0 引言

随着服务经济的爆炸性发展，服务经济开始在世界经济中发挥重要作用。服务业正代替制造业带动经济增长，越来越多的制造企业增值也开始从服务部门获取更多利润。伴随产品服务化兴起，服务外包不断增长，现代物流服务外包整体性、复杂性提高，各类物流组织从物流需求出发共同配合形成具有多级供需关系的完整物流服务体系，进而构成了物流服务供应链(Logistics Service Supply Chain, LSSC^[1]。作为跨企业组织，LSSC是由不同层级物流服务集成商(Logistics Service Integrator, LSI)和功能型物流服务提供商(Functional Logistics Service Provider, FLSP)构成的崭新管理模式，是以物流服务保证产品供应链运作的复杂社会协同网络。物流的本质是服务，质量是LSSC企业的生命。然而由于物流服务供应链内部主要涉及能力协调，与其他服务型产品类似物流产品同样具备无形性、过程性、异质性、即时性及不可存储性等特殊性质，这使物流服务供应链相比产品供应链更加复杂，特别是LSSC各主体间信息不对称问题，导致供应链运作过程效率低下，物流质量令人担忧。在供应链小批量多批次快速生产模式下，LSSC形成各类功能商、集成商、规模客户等多主体组成的集成化产业，物流质量是保障LSSC运作效率和各主体收益的前提条件。LSSC各成员间质量信息传递与分享，私有信息预测与甄别是供应链质量观测重要内容。私有信息不对称性对LSSC主体决策产生影响，进而产生物流质量管理决策问题，因此亟需对信息不对称性情形下LSSC质量协调展开探究，有效避免质量风险问题。

服务供应链作为供应链新方向已成为服务企业提高竞争力的新途径，可以借助传统供应链理论与服务业理论结合开展研究。LSSC作为一类重要SSC，已被广大学者提出并持续研究。由于物流产品必须根据最终客户需求实时传递，参与成员间的协调优化是取得理想合作绩效必要条件。Basligil等^[2]发现通过整合第三方物流服务提供商，所形成物流服务体系在能力协作方面效果显著。Adenso-Díaz等^[3]指出优化企业间物流合作关系是降低供应链成本、提高竞争力的有效途径。通过引入博弈论、仿真模型等对物流协调进行定量研究，能够对LSSC进行系统性考察。Huo等^[4]比较了需求不确定条件下契约型与关系型物流交易最优策略问题。Giri等^[5]通过第三方物流服务提供商契约协调改善了供应链绩效水平，利用回购与收益共享契约减少了物流中断损失。Liu等^[6]将风险规避行为因素纳入LSSC，指出了行为因素对需求更新服务能力采购决策的影响。张建军等^[7]得出两方合作与多方合作决策模式博弈情形的优化状态。LSSC激励同样是物流供需重点关注内容，学者基于期权契约制定激励策略。Zhang等^[8]进一步指出服务价格是可持续合作的关键要素，制定了第三方FLSP提供运输服务的动态定价激励策略。鄢飞^[9]构建了物流服务供应链双重委托代理模型，分析了基于公平偏好的物流服务供应链协同运作模式。张广胜等^[10]探讨集成商物流价格变化实现了物流提供商与物流客户的帕累托改进路径。虽然物流服务供应链能力协调为开展质量管理奠定了理论基础，但上述成果没有结合契约合同探讨LSSC质量问题，物流产品性质决定了在LSSC决策时需要考虑质量要素，物流质量作为LSSC核心竞争优势是影响顾客满意、竞争优势、市场份额及企业利润的重要因素，单纯以能力协调得出决策结论可能与实际存在偏移。

