“快时尚”服装产业供应链利益分配机制探索

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摘要：供应链上不同的利益相关者有着不同的利益诉求，合理有效的利益分配机制对合作关系的持续稳定发展起决定作用。以“快时尚”服装供应链联盟为研究对象，在比较合作博弈和非合作博弈下，用创新激励因子Shapley模型，将企业创新能力及其对供应链所作的贡献程度作为“快时尚”服装供应链利益分配的考核指标，以实现各成员企业利益的优化配比。

关键词：Shapley值；创新激励因子；“快时尚”服装产业；供应链；合作博弈；非合作博弈；利益分配机制；贡献度

中图分类号：F123 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2013）04-0076-05

一、引言

伴随着创新潮流的风起云涌以及市场竞争的加剧，单打独斗式的经营模式已经难以适应市场的需要，各大企业开始选择供应链联盟这样一种新兴模式开展经营活动。然而，由于构成供应链的各个企业都是以实现各自的利益最大化为目标的经济实体，合作伙伴间收益分配的合理与否将直接影响到供应链的运行效率与稳定。企业通过建立战略伙伴关系，依靠资源的集成与优化利用，提高了响应速度，节约了成本，创造了比各企业分散经营时更多的利润。这些利润是各成员企业共同创造的，各企业对这部分利润的贡献没有明确的形态和数量，很难有完美的分配方法。因此，建立合理的收益分配机制是供应链联盟合作共赢必须解决的关键问题。其中翁莉等以具有Stackelberg博弈特征的供应链为研究对象，讨论了供应链知识共享收益，以期发现实现不同信息结构下合约的最优机制[1]。罗宜美借助合作博弈理论，通过分析主体间的博弈过程，对利益分配模型进行了探索[2]。杨之雷等通过建模仿真，对提前期压缩对供应链及其成员收益的影响程度以及如何实现供应链的渠道协调加以分析[3]。公彦德等构建了Shapley值与利润增长率间的关系，证明了供应链合作下的利益比传统竞争状态下的利益大的结论[4]。

其他一些学者利用Shapley值法进行理论探讨并给出应用案例，如雷勋平在Shapley值法的基础上，探讨了收益、承担的风险、投入的资源及其利用资源的效率对收益分配的影响，运用半结构模糊数学理论确定影响因素的权重，提出定额定量测算方法[5]。吕晖等综合考虑了资源依赖、信任承诺等多项因素对利益分配结果的影响，并对当前已有的关于虚拟企业伙伴利益分配的策略进行了改进[6]。

宋韬等学者分析了该行业的特点，阐明了“快时尚”服装供应链的成员企业多是以设计见长的创意性节点企业，因此如何评价各方对联盟的贡献，分配联盟所带来的合作收益仍然是一个敏感而棘手的问题[7]。Robert Angel等发现在以创新知识为主导的供应链联盟中，每个成员都会贡献自身的知识，并期望得到与贡献相称的利益分配，但由于知识流动和共享的模糊性与隐蔽性，因此很难准确评定各方的知识贡献，也很难根据知识贡献来分配联盟成员间的收益[8]，从而有必要对知识性创新性联盟供应链的利益分配问题进行深入探索。

二、问题描述

近年来，“快时尚”服装品牌迅速崛起，成为世界服装市场中新的亮点。“快时尚”品牌的特点在于快和时尚，通过快速地捕捉时尚，快速地推出新的服装设计，快速地更新销售终端的产品等手段来满足消费者以较低价格获得时尚服装的需求。“快时尚”服装产品供应链包括从零部件的供应到二次设计再到最终交付用户手中的全部流程，既包含采购、初次设计、二次设计、加工配送等物理流程，也包含相关信息的收集、处理和交换。“快时尚”服装产品供应链协作关系如图1所示：

