基于改進(jìn)模糊Shapley值的“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙溲芯?/h1>
2022-05-12 01:25葛嘉怡高更君
制造業(yè)自動(dòng)化 2022年4期
葛嘉怡，高更君
（上海海事大學(xué) 物流科學(xué)與工程研究院，上海 201200）
0 引言
“兩票制”政策推動(dòng)了醫(yī)藥供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的調(diào)整和重組，對(duì)解決醫(yī)藥供應(yīng)鏈條過長(zhǎng)、耗占比高、過票洗錢等問題有著積極作用，但由于醫(yī)藥供應(yīng)鏈重組的不穩(wěn)定性導(dǎo)致供應(yīng)鏈脫節(jié)現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，尤其對(duì)作業(yè)時(shí)間與環(huán)節(jié)以及服務(wù)條件有著嚴(yán)格要求的醫(yī)藥冷鏈，而參與企業(yè)收益合理分配的公平與否直接影響著醫(yī)藥冷鏈運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性[1，2]。探究合理的收益分配策略，維護(hù)醫(yī)藥冷鏈公平穩(wěn)定，對(duì)于提升醫(yī)藥冷鏈作業(yè)效率，提高醫(yī)藥冷鏈敏捷性，提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)銷量，擴(kuò)寬醫(yī)藥冷鏈整體收益有著重要意義。因此，如何設(shè)計(jì)公平的收益分配策略成為醫(yī)藥冷鏈亟需解決的問題。
目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)醫(yī)藥冷鏈利益分配問題的研究偏少，但對(duì)供應(yīng)鏈利益分配問題已有很多學(xué)者研究和關(guān)注，區(qū)別在于供應(yīng)鏈構(gòu)成不同、研究方法不同?，F(xiàn)有利益分配方法主要集中在Nash 談判模型、MRCS法、最小核心法和Shapley法[3]，其中Shapley法在解決利益分配時(shí)可以較好的兼顧“公平”和“效率”，有效調(diào)動(dòng)企業(yè)的積極性，且計(jì)算方法單調(diào)，具有可操作性，但改方法應(yīng)用到實(shí)際生活中還存在一定的缺陷，即假設(shè)參與成員完全投入、完全不投入到某一個(gè)聯(lián)盟中，不存在以一定參與度投入到某一個(gè)聯(lián)盟中，且該成員在參與聯(lián)盟前完全知道整體收益和個(gè)人所得收益。為了更好的解決利益分配問題，Aubin[4，5]提出了模糊聯(lián)盟，定義了局中人以[0，1]的模糊參與度加入合作，但該假設(shè)的前提是支付函數(shù)為確定值。Butnariu[6]在Aubin研究的基礎(chǔ)上提出了模糊Shapley函數(shù)，該函數(shù)不連續(xù)且不單調(diào)非，不適用實(shí)際問題。Mears[7]提出了模糊Shapley值，并給出了Shapley值的“隸屬函數(shù)”，但該方法無法滿足Shapley值的三條公理，沒有確定利益分配的結(jié)果。由于參與度或支付函數(shù)的不確定性，無法采用確定值預(yù)估整個(gè)合作的收益分配，潘華[8]提出三角模糊函數(shù)確定模糊量的取值范圍，通過模糊量取值范圍的概率來確定最終值，來解決模糊不確定問題。本文基于以上研究，引入模糊支付合作對(duì)策，定義了具有三角模糊函數(shù)支付合作對(duì)策和模糊Shapley值，證明了該方法滿足經(jīng)典Shapley值的三條公理，使支付模糊但聯(lián)盟清晰的假設(shè)更符合實(shí)際情況，并結(jié)合“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞挠绊懸蛩兀捎渺刂捣?、序關(guān)系分析法和Topsis法確定綜合影響系數(shù)，構(gòu)建了改進(jìn)模糊Shapley值模型，可以更好的保證利益分配的公平性，促進(jìn)醫(yī)藥冷鏈參與成員合作的積極性和穩(wěn)固性。
1 “兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙溆绊懸蛩胤治?/h2>
