易腐品的VMI&TPL模式改进与收益分配研究

陈良华，范　毅，陈吉凤

（东南大学 经济管理学院，江苏 南京 211189）

易腐品的VMI&TPL模式改进与收益分配研究

陈良华，范毅，陈吉凤

（东南大学 经济管理学院，江苏 南京 211189）

本文研究了电子商务环境下的易腐品VMI&TPL模式改进问题并建立了收益分配模型，综合考虑了物流服务水平对需求的影响。研究表明VMI&TPL的实施能有效提升供应链的整体效率。但在实施后的分散决策中，第三方物流存在降低服务水平以提升自身利润的动机，不利于整体供应链的提升；而在集中决策下，虽然供应链整体利润达到最大化，但第三方物流及供应商承担了过多的风险，若不进行合理的收益分配则会导致联盟瓦解。针对集中决策下的联盟风险问题，本文使用考虑综合因子的改进Shapley值方法对联盟成员进行收益再分配，以使联盟状态稳定。数例表明，VMI&TPL模式与收益分配机制的结合能有效提升易腐品供应链的整体竞争力，并使联盟状态稳定，实现共赢。①

易腐品；VMI；TPL；时变需求；Shapley值；供应商管理库存；第三方物流

一、引　言

为了提高供应商的订货量和获取更多的渠道，结合第三方物流（thirdpartylogistics，TPL）实施供应商管理库存（VendorManagedInventory，VMI）已经成为未来主流趋势。VMI管理模式是从快速响应（QuickResponse，QR）和有效客户响应（EfficientCustomerResponse，ECR）基础上发展而来，可以减少由于联盟企业独立预测的不确定性导致的商流、物流和信息流的浪费；而基于电子商务环境下VMI管理模式与第三方物流（TPL）结合，利用TPL“专业性”能力资源，借助线上线下B2C、B2B交易平台，可以进一步降低供应链总成本和更好地为客户提供服务。然而，随着人们生活水平不断提升，商品“时效性”管理要求变得越来越突出，因此，引入时间因素和保证服务质量的易腐品（生鲜蔬菜水果、易腐食品等）的供应链VMI&TPL模式研究就成为亟待探析的问题。然而现有文献对VMI&TPL模式下的易腐品供应链理论研究较为薄弱，且未考虑时间因素等；对实施中诸多问题也没有系列解决方案应对。对VMI&TPL模式建立及实施近几年开始逐渐受到关注［1-6］。但现有文献大多从确定需求或随机需求出发，没有考虑需求与时间的关系，也没有结合易腐品供应链的特点进行研究。虽然对易腐品供应链的协调问题有不少学者进行研究［7-16］，但大部分研究集中在供销的二级供应链，对于第三方物流这种契约式合作企业的供应链研究较为少见，而对VMI&TPL模式下的易腐品供应链研究几乎没有。另外，现有研究易腐品供应链和VMI&TPL的文章很少定量表达出物流服务水平的影响，也少有文献研究供应链协调后的收益分配及联盟稳定问题。

基于上述研究理论空白或理论缺陷，本文考虑时间因素和引入第三方物流服务水平概念，在VMI&TPL模式下研究易腐品的供应链库存协调问题，讨论实施不同决策下服务水平的变化规律。并对现有VMI&TPL实施中的联盟不稳定问题，在集中决策下研究供应链稳定状态下的收益分配方式。

二、文献回顾

对易腐品供应链的研究最早可以追溯到1957年Whitin［7］对易腐品供应链的定义及特点阐述。陈军和但斌［8-9］通过指数函数表达农产品的衰减情况，并构建了二级供应链，并通过供应链协调说明了考虑周期利润最大化的情况下，集中决策往往带来更大的价值损耗。张钦红［17］通过数量折扣契约对易腐品二级供应链进行了研究。Xiao［18］设计了费用共摊合作协议对二级易腐品供应链进行了协调。肖勇波等［10］构建了远距离运输的时鲜产品供应链的优化和协调问题，考虑到运输中的不确定性，求得相应的订货策略。Duan［11］对具有固定生命周期的时鲜产品进行研究，并在延期支付的情况下讨论了二级供应链的协调问题。近几年，学者将传统的二级供应链拓展到结合第三方物流实施的三级供应链中。Cai［12］对于第三方物流参与的三级供应链进行分析，并在随机时变需求下讨论了定价与订货量的协调问题。陈瑞义等［13］对于食品供应链从信息不对称及关系视角分析了其稳定性和安全质量问题。陈晓旭等［14］研究了第三方物流参与下的三级易腐品供应链模型，并提出了与但斌等相似的观点。Wu［15］也讨论了外包物流服务后的供应链情形，并建立了考虑TPLSP的风险偏好的激励机制来协调供应链。冯颖等［16］建立了确定需求下物流服务水平影响市场需求的三方博弈问题，虽然考虑了物流服务水平的影响，但没有对时变需求进行考虑，且没有结合现实情况考虑VMI&TPL模式下的供应链情形。

