弱势企业联盟博弈分析

弱势企业联盟博弈分析（共6篇）

弱势企业联盟博弈分析 篇1

物流行业最近这些年在我国蓬勃地发展起来，出现了很多专业性比较强的物流企业，但是相对于国外的物流企业来说，我国的物流企业还很弱小。因此为了提高自身的竞争实力，很多企业纷纷组建战略联盟，以期实现资源的优化配置，达到双赢的目的。但是，很多的战略联盟并不稳定，各联盟企业经常由于合作收益问题产生纠纷，破坏了战略联盟合作气氛，甚至使得联盟形同虚设或者瓦解，使人对物流企业战略联盟的可行性产生怀疑。本文就从博弈的角度对物流企业战略联盟进行分析。

一、模型假设

1. 参与人:

本模型假设只有两个参与人:一个为物流企业A;另一个为物流企业B。

2. 行动:

本模型中物流企业可以选择的行动为组建联盟和不组建联盟。则企业A的可选择行动集合假设为M={联盟，不联盟};企业B的可选择行动集合假设为S={联盟，不联盟}。

3. 信息:

本模型中假设每个参与人对其他参与人的行动选择都有准确的了解，即模型中参与人的信息是完全信息。

4. 支付:

本模型中，假设企业A的支付为:当A联盟，企业B联盟，企业A将盈利;当不联盟时，企业A无收益也无损失，其支付为零;企业B的支付假设为:当企业A不联盟而企业B联盟时，企业B将产生损失，当企业A不联盟而企业B也不联盟时，企业B无损失也无收益，其支付为零。

二、模型的建立与分析

物流企业双方是否能成功组建战略联盟很大程度上取决于双方的合作收益。

1. 模型1:

企业A与企业B的纯策略博弈情形首先考虑一种简单的博弈情形。假设当开始一次博弈时，企业B有联盟和不联盟两种选择，企业A也有两种选择，即合作收益达到一定点后，企业A有联盟和不联盟两种选择，因为如果企业A没有盈利他肯定不会亏本联盟。企业A与企业B的博弈矩阵可表述如下：

其中，当企业A联盟，企业B联盟时，企业A将盈利M，企业B盈利为N;当企业A联盟而企业B不联盟时，企业A损失为K。企业B无损失也无收益;当企业A不联盟而企业B联盟时，企业A无收益也无损失，企业B没有满足需求将损失P;当企业A不联盟而企业B不联盟时，双方既无损失也无收益。可以看到在该博弈中存在纯策略纳什均衡。

2. 模型2:

考虑该博弈的混合策略模型。假设企业A的混合战略是以国α的概率选择联盟，以1-α的概率选择不联盟;企业B的混合战略是以β的概率选择联盟，以1-β的概率选择不联盟。那么企业A的期望效用函数是:

对上述效用函数求微分，得到企业A的最优化的的一阶条件:

解得所以在混合均衡策略中，企业B以概率选择联盟，以的概率选择不联盟。

企业B的期望效用函数是:

最优化的一阶条件为:解得:所以在混合战略均衡中，企业A以的概率选择提出联盟，以概率选择不提出联盟。

可见，在该博弈中，是惟一的纳什均衡。从中可以看到企业A和企业B在该博弈中达到了一个均衡，即处于这情况时，双方的满意程度达到最好。但是随着收益的变化，这个纳什均衡会随着变化。

三、结论

从上面的博弈分析表明物流企业B与物流企业A双方之间存在着混合策略纳什均衡，即二者之间存在着最优的战略联盟方案。在这个最优的战略联盟方案下，物流企业B与物流企业A双方的满意度达到最好。

参考文献

[1]张维迎:博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社, 1996

[2]罗伯特·吉本斯:博弈论基础[M].北京:中国社会科学出版社, 1999

[3]颜士梅王重鸣:战略联盟与并购:两种企业组织方式的比较分析[J].科学学研究, 2002 (3) :27～29

[4]张鹏云庆夏:供应链合作伙伴的博弈分析与评价选择[J].情报方法, 2005 (2) :60～61

弱势企业联盟博弈分析 篇2

近几年航运经济的不景气使得中小航运企业发展受到限制,尤其是资金方面,融资困难使得很多中小航运企业面临生存挑战,为了寻找出路,很多中小航运企业开始建立联盟,寻求更多的联盟效应,如融资贷款信用提高、市场价格竞争优势、资源共享、利润增加等。建立航运企业战略联盟有着十分重要的意义,而如何使得联盟集团能够顺利发展,利润的合理分配作为联盟稳固和顺利发展的基石,就显得尤为重要。Dow,Gregory K[1]指出Shapley 值法求解战略联盟中企业的利润分配问题时,忽略了合作企业的利润组成中个性化影响因子权重不等问题,将合作企业所承担的个性化利润因子全部设为1/n,这是一种理想情况,不符合现实经济活动规律,为了使得Shapley 值分配方法更符合实际情况,需要对此做出修改。张捍东等[2]分析了投资额大小、风险承担大小、社会及地理环境影响大小等5种利益分配策略。在此基础上应用ANP法分析了各个因素对利润的贡献率,最后利用线性加权和的方法得到了每个成员的利益分配额,将基于单一因素的利益分配方式推广为可兼顾多种因素的联盟利润分配策略。本文分析了航运企业联盟利润的影响因素,在综合分析内部、外部影响因素基础上,提出了考虑投资额度、风险承担比例、核心资源竞争力三个重要因素的利润分配模型,对Shapley值法做了改进。

