李 锑

（西南民族大学 管理学院，四川 成都 610000）

1 引言

动态物流联盟又称“虚拟物流”，是一种新型的现代物流组织模式，最早由美国Stuart等人于1996年提出。其显著特点是“依靠计算机网络等现代通信技术，帮助企业对市场机遇做出快速反应的物流功能互补共同体”[1-3]。

这种动态性组织结构与传统物流联盟相比，在带来更多市场机遇和份额的同时，也会导致成员流动性增强，使联盟有破裂的威胁。为了解决这一问题，需要从成员参与联盟的根本需求—利益出发，当成员企业参与联盟分配到的利润与付出的成本之间的比例越高时，其参与联盟的积极性越高，这种积极性是维持联盟持续稳定运行的重要保证，因此构建一个动态物流联盟必须建立良好的利润分配机制。

目前，在利益分配的相关研究中，很多学者都运用了Shapley值法，根据分配利益的行业主体不同，学者们进行了不同的改进，使其更符合行业实际，保障利益分配的公平合理。Shapley 值法最早是由Shapley提出并用于解决主体合作利益分配问题。戴建华等[4]将Shapley 值法应用于动态物流联盟伙伴企业的利益分配中去，并提出风险因子对其进行修正；张慧等[5]研究煤炭供应链利益分配时，选用合作积极性、技术创新、风险三因素改进了Shapley值。余建军等[6]研究电商物流企业联盟利益分配时，在经典Shapley值的基础上，增加包含投入成本价值、风险分摊系数、行业领导力、市场影响力和参与意愿强度在内的五种修正因子来提高分配方案的合理性。周衍平等[7]研究植物新品种资本化各主体间利益分配时，基于成本投入、风险和合作讨价还价能力三种因素对传统Shapley值进行改进，更加符合行业特点，保证分配的公平。

综上所述，国内学者在改进Shapley值的方向上，主要是根据不同的行业主体对影响因子进行改正以保障利益分配的合理，本文根据前人的研究成果，尝试提出五种修正因子，成员忠诚度、成员可信任度、客户吸引力、公共设备折旧、风险来使Shapley值法更好地适应动态物流联盟的利益分配。

2 改进Shapley值法

2.1 传统Shapley值法

（1）原始模型简述。物流联盟的利益分配问题本质上是一个多人合作博弈，而Shapley 值法是用于解决多人合作博弈的一种方法，它可以确定当n个主体通过合作取得最大收益后，这一最大收益的分配问题。

假设一个物流联盟集合I中由不同的n个成员企业i构成，这个集合表示为，联盟中每个成员单干时收益为V(i)；当联盟各成员通过合作获得一定的总收益Φ（v）后，联盟需将收益转归于每个局中人。Shapley值即企业i所得的利益分配值φi(v)

但要使Shapley值法成立，需要满足以下条件：

式（1）表示联盟整体总收益须等于联盟单个成员总收益加总；

式（2）表示联盟总收益大于各成员单干时收益的简单加总；

式（3）表示成员i在联盟分得的收益要高于成员单干时的利益。

满足以上条件后，则可以进行Shapley 值的相关计算。其中在集合I中，Si代表主体i的所有子集，子集中元素个数为主体i的子集S的收益为V(S),子集S中除去成员i之后可以取得的利益为V(S/i)。因此单个成员分到的利益可以表示为式（4）：

2.2 修正模型

在进行模型的改进前，需要做出以下假设：

（1）数据的可获得性：动态物流联盟本身高度依赖于现代计算机网络等技术，因此对于数据的可获得性较高，为改进后的模型数据需求提供条件。

（2）利益分配的即时性：动态物流联盟由于具有较强的动态性，因此利益结算应在每一次任务后，不能按年或季度等方式。

修正系数如下：

（1）联盟忠诚度（Hv）。动态物流联盟各成员最终的利益分配应与其对联盟的忠诚度相关。对于动态物流联盟而言，动态性是其区别于传统联盟的重要特点，动态性意味着联盟成员的进入与退出机制要比传统联盟更为简单。优点是：面对现在瞬息万变的市场，在市场出现新的机遇时，动态联盟可以以更快的速度吸纳新成员调整联盟结构，把握市场。缺点是：导致联盟内部的松散性和成员的较低忠诚度。因此在基于能力的传统Shapley值法分配利益的基础上，应对联盟成员的忠诚度进行评估，高忠诚度意味着更多的利益分配。

