不對稱信息下物流服務(wù)供應(yīng)鏈質(zhì)量監(jiān)督研究

不對稱信息下物流服務(wù)供應(yīng)鏈質(zhì)量監(jiān)督研究

一、物流服務(wù)的質(zhì)量監(jiān)督自21世紀(jì)以來，對服務(wù)供應(yīng)鏈的研究開始出現(xiàn)。Ellram(2004)在《JournalofSupplyChainManagement》上發(fā)表的“理解和管理服務(wù)供應(yīng)鏈”一文,認(rèn)為服務(wù)供應(yīng)鏈?zhǔn)窃趯I(yè)服務(wù)中從最早的供應(yīng)商到最后的客戶中發(fā)生的信息管理、能力管理、流程管理、服務(wù)績效和資金管理。物流服務(wù)供應(yīng)鏈?zhǔn)欠?wù)供應(yīng)鏈中的一種,具有服務(wù)供應(yīng)鏈的一般特征。田宇(2003)、申成霖(2005)等認(rèn)為物流服務(wù)供應(yīng)鏈基本結(jié)構(gòu)是功能型物流服務(wù)提供商→物流服務(wù)集成商→制造、零售企業(yè)。其中功能型物流服務(wù)提供商是指傳統(tǒng)的物流企業(yè),如運輸企業(yè)、倉儲企、配送企業(yè)等,它們因其提供的服務(wù)功能單一,且業(yè)務(wù)開展往往局限于某一地域,而被物流服務(wù)集成商在構(gòu)建全國甚至全球服務(wù)網(wǎng)絡(luò)時吸納為供應(yīng)商。物流服務(wù)供應(yīng)鏈的興起對物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了積極的推進(jìn)作用,研究物流服務(wù)供應(yīng)鏈的相關(guān)理論,也為更好地指導(dǎo)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供必要的理論支持。在物流服務(wù)供應(yīng)鏈的實際運作中,物流服務(wù)集成商與功能型物流服務(wù)提供商形成合作伙伴關(guān)系,共同為物流服務(wù)的需求方(制造或零售企業(yè))提供物流服務(wù)。因此,物流服務(wù)集成商對功能型物流服務(wù)提供商進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)督是一個重要的內(nèi)容,這種重要性可以用西方管理理論中的“木桶理論”來解釋,“木桶”理論的核心內(nèi)容是決定木桶裝水的多少,不是最高的那一塊板,而是最低的那一塊板。在物流服務(wù)供應(yīng)鏈中,物流服務(wù)的需求方對物流服務(wù)集成商的評價,起決定作用的往往不是最好的一面,而是最差的一面。而功能型物流服務(wù)提供商往往成為木桶中最低的那一塊板。物流服務(wù)集成商對功能型物流服務(wù)提供商的質(zhì)量監(jiān)督力度直接決定了其提供給客戶的物流服務(wù)質(zhì)量的好壞。關(guān)于供應(yīng)鏈的質(zhì)量問題,國內(nèi)外相關(guān)的文獻(xiàn)中已經(jīng)得到較多討論。文獻(xiàn)利用案例分析的方法,以制造供應(yīng)鏈的質(zhì)量聯(lián)系為研究對象,研究了如何能使制造供應(yīng)鏈質(zhì)量得以保證的方法。文獻(xiàn)研究了供應(yīng)鏈中的質(zhì)量保證的含義并對制造供應(yīng)鏈中的兩級供應(yīng)商和制造商進(jìn)行了研究,此外,探討了兩者在信息不可觀察下的保證/懲罰契約。文獻(xiàn)研究了供應(yīng)鏈關(guān)系穩(wěn)定性和供應(yīng)商的質(zhì)量承諾的關(guān)系并利用交易成本分析方法研究了交易的各種特征對該關(guān)系的影響。文獻(xiàn)研究了供應(yīng)鏈質(zhì)量管理的概念及學(xué)術(shù)上和產(chǎn)業(yè)界的實踐,提出了質(zhì)量供應(yīng)鏈的框架;文獻(xiàn)論述了供應(yīng)鏈服務(wù)質(zhì)量的重要性,提出了基于GAP分析的服務(wù)質(zhì)量測度的概念模型。