Supply Chain Analysis of Fresh Food Enterprises under the Background of New Retail Model: A Case Study of Hema Fresh
胡 翔， 陳 妍
關鍵詞：新零售; 供應鏈管理; 即時零售; 盒馬鮮生; New Retail； Supply Chain Management； Instant Retailing； Freshippo
摘要：近年來，隨著社會經濟的發展，消費者購買行為以及購買需求發生了很大的變化，這對零售業來說是一種全新的巨大挑戰。 而傳統零售業的做法顯然很難滿足當下以消費者需求為中心的新市場模式。 從2016年「新零售」這一概念提出以來，一些有影響力的零售企業開始積極推行「線上 + 線下」相融合的發展策略，探索將實體商業和電子商務相結合的創新商業模式。 由於生鮮類商品通常具有高回購率、高客群黏性和強即時性的特徵，自然而然地成為了新零售企業抓住這一轉型升級變革浪潮的戰略重點。 在新興的生鮮食品電子商務平臺里，盒馬鮮生嶄露頭角，因為它打破了數位和實體零售管道之間的殭化界限，進而在這一競爭激烈的領域中佔據了領先地位。 本文採用Robert K. Yin的案例研究方法，將盒馬鮮生作為研究對象，重點提出兩個核心研究問題：（1） 盒馬鮮生如何實現線上線下供應鏈數據的一體化？ （2） 什麼是支撐其快速響應市場變化的關鍵機制？ 通過深入剖析其運營模式，本文不僅描述其運作方式，更深入探討其背後的實現邏輯與動因，並提供戰略建議。
Abstract: In recent years, with the development of the social economy, consumer purchasing behavior and demand have undergone significant changes, which is a new and huge challenge for the retail industry. The traditional retail industry’s approach is obviously difficult to meet the current new market model centered on consumer demand. Since the concept of “new retail” was proposed in 2016, some influential retail enterprises have actively promoted the development strategy of “online+offline” integration, exploring innovative business models that combine physical commerce and e-commerce. Due to the high repurchase rate, high customer stickiness, and strong immediacy of fresh products, they have naturally become a strategic focus for new retail enterprises to seize this wave of transformation and upgrading. In the emerging fresh food e-commerce platform, Hema Fresh has emerged as a leader in this fiercely competitive field by breaking the rigid boundary between digital and physical retail channels. This article adopts Robert K. Yin The case study method of Hema Fresh focuses on two