实际中，联盟忠诚度的评估由其参与的任务总次数比例与以及任务的总金额比例两个指标衡量。设ai为第i个成员参与任务次数占联盟该年总任务次数比例，bi为第i个成员参与任务总金额占联盟该年任务总金额比例；则成员i的联盟忠诚度指标hvi表达式如下：

利用AHP 层次分析法对两个比例权重进行打分，最后再进行归一化处理后得到单个成员的联盟忠诚度值Hvi。因此在只考虑联盟成员最终利益分配与其对联盟忠诚度相关时，各成员应分得的利益φ'(v)为：

（2）成员信任度（Tv）。动态物流联盟各成员最终的利益分配应与成员信任度相关。成员信任度即联盟对每个成员可靠程度进行评分，以各成员执行任务历史中货物的完好率qi及接受完成任务的准时率ti衡量，较高的信任度应与较高的利益分配挂钩。则成员i的成员信任度指标tvi表达式如下：

同上进行归一化处理后得到单个成员的成员信任度值Tvi，因此在只考虑联盟成员最终利益与其信任度相关时，各成员应分得的利益φ'(v)为：

（3）客户吸引力(Lv)。动态物流联盟各成员最终的利益分配应与其对客户的吸引能力相关，客户吸引力即各成员对市场的占有率，市场份额越高的成员在加入联盟后会给联盟带来更大的竞争力与利益。

实际中，对联盟成员i的客户吸引力的测算由联盟成员i上一年度的营业收入与联盟所有成员营业收入之比li确定。则成员i的客户吸引力指标lvi表达式如下：

同上进行归一化处理后得到单个成员的客户吸引力值Lvi，因此在只考虑联盟成员最终利益与客户吸引力相关时，各成员应分得的利益φ'(v)为：

（4）公共设备损耗（Ev）。动态物流联盟各成员最终利益分配应与其公共设备损耗相关，由于联盟在执行任务时，一些提供公共服务的联盟企业，如软件服务、公共仓库在子任务衔接时会产生对公共设备的损失。因此需要对损耗率较高的成员进行补贴。

设成员i在一项物流任务执行时所产生的公共设备损耗值为设备s的价值ei与其折旧率hs之积。则成员i的公共设备损耗指标evi表达式如下：

同上进行归一化处理后得到单个成员的公共设备损耗值Evi，因此在只考虑联盟成员最终利益与公共设备损耗度相关时，各成员应分得的利益φ'(v)为：

（5）风险成本损失（Rv）。联盟成员最终的利益分配方案应与其承担的风险相关。在某一项物流任务的执行中，由于天气、货物种类等因素的影响，负责不同物流环节的联盟成员所承担的风险是不同的。风险损失系数越高的成员应获得较高的利益补偿。

设在一次任务中，联盟面临的风险g 有n 种，gi为联盟成员i遇到风险的概率，kg表示联盟成员i遇到的风险危险系数。则成员i的风险成本损失指标rvi表达式如下：

同上进行归一化处理后得到单个成员的风险成本损失值Rvi，因此在只考虑联盟成员最终利益与风险损失系数相关时，各成员应分得的利益φ'(v)为：

最后将所有情况综合考虑，将所有影响联盟利益分配的因子用层次分析法得出其各自的权重分别为χ1，χ2，χ3，χ4，χ5，χ6，因此修正 Shapley 值法的最终模型为：

