何丹
基金項(xiàng)目:浙江工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院訪工項(xiàng)目“O2O模式下連鎖超市生鮮百貨物流配送研究”(編號:F190105);浙江省教育科學(xué)規(guī)劃課題(2019SCG217)
摘 要:隨著傳統(tǒng)零售企業(yè)為適應(yīng)新零售的發(fā)展趨勢,紛紛開啟O2O等電商模式,客戶小批量、多批次的配送需求日益旺盛,多樣化、個(gè)性化的配送需求不斷增加。從客戶角度分析,提升物流配送的能力是提升客戶滿意度的關(guān)鍵;從零售企業(yè)角度分析,降低物流配送成本是提升其市場競爭力的關(guān)鍵。共同配送既有提高配送效率的優(yōu)勢又有提高資源使用率的特征,正因如此,共同配送逐漸成為物流配送的一種趨勢,也是零售企業(yè)在經(jīng)營變革躍躍欲試的首選路徑,但是共同配送利益分配問題卻制約其發(fā)展。本文將通過實(shí)地調(diào)研、實(shí)地訪談?wù){(diào)查等方式采集數(shù)據(jù),在對常用的成本分擔(dān)模式,如Shapley值法、滿意度函數(shù)模型、成本分?jǐn)偰P偷确治瞿P完U述基礎(chǔ)上,進(jìn)行了共同配送利益分配機(jī)制的實(shí)證性比較分析,揭示各種模型的優(yōu)勢,為傳統(tǒng)零售企業(yè)推行共同配送提供了一些實(shí)際可行的參考意見。
關(guān)鍵詞:新零售;零售企業(yè);共同配送;利益分配
一、問題提出
降本增效是增強(qiáng)物流生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)功能的關(guān)鍵,物流配送是新零售業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。對于新零售業(yè)來講,提升物流活動(dòng)的降本增效能力是其提升競爭力的關(guān)鍵手段。從共享經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析,共同配送模式能夠?qū)崿F(xiàn)物流資源的共享,提高經(jīng)濟(jì)效益與社會效益,因此具有提升物流活動(dòng)降本增效的能力,是一種追求合理化、比較先進(jìn)的配送模式,也從日本、美國等國家的廣泛實(shí)踐得到了證明。我國政府各相關(guān)職能部門也在積極推進(jìn)共同配送,在很多城市正開展共同配送的試點(diǎn)工作。面臨新零售觀念的沖擊,我國很多傳統(tǒng)零售企業(yè)也紛紛參與到共同配送的實(shí)踐中。通過問卷調(diào)查結(jié)果顯示,有67%的企業(yè)愿意從事共同配送,雖然企業(yè)參與共同配送的意愿還算比較強(qiáng)烈,但面對一系列的問題,卻有些望而卻步。通過對溫州現(xiàn)有電商類企業(yè)、連鎖經(jīng)營類企業(yè)等商貿(mào)流通企業(yè)調(diào)研發(fā)現(xiàn),一方面溫州共同配送主要存在著利益分配不均、商業(yè)機(jī)密不易保密等問題,另一方面車輛空載率較高,車輛空載率維持在20%-40%之間,這樣往往會造成大量的成本。
通過整理調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),目前推廣共同配送的最大瓶頸就在于建立合理的利益分配機(jī)制。企業(yè)參與共同配送聯(lián)盟的目的在于利用規(guī)模經(jīng)濟(jì)減低空載率,減少車輛、人力投入,以此降低成本,但是降低成本是降低共同配送合作企業(yè)的總成本,而降低的物流成本是企業(yè)聯(lián)盟的總體利益,這部分利益如何分配,或者說共同配送聯(lián)盟的成本如何分擔(dān),才是直接關(guān)乎各個(gè)企業(yè)自身利益的重要環(huán)節(jié)。所以,要推廣共同配送,就必須找到合理的、讓各企業(yè)滿意的成本分擔(dān)機(jī)制。
