供应链协同契约机制研究现状与走向——基于信息不确定环境下的考察，本文主要内容关键词为：不确定论文,契约论文,供应链论文,现状论文,机制论文，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
供应链(Supply Chain，SC)已成为当前全球经济组织的主要运作形式，但经济社会环境瞬息万变也为这种外部生产模式带来了更多的风险暴露，比如低产品质量、延迟交付、缺货损失等。在没有清晰的命令和控制结构情况下，由于供应链成员具有各自独立的、可能相互冲突的目标，供应链管理的关键挑战就是协同和整合供应链成员，所以供应链协同(Supply Chain Coordination)①运作是其在不确定性环境下保持较高的应对风险的能力和竞争力的关键。[1]
从成员之间的合作程度，供应链可以分为各成员相互合作的中心化(Centralized)系统和成员独立决策的非中心化(Decentralized)系统两种②。由于权力相对集中，只要系统中的信息传递及时准确，中心化系统很容易实现供应链的协同，但是对于非中心化系统而言，各组成成员之间在资金、物流、信息等方面存在相互关联，同时又在决策上相互独立，[2]供应链运作过程中各成员之间必然存在诸多的利益冲突，这种独立行为决策在实现各自收益最大化的同时却出现了整体利润的下降，即供应链的双边际化(Double Marginalization)，[3]虽然各成员在决策过程中也逐渐认识到联合其他成员共同决策(形成中心化模式)能有效降低或消除双边际化效用，但完全的联合运营受到传统、法律、经济等多方面的影响而变得不现实。[4]所以诸多文献将注意力锁定在非中心化系统的协同研究上，最有效的途径就是成员之间通过一定的契约激励机制使供应链在分散化系统运作环境下的收益达到或接近其中心化系统运作的收益。[5，6]
关于供应链协同的研究中，为了从宏观上把握协同机制的运作或是为简化模型求解很多文献都假定供应链的运作环境是信息确定或信息对称的，但随着研究的深入和研究范围的扩大，人们发现现实中往往会由于不确定性信息或不对称信息的扰动而影响契约机制的激励效果，使供应链不能协同运作。信息的扰动主要表现在两个方面：一方面是信息本身的客观波动性引起的，另一方面是由于供应链成员对信息的主观认识不足引起的。[7]
目前对信息扰动的研究中，对客观波动引起的不确定性大都集中于如何正确描述这种扰动，以保证信息的正确表达，同时能降低供应链协同模型的分析和求解难度；由主观认识不足引起的波动性信息主要被处于信息优势的成员掌握，未掌握的成员需要花费一定成本才能获得，文献将其称为信息的不对称性，目前研究侧重于信息不对称对供应链协同的影响以及相应协同激励机制的设计。
本文将首先对信息确定性和信息对称假设的不合理性进行阐述，寻找现有供应链协同基本模型建模和求解中存在的各种问题，然后对现有文献中对供应链信息共享的价值、信息共享的激励机制、供应链协同不确定性信息的表达3个方面进行综述，探寻现有文献中关于这些问题的具体解决方法和结论，并给出信息不确定性环境下供应链协同契约激励机制的进一步研究方向。
二、信息确定和信息对称假设的弊端
供应链协同的基本模型都假设市场信息是确定的、成员之间的信息是对称的，虽然这些假设能为研究者提供较便捷的模型求解过程、呈现供应链运作机理较快速和直观的解释，但随着学者们对模型和现实研究的深入，发现无论从理论模型求解还是从现实意义上讲这些假设都存在一定弊端。
在需求确定情况下，如果生产商对市场需求信息不明确，但他却知道零售商完全掌握需求信息时，他就会通过调整批发价格获得供应链的几乎全部收益，所以对零售商来说最好的选择就是假装自己也是信息不明确者。[8]但这种假设在现实中并不合理，因为无论零售商是否真的不清楚市场需求，生产商的最优选择都是假设零售商掌握了需求信息，这样零售商获得的收益几乎为零，零售商也没有动力参与到该供应链中来，而现实生活中这种模式的运作方式始终存在，所以上述需求确定的假设不合理。