供应链质量管理(Supply Chain Quality Management, SCQM)以供应链视角解决质量问题，是供应链管理和质量管理的交叉研究。Bastas等^[11]梳理质量管理和供应链管理专题文献，构建出两者集成协同效应模型。Huo等^[12]采用配置方法确定出由不同层次供应商、内部和客户质量组成的供应链质量集成管理模式。曹裕等^[13]比较了全检、抽检、分批抽检及组合策略对零售商订购决策与质量控制效率影响。孙晋怡等^[14]分析了延保时间、质量努力成本、延保服务比例及产品维修率对均衡决策及利润影响。以上文献对供应链质量管理内涵、结构及合作协调展开探讨，对LSSC质量管理具有重要借鉴价值。供应链质量激励契约是参与成员以约束措施激发、引导和规范企业质量行为，提高供应链质量收益，促使供应链接受契约约束^[15]。Huang等^[16]研究零售商契约设计与供应商信息披露决策问题，制定了零售商对供应商激励策略。Zhong等^[17]指出质量管理与供应链管理协同性，采用结构方程验证了供应链质量绩效关系。Yoo等^[18]构建供应链质量激励框架，分析了激励机制对供应链绩效的影响机制。王谦等^[19]研究了非对称信息下供应链质量激励问题，根据零售商是否共享质量检测信息分为单边道德风险与双边道德风险。邢鹏等^[20]运用博弈理论优化得到不同模式下外卖服务供应链最优质量控制策略和最优利润。综上可知，博弈理论是产品供应链实施质量控制的有效方法，目前重点关注产品供应链质量协调，鲜有建立模型分析不对称信息条件下的LSSC质量决策。基于此，本研究选取LSSC质量激励为研究对象，考虑其物流质量依赖于LSI组织能力和FLSP执行能力，采用Edgeworth box模型揭示物流服务供应链质量合作机理，建立集成商与功能商契约曲线的“质量-利益”方案集合，将物流质量的不对称信息条件融入LSSC激励契约框架，引入LSI与FLSP的道德风险与逆向选择情形对LSSC质量激励契约进行设计，通过Stackelberg博弈模型实施物流质量合作决策，提出LSSC质量管理的有效措施。

1 问题描述

当前市场竞争日趋激烈，高质量物流是LSSC取得竞争优势的必要条件。在LSI与FLSP合作过程中，LSI依据顾客需求设计方案并向FLSP发出质量标准，FLSP为满足要求投入相应资源保障物流质量，LSI投入质检资源来确定“质量-收益”有效配置。由经济学边际效用递减定律知，随着物流质量提高，LSSC边际质量收益降低，FLSP质量保障成本将大幅提升。由于Edgeworth box模型适用于考察配置资源与生产效率，引入Edgeworth box模型揭示LSI与FLSP质量合作机理，明确“质量-收益”互惠互利配置点，见图 1。其中，图 1右上顶点表示集成商O_I，左下顶点表示功能商O_F，图长表示质量收益，图宽表示物流质量。凸向原点的无差异曲线Z_I和Z_F分别表示LSI与FLSP“质量-收益”边际技术替代率，当任何改变都无法使收益改善时则实现帕累托最优交换标准，Z_I和Z_F切点共同构成质量交易曲线γ，其所有点是实现质量交易的收益均衡点。

图 1无差异曲线Z_I和Z_F相切于A处，此时实现“质量-收益”有效配置，即帕累托最优交换标准，连接有效配置点形成交易曲线γ。在交易曲线γ上LSI只能确定唯一最优配置方案A^*，即在点A^*取得最优质量收益。为保障LSI与FLSP质量交易出现在最优配置点，LSI需设计质量契约激励FLSP取得自身最优利益并主动规避道德风险。委托代理根据所提供服务数量或质量支付相应报酬，为解决LSSC质量激励问题提供基础性框架。LSSC物流质量是FLSP私人信息，LSI以事后检验形式确认实际质量，因此LSSC存在不对称信息导致道德风险与逆向选择问题，需要设计能够引导FLSP主动执行高质量物流的激励契约。博弈论作为决策主体行为发生直接相互作用时的决策及决策均衡被广泛应用于供应链激励领域，非合作博弈能够解决不对称信息下LSSC质量契约问题。在委托代理激励契约模型中，当FLSP执行高质量物流时可取得较高质量收益，否则LSI实施惩罚措施引导FLSP消除不对称信息产生的交易风险。

2 物流服务供应链质量委托代理模型 2.1 集成商与功能商质量合作流程

LSSC质量合作内LSI以客户需求为导向实施采购，并于服务结束后检验质量水平，LSI与FLSP共同确认检验结果并交付客户。LSI确认对FLSP支付费用或惩罚力度后完成费用结算。假设物流质量未达标准，LSI需对客户实施补偿，同时产生声誉损失。假设LSI向FLSP提出质量标准q容差区间控制为[q_L, q_H]，其中q_L为容差下限，q_H为容差上限，最优质量值q_B∈[q_L, q_H]。LSI和FLSP质量合作步骤如下。