在“兩票制”醫(yī)藥冷鏈中，醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)根據(jù)流通企業(yè)的需求生產(chǎn)藥品，并在嚴(yán)格的溫控環(huán)境下將藥品運(yùn)輸?shù)搅魍ㄆ髽I(yè)；流通企業(yè)負(fù)責(zé)藥品的存儲(chǔ)和銷售，再根據(jù)訂貨需求將藥品配送至醫(yī)療機(jī)構(gòu)；醫(yī)療機(jī)構(gòu)根據(jù)患者需求將藥品發(fā)放到各個(gè)藥房?！皟善敝啤毕箩t(yī)藥冷鏈運(yùn)行模式如圖1所示。
圖1 “兩票制”下醫(yī)藥冷鏈運(yùn)行模式
1.1 設(shè)備投入
投入指企業(yè)用于運(yùn)營(yíng)中的商品或者勞務(wù)，貨車長(zhǎng)距離運(yùn)輸、藥品種類繁雜、運(yùn)輸環(huán)境嚴(yán)格苛刻，對(duì)作業(yè)設(shè)備有很高的要求，同時(shí)醫(yī)藥冷鏈的規(guī)模通常由藥品流通量決定，而承擔(dān)這一切的正是醫(yī)藥冷鏈設(shè)備的投入，因此設(shè)備投入是評(píng)價(jià)醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞囊粋€(gè)重要因素。
1.2 努力水平
努力水平是指各參與企業(yè)為完成作業(yè)而采取積極措施的程度，醫(yī)藥冷鏈參與成員的努力程度與市場(chǎng)需求也具有一定的相關(guān)性[9]，參與企業(yè)管理目標(biāo)、行為表現(xiàn)不同，合作態(tài)度也不同，積極的態(tài)度必然增加醫(yī)藥冷鏈的收益[10]。因此，努力水平作為收益分配的影響因素可以有效避免參與企業(yè)消極的合作行為。
1.3 風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)
在醫(yī)藥冷鏈合作的過程中，參與企業(yè)要面對(duì)斷鏈風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、能力風(fēng)險(xiǎn)、藥品污染風(fēng)險(xiǎn)等，這些風(fēng)險(xiǎn)直接影響參與企業(yè)的運(yùn)營(yíng)，導(dǎo)致市場(chǎng)份額的降低，為了體現(xiàn)合作的收益共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，參與企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大，其所得收益分配也相應(yīng)增加。因此，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是影響醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞闹匾蜃印?/p>
2 改進(jìn)模糊Shapley值的收益分配模型構(gòu)建
2.1 模糊支付合作對(duì)策和模糊Shapley值
定義1[11]令R 為實(shí)數(shù)集，若=(v1，v2，v3)，且v1≤v2≤v3，稱為三角模糊數(shù)，則其隸屬度函數(shù)(x)：
2.2 模糊Shapley值的隸屬函數(shù)
“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)蔷哂衝人合作對(duì)策的收益分配問題，本文建立的模糊Shapley值模型需要借助“隸屬函數(shù)”來確定收益分配方案。不同截集上的Shapley值左右端點(diǎn)分別記為，將左右端點(diǎn)間區(qū)間組成集合套，即可得到模糊Shapley 值的隸屬函數(shù)。
2.3 改進(jìn)模糊Shapley值的醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙淠Ｐ?/h3>
模糊Shapley值模型只考慮了各企業(yè)對(duì)醫(yī)藥冷鏈的效益所做貢獻(xiàn)大小，按照各企業(yè)對(duì)合作中的邊際貢獻(xiàn)決定各自的收益分配額。模糊Shapley值法計(jì)算的前提是各參與企業(yè)關(guān)系平等，即忽略了各企業(yè)間接導(dǎo)致收益增減的行為，無法保證收益公平。參與企業(yè)在設(shè)施設(shè)備投入、努力水平以及承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)不同，這些因素構(gòu)成了參與企業(yè)在醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙渖系淖h價(jià)能力。因此在醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙渲?，要考慮上述影響因素對(duì)收益分配模糊Shapley值進(jìn)行修正。
