張廣勝

(山東管理學院 工商學院，山東 濟南 250357)

0 引言

隨著服務經(jīng)濟的爆炸性發(fā)展，服務經(jīng)濟開始在世界經(jīng)濟中發(fā)揮重要作用。服務業(yè)正代替制造業(yè)帶動經(jīng)濟增長，越來越多的制造企業(yè)增值也開始從服務部門獲取更多利潤。伴隨產(chǎn)品服務化興起，服務外包不斷增長，現(xiàn)代物流服務外包整體性、復雜性提高，各類物流組織從物流需求出發(fā)共同配合形成具有多級供需關系的完整物流服務體系，進而構成了物流服務供應鏈(Logistics Service Supply Chain,LSSC[1]。作為跨企業(yè)組織，LSSC是由不同層級物流服務集成商(Logistics Service Integrator,LSI)和功能型物流服務提供商(Functional Logistics Service Provider,FLSP)構成的嶄新管理模式，是以物流服務保證產(chǎn)品供應鏈運作的復雜社會協(xié)同網(wǎng)絡。物流的本質(zhì)是服務，質(zhì)量是LSSC企業(yè)的生命。然而由于物流服務供應鏈內(nèi)部主要涉及能力協(xié)調(diào)，與其他服務型產(chǎn)品類似物流產(chǎn)品同樣具備無形性、過程性、異質(zhì)性、即時性及不可存儲性等特殊性質(zhì)，這使物流服務供應鏈相比產(chǎn)品供應鏈更加復雜，特別是LSSC各主體間信息不對稱問題，導致供應鏈運作過程效率低下，物流質(zhì)量令人擔憂。在供應鏈小批量多批次快速生產(chǎn)模式下，LSSC形成各類功能商、集成商、規(guī)模客戶等多主體組成的集成化產(chǎn)業(yè)，物流質(zhì)量是保障LSSC運作效率和各主體收益的前提條件。LSSC各成員間質(zhì)量信息傳遞與分享，私有信息預測與甄別是供應鏈質(zhì)量觀測重要內(nèi)容。私有信息不對稱性對LSSC主體決策產(chǎn)生影響，進而產(chǎn)生物流質(zhì)量管理決策問題，因此亟需對信息不對稱性情形下LSSC質(zhì)量協(xié)調(diào)展開探究，有效避免質(zhì)量風險問題。

服務供應鏈作為供應鏈新方向已成為服務企業(yè)提高競爭力的新途徑，可以借助傳統(tǒng)供應鏈理論與服務業(yè)理論結合開展研究。LSSC作為一類重要SSC，已被廣大學者提出并持續(xù)研究。由于物流產(chǎn)品必須根據(jù)最終客戶需求實時傳遞，參與成員間的協(xié)調(diào)優(yōu)化是取得理想合作績效必要條件。Basligil等[2]發(fā)現(xiàn)通過整合第三方物流服務提供商，所形成物流服務體系在能力協(xié)作方面效果顯著。Adenso-Díaz等[3]指出優(yōu)化企業(yè)間物流合作關系是降低供應鏈成本、提高競爭力的有效途徑。通過引入博弈論、仿真模型等對物流協(xié)調(diào)進行定量研究，能夠?qū)SSC進行系統(tǒng)性考察。Huo等[4]比較了需求不確定條件下契約型與關系型物流交易最優(yōu)策略問題。Giri 等[5]通過第三方物流服務提供商契約協(xié)調(diào)改善了供應鏈績效水平，利用回購與收益共享契約減少了物流中斷損失。Liu等[6]將風險規(guī)避行為因素納入LSSC，指出了行為因素對需求更新服務能力采購決策的影響。張建軍等[7]得出兩方合作與多方合作決策模式博弈情形的優(yōu)化狀態(tài)。LSSC激勵同樣是物流供需重點關注內(nèi)容，學者基于期權契約制定激勵策略。Zhang等[8]進一步指出服務價格是可持續(xù)合作的關鍵要素，制定了第三方FLSP提供運輸服務的動態(tài)定價激勵策略。鄢飛[9]構建了物流服務供應鏈雙重委托代理模型，分析了基于公平偏好的物流服務供應鏈協(xié)同運作模式。張廣勝等[10]探討集成商物流價格變化實現(xiàn)了物流提供商與物流客戶的帕累托改進路徑。雖然物流服務供應鏈能力協(xié)調(diào)為開展質(zhì)量管理奠定了理論基礎，但上述成果沒有結合契約合同探討LSSC質(zhì)量問題，物流產(chǎn)品性質(zhì)決定了在LSSC決策時需要考慮質(zhì)量要素，物流質(zhì)量作為LSSC核心競爭優(yōu)勢是影響顧客滿意、競爭優(yōu)勢、市場份額及企業(yè)利潤的重要因素，單純以能力協(xié)調(diào)得出決策結論可能與實際存在偏移。

