供應(yīng)鏈聯(lián)盟企業(yè)間信任行為博弈分析

朱文娟（福州海峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 福州 350014）

0 引言

市場環(huán)境的多變化、復(fù)雜化使得企業(yè)想獲取市場份額、占領(lǐng)市場，就必須轉(zhuǎn)變觀念——企業(yè)間的競爭轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)鏈之間的競爭。供應(yīng)鏈管理強(qiáng)調(diào)供應(yīng)鏈上所有節(jié)點企業(yè)間的相互合作與共贏，但由于供應(yīng)鏈節(jié)點企業(yè)為追求自身利益最大化，以及供應(yīng)鏈企業(yè)交叉性特征易導(dǎo)致信息泄密，使供應(yīng)鏈中企業(yè)在面向未來的不確定性時易發(fā)生不信任的行為策略，因此研究供應(yīng)鏈聯(lián)盟企業(yè)間的信任尤為重要。

目前，不少國內(nèi)外學(xué)者對供應(yīng)鏈企業(yè)信任行為關(guān)系進(jìn)行研究。國外學(xué)者對供應(yīng)鏈節(jié)點企業(yè)間信任行為的影響因素及其與供應(yīng)鏈信任行為度量指標(biāo)之間的關(guān)系研究的比較透徹[1－2]。國內(nèi)學(xué)者主要從信息共享、信任產(chǎn)生機(jī)理與治理機(jī)制、信任關(guān)系、信任評估模型、聲譽(yù)效應(yīng)和信任行為博弈等方面進(jìn)行研究[3－7]。在上述學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，提出了完全信息情況下基于獎懲策略的無限次重復(fù)博弈，并對得出的均衡結(jié)果的影響因素進(jìn)行分析，但現(xiàn)實中市場環(huán)境的多變、信息的非完全性以及決策問題本身的復(fù)雜性，使得供應(yīng)鏈企業(yè)在博弈過程中很難做到完全理性，因此在無限重復(fù)博弈的基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個動態(tài)進(jìn)化博弈模型，對信任產(chǎn)生的條件、影響因素及動態(tài)特征進(jìn)行探討。

1 基于獎懲策略的無限次重復(fù)博弈分析

在無限次重復(fù)博弈中，企業(yè)考慮的更多是合作的長期利益，而非短期投機(jī)的一次性收益，企業(yè)之間更加信任，“囚徒”才能走出“困境”。為方便分析，假定供應(yīng)商和制造商博弈雙方的實力相等，相互信任下均獲取利益A，相互不信任下均獲取利益D（A＞D），一方信任一方不信任下，信任方獲取利益B，不信任方獲取利益C（C＞B）。為使供應(yīng)鏈上參與的所有節(jié)點企業(yè)都相互信息共享、相互合作，提出了相應(yīng)的獎懲措施，對采取信任行為的企業(yè)給予Y的獎勵，對采取不信任行為的企業(yè)給予W的懲罰。他們之間博弈收益情況如表1所示，其中C＞A＞D＞B。

在重復(fù)博弈中，供應(yīng)商和制造商每期都得到一定的收益，為了比較不同的策略的收益大小，必須把各期的收益加總起來。考慮到貨幣的時間價值，設(shè)r為貼現(xiàn)因子即資產(chǎn)在時間上的貼現(xiàn)，且0＜r＜1，則從現(xiàn)在開始，這兩個企業(yè)如果一直選擇信任，那么每個企業(yè)獲得的總收益為：

表1 供應(yīng)商與制造商信任博弈的收益矩陣

如果兩個企業(yè)從現(xiàn)在起再也不信任，則每個企業(yè)得到的總收益為：

比較公式（1）和（2），發(fā)現(xiàn)：

在無限次重復(fù)博弈過程中，只要對方欺騙一次，在以后的合作過程中，本企業(yè)再也不相信對方，選擇不信任的企業(yè)最多只占一次便宜，即得到C－W，這是短期收益。但這一次的不信任行為卻帶來長期的損失，不信任方再也得不到收益A+Y，而只能獲取D－W。用E0表示供應(yīng)商首先采取不信任行為獲取的總收益，用E1表示供應(yīng)商永遠(yuǎn)采取信任行為獲取的總收益，則：

只要 E1＞E0，即：

下面進(jìn)一步分析均衡結(jié)果的影響因素（由于C和D難以控制，這里不再分析）。

（1）信任合作收益A，A越大，公式（6）中的右邊計算結(jié)果就越小，對r的要求就越低，博弈雙方選擇信任策略就越容易實現(xiàn)。因此，提高供應(yīng)鏈聯(lián)盟企業(yè)間的合作收益可降低機(jī)會主義的發(fā)生，更有效率地促成均衡結(jié)果。

（2）懲罰成本W(wǎng)和獎勵Y，在不等式（6）中右邊的分子中包含W和Y，因此懲罰W和獎勵Y的數(shù)值越大，對r的要求就越低，均衡越容易實現(xiàn)。在現(xiàn)實中，可由供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)帶頭建立一個獎懲基金，這個基金收益來源可有供應(yīng)鏈企業(yè)共同商討。對供應(yīng)鏈聯(lián)盟企業(yè)合作過程中，某些企業(yè)采取不信任、欺騙行為的話，那么核心企業(yè)就對該欺詐企業(yè)給予懲罰，懲罰所得的收益放入獎懲基金里，而對采取信任合作的企業(yè)就給予一定的獎勵。這可大大降低某些企業(yè)的機(jī)會主義，提高整個供應(yīng)鏈的競爭力。

