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        基于改進(jìn)模糊Shapley值的“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙溲芯?/h1>
        2022-05-12 01:25:56葛嘉怡高更君
        制造業(yè)自動(dòng)化 2022年4期
        關(guān)鍵詞:藥品影響企業(yè)

        葛嘉怡,高更君

        (上海海事大學(xué) 物流科學(xué)與工程研究院,上海 201200)

        0 引言

        “兩票制”政策推動(dòng)了醫(yī)藥供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的調(diào)整和重組,對(duì)解決醫(yī)藥供應(yīng)鏈條過長、耗占比高、過票洗錢等問題有著積極作用,但由于醫(yī)藥供應(yīng)鏈重組的不穩(wěn)定性導(dǎo)致供應(yīng)鏈脫節(jié)現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生,尤其對(duì)作業(yè)時(shí)間與環(huán)節(jié)以及服務(wù)條件有著嚴(yán)格要求的醫(yī)藥冷鏈,而參與企業(yè)收益合理分配的公平與否直接影響著醫(yī)藥冷鏈運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性[1,2]。探究合理的收益分配策略,維護(hù)醫(yī)藥冷鏈公平穩(wěn)定,對(duì)于提升醫(yī)藥冷鏈作業(yè)效率,提高醫(yī)藥冷鏈敏捷性,提高醫(yī)療機(jī)構(gòu)銷量,擴(kuò)寬醫(yī)藥冷鏈整體收益有著重要意義。因此,如何設(shè)計(jì)公平的收益分配策略成為醫(yī)藥冷鏈亟需解決的問題。

        目前國內(nèi)外有關(guān)醫(yī)藥冷鏈利益分配問題的研究偏少,但對(duì)供應(yīng)鏈利益分配問題已有很多學(xué)者研究和關(guān)注,區(qū)別在于供應(yīng)鏈構(gòu)成不同、研究方法不同?,F(xiàn)有利益分配方法主要集中在Nash 談判模型、MRCS法、最小核心法和Shapley法[3],其中Shapley法在解決利益分配時(shí)可以較好的兼顧“公平”和“效率”,有效調(diào)動(dòng)企業(yè)的積極性,且計(jì)算方法單調(diào),具有可操作性,但改方法應(yīng)用到實(shí)際生活中還存在一定的缺陷,即假設(shè)參與成員完全投入、完全不投入到某一個(gè)聯(lián)盟中,不存在以一定參與度投入到某一個(gè)聯(lián)盟中,且該成員在參與聯(lián)盟前完全知道整體收益和個(gè)人所得收益。為了更好的解決利益分配問題,Aubin[4,5]提出了模糊聯(lián)盟,定義了局中人以[0,1]的模糊參與度加入合作,但該假設(shè)的前提是支付函數(shù)為確定值。Butnariu[6]在Aubin研究的基礎(chǔ)上提出了模糊Shapley函數(shù),該函數(shù)不連續(xù)且不單調(diào)非,不適用實(shí)際問題。Mears[7]提出了模糊Shapley值,并給出了Shapley值的“隸屬函數(shù)”,但該方法無法滿足Shapley值的三條公理,沒有確定利益分配的結(jié)果。由于參與度或支付函數(shù)的不確定性,無法采用確定值預(yù)估整個(gè)合作的收益分配,潘華[8]提出三角模糊函數(shù)確定模糊量的取值范圍,通過模糊量取值范圍的概率來確定最終值,來解決模糊不確定問題。本文基于以上研究,引入模糊支付合作對(duì)策,定義了具有三角模糊函數(shù)支付合作對(duì)策和模糊Shapley值,證明了該方法滿足經(jīng)典Shapley值的三條公理,使支付模糊但聯(lián)盟清晰的假設(shè)更符合實(shí)際情況,并結(jié)合“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞挠绊懸蛩?,采用熵值法、序關(guān)系分析法和Topsis法確定綜合影響系數(shù),構(gòu)建了改進(jìn)模糊Shapley值模型,可以更好的保證利益分配的公平性,促進(jìn)醫(yī)藥冷鏈參與成員合作的積極性和穩(wěn)固性。

