依托平台农超对接运营模式及物流协作机制研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.0998

摘要/Abstract

摘要：

农超对接中，农户持续增收难的原因之一是缺乏高效的农产品运营模式及物流协作体系。考虑到农超对接物流规模小、任务分散的特点，从合作博弈理念入手，构建农超对接物流协作模式；为解决实际物流中的调度优化问题，建立考虑时间窗的多方协作成本模型，通过Shapley值法分摊总物流成本；同时，考虑物流效率构建农户收益模型，比较不同模式下农户收益变化，并基于数值实验对所提模式的有效性进行验证。研究结果表明：农超对接物流协作模式能够降低8.77%~35.80%的总物流成本，提高运输效率，农户收益进而增加54.85%~71.58%，激励农户参与农超对接，实现持续增收；当农超对接在全国范围内展开时，参与农户数量越多，物流协作模式对农户、企业及超市三方越有利。

关键词: 物流协作, 成本分摊, 农超对接, 农户收益

Abstract:

The connection between agriculture and super is an important way to promote the upward movement of agricultural products， and one of the reasons for the difficulty of farmers' continuous income increase in the connection between agriculture and super is the lack of efficient agricultural products operation mode and logistics cooperation system. At this time， the decision of whether logistics enterprises cooperate is related to logistics costs and farmers' income. Therefore， considering the characteristics of small scale and scattered tasks， the logistics cooperation mode of agricultural and super docking is constructed from the concept of cooperative game. Firstly， based on the characteristics of “wide area、 long line and many points”， the logistics cooperation mechanism of agricultural and super docking logistics is designed. Secondly， in order to solve the scheduling optimization problem in actual logistics， a multi-party cooperative logistics cost minimization model considering time window constraint is established， and the total logistics cost is allocated by Shapley value method. Finally， based on numerical experiments， the effectiveness of the proposed model is verified， and the farmer's income model is constructed considering logistics efficiency， and the change of farmer's income in different models is compared.The research shows that the logistics cooperation mode of connecting agricultural and super supermarkets can reduce the total logistics cost of about 8.77%-35.80%， improve the transportation efficiency， and increase the income of farmers by about 54.85%-71.58%， and encourage farmers to participate in the connection of agricultural and super supermarkets to achieve continuous income increase. When the Rural-super docking is carried out nationwide， the number of participating farmers increases， and the logistics cooperation mode is more beneficial to farmers， enterprises and supermarkets， which provides a new scientific idea for solving the actual logistics problems of rural-super docking.

Key words: logistics collaboration, cost allocation, agricultural supermarket docking, farmer income

中图分类号:

饶卫振,高召珣,朱庆华. 依托平台农超对接运营模式及物流协作机制研究[J]. 中国管理科学, 2026, 34(5): 242-255.

Weizhen Rao,Zhaoxun Gao,Qinghua Zhu. Research on the Operation Mode and Logistics Cooperation Mechanism Based on the Platform Agriculture-supermarket Docking[J]. Chinese Journal of Management Science, 2026, 34(5): 242-255.

图/表 14

图1

图2

表1

符号及其说明"

