我們測算了全國340個城市的快遞增量和按全國增速的快遞增量的差額（2019H1）,，并繪制了相關(guān)的熱力分布圖?？梢宰⒁獾?，快遞正向三四線聚集：

華東地區(qū)，義烏,、蘇州,、無錫等城市,，對上海、杭州,、南京,、寧波等地形成了虹吸效應(yīng)；華南地區(qū),，揭陽,、佛山等城市對東莞、中山等城市形成了虹吸效應(yīng),。華北,、華中地區(qū)：河南、安徽的快遞量增速遠超行業(yè),，而北京,、天津的快遞量增速遠低于行業(yè)，甚至負增長,。

按發(fā)件量的比例將某個城市的收件量分配到各發(fā)件城市,，我們可以模擬出全國快遞的流轉(zhuǎn)分布。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果可以看到,，華東地區(qū)內(nèi)部流轉(zhuǎn)的快遞占全國的約18%,，華東-華南的跨區(qū)域流轉(zhuǎn)占全國的20%以上。

 

（二）分撥網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)：韻達網(wǎng)絡(luò)扁平集約穩(wěn)定性好,，中通網(wǎng)絡(luò)覆蓋面廣規(guī)模優(yōu)勢突出

從數(shù)量來看,，中通的網(wǎng)點、轉(zhuǎn)運中心最多,，而韻達的網(wǎng)點,、轉(zhuǎn)運中心最少；中通,、韻達的單個加盟商所管理的網(wǎng)點數(shù)量最少,，分別為6.7個、6.5個,，韻達的網(wǎng)絡(luò)扁平化程度最高,。

運力管控上，中通85%的干線運輸車輛為自有,，韻達承包車運輸占比達67%,，圓通車輛自有率不足50%，申通的車輛自有率達到66%,。在干線數(shù)量上,，韻達的線路最多，而中通的線路最少,。

 

結(jié)合公司公告,、快遞行業(yè)監(jiān)管報告以及草根調(diào)研（我們向全國寄送快遞并記錄快遞所經(jīng)過的中轉(zhuǎn)中心）,，我們梳理了三通一達的轉(zhuǎn)運中心分布（與公司年報披露的數(shù)量存在一定出入）。

整體來看,，中通,、圓通的網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍最廣，圓通在每個省都有轉(zhuǎn)運中心,；相比于圓通,，中通在華東、華南的轉(zhuǎn)運中心分布較多,；韻達56%的轉(zhuǎn)運中心在江浙滬，集中度最高,，而申通的轉(zhuǎn)運中心整體分布均勻,，局部分布集中。

 

當我們將340個城市按就近原則分配給各轉(zhuǎn)運中心后,，可以得到快遞公司各轉(zhuǎn)運中心的快遞收件量（暫不考慮重新規(guī)劃規(guī)模效應(yīng)不足的線路）,。

前十大轉(zhuǎn)運中心的收件量占比，韻達,、圓通,、中通、申通分別約為62.24%,、64.12%,、61.34%、67.78%,；轉(zhuǎn)運中心快遞處理量的變異系數(shù),，韻達、圓通,、申通,、中通分別約為1.7、2.0,、1.9,、1.9。

上述兩項指標均可以說明韻達的轉(zhuǎn)運中心分布和快遞需求分布較匹配,，各個轉(zhuǎn)運中心的載荷差距較小,，這使得韻達的中轉(zhuǎn)網(wǎng)絡(luò)具有更強的穩(wěn)定性，出現(xiàn)爆倉的概率較小,。

 

當我們將快遞公司分撥網(wǎng)絡(luò)按控制變量條件重新規(guī)劃后,，可以得到分撥網(wǎng)絡(luò)的有效線路條數(shù)和有效線路占比。韻達的有效線路數(shù)量最少,，但占總線路數(shù)的比最高,，單條線路的運量最高,。

 

三、建模結(jié)果分析

（一）基準模型分析：韻達網(wǎng)絡(luò)和當前需求分布匹配,，轉(zhuǎn)運中心效率最高

1.在當前的需求分布下,，假設(shè)各家快遞都承運19H1的50%的快遞量，全網(wǎng)平均運距由小到大分別為圓通,、中通,、韻達、申通,；干線平均運距由小到大分別為韻達,、中通、圓通,、申通,；支線平均運距由小到大分別為圓通、中通,、韻達,、申通。

總體來看,，三通一達的全網(wǎng)平均運距的差距在20公里以內(nèi),，但韻達的轉(zhuǎn)運中心數(shù)量最少，有效線路（滿足規(guī)模效應(yīng)條件）占比最高,，單條線路的運輸規(guī)模最大,，這意味著，韻達的轉(zhuǎn)運中心和當前的需求分布較為匹配,，單個轉(zhuǎn)運中心的規(guī)模效應(yīng)強,，網(wǎng)絡(luò)有效利用率較高。

 

2.上述模型假設(shè)各家快遞公司承運全國50%的快遞量,，即市占率為50%?，F(xiàn)在我們放開這一控制變量，假設(shè)各家快遞公司承運19H1實際發(fā)生的快遞量,。

那么,，全網(wǎng)平均運距由小到大分別為圓通、中通,、韻達,、申通；干線平均運距由小到大分別為中通,、圓通,、韻達、申通；支線平均運距由小到大分別為圓通,、中通,、韻達、申通,。

總體來看,，三通一達的全網(wǎng)平均運距的差距在25公里以內(nèi)，干線平均運距的差距在15公里以內(nèi),。

 

