在电商末端配送管理中，“最后一分钟”的救火式库存调剂究竟有没有用？近日，上海交通大学上海高级金融学院（高金/SAIF）管理学讲席教授李文连与合作者（Kedong Chen, Hung‐Chung Su, Kevin Linderman）共同撰写的论文“Last-minute coordination: Adapting to demand to support last-mile operations”（最后一分钟协调：适应需求以支持末端配送运营），发表在管理学国际顶刊Journal of Operations Management（《运营管理杂志》）。该研究首次实证揭秘了这种关键的、但常被忽视的仓库间库存“救火”行为的运行逻辑与价值，为电商末端配送优化提供了全新的系统级管理思路。
传统运营管理依赖库存系统、供货合同等结构化机制保障库存，但面对突发需求波动、局部仓库缺货等意外情况时，这些结构化机制往往“失灵”。而“最后一分钟协调”——仓库间即时、自主的库存调拨与沟通，成为适配供需缺口的关键补充。李文连教授与合作者的研究核心发现在于：这种临时协调虽可能牺牲单个仓库的效率，却能显著提升整个仓库网络的运营效率，为企业平衡“局部利益”与“整体最优”提供了科学依据。
“最后一公里”的痛点与“临时协调”的诞生
· 什么是“最后一分钟协调”？
末端配送往往是整个配送过程中“效率最低、成本最高”的部分，尤其是对于冰箱、电视等大型、高价的商品，库存定位的精准度直接决定运输成本与客户体验。
传统结构化运营系统擅长处理可预测的常规流程，但面对本地突发事件或快速变化的需求时，缺乏灵活应变能力。此时，“最后一分钟协调”应运而生：它并非固定的流程或合同，而是仓库管理者根据需求临时启动的非标准化协调——通过与其他仓库沟通调拨库存，确保订单所在地仓库能兑现交付承诺。
· 协调理论和松散耦合理论下的代价与应变
协调理论告诉我们，在一个复杂的系统中，为了完成共同的目标（在这里是高效履行订单），各个独立运作的单元（各个仓库）必须进行信息共享和资源互换。然而，协调并非没有成本，它需要投入时间、精力和资源。该论文基于协调理论，量化这种“最后一分钟协调”带来的协调成本：当一个仓库需要与更多的伙伴进行沟通和调拨时，它所承担的边际协调成本是否会增加？这种成本的增加又会如何反噬其自身的运营效率？
由著名学者卡尔·韦克（Karl Weick）提出的松散耦合（Loose Coupling）理论，描述了系统中的组成部分之间虽然存在联系，但联系的强度和频率是较低、非紧密的。这种结构的好处是，当系统的某一部分发生故障或需要适应变化时，其他部分可以相对独立地继续运行，从而保证了整体系统的韧性和灵活性。
对于“最后一公里”的仓库网络来说，“最后一分钟协调”正是松散耦合机制的完美体现：它不是一套固定的、紧密的合同或流程，而是按需激活的、临时的连接。该论文借此理论来探讨这种松散的连接在外部环境（如需求不确定性）变化时，会表现出怎样的动态变化？是会寻求更多的连接，还是会更依赖现有的连接？这为理解仓库网络的结构演化提供了理论框架。
简单来说，这项研究就是用协调理论来分析这种“救火”行为的代价和回报，再用松散耦合理论来分析这种“救火”网络的结构和动态变化。
临时协调的“双刃剑”效应：个体仓库与仓库网络的效率权衡
该项研究主要围绕三个核心问题展开：这种“最后一分钟协调”行为如何影响单个仓库的运营效率？这种协调模式如何影响整个仓库网络的运营效率？需求不确定性的增加将如何影响仓库间的协调模式变化？
为了解答这些问题，研究团队采用了高精度、大规模的计量实证方法，而不是简单的案例分析或模拟。他们获取了中国一家大型电商平台运营的数千个仓库在两年时间内涉及数百万次库存调拨（即“最后一分钟协调”）行为的海量真实数据，图1展示了该电商在第50周的“最后一分钟协调”的仓库网络示例，图中的每个节点代表一个仓库，箭头表示在该周仓库之间发生的临时协调行为。可以看到，并非所有仓库在每周都会参与协调，因此连接关系会随时间变化。该论文通过实证分析发现，“最后一分钟协调”对个体仓库和整个仓库网络产生了截然不同的影响，揭示了运营管理中一个长期存在的“局部最优与全局最优”现象。
图 1第50周的仓库协调网络示例
· 忙着救火的“老好人”仓库：为协调牺牲自身效率
论文采用两阶段最小平方固定效应（2SLS-FE）模型，包含了仓库层面和时间层面的固定效应，参考前人文献使用滞后的协调范围变量作为工具变量，研究仓库在时间的协调范围对仓库存货周转率的影响。
表1中的模型（1）展示了控制变量与仓库存货周转率之间的关联。模型（2）显示协调范围（系数为0.137）对仓库存货周转率存在负面影响，表明与仓库对应的仓库数量增加，仓库的运营效率相应下降。
