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文档简介

供应链环境下物流业务外包合同制定因素分析

刘风淑摘要:在供应链环境下,以合同为中心,从委托—代理理论和分期行为两个角度去分析物流业务外包方在选择合作企业、制定合同时应该考虑的各种因素,以及签订合同后需要采取的措施和注意的事项,主要目的是为避免专业物流公司道德风险行为及其他不利行为的发生,并讨论了各种因素对专业物流公司是否采取不利行为的影响程度,为有合同制定权的物流业务外包方制定合同时提供一定的理论依据,对此类企业起到一定的参考和借鉴作用。关键词:供应链;第三方物流;道德风险;委托代理;合同:F272:AAbstract:Thispaperchoosescontractasthecenter,accordingtotwoviewpointstoshowhowtochooseanagentforanoutsourcerandanalysisthefactorswhichshouldbepaidmuchattentiontowhenoutsourcersdraftanewcontract.Thetwoviewpointsareprinciple-agenttheoryandtheactionstage.Areferenceisprovidedoutforoutsourcerstosetdownareasonableandefficientcontract.Itwillbemeaningfulforthekindredcompanies.Keywords:supplychain;thethirdpartylogistics;moralhazard;principle-agent;contract0引言随着市场竞争的不断激烈和信息技术的快速发展,企业为了取得竞争上的优势,需要打造自己的核心竞争力,而将一些非核心的、次要的或辅助性功能的业务外包给企业外部的专业机构,利用他们的专长,企业可以得到更加专业化的服务,降低营运成本,提高服务质量,第三方物流应运而生。所谓第三方物流(ThirdPartyLogistics,TPL),又称合同物流、契约物流或物流外部化,是指由供方与需方以外的第三方物流企业提供物流服务的业务模式[1]。也就是说,生产经营企业为集中资源、节省物流成本,增强核心竞争能力,选择将其物流业务以合同的方式委托给专业的物流公司(第三方物流)运作。可以把他们作为一个供应链或供应链的一部分来考虑,表面上看,双方是一个合作的关系,最终目的都是为了实现顾客满意,使整体最优,但实际上两者之间还存在一个竞争的关系,竞争的目的是为了使各自利益的最大化。基于第三方物流产生的原因,即企业各自发挥自己的专长,从而供应链上各企业之间必然存在了信息不对称。在合作企业签约后,生产经营企业(文中统称物流服务外包方)不能直接观测到专业的物流公司选择了何种行动,能观测到的只是行为的结果,而结果是由专业物流公司的行动和随机因素共同决定的。在随机因素不可确知的情况下,专业物流公司可能会按照自身利益最大化采取行动,并且隐藏自己的行为,从而影响生产经营企业的利益,进而影响整体的效率。这就是道德风险问题。从而,在物流业务外包中,物流服务外包方为了实现自己的目标,要尽可能的使专业物流公司接近自己的目标,尽量降低和避免道德风险行为的发生。因此,设计一个合理的激励合同成为物流服务外包方的根本问题。本文从两个角度来分析物流服务外包方在选择合作企业、设计合同等问题上需要考虑的因素,以及签订合同后需要采取的措施和注意的事项。1从委托—代理角度分析在第三方物流中,物流服务外包方与专业物流公司之间的关系实际表现为一种委托—代理关系。其中,专业物流公司为代理方,物流服务外包方为委托方。作为代理人的专业物流公司,处于信息优势地位,能够对自己的运作能力和努力水平做出准确评估,而作为委托人的物流服务外包方则处于信息劣势地位,不能直接观测到专业物流公司选择了何种行动,能观测到的只是行为的结果,而结果是由专业物流公司的行动和随机因素共同决定的。在随机因素不可确知的情况下,专业物流公司可能隐藏自己的行为,在签约后采取欺骗行为,发生损害物流服务外包方利益的道德风险行为,并最终导致市场的无效率[2]。对于此类问题,有不少学者进行了比较深刻的讨论。在此,我们仍然讨论线性激励机制,模型是Holmstrom和Milgrom模型的简化和扩张,激励相容约束采用Mirrlees和Holmstrom提出的“一阶条件方法”,首先对专业物流公司的风险规避程度进行一个详细的讨论,再针对不同的风险规避程度的专业物流公司,对其线性激励机制中各个系数设置进行分析。1.1委托—代理模型基本假设假设1:假设可选择的努力水平集合为A,a∈A表示专业物流公司的一个特定努力水平,为简单起见,假定a是一维的连续变量,a越大,专业物流公司越努力。