供应链委托代理激励契约问题分析

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1、企业管理供应链委托代理激励契约问题分析钱芝网,施国洪(江苏大学工商管理学院,江苏镇江212013)摘要:文章利用信息经济学的委托代理理论,比较了在信息对称与信息不对称情况下的线性契约,深入研究了一类两级供应链(包括一个供应商和一个零售商)激励契约机制的设立,分析了外部的不确定性等因素对于报酬率、努力水平系数、固定收入、供应商期望收益、零售商的实际收入以及代理成本的影响。关键词:委托代理;不对称信息;道德风险;努力系数中图分类号:C939文献标识码:A文章编号:1002-6487(2009)14-0173-02在供应链

2、模式中,核心企业和其他成员之间形成了一种表示的是零售商的努力水平系数,若μ=1,表示零售商的努委托代理关系,核心企业扮演着委托方的角色,其他成员企力水平在最大的努力水平上,若μ=0,表示零售商的努力水业扮演着代理方的角色。由于供应链上的企业都是独立的法平在最小的努力水平上。f'(e)>0表示零售商努力水平系数越人实体,有各自独立的经济利益,都以利润最大化为目标,必大,销售量越大;f''(e)≤0表示努力水平系数越大,销售量的然存在着竞争博弈的行为。因此,委托方和代理方在信息传增加量就越小,即销售量的增加速度是减小的。

3、递上必然是非对称的,代理方的履约能力如何、是否努力配合以及努力程度如何,委托方很难做到完全掌握[1]。在供应链的构建过程中,就可能会出现合作伙伴的逆选择(AdverseSelection),在供应链构建之后,可能会遭遇合作伙伴的道德风险(MoralHazard)[2]。这些问题要通过建立代理人激励机制和企业间的信任机制加以解决,以减少其对供应链整体效益的影响。本文深入研究了一类两级供应链(包括一个供应商和一个零售商)激励契约机制的设立,分析了外部的不确定性等因素对于报酬率、努力水平系数、固定收入、供应商期望收益、零售

4、商的实际收入以及代理成本的影响。图1努力水平系数-努力水平关系图图1表明的是努力水平系数与努力水平的关系,当eH-eL的差距越大,同样的努力水平系数的情况下,得到的努力1模型的基本框架水平越大。本模型是一个由供应商S和零售商R组成的stackel-假设零售商由于努力所付出的成本为c(e),且满足c'(e)>0,c''(e)≥0。为了简化分析,假设f(e)=e,即f(e)=μeH-(1-μ)eLberg博弈模型,供应商作为委托人处于领导者的地位,而零售商则作为代理人。供应商以成本c向零售商提供产品,零即销售量为努力程度

5、的线性函数。不妨设Q=Ae+B+θ=Abe2b(μeH+(1-μ)eL)2售商以价格P在市场上销售产品。而产品的销售量Q受到外(μeH+(1-μ)eL)+B+θ,c(e)==,b为成本系22部的不确定性、零售商促销努力程度和市场随机因素的影数,b>0。响,表示为:c(eH)>c(eL)零售商努力工作时努力的负效用将大于马虎Q=A×f(e)+B+θ(1)时努力的负效用即努力工作的成本将大于马虎工作的成本。其中e=μeH+(1-μ)eL=μ(eH-eL)+eL(2)如果供应链需要低努力水平,那么无疑道德风险问题不存在,支

6、付给零售商一个定额α就足够了,这与在对称信息下其中,Q表示销售量;A表示零售商的能力水平系数;B为保证零售商的保留效用水平S,而对其支付是一样的[4],于为常数,表示当地市场状况(一般来说市场状况是不可控是零售商会选择eL。的),用固定销售量来表示;随机变量θ服从正态分布;θ~N(02HL在该供应链一个周期内,商品的单位利润为w(=p-c,其,σ);f(e)是努力水平e的产出函数;其中e=μe+(1-μ)e=μ(eH-eL)-eL,而零售商的努力水平则是由努力水平系数所决中p是商品的市场价格,c是商品的单位成本),供

7、应商根据定的[3],eH是零售商的最大的努力水平即零售商努力,eL是零零售商销售产品后的收益wQ支付给零售商一定的费用:HLs(Q)=α+βwQ(3)售商的最小的努力水平即零售商马虎(e>e)(假设零售商的其中s(Q)供应商支付给零售商的费用,即为激励契约;α最大努力水平及最小努力水平可以预测或者说是已知);μ基金项目:国家自然科学基金资助项目(70471017)统计与决策2009年第14期(总第290期)173企业管理为固定费用;β为报酬率即零售商分享的产出份额。假设供力水平(即努力水平系数不可知),则上述帕累托最

8、优不能实现。应商是风险中性,其期望效用函数为:根据:EU(wQ-s(Q))=E(wQ-s(Q))μeH+(1-μ)eL=βAw(15)=(1-β)w(Ae+B)-α(4)b=(1-β)w{A(μ(eH-eL)+eL)+B}-α当供应商支付给零售商的费用与零售商销售量无关的时候,零售商将选择努力水平e=eL。假设零售商是风险厌恶,其效用函数为负指

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