core research questions: (1) How can Hema Fresh achieve the integration of online and offline supply chain data? (2) What are the key mechanisms that support its rapid response to market changes? By delving into its operational model, this article not only describes its operational mode, but also explores the underlying implementation logic and motivations, and provides strategic recommendations.
1.研究背景
2016年，馬雲首次提出了“新零售”概念，同一年亞馬遜則推出了“Amazon Go”，全球零售業進入了新時代[1] [2]。 商業和學術界同樣熱切關注「新零售」這一概念。 眾多知名公司如「阿裡巴巴」「騰訊」「京東」「國美」等紛紛加入新零售佈局，先後開設線下體驗店。 隨著消費者認知觀念的轉變以及生活條件的改變，消費者對於商品的新鮮程度和購物體驗方面的要求日漸提升。 作為新零售模式代表之一的盒馬鮮生，通過對線上線下的資源整合並將其貫穿於供應鏈、倉儲、配送及零售的全過程之中，實現了從源頭到消費者的完整鏈路管理。 其次，盒馬鮮生引入了大數據、人工智慧和物聯網等技術，為更加智慧的商品採購、科學的智慧倉儲與快速精準的物流配送奠定了基礎。 盒馬鮮生構建了一個更加高效的供應鏈系統，進而實現了商品的精準採購、智慧倉儲管理和及時配送，這為消費者提供了更好的購物體驗。
2025年全球零售業數字化轉型加速，據IDC報告顯示，中國零售業技術投入達1200億元，其中生鮮領域佔比35%。 阿裡巴巴集團在2024年宣佈「新零售2.0」戰略，重點佈局「即時零售 + 產業帶直連」模式。 盒馬鮮生作為標杆案例，其最新財報顯示：盒馬鮮生目前門店總數突破500家（含280家鮮生大店 + 220家NB折扣店）; 自有品牌佔比從2022年的25%提升至40%; 在行業平均庫存周轉為22天的情況下，通過AI動態補貨系統將庫存周轉壓縮至10.8天。
2.文獻綜述
2.1. 新零售的理論內核與研究演進
“新零售”概念自2016年提出後，其理論內涵不斷豐富與深化。 早期研究側重於對其商業模式的現象描述，強調線上線下的全管道融合（Omni-channel Integration）是核心特徵[3]。 王寶義（2018）在《中國流通經濟》中指出，新零售的本質是藉助數字技術對“人、貨、場”三大零售要素進行的系統性重構[4]。 近年來，研究視角進一步轉向數據驅動與價值共創。 學者們開始運用更成熟的理論框架進行分析，例如，運用服務主導邏輯（Service-Dominant Logic）來闡釋新零售如何通過整合各方資源為消費者創造體驗價值[5]。 在運營層面，研究也開始關注全管道融合所帶來的具體挑戰與解決方案，例如針對生鮮雜貨最後一公里配送與履約的戰略規劃框架[6]。 案例研究方面，鄭稱德等（2020）以盒馬鮮生為例，探討了供應鏈整合對企業績效的影響機制[7]。 然而，現有研究多集中於商業模式的歸納，對支撐其高效運作的底層數據協同機制與快速回應的微觀路徑缺乏深度解構。
2.2. 生鮮供應鏈管理的傳統挑戰與數位化創新
生鮮產品因其易腐性（Perishability）和需求波動性，其供應鏈管理始終面臨高損耗率、低可控性、預測難度大等傳統挑戰。 傳統研究多從運營管理視角出發，聚焦於庫存優化與冷鏈技術改進[8]。 隨著數位技術的滲透，近期的研究熱點已轉向技術賦能。 物聯網（IoT）和大數據分析技術被應用於實現供應鏈的實時監控與需求精準預測[9]。 區塊鏈技術因其不可篡改和可追溯的特性，被認為是解決生鮮食品溯源與信任問題的關鍵方案[10]。 國內學者張夏恆（2020）也指出，生鮮電商供應鏈的數字化轉型是應對其固有脆弱性的必然選擇[11]。 然而，多數研究仍側重於單項技術的應用潛力論證，對於技術如何系統性重構上下游企業間的協同關係與決策機制，並最終形成一種敏捷、柔性的新型供應鏈模式，仍缺乏系統性的案例研究與理論建模[12]。