产出函数的形式为:π=λa+γε,其中λ0<λ<1是努力程度变量对产出的影响系数即专业物流公司的运作能力系数,一般由专业物流公司的资产规模、技术水平以及信息化程度等决定;ε是不受物流服务外包方和专业物流公司影响的由外界不确定因素决定的外生变量,或称自然状态,并且假设ε服从均值为0,方差为δ的正态分布,ε越大,自然状态越好,γ0<γ<1是外生随机变量的影响系数。(1)当r<0时,即专业物流公司为风险偏好型,此时b>1,物流服务外包方需要承担比较大的激励报酬强度系数才有可能避免或降低道德风险行为的发生,但这样会大大损害物流服务外包方的利益,所以就常理而言,物流服务外包方不应该选择与风险偏好型的专业物流公司进行合作。(2)当r=0时,即专业物流公司为风险中性型,此时b=1,说明若物流服务外包方选择与其合作,并制定线性激励报酬合同,则最好制定激励报酬强度系数为1,即sπ=s+π。而对于这个报酬合同,s不应是正的,因为若s>0,b=1,专业物流公司所得的实际上超过了其对外包方的贡献,使得物流服务外包方赔钱。所以应实行b=1,s<0。(3)当r>0,即专业物流公司为风险规避型,此时b<1,sπ=s+bπ,若物流服务外包方选择与其合作,则必须设置一个合理的b值,才有可能避免或降低道德风险行为的发生。从而物流服务外包方在决定要将自己的物流业务外包时,要做的第一件事情就是充分认识和了解所有备选专业物流公司,尽最大可能去准确了解其风险偏好程度。文中是假设了一个效用函数来界定专业物流公司的风险偏好程度,但实际的操作过程中,确定风险偏好的方法很多,而且有许多是简单易行的,比如问卷调查、问卷测试、趣味问答,等等,这些是完全可能实现的。其次根据专业物流公司不同的风险偏好程度及其资产规模、信息化程度、信誉程度、能力水平、外生变量等因素来制定激励报酬强度系数,最大可能的降低甚至避免道德风险行为的发生,尽量使专业物流公司的目标接近自己的目标,使自己的利益达到最优的同时也保证专业物流公司的利益达到最优。2从分期行为角度来分析如果把一个专业物流公司的行为分为个时期[5],道德风险可能发生在某个时期,当专业物流公司有道德风险行为时,物流服务外包方可能发现也可能不会发现。如果专业物流公司道德风险行为被发现,合同在下期即被解除,专业物流公司需要寻求新的合作伙伴,可能会立即找到新业务也可能会导致没有业务可做。2.1模型的假设为分析方便,做如下假设:假设1:专业物流公司发生道德风险行为,若此行为没有被物流服务外包发现,则其可以获得额外的收益y;若此行为一旦被物流服务外包发现,合同即被解除,并设此行为被发现的概率为p;假设2:存在一个信息系统,用来披露专业物流公司的道德风险行为。专业物流公司发生道德风险行为一旦被发现,合同解除,行为被披露,其下期可能有机会重新得到其他物流服务外包方的业务,但此业务获得的收益比本期的要少,设收益为vv<p>2.2模型的建立与分析3小结综合以上两种思路分析,在信息不对称的情况下,要制定一个最优的线性激励合同,降低甚至道德风险行为发生的动机,物流服务外包方在选择合作伙伴、制定合同时应该考虑以下几个方面因素:(1)首先确定备选的专业物流公司的风险偏好程度,尽量选择与风险中性型和风险规避型的物流服务提供商合作;(2)在制定合同时,激励报酬契约采用线性形式,则激励报酬强度系数的制定及其重要,应充分考虑外部影响因素以及影响因素对产出影响程度的大小;在外部影响因素相同的情况下,激励报酬强度系数的制定还应考虑专业物流公司的资产规模、努力程度、能力水平等因素,根据这些因素来制定一个比较合理、具有激励效用的报酬强度系数;(3)对专业物流公司而言从事道德风险行为的额外收益越低,实际收入越高,则不容易发生道德风险行为。所以在制定合同时,物流业务外包方应努力降低此类额外收益,并在允许的范围内提高专业物流公司的实际收入;(4)最优激励合同的制定,应该考虑提高专业物流公司未来收益的贴现因子,尽可能地保持一个长期稳定的相互合作关系。物流服务外包方应以长远的战略思想来对待业务外包,通过外包既实现专业物流公司利益最大化,又有利于双方持续稳定的发展,达到供需双方双赢的局面。除了合同中能够看得到的因素外,物流服务外包方还应加强对专业物流公司的监督管理,及时发现专业物流公司的道德风险行为;完善信息系统,专业物流公司一旦发生道德风险行为,则可以瞬时被披露,使其他的物流服务外包方及时得到消息,不再跟其合作,或用更低的报酬与之合作,努力达到一种情景即如专业物流公司一旦发生道德风险行为就会被本行业列入黑名单,之后再无公司与之合作,使之不敢发生这样的行为。本文仅就假设的基础上进行讨论,有一定的借鉴价值,而实际中并非所有企业都是按假设模式来运营的,所以在实际运营中出现问题有待进一步研究。Reference:[1]国家技术监督局.物流术语(GB/T18354-2001)[S].北京:中国标准出版社,2001.[2]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社,1995.[3]平新乔.微观

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