一 引言 城市共同配送利益分配中的利益对于物流企业来说主要是来自于因共同配送而减少的配送成本，而分配则是一种个人合作对策求解的过程①。共同配送企业联盟中的各企业都是独立的经济主体，在确保联盟整体利益的基础之上，尽可能地使自己获利更多，因而，在利益分配过程中，每家企业都会倾向于采用使自身获益更多的利益分配方法。这样一来势必会造成共同配送利益分配不合理，进而阻碍共同配送企业联盟的建立以及业务顺利开展，影响共同配送企业联盟的稳定性。总之，城市共同配送联盟的长久存在和稳定发展在很大程度上取决于利益分配的公平合理。因此，对城市共同配送的利益分配进行深入研究，以期建立符合各方利益且公平合理、稳定有效的利益分配方式，具有一定的现实意义。 国内外学者对共同配送利益分配的研究主要有：N.X.Jia②(2003)通过采用合作对策理论来解决共同配送的利益分配问题。Francesca Medda③(2007)指出共同配送联盟中企业未来能够获得报酬的多少在很大程度上取决于企业愿意承担风险的大小，说明风险承担是影响利益分配的重要因素。张润红等④(2008)分析了采用Shapley值法对共同配送利益进行分配的过程，并考虑了个性化服务费用因子对Shapley值法进行利益分配的算法修正。王旭等⑤(2009)提出采用Raiffa解法进行共同配送利益分配具有现实可行性，并在此基础上考虑时间风险因素，建立了基于时间风险的Raiffa解共同配送利益分配模型。苏巧玲⑥(2009)指出采取共同配送物流模式能为企业带来更大的经济效益，并通过Shapley值法对共同配送的利益分配进行研究。赵艳萍等⑦(2011)探讨各中小制造企业的投入、配送比例、贡献系数及核心企业主导作用对共同配送利益分配的影响，依据合作对策理论，构建共同配送利益分配模型，并用对策二次规划方法进行模型求解，引入风险因子对分配结果进行修正。穆丽⑧(2014)介绍了Shapley值法，指出在用Shapley值法进行共同配送利益分配时没有考虑各企业承担的风险大小，通过引入风险系数对利益分配的结果进行修正。 上述文献对共同配送利益分配研究的方法主要包括Shapley值法、Raiffa解法及对策二次规划方法。其中，采用最多的是Shapley值法，将其应用于不同的行业，并考虑不同的共同配送利益分配影响因素，如：投入额度、承担的风险、贡献量、个性化服务费用、配送时间等，对利益分配模型进行修正。利用Shapley值法对各企业的利益分配比较公平合理，但在求解时对于每种合作对策下的收益情况都要了解，对于参与企业有n个的共同配送联盟来说，需要获取(2n-1)个合作联盟的获利情况，这在实际应用当中是很难实现的。而Raiffa解法在求解时所需要的已知联盟收益情况仅为(n+1)种，这样一来就大大减小了信息收集的难度。同时，Raiffa解法还吸取了Shapley的思想，做到公平合理，又考虑了分配的上、下限，在一定程度上保护弱者，具有现实可行性。本文结合共同配送的配送主体众多、配送要素多元性等特点⑨，认为Raiffa解法更适用于共同配送联盟企业的利益分配问题，并且由于共同配送利益分配影响因素多种多样，且随着社会经济的发展，在进行共同配送利益分配时所考虑的影响因素侧重度应有所不同，这样才能激励企业为共同配送联盟更适应社会的发展做出更大的努力。所以，文章依据现今生态环境日益严峻的问题，提出在共同配利益分配当中充分考虑生态因素影响，并以此为基础对利益分配模型进行修正。 二 Raiffa解模型及其修正 1.Raiffa解模型 假设城市共同配送联盟由多个第三方物流企业构成，各企业之间都是一种合作关系，联盟内企业共同创造的利润进行总和后再分配。假设由n个第三方物流企业组成的共同配送企业联盟I=｛1，2，…，n｝进行商品配送，如果对于任一子集(表示n个企业集合中的任一组合)都对应着一个实值函数V(s)，V(s)满足：
则[I，V]为n个企业合作对策，V称为对策的特征函数。特征函数实际上是各种合作对策下联盟产生的最大收益，同时，联盟中各企业的收益要比独自配送时的收益多。城市共同配送企业联盟中各个参与企业所得的利益分配值记作：
其中
表示在共同配送企业联盟中第i个企业所得的利益分配结果。 假设已知全部联盟企业合作时的利益为：
而无i企业参加时其余n-1个联盟企业合作时的利益为：
以此为分配的基础；然后当企业加入(原来无i的)(n-1)方合作时，计算收益的增加值，即j企业的边际收益，是j企业理想分配值的上限：
按两步分配，即先由j方和无i的(n-1)方平均分配，然后(n-1)方再等分：
