基于委托代理理论第三方物流服务创新激励机制设计

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1、万方数据ClassifiedIndex：F253U．D．C：SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationn寸CENTIVEMECHANISMDESIGNBASEDONTHEPRINCIPAL．AGENTTHEORYOFTHIRDPARTYLOGISTICSSERVICEⅢOVATIONGrade：2005Candidate：TangZhiyingAcademicDegreeAppliedfor：PH．D．Speciality：LogisticsEngineeringSupervisor：ProfYeHuaizhen万方数据西南交通大学

2、曲南父逋大罕学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密阢使用本授权书。(请在以上方框内打“√”)指导老师签名：日期：驯。夕名．蒴抗一絮限、1产1彳，轹嘶签矽作小划瑚彩日位学万方数据西南交通大学博士学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文

3、中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下：1。建立了以TPL和其所处供应链上的某个盟员之间两阶段的物流服务创新激励的委托代理模型。作为盟主的TPL为盟员分配两项任务，一是物流服务创新，二是与盟主之间的协同。两项任务的成本依存度大小会影响TPL对激励系数的设计，从而影响盟员的努力水平组合。这种多期动态的激励机制与实际更相符合，双方可以根据实际情况适时动态调整激励机制。并得到了动态激励机制在一定条件下优于静态激励机制的结论(第3

4、章3．2、3．3)2．根据过度自信的代理人具有高估自己获得更大收益的能力和对风险的控制能力，构建基于物流服务创新分包商过度自信的报酬契约设计模型，探讨分包商过度自信对报酬契约设计的影响。(第4章4．2．4．4)进而在分包商非理性假设的基础上，将客户满意度引入契约，使分包商的报酬不只依赖自身业绩，而且部分依赖其所直接服务的客户的感知，起到了外部监督的作用。将分包商非理性和客户满意度指标作为外部监督变量引入契约之中，有利于提高物流服务创新总收益，降低代理成本，提高激励的有效性。(第5章5．2．5．4)3．分包商存在外部业务时的激励机制设计。分包商与TPL合作时，同时可能会接受来自其他供应链上的物

5、流任务，当分包商同时接受多委托人的多项任务时，任务成本之间的关系以及任务的外生变量关系必将影响激励机制，本部分即研究TPL在选择分包商时，如何根据分包商存在的业务之间的关系来确定是否限制分包商的外部行为，从而提高激励机制设计的有效性。(第6章6．2、6．3)学位敝作者虢需妊日期：劢峰≥-g万方数据西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要我国的第三方物流企业在激烈的市场竞争环境下，实践中涌现出了物流金融、物流地产、一体化物流等新的物流服务模式。理论界在服务创新及相关理论的研究基础上，对物流服务创新模式、物流服务创新的策略与途径以及物流服务创新激励与监督机制等方面进行了较深入的研究。但仍然存在一

6、些不足，包括第三方物流为主导的服务创新联盟动态激励机制、分包商的非理性、客户的感受与评价对创新的影响以及分包商同时为多个委托人服务时对激励机制的影响等情形。论文在这四个方面分别进行了更深入结合实际的研究。首先对第三方物流企业主导的物流联盟协同创新动态激励机制进行探讨。假设作为盟主的TPL为盟员分配物流服务创新和协同两项任务，并持续两个阶段，盟员完成两项任务的努力成本具有相互依存性。盟主TPL在第1阶段初根据所掌握的盟员信息设计一个线性契约，盟员据此契约选择物流服务创新努力水平。第2阶段初，盟主TPL会根据所观察到的前期实际产出来估计服务提供商第一期的协同创新能力，以此确定第2阶段的契约参数。

7、通过对模型的求解，分析了两项任务成本依存程度对合同中最优激励系数和盟员选择最优努力水平的影响。得到结论为：第1阶段的最优创新激励系数及最优创新努力水平均小于第2阶段，而最优协同创新努力水平则相反，且随任务成本依存度的增加先下降然后上升；两阶段最优物流服务创新努力水平随任务成本依存度增加而下降。两阶段动态激励模型在一定条件下优于单期静态激励模型。物流联盟进行协同创新时，应选择任务成本依赖性较小的方式，才能更好控