供應鏈質(zhì)量管理(Supply Chain Quality Management,SCQM)以供應鏈視角解決質(zhì)量問題，是供應鏈管理和質(zhì)量管理的交叉研究。Bastas等[11]梳理質(zhì)量管理和供應鏈管理專題文獻，構建出兩者集成協(xié)同效應模型。Huo等[12]采用配置方法確定出由不同層次供應商、內(nèi)部和客戶質(zhì)量組成的供應鏈質(zhì)量集成管理模式。曹裕等[13]比較了全檢、抽檢、分批抽檢及組合策略對零售商訂購決策與質(zhì)量控制效率影響。孫晉怡等[14]分析了延保時間、質(zhì)量努力成本、延保服務比例及產(chǎn)品維修率對均衡決策及利潤影響。以上文獻對供應鏈質(zhì)量管理內(nèi)涵、結構及合作協(xié)調(diào)展開探討，對LSSC質(zhì)量管理具有重要借鑒價值。供應鏈質(zhì)量激勵契約是參與成員以約束措施激發(fā)、引導和規(guī)范企業(yè)質(zhì)量行為，提高供應鏈質(zhì)量收益，促使供應鏈接受契約約束[15]。Huang等[16]研究零售商契約設計與供應商信息披露決策問題，制定了零售商對供應商激勵策略。Zhong等[17]指出質(zhì)量管理與供應鏈管理協(xié)同性，采用結構方程驗證了供應鏈質(zhì)量績效關系。Yoo等[18]構建供應鏈質(zhì)量激勵框架，分析了激勵機制對供應鏈績效的影響機制。王謙等[19]研究了非對稱信息下供應鏈質(zhì)量激勵問題，根據(jù)零售商是否共享質(zhì)量檢測信息分為單邊道德風險與雙邊道德風險。邢鵬等[20]運用博弈理論優(yōu)化得到不同模式下外賣服務供應鏈最優(yōu)質(zhì)量控制策略和最優(yōu)利潤。綜上可知，博弈理論是產(chǎn)品供應鏈實施質(zhì)量控制的有效方法，目前重點關注產(chǎn)品供應鏈質(zhì)量協(xié)調(diào)，鮮有建立模型分析不對稱信息條件下的LSSC質(zhì)量決策?；诖耍狙芯窟x取LSSC質(zhì)量激勵為研究對象，考慮其物流質(zhì)量依賴于LSI組織能力和FLSP執(zhí)行能力，采用Edgeworth box模型揭示物流服務供應鏈質(zhì)量合作機理，建立集成商與功能商契約曲線的“質(zhì)量-利益”方案集合，將物流質(zhì)量的不對稱信息條件融入LSSC激勵契約框架，引入LSI與FLSP的道德風險與逆向選擇情形對LSSC質(zhì)量激勵契約進行設計，通過Stackelberg博弈模型實施物流質(zhì)量合作決策，提出LSSC質(zhì)量管理的有效措施。

1 問題描述

當前市場競爭日趨激烈，高質(zhì)量物流是LSSC取得競爭優(yōu)勢的必要條件。在LSI與FLSP合作過程中，LSI依據(jù)顧客需求設計方案并向FLSP發(fā)出質(zhì)量標準，F(xiàn)LSP為滿足要求投入相應資源保障物流質(zhì)量，LSI投入質(zhì)檢資源來確定“質(zhì)量-收益”有效配置。由經(jīng)濟學邊際效用遞減定律知，隨著物流質(zhì)量提高，LSSC邊際質(zhì)量收益降低，F(xiàn)LSP質(zhì)量保障成本將大幅提升。由于Edgeworth box模型適用于考察配置資源與生產(chǎn)效率，引入Edgeworth box模型揭示LSI與FLSP質(zhì)量合作機理，明確“質(zhì)量-收益”互惠互利配置點，見圖1。其中，圖1右上頂點表示集成商OI，左下頂點表示功能商OF，圖長表示質(zhì)量收益，圖寬表示物流質(zhì)量。凸向原點的無差異曲線ZI和ZF分別表示LSI與FLSP“質(zhì)量-收益”邊際技術替代率，當任何改變都無法使收益改善時則實現(xiàn)帕累托最優(yōu)交換標準，ZI和ZF切點共同構成質(zhì)量交易曲線γ，其所有點是實現(xiàn)質(zhì)量交易的收益均衡點。

