| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| Contents | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究文献综述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 生鲜电商研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.2 物流配送“最后一公里”研究综述 | 第15-16页 |
| 1.2.3 物流配送风险研究综述 | 第16-18页 |
| 1.2.4 国内外文献研究述评 | 第18页 |
| 1.3 研究方法与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究技术路线 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容和创新点 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第20页 |
| 1.4.2 论文的主要创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 我国生鲜电商发展现状及相关概念辨析 | 第22-35页 |
| 2.1 我国生鲜电商发展现状 | 第22-28页 |
| 2.1.1 生鲜农产品的定义 | 第22-23页 |
| 2.1.2 我国生鲜电商的发展现状 | 第23-28页 |
| 2.2 物流配送“最后一公里” | 第28-32页 |
| 2.2.1 “最后一公里”配送的定义和特点 | 第28-29页 |
| 2.2.2 电商生鲜“最后一公里”物流配送模式 | 第29-32页 |
| 2.3 风险及物流配送风险 | 第32-35页 |
| 2.3.1 风险 | 第32-33页 |
| 2.3.2 物流配送风险 | 第33-35页 |
| 第三章 生鲜电商“最后一公里”配送风险识别及指标体系构建 | 第35-41页 |
| 3.1 生鲜电商“最后一公里”配送风险来源 | 第35页 |
| 3.2 生鲜电商“最后一公里”配送风险分析 | 第35-38页 |
| 3.3 生鲜电商“最后一公里”配送风险评价指标体系的构建及评价标准 | 第38-41页 |
| 3.3.1 风险指标选取原则 | 第38-39页 |
| 3.3.2 风险评价指标体系的构建 | 第39-41页 |
| 第四章 生鲜电商“最后一公里”配送风险评估模型 | 第41-51页 |
| 4.1 风险评估综合评价方法 | 第41-49页 |
| 4.1.1 层次分析法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 模糊综合评价法 | 第43-44页 |
| 4.1.3 BP人工神经网络法 | 第44-46页 |
| 4.1.4 动态数据包络分析(动态DEA) | 第46-48页 |
| 4.1.5 风险评价方法评述 | 第48-49页 |
| 4.2 基于AHP-OWA算子生鲜电商“最后一公里”风险评价 | 第49-51页 |
| 第五章 顺丰优选“最后一公里”配送风险评价实证研究 | 第51-63页 |
| 5.1 生鲜电商顺丰优选及配送现状 | 第51-58页 |
| 5.1.1 顺丰优选简介 | 第51-53页 |
| 5.1.2 顺丰优选的经营模式 | 第53-55页 |
| 5.1.3 顺丰优选物流配送现状 | 第55-57页 |
| 5.1.4 顺丰优选“最后一公里”配送风险分析 | 第57-58页 |
| 5.2 顺丰优选AHP-OWA算子风险评估模型定量计算 | 第58-61页 |
| 5.3 评价结果分析 | 第61-63页 |
| 第六章 顺丰优选“最后一公里”配送风险控制建议 | 第63-68页 |
| 6.1 提高顺丰“冷运”网络的覆盖率,降低成本风险 | 第63页 |
| 6.2 利用嘿客,发展顺丰优选O2O模式,降低成本风险 | 第63-64页 |
| 6.3 改变配送模式和包装、运用先进的信息技术,降低货损风险 | 第64-66页 |
| 6.4 构建基于智能手机的同城配送物流信息平台,降低信息系统风险 | 第66页 |
| 6.5 控制生鲜退货比例,降低退货风险 | 第66-67页 |
| 6.6 提高配送人员素质,增强风险意识 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录：生鲜电商“最后一公里”配送风险访谈问卷 | 第75页 |
