郭春東 陳愛祖 齊猛




摘要:為了解決集群環境下生產制造型企業與第三方物流之間合理的收益分配與風險共擔問題,提高協同企業系統的運行效果,在探析集群環境下雙方在協同模式中的收益與風險關系基礎上,提出了基于Shapley值的協同收益分配與風險分攤決策模型,分別探索了以物流成本與收益分配,物流成本與風險損失兩對變量之間的波動變化規律,并將之集成計算得出了協同選擇的臨界點與取值范圍,輔助參與企業決策,通過實證研究驗證了收益分配曲線與風險量化曲線的正向相關性波動規律。結果表明:集群環境中的生產制造型企業與第三方物流的協同模式具有以市場需求為中心的組織特點,影響協同選擇的風險因素主要有生產制造型企業和第三方物流的地位與作用、協同各方投入與貢獻度隨時間推移產生的變化、外部產業政策及內部自適應等;在協同過程中,各參與企業所獲得的收益與承擔的風險與所投入的物流成本之間存在著正相關關系,且存在著選擇臨界點;模型演算出的協同選擇臨界點,可保障協同模型的長期性與穩定性。研究結果為物流協同選擇研究提供了新思路,對企業協同選擇決策具有借鑒意義。
關鍵詞:物流系統管理;Shapley值;收益分配;風險管理;第三方物流
中圖分類號:F272.3文獻標志碼:A
doi:10.7535/hbgykj.2019yx03001
文章編號:1008-1534(2019)03-0149-007
隨著全球經濟一體化的發展,產業化分工越來越細,形成了基于產業化分工而在某特定區域呈聚集趨勢的特色產業集群,同時,相伴而來的是與之業務特點相反的、偏向地理發散形式的物流產業,雙方實現了求同存異式的融合發展。究其原因,首先是條件支撐,四通八達的交通網絡和及時、高效、準確的信息傳輸網絡以及地方政策為招商引資而提供的一系列優惠條件,為最初產業集群的集聚和方便快捷的物流運輸提供了條件支撐;其次是需求對接,產業集群內部圍繞核心企業不斷分工細化,從而衍生出更加專注于細分市場需求的中小企業,要求將有限的資源投入到核心產品的研發與生產之中,不斷提高產品質量和生產效率,而將非核心的物流業務等進行轉移或外包,以便降低運營成本,恰好與第三方物流企業的業務需求形成對接;第三是協同共贏,第三方物流企業的優勢在于高效整合物流資源,實現邊際物流成本降低,能夠協助生產企業在集群內快速傳遞產品和服務以及集群外拓展業務范圍,互動協同中進一步提升自身實力,形成共贏局面。集群環境下生產制造型企業與第三方物流協同模式的實現,正是基于產業集群所代表的地理集聚形態與第三方物流所代表的地理擴張形態產生了恰當的化學反應[1]。
針對集群環境下生產制造企業與第三方物流的協同問題,國內外學者進行了大量探討和實踐研究。文獻[2]通過研究丹麥家具產業集群的物流模式,提出專業化的第三方物流確實能夠協助生產企業提升網絡競爭力,拓展業務范圍。在集群企業與第三方物流的協同關系研究方面,ROBERT等[3]基于服務業和制造業視角,研究了二者之間的相互影響與過程變化。基于物流的專業化水平和提升溝通效率的考慮,MARK等[4]提出了第三方物流與生產企業構建信息協同平臺的對策建議。國內學者則更多地側重于定性的評估分析,闡述二者協同的必要性和意義,針對目前存在的問題提出一些建議。對于定量的實證分析與評估方面,主要采用序參量動態方程、回歸模型、DEA等方法。謝磊等[5]通過構建序參量動態方程,提出當二者實現協同時,物流系統處于最佳運行狀態,也驗證了協同的重要性與可能性。陳疇鏞[6]借助Logistic模型分析,提出第三方物流確實有助于拓展產業集群輻射范圍。鄒筱等[7]對物流業與制造業協同發展的研究進行了綜述,并對二者協同模式的發展進行了展望。