随着市场环境的急剧变化，“快时尚”服装供应链参与者意识到行业内部的竞争其实是联盟之间的竞争，特别是创新联盟之间的竞争。“快时尚”服装供应链成员间的合作关系形成于供应链中具有特定目的和利益的企业成员之间，以期降低供应链总成本、降低库存水平、增强信息共享、改善相互之间的交流、保持战略合作方之间操作的一贯性，获得更大的竞争优势。

作为一个独立的实体组织，供应链成员目标往往与供应链的总体目标不完全一致。因此，在合作中，就必须协调好成员企业的目标与供应链的总体目标之间的关系。特别是对于以快速响应和时尚新颖为核心特点的联盟体系，成员的创新程度作为重要的影响因素，需要在最终的利益分配中得到体现。为了激励各成员企业迅速、保质保量地完成合作任务，确保供应链高效运行，就必须设计一套合理的分配机制，使各成员企业在为自己目标努力的同时，实现多方共赢。

笔者以“快时尚”服装供应链联盟为研究对象，首先对比分析了合作博弈与非合作博弈下供应链成员的决策手段和定价策略，证明了相对于非合作博弈，合作博弈更容易实现整个系统成员的共赢。然后在此基础上，结合行业知识性和创新性的特点，提出合作博弈下基于创新协调因子的Shapley策略，以期优化供应链成员间利益分配。

三、合作博弈与非合作博弈下的决策方法和定价策略

（一）问题描述

由图1所示的“快时尚”服装供应链协作体系可知，供应链节点企业包括制造商和零售商，制造商向零售商供应产品，零售商向消费者提品及服务。“快时尚”服装供应链本质上是由成员企业构成的博弈过程。这里假设制造商为领导者，零售商为跟随者，双方均追求自身利益最大化，在双方信息充分共享的前提下构建主从博弈模型，即制造商首先宣布批发价格，零售商随即对此做出反应，确定零售价格和订货数量[9]。其中，零售商从制造商处批发的产品进价和市场售价分别为p1和p2，产品的边际成本为c1，库存成本为c2。Q为零售商的订货量，随着销售价格和市场需求量的变动而变动，满足Q=？琢p2-？茁的关系，其中？琢>0为换算常数，？茁>1为价格敏感系数。

制造商的利润为：？仔1=（p1-c1）Q（1）

零售商的利润为：？仔2=（p2-p1-c2）Q=？琢（p2-p1-c2）p2-？茁（2）

供应链系统的总利润为：？仔=（p1-c1-c2）Q=？琢（p2-c1-c2）p2-？茁（3）

（二）非合作博弈模型

在非合作决策模式下，根据Stackelberg博弈理论，决策双方以各自利润最大化为决策目标。制造商确定了批发价格p1后，零售商依据该进价确定销售价格p2或订货量，匹配市场需求，以实现自身利润最大化。可见，制造商确定销售价格主要依据于从制造商处批发的产品进价，由Stackelberg逆向求解可得到制造商和销售商博弈均衡时的相应指标。

最优订购量：Q*=？琢（c1+c2）-？茁■-2？茁（4）

最优批发价和市场售价：p1*=■，p2*=■（5）

制造商最大获利：？仔1*=■■-2？茁（6）

零售商最大获利：？仔2*=■■-2？茁（7）

供应链总利润为：？仔*=？仔1*+？仔2*=■■-2？茁（8）

从（6）～（8）式可以看出，制造商和零售商的获利水平主要取决于系统中的变动成本。通过降低总成本，使订货量相对扩大，产量会随之提高，在价格没有显著变化时方可实现双方利润的最大化。

（三）合作博弈模型

区别于非合作博弈模型，合作博弈着眼于供应链整体利益最大化，制造商和零售商联合决策批发价格、零售价格以使系统的总利润最大化。在信息充分共享的前提下，制造商和零售商之间信息共享，双方协调以达到双赢或多赢的目的。为使总利润？仔=？琢（p2-c1-c2）p2-？茁达到最大化，由最大化的一阶条件■=0得到纳什均衡：

