电子商务环境下供应链协同利益分配问题研究

　　【论文摘要】本文在对供应链协同利益分配模型设计中，进行了多种因素综合衡量。这些影响协同利益分配的因素包括企业的电子商务能力、所承担的风险、投入资源价值。文章采用企业与电子商务建设和应用有关的经费比重、电子商务人员占全部工作人员的百分比和电子业务交易额占企业总交易额的百分比三个指标来度量企业的电子商务能力。采用市场风险、技术风险、合作风险和信息风险四个风险指标来衡量风险大小。资源因素中采用企业投入资源的市场价值与资源在供应链中的重要程度的成绩来衡量其价值。根据多因素分析，创建了用于分配供应链企业协同利益改进的Shapley值法。使用由三个企业组成的供应链的实例，演示了Shapley值法原型和改进模型的计算过程，得到了各个供应链企业协同利益在这两种算法中的分配情况，并分析了利益分配额发生变化的原因。多因素综合修正的改进Shapley值法模型在某种意义上提高了利益额分配方案的合理性和全面性。
　　【论文关键词】协同利益分配 Shapley值法供应链电子商务
　　引言
　　Simatupang等指出，供应链协同是两个或者两个以上成员企业联合起来创造比单独行动更大的利益，如降低库存水平、缩短上市周期、加快周转、增强竞争力等。供应链企业通过共同决策、分享信息、一起努力，增强供应链的柔性，适应经济全球化发展，最大化供应链协同利益。20世纪90年代电子商务（Electronic Commerce，EC）的出现以及在供应链协同过程中的应用，极大地改变了供应链的协同管理模式。在协同过程中借助电子商务手段使得信息共享更加便捷和准确，其产生的资金流、物流的流通更加顺畅，提高了供应链协同的效率和绩效。供应链协同中的多个成员能够像完整不可分割的整体一样进行良好的协调和控制。不同企业联合起来构建供应链的目的就是最大化利益。但是各个企业又都是独立的经济个体，因此，追求个人利益最大化仍然是最大的动力。因此，合理分配协同利益能够促进供应链协同的健壮发展，有效稳固供应链合作关系。“劳有所得”，供应链成员企业才会更加努力和积极地投入到供应链的建设和发展中来。因此如何合理分配这些利益，是值得研究的课题。
　　国内外学者对于如何合理分配供应链利益做了很多的研究。例如慕艳霞等（2014）在《供应链协同系统利益分配问题研究》中基于Shapley提出了改进模型，将风险比重、资本增值率、努力程度和学习能力考虑到模型分配中。随着电子商务系统的构建和信息技术的应用，供应链在EC环境下的发展受到学者和专家越来越多的关注。例如郭京京等（2014）研究了不同的EC商业模式设计对企业绩效的影响。研究表明EC模式对企业绩效有着积极的影响或者是调节作用。虽然学者们认为电子商务对企业绩效及供应链的发展有重要的作用，但是在供应链利益分配中都没有考虑企业电子商务能力的影响。本文鉴于电子商务平台下供应链协同发展的特征，综合考虑供应链协同企业的利益贡献能力、电子商务能力、所承担的风险、投入资源价值等多种因素，提出了改进的Shapley值法。将此算法应用到具有三级结构的供应链协同利益分配中，呈现了夏普利值法原型和改进模型的计算过程，得到了各个供应链企业协同利益在这两种算法中的分配情况，并分析了利益分配额发生变化的原因。
　　Shapley值法原型
　　（一）Shapley值算法基本原理
　　Shapley L.S 于1953年提出了Shapley（夏普利值）方法。该方法用来解决多成员合作博弈中的利益分配问题。在多个成员组成的同盟中，任意若干个成员的合作，都能创造一定的利润。同盟中的成员利益活动目标是一致的，不存在对抗性。因此，全员合作的收益是最大的。夏普利值法就是一种用来解决如何分配这个最大利益的方法之一。
　　夏普利值法认为参与者所获得收益由其在合作过程中做所的贡献决定。同盟中的成员在和其他企业的不同合作中都会有一定的贡献，将该参与者在每一次合作中的边际贡献做加权平均计算，所得到的值即为该成员所获得的利益分配额。夏普利值满足三条公理：一是对称公理。同盟中的各成员是平等的，与在算法中使用的标记无关。二是有效公理，若博弈方在任何联盟合作中都没有贡献，那么其利益分配为0。所有成员分得同盟合作创造的最大收益值，无剩余。即：。三是加法公理，成员在两个独立的合作博弈中所获得收益与将两个合作博弈合并时所获得的收益是相等的。即i（u+v）=i（u）+i（v）。

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