在“兩票制”醫(yī)藥冷鏈合作項(xiàng)目中，不考慮影響因素的情況下，各參與企業(yè)對(duì)收益分配影響是均等的，記為1/n，考慮影響因素下，參與成員i的影響系數(shù)為，且，則Σ修正系數(shù)為。則改進(jìn)模糊Shapley值模型為：
3 模型求解
1）熵值法確定收益分配影響因素權(quán)重
在協(xié)同集聚路徑的中介作用檢驗(yàn)方面，由模型11可知文化與旅游業(yè)融合能對(duì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚產(chǎn)生顯著正向影響；同時(shí)，模型12中文化與旅游產(chǎn)業(yè)融合的估計(jì)系數(shù)也小于基準(zhǔn)模型3中的系數(shù)值，意味著協(xié)同集聚路徑發(fā)揮了部分中介作用，理論假說3獲得支持。但值得深思的是，中介效應(yīng)僅占總效應(yīng)的3%，表明文化與旅游業(yè)融合借助協(xié)同集聚效應(yīng)來促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用程度較為有限，這也側(cè)面印證了我國(guó)文化與旅游產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚度較低，Jacobs外部性收益尚未充分釋放。
通過各參與企業(yè)對(duì)各影響因素的定量分析，將各個(gè)指標(biāo)的測(cè)度值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到判斷矩陣R=(rji)n×m，采用熵值法確定各影響因素θ下參與企業(yè)的權(quán)重為：
上式中，rji表示各指標(biāo)測(cè)度值歸一化后的數(shù)據(jù)，pji表示歸一化測(cè)度值rji處于i類指標(biāo)的概率，Ei表示各指標(biāo)的信息熵。
2）序關(guān)系分析法確定各影響因素間相對(duì)系數(shù)
建立收益分配影響因素集合X={X1，X2，…，Xm}，根據(jù)各指標(biāo)的重要性，確定指標(biāo)的排列順序，若Xi比Xk重要，則表示為Xi＞Xk。專家關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)Xk-1和Xk的相對(duì)重要程度之比為rk，rk賦值如表1所示[15]。運(yùn)用序關(guān)系分析法確定各影響因素相對(duì)權(quán)重。
表1 屬性比較判斷表
3）TOPSIS法確定各參與成員的修正系數(shù)通過各影響因素的相對(duì)權(quán)重wzβ和各影響因素下各參與企業(yè)的權(quán)重系數(shù)構(gòu)建系數(shù)矩陣A。對(duì)A矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到矩陣B=(bij)n×m，確定絕對(duì)理想解與負(fù)理想解：
其中J+∪J-=J，J+表示數(shù)值愈大愈好的指標(biāo)集合，J-表示數(shù)值愈大愈差的指標(biāo)集合。本文選取1和0作為正向指標(biāo)的絕對(duì)正理想值與絕對(duì)負(fù)理想值[16]。
確定各參與企業(yè)到正負(fù)理想點(diǎn)的歐幾里得距離：
確定各參與企業(yè)與理想方案的接近程度，確定系數(shù)wi：
4 算例模擬
“兩票制”下的醫(yī)藥冷鏈由藥品生產(chǎn)企業(yè)A，藥品流通企業(yè)B，醫(yī)療機(jī)構(gòu)C構(gòu)成，各參與企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況：生產(chǎn)企業(yè)A擁有2400m3冷庫容量，6量冷藏車，30臺(tái)冰箱，每月業(yè)務(wù)量180噸，任務(wù)執(zhí)行度95%，科研人員30人，藥品斷鏈率2%，設(shè)備故障率2%，藥品損耗率4%；藥品流通企業(yè)B擁有2600m3冷庫容量，5量冷藏車，40臺(tái)冰箱，每月業(yè)務(wù)量180噸，任務(wù)執(zhí)行度95%，科研人員8人，藥品斷鏈率3%，設(shè)備故障率5%，藥品損耗率6%；醫(yī)療機(jī)構(gòu)C擁有1800m3冷庫容量，3量冷藏車，20臺(tái)冰箱，每月業(yè)務(wù)量150噸，任務(wù)執(zhí)行度90%，科研人員20人，藥品斷鏈率4%，設(shè)備故障率5%，藥品損耗率7%。已知企業(yè)A、B、C單獨(dú)運(yùn)營(yíng)的利潤(rùn)為[45，65]萬元；A、B合作利潤(rùn)為[305，385]萬元，B、C合作利潤(rùn)為[235，275]萬元，A、C合作利潤(rùn)為[155，235]萬元，A、B、C合作運(yùn)營(yíng)的利潤(rùn)[455，555]萬元。
