服务网络协作模式下中小物流企业间利益分配研究

王阳军

内容摘要：本文分析了基于服务网络协作模式的中小物流企业间利益分配的影响因素，结合影响利益分配的因素，建立了基于产出分享模式的Shapley 值修正利益分配模型，为中小物流企业在服务网络协作模式下的利益分配提供参考。

关键词：服务网络 协作 中小物流企业 利益分配

近年来物流企业作为提供物流服务载体的发展速度越来越快。因服务网络资源的建设投资大和我国地域广阔的特点，很少有物流企业能提供全国范围内的物流服务，特别是一些中小物流企业只能提供区域或城市物流网络服务（邢田宝，2014）。这些中小型物流企业利益薄，竞争压力大，为了提升业务量和吸引客户的目的，彼此间通过协作将各自的服务网络整合起来为客户提供一体化的物流服务，在协作过程中各协作方的服务标准、信息传递、利益分配等都可能成为企业协作的制约因素。本文以利益分配研究为切入点，首先分析中小物流企业服务网络协作的运作模式，然后研究中小物流企业服务网络协作过程中利益分配的主要影响因素，采用改进的Shapley模型对中小物流企业间的协作利益进行合理分配。

中小物流企业间服务网络协作模式分析

徐扬、申金升、王传涛在其文章《物流联盟的形成机理与协作博弈研究》中认为，物流企业的协作是指通过协议、契约等形式形成的利益共享、风险共担的企业联合体，这种合作关系长久并且稳定。胡乐平、王嵩在其文章《构建协作型的物流网络》中指出，通过建立公共物流网络平台让中小物流企业通过公共物流网络平台采取临时协作的方式共同接单，完成业务后协作关系解除。陈磊、赵海峰在《协作模式下快递企业间利润分配问题研究》中，探讨了部分协作模式和完全协作模式，部分协作即协作企业一方利用信息优势，获取客户资源，物流作业交由另一方完成；完全协作是企业协作通过信息的有效沟通，各自完成分段的实体物流作业。本文将中小物流企业服务网络协作界定为：为了提升业务量、资源互补、降低交易费用等目的，将彼此的服务网络即组织网络、设施网络和信息网络进行整合对接，利用各自的服务网络资源（运输车辆/仓储配送中心/货运站/信息系统）为客户提供一体化的物流服务解决方案。所以本文所指的服务网络协作模式应属于完全协作模式。服务网络协作会涉及到运输作业环节、仓储配送作业环节的衔接和信息系统的对接，如A物流企业通过自身的网络系统主要指信息网络收集到客户的信息并接受物流业务，而客户的运输或仓储配送的目的地不在自身的设施网络内，A物流企业通过自身的设施网络收集后运送给物流企业B的设施网络，同时通过A物流企业的信息网络将信息传递给B物流企业，最后由物流企业B完成至目的地的运输或仓储配送任务，并将信息反馈给A企业，具体如图1所示。

中小物流企业通过服务网络的协作，将各自的优势资源进行整合，可以通过规模效应降低物流运作成本，对中小物流企业的客户拓展、成本控制、资源重复建设等方面具有重要意义。服务网络协作还会涉及到利益在协作企业间的分配问题（高开仙等，2016），利益分配是否合理直接影响企业合作的运行效率和各方参与协作的积极性和稳定性。

中小物流企业间利益分配模式分析

（一）固定比例分成模式

固定比例分成模式是指合作的中小物流企业事先确定一个分成比例，然后在期末进行分成。举例A企业联系到货源为1吨，目的地为B物流企业的设施网络，由A、B企业协作完成运输任务，A企业向客户收取了运费1200元，双方按照5∶5的比例分成，则各得600元。固定比例分成模式的优点是各协作方只需按照合作协议里事先确定比例分配利益，操作简单。缺点是缺乏公平性和灵活性，没有考虑风险承担和各自在寻求货源所付出的努力等因素，投入和收益不对等，很难调动积极性。

（二）产出效益分享模式

合作的双方依据各自所投入的设备、资本、技术、市场拓展和风险承担等软硬性要素，对一定时间内的总收益进行分配（吴朗，2009）。这种利益分配方式考虑了各自所承担的风险、资源的投入和各方所付出的努力程度等因素，具有灵活性和公平性，并且能调动各方的积极性，但其需对各要素按期核算，操作较复杂。

目前我国中小物流企业的协作利益分配采取固定比例分成模式较多，主要是受限于我国物流行业发展阶段，中小企业大多数协作是无序、自发和随机的。协作过程中企业并没有因为投资的增加、努力的付出和风险的分摊而获取更多的利益，最后导致协作破产（朱敏，2009）。所以为了保证协作的稳定性和运行效率，在利益分配时应考虑各方的投入、付出和风险承担等因素。