1 航运企业建立企业联盟的意义

1.1 提高航运企业的市场竞争力

随着社会发展和科技进步,产品更新速度加快,生命周期缩短,企业间竞争越来越激烈。中小航运企业受到自身规模和资金的限制,竞争力比较弱,尤其是近几年航运经济的不景气,很多中小航运企业亏损甚至破产,加之航运企业自身的特殊性,产品单一,贷款抵押物缺少,信用凭证和合同抵押贷款发展缓慢,致使中小航运企业融资非常困难。融资困难和市场环境的恶劣使得中小航运企业没有足够的财力、物力更新设备、扩大规模,因而市场竞争力低,盈利能力差,而战略联盟通过协调性的合作容易取得规模效益,保持较强的竞争活力。中小航运企业采取战略联盟寻求合作伙伴可以提高竞争力,解决单个企业竞争优势不足的问题。

1.2 增加航运企业自身的利润

航运企业建立战略联盟,通过协调与合作实现联盟内的资源共享和合理配置。航运企业可以通过共享联盟内成员有价值的资源来提高自身的盈利能力,如码头设施,营销服务网络,集装箱技术等。航运企业通过参与和组成航运联盟,可以相互进入彼此的市场领域,增加市场份额;通过共享,在给其他成员企业带来利润的同时,自身利润也得以提升,从而实现“双赢”。目前,发展最快、最成熟的航运企业的战略联盟是国际集装箱班轮航运业的战略联盟。

1.3 规模经济效益

航运企业加入战略联盟,以一个联盟团体参与市场竞争,有助于打造品牌形象,更容易参与全球运输和贸易合作,可以使联盟的航运企业提高载装率,降低闲置时间。另外,航运企业的联盟可以通过庞大的关系网络获得及时更多的市场变化信息,对市场变化做出迅速反应,联盟企业通过强大的信息获得和处理能力,占据市场优势,达到规模效益。此外,航运企业可以通过建立联盟,解决自身资金不足造成的竞争力不足,如由于设备落后、信息技术、物流技术等高额投资方式不足带来的竞争弱势。

2 航运企业联盟合作博弈的利润分配模型

企业联盟是企业为了追求经济利润而形成的契约合作关系[3],为了达到联盟企业的共赢,在这种共赢的局面下合作企业间又存在竞争,因此企业联盟的利润分配合理与否关系到联盟的稳定。联盟利润分配问题是典型的合作博弈问题,合作博弈的解即为联盟企业的利润分配[3]。

假设有n个组建战略合作联盟,在合作博弈(I,v)中存在唯一的函数ϕi(v):P(I)→R,其中I为参与的企业集合I={1,2,…,n},v为企业联盟的预期利润函数,是具有超可加性的单调增函数,ϕi(v)为合作博弈的解,即为联盟中企业的分配利润,一般用Shapley值法求解。

Shapley值法[4]由Shapley L S给出的解决n个人合作博弈问题的一种数学方法。其中Shapley 值为:

$\begin{array}{l}\text{ϕ}{}_i(\text{v})={\displaystyle \sum _{\text{s}\in \text{Ρ}(\text{Ι})}\text{w}}|\text{s}|[\text{v}(\text{s})-\text{v}(\text{s}/i]\forall i\in \text{Ι}(1)\\ \text{w}|\text{s}|=\frac{(\text{n}-|\text{s}|)(|\text{s}|-1)}{\text{n}}(2)\end{array}$

其中:n为联盟体中企业的个数

s为n个企业中部分企业组成的联盟

|s|为子集s的个数

v(s)为子集s的利润

w|s|为加权因子

v(s/i)为s集合中除去企业i利润

ϕi(v)为第i个企业分配的利润

v(I)表示联盟企业的利润总额

当联盟运作成功时,利润分配成为联盟成员关注的焦点,每个成员都想获得一份自己认为公平的利润,因此在利润的分配上往往会产生冲突,谈判约定的利润分配法常常具备不稳定性。从长期来看,利润总是倾向于做出最多不可替代贡献的一方,Shapley 值法考虑了各个参与人的对联盟总利润的贡献度,按照贡献率大小分配利润,避免平均分配产生的弊端,调动了联盟合作企业的积极性。因而是一种比较合理的分配方法,可用于联盟企业的利润分配问题。

Shapley方法在进行联盟利润分配的求解时仅考虑了联盟企业对收益的贡献率,实际上利润分配还受到其他因素影响,我们可以从利润贡献影响因子上入手分析,改进的Shapley值法。经济学中,影响利润的因素众多,包括社会环境,企业自身环境等方面。本文从航运企业在联盟中的投资度大小、风险承担比例、核心竞争力(如供应链优势等)三个方面考虑。细分各个影响因素的影响因子,用AHP和综合评判方法求影响因素m对企业的权向量,设上述影响因素m(m=1,2,3)对联盟中企业i权重向量为Rmi=(Rm1,Rm2,…,Rmn),其中

${\displaystyle \sum _{i=1}^n\text{R}}{}_{mi}=1(3)$

基于单个影响因子m考虑下的企业i的利润分配为:ϕmi(v)=Rmiv(I)。对上述三方面的影响因素进行分析,一般可用AHP层次分析法求得各个影响因素相对联盟企业利润分配的权重,设为αm,则综合策略下的企业i的利润分配模型为

$\text{ϕ}{}_i^1(\text{v})={\displaystyle \sum _{m=1}^3\text{α}}{}_m\text{R}{}_{mi}\text{v}(\text{Ι})(4)$

将上述三个方面的影响因素与Shapley方法的价值影响因素组合,得改进的Shapley利润分配模型如下:

$\text{ϕ}{}_i^{*}(\text{v})=\text{ϕ}{}_i(\text{v})+\text{α}{}_1\left(\frac{\text{c}{}_i}{{\displaystyle {\sum }_i^{\text{n}}\text{c}}{}_i}-\frac{1}{\text{n}}\right)*{\displaystyle \sum _i^n\text{c}}{}_i+\text{α}{}_2*\text{v}(\text{Ι})\cdot \left(\text{R}{}_{2i}-\frac{1}{\text{n}}\right)+\text{α}{}_3\left(\text{R}{}_{3i}-\frac{1}{\text{n}}\right){\displaystyle \sum _i^n\text{q}}{}_i(5)$