3 算例

3.1 初始计算

假设四川省物流行业有三家公司：A公司为提供物流综合性服务的第三方物流公司，B公司为专门提供省内专线运输的物流公司，C公司为专门提供仓库租赁的仓储公司。为抢夺四川省内市场份额，他们签订合作协议，组成物流联盟。在整合前三家公司信息如下：

A企业单独利润为500万元、B企业单独利润400万元、C 企业单独利润300万元。整合后，AB 企业获益 1 500 万元；AC 企业获益 1 300 万元；BC 企业获益1 100万元;ABC企业获利2 500万元。

表1 企业A的利益分配 （单位：百万元）

将表格最后一行相加，可得A 企业可分配利润为59 6 百万元。

同理，运用Shapley 值法求出的各个企业可分配利益，见表2。

表2 三企业各自可分配利益 （单位：百万元）

显然，

因此运用Shapley 值法所进行的初次分配方案是：在ABC三公司合作的基础上，A公司分配收益为59 6 百万元；B 公司分配收益为 25 3 百万元；C 公司分配收益为41 6 百万元。

该方案满足个体合理性，又满足集体性，保证每个企业都愿意参与其中。

3.2 修正计算

下面对传统Shapley值法进行如下的修正计算。

根据专家咨询和相关企业调研，假定归一化后的修正因素集见表3。

表3 归一化修正因素集

通过专家打分以及AHP 赋予权重，假设最终为各影响因子赋权结果集为：

因此，各联盟成员应分配最终利益分别为（结果保留两位小数）：

结果检验：

加入修正因子的利益分配结果显示，三位成员的分配也是既满足个体理性，也满足群体理性。因此修正后A 公司分配收益为9.03 百万元；B 公司分配收益为8.10 百万元；C 公司分配收益为7.87 百万元。

3.3 结果分析

由表 4 和表 5 可知，A 企业与 B 企业所分配利益较原先有所减少，而C企业获得再分配利益的增长。

表4 修正前后利益分配对比表 （单位：百万元）

表5 影响因子均值表

从单个企业成员来说，这一修正分配方案与原始分配相比，在带来部分成员收益上升的同时，也会带来另一部分成员收益的下降。但是即使收益减少，修正后的利益分配仍然会多于该成员单独行动时的利益。在分配时利益的减少将促使它更积极地改进，争取更高的影响因子评分；分配时利益的增加更会成为最直接有效地奖励。从联盟忠诚度指标来说，对于A企业而言，为了在后期利润分配中得到较高的利益，它将会积极提高自己的联盟任务参与度以改进联盟忠诚度；而B 企业、C 企业将继续保持较高的联盟忠诚度并且在其他影响因素上努力提升。

从联盟整体来看，修正后的利益分配从一定程度上维护了联盟的稳定性，当联盟认可成员的某项特质时，比如成员的忠诚度，会提高该权重的比重，成员企业为了达到更高的收益水平，会更加积极地参与联盟的内部任务分配，而不是说仅仅选择利润较高的任务，并且这在一定程度上维护了联盟的稳定性。

4 总结

本文通过对动态物流联盟利益分配机制的研究，在原有传统的Shapley 值法分配基础上创新加入与物流联盟相关的五个影响因子：联盟忠诚度、联盟信任度、客户吸引力、公共设备损耗、风险，并根据其影响程度设置权重。联盟成员为了更多的利益，会努力提高自身在上述五项因子上的评分。联盟忠诚度促使成员更加积极地参与联盟的任务分配；联盟信任度促使成员服从联盟整体调配，准时完好地完成任务；客户吸引力激励成员为联盟带来更多的市场份额；公共设备损耗与风险影响因子是联盟基于公平合理原则为成员提供的补贴。这五大因子为维持联盟稳定、增加联盟可靠性提供有力的保障，很大程度上为解决动态物流联盟成员不稳定的问题提供了借鉴与参考。