当预测的需求为无数连续状态(服从一定的整体分布)，每种状态都服从方差一样的随机分布时，生产商不知道状态的分布情况，但他知道零售商掌握了此分布信息，作者给出的状态只有离散的两种均匀分布，则二者的均衡结果不依赖于组合系数和两种分布的均值，所以生产商的这种信息不对称程度并不会影响二者的最优订购。再者生产商的收益会随着市场波动的降低而增加，而零售商收益却随之降低，所以零售商对市场需求信息的掌握程度优势为供应链带来的收益增加大部分被生产商劫取。[8]而这与现实情况下零售商总是努力提高自己对市场需求信息的认识程度相违背，所以只有当生产商对零售商所掌握信息的程度不了解，即信息不对称时，零售商才有动力通过提高自身的信息优势来获取更多收益。
Lau A和Lau H S对传统供应链模型中关于需求确定性、信息对称假设(简称为det—sym—i)的不合理性进行了数例证明。[9]指出det—sym—i情况下，当需求弹性系数发生轻微变化时，虽然供应链整体收益变化较稳定，但却会引起供应链收益分配的大幅变动，使得原先处于收益主导地位的成员会突然变为收益劣势一方，这样就产生了成员主导地位和所获取的最优收益不匹配现象，即主导型企业获得的最优利润反而少于非主导型企业，如此一来，就产生了新的问题，即主导型企业为何不把主导市场的地位让给他人而获取更多收益？另外，模型都假设供应链成员是理性的，那么在det—sym—i情况下，各成员都应该明白团体合作比各自为政做决策获取的收益要大，为什么还要进行各种博弈来获取所谓的最优化，而不是直接合作以合理分配因为合作而增加的收益？再者，在信息完全对称情况下，处于主导地位的一方往往运用自己较强的讨价还价能力而获取供应链因协同运作带来的大部分额外收益，而处于较弱一方仅仅获取比自己不合作状态下的保留利润稍高的收益，这样作为理性的参与方而言，处于较弱一方就没有动力参与契约激励机制中实现供应链的协同。
Lau等将上述模型扩展到需求为随机的且信息为不对称情况(简称sto—asy—i)，研究发现原先det—sym—i下的生产商主导企业始终获取供应链的大部分收益，而且当随机需求为线性函数时生产商更倾向于对零售价格直接定价，而等弹性随机需求的不确定性增加，生产商更倾向于把自己的主导地位让给零售商。[10]证明了扩展模型的博弈结果能够消除传统模型中的不合理现象，所以需求确定性和信息对称的假设是不符合供应链运作和决策实际的。
三、供应链信息共享的价值研究
信息共享能为供应链整体带来额外收益。文献中大都用信息共享前后供应链的整体收益差额表示信息共享的价值，Cachon和Fisher通过一个一对多的多周期模型的768个数例表明了信息共享能够将供应链成本平均降低2.2%，最大值为12%。[11]
但在实际运作过程中供应链中的信息或者因为信息本身的模糊性、或者因为信息流动过程中的失真，不同状态下信息共享的价值会有所不同。[12]
这一结论也得到了Ding等[13]的证明，作者根据信息共享后供应链及其成员所获得的收益增加即信息价值不同，将供应链合作博弈的解分为合作解(Cooperation solution)、满意解(Satisfaction solution)、协同解(Coordination solution)和全局最优解(Global optimal solution)4类。合作解是指通过某一契约机制使得供应链的整体收益达到帕累托最优，但各参与方的收益不一定实现了其合理的最优解；满意解指供应链各参与方都得到了满意收益，但供应链整体不一定达到帕累托最优；协同解是实现了供应链整体收益帕累托最优的同时，各参与方也得到了自己的合理最优收益；全局最优解指在供应链整体运作状态下，能实现参与者收益的总和最大化的解。由于其前提是供应链各参与方合作运作，所以全局最优解是合作解的子集。不同的供应链运作环境，包括信息共享方式、激励机制、需求信息结构等，使得信息共享获得的均衡解不同，从而使供应链及其成员获得的信息价值不同。主要体现在如下几个方面：
