梁昌勇，葉春森, 2

(1.合肥工業(yè)大學管理學院，安徽 合肥 230009；2.安徽大學商學院，安徽 合肥 230601)

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基于努力和賠償成本分攤機制的云服務供應鏈協(xié)調

梁昌勇1，葉春森1, 2

(1.合肥工業(yè)大學管理學院，安徽 合肥 230009；2.安徽大學商學院，安徽 合肥 230601)

云服務的技術研發(fā)努力和使用失敗賠償促銷是提高云服務采納率的重要措施。根據努力水平在云服務供應鏈整合中的作用，提出努力水平對需求、價格之間的不同影響機理，研究基于技術努力成本和賠償成本分攤機制實現(xiàn)云服務供應鏈的協(xié)調問題。研究結果表明賠償促銷與技術研發(fā)努力的分配機制能提高供應鏈的整體利潤；隨努力水平作用于價格、需求的機理不同，努力成本分攤和賠償成本分攤機制的協(xié)調范圍、條件和能力也不同，其結果為均衡技術研發(fā)努力和使用失敗賠償促銷兩種措施提供決策支撐。最后通過算例展示模型的有效性。

SaaS-PaaS; 努力成本；賠償機制；供應鏈協(xié)調

1 引言

隨著云計算理論和技術的發(fā)展，以云服務、物聯(lián)網和大數(shù)據等價值載體為主導的服務型平臺和環(huán)境成為新型商業(yè)的重要背景，由此帶來了由實物供應向服務共享的轉變[1-3]。在新的供應鏈環(huán)境下，云服務供應鏈成為新興供應關系的研究熱點。其中，軟件即服務(Software as a Service, SaaS)作為云服務交付的營銷前端被學者和實踐者所關注[4]。但是，當前軟件即服務的業(yè)務發(fā)展仍然很緩慢。早在2008年，用友和金蝶就提出大力發(fā)展ASP(Application Service Provider)和SaaS等產品，5年過去了，采納這些產品的企業(yè)、組織仍然很少，而且同樣的現(xiàn)象也發(fā)生在韓國、美國等IT服務成熟的國家[5]。形成這種局面的原因很多，其中一個重要的原因就是許多企業(yè)和個人擔心云服務實施過程中存在的許多風險，及最終項目和戰(zhàn)略的失敗，例如，亞馬遜的宕機事件等，而且面對這種擔心和厭惡，云服務供應鏈內外沒有激勵、分攤和賠償機制[5]。

