基于Shapely修正的供应网络利益分配模型研究

何喜军　武玉英　蒋国瑞

摘要： 在经典的Shapely利益分配方法的基础上，综合考虑了供应网络中各个企业在协作中投入与产出贡献的有效性，企业在供应网络中的重要性以及企业承担的风险等影响利益分配的因素，给出了各因素数据采集的方法以及Shapely修正的系数矩阵，研究结论规避了经典Shapely利益分配平均化的缺陷，并能够促进企业成员通过提高投入产出的有效性、在网络协作中的地位以及承担风险和规避风险的能力等，获得更满意的收益。

关键词： Shapely修正；供应网络；利益分配

中图分类号：F274；F224 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）02-0070-04

1 引言

供应网络利益分配是指在一段时间内将因企业合作所产生的利益按照一定的原则和方案进行分配，进而通过利益二次分配实现单个企业的利益最优化，强化合作意识。在实际操作中显性的利益分配会通过产品或者服务的定价得以实现，而隐性的利益分配会通过信誉及品牌价值提升等实现。总之利益分配的合理性和公平性是合作关系维持和稳定的前提[1]，对保持供应网络这一动态联盟的运行稳定性和企业成员在合作过程中不断提高积极性有重要影响[2]。

目前国内外对企业联盟利益分配的研究成果较多，胡丽[3]等提出了基于shapely修正的PPP项目利益分配模型，在经典shapely值的基础上考虑了企业投入、承担风险以及贡献度对利益分配的影响。沈玉志[4]等探讨了代表企业对联盟依赖程度的贴现因子在合作博弈中对利益分配的影响。Yong Long[5]等也通过博弈模型证明了贴现因子对利益分配有较大影响，并提出在不确定条件下，企业合作博弈中的收益非常复杂，先发优势在无限次博弈中并不总是存在。Francesca Medda[6]提出了企业承担风险的意愿在很大程度上取决于所能得到的预期报酬，说明风险承担对利益分配有重要影响。张晓辉[7]等提出了基于区间Shapely值的利益分配，从而改变了传统Shapely值分配的决定性和刚性，而将利益分配确定在一个区间范围内。潘会平[8]等运用stackerlberg博弈方法，研究了制造商主导的供应链模型中，零售商与制造商四六分成的利润分配方法。冯芬玲[9]等研究了非对称信息下铁路重载疏运一体化利益分配的博弈，关注了创新性成本投入对利益分配的影响。已有研究成果为企业联盟的利益分配提供了很好的方法和思路，且在思考影响利益分配因素方面取得了一致的进展，即关注企业投入、[JP3]风险承担及贡献对利益分配的影响，但是如何将这几个因素更加系统地进行整合并能够提高各因素量化的可操作性，还需要进一步研究和探讨。

2 影响利益分配的因素

文献[3]考虑了投入要素和贡献要素对利益分配的影响，但是没有系统考虑投入和贡献之间的对应关系，从而割裂了投入对产出以及贡献的影响，在投入方面单纯思考了其数量，而无法度量其投入的质量。文献[4]考虑了企业间地位不平等对利益分配的影响，[JP3]进而通过贴现因子表示企业对联盟的依赖性强弱程度来判断贴现因子变化对合作以及利益分配的影响，由于企业间依赖程度与企业间合作关系的稳定性并非简单的线性关系，因此使得通过贴现因子来表达对利益分配的影响受到了不确定性因素的影响而变得复杂。本文将从三个层面系统思考供应网络内企业间利益分配的影响因素，并对传统shapely方法进行修正。