1.信息共享价值对不同供应链成员的差异
信息不对称会给不同的供应链成员带来不同的影响，所以信息共享为其带来的收益变动也存在较大差异。
Yan，R和Pei，Z构建了一个两级供应链模型，零售商具有在线网络销售和传统零售两种渠道，通过对模型博弈均衡的分析得出了与Ding等[13]相似的结论，即信息共享不会为零售商增加额外收益，但却大大提高了生产商的收益，所以生产商必须通过一定的收益分享等激励机制维护供应链的高效运作。[14]
由于市场不确定是供应链整体面临的最严重问题，所以相对于上游生产商的生产成本等信息而言下游零售商的需求信息变得更加重要。在信息不对称情况下，生产商掌握了自身的生产成本信息，而零售商掌握了更加重要的需求信息，当零售商在供应链中具有更大主导权时，他完全可以通过一定的激励方式让生产商选择有利于供应链整体收益提高的策略；但当生产商处于主导地位时，由于其掌握的信息不能为其提供供应链整体面临的市场情况，所以他的激励机制要远远弱于零售商主导的情况。[15]
Arcelus，F J等指出信息共享并不一定能为供应链主导者带来收益，[16]作者给出了一个需求函数为价格依赖的两级供应链，发现需求函数的形式(线性和等弹性需求)以及相应参数的范围选择决定零售商是否能从信息共享中获益，并给出了激励零售商选择信息共享的参数条件。
2.不同激励机制对信息共享价值的影响
信息不对称的影响也使得不同的契约机制对供应链协同的作用不同。Li，H分析了提前订购契约(一般的提前期订购货物方式)、期权契约(以购买期权契约订购的方式)以及二者的混合契约对两周期两级供应链协同的影响，发现对生产商而言混合契约总是优于期权契约，信息对称情况下或是当需求或价格确定时，对零售商而言混合契约和期权契约是等价的。[17]
贸易信贷(Trade credit)契约是生产商允许零售商的订货费用可以在订购量超过一定阈值情况下在约定期限内支付，若订购量没有超过阈值则即时支付，采用资本成本和约定期限来计算信贷价值。Zhang证明信息对称情况下贸易信贷契约能够保证供应链的协调，而当主导权力较大的成员资本成本较低时，信息不对称能增加弱势成员的讨价还价能力延长贸易信贷的期限，从而为供应链带来收益的增加。双方的约定期限须超过某一阈值，零售商的收益才会超过其参与约束而选择信贷契约，该期限还必须小于另一阈值，才能保证生产商的个人理性约束。供应链协同增加的收益根据贸易信贷的时间长短可以在生产商和零售商之间合理分配。[18]
3.需求相关性对信息共享价值的影响
对于拥有多产品或多销售渠道的供应链而言，销售产品之间的需求相关性对供应链信息共享也有较大影响。Raghunathan指出相关性越强信息共享为生产商带来的额外收益就越多，而零售商获得的额外收益也就也少。同时订购提前期的长短也会影响信息共享的价值，提前期越长，信息共享为供应链带来的增加收益也就越多。结论显示一般情况下信息共享不能为零售商带来额外收益，但如果零售商决定缺货成本，他便可从信息共享中获益。[19]
Wu等[20]分析了不确定性环境下产品具有市场竞争的两个供应链之间的合作竞争问题，作者通过批发价契约(Bargaining on the Wholesale，BW)、生产商主导型(Manufacturer Stackleberg，MS)、零售价近似等于批发价的(Vertically Integrated，VI)三个模型进行研究，发现VI和MS都是BW的一个特例，通过调整参数BW和MS都可以实现供应链的协同，而VI模型则不能，这与Baron等[21]给出的确定性环境的结论是一致的。同时通过两个供应链采用策略的组合不同，作者发现VI—VI策略是两个供应链单周期决策的唯一均衡策略，而若供应链的运作周期为无限长，MS—MS和BW—BW则成为其均衡策略。