云服務是一種變革式的商務服務模式，具有按照需求支付的低成本、敏捷性、智能化、低庫存等特征，承載傳統(tǒng)供應鏈向現(xiàn)代服務供應鏈轉型的過渡性任務，其前景已獲得大多學者和實業(yè)者的肯定[6]。在云服務外包體系下，基礎即服務(Infrastructure/hardware-as-a-Service, IaaS/HaaS )、平臺即服務(Platform-as-a-Service, PaaS)和SaaS構成基本服務邏輯單元。與傳統(tǒng)服務相比，這些單元細化了服務粒度，更能減低成本和提高服務外包的質量[7]，充分體現(xiàn)需求中的欲望行為和支付能力在計費中的作用。同時，云服務的智能化，能進一步推進服務業(yè)務中按需付費和交付即服務的發(fā)展，并給SaaS模式帶來新的供應結構和協(xié)調策略[8]。Pha[2]基于云技術帶來的技術和管理框架變革，分析了云服務和傳統(tǒng)服務的融合和各自的適應與創(chuàng)新環(huán)境。在云服務供應鏈中，基于信息技術對業(yè)務、管理和服務的影響機理，Dorsch[9]提出這類供應鏈的協(xié)調是服務、努力與能力的協(xié)調。從服務供應鏈的視角，Demirkan[10]分析了應用服務基礎設施提供商(Application Service Infrastructure Provider, AIP)與應用服務商(Application Service Provider, ASP)之間的信息共享、風險分擔能被協(xié)調的條件；并在此基礎上，這個團隊引入排隊模型約束，研究SaaS背景下時間成本、服務能力的各種協(xié)調模式[11]。在國內，云服務供應鏈的協(xié)調研究多集中在網絡運營商、服務提供商和服務運營商等供-零、制-零等二級服務供應鏈的協(xié)調研究商。達慶利等人[12]以彩信業(yè)務為背景，針對互聯(lián)網供應鏈的新興成本結構和供應能力離散性特點，研究了網點建設規(guī)模和定價的協(xié)調問題。但斌等人[13]針對ASP供應鏈中的市場需求不確定性風險問題，研究了供應鏈成員身份差異對風險分攤效果的影響。任懷飛等人[14]基于ASP外包中的委托代理關系，研究了聯(lián)盟式、存量式和獨立新建式三類模式下關鍵業(yè)務能力的提升激勵的契約設計問題。廖貅武[15]領導的團隊在總結前期研究成果的基礎上，進行了大量的開拓性工作，研究了ASP和SaaS模式中不確定需求，免費試用等環(huán)境下采用服務定價、成員努力程度、合同類型進行供應鏈利益與風險的協(xié)調問題。然而，已有的研究還沒有關注到云服務平臺下傳統(tǒng)ASP和SaaS模式下的利益和風險變化態(tài)勢，也沒有研究云服務下這些模式的低采納率和合作失敗等現(xiàn)象對供應鏈協(xié)調的新影響,更沒有考慮云服務智能化、低庫存等背景下的行為努力對供應鏈協(xié)調的重要作用。因此，本文針對現(xiàn)有研究忽略的方向和不足，構建基于PaaS-SaaS云服務供應鏈，突出努力行為對協(xié)調供應鏈的作用，從促銷努力開始，引入因服務失敗或不滿意時對用戶的賠償策略；研究云服務供應鏈的信任、合作、技術研發(fā)等努力成本和賠償成本的分攤問題，以期為實現(xiàn)PaaS-SaaS云服務供應鏈整體績效的最大化而提供理論參考。

本文研究的特色之處在于：(1)針對云服務的低采納率，從云服務供應鏈內部努力成本和外部賠償促銷成本兩個角度考慮云服務供應鏈的協(xié)調問題；(2) 基于云服務SaaS的低采納率，提出賠償策略以推廣云服務；(3)針對SaaS需求空間和采納行為之間的聯(lián)系，提出了努力水平與需求量、市場價格和賠償成本之間的影響模式，并研究了基于技術研發(fā)努力成本和賠償促銷成本分攤的云服務供應鏈協(xié)調機制。

2 假設與模型分析

信息技術以信息、效率和服務等形式創(chuàng)造組織的價值。云理論與技術作為新一代信息技術的代表對價值鏈和商業(yè)模式都有變革式影響，使得服務成為價值的重要形式。在完整的云服務體系下，三層云服務構成一個內部多級供應鏈。但考慮到IaaS的需求模式和有形性，本文僅選取了后面的PaaS和SaaS, 這是因為在三級服務體系中，平臺和軟件之間的聯(lián)系更為密切。同時，平臺即服務也是軟件即服務縱向發(fā)展的基礎，是實現(xiàn)多元和個性化統(tǒng)一的重要平臺。鑒于這些考慮，面對當前SaaS的低采納率近況，從一體化供應鏈的角度出發(fā)，強調內部努力對供應鏈整合的作用。在內部，通過技術創(chuàng)新、合作、共贏、信任環(huán)境營造的努力，激勵SaaS的上游即PaaS的加入，搭建內部平臺和商業(yè)模式；在另一方面，面對其下游的使用中的終端和失敗擔憂，提出補償策略，即在服務效果不明顯和失敗的情況下，提出賠償，以激勵更多的需求方成為伙伴，發(fā)展云服務市場。在整篇的模型構建中，提出以下假設：

假設1 在云服務中，云服務供應商的主體是SaaS，其上游是PaaS，下游是用戶或租戶。在這樣的結構中SaaS是主導者，負責整體供應鏈的宣傳和激勵，是云服務供應鏈整合的主要動力源和開展努力行為的唯一主體。

