摘要：在数字经济快速迭代与消费需求升级的背景下，即时零售作为新型零售业态迅速崛起，供应链响应效率与消费者体验的关联愈发紧密。本文系统梳理并回顾了近年来即时零售、供应链响应效率与消费者体验的相关文献，从供应链响应效率的涵义和测度方法、供应链响应效率影响消费者体验的主要途径、供应链响应效率对消费者体验的影响效应等角度，对相关理论和经验研究文献进行了归纳总结、评述和展望，以期为深入研究即时零售业态的高质量发展路径、优化供应链管理及提升消费者体验提供有益的借鉴。

关键词：即时零售；供应链响应效率；消费者体验

中图分类号：F724.6;F274

一、引言

近年来，数字技术与实体经济深度融合，消费需求呈现出“即时化、个性化、便捷化”的鲜明特征，即时零售凭借“线上下单、线下即时配送”的核心优势，快速渗透到居民日常生活的各个领域。2025年，我国即时零售市场规模突破1.2万亿元，同比增长35.8%，其中生鲜、日用品、医药等品类的即时订单占比分别达到42.1%、28.7%和15.3%。目前，我国即时零售市场参与主体日益丰富，头部平台与区域型平台协同发展，形成了多元竞争的市场格局。尽管即时零售行业整体发展迅猛，但不同平台、不同区域之间的消费者满意度差异较为显著，部分平台因供应链响应滞后、配送时效不足、商品质量不稳定等问题，导致消费者流失率居高不下。

现有文献从技术应用、供应链布局、配送模式、服务质量等方面，对即时零售消费者体验的影响因素进行了分析，其中，供应链响应效率作为决定即时零售核心竞争力的关键要素，其对消费者体验的影响研究逐渐成为行业研究的热点问题之一。与此同时，在消费升级与行业竞争日趋激烈的背景下，即时零售平台纷纷加大供应链投入，试图通过提升响应效率来优化消费者体验、巩固市场地位。因此，在数字经济持续发展的背景下，探究即时零售模式下供应链响应效率与消费者体验之间的关系，不仅为即时零售的研究提供了新的逻辑范式，也推动了零售行业研究视角从传统的“商品供给”向“效率与体验双提升”的转换。

二、供应链响应效率的涵义和测度

1. 供应链响应效率的涵义

供应链响应效率的概念最早由Fisher（1997）提出，其认为供应链响应效率是指供应链系统对市场需求变化做出快速反应、及时满足消费者需求的能力，核心体现为需求识别、订单处理、商品分拣、配送履约等环节的协同效率。Christopher（2005）在此定义基础上进行补充，认为供应链响应效率不仅包括速度维度，还涵盖准确性、灵活性和稳定性等多个方面，是衡量供应链整体运营水平的核心指标。

国内学者对即时零售场景下的供应链响应效率进行了针对性研究，张敏和李娟（2022）认为，即时零售模式下的供应链响应效率，是指从消费者下单到商品送达的全流程中，供应链各环节（前置仓、分拣中心、配送团队）快速响应、高效协同的能力，其核心目标是在最短时间内，以稳定的质量和合理的成本满足消费者的即时需求。李阳和王浩（2023）进一步指出，即时零售供应链响应效率具有即时性、协同性和动态性三大特征，与传统零售供应链相比，更加强调前端需求的快速捕捉和后端履约的高效落地。综上所述，即时零售模式下的供应链响应效率，是供应链系统针对消费者即时需求，在订单处理、商品调度、分拣配送等环节的快速性、准确性和稳定性的综合体现。

2. 供应链响应效率的测度

由于供应链响应效率是一个涵盖多环节、多维度的综合性概念，如何对其进行科学、准确的量化测度，是即时零售相关研究中需要解决的重要问题。随着即时零售行业的发展和研究的不断深化，现有研究试图构建一个涵盖全流程、多维度的供应链响应效率测度体系，但目前尚未形成统一的测度标准。通过对现有文献的梳理，我们发现，基于流程环节的多指标测度法和基于数据包络分析的综合测度法，是目前测度即时零售供应链响应效率最常见的两种方法。

（1）基于流程环节的多指标测度法

基于流程环节的多指标测度法，核心是围绕即时零售供应链的核心环节，选取代表性指标，通过指标加权或直接分析的方式，衡量供应链响应效率的整体水平。该方法的核心优势的是贴合即时零售的运营实际，指标选取直观、可操作性强，被广泛应用于相关研究中。即时零售供应链的核心环节包括订单处理、商品分拣、配送履约三个关键部分，对应选取的测度指标也主要围绕这三个环节展开。