國內(nèi)的很多學(xué)者也對供應(yīng)鏈的質(zhì)量進(jìn)行了研究,文獻(xiàn)以產(chǎn)品供應(yīng)鏈的供應(yīng)商和制造商為研究對象,分析了不對稱信息下的質(zhì)量預(yù)防決策問題,建立了供應(yīng)鏈質(zhì)量收益基本模型。文獻(xiàn)研究了由總承包商和總分包商組成的建設(shè)供應(yīng)鏈中總承包商在不同信息下的質(zhì)量監(jiān)督?jīng)Q策問題,運用極大值原理進(jìn)行求解并進(jìn)行了仿真。此外,在物流合作的質(zhì)量監(jiān)督方面的研究中,文獻(xiàn)構(gòu)建的第三方物流提供者與分包商之間的Nash均衡模型中分析了合同參數(shù)變化對質(zhì)量的控制作用,但該模型只分析了一種均衡情況。文獻(xiàn)從第三方物流提供者與分包商的質(zhì)量博弈行為出發(fā),構(gòu)建了第三方物流服務(wù)分包管理中質(zhì)量博弈的Nash均衡模型、Stackelberg均衡模型和合作博弈模型。文獻(xiàn)在文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,從質(zhì)量成本理論角度,探討了物流外包中的物流服務(wù)質(zhì)量成本,并利用委托代理理論建立了基于物流服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督及預(yù)防水平的委托代理模型,并利用最優(yōu)控制理論得出了非對稱信息條件下的外包方最優(yōu)監(jiān)督?jīng)Q策解。上述國內(nèi)外關(guān)于質(zhì)量監(jiān)督研究中,都是基于產(chǎn)品供應(yīng)鏈。而目前結(jié)合服務(wù)產(chǎn)品及服務(wù)供應(yīng)鏈自身的特點對物流服務(wù)供應(yīng)鏈質(zhì)量監(jiān)督與協(xié)調(diào)的研究極少。文獻(xiàn)在對物流服務(wù)供應(yīng)鏈二級合作的質(zhì)量監(jiān)控和協(xié)調(diào)進(jìn)行了一定程度的探討,但模型未考慮不對稱信息下的情況?！安粚ΨQ信息”是指每個企業(yè)都有自己的私有信息,這些私有信息只有企業(yè)本身知道,對方企業(yè)并不完全清楚。供應(yīng)鏈實際上是一個企業(yè)聯(lián)盟,各企業(yè)的核心競爭力、庫存水平、成本結(jié)構(gòu)和客戶信息等都是自己的私有信息,如果其他成員企業(yè)不全知道這些信息,或者只知道其中一部分信息,那么企業(yè)之間就存在信息不對稱。在實際運作中,由于供應(yīng)鏈企業(yè)之間是合作競爭的關(guān)系,信息不對稱問題總是存在。信息不對稱程度越大,不確定因素的離散程度越大,物流服務(wù)能否按質(zhì)量完成的風(fēng)險也越大。本文在文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對不對稱信息下物流服務(wù)供應(yīng)鏈質(zhì)量監(jiān)督進(jìn)行了研究,運用Bayes-Nash均衡的方法,建立了不對稱信息下的質(zhì)量監(jiān)督的模型,并考慮客戶對集成商懲罰的情況及提供商間競爭因素對質(zhì)量監(jiān)督的影響,得出了相關(guān)定理。為研究的方便,本文先分析對稱信息下物流服務(wù)供應(yīng)鏈質(zhì)量監(jiān)督問題,在此基礎(chǔ)上運用Bayes-Nash均衡的方法探討物流服務(wù)供應(yīng)鏈不對稱信息條件下的質(zhì)量監(jiān)督問題。二、在對稱信息下的質(zhì)量監(jiān)督的基本模型中(一)報酬及收入考慮一個物流服務(wù)集成商和一個物流服務(wù)提供商構(gòu)成的物流服務(wù)供應(yīng)鏈。物流服務(wù)提供商A給物流服務(wù)集成商B提供所需的物流服務(wù)。