假設2 基于整個云服務行業(yè)的低采納率和SaaS的按需計費或支付特征，以需求為中介變量，假設努力對需求有不同影響模式，可以獨立和交互影響，根據這些機理可以建立努力、價格和利潤之間的關系模型函數(shù)。且假設云服務效益與SaaS的努力程度密切相關，其關系是復雜的非線性關系[16-18]，本文對他們的具體關系的假設見假設3和4。

假設3 假設努力水平在一定的條件下會影響價格，即在某些情景下，核心企業(yè)可能因為自己的讓利意愿和研發(fā)進步，會主動減低價格。

假設4 根據按照需求計費模式，細分需求為基本需求(A)和技術研發(fā)努力、免費和賠償驅動的需求增長兩個部分。假設努力的最大水平為E，每單位水平的努力對需求變動的影響系數(shù)為φ。總需求和努力水平之間的關系表現(xiàn)為兩種模式，一是D=f1(e)=A+φe；二是D=f2(e)=-0.5e2+ep+A。p是云服務市場的單位價格。前一種是簡單的線性關系，后一種是服務的多變量交互關系，是努力水平，價格和需求之間的交互影響的結果。這一模式滿足當努力水平為0時，是基本需求；努力水平和價格交互影響需求。

假設5 針對低采納率，通過提出賠償促銷努力策略吸引用戶，以提高市場容量，形成規(guī)模經濟。對于努力不足造成的賠償量為φ(E-e)，單位賠償價格為市場價格的k倍數(shù)，當K為1時，即為免費狀態(tài)。在現(xiàn)實中，努力水平很難達到最大努力水平E，這是因為，出于能力過剩和資源閑置考慮，云服務商不可能讓租戶的個性化需求得到完全滿足。

假設6 SaaS在激勵和整合供應鏈中的努力成本為0.5be2；向PaaS支付的單位成本為w；PaaS自身的成本為c。

因此，云服務供應鏈中SaaS，PaaS和整體的利潤函數(shù)依次為：

3 努力水平影響需求的云服務供應鏈協(xié)調研究

在此模式下，特定努力水平下，供應鏈整體需求受到努力成本的影響；同時，努力水平成本和努力不足帶來的賠償成本構成主要成本成分。所以云服務供應鏈中SaaS,PaaS和整體的利潤函數(shù)依次為：

針對上述供應鏈成員間的關系和利潤結構，分別從分散決策、集中決策和協(xié)調三個角度來分析。

3.1 分散決策研究

在云服務供應鏈中， 處于主導地位的SaaS首先進行決策，在單獨追求利潤最大化的情況下，通過對其利潤函數(shù)求導并運算得到：

(1)

3.2 聯(lián)合決策研究

基于SaaS主導的供應鏈在分散決策中，會讓整條供應鏈缺少整體競爭力。在面對低采納率進行的賠償機制需要整合供應鏈內部資源，建立穩(wěn)定的和合作性的供應鏈上游供應源。因此，SaaS考慮和PaaS合作，進行聯(lián)合決策，以提供供應鏈整體效益。根據這一思路，采用最優(yōu)化方法得到聯(lián)合決策下的努力水平。

(2)

在聯(lián)合決策情況下，整體供應鏈的績效為：

比較兩種背景下努力水平可得：

帶入整體供應鏈績效中可知，

3.3 基于成本分攤協(xié)調機制的優(yōu)化研究

以供應鏈整體利潤最大為目標，在滿足整體利潤最大的情況下，SaaS需要和PaaS共同承擔努力成本和賠償費用。于是，假設α為其分攤比例，于是相應的函數(shù)利潤函數(shù)如下：

對協(xié)調后的供應鏈進行努力水平的優(yōu)化可以得到最優(yōu)的努力水平為：

基于這樣的協(xié)調，其效果要與聯(lián)合決策的利潤一樣，于是可令：

進一步求解得到協(xié)調參數(shù)為：

(3)

協(xié)調供應鏈目標是實現(xiàn)Pareto改進，即此時供應鏈成員的利潤大于分散決策得到的利潤。其中的機制可以通過定理1給出。

證明：根據Pareto改進原理可知，協(xié)調后的云服務供應鏈各成員利潤需要滿足如下條件：

求解該不等式得到：

定理1證畢，其內涵表明，成本分攤機制可實現(xiàn)云服務供應鏈的協(xié)調，其協(xié)調本質是成本分攤比例和利潤分配比例一致?；谶@一特征，結合努力成本和賠償成本的屬性差異，可以得到推論1.