近几年，对VMI&TPL模式的研究也逐渐兴起。张梅艳［19］则通过数理模型说明了VMI&TPL的模式可以有效提高供应商参与VMI的积极性。杨阳［1］利用系统动力学，从牛鞭效应、供应商生产率和库存水平三个方面，VMI&TPL模式下的库存策略的动态影响。Zhao［2］研究了第三方物流合作下的VMI模式中，服务定价和奖励定价的设定问题。郑长征［20］在确定需求下建立制造商、TPL、多零售商的供应链模型。并给出最优生产策略和库存策略。刘阳［3］等对单供应商、单TPL和多零售商组成的VMI&TPL供应链通过风险共担RS契约进行协调。Yang［4］对第三方物流参与的VMI进行研究，考虑了库存成本、固定运输成本、转运成本和缺货成本分析了供应链的均衡情况。陈良华［21］等对家电供应链VMI下的相关库存转运及利润协调问题进行了研究。颜波［5］在集群式供应链研究VMI&TPL模式，建立n个供应商、一个主导TPL、一个零售商组成的三级供应链集成管理模型研究了补货决策和协调契约的问题。Li［6］讨论了B2C中单一供应商多分销商的供应链合作博弈问题，基于shapley值法提出了相应分配方法。谭亚南等［22］也对VMI模式下的库存成本控制进行了研究。

从现有文献可以看出VMI&TPL模式越来越受到学术界的关注，而在易腐品供应链管理中引入第三方物流进行管理也以成为方向。一方面，现有易腐品的研究中没有考虑时变需求下VMI&TPL模式的供应链协调问题。另一方面，现有的VMI&TPL的研究大多针对普通产品，而研究假设也大多基于确定或随机需求下，没有引入时间的讨论概念。另外，对第三方物流服务水平影响及协调的研究才刚刚起步，且具有现实意义。这些都为本文的研究提供了很好的切入点。

三、电子商务环境下VMI&TPL实施前后效益模型

本文针对的是易腐品供应链①对于易腐品供应链而言，其产品需求与时间相关，存活时间越长其需求越低。而在电子商务的环境下物流管理越来越出现“外包化”特点，第三方物流服务水平往往也会对产品需求带来重要影响。，供应链由一个供应商、一个第三方物流、一个零售商构成。在传统的供应链中，存储和运输费用由供应商与零售商共同负责，而中间的过程管理往往以来第三方物流企业。零售商决定订货量和订货时间、第三方物流决定物流价格，供应商决定产品成本，这种分散决策下的最优往往没法使供应链整体达到最优结构。而越来越多出现的VMI&TPL模式在应用中又往往出现分配不均带来的联盟失衡及物流代理风险带来的物流服务水平下降。因此，本节首先建立VMI&TPL实施前后的供应链效益模型。

（一）模型假设及参数选择

1.模型假设

假设条件：

（1）由于电子商务带来的快速反应及第三方物流的专业运作，在VMI&TPL实施前后，零售商都是瞬时完成补货，提前期为0。考虑到产品易腐的特性，不允许退货；

（2）在VMI&TPL实施前，物流费用由供应商和零售商共同承担，供应商没有库存成本只有订单准备成本，零售商承担库存费用。在VMI&TPL实施后，物流费用及库存费用均由供应商承担；

（3）在VMI&TPL实施前，由于信息不对称，供应链无法进行集中决策，订货主要依靠零售商下订单。在VMI&TPL实施后，供应商掌握零售商的库存信息，进行决策补货，并且此时供应链完全合作情况下可以进行集中决策；