4.削弱信息不对称对供应链协同的影响
传统模型中都是基于价格和订购量两个变量的供应链协同，但信息不对称情况下，这种协同将因成员对信息的保留而被破坏，降低信息不对称为供应链博弈均衡带来负面影响的方法有两种，一种是采用多周期博弈(或是多周期契约)，让处于信息优势的成员为获得长期的潜在收益而释放私有信息；[22]另一种是通过调整成员之间的讨价还价能力，让处于信息弱势的成员具有更强的主导能力，通过相应的机制迫使信息优势方释放私有信息。[23]
Agrell，P J等电信产业的三阶段两周期的供应链模型，将参与方的讨价还价能力分配进行调整，发现具有较强讨价还价能力的一方可以通过设置比价格——订购量契约更复杂的机制来削弱信息不对称对供应链协同的影响，以实现供应链成员和整体收益的帕累托提高。[22]
四、信息共享的激励机制研究
在现实中成员的私人信息往往由于市场规则限制、信息沟通不良、成员自身利益考虑而出现信息不能共享，导致供应链的低效运作。当供应链为中心化运作模式，信息共享能为供应链带来收益的大幅提高；而当供应链为分散运作模式，就必须通过供应链参与方之间的契约机制来激励信息共享。[23]通过对现有信息对称情况下的契约机制的改进来激励具有信息优势的成员分享自己的信息，从而实现供应链整体收益的提高。非对称信息下的最优契约就是能够激励信息优势者如实传递私有信息的契约机制。
根据信息共享方式的不同可以将激励机制分为两大类：信息甄别(Screening)和信号传递(Signaling)。[24]信息甄别是指决策者(或者机制设计者)处于信息劣势，通过制订相应的机制，激励信息拥有者如实暴露自己的信息；信号传递是决策者(或者机制设计者)，也是信息拥有者，他希望通过信息优势向对方发送不同的信号让对方作出有利于机制设计者的决策。对于后一种情况，现有供应链大都通过完善系统的信息技术来提高信号的传递优势，所以目前对于信息不对称下供应链协同机制的设计大都集中于信息甄别。
1.信息不对称为供应链协同带来新挑战
现有文献的研究发现，不同的信息不对称环境具有各自不同的特点，例如供应商成本信息不对称，零售商需求信息不对称，他们对供应链的影响各不相同，不同的契约机制在不同的信息不对称情况下适用。[22]
信息的不共享使得供应链成员在分散化情况下做出的决策与实际最优决策具有一定偏差，传统的信息对称情况下的供应链协同契约机制在信息不对称情况下往往失效。例如信息对称情况下回购契约(buyback contract)、数量弹性契约(quantity flexibility contract)、期权契约(option contract)等都属于弹性契约，即都能实现供应链的协同，协同带来供应链的额外收益可以在成员之间实现任意分配，分配比例依赖于成员之间的讨价还价能力。但在信息不对称情况下，这些弹性契约机制则不再等价，即对信息不对称的影响不同、对信息共享的激励效果不相同。例如对于批发价契约，只有当供应链的整体服务水平较低时才能激励信息优势方共享信息；数量弹性契约则须回购率足够低时才会发挥效果，否则零售商就会从回购产品中获得更多收益导致激励的失败；而回购契约则总能激励供应链成员进行信息共享，并获得供应链的协同。[23]所以学者们都从不同的供应链运作条件探寻合适的激励机制。
Corbett等[25]分析了私有信息对于不同契约运作机制和供应链协同的影响。为激励零售商订购足够多产品，生产商约定给零售商一次性单方支付L，以单方支付契约(w，L)执行供应链的运作(w批发价)，作者研究了批发价契约、线性单方支付契约(w和L都固定)、非线性单方支付契约(w和L都依赖于订购量)3种机制在信息对称和不对称情况下的最优解，指出在完全信息情况下线性单方支付契约机制能够实现供应链的协同，由于单方支付契约允许更多的信息披露，其信息共享带来的价值要大于批发价契约中的信息共享价值，但信息不对称情况下3种机制都不能实现供应链的协同运作。