各聯(lián)盟組合下的三角隸屬度函數(shù)μ v～(x)如下：
以0.2為步幅寬度在[0，1]區(qū)間改變置信水平α，得三角模糊支付函數(shù)α截集如表2所示。
表2 三角模糊支付函數(shù)α截集
通過(1)式計(jì)算不同置信水平α上Shapley值取值范圍：
表3 不同置信度下的區(qū)間模糊Shapley值
醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)A，假設(shè)他希望決策具有較高的可靠性，選取置信水平α=0.8，且認(rèn)為所得收益是區(qū)域上限，即203.33 萬元，則利益分配方案為φα=0.8=[203.33，179.33，132.33]，醫(yī)藥流通企業(yè)B和醫(yī)療機(jī)構(gòu)C經(jīng)過同樣的思想過程后，都會(huì)選擇該方案。根據(jù)式(4)～式(11)求解各參與企業(yè)在不同影響因素下的權(quán)重如表4所示。
表4 綜合影響因子
比較置信水平α=0.8下模糊Shapley值改進(jìn)前后醫(yī)藥冷鏈利益分配結(jié)果如表5所示。
表5 模糊Shapley值改進(jìn)前后的利益分配
由表5數(shù)據(jù)可以看出Shapley值改進(jìn)前后各企業(yè)的收益值有明顯差異。生產(chǎn)企業(yè)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的收益都有一定幅度的增長(zhǎng)，而流通企業(yè)的收益則相對(duì)減少，這是由于生產(chǎn)企業(yè)與流通企業(yè)在設(shè)備投入和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上均有良好表現(xiàn)，在努力水平上又處于均值，所以綜合影響因素Δw1=0.0137＞0，Δw3=0.0056＞0應(yīng)獲得相應(yīng)的補(bǔ)償。流通企業(yè)在設(shè)備投入、努力水平和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上表現(xiàn)較差，沒有達(dá)到平均水平，故綜合影響因素系數(shù)Δw1=0.0193＞0，應(yīng)獲得懲罰。貢獻(xiàn)度高的企業(yè)將分得更多收益，符合高投入高回報(bào)原則[17]，該分配結(jié)果不僅提高了“兩票制”下醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞墓叫?，還促進(jìn)了醫(yī)藥冷鏈合作的積極性和穩(wěn)固性。
5 結(jié)語
本文研究了“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙鋯栴}，考慮到實(shí)際生活中合作收益的不確定性，提出了三角模糊支付合作對(duì)策和模糊Shapley值?？紤]到投入因素、風(fēng)險(xiǎn)因素、努力水平對(duì)收益分配的影響，采用熵值法、序關(guān)系分析法、Topsis法相結(jié)合確定影響因素系數(shù)，改進(jìn)模糊Shapley值收益分配模型。結(jié)果表明，三角模糊支付函數(shù)更符合實(shí)際生活中的合作情況，改進(jìn)后的模糊Shapley值可以更好解決醫(yī)藥冷鏈的收益分配問題，各參與企業(yè)要想獲得更多的收益，必須在設(shè)備投入、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、努力水平等方面發(fā)揮更大的作用。
猜你喜歡
考慮碳排放的冷鏈物流多溫共配路徑優(yōu)化研究物流技術(shù)與應(yīng)用(2022年5期)2022-06-17 《醫(yī)藥導(dǎo)報(bào)》第十屆編委會(huì)成員名單醫(yī)藥導(dǎo)報(bào)(2022年1期)2022-01-17 《云南醫(yī)藥》雜志征訂啟事云南醫(yī)藥(2021年3期)2021-07-21 古代醫(yī)藥文化大眾傳播方式概述中華養(yǎng)生保健(2020年1期)2020-11-16 我國(guó)蒙醫(yī)藥法律保護(hù)的意義 有戶口但無承包地 無權(quán)參與收益分配今日農(nóng)業(yè)(2020年16期)2020-09-25 重慶市冷鏈物流共同配送模式的研究智富時(shí)代(2019年4期)2019-06-01 重慶市冷鏈物流共同配送模式的研究智富時(shí)代(2019年4期)2019-06-01 農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)組織收益分配糾紛解決的路徑選擇理論導(dǎo)刊(2016年12期)2016-12-27 獨(dú)立學(xué)院財(cái)務(wù)管理問題及對(duì)策研究中國(guó)市場(chǎng)(2016年40期)2016-11-28
