快遞企業(yè)末端共配利益分配研究
——基于改進(jìn)AHP-Shapley 值法

唐孝玉， 李文瑛， 曹桂銀， 許夢潔

（蚌埠學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽蚌埠233030）

在直播電商和網(wǎng)絡(luò)零售的共同帶動(dòng)下，我國快遞行業(yè)發(fā)展迅速，快遞業(yè)已成為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，2019 年我國快遞業(yè)務(wù)量已達(dá)635.2 億件。雖然目前業(yè)務(wù)量增速趨緩，但仍然保持每年26%左右的增長。快遞業(yè)務(wù)量的增長對(duì)設(shè)備資源和快遞員的需求增大，快遞企業(yè)的末端配送問題也日益成為行業(yè)痛點(diǎn)。要想提升快遞資源使用效率和末端服務(wù)水平，快遞企業(yè)資源共享和末端共配成為亟待解決的問題。國家為鼓勵(lì)物流快遞企業(yè)的資源共享，先后出臺(tái)多項(xiàng)支持政策，尤其是2020 年7 月明確提出了要培育發(fā)展共享經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)，探索生產(chǎn)資料共享新模式，提高資源的利用效率。但是，我國快遞企業(yè)的資源共享和共同配送進(jìn)展并不順利，因?yàn)槲覈爝f企業(yè)的主要運(yùn)行模式為“直營”+“加盟”。如圖1 所示，主要業(yè)務(wù)流程包括攬收、分揀轉(zhuǎn)運(yùn)、干支線運(yùn)輸、末端配送四個(gè)環(huán)節(jié)。其中分揀中轉(zhuǎn)和干線運(yùn)輸一般由快遞總部完成，其余環(huán)節(jié)由加盟網(wǎng)點(diǎn)完成。這種模式下的利益分配直接影響快遞企業(yè)間的末端共配以及更高程度的資源共享。

圖1 快遞企業(yè)運(yùn)營模式

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)利益分配問題常用Shapley 值法、Raiffa 解工具等進(jìn)行研究。如Sheikh 等[1]利用改進(jìn)的Shapley 值法研究虛擬電廠的利益分配問題。GAO 等[2]在原Shapley 值法的基礎(chǔ)上提出了不確定Shapley 值來研究供應(yīng)鏈聯(lián)盟的利潤分配問題。XU 等[3]研究了綠色供應(yīng)鏈在集中決策下的收益分配問題，同時(shí)考慮了風(fēng)險(xiǎn)、生態(tài)投資和技術(shù)水平等修正因素，對(duì)原Shapley 值法進(jìn)行了修正，形成了一個(gè)更為合理的收益分配機(jī)制。李林等[4]運(yùn)用Shapley 值法與最小核心法，通過調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)因子，建立了協(xié)同創(chuàng)新項(xiàng)目的利益分配模型。李軍[5]和胡湘云等[6]綜合考慮創(chuàng)新資源投入、創(chuàng)新收益、創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)等不同的修正因子，研究供應(yīng)鏈協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)盟的收益分配問題。白曉娟等[7]基于創(chuàng)新投入、業(yè)務(wù)執(zhí)行、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)三個(gè)修正因子研究了新零售下供應(yīng)鏈的收益分配策略。隋博文等[8]通過對(duì)Raiffa 裁決的權(quán)重進(jìn)行重新分配，優(yōu)化了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)合作組織利益分配模型。阮平南等[9]提出了基于改進(jìn)Raiffa 值網(wǎng)絡(luò)租金分配方法，并與Shapley 值法進(jìn)行了比較分析。焦志倫等[10]基于Raiffa 解工具研究了快遞企業(yè)間共同服務(wù)制造業(yè)物流的利益分配問題。王歡等[11]基于共同參與快遞包裝循環(huán)共用的供應(yīng)鏈主體，從主體的異質(zhì)性角度建立了供應(yīng)鏈?zhǔn)找婀蚕砟Ｐ停源舜_定合理的收益分配機(jī)制。徐光燦等[12]結(jié)合成品油配送特點(diǎn)，綜合考慮企業(yè)業(yè)務(wù)水平、投資大小和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)于成品油企業(yè)利益分配的影響，以此對(duì)Shapley 值進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)成品油企業(yè)采用共同配送模式的利益分配進(jìn)行研究。