最优订购量：Q？驻=？琢（c1+c2）-？茁■-？茁（9）

最优市场售价：p2？驻=■（10）

供应链总利润为：？仔？驻=■■-？茁（11）

比较非合作博弈模型和博弈模型下得到的最优订购量、最优市场售价、供应链总利润等指标，可以得出p2？驻-p2*0；？仔？驻-？仔*>0。可以看出，合作博弈模式下零售价格降低，产品销售量增加，系统利润增加。制造商和零售商通过降低零售价格、提高销售量来增大系统的利润，虽然售价降低了，但由于销量增幅更大仍可以保证利润最大化。最终，供应链成员能够实现多方共赢，与此同时消费者也可从中受益。

然而，维持供应链成员间的合作关系的关键是解决供应链成员间的收益分配问题，使得供应链成员方的利润不低于非合作时的利润。特别是针对“快时尚”服装供应链这一具体产业联盟，需要将创新激励因素对供应链整体利润的贡献加以考虑，构建合理的分配机制。为此，笔者在现有文献的基础上，构建了合作博弈下改进的Shapley值法在“快时尚”服装供应链下的利益分配模型。

四、合作博弈下考虑创新激励的Shapley模型

（一）基本Shapley模型

Shapley值法是由Shapley L.S.在1953年提出的解决n人合作对策问题的一种数学方法。当n个人从事某项经济活动时，对于他们之中若干人组合的每一种合作形式，都会得到一定的效益，当人们之间的利益活动非对抗性时，合作中人数的增加不会引起效益的减少。这样，全体n个人的合作将带来最大效益，Shapley值法是分配这个最大效益的一种方案[10]。

定义1：设有限集合N={1，2，…，n}，如果对于N中的任何一个子集S，对应一个实值函数V（S）满足V（？椎）=0，则称（N，V）为n人合作对策，V称为对策的特征函数。

定义2：如果对策满足V（S1∪S2）≥V（S1）+V（S2），S1，S2？哿N，S1∩S2=？椎，则称该对策是超可加性的。这说明当企业合作的收益大于不合作的收益时，对策是超可加性的。它表明了联盟存在的合理性，因此通常我们考虑的对策都具有超可加性。

定义3：在N人合作中，各个成员所得的利润称为Shapley值，它由特征函数V确定，记作？椎（V）={？椎1（V），？椎2（V），…，？椎n（V）}，其中i∈{1，2，…，n}。？椎i（V）表示在N人合作下成员i所得的利润分配，其计算公式为？椎i（V）=∑i∈Sw（S）[V（S）-V（S/i）]，i=1，2，…，n；其中w（S）=（n-S）！（S-1）！/n！其中，Si是集合N中包含成员i的所有子集，S是子集S中的元素个数，w（S）是加权因子。V（S）为子集S的效益，V（S/i）是子集S中除去企业i后可取得的效益。

Shapley值模型必须满足以下几个公理：

公理1：有效性。∑i∈N？椎i（V）=V（N），说明集合N中所有成员获得的分配利润之和必须等于全体n人联盟的总收益，即最大收益。

公理2：对称性。如果对于N集合中所有不包含i和j的子集S，V（S∪{i}）=V（S∪{j}），则有？椎i（V）=？椎j（V），说明如果集合N中两个成员对N所有的子集联盟S都具有相同的边际贡献，那么它们是对称的，在利润分配中享有相等的份额。

公理3：可加性。对于集合N上的任意两个对策A和B，其对应的特征函数分别记为V和V′，均有？椎i（V+V′）=？椎i（V）+？椎i（V′），假定不同对策的Shapley值之间的关系应与特征函数的关系保持一致。

公理4：零局中人。如果对于N上所有不包含i的子集联盟S，V（S∪{i}）=V（S），那么i是零局中人，他将获得零收益，即？椎i（V′）=0。可以证明，满足以上四个公理的Shapley值是唯一的。