葛嘉怡，高更君
（上海海事大學(xué) 物流科學(xué)與工程研究院，上海 201200）
0 引言
“兩票制”政策推動(dòng)了醫(yī)藥供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的調(diào)整和重組，對(duì)解決醫(yī)藥供應(yīng)鏈條過長(zhǎng)、耗占比高、過票洗錢等問題有著積極作用，但由于醫(yī)藥供應(yīng)鏈重組的不穩(wěn)定性導(dǎo)致供應(yīng)鏈脫節(jié)現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，尤其對(duì)作業(yè)時(shí)間與環(huán)節(jié)以及服務(wù)條件有著嚴(yán)格要求的醫(yī)藥冷鏈，而參與企業(yè)收益合理分配的公平與否直接影響著醫(yī)藥冷鏈運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性[1，2]。探究合理的收益分配策略，維護(hù)醫(yī)藥冷鏈公平穩(wěn)定，對(duì)于提升醫(yī)藥冷鏈作業(yè)效率，提高醫(yī)藥冷鏈敏捷性，提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)銷量，擴(kuò)寬醫(yī)藥冷鏈整體收益有著重要意義。因此，如何設(shè)計(jì)公平的收益分配策略成為醫(yī)藥冷鏈亟需解決的問題。
目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)醫(yī)藥冷鏈利益分配問題的研究偏少，但對(duì)供應(yīng)鏈利益分配問題已有很多學(xué)者研究和關(guān)注，區(qū)別在于供應(yīng)鏈構(gòu)成不同、研究方法不同?，F(xiàn)有利益分配方法主要集中在Nash 談判模型、MRCS法、最小核心法和Shapley法[3]，其中Shapley法在解決利益分配時(shí)可以較好的兼顧“公平”和“效率”，有效調(diào)動(dòng)企業(yè)的積極性，且計(jì)算方法單調(diào)，具有可操作性，但改方法應(yīng)用到實(shí)際生活中還存在一定的缺陷，即假設(shè)參與成員完全投入、完全不投入到某一個(gè)聯(lián)盟中，不存在以一定參與度投入到某一個(gè)聯(lián)盟中，且該成員在參與聯(lián)盟前完全知道整體收益和個(gè)人所得收益。為了更好的解決利益分配問題，Aubin[4，5]提出了模糊聯(lián)盟，定義了局中人以[0，1]的模糊參與度加入合作，但該假設(shè)的前提是支付函數(shù)為確定值。Butnariu[6]在Aubin研究的基礎(chǔ)上提出了模糊Shapley函數(shù)，該函數(shù)不連續(xù)且不單調(diào)非，不適用實(shí)際問題。Mears[7]提出了模糊Shapley值，并給出了Shapley值的“隸屬函數(shù)”，但該方法無法滿足Shapley值的三條公理，沒有確定利益分配的結(jié)果。由于參與度或支付函數(shù)的不確定性，無法采用確定值預(yù)估整個(gè)合作的收益分配，潘華[8]提出三角模糊函數(shù)確定模糊量的取值范圍，通過模糊量取值范圍的概率來確定最終值，來解決模糊不確定問題。本文基于以上研究，引入模糊支付合作對(duì)策，定義了具有三角模糊函數(shù)支付合作對(duì)策和模糊Shapley值，證明了該方法滿足經(jīng)典Shapley值的三條公理，使支付模糊但聯(lián)盟清晰的假設(shè)更符合實(shí)際情況，并結(jié)合“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞挠绊懸蛩兀捎渺刂捣?、序關(guān)系分析法和Topsis法確定綜合影響系數(shù)，構(gòu)建了改進(jìn)模糊Shapley值模型，可以更好的保證利益分配的公平性，促進(jìn)醫(yī)藥冷鏈參與成員合作的積極性和穩(wěn)固性。
1 “兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙溆绊懸蛩胤治?/h2>
