供应商与零售商战略机制分析_预期收益论文

供应商与零售商的策略机制分析,本文主要内容关键词为:零售商论文,机制论文,策略论文,供应商论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

一、引言

市场竞争的激烈性已经使其向买方市场转变,在决定顾客需要什么方面,零售商处于比供应商更为优越的位置。零售商处于最接近消费者的一环,可以通过市场销售的反馈,最先了解到消费者的真实想法,掌握准确的市场需求信息。越来越多的零售商采取以自己为领导者的供应链策略。同时,成功的零售商离不开诸多供应商的支持。对于供应商而言,要利用零售商稳定的市场和顾客资源,确定市场需求信息;对于零售商而言,要通过供应商获得稳定的可控货源。在市场中,零售商与供应商存在着彼此依存的关系,但也存在利益冲突。以往研究多对零售业供应链中供应商管理进行研究,分析零售商首先要选择合适的供应商,并对供应商进行评价,然后对供应商进行有效管理,进而形成与供应商的合作伙伴关系或是战略联盟。[1]然而由于零售商较供应商对产品需求信息的优势,使得供应商处于信息的劣势,因此双方均会依据自身收益的最大化进行策略的选择,最终往往使得均衡结果并非最优。本文借鉴Ren Z.J.,等(2010)[2]的模型假设和思想,分别建立了供应商和零售商之间的短期和长期供应链关系,分析他们的策略机制,尤其关注于长期供应链关系中,供应商通过建立审查策略,以使零售商提供真实的需求信息,并使供求双方都得到改善。

二、模型分析

(一)假设条件及短期供应链均衡

假设零售商能够观察到θ的实际状态,但供应商不能。零售商提供给供应商关于θ的预测值m,则m=h或m=l;而供应商的决策也仅有两种即相信或不相信零售商所提供的预测值。如果供应商相信,则会根据m提供供应量K。

假设供应量K是零售商能够观测到的,在信息共享即零售商提供真实m值时,供应商相信m的情况下,供应商和零售商的最大预期收益如下:

结论1 在短期供应链的均衡中,零售商始终提供m=h的预测信息,而供应商会忽略零售商的预测信息m,无论θ=h,还是θ=1,始终选择供应量为

结论2 短期供应链的均衡是帕累托无效的。

(二)长期供应链关系——重复博弈模型

1.供应商和零售商间的重复博弈

2.重复博弈中的多期审查策略分析

下面给出重复博弈中的帕累托最优[4],可以通过多期审查策略达到。该策略是在连续时期中供应商通过建立得分系统并评估零售商的可信度实现。同触发策略[5]相比,不完全监督的重复博弈中,在审查策略下一旦零售商在供应商的信任度检测中失败,供应商不会立即作出惩罚,相反零售商可以在以后的阶段内得到更多的机会。因此,在此策略下减小了错误惩罚的概率。另外,审查策略必须是足够严格的,以使一旦零售商累积了高信任度就没有动机去“偷懒”了。因此,审查策略的参数即审查长度和惩罚界限要认真设定。为明确该策略,下面设置一个即使双方讲事实,又改善效率的审查策略。

(1)审查策略的具体实施过程

检验低需求预测零售商的目的是,在一些历史样本路径下,零售商能有低需求预测的动力(如当观测到高需求时去报告低需求)。这种情况会在以下情形时发生:当零售商在过去有过欺骗行为,如过度预测其需求量,现在他提供的预测序列处于非信任之列。相应地,零售商可能想要“伪装”成低需求预测序列。因此,无论是高需求预测还是低需求预测都要进行信任检验。

第二,审查策略中零售商的信任检验。

而在每期末供应商会评估零售商是否有动机给出真实的预测信息。如果零售商有“讲事实”的动机,审查阶段会继续;如果供应商发现零售商不再有动力去报告真实的预测信息,审查阶段终止。当零售商在期前累积了高得分,同时有“偷懒”的动机时,零售商不去报告真实预测信息成为可能,或者零售商已经有一系列低得分时,导致在其余的审查时间内不能通过检验时,他也有欺骗的动机。

在审查阶段中,供应商一直信任零售商,并且根据零售商对市场需求的预测确定最优供应量。如果供应商偏离了最优供应量,零售商将通过停止提供真实预测信息以惩罚供应商,因此博弈进入惩罚阶段。在惩罚阶段,供应商忽略零售商的预测信息,而零售商也不会提供真实的预测分享。因此,博弈回到了没有相互信任的纳什均衡中持续M期,这会持续足够长以至于供应商没有单方面偏离的动机。

(2)多期审查策略的最优性分析

引理1 假设零售商一直给出真实的预测,则对所有n即1≤n≤q有:

证明:根据数学归纳法。当n=1时零售商要么通过了供应商的审查,要么进入期末的惩罚阶段,因此,

所以当n+1时结论成立,因此引理1得证。

引理1表明零售商在时的折现预期收益由三部分构成:第一部分是引理1中公式(10)第一项,即第R期审查终止而其余n-1期审查进行,且供应商信任零售商时的零售商预期收益部分;第二项是n期审查都继续,且供应商信任零售商时的零售商预期收益部分;第三项即第R期供应商不信任零售商,而其余n-1期信任零售商时的零售商预期收益,该项由两个具体部分构成即惩罚阶段的预期收益和非惩罚阶段的预期收益。