        1 “兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙溆绊懸蛩胤治?/h2>

        在“兩票制”醫(yī)藥冷鏈中,醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)根據(jù)流通企業(yè)的需求生產(chǎn)藥品,并在嚴(yán)格的溫控環(huán)境下將藥品運(yùn)輸?shù)搅魍ㄆ髽I(yè);流通企業(yè)負(fù)責(zé)藥品的存儲(chǔ)和銷售,再根據(jù)訂貨需求將藥品配送至醫(yī)療機(jī)構(gòu);醫(yī)療機(jī)構(gòu)根據(jù)患者需求將藥品發(fā)放到各個(gè)藥房?!皟善敝啤毕箩t(yī)藥冷鏈運(yùn)行模式如圖1所示。

        圖1 “兩票制”下醫(yī)藥冷鏈運(yùn)行模式

        1.1 設(shè)備投入

        投入指企業(yè)用于運(yùn)營中的商品或者勞務(wù),貨車長距離運(yùn)輸、藥品種類繁雜、運(yùn)輸環(huán)境嚴(yán)格苛刻,對(duì)作業(yè)設(shè)備有很高的要求,同時(shí)醫(yī)藥冷鏈的規(guī)模通常由藥品流通量決定,而承擔(dān)這一切的正是醫(yī)藥冷鏈設(shè)備的投入,因此設(shè)備投入是評(píng)價(jià)醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞囊粋€(gè)重要因素。

        1.2 努力水平

        努力水平是指各參與企業(yè)為完成作業(yè)而采取積極措施的程度,醫(yī)藥冷鏈參與成員的努力程度與市場需求也具有一定的相關(guān)性[9],參與企業(yè)管理目標(biāo)、行為表現(xiàn)不同,合作態(tài)度也不同,積極的態(tài)度必然增加醫(yī)藥冷鏈的收益[10]。因此,努力水平作為收益分配的影響因素可以有效避免參與企業(yè)消極的合作行為。

        1.3 風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

        在醫(yī)藥冷鏈合作的過程中,參與企業(yè)要面對(duì)斷鏈風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)、能力風(fēng)險(xiǎn)、藥品污染風(fēng)險(xiǎn)等,這些風(fēng)險(xiǎn)直接影響參與企業(yè)的運(yùn)營,導(dǎo)致市場份額的降低,為了體現(xiàn)合作的收益共享、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān),參與企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大,其所得收益分配也相應(yīng)增加。因此,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是影響醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞闹匾蜃印?/p>

        2 改進(jìn)模糊Shapley值的收益分配模型構(gòu)建

        2.1 模糊支付合作對(duì)策和模糊Shapley值

        定義1[11]令R 為實(shí)數(shù)集,若=(v1,v2,v3),且v1≤v2≤v3,稱為三角模糊數(shù),則其隸屬度函數(shù)(x):

        2.2 模糊Shapley值的隸屬函數(shù)

        “兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)蔷哂衝人合作對(duì)策的收益分配問題,本文建立的模糊Shapley值模型需要借助“隸屬函數(shù)”來確定收益分配方案。不同截集上的Shapley值左右端點(diǎn)分別記為,將左右端點(diǎn)間區(qū)間組成集合套,即可得到模糊Shapley 值的隸屬函數(shù)。

        2.3 改進(jìn)模糊Shapley值的醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙淠P?/h3>

        模糊Shapley值模型只考慮了各企業(yè)對(duì)醫(yī)藥冷鏈的效益所做貢獻(xiàn)大小,按照各企業(yè)對(duì)合作中的邊際貢獻(xiàn)決定各自的收益分配額。模糊Shapley值法計(jì)算的前提是各參與企業(yè)關(guān)系平等,即忽略了各企業(yè)間接導(dǎo)致收益增減的行為,無法保證收益公平。參與企業(yè)在設(shè)施設(shè)備投入、努力水平以及承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)不同,這些因素構(gòu)成了參與企業(yè)在醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙渖系淖h價(jià)能力。因此在醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙渲?,要考慮上述影響因素對(duì)收益分配模糊Shapley值進(jìn)行修正。