其中:

ci为企业i在联盟中的投资额

qi企业i核心资源创造的价值

α1,α2,α3代表企业投资度额度、风险承担比例、核心资源竞争力对利润分配的影响权重,满足 :

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _i^n\text{α}}{}_{\text{i}}=1(6)\\ {\displaystyle \sum _i^n\text{ϕ}}{}_i^{*}(\text{v})=\text{v}(\text{Ι})(7)\end{array}$

则方案可行。

3 算例分析

假设有A,B ,C三家航运企业建立合作联盟,每个企业都完全参与到合作的项目中。若三家企业不参与合作单独运营时,A企业独自运营可获利100万元,B企业独立运营可获利200万元,C企业独立运营可以获利300万元。A,B企业联合可以获利600万元,A,C联合可获利700万元,B,C联合可获利800万元,A,B,C三家企业联合则可获利1500万元。A,B,C三家企业投入成本分别为400万元,600万元,800万元,风险系数分别为0.6,0.2,0.2,核心资源创造的价值分别为100万元,200万元,300万元。设三企业的创新能力、风险承担、和资源投入在利润分配中同等重要即:$\text{α}{}_1=\text{α}{}_2=\text{α}{}_3=\frac{1}{3}$。其中企业A,B,C对应合作博弈局中人1,2,3。

按照Shapley值法计算不同联盟的组合下的利润分配值如下表:

A企业在合作联盟中的分配的利润见表1。

同理可得到B企业在合作联盟中的利润分配为500万元,C企业为600万元。见表2。

从表2可得企业A,B,C加入联盟后所分配的利润分别为:

ϕ1(v)=400万元,ϕ2(v)=500万元,ϕ3(v)=600万元,ϕ1(v)+ϕ2(v)=900万元>600, ϕ1(v)+ϕ3(v)=1000万元>700万元,ϕ2(v)+ϕ3(v)=1100万元>800万元。三家合作得到的利润比单独一家或是任意两家合作得到的利润都多,因此企业加入联盟的积极性高,稳定性也比较好。如果企业加入联盟合作后,分配的利润较之前独立运营或是小联盟合作既得利润小,企业会就不愿意加入联盟,或是影响联盟稳定,增加毁约风险,所以利润分配的合理性是联盟稳固长久的基础。

利用改进的Shapley值法(5)式重新计算联盟企业A,B,C利润分配得:

$\text{ϕ}{}_1^{*}(\text{v})=400+\frac{100}{3}$万元,$\text{ϕ}{}_2^{*}(\text{v})=500-\frac{200}{3}$万元,$\text{ϕ}{}_3^8(\text{v})=600+\frac{100}{3}$万元

${\displaystyle \sum _{i=1}^3\text{ϕ}}{}_1^{*}(\text{v})=\text{V}(\text{Ι})=1500$万元

利用改进的Shapley值法得到企业A利润$\text{ϕ}{}_1^{*}(\text{v})=400+\frac{100}{3}>\text{ϕ}{}_1(\text{v})=400$万元,在改进的Shapley值法中,企业A的风险的承受能力较大,风险承受大企业一般的回报大,因此在利益分配上给予了倾斜,符合实际情况。利用改进的Shapley模型进行利润分配时,可以通过对联盟各成员的投资额度、承担风险能力和核心资源的利润贡献权重进行调整,进行针对性的引导和支持,确保联盟的有效性和健康持续发展,相比简单的shapley 值法具有更大的灵活性和全面性,更接近航运企业利润分配的现实情况。

4结论

本文分析了竞争加剧的市场环境中,航运企业寻求战略联盟的重要意义,还分析了联盟稳固的基础,即合理的利润分配模型。在分析航运企业联盟利润影响因素的基础上,提出了综合考虑多种影响因素的改进的Shapley利润分配法,通过算例分析,说明了模型的科学性和实用性。

摘要：分析了在经济全球化浪潮下,航运企业建立战略联盟的重要意义。并分析了联盟合作博弈中利润分配的Shapley值法,在分析航运企业战略联盟体中利润分配影响因素的基础上,对Shapley值法做了改进,并用算例进行了验证。

关键词：航运企业,战略联盟,利润分配,Shapley值法改进

参考文献

[1]DOW GREGORY K.Why Capital hires Labor:a BargainingPerspective[J].American Economic Review,1993,83(1):118-134.

[2]张捍东,严钟,方大春.应用ANP的Shapley值法动态联盟利益分配策略[J].系统工程学,2009,24(2):205—210.

[3]陈雯,张强.基于模糊联盟合作博弈的企业联盟收益分配策略[J].北京理工大学学报,2007,27(8):735—737.

[4]姜启源.数学模型[M].2版.北京:高等教育出版社,2002:363—36.

[5]蒋永锋.合作博弈Shapley解的改进[J].价值工程,2012(29):246—247.