经整理可得:

当δ→1时对上式两边同时取极限,根据洛必达法则可得:定理1的证明:

定理1的证明:

第二,说明在特定的审查策略下,零售商一定会分享真实的预测和订货信息。

其次,说明该均衡几乎完全地揭露了零售商的私人信息。因为审查阶段可能在R期末前终止。下面的充分条件可使零售商的标准化折现预期收益保持一个更低的界限。假设在审查阶段期间,零售商报告了真实的信息,但是若他审查失败,则在最早可能的时期他会审查失败,如t=R-q;并且假设零售商报告了真实的信息,如果他通过审查,则他最早可能通过审查的时间记为“t′”;且t′>0。这个重复博弈的马尔可夫性质产生了一个零售商标准化的折现预期收益更低的界限v即:

因为t′>0,当δ→1时对公式(19)式右端取极限(利用洛必达法则)极限值为:

定理1不仅规定存在博弈的参数能支持一个真实的信息分享均衡,它也表明在这样的均衡中非真实的信息分享惩罚阶段几乎根本不能被观察,甚至是在非对称信息时。这是因为在上述定义的审查策略下,给定零售商一个时间延长期去证明他真实地分享信息。例如,若零售商在一个时期有一个非常低的需求实现,但是他已经预测了真实信息是高需求时,零售商不会立即被惩罚。相反,零售商的信任得分会变差,但是他仍旧会被认为是有价值的,被给更多时期去澄清自己。另一方面,如果零售商故意地过度预测需求,他可能不会立即被揭穿,这是可行的。因为供应商了解需求参数的大小,及其与需求分布相关的参数。因此,样本的假设检验方法能被重复地利用。

长期来看,审查策略确保了随着审查时期R的增大,零售商报告真实预测信息时在审查中失败的概率为零(假设折扣因子δ是足够大的,信任检查系统是足够有效的)。而且随着R的增大,惩罚阶段的长度也更长,这也增强了零售商真实分享预测信息的动力。由更长的惩罚阶段所引起的无效效应,随错误报告真实预测信息零售商概率的减小而减弱。对于一个足够长的审查阶段,当零售商分享他的真实预测时,零售商在审查中失败的可能性无限地接近于零。因此,供应链收敛于一个足够有效的协作均衡。而且随着折扣因子δ的增加,未来分享真实预测的长期所得和因报告虚假预测信息得到的惩罚威胁都显得更为重要。因此可以减少零售商的投机行为。有许多隐藏的因素影响折扣因子δ。例如的减函数,其中是重复博弈可能在每个阶段末停止的概率。随着公司进退行业速率的加快,一些产业是具有高度风险性的。在这样的产业中,是相对较高的,因此公司倾向于更多地关注近期收支,他们常常忽略长期关系的价值。在这样的环境下,上述模型表明真实信息分享更难以实现,并且长期关系更不易于出现。

三、结论和建议

越来越多可供选择的产品会使市场变得越来越不可捉摸,需求也越来越容易发生变化,而“牛鞭效应”则会推波助澜,这就要求供应链上的各节点企业之间加强信息沟通,以“熨平”被“牛鞭效应”放大的需求波动。[6]供应链运作是企业采用协调、优化、控制等决策手段,在供应、制造、销售等过程中,使物流、资金流和信息流达成最大的社会效益和经济效益的经营策略。供应链组织间由于缺乏运作上的合作而造成阻碍供应链顺利运作的各种问题都属于供应链运作问题。

本文分析了由单一供应商和单一零售商构成的简单供应链下,短期和长期均衡中的供应商策略机制。针对市场需求量的不确定性以及供应商和零售商信息的不对称性所导致的非最优均衡,供应商和零售商可以采取相应策略改善各自境况。在短期供应链中,零售商为使自身预期收益最大化,会始终提供较高的市场需求量预测信息给供应商;而供应商会相应采取不依据零售商提供的需求信息决定自身的供应量,因而导致短期供应链的均衡是帕累托无效的。

近年来,零售商(或买方)与供应商之间的关系已经发生了巨大的变化,变化的趋势是从众多供应商之间的短期合同关系转向与少数(甚至单个)供应商之间更大的投入以及长期的合同关系。在长期供应链关系中,本文分析了供应商可以通过采取特定的审查策略,使得零售商分享其真实需求预测信息。具体的策略内容是供应商评估零售商得分指数,该得分指数可以随时间不断更新,并可以评估零售商是否有足够动力去分享每次重复博弈中的真实私人信息。在现实的供应链策略实践中,如英特尔、克莱斯勒和丰田等公司都实行类似的审查策略。这样的审查策略的实施,对度量不对称信息下零售商是否真实分享需求信息是有效的。供应商建立零售商的得分系统以及对其进行信任检验,可以确保审查结果的公正和准确性,并使供应商和零售商都不会采取偏离最优的策略,双方同时得到改善,有助于长期供应链均衡的实现。对于我国不同行业中逐渐建立的长期供应链关系,可以借鉴类似的审查策略,有助于供需双方合作关系的稳定和发展,以及供应链长期稳定地运作。但在实施该审查策略时,需要相应严格的监督机制。[7]同时由于现实的供应链关系以及市场需求状况的复杂性更强,需要结合实际情况对策略进行适当调整,这也是本文进一步研究的方向。

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