盡管學者們[8-11]對集群環境下生產企業與第三方物流之間的協同關系、模式及策略,以及物流供應鏈管理[12-14]等方面進行了探索,但對二者的協同運作模式中理論體系的設計與實踐仍顯不足。集群環境下的生產企業與第三方物流在宏觀上可歸結為制造業與服務業的關系,在微觀運行上,是兩類不同業務類型企業之間的合作問題,只有建立長期而穩定的協同模式,才能在互相促進中共贏發展。但是,協同運行中涉及到資源投入、收益分配、風險分擔等一系列現實問題,從而表現出復雜的博弈關系。如何客觀、合理地解析出各參與方承擔的資源投入、收益分配與風險量化等的比例和數量關系以及內在規律,關系著協同運行模式的成敗,也成為研究的關鍵點。因此,筆者借鑒Shapley值模型在收益分配上的成熟經驗,將收益轉換為資源投入降低和風險減少等量化問題,從而給出協同選擇決策建議。
1基于Shapley值的協同收益分配與風險分攤決策模型
1.1問題的提出
驅動集群環境下生產企業與第三方物流是否協同的關鍵在于收益,即:協同模式下各參與企業取得高于單獨運營的收益或者降低運營成本、提高響應速度、提升服務質量等。由于企業收益數據較難獲取,因此,本文中的協同收益特指集群環境下生產企業與第三方物流經由協同模式,各參與企業資源投入成本的相對減少額。
另外,影響協同模式選擇決策的重要因素是風險。協同風險特指各參與企業之間的協同過程及企業自身的運營等面臨的不確定性而造成的損失。首先,受外部產業政策及企業內部自適應等因素影響,協同所固有的契約狀態及形式極易發生變化,導致協同中風險的狀態變量產生動態變化,從而引發各種復雜行為結果;其次,集群環境下生產企業與第三方物流是獨立的法人實體,在協同中所處的地位和扮演的角色不同,運行中由于信息不對稱而導致溝通及時性、準確性受到影響,從而引發矛盾;第三,隨著時間的推移,各參與方資源投入與貢獻度也將不斷變化,即:協同模式的初始契約形態需根據環境條件變化而不斷地調整適應,產生較大的過程風險。
基于動態的系統化視角,密切跟蹤集群環境下生產企業與第三方物流協同演變規律,有針對性地對協同模式運行中風險進行客觀識別和評估,設計出風險量化模型,并提出風險控制與選擇策略。
1.2決策模型
基于對收益和風險的分析,筆者根據協同后物流投入成本相對于協同前物流成本的減少,即節約成本等同于收益的思想,針對集群環境下生產企業與第三方物流建立收益分配模型,進而探討協同選擇決策問題。
顯然,修正后各參與企業所獲得的收益之和仍然等于協同模式獲得的總收益。
1.3決策分析
1.3.1收益分配曲線
集群環境下生產企業與第三方物流協同模式中的收益分配呈現出復雜的博弈關系,要求收益分配機制設計時,要充分考慮各參與企業在協同模式中物流成本投入與所得收益是否匹配,旨在充分發揮各參與企業核心競爭力,從而提升協同整體競爭優勢[7-8]。就具體企業而言,能否積極參與物流聯盟也取決于該收益分配機制是否實現了公平與效率原則,同時也會考察投入的物流資源、承擔的風險水平與可能獲得的收益的關系,以便做出最終的決策。
1.3.3集群企業與第三方物流協同選擇分析
集群環境下生產企業與第三方物流的協同過程,實際上是各參與企業不斷斟酌、考量收益與風險關系變化的博弈過程。結合對收益分配值和風險量化值曲線的分析,筆者以物流投入成本作為橫坐標,分別繪制收益分配值與風險量化值為縱坐標的二維曲線,通過二者的波動趨勢,可以直觀而有效地反映出參與企業的物流投入成本與對應的收益分配值與風險損失值的變化規律,為集群環境下各參與企業協同選擇決策提供參考和依據,同時,為進一步研究集群環境下生產企業與第三方物流的協同模式提供新思路。
2實證研究