（4）在VMI&TPL实施前，第三方物流在供应链中属于外包服务机构，随时可以进行更换，其按照标准服务水平提供服务。在VMI&TPL实施后，第三方物流成为供应链中的不可或缺的构成部分。由于代理冲突，在没有激励因素的情况下，其可以通过降低自身的服务水平使自身利润最大化而损害供应链整体效益；

（5）第三方物流的运输能力是无限的。

2.参数设置

（1）参变量：

c0：供应商单位产品的生产成本；p：单位产品的零售价；w：零售商单位产品批发价，实施前后保持不变；v：第三方物流对单位产品的物流服务费用，实施前后保持不变；a0：3pl运输单位产品的成本；f：对单位产品的处理成本；h：单位产品的存储成本，hs=hr=h；sr：零售商的订购成本；ss：供应商的订单准备成本，ss=s1+c1·Q。s1为订单固定准备成本，c1为订单变动准备成本；sT：第三方物流的运输准备成本，sT=s2+a1·Q。s2为运输固定准备成本，a1为订单变动准备成本；I（T）：零售商在t时刻的库存；π0：零售商的周期收益；ΠR，：VMI&TPL实施前后零售商的单位时间利润；ΠS，：VMI&TPL实施前后供应商的单位时间利润；ΠT，，：VMI&TPL实施前后第三方物流的单位时间利润；

（2）决策变量：

Q，Qv：VMI&TPL实施前后订货批量；T，Tv：VMI&TPL实施前后订货周期；z：VMI&TPL实施后，第三方物流的服务水平；

3.重要参数计算

由此，零售商的单位时间库存持有成本为Hr：

零售商的单位时间处理成本为Lr：

零售商的单位时间收益为：

（二）VMI&TPL实施前的效益模型

VMI&TPL实施前，运输费用由供应商和零售商共摊，共摊比例为βs∶βR，βs+βR=1。第三方物流以标准服务水平z=1提供服务。在供应商批发价与第三方物流的服务价格给定时，由零售商进行决策补货。

此时，供应商、第三方物流、零售商的单位时间利润表达式为：

具体的补货量与补货周期由零售商进行决策，零售商依据单位时间利润最大化的目标，进行补货。最优化决策的Q为：

经检验，对于上式T*满足

则此时供应链各节点企业的利润为ΠS（Q*，T*）、ΠR（Q*，T*）、ΠT（Q*，T*）。

（三）VMI&TPL实施后的效益模型

当VMI&TPL实施后，为了提升零售商的积极性，提高供应链整体的运行效率，吸引更多零售商加入联盟，供应商主动承担运输费用及零售商存储费用。此时，供应商可以清楚地掌握零售商的库存状态并定期决策补货，此时零售商的订货成本转变为供应商的监控成本。此外，由于第三方物流成为供应链的重要组成部分，其有权利对服务水平进行改变。

此时，供应商、第三方物流、零售商的单位时间利润表达式为：

1.分散决策下的协调问题

在分散决策时，供应商综合考虑自身与零售商整体利益最大化进行补货决策①此时，供应商不考虑自身利益最大化，原因是供应商利润与补货量有关，若单纯的考虑自身利润，会不断加大补货量，造成不必要浪费，且损害零售商利益，不符合VMI的实施初衷。。第三方物流服务商从自身利润角度出发对服务水平进行决策。通过动态博弈过程可以得出，稳定阶段最优订货量、订货周期及服务水平如下：

订货量：

2.集中决策下的协调问题

VMI&TPL的实施有效地降低了牛鞭效应，可以看成信息相对对称、各节点企业信息公开的情况，理论上可以实现集中决策。在集中决策时，供应链出现虚拟的最终控制人，通过使整条供应链单位时间利润最大化对相关的决策变量进行求解。供应链整体单位时间利润为：

首先表达最优订货量：

3、能力不足，农民受教育程度普遍较低，综合素质较差。市场对非熟练工人的需求是有限的，这就限制了农村劳动力非农就业机会的获取和工资的提高。

对T求偏导得：

四、VMI&TPL实施后收益分配过程

在VMI&TPL实施稳定后，其参与者考虑的不再仅局限于自身利益的最大化，而是整个联盟的整体效率和稳定最大化，此时联盟会自然的选择集中决策的方式展开合作。然而若不改变分配方式，供应商和第三方物流在合作中会承担了大多数的资金和成本风险，对联盟的稳定造成不利影响。在合作稳定后，供应商有更多话语权，因此其更希望有公平的收益分配机制。而对于零售商其话语权有所下降，且合作稳定后具有了黏性，在这种情况下，即使损失一些利益，也希望合作稳定进行下去。因此，在合作稳定后，各方会重新制定公平的收益分配机制。本文考虑采用考虑综合评判因子的改进Shapley值法进行收益分配。

