Research on Cost Sharing of Terminal Joint Distribution of Express Enterprise

Management Science and Research March 2016, Volume 5, Issue 1, PP.1-6

Research on Cost Sharing of Terminal Joint Distribution of Express Enterprise ＃

Shuai Hong 1, Rong-sheng Lv 1,2, Ping Wang 2 1. College of Management and Economics, Tianjin University, Tianjin 300072, China 2. School of Management, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China ＃

Email: hs_lgqg@126.com

Abstract With the development of B2C e-commerce, express industry has gradually become an important part of national economy. Facing the fierce competition and uncertainty of market, the innovative mode of joint distribution become an economic and effective method to increase the efficiency of the terminal logistics distribution, reduce the logistics cost and enhance the competitiveness of express enterprise. However, the cost allocation problem restricts the development and application of terminal distribution mode.

This paper will introduce the Shapley value method and establish the cost allocation model of terminal joint distribution of express enterprise and convert the income allocation proportion to cost-sharing ratio and propose a correction scheme of personalized service delivery cost.

Keywords: Joint Distribution; Shapley Value Method; Cost-sharing; Personality Service

快递企业终端共同配送费用分摊研究 洪 帅 1，吕荣胜 1,2，王平 2 1. 天津大学管理与经济学部 天津 300072 2. 天津理工大学管理学院 天津 300384 摘 要：随着 B2C 型电子商务的迅速发展，快递业逐渐成为国民经济的重要组成部分。面对市场的激励竞争和不确定 性，创新型共同配送模式成为解决终端物流配送问题的一种经济且有效的方法，提高了终端物流配送效率，降低了物流 配送成本，增强了快递企业的竞争力，但费用分摊问题制约着终端配送模式的发展和应用。通过介绍 Shapley 值法，构 建快递企业终端共同配送成本分摊模型，将收益分配比例转化为费用分摊比例，结合实例提出个性化服务配送费用因子 修正方案。 关键词：共同配送；Shapley 值法；费用分摊；个性服务

引言 随着 B2C 型电子商务的发展，快递业逐渐成为国民经济中不可缺少的一部分。在发展过程中也面临着 诸如暴力分拣、快递人员服务态度差、行业利润低以及快递企业间恶性竞争等各种问题。城市终端共同配 送模式成为各快递企业“最后一公里”配送的共同选择，即各快递公司将包裹送到城市中的共同配送中 心，由配送中心统一送到各客户的手中。关于共同配送从不同角度有不同的理解，共同配送的实质是企业 之间为了实现资源共享，在互信互利的合作基础上对不同的商品进行优化组合后再进行配送，以此来提高 物流服务水平，降低配送成本，快速反馈信息，促进整个社会商品高效流通的配送，其核心思想是在资源 共享的理念下，建立企业联盟。快递企业之间实现终端共同配送不仅具有企业经济效益还具有社会效益， 一方面减少快递企业之间的恶性竞争压力，提高了物流配送效率、降低物流配送成本；另一方面缓解了城 -1www.ivypub.org/msr

市交通压力，推进了城市环境建设。由于终端共同配送中各参与企业费用分摊问题没有得到公平且有效的 解决，严重影响了共同配送模式的发展和应用。快递企业加入共同配送联盟主要是为了降低物流成本，提 高利润，如果成本分摊问题没有得到很好的解决，不仅会降低成员加入联盟的积极性，还会影响到共同配 送的稳定性。因此，本文主要解决快递企业终端共同配送联盟中费用分摊的问题，以促进共同配送模式在 我国快递业的发展和应用，改善我国电子商务物流“最后一公里”[1]配送的效率低下问题。

1 快递业终端共同配送费用分摊模型 1.1 Shapley 值法 Shapley 值法是由 Shapley L.S.提出的用来解决多人合作对策问题的一种数学方法[2]，用来分配 n 个人合 作带来收益的一种方案。设集合 N = {1, 2,...，n} 代表 n 合作者； si 是 N 的任意子集，表示 n 个合作者中的任

一组合； v( si ) 是 si 集合中各合作者的共同收益值，则称 [ N ,V ] 为 n 人合作对策[3]， V 称为对策的特征函数。 该模型假设如下： (1)对称性：每个人的分配数与被赋予的记号数无关；