第一，企业成员的个体能力和参与合作的有效性影响其在网络系统中的利益分配，其中个体能力包括了企业拥有资源的能力，例如：人力资源、资金、信息、技术以及生产所需的材料资源等，拥有丰富的资源是企业参与合作并取得利益的前提条件，而企业是否积极投入合作进而做出贡献则要关注企业参与合作后的有效性，即通过对拥有资源的一定数量投入是否能在利润、促进供应网络整体的服务水平、产品品牌、信誉以及技术创新能力等各方面得到有效的产出，即企业是否通过投入为供应网络做出了贡献。因为竞争激烈的市场环境下无效的投入产出不能成为高额利益期望的理由。因此本文将把企业成员的投入和产出贡献进行综合评价，通过投入产出的有效性来判断投入和贡献对利益分配的影响，避免了只关注数量投入，忽略产出质量的弊端。

第二，企业成员间的关系强度及企业成员的重要性影响其在网络系统中利益的分配，其中成员关系包括了合作的时间、合作的深度、合作的广度与因合作形成的信任程度，以及企业因自身功能所决定的在供应网络中所处的位置。企业在网络中与其他企业形成的合作关系越稳定，说明其生产或者供应的功能在网络系统中发挥的效应越大，在网络中的地位越重要，则调控系统资源的能力越强，这种能力将提高其在利益分配中的主动权和控制权。因此本文将利用企业成员在供应网络中的重要度来研究企业地位不平等对利益分配的影响，从而避免贴现因子对利益分配影响的复杂性。

第三，企业在合作过程中所承担的风险影响其利益的分配，这与现有研究成果是一致的，即企业承担风险的意愿直接依赖于其所能获得的利益期望。其中风险的来源包括供应网络内部的合作风险、信用风险、运营风险以及技术开发风险等，而供应网络外部风险则多由于自然、社会、经济、市场、政策等环境的不确定性所带来的风险。具体的风险类型及细化可以根据实际情况确定。

3 影响因素的测度及shapely修正

3.1 影响利益分配因素的测度

（1）企业成员个体投入及产出贡献有效性的测度

以往研究均将投入及贡献两个要素分别计算，不进行综合考虑，其中投入多以资金投入替代，贡献则多以合作中付出的努力以及在突发事件中所做出的牺牲和贡献进行测度。从而一方面割裂了投入和产出贡献之间的关系，另一方面对投入要素和产出贡献的计算较为单一，与现实操作有些差距。因此本文利用 DEA的思想和方法系统思考投入和产出贡献对利益分配的影响，并且细化投入要素和产出贡献，其中投入要素包括了资金的投入、人才的投入、技术性的投入以及生产所需资源要素的投入等，而产出要素包括了附加利润产出、技术专利产出、服务水平提高以及品牌价值提升、企业信誉提高等。各个投入和产出要素量化后，利用DEA中的C2R模型分析企业成员在供应网络合作中投入产出的规模和技术有效性，进而得到投入产出的相对效率，帮助供应网络中处于核心位置的企业制定其多个供应商的产品及服务的价格折扣等利益分配策略。计算模型如下[10]：endprint

摘要： 在经典的Shapely利益分配方法的基础上，综合考虑了供应网络中各个企业在协作中投入与产出贡献的有效性，企业在供应网络中的重要性以及企业承担的风险等影响利益分配的因素，给出了各因素数据采集的方法以及Shapely修正的系数矩阵，研究结论规避了经典Shapely利益分配平均化的缺陷，并能够促进企业成员通过提高投入产出的有效性、在网络协作中的地位以及承担风险和规避风险的能力等，获得更满意的收益。

关键词： Shapely修正；供应网络；利益分配

中图分类号：F274；F224 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）02-0070-04

1 引言

供应网络利益分配是指在一段时间内将因企业合作所产生的利益按照一定的原则和方案进行分配，进而通过利益二次分配实现单个企业的利益最优化，强化合作意识。在实际操作中显性的利益分配会通过产品或者服务的定价得以实现，而隐性的利益分配会通过信誉及品牌价值提升等实现。总之利益分配的合理性和公平性是合作关系维持和稳定的前提[1]，对保持供应网络这一动态联盟的运行稳定性和企业成员在合作过程中不断提高积极性有重要影响[2]。

