电商平台供应链融资的合作均衡及收益分配

谢文静，张新玥，鲍新中

（北京联合大学 管理学院，北京 100101）

1 引言

近几年来，电子商务已经成为经济发展中不可或缺的一项。特别是在中国，电商企业每年创造的利润远远超过其他行业，对经济发展起到有力的拉动作用。而电商平台主导的供应链融资为平台上的中小微企业融资提供了一条有效途径，也掀起了众多学者的研究热潮。电商平台为有融资需求的中小微企业和金融机构之间搭建起了良好的沟通桥梁，有效的简化了交易程序，一定程度上提高了交易效率，使得其能在成本最小化的前提下快速获得资金。电子商务企业为中小企业带来资金融通便利的同时，也为自己培育了优质客户，吸引更多潜在客户参与电商平台的交易，这对电商平台自身的发展壮大也是非常有利的。对于金融机构而言，多方合作不仅能为其自身带来丰厚的利润，并且还能提高银行授信的审批工作效率。而在电子仓单的融资模式下，物流企业不仅能获得稳定的物流收入，而且还能得到丰厚的仓储管理收益，使物流企业的经济收益大大提高。因此，基于电子商务平台的供应链融资多方合作的合作机制和溢出价值的分析具有重要的现实意义。

国内外很多学者针对电子商务背景下供应链融资的模式及其应用[1-3]、供应链融资的风险[4-6]进行了研究。而针对电商背景下供应链融资的收益问题，学者们主要从三个方面展开研究。首先是电商背景下供应链融资收益的构成及其影响因素。王庆雯[7]从电商平台、核心企业、金融机构、融资企业和物流企业五个方面描述了供应链融资参与各方的收益，并对其收益的影响因素进行了详细的分析。屠建平[8]建立了影响各方收益的要素结构模型，并利用系统动力学原理对融资参与各方主体的收益进行模拟仿真。其次是电商供应链融资收益的分配问题。徐鲲[9]对电商双边市场背景下的供应链融资业务进行了演化博弈分析，并分析了均衡解条件下的收益分配方案。任敏[10]利用Shapley值法对电商供应链融资的收益进行分配，并针对Shapley值法的固有缺陷，综合层次分析法和模糊综合评价法，进一步提出了考虑风险因素影响的供应链融资收益分配修正模型。第三，还有不少学者基于电商供应链融资的收益分配，对各种条件下电商供应链融资的决策进行了分析，包括应收账款融资定价决策[11]、供应链金融多期贷款组合优化决策[12]、供应链融资的最优运营策略[13]，供应链金融多期价格风险测度与防范决策[14]以及供应商通过应收账款融资的最优策略决策[15]。

电商背景下的供应链融资涉及多个参与方，只有参与各方都得到合理的收益分配结果，这种合作才能持续稳定发生。现有对电商供应链融资的研究文献中，并没有针对合作各方在何种环境下达成稳定均衡解的研究。本文在建立电商背景下供应链融资参与各方收益模型的基础上，比较分析合作和非合作条件下各方达成均衡稳定解的条件以及收益情况，并运用Rubinstein讨价还价模型对电商背景下供应链融资的合作超额收益进行分配，最后用算例对该问题进行了验证。

2 建模思路与假设条件

2.1 建模的思路

基于电商平台的供应链融资模式包括预付账款融资模式、应收账款融资模式、电子订单融资模式和电子仓单融资模式。在这些融资模式中，合作过程的参与主体包括金融机构、电商平台、融资企业和物流企业。为了开展博弈分析，本文将参与各方分为资金需求方和资金提供方两类，其中金融机构是资金提供方，电商平台、融资企业和物流企业组成的供应链融资联盟作为资金需求方。因此把金融机构看作博弈的一方，供应链融资联盟看作博弈的另一方。

本文通过静态博弈的框架来分析电商平台下供应链融资各方合作的组建问题，并且认为融资时合作各方的相关决策行为遵循经济理性的法则，即电商平台下供应链融资各方为“经济理性人”，总是采用对自己最为有利的策略，即个体理性优先。

在供应链融资过程中，金融机构面临着巨大的融资企业信用风险。对企业进行信用评级需要投入大量的人力和财力，有时评估结果的准确性失真，更会使金融机构损失惨重。因此，供应链融资联盟的自我信用监管力度对于金融机构进行有效的授信工作和确保贷款以及收益的稳定性至关重要。金融机构可能会诱惑供应链融资联盟提高自我的信用监管力度。大量研究显示，在供应链融资过程中，金融机构与供应链融资联盟的合作可以改进授信效率，降低贷款成本，并且提高整体收益率。所以在本文中引入了信用监管成本分摊比例，以此激励供应链融资联盟的自我信用监管力度。