二、成本分擔(dān)模型解析
通過查閱文獻(xiàn)資料顯示,目前共同配送研究領(lǐng)域已有幾種常用的成本分擔(dān)模式。
1.Shapley值法
從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看,Shapley值法是一種解決合作中利益合理分配的數(shù)學(xué)方法,也可以說是一種基于所得與貢獻(xiàn)相等的分配的方式。Shapley值法是美國加州大學(xué)羅伊德·夏普利提出的一種影響深遠(yuǎn)的利益分配方法,使合作博弈在理論上取得了重要突破。即當(dāng)n個(gè)個(gè)體或組織進(jìn)行合作共事時(shí),采取任何一種模式合作,都會產(chǎn)生相應(yīng)的效益。若當(dāng)他們之間的利益活動(dòng)沒有沖突,同時(shí)不會因?yàn)槌蓡T增加而效益減少,則其合作將會實(shí)現(xiàn)效益最大化,而Shapley值法能對此最大效益進(jìn)行合理分配,從而激勵(lì)合作成員更好地發(fā)揮自己的主動(dòng)性、配合性。
假設(shè)合作成員為N個(gè),則其集合N={1,2,…,n},則存在一個(gè)函數(shù)V(S)與其任意子集S相對應(yīng),且滿足V(φ)=0,同時(shí)V(S1∪S2)≥V(S1)+V(S2),其中S1∩S2=φ,因此,稱[N,V]為n個(gè)成員合作對策,其V為合作對策[N,V]之特征函數(shù),其V(S)定義為合作聯(lián)盟S之效益值。
如若設(shè)Xi為合作聯(lián)盟后第i個(gè)成員應(yīng)得的收益,則基于所得與貢獻(xiàn)相等的分配策略為X=(X1,X2,…,Xn),且滿足5個(gè)特性要求:
上述約束條件中,(1)表示的是合作聯(lián)盟整體合理;(2)表示的是合作聯(lián)盟個(gè)體合理,其中V(i)表示的是成員不參與聯(lián)盟的最佳收益;(3)表示的是合作聯(lián)盟的有效性;(4)表示的是合作聯(lián)盟的對稱性,O表示一種組合,Oi為i的對應(yīng),Os為S的對應(yīng)(S∈N);(5)表示的是合作聯(lián)盟的可加性,U與V為集合N上的任意兩個(gè)特征函數(shù)。
根據(jù)Shapley值的條件闡述,合作成員獲取最大收益Xi的計(jì)算公式:
Xi(V)=∑SW(|S|)[V(S)-V(S-i)] i=1,2,…,n
W(|S|)=((n-|S|)?。▅S|-1)!n?。?n!
其中,V為特征函數(shù),確定Shapley值。|S|為合作聯(lián)盟的成員數(shù),W(S)是權(quán)重因子。從概率的角度解釋Shapley值,假設(shè)集合N中的成員隨機(jī)形成共同配送關(guān)系,且每種關(guān)系出現(xiàn)的概率為1,集合N中成員聯(lián)盟關(guān)系總共有n!種。其中V(S)-V(S-i)表示的是成員i加盟S的貢獻(xiàn)大小。(S-i)與(N-S)的成員企業(yè)形成聯(lián)盟關(guān)系總共有(n-|S|)?。▅S|-1)!種,則每種次序出現(xiàn)的概率為:
(n-S)?。⊿-1)!/n!。按照此種解釋,成員企業(yè)i所做的貢獻(xiàn)值恰好便是Shapley值。
2.滿意度函數(shù)模型
此模型以聯(lián)盟利益最大為目標(biāo),并按照每一個(gè)企業(yè)對于聯(lián)盟利益的貢獻(xiàn)度來進(jìn)行利益分配。
(1)共同配送邊際成本
為了計(jì)算共同配送允許單個(gè)企業(yè)i加盟的邊際成本,則進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)化,結(jié)果如下:
C(N)=Ci;
ΔCi=C(N)-C(N-{i})
ΔQ=1
則共同配送允許單個(gè)企業(yè)i加盟的邊際成本:
MCi=C(N)-C(N-{i})
從上述公式中分析發(fā)現(xiàn),共同配送允許單個(gè)企業(yè)i加盟的邊際成本并沒有體現(xiàn)出共同配送的固定費(fèi)用以及合作費(fèi)用,所以可以將MCi看作是單個(gè)企業(yè)i加盟所需承擔(dān)的最少費(fèi)用。
(2)滿意度模型
從經(jīng)濟(jì)學(xué)“理性經(jīng)濟(jì)人”假設(shè)的視角分析,利己主義是個(gè)體或組織在經(jīng)濟(jì)合作活動(dòng)的基本行為動(dòng)機(jī),因此合作者都會不自覺地追求自身利益最大化,即以最小的投入獲取最大的經(jīng)濟(jì)效益。從這角度分析企業(yè)參與共同配送聯(lián)盟的滿意度,可以采用Derringer提出的滿意度函數(shù)法fi(H),是一種比較常用的方法,故定義:
fi(H)={Xi-C({i})}/{MC({i})-C({i})}
MC({i})≤Xi≤C({i})
從MC({i})≤Xi≤C({i})的約束條件看,每個(gè)共同配送的成員都會追求靠近邊際成本MC({i}),遠(yuǎn)離個(gè)體獨(dú)自配送成本C({i})。
當(dāng)fi(H)≥0,Xi越靠近MC({i})時(shí),若fi(H)值越大,則表明成員i參與共同配送聯(lián)盟的滿意度越高,因此就越有積極性。
結(jié)合個(gè)體理性原則,我們可以知道:
0≤fi(H)≤1
在共同配送的實(shí)踐中,參與共同配送的企業(yè)其地位、作用與貢獻(xiàn)不盡相同,如果忽視成員的貢獻(xiàn)大小的現(xiàn)實(shí),理想化的平等看待滿意度,其結(jié)果必然會降低貢獻(xiàn)大的成員的滿意度,最終必然陷入共同配送解體的危機(jī)中。因此為了保障共同配送的聯(lián)盟效率,其激勵(lì)機(jī)制應(yīng)結(jié)合各個(gè)成員的滿意度以及貢獻(xiàn)大小,全面考慮共同配送的綜合滿意度f(H),故定義:
其中,n為聯(lián)盟成員個(gè)數(shù),wi為第i家企業(yè)對聯(lián)盟的貢獻(xiàn)率。
將fi(H)帶入,得:
實(shí)際中,貢獻(xiàn)率可以從配送量、配送品種、配送網(wǎng)點(diǎn)分布等多角度考察,故定義集合N中個(gè)體成員貢獻(xiàn)率是該成員在提升配送規(guī)模和效率等各方面的貢獻(xiàn)率大小的加權(quán)平均值。
即設(shè)在聯(lián)盟集合N中,認(rèn)為各個(gè)成員在m個(gè)方面可以提高配送的規(guī)模和效率,則有j個(gè)衡量指標(biāo)(j=1,2,…,m),用Pij表示第i家加盟企業(yè)在第j項(xiàng)指標(biāo)上的績效,其績效結(jié)果為正,所以Pij≥0,從另一個(gè)角度說明,第i家企業(yè)加盟的條件是必須使第j項(xiàng)指標(biāo)達(dá)到聯(lián)盟的最低要求;Pj為共同配送各個(gè)成員在第j項(xiàng)指標(biāo)上的總得分,即
,所以第i家加盟企業(yè)的第j項(xiàng)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率為:
因?yàn)楦鱾€(gè)指標(biāo)對實(shí)現(xiàn)聯(lián)盟目標(biāo)的重要性是不同的,因此我們可以給每一個(gè)指標(biāo)設(shè)置一個(gè)權(quán)數(shù)來體現(xiàn),即與第j項(xiàng)指標(biāo)相對應(yīng)的權(quán)數(shù)為Ki,
。
則第i家加盟企業(yè)對共同配送的貢獻(xiàn)率為:
因此,
(3)成本分?jǐn)偰P?/p>