圖1 Edgeworth box質(zhì)量收益模型Fig.1 Edgeworth box quality benefit model

圖1無差異曲線ZI和ZF相切于A處，此時實現(xiàn)“質(zhì)量-收益”有效配置，即帕累托最優(yōu)交換標準，連接有效配置點形成交易曲線γ。在交易曲線γ上LSI只能確定唯一最優(yōu)配置方案A*，即在點A*取得最優(yōu)質(zhì)量收益。為保障LSI與FLSP質(zhì)量交易出現(xiàn)在最優(yōu)配置點，LSI需設計質(zhì)量契約激勵FLSP取得自身最優(yōu)利益并主動規(guī)避道德風險。委托代理根據(jù)所提供服務數(shù)量或質(zhì)量支付相應報酬，為解決LSSC質(zhì)量激勵問題提供基礎性框架。LSSC物流質(zhì)量是FLSP私人信息，LSI以事后檢驗形式確認實際質(zhì)量，因此LSSC存在不對稱信息導致道德風險與逆向選擇問題，需要設計能夠引導FLSP主動執(zhí)行高質(zhì)量物流的激勵契約。博弈論作為決策主體行為發(fā)生直接相互作用時的決策及決策均衡被廣泛應用于供應鏈激勵領域，非合作博弈能夠解決不對稱信息下LSSC質(zhì)量契約問題。在委托代理激勵契約模型中，當FLSP執(zhí)行高質(zhì)量物流時可取得較高質(zhì)量收益，否則LSI實施懲罰措施引導FLSP消除不對稱信息產(chǎn)生的交易風險。

2 物流服務供應鏈質(zhì)量委托代理模型

2.1 集成商與功能商質(zhì)量合作流程

LSSC質(zhì)量合作內(nèi)LSI以客戶需求為導向?qū)嵤┎少彛⒂诜战Y束后檢驗質(zhì)量水平，LSI與FLSP共同確認檢驗結果并交付客戶。LSI確認對FLSP支付費用或懲罰力度后完成費用結算。假設物流質(zhì)量未達標準，LSI需對客戶實施補償，同時產(chǎn)生聲譽損失。假設LSI向FLSP提出質(zhì)量標準q容差區(qū)間控制為[qL,qH]，其中qL為容差下限，qH為容差上限，最優(yōu)質(zhì)量值qB∈[qL,qH]。LSI和FLSP質(zhì)量合作步驟如下。

Step 1 方案設計。LSI獲得物流需求后設計方案，選取FLSP協(xié)同完成任務。

Step 2 提供服務。FLSP按LSI質(zhì)量標準實施服務，保障質(zhì)量標準。衡量實際質(zhì)量q與最優(yōu)質(zhì)量距離d=|q-qB|作為FLSP評價指標。FLSP質(zhì)量符合容差區(qū)間努力函數(shù)PF(d)，且P′F(d)≤0，即PF(d)為d的減函數(shù)。若質(zhì)量未達標準q?[qL,qH]，F(xiàn)LSP努力函數(shù)PF(d)=0。

Step 3 檢驗質(zhì)量。FLSP任務結束時LSI對結果實施質(zhì)檢，確認質(zhì)量水平。由于LSI質(zhì)檢存在誤差，假設質(zhì)檢結果qI=q+ε，ε為質(zhì)檢值qI與實際質(zhì)量q偏差。LSI質(zhì)檢努力函數(shù)為PI(|ε|)，且P′I(|ε|)≤0，即|ε|→0時LSI付出更多努力投入質(zhì)檢環(huán)節(jié)。

Step 5 客戶確認。LSI與FLSP確認質(zhì)量，任務完成。假設LSI交付前確認質(zhì)量問題，客戶僅要求LSI實施補償，此時LSI支付補償成本Cr，LSI與FLSP分擔αCr、(1-α)Cr，其中0≤α≤1。若LSI交付前未確認質(zhì)量問題，LSI將面臨補償成本Cr和聲譽損失成本Cp。

