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摘 要：文章对新零售背景下生鲜冷链运输现状以及盒马、每日优鲜等生鲜电商进行分析，找出生鲜电商冷链物流信息系统在公信力、信息共享、溯源信息等方面存在的问题，采用本因分析法进行深入剖析，最终得出造成这些问题的本因，然后针对本因提出了解决方案，以期全方位提升生鲜冷链物流信息系统的可靠性，增强生鲜电商平台的用户体验，满足用户需求和新冠疫情防控需要。
关键词：新零售;生鲜冷链;本因分析法;区块链
自2017年起，我国生鲜产品销售由传统零售逐渐转变为“线上服务+线下体验+现代物流”的新零售模式。近年来，随着大众消费需求的提升以及新冠疫情控制的影响，生鲜食品的B2C模式需求量猛增。本文分析了新零售背景下的生鲜冷链运输模式，找出其存在的主要问题，通过本因分析法分析了影响问题的成因，最后利用本因分析模型提出了生鲜冷链物流信息系统的优化方案。
一、新零售背景下生鲜冷链运输现状分析
1.新零售背景下的生鲜冷链运输模式分析
传统生鲜冷链物流运输模式通常采用多级分销模式，这使得物流信息传递不顺畅，从而导致了生鲜产品可能出现部分地区滞销而部分地区紧销的现象;并且在整个运输过程中存在着过多的环节，一旦任何一个环节出现问题导致断链，都有可能造成产品损坏变质等不可逆的后果，因此生鲜冷链运输要求变得非常高，而我国目前的冷链运输水平无法达到这样的水平，最终导致生鲜产品大量腐损，生鲜产品企业受限于冷链运输水平只能在本地进行业务拓展。
为满足人们对于生鲜产品越来越高的要求，新零售模式应运而生。新零售模式下消费者可以随时进行线上购买，并且可以选择线下体验，消费者的购买需求将会由电商平台直接通知供应商，由供应商直接送达消费者。因此传统模式下种类繁多的经销商环节被剔除，整个供应流程变得更简洁，生鲜产品无需进行多次储藏和搬运，产品损坏、质量下降的几率变低。
虽然在新零售背景下生鲜产品物流运输环节有所简化，但却因为物流信息缺少流动性而产生了“中心化”现象，即物流信息全部由电商平台进行收集和维护，其他各方所得物流信息具有片面性。当前冷链物流的运输对物流信息系统要求越来越高，冷链物流信息系统已经无法很好地满足各方用户需求。
2.新零售背景下生鲜冷链物流信息系统存在问题
本文结合国家政策、新冠疫情防控，对盒马、每日优鲜等生鲜电商进行研究，认为新零售背景下生鲜冷链物流信息系统存在的问题主要体现在以下三个方面：
（1）冷链物流信息系统公信力不足
目前，政府部门对于冷链物流坚持市场主导，监督管理相对松散。但在新零售与后疫情时代的双重背景下，消费者开始选择在生鲜电商平台上购买生鲜产品，而电商平台上的物流信息一般由商家发布上传。部分商家为了提高产品销量，恶意篡改或隐瞒相关信息以次充好，使得产品物流信息可能与真实状况不符，有关生鲜产品的不良信息时有披露。
新冠病毒可在冷冻条件下长期存活，并且可由物传人。国外新冠疫情的肆虐使得消费者对于生鲜产品的质疑进一步加大，冷链物流信息系统急需提升公信力，以满足国内新冠疫情防控需要和客户对于生鲜产品安全性的需求。
（2）冷链物流信息系统信息共享不及时
企业冷链物流信息只在流通环节的上下游之间进行共享，消费者只能得到电商平台所提供的信息，部分生鲜电商采用自有物流配送，但是相关信息通常不向消费者开放、共享。而消费者所反馈的问题无法及时有效地反馈到监管部门，通常这些问题都被商家或物流企业以补偿、删除反馈等手段解决，使得相关物流信息无法及时传递或保存，导致冷链物流信息难以追溯，影响了物流信息系统所应发挥的作用。
以每日优鲜为例，该生鲜电商平台采用的是社区前置仓和自有配送队伍进行生鲜产品末端配送，企业宣称三十分钟内送货到家，物流配送采用的包装上都貼有专属二维码，但是客户却无法使用每日优鲜APP进行扫码查询，无法从中获取有效信息。