綜合來看,，上述數(shù)據(jù)能夠較好的介紹三通一達的成本差異：中通的干線最優(yōu)運距較短，結(jié)合85%的車輛自有率,，中通單件運輸成本最低,；圓通的支線最優(yōu)運距最短，其末端派費最低,，由于其干線運距比中通長,，加上航空運輸?shù)挠绊懀瑘A通的單件運輸成本高于中通,；韻達的干線平均運距略高于圓通、中通,，而車輛自有率僅次于中通（考慮承包車運輸占比）,，因此單位運輸成本高于中通、低于圓通,；由于單條線路運量以及單個轉(zhuǎn)運中心的處理量都較高,，韻達中轉(zhuǎn)的規(guī)模效應(yīng)較強，加上公司中轉(zhuǎn)自動化水平較高,，韻達的中心操作成本在三通一達中最低,。

 

3.接下來我們從動態(tài)視角對比三通一達的網(wǎng)絡(luò)效率：假如各家快遞公司的市占率從19H1市占率逐漸提升至20%、50%,、100%,，那么滿足規(guī)模效應(yīng)的干線數(shù)量將增加，最優(yōu)線路也將重新規(guī)劃,。

從模型結(jié)果來看,，隨著規(guī)模的提升，韻達,、申通的全網(wǎng)最優(yōu)平均運距縮短最多,，說明其網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模效應(yīng)空間較大，但對絕對值來看,，即使達到100%市占率,，全網(wǎng)最優(yōu)平均運距仍略低于圓通和中通。

 

干線方面,，隨著規(guī)模的提升,，韻達,、中通的最優(yōu)平均運距將達到最短，說明兩家龍頭公司的網(wǎng)絡(luò)布局最匹配當前的快遞需求分布,。

 

（二）對比模型分析：中通網(wǎng)絡(luò)最能適應(yīng)三四線城市快遞占比的提升

上述模型結(jié)果都建立在當前的需求分布下,。伴隨三四線城市成為行業(yè)增長主力，未來的需求分布大概率將發(fā)生變化,，快遞公司現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的效率也將發(fā)生變化,。

接下來，我們在基準模型的基礎(chǔ)上變動調(diào)節(jié)變量,，以定量比較需求分布變化后三通一達的網(wǎng)絡(luò)效率,。

4.假設(shè)人均收件量不足12件/年的城市全部提升至12件/年，全網(wǎng)平均運距由小到大將分別為中通,、圓通,、申通、韻達,；干線平均運距由小到大將分別為韻達,、中通、圓通,、申通,；支線平均運距由小到大將分別為圓通、中通,、申通,、韻達。

總體來看,，三通一達的全網(wǎng)平均運距的差距仍在20公里以內(nèi),，韻達的有效線路（滿足規(guī)模效應(yīng)條件）占比仍最高，單條線路的運輸規(guī)模最大,。

 

5.假設(shè)所有城市的攬派比都等于1,，即每個城市的派件數(shù)都等于攬件數(shù)，那么全網(wǎng)平均運距由小到大分別為圓通,、中通,、韻達、申通,；干線平均運距由小到大分別為韻達,、中通、圓通,、申通,；支線平均運距由小到大分別為圓通、中通、申通,、韻達,。三通一達的全網(wǎng)最優(yōu)平均運距的差距拉開。

 

6.假設(shè)人均收件量不足12件/年的城市的人均收件全部提升至12件/年,，且所有城市的攬派比均等于1,，全網(wǎng)平均運距由小到大分別為圓通、中通,、申通,、韻達；干線平均運距由小到大分別為韻達,、中通,、申通、圓通,；支線平均運距由小到大分別為圓通,、中通、申通,、韻達,。三通一達的全網(wǎng)最優(yōu)平均運距的差距將超過30公里。

 

綜合上述模型,，在目前的需求分布下,，中通的干線、支線的最優(yōu)平均運距都在三通一達中排第二短,，韻達的干線最優(yōu)平均運距最短，而圓通的支線最優(yōu)平均運距最短,；

在四種需求分布情形下,，韻達、中通的干線最優(yōu)平均運距都是最短的,；當人均收件都提至12件/年以上時,，中通的全網(wǎng)最優(yōu)平均運距最短；當所有城市的攬派比調(diào)整為1,，申通的支線最優(yōu)平均運距排位提升,；當上述兩項同時調(diào)節(jié)，那么申通的各項排位都會提升,。

可以說,，韻達的網(wǎng)絡(luò)和當前的需求分布較為匹配，轉(zhuǎn)運中心的單位效率最高,；但是,，由于韻達的網(wǎng)絡(luò)集中度較高，當三四線需求占比提升時，韻達的全網(wǎng)最優(yōu)平均運距排位或?qū)⒂兴笠?，但總體來看,，韻達的網(wǎng)絡(luò)集約型仍然較強。

 

注：本模型為快遞公司網(wǎng)絡(luò)的簡化模型,，旨在提供一種表外視角,，從全網(wǎng)布局來對比快遞龍頭的競爭力。模型假設(shè)和實際情況存在諸多的差異,，例如：

1.所有快遞均為異地件,，而實際中同城件、國際件約占20%,；

2.運輸距離按城市經(jīng)緯度計算的直線距離,，而實際運輸路由更復(fù)雜；

3.快遞流轉(zhuǎn)大多經(jīng)過兩個中轉(zhuǎn)站,，而實際中會經(jīng)過更多中轉(zhuǎn),，也可能直派；

4.未考慮轉(zhuǎn)運中心的產(chǎn)能差異以及快遞公司在區(qū)域市場的市占率差異,；

5.全國快遞流轉(zhuǎn)的模擬引用了2015年的攬派比,，和2019年實際值或存在差異；

6.模型中的轉(zhuǎn)運中心分布結(jié)合了草根調(diào)研,，數(shù)量和公司報告值存在一定出入,；考慮到上述但不限于上述差異，模型結(jié)論僅作粗略參考,。

 

（雙壹精編,，來源廣發(fā)證券）

   

 

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