产出分享模式下利益分配的影响因素

投入因素。投入因素是指协作各方为了确保服务质量和标准，在设备、技术等方面的投入。不同的物流企业其服务标准和服务规范会存在差异，合作双方应明确服务标准，要求货损货差率、延迟送达率和客户投诉率严格控制在标准范围内。为了达到双方确定的服务标准，可能就需对设施设备、技术和信息系统等资源进行更新升级。

努力因素。努力指的是合作过程中物流企业双方的尽力程度。企业为了提升服务质量而对员工进行培训、对作业流程进行优化或企业通过自己的宣传手段进行揽货提升业务量等，所付出的努力行为都属于努力因素。

风险因素。货物在物流作业过程中可能会发生丢失、货损货差、延迟到达等风险，风险一旦发生会影响最终的利益。造成风险发生的因素有很多，总结起来可分为自然因素和人为风险。自然因素可以理解为运输距离越长或仓储时间越久，自然变化程度越高，风险越高；人为风险指企业员工素质水平越低，技术手段越落后，风险越高（田帅辉等，2014）。

基于Shapley 值修正的中小物流企业间利益分配模型

Shapley值是一种利益分配模型，在各行业的各种合作形式中都有应用。本文结合产出分享模式，引入投入、努力和风险分摊修正因素，对Shapley值模型进行修正，对中小物流企业间利益进行分配，具体步骤如下：

基本假设。假设无大的决策变动、政策和法律环境稳定；协作项目忽略运营成本。

Shapley值的确定。Shapley值法是解决多人合作对策问题的一种数学方法。当 N 个人从事某项经济活动时，他们之中的若干种组合的每一种组合都会得到一定利益，并且随着合作人数的增加效益也会增加，N个人合作将会取得最大利益，Shapley值法是分配这个最大利益的一种方法。假设N是参与人集合，n∈N为一个组合，V（s）是这个组合集上的特征函数，表示组合s的收入：

式（3）中v（s） 表示组合s的利益，v（s/i） 表示组合去掉i后的利益。

Shapley值的修正。Shapley值利益分配方式没有考虑各方在合作过程中的资源投入、努力程度和风险承担等因素，而是默认合作的各方的资源投入或风险分担是均等的，但前文分析了合作的中小物流企业无论在资源投入、努力程度和风险承担等方面是存在差异的，所以有必要在考虑这些影响因素的基础上对Shapley 值法进行修正。本文设J={j}，j=1、2、3，为影响合作的中小物流企业利益分配因素的集合，即投入因素、努力因素、风险因素。集合N中第i个合作伙伴关于第j个修正因素的测度值为αij ，建立分析表如表1所示。

通过式（6）和式（7）得出了基于修正的Shapley值中小物流企业间利益分配模型。此模型综合考虑了影响合作利益分配的三个因素即投入因素、努力因素、风险因素，使得利益分配更加合理和科学。

各参数的确定。一是合作双方投入比重。投入不但指双方在设施设备等硬件资源的更新改进，还包括在信息系统、操作技术上等软性资源的升级革新，通过对软硬件的提升来确保协作各方达到服务标准。对投入资源的核算，最终体现在合作协议中。得出合作双方的投入比重测度值为α11、α21。二是努力程度。即合作方在项目运作过程中的积极程度，如合作的一方通过自己的宣传手段进行揽货，提升了整体业务量，就应该得到与之付出努力程度相匹配的报酬。这样才会调动积极性，所以将努力因素纳入到对利益分配的一个影响指标。对努力因素的衡量可以采用任务目标打分的方式来得出努力水平的测度值α12、α22。三是风险分摊。前面分析在合作过程中的风险包括自然风险、人为风险，具体这些风险应该在企业间如何分担，可以采用模糊综合评判法、AHP（层次分析法）或专家打分法来确定。α13、α23分别为双方综合风险的分摊系数，当前的风险共有两种，每一种风险在校企之间的分摊系数为xi、yi；xi+yi=1，则双方综合风险的分摊系数为：

实证分析

湖南长沙市一家电子配件公司与吉林长春市朝阳区的一家汽车生产公司建立了业务往来，因业务需要电子配件公司需经常运送一些样品给汽车生产公司。样品重量基本都在16kg左右。长沙公司咨询了EMS物流，每件样品需大约220元的运送费用。长沙当地还有两家规模较大的民营物流企业。经咨询他们的报价均为180元左右，A、B两个物流企业在长沙和长春市均有网点。A企业的总部在武汉，其运输范围主要覆盖的区域为中南地区，B企业的总部在郑州，其运输范围主要覆盖区域为北方地区。在各自主要的运送区域范围内，因规模效应运送成本相对较低。如由A企业单独完成递送一个样品，由长沙到长春市朝阳区所付出的成本为160元，即递送一个快件只盈利20元。由B企业单独完成递送一个由长沙到长春市朝阳区的样品的运送成本需150元，即单个快件盈利30元。根据现实情况，长沙电子配件公司决定将配件运输委托给B物流公司。