根據(jù)文獻(xiàn)的模型假設(shè),設(shè)集成商B支付給提供商A的報酬為:w+(r(π(p)-w))其中w為固定報酬,r(π(p)-w)為績效報酬,r為提供商從合作中獲取收益的提成系數(shù),收益π(p)為提供商努力的函數(shù)。對于集成商來講,其收入為(1-r)(π(p)-w)。提供商A在完成與集成商的物流服務(wù)合作中有兩種行動:按質(zhì)量完成合作或者欺騙集成商。集成商B也有兩種行動:監(jiān)督或不監(jiān)督。如果集成商B對提供商A進(jìn)行監(jiān)督,那么集成商需要支付監(jiān)控費用C。此外,本文假定所有參與人為理性人,即參與人在決策中是基于其期望收益最大化的目標(biāo)函數(shù)。同時,參與人的風(fēng)險偏好是中性的。(二)集成商選擇監(jiān)督p2pNash均衡模型是研究完全(對稱)信息的靜態(tài)博弈模型,為了研究的方便,在研究不對稱信息下質(zhì)量監(jiān)督模型前,首先分析對稱信息下的質(zhì)量監(jiān)督模型。根據(jù)假設(shè)可知,如果提供商選擇按質(zhì)量完成服務(wù),則其付出努力為p1,則總收益為π(p1),此時,提供商的收益為(1-r)w+rπ(p1);如果集成商選擇監(jiān)督,則其總收益為(1-r)(π(p1)-w)-C,如果選擇不監(jiān)督,其總收益為(1-r)(π(p1)-w)。如果提供商選擇欺騙,則其付出努力為p2,則總收益為π(p2),其中他獲得一部分私利?,此時,如果集成商選擇監(jiān)督,提供商被發(fā)現(xiàn)欺騙的概率為ρ,受到的懲罰為θ,則其收益為(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ,集成商的收益為(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ。如果選擇不監(jiān)督,則其總收益為(1-r)w+rπ(p2)+?,而集成商的收益為(1-r)(π(p2)-w)。設(shè)提供商選擇按服務(wù)質(zhì)量合同完成的概率為x,選擇欺騙的概率為1-x,集成商選擇監(jiān)督的概率為y,選擇不監(jiān)督的概率為1-y。那么提供商的期望收益為:UA(x,y)=y{x[(1-r)w+rπ(p1)]+(1-x)[(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ]}+(1-y){x[(1-r)w+rπ(p1)]+(1-x)[(1-r)w+rπ(p2)+?]}其最優(yōu)解滿足:?UA(x,y)?x=rπ(p1)-rπ(p2)-?+xρθ=0y*=?+rπ(p2)-rπ(p1)ρθ集成商的收益為:UB(x,y)=y{x[(1-r)(π(p1)-w)-C]+(1-x)[(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ]}+(1-y){x[(1-r)(π(p1)-w)]+(1-x)[(1-r)(π(p2)-w)]}其最優(yōu)解滿足:?UB(x,y)?y=-xC+(1-x)(ρθ-C)=0x*=1-Cρθ于是得到混合策略的Nash均衡解:[{1-Cρθ,Cρθ),(?+rπ(p2)-rπ(p1)ρθ,1-?+rπ(p2)-rπ(p1)ρθ)]記M=?+rπ(p2)-rπ(p1),則Nash均衡解為:[(1-Cρθ,Cρθ),(Μρθ,1-Μρθ)](2)三、選擇監(jiān)督的概率Bayes-Nash均衡模型研究的是不完全信息靜態(tài)博弈,不完全信息也就是指博弈人在得益信息方面的不對稱。在上述分析的基礎(chǔ)上,現(xiàn)引入收益類型參數(shù)θ1和θ2。如果提供商選擇按質(zhì)量完成服務(wù),此時,如果集成商選擇監(jiān)督,則集成商總收益為(1-r)(π(p1)-w)-C,提供商收益為(1-r)w+rπ(p1)+θ1;如果集成商選擇不監(jiān)督,集成商總收益為(1-r)(π(p1)-w),提供商收益為(1-r)w+rπ(p1)。