Step 1 方案设计。LSI获得物流需求后设计方案，选取FLSP协同完成任务。

Step 2 提供服务。FLSP按LSI质量标准实施服务，保障质量标准。衡量实际质量q与最优质量距离d=|q-q_B|作为FLSP评价指标。FLSP质量符合容差区间努力函数P_F(d)，且P′_F(d)≤0，即P_F(d)为d的减函数。若质量未达标准q∉[q_L, q_H]，FLSP努力函数P_F(d)=0。

Step 3 检验质量。FLSP任务结束时LSI对结果实施质检，确认质量水平。由于LSI质检存在误差，假设质检结果q_I=q+ε，ε为质检值q_I与实际质量q偏差。LSI质检努力函数为P_I(|ε|)，且P′_I(|ε|)≤0，即|ε|→0时LSI付出更多努力投入质检环节。

Step 4 质量确认。LSI将质检结果q_I通报FLSP，共同确认物流质量作为报酬依据。若|q_I-q_B| < |q-q_B|，即LSI检验值q_I优于FLSP实际质量q，FLSP接受检验结果q_I=获取额外报酬。若|q_I-q_B|≥|q-q_B|且实际质量q∈[q_L, q_H]，当FLSP不接受LSI质检结果q_I，将按约定成立由LSI与FLSP组建的质检机构展开检验，假设质检机构能对实际质量作出正确认定，即=q，检测成本由双方分担，LSI分担比例λ(0 < λ < 1)。假设|q_I-q_B|≥|q-q_B|且质量q∉[q_L, q_H]，当FLSP自知质量未达标准而接受结果，避免分担质检成本(1-λ)。

Step 5 客户确认。LSI与FLSP确认质量，任务完成。假设LSI交付前确认质量问题，客户仅要求LSI实施补偿，此时LSI支付补偿成本C_r，LSI与FLSP分担αC_r、(1-α)C_r，其中0≤α≤1。若LSI交付前未确认质量问题，LSI将面临补偿成本C_r和声誉损失成本C_p。

Step 6 服务结算。假设最终质量∈[q_L, q_H]，LSI按质量收益函数I()支付FLSP价值。假设质量∉[q_L, q_H]，可认定质量不合格，作为惩罚LSI不支付本次费用，FLSP参与不仅承担质检机构成本，LSI同时享有价格折扣δ。

2.2 功能商收益结构

假设FLSP质量努力函数为P_F(q)=χ-d=χ-|q-q_B|，式中χ为FLSP最高努力水平。FLSP质量收益结构如下。

(1) 服务收益I()。假设LSI与FLSP确认质量，LSI支付质量报酬I()=a+f(q)，式中a为固定支付；f(q)为变动支付；∂f(q)/∂q>0；∂²f(q)/∂q²>0。假设FLSP质量不合标准，即∉[q_L, q_H]，LSI支付费用I()=0。

(2) 努力成本C_F(q)。为实现高质量服务FLSP投入优质资源，如先进设备、专业人员及管理体系。FLSP成本由固定成本和变动成本组成。b为FLSP固定支出，该部分与质量无关。变动成本与FLSP质量相关，质量努力函数C_F(q)=g(P_F(q))，对于望大属性实际质量q逼近最优质量q_B难度越高，变动成本越高，∂C_F(q)/∂q>0，∂²C_F(q)/∂q²>0，对于望小属性则相反。

(3) 惩罚成本S。假设|q_I-q_B|≥|q-q_B|，q∉[q_L, q_H]时FLSP不合质量标准，按惩罚要求FLSP再次提供质量q时，惩罚成本S=I(q)-δI(q)--b-C_F(q)，I(q)为质量q时的服务收益。若价格折扣0 < δ≤1，FLSP能获质量收益；若(1-δ) < 0，FLSP支付违约(δ-1)I(q)。

(4) 质检成本(1-λ)。假设FLSP不认可LSI质检，即|q_I-q_B|≥|q-q_B|，q∈[q_L, q_H]，质检机构介入的FLSP分担比例为1-λ。