订单处理环节的核心测度指标为订单响应时长，即从消费者提交订单到平台确认订单、分配至对应前置仓的时间，部分研究将其进一步细分为订单审核时长和订单分配时长。分拣环节的核心测度指标为分拣效率，即单位时间内完成分拣的订单数量，或单个订单的平均分拣时长，同时兼顾分拣准确率这一辅助指标。配送环节的核心测度指标为配送时效，即从商品分拣完成到送达消费者手中的时间，部分研究还会加入配送准时率、配送人员服务质量等辅助指标，全面衡量配送环节的响应水平。

在具体研究中，不同学者结合研究视角的差异，对指标体系进行了优化完善。例如，王艳和王磊（2021）选取订单响应时长、分拣效率、配送时效三个核心指标，采用等权重法构建供应链响应效率综合指数，研究发现，这三个指标对供应链响应效率的贡献率分别为35%、30%和35%。李娜等（2022）在核心指标基础上，增加了商品缺货率和订单取消率两个辅助指标，认为商品缺货会直接导致供应链响应中断，订单取消率则反映了消费者对供应链响应能力的认可度，二者均会影响供应链响应效率的综合评价。

此外，部分研究聚焦于特定品类的供应链响应效率测度，如生鲜即时零售，由于生鲜商品具有易损耗、保质期短的特点，学者们在测度其供应链响应效率时，额外加入了商品损耗率、冷链配送稳定性等指标。例如，赵阳和李丽（2023）针对生鲜即时零售，构建了“订单响应-分拣-冷链配送-商品质量”四维测度体系，发现冷链配送稳定性对供应链响应效率的影响最为显著，其权重达到40%。

（2）基于数据包络分析的综合测度法

数据包络分析（DEA）是一种基于相对效率的综合评价方法，其核心优势是无需预设指标权重，能够通过多投入、多产出的分析，客观衡量决策单元的相对效率，适用于供应链这种多环节、多指标的复杂系统的效率测度。在即时零售供应链响应效率的研究中，DEA方法主要用于综合评价不同平台、不同区域的供应链响应效率差异，明确各决策单元的优势与不足。

在运用DEA方法进行测度时，学者们通常将供应链投入指标和产出指标作为核心变量。投入指标主要包括前置仓数量、分拣人员数量、配送车辆数量、供应链技术投入金额等；产出指标主要包括订单处理量、配送订单数、消费者满意度、订单准时送达率等。例如，刘敏等（2020）以我国10家主流即时零售平台为决策单元，选取前置仓数量、配送人员数量、技术投入为投入指标，以配送时效、订单准时率、消费者满意度为产出指标，运用DEA方法测度其供应链响应效率，发现头部平台的供应链响应效率显著高于中小平台，核心原因在于头部平台的资源投入更集中、环节协同更高效。

除了传统的DEA方法，部分学者还采用改进后的DEA模型，提升测度的准确性。例如，陈涛和张琪（2022）采用超效率DEA模型，解决了传统DEA模型中多个决策单元效率值为1、无法进一步区分优劣的问题，对我国30个主要城市的即时零售供应链响应效率进行测度，发现一线城市的供应链响应效率显著高于二三线城市，区域经济发展水平、物流基础设施完善程度是主要影响因素。

当然，除了上述两种主要方法外，部分文献还采用了其他测度方法。例如，张宇等（2021）采用层次分析法（AHP），通过构建递阶层次结构，邀请行业专家对各指标进行权重赋值，进而综合测度供应链响应效率；李萌和赵静（2023）采用熵权法，通过指标熵值计算各指标的客观权重，避免了主观赋值带来的偏差，提升了测度结果的客观性。

三、供应链响应效率影响消费者体验的途径

1. 履约时效感知

即时零售的核心价值在于“即时性”，消费者选择即时零售的核心诉求之一，就是快速获得所需商品，因此，履约时效是消费者体验的核心组成部分，也是供应链响应效率影响消费者体验的最直接途径。供应链响应效率越高，订单处理、商品分拣、配送履约的全流程耗时越短，消费者的时效感知越好，反之则会降低消费者的满意度。

从消费者心理来看，即时零售的消费者通常具有明确的即时需求，如突发的日用品需求、临时的餐饮需求等，对时间的敏感度较高。当供应链响应效率较高，商品能够在消费者预期的时间内送达时，消费者会形成“高效、便捷”的正面感知，进而提升对平台的认可度和忠诚度；当供应链响应滞后，配送时效超出消费者预期时，消费者会产生焦虑、不满等负面情绪，甚至会取消订单，严重影响消费者体验。