如果提供商選擇欺騙,此時,如果集成商選擇監(jiān)督,則集成商總收益為(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ,提供商收益為(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ;如果集成商選擇不監(jiān)督,集成商總收益為(1-r)(π(p2)-w)+θ2,提供商收益為(1-r)w+rπ(p2)+?。其中θ1和θ2是在信息隱匿情況下,提供商和集成商各自的收益類型參數(shù)。提供商A知道θ1是多少,集成商B雖不知道,但卻知道θ1可以表示成在(0,ε)上均勻分布的隨機(jī)變量。集成商B知道θ2是多少,提供商A雖不知道,但卻知道θ2可以表示成在(0,ε)上均勻分布的隨機(jī)變量。對此博弈計算兩個類型參數(shù)θ1和θ2的臨界值α1和α2,它們的特征分別是:若θ1≥α1,則提供商A選擇按質(zhì)量完成合同,若θ1<α1,則提供商A選擇欺騙;若θ2≥α2,則集成商B選擇不監(jiān)督,若θ2<α2,則集成商B選擇監(jiān)督。對于提供商A,由于不知道θ2是多少,但知道θ2在(0,ε)上均勻分布,故估計集成商B選擇監(jiān)督的概率是α2ε,選擇不監(jiān)督的概率是ε-α2ε。因此,提供商A估計出自己在不同選擇下的期望收益為:提供商A選擇完成,期望收益是:α2ε[(1-r)w+rπ(p1)+θ1]+ε-α2ε[(1-r)w+rπ(p1)]=α2θ1+ε[(1-r)w+rπ(p1)]ε(3)提供商A選擇欺騙,期望收益是:α2ε[(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ]+ε-α2ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]=ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]-α2ρθε(4)比較大小,得到提供商選擇完成的充要條件是:α2θ1+ε[(1-r)w+rπ(p1)]ε≥ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]-α2ρθε即θ1≥ε[?+rπ(p2)-rπ(p1)]a2-ρθ于是a1=ε[?+rπ(p2)-rπ(p1)]a2-ρθ(5)對于集成商B,由于不知道θ1是多少,但知道θ1在(0,ε)上均勻分布,故估計提供商A選擇欺騙的概率是α1ε,選擇完成的概率是ε-α1ε。因此,集成商B估計出自己在不同選擇下的期望收益為:集成商B選擇監(jiān)督,期望收益是:ε-α1ε[(1-r)(π(p1)-w)-C]+α1ε[(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ]=ε(1-r)(π(p1)-w)+a1(1-r)[π(p2)-π(p1)]-εC+α1ρθε(6)集成商B選擇不監(jiān)督,期望收益是ε-α1ε[(1-r)(π(p1)-w)]+α1ε[(1-r)(π(p2)-w)+θ2]=ε(1-r)(π(p1)-w)+a1(1-r)[π(p2)-π(p1)]+α1θ2ε(7)比較大小,得到集成商B選擇不監(jiān)督的充要條件是:ε(1-r)(π(p1)-w)+a1(1-r)[π(p2)-π(p1)]+α1θ2ε≥ε(1-r)(π(p1)-w)+a1(1-r)[π(p2)-π(p1)]-εC+α1ρθε即θ2≥ρθ-εCa1(8)于是a2=ρθ-εCa1(9)對式(10)和式(14)聯(lián)立,解出:a1=εΜ+εC-ρ2θ2+√(εΜ+εC-ρ2θ2)2+4εCρ2θ22ρθ(10)a2=εΜ+εC+ρ2θ2-√(εΜ+εC+ρ2θ2)2-4εΜρ2θ22ρθ(11)其中M=?+rπ(p2)-rπ(p1)。于是,得到Bayes-Nash均衡解:[a1(θ1),a2(θ2)](12)其中a1(θ1)={ε-a1ε,θ1≥a1a1ε,θ1<a1,a2(θ2)={a2ε,θ2<a2ε-a2ε,θ2≥a2即[(ε-a1ε,a1ε),(a2ε,ε-a2ε)](13)由此可見,雖然兩個參與人都采用純策略,但都感到面對著使用混合策略的對手。