Shapley值考虑了各合作企业对联盟整体所做的贡献，如果贡献大，则所得多，体现了多劳多得的分配原则，也反映了联盟中的企业在联盟中的重要程度。

（二）创新激励参数的Shapley模型

市场环境发生了巨大的改变，产品生命周期越来越短，新产品研发期越来越短，“快时尚”服装行业是这些特点的集中体现。为此，在供应链利益分配时应对具备设计创新的成员企业加以奖励，对没有设计创新或设计创新低的企业进行惩罚，实现供应链利润配比的有效评估。

联盟的创新能力分为以下两个方面[11]：（1）各成员企业的努力程度。有的企业加入技术联盟以后，可能变得比自己单独研发时投入更少，对技术联盟产生不利影响。（2）企业的核心创新能力和专有技术能力。如果企业的核心创新能力较强，对联盟上下游的控制力就比较强，那么其对联盟的贡献就较大。因此，可以通过对Shapley值法进行调整，以实现对供应链中企业创新性努力的激励。供应链收益分配方法是以事前合同的形式确定的，事前合同中成员企业拥有收益分成的份额越大，则合作过程中其愿意付出的创新性努力就越多，对创新性努力的奖励可以激励企业的创新行为[12]。

设i企业通过技术创新创造收益为qi，∑qi为供应链上所有企业通过技术创新创造的收益。根据供应链所处行业对技术创新的要求不同，在供应链契约中设定一个各企业可以接受的激励指数j（01/n时，企业i将因技术创新获得奖励；qi/∑qi

五、案例分析

假设某“快时尚”服装产业供应链包含四个核心企业A、B、C、D，企业间可以进行联盟，不同联盟能够获得相应的总利润，设A、B、C、D四个企业通过设计创新为供应链创造的收益为2、0、1、3，四个企业事前商定的激励指数是20%，伴随其创新而来的风险分别为3、0、1.2、4。根据上面介绍的带有创新激励因子的Shapley值算法，计算利益分配方案。合作联盟的获利指数如表1～表5所示。

通过案例可以看出，在创新性要求高的“快时尚”服装行业，创新性是度量利益分配时的一项重要指标。由四个企业的激励指数可以清楚地判断出四个企业的创新风险承担程度，从而为科学合理的利益分配提供定量计算。

六、总结

随着竞争格局的演变，企业的竞争模式由单一的竞争发展为供应链的竞争。供应链涉及多个企业的利益，是一个利益的共同体。做好利益分配工作对于协调供应链企业的利益关系，维持供应链动态稳定，实现总体利益和个人利益最大化是至关重要的。

本文选取创新密集型的“快时尚”服装行业，运用博弈论的有关研究方法，提出用Shapley值法解决供应链合作伙伴间收益分配问题。为使Shapley值法适合“快时尚”服装行业的实际情况，真正体现贡献越大收益越高，对服装产品设计创新型高的供应链成员加以激励的原则，在原始Shapley模型的基础上引入了创新激励修正因子来改善和调整分配机制，并辅以实例证明。通过对各成员企业的利益分配比例进行了再调整，以达到激励成员企业进行技术创新的目的。这一分配方案较好地解决了供应链合作伙伴间收益分配问题，具有一定的实用价值和意义。

参考文献：

[1]翁莉.供应链知识共享的模式研究[A].第五届中国科技政策与管理学术年会暨研究会理事会论文集[C].2009：1-4.

[2]罗宜美，纪宝泉，杨玉红.基于Shapley值的联合采购利益分配方法改进研究[J].企业管理与信息化，2010，（11）：13-16.

[3]杨之雷.基于Shapley值法的企业利益相关者利益分配博弈分析[J].经济论坛，2009，（4）：14-16.

[4]公彦德，李帮义，刘涛.基于Shapley值和相同利润增长率的供应链协调策略[J].系统管理学报，2009，（18）：61-66.

[5]雷勋平.Shapley值法的改进及其应用研究[J].计算机工程与应用，2012，（7）：28-32.

[6]吕晖，叶飞，强瑞.供应链资源依赖、信任及关系承诺对信息协同的影响[J].工业工程与管理，2010，（12）：7-15.

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