在生产周期较长的产品供应链中，零售商需要在未来需求信息具有较高不确定性情况下进行提前订购，在两种契约机制下，即单独的提前订购契约和单独的期权契约(供应商提前给一个期权，允许零售商在将来以价格X购买一单位产品，零售商选择期权的数量)，Li等[7]指出供应商更倾向于选择期权契约，两者的混合策略只是略优于单独策略，当仅有信息不对称(客观不确定性不存在)时，对供应商而言两种契约机制几乎相同。
2.信息不对称下多参与成员供应链的契约激励
当前所有契约机制都是基于两个参与成员供应链模型进行设计的，但这与供应链多参与成员、多级的复杂性特征不相符，所以有文献给出了多级供应链协同契约的设计过程，提出了成对契约(Pairwise contracts)概念，即首先分别分析两个成员之间的契约机制，再将这些成对契约进行整合，已达到供应链的协同目标。[26-28]这种契约充分考虑了成员之间、契约参数之间的相互约束，但也具有一定的局限性，考虑到契约之间的参数是相互依赖的，成对契约假定所有成员之间的契约签订或形成都是同时的，但实际上，个体成员要等到所有其他成员都协商好之后再签订自己原本就已成熟的契约是非常不现实的，再者如果考虑到等候时间所造成的机会成本，对成员来说，成对契约显然已经不再是最优的。[29]
Gurnani和Gerchak分析了规则的缺货惩罚契约(用于不均等订购数量)和附加缺货惩罚契约(在规则缺货惩罚契约基础上对交货不及时的供应商额外征收一定惩罚费用)对供应链协同的影响，通过对随机的组装产出、确定性需求、可忽略的残余价值、两种组件、两个独立供应商的供应链建模分析，发现两种契约都能实现两个供应商的供应链协同，[30]但当模型扩展为终端产品残余价值为正、中间组件产品残余价值为0、n个非对称供应商时，由于正的残余价值影响，缺货惩罚契约已经不再适用于该供应链的协同。所以作者给出了一种所谓剩余补贴契约(surplus subsidy contract)，通过调整契约的两个参数，即批发价和剩余组件补贴值，可以实现供应链的协同。
3.其他信息不对称环境下的契约激励
在保留利润的假设上，大部分文献都将博弈双方不合作状态下的均衡收益作为各方的保留利润，但现实情况下，供应链参与方会根据未来谈判的契约类型以及市场状况选择不同的保留利润，Xu，H等假定供应商的保留利润不再是固定的，而是依赖于其与生产商签订的契约类型，同时货物的成本依赖于延迟交货时间，结论显示，在单独的价格契约中，临时供应商会通过尽可能延迟送货来降低成本，而且私有信息的保留也会增加他们的额外收益。但当现实中临时供应商的产品质量较高，或延迟送货成本较高时，生产商会倾向于采用菜单型契约，以激励临时供应商对非对称信息的共享行为。[31]
在信息共享价值的分配上，Ding等[13]强调信息共享可以降低市场需求的牛鞭效应(bullwhip effect)以及供应商和分包商的库存，但不能为处于信息优势的零售商带来额外收益，所以作者引入多方博弈，通过Shapley-value方法根据各参与方在供应链中的重要性程度将信息共享带来的收益分配给零售商，从而实现了对零售商信息共享的激励。
针对现有文献中大都假设不对称信息类型为离散，即需求为高或低，成本为大或小等的限制，Babich等分析了不对称信息类型为连续的供应链协同机制设计。[32]文献提供了带有一次性支付的回购契约(w，b，T)(w批发价，b回购价，T一次性支付)，当非对称信息为离散的，即需求只有高和低两种情况，该契约能够以无激励成本的措施获取零售商的私有信息，从而实现供应链收益最大化。作者进一步分析了在需求信息为非对称且类型为连续状态的情况，凭借一次性支付函数T的作用，通过调节w和b，该契约依旧能够实现供应链的协同。而Shen，Y和Willems，S P给出了一个激励相容的回购契约机制，与传统回购契约的不同在于，生产商提供的批发价和回购价格是零售商私有信息零售成本的函数，用以激励零售商选择最优的价格和订购量决策，实现了供应链的协同。[33]