(2)有效性：如果成员对所参与的合作收益没有贡献，则不会在合作总收益中分得利益，如公式 1； (1) v(si \ i ) = v(si ) ， φi (v) = 0 其中， v( si \ {i} 为集合 si 中除去 i 后的共同收益； v( si ) 为集合 si 的共同收益；

φi(v ) 是各成员在合作中应分得利益。 (3)整体合理性：各成员在全体合作总收益中获得的分配数之和应等于合作总收益数，如公式 2； n

∑ φi (v) = v(N)

(2)

i =1

其中， v(N) 是合作获得的总收益。 (4)个体合理性：合作后的收益大于原来各成员单独经营的收益之和，如公式 3； v(si ) > ∑ v(i)

(3)

i∈N

其中， v(i) 为成员为加入合作之前的收益。 在满足以上四个假设的基础上，Shapley 得出了第 i 成员应分得的收益，如公式 4； (n − si )!( si − 1)! = φi(v ) ∑ v( si ) − v( si \ {i})  n!

(4)

si ∈s

其中， s 为包含 i 的所有子集的集合； si 为 s 中的任意元素（含 i 的子集）；

si 为集合 si 中元素的个数。

1.2 模型构建 快递企业为了增强自身应对未来市场竞争不确定性的能力，在城市一定范围内建立共同配送中心，各 快递企业将货物送到配送中心后，由配送中心统筹安排货物的配送，通过规模效应降低成本、提高效率， 改善“最后一公里”配送的困境。 终端配送中心根据组织形式的不同主要有两种形式：一种是由几家快递企业共同出资，以入股的方式 组成联盟，专职负责“最后一公里配送”；另一种是由第三方独立出资成立终端共同配送中心，将愿意参 与共同配送的快递企业组合起来，第三方可以是政府、物流行业协会、第三方独立公司或者是目标区域管 理者[4]，如北京的城市 100 共同配送。前一种方式由各快递企业组成监督管理委员会，雇用职业经理人来管 理配送中心，管理过程中产生的费用由各快递企业共同承担，这种模式可以很好地利用各快递企业现有的 -2www.ivypub.org/msr

各种终端配送资源。后一种组织方式形成的配送中心，可以形成更加专业化和信息化的管理，避免了各快 递公司之间产生直接的纠纷。 无论是职业经理人还是第三方管理的组织形式，都可以简化为快递业终端共同配送模式如图 1，各快递 企业将货物送到共同配送中心，由配送中心统一安排配送时间、配送批次和配送线路对客户进行配送。共 同配送中心为各快递企业创造的价值主要体现在三个方面：一是通过共享相关资源，形成规模效应，降低 “最后一公里”物流成本；二是各快递企业之间相互学习彼此的知识，提高自己的创新管理能力，实现共 同进步、合作[5]共赢；三是通过合作获得更大的市场份额，提高市场竞争能力。由于配送中心为各快递企业 提供了服务，因此快递企业应为此服务付出相应的成本。 客户A

快递企业1

快递企业1

共同配 送中心

. . .

客户B . . .

客户N

快递企业n

图 1 快递业终端共同配送模式

基于成本与收益的理论，在 Shapley 值法的基础上，构建快递企业共同配送成本分摊模型。成本是指为 了获得某种收益而必须为之付出的代价，而收益则指因为前者的投入而获得的利益，人们之所以投入一定 的物质或钱财[6]，是因为这样的投入能够得到更多的收益。首先，作为每一个理性人都希望收益大于成本， 且收益与成本的差值越大越好，以实现收益最大化[7]。其次，成本与收益成正比，即成本投入越多，收益越 大；反之，成本投入越少，收益越少[8]。但是在共同配送中，如果成员的投入成本与获得的收益差值彼此之 间不一样，即有的人收益与成本的差值大，有的人收益与成本的差值小，那么该合作就不会稳定持久。同 样，成本投入多，但是收益少；或者成本投入少，但是收益多，那么该合作也不会进行下去。因此，在保 证成员间的收益与成本对等的基础之上，构建共同配送费用分摊模型[9]。该模型首先根据 Shapley 值法确定 各成员应分得的利益，然后根据各成员分得的利益比例，确定各成员应承担的费用比例，以确保各成员公 平分摊终端共同配送中心的费用。