2.2 功能商收益結構

假設FLSP質(zhì)量努力函數(shù)為PF(q)=χ-d=χ-|q-qB|，式中χ為FLSP最高努力水平。FLSP質(zhì)量收益結構如下。

(2)努力成本CF(q)。為實現(xiàn)高質(zhì)量服務FLSP投入優(yōu)質(zhì)資源，如先進設備、專業(yè)人員及管理體系。FLSP成本由固定成本和變動成本組成。b為FLSP固定支出，該部分與質(zhì)量無關。變動成本與FLSP質(zhì)量相關，質(zhì)量努力函數(shù)CF(q)=g(PF(q))，對于望大屬性實際質(zhì)量q逼近最優(yōu)質(zhì)量qB難度越高，變動成本越高，?CF(q)/?q>0，?2CF(q)/?q2>0，對于望小屬性則相反。

(5)賠償成本(1-α)Cr。顧客要求LSI補償，F(xiàn)LSP承擔(1-α)Cr，0≤α≤1。

2.3 集成商收益結構

LSI質(zhì)量收益結構如下：

(1)質(zhì)量增值V(q)。FLSP提供高質(zhì)量服務時滿意度提升、價格上漲，LSSC收益增加促進LSI獲取增值收益。假設LSI質(zhì)量增值收益為V(q)，?V(q)/?q>0，?2V(q)/?q2<0，q∈[qL,qH]。若q?[qL,qH]，LSI不存在質(zhì)量增值，V(q)=0。

(2)質(zhì)檢成本CI(ε)。LSI將在FLSP服務結束后對質(zhì)量實施檢驗，確定質(zhì)量是否符合要求，同時為使LSI質(zhì)檢qI與實際質(zhì)量q偏差ε趨0。LSI所投資源形成質(zhì)檢成本CI(ε)，且?CI(ε)/?ε>0，?2CI(ε)/?ε2<0。

(4)懲罰收益U。假設FLSP未達質(zhì)量承諾q?[qL,qH]，F(xiàn)LSP再參與時LSI享有δ價格折扣，LSI收益U=V(q)-(1-δ)I(q)。

(5)賠償成本αCr。假設LSSC質(zhì)量不符標準，客戶要求LSI實施補償，LSI承擔補償成本αCr，0≤α≤1。

(6)聲譽損失成本Cp。假設LSSC質(zhì)量不符標準，LSI事前并未告知質(zhì)量問題，LSI需承擔聲譽損失成本Cp。

2.4 集成商與功能商合作收益

綜上可知，LSI與FLSP質(zhì)量收益存在4種類型：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

2.5 物流服務供應鏈質(zhì)量激勵契約設計

(1)對稱信息下物流服務供應鏈質(zhì)量激勵契約設計

LSSC質(zhì)量合作委托方LSI授權代理FLSP提供一定標準的物流質(zhì)量，F(xiàn)LSP明確物流執(zhí)行過程自身投入及質(zhì)量標準，在質(zhì)量“委托-代理”關系下因FLSP信息優(yōu)勢存在逆向選擇。LSI需借助質(zhì)檢手段評價FLSP實際質(zhì)量，進而產(chǎn)生“去真”與“取偽”問題，信息不對稱時最大化自身效用易產(chǎn)生道德風險。為保障物流質(zhì)量，LSI通過質(zhì)量契約設計激勵FLSP，使其追求收益最大化同時執(zhí)行質(zhì)量標準。面對逆向選擇和道德風險質(zhì)量激勵契約通常包括質(zhì)量激勵與懲罰條款，因此LSI與FLSP質(zhì)量“委托-代理”模型如下：

maxRI(q,ε),

(9)

(10)

maxRI(q,ε)=V(q)-I(qI),

(11)

(12)

(13)

性質(zhì)1：若式(13)最優(yōu)均衡解q*時LSI取最優(yōu)質(zhì)量收益RI(q*)，通過嚴厲懲罰契約激勵FLSP實施質(zhì)量q*，對稱信息下LSSC質(zhì)量均衡解滿足V′(q*)=C′F(q*)。

證明：對R(q)求一階導數(shù)?R/?q=V′(q)-C′F(q)，當?R/?q=0，V′(q*)=C′F(q*)得最優(yōu)值。LSSC質(zhì)量最優(yōu)收益和LSI質(zhì)量最優(yōu)收益均在均衡解q*實現(xiàn)。

信息對稱條件下LSI質(zhì)量邊際利潤與FLSP質(zhì)量邊際成本相等時取委托代理最優(yōu)值，LSI質(zhì)量契約激勵報酬函數(shù)：

(14)