2.3. 本文的研究定位與理論對話
綜上所述，現有研究為新零售和生鮮供應鏈的數位化變革奠定了堅實基礎，但仍存在兩大研究缺口：第一，對新零售商業模式的研究與生鮮供應鏈運營管理的研究存在“脫節”，未能清晰揭示前者如何系統性地重塑後者的運作邏輯與能力構建過程; 第二，案例研究雖多，但多「重模式描述、輕機理解析」，缺乏對數據驅動下供應鏈內部「感知– 決策 – 回應」動態能力的微觀機制進行深入剖析。
本文正是針對上述研究缺口展開。 以盒馬鮮生這一行業標杆為案例，本研究不僅旨在描述其創新實踐，更核心的目標是深入解構其線上線下數據一體化的實現路徑與快速響應市場的關鍵機制，並最終提煉出具有普適性的“數據–回應雙迴圈”模型。 因此，本研究是對新零售理論在供應鏈操作層面的深化與細化，也是對生鮮供應鏈管理研究在數位化協同視角下的重要補充，試圖在「商業模式創新」與「運營效能提升」之間建立一座有機的理論橋樑。
3.相關概念
3.1. 新零售的概念
新零售發展至2025年，其模式已從初期的線上線下結合升級為“三維重構”體系。 具體來看：在消費場景方面，元宇宙虛擬店鋪與實體倉儲物流實現了高效協同。 消費者藉助AR設備等方式，不僅能流覽商品，還可以即時追溯其來源資訊，這種透明化的購物體驗顯著提升了消費者的信任度; 從技術驅動維度方面來說，數字孿生系統已成為產業帶的核心支撐[13]。 依託衛星遙感、物聯網和區塊鏈等技術，商品從生產源頭到消費終端的全流程均能實現數位化映射，這極大提高了供應鏈的可視化程度[14]。 而在供應鏈體系中，傳統的企業私有化供應網路正逐漸被社會化共用模式替代。 各頭部平臺主動開放自身的物流、倉儲及數據資源，加快跨行業、跨企業的彈性供應網路迅速成型。 這一變革的本質在於「數字空間 + 物理空間 + 社會協作空間」的深度融合，徹底重構了零售行業的“人、貨、場”關係[15]。 以盒馬鮮生的「虛擬海鮮市場」為例，系統會在消費者元宇宙選購挪威龍蝦時，同步推送漁場即時捕撈畫面及冷鏈物流動態。 相關數據顯示，這種高度沉浸的交互模式使得商品轉化率提升了40%以上。
不同於以往的是，新零售雖然還是「以消費者體驗為中心」，但是它依託的運行邏輯已由之前的「人貨場」（“人”是人 + 產品; “貨”是貨物和商品; “場”是賣場）轉換成了“數字觸點（虛擬交互）–物理節點（實體服務）–價值網络（生態協同）”三元結構，並通過使用量子計算、神經交互等方式，把“線上線下融合”的概念推向更高處。
3.2. 新零售特徵分析
3.2.1. 以消費者體驗為中心
新零售注重體驗，其基於線上線下的深度融合，運用互聯網、物聯網和智慧技術提供更加完整、更好、更準確的資訊來感知消費模式並預測消費趨勢[16]。 當消費者對產品和服務的需求不斷提高，傳統的零售模式已無法滿足消費者的深層次需求。 借助大數據分析與人工智慧等技術，可以形成個人化推薦、精準行銷以及智慧客服等服務，從而提供給消費者更多的便捷性以及個人化的購物體驗。 例如根據消費者以往的購買歷史、喜好以及行為習慣等資訊，新零售平臺就能夠精準地推送給相應的消費者他所需要的產品，這樣就可以極大地提升消費者們購買的效率及滿意度。
3.2.2. 以數位化為核心驅動力
新零售模式中線上線下融合、供應鏈協同、數據驅動決策等功能的實現依託於數位化技術的廣泛應用，數位化技術提升了零售企業的運營效率和管理水準[17]。 對於傳統的零售企業而言，通過數位化手段進行應用可以實現精準的庫存管理和智慧的訂單配送，進而提高整個供應鏈運行的水準，並降低其中相關的成本投入。 除此之外，數位化也為零售企業開拓出前所未有的經營方式，例如虛擬試衣間、AR/VR購物等等，都為消費者帶來全新的購物體驗。 另一方面，數位化技術正在構建真正無縫的全管道購物體驗。 當消費者在進行不同平台流覽商品、線下體驗、完成購買、使用售後服務或發表評價等行為時，這些碎片化的行為數據會被智慧系統即時捕獲，並通過大數據平臺的整合分析得出相關信息，這些資訊最終彙聚成動態更新的消費者畫像，使企業能夠精準把握每個顧客的個人化需求。