此外，履约时效的稳定性也会影响消费者的体验感知。供应链响应效率的稳定性越高，消费者每次下单后的等待时间越可控，能够形成稳定的消费预期；反之，若供应链响应效率波动较大，有时能够快速送达，有时则严重延迟，会打破消费者的预期，降低消费者的信任度。例如，王浩等（2022）的研究发现，配送时效的稳定性每提升10%，消费者满意度可提升8.5%，订单复购率可提升6.2%。

2. 商品质量保障

商品质量是消费者体验的基础，而供应链响应效率直接影响商品质量的保障水平，尤其是对于生鲜、医药等特殊品类。即时零售的供应链响应效率越高，商品从仓库到消费者手中的流转时间越短，商品的新鲜度、完好度越能得到保障；反之，供应链响应滞后，会导致商品损耗增加、质量下降，进而影响消费者体验。

对于生鲜品类而言，供应链响应效率的高低直接决定了商品的损耗率和新鲜度。高效的供应链能够实现生鲜商品的快速分拣、冷链配送，缩短商品在途时间，减少损耗，保障商品的新鲜度；而响应滞后的供应链，会导致生鲜商品在分拣、配送环节停留时间过长，出现腐烂、变质等问题，严重影响消费者的使用体验和健康安全。对于医药品类而言，供应链响应效率直接关系到药品的时效性和安全性，尤其是急救药品，高效的供应链响应能够快速送达，为消费者提供及时的医疗保障，而响应滞后则可能延误治疗时机。

此外，供应链响应效率的提升，能够减少商品在供应链各环节的停留时间，降低商品被损坏、污染的概率，保障商品的完好度。例如，李阳等（2023）的研究发现，供应链响应效率与商品损耗率呈负相关关系，供应链响应效率每提升15%，商品损耗率可降低10.3%，消费者对商品质量的满意度可提升9.7%。

四、供应链响应效率对消费者体验的影响效应

1. 供应链响应效率提升促进消费者体验优化

大多数学者的研究表明，供应链响应效率的提升能够显著优化消费者体验，具体体现在消费者满意度、复购率、忠诚度等多个方面。供应链响应效率越高，履约时效越短、商品质量越有保障，消费者的核心需求越能得到快速满足，进而形成正面的消费体验，提升对平台的认可度和忠诚度。

刘敏等（2020）以我国主流即时零售平台的用户为研究对象，通过实证分析发现，供应链响应效率每提升10%，消费者满意度提升7.8%，复购率提升5.6%，用户忠诚度提升4.9%。李娜等（2022）的研究进一步指出，供应链响应效率对消费者体验的影响具有传导效应，即供应链响应效率提升→履约时效缩短、商品质量提升→消费者满意度提升→复购意愿增强，其中，履约时效的传导作用最为显著。

此外，供应链响应效率的提升，还能提升消费者的口碑传播意愿。当消费者获得良好的消费体验时，会主动向身边的人推荐该平台，形成正向的口碑传播，进一步扩大平台的用户群体。例如，王艳和王磊（2021）的研究发现，供应链响应效率较高的平台，用户口碑传播意愿显著高于响应效率较低的平台，口碑传播带来的新用户占比可达28.3%。

2. 供应链响应效率过高可能产生负向影响

部分文献研究发现，供应链响应效率并非越高越好，当响应效率超过一定阈值时，可能会对消费者体验产生负向影响。这主要是因为，为了追求过高的响应效率，平台需要投入大量的资源，如增加前置仓数量、扩充配送团队、加大技术投入等，这些投入最终会转嫁到消费者身上，导致商品价格上涨、配送费用增加，进而降低消费者的体验感。

此外，过高的响应效率可能会导致供应链运营的灵活性下降。为了实现“分钟级”配送，平台通常会对商品品类、配送范围进行限制，减少小众商品、偏远区域的配送服务，这会限制消费者的选择空间，降低消费者的体验感。例如，陈涛和张琪（2022）的研究发现，当配送时效缩短至30分钟以内时，平台的商品品类会减少15%-20%，配送范围会缩小10%-15%，部分消费者因无法购买到所需商品，满意度出现明显下降。

同时，过高的响应效率还可能导致配送人员的工作压力过大，进而影响配送服务质量。为了在短时间内完成配送任务，配送人员可能会出现超速、闯红灯等违规行为，增加配送风险，同时也可能减少与消费者的沟通，降低服务的细致度，进而影响消费者体验。