弱势企业联盟博弈分析 篇3

大量的事实表明,集群式联盟已被政府作为衡量当地区域价值增长的重要渠道。以广州市政府重点扶持的三大汽车制造产业集群联盟为例,官方公开资料显示,其2015年汽车整车产值有望超5000亿元。然而,联盟的高失败率问题不容忽视,其失败率大致在50%～60%之间[1]。一方面,合作使得集群联盟成员通过功能互补,实现了资源整合,获取了共同的集聚利益,另一方面,共同利益又会带来成员间的竞争,这种既合作又竞争的关系必然导致潜在的机会主义行为,从而增加联盟失败的概率[2]。这促使政府管理者深刻思考:如何有效协调企业的个体目标与集群联盟的群体目标,以促进当地区域经济发展。

纵观相关最新研究,多数文献以资源基础理论、关系契约理论、交易成本理论、博弈论等为基础,从规模经济、专业化分工、技术溢出效应、社会资本等概念出发探讨了集群联盟相关问题,其中,有文献从实证和案例研究角度,详尽阐述了某类集群联盟的产业政策制定问题[3,4,5];有文献的研究关注点在集群联盟的产生机理及治理机制、集群升级路径演化方面[6,7];有文献探讨了集群联盟的发展对区域经济增长的影响[8];有文献集中在对联盟的稳定性进行分析,并通过设计一些监管机制来减少或消除联盟成员实施机会主义行为的影响[9,10,11,12];有文献构建了集群联盟企业间的竞合行为模型,并对随机动力过程进行了定量分析[13,14]。这些文献对于政府制定有效的集群政策具备一定参考价值,但存在以下不足:部分学者仅从微观角度来研究企业个体层面的合作与竞争战略问题,另一部分学者仅从政府宏观角度来分析集群联盟应采取的集群政策问题,可以看出,微观与宏观是明显割裂的。将企业间竞争与合作的微观个体行为与集群联盟的宏观群体行为特征联系起来,探讨两者间的关系,该视角定量分析的文献目前鲜为少见。

有研究已表明,这种从微观个体行为到宏观群体行为的复杂性思维方式已应用在包括合作演化的许多研究领域。Nowak归纳了最为突出的5种解释群体合作行为的机制包括:亲缘选择、群体选择、直接互惠、间接互惠、空间结构[15]。在空间结构对群体合作行为的影响中,考虑在二维规则格子上,个体仅与自己的近邻相互作用,其中,有文献证明了空间结构可以有效促进群体合作行为的产生[16,17,18,19];有文献也表明,倘若个体在移动过程中,背叛的诱惑不是太高,个体迁移的速度也不是太大,群体中合作可以存在[20];有文献提出了一种基于成功驱动的个体空间位置迁移策略,合作者易形成团簇来维持和促进合作[21]。这些文献从不同的角度和侧重点来谈群体合作现象,但偏重于生物、自然科学、人类社会方面,用于解释经济社会中由企业个体组成的联盟群体合作现象还不多见。那么,由众多企业竞合行为构成的集群联盟群体行为是否具有空间结构上的上述特征?哪些因素在促成集群联盟合作中起到了关键作用?上述研究结果是否仅依赖于其给定的博弈得益参数等,这正是本文进一步要解决的问题。

因此,沿着企业竞合行为的个体作用促成集群联盟群体行为有序的思路,首先对集群联盟群体行为演化动力产生的根源进行了分析。接着,基于多Agent数值仿真实验的研究方法,对文献[21]定义的个体迁移策略进行改进,通过企业间竞合行为的重复囚徒困境博弈试验,模拟企业个体在二维空间格子上的交互行为演化,尝试从不合作者的诱惑得益、企业合作者密度、企业邻域结构、企业空间密度这4个因素,来分别探讨它们在促成集群联盟群体行为中的关键作用,以期分别从市场和政府层面给出有价值的对策和建议参考。

1 集群联盟群体行为演化动力分析

集群联盟群体行为演化的动力机制是支撑和驱动其形成、发展和演进的所有要素及这些要素构成的运行规则体系,按其动力产生的根源可分为市场自组织行为和政府控制干预下的行为。

市场自组织行为是一种市场自发的内生力量,在不存在外部集中的政府力量介入下,企业自身策略的改变仅来自于集群联盟中取得了先行者市场效益的企业的示范和诱导。由于不完全信息的存在,企业一般表现为仅学习其地理邻近性区域的策略。当集群内所有企业均与其邻域伙伴同时发生局部交互作用时,会带来整个产业与市场的互动、最终自发形成产业在特定区域内的集聚现象,这可视为集群联盟群体有序的市场自组织行为。

政府控制干预下的行为来源于市场外的外生力量介入,是政府有意识地对集群联盟进行的规划、调控行为。它主要以政府加大资金投入、税收优惠、完善集群政策、强化集群品牌意识、知识产权保护等激励措施的实施来营造集群发育、成长的良性区域环境,解决集群联盟市场自组织行为的失灵问题,对集群联盟群体行为的发展演化起间接、辅助性的宏观引导作用。

现实中的集群联盟,不仅是集群内的企业交互作用自发形成的,同时也是政府推动的,是市场和政府两方面共同作用的结果。政府只有在完全了解市场自组织行为模式的前提下,才能实施有效的外部干预手段。

2 实验模型的构建

为了构建集群联盟的仿真环境,设计一个由n家企业组成的集群联盟,令Ai为任意第i企业个体,i∈{1,2,…,n},设置Ai初始时刻随机地分布在某一集群空间区域内,并会与其他企业随机地两两相遇,当与其他企业相遇的时候,他们就进行囚徒困境博弈和策略的更新,用一个四元组〈ϕi,πi,ηi,γi〉进行描述,其中,ϕi、πi、ηi、γi分别为Ai的策略选择集合、与邻居间的当期博弈总得益、策略更新规则、空间迁移规则。模型假定博弈双方在博弈前可以通过谈判沟通,达成相互理解与默契,再由各自决定采取何种策略。