符号	说明
N	所有企业的客户集合，N={1, 2, …,\|N\|}
M	所有配送中心集合，M={1, 2, …, \|M\|}
K	所有配送中心车辆集合，K={1, 2, …, \|K\|}
D	所有企业待配送客户集合，D={1, 2, …, \|D\|}
P	所有企业待取货客户集合，P={\|D\|+1, \|D\|+2, …, d}
D_i	第i(1 ≤ i ≤ n)个物流企业待配送客户集合
P_i	第i(1 ≤ i ≤ n)个物流企业待取货客户集合
K_i	第i(1 ≤ i ≤ n)个物流企业的车辆集合
Q	运输车辆的最大载量
L	运输车辆允许行驶的最大距离
C_f	每单位车辆的固定成本
h	每单位车辆运输时产生变动成本
t_i	第i(1 ≤ i ≤ d)个顾客的服务时间
e_i	第i(1 ≤ i ≤ d)个顾客的最早到达时间
l_i	第i(1 ≤ i ≤ d)个顾客的最晚到达时间
S^j	第j(1 ≤ j ≤ 2 ⁿ -1)个子联盟，且S^j ≠ ∅
K^j	第j(1 ≤ j ≤ 2 ⁿ -1)个子联盟中车辆的集合
D^j	第j(1 ≤ j ≤ 2 ⁿ -1)个子联盟配送客户集合
P^j	第j(1 ≤ j ≤ 2 ⁿ -1)个子联盟取货客户集合
M^j	第j(1 ≤ j ≤ 2 ⁿ -1)个子联盟配送中心集合
q_i	第i(i∈D^j )个客户的送货需求量
q_j	第j(j∈P^j )个客户的取货需求量
g_ik	车辆k(k∈K^j )在点i(1 ≤ i ≤ d)处等待时间
w_ik	车辆k(k∈K^j )在点i(1 ≤ i ≤ d)处离开时间
d_ei	配送中心e(e∈M^j)与点i(i∈P^j )处的距离
d_ej	配送中心e(e∈M^j)与点j(j∈D^j )处的距离
d_ij	节点i(i∈P^j )与点j(j∈D^j )之间的距离
Q_ef	从配送中心e(e∈M^j )向配送中心f(f∈M^j \{e})所需调配货物量
d_op	任意两待取货客户或配送中心与待取货客户o, p之间的配送距离
d_st	任意两待配送客户或配送中心与待配送客户s, t之间的配送距离
d_ef	任意两个企业的配送中心e, f之间的配送距离(e, f∈M^j )
Z_ei	0-1变量，顾客i(i∈D^j )由第e个配送中心派出车辆服务时为1，否则为0
Z_ej	0-1变量，顾客j(j∈P^j )由第e个配送中心派出车辆服务时为1，否则为0
u_k	0-1变量，车辆k(k∈K^j )被启用时为1，否则为0
x_opk	0-1变量，车辆k(k∈K^j )经过弧(o, p)时为1，o, p∈P^j ∪M^j，否则为0
x_stk	0-1变量，车辆k(k∈K^j )经过弧(s, t)时为1，s, t∈D^j ∪M^j，否则为0
y_efk	0-1变量，车辆k(k∈K^j )经过弧(e, f)时为1，e, f∈M^j，否则为0

