中国流通经济2015年第4期□现代物流物流“最后一公里”问题研究综述张
锦，陈义友
（西南交通大学交通运输与物流学院/综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，四川成都610031）
摘要：物流“最后一公里”问题作为物流服务链的末端配送，是一个与人们密切相关的社会问题，直接影响着物流的效率、物流的成本以及物流服务的质量。从供应链角度看，物流“最后一公里”是供应链活动重要的组成部分，其终端对象是顾客（消费者或受灾者），其目的是在末端节点将货物送到顾客手中，以满足顾客需求。物流“最后一公里”问题的社会属性决定了其与配送环境、需求者特性之间的密切关系。导致物流“最后一公里”困境的不仅包括末端配送问题，也包括上下游衔接问题，如自提点布局问题、路径优化问题、配载优化问题、运输工具选择问题、多式联运协调问题、利益主体博弈问题以及顾客服务质量提升问题等。针对当前我国物流“最后一公里”存在的诸多问题，未来研究应在现有研究基础上，进一步围绕顾客行为因素的应用、公平因素的影响、参与主体协调机制的完善等展开。
关键词：最后一公里；商业物流；人道物流；物流问题中图分类号：F252.14文献标识码：ADOI:10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2015.04.004
文章编号：1007-8266（2015）04-0023-10
一、引言
“最后一公里”（LastMile）本意是指长途跋涉
[1]
过程中完成的最后一段路程，之后被引申为完成一项工作的过程中最后而且关键性的一个步骤。“最后一公里”问题广泛存在于各个领域，比如电
[2-3][4-5]
子商务末端配送、人道物流末端配送、农业
[6][7][8]信息化建设、农村信息服务、通信服务、城市
公共交通网络[9]等。本文研究的主要是物流“最后一公里”问题。按照行业，可划分为铁路、电商、快递、快运等物流“最后一公里”；按物流主体，可划分为自理物流、第三方物流和第四方物流“最后一公里”；按区域，可划分为城市、城乡和农村物流“最后一公里”；按货物处理温度控制要求，可划分为常温物流和低温物流“最后一公里”；按物流系统性质，可划分为社会物流、行业物流和企业物流“最后一公里”。综合国内外学者大量的研究分析发现，关注的热点主要集中在商业物流“最后一公里”
和人道物流“最后一公里”两个方面。本文主要对商业物流和人道物流“最后一公里”问题进行综述。
2013年10月召开的部分城市物流工作座谈会上，国务院副总理汪洋指出，解决城市物流“最后
[10-11]
[12-13]
一公里”配送难和配送贵的问题，可推进商贸物流
发展，降低物流费用，提高物流效率。为解决城市配送“通行难、停靠难、装卸难，收费多、罚款多”的“三难两多”问题，国家出台了多项相关政策，具体见表1。尽管国家针对城市配送制定了相关政策和发展建议，一些城市开始开展共同配送，采用了各种各样的新型配送方式，但物流“最后一公里”成本高、效率低问题仍未得到有效解决，据统计，“最后一公里”物流成本占整个供应链总成本的
[14]
13%-75%。城市配送“三难两多”问题依然很突出，影响城市配送效率，加剧城市交通拥堵，增加物流成本，物流“最后一公里”问题一直是制约物流成本的重要因素。针对物流“最后一公里”问题，国内外学者提出了自己的见解，主要集中在以
电商物流为代表的商业物流和人道物流的“最后一公里”配送上。然而，由于物流“最后一公里”自身特有的复杂性，与需求者联系紧密，并不仅仅涉及末端配送问题，科学认识其本质和相关问题，有利于更好地解决物流“最后一公里”所处的困境。
二、物流“最后一公里”的内涵和特点
1.物流“最后一公里”的内涵。目前，对于物流“最后一公里”的内涵尚未形成统一的共识，如
23
