物流金融模式中關于利益分配的定量研究

許井陳超

（浙江財經大學，浙江 杭州 310018）

物流金融模式中關于利益分配的定量研究

許井陳超

（浙江財經大學，浙江 杭州 310018）

對物流金融模式中的利益分配問題進行定量研究，重點引入Shapley模型，對無風險和有風險兩種情況，分別進行定量分析。研究發現，通過Shapley利益分配后，利益主體的總收益高于原總收益，而且引入風險因素后，總收益仍保持不變而僅僅在企業之間進行重新分配。

物流金融；利益分配；定量分析；Shapley模型

1 引言

物流金融模式中，各成員單位都是獨立的經濟實體，都是理性人，以追求利益最大化為目標。如果成員單位的投入沒有得到相應的回報或者遠低于預期回報，該成員單位將會感覺利益分配不公平，這會影響整個物流金融供應鏈的效率，甚至引發解散風險。因此，物流金融模式急需一個公平科學的利益分配機制。為了更好地分配利益，引入風險因子，全面評價物流金融模式的利潤分配機制。

2 物流金融的利益主體

物流金融是物流業與金融業發展到一定階段的產物。一般的物流金融是指第三方物流企業與金融機構在供應鏈運作中向客戶提供的融資、結算、保險等服務。廣義的物流金融是物流的全過程中運用的金融綜合，包括對物流、資金流、商流、信息流的整合，調節貨幣運作的一系列經濟活動。

物流金融主要有三個利益主體，分別是金融機構（I1）、物流企業（I2）和中小企業（I3）。這三個主體都有意愿達成契約，主體之間的協議可強制執行，所以三個主體的博弈屬于合作博弈。在現實經濟活動中，金融機構通過合作擴大了貸款來源，不僅降低了搜尋成本與審查成本，獲得了新客戶的利息利潤，而且降低了金融機構的信貸風險；物流企業通過合作增加了物流服務收入，降低了物流供應鏈的交易成本與交易風險，有利于形成長期穩定的客戶關系；中小企業通過合作節省了融資成本，降低了物流成本，提高了資金的運作效率。物流金融的三方合作模式為各個利益主體贏得了更多的利益空間。為了保障物流金融的有效性與穩定性，三個利益主體都必須在參加合作時獲取更多的利益，這樣才能保障各個方面的積極運作。

3 物流金融模式中利益分配的定量模型

3.1 物流金融利益分配的主要風險因素

風險是指物流金融合作過程中由于因素的復雜性、易變性及不可控性的影響，使得真實結果偏離預期目標而產生損失的可能性。綜觀物流金融服務的復雜環境，不僅要面臨財務風險、技術風險以及組織風險等傳統風險，還要面臨合作風險、解散風險以及信息風險等非傳統風險。限于篇幅，傳統風險就不再一一詳述。下面來分析三大非傳統風險。

合作風險是指參與物流金融合作的各個企業自身特有的差異性與目標利益之間的沖突。企業的特有差異性會造成企業出現溝通障礙，進而影響了物流金融的整體競爭力，目標利益沖突則會影響各個企業的協調性。

解散風險是指物流金融各個企業不合作，面臨解散、重組或更新的可能性。物流金融合作是一種動態性的企業聯盟，該動態性導致了企業合作的不穩定性，導致了物流金融合作機制解散風險的存在。

信息風險是由于物流金融各個企業的信息不對稱而引發的風險。一方面，由于物流金融利益主體存在一種委托代理與合作關系，每個企業為了利益最大化，就會將敏感的信息隱藏，尤其是涉及信息技術與商業秘密等方面的信息，導致了企業的信息不對稱性。另一方面，各個企業為了滿足客戶的需求水平，就會特意夸大一些信息，導致信息出現失真，從而引發了信息風險。

3.2 定量模型介紹

（1）傳統的Shapley模型。Shapley模型是L.S.Shapley在1953年提出的一個解決多人博弈分配的數學方法。如果一個合作滿足對稱性、有效性與可加性三個特征，則可以利用Shapley算法進行合作利益分配。其中：對稱性是指局中人獲得的利益分配與他被賦予的順序、符號無關；有效性是指任一局中人對他所參與的合作無貢獻，則他的利潤分配為0，這類局中人就是零局中人。利潤的完全分配是指局中人的所有利益之和等于合作獲益。可加性是指任意兩個特征函數可以相加，即若n個同時進行兩項合作時，每人分配的兩項合作利益可以相加。