2.1 企业的博弈得益矩阵和博弈规则

任意第i企业个体Ai的策略选择集合ϕi均为{互惠主义,机会主义},分别取1或0两种状态,表示为一个策略向量:ϕi=[1 0] or [0 1]。互惠主义表示在联盟过程中坚持与对方合作,保持互惠互利;机会主义表示在联盟过程中不积极与对方进行合作,彼此竞争,意味着有更高诱惑时随时选择背叛。如果Ai采取互惠主义策略,称为合作者;如果Ai采取机会主义策略,称为机会主义者或背叛者。现假设博弈在随机的两两企业间发生,倘若博弈双方均采取互惠主义策略,则双方均得到合作得益R;如果一方采取互惠主义策略另一方采取机会主义策略,那么合作方亏损,损失得益为S,背叛方获得诱惑得益T;如果博弈双方均采取机会主义策略,则双方均得到惩罚得益P。双方的博弈得益矩阵φ如表1所示。已有研究表明,企业间的合作行为具有典型囚徒困境博弈的特征[20],因此,表1满足囚徒困境博弈得益的关系式T>R>P>S。其中,2R>S+T,即双方合作的总得益大于一方合作另一方背叛的总得益。

任意第i企业个体Ai的博弈规则为:在每一个t时刻,令Ai与其邻居间同时进行博弈,一次博弈完成视为一个博弈周期;在一个博弈周期后,计算自己的当期总得益πi,定义为

$\text{π}{}_{\text{i}}(\text{t})={\displaystyle \sum _{\text{A}{}_{\text{j}}\in \wedge {}_{\text{i}}}\text{π}}{}_{\text{i}\text{j}}={\displaystyle \sum _{\text{A}{}_{\text{j}}\in \wedge {}_{\text{i}}}\text{ϕ}}{}_{\text{i}}\text{φ}\text{ϕ}{}_{\text{j}}^{\text{Τ}}(1)$

式(1)中,∧i为Ai的近邻集合,ϕ${}_{\text{j}}^{\text{Τ}}$为ϕj的策略向量转置,πij为Ai和邻居Aj博弈后的博弈得益,i,j∈{1,2,L,n}。

2.2 企业的策略更新和空间迁移规则

文献[21]定义的个体采取基于成功驱动的空间位置迁移策略,具体来说,人们往往受赢利之本性所驱动和激励,倾向于迁移到估计可以获得最高报酬的近邻位置。受此启发,现实经济环境中的企业行为,通常亦具有模仿和学习获得高报酬的博弈对手策略行为的特点,但在空间上并不会迁移到该位置。因此,对该策略进行了改进,定义任意第i企业个体Ai的策略更新规则为:在每一个t时刻,Ai以当期总得益πi(t)为基础,根据周围邻居中博弈对手的当期总得益、策略与自身情况进行比较,并将这个博弈周期内收益最高的邻居所采取的策略,作为自己下一个博弈周期的选择策略,定义为

$\text{π}{}_{\text{i}}(\text{t})\ge \text{Μ}\text{a}\text{x}\underset{\text{A}{}_{\text{j}}\in \wedge {}_{\text{i}}}{{\displaystyle \text{π}{}_{\text{j}}}}(\text{t})$ (2)

$\text{π}{}_{\text{i}}(\text{t})＜\text{Μ}\text{a}\text{x}\underset{\text{A}{}_{\text{j}}\in \wedge {}_{\text{i}}}{{\displaystyle \text{π}{}_{\text{j}}}}(\text{t})$ (3)

如果结果为式(2),则保持当前博弈策略不变;结果为式(3),则选择Aj的该策略。

定义Ai的空间迁移规则γi为:将Ai嵌入到一个L×L的二维空间区域内,代表由多个企业参与的竞争环境,单元格数L2即为企业生存的空间,在每一个t时刻,单元格有且仅有一个企业存在,即在每一个博弈周期内,Ai随机地选择邻域内的某一单元格,若该单元格不存在其他企业时,移至此单元格;若该单元格已存在其他企业,则再随机选择邻域内其他单元格,直至找到一个没有被企业占据的单元格;若搜索完邻域单元格,且邻域单元格均有企业存在,则保持位置不变。

3 模型仿真及结果分析

Swarm平台是一个可以对复杂适应系统的群体行为和演化规律进行较好仿真的多Agent软件工具集。目前,多Agent数值仿真实验日渐成为一种重要的研究方式,为深刻挖掘企业间群体合作行为的涌现与演化提供了一个有利的视角。上述模型的仿真采用Swarm 2.2与Java编程语言在开发平台Eclipse 3.2.2上实现,操作系统为Windows XP Professional。本文采用数值模拟实验方法是基于很难通过调研或二手统计数据对文中的变量进行直接测度,而该方法可以不受干扰。

3.1 初始条件与实验数据

将集群联盟中的每个企业看作一个Agent,初始时刻具体设置和仿真规则如下:

3.1.1 初始环境

按照通常做法[15],将表1简化为单参数的博弈环境,设置1<T<2,R=1,P=S=0,这种形式虽然简单,但能充分反映个体得益与群体得益相冲突的特点,更利于实质问题的研究,因为企业间的合作行为一般是有背叛诱惑代价的,通过分析背叛诱惑参数(T)与合作得益(R)的比率,可以研究这种背叛诱惑代价对合作行为的影响。此外,产生一定数量的单元格数L2,企业空间密度g(企业数占单元格数的比例)和企业合作者密度h(企业采取互惠主义策略的初始比例)均服从(0,1)的随机均匀分布。

3.1.2 邻域结构

就每个企业Agent而言,邻域结构B的定义表示每个博弈周期内与其进行博弈的企业数量,邻居类型设置为两种:von.Neumann型(冯·纽曼型)和Moore型(摩尔型),如图1所示。其中,von.Neumann型有4个邻居,分别为[-1,0]、[1,0]、[0,-1]、[0,1]4个方向;Moore型有8个邻居,分别为[-1,-1]、[0,-1]、[1,-1]、[-1,0]、[1,0]、[-1,1]、[0,1]、[1,1]8个方向。受初始状态影响,并不是邻域内每个单元格都存在企业,当邻域内某单元格没有企业时,则视为没有博弈发生。