在零售商获取顾客订购并直接由供应商满足该订购的drop-shipping供应链中，供应商管理库存并承担库存风险，零售商关注市场和客户需求并向供应商下订单，他没有直接的库存信息，但由于其接近客户，可以从客户的订购信息、点击量、访问流量等数据分析出更准确的客户需求量，零售商可以向生产商提供自己的预测，但生产商不一定信任零售商提供的信息，这样就会导致零售商、生产商对市场需求信息的不对称。为解决这些问题，Gan等[34]提供了委托惩罚契约(w，m，t)，零售商以批发价w购买生产商产品，首先提交一订货量m，如果最终实际需求d小于m，零售商需以价格w购买剩余产品，如果d大于生产商的库存q，生产商将为每单位的缺货支付t元损失给零售商。结论显示，在信息对称情况下，通过调整该契约的w和t可以实现供应链的协同，而信息不对称情况下，供应商可以在委托惩罚契约基础上针对高需求和低需求量增加选择机制，构建菜单契约以激励零售商如实报告私有信息，从而实现供应链的协同。
Zheng等[35]考虑了缺货情况的最优协同问题，结论显示当缺货率增加供应链的订购数量会随之增加，但整体收益降低，而生产商如果增加回购策略，供应链将实现整体收益的增加从而达到协同。
为解决成对契约签订时间上的不合理性问题，Van der Rhee等采用扩展收益共享契约(Spanning Revenue Sharing)，假设供应链成员之间的批发价决策是由上游至下游依次进行，而订货量决策时由下至上依次进行，成员之间的契约分时段各自决定，保证了契约签订时间限制的合理性，并给出了该机制协同供应链的参数选择过程。[29]
五、供应链协同不确定性信息表达的研究
对于不确定信息表达常用的方法主要包括随机性描述和模糊描述等，随机性描述主要是通过历史数据的拟合来验证信息是否符合某一假定的概率分布，[36]或者是否符合某一假定的随机过程，[37，38]模糊描述主要采用模糊数据直接表达信息的不确定性。[39]
上述大部分文献都采用概率方法来表达需求、成本等的不确定性，概率法的应用前提就是这些不确定性信息拥有足够的历史数据，采用这些数据对信息的未来走势进行近似模拟，但现实中由于市场的临时扰动、技术的不断更新使得产品生命周期越来越短，其需求、成本等历史数据的获得变得非常困难；另外，报童模型是用于估算不协同成本和评估协同激励影响的经典方法，但该模型需要制定不确定性(尤其是市场需求)的各种分布，当统计数据缺乏时，这种不确定性的估计就显得十分困难。所以有文献开始探寻其他不确定性表达在供应链协同中的应用。
模糊理论是概率表达的最有效的替代方法之一，目前，模糊理论在供应链优化运作研究中已有较广泛应用，例如库存控制[40]和协同运作过程，[41]正是模糊理论参数较少、不依赖于历史数据、适合不确定性较强的信息表达以及模糊数模型的计算要比随机数模型容易得多等优势，[42]使得诸多文献开始将该方法用于供应链协同机制中。
采用随机数表示不确定性信息很难获得激励机制下相关参数的解析解，而模糊数的计算相对简单得多，Yu，Y和Jin，T假定需求信息为模糊数，零售商具有私人零售价格信息，生产商对于零售价格信息的估计采用三角模糊数表达，证明了常用的回购契约能够同时实现信息对称和非对称情况下该供应链的协同，并给出了非对称信息下协同契约参数的解析表达。Xu and Zhai[43]采用LR隶属度函数(Left-Right-type)描述外部需求，分析了两阶段供应链的协同问题，也指出了模糊方法的计算优势，使获得的解析解能更清晰的表达协同状态最优值和供应链相关参数之间的关系。
