基于多任务委托代理的第三方物流激励与监督机制

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1、基于多任务委托代理的第三方物流激励与监督机制屈莉莉，陈燕，杨明摘要：非对称信息环境下的物流外包活动中，物流外包方与物流服务提供商之间的关系实际为一种多任务委托代理关系。为同时实现激励和监督两种物流服务提供商道德风险的防范机制，本文建立多元剩余利益分享模型，引入物流服务提供商努力减低物流成本的返还率和提高物流服务质量的索取率。并对模型中相关影响因素做出拓展分析，提出了防范道德风险的控制策略与建议。关键词：道德风险；多任务委托代理；激励机制；监督机制；第三方物流中图分类号:F224.32;O225文献标识码:AIncentiveand

2、MonitoringMechanismintheThirdPartyLogisticswiththeMultitaskPrincipal-agentModelQULili,CHENYan,YANGMingAbstract:Therelationshipbetweenthelogisticsdemandersandlogisticsservicesprovideristhemultitaskprinciple-agentsysteminthelogisticsoutsourcingwithasymmetricinformation.

3、Inordertoavoidmoralhazardoflogisticsservicesprovider,astheincentiveandguidelinemechanism,themultipleshare-savingmodelisproposed，includingboththereturnrateforendeavortoreducelogisticscostsandthebonusrateforimprovingqualityoflogisticsservices.Andtherelativeinfluencefact

4、orsareresearchedprofoundly,inthethirdpartylogisticsmanagement,somemeaningfulstrategiesandadvicesaredeveloped.Keywords:Moralhazard,Multitaskprincipal-agent,Incentive,MonitoringMechanism,ThethirdpartyLogistics一、引言物流外包的开展使得生产经营企业集中精力提高核心竞争力，把不是核心业务的物流相关活动以合同方式委托给专业的第三方物流

5、公司。物流外包方与物流服务提供商之间的关系本质为一种委托代理关系[1][2]。由于在物流运作过程中，可能存在委托企业无法观测到第三方物流企业的运作行为而导致的道德风险[3][4]。已有国内外学者开始研究，如提出解决第三方物流企业委托代理中的道德风险和逆向选择的定性方法[5]，探讨设计第三方物流最优激励合同的影响因素[6]，建立第三方物流企业道德风险的激励监督模型[7]。但目前大多数研究基于单委托单代理模型，而在物流实践中第三方物流企业任务具有多样性，同时物流外包方也需要采用分开激励的方式，单任务委托代理理论得出的结论可能是不适用的

6、[8]。本文将采用多任务委托代理理论确定剩余利益分享比例的优化模型，设计防范第三方物流道德风险的激励与监督机制。二、基于多任务委托代理的激励与监督机制在物流外包过程中，第三方物流企业的任务主要是为客户节约物流成本、提高物流服务质量，减少占用固定资产、加快产品流通速度、让顾客满意等。其中最主要的两项任务为提高物流成本节约量（即降低物流成本）等可量化指标和提高物流服务质量（客户满意度）等可观测性较差的指标，因此设计第三方物流的契约需要同时考虑激励与监督机制[9][10]。针对较难观察的努力水平设计有效的激励机制弱化代理人发生道德风险的

7、动机；对可观察到的努力水平进行有效监督控制减少道德风险发生的概率。相关研究中已经证明在任何满足代理人参与约束及激励相容约束，而使委托人预期效用最大化的合约中，代理人必须承担部分风险。委托和代理方取得固定的收入的同时要共同承担风险，企业的剩余或损失由双方分享或分担[8]。基于这一思想，在多任务委托代理分析中，可通过设计多元的剩余利益分享模型，有效激励控制难以量化的风险因素，同时克服委托企业监督成本较高而难以进行有效监督的问题。三、剩余利益分享比例的优化模型（一）定义变量努力水平A假设物流服务提供商可选择的努力水平集合为A，a∈A表示

8、物流服务提供商的特定的努力水平。本文将物流服务提供商的行为记为a是一个二维向量a=(a1,a2)，其中a1是代理人花在提高物流成本节约量上的努力，a2是花在提高物流服务质量上的努力。物流服务提供商的努力决定了可观测信息向量x=(x1,x2)，x1是