Shapley證明了任意一個多人合作的博弈，有且僅有一個Shapley值，具體表示如下：

其中i（i=1，2，…，n）表示企業的序數，n代表參與博弈的組合數，φi(V)代表企業i對參與供應鏈合作貢獻的加權平均值，W(|S|)表示加權因子，|S|表示集合S的元素個數，V(s)表示企業i參與供應鏈合作S時的合作獲利；v(s/i)表示企業i不參加供應鏈合作S時的獲利，V表示企業i對供應鏈合作S的貢獻。

Shapley算法最致命的缺陷在于未考慮各個參與主體在合作過程中所承擔的風險。根據風險與收益的平衡原則，要想收益越高，所要承擔的風險也就越大。在殘酷的市場競爭下，產品更新換代速度加快，消費者需求也日新月異，各個主體在合作過程中的風險不容忽視。為此，應設計一個考慮風險因素的Shapley模型，將風險因子引入到物流金融利益分配模型中，才能確保合作的持久性與穩健性。下文將對各個參與主體的風險進行具體分析，并對Shapley模型進行改進。

（2）改進的Shapley模型。為了消除Shapley模型的風險影響，引入了風險因子，構建改進的Shapley模型，具體的步驟如下：

步驟一，組建風險因素組合，將所有要考慮風險因素都納入Shapley模型，假定風險因子為j（j=1，2，…，m）。

步驟二，給每個風險因素賦值，令Sij表示物流服務合作中企業i的風險，假定風險范圍為[0,100]。

步驟三，對每個風險因素設立一個權重，假定該權重為Wj，滿足0〈Wj〈1,且Σj=1。

步驟四，計算物流金融合作企業I的風險，令風險因子為ri，那么滿足：

步驟五，假定風險因子為r（r1，r2，…，rm），對風險因子進行歸一化處理，具體做法為n）。

引入風險因子后，可將Shapley模型改寫為：

未引入風險因素時，Shapley模型其實假定物流金融合作供應鏈中的各個企業都承擔相等的風險，該風險概率為1/n。1/n可視為供應鏈合作中各個合作企業承擔的平均風險，而（-1/n）則表示風險修正后企業所需要承擔的風險因子。（-1/n）V(s)表示物流金融企業利益分配的調整值。

4 物流金融模式利益分配定量模型的算例分析

下面通過一則算例，具體說明上述的Shapley模型解析物流金融模式的利益分配。設現有三個利益主體，其中A是中小企業，B是第三方物流企業（3PL），C為金融機構。為簡化分析，本文假定各個利益主體的盈利情況和當前面臨的風險都是已知的。表1是不同組合模式下的利益分配狀況，其中各個數值為收益值。

表1 A、B、C三個利益主體不同組合的收益值

在表1中，V（A）、V（B）和V（C）分別表示A、B、C三個利益主體均不與其他兩個利益主體之間合作時所產生的收益；V（A+B）、V（A+C）、V（B+C）則代表了任意兩個利益主體之間建立合作時所產生的收益；V（A+B+C）則表示三個利益主體共同建立合作關系所產生的收益。

4.1 傳統的Shapley模型測算結果與分析

根據前面的傳統Shapley模型，測算不同合作聯盟情況下各個利益主體的利益分配情況，結果分別見表2-4。

表2 中小企業A的收益分配情況

于是，可作如下分析：

表3 第三方物流企業B的收益分配情況

表4 金融機構C的收益分配情況

（1）Shapley值之和φA（V）+φB（V）+φC（V）=1 125/6=187.5。于是可得，三個利益主體通過分配之后得到的利益總和高于他們合作聯盟獲得的總收益值（160）。也就是說，這種利益分配是具有放大收益性質的分配，是有效的。

（2）對于A、B、C而言，經利益分配之后他們各自的Shapley值都高于不合作時的收益值，因此通過Shapley方法進行利益分配，對于三個利益主體自身都是有效的。