供应链中成员之间为获取最大收益通常会选择合作模式，但他们之间的信息可能不完全对称，所以Wong，J通过一个带有库存损失(inventory deterioration)的动态批量问题，分析了信息不对称对供应链协同的影响，发现模糊数所表达的信息不对称模型中，模糊函数的选择、模糊数的论域和供应链的计划期长度都会对供应链整体成本产生影响，说明信息不对称会为供应链带来整体成本的明显增加。[42]
在模糊机制下，各种契约机制对供应链协同的影响也不相同。Ryu和Yücesan[39]将批发价、市场需求和市场卖价都设定为六顶点隶属度函数的模糊参数，构建并分析了数量折扣、收益共享、回购契约、非协同状态的模型。结论显示在均衡解情况下，回购契约的剩余成本是订购量的凹函数，其他契约都是递增函数。这是因为在回购契约中，随着订购量的增加，虽然剩余产品的数量增加，但是由于生产商的回购使得零售商的剩余产品风险不是增加而是降低，所以零售商的收益比例会随之增加，而生产商的收益却降低。
当需求具有较强不确定性时，单周期契约比多周期长期合作契约具有更大的优势，王俊艳等[44]采用模糊数表达外部市场需求，在不考虑剩余价值情况下，发现单周期契约的供应商不会为生产商供应足够产品，而在多周期长期契约中，双方约定上一周期的剩余组件可以以某一小于1的折算系数转移到该周期使用，本质上相当于增加了一个剩余价值，所以长期合作契约能够为供应链成员分别带来更多的收益，从而实现供应链整体收益的帕累托提高。
当模糊变量的值域(实数域)随机数时，即当信息为含有客观随机性和主观模糊性的事件时就可以用模糊随机变量(Fuzzy Random variable)来表达，它是一种双重不确定变量，用一个称为机会测度的函数来度量模糊随机事件。Hu等[45]假设外部需求为模糊随机值的报童模型，研究发现，随着缺货率的增加，分散化系统中最优订货量和生产商的收益都会有所提高，而零售商的收益和供应链整体收益会下降，而中心化系统的最优订购量增加、整体收益下降。两种模型的整体收益都随着需求不确定性的增加而降低，需求不确定性的增加会使零售商承受更高的库存成本和缺货成本，从而获取更少的收益。[46]
无论是客户满意、快速响应还是高质量的服务，供应链的成功运作都离不开成员之间的相互协作和组织的动态管理，同时协同的关键不是通过中心化的管理和控制，而是通过成员之间的相互谈判和约定，所以Jain and Deshmukh等[47]基于供应链成员资源的模糊约束，通过控制成员之间的生产和供货速度、时间和交互过程，给出一竞争合作的模糊混合谈判机制，通过该动态机制供应链成员能够正确分析识别自身的资源限制，而且通过动态谈判，还能不断获取谈判时间、谈判对象、谈判方法等方面的重要信息，为下一步谈判提供决策支持。
六、结论和未来研究方向
本文对近几年关于不确定性环境供应链协同契约机制研究文献进行了综述，分析发现，信息确定和信息对称两种假设增加了供应链建模和求解过程的可行性和易于操作性，所以两假设在研究供应链整体运作特征和成员之间的博弈特点等领域发挥了巨大作用，但随着学者们对供应链认识的加深和研究范围的扩大，两种假设在供应链协同机制建模中的诸多不合理性也逐渐暴露出来，例如弹性需求下处于主导地位成员所获得收益份额反而较小、组合需求函数系数变动微小却导致供应链收益分配的跳跃式翻转、理性成员却选择收益更小的不合作博弈等。所以在供应链协同建模中，必须放松上述两个假设，现有文献对于该问题的研究大都集中于探讨信息共享价值、研究信息共享激励契约机制、为使激励机制的计算和描述形式更直观和简易而探寻信息不确定性的其他表达方式3个方面。