推論1 賠償成本的分攤增強了成本分攤的可測量性。

推論1表明，在供應鏈協(xié)調中，如果只是考慮分攤努力成本，而不分攤賠償成本，則有協(xié)調參數(shù)為：

從表達式中可知α′≥α。說明若不分攤賠償成本，需要分攤更多的努力成本。但是，努力的成本是不好測量的，而賠償成本，通過與定價相比，其可測量性較好，故其結果更直觀，便于供應鏈上游供應商參與分攤機制，也激勵了下游成員的主動聯(lián)合行為。因此，引入賠償成本分攤使得供應鏈分攤機制更可視化和更容易被相關成員接受，促進供應鏈利潤分配的公正性。這也說明努力成本的補償可以通過提高價格來進行彌補，于是本文的第四部分將基于價格、需求、努力和賠償?shù)慕换リP系研究云服務供應鏈的協(xié)調問題。

4 努力水平影響需求和價格的云服務供應鏈協(xié)調研究

4.1 獨立影響模式下的云服務供應鏈協(xié)調研究

在第三部分研究結果的基礎上，本部分認為努力水平的提高不但影響需求，也影響市場定價。在假設3的基礎上，進一步假設其影響的機制是獨立的，即努力水平會帶來需求的增加，也會促使市場價格的減低，且是線性關系，進一步假設單位努力帶來的降價系數(shù)為g。

于是，云服務供應鏈的成員和整體利潤函數(shù)如下：

在分散決策情況下，SaaS的最優(yōu)努力水平為：

(4)

從整體角度考慮，聯(lián)合決策的努力水平為：

(5)

此時的最優(yōu)努力水平為：

根據優(yōu)化的要求約束和目標，要使得：

進一步解出參數(shù)。得到參數(shù)：

α=(2φkg+b)(φ(p0-w)-gA)-2kgφ(w-c+k(p0+gE))/(2φkg+b)(φ(p0-c)-gA)-2kgφ2(p0+gE)

(6)

(6)式表明內部研發(fā)努力成本和外部賠償促銷成本的共享分攤機制能實現(xiàn)供應鏈協(xié)調，協(xié)調后的供應鏈成員達到Pareto改進的條件見定理2。

定理2 當：

證明同定理1。在定理2中，從實現(xiàn)Pareto改進的參數(shù)表達式中可以看出賠償成本和努力成本之間的分攤無差別。從式(4)、(5)和(6)可知，在實踐中，通過研發(fā)努力和賠償努力能同時實現(xiàn)銷量增長和低價格，但獨立影響模式下不能分辨賠償成本和努力成本分攤對供應鏈協(xié)調的貢獻聯(lián)系和差異。

4.2 交互式影響模式下的云服務供應鏈協(xié)調研究

在4.1模型的基礎上，本部分研究努力水平、價格和需求的交互式影響機理。在假設4的基礎上，選擇第二類需求函數(shù)。即假設需求是努力水平和價格的函數(shù)。于是，在該模式下，價格也是一個決策變量。于是，得到該模式下云服務供應鏈各成員的利潤函數(shù)為：

同理，可以采用類似的方法研究該模式下的分散決策，聯(lián)合決策和協(xié)調三個方面內容。但由于最優(yōu)的努力水平和價格表達式較長，結合本部分主要研究協(xié)調問題，故在行文過程中省去最優(yōu)努力水平和價格的求解過程，直接用努力水平和價格表達協(xié)調參數(shù)。于是，首先考慮價格的最優(yōu)決策，令利潤函數(shù)的價格導函數(shù)為零得到：

