基于博弈论的全球供应链管理风险分析

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1、基于博弈论的全球供应链管理风险分析  一、全球供应链管理风险  (一)全球供应链管理  在经济全球化时代,全球供应链具有供应链一般的特性。需要有供应链管理,强调从原材料采购开始,经由产品制造环节,最后通过销售X络把最终产品送达消费者的全过程。但全球供应链又与国内供应链具有完全不同的特征。由于各个地域规章法律方面的要求都不同,并且它们时时刻刻都在变化中,这就为供应链埋下了无数的潜在中断风险。此外,供应链节点越多,潜在的延误机会也就越多。全球化供应链隐藏着众多不确定性。  (二)全球供应链管理风险体现  

2、沃顿商学院克林多佛尔认为供应链的突发事件主要有3类:运营上的紧急情况,包括设备故障和系统崩溃、供应突然中断(主要供应商破产)、破产、欺诈或罢工;自然灾害,比如地震、飓风和风暴;以及恐怖主义活动或政治动荡。吴军等(2006)将供应链管理风险分为日常风险和突发风险。并指出前者发生的概率大,但危害性不大,容易控制;后者发生的概率小,但危害性较大,且不易控制。刘永胜(2007)将风险划分标准归纳为8种:按风险、风险产生的因素、风险存在的周期、风险结果带给供应链的影响、供应链系统的构成、供应链运作、供应链成员企

3、业合作程度和其他标准来划分。供应链管理风险可分为内生风险和外生风险。内生风险指供应链组织成员间的互动过程中产生的风险,外生风险指供应链与供应链外部环境的互动过程中产生的风险。其中,内生风险又包括供应链伙伴风险、供应链信息风险、供应链信用风险。对于外部的风险,企业一般设定预警机制,或事后改进来降低再次遇到风险的机率。本文主要以博弈论分析供应链组织成员的行为来探讨企业内生风险避免及降低风险的对策。  二、博弈论分析内生风险及相关建议  基于博弈论对于企业内生风险分析,研究的是供应链上成员的相互行为。在全球

4、供应链中的上下游企业都是单独的经济个体,都为了自身的利益而在过程中冒险,即使是合作伙伴关系的企业间也存在着不合作,也隐含着风险。在全球供应链上,由于在多国间进行交易合作,由于不同的国度,所以信息的不完全或不对称性更加严重。这些隐藏信息或行动的局中人,不顾整体利益,见利忘义,将损害供应链的发展,因此当务之急需要寻找有效的防止此类行为的对策。  在此分析在供应链中上下游两个参与者博弈战略过程的两个局中人A、B,总的战略式G={s1,s2;u1,u2},S1={s1}表示A可选择的战略集合,而最优战略记为s

5、*1,它使得u*1获得Eui最大化,同样对于B,战略集合为S2={s2},而最优战略记为s*2,它使得u*2获得Eui最大化,一方A最优战略意味着:■  合作一般能带来“双赢”或“多赢”,但当一方知晓可通过信息或行为隐藏而获得更大的利益时,这一方会选择不合作。由于合作双方是不同的主体,它既有选择这一次合作的权利,也有选择下一次不合作的自由。  (一)纳什均衡分析约束机制及负激励的不完备  若局中人通过某些强制手段就局中人的策略选择达成协议,这项协议具体确定了每个局中人选择的策略。由于协议无强制力量,局

6、中人如果能通过违背协议而获得利益,则该协议无效。为了保证协谅解效,必须有一种局中人不可能因单方面违背协议而获益的机制,即形成一种纳均衡。纳什均衡的定义一般是通过简单确定一个正常形式的有限局中人和行动的博弈来给出的。但在双方合作过程中,一方可能过协议确定每个局中人选择策略,形成纳什均衡。因而A给B增加负激励等约束机制,探讨事前控制不完善时(并不是事情发现隐藏信息或行为,而是事后),在负激励约束下双方的博弈行为。  假设在监督情况下B行为被发现的概率q1大[q1>(1-q1)]于不在监督下的被发现的概率q

7、2[q2q2;同时,q1是随着自身的监督成本增加而概增大;为减少行为发生,制定约束协议,增加负激励因素U1(U1>0),当B隐藏信息或行为被发现后,将补偿A基本收益。  因而在监督情况下,B隐蔽信息后被发现的获益是U2-U1,未被发现时获益U2+K(K为隐信息所得更多的利益,K为正),即获益是:  在A监督情况下:  q1(U2-U1)+(1-q1)(U2+K)=U2+(1-q1)K-q1U1;  而A不监督时:  q2(U2-U1)+(1-q2)(U2+K)=U2+(1-q2)K-q2U1;  而对

8、于A,在B被发现时,其可得到T补偿,  ■  在增加负激励的情况下,不管B做出何利方式,A都不会有损失;而对于B,增加负激励等赔偿后,比较B隐藏信息或行动与不隐藏时的利益比较:  监督下B的收益比较:  U2+(1-q1)K-q1U1-U2=(1-q1)K-q1U1①  非监督下B的收益比较:  U2+(1-q2)K-q2U1-U2=(1-q2)K-q2U1②  在不监督情况下,需要满足(1-q2)K-q2U1大于0,B就会选择隐藏住处或行动,就即:■,

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