1.3 模型修正 由于快递行业属于服务行业，服务行业应尽可能满足客户合理的个性化服务要求，如开箱验货、服装 类免费试穿、限时快递等。对网上购物的用户而言，从下订单到商品的打包和配送的整个过程中，只有最 后一公里终端物流配送是网上购物用户能够接直接触到的环节，直接影响到用户的消费体验。B2C 的电子 商务企业和快递企业的形象、服务、价值文化等等都通过该环节进行传播。如果通过配送中心实现终端的 配送业务，那么该环节的个性化服务将被忽视。上述的成本分摊比例也是在均等化服务的基础上实现的， 没有考虑各快递企业的个性化服务。 在上述用 Shapley 值法解决共同配送成本分摊问题中，各快递企业承担的个性化配送服务费用因子均为 1/n，即每个快递企业都要承担 1/n 倍的个性化配送费用。但在实际情况中，各快递企业可能对共同配送中 心的要求不同，因此应该承担的个性化配送服务费用也不应该相同[10]。为此有必要对上述 Shapley 值法进行 修改，使其更符合实际情况。设共同配送中心获得的总体利益为 V(N)，在此情况下每个快递企业分到的应 得收益为 Xi。个性化配送服务费用因子为 Hi，在此情况下每个快递企业分得的实际收益为 Yi.由此可得 -3www.ivypub.org/msr

∆H i = H i − 1 / n ， ∆H i 代表了各快递企业实际承担的个性化配送费用与均等配送服务费用的差值。于是各快

X i V (N) × ∆H i ，进而修正了费用承担的比例。享受共同配送中心 递企业实际分得收益的修正量应为： ∆= 高的个性化配送服务的快递企业要承担更多费用分摊，享受共同配送中心较低的个性化配送服务的快递企 业承担较少的费用分摊，这样才能够使费用分摊更加公平。 具体修正方案如下：当 ∆H i ≥ 0 时，表示该快递企业要求配送中心提供更高的个性化配送服务，由于较

X i V (N) × ∆H i ，则该快递 高的个性化服务，因此该快递企业会获得更多的利益分配，增加的利益为： ∆= 企业实际分得的利益为 Y= X i + ∆X i ；当 ∆H i ≤ 0 时，表示该共同配送中心为该快递企业提供了中等偏下的 i 配送服务，由于终端的服务较低，因此该快递企业将会获得较少的利益分配，减少的利益为：

∆= X i V ( N ) × ∆H i ，则该快递企业实际分得的利益为 Y= X i − ∆X i 。 i

2 案例分析 快递企业的成本构成包括，收件成本、支线运输成本、中转成本、干线运输成本、支线中转成本和终 端配送成本。其中，终端配送成本一般包括：员工工资和福利费、办公用品（如 POS 机）、电话交通成 本、场地租赁和水电费以及理赔成本等。为方便起见，现假设如下： (1)有三家快递企业 1、2、3 和一个客户 A，由三家快递企业分别向客户 A 进行终端配送业务，即快递 企业传统终端配送模式，如图 2 所示，快递企业的成本主要包括交通费用和员工工资。 (2) 快递企业的交通费用：由于货物是小批量配送、重量小，因此终端配送的车费主要考虑里程数，快 递企业 1、2、3 到客户 A 的距离分别为 100km、120km、90km，快递企业 1、2、3 到共同配送中心的距离 分别为 50 km、70 km、40 km，共同配送中心到客户 A 的距离为 60 km。为方便计算，设定每 100 km 往返 的交通费用为 100。 (3) 快递企业的员工工资为员工完成将快递由企业送到客户处并返回企业的全程工资，若员工将快递送 至共同配送中心后就返回或将快递由共同配送中心送至客户后返回仅得一半工资，快递企业 1、2、3 的员工 工资分别为 1800、2000、2400。 根据以上假设条件，当快递企业独立配送时，可以计算出三个快递企业独立开展配送的总成本为： 100+1800+120+2000+90+2400=6510。 快递企业1

100 快递企业2

客户A

120 快递企业3

90 图 2 快递企业传统终端配送模式

现在三家快递企业联合起来[11]，当快件到达城市配送中心后，由配送中心统一安排人员进行派件，即 共同配送中心的配送模式，如图 3 所示。 当快递企业 1 和 2 联合，3 单独配送时的总成本为：50+900+70+1000+60+950+90+2400=5520 当快递企业 1 和 3 联合，2 单独配送时的总成本为：50+900+40+1200+60+1050+120+2000=5420 当快递企业 2 和 3 联合，1 单独配送时的总成本为：70+1000+40+1200+60+1110+100+1800=5370 当快递企业 1、2 和 3 联合共同配送时的总成本为：50+900+70+1000+40+1200+60+1000=4320 -4www.ivypub.org/msr