3.1.3 仿真规则

一个博弈周期视为一个仿真周期,仿真周期运行1000次视为仿真结束。为尽量减少随机数对计算结果的影响,在相同的初始条件下,分别进行100次计算实验,然后对结果取平均值。

3.2 参数讨论及仿真结果分析

以博弈支付矩阵中不合作者的诱惑得益、企业合作者密度、企业邻域结构、企业空间密度这4个因素,来分别探讨它们在促成联盟群体行为中的关键作用。分别对这4个仿真参数适当调整,观察集群联盟中选择互惠主义策略或机会主义策略的企业数量在时间上和空间上的演化趋势,称之为合作频率或不合作频率。其中,在图2～5中,横轴t代表运行1000次的仿真周期时长,纵轴total代表企业的总数目,深灰色和浅灰色曲线分别为采取互惠主义策略和机会主义策略的企业数量。

3.2.1 不合作者的诱惑得益分析

其他参数设定保持不变的情况下,仅对博弈支付矩阵中不合作者的诱惑得益T调整,对T在取值区间(1<T<2)内进行多轮实验和反复比较,得出结论:不合作者的诱惑得益T极大的影响着集群联盟群体行为的进程,随着T值的增加,所有企业将逐步采取机会主义策略,即不合作者的诱惑得益与集群联盟的群体行为呈负向相关关系。例如:在设定其他参数L=50,邻域结构B=von.Neumann,企业空间密度g=0.8,合作者密度h=0.5保持不变时,T的取值分别为1.1、1.4、1.5时合作频率和不合作频率的演化趋势,如图2所示(从上至下分别为a、b、c图,以下同,略)。特别地,当T>1.5后,几乎所有企业在很短的周期内均演化为机会主义者。仿真结果可以解释为,当背叛诱惑参数与合作得益的比例维持在一个较小的参数范围时,背叛诱惑得益虽然能够补偿合作得益,但缺乏足够吸引力,企业在合作过程中采取机会主义策略无利可图,在经过一段时间演化后,几乎所有企业均选择采取互惠主义策略来维持彼此合作状态;随着高额诱惑得益的逐步增加,企业采取机会主义策略会变得越来越有利可图,最终促使企业选择机会主义行为的概率在逐步增加,当增加到某一临界点时(临界点依据实际得益矩阵、空间结构等因素会有所不同),在很短演化时间内,所有企业均一致采取机会主义策略。可以看出,如果没有一些额外的惩罚机制来约束企业的机会主义行为,企业间的合作是不可能发生的。

3.2.2 企业的合作者密度分析

其他参数设定保持不变的情况下,仅对企业的合作者密度h调整,经过多轮实验和反复比较,得出结论:虽然受企业初始采取互惠主义策略与机会主义策略的分布影响,使得不同初始分布状态下的合作频率或不合作频率曲线不尽相同,但不改变其总的演化趋势,即企业的合作者密度与集群联盟的群体行为无相关关系。例如:在设定其他参数L=35,邻域结构B=von.Neumann,企业空间密度g=0.7,不合作者的诱惑得益T=1.1保持不变时,h的取值分别为0.2、0.4、0.6时合作频率和不合作频率的演化趋势,如图3所示。其中,在图a和图b中,采取互惠主义策略的初始企业比例分别仅为0.2、0.4,采取机会主义策略的企业几乎占据了大部分群体空间,但在经过一个很短的时间演化后,采用互惠主义策略的企业数量就急聚上升,迅速占据优势地位并稳固下来,接近图c中h=0.6时的演化曲线水平。仿真结果可以解释为,从单次博弈来看,由于外部环境、不完全信息等不可控因素的存在,尽管初始企业会采取某一策略行为,但因为该策略无法使企业获利,从重复博弈角度来看,该行为是难以持久的。随着企业个体向最高得益对手的学习过程,策略会不断进行调整,也就是说,企业不论初始策略状态如何,最终还是会在权衡比较后,采取带给企业更高得益的那个策略。可以看出,初始合作者密度不会影响联盟最终的演化结果,仅仅关系到其达到演化稳定状态的速度。

3.2.3 企业的邻域结构分析

其他参数设定保持不变的情况下,仅对企业的邻域结构B调整,经过多轮实验和反复比较,得出结论:企业个体的邻居数量越多,当从von.Neumann型增至Moore型时,采用互惠主义策略的企业数量会有所增加,即企业的邻域结构与集群联盟群体行为呈正向相关关系。例如:在设定其他参数L=35,企业空间密度g=0.8,合作者密度h=0.5,不合作者的诱惑得益T=1.4保持不变,B分别为von.Neumann型、Moore型时,合作频率和不合作频率的演化趋势如图4所示。其中,在图a中,采取机会主义策略的企业数量是占据上风的;在图b中,当邻居的数量由4个增加至8个后,采用互惠主义策略的企业数量增加了,压倒了采取机会主义策略的比例优势,最终占据绝大多数并稳固下来,达到了稳定状态。仿真结果可以解释为,企业在对某项具体业务进行合作伙伴选择的过程中,进行比较判断和备选的合作伙伴越多,越增加了自己讨价还价的筹码,从中筛选出匹配的合作伙伴的概率亦越大,这提高了企业间合作的概率。

3.2.4 企业的空间密度分析

其他参数设定保持不变的情况下,仅对企业的空间密度g调整,经过多轮实验和反复比较,得出结论:企业数占总单元格数的比例越大,合作者越容易存活;反之,企业数占总单元格数的比例越小,合作者越容易转变为机会主义者,即企业的空间密度与集群联盟的群体行为呈正向相关关系。例如:在设定其他参数L=35,合作者密度h=0.5,邻域结构B=von.Neumann,不合作者的诱惑得益T=1.1保持不变时,g的取值分别为0.65、0.70、0.75时合作频率的演化趋势,如图5所示。其中,在图a中,经过一段时间演化,采取机会主义行为策略的企业数量是占据上风的,而在图b中,g的取值相比图a的0.65发生了很微小的比例扰动,仅仅上升至0.70时,采取互惠主义策略的企业数量就迅速取代了机会主义策略占据上风,继续将比例微调上升至图c的0.75时,可以看到,采取互惠主义策略的企业数量已经稳固,并在企业总数量中占据了压倒性的趋势。仿真结果可以解释为,在一定的地理空间区域内,稀松或者低密度空间不利于促成合作,而紧凑或者高密度空间有利于促成合作,随着企业数量的增加,潜在的合作伙伴数量增加了,相应的合作机会亦由此增多。