然而，以上文獻(xiàn)主要利用Shapley 值法和Raiffa值等研究了供應(yīng)鏈成員企業(yè)和不同類型企業(yè)聯(lián)盟的利益分配問題，很少有學(xué)者研究快遞企業(yè)資源共享利益分配問題，袁雨果[13]利用遺傳算法和啟發(fā)式算法研究了末端配送的效率問題，但沒有涉及利益分配。因此，本文聚焦于快遞企業(yè)末端共配，包括共享末端網(wǎng)點(diǎn)、支線車輛和運(yùn)力、末端操作人員等資源，從快遞企業(yè)的品牌價(jià)值、服務(wù)水平、末端共配資源投入、末端共配執(zhí)行力、末端共配風(fēng)險(xiǎn)這五個(gè)因子對(duì)傳統(tǒng)Shapley 值法進(jìn)行修正，通過AHP 方法確定修正因子的權(quán)重，構(gòu)建改進(jìn)的AHP-Shapley 值法利益分配數(shù)學(xué)模型，嘗試為快遞企業(yè)末端共配利益分配問題提出解決思路。

一、構(gòu)建傳統(tǒng)Shapley 值法利益分配數(shù)學(xué)模型

Shapley 值法是解決多人合作博弈利益分配的一種方法，該方法基于合作成員的邊際貢獻(xiàn)，將利益進(jìn)行合理的分配，充分體現(xiàn)了合作成員對(duì)于合作集體的貢獻(xiàn)程度，是一種較為公平的利益分配方式。

假設(shè)參與資源共享的快遞企業(yè)為集合N={1，2，……，n}，Si表示參與資源共享的快遞企業(yè)i 的所有子集，子集中元素個(gè)數(shù)為|S|，V（s）為子集S 進(jìn)行資源共享后的收益，V（s＼i）為子集 S 中除去企業(yè) i 后進(jìn)行資源共享后的收益，每個(gè)企業(yè)單獨(dú)行動(dòng)時(shí)的收益為V（i），當(dāng)企業(yè)間進(jìn)行資源共享后獲得的總收益為Φ（v），此時(shí)參與企業(yè)i 獲得的利益分配為Shapley值，用χi（v）表示。

顯然，快遞企業(yè)間愿意進(jìn)行資源共享（Shapley值法成立） 需要滿足以下條件：

式（1） 表示資源共享后的總收益必須等于單個(gè)企業(yè)總收益之和；式（2） 表示資源共享后的總收益大于各企業(yè)單獨(dú)行動(dòng)時(shí)收益之和；式（3） 表示企業(yè)在進(jìn)行資源共享后分得的利益要高于企業(yè)單獨(dú)行動(dòng)時(shí)的收益。滿足以上條件后，則可以進(jìn)行Shapley 值法的相關(guān)計(jì)算。

二、構(gòu)建改進(jìn)AHP-Shapley 值法利益分配數(shù)學(xué)模型

快遞企業(yè)間進(jìn)行末端共配利益分配需要考慮很多因素，本文將從品牌價(jià)值、服務(wù)水平、末端共配資源投入、末端共配執(zhí)行力、末端共配風(fēng)險(xiǎn)這五個(gè)因子對(duì)傳統(tǒng)Shapley 值法進(jìn)行修正，通過AHP 方法確定修正因子的權(quán)重，構(gòu)建改進(jìn)的AHP-Shapley 值法利益分配數(shù)學(xué)模型。

（一） 影響末端共配利益分配的因素

1.共配資源投入

在快遞企業(yè)末端共配聯(lián)盟中，成員企業(yè)的資源投入會(huì)直接影響共配的運(yùn)營質(zhì)量，因此，進(jìn)行利益分配必須考慮單個(gè)企業(yè)的資源投入，企業(yè)投入的資源越多，其分得的利益就越多，反之亦然。本文將末端共配的資源進(jìn)一步細(xì)分為人員投入、設(shè)備投入和場地投入。假設(shè)第i 個(gè)企業(yè)的人員投入為λi1，設(shè)備投入為 λi2，場地投入為 λi3，τ1，τ2，τ3分別為人員、設(shè)備和場地資源的權(quán)重系數(shù)，則第i 個(gè)企業(yè)的資源投入 qi=τ1λi1+τ2λi2+τ3λi3，其中 τ1+τ2+τ3=1；τ1，τ2，τ3∈（0，1）。進(jìn)行歸一化處理得到單個(gè)企業(yè)的資源投入占總投入的比重為Qi稱為資源投入度。第i 個(gè)企業(yè)的資源投入與平均資源投入之間的差值為 Δqi=qi-1/n。