（一）改进Shapley值法分析

1.VMI实施前后利润分析

定义函数φ为：S-T-R，三级供应链实施VMI&TPL前后总利润的增加值。所有参与人的集合为SC=（S，T，R）。集合SC的任意子集▯代表一种合作方式，具体分析如下：

1.当ℂ=ø，ℂ=｛S｝，ℂ=｛T｝，ℂ=｛R｝，ℂ=｛S，T｝，ℂ=｛R，T｝，ℂ=｛S，X｝时，φ（ℂ）=0。

2.综合评判因子分析

在供应链联盟分配过程中还需要考虑各个企业在供应链中的企业地位、承担风险、企业资本增值率、谈判能力、企业信誉等。这些因素都会综合影响分配的结果及联盟内部的稳定。因此，本文将上述五个因素作为分配决策的指标层，应用模糊综合评价法对其进行评价以确定分配能力因子γ。具体过程如下：

（1）建立评价指标体系，综合文献［23-25］，本文采取企业地位、承担风险、企业资本增值率、谈判能力、企业信誉作为指标层，综合分配影响因子为目标层；

（2）指标权重的确定，本文使用1-5标度法，即将影响因素进行排序，然后根据数据计算各组指标的权重，进行归一化处理求出矩阵的特征向量，并进行一致性检验。

（3）建立评价语集：V=｛最低，很低，低，一般，高，很高，最高｝=｛0，0.1，0.3，0.5，0.7，0.9，1｝。

（4）确定隶属关系求得模糊矩阵，采用专家和供应链联盟相关人员及文献支持下的指标打分方式，统计打分结果并进行归一化，得到模糊评价矩阵。

（5）模糊综合评价：评价因素的权重向量与模糊矩阵进行运算，得出各节点企业的模糊评价结果：P=｛p1，p2，p3，p4，p5｝。

（二）分配结果

五、算例与分析

对上述VMI&TPL实施前后易腐品供应链的订货周期、订货量，及各节点企业的收益分配问题，结合具体算例进行说明。对位于长三角地区的某大型生鲜农产品供应链，假定抽象成由一个供应商、一个第三方物流、一个零售商构成。VMI&TPL实施前后，参数设计如下：d=10000斤/元，k=1.2，c= 3元/斤，w=6.5元/斤，v=1.8元/斤，p=10元/斤，sr=5元/次，s1=10元/次，s2=10元/次，h=0.1元/斤，f=0.5元/斤，a1=0.8元/斤，a2=0.4元/斤，β1=β2=0.5，A=0.5，θ=0.1。假设VMI&TPL实施前供应链的最优总利润为：Π*，VMI&TPL实施后分散决策下的供应链的最优总利润为：，VMI&TPL实施后集中决策下的供应链总利润为。根据模糊综合决策得出的分配能力因子为：γS=1.6，γR=2，γT=1.4。将以上数据带入相关公式，运用MATLAB2012b计算得到各阶段利润情况及补货策略如下表1。

表1　VMI&TPL实施前后供应链补货决策及利润情况

从表1可以发现，在VMI&TPL实施后无论是分散决策还是集中决策下都对供应链整体效率有所促进，分别提高4.6%和12.3%。在VMI&TPL实施后，零售商的利润有大幅提升，分别是分散决策下的39.5%和集中决策下的78.6%。但这样的提升说明VMI&TPL的实施能有效地提高零售商的利润率，起到吸引零售商加入的作用。但这样的提升是以牺牲供应商利润为代价的，具有不可持续性和联盟不稳定的特点，在实施收益分配后，零售商的利润提升比例为10.2%。相反的，供应商的利润有大幅下降，分别是分散决策下的-38.8%和集中决策下的-52.6%，但进行合理收益分配后，供应商的利润较实施前也有所增加，提升比例为8.2%。对于第三方物流而言，其利润先增后减，分别是分散决策下的113.2%和集中决策下的-7%。其主要原因是第三方物流参与进VMI&TPL模式后，拥有了自主决定服务水平的权利，在分散决策下，其服务水平下降了约7%，从而增加了自身利润，这也客观的解释了当今物流的“自营现象”和企业与第三方物流之间的代理问题。而集中决策下，为了使整体利润最大化，第三方物流牺牲自身利益，提供高水平的物流服务，提升商品的整体销量，此时物流服务水平上升约31%。在集中决策后的收益分配中，第三方物流的利润提升约91.1%。