表 1 协调范围的影响
· 集中调度：仓库网络效率的加速器
论文还从仓库网络层面分析“最后一分钟协调”如何影响整体供应链系统的绩效。前面仓库层面的结果显示，当单个仓库承担更多协调任务时，其自身效率会下降。本小节则进一步探讨，当把所有仓库放在一个协调网络中观察，网络结构是否会影响整体库存运作效率。
作者构建了四条时间序列变量：仓库网络库存周转率、仓库网络密度（实际连接数占可能连接数的比例）、仓库协调任务数量（每周的协调次数）以及仓库网络中心化程度。为了排除趋势带来的“伪相关”，他们采用Wooldridge（2016）的多元时间序列回归方法，并对变量进行去趋势处理，同时通过Arellano修正解决异方差性与序列相关的问题。
表2的回归结果表明，即使在第4列中加入仓库协调任务数量和仓库网络密度的变量以排除多重共线性影响，仓库网络中心化程度依然在统计上显著且为正（系数约1.635）。也就是说，当协调网络呈现更集中结构（存在关键枢纽负责更多协调）时，整个网络的运营效率会更高。
表 2 仓库网络层面的回归结果
· 需求不确定性下的“路径依赖”
以往的研究认为，“最后一分钟协调”是一种对外部环境变化的临时反应，那么当需求不确定性增加时，仓库是会积极寻找新的合作伙伴，还是会固守已有的关系？
论文通过采用可分时间指数随机图模型（ST-ERGM）来考察形成“最后一分钟协调”的前因。ST-ERGM提出了两个关于网络中链路动态随时间变化的模型：一个用于捕捉链路形成，另一个用于捕捉链路解散。ST-ERGM本质上是得到动态网络模型链路形成和解散的最大似然估计值，模型的简化表达式如下：
其中，代表链路的形成，而代表链路的解体。的正系数被解释为变量增加链路形成概率的正效应，而的正系数则被理解为增加链路解散的概率。和作为模型结构相关的控制变量加入ST-ERGM模型。
表 3 ST-ERGM模型与结果
表3展示了拟合链路形成和解散过程的结果。论文拟合了三个ST-ERGM模型，分别对链路头部的需求不确定性（1.a和1.b）、尾端需求不确定性（2.a和2.b）以及两个节点的需求不确定性（3.a和3.b）。结果显示，需求不确定性会减少链路形成和解散的模式。也就是说，需求不确定性的增加，并不会促使仓库建立新的协调关系，反而会巩固和强化现有的协调结构。在需求不确定性较高时，仓库之间建立新协调关系的概率会降低，而现有协调关系解体的可能性也会降低。
这表明，面对外部环境的变化，松散耦合系统（即临时协调网络）的内部结构表现出稳定性和持续的适应模式。仓库管理者们更倾向于依赖和信任那些经过时间检验的、已建立合作基础的“老搭档”，他们宁愿在熟悉的关系中深度挖掘潜力，也不愿承担与陌生伙伴合作所带来的信息不对称和交易不确定性。
管理启示：如何对待你的“功臣”仓库？
这项研究为电商企业的末端配送网络设计提供了三大核心管理启示：
首先，企业管理者必须正式认可这种非结构化协调行为的价值。长期以来，“最后一分钟协调”被视为对失败规划的弥补，是运营流程中的“杂音”。现在，该研究证明它是一种战略性的、高价值的运营能力，是保证末端配送韧性、实现客户承诺的关键。企业应该将这种协调能力制度化，提供必要的工具和授权，使其可以高效地进行。
其次，制定“中心调拨枢纽”的战略。既然集中化的调度模式被证明是最高效的，企业就应该主动识别那些具有高协调潜力和高地理战略价值的仓库，将其指定为“调拨枢纽”（Transshipment Hubs）或“协调中心”（Central Facilitators）。这些枢纽应该被赋予更多的自主权和资源，来执行大量的跨仓库调拨任务。
最后，也是最关键的一点，企业管理者需要改革绩效评估体系。对于那些被指定为协调中心的仓库，管理者绝对不能仅仅根据其个体库存周转率等局部KPI来评估和奖惩。正如研究所示，这些仓库为了全局利益，牺牲了个体效率。如果用传统的指标惩罚他们，无疑会挫伤其承担协调任务的积极性，最终导致整个网络为了局部“好看”的数据而走向全局效率的下降。企业可以引入“仓库网络效率贡献度”等系统性指标，对这些为网络做出牺牲的“功臣”仓库进行特殊的激励和奖励。
总的来说，李文连教授及其合作者的研究不仅揭示了电商“最后一公里”运营中一个隐秘而关键的机制，更重要的是，它提供了一套基于科学实证的、全新的系统级运营管理思维。在未来的电商竞争中，谁能更好地管理这种仓库间“临时救火”的艺术，谁就能在瞬息万变的市场中赢得先机。
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/joom.1297