2.服務(wù)水平

在末端共配聯(lián)盟中，企業(yè)服務(wù)水平與客戶滿意度直接相關(guān)，快遞企業(yè)末端共配的主要目的是提升資源使用效率和客戶滿意度。一個(gè)成熟穩(wěn)定的末端共配聯(lián)盟必須具備較高的客戶滿意度，因此，服務(wù)水平越高的企業(yè)應(yīng)該分得更多的利益。本文以共配聯(lián)盟中第i 個(gè)企業(yè)的月均配送量di為基準(zhǔn)，以每月客戶投訴次數(shù)εi為影響因子。則第i 個(gè)企業(yè)的服務(wù)水平若某個(gè)企業(yè)被投訴的次數(shù)越多，說明該企業(yè)的末端服務(wù)水平fi越低，則其在利益分配中獲得的份額就越少。進(jìn)行歸一化處理后可以得到末端共配聯(lián)盟中單個(gè)企業(yè)的服務(wù)水平Fi。第i 個(gè)企業(yè)的服務(wù)水平與平均服務(wù)水平之間的差值為ΔFi=Fi-1/n。

3.品牌價(jià)值

快遞企業(yè)的品牌價(jià)值對(duì)客戶的吸引力和忠誠度具有直接影響，個(gè)別快遞企業(yè)相比其他快遞企業(yè)，品牌價(jià)值更高，消費(fèi)者的認(rèn)可度也較高。本文以快遞企業(yè)的年?duì)I業(yè)額作為品牌價(jià)值的測度值，經(jīng)過歸一化處理后得到單個(gè)企業(yè)的品牌價(jià)值第i個(gè)企業(yè)的品牌價(jià)值與平均品牌價(jià)值之間的差值為ΔEi=Ei-1/n。

4.末端共配執(zhí)行力

末端共配執(zhí)行力是所有企業(yè)為實(shí)現(xiàn)共配聯(lián)盟利益最大化表現(xiàn)出的積極性和行動(dòng)力，強(qiáng)調(diào)成員企業(yè)的努力程度，避免出現(xiàn)單方面的消極行為而損害集體的利益。將此作為修正因素，可以激勵(lì)聯(lián)盟中的一些非核心企業(yè)更好地完成相關(guān)業(yè)務(wù)，讓末端共配聯(lián)盟更加持久和穩(wěn)定。共配執(zhí)行力的測度需要成立專家評(píng)分組，根據(jù)考核標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行綜合評(píng)分。假設(shè)第i個(gè)企業(yè)的末端共配執(zhí)行力為gi，gi∈（0，1），經(jīng)過歸一化處理后得到單個(gè)企業(yè)的共配執(zhí)行力第i 個(gè)企業(yè)的末端共配執(zhí)行力與平均執(zhí)行力之間的差值為ΔGi=Gi-1/n。

5.共配風(fēng)險(xiǎn)

在末端共配聯(lián)盟運(yùn)營過程中，各成員企業(yè)都會(huì)面臨不同的風(fēng)險(xiǎn)。所謂風(fēng)險(xiǎn)是指聯(lián)盟企業(yè)在參與末端共配過程中會(huì)遇到各種不確定因素，可能導(dǎo)致企業(yè)本身受到潛在風(fēng)險(xiǎn)的影響。成員企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大，所分配的收益應(yīng)該越多，從而保證利益分配和承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的一致性。假設(shè)企業(yè)i 的共配風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)ri，ri∈（0，1），經(jīng)過歸一化處理后得到單個(gè)企業(yè)的共配風(fēng)險(xiǎn)第i 個(gè)企業(yè)的共配風(fēng)險(xiǎn)與平均風(fēng)險(xiǎn)之間的差值為ΔRi=Ri-1/n。