3.2.5 集群联盟群体行为的空间演变

在空间博弈中,合作者是通过团簇的形式而存在的,如图6所示。其中,深灰色、浅灰色单元格分别表示采取互惠主义策略和机会主义策略的企业,黑色单元格表示该空间位置没有企业生存。根据多次仿真实验和系统运行观察,分析了集群联盟群体行为在空间上的演化趋势,得出以下两点结论:

(1)集群联盟群体行为的空间演化依赖于初始分布,其对博弈规则极其敏感,不同的参数设置会导致不同的结果。尽管其演化过程特别复杂,但其总的演化趋势不会改变,即由初始大部分机会主义者——机会主义者团簇包围合作者团簇——合作者团簇包围机会主义者团簇——均为合作者的空间演变过程。例如,以图2(a)设置的参数讨论,截取二维空间区域上,仿真步长t分别在1、16、54、124、927时的企业数量分布空间演化斑图快照,可以清晰看到采取互惠主义策略和机会主义策略的企业数量在空间上的群体演化趋势,如图6所示。这与图2(a)的仿真结果是一一对应的,在初始时刻t=1时,一些黑色空位填充在空间斑图的缝隙,只有极少量的合作者(深灰色),不合作者(浅灰色)形成大的机会主义者团簇以抵御合作者的入侵;在极短的演化时间内,机会主义者团簇的边界迅速被合作者团簇侵蚀,随着沿边界处的合作者所获得益的增加,边界附近的机会主义者被合作者吸收同化,大量的合作者突然涌现,形成稳定的合作者团簇,合作者团簇随之迅速膨胀扩大,合作的动力渐渐增强,如t=16时所示;合作者团簇稳固了下来,逐渐吞噬和瓦解着机会主义者团簇的防线,如t=54、t=124所示;在t=124至t=927的相当长的一段演化时间内,合作者团簇包围着机会主义者团簇,合作伙伴间以合作氛围为主。合作者之所以形成这种稳定的团簇,是因为彼此相互合作的好处促使它们能够很安逸地停留在合作者团簇里,机会主义者的生存空间越来越小,直至最终合作者把机会主义者从合作者团簇中驱赶了出去,合作者布满了整个空间群体,表现为t=927后机会主义者的全部消失。仿真结果可以解释为,现实市场经济环境中,除均为竞争企业和均为合作企业这两种极端经济环境的结构外,集群联盟成员间的关系更多表现为机会主义者团簇包围合作者团簇或者合作者团簇包围机会主义者团簇的情境,合作者团簇与机会主义者团簇可以实现共存,在稳态下几乎保持不变,即合作与竞争在长时间内保持共存格局。

(2)相同的企业往往集中在某几个特定的区域,形成团簇,共同抵御外来者入侵,特别地,合作者团簇越大,越牢固,越能有效抵御不合作者的入侵。亦以图2(a)设置的参数讨论,截取二维空间区域上,仿真步长t分别在1、16、54、124、927时的企业id分布在空间上的群体演化斑图快照,可以清晰看到企业id分布在空间上的演化趋势,如图7所示。其中,为每一个企业个体分配RGB三原色(每一种原色有0～255种颜色)混合调色后的任一种,同一种颜色代表同一个id号,即同一个企业,这与图2(a)和图6的仿真结果是一一相对应的。例如,在t=1、t=16、t=54、t=124、t=927时刻,相同的企业往往集中在原来地理位置上相近的区域,并没有太多的位置迁移,在稳态下几乎变化不大,具体表现为左边深色区域和右边浅色区域所示。仿真结果可以解释现实市场经济环境中一些集群联盟成员间的彼此相互依赖关系现象,当较稳固的互利关系已建起后,共同的利益将彼此捆绑在了一起,形成了可信联盟,并且几乎所有的企业成员都倾向于继续保持和自觉维护这种合作关系。

4 对策与建议

依据上述分析,分别针对市场层面和政府层面给出几点对策和建议,以期为企业的经营决策管理者和政府的政策制订者架起一座共同促使集群联盟持续健康发展的衔接桥梁。

4.1 市场层面

(1)在企业外界环境不确定性增加和未来可能收益减少的预期下,当背叛诱惑得益超出合作得益一定比例时,集群联盟内的成员采取机会主义行为几乎是必然趋势。因此,企业应尽可能采取有效措施,防范和减少这种潜在的风险可能性,一方面,通过努力增强自身经营实力,在提升自身核心竞争力的同时,也抬高了竞争对手背叛的门槛;另一方面,应保持警戒,在对方采取机会主义行为前占据先发优势,以合约的形式制定高昂的单边背叛成本,形成对不合作行为的严厉惩罚约束,起到威慑和损失补偿的双重效果。

(2)集群联盟成员中,不同的企业拥有的信息往往是不对称的,拥有信息资源优势越多,越完全,越有可能占据主动地位,处于信息劣势的企业则可能因此而遭受损失。企业应主动与合作伙伴进行及时有效的信息沟通与交流,使得各种信息在集群联盟内部容易收集、传播和共享。只有合作伙伴间建立起比较完善的信息交互体系的时候,才会促进彼此的相互了解和信任,企业间信息不对称的状况才会逐步改善,企业的策略选择才会趋于理性,由此增加稳定合作的可能性。

