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信息非对称条件下供应链收益分配模型_供应商.docVIP

信息非对称条件下供应链收益分配模型_供应商.doc

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信息非对称条件下供应链收益分配模型_供应商.doc

信息非对称条件下供应链收益分配模型_供应商 论文导读::供应链的利益如何分配是供应链管理中的一个非常重要的问题,对于供应链的持续稳定发展起着决定作用。本文利用委托——代理理论和风险偏好理论构建了在信息非对称和供应链成员企业不同风险偏好条件下的供应链收益分配模型。通过模型可以看出供应链成员企业的风险偏好直接决定着供应链收益如何分配。 论文关键词:风险规避,风险中性,供应商,零售商,供应链   在供应链的管理与协调中,既要考虑整个供应链的资源配置,实现供应链效益的最大化,又要考虑使各成员企业获得自己满意的收益。如何在保证供应链利益最大化的前提下,使其所获收益在成员企业之间得到合理分配,成为保证供应链健康发展的重要前提条件。   一.供应链的信息不对称和利益分配问题   (一) 供应链中存在的信息不对称现象   信息不对称是指在对策中,各局中人所掌握的信息存在不对称,即某些局中人拥有另外一些局中人所不拥有的信息。供应链中的企业之间也会存在信息不对称的现象,虽然这些成员企业都以最终用户的满意为目标,协同组织生产,但是供应链上的企业都是独立的法人实体,都以自己的利润最大化为目标,为了在供应链的谈判中获得优势,通常会保留某些私有信息,如原料或产品的成本、产品质量、营销费用的情况等,这就会产生供应链企业间的信息不对称的情况。[1] 供应链企业间的供应商和零售商因占有的信息不对称,也必然导致委托-代理问题的产生。   (二) 供应链企业收益分配   企业通过供应链战略合作实现双赢以后,就存在着一个成员企业利益分配的问题,合理的利益分配机制是供应链管理成功的关键。一个供应链能否协调运作,取决于供应链中所有企业是否能够从供应链中获得令自己满意的利益。为此,在供应链联盟中设计一个合理的、令各方满意的利润分配机制变得尤为重要。   当前对供应链利益分配机制的研究一般假定成员均为风险中性。然而在供应链实践中,市场环境的不确定性往往使合作企业的收益具有风险性,这就使供应链成员企业对待风险的态度并不都是中性的,很多时候都是风险规避型的。所以在研究供应链利益分配的时候考虑成员企业不同的风险偏好是非常必要的。更为重要的是通过这种供应链利益的合理分配可以实现供应链各成员企业资源的有效配置,提高供应链资源的利用效率,为用户提供高质量的服务。   本文主要在信息非对称条件下,研究当供应链成员企业具有不同的风险偏好的时候,应该怎么样合理设计供应链成员企业的利益分配机制使之即达到供应链利益的最大化同时又使供应链的利益在供应链企业之间得到合理的分配。   二.供应链收益分配模型的构建   为了更好的说明在成员企业信息对称和信息不对称的条件下供应商,供应链成员不同的风险偏好是如何影响供应链收入的,本文利用委托-代理理论的相关方法建立的这个数学模型,由于所有的经济数学模型都是建立在一定的假设条件上的。而且考虑到委托--代理理论只涉及到委托方和代理方,而且由于要考虑到每个成员不同的风险偏好,考虑到计算量比较大,为了方便计算,该数学模型主要做以下的假设。   (一) 假设条件   1. 假设由1个供应商和1个零售商组成的二层供应链中零售商销售的产品A具有随机市场需求,产品A的供应商S作为市场的主导者设计有效的激励契约,激励零售商产生协作愿望,零售商R作为市场的追随者,只有选择接受契约或者离开。   2.在供应链的合作过程中,供应商根据零售商的努力和销售结果支付给零售商相应的报酬。根据其业绩提供合约报酬=[4]。n为零售商得到固定收入,为供应商决定零售商的提成比例, 供应商决定零售商的固定收入n与提成比例beta;,零售商决定其工作的努力程度a 。   3. 零售商的销售结果为,每个零售商的销售结果除了与其努力相关外,还受到随机因素的影响(如气候变化、恐怖袭击等),而且对双方来说,随机变量的值服从先验分布 。表示市场随机因素对零售商产出的影响系数。则零售商的销售结果[] 。其中k为单位努力程度的产出系数。   4.零售商的努力成本C与努力程度a(0le;ale;100%)有关,并且Cprime;(a)gt;0,Cquot;(a)gt;0。即C(x)是a的严格增函数,并且随着零售商努力程度a的增加,其努力程度增加更快。该函数可以写成C(a)=[] ,其中c为常数。   (二) 供应链企业的不同风险偏好   人们通过大量的研究,通常将供应链企业对于风险的态度分为三类:风险爱好、风险厌恶和风险中性。   在现实中,一般供应链中的每个环节,都有着独立的企业,他们总是在考虑着尽量减少自己的投入成本以期获得自己利润的最大化。所以企业常常是风险中性或风险规避的,因而本文不考虑参与人风险爱好这一特殊情况。[8]所以本论文将研究重点放在如表1 所示

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