（二） 改進(jìn)AHP-Shapley值法利益分配數(shù)學(xué)模型

在傳統(tǒng)Shapley 值法的基礎(chǔ)上，引入綜合影響因子 Δσi，Δσi=σi-1/n，表示參與末端共配的第 i 個(gè)快遞企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)值與平均值的差值。當(dāng)Δσi≥0時(shí)，表示第i 個(gè)快遞企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)值高于平均值，在末端共配中應(yīng)該分配更多的收益；當(dāng)Δσi≤0 時(shí)，表示第i 個(gè)快遞企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)值低于平均值，在末端共配中應(yīng)該分配較少的收益。σi為第i 個(gè)快遞企業(yè)的綜合評(píng)價(jià)值，其中αiβiεiυiηi分別為參與末端共配的快遞企業(yè)共配資源投入、服務(wù)水平、品牌價(jià)值、共配執(zhí)行力、共配風(fēng)險(xiǎn)的測度值，ωi為各影響因素所占權(quán)重的大小，利用層次分析法（AHP 法） 進(jìn)行確定。則修正后的模型為：

三、算例分析

（一） 算例描述

在某一個(gè)低密度配送區(qū)域，快遞企業(yè)A、B、C的日均派件量分別為1.5 萬件、1 萬件、0.5 萬件，為提升客戶服務(wù)水平和設(shè)備資源利用率，三家快遞企業(yè)參與末端共配，共享末端的人員、車輛運(yùn)力等資源。如圖2 所示：

圖2 快遞企業(yè)末端共配模式

企業(yè)A 單獨(dú)配送的收益為50 萬元，企業(yè)B 單獨(dú)配送的收益為40 萬元，企業(yè)C 單獨(dú)配送的收益為20 萬元，企業(yè)A 和B 共同配送的收益為120 萬元，企業(yè)A 和C 共同配送的收益為100 萬元，企業(yè)B 和C 共同配送的收益為90 萬元，企業(yè)A、B、C共同參與末端共配的收益為180 萬元。三家企業(yè)的共配資源投入、服務(wù)水平、品牌價(jià)值、共配執(zhí)行力、共配風(fēng)險(xiǎn)的測度值經(jīng)過歸一化處理后如表1 所示：

表1 影響因素測度值

（二） 計(jì)算各企業(yè)的Shapley 值

首先，根據(jù)傳統(tǒng)的Shapley 值法分別計(jì)算出三個(gè)快遞企業(yè)的原始利益分配，計(jì)算過程如表2。

表2 快遞企業(yè)A 收益值計(jì)算過程

由表2 可以求得快遞企業(yè)A 的利益分配值：

同理可求得快遞企業(yè)B 和C 的利益分配值：

（三） 計(jì)算引入修正因子的Shapley 值

1.確定各影響因素的權(quán)重

通過層次分析法（AHP） 確定五個(gè)影響因素的權(quán)重。首先，構(gòu)造判斷矩陣，然后運(yùn)用Matlab 計(jì)算出判斷矩陣的最大特征值λmax和特征向量，再對(duì)其進(jìn)行歸一化處理，計(jì)算出各個(gè)元素的權(quán)重系數(shù)Wi，然后對(duì)其進(jìn)行一致性檢驗(yàn)確保權(quán)重系數(shù)的合理性。影響因素判斷矩陣和結(jié)果如表3 所示。