(5) 赔偿成本(1-α)C_r。顾客要求LSI补偿，FLSP承担(1-α)C_r，0≤α≤1。

2.3 集成商收益结构

LSI质量收益结构如下：

(1) 质量增值V(q)。FLSP提供高质量服务时满意度提升、价格上涨，LSSC收益增加促进LSI获取增值收益。假设LSI质量增值收益为V(q)，∂V(q)/∂q>0，∂²V(q)/∂q² < 0，q∈[q_L, q_H]。若q∉[q_L, q_H]，LSI不存在质量增值，V(q)=0。

(2) 质检成本C_I(ε)。LSI将在FLSP服务结束后对质量实施检验，确定质量是否符合要求，同时为使LSI质检q_I与实际质量q偏差ε趋0。LSI所投资源形成质检成本C_I(ε)，且∂C_I(ε)/∂ε>0，∂²C_I(ε)/∂ε² < 0。

(3) 质检机构成本λ。假设FLSP不接受LSI质检结果q_I，将由质检机构展开检验，LSI费用比例λ。

(4) 惩罚收益U。假设FLSP未达质量承诺q∉[q_L, q_H]，FLSP再参与时LSI享有δ价格折扣，LSI收益U=V(q)-(1-δ)I(q)。

(5) 赔偿成本αC_r。假设LSSC质量不符标准，客户要求LSI实施补偿，LSI承担补偿成本αC_r，0≤α≤1。

(6) 声誉损失成本C_p。假设LSSC质量不符标准，LSI事前并未告知质量问题，LSI需承担声誉损失成本C_p。

2.4 集成商与功能商合作收益

综上可知，LSI与FLSP质量收益存在4种类型：

Type 1  假设FLSP质量符合q∈[q_L, q_H]，LSI质检|q_I-q_B|≥|q-q_B|，即质检结果q_I劣于实际质量q。FLSP不接受LSI质检结果q_I，避免支付惩罚成本获取质量报酬，由质检机构确认质量结果。LSI与FLSP收益表达式R_I¹和R_F¹为：

(1)

(2)

Type 2   假设FLSP自知质量不合标准，q∉[q_L, q_H]，LSI质量检验|q_I-q_B|≥|q-q_B|，LSI不付费用，FLSP因理性人假设选择节省检验成本，无论q_I是否符合实际质量q将不再申请质检，接受q∉[q_L, q_H]，=q_I，I()=0，C_F(q)=0。避免声誉损失成本，LSI告知客户前将确认质量问题。LSI与FLSP收益表达式R_I²和R_F²为：

(3)

(4)

Type 3  假设FLSP自知质量不合标准，q∉[q_L, q_H]，但LSI却确认质量符合标准，|q_I-q_B| < |q-q_B|，q_I∈[q_L, q_H]。因q∉[q_L, q_H]，C_F(q)=0，LSI按收益函数I(q_I)付报酬，LSI与FLSP在确认质量未达标准后分别承担质量赔偿αC_r和(1-α)C_r。LSI事前未确认质量缺陷，LSI将面临声誉损失成本C_p。LSI与FLSP收益表达式R_I³和R_F³为：

(5)

(6)

Type 4  假设FLSP质量符合标准，q∈[q_L, q_H]，而LSI质检优于实际质量，即|q_I-q_B|≤|q-q_B|，q, q_I∈[q_L, q_H]，FLSP获得更高质量收益。LSI与FLSP收益表达式R_I⁴和R_F⁴为：

(7)

(8)

2.5 物流服务供应链质量激励契约设计

(1) 对称信息下物流服务供应链质量激励契约设计

LSSC质量合作委托方LSI授权代理FLSP提供一定标准的物流质量，FLSP明确物流执行过程自身投入及质量标准，在质量“委托-代理”关系下因FLSP信息优势存在逆向选择。LSI需借助质检手段评价FLSP实际质量，进而产生“去真”与“取伪”问题，信息不对称时最大化自身效用易产生道德风险。为保障物流质量，LSI通过质量契约设计激励FLSP，使其追求收益最大化同时执行质量标准。面对逆向选择和道德风险质量激励契约通常包括质量激励与惩罚条款，因此LSI与FLSP质量“委托-代理”模型如下：

(9)

(10)

式中，max R_I为LSI委托代理目标函数，用于确保最优质量收益；约束R_F(q^*)≥R_F(q)为FLSP激励相容约束，即FLSP以最优质量收益R_F(q^*)(∀q)确定努力程度，执行最优收益服务；约束R_F(q)≥R_F为FLSP参与约束，FLSP参与质量契约收益R_F(q)不少于任何机会收益R_F，确保LSSC合作稳固。