(2)不對稱信息下物流服務供應鏈質(zhì)量激勵契約設計

現(xiàn)實實踐無法實現(xiàn)信息完全透明，F(xiàn)LSP具有質(zhì)量信息優(yōu)勢，LSI運用質(zhì)檢手段確認質(zhì)量信息。質(zhì)檢qI與實際質(zhì)量q存在偏差ε，LSI設計質(zhì)量契約激勵FLSP履行標準。

不對稱信息條件下參與質(zhì)量合作LSI和FLSP期望收益表達式：

(15)

(16)

式中Pi為不對稱信息下各情形發(fā)生概率。

CI(ε)-αCr-Cp]+P1P3P7[V(q)-I(qI)-CI(ε)],

(17)

(1-α)Cr-b]+P2P5[I(qI)-(1-α)Cr-b]+

P1P3P7[I(qI)-CF(q)-b]。

(18)

信息不對稱下FLSP為實現(xiàn)Stackelberg博弈最優(yōu)收益，保障質(zhì)量q**，令?E(RF(q,ε))/?q=0知：

P1(P3P8+P4)I′(q)+(P2P5+P1P3P7)I′(qI)-

P1C′F(q)+P2P6[(1-δ)I′(q)-C′F(q)]=0，

(19)

其中最優(yōu)質(zhì)量q**是關于(I，Px，ε，δ)函數(shù)，代入式E(RI(q,ε))，令?E(RI(q**,ε))/?ε=0得LSI最優(yōu)質(zhì)檢策略ε**，ε**是關于(I，Px，C′I，δ)函數(shù)。LSSC質(zhì)量合作概率根據(jù)LSI與FLSP質(zhì)量分布函數(shù)Ψ(q)和Φ(q)以及概率密度函數(shù)ψ(q)和φ(q)求解。LSSC質(zhì)量契約(qL，qH，qB)和質(zhì)量激勵參數(shù)(δ，I，α)，質(zhì)量激勵契約表達式為：

maxE[RI(q,ε,δ,I,α)],

(20)

(21)

加入?yún)?shù)x和y，構建LSSC質(zhì)量激勵契約拉格朗日函數(shù)：

Γ=ERI(q,ε,δ,I,α)+x[ERF(q,ε,δ,I,α)-

求解參數(shù)(δ，I，α)一階導數(shù)：

?Γ/?α=-P2Cr+xP2Cr,

(22)

?Γ/?δ=P2P6I(q)-xP2P6I(q)-yP2P6I′(q),

(23)

?Γ/?I=?ERI/?I+x?ERF/?I+y?2ERF/?q?I。

(24)

由于Cr>0和00得y=0，拉格朗日函數(shù)簡化為：

(25)

取一階導數(shù)?Γ/?q=0，求解最優(yōu)質(zhì)量：

?Γ/?q=(P1+P2P6)(V′(q)-C′F(q))=0。

(26)

由V′(q)-C′F(q)=0得FLSP最優(yōu)物流質(zhì)量q**，其中q**是關于(Px，ε，δ)的函數(shù)，代入拉格朗日函數(shù)求解：

C′I(PI(|ε|))=0。

(27)

由LSI最優(yōu)決策ε**值確定質(zhì)檢投入資源，對比對稱信息下質(zhì)量收益函數(shù)易見q*=q**，因此信息不對稱下LSI通過設計質(zhì)量激勵契約能夠抵消道德風險和逆向選擇問題，使FLSP履行質(zhì)量承諾標準。由式(27)求C′F(q)聯(lián)立V′(q)-C′F(q)=0得最優(yōu)報酬函數(shù)I**(q)和價格折扣δ**：

P2P6I**′(q)δ**=P2P6I**′(q)+P1(P3P8+P4)

I**′(q)-(P1+P2P6)V′(q)-(P2P5+P1P3P7)

I**′(qI)。

(28)

同理，將(P1+P2P6)(?I(q)/?q·?q/?ε-?CF(q)/?q·?q/?ε)-C′I(PI(|ε|))=0代入?E(RI(q**,ε))/?ε=0，得：

(29)

聯(lián)立式(28)和(29)求LSI報酬函數(shù)I**(q)和價格折扣δ**。綜上，信息不對稱下LSSC質(zhì)量收益：

E(R(q**,ε**))=E(RI(q**,ε**))+E(RF(q**,

V(q**)-(P1+P2P6)CF(q**)-(P1(P3P8+P4)+

CI(ε**),

(30)

(31)

對比對稱信息質(zhì)量收益R和非對稱信息質(zhì)量收益E(R(q**,ε**))可知E(R(q**,ε**))

