一、引言 物流作为“第三利润源泉”，已得到人们的广泛重视。如何降低物流成本，提升服务效率，提高物流质量成为开展物流工作和从事物流研究的主题。纵观现代物流的发展历程，物流服务内容趋于全面一体化，物流服务范围趋于国际化，物流成本逐步降低。然而，随着物流经济的快速发展，物流服务供应链之间竞争愈加激烈，客户个性化需求不断变化，现有的物流服务点、链模式已不能满足社会需求，物流资源高度整合、物流服务高效协作、物流信息全面共享已迫在眉睫；现代物流业迫切需要更高层次的服务模式为客户提供完整、高效的物流服务。一种新的、更高水平的物流服务模式——物流服务网络正逐步形成，物流服务网络化已成为物流产业内涵式发展和资源整合、共享的重要途径。 目前学术界关于物流服务网络进行深入研究的比较少，大多数学者针对物流网络、物流服务供应链等展开了研究。Jean-Francois Cordeau提出了一种迭代局部搜索启发式算法来解决单一任务的物流网络设计问题[1]；Hokey Minze则从第三方物流提供商的角度提出了一种混合整数规划模型和遗传算法来解决逆向物流网络的动态设计问题[2]；鞠颂东教授团队从解决物流资源的整合与共享问题开展了物流网络理论研究，著有“现代物流网络理论丛书”；田宇等研究了物流服务链的供应商选择、收益分享合同模型等[3,4]；孙林岩、闫秀霞等研究了物流服务供应链模式特性及其绩效评价、服务商数量确定等问题[5,6]。然而以物流服务为主要元素的物流网络研究尚未展开，鉴于研究这种新模式的物流服务对资源整合具有重要的理论和实践意义，本文将给出动态物流服务网络的定义，重点研究动态的物流服务网络的运作机制，并对网络伙伴间的利益分配问题进行深入探讨。 二、动态物流服务网络 目前国内外关于物流服务网络还没有形成统一的定义，国外学者很多从微观角度认为物流网络是一系列供应商、制造工厂和仓库的有机组合，其目的是为管理原材料采购、通过生产加工转变成成品以及将成品销售给消费者等一系列的活动[7,8]；我国国标《物流术语》中将“物流网络”定义为“物流过程中相互联系的组织与设施的集合”；王之泰教授认为“线路和结点相互关系、相互作用形成了物流网络”；鞠颂东认为“物流网络是由物流组织网络、物流基础设施网络和物流信息网络三者有机结合而形成的物流服务网络体系的总称[9]。衣春光认为“第三方物流服务网络是第三方物流企业与其它企业通过协议或契约的方式，形成优势互补、风险共担、利益共享的松散型网络组织”[10]。 动态物流服务网络模式是一种动态的、集成化的管理思想和方法，它是在网络技术和物流经济的条件下，以物流企业间长期合作为基础，在全国乃至国际范围内，根据客户需求，以某一物流服务企业为核心，选择网中符合条件的合作伙伴，快速整合、共享优势物流服务资源，协同组建综合的物流服务体系，为客户提供跨范围、跨行业、跨时间的网络化服务，从而满足随机变化的客户个性化需求，其根本目的是减少物流资源投入，降低物流成本，提高物流服务水平，追求规模效益和协同效益(如图1所示)。“动态”在于不同的物流企业要时刻根据不同的客户的个性化需求在网络中随需调配符合条件的物流服务资源组成服务供应链为客户提供一体化综合服务，网络中的物流企业都有可能根据客户的需求成为核心服务企业。 动态物流服务网络重点任务在于考虑如何经济利用资源实现敏捷、柔性、高效运作和向客户提供满意的服务，其强调的是网络群体的整体工作效率或结果。动态物流服务网络是对物流服务供应链的发展，是优化配置物流资源和协调物流服务供需的新模式，对这种新模式的研究具有重要的理论和实践意义。
图1 动态物流服务网络示意图 三、动态物流服务网络运行机制 动态物流服务网络的长期稳定运行需要满足以下四个基本条件：战略合作、物流信息共享、协同决策、合理利益分配。 1.战略合作。通过战略合作可以提高物流服务网络稳定性，提升双方信任度，降低合作风险。合作双方以签订战略合作协议为基础，通过合作协议约定双方的行为规则、服务质量等，同时辅以建立信任机制、有效交流机制、动态合同机制以防范合作风险。 2.物流信息共享。物流服务网络信息共享，可以避免因信息不对称带来的风险，降低“牛鞭效应”，提高协同决策的效率，降低交易成本。基于物流网格构建的物流公共信息平台[11]，借助网格技术能够在动态变化的网络环境中共享资源和协同解决问题[12]，把分散在不同地理位置的资源虚拟成为一个强大的信息系统，实现服务、数据、信息、知识等资源的全面交流和共享，降低物流成本，提高物流效率。 3.协同决策。这是避免物流服务网络的双边际效应、提高决策效率、减少决策失误的有效途径。物流服务网络中主企业对其他成员的决策具有很大的影响，但从企业作为独立经济理性人，不会放弃自主决策的权力。协同决策机制下，从企业根据主企业的决策，选择使自己目标优化的策略；主企业在选择策略时，也考虑从企业可能采取的策略对自己的影响，在可能的范围内做出整体的最优决策。