2.2 假设条件

本文研究的假设条件如下：

（1）供应链融资中，金融机构作为博弈的一方；电商平台、融资企业和物流企业组成的供应链融资联盟作为博弈的另一方。

（2）假设金融机构对供应链融资联盟的放贷量为Q，且放贷量Q保持不变。

（3）信用监管是供应链融资联盟在融资过程中的主要任务之一，假设信用监管成本为其中E 是一个可以估算的供应链融资联盟方信用监管成本常量，θ为促成合作的努力程度系数，0 ≤θ≤1。函数式中加系数0.5是为了后面计算化简的方便，并不影响各变量之间的函数关系。

（4）如果供应链融资联盟信用监管工作成功完成，那么金融机构会给予它一定的信用监管补贴。因此假设金融机构支付给供应链融资联盟的信用监管补贴系数为h。

（5）供应链融资过程中的主要收益来源于融资企业在获得贷款后所创造的利润。因此，设r 为融资企业开展供应链融资后的收益率。

（6）设i为融资企业的贷款利率，则r-i为供应链融资联盟的收益率。

以G、U、B 分别表示双方合作总的净收益和供应链融资联盟、金融机构的净收益。基于上述假设，可得到以下一组表达式。

双方合作总净收益为：

供应链融资联盟净收益为：

金融机构净收益为：

3 电商背景下供应链融资合作的均衡分析

3.1 非合作博弈下的均衡分析

如果金融机构为发起者，供应链融资联盟为响应者，则建立起一个序贯非合作博弈模型。金融机构对供应链融资联盟承诺提供信用监管成本费用，给予补贴h,并且保证合作成功后的收益率为r-i。在得到h后，供应链融资联盟再选择θ。这种非合作博弈的解称为斯坦克尔伯格均衡。

采用逆向归纳法先求出该博弈第二阶段的反应函数，供应链融资联盟选择合作努力程度θ，然后对式（2）中θ求一阶导数，并令其为0，∂U/∂θ=Q(r-i)-Eθ(1-h)=0，则：

结论1在供应链融资利益分配中，金融机构为激励供应链融资联盟加大企业信用的监管力度，可以用契约形式向供应链融资联盟承诺更高的转移支付比例。这样金融机构的收益将会进一步提升。

将式（4）代入式（3）中，得：

为了使金融机构收益最大，对式（5）求t的一阶偏导数，并令其为0，即：

则得到金融机构最优信用监管补贴系数：

将式（6）代入式（4）中，通过化简约分得到：

因此，在金融机构与供应链融资联盟进行非合作博弈时，其斯坦克尔伯格均衡解为：

在斯坦克尔伯格均衡情况下，总收益、供应链融资联盟收益和金融机构收益分别为：

3.2 合作博弈下的均衡分析

合作博弈即考虑金融机构与供应链融资联盟在协同合作的条件下保证以总利润最大化为目标，以此为前提确定金融机构支付给供应链融资联盟信用监管补贴系数h和努力程度系数θ。为了使得双方合作的总利润最大，可以对式（1）中θ求一阶偏导数，并令其为0，∂G/∂θ=Qr-Eθ=0，则

在协同合作的均衡情况下，总收益、供应链融资联盟收益和金融机构收益分别为：

有效的帕累托最优集合应满足：

记：

由式（7）、（8）可以得到：

因此，在金融机构与供应链融资联盟进行协同合作博弈时，其博弈均衡解为：

结论2 合作博弈时的信用监管效率高于非合作时的信用监管效率。整体合作系统总存在有效帕累托最优，相较于采取非合作博弈模式，供应链融资联盟和金融机构更偏好于协同合作。

4 电商背景下供应链融资合作收益分配模型及参数估计

4.1 收益分配模型及其应用

采用Rubinstein讨价还价模型对合作博弈情况下的剩余收益进行分配。Rubinstein讨价还价模型认为，在无限期轮流出价博弈中，存在唯一的子博弈精炼均衡结果。这种子博弈精炼均衡结果可以表示为：r*=(1-δ2)/(1-δ1δ2)。其中δ1和δ2分别表示供应链融资联盟与金融机构的贴现因子（耐心程度）。在合作博弈中，博弈双方中耐心程度越大的一方剩余价值分配的份额将越大。而双方的耐心程度大小由双方的谈判地位、风险偏好程度和谈判成本等多种因素决定。一旦确定博弈双方的耐心程度δ1和δ2，则可以按照下面的公式在供应链融资联盟和金融机构之间进行合作剩余收益的分配。