表2所示。但从现有文献可以看出，物流“最后一公里”的终端对象是顾客（消费者或受灾者），本质是物流服务链的末端配送。无论商业物流还是人道物流，从供应链角度看，物流“最后一公里”是供应链活动重要的组成部分，其目的是在末端节点将货物送到顾客手中，以满足顾客需求。
2.物流“最后一公里”的特点。在商业物流
者特性相关，因此物流“最后一公里”在不同的配
送环境中可能表现出不同的特点，尤其是在灾难救援环境中。
三、物流“最后一公里”问题分析
目前，我国商业物流“最后一公里”存在的主要问题，一是消费者数量大，需求不确定性高，分布范围广，城市与农村差距悬殊；二是不同区域对配送模式的需求不一致，消费理念发生改变；三是承担“最后一公里”配送业务的主体众多，配送服务质量不高；四是配送时效性差，取货便捷程度较低，二次配送成本高；五是配送车辆不规范。针对以上问题，各大电商、物流企业和第三方企业纷纷加大物流“最后一公里”建设，在考虑消费者个性化需求与综合利用社会资源的前提下设立自提点，期望化解末端物流配送“瓶颈”。
与商业物流相比，人道物流具有弱经济性，以救
[18-19]
援时间、效益最大化、灾害损失最小化为目标。人道物流的目的是迅速提供适当的应急物资给灾
中，随着网购市场的兴起，电商物流“最后一公里”
问题日益凸显，其“最后一公里”配送成本占整个
[15]
物流配送成本的30%以上，一次配送失败率为
[16][17]12%，网购快递服务整体满意度为38.9%。此
外，随着消费者“等快递”消费理念的逐步改变，要求快递配送方式多样化，满足个性化需求，这使得电商物流“最后一公里”陷入了困境。而人道物流
由于救援环境复杂性、非常规需求、不可预测性、大规模行动等特点，导致救援物资很难及时供应给受灾者，特别是“最后一公里”问题尤为严重。表3总结了物流“最后一公里”的一般特性，由于物流“最后一公里”的许多特性都与配送环境、需求
表1城市配送相关政策
国家政策
《全国城市配送发展指引》
《关于加强和改进城市配送管理工作的意见》《关于组织申报城市共同配送试点的通知》《商务部关于促进电子商务应用的实施意见》《关于加强城市共同配送试点管理的通知》《关于提升快递末端投递服务水平的指导意见》
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相关内容
提出城市配送体系的建设重点建立城市配送管理体制与运行机制实施城市共同配送试点推动城市配送发展
配送车辆管理、电子商务城市共同配送服务试点健全城市配送服务体系
开展第三方合作模式、推广智能投递
城市配送运力需求管理、城市配送车辆技术管理、配
送车辆通行管理、配送车辆停靠管理开展城市共同配送试点，推广共同配送、统一配送、集中配送、末端物流整合等新型配送模式完善交通运输网络，改进物流配送车辆城市通行管理
2013.01.17流通业发展司2013.02.06交通运输部等2013.03.05商务部、财政部2013.10.31商务部
《关于交通运输推进物流业健康发展的指导意见》2013.06.06交通运输部
2013.11.20商务部、财政部2013.11.22国家邮政局
《关于加强城市配送运输与车辆通行管理工作的交通运输部、公安
2014.01.20
通知》部、商务部《关于印发<2014年流通业发展工作要点>的通
2014.03.06商务部办公厅
知》
《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》
2014.10.04国务院
表2物流“最后一公里”内涵相关研究
研究主题
林岳
[20]
作者
本质是电子商务企业的“终端”
描述
是配送的末端，是物流企业配送人员将货物从收货人所在地网点直接配送到客户的工厂仓
库或者家中的过程是指将货物交付给最终用户
是将小件商品递送到个人客户或企业客户手中，完成从物流企业到客户的最后一段距离是网购流程中的最后一环，指包裹从快递分发点到达顾客手中