石家莊裝備制造基地建立于2006年,重點發展飛機裝配、軌道制造、汽車制造、機電設備、基礎裝備、專用機械、新興能源七大產業。目前,石家莊裝備制造基地規模以上企業共有57家,其中有31家企業主營業務收入過億元。伴隨政府對基地招商引資工作的不斷推進,基地內企業社會化、專業化分工的逐漸細化。面對快速滿足客戶要求的市場環境,基地內的生產制造型企業亟需將非核心的物流業務外包,依靠專業化第三方物流企業為其提供快捷、適宜的物流服務,降低運營成本,提高響應速度和效率。
集群環境下生產企業與第三方物流協同狀態下,基于Shapley值的收益分配模型,就是對參與企業協同收益(協同前、后物流投入成本的減少額),按照貢獻、風險等進行分配。表2為集群環境下物流協同企業G1的收益分配計算過程,其他協同策略組合下各參與企業的收益分配計算結果如表3所示。
通過以上分析可知:
1)基于物流成本節約即為收益的理念對協同收益進行合理分配是合理的。在協同狀態下,協同模式參與企業G1,G2,G3,M1,M2及第三方物流企業L的協同收益分配值分別為27.4,23.3,53.5,56.8,40.9和43.8萬元,合計245.7萬元,與前期分析的總收益值一致,驗證了運用Shapley值法,基于物流成本節約額即為協同收益的合理性。
2)風險與收益的一致性。石家莊裝備制造基地內各制造企業物流協同的投資額與風險系數如表4所示。由式(3)可知協同中各方所承擔的總風險損失為323.7萬元,及各參與企業的風險損失量化值,如表4所示,風險量化總值為245.7萬元,該結果與前期的收益分配總值245.7萬元一致。
3)協同決策的選擇性。以物流成本為橫坐標,收益分配值與風險量化值為縱坐標,建立n=6狀態下收益分配值坐標系,如圖2所示。一方面符合前述結論,即在集群環境下的生產企業與第三方物流協同過程中,相關參與企業的收益分配曲線呈現出隨著其物流成本投入的遞增而遞增的趨勢;另一方面,由圖2可知,收益分配曲線與風險量化曲線存在2個交點,從而驗證了在集群環境下生產企業與第三方物流協同決策時,存在著協同選擇臨界點為
3結論
由于所擁有的資源稟賦不同,集群環境下的生產企業與第三方物流在協同過程中所扮演的角色和發揮的作用存在差異,使得客觀合理地解析各參與方的收益分配值和風險量化值與其所對應的物流投入成本之間的內在規律成為影響協同選擇決策的關鍵問題。首先,無論是生產企業還是第三方物流,其本質是增強企業核心競爭力、謀求企業長期可持續發展,必然的在追求收益與承擔風險之間進行動態的綜合平衡。影響協同的風險因素主要有制造業和第三方物流的產業地位與作用、協同各方投入與貢獻度隨時間推移產生的變化、外部產業政策及內部自適應等。其次,基于節約成本等同于收益理念,提出的Shapley值法的收益分配修正模型,驗證了收益與風險的一致性。修正模型在收益分配上充分考慮了集群環境下生產企業與第三方物流企業在協同過程中的物流成本投入與貢獻的差異性,使得協同收益分配與風險分攤更具參考價值。第三,結合對收益分配值曲線和風險量化值曲線的分析,從理論上驗證了在集群環境下生產企業與第三方物流協同決策,存在著協同選擇臨界點,并提出當R′i=1/n時,對應的參與企業的物流成本投入Ii=TRL/(nRi)時為協同選擇臨界點,可保障協同模型的長期性與穩定性,為集群企業與第三方物流協同模式研究提供了新的思路;另外,運用石家莊裝備制造基地企業的實際數據,從應用層面對收益分配曲線與風險量化曲線的波動規律、協同選擇臨界值進行了驗證,為企業協同選擇提供了參考和指導。
本文提出一般意義下的生產制造型集群企業與第三方物流的協同選擇方法,其中的風險系數可依據行業內同類物流活動平均成功率及企業實力來確定。在企業實際運營過程中,影響企業風險決策的要素很多,如何進一步細化風險空間點,解析風險與收益之間的作用原理,進而提出協同選擇的對策建議,有待進一步研究。
參考文獻/References:
[1]齊猛.集群環境下生產企業與第三方物流協同模式研究[D].石家莊:河北科技大學,2014.