目前国内外对企业联盟利益分配的研究成果较多，胡丽[3]等提出了基于shapely修正的PPP项目利益分配模型，在经典shapely值的基础上考虑了企业投入、承担风险以及贡献度对利益分配的影响。沈玉志[4]等探讨了代表企业对联盟依赖程度的贴现因子在合作博弈中对利益分配的影响。Yong Long[5]等也通过博弈模型证明了贴现因子对利益分配有较大影响，并提出在不确定条件下，企业合作博弈中的收益非常复杂，先发优势在无限次博弈中并不总是存在。Francesca Medda[6]提出了企业承担风险的意愿在很大程度上取决于所能得到的预期报酬，说明风险承担对利益分配有重要影响。张晓辉[7]等提出了基于区间Shapely值的利益分配，从而改变了传统Shapely值分配的决定性和刚性，而将利益分配确定在一个区间范围内。潘会平[8]等运用stackerlberg博弈方法，研究了制造商主导的供应链模型中，零售商与制造商四六分成的利润分配方法。冯芬玲[9]等研究了非对称信息下铁路重载疏运一体化利益分配的博弈，关注了创新性成本投入对利益分配的影响。已有研究成果为企业联盟的利益分配提供了很好的方法和思路，且在思考影响利益分配因素方面取得了一致的进展，即关注企业投入、[JP3]风险承担及贡献对利益分配的影响，但是如何将这几个因素更加系统地进行整合并能够提高各因素量化的可操作性，还需要进一步研究和探讨。

2 影响利益分配的因素

文献[3]考虑了投入要素和贡献要素对利益分配的影响，但是没有系统考虑投入和贡献之间的对应关系，从而割裂了投入对产出以及贡献的影响，在投入方面单纯思考了其数量，而无法度量其投入的质量。文献[4]考虑了企业间地位不平等对利益分配的影响，[JP3]进而通过贴现因子表示企业对联盟的依赖性强弱程度来判断贴现因子变化对合作以及利益分配的影响，由于企业间依赖程度与企业间合作关系的稳定性并非简单的线性关系，因此使得通过贴现因子来表达对利益分配的影响受到了不确定性因素的影响而变得复杂。本文将从三个层面系统思考供应网络内企业间利益分配的影响因素，并对传统shapely方法进行修正。

第一，企业成员的个体能力和参与合作的有效性影响其在网络系统中的利益分配，其中个体能力包括了企业拥有资源的能力，例如：人力资源、资金、信息、技术以及生产所需的材料资源等，拥有丰富的资源是企业参与合作并取得利益的前提条件，而企业是否积极投入合作进而做出贡献则要关注企业参与合作后的有效性，即通过对拥有资源的一定数量投入是否能在利润、促进供应网络整体的服务水平、产品品牌、信誉以及技术创新能力等各方面得到有效的产出，即企业是否通过投入为供应网络做出了贡献。因为竞争激烈的市场环境下无效的投入产出不能成为高额利益期望的理由。因此本文将把企业成员的投入和产出贡献进行综合评价，通过投入产出的有效性来判断投入和贡献对利益分配的影响，避免了只关注数量投入，忽略产出质量的弊端。

第二，企业成员间的关系强度及企业成员的重要性影响其在网络系统中利益的分配，其中成员关系包括了合作的时间、合作的深度、合作的广度与因合作形成的信任程度，以及企业因自身功能所决定的在供应网络中所处的位置。企业在网络中与其他企业形成的合作关系越稳定，说明其生产或者供应的功能在网络系统中发挥的效应越大，在网络中的地位越重要，则调控系统资源的能力越强，这种能力将提高其在利益分配中的主动权和控制权。因此本文将利用企业成员在供应网络中的重要度来研究企业地位不平等对利益分配的影响，从而避免贴现因子对利益分配影响的复杂性。

第三，企业在合作过程中所承担的风险影响其利益的分配，这与现有研究成果是一致的，即企业承担风险的意愿直接依赖于其所能获得的利益期望。其中风险的来源包括供应网络内部的合作风险、信用风险、运营风险以及技术开发风险等，而供应网络外部风险则多由于自然、社会、经济、市场、政策等环境的不确定性所带来的风险。具体的风险类型及细化可以根据实际情况确定。