（3）冷链物流信息系统溯源信息不完整
目前，生鲜电商平台大多在物流运输环节采用第三方物流进行运输，生鲜产品在运输过程中的溯源信息不够完整。以盒马和每日优鲜为例，两家生鲜电商都只提供了生鲜产品的原产地所在省份，甚至有些生鲜产品只标注产品原产地所在国家，其他诸如采摘时间、入库时间、最佳食用时间等信息不进行展示。这类信息的缺失将使得相应的物流信息更加缺少可信度，影响了用户对于该平台生鲜产品的购物体验，降低了用户满意度和用户黏性。
二、采用本因分析法分析冷链物流信息系统存在问题
生鲜电商冷链物流信息系统存在的问题是多方面的复杂问题，而本因分析法（RCA）正适用于对复杂性问题进行研究，该方法主要是根据问题成因相互之间的联系找出各成因间因果关系，并通过简洁明了的图形展示出来，将复杂问题简单化，而且更具条理性，寻找出影响问题的本因，最终针对本因提出解决方案，达到事半功倍的效果。
1.本因分析法具体分析步骤
（1）确定研究范围：为本因分析模型构建边界，将复杂问题简化，集中精力研究与问题关系最为密切的影响因素。
（2）梳理因果关系：将问题的影响因素尽可能地具体化，更有利于寻找根本成因，根据各影响因素之间的因果关系构建本因模型。
（3）分析本因模型：存在因果关系的影响因素之间用箭头进行连接，箭头由问题成因指向导致结果，因此也被称为因果键，规定两个影响因素之间最多只能存在一个因果键，如果两个影响因素互为因果，则继续对这两个影响因素互相作用的原因进行分析或是添加新的影响因素，直到得出唯一结论。
（4）确定本因：根据本因模型找到只有箭头指出的影响因素，该影响因素就是本因。 2.构建本因模型
伴随着近年来生鲜电商企业的崛起，关于生鲜电商、生鲜冷链物流以及冷链物流信息系统等方面的研究也越来越多。本文通过对已有的文獻进行收集整理，将调查采集的有关问题的影响因素梳理为以下十七点：（1）物流信息不对称;（2）缺乏统一的物流信息平台;（3）物流数据采集难度大;（4）企业对物流数据分析能力薄弱;（5）物流数据传输不及时;（6）企业无法有效考虑消费者需求;（7）物流信息传递不畅;（8）物流信息可信度低;（9）物流信息安全性差;（10）缺乏质量监控设施;（11）物流服务不稳定;（12）数据易被篡改;（13）数据来源单一;（14）缺乏可靠的信息储存方式;（15）消费者与监管部门无法及时沟通;（16）物流信息系统中心化结构严重;（17）物流信息片面化。采用本因分析法对上述17个影响因素进行分析并构建本因模型。本因模型的构建类似于问题树模型，但是不同的是本因分析法需要先梳理各影响因素之间的因果关系才能确定根本原因。
如图1所示，本因模型中只有箭头指向没有箭头指出的影响因素被称为“终结问题”，图中（6）企业无法有效考虑消费者需求、（8）物流信息可信度低、（11）物流服务不稳定、（17）物流信息片面化就是该本因模型的终结问题。只有箭头指出没有箭头指入的影响因素被称为“本因”，图中（2）缺乏集中规范统一的物流信息平台、（4）企业对物流数据分析能力薄弱、（14）缺乏可靠的物流信息储存方式、（16）物流信息系统中心化结构严重等四个问题就是该本因模型的本因。
三、生鲜冷链物流信息系统的优化方案
前文对生鲜冷链物流信息系统问题进行了本因分析后，得出生鲜冷链物流信息系统问题的根本原因是：缺乏统一的物流信息平台;企业对物流数据分析能力薄弱;缺乏可靠的信息储存方式;物流信息系统中心化结构严重。为了更好地对系统进行优化，有必要针对本因进行分析，并给出相应解决方案。
1.建立多方参与的生鲜冷链物流信息传递模式