在“兩票制”醫(yī)藥冷鏈中，醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)根據(jù)流通企業(yè)的需求生產(chǎn)藥品，并在嚴(yán)格的溫控環(huán)境下將藥品運(yùn)輸?shù)搅魍ㄆ髽I(yè)；流通企業(yè)負(fù)責(zé)藥品的存儲(chǔ)和銷售，再根據(jù)訂貨需求將藥品配送至醫(yī)療機(jī)構(gòu)；醫(yī)療機(jī)構(gòu)根據(jù)患者需求將藥品發(fā)放到各個(gè)藥房?！皟善敝啤毕箩t(yī)藥冷鏈運(yùn)行模式如圖1所示。
圖1 “兩票制”下醫(yī)藥冷鏈運(yùn)行模式
1.1 設(shè)備投入
投入指企業(yè)用于運(yùn)營(yíng)中的商品或者勞務(wù)，貨車長(zhǎng)距離運(yùn)輸、藥品種類繁雜、運(yùn)輸環(huán)境嚴(yán)格苛刻，對(duì)作業(yè)設(shè)備有很高的要求，同時(shí)醫(yī)藥冷鏈的規(guī)模通常由藥品流通量決定，而承擔(dān)這一切的正是醫(yī)藥冷鏈設(shè)備的投入，因此設(shè)備投入是評(píng)價(jià)醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞囊粋€(gè)重要因素。
1.2 努力水平
努力水平是指各參與企業(yè)為完成作業(yè)而采取積極措施的程度，醫(yī)藥冷鏈參與成員的努力程度與市場(chǎng)需求也具有一定的相關(guān)性[9]，參與企業(yè)管理目標(biāo)、行為表現(xiàn)不同，合作態(tài)度也不同，積極的態(tài)度必然增加醫(yī)藥冷鏈的收益[10]。因此，努力水平作為收益分配的影響因素可以有效避免參與企業(yè)消極的合作行為。
1.3 風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)
在醫(yī)藥冷鏈合作的過程中，參與企業(yè)要面對(duì)斷鏈風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、能力風(fēng)險(xiǎn)、藥品污染風(fēng)險(xiǎn)等，這些風(fēng)險(xiǎn)直接影響參與企業(yè)的運(yùn)營(yíng)，導(dǎo)致市場(chǎng)份額的降低，為了體現(xiàn)合作的收益共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，參與企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大，其所得收益分配也相應(yīng)增加。因此，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是影響醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞闹匾蜃印?/p>
2 改進(jìn)模糊Shapley值的收益分配模型構(gòu)建
2.1 模糊支付合作對(duì)策和模糊Shapley值
定義1[11]令R 為實(shí)數(shù)集，若=(v1，v2，v3)，且v1≤v2≤v3，稱為三角模糊數(shù)，則其隸屬度函數(shù)(x)：
2.2 模糊Shapley值的隸屬函數(shù)
“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)蔷哂衝人合作對(duì)策的收益分配問題，本文建立的模糊Shapley值模型需要借助“隸屬函數(shù)”來確定收益分配方案。不同截集上的Shapley值左右端點(diǎn)分別記為，將左右端點(diǎn)間區(qū)間組成集合套，即可得到模糊Shapley 值的隸屬函數(shù)。
2.3 改進(jìn)模糊Shapley值的醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙淠Ｐ?/h3>
模糊Shapley值模型只考慮了各企業(yè)對(duì)醫(yī)藥冷鏈的效益所做貢獻(xiàn)大小，按照各企業(yè)對(duì)合作中的邊際貢獻(xiàn)決定各自的收益分配額。模糊Shapley值法計(jì)算的前提是各參與企業(yè)關(guān)系平等，即忽略了各企業(yè)間接導(dǎo)致收益增減的行為，無法保證收益公平。參與企業(yè)在設(shè)施設(shè)備投入、努力水平以及承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)不同，這些因素構(gòu)成了參與企業(yè)在醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙渖系淖h價(jià)能力。因此在醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙渲?，要考慮上述影響因素對(duì)收益分配模糊Shapley值進(jìn)行修正。