有效帕累托最优的信用监管补贴系数为：

因此，在金融机构与供应链融资联盟进行合作博弈时，其协同博弈的均衡解为：

4.2 模型参数的估计

运用模糊综合评判法确定供应链融资联盟和金融机构两者分别具备的耐心程度系数。耐心程度取决于谈判各方的风险偏好、谈判中的地位和先验业务经验等因素。假设耐心程度的主要影响因素有三个，分别为风险偏好、谈判地位和业务经验。依据模糊综合评判法，可以得到因素集：U={风险偏好，谈判地位，业务经验}。

考虑到这三个因素对耐心程度的影响程度会存在一定的差异，因此应该给这三个因素赋予相应的权重，以A={W1,W2,W3}表示三个因素的权重向量，三个因素的评价集表示为V={低，较低，中等，较高，高}，同时赋予评价集中各元素以量值V={0.1，0.3，0.5，0.7，0.9}，以此来表示评价集中各元素与耐心程度系数值大小的对应关系。

可以通过邀请相关专家组成耐心程度系数评价小组来得到从U到V的模糊关系矩阵。表1列出了三种因素的参考评价标准，专家针对每个因素可以按照表1中的五个等级分别进行评价。根据所有专家的评价结果，将每个因素的各个等级都转化为[0,1]区间内的数值，得到影响耐心程度的三个因素的模糊向量：A风险偏好，A谈判地位，A业务经验。然后通过三个因素评价结果合成的矩阵，得到从博弈双方U到V的模糊关系矩阵如下：

表1 影响耐心程度三因素的评价标准

然后进行模糊综合评价：

若B中各分量之和不等于1，则需要进行归一化处理，处理后为：

然后得到耐心程度的系数大小：

5 算例分析

针对某电商平台参与的供应链融资项目，金融机构和供应链融资联盟共同组建合作共同体，对供应链的整体信用进行联合监管。已估算出参数：

运用模糊综合评价确定权重的方法，先估算博弈双方供应链融资联盟和金融机构的耐心程度系数。根据专家基于表1的打分规则，得到供应链融资联盟的模糊关系矩阵如下：

假定各因素相应的权向量A={A风险偏好，A谈判地位，A业务经验}={0.5，0.3，0.2}，然后进行模糊综合评判，得到B=A×R=

综合B的结果可知，专家们判定供应链融资联盟耐心程度“弱”的比例为0.29，耐心程度“较弱”的比例为0.37，耐心程度“中等”的比例为0.21，耐心程度“较高”的比例为0.1，而耐心程度“高”的比例为0.03。因此供应链融资联盟的耐心程度系数可以计算为：

运用上面的方法，专家们同样可以求出金融机构耐心程度的模糊关系矩阵，然后得到金融机构的耐心程度系数δ2=0.445，从而可以计算子博弈精炼的均衡结果为：

根据该计算结果，将参数分别代入到斯坦克尔伯格均衡和合作博弈均衡解集，可以得到非合作博弈下的均衡解结果为(h*,θ*)=(0.5,0.533 3)；而合作博弈下均衡解结果为

由此可以看出，金融机构对供应链融资联盟的信用监管补贴系数逐渐加大，供应链融资联盟的信用监管努力程度也会逐渐增强，此结果与结论1相符合。

基于上述两种情况，将各个参数代入到各自相应的利润中，可得到：

由此可以看出，在合作博弈的情况下，总收益、供应链融资联盟的收益以及金融机构的收益都比非合作时有所增长，此结果与结论2相符合。也就是说供应链融资联盟和金融机构博弈双方选择合作时创造的收益比不合作时创造的收益更多。

6 结论

供应链融资合作关系的持久性主要取决于利益分配是否公平公正，因此解决好供应链融资合作均衡和收益合理分配问题是维持电商平台供应链融资合作长久、稳定发展的关键。本文在建立电商平台供应链融资收益模型的基础上，对合作均衡及收益分配问题进行了研究。通过研究表明：（1）金融机构以契约形式向供应链融资联盟承诺更高的转移支付比例，可以更有力地激励供应链融资联盟加大企业信用的监督力度，从而使供应链融资合作的整体收益大幅增加。（2）在电商供应链融资业务开展过程中，供应链融资联盟和金融机构应该选择在协同基础上开展合作博弈，因为选择合作博弈条件下其融资的规模和整体收益都要高于双方选择非合作博弈时的规模和整体收益。（3）供应链融资联盟和金融机构在合作博弈下存在有效帕累托最优，在有效帕累托最优情况下合作的整体收益最大。可以利用Rubinstein的子博弈精炼均衡结果对双方协同合作所产生的剩余收益进行合理分配。供应链融资联盟和金融机构两方对剩余收益的分配，取决于双方的耐心程度，耐心程度相对高的一方，将分配到更多的剩余收益。耐心程度由双方的风险偏好、谈判地位、相关业务经验等多方面因素决定。