首先探讨对称信息条件下LSSC质量委托代理均衡及最优质量契约设计。对称信息时LSI与FLSP清楚实际质量q和检验偏差ε，LSI以FLSP实际物流质量为依据作出最优奖惩策略。假设FLSP质量q^*时LSI最优收益R_I(q^*)，LSI设计质量契约激励FLSP投入努力成本C_F(q^*)，FLSP最优质量收益R_F(q^*)。对称信息下物流质量信息透明，交易质量共同确认=q，最大化收益下FLSP自觉执行质量标准，即q∈[q_L, q_H]，q_I∈[q_L, q_H]，q=q_I=，C_I(ε)=0，符合前述Type 4。LSSC质量委托代理表达式：

(11)

(12)

信息对称下LSI质量支付成本最低为R_F，简化约束R_F=I(q_I)-C_F(q)-b，代入FLSP目标函数：

(13)

性质1：若式(13)最优均衡解q^*时LSI取最优质量收益R_I(q^*)，通过严厉惩罚契约激励FLSP实施质量q^*，对称信息下LSSC质量均衡解满足V′(q^*)=C′_F(q^*)。

证明：对R_I(q, ε)求一阶导数∂R_I/∂q=V′(q)-C′_F(q)，当∂R_I/∂q=0，V′(q^*)=C′_F(q^*)得最优值。因∂²V(q)/∂q² < 0，∂²C_F(q)/∂q²>0知∂²R_I/∂q²=V″(q)-C″_F(q) < 0，则LSI收益R_I(q, ε)在q^*取最优值。

性质2：对称信息下LSSC质量收益R=R_I⁴+R_F⁴=V(q)-C_F(q)-b，V′(q^*)=C′_F(q^*)时实现整体最优收益。

证明：对R(q)求一阶导数∂R/∂q=V′(q)-C′_F(q)，当∂R/∂q=0，V′(q^*)=C′_F(q^*)得最优值。LSSC质量最优收益和LSI质量最优收益均在均衡解q^*实现。

信息对称条件下LSI质量边际利润与FLSP质量边际成本相等时取委托代理最优值，LSI质量契约激励报酬函数：

(14)

式中，a+C_F(q^*)+R_F＞，为FLSP最低收益。当FLSP物流质量满足|q_I-q_B|≤|q^*-q_B|时，LSI支付报酬I(q)=a+C_F(q^*)+R_F，否则LSI支付报酬。在a+C_F(q^*)+R_F＞条件下FLSP为保障收益最优实施质量不低于q^*，FLSP质量努力变动成本∂C_F(P_F(q))/∂P_F(q)>0，同时为节省成本FLSP实施质量不高于q^*。因此，信息对称下LSI与FLSP质量合作不存在道德风险与逆向选择，FLSP质量为q^*获得最优报酬I(q^*)=a+C_F(q^*)+R_F。

(2) 不对称信息下物流服务供应链质量激励契约设计

现实实践无法实现信息完全透明，FLSP具有质量信息优势，LSI运用质检手段确认质量信息。质检q_I与实际质量q存在偏差ε，LSI设计质量契约激励FLSP履行标准。

不对称信息条件下参与质量合作LSI和FLSP期望收益表达式：

(15)

(16)

式中P_i为不对称信息下各情形发生概率。

质量合作Stackelberg博弈决策顺序：首先FLSP以期望收益E(R_F(q^**, ε))为目标，确定最优质量努力P_F(q^**)；依据FLSP质量标准q^**，LSI以最优期望收益E(R_I(q^**, ε^**))确定投入资源C_I(ε)，最优均衡解(q^**, ε^**)满足∂E(R_F(q^**, ε))/∂q=0，∂E(R_I(q^**, ε^**))/∂ε=0，质检q_I的收益为I(q_I)。代入LSI收益函数R_I¹，R_I²，R_I³，R_I⁴和FLSP收益函数R_F¹，R_F²，R_F³，R_F⁴得：

(17)

(18)

信息不对称下FLSP为实现Stackelberg博弈最优收益，保障质量q^**，令∂E(R_F(q, ε))/∂q=0知：

(19)