是供应链物流运作中实物交付过程的最后一部分，即从最后的中转点配送到最终的取货点，直接面向消费者是指将救援物资从配送点（LocalDistributionCenters，LDCs）配送到灾区的灾民（救援物资需求点）手中
刘永锋[21]
商业物流
杨聚平，等[22]刘丹[23]
石章强、张军[24]艾萨德、史莱[25]
等[26]；范光敏，等[27]人道物流巴尔奇克，
24
表3物流“最后一公里”特点
项目目的运输工具配送环境配送模式配送地点配送货物配送主体
特点说明
将货物配送到需求者手中，最大程度地满足需求者需求
运输工具类型众多，包括厢式车、电瓶车、货柜车、专用车、面包车等配送环境复杂，易出现拥堵现象，基础设施可能被破坏，运力不足主要分为顾客自提和送货上门两种
配送地点多样，包括社区、写字楼、高校校园、门店等货物类型繁多，体积和重量不一
配送主体类型不一，包括电商企业、物流企业、个人、救援组织等
参与者结构参与者众多，包括电商企业、物流企业、救援组织、需求者等需求者特性需求者数量大，需求不确定性高，分布范围广，个性化需求
了不同程度的损害，配送不及时，极易
造成人员伤亡，因此需要优化末端配送路径。
在配载优化问题上，由于末端配送货物种类繁多，形状不一，重量不同，如何设计合理的配载方案，提高装载率，是物流“最后一公里”亟需解决的问题，这尤其体现在鲜活易腐品以及易碎品的配载上。
在多式联运协调问题上，由于货物在不同运输方式间流转，上游某一
区的灾民，尽量减少受灾者的苦难和死亡。人道
物流“最后一公里”遇到的主要挑战是运输资源和应急物资缺乏、基础设施损坏导致运输困难以及
[28-31]
救援行动者之间缺乏协调机制。
无论商业物流还是人道物流，其“最后一公里”问题都不仅仅局限于末端配送问题，还包括上下游衔接问题等，这在多式联运及利益主体协调问题上表现得尤为明显。图1分析了物流“最后一公里”问题的成因与关联。
在自提点布局问题上，如何合理布局末端网点，使之覆盖更多的消费者，决定着自提点布局的成败。爱德华兹、麦金农、库里纳尼（Edwards，
[32]
McKinnonandCullinane）基于低碳视角，研究一
配送位置
配送模式
运输方式出现问题的话，将影响下游末端配送的
质量。这意味着，物流“最后一公里”问题并不仅仅是末端配送问题，还要考虑上下游衔接问题，这尤其体现在多式联运上。
在运输工具选择问题上，目前由于城市车辆装备标准化程度不高，配送车辆种类繁多，配送过程中容易出现禁行现象，影响配送时效，而在救援环境中，容易出现运输资源缺乏现象，导致救援不及时，因此要合理选择运输工具，最大程度满足顾客需求。
在利益主体博弈问题上，无论商业物流还是人道物流，都会涉及多方利益主体。比如，在电商物流中，自提点应当由电商企业、物流企业还是第
次配送失败率不同的情
况下自提点与送货上门两种方式所产生的环境成本，认为自提点是一种便利而环保的配送方式。从本质上讲，自提点是城市末端共同配送的一种空间载体，能够满足消费者个性化需求，增强末端配送服务功能。
在路径优化问题上，城市配送环境复杂多变，容易出现交通拥堵、配送不及时、配送服务质量低下等问题，而在救援环境中，由于基础设施和交通网络受到
配送方式住宅区门卫写字楼/办公区取货点
运输方式运输工具货柜车面包车
物流问题自提点布局路径优化配载优化多式联运协调运输工具选择
社区
顾客自提
办公区
连锁店/便利店物流企业门店高校校园取货点
公路厢式车专用车电瓶车
高校校园
送货上门
快递自提柜快递公司运输公司
多式联运
火车—卡车邮轮—卡车飞机—卡车
利益主体博弈顾客服务质量提升
门店
3PL公司图1物流“最后一公里”问题的成因与关联
25
三方企业布局，如何分配从自提点获得的利益等，都是需要明确的问题，