当前生鲜冷链物流信息监控技术已经趋于成熟，但对于生鲜冷链物流整体周期却依旧难以溯源。其原因在于生鲜产品供应商、生鲜电商平台、生鲜物流配送中心、消费者等供应链的各环节之间缺乏紧密的联系，生鲜冷链物流信息传递缓慢，相关数据无法有效溯源，缺乏统一有效的物流信息传递平台将各环节串联在一起。
因此要对现有的生鲜冷链物流企业进行整合，构建类似于菜鸟网络的物流信息传递平台， 使得生鲜冷链供应链上的各节点企业纳入到同一个冷链物流信息系统中，建立多方参与的生鲜冷链物流信息传递模式。此模式将会加深供应链各节点企业之间的联系，缩减物流信息传递的流程，提升物流运作各环节的效率，加快生鲜冷链物流时效性。
2.引入大数据技术作为系统分析工具
企业收集到的生鲜冷链物流信息需要经过整合、筛选、处理等步骤后，才能最终被企业作为决策依据，但是当前大多数企业无法很好地对生鲜冷链物流信息进行有效分析，如果将物流信息分析工作交给专业的信息分析企业，又势必产生成本的上升、信息可能泄露等问题。
将大数据技术引入生鲜冷链物流信息系统之中，以降低物流成本、满足消费者需求、提升物流时效性为目标，对生鲜冷链物流过程中的信息与数据进行整合，实现生鲜冷链物流信息系统智能化，从而满足企业对于物流数据分析的需求。
3.采用区块链技术和云储存技术进行数据存储
目前，生鲜冷链物流信息一般由生鲜电商和冷链物流企业共同进行维护，并保存在各自的数据库中。以每日优鲜为例，该生鲜电商将自家的生鲜产品送往合作的检验中心进行检验后，即将检验结果公布到平台上。但这种方式存在被篡改的风险且缺乏有效监管，在后疫情时代，人们对于生鲜安全性和可溯源性有了更高的要求，溯源信息的可信度需要进一步的提升。
综合利用区块链和云存储技术可以很好地解决这一问题。区块链技术可以解决可信度问题，云储存技术进行数据对照，二者结合将可以更好地对生鲜冷链物流信息进行处理与更新。具体流程如图2所示，生鲜电商应将冷库、冷藏车、保温箱以及生鲜产品送往监管部门检验，监管部门将检验数据上传至区块链上并在云数据库中备份数据，生鲜产品在配送过程中将由搭载的传感器将生鲜产品的实时数据上传至区块链上，所有链上成员都可以实时查看区块链上的信息。
4.建立基于区块链技术物流信息管理方式
在新零售背景下，生鲜冷链物流信息由冷链物流企业进行上传，由生鲜电商平台进行维护与发布。部分生鲜电商采用自营冷链物流的模式，生鲜冷链物流信息处理完全被以生鲜电商控制，其他供应链节点企业无法参与，因此生鲜冷链物流信息缺乏透明度与公共监管。区块链技术的去中心化和透明化特点，可以实现不需要中心服务器也可进行数据传递，每发生一次数据传递都会进行广播并记录在区块链上，每一个区块链的参与方都可以了解到区块链上所发生的信息改变。在生鲜冷链物流信息系统中建立基于区块链技术的信息处理结构，监管部门可以参与到信息维护中，消费者可以随时查询生鲜产品相关信息，能够进一步提高生鲜冷链物流信息的透明度与公信力。
四、结语
后疫情时代在提升了新零售模式生鲜产品销量的同时，也提升了人们对于生鲜产品安全性的重视程度。本文采用本因分析法得出生鲜冷链物流信息系统存在问题的本因，在此基础之上提出了将大数据分析和区块链技术有机结合的信息处理优化方案，以提升生鲜产品冷链信息的安全性和可信度，以期实现生鲜电商的高质量发展。
参考文献：
[1]熊黎丹.新零售发展现状、存在问题及应对策略研究[J].广西质量监督导报，2020（05）：224-225.
[2]昝梦莹，陈光，王征兵.我国生鲜电商发展历程、现实困境与应对策略[J].经济问题，2020（12）：68-74.
[3]王树进，张景顺.用本因分析法研究农业技术转化问题[J].南京农业大学学报，2004（02）：114-118.
[4]汪翔，王树进.应用本因分析法研究农业废弃物综合利用问题[J].生态经济（学术版），2008（02）：129-131+260.