3 影响因素的测度及shapely修正

3.1 影响利益分配因素的测度

（1）企业成员个体投入及产出贡献有效性的测度

以往研究均将投入及贡献两个要素分别计算，不进行综合考虑，其中投入多以资金投入替代，贡献则多以合作中付出的努力以及在突发事件中所做出的牺牲和贡献进行测度。从而一方面割裂了投入和产出贡献之间的关系，另一方面对投入要素和产出贡献的计算较为单一，与现实操作有些差距。因此本文利用 DEA的思想和方法系统思考投入和产出贡献对利益分配的影响，并且细化投入要素和产出贡献，其中投入要素包括了资金的投入、人才的投入、技术性的投入以及生产所需资源要素的投入等，而产出要素包括了附加利润产出、技术专利产出、服务水平提高以及品牌价值提升、企业信誉提高等。各个投入和产出要素量化后，利用DEA中的C2R模型分析企业成员在供应网络合作中投入产出的规模和技术有效性，进而得到投入产出的相对效率，帮助供应网络中处于核心位置的企业制定其多个供应商的产品及服务的价格折扣等利益分配策略。计算模型如下[10]：endprint

摘要： 在经典的Shapely利益分配方法的基础上，综合考虑了供应网络中各个企业在协作中投入与产出贡献的有效性，企业在供应网络中的重要性以及企业承担的风险等影响利益分配的因素，给出了各因素数据采集的方法以及Shapely修正的系数矩阵，研究结论规避了经典Shapely利益分配平均化的缺陷，并能够促进企业成员通过提高投入产出的有效性、在网络协作中的地位以及承担风险和规避风险的能力等，获得更满意的收益。

关键词： Shapely修正；供应网络；利益分配

中图分类号：F274；F224 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）02-0070-04

1 引言

供应网络利益分配是指在一段时间内将因企业合作所产生的利益按照一定的原则和方案进行分配，进而通过利益二次分配实现单个企业的利益最优化，强化合作意识。在实际操作中显性的利益分配会通过产品或者服务的定价得以实现，而隐性的利益分配会通过信誉及品牌价值提升等实现。总之利益分配的合理性和公平性是合作关系维持和稳定的前提[1]，对保持供应网络这一动态联盟的运行稳定性和企业成员在合作过程中不断提高积极性有重要影响[2]。

目前国内外对企业联盟利益分配的研究成果较多，胡丽[3]等提出了基于shapely修正的PPP项目利益分配模型，在经典shapely值的基础上考虑了企业投入、承担风险以及贡献度对利益分配的影响。沈玉志[4]等探讨了代表企业对联盟依赖程度的贴现因子在合作博弈中对利益分配的影响。Yong Long[5]等也通过博弈模型证明了贴现因子对利益分配有较大影响，并提出在不确定条件下，企业合作博弈中的收益非常复杂，先发优势在无限次博弈中并不总是存在。Francesca Medda[6]提出了企业承担风险的意愿在很大程度上取决于所能得到的预期报酬，说明风险承担对利益分配有重要影响。张晓辉[7]等提出了基于区间Shapely值的利益分配，从而改变了传统Shapely值分配的决定性和刚性，而将利益分配确定在一个区间范围内。潘会平[8]等运用stackerlberg博弈方法，研究了制造商主导的供应链模型中，零售商与制造商四六分成的利润分配方法。冯芬玲[9]等研究了非对称信息下铁路重载疏运一体化利益分配的博弈，关注了创新性成本投入对利益分配的影响。已有研究成果为企业联盟的利益分配提供了很好的方法和思路，且在思考影响利益分配因素方面取得了一致的进展，即关注企业投入、[JP3]风险承担及贡献对利益分配的影响，但是如何将这几个因素更加系统地进行整合并能够提高各因素量化的可操作性，还需要进一步研究和探讨。