同时，在长春当地有一家小型民营物流企业C，它主要经营长春市周边的货物配送业务，因其对当地情况熟悉，能够以极低的成本快速将快件送到顾客手中。B企业没有与其它物流企业进行协作，只获得了每笔运单30元的收入。本文主要分析B企业与其它物流企业合作开展物流服务的利益情况。

（一）协作模式分析

B企业与A企业进行协作。A企业在南方地区的运输服务因规模效应具备成本优势，B企业在郑州地区及北方地区的运输服务因规模效应具备成本优势。可以考虑将快件从湖南长沙市运送至A企业在武汉的总部物流配送中心，经分拣后再发往B企业在郑州的配送中心，之后由B企业从郑州将快件运送至长春市朝阳区。由于A、B物流企业在各自主要覆盖的运输区域内因规模效应可大大降低运输成本，因此A企业只需付出35元的配送成本，B企业需付出85元的配送成本，盈利为60元，高于单个企业运送利益。

B企业与C企业协作。C企业主要开展长春市内的城市配送业务，因其市内网点密度大和规模效应配送成本低，可由B企业将样本配件从长沙运至长春再交由C企业完成市内的配送业务，此时B企业的运输成本为125元，C企业的配送成本为5元，可获得利益50元，高于B企业单独运输的利益。

A企业与C企业协作。A企业与C企业协作模式与B企业和C企业协作模式相同，A企业的运输成本为135元，C企业配送成本为5元，可获利40元。

A、B、C企业协作。A企业将快件从湖南长沙市运送至企业在武汉的总部物流配送中心经分拣后发往B企业在郑州的配送中心，之后由B企业从郑州将快件运送至长春市交由C企业，最后由C企业完成配送。A企业付出的成本为35元，B企业付出的运输成本为50元，C企业的配送成本为5元，共计90元，可获利90元，高于A、B、C企业单独和任何两个企业协作完成运送所获得的利益。

（二）三方协作模式下的利益分配

比较以上几种运输模式，由A、B、C企业协作运输的利益最高，如采用利益平均分配的方法，则每个企业可获得30元的利益，但在整个运输过程中由B企业揽得货源，对客户负责同时其运输的范围最长，风险也最大，采用此种分配方式必定会影响其参与协作的积极性，没有起到激励作用。这种利益分配方式显然是不合理的，可引入改进的Shapley值利益分配模型进行利益分配。

参数分析。一是投入资源。A、B、C企业都拥有自己的物流信息系统和箱式货车，可保证电子配件在运输过程中的效率和安全及运输全程的实时监控。所以在此项目中可认为各方投入的资源相同，所以α11=0.33，α21=0.33，α31=0.33。资源投入因素在利益分配的影响程度为λ1=0.25。二是努力因素。此运输项目中由B企业揽得货源，负责整个运输过程中的衔接对货物负责向客户反馈运输信息，B企业相较于A、C企业所付出的努力更多，所以努力因素可确定为α12=0.3，α22=0.4，α32=0.3。努力因素在利益分配的影响程度为λ2=0.35。三是风险因素。前面分析了风险主要来自人为风险和自然风险，因人为风险很难衡量，所以只考虑自然风险，假设自然风险和其运输距离成正比，则各方所承担的风险可确定为α31=0.4，α32=0.5，α33=0.1。风险因数在利益分配中的影响程度为λ3=0.4。

所以针对此笔协作运输任务，A物流企业获得利润27元，B企业获得利润46元，C企业获得利润17元。

结论

中小物流企业受限于资金和我国地域辽阔的特点，很难搭建全国范围内的服务网络，因此很多中小物流企业采取协作的方式来吸引客户，利益分配又是企业间协作能否高效运作的重要影响因素，采用改进的Shapley值利益分配法，在分配利益时充分考虑了各协作方的风险承担、资源投入和努力程度等因素，更加公平、合理，能充分调动中小物流企业参与协作的积极性。

参考文献：

1.邢田宝.货运联盟利益分配博弈分析[J].物流工程与管理，2014（2）

2.徐扬，申金升，王传涛.物流联盟的形成机理与协作博弈研究[J].交通运输系统工程与信息，2011（11）

3.胡乐平，王嵩.构建协作型的物流网络[J].商场现代化，2007（14）

4.陈磊，赵海峰.协作模式下快递企业间利润分配问题研究[J].经营管理者，2013（3）

5.高开仙，余思勤，刘文白.物流服务网络与产品供应链互动协调[J].企业经济，2016（1）

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7.朱敏.快递企业间协作的收益分配问题研究[D].北京交通大学，2009

8.田帅辉，王旭，常兰.物流资源整合系统的两阶段利益分配策略研究[J].计算机工程与应用，2014（3）