电子商务末端共同配送联盟成本分摊研究

孙华林

摘 要：近年来，电商龙头企业开始将触角伸向物流配送领域，如：京东自建物流体系、阿里巴巴打造菜鸟网络、顺丰联手“三通一达”筹建“丰巢科技”。在发达的科学技术水平和大数据的强有力支撑下，虽然某些企业已实现自动化分拣、智能配送等，但目前，一方面单次配送量小、频率高、消费者对时效性要求高等问题依然存在；另一方面，快递信息泄露，使本来并不完善的末端配送又面临新的挑战。本文以电商物流末端共同配送成本分摊为研究对象，剖析了末端配送的现状、联盟成本分摊影响因素，重点阐述了电子商务物流末端共同配送成本分摊现存问题及分摊方法，并提出以联盟成本分摊量为目标函数，以企业在联盟中的贡献率为约束条件的综合成本协商分摊方法，并通过引入实例验证分析，验证成本分摊方法的有效性及分摊结果的科学性。

关键词：电子商务物流；共同配送；配送联盟

根据艾瑞咨询最新统计数据，2017年中国网络购物市场交易规模预计达6.1万亿元，国内许多大型物流企业意识到 “最后一公里”出现的顽疾，都纷纷将末端物流配送作为突破点。国内物流企业要想长期发展，并在此行业谋取更多利益和发展空间，还是要寻求一个更好的末端配送模式。共同配送，以整合资源为手段，优化集配，合理安排，提升配送效率与服务水平，获得更多经济效益和社会效益。

一、电子商务物流末端的共同配送模式分析

当前主流的末端配送模式有电商企业自建物流网络，第三方物流配送还有正在探索中实践的共同配送模式。关于影响成本分摊结果因素的研究，主要集中在配送时间、贡献率、固定投入等三个方面。

电子商务物流末端共同配送联盟的重要性主要表现在利益、市场以及环境保护的需要。首先，利润最大化是企业追求的最终目标。采用共同配送联盟能够将分散的物流资源进行有效整合，降低成本，吸取成员企业的优势技术，提高物流服务水平，实现规模经济，使成员企业在联盟中获得经济效益；其次，消费者多批次、小批量的消费需求以及对配送时效性的要求越来越高，这促使电商物流配送企业寻求新的配送模式——建立配送联盟，开发末端物流“最后一公里”的配送环节；另外，电商物流配送企业组建联盟，整合企业资源与配送业务，合理规划配送路径，减少配送车辆的使用，从而达到保护环境的目的。

二、电子商务物流末端共同配送联盟的成本分摊方法

现代的分摊方法主要包括夏普利值法（Shapely），核心法（Core）、Nash谈判模型法等方法。现代三种分摊方法的优劣势对比如下：

Nash谈判解法的计算过程简单，可操作性强，但是由于各成员有讨价还价的能力，影响客观性评价，有碍公平。Core即核心法，可细分为最小核心法与比例核心法，这两种方法的计算量较大，且对数据的准确性要求很高，计算过程较为复杂，正是这种直观的分摊方法充分体现了公平性。Shapley值法的优势在于将联盟成员的贡献度与成本分摊减免相关联，注重公平性，但是忽视了个体的差异性。

综上所述，對比分析以上三种成本分摊模型，本文结合Shapley值的方法，在不考虑其他因素的情况下，简化计算，把贡献率作为评价标准，构建基于贡献率的成本分摊方法。

三、末端共同配送联盟的成本分摊方法的应用——以当当网为例

为解决当当网末端配送问题，以Shapley值法作为成本分摊方法，来进行合理分摊联盟各成员的成本。在不考虑其他因素的情况下，假设配送企业（编号1）的配送量8t、配送企业（编号2）为4t、配送企业（编号3）为2t，与共同配送中心的距离为3km、2km、1km，与某社区配送点p的距离分别为14km、12km、10km。配送费用计算公式为：配送费用=吨数×里程数×单位运输成本，其中单位运输成本见表1。

（1）企业单独开展配送的费用为：

（2）两家企业合作开展共同配送的费用：

C（{1，2}）=231.2（元） C（{2，3}）=127.2（元） C（{1，3}）=200（元）

（3）三家企业合作开展共同配送的费用

C（{1，2，3}）=8×3×1.5+4×2×1.9+2×1×2+（8+4+2）×1.4×10=251.2（元）

（4）企业对联盟的贡献率

（5）基于贡献率的共同配送成本分摊费用：

C（1）=35.9（元） C（2）=71.8（元） C（3）=143.5（元）

与单独配送相比较，共同配送联盟节省成本70.4元。根据贡献率来进行的成本分摊，明显可以看出，贡献率越高，所分摊的成本越低，反之所分摊到的成本就越高。这样提高联盟的优势，尽可能降低本企业的成本分摊。

参考文献：

[1] 刘贵容，刘 军，张俊杰.电子商务概论[M].北京：科学出版社，2013：203-234.

[2] 杨萌柯，周晓光.“互联网+”背景下快递末端协同配送模式的构建[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2015，06：45-50+57.

[3] 潘增志，赵广华. 电子商务物流末端共同配送联盟成本分摊模型研究 [D].浙江：浙江财经大学，2016，12.