表3 影響因素判斷矩陣和結(jié)果

2.計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值σi

3.計(jì)算綜合影響因子Δσi

（四） 結(jié)果分析

通過以上計(jì)算可得快遞企業(yè)A、B、C 在運(yùn)用修正Shapley 值法前后的利益分配對(duì)比圖，見圖3：

圖3 Shapley 值法改進(jìn)前后利益分配對(duì)比圖

圖3 表明：快遞企業(yè)A 和B 修正后的Shapley值高于傳統(tǒng)Shapley 值法的收益分配，快遞企業(yè)C修正后的Shapley 值低于傳統(tǒng)Shapley 值法的收益分配，這是因?yàn)榭爝f企業(yè)A 和B 的綜合影響因子大于零，而C 的綜合影響因子小于零。具體表現(xiàn)為企業(yè)A 共配資源的投入、末端服務(wù)水平、品牌價(jià)值、共配風(fēng)險(xiǎn)的綜合評(píng)價(jià)值均高于平均值，因此利益分配值高于傳統(tǒng)Shapley 值法的收益分配。企業(yè)B 參與末端共配的執(zhí)行力最強(qiáng)，而共配執(zhí)行力在五個(gè)影響因素中的權(quán)重是最大的，因此，企業(yè)B 的利益分配增加值是最大的。對(duì)于企業(yè)C 而言，其五個(gè)影響因素的綜合評(píng)價(jià)值均低于共配聯(lián)盟的平均值，若想提升企業(yè)的利益分配，可以基于五個(gè)影響因素的權(quán)重大小，在末端共配執(zhí)行力和共配資源投入兩個(gè)方面進(jìn)行努力。此外，末端共配執(zhí)行力和共配資源投入兩個(gè)影響因素的權(quán)重相對(duì)較大，也進(jìn)一步說明對(duì)于末端共配而言，參與共配的快遞企業(yè)需要時(shí)刻保持和提升自身的共配執(zhí)行力和資源投入，這樣才能在利益分配中占據(jù)優(yōu)勢。從末端共配聯(lián)盟整體來看，參與末端共配的快遞企業(yè)為了獲得更多的利益，會(huì)努力提升企業(yè)在上述五個(gè)因子上的得分，因此，修正后的利益分配從一定程度上保證了快遞企業(yè)末端共配聯(lián)盟的運(yùn)營質(zhì)量和穩(wěn)定性。

四、討論與建議

快遞企業(yè)末端共配需要各個(gè)參與企業(yè)的共同努力和協(xié)作，目前由于利益分配、信任危機(jī)等諸多因素的制約，沒有進(jìn)行大面積的推廣和實(shí)施。本文基于快遞企業(yè)末端共配的特點(diǎn)，提出了影響利益分配的五個(gè)因素：共配資源投入、服務(wù)水平、品牌價(jià)值、共配執(zhí)行力、共配風(fēng)險(xiǎn)，并以此建立改進(jìn)的AHPShapley 值法模型，最后通過具體的算例分析，驗(yàn)證了模型改進(jìn)后的科學(xué)性和適用性。

本文的研究對(duì)于解決物流快遞企業(yè)末端共配的利益問題具有一定的啟示意義。首先，組建共配聯(lián)盟后，原來的單個(gè)企業(yè)的首要任務(wù)是提升企業(yè)的共配執(zhí)行力和共配投入，這樣可以獲得最大的利益分配；從長期來看，需要持續(xù)提升自己的服務(wù)水平。其次，從整個(gè)共配聯(lián)盟的角度來說，在準(zhǔn)備構(gòu)建資源共享聯(lián)盟的過程中，應(yīng)該選擇具有較高的品牌價(jià)值和服務(wù)水平的物流快遞企業(yè)作為核心企業(yè)，這樣能夠應(yīng)對(duì)一定的共配風(fēng)險(xiǎn)，保證聯(lián)盟的穩(wěn)定性。最后，快遞企業(yè)末端共配聯(lián)盟需要所有成員企業(yè)相互協(xié)作，努力發(fā)揮自身優(yōu)勢，降低整個(gè)共配聯(lián)盟的運(yùn)營成本，提升資源利用效率和服務(wù)水平，通過合理的利益分配機(jī)制，使得參與企業(yè)的積極性進(jìn)一步發(fā)揮。只有這樣，共配聯(lián)盟的競爭力和盈利水平才能穩(wěn)步提升。

總體而言，修正后的Shapley 值法利益分配模型使得參與末端共配的快遞企業(yè)的利益分配更加合理，也保證了末端共配的服務(wù)質(zhì)量和可持續(xù)性。但是，筆者僅考慮了快遞企業(yè)末端共配的情形，對(duì)于更高程度的資源共享利益分配問題沒有涉及，這也是本文的不足之處，有待以后進(jìn)一步研究。