就提供商來說,它不知道θ2是多少,但知道θ2在(0,ε)上均勻分布,因此會認(rèn)為集成商B采用了如下混合策略:以概率α2ε選擇監(jiān)督,以概率ε-α2ε選擇不監(jiān)督。而就集成商來說,會認(rèn)為提供商采用了如下混合策略:以概率α1ε選擇欺騙,以概率ε-α1ε選擇完成。雙方的策略如式(17)所示。Harsanyi純化定理:被擾動博弈的純策略均衡的均衡策略的概率分布收斂于未被擾動博弈的混合策略均衡的概率分布。證明:令ε→0,則:limε→0ε-α1ε=limε→0ε-εΜ+εC-ρ2θ2+(εΜ+εC-ρ2θ2)2+4εCρ2θ22ρθε=1-Cρθlimε→0ε-α2ε=limε→0ε-εΜ+εC+ρ2θ2-(εΜ+εC+ρ2θ2)2-4εΜρ2θ22ρθε=1-Μρθ即提供商選擇完成的概率為1-Cρθ,集成商選擇不監(jiān)督的概率為1-Μρθ,滿足式(6)中Nash均衡的概率分布。四、基于非對稱信息的質(zhì)量監(jiān)測模型的擴(kuò)展(一)集成商b選擇監(jiān)督的概率現(xiàn)將不對稱信息下的質(zhì)量監(jiān)督基本模型擴(kuò)展到集成商也遭受懲罰的情況:物流服務(wù)集成商在進(jìn)行質(zhì)量監(jiān)督的過程中,不僅要考慮給提供商制定一個懲罰值θ,而且如果集成商自身未按照質(zhì)量完成客戶的服務(wù)需求,還要受到客戶的懲罰Ω。如果提供商選擇按質(zhì)量完成服務(wù),此時,如果集成商選擇監(jiān)督,則集成商總收益為(1-r)(π(p1)-w)-C,提供商收益為(1-r)w+rπ(p1)+θ′1;如果集成商選擇不監(jiān)督,集成商總收益為(1-r)(π(p1)-w),提供商收益為(1-r)w+rπ(p1)。如果提供商選擇欺騙,此時,如果集成商選擇監(jiān)督,則集成商總收益為(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ-(1-ρ)Ω,提供商收益為(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ;如果集成商選擇不監(jiān)督,集成商總收益為(1-r)(π(p2)-w)-Ω+θ′2,提供商收益為(1-r)w+rπ(p2)+?。其中θ′1和θ′2是在信息隱匿情況下,提供商和集成商各自的收益類型參數(shù)。提供商A知道θ′1是多少,集成商B雖不知道,但卻知道θ′1可以表示成在(0,ε)上均勻分布的隨機(jī)變量。集成商B知道θ′2是多少,提供商A雖不知道,但卻知道θ′2可以表示成在(0,ε)上均勻分布的隨機(jī)變量。對此博弈計算兩個類型參數(shù)θ′1和θ′2的臨界值α′1和α′2,它們的特征分別是:若θ′1≥α′1,則提供商A選擇按質(zhì)量完成合同,若θ′1<α′1,則提供商A選擇欺騙;若θ′2≥α′2,則集成商B選擇不監(jiān)督,若θ′2<α′2,則集成商B選擇監(jiān)督。對于提供商A,由于不知道θ′2是多少,但知道θ′2在(0,ε)上均勻分布,故估計集成商B選擇監(jiān)督的概率是α2′ε,選擇不監(jiān)督的概率是ε-α2ε。因此,提供商A估計出自己在不同選擇下的期望收益為:提供商選擇完成,期望收益是:α2′ε[(1-r)w+rπ(p1)+θ1′]+ε-α2′ε[(1-r)w+rπ(p1)]=α2′θ1′+ε[(1-r)w+rπ(p1)]ε(14)提供商A選擇欺騙,期望收益是:α2′ε[(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ]+ε-α2′ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]=ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]-α2′ρθε(15)比較大小,得到提供商A選擇完成的充要條件是:α2′θ1′+ε[(1-r)w+rπ(p1)]ε≥ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]-α2′ρθε即θ1′≥ε[?