集合N中,成員間的聯(lián)盟(聯(lián)合、合作)對成本分?jǐn)偡桨傅木C合滿意度將決定成本分?jǐn)偡桨傅目尚行?。從滿意度最大的原則分析,聯(lián)盟(聯(lián)合、合作)的綜合滿意度如果越高,則其成本分?jǐn)偡桨傅目尚行栽酱?。故?gòu)建以聯(lián)盟(聯(lián)合、合作)對分?jǐn)偡桨傅木C合滿意度為分析模型的目標(biāo)函數(shù),追求其最大值。同時(shí),追求分?jǐn)偨Y(jié)果需滿足聯(lián)盟合作的理性、聯(lián)盟合作的有效性以及成員的理性,形成模型分析的約束條件。依此思想,該成本分?jǐn)偰P蜑椋?/p>
由此模型得出的xi便是第i家企業(yè)在聯(lián)盟中所分?jǐn)偟某杀?,而xi與企業(yè)i單獨(dú)配送所需成本的差值便是企業(yè)i參與共同配送的獲益。
三、算例:利益分配計(jì)算分析
假設(shè)三家零售企業(yè)本各自獨(dú)立向一個(gè)客戶(或不同客戶但位置相近)進(jìn)行配送,后為降低物流成本,決定實(shí)施共同配送模式。另設(shè)三家零售的企業(yè)代號分別為1、2、3,而客戶為M。各節(jié)點(diǎn)之間的位置、距離,見下圖。
地理位置示意圖
三家零售企業(yè)1、2、3某次的配送貨量分別是10、2、4(單位:噸)。假設(shè)配送費(fèi)用=配送量(噸)×配送距離(km)×單位配送成本(元/噸/km)。同時(shí),設(shè)定配送量為2噸時(shí),單位配送成本為2元/噸/km;在配送總量20噸以內(nèi),當(dāng)配送量每增加2噸,單位配送成本降低0.1元/噸/km。
計(jì)算分析過程:
①假設(shè)企業(yè)單獨(dú)配送的費(fèi)用
C({1})=10*1.6*20=320,C({2})=2*2*18=72,C({3})=4*1.9*16=121.6
求和可知,三家零售企業(yè)各自獨(dú)立配送所產(chǎn)生的總費(fèi)用C為513.6。
②假設(shè)二家零售企業(yè)聯(lián)合實(shí)施共同配送,則其配送的費(fèi)用
路線2-1-M:C({1,2})=2*2*4+12*1.5*20=376
路線2-3-M:C({2,3})=2*2*3+6*1.8*16=184.8
路線1-3-M:C({1,3})=10*1.6*7+14*1.4*16=425.6
③假設(shè)三家企業(yè)合作開展共同配送的費(fèi)用
路線1-2-3-M:C({1,2,3})=10*1.6*4+12*1.5*3+16*1.3*16=450.8
④第i家零售企業(yè)加入共同配送后的配送邊際成本
MC({1})=C({1,2,3})-C({2,3})=266
MC({2})=C({1,2,3})-C({1,3})=25.2
MC({3})=C({1,2,3})-C({1,2})=74.8
⑤第i家公司的貢獻(xiàn)率
在本例中,配送量是衡量貢獻(xiàn)率的唯一指標(biāo),根據(jù)第i家加盟企業(yè)對共同配送的貢獻(xiàn)率的公式,可得三家公司的貢獻(xiàn)率。
w1=10/10+2+4=5/8
w2=2/10+2+4=1/8
w3=4/10+2+4=1/4
⑥3家零售企業(yè)對共同配送成本分?jǐn)倽M意度
f1(H)=[x1-C({1})]/[MC({1})-C({1})]=(320-x1)/54
f2(H)=[x2-C({2})]/[MC({2})-C({2})]=(72-x2)/46.8
f3(H)=[x3-C({3})]/[MC({3})-C({3})]=(121.6-x3)/46.8
⑦聯(lián)盟對于分?jǐn)偡桨傅臐M意度
=[(320-x1)/54]5/8[(72-x2)/46.8]1/8[(121.6 -x3)/46.8]1/4
⑧基于滿意度的成本分?jǐn)偡治?/p>
