基于学习效应与公平偏好的物流服务供应链激励策略研究

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随着信息化、经济全球化的快速发展,许多企业为了发展自身的核心业务,将物流业务外包。为了向用户及企业提供完整的物流服务,原本较强的物流企业转型为物流服务集成商,承接客户的物流订单,并将订单中的部分物流任务委托给规模实力较小的物流企业执行。即形成了物流客户→物流服务集成商→物流服务提供商的物流服务供应链模式。但是,由于信息不对称,且物流服务集成商缺乏对物流服务提供商提供有效的激励契约,导致物流服务提供商消极合作,存在道德风险问题;由于物流服务提供商自身物流能力较弱,依旧依靠大量的人工作业,存在仓储智能化低、运输效率低、配送出错率高等问题。这就使得我国物流服务供应链整体还处于产出成本高、产出效率低的不利处境。基于上述背景,本文立足于物流服务供应链中一个集成商委托多个提供商的现实情境,在委托-代理理论的基础上,综合考虑了物流服务提供商的学习效应和多维公平偏好,研究物流服务供应链的激励契约设计问题,旨在降低物流服务提供商的道德风险,提高物流服务产出效率。首先,本文通过对物流服务供应链的概念和契约配置研究进行梳理,指出目前研究中的不足之处;并对学习效应和公平偏好的概念以及研究现状进行归纳总结,表明物流服务供应链的契约设计不可忽略提供商的学习效应和公平偏好。其次,运用委托-代理理论构建学习效应激励模型,并与未考虑学习效应的传统激励模型进行对比分析,研究学习效应对物流服务供应链激励契约相关参数的影响。结果表明,学习效应可以有效提高物流服务提供商的努力水平、产出效率(物流服务能力)以及物流服务集成商的期望效用。再次,为了使学习效应激励契约更符合现实情境,进一步将物流服务提供商的横向公平偏好和纵向公平偏好同时纳入模型构建,研究公平偏好对学习效应激励契约的影响。同时,运用MATLAB软件对模型结果进行数值仿真,分析相关参数随公平偏好的变化情况。结果表明,公平偏好程度的增大能够促进物流服务提供商努力水平、学习水平的提高;有利于物流服务集成商降低代理成本,增加期望效用。最后,根据我国物流服务供应链的发展现状,结合本文研究所得出的结论,为物流服务集成商激励物流服务提供商积极产出提供策略建议。本文结合学习效应和公平偏好两个理论重新设计了物流服务供应链的激励契约,在一定程度上拓展了学习效应的应用场景,丰富了物流服务供应链的研究内容,为物流服务供应链的有效管理和高效产出提供了新的理论依据。
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甚低频通信技术在军事和民用领域均有重要应用,但通信性能受到大气噪声和窄带干扰的影响。本文研究大气噪声和窄带干扰抑制算法,降低通信误码率。研究表明,大气噪声的概率密度函数具有明显的重尾特征。对此,本文大气噪声建模考虑了三种脉冲噪声模型,即:对称α稳定分布、Class A分布以及高斯混合分布。其次,根据窄带干扰的不同特性,建模分为单频干扰、多频干扰以及窄带高斯噪声。由于脉冲噪声常无闭合的概率密度函数,
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