其中最优质量q^**是关于(I，P_x，ε，δ)函数，代入式E(R_I(q, ε))，令∂E(R_I(q^**, ε))/∂ε=0得LSI最优质检策略ε^**，ε^**是关于(I，P_x，C′_I，δ)函数。LSSC质量合作概率根据LSI与FLSP质量分布函数Ψ(q)和Φ(q)以及概率密度函数ψ(q)和φ(q)求解。LSSC质量契约(q_L，q_H，q_B)和质量激励参数(δ，I，α)，质量激励契约表达式为：

(20)

(21)

加入参数x和y，构建LSSC质量激励契约拉格朗日函数：

求解参数(δ，I，α)一阶导数：

(22)

(23)

(24)

由于C_r>0和0 < P₂≤1，按式(22)可知x=1，代入式(23)，由I(q)>0得y=0，拉格朗日函数简化为：

(25)

取一阶导数∂Γ/∂q=0，求解最优质量：

(26)

由V′(q)-C′_F(q)=0得FLSP最优物流质量q^**，其中q^**是关于(P_x，ε，δ)的函数，代入拉格朗日函数求解：

(27)

由LSI最优决策ε^**值确定质检投入资源，对比对称信息下质量收益函数易见q^*=q^**，因此信息不对称下LSI通过设计质量激励契约能够抵消道德风险和逆向选择问题，使FLSP履行质量承诺标准。由式(27)求C′_F(q)联立V′(q)-C′_F(q)=0得最优报酬函数I^**(q)和价格折扣δ^**：

(28)

同理，将(P₁+P₂P₆)(∂I(q)/∂q·∂q/∂ε-∂C_F(q)/∂q·∂q/∂ε)-C′_I(P_I(|ε|))=0代入∂E(R_I(q^**, ε))/∂ε=0，得：

(29)

联立式(28)和(29)求LSI报酬函数I^**(q)和价格折扣δ^**。综上，信息不对称下LSSC质量收益：

(30)

(31)

对比对称信息质量收益R和非对称信息质量收益E(R(q^**, ε^**))可知E(R(q^**, ε^**)) < R，即对称信息下LSSC收益优于非对称信息下期望收益，可知为降低道德风险对质量收益损失集成商将倾向于筛选物流服务质量高上游提供商。

3 算例仿真

目前全球快递业快速增长，快递平台通过共享接口实现物流供应链一体化，高效完成快件寄递、信息跟踪，提供快件增值服务。假设某快递平台承接下游客户订单，同时向上游快递FLSP采购物流能力。物流质量水平对快递服务供应链稳定持续具有重要作用，平台是LSSC核心企业，并对FLSP物流质量效果实施监管。通过调研快递物流质量主要指标发现，物流频率能够综合反映一定时间段内时限、网点密度及客户接收度等要素，因此将物流频率作为衡量LSSC质量关键指标。考虑LSI与FLSP数据隶属商业机密，仿真参数值通过参考社区快递末端运营和客户调研设置。具体如下：物流频率以月为考察阶段，即q∈[25, 35]，单位次/月，最优质量q_B=35，每月质量由d=35-q表示。FLSP频率q∈[25, 35]近似服从分布ϕ(q)=1/ln5(q-20)，机会收益R_F=100，固定成本b=500，变动成本C_F(q)=100q。LSI误差分布ψ(ε)=ε²/24，ε∈[-2, 2]。LSI质量增值收益V(q)=3 100ln q，检验成本C_I(ε)=20-3ε²，支付函数，ω为质量奖励参数。质检机构检测成本=200，分摊比例λ=0.5，平均赔偿成本C_r=100，比例α=0.5，声誉损失C_p=600。

3.1 不对称信息下质量激励契约参数设计

按照不对称信息发生概率取值方式，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。不对称信息条件下LSI与FLSP期望收益：

(32)

(33)

依据不对称信息下V′(q)-C′_F(q)=0得FLSP最优质量q^**=31，期望收益一阶导数和拉格朗日方程为：

(34)

(35)

(36)