在“兩票制”醫(yī)藥冷鏈合作項(xiàng)目中，不考慮影響因素的情況下，各參與企業(yè)對(duì)收益分配影響是均等的，記為1/n，考慮影響因素下，參與成員i的影響系數(shù)為，且，則Σ修正系數(shù)為。則改進(jìn)模糊Shapley值模型為：
3 模型求解
1）熵值法確定收益分配影響因素權(quán)重
在協(xié)同集聚路徑的中介作用檢驗(yàn)方面，由模型11可知文化與旅游業(yè)融合能對(duì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚產(chǎn)生顯著正向影響；同時(shí)，模型12中文化與旅游產(chǎn)業(yè)融合的估計(jì)系數(shù)也小于基準(zhǔn)模型3中的系數(shù)值，意味著協(xié)同集聚路徑發(fā)揮了部分中介作用，理論假說3獲得支持。但值得深思的是，中介效應(yīng)僅占總效應(yīng)的3%，表明文化與旅游業(yè)融合借助協(xié)同集聚效應(yīng)來促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用程度較為有限，這也側(cè)面印證了我國(guó)文化與旅游產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚度較低，Jacobs外部性收益尚未充分釋放。
通過各參與企業(yè)對(duì)各影響因素的定量分析，將各個(gè)指標(biāo)的測(cè)度值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到判斷矩陣R=(rji)n×m，采用熵值法確定各影響因素θ下參與企業(yè)的權(quán)重為：
上式中，rji表示各指標(biāo)測(cè)度值歸一化后的數(shù)據(jù)，pji表示歸一化測(cè)度值rji處于i類指標(biāo)的概率，Ei表示各指標(biāo)的信息熵。
2）序關(guān)系分析法確定各影響因素間相對(duì)系數(shù)
建立收益分配影響因素集合X={X1，X2，…，Xm}，根據(jù)各指標(biāo)的重要性，確定指標(biāo)的排列順序，若Xi比Xk重要，則表示為Xi＞Xk。專家關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)Xk-1和Xk的相對(duì)重要程度之比為rk，rk賦值如表1所示[15]。運(yùn)用序關(guān)系分析法確定各影響因素相對(duì)權(quán)重。
表1 屬性比較判斷表
3）TOPSIS法確定各參與成員的修正系數(shù)通過各影響因素的相對(duì)權(quán)重wzβ和各影響因素下各參與企業(yè)的權(quán)重系數(shù)構(gòu)建系數(shù)矩陣A。對(duì)A矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到矩陣B=(bij)n×m，確定絕對(duì)理想解與負(fù)理想解：
其中J+∪J-=J，J+表示數(shù)值愈大愈好的指標(biāo)集合，J-表示數(shù)值愈大愈差的指標(biāo)集合。本文選取1和0作為正向指標(biāo)的絕對(duì)正理想值與絕對(duì)負(fù)理想值[16]。
確定各參與企業(yè)到正負(fù)理想點(diǎn)的歐幾里得距離：
確定各參與企業(yè)與理想方案的接近程度，確定系數(shù)wi：
4 算例模擬
“兩票制”下的醫(yī)藥冷鏈由藥品生產(chǎn)企業(yè)A，藥品流通企業(yè)B，醫(yī)療機(jī)構(gòu)C構(gòu)成，各參與企業(yè)運(yùn)營(yíng)情況：生產(chǎn)企業(yè)A擁有2400m3冷庫容量，6量冷藏車，30臺(tái)冰箱，每月業(yè)務(wù)量180噸，任務(wù)執(zhí)行度95%，科研人員30人，藥品斷鏈率2%，設(shè)備故障率2%，藥品損耗率4%；藥品流通企業(yè)B擁有2600m3冷庫容量，5量冷藏車，40臺(tái)冰箱，每月業(yè)務(wù)量180噸，任務(wù)執(zhí)行度95%，科研人員8人，藥品斷鏈率3%，設(shè)備故障率5%，藥品損耗率6%；醫(yī)療機(jī)構(gòu)C擁有1800m3冷庫容量，3量冷藏車，20臺(tái)冰箱，每月業(yè)務(wù)量150噸，任務(wù)執(zhí)行度90%，科研人員20人，藥品斷鏈率4%，設(shè)備故障率5%，藥品損耗率7%。已知企業(yè)A、B、C單獨(dú)運(yùn)營(yíng)的利潤(rùn)為[45，65]萬元；A、B合作利潤(rùn)為[305，385]萬元，B、C合作利潤(rùn)為[235，275]萬元，A、C合作利潤(rùn)為[155，235]萬元，A、B、C合作運(yùn)營(yíng)的利潤(rùn)[455，555]萬元。
