基于损失厌恶绿色供应链博弈探究

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1、基于损失厌恶绿色供应链博弈探究  摘要演考虑零售商存在损失厌恶心理,当制造商无环保意识和有环保意识时,分别建立零售商效用函数和制造商利润函数。基于博弈模型,得到制造商的最优定价策略和零售商的最优订货策略。通过数理模型与算例分析,得到如下主要结论:订货量和批发价格随着损失厌恶增加而减少;环保意识能够促使制造商降低批发价格,激励零售商增加订货,弱化损失厌恶对企业和供应链绩效带来的不利影响;且当损失厌恶程度较大时,环保意识对零售商发挥更大的激励作用。关键词?演损失厌恶;绿色供应链;定价策略;订货策略;博弈模型中图分类号?演F224.9?眼文献

2、标识码?演A?眼文章编号?演1673-0461(2013)12-0018-06一、引言13供应链研究大多数是基于风险中性假设,但是,实际环境往往存在各种风险,供应链企业可能面临各种损失风险,如果决策者存在损失厌恶心理,传统的期望效用准则就不再适用了。所谓损失厌恶是指决策者对损失的厌恶程度大于对相同大小获益带来的满足。损失厌恶模型最早源于Kahnman和Tversky[1]的前景理论,之后国内外很多学者就损失厌恶决策者的决策行为进行了相关研究,从研究对象的角度来看,目前的文献大体可以分为三类。第一类是损失厌恶消费者研究,如:Tversky

3、[2]等认为顾客的消费选择依赖其现状或参考水平,提出了经济行为中损失厌恶的含义。Hardie[3]等将损失厌恶模型运用到顾客品牌选择中,证明了当产品特性改变时,损失厌恶能够解释顾客非对称反映。Abdellaoui等[4]假设无参数前提下,通过实验的方法度量了消费者的损失厌恶程度。第二类是损失厌恶报童研究,如:Schweitzer等[5]假设不考虑缺货损失,发现风险中性报童的订货量大于损失厌恶报童的订货量。Wang等[6]考虑了在较高的缺货损失情形下,损失厌恶报童的订货量可能高于风险中性报童的订货量。文平[7]建立了损失厌恶报童的最优订货

4、量模型,并进行了比较静态分析。谭建等[8]在考虑缺货成本情形下,建立了损失厌恶报童的最优订货决策模型,证明了随着缺货成本的增大订货量也增大,而随着损失厌恶的增大订货量却呈现不同的变化趋势。13第三类是损失厌恶供应链博弈与契约研究,如:Ho等[9]运用损失收益函数对传统经济理论不能回答的现象进行了很好地解释,同时,证明了固定费用支付契约不能给供应链带来较高的效率,而且,数量折扣契约带来的效率要高于两部分收费契约。Wang等[10]构建了由风险中性制造商与损失厌恶零售商组成的供应链,研究了该供应链的协调问题,证明了供应链成员分享收益或损失可

5、以减弱损失厌恶给供应链带来的不利影响。Wang[11]构建了由一个风险中性供应商与多个竞争损失厌恶零售商组成的供应链,研究了该供应链的博弈问题,证明了存在纳什均衡订货量,且该订货量是唯一的,而当损失厌恶较大时,零售商将减少其订货量。胡支军等[12]在忽略缺货成本情形下,构建了由多个竞争损失厌恶零售商与一个风险中性供应商组成的供应链,研究损失厌恶心理和竞争因素对零售商订货决策以及收益共享契约的影响,研究表明如果损失厌恶心理越严重,供应链库存将减少。王虹等[13]在忽略缺货成本情形下,研究了损失厌恶供应链的协调问题,证明了供应商实施带有惩罚

6、和奖励的回购契约可以激励损失厌恶零售商。孙玉玲等[14]分别考虑制造商在风险中性和损失厌恶两种情形下,研究供应链的协调问题,证明了批发价和收益共享系数的取值范围。林志炳等[15]分析了损失厌恶心理对零售商订货决策的影响,并将收益共享契约在损失厌恶与风险中性两种情形下进行了对比。刘珩等[16]在考虑缺货成本情形下,研究了损失厌恶供应链的协调问题,得到供应链订货量与企业订货量偏差较大,但是,供应商通过实施价格补贴契约可以对供应链进行协调。13第一类和第二类研究只考虑了单个决策者的决策行为,而第三类研究虽然研究了多个决策者之间博弈以及供应链协

7、调等问题,但是,这些文献都是在无绿色供应链情形下讨论的,忽视了企业对环保问题的重视。目前,供应链节点中很多企业都非常重视环保问题,环保意识逐渐增强,绿色供应链已经成为企业实现可持续发展的关键途径,因此,很多学者从不同的角度对绿色供应链进行了理论与实践研究。例如:朱庆华等[17]建立了绿色供应链管理中考虑产品绿色度和政府补贴分析的三阶段博弈模型:第一阶段为政府选择单位产品补贴系数,第二阶段为采取不同绿色供应链管理战略的最终产品生产商确定各自的产品绿色度水平,第三阶段为采取不同绿色供应链管理战略的最终产品生产商确定各自产品的价格。通过数值仿

8、真讨论了各种参数变化带来的影响。王能民等[18]认为环境问题的突显使得制造业需要从系统角度以集成方法进行环境管理,绿色供应链管理是提升环境管理效率的重要手段。并介绍国内外有关绿色供应链管理的研究进展,分析了

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