3. 供应链响应效率与消费者体验呈非线性关系

还有一些文献认为，供应链响应效率对消费者体验的影响呈现出“非线性”特征，并非简单的正向或负向关系，而是存在一定的门槛效应。当供应链响应效率处于较低水平时，提升响应效率能够显著优化消费者体验；当响应效率达到一定阈值后，继续提升响应效率，对消费者体验的优化作用会逐渐减弱；当响应效率超过临界值后，继续提升则会对消费者体验产生负向影响。

李萌和赵静（2023）通过实证研究发现，供应链响应效率与消费者体验之间呈现倒“U”型关系，其临界值为配送时效35分钟左右。当配送时效高于35分钟时，提升响应效率（缩短配送时效）对消费者体验的优化作用显著；当配送时效在30-35分钟之间时，提升响应效率的优化作用逐渐减弱；当配送时效低于30分钟时，继续缩短配送时效，会导致消费者体验下降。

张宇等（2021）的研究也得出了类似的结论，认为供应链响应效率对消费者体验的影响存在双重门槛，当响应效率处于第一门槛以下时，提升响应效率的边际效益较高；处于两个门槛之间时，边际效益逐渐下降；超过第二门槛后，边际效益变为负值。此外，不同品类、不同区域的消费者，对供应链响应效率的需求存在差异，这也导致供应链响应效率与消费者体验的非线性关系存在异质性。

五、评述与展望

通过对现有文献的总结和梳理，我们发现现有文献在即时零售模式下供应链响应效率与消费者体验的研究方面取得了一定的成果，但仍存在以下几方面的不足：

第一，从供应链响应效率的测度来说，现有文献主要采用基于流程环节的多指标测度法和DEA综合测度法，两种方法各有优势，但也存在明显的局限性。基于流程环节的多指标测度法，指标权重的设定多依赖主观判断，缺乏客观性；DEA综合测度法虽然能够客观衡量相对效率，但对投入产出指标的选取较为敏感，不同的指标选取可能会导致测度结果出现较大差异。此外，现有测度方法大多聚焦于整体效率的测度，对供应链各环节响应效率的细分测度较为缺乏。

第二，从供应链响应效率影响消费者体验的作用机制来说，大多数文献聚焦于履约时效和商品质量两个途径，对其他作用途径的研究较为匮乏。例如，供应链响应效率对消费者价格感知、服务体验、信任度等方面的影响，相关研究较少，尚未形成完整的作用机制体系。同时，现有研究对不同消费群体、不同品类的作用机制差异，关注不够充分。

第三，从具体的研究对象来说，现有文献主要关注头部即时零售平台，对中小平台、区域型平台的研究较少，研究结论的普适性有待提升。此外，现有研究大多聚焦于一二线城市，对三四线城市及农村地区的即时零售供应链响应效率与消费者体验的研究较为匮乏，而这些区域的市场潜力巨大，是即时零售行业未来的重要增长点。

虽然现有文献在相关领域的研究已取得了一定的成果，为我们理解即时零售模式下供应链响应效率与消费者体验的关系提供了理论支持和经验参照，但对于相关主题的研究仍有待进一步推进：

一是优化供应链响应效率的测度方法。未来的研究可以结合即时零售的运营特点，构建更加科学、全面的测度体系，兼顾主观指标与客观指标、整体效率与环节效率，减少主观因素对测度结果的影响。同时，可以引入更多先进的测度方法，如机器学习、大数据分析等，提升测度结果的准确性和时效性。此外，还可以加强对不同品类、不同区域供应链响应效率的细分测度，为针对性优化供应链管理提供支撑。

二是深化供应链响应效率影响消费者体验的作用机制研究。未来的研究可以拓展研究视角，深入探究供应链响应效率对消费者价格感知、服务体验、信任度等方面的影响，构建完整的作用机制体系。同时，要关注不同消费群体（如不同年龄、不同收入、不同消费习惯的消费者）、不同品类（如生鲜、日用品、医药）的作用机制差异，提出更具针对性的优化建议。

三是扩大研究对象的范围，增强研究结论的普适性。未来的研究可以将中小平台、区域型平台纳入研究范围，对比分析不同规模平台供应链响应效率与消费者体验的差异及原因。同时，加强对三四线城市及农村地区的研究，探究这些区域即时零售供应链的发展现状、存在的问题，以及供应链响应效率对消费者体验的影响，为推动即时零售行业的均衡发展提供参考。