作者简介：蒋浩洋、吴笑斐、潘思浩、张翀，金陵科技学院商学院，研究方向：物流管理;朱长宁，博士，金陵科技学院商学院，教授，研究方向：物流与供应链管理
关键词：新零售;生鲜冷链;本因分析法;区块链
自2017年起，我国生鲜产品销售由传统零售逐渐转变为“线上服务+线下体验+现代物流”的新零售模式。近年来，随着大众消费需求的提升以及新冠疫情控制的影响，生鲜食品的B2C模式需求量猛增。本文分析了新零售背景下的生鲜冷链运输模式，找出其存在的主要问题，通过本因分析法分析了影响问题的成因，最后利用本因分析模型提出了生鲜冷链物流信息系统的优化方案。
一、新零售背景下生鲜冷链运输现状分析
1.新零售背景下的生鲜冷链运输模式分析
传统生鲜冷链物流运输模式通常采用多级分销模式，这使得物流信息传递不顺畅，从而导致了生鲜产品可能出现部分地区滞销而部分地区紧销的现象;并且在整个运输过程中存在着过多的环节，一旦任何一个环节出现问题导致断链，都有可能造成产品损坏变质等不可逆的后果，因此生鲜冷链运输要求变得非常高，而我国目前的冷链运输水平无法达到这样的水平，最终导致生鲜产品大量腐损，生鲜产品企业受限于冷链运输水平只能在本地进行业务拓展。
为满足人们对于生鲜产品越来越高的要求，新零售模式应运而生。新零售模式下消费者可以随时进行线上购买，并且可以选择线下体验，消费者的购买需求将会由电商平台直接通知供应商，由供应商直接送达消费者。因此传统模式下种类繁多的经销商环节被剔除，整个供应流程变得更简洁，生鲜产品无需进行多次储藏和搬运，产品损坏、质量下降的几率变低。
虽然在新零售背景下生鲜产品物流运输环节有所简化，但却因为物流信息缺少流动性而产生了“中心化”现象，即物流信息全部由电商平台进行收集和维护，其他各方所得物流信息具有片面性。当前冷链物流的运输对物流信息系统要求越来越高，冷链物流信息系统已经无法很好地满足各方用户需求。
2.新零售背景下生鲜冷链物流信息系统存在问题
本文结合国家政策、新冠疫情防控，对盒马、每日优鲜等生鲜电商进行研究，认为新零售背景下生鲜冷链物流信息系统存在的问题主要体现在以下三个方面：
（1）冷链物流信息系统公信力不足
目前，政府部门对于冷链物流坚持市场主导，监督管理相对松散。但在新零售与后疫情时代的双重背景下，消费者开始选择在生鲜电商平台上购买生鲜产品，而电商平台上的物流信息一般由商家发布上传。部分商家为了提高产品销量，恶意篡改或隐瞒相关信息以次充好，使得产品物流信息可能与真实状况不符，有关生鲜产品的不良信息时有披露。
新冠病毒可在冷冻条件下长期存活，并且可由物传人。国外新冠疫情的肆虐使得消费者对于生鲜产品的质疑进一步加大，冷链物流信息系统急需提升公信力，以满足国内新冠疫情防控需要和客户对于生鲜产品安全性的需求。
（2）冷链物流信息系统信息共享不及时
企业冷链物流信息只在流通环节的上下游之间进行共享，消费者只能得到电商平台所提供的信息，部分生鲜电商采用自有物流配送，但是相关信息通常不向消费者开放、共享。而消费者所反馈的问题无法及时有效地反馈到监管部门，通常这些问题都被商家或物流企业以补偿、删除反馈等手段解决，使得相关物流信息无法及时传递或保存，导致冷链物流信息难以追溯，影响了物流信息系统所应发挥的作用。
以每日优鲜为例，该生鲜电商平台采用的是社区前置仓和自有配送队伍进行生鲜产品末端配送，企业宣称三十分钟内送货到家，物流配送采用的包装上都貼有专属二维码，但是客户却无法使用每日优鲜APP进行扫码查询，无法从中获取有效信息。
（3）冷链物流信息系统溯源信息不完整