3.2.3. 生態化、無界化
新零售還有著生態化和無界化的特徵，一是新零售打破了原有的傳統零售行業的界限，實現線上線下、不同行業之間以及不同企業之間可以合作共贏。 二是新零售打通了各方面的生態資源，使得零售商有更廣大的資源可用來進行整合，這滿足消費者對於產品和服務的需求，打破了傳統的邊界，並提供了一個更加廣闊的空間[18]。 三是新零售實現了無界的購物方式，利用行動裝置可以隨時、隨地、隨心、隨意購物，真正意義上地實現了線上線下的無縫對接，讓消費者不用受限於時間和地點就能進行購物。 這種變革不僅提升了消費者的購物便利性，還促進了零售產業的轉型升級和創新發展。
4. 新零售對供應鏈物流的新要求
4.1. 精細化供應鏈管理
新零售模式要求企業對整個供應鏈做到精細化、智慧化管理。 這意味著需要實現對庫存、訂單、配送等環節的實時監控和調度。 利用物聯網技術、RFID標識、大數據分析等手段，供應鏈可以可對庫存情況、訂單處理情況、交通情況實時監控，進而使倉庫管理以及訂單處理更為精準[19]。 與此同時，通過對數據的準確把握與分析預測得出市場需求，可以達到更加合理的庫存儲備，優化庫存，降低滯銷風險，提高運營效率。
4.2. 快速回應能力
新零售下要求快速響應市場的變化及消費者的需求，對供應鏈的要求更高了，不僅要有能力快速的調動生產計劃、庫存管理以及配送方案等各方面的生產和經營活動的展開來配合市場的需求變化，而且要求整個供應鏈具備快速的信息傳遞和決策機制，能夠做到及時回應資訊變動以及作出判斷，以滿足市場需求[20]。
4.3. 數據驅動決策
新零售需要將供應鏈物流更多數據化，並通過分析做出數據驅動的決策[21]。 供應鏈可以通過分析市場數據、消費者數據、庫存數據等來更好地預測需求、優化庫存、調整採購計劃等來提高企業的運營效率與服務品質，比如：基於對銷售的歷史數據、產品生命週期的不同階段、市場的季節變化情況、新產品的推出以及市場的整體趨勢等情況分析可以對供應鏈做出相應調整，按照上述的內容來進行安排庫存與採購計劃。
4.4. 供應鏈的協同與合作
新零售需要所有鏈路更加緊密配合，共同形成有效的生態圈，需要供應商、製造、倉儲、物流等協同工作才能做到最優的供應鏈運營，比如，供應商可以根據銷售數據來實時調整供應計劃; 而製造商可以根據自身銷售數據來制定合理的生產計劃; 倉庫物流服務商也可以及時調整自己的分發計劃及配送方案等，讓供應鏈根據業務情況進行彈性靈活的調整。
5. 盒馬鮮生的案例分析
5.1. 盒馬鮮生的商業模式
5.1.1. 打通線上線下數據
通過數位化的供應鏈管理系統，盒馬鮮生實現了線上線下供應鏈數據的高度整合[22]。 盒馬鮮生利用先進的大數據和人工智慧技術，對線上線下的銷售數據、庫存數據和採購數據進行即時匯總和分析使數據達到高度整合。 這種數據的高度整合使得盒馬鮮生能夠更準確地預測市場需求、優化供應鏈調度，並且可以達到快速響應市場變化、應對快速變化的消費者需求。 盒馬鮮生還實現了從供應商到門店的全生命週期數位化管理，將線上線下的供應鏈數據打通。 通過線上線下一體化的運營，盒馬鮮生能夠更好地協調商品的採購、庫存管理和配送，從而降低了庫存成本，提高了供應鏈效率。
此外，盒馬鮮生以「盒馬供應鏈」平臺為視窗，打通與供應商間的數據鏈路。 盒馬鮮生將自身供應鏈系統的各類數據開放給合作供應商，雙方互聯互通共用訂單流轉及庫存情況，使雙方資訊互通、資源互用、全流程數據實時共用。 同時盒馬鮮生也會將從供應鏈運營中收集到的各類數據資訊及時反饋給供應商，為供應商提供準確、有效的大數據決策支援服務，有利於雙方共同優化供應鏈管理，減少成本，提高效率。
盒馬鮮生運用數位化供應鏈管理系統實現全渠道庫存管理、智慧補貨，利用大數據、人工智慧技術，能夠獲取線上、線下的數據流，並對其進行即時抓取、計算、匯總[23]。 通過對於大數據資訊流的分析，得出符合實際的銷售數據與庫存數據，並且對於相關的數據資訊進行綜合研判，準確掌握銷量動向以及庫存動向，以此來進行庫存補充工作的規劃，降低庫存積壓過多或者過少的現象出現，在一定程度上可以提高庫存周轉率與銷售效率。 截至2025年，盒馬鮮生線上訂單佔比超過60%，通過大數據和人工智慧技術實現全渠道庫存管理以及智慧補貨，庫存準確率達到98%。