表1

表2

图3

表3

表4

表5

图4

图5

图6

表6

图7

表7

参考文献 35

[1]	李鎏，蔡键，李怡. 电子商务平台对农产品经营的影响机理：技术创新驱动与市场渠道拓宽［J］. 农村经济， 2021（6）： 120-128.
	Li L， Cai J， Li Y. The influence mechanism of E-commerce platform on agricultural products management： Technological innovation drive and market channel broadening［J］. Rural Economy， 2021（6）： 120-128.
[2]	马太超，邓宏图. 从资本雇佣劳动到劳动雇佣资本——农民专业合作社的剩余权分配［J］. 中国农村经济， 2022（5）： 20-35.
	Ma T C， Deng H T. From “capital employing labor” to “labor employing capital”： The distribution of residual rights in farmers' specialized cooperatives［J］. Chinese Rural Economy， 2022（5）： 20-35.
[3]	谢家平，刘丹. “农业社会企业+农户”模式下政府补贴方式选择：目标价格相对于面积补贴［J］. 管理工程学报， 2023， 37（1）： 89-97.
	Xie J P， Liu D. Government subsidy mechanism in “agricultural social enterprise + farmer” mode： Target price subsidy vs area subsidy［J］. Journal of Industrial Engineering and Engineering Management， 2023， 37（1）： 89-97.
[4]	周小祥，黄承锋. 农村物流末端共配联盟演化博弈及稳定性研究［J］. 交通运输系统工程与信息， 2022， 22（1）： 265-272+310.
	Zhou X X， Huang C F. Evolutionary game and its stability for joint distribution alliance of rural logistics［J］. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology， 2022， 22（1）： 265-272+310.
[5]	Wang Y， Zhao L， Savelsbergh M， et al. Multi-period workload balancing in last-mile urban delivery［J］. Transportation Science， 2022， 56（5）： 1348-1368.
[6]	阮俊虎，刘天军，冯晓春，等. 数字农业运营管理：关键问题、理论方法与示范工程［J］. 管理世界， 2020， 36（8）： 222-233.
	Ruan J H， Liu T J， Feng X C， et al. Digital agriculture operation and management： Key issues， methodology and demonstration project［J］. Journal of Management World， 2020， 36（8）： 222-233.
[7]	中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴［M］. 北京：中国统计出版社， 2022.
	National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China statistical yearbook［M］. Beijing： China Statistics Press， 2022.
[8]	浦徐进，金德龙. 生鲜农产品供应链的运作效率比较：单一“农超对接”vs.双渠道［J］. 中国管理科学， 2017， 25（1）： 98-105.
	Pu X J， Jin D L. The operational efficiency measurement of agro-food supply chains： The single“farmer-supermarket direct purchase”vs.Dual channel［J］. Chinese Journal of Management Science， 2017， 25（1）： 98-105.
[9]	胡玉凤，丁友强，孙元欣. 平台模式下农民合作社与供应链协调研究——以农户主导视角［J］. 中国管理科学， 2021， 29（5）： 88-96.
	Hu Y F， Ding Y Q， Sun Y X. Farmers' cooperative and supply chain coordination under platform model：From the perspective of farmer leading［J］. Chinese Journal of Management Science， 2021， 29（5）： 88-96.
[10]	都牧，胡祥培，周宽久，等. 基于物联网的蔬果网上直销“农-宅”配送系统［J］. 系统工程学报， 2014， 29（2）： 215-222.
	Du M， Hu X P， Zhou K J， et al. IoT-based farm-to-door delivery system for fruit and vegetable online retail［J］. Journal of Systems Engineering， 2014， 29（2）： 215-222.
[11]	Nandi R， Gowdru N V， Bokelmann W. Factors influencing smallholder farmers in supplying organic fruits and vegetables to supermarket supply chains in Karnataka， India： A transaction cost approach［J］. International Journal of Rural Management， 2017， 13（1）： 85-107.
[12]	崔丽，胡洪林. 农产品质量安全控制下“农超对接”主体间成本分担机制［J］.系统工程，2017（3）： 131-136.
	Cui L， Hu H L. The cost sharing mechanism between participants of the alliance of farmers and supermarkets under quality control［J］. Systems Engineering， 2017（3）： 131-136.
[13]	Cooper G S， Shankar B， Rich K M， et al. Can fruit and vegetable aggregation systems better balance improved producer livelihoods with more equitable distribution？［J］. World Development， 2021， 148： 105678.
[14]	Defryn C， Sörensen K. Multi-objective optimisation models for the travelling salesman problem with horizontal cooperation［J］. European Journal of Operational Research， 2018， 267（3）： 891-903.
[15]	桂海霞，赵邦磊，张国富，等. 任务优先满足和绩效奖励的重叠联盟效用分配［J］. 系统工程学报， 2021， 36（3）： 302-313.
	Gui H X， Zhao B L， Zhang G F， et al. Payoff distribution of overlapping coalitions for task priority satisfaction and performance rewards［J］. Journal of Systems Engineering， 2021， 36（3）： 302-313.
[16]	van Heeswijk W J A， Mes M R K， Schutten J M J， et al. Evaluating urban logistics schemes using agent-based simulation［J］. Transportation Science， 2020， 54（3）： 651-675.
[17]	何美玲，魏志秀，武晓晖，等. 基于改进蚁群算法求解带软时间窗的车辆路径问题［J］. 计算机集成制造系统， 2023， 29（3）： 1029-1039.
	He M L， Wei Z X， Wu X H， et al. Improved ant colony optimization algorithm for solving vehicle routing problem with soft time windows［J］. Computer Integrated Manufacturing Systems， 2023， 29（3）： 1029-1039.
[18]	徐东洋，李昆鹏，郑飘，等. 多车场多车型多品类供需未匹配与可任意拆分取送货车辆路径问题优化［J］. 管理学报， 2020， 17（7）： 1086-1095.
	Xu D Y， Li K P， Zheng P， et al. The optimization research of multi-category unpaired supply-demand and arbitrary split pickup and delivery vehicle routing problem with multi-depot and multi-type trucks［J］. Chinese Journal of Management， 2020， 17（7）： 1086-1095.
[19]	赵泉午，张会芳，谭克维. 多类包裹协同配送下的城市物流选址-路径问题研究［J］. 管理工程学报， 2022， 36（2）： 225-237.
	Zhao Q W， Zhang H F， Tan K W. Multi-commodity location-routing problem arising in city logistics［J］. Journal of Industrial Engineering and Engineering Management， 2022， 36（2）： 225-237.
[20]	王旭坪，李新宇，张珺. 考虑时空距离的异车型同时集送车辆路径优化［J］. 管理学报， 2018， 15（6）： 918-926.
	Wang X P， Li X Y， Zhang J. The optimization research of vehicle routing problem with heterogeneous fleet，simultaneous pickup-delivery considering temporal- spatial distance［J］. Chinese Journal of Management， 2018， 15（6）： 918-926.
[21]	饶卫振，徐丰，朱庆华，等. 依托平台协作配送成本分摊的有效方法研究［J］. 管理科学学报， 2021， 24（9）： 105-126.
	Rao W Z， Xu F， Zhu Q H， et al. Fair and effective cost-sharing method for collaborative distribution based on a third-party platform［J］. Journal of Management Sciences in China， 2021， 24（9）： 105-126.
[22]	饶卫振，朱庆华，金淳，等. 协作车辆路径成本分摊问题的B-T Shapley方法［J］. 管理科学学报， 2019， 22（1）： 107-126.
	Rao W Z， Zhu Q H， Jin C， et al. A Binary Tree Shapely method for cost sharing of the collaborative vehicle routing problem［J］. Journal of Management Sciences in China， 2019， 22（1）： 107-126.
[23]	Soriano A， Gansterer M， Hartl R F. Reprint of： The multi-depot vehicle routing problem with profit fairness［J］. International Journal of Production Economics， 2022， 250： 108713.
[24]	饶卫振，段忠菲，朱庆华. 一种均衡协作配送子联盟满意度的成本分摊方法［J］. 系统工程学报， 2021， 36（4）： 476-494.
	Rao W Z， Duan Z F， Zhu Q H. A cost allocation method for balancing the satisfaction of cooperative distribution sub-alliances［J］. Journal of Systems Engineering， 2021， 36（4）： 476-494.
[25]	叶银芳，李登峰，余高锋. 联合订货区间值EOQ模型及变权Shapley值成本分摊方法［J］. 中国管理科学， 2019， 27（10）： 90-99.
	Ye Y F， Li D F， Yu G F. Joint replenishment interval-valued EOQ model and cost allocation approach based on variable-weighted shapely value［J］. Chinese Journal of Management Science， 2019， 27（10）： 90-99.
[26]	Shapley L S. A value for n-person games［M］//Kuhn H W， Tucker A W. Contributions to the Theory of Games II. Princeton： Princeton University Press， 1953： 307-317.
[27]	方文婷，艾时钟，王晴，等. 基于混合蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究［J］. 中国管理科学， 2019， 27（11）： 107-115.
	Fang W T， Ai S Z， Wang Q， et al. Research on cold chain logistics distribution path optimization based on hybrid ant colony algorithm［J］. Chinese Journal of Management Science， 2019， 27（11）： 107-115.
[28]	但斌，陈振江，刘墨林，等. 到岸价格模式生鲜供应链需求信息共享与激励［J］. 系统工程理论与实践， 2023， 43（4）： 1172-1194.
	Dan B， Chen Z J， Liu M L， et al. Demand information sharing and incentive in the fresh produce supply chain with CIF model［J］. Systems Engineering-Theory & Practice， 2023， 43（4）： 1172-1194.
[29]	Luo Z， Qin H， Zhang D， et al. Adaptive large neighborhood search heuristics for the vehicle routing problem with stochastic demands and weight-related cost［J］. Transportation Research Part E： Logistics and Transportation Review， 2016， 85： 69-89.
[30]	于滨，靳鹏欢，杨忠振. 两阶段启发式算法求解带时间窗的多中心车辆路径问题［J］. 系统工程理论与实践， 2012， 32（8）： 1793-1800.
	Yu B， Jin P H， Yang Z Z. Two-stage heuristic algorithm for multi-depot vehicle routing problem with time windows［J］. Systems Engineering-Theory & Practice， 2012， 32（8）： 1793-1800.
[31]	Bezerra S N， Souza M J F， de Souza S R. A variable neighborhood search-based algorithm with adaptive local search for the vehicle routing problem with time windows and multi-depots aiming for vehicle fleet reduction［J］. Computers & Operations Research， 2023， 149： 106016.
[32]	Zhou Y J， Che Y. Research on government logistics subsidies for poverty alleviation with non-uniform distribution of consumers［J］.Omega， 2021， 104： 102489.
[33]	Liang X Y， Wang N， Zhang M M， et al. Bi-objective multi-period vehicle routing for perishable goods delivery considering customer satisfaction［J］. Expert Systems with Applications， 2023， 220： 119712.
[34]	徐小峰，姜明月，邓忆瑞. 整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究［J］. 管理科学学报， 2021， 24（10）： 106-126.
	Xu X F， Jiang M Y， Deng Y R. Dynamic vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery in collaborative distribution under demand concurrent［J］. Journal of Management Sciences in China， 2021， 24（10）： 106-126.
[35]	Wang X Z， Liu S， Yang T T. Dynamic pricing and inventory control of online retail of fresh agricultural products with forward purchase behavior［J］. Economic Research-Ekonomska Istraživanja，2023，36： 2180410.