目前，生鲜电商平台大多在物流运输环节采用第三方物流进行运输，生鲜产品在运输过程中的溯源信息不够完整。以盒马和每日优鲜为例，两家生鲜电商都只提供了生鲜产品的原产地所在省份，甚至有些生鲜产品只标注产品原产地所在国家，其他诸如采摘时间、入库时间、最佳食用时间等信息不进行展示。这类信息的缺失将使得相应的物流信息更加缺少可信度，影响了用户对于该平台生鲜产品的购物体验，降低了用户满意度和用户黏性。
二、采用本因分析法分析冷链物流信息系统存在问题
生鲜电商冷链物流信息系统存在的问题是多方面的复杂问题，而本因分析法（RCA）正适用于对复杂性问题进行研究，该方法主要是根据问题成因相互之间的联系找出各成因间因果关系，并通过简洁明了的图形展示出来，将复杂问题简单化，而且更具条理性，寻找出影响问题的本因，最终针对本因提出解决方案，达到事半功倍的效果。
1.本因分析法具体分析步骤
（1）确定研究范围：为本因分析模型构建边界，将复杂问题简化，集中精力研究与问题关系最为密切的影响因素。
（2）梳理因果关系：将问题的影响因素尽可能地具体化，更有利于寻找根本成因，根据各影响因素之间的因果关系构建本因模型。
（3）分析本因模型：存在因果关系的影响因素之间用箭头进行连接，箭头由问题成因指向导致结果，因此也被称为因果键，规定两个影响因素之间最多只能存在一个因果键，如果两个影响因素互为因果，则继续对这两个影响因素互相作用的原因进行分析或是添加新的影响因素，直到得出唯一结论。
（4）确定本因：根据本因模型找到只有箭头指出的影响因素，该影响因素就是本因。 2.构建本因模型
伴随着近年来生鲜电商企业的崛起，关于生鲜电商、生鲜冷链物流以及冷链物流信息系统等方面的研究也越来越多。本文通过对已有的文獻进行收集整理，将调查采集的有关问题的影响因素梳理为以下十七点：（1）物流信息不对称;（2）缺乏统一的物流信息平台;（3）物流数据采集难度大;（4）企业对物流数据分析能力薄弱;（5）物流数据传输不及时;（6）企业无法有效考虑消费者需求;（7）物流信息传递不畅;（8）物流信息可信度低;（9）物流信息安全性差;（10）缺乏质量监控设施;（11）物流服务不稳定;（12）数据易被篡改;（13）数据来源单一;（14）缺乏可靠的信息储存方式;（15）消费者与监管部门无法及时沟通;（16）物流信息系统中心化结构严重;（17）物流信息片面化。采用本因分析法对上述17个影响因素进行分析并构建本因模型。本因模型的构建类似于问题树模型，但是不同的是本因分析法需要先梳理各影响因素之间的因果关系才能确定根本原因。
如图1所示，本因模型中只有箭头指向没有箭头指出的影响因素被称为“终结问题”，图中（6）企业无法有效考虑消费者需求、（8）物流信息可信度低、（11）物流服务不稳定、（17）物流信息片面化就是该本因模型的终结问题。只有箭头指出没有箭头指入的影响因素被称为“本因”，图中（2）缺乏集中规范统一的物流信息平台、（4）企业对物流数据分析能力薄弱、（14）缺乏可靠的物流信息储存方式、（16）物流信息系统中心化结构严重等四个问题就是该本因模型的本因。
三、生鲜冷链物流信息系统的优化方案
前文对生鲜冷链物流信息系统问题进行了本因分析后，得出生鲜冷链物流信息系统问题的根本原因是：缺乏统一的物流信息平台;企业对物流数据分析能力薄弱;缺乏可靠的信息储存方式;物流信息系统中心化结构严重。为了更好地对系统进行优化，有必要针对本因进行分析，并给出相应解决方案。
1.建立多方参与的生鲜冷链物流信息传递模式
当前生鲜冷链物流信息监控技术已经趋于成熟，但对于生鲜冷链物流整体周期却依旧难以溯源。其原因在于生鲜产品供应商、生鲜电商平台、生鲜物流配送中心、消费者等供应链的各环节之间缺乏紧密的联系，生鲜冷链物流信息传递缓慢，相关数据无法有效溯源，缺乏统一有效的物流信息传递平台将各环节串联在一起。