4.2 改進Shapley模型測算結果與分析

在傳統方法的基礎上，引入風險因子，對上面的測算結果進行修正。根據風險與收益在一定范圍內成正比，這里假定A、B、C面臨的風險因子分別為35、40和55，于是，歸一化后的rA=35/130，rB=40/130，rC=55/130。引入風險因子后，三個利益主體之間的最終分配結果見表5。

表5 引入風險因子后的利益分配結果

于是，可作如下分析：

（1）在引入風險因素后，三個利益主體之間的總利益與未引入風險因素時的總利益相等。也就是說，雖然引入了風險因素，但是并沒有產生利益損失，而是在三個利益主體之間根據利益的承擔責任進行了重新分配。

（2）對于中小企業A而言，引入風險因素以后，其利益分配值有所減少，即φA（V）〈φ'i（V）；第三方物流企業B的利益分配值并沒有發生變化；金融機構C的利益分配值有所增加。由此可見，引入風險因素后，承擔高風險的利益者在一定程度上得到補償。由于第三方物流企業僅僅代表了中介角色，并不是主要融資者也不是主要出資者，因此其風險處于中立狀態，引入風險以后的利益分配值保持恒定。

（3）對于中小企業C而言，由于其風險承擔能力有限，因此在引入風險以后，利益分配將得到一定損失，因此要謹慎考慮是否參與物流金融合作。本算例中，引入風險以后A企業的最終收益值仍高于原不參與任何合作時的收益值，因此可以考慮參與物流金融合作。

5 結語

物流金融模式的利益分配機制直接影響三大主體的長期可持續合作，公平科學的分配機制有利于強化利益主體之間的聯盟合作。本文采用Shapley模型方法，定量研究了物流金融聯盟主體的分配機制，通過Shapley利益分配后，利益主體的總收益高于原總收益。然后，引入風險因子，研究發現利益主體的總收益并不改變，僅僅在三大利益主體之間重新分配。

綜合本文的研究可以得出，基于風險因素的Shapley模型方法是定量研究物流金融模式利益分配模式的一種有效方法，它一方面能夠有效解決物流金融模式下各個參與主體的信息資源共享問題，有助于改進傳統信貸模式下委托代理存在的問題，另一方面也能在保證總體效益水平不變的前提下有效促進利益分配的公平與均衡。可以說，這種定量研究方法有利于實現物流金融模式下利益分配與風險分擔之間的良性匹配。在這種利益與風險良性匹配的條件下，中小企業、第三方物流企業和金融機構等參與主體之間的信任與合作將更加深入。

由此可見，本文所采用的定量模型方法在研究利益分配問題上具有一定的應用價值。同時，既然考慮到物流金融模式中存在的風險問題，那么有效識別與計量中小企業、第三方物流企業和金融機構等各個參與主體在物流金融模式中所存在的風險，從而更加精確地進行利益分配，必然是值得探討的問題。本文僅對風險因子進行抽象量化，并沒有細化討論各個參與主體所面臨的風險因素，因此下一步有待深入研究。

[1]王成軍,明娟.物流金融中參與主體利益分配合理化研究[J].物流技術,2015,(3).

[2]徐慶,呂杰,馮文才.金融物流模式下對第三方物流企業的激勵[J].復旦學報（自然科學版）,2013,(2).

[3]高更君,黃芳.基于云重心Shapley值的供應鏈融資聯盟收益分配研究[J].工業技術經濟,2017,(2).

[4]張寶明,李婕,白雪靜,陸芯依,陳新,楊凱麗.基于 SHAPLEY 值法的O2O模式下服裝業的利潤分配機制研究[J].電子商務,2015,(6).

A Quantitative Study on Benefit Distribution in Logistics Financing Mode

XujingChenchao
(Zhejiang University of Finance&Economics,Hangzhou 310018,China)

In this paper,we studied quantitatively the benefit distribution issue in the logistics financing mode.First we introduced in the Shapley model and studied quantitatively and respectively the cases with and without risk considered,through which we found that,under the Shapley benefit distribution scheme,the total benefit of the parties concerned was higher than their original total benefit and after the introduction of the risk factors,the total benefit remained the same,only to be redistributed among the enterprises.

logistics financing;benefit distribution;quantitative analysis;Shapley model

F224.0;F830.571

A

1005-152X(2017)06-0149-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.06.035

2017-04-15

許井陳超，男，畬族，浙江衢州人，浙江財經大學金融工程專業學生，研究方向：金融學。