2 影响利益分配的因素

文献[3]考虑了投入要素和贡献要素对利益分配的影响，但是没有系统考虑投入和贡献之间的对应关系，从而割裂了投入对产出以及贡献的影响，在投入方面单纯思考了其数量，而无法度量其投入的质量。文献[4]考虑了企业间地位不平等对利益分配的影响，[JP3]进而通过贴现因子表示企业对联盟的依赖性强弱程度来判断贴现因子变化对合作以及利益分配的影响，由于企业间依赖程度与企业间合作关系的稳定性并非简单的线性关系，因此使得通过贴现因子来表达对利益分配的影响受到了不确定性因素的影响而变得复杂。本文将从三个层面系统思考供应网络内企业间利益分配的影响因素，并对传统shapely方法进行修正。

第一，企业成员的个体能力和参与合作的有效性影响其在网络系统中的利益分配，其中个体能力包括了企业拥有资源的能力，例如：人力资源、资金、信息、技术以及生产所需的材料资源等，拥有丰富的资源是企业参与合作并取得利益的前提条件，而企业是否积极投入合作进而做出贡献则要关注企业参与合作后的有效性，即通过对拥有资源的一定数量投入是否能在利润、促进供应网络整体的服务水平、产品品牌、信誉以及技术创新能力等各方面得到有效的产出，即企业是否通过投入为供应网络做出了贡献。因为竞争激烈的市场环境下无效的投入产出不能成为高额利益期望的理由。因此本文将把企业成员的投入和产出贡献进行综合评价，通过投入产出的有效性来判断投入和贡献对利益分配的影响，避免了只关注数量投入，忽略产出质量的弊端。

第二，企业成员间的关系强度及企业成员的重要性影响其在网络系统中利益的分配，其中成员关系包括了合作的时间、合作的深度、合作的广度与因合作形成的信任程度，以及企业因自身功能所决定的在供应网络中所处的位置。企业在网络中与其他企业形成的合作关系越稳定，说明其生产或者供应的功能在网络系统中发挥的效应越大，在网络中的地位越重要，则调控系统资源的能力越强，这种能力将提高其在利益分配中的主动权和控制权。因此本文将利用企业成员在供应网络中的重要度来研究企业地位不平等对利益分配的影响，从而避免贴现因子对利益分配影响的复杂性。

第三，企业在合作过程中所承担的风险影响其利益的分配，这与现有研究成果是一致的，即企业承担风险的意愿直接依赖于其所能获得的利益期望。其中风险的来源包括供应网络内部的合作风险、信用风险、运营风险以及技术开发风险等，而供应网络外部风险则多由于自然、社会、经济、市场、政策等环境的不确定性所带来的风险。具体的风险类型及细化可以根据实际情况确定。

3 影响因素的测度及shapely修正

3.1 影响利益分配因素的测度

（1）企业成员个体投入及产出贡献有效性的测度

以往研究均将投入及贡献两个要素分别计算，不进行综合考虑，其中投入多以资金投入替代，贡献则多以合作中付出的努力以及在突发事件中所做出的牺牲和贡献进行测度。从而一方面割裂了投入和产出贡献之间的关系，另一方面对投入要素和产出贡献的计算较为单一，与现实操作有些差距。因此本文利用 DEA的思想和方法系统思考投入和产出贡献对利益分配的影响，并且细化投入要素和产出贡献，其中投入要素包括了资金的投入、人才的投入、技术性的投入以及生产所需资源要素的投入等，而产出要素包括了附加利润产出、技术专利产出、服务水平提高以及品牌价值提升、企业信誉提高等。各个投入和产出要素量化后，利用DEA中的C2R模型分析企业成员在供应网络合作中投入产出的规模和技术有效性，进而得到投入产出的相对效率，帮助供应网络中处于核心位置的企业制定其多个供应商的产品及服务的价格折扣等利益分配策略。计算模型如下[10]：endprint