        在“兩票制”醫(yī)藥冷鏈合作項(xiàng)目中,不考慮影響因素的情況下,各參與企業(yè)對(duì)收益分配影響是均等的,記為1/n,考慮影響因素下,參與成員i的影響系數(shù)為,且,則Σ修正系數(shù)為。則改進(jìn)模糊Shapley值模型為:

        3 模型求解

        1)熵值法確定收益分配影響因素權(quán)重

        在協(xié)同集聚路徑的中介作用檢驗(yàn)方面,由模型11可知文化與旅游業(yè)融合能對(duì)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚產(chǎn)生顯著正向影響;同時(shí),模型12中文化與旅游產(chǎn)業(yè)融合的估計(jì)系數(shù)也小于基準(zhǔn)模型3中的系數(shù)值,意味著協(xié)同集聚路徑發(fā)揮了部分中介作用,理論假說3獲得支持。但值得深思的是,中介效應(yīng)僅占總效應(yīng)的3%,表明文化與旅游業(yè)融合借助協(xié)同集聚效應(yīng)來促進(jìn)旅游產(chǎn)業(yè)升級(jí)的作用程度較為有限,這也側(cè)面印證了我國文化與旅游產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚度較低,Jacobs外部性收益尚未充分釋放。

        通過各參與企業(yè)對(duì)各影響因素的定量分析,將各個(gè)指標(biāo)的測度值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到判斷矩陣R=(rji)n×m,采用熵值法確定各影響因素θ下參與企業(yè)的權(quán)重為:

        上式中,rji表示各指標(biāo)測度值歸一化后的數(shù)據(jù),pji表示歸一化測度值rji處于i類指標(biāo)的概率,Ei表示各指標(biāo)的信息熵。

        2)序關(guān)系分析法確定各影響因素間相對(duì)系數(shù)

        建立收益分配影響因素集合X={X1,X2,…,Xm},根據(jù)各指標(biāo)的重要性,確定指標(biāo)的排列順序,若Xi比Xk重要,則表示為Xi>Xk。專家關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)Xk-1和Xk的相對(duì)重要程度之比為rk,rk賦值如表1所示[15]。運(yùn)用序關(guān)系分析法確定各影響因素相對(duì)權(quán)重。

        表1 屬性比較判斷表

        3)TOPSIS法確定各參與成員的修正系數(shù)通過各影響因素的相對(duì)權(quán)重wzβ和各影響因素下各參與企業(yè)的權(quán)重系數(shù)構(gòu)建系數(shù)矩陣A。對(duì)A矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到矩陣B=(bij)n×m,確定絕對(duì)理想解與負(fù)理想解:

        其中J+∪J-=J,J+表示數(shù)值愈大愈好的指標(biāo)集合,J-表示數(shù)值愈大愈差的指標(biāo)集合。本文選取1和0作為正向指標(biāo)的絕對(duì)正理想值與絕對(duì)負(fù)理想值[16]。

        確定各參與企業(yè)到正負(fù)理想點(diǎn)的歐幾里得距離:

        確定各參與企業(yè)與理想方案的接近程度,確定系數(shù)wi:

        4 算例模擬

        “兩票制”下的醫(yī)藥冷鏈由藥品生產(chǎn)企業(yè)A,藥品流通企業(yè)B,醫(yī)療機(jī)構(gòu)C構(gòu)成,各參與企業(yè)運(yùn)營情況:生產(chǎn)企業(yè)A擁有2400m3冷庫容量,6量冷藏車,30臺(tái)冰箱,每月業(yè)務(wù)量180噸,任務(wù)執(zhí)行度95%,科研人員30人,藥品斷鏈率2%,設(shè)備故障率2%,藥品損耗率4%;藥品流通企業(yè)B擁有2600m3冷庫容量,5量冷藏車,40臺(tái)冰箱,每月業(yè)務(wù)量180噸,任務(wù)執(zhí)行度95%,科研人員8人,藥品斷鏈率3%,設(shè)備故障率5%,藥品損耗率6%;醫(yī)療機(jī)構(gòu)C擁有1800m3冷庫容量,3量冷藏車,20臺(tái)冰箱,每月業(yè)務(wù)量150噸,任務(wù)執(zhí)行度90%,科研人員20人,藥品斷鏈率4%,設(shè)備故障率5%,藥品損耗率7%。已知企業(yè)A、B、C單獨(dú)運(yùn)營的利潤為[45,65]萬元;A、B合作利潤為[305,385]萬元,B、C合作利潤為[235,275]萬元,A、C合作利潤為[155,235]萬元,A、B、C合作運(yùn)營的利潤[455,555]萬元。

        各聯(lián)盟組合下的三角隸屬度函數(shù)μ v~(x)如下:

        以0.2為步幅寬度在[0,1]區(qū)間改變置信水平α,得三角模糊支付函數(shù)α截集如表2所示。

        表2 三角模糊支付函數(shù)α截集

        通過(1)式計(jì)算不同置信水平α上Shapley值取值范圍:

        表3 不同置信度下的區(qū)間模糊Shapley值

        醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)A,假設(shè)他希望決策具有較高的可靠性,選取置信水平α=0.8,且認(rèn)為所得收益是區(qū)域上限,即203.33 萬元,則利益分配方案為φα=0.8=[203.33,179.33,132.33],醫(yī)藥流通企業(yè)B和醫(yī)療機(jī)構(gòu)C經(jīng)過同樣的思想過程后,都會(huì)選擇該方案。根據(jù)式(4)~式(11)求解各參與企業(yè)在不同影響因素下的權(quán)重如表4所示。

        表4 綜合影響因子

        比較置信水平α=0.8下模糊Shapley值改進(jìn)前后醫(yī)藥冷鏈利益分配結(jié)果如表5所示。

        表5 模糊Shapley值改進(jìn)前后的利益分配

        由表5數(shù)據(jù)可以看出Shapley值改進(jìn)前后各企業(yè)的收益值有明顯差異。生產(chǎn)企業(yè)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)的收益都有一定幅度的增長,而流通企業(yè)的收益則相對(duì)減少,這是由于生產(chǎn)企業(yè)與流通企業(yè)在設(shè)備投入和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上均有良好表現(xiàn),在努力水平上又處于均值,所以綜合影響因素Δw1=0.0137>0,Δw3=0.0056>0應(yīng)獲得相應(yīng)的補(bǔ)償。流通企業(yè)在設(shè)備投入、努力水平和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上表現(xiàn)較差,沒有達(dá)到平均水平,故綜合影響因素系數(shù)Δw1=0.0193>0,應(yīng)獲得懲罰。貢獻(xiàn)度高的企業(yè)將分得更多收益,符合高投入高回報(bào)原則[17],該分配結(jié)果不僅提高了“兩票制”下醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙涞墓叫?,還促進(jìn)了醫(yī)藥冷鏈合作的積極性和穩(wěn)固性。

        5 結(jié)語

        本文研究了“兩票制”醫(yī)藥冷鏈?zhǔn)找娣峙鋯栴},考慮到實(shí)際生活中合作收益的不確定性,提出了三角模糊支付合作對(duì)策和模糊Shapley值??紤]到投入因素、風(fēng)險(xiǎn)因素、努力水平對(duì)收益分配的影響,采用熵值法、序關(guān)系分析法、Topsis法相結(jié)合確定影響因素系數(shù),改進(jìn)模糊Shapley值收益分配模型。結(jié)果表明,三角模糊支付函數(shù)更符合實(shí)際生活中的合作情況,改進(jìn)后的模糊Shapley值可以更好解決醫(yī)藥冷鏈的收益分配問題,各參與企業(yè)要想獲得更多的收益,必須在設(shè)備投入、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、努力水平等方面發(fā)揮更大的作用。

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