王梦茜，张亚，陈东锋，王昭

( 1.中国石油规划总院；2.北京交通大学；3.中国石油西北销售公司）

近年，中国各地区成品油市场呈现多主体激烈竞争的局面，中国海油、中化、延长集团等国有石油企业，以及众多的民营企业和外资品牌，正通过多种大力度的促销手段争夺客户，抢占终端市场。同时，影响国际油价的不确定性因素增多，油价波动的规律性减弱，成品油销售在保效益、稳份额之间艰难平衡。成品油是关系国计民生的重要能源类商品，成品油批发与零售量价关系的营销研究非常重要。

本文基于一体化营销理论，运用联立方程模型，对柴油批零价格进行分析，结合国内某大型石油公司（A公司）情况建模，以量化方法解析宏观因素与柴油销售、批发价与零售价、价格与销量、批发量与零售量、竞争对手（B公司）与自身量价等多个维度的关联关系，用模型滚动测算了A公司月度量价情况，并提出优化建议，为A公司的运营提供参考，为石油终端销售行业的发展提供借鉴。

1 石油行业一体化营销研究现状

在批发与零售量价关系的研究方面，国内学者主要采用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）或超效率DEA以及高级时间序列法（ARIMA），来评价批发与零售市场的效率或进行相关预测[1-3]，国外学者主要采用系统动力学的方法来研究某个行业批发与零售市场的关系[4]。虽然这些研究取得了一定学术成果，但大多集中在宏观经济运行效率层面的评价性研究，且未考虑竞争、下游行业等其他因素的影响，也不具备提前预判功能，解释性欠佳，对石油领域的研究更是欠缺。因此，结合石油行业的特点，研发具备营销功能、预判功能、评价功能、解释功能的量化测算方法与模型，不仅是学术界研究的热点，更能针对石油企业运营的痛点和难点。

一体化营销是企业通过市场调查寻找营销的关键突破点，结合多个营销要素，设计出对抗竞争或满足消费者需求的营销组合策略，使资源利用最大化并取得竞争优势。一体化营销不是一种营销模式，而是营销要素之间科学、精细、具体的组合，主要体现在产品的设计包装、分销渠道、促销方式、地面保障、客户服务以及客户关系维系等方面。通过整合企业内部资源和科学合理的价值链运作来提升营销竞争力，从而在竞争激烈的市场中维持和扩大公司运作资本。

一体化营销是不断发展的过程。经过不同企业的不断探索实践、应用、反馈和总结，目前已经形成一些具体的营销体系，包括产品与渠道的一体化体系，终端落地与产品渠道一体化体系，品牌形象与产品渠道一体化体系，品牌形象、产品开发与推广策划一体化体系，企业文化建设与品牌形象一体化体系，品牌形象、推广策划、渠道推广与公关一体化体系等。通过不同行业、不同营销环境和条件下的实施，一体化营销已显示出巨大能量，其优点在于，将市场营销的各种元素组合在一起却仍具有各自的独特性，使企业摆脱习惯经验技巧和促销价格战，确立企业独有且有效的营销手段。

目前，石油行业关于一体化营销的研究成果主要有：胡正海[5]、广立[6]对石油企业营销一体化提出构想，此研究主要聚焦物流优化方面；宋晓的硕士论文从物流一体化理论出发，深入分析运营现状，剖析其中存在的问题，并结合企业的内外部环境和挑战，提出了生产企业、仓储企业的未来交通管理以及前沿市场的配送中心管理和物流一体化；李月清[7]提出全产品一体化营销概念，为消费者提供全产品一体化营销方案，包括供应商整合实体渠道、电子商务渠道和移动电子商务渠道，销售商品或服务，为顾客提供无差别的购买体验，同时推动“服务＋商品＋互联网＋金融”跨界合作，创新全产品一体化营销，深化油品和非油品互促，提高终端创新能力；董磊[8]提出了“批零一体，精细营销，精准施策”的思考，通过整合营销资源，实行一体化营销；王振江、李艳梅[9]提出运用创新非油品营销模式，实现利润总额、非油品收入、吨油利润指标完成率领跑。

2 柴油批零一体化营销量价优化模型

2.1 营销优化模型概述

为实现“批零一体，精细营销，精准施策”的最优销售目标，以批发、零售市场效益（收入或者利润）最大化为原则，考虑目前中国成品油市场特点与现状，选取寡头市场竞争模型。依据一体化营销理论和某些假设条件，区分各种经济变量，建立量价关联方程模型，描述经济变量间的联立关系，研究零售市场与批发市场的量价均衡。

考虑宏观经济变量的滞后性以及竞争对手的价格与销量，建立计量预测模型。本研究涉及两个市场的整体效益最大化问题，需根据具体运营情况和运营目标，设计柴油批零一体化营销量价优化模型（简称“一体化模型”）。理论模型的目标函数为：