(7)

接著進行聯(lián)合決策下的價格最優(yōu)化決策，得到式(8)：

(8)

在此基礎上，設兩個參數(shù)α，β分別為內部努力成本和外部賠償努力成本的分攤協(xié)調系數(shù)，此時的SaaS利潤函數(shù)為：

對此時的利潤函數(shù)進行優(yōu)化求解可以得到最優(yōu)價格為式(9)：

(9)

按照協(xié)調的目標得到：

(10)

推論2 賠償成本的協(xié)調參數(shù)是努力水平與供應商利潤的函數(shù)，努力水平與賠償成本分攤參數(shù)負相關，與利潤正相關。

證明：根據協(xié)調參數(shù)表達式可知道：

按照P的優(yōu)化思路，同理可以得到努力水平的優(yōu)化過程，依次得到分散、聯(lián)合和協(xié)調三類情境下的最優(yōu)努力水平：

(11)

(12)

(13)

式(11)和(12)表明聯(lián)合決策時，云服務供應鏈的整體利潤最大。根據協(xié)調目標，令式(12)等于(13)得到：

(14)表1 模型參數(shù)取值表

表2 模型的算例結果表

推論3 賠償成本和努力成本分攤協(xié)調參數(shù)具有線性關系。

式(10)和(14)表明，努力水平、價格和需求的交互影響模式下，能通過基于差異化的努力成本分攤機制實現(xiàn)云服務供應鏈的協(xié)調。因此，根據推論可知，在協(xié)調云服務供應鏈過程中，需要均衡技術研發(fā)努力和賠償促銷宣傳，實現(xiàn)內外努力的結合。

5 算例分析

基于模型的抽象性，下面進行數(shù)值算例以提高模型應用的直觀性的感知。分別定義第三部分的模型為模型1，4.1模式下的模型為模型2, 4.3模型下的模型為模型3。各模型的參數(shù)取值見表1。

按照表1中的參數(shù)，代入上述模型的求解結果可以得到供應鏈的各成員獨立決策及整體聯(lián)合決策下的努力水平和利潤等情況，具體見表2。

從表2的結果可知，算例結果基本符合直覺認知和決策，努力水平作用于價格、需求的機理假設基本服務事實，相對于模型1而言，模型2和模型3的結果表明，SaaS通過技術研發(fā)和賠償促銷努力活動可以獲得更多的利潤，更有助于SaaS成為供應鏈中的優(yōu)勢成員。

6 結語

云計算產業(yè)雖然得到了廣泛的關注和各界的熱捧，但仍然遭遇低采納率的現(xiàn)實危機。本文針對云服務的低采納率，提出通過內部技術研發(fā)努力與外部賠償促銷努力以提高云服務采納率的思想，研究了基于成本分攤機制的云服務供應鏈協(xié)調問題。研究結果表明努力成本分攤機制能實現(xiàn)云服務供應鏈協(xié)調，在努力只促進需求的情況下，技術研發(fā)努力成本和賠償成本的分攤沒有區(qū)別，只是形成了成本分攤的細分，提高了供應鏈協(xié)調的可視性；在努力獨立影響價格和需求時，無差別成本分攤協(xié)調能同時實現(xiàn)減低價格和提高需求的雙目標；在努力水平、需求和價格交互影響時，賠償努力成本分攤系數(shù)與技術努力成本分攤系數(shù)之間存在線性關系，這為均衡技術研發(fā)努力和賠償促銷努力投入提供決策依據。

[1] Jula A, Sundararajan E,Othman Z. Cloud computing service composition: A systematic literature review[J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(8): 3809-3824.

[2] Dha S. From outsourcing to cloud computing: Evolution of IT services[J]. Management Research Review, 2012, 35(8): 664-675.

[3] 馮芷艷，郭迅華，曾大軍，等.大數(shù)據背景下商務管理研究若干前言課題[J].管理科學學報,2013,16(1):1-9.