盒馬鮮生通過構建「數據中台」實現全鏈路數據集成。 具體流程為：首先，通過APP、POS系統、IoT設備等前端觸點實時採集消費者行為、庫存狀態、物流動態等數據; 其次，數據中台對多源異構數據進行清洗、整合與存儲; 再次，基於機器學習演算法進行需求預測與動態補貨決策，並自動生成採購訂單與配送任務; 最後，執行結果反饋至中台形成閉環優化。 這一流程的關鍵控制點在於實時數據採集的準確性、演算法模型的可靠性以及跨部門協同的效率，其成功實施依賴於阿裡巴巴生態的技術支援與組織內部的高度協同（見圖1）。
Figure 1. Operational workflow of Freshippo’s data middle platform
圖1. 盒馬鮮生數據中台運作流程
5.1.2. 多業態聯合經營
首先，盒馬鮮生是線下實體店和線上電商平臺相結合，通過線上線下多業態的方式一起進行聯合經營的一種新模式，有實際開起來的線下盒馬鮮生超市，還有網上APP、網站購物平臺的盒馬鮮生以及盒馬集市等等，在盒馬鮮生的經營模式下，所有的使用者不論是在線上還是線下的方式都可以在盒馬鮮生上購買到相應的各種商品，完成了線上線下的徹底打通實現無縫連結， 這種模式實現了滿足盒馬鮮生的所有顧客的各種不同的購物習慣，為消費者提供了更加便捷的購物體驗。
其次，盒馬鮮生通過與阿裡巴巴其他業務的深度合作，拓展了自身多元化業態。 盒馬鮮生與阿裡巴巴旗下的菜鳥網路、餓了么等業務進行深度合作，實現了商品的跨業態銷售和配送。 通過這種深度合作，盒馬鮮生將線下門店的商品與電商平臺、外賣平臺進行無縫對接，實現了線上線下的商品資源分享和供應鏈協同，讓消費者享受更加豐富的購物選擇和更加便利的配送服務。
盒馬鮮生通過業態創新的方式重構了零售場景的邊界。 其門店突破了傳統食品零售的局限性，創造性地將餐飲區、現場加工中心和社區配送站等功能模組進行融合。 讓消費者在這裡不僅能選購商品，還能享用現制海鮮、預約3公里內即時配送等服務。 這種「零售 + 餐飲 + 服務」的復合業態，從本質上看是在提供完整的生活解決方案。 在戰略佈局上，盒馬近期的戰略進行了重要調整，收縮X會員店業務相關業務，轉而重點發展“盒馬鮮生大店 + 盒馬NB折扣店”的雙軌模式[24]。 其中，針對下沉市場的盒馬NB業態採用創新的「1托N」運營體系，即1家標準門店輻射多個自提點。 這種輕資產模式有效控制了成本的同時，也實現了更廣域的市場滲透。
最後，盒馬鮮生多業態聯營、全管道深度融合以達到多鏈路融合銷售，實現線上線下融合，以盒馬鮮生會員體系和數位化運營管理系統實現線上線下數據互通，數據資源互享。 為不同業態聯營提供全方位的數據化支援，便於多業態聯營清楚消費者需求、分析業態組合，並且提供更多個人化服務與個性服務推薦。
5.1.3. 盒馬鮮生供應鏈能力強大
盒馬鮮生以「新零售」模式實現了線上線下的供應鏈高度整合。 盒馬鮮生採用「線上訂、線下取」「線下買、線上補」等模式，將線上線下的業務環節有機融合，實現了商品的全管道銷售和供應鏈數據的無縫對接。 這種供應鏈的高度整合使得盒馬鮮生能夠更好地協調商品的採購、庫存管理和配送，進而降低了庫存成本，提高了供應鏈的效率。
此外，盒馬鮮生打造了自己的冷鏈物流，優化了商品的採購和配送環節，其冷鏈物流覆蓋了從全球產地採買到門店銷售的全過程[25]。 採用先進的溫控手段和智慧化的配送車輛，將商品的儲存、運輸、配送融為一體，在產品的保留新鮮度上做足了功課，強有力的供應鏈實力讓盒馬鮮生放心大膽地賣最優質的商品給消費者，為消費者提供了品質可靠的商品和更加便捷的配送服務。
最後，盒馬鮮生通過「盒馬菜場」等業態，完成了從源頭到消費者的全鏈路供給閉環[26]。 並與農漁場實現深度合作，給上游帶來訂單增效的同時也保證了向盒馬鮮生提供的是優質、穩定且及時的商品。 同時也降低了供應鏈成本，使上游產品在消費端更加優惠、物超所值; 縮短了供應鏈環節及時間，確保新鮮。
5.2. 盒馬鮮生商業模式存在的問題及建議
儘管盒馬鮮生在供應鏈創新方面取得了顯著成就，但其模式仍存在進一步優化的空間，主要體現在數據應用深度、物流網路效率與供應鏈協同三個方面。