No.					ACO-CC	SGVNSALS	ALNS
No.	d	t	T	Q	BEST	BEST	BEST	GAP(%)
pr01	48	4	500	200	1085.70	1190.00	1099.42	2.36
pr02	96	4	480	195	1766.60	2082.10	1803.35	2.33
pr03	144	4	460	150	2440.60	2725.56	2574.63	8.47
pr04	192	4	440	185	3349.70	3558.48	3066.29	8.91
pr05	240	4	420	180	3372.10	3789.84	3118.65	4.17
pr06	288	4	400	175	4153.50	4651.68	3945.21	8.77
pr07	72	6	500	200	1453.98	1527.00	1610.02	13.52
pr08	144	6	475	190	2257.40	2511.62	2293.40	9.38
pr09	216	6	450	180	3065.30	3431.24	2293.40	0.00
pr10	288	6	425	170	3976.70	4671.04	3785.30	8.17
pr11	48	4	500	200	1007.99	1032.98	860.95	0.00
pr12	96	4	480	195	1486.30	1602.65	1587.53	7.79
pr13	144	4	460	150	2222.30	2274.40	2251.28	12.46
pr14	192	4	440	185	2568.99	2721.26	2381.53	8.15
pr15	240	4	420	180	3079.87	3171.43	2613.25	6.00
pr16	288	4	400	175	3387.01	3808.61	3168.22	9.40
pr17	72	6	500	200	1287.50	1253.21	1326.20	7.28
pr18	144	6	475	190	2029.23	2040.39	1976.52	10.26
pr19	216	6	450	180	2665.63	2681.81	1788.67	0.00
pr20	288	6	425	170	3678.89	3864.18	3366.15	9.42
Avg.					2516.76	2729.47	2345.50