3 算例仿真

3.1 不對稱信息下質(zhì)量激勵契約參數(shù)設計

按照不對稱信息發(fā)生概率取值方式，各概率值P1=0.682 6，P2=0.317 4，P3=0.855 4，P4=0.144 6，P5=0.455 4，P6=0.544 6，P7=0.518 8，P8=0.481 2。不對稱信息條件下LSI與FLSP期望收益：

E(RI(q,ε))=0.379 6(V(q)-I(q)-CI(ε))-

0.144 5[-I(qI)-CI(ε)-αCr-Cp]+0.302 9·

[V(q)-I(qI)-CI(ε)]=0.852 6V(q)-0.549 7I(q)-

0.447 4I(qI)-0.997 1CI(ε)+0.172 8δI(q)-

140.255，

(32)

CF(q)-(1-α)Cr-b]+0.144 5[I(qI)-

(1-α)Cr-b]+0.302 9[I(qI)-CF(q)-b]=

0.552 4I(q)-0.552 4CF(q)+0.144 5I(qI)-

0.172 8δI(q)-523.235。

(33)

?E(RI(q,ε))/?q=264 3.06/q-0.447 4ω·

(2q+2ε)-1.099 4ωq+0.345 6δωq,

(34)

?E(RF(q,ε))/?q=0.289 0ω(q+ε),

(35)

Γ=ERI(q,ε,δ,I,α)+ERF(q,ε,δ,I,α)-

0.002 7ωq2+2.991 3ε2-643.472 0。

(36)

3.2 質(zhì)量激勵契約對比分析

4 結論

鑒于LSSC物流服務不同于傳統(tǒng)實體產(chǎn)品，質(zhì)量管理與產(chǎn)品供應鏈質(zhì)量管理措施截然不同，產(chǎn)品供應鏈質(zhì)量控制理論無法直接應用于LSSC，因此為實現(xiàn)LSSC物流質(zhì)量有效控制，設計了不對稱信息環(huán)境下質(zhì)量激勵契約策略。首先，回顧LSSC協(xié)調(diào)、供應鏈質(zhì)量管理及供應鏈激勵契約等文獻成果，引入Edgeworth box模型揭示了LSI與FLSP質(zhì)量合作機理，利用質(zhì)量契約曲線探尋參與主體互惠交易機理，明確了“質(zhì)量-利益”方案集合與最佳配置。其次，描繪LSSC質(zhì)量契約曲線，提出了LSI與FLSP質(zhì)量合作流程、關系結構及收益構成等關鍵要素，設計了對稱信息與不對稱信息下質(zhì)量合作委托代理模型，將LSSC質(zhì)量激勵契約拓展至道德風險與逆向選擇并存情形。然后，通過Stackelberg博弈模型求解道德風險與逆向選擇并存時物流質(zhì)量合作情景，檢驗了對稱信息與不對稱信息下結論差異，分析了差異原因。最后，以快遞服務供應鏈為例驗證質(zhì)量激勵合理性，提出了快遞質(zhì)量保障措施。結果表明，不對稱信息下LSI通過調(diào)整質(zhì)量契約參數(shù)能夠激勵FLSP實施最優(yōu)質(zhì)量標準，合作時LSI為規(guī)避信息不對稱道德風險，付出額外成本使自身質(zhì)量收益低于信息對稱下質(zhì)量收益。

研究對LSSC質(zhì)量管理可得如下啟示：(1)企業(yè)實際經(jīng)營為降成本提收益，LSSC需要優(yōu)先選擇優(yōu)質(zhì)上游FLSP作為合作伙伴，逐步建立完善質(zhì)量檢測體系，準確掌握LSSC質(zhì)量動態(tài)有利于實現(xiàn)高質(zhì)量物流服務。(2)小批量多批次物流趨勢下，以質(zhì)量距離和檢測偏差作為LSI和FLSP質(zhì)量衡量指標體系，LSSC質(zhì)量控制激勵契約是有效的質(zhì)量保障措施。本研究有助于LSI規(guī)避不對稱信息對物流質(zhì)量負面影響，確保FLSP實現(xiàn)收益和物流質(zhì)量最優(yōu)的雙重目標，最終實現(xiàn)LSSC質(zhì)量收益最優(yōu)化，這對LSSC質(zhì)量管理具有重要意義。雖然本研究豐富了物流質(zhì)量方法措施，但因LSSC復雜性所建模型仍有一定局限性，如模型未納入FLSP單一功能與互補功能，或同一功能不同主體情況，多功能情形下LSSC質(zhì)量契約有待深入。