各聯(lián)盟組合下的三角隸屬度函數(shù)μ v～(x)如下：
以0.2為步幅寬度在[0，1]區(qū)間改變置信水平α，得三角模糊支付函數(shù)α截集如表2所示。
表2 三角模糊支付函數(shù)α截集
通過(1)式計(jì)算不同置信水平α上Shapley值取值范圍：
表3 不同置信度下的區(qū)間模糊Shapley值
醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)A，假設(shè)他希望決策具有較高的可靠性，選取置信水平α=0.8，且認(rèn)為所得收益是區(qū)域上限，即203.33 萬元，則利益分配方案為φα=0.8=[203.33，179.33，132.33]，醫(yī)藥流通企業(yè)B和醫(yī)療機(jī)構(gòu)C經(jīng)過同樣的思想過程后，都會(huì)選擇該方案。根據(jù)式(4)～式(11)求解各參與企業(yè)在不同影響因素下的權(quán)重如表4所示。
表4 綜合影響因子
比較置信水平α=0.8下模糊Shapley值改進(jìn)前后醫(yī)藥冷鏈利益分配結(jié)果如表5所示。
表5 模糊Shapley值改進(jìn)前后的利益分配
由表5數(shù)據(jù)可以看出Shapley值改進(jìn)前后各企業(yè)的收益值有明顯差異。生產(chǎn)企業(yè)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的收益都有一定幅度的增長(zhǎng)，而流通企業(yè)的收益則相對(duì)減少，這是由于生產(chǎn)企業(yè)與流通企業(yè)在設(shè)備投入和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上均有良好表現(xiàn)，在努力水平上又處于均值，所以綜合影響因素Δw1=0.0137＞0，Δw3=0.0056＞0應(yīng)獲得相應(yīng)的補(bǔ)償。流通企業(yè)在設(shè)備投入、努力水平和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上表現(xiàn)較差，沒有達(dá)到平均水平，故綜合影響因素系數(shù)Δw1=0.0193＞0，應(yīng)獲得懲罰。貢獻(xiàn)度高的企業(yè)將分得更多收益，符合高投入高回報(bào)原則[17]，該分配結(jié)果不僅提高了“兩票制”下醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞墓叫?，還促進(jìn)了醫(yī)藥冷鏈合作的積極性和穩(wěn)固性。
5 結(jié)語
本文研究了“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙鋯栴}，考慮到實(shí)際生活中合作收益的不確定性，提出了三角模糊支付合作對(duì)策和模糊Shapley值?？紤]到投入因素、風(fēng)險(xiǎn)因素、努力水平對(duì)收益分配的影響，采用熵值法、序關(guān)系分析法、Topsis法相結(jié)合確定影響因素系數(shù)，改進(jìn)模糊Shapley值收益分配模型。結(jié)果表明，三角模糊支付函數(shù)更符合實(shí)際生活中的合作情況，改進(jìn)后的模糊Shapley值可以更好解決醫(yī)藥冷鏈的收益分配問題，各參與企業(yè)要想獲得更多的收益，必須在設(shè)備投入、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、努力水平等方面發(fā)揮更大的作用。
猜你喜歡
物流技術(shù)與應(yīng)用(2022年5期)2022-06-17
醫(yī)藥導(dǎo)報(bào)(2022年1期)2022-01-17
云南醫(yī)藥(2021年3期)2021-07-21
中華養(yǎng)生保健(2020年1期)2020-11-16
今日農(nóng)業(yè)(2020年16期)2020-09-25
智富時(shí)代(2019年4期)2019-06-01
智富時(shí)代(2019年4期)2019-06-01
理論導(dǎo)刊(2016年12期)2016-12-27
中國(guó)市場(chǎng)(2016年40期)2016-11-28