在顾客服务质量提升问题上，由于物流“最后一公里”最大的特点是与末端顾客直接接触，这意味着决策者在提供末端配送服务时，要着重考虑顾客行为特征。顾客对现有服务的心理感受，将决定未来是否选择该企业提供服务，这在电商物流领域表现得尤为明显。
带时间窗的车辆路径模型。恩麦克和坎贝尔
[43]
认为，高效可靠的送货上（EhmkeandCampbell）
门配送模式是网上零售商经营成功的关键，特别是物流服务供应商在大都市地区面对拥挤的交通网络和客户紧迫的交货时间期望时，应通过开发客户可接受的送货上门机制，最大限度地提高物流服务提供商的利润，使尽可能多的交付请求成为可能。艾萨德和史莱[44]基于层次结构模型，构建了“最后一公里”配送体系，采用Petri网路方法求解，并提供了拥堵环境下使配送路线更合理的解决方案。
面对众多需求各异的消费者，加之城市道路容易出现拥堵，在商业物流“最后一公里”配送路径问题上，考虑实际路网情况、配送车辆行驶速度随路段与时间不同而发生变化的特征，以及车辆为多条路线上消费者提供不同配送服务的问题应
[45-46]
在路径计划中受到关注，如表5所示。
有关人道物流“最后一公里”配送路径优化问题的研究，集中在车辆路径与资源分配上。克诺特
[47]
（Knott）研究了采用单一运输方式将食品从配送中心交付到营地的“最后一公里”配送问题，构建了一个最小化运输成本或最大化配送量的线性规划模型。杨乐和潘震[48]考虑道路运输情况，建立了基于时间和费用的双目标优化模型，解决应急医用物资“最后一公里”配送路径问题。除单一配送路径优化模型（表6）外，还有些研究者对配送点选址与配送路径优化进行了集成，如莱内姆、罗和哈瓦特姆等（Rennemo，S.J.，R?，K.F.andHvattum
[49]
etal.）将可用运输车辆、基础设施和潜在受益者
四、相关问题研究综述
由图1可知，物流“最后一公里”困境主要表现
在自提点布局、路径优化、配载优化、多式联运、运输工具选择、利益主体协调以及顾客服务质量提升等七个主要问题上。以下针对这七个问题进行综述，以更加深刻地认识物流“最后一公里”问题的本质及复杂性。
1.自提点布局问题研究。国外学者对自提点布局模型研究得较少，维尔特威里登（Weltevre?den）等[33-34]借助快递配送企业日常运营与消费者
行为统计数据，对末端网点进行了详细而客观的分析，但以定性研究为主。朱莉亚和默西尔（Jour?
[35]
neau&Mercier）通过与全球移动通信系统网络规划方法进行对比研究，提出了建设快递末端配送网络的方法。而国内学者认为，可采用集合覆
[36-37][38]
盖模型、全面空间作用模型、双层规划模
[39-40]型、多目标选址模型[41]进行快递自提点布局
优化，如表4所示。
2.路径优化问题研究。对于商业物流“最后一公里”配送路径优化模型的研究，恩麦克和马特
[42]
菲德（EhmkeandMattfeld）基于送货上门配送模式，采用浮动车数据与服务质量提升方法，讨论了
的需求状态作为随机元素，考虑配送公平性，建立
了一个包含配送设施定位、救援物资分配、“最后
表4自提点布局模型
作者施路[50]李娜[51]王珂[52]
布局模型集合覆盖模型集合覆盖模型全面空间交互
作用模型
主要约束条件
配送半径
服务半径、覆盖情况
目标函数
配送网点数最少自提点数目最小
求解方法
TransCAD交通规划软件最少点覆盖启发式算法专家评价法、最大似然估
计法
区域规模、经济、距离、货物流动
总成本最小
量等指标服务能力
张戎、王镇豪[53]双层规划模型韩霜，等[54]杨朋珏，等[55]
双层规划模型
上层目标为规划者总成本最小，下层目
基于反映函数的启发式
标为客户选择的距离成本、服务价格成
算法
本、服务质量成本最小
服务水平、物流成本、产品价格、上层目标为领导者利润最大化与销售量带精英策略的快速非支最大化，下层目标为跟随者利润最大化配排序遗传算法沟通便利性、客户价值差异
多目标选址模服务半径、物流成本、消费者行末端网点客户满意度最大和企业末端配