快递企业1

快递企业2

50

共同配 送中心

70

60

客户A

40

快递企业3

图 3 共同配送中心的配送模式

由此，可以得出三家快递企业联合配送的总成本为 4320，单独配送的总成本为 6510，联合配送比单独 配送的总成本少了 2190，即三家快递企业联合配送的收益为 2190。同理，可得快递企业 1 和 2 联合配送的 收益为 990，快递企业 1 和 3 联合配送的收益为 1090；快递企业 2 和 3 联合配送的收益为 1140。根据 Shapley 值法的收益分配公式 5： = φi(v ) ∑

si ∈s

(n − si )!( si − 1)! n!

v( si ) − v( si \ {i}) 

(5)

我们可以得出共同配送中快递企业 1 的应分配利益，如表 1 所示为：165+181.67+350=696.67。同理可 得 快 递 企 业 2 应 分 配 利 益 为 ： 165+190+366.67=721.67 ； 快 递 企 业 3 应 分 配 利 益 为 ： 181.67+190+400=771.67，则三家快递企业的利润分配比例为 0.3181:0.3295:0.3524。 因此，根据成本与收益对等的理论，三家快递企业应承担的费用比例应也为 0.3181:0.3295:0.3524。不 管配送中心的管理形式是第三方，还是职业经理人，在配送中心财务分析的基础上，由三家快递企业按照 该比例共同分摊配送中心的运营和管理成本，避免了快递企业投机取巧的行为[12]。 表 1 共同配送中快递企业 1 的分配利益 S

{1}

{1,2}

{1,3}

{1,2,3}

v(si )

0

990

1090

2190

v(si \ 1)

0

0

0

1140

v( si ) − v( si \ {1})

0

990

1090

1050

s

1

2

2

3

ω( s )

1/3

1/6

1/6

1/3

φi(v )

0

165

181.67

350

在上述案例分析中，假设 3 家快递企业的个性化配送服务费用因子分别为：H1=0.2，H2=0.3，H3=0.5。 快递企业 1 要求的配送服务比较低，所以会获得较低的利益分配，进而承担较低的费用分摊；快递企业 3 要 求的配送服务比较高，所以会获得较高的利益分配，进而应该付出比较高的费用。根据上述修正方案，可 -2/15， ∆H 2 = -1/30， ∆H 3 = 1/6；考虑服务费用因子后的各快递企业的应得利 以算出服务费用因子差 ∆H1 = 益为 Y1=696.67-2190*2/15=404.67，Y2=721.67-2190*1/30=648.67，Y3=771.67+2190*1/6=1136.67；在成本和 收益理论的基础之上，得到三家快递企业应分摊的成本比例为 0.1848:0.2962:0.5190，即按该比例分摊共同 配送中心的运营和管理费用。

3 小结 共同配送模式通过规模效应改善了终端物流配送效率问题，但是由于涉及多方利益，快递企业终端共 同配送的费用分摊问题是一个比较复杂的问题[13]，为了有效地提高成员的稳定性，有必要对费用分摊问题 -5www.ivypub.org/msr

进行深入研究。本文基于成本和收益理论，在 Shapley 值法的基础上提出了各快递企业对共同配送中心运营 和管理费用承担比例的分摊方法。但是本论文的研究仍有不足，在快递企业终端配送费用的核算界定上还 有待进一步的细化，使得总成本的计算更加准确；而且由于 Shapley 值法本身的限制，共同配送成员的个数 不宜太多，否则造成复杂的计算，以上问题有待于后续的进一步研究。

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【作者简介】 1

洪帅（1981-），男，汉， 博士研究

生，研究方向：企业创新战略与营销、

3

王平（1990-），女，汉，硕士研究生，研究方向：现代物

流。

现代物流。Email: hs_lgqg@126.com 2

吕荣胜（1951-），男，汉，教授，博

士生导师，研究方向：战略管理与市场 营销、现代物流。

-6www.ivypub.org/msr