（3）貼現(xiàn)因子r，r不僅表現(xiàn)了供應(yīng)鏈中企業(yè)收益的時間價值，而且還包含了供應(yīng)鏈成員企業(yè)對未來發(fā)展合作的信心。r越大，均衡就越容易實現(xiàn)。r越高，說明企業(yè)對當(dāng)前收益的偏好越低，越容易激發(fā)企業(yè)采取信任的行為策略；相反，r越小，說明企業(yè)越容易受到短期利益的誘惑，做出欺詐不信任的行為。

2 基于進(jìn)化博弈的獎懲策略信任行為分析

市場環(huán)境的多變、信息的非完全性以及決策問題本身的復(fù)雜性，使得供應(yīng)鏈聯(lián)盟企業(yè)在博弈過程中很難做到完全理性，因此在上文博弈的基礎(chǔ)上，引入了進(jìn)化博弈論觀點，目的在于對博弈方的企業(yè)在長期反復(fù)的博弈過程中所采用的策略的發(fā)展趨勢與穩(wěn)定性進(jìn)行研究。供應(yīng)商和制造商的博弈收益矩陣如表1所示，供應(yīng)商選擇信任行為的概率為p，選擇不信任行為的概率則為1－p；制造商選擇信任行為的概率為q，制造商選擇不信任行為的概率為1－q。其中概率p、q也可以理解為群體博弈中選擇信任行為的企業(yè)的比例或者企業(yè)群體決策中支持信任行為群體的比例（0≤p、q≤1）。

供應(yīng)商選擇“信任”、“不信任”行為的期望收益uT、uN和平均收益分別為：

假設(shè)采用“信任”行為類型博弈方比例的動態(tài)變化速度為：

求得：

制造商選擇“信任”、“不信任”行為的期望收益vT、vN和平均收益分別為：

采用“信任”行為類型博弈方比例的動態(tài)變化速度為：

求得：

對供應(yīng)商信任類型比例的動態(tài)變化速度進(jìn)行分析，當(dāng)q=q*時始終等于0，即所有的p都是穩(wěn)定狀態(tài)；當(dāng)q＞q*時，p*=0和p*=1是p兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中p*=1是進(jìn)化穩(wěn)定策略；當(dāng)q＜q*時，p*=0和p*=1仍是p兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中p*=0是進(jìn)化穩(wěn)定策略。

對制造商信任類型比例的動態(tài)變化速度進(jìn)行分析，當(dāng)p=p*時始終等于0，即所有的q都是穩(wěn)定狀態(tài)；當(dāng)p＞p*時，q*=0和q*=1是q兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中q*=1是進(jìn)化穩(wěn)定策略；當(dāng)p＜p*時，q*=0和q*=1仍是q兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中q*=0是進(jìn)化穩(wěn)定策略。

對供應(yīng)商和制造商信任類型比例的動態(tài)變化進(jìn)行綜合對比分析，發(fā)現(xiàn)在這個博弈中，p=0、q=0和p=1、q=1是這個博弈的進(jìn)化穩(wěn)定策略，即供應(yīng)商和制造商的行為策略分別是 ｛不信任、不信任 ｝和 ｛信任、信任 ｝。為使供應(yīng)商和制造商群體的進(jìn)化穩(wěn)定策略為 ｛信任、信任 ｝可能性增大，就盡量使p*和q*處取一個比較小的值，才可以使兩博弈方群體的最終策略選擇為｛信任、信任｝。根據(jù)公式（7）和（8），則需要（D－B）取值較小，（A－C）取值較大，（Y+W）取值較大，A、B盡可能大，C、D盡可能小。

3 結(jié) 論

根據(jù)獎懲策略的無限次重復(fù)博弈及動態(tài)進(jìn)化博弈分析結(jié)果，得出提高博弈雙方的合作收益，能增加雙方的合作信心。同時為防止某些企業(yè)為了短期利益而采取不信任行為，給予相應(yīng)的懲罰，并對采取信任行為的企業(yè)給予一定的獎勵。對采取過欺詐行為的企業(yè)，降低其聲譽(yù)，并把其欺詐行為在供應(yīng)鏈條內(nèi)和行業(yè)之間進(jìn)行傳播，考慮到其低聲譽(yù)帶來的一系列不好的影響，企業(yè)在合作過程中都會慎重選擇。根據(jù)公式（6），只要貼現(xiàn)因子就可以使博弈雙方都采取信任行為策略。同時由公式（7）和（8）可得，盡量使數(shù)值比較少，也可以使兩博弈方群體的最終策略選擇為 ｛信任、信任 ｝。雖然本文的計算結(jié)果是提高獎勵和懲罰，但如何設(shè)計獎勵和懲罰才是合理的，以及如何把聲譽(yù)定量化加入博弈模型中，這些都是下一步需要研究的。

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