联立式(34)-(36)得ε^**=2，质量收益奖励ω^**=20.571 4，参与折扣δ^**=2.523 9。ω^**=20.571 4时支付函数，I′()=41.142 8>0，支付函数在q∈[25, 35]区间属增函数，LSI设计质量收益策略激励FLSP实施物流服务取得高水平期望收益。由δ^**>1知FLSP惩罚成本I(q)-δI(q) < 0，FLSP无法获得质量报酬，参与合作将支付LSI违约金额(δ-1)I(q)，LSI采用高代价惩罚策略激励FLSP提供符合质量标准的物流，保障LSSC获得最优收益ER(q^**, ε^**)=ER_I(q^**, ε^**)+ER_F(q^**, ε^**)=100.002 1。

3.2 质量激励契约对比分析

对称信息下q^*=31时LSI最优质量收益R_I(q^*)，LSI设计支付函数a+C_F(q^*)+R_F＞迫使FLSP实施物流质量满足|q_I-q_B|≤|q^*-q_B|，收益差值a+C_F(q^*)+R_F-成为LSI快递质量惩罚契约，由于FLSP的∂C_F(q)/∂q>0，FLSP不会提供高于质量标准q^*=31，避免道德风险而实施快递质量标准q^*=31，最终最优报酬I(q^*)=a+C_F(q^*)+R_F。在q^*=31，ε=0情况下LSI与FLSP最优收益为R_I⁴=V(q^*)-I(q^*)，R_F⁴=I(q^*)-C_F(q^*)，对称信息条件下LSSC质量收益函数R=R_I⁴+R_F⁴=V(q^*)-C_F(q^*)-b=7 045.360 3。这说明LSI质量参数能够有效地消除快递LSSC不对称信息对LSI负面影响和FLSP道德风险，保证参与主体实现共赢。对比不对称信息快递服务供应链质量收益知R>ER(q^**, ε^**)，可见不对称信息下虽然快递LSI能够利用质量参数激励FLSP履行最优质量标准q^*=q^**，实现LSI与LSSC最优质量收益，但信息不透明增加了快递服务供应链质量合作风险，快递集成平台无法准确掌握物流质量真实水平，导致快递集成平台必然采取控制手段规避上游快递提供商道德风险，相对于信息对称环境将引发质量检验成本、质量赔偿及声誉损失成本等额外成本，成本消耗使最终所得质量收益低于信息对称下质量收益，这同时验证了前文结论。

4 结论

鉴于LSSC物流服务不同于传统实体产品，质量管理与产品供应链质量管理措施截然不同，产品供应链质量控制理论无法直接应用于LSSC，因此为实现LSSC物流质量有效控制，设计了不对称信息环境下质量激励契约策略。首先，回顾LSSC协调、供应链质量管理及供应链激励契约等文献成果，引入Edgeworth box模型揭示了LSI与FLSP质量合作机理，利用质量契约曲线探寻参与主体互惠交易机理，明确了“质量-利益”方案集合与最佳配置。其次，描绘LSSC质量契约曲线，提出了LSI与FLSP质量合作流程、关系结构及收益构成等关键要素，设计了对称信息与不对称信息下质量合作委托代理模型，将LSSC质量激励契约拓展至道德风险与逆向选择并存情形。然后，通过Stackelberg博弈模型求解道德风险与逆向选择并存时物流质量合作情景，检验了对称信息与不对称信息下结论差异，分析了差异原因。最后，以快递服务供应链为例验证质量激励合理性，提出了快递质量保障措施。结果表明，不对称信息下LSI通过调整质量契约参数能够激励FLSP实施最优质量标准，合作时LSI为规避信息不对称道德风险，付出额外成本使自身质量收益低于信息对称下质量收益。

研究对LSSC质量管理可得如下启示：(1)企业实际经营为降成本提收益，LSSC需要优先选择优质上游FLSP作为合作伙伴，逐步建立完善质量检测体系，准确掌握LSSC质量动态有利于实现高质量物流服务。(2)小批量多批次物流趋势下，以质量距离和检测偏差作为LSI和FLSP质量衡量指标体系，LSSC质量控制激励契约是有效的质量保障措施。本研究有助于LSI规避不对称信息对物流质量负面影响，确保FLSP实现收益和物流质量最优的双重目标，最终实现LSSC质量收益最优化，这对LSSC质量管理具有重要意义。虽然本研究丰富了物流质量方法措施，但因LSSC复杂性所建模型仍有一定局限性，如模型未纳入FLSP单一功能与互补功能，或同一功能不同主体情况，多功能情形下LSSC质量契约有待深入。