5.2.1. 數據驅動的深度洞察與精準服務能力有待加強
對於顧客需求洞察、個人化服務方面，盒馬鮮生還沒能充分發揮大數據和人工智慧技術的優勢，為顧客需求的精準洞察提供充分的支援，並給予相應的個人化服務。 因此盒馬鮮生也需要加強通過會員系統收集的數據對顧客行為、購買偏好以及消費習慣等各方面的數據挖掘分析工作，以此充分了解顧客的需求與喜好，再予以有針對性的產品推薦、有針對性的營銷活動、有針對性的服務體驗等。 這不僅是提升用戶體驗的關鍵，更是通過需求精準預測反哺供應鏈，實現更精準的採購、庫存規劃，從源頭降低供應鏈成本與損耗的核心環節。
5.2.2. 物流配送網路的效率與彈性需持續優化
雖然盒馬鮮生已經建設了自己的冷鏈物流體系，但依然存在進一步優化配送效率、控制配送成本的空間，在城市配送中還存在著提升配送線路、提升配送車輛裝載率的問題，同時還需要增加更多的第三方物流合作夥伴來補充配送網路的覆蓋度，以便提高配送的靈活程度與回應速度。 此外，隨著其戰略調整，重點發展“盒馬NB折扣店”以滲透下沉市場，如何構建一個與經濟模型相匹配、高效且低成本的下沉市場物流網路，是其供應鏈面臨的新挑戰。
5.2.3. 供應鏈全鏈路的數據協同與透明度仍需提升
儘管盒馬鮮生建設了「盒馬供應鏈」平臺，實現了內部數據的高度整合，但在與上下游合作夥伴（如供應商、農漁場）的數據融合與共用方面仍有深化空間。 未來還需要進一步加強整個供應鏈以及銷售數據的相關整合與分享，並構建完善有效的數據管理體系，從而能協助盒馬生鮮與所有供應鏈夥伴之間建立良好的資訊共用機制、協同機制，全面提升供應鏈的透明度和端到端的協同效率，從而使盒馬鮮生的整個供應鏈可見度更高、更高效。
6. 總結
分析盒馬鮮生的供應鏈管理可以看出，盒馬鮮生力圖打造“全鏈條一體化”供應鏈體系[27]。 通過對採集、傳輸、存儲及處理的每個環節進行數位化和科技化改造，從而使所有的流轉、資訊和控制都在資訊化的過程中實現。 採用專屬農場或者全球採購網路; 利用數位化和智慧化的方式對商品進行收購並形成個人化需求; 但其在數據協同的深度、物流網路的彈性以及向下沉市場擴展時供應鏈的適配性方面仍有待加強。
從對盒馬鮮生供應鏈管理的分析可知，在新零售時代下，對於生鮮食品企業來說，不斷地創新、不斷地優化自身的供應鏈是不可或缺的; 另外生鮮食品企業在自身供應鏈上利用數位化技術與技術創新達到生鮮食品供應鏈的全過程可視化、流程簡化，以及生鮮食品企業商品供應具有很高的可調性和反應速度。 同時對顧客的要求進一步瞭解和掌握，進一步對產品群組、價格組合、服務專案作出一些適當調整，讓自己的產品能夠更加適應不同的消費者。
此外，生鮮企業必須重視下供應鏈網路的適配與拓展，瞭解下不同市場消費者的需要，設計與之匹配的供應鏈模式，增加在下沉市場的競爭力[28]。 而加強和完善數據整合共用是生鮮企業供應鏈管理的重要舉措，僅依靠對數據的整合共用就可以做到供應鏈各節點的協同。 未來，希望藉助新零售發展的東風持續不斷地創新和完善，把生鮮企業的供應鏈建設得更高效、更智慧一些，來更好地滿足消費者瞬息萬變的需求，讓企業在激烈的競爭中立於不敗之地，實現可持續性的發展。
參考文獻
[1] 宋翠. 生鮮食品電子商務模式創新與消費者行為分析[J]. 現代食品， 2025（14）： 215-217.
[2] 李懷寶. 新零售模式下百貨零售業營運資金管理優化研究[J]. 現代商業， 2025（12）： 3-6.
[3] Verhoef, P.C., Kannan, P.K. and Inman, J.J. (2015) From Multi-Channel Retailing to Omni-Channel Retailing: Introduction to the Special Issue on Multi-Channel Retailing. Journal of Retailing, 91, 174-181.
https://doi.org/10.1016/j.jretai.2015.02.005
[4] 王寶義. 中國「新零售」的研究綜述與展望[J]. 中國流通經濟， 2018， 32（5）： 3-11.