信息共享价值的研究中，学者们都从不同侧面证明了：虽然大多数情况下信息共享能为供应链带来整体收益的增加，但供应链外界环境和内部契约机制的不同能为其带来大小不同的信息共享价值，而且信息价值在供应链成员之间的分配也不尽相同；而且不同激励机制对信息共享价值也有不同影响，信息对称情况下所有的弹性契约都是等价的，但信息不对称时，这些契约便展现了不同的特征，对供应链的协同作用也随着外界环境和内部关联特性的不同而不同，这也解释了为什么现实生活中多种契约在不同环境中被不同供应链采用；不同供应链之间的竞争也影响这些激励机制的作用过程，供应链终端产品之间的需求相关性程度决定了供应链成员对不同契约机制的选择倾向；另外也有文献研究给出了常用的削弱供应链中信息不对称影响的方法和手段，即多周期博弈和成员讨价还价能力的调整，前者可以通过时间的推迟和成员之间合作来削弱信息不对称的负面影响，而后者则使供应链中具有一定主导地位的成员来约束其他成员之间的协作和信息传递。
现有信息共享激励机制研究中，诸多文献从不同角度指出了信息不对称对供应链协同带来的新挑战，原先在信息对称情况下的诸多协同契约不能实现信息不对称下供应链的协同，所以需要采用信息甄别技术激励信息共享。目前的研究涉及从简单供应链到多参与成员、多周期供应链、从保留利润设置到信息共享分配、从离散的私有信息到连续私有信息等多方面进行了相关激励机制的设计。同时也显现了随着供应链的复杂性增加，随机变量表示的不确定性模型求解难度急速增加，所以必须探索新的不确定性表达方法，来简化复杂模型的均衡解计算过程。
对信息不确定性随机表达的常用替代方法就是模糊理论，现有文献的建模和求解过程证实了，模糊理论的参数少、不依赖于历史数据、适合不确定性较强的信息表达等优点使得模糊数模型的计算要比随机数模型具有更多优势。而且模糊理论能够得出更一般性的解析解，获得更多的均衡特征和结论。
虽然目前关于不确定性环境下供应链协同机制研究已经很广泛，但由于建模和计算的复杂性、不确定性信息模拟的难度等原因，大部分文献都侧重于对单周期、两参与成员的简单供应链的建模和研究上，所以还需从以下4个方面展开进一步研究：
1.信息共享的必要性研究。信息共享不一定会为供应链成员带来确定性的合理收益，所以需要研究不同成员的信息共享收益的充分条件，为研究相应激励机制促进成员共享私有信息从而提高供应链整体收益提供理论基础。
2.外部环境对信息共享价值的影响。现有文献大都从供应链内部成员之间的合作关系角度研究信息共享为供应链带来的价值大小，但供应链的外部环境，例如不同供应链之间的相互影响也为供应链协同带来不同的影响，所以信息共享价值需要进一步从宏观的复杂供应链网络角度进行研究。
3.复杂供应链协同契约激励机制研究。信息共享激励机制研究大都站在简单供应链，即参与成员较少、两周期或三周期、单一产品供应链，但现实情况下的供应链多为多周期、多参与者、多产品形式，所以对于较复杂的供应链的激励机制亟待研究；
4.不确定性信息的准确、便捷式表达。正是由于随机模型的求解复杂度才让不确定性环境下供应链协同契约机制的设计难以向复杂供应链推广，现有研究也证实了模糊理论在此领域应用的有效性，所以进一步研究需要从模糊理论角度建模，从而给出供应链协同更直观和有效的均衡解。
注释：
①供应链协同(Supply Chain Coordination)也有表达为“Supply Chain Cooperation”或“Supply Chain Collaborative”，都强调供应链整体收益实现帕累托最优，有文献对其规定了使用上的细微差别，例如Ding等(2010)认为供应链实现协同(coordination)是指供应链收益达到帕累托最优，参与方之间相互协作(cooperation)，各参与者收益也实现最优。而Kanda和Deshmukh(2008)基于对大部分文献的分析和总结三者可以通用，所以本文也不做区分。
②中心化系统(centralized)指供应链全体成员相互合作、信息共享、共同决策、具有共同的目标(供应链收益最大化)，即供应链作为一个整体来运作；非中心化系统(decentralized)是指供应链成员之间相互独立，独立决策、具有各自独立的信息和目标(各自的收益最大化)，供应链作为一个分散的体系运作。
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