因此要对现有的生鲜冷链物流企业进行整合，构建类似于菜鸟网络的物流信息传递平台， 使得生鲜冷链供应链上的各节点企业纳入到同一个冷链物流信息系统中，建立多方参与的生鲜冷链物流信息传递模式。此模式将会加深供应链各节点企业之间的联系，缩减物流信息传递的流程，提升物流运作各环节的效率，加快生鲜冷链物流时效性。
2.引入大数据技术作为系统分析工具
企业收集到的生鲜冷链物流信息需要经过整合、筛选、处理等步骤后，才能最终被企业作为决策依据，但是当前大多数企业无法很好地对生鲜冷链物流信息进行有效分析，如果将物流信息分析工作交给专业的信息分析企业，又势必产生成本的上升、信息可能泄露等问题。
将大数据技术引入生鲜冷链物流信息系统之中，以降低物流成本、满足消费者需求、提升物流时效性为目标，对生鲜冷链物流过程中的信息与数据进行整合，实现生鲜冷链物流信息系统智能化，从而满足企业对于物流数据分析的需求。
3.采用区块链技术和云储存技术进行数据存储
目前，生鲜冷链物流信息一般由生鲜电商和冷链物流企业共同进行维护，并保存在各自的数据库中。以每日优鲜为例，该生鲜电商将自家的生鲜产品送往合作的检验中心进行检验后，即将检验结果公布到平台上。但这种方式存在被篡改的风险且缺乏有效监管，在后疫情时代，人们对于生鲜安全性和可溯源性有了更高的要求，溯源信息的可信度需要进一步的提升。
综合利用区块链和云存储技术可以很好地解决这一问题。区块链技术可以解决可信度问题，云储存技术进行数据对照，二者结合将可以更好地对生鲜冷链物流信息进行处理与更新。具体流程如图2所示，生鲜电商应将冷库、冷藏车、保温箱以及生鲜产品送往监管部门检验，监管部门将检验数据上传至区块链上并在云数据库中备份数据，生鲜产品在配送过程中将由搭载的传感器将生鲜产品的实时数据上传至区块链上，所有链上成员都可以实时查看区块链上的信息。
4.建立基于区块链技术物流信息管理方式
在新零售背景下，生鲜冷链物流信息由冷链物流企业进行上传，由生鲜电商平台进行维护与发布。部分生鲜电商采用自营冷链物流的模式，生鲜冷链物流信息处理完全被以生鲜电商控制，其他供应链节点企业无法参与，因此生鲜冷链物流信息缺乏透明度与公共监管。区块链技术的去中心化和透明化特点，可以实现不需要中心服务器也可进行数据传递，每发生一次数据传递都会进行广播并记录在区块链上，每一个区块链的参与方都可以了解到区块链上所发生的信息改变。在生鲜冷链物流信息系统中建立基于区块链技术的信息处理结构，监管部门可以参与到信息维护中，消费者可以随时查询生鲜产品相关信息，能够进一步提高生鲜冷链物流信息的透明度与公信力。
四、结语
后疫情时代在提升了新零售模式生鲜产品销量的同时，也提升了人们对于生鲜产品安全性的重视程度。本文采用本因分析法得出生鲜冷链物流信息系统存在问题的本因，在此基础之上提出了将大数据分析和区块链技术有机结合的信息处理优化方案，以提升生鲜产品冷链信息的安全性和可信度，以期实现生鲜电商的高质量发展。
参考文献：
[1]熊黎丹.新零售发展现状、存在问题及应对策略研究[J].广西质量监督导报，2020（05）：224-225.
[2]昝梦莹，陈光，王征兵.我国生鲜电商发展历程、现实困境与应对策略[J].经济问题，2020（12）：68-74.
[3]王树进，张景顺.用本因分析法研究农业技术转化问题[J].南京农业大学学报，2004（02）：114-118.
[4]汪翔，王树进.应用本因分析法研究农业废弃物综合利用问题[J].生态经济（学术版），2008（02）：129-131+260.
作者简介：蒋浩洋、吴笑斐、潘思浩、张翀，金陵科技学院商学院，研究方向：物流管理;朱长宁，博士，金陵科技学院商学院，教授，研究方向：物流与供应链管理