但从表1中，我们也不难发现在VMI&TPL实施后也带来了一些弊端和挑战。首先，在VMI&TPL模式下，订货周期和订货量都有所提高。这说明在VMI&TPL实施后货物的损毁情况变严重，浪费更多，这不利于绿色供应链的建立。但本研究没有考虑供应链运输过程中的损耗情况，在VMI&TPL集中决策下，供应链服务水平提高，对于货物的保存有一定的延时作用，且VMI&TPL实施中，供应商进行决策补货，无疑减少了由于订货和补货的矛盾带来的信息成本。VMI&TPL实施也带来了新的挑战，从表1可以发现收益分配后各节点的单位时间利润虽然比VMI&TPL实施前有所增加，但零售商和第三方物流的利润额比分散决策时小，因此转变过程存在挑战。但当今市场的竞争越来越向供应链竞争转变，供应链整体效率越来越成为决定节点企业竞争力的重要因素，因此合理的谈判及收益分配能促使供应链向集中决策转变。

在本文中，针对易腐品价值变化特点，采用θ作为价值损坏因子，讨论的订货周期、订货量、节点利润等都与θ有关，因此对θ进行敏感性分析如表2。

具体订货周期与利润随的变化关系如图1。

在本文中，针对服务水平对需求函数的影响，设置影响需求影响因子。需求影响因子对于核心研究问题——最优服务水平及VMI&TPL实施后的供应链有重要影响。因此进行敏感性分析如表3。

从表3可以发现，补货周期T与A的波动不大。本文讨论服务水平和利润情况与需求影响系数A的关系，其变化情况如下图2所示。从上表3和下图2可以发现，集中决策下服务水平和利润都随A的增大而减小，但其波动比较有限，且始终保持相对的大小关系。因此，本文的基本结论保持不变。

表2　不同损耗系数下的供应链补货决策及利润情况

图1　订货周期与利润随的变化情况

表3　不同服务需求影响系数下的供应链补货决策及利润情况

图2　服务水平与利润随的变化情况

六、结　语

当今社会同质化竞争越来越激烈，产品的销量往往与其销售渠道及服务水平直接相关。特别是对易腐品供应商而言，为了提高零售商的订货量和获取更多的渠道，结合第三方物流实施VIM已成为趋势。现阶段，对易腐品供应链实施VMI&TPL的研究几乎没有，特别是定量的结合物流服务水平及VMI特点进行供应链建模是比较困难的。本文考虑时变需求下的易腐品供应链，引入VMI&TPL模式进行研究，并综合物流服务水平的影响，定量得出相应的补货策略及利润情况。研究表明，VMI&TPL能有效的提高供应链的整体效率。但在VMI&TPL分散决策中，存在第三方物流代理风险，第三方物流存在降低服务水平提升自身利益的动机。而对于VMI&TPL集中决策下，服务水平得以提升，但供应链存在分配不均及联盟风险，需要进行合理的收益分配予以控制。本文研究尚有许多值得进一步探索的方向，本文假设物流运输时间是瞬时的，不考虑运输过程中的损耗，其实实际情况下往往在运输过程中也会有损耗，且损耗与服务水平相关。另外本文只研究了单一供应商和单一零售商的情况，对于实际的供应链中往往存在一对多甚至多对多的情况，对于多零售商的协调补货也是值得研究的问题。在算例中，也发现从分散决策向集中决策转变过程中，零售商和第三方物流的利润会有所下降，如何促使供应链由分散决策向集中决策转变，并且最终实施收益分配过程，这也是值得进一步研究的内容。

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F224

A

1671-511X（2016）04-0078-09

2016-04-08

国家自然科学基金项目（71272111）、江苏高校哲学社会科学研究重点项目（2014ZDIXM007）、江苏高校哲学社会科学研究项目（2014SJD009）成果之一。

陈良华（1963—），男，浙江绍兴人，东南大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向：财务管理、成本控制。