[5] Vargo, S.L. and Lusch, R.F. (2015) Institutions and Axioms: An Extension and Update of Service-Dominant Logic. Journal of the Academy of Marketing Science, 44, 5-23.
https://doi.org/10.1007/s11747-015-0456-3
[6] Hübner, A.H., Kuhn, H. and Wollenburg, J. (2016) Last Mile Fulfilment and Distribution in Omni-Channel Grocery Retailing: A Strategic Planning Framework. International Journal of Retail & Distribution Management, 44, 228-247.
https://doi.org/10.1108/ijrdm-11-2014-0154
[7] 鄭稱德， 陳曦， 倪蓉. 新零售背景下供應鏈整合如何影響企業績效——基於盒馬鮮生的案例研究[J]. 管理學報， 2020， 17（10）： 1449-1460.
[8] Liu, W., Liang, Y. and Wei, S. (2022) Optimal Pricing and Inventory Strategies for Fresh Produce under Omnichannel Retailing Considering Freshness-Keeping Effort. Annals of Operations Research, 309, 305-330.
[9] Ivanov, D., Dolgui, A. and Sokolov, B. (2018) The Impact of Digital Technology and Industry 4.0 on the Ripple Effect and Supply Chain Risk Analytics. International Journal of Production Research, 57, 829-846.
https://doi.org/10.1080/00207543.2018.1488086
[10] Kouhizadeh, M., Saberi, S. and Sarkis, J. (2021) Blockchain Technology and the Sustainable Supply Chain: Theoretically Exploring Adoption Barriers. International Journal of Production Economics, 231, Article ID: 107831.
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107831
[11] 張夏恒. 生鮮電商供應鏈脆弱性的形成機理與應對策略[J]. 中國流通經濟， 2020， 34（4）： 12-21.
[12] 王強， 付偉豪， 申成霖. 新零售企業供應鏈動態能力構建研究——基於盒馬鮮生的縱向案例研究[J]. 南開管理評論， 2021， 24（4）： 47-59.
[13] 彭新良， 鄭敏， 徐文濤， 等. 我國數智採購與供應鏈發展機遇、風險與發展趨勢研究[J]. 供應鏈管理， 2025（9）： 1-35.
[14] 李星卓. 供應鏈背景下的軌道交通運營物流管理研究[J]. 中國航務週刊， 2025（31）： 75-77.
[15] 周也馨. 技術嵌入與價值拓展： 虛擬數位生態中的媒介化消費[J]. 東南傳播， 2025（2）： 53-55.
[16] 尹上梓. 新零售背景下基於RFM模型的顧客價值提升策略研究[J]. 企業改革與管理， 2025（2）： 89-92.
[17] 史萍萍， 孫國強， 徐斐. 區塊鏈賦能供應鏈協調的內在機理研究——組織間信任與聯合規劃有調節的仲介作用[J]. 生產力研究， 2025（6）： 6-10+161.
[18] 劉春豔. 新零售背景下的供應鏈協同創新路徑及策略研究[J]. 中國儲運， 2025（5）： 163-164.
[19] 王永傑， 劉青. 新質生產力推進大型體育賽事高質量發展： 內在機理與實踐路徑[J]. 天津體育學院學報， 2025， 40（3）： 314-321+348.
[20] 蘇亞三. 新零售背景下茶葉企業的全渠道行銷模式探討[J]. 福建茶葉， 2025， 47（8）： 46-48.
[21] 王亦希. 新零售模式下商超供應鏈產品溯源與質量監控協同發展路徑探索[J]. 全國流通經濟， 2025（13）： 17-20.
[22] 馬曉馳， 戴揚， 亓敏霞. 新零售模式下連鎖便利店食品安全管理策略[J]. 質量與認證， 2025（7）： 74-77.
[23] 王宇， 束容與. 平臺經濟推動產業鏈高品質發展的機制與路徑研究[J]. 當代經濟科學， 2024， 46（5）： 75-88.
[24] 陳婷. “10歲”不是闖的年紀？ 盒馬擬關閉所有“X會員店” [N]. 每日經濟新聞， 2025-08-08（008）.
[25] 劉晨昂. 考慮消費者滿意度的生鮮電商物流服務質量評價研究[D]： [碩士學位論文]. 大連： 大連交通大學， 2025.
[26] 信息社會50人論壇. 變革與重建[M]. 北京： 電子工業出版社， 2021： 283.
[27] 陳金曉. 新質生產力使能產業鏈供應鏈現代化： 作用機理與實現進路[J]. 理論月刊， 2025（6）： 72-84+158.
[28] 查睿. 新零售新打法： 用成熟供應鏈供給下沉市場[N]. 解放日報， 2025-08-06（002）.