约束条件：

其中，批发价、零售价、批发量、零售量4个要素为量价联立模型的主要变量，影响因素还包括自身和竞争对手的销量、价格、成本以及关键的环境、资源等要素。此外，由于中国成品油市场正处于由价格管制逐步向市场化过渡的阶段，公司的相关计划、考核等也是重要的影响因素。一体化模型指标和符号见表1。

表1 一体化模型变量指标及符号

2.2 基本假设、目标函数与约束条件

一体化模型的基本假设包括5个方面：1）共有两个市场，分别是零售市场和批发市场；2）企业的边际成本不变，为Ci；3）企业将自身价格Pi和销售量Qi作为主要的决策变量；4）公司购进量即为销售总量，不存在库存的涨跌；5）市场均衡价的确定：企业实现毛利（πi）最大化。

一体化模型的目标函数：批零一体毛利最大化。

一体化模型的约束条件是：1）柴油批发价、零售价、批发量、零售量遵循量价关系边界条件；2）柴油零售相对市场份额不低于最近12个月的最低水平；3）柴油批发相对市场份额不低于最近12个月的最低水平；4）分情景的柴油销售量（批发、零售）计划完成率；5）所有批发、零售量价变量均为非负值。

需要说明的是，在实际应用中，对目标函数和约束条件进行了修正优化，主要包括以下3点：1）考虑公司整体的利润考核机制和相关财务制度，在理论模型的基础上调整目标函数；2）考虑油价预期对柴油量价的影响，增加了调价变量等虚拟变量；3）根据具体情况在进出口、经济变量等方面适度增减。

3 A公司批零一体化实例分析

3.1 一体化模型的建立

A公司一体化模型建立结果见表2。

A公司建模结果表明，A公司零售价（pcry）与A公司批发价（pcwy）和B公司零售价（pcrx）均呈正相关关系，A公司批发价（pcwy）每变化100元/吨，A公司零售价（pcry）将同向变化21.8元/吨；B公司零售价（pcrx）每变化100元/吨，A公司零售价（pcry）将同向变化90.6元/吨。

表2 A公司柴油批零一体化模型建立结果

3.2 一体化模型的应用与误差分析

初步建模采用A公司2019年12月以前的数据，使用2020年1－3月的实际数据对模型运行的稳定性及模型的优化效果进行跟踪监测，模型运行情况及误差见表3、表4、表5。

本研究对柴油批零一体化模型运行稳定性的监测主要考察两个方面：一是模型预测结果是否合理，即价格、销量等数据是否在可接受范围内；二是与实际值相比，量价之间的变化是否合理，即二者呈反向变动关系。从3个月的数据监测来看，模型运行基本稳定。

从一体化模型优化结果看，2020年1－3月，模型优化后的毛利值均优于实际运行结果。以3月份为例，建议A公司柴油零售价提高260元/吨，至5816元/吨，批发价降低146元/吨，至4850元/吨。以批零价差966元/吨（实际批零价差为560元/吨）运行，3月份可实现销量20.6万吨，毛利－8191万元，较实际增加销量1.4万吨，减亏663万元。

从实际结果与优化结果的误差看，基本在合理范围内。通过表3、表4、表5预测误差情况分析发现，误差主要来自3个方面：一是自变量使用的是预测值，存在一定的预测误差；二是在实际经营中公司的政策、策略会有变化，例如在保量或保效不同的目标下，选择的销售策略不同；三是约束条件的设置对模型结果的影响较大，在实际操作中，可根据公司的具体目标和策略设定约束条件。

表3 A公司2020年1月份柴油批零一体化模型运行及误差情况

表4 A公司2020年2月份柴油批零一体化模型运行及误差情况

表5 A公司2020年3月份柴油批零一体化模型运行及误差情况

3.3 模型的适用条件

柴油批零一体化营销量价优化模型，是在柴油资源供过于求、市场相对稳定的情况下，建立的一套测算最优柴油批零量价组合的宏观计量模型。该模型不适用于解决如下情景和目标。

一是短期政策及对手行为。市场出现重大政策变化或竞争对手异常销售，例如某地区政府突然实施车辆行驶限制政策、突击环保大检查、竞争对手大单倾销等。

二是资源明显供不应求。批发、零售渠道销售均能实现稳定效益，批发、零售均大幅超计划指标运行。

三是物流费用优化的问题。批零一体化模型立足于从市场竞争角度提出省级营销量价策略，取得销售端的目标毛利和份额，不包含（一次）物流费用的经济性考虑。

中国成品油市场正处于由价格管制逐步向市场化过渡的阶段，公司的相关计划、考核等对各省销量及价格有重要影响。本文在分析A公司营销现状的基础上，考虑理论依据及现实特点，探索出一套综合测算柴油批零量价最优组合的方法，对柴油批零量价进行联动分析和优化，给出量化的价格策略和销量目标，丰富了石油行业一体化运营的理论依据，可为企业应对市场变化，动态制定柴油营销策略及调整计划提供借鉴。