+rπ(p2)-rπ(p1)]a2′-ρθ(16)于是a1′=ε[?+rπ(p2)-rπ(p1)]a2′-ρθ(17)對于集成商B,由于不知道θ′1是多少,但知道θ′1在(0,ε)上均勻分布,故估計提供商A選擇欺騙的概率是α1′ε,選擇完成的概率是ε-α1′ε。因此,集成商B估計出自己在不同選擇下的期望收益為:集成商B選擇監(jiān)督,期望收益是:ε-α1′ε[(1-r)(π(p1)-w)-C]+α1′ε[(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ-(1-ρ)Ω]=ε(1-r)(π(p1)-w)+a1′(1-r)[π(p2)-π(p1)]-εC+α1′ρθ-a1′(1-ρ)Ωε(18)集成商B選擇不監(jiān)督,期望收益是:ε-α1′ε[(1-r)(π(p1)-w)]+α1′ε[(1-r)(π(p2)-w)-Ω+θ2′]=ε(1-r)(π(p1)-w)+a1′(1-r)[π(p2)-π(p1)]+α1′θ2′-a1′Ωε(19)比較大小,得到集成商B選擇不監(jiān)督的充要條件是:ε(1-r)(π(p1)-w)+a1′(1-r)[π(p2)-π(p1)]+α1′θ2′-a1′Ωε≥ε(1-r)(π(p1)-w)+a1′(1-r)[π(p2)-π(p1)]-εC+α1′ρθ-a1′(1-ρ)Ωε即θ2′≥ρ(θ+Ω)-εCa1′(20)于是a2′=ρ(θ+Ω)-εCa1′(21)對式(22)和式(26)聯(lián)立,解出:a1′=εΜ+εC-ρ2θ(θ+Ω)+(εΜ+εC-ρ2θ(θ+Ω))2+4εCρ2θ(θ+Ω)2ρ(θ+Ω)(22)a2′=εΜ+εC+ρ2θ(θ+Ω)-(εΜ+εC+ρ2θ(θ+Ω))2-4εΜρ2θ(θ+Ω)2ρ(θ+Ω)(23)其中M=?+rπ(p2)-rπ(p1)。于是得到Bayes-Nash均衡解:[a′1(θ′1),a′2(θ′2)](24)其中a1′(θ1′)={ε-a1′ε,θ1′≥a1′a1′ε,θ1′<a1′,a2′(θ2′)={a2′ε,θ2′<a2′ε-a2′ε,θ2′≥a2′即[(ε-a1′ε,a1′ε),(a2′ε,ε-a2′ε)](25)定理1:在引入集成商受懲罰因素Ω后,提供商質(zhì)量完成水平增高,集成商質(zhì)量監(jiān)督水平降低。證明:因為Ω>0,θ+Ω>θ,可以得到:a2′ε-a2ε=[-(εΜ+εC)Ω-θ(εΜ+εC+ρ2θ(θ+Ω))2-4εΜρ2θ(θ+Ω)+(θ+Ω)(εΜ+εC+ρ2θ2)2-4εΜρ2θ2]/2ερθ(θ+Ω)<0相同的,可以得到:ε-a1′ε-ε-a1ε>0。因此,ε-a1′ε>ε-a1εanda2′ε<a2ε。(二)集成商選擇監(jiān)督的模型將不對稱信息下質(zhì)量監(jiān)督模型進(jìn)一步擴(kuò)展到提供商之間競爭的情況:對于集成商B來講,在他的上游,不僅有提供商A1,也有提供商A2,提供商A1與A2之間存在競爭關(guān)系。集成商B采取如下的懲罰策略:若提供商A1不能按規(guī)定質(zhì)量完成物流服務(wù),集成商B就會放棄與提供商A1的合作,選擇提供商A2。此時的提供商A1會從長遠(yuǎn)考慮選擇總收益最大的方案,設(shè)貼現(xiàn)率為δ。如果集成商B發(fā)現(xiàn)提供商A1欺騙,那么,提供商A1會受到的一次性懲罰值θ,此外集成商B也將采取額外懲罰措施,即在后續(xù)的合作中,降低提供商A1的收益,設(shè)此時提供商A1的收益僅為τ,且0≤τ<(1-r)w+rπ(p1)。對于提供商A1,在集成商B選擇監(jiān)控的情況下,如果選擇按質(zhì)量完成,預(yù)期的長期收益為∏l1;如果選擇欺騙,預(yù)期收益為∏s1。