遗传算法
送效率最高型为因素
26
一公里”配送等三个阶段的混合整数随机规划模型，以应对人道物流响应计划，并采用Xpress-IVE优化套件进行求解。
3.配载优化问题研究。车辆配载优化问题是
如表7所示。
由于车辆配载问题与配送问题紧密联系，李
物品混装相容勇等[58]在考虑运输路径不确定性、
性约束及物品装载优先级约束等的前提下，建立
车辆路径（VRP）与车辆装载（VFP）多目标优化模型，以自适应策略调整变异率的遗传算法最终实现了多目标优化。靳志宏等[59]考虑货物易损性、装载稳定性、物品不可倒置、车辆平衡性、先下后装等配载约束，构建车辆配载与配送联合优化混合整数规划模型。彭碧涛[60]分别建立了带时间窗、动态交通状况、多车型三种情况下的三维装载约束车辆路径模型。
4.多式联运协调问题研究。对多式联运协调
典型的三维装箱问题。根据所需车辆数量，可将
[56]
车辆配载问题分为单车配载和多车配载问题。单车配载问题的目标函数为最大化装入车辆货物的总体积，而多车配载问题则要求在货物全部装入的前提下，最小化所需车辆数量。从博弈论角度看，车辆配载优化问题属于拥有多个参与人的
[57]复杂博弈问题，即将每件货物当作一个参与人，
在“装入”和“不装入”之间作出选择。对于车辆配载优化问题，主要是采用启发式算法和精确算法，
表5基于商业物流的末端配送路径优化模型
作者
优化模型
单车多任务模型
何俊生
[61]
主要约束条件车辆配载容量限制
目标函数求解方法
Dijkstra-GA优化算法
多车单任务模型
多时间窗下的多车单任务模型
配送时间最短
车辆配载容量限制、消费
者时间窗限制
单车线路优化问题动态网络模型车辆配载容量限制
陈子侠
[62]
最节约插值法、混合遗传算法
单车行驶总经济道路距离最短考虑道路畅通度的单车线路优化车辆配载容量限制、
考虑道路畅通度的最佳路径算法
畅通度随机模型
低碳约束下的车辆配送路径模型
时间约束、交通拥堵限
配送总成本最低
制、低碳约束
遗传算法
修正的迪杰斯特拉（Dijkstra）算
法、限制性的动态规划算法限制性的动态规划算法
潘斌斌[63]库克，等[64]
格罗米舒，等[65]
行驶速度考虑交通堵塞的时间窗限制下的交通拥堵限制、
总行驶距离最短
动态变化、时间限制车辆路径模型
考虑社会立法的时间窗限制下的
社会立法限制、时间限制总行驶距离最短
车辆路径模型
表6基于人道物流的末端配送路径优化模型
作者巴尔奇克，等[66]黄，等[67]黄，等[68]
优化模型
两阶段混合整数规划模型
主要约束条件
目标函数
求解方法
救援物资供给、车辆容运输成本最小化与受灾
GAMS和Cplex软件
者受益最大化量、配送时间限制
运输总成本单周期、单一公平感最高、考虑公平、效率、效益的“最后一公车辆容量、
贪婪自适应搜索算法
最低、响应时间最短物资、需求可分割里”配送路径优化模型需求评估状态下的车辆路线模型模糊条件下可选车辆路径优化模型
车辆数有限、单周期、配
总到达时间最少
送区域紧密度
连续逼近算法
车辆封闭艾拉哈伦罗，等[69]可靠条件下可选车辆路径优化模型时间窗限制、
鲁棒条件下可选车辆路径优化模型
总成本最低、被访问节点
并行遗传算法
效用最大
表7车辆配载优化问题求解算法
求解算法
作者乔治、罗宾森[70]
启发式算法
姜义东，等[71]靳志宏，等[72]张莹，等[73]
精确算法
吴颖、程赐胜[74]
算法描述
基于“层”的构造型启发式算法
利用三叉树结构表达三维矩形物体布局状态空间分解的方法基于带支撑面装载空间的算法分支定界法
解决问题
集装箱装载问题集装箱装载问题三维装箱问题
城市配送中心的车辆配载问题
由C-W节约算法与基于剩余空间的装箱算法有机结合的交互式算法厢式货车配载问题
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