[4] Gon?alves V, Ballon P. Adding value to the network: Mobile operators’ experiments with software-as-a-service and platform-as-a-service models[J]. Telemetric and Informatics, 2011, 28(1):12-21.

[5] Lee S G，Chae S G. Drivers and inhibitors of SaaS adoption in Korea[J]. International Journal of Information Management, 2013, 33(3): 429-440.

[6] Demirkan H, Delen D. Leveraging the capabilities of service-oriented decision support systems: Putting analytics and big data in cloud[J]. Decision Support Systems, 2013, 55(1): 412-421.

[7] Fan Ming, Kumar S, Andrew B. Short-term and long-term competition between providers of shrink-wrap software and software as a service[J]. European Journal of Operational Research, 2009,196 (2):661-671.

[8] Benlian A, Marios K. Service quality in software-as-a-Service: Developing the SaaS quality measure and examining its role in usage continuance[J].Journal of Management Information Systems, 2011, 28(3): 85-126.

[9] Dorsch C, H?cke B. Combining models of capacity supply to handle volatile demand: The economic impact of surplus capacity in cloud service environments[J].Decision Support Systems, 2014, 58:3-14.

[10] Demirkan H, Cheng H K. The risk and information sharing of application service supply chain[J].European Journal of Operation Research, 2008, 187(2):756-784.

[11] Demirkan H, Cheng H K, Bandy S. Coordination strategies in a SaaS supply chain[J].Journal of Management Information Systems, 2010, 26(4):119-143.

[12] 鄭惠莉,達慶利.移動互聯(lián)網供應鏈協(xié)調機制研究[J].管理科學學報, 2005, 8(5):31-37.

[13] 但斌,宋寒,張旭梅.服務外包中雙邊道德風險的關系契約機理機制[J].系統(tǒng)工程理論與實踐, 2010, 30(11):1944-1953.

[14] 任懷飛,張旭梅.ASP模式下關鍵業(yè)務應用服務外包中的激勵契約研究[J].科研管理，2012,33(11):68-75.

[15] 李新明,廖貅武,劉洋.基于SaaS模式的服務供應鏈協(xié)調研究[J].中國管理科學, 2013, 21(2):98-106.

[16] Tsao Y, Sheen G. Effects of promotion cost sharing policy with the sales learning curve on supply chain coordination[J]. Computers & Operations Research，2012, 39(8):1872-1878.

[17] Taylor T A. Supply chain coordination under channel rebates with sales effort effects[J].management science, 2002, 48(8):992-1007.

[18] Ali S, Schneider S. Viewpoint cloud services certification[J]. Communications of the COM, 2013, 56(2):33-37.

Research on Coordinating Cloud Service Supply Chain Based on the Apportioning Mechanism of the Cost of Effort and Compensation

LIANG Chang-yong1, YE Chun-sen1, 2

(1. School of Management Hefei University of Technology, Anhui 230009,China;2. School of Business Administration, Anhui University, Anhui 230601,China)

Efforts in cloud service technology research and development and compensation from failure applications are two key count-measures in order to improve the rate of adoption of cloud service in client market. The interactive mechanism between effort, demand and price is proposed according to the role of theirs in integrating cloud service supply chain in this paper, and the coordination of cloud service supply chain is studied based on cost distributions of efforts cost and compensation cost. The research shows that coordination and equilibriums can improve the profits of the whole supply chain and realize Pareto improvement, and different interactive mechanisms have different coordination scopes and conditions based on apportioning parameters of the costs, which can provide some advice for equilibriums making decision of efforts level and compensation promotion. Finally, numerical examples and experiments are applied to illustrate the validity of the proposed method.

SaaS-PaaS; effort cost; compensation mechanism; supply chain coordination

1003-207(2015)05-0082-07

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.05.011

2013-06-24；

2014-03-27

國家自然科學基金重點項目(71331002)；教育部人文社科項目(12YJC630268)

梁昌勇(1965-)，男(漢族)，安徽肥西人，合肥工業(yè)大學管理學院教授，博士生導師，研究方向：管理信息系統(tǒng)、智能決策方法、行為決策等.

F272

A