則:∏l1=(1-r)w+rπ(p1)1-δ∏s1=[(1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ]+τδ1-δ對于提供商A1,在集成商B選擇不監(jiān)控的情況下,設(shè)其預(yù)期的長期收益為∏l2,如果選擇按質(zhì)量完成物流服務(wù),∏l2=∏l1;如果選擇欺騙,其預(yù)期收益為∏s2,即:∏s2=[(1-r)w+rπ(p2)+?]+τδ1-δ如果提供商選擇按質(zhì)量完成服務(wù),此時,如果集成商選擇監(jiān)督,則集成商總收益為(1-r)(π(p1)-w)-C,提供商收益為(1-r)w+rπ(p1)1-δ+θ1?;如果集成商選擇不監(jiān)督,集成商總收益為(1-r)(π(p1)-w),提供商收益為(1-r)w+rπ(p1)1-δ。如果提供商選擇欺騙,此時,如果集成商選擇監(jiān)督,則集成商總收益為(1-r)(π(p2)-w)-C+ρθ,提供商收益為((1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ)+τδ1-δ;如果集成商選擇不監(jiān)督,集成商總收益為(1-r)(π(p2)-w)+θ″2,提供商收益為((1-r)w+rπ(p2)+?)+τδ1-δ。其中θ″1和θ″2是在信息隱匿情況下,提供商和集成商各自的收益類型參數(shù)。提供商A知道θ″1是多少,集成商B雖不知道,但卻知道θ″1可以表示成在(0,ε)上均勻分布的隨機(jī)變量。集成商B知道θ″2是多少,提供商A雖不知道,但卻知道θ″2可以表示成在(0,ε)上均勻分布的隨機(jī)變量。對此博弈計算兩個類型參數(shù)θ″1和θ″2的臨界值α″1和α″2。它們的特征分別是:若θ″1≥α″1,則提供商A選擇按質(zhì)量完成合同,若θ″1<α″1,則提供商A選擇欺騙,若θ″2≥α″2,則集成商B選擇不監(jiān)督,若θ″2<α″2,則集成商B選擇監(jiān)督。對于提供商A,由于不知道θ″2是多少,但知道θ″2在(0,ε)上均勻分布,故估計集成商B選擇監(jiān)督的概率是α2?ε,選擇不監(jiān)督的概率是ε-α2?ε。因此,提供商A估計出自己在不同選擇下的期望收益為:提供商A1選擇完成,期望收益是:α2?ε[(1-r)w+rπ(p1)1-δ+θ1?]+ε-α2?ε[(1-r)w+rπ(p1)1-δ]=α2?θ1?(1-δ)+ε[(1-r)w+rπ(p1)]ε(1-δ)(26)提供商A1選擇欺騙,期望收益是:α2?ε[((1-r)w+rπ(p2)+?-ρθ)+τδ1-δ]+ε-α2?ε[((1-r)w+rπ(p2)+?+τδ1-δ]=ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]-α2?ρθε+τδ1-δ(27)比較大小,得到提供商A1選擇完成的充要條件是:α2?θ1?(1-δ)+ε[(1-r)w+rπ(p1)]ε(1-δ)≥ε[(1-r)w+rπ(p2)+?]-α2?ρθε+τδ1-δ即θ1?≥εr[(1-δ)π(p2)-π(p1)]-εδ[(1-r)w-τ]a2?(1-δ)+ε?a2?-ρθ(28)于是a1?=εr[(1-δ)π(p2)-π(p1)]-εδ[(1-r)w-τ]a2?(1-δ)+ε?a2?-ρθ(29)以同樣方法計算得到:a2?=ρθ-εCa1?(30)對式(22)和式(23)聯(lián)立,解出:a1?=Ν+ε?+εC-ρ2θ2+(Ν+ε?+εC-ρ2θ2)2+4εCρ2θ22ρθ(31)a2?=Ν+ε?+εC+ρ2θ2-(Ν+ε?+εC-ρ2θ2)2-4(Ν+ε?)ρ2θ22ρθ(32)其中Ν=εr[(1-δ)π(p2)-π(p1)]-εδ[(1-r)w-τ](1-δ)。于是得到Bayes-Nash均衡解:[a″1(θ″1),a″2(θ″2)](33)其中a1?(θ1?)={ε-a1?ε,θ1?≥a1?a1?ε,θ1?<a1?,a2?(θ2?)={a2?ε,θ2?<a2?ε-a2?ε,θ2?≥a2?即[(ε-a1?ε,a1?ε),(a2?ε,ε-a2?ε)](34)定理2:在引入提供商競爭因素后,提供商質(zhì)量完