j	BS	S^j	C_n (S)	C(S)	SC(%)
1	[0 0 0 1]	{4}	60.06	60.06	0.00
2	[0 0 1 0]	{3}	232.04	232.04	0.00
3	[0 0 1 1]	{3, 4}	292.10	208.55	28.60
4	[0 1 0 0]	{2}	113.71	113.71	0.00
5	[0 1 0 1]	{2, 4}	173.77	147.27	15.25
6	[0 1 1 0]	{2, 3}	345.75	308.68	10.72
7	[0 1 1 1]	{2, 3, 4}	405.81	306.83	24.39
8	[1 0 0 0]	{1}	116.00	116.00	0.00
9	[1 0 0 1]	{1,4}	176.06	159.47	9.42
10	[1 0 1 0]	{1, 3}	348.04	297.06	14.65
11	[1 0 1 1]	{1, 3, 4}	408.10	307.01	24.77
12	[1 1 0 0]	{1, 2}	229.71	178.42	22.33
13	[1 1 0 1]	{1, 2, 4}	289.77	207.59	28.36
14	[1 1 1 0]	{1, 2, 3}	461.75	341.29	26.09
15	[1 1 1 1]	{1, 2, 3, 4}	521.81	347.06	33.49

分摊方法	指标	企业1	企业2	企业3	企业4
Shapley	C_i	202.78	286.41	271.29	258.66
	φ_i	106.09	220.10	143.08	185.02
	SC_i	96.69	66.31	128.21	73.65
	ESR_i (%)	47.68	23.15	47.26	28.47

模式	γ(%)	α	Q_s	p₁	P_f
农户+合作社+超市	-	0.20	907.99	4.38	3977.00
单独物流	1.00	0.00	799.99	5.48	3364.81
协作物流	1.00	0.00	1240.99	5.48	5781.49

v′	V(%)	SC(%)	企业1		企业2		企业3		企业4
v′	V(%)	SC(%)	φ_t	SC_t (%)	φ_t	SC_t (%)	φ_t	SC_t (%)	φ_t	SC_t (%)
960	19.59	40.72	134.97	40.31	147.60	47.22	136.52	38.84	75.97	28.42
1152	23.51	49.15	154.50	42.58	101.02	61.15	209.85	46.45	136.45	48.02
1560	31.84	51.25	198.53	44.74	132.80	56.76	176.24	49.98	162.46	54.30