QIMeng.TheResearchoftheCollaborativeModeBetweenManufacturingEnterprisesandThirdPartyLogisticsunderClusterEnvironmentD].Shijiazhuang:HebeiUniversityofScienceandTechnology,2014.
[2]LIUWei,CUIAiping.Studyonproducerlogisticsserviceanditsoutsourcingfrommanufacturingfirms:Aperspectiveofindustrialcluster[J].PhysicalDistributionandLogisticsManagement,2010,40:5-6.
[3]ROBERTL,CLARK,MELINDA.Definedbenefitpensionplandistributiondecisionsbypublicsectoremployees[J].JournalofPublicEconomics,2014,116:73-88.
[4]MARKG,ARGUSA.Somelogisticsrealitiesinindochina[J].InternationalJournalofPhysicalDistribution&LogisticsManagement,2000,30(10):887-911.
[5]謝磊,馬士華,桂華明,等.供應物流二維協同理論及其實現途徑實證研究[J].管理科學,2012,25(6):13-22.
XIELei,MAShihua,GUIHuaming,etal.Two-dimensionalsupplylogisticssynchronizationtheoryandempiricalstudyofimplementationapproaches[J].JournalofManagementScience,2012,25(6):13-22.
[6]陳疇鏞.第三方物流與產業集群協同發展研究[M].北京:科學出版社,2009.
[7]鄒筱,張世良.物流業與制造業協同發展研究綜述[J].系統工程,2012,30(12):115-121.
ZOUXiao,ZHANGShiliang.Literaturereviewoncollaborativedevelopmentbetweenlogisticsindustryandmanufacturingindustry[J].SystemsEngineering,2012,30(12):115-121.
[8]林曉偉,李建軍.區域物流協同水平的測度與評價[J].中國流通經濟,2013(11):32-38.
LINXiaowei,LIJianjun.Researchonmeasurementandevaluationofsynergydegreeforregionallogistics[J].ChinaBusinessandMarket,2013(11):32-38.
[9]張毅,彭渝.基于供應鏈協同的制造企業物流管理研究[J].物流技術,2013,32(8):72-74.
ZHANGYi,PENGYu.Studyonlogisticsmanagementofmanufacturingenterprisesundersupplychaincollaboration[J].LogisticsTechnology,2013,32(8):72-74.
[10]林健,張強.具有模糊聯盟值的帶偏好合作對策的Shapley值[J].系統管理學報,2014,23(2):217-223.
LINJian,ZHANGQiang.Shapleyvalueofcooperativegameswithpreferenceinformationandfuzzycoalitionvalue[J].JournalofSystems&Management,2014,23(2):217-223.
[11]王曉艷,李道芳,李德才.基于區間Shapley值的制造業與物流業聯盟利益分配[J].合肥學院學報(社會科學版),2013,30(6):24-28.
WANGXiaoyan,LIDaofang,LIDecai.Onprofitallocationofthemanufacturingandlogisticsindustryalliancebasedontheintervalshapleyvaluemethod[J].JournalofHefeiUniversity(SocialSciences),2013,30(6):24-28.
[12]朱未平,`金志揚.物聯網環境下多維度協同物流管理研究[J].物流工程與管理,2016,38(6):33-34.
ZHUWeiping,JINZhiyang.Researchonmultidimensionalcollaborativelogisticsmanagementundertheenvironmentofinternetofthing[J].LogisticsEngineeringandManagemant,2016,38(6):33-34.
[13]張志堅,張永紅.基于AHP的南昌市區域物流發展因素及其提升對策研究[J].產業與科技論壇,2018,17(22):79-80.
[14]林佳增,苗展瑋.信息化環境下企業供應鏈協同物流管理[J].經營與管理,2016(4):70-71.