Maxf(H)=[(320-x1)/54]5/8[(72-x2)/46.8]1/8[(121.6-x3)/46.8]1/4
利用matlab求局部最優(yōu)解,再通過枚舉法求全局最優(yōu)解為:
x1=280.75,x2=64.15,x3=105.9,f(H)max=0.498764
⑨檢驗(yàn)貢獻(xiàn)率原則
貢獻(xiàn)越大,所獲得的費(fèi)用減免也應(yīng)越大。
三家公司的費(fèi)用減免分別為:
CR({1})=C({1})-x1=39.25
CR({2})=C({2})-x2=7.85
CR({3})=C({3})-x3=15.7
顯然,CR({1})>CR({3})>CR({2}),同時(shí)由貢獻(xiàn)率計(jì)算結(jié)果知:w1>w3>w2,可見此案例中貢獻(xiàn)率與費(fèi)用減免相符。
接著,利用GQP(Game Quadratic Programming)的方法來計(jì)算共同配送利益的“最優(yōu)”分配方案。
目標(biāo)函數(shù):
該函數(shù)追求的是各個(gè)成員分?jǐn)偟氖找媾c其預(yù)期理想收益的差最小。此做法也比較容易獲得各個(gè)成員的認(rèn)同。其約束條件是各個(gè)成員分?jǐn)偟氖找娑夹∮谄鋯为?dú)配送時(shí)的費(fèi)用,并且各個(gè)成員的配送費(fèi)用之和也都小于彼此組合的費(fèi)用。即形成以下線性規(guī)劃問題模型,求其解:
模型中,C(S)為參與分配的集合N中成員所形成聯(lián)盟S實(shí)施共同配送時(shí)的費(fèi)用;C(N)為集合N中全體成員所形成大聯(lián)盟實(shí)施共同配送時(shí)的總費(fèi)用;vi表示為集合N中第i個(gè)成員分?jǐn)偟降淖钌儋M(fèi)用,也稱為可分離費(fèi)用。其可分離費(fèi)用可以表示為:Mic=c(I)-c(I-i);i=1,2,...,n;c(I-i)表示為第i個(gè)成員沒有加盟時(shí)的總費(fèi)用;c(I)為整個(gè)配送項(xiàng)目的總費(fèi)用,i=1,2,…,n,為集合N中所有成員。
四、結(jié)論
在任何一種合作模式下,利益分配越趨向公平,其合作的穩(wěn)定性就越好,各個(gè)成員參與合作的主動(dòng)性就越強(qiáng)。因此,在共同配送的實(shí)踐中,公平的利益分配是激勵(lì)各個(gè)配送主體間深化合作的根本動(dòng)力。本文列出了目前理論與實(shí)踐中較為成熟的共同配送聯(lián)盟利益分配的幾種計(jì)算模型。這些模型都充分考慮了各企業(yè)在聯(lián)盟中的貢獻(xiàn)表現(xiàn),能夠構(gòu)建出相對公平,讓各企業(yè)滿意的成本分?jǐn)偡绞?。通過實(shí)證分析,比較上述幾種方法發(fā)現(xiàn),不同的分配方法得到的結(jié)果不同。采用滿意度模型和GQP法求解結(jié)果一般比較相近,各方支付較為平均;采用Shapley值法,其假設(shè)條件體現(xiàn)了合作者各方的公平性原則,在各企業(yè)構(gòu)建共同配送模式中,Shapley可以根據(jù)各企業(yè)參與的程度,設(shè)置相應(yīng)成本分?jǐn)偫娣峙涞牟煌瑱?quán)重,因此其利益分配更趨向公平。從計(jì)算易解的角度考慮,雖然其他方法運(yùn)用數(shù)學(xué)軟件較為容易求解,但Shapley值法通過一定的啟發(fā)式算法,借助編程工具,也可以得到比較精確的解。綜上所述,采用以上這些方法分析決策,可以借助計(jì)算機(jī)技術(shù),利用相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析軟件等進(jìn)行解析,得到相應(yīng)的可行的解集。
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