(3)共同利益群体成员连成一片形成可信联盟,是不易打破的壁垒防线,例如资源互补性集群联盟、垄断利益集群联盟等。所以,企业要着眼于合作伙伴关系的持续性,尽力创造出良好的合作氛围和诚信态度,并尽量多挑选备选合作伙伴进行比较,在形成了稳固的长期合作伙伴关系后,共同的长期稳定利益促使联盟内所有成员倾向于自觉保持和维护这种关系,可以在一定程度上有效抵御外来者的入侵和增强对抗市场风险的能力。极端的是,当垄断利益集群联盟的群体势力很牢固时,对政府职能部门亦具有警示作用。

(4)企业和企业间的关系本质上是竞争的,但合作却能在一定的条件和规则下自发演化出来。企业应通过创造条件和制定规则,使竞争中的合作在一种彼此相互学习、适应环境的氛围中达到。

4.2 政府层面

(1)行业协会代表着本行业的正式权威,可以被政府作为第三方的制度安排来发挥作用。其表现之一是扮演监督、仲裁和执行相应惩罚机制的角色,通过对企业不合作行为的过往历史信息在行业圈子范围内的开诚布公,对集群联盟的所有成员起威慑作用,这样,基于行业协会裁决和记录的惩罚预期会极大减少成员选择机会主义行为的可能性;其表现之二是扮演政府服务功能的中介角色,通过准确提供行业信息和需求信息,帮助企业获取市场机会和投资,为企业提供专业化、质优价廉的咨询、技术、管理等服务,可以有效降低企业成长初期的竞争风险和便于采取快速准确的市场应对措施。

(2)集群联盟内企业要形成全面的、长期的、良性的竞合关系,有赖于集群联盟内企业家之间建立良好的个人关系。政府管理机构应建立一个常设性的网络平台,通过加强信息网络基础设施的建设和提高数据库共享服务水平,让企业家有一个固定的交流与沟通场所。其表现之一是对集体惩罚机制效应的放大与强化作用,它不仅让集群企业合作双方能更多了解对方,而且会让更多的第三方起监督合作过程的作用,从而稳定集群联盟成员的合作关系;其表现之二是推动企业之间建立联系,以促进学习和交流,打破封闭格局,增强企业之间的信任和承诺,为彼此合作创造更多机会。

(3)由于集群联盟内的企业几乎均为供应链上的相关上下游企业或同质企业,且具有空间上的集聚性特点,政府需根据当地区域发展定位,合理组织集群内的空间结构,对区域内可利用的资源进行充分整合,进行科学的区块划分,相互协调多块功能空间,通过空间层次的创造实现区域有机整体的秩序感,扬长避短,充分发挥集群联盟的集聚效应。

5 结论及展望

将企业间竞争与合作的微观个体行为与集群联盟的宏观群体行为特征联系起来,基于多Agent数值仿真实验的研究方法,通过企业间竞争与合作的重复囚徒困境博弈试验,深入研究了企业个体间的竞争与合作行为是如何动态演化出联盟群体合作行为的。研究结果表明:在其他条件不变的前提下,不合作者的诱惑得益、企业合作者密度、企业邻域结构、企业空间密度这4个因素与集群联盟群体行为分别呈负向、无、正向、正向相关关系;亦分析了集群联盟群体行为在空间结构上的演化趋势,是由初始大部分机会主义者——机会主义者团簇包围合作者团簇——合作者团簇包围机会主义者团簇——均为合作者的空间演变过程,并且,相同的企业往往集中在某几个特定的区域,形成团簇,合作者团簇越大,合作伙伴间的关系越稳定和牢固。本文存在以下不足:集群联盟群体行为的演化过程必然要受到企业决策者的心理属性,如性格、情绪和认知能力的影响,因此,应考虑更加复杂的行为参数影响;对于集群联盟群体行为演化的动力学机制,应从政府角度量化出具体的惩罚和激励效果及它们的相互关系。这是值得讨论和未来研究应该完善的问题,有待于进一步设计集群联盟实验进行挖掘。

摘要：将企业间竞争与合作的微观个体行为与集群联盟的宏观群体行为特征联系起来,探讨两者间的关系。而从该视角定量分析的文献目前鲜为少见。首先依据演化动力产生的根源将集群联盟群体行为分为市场自组织行为和政府控制干预下的行为。接着基于多Agent数值仿真实验的研究方法,通过企业间竞争与合作的重复囚徒困境博弈试验,对集群联盟群体行为的演化进行了深刻的剖析,研究结果表明:在其他条件不变的前提下,不合作者的诱惑得益、企业合作者密度、企业邻域结构、企业空间密度这4个因素与集群联盟群体行为分别呈负向、无、正向、正向相关关系;亦分析了集群联盟群体行为在空间结构上的演化趋势,并且相同的企业往往集中在某几个特定的空间区域,形成团簇,合作者团簇越大,合作伙伴间的关系越稳固。最后在此基础上分别从市场和政府层面给出了具体的对策和建议。

区域物流联盟稳定性的博弈分析 篇4

现阶段各区域物流企业总体呈现低层次发展状态, 单个物流企业无法满足物流一体化需求。同时, 区域内物流企业同质化竞争激烈, 造成资源浪费、效率低下, 制约区域经济发展。而区域物流联盟是整合区域物流资源, 实现物流一体化的重要途径。通过合理分工和协作互补, 为物流需求方提供一体化的物流服务, 促进区域经济一体化发展。但区域物流联盟作为一种中间组织形态, 存在不稳定性。因此, 如何促进区域物流联盟稳定发展成为当前研究的热点问题。

2研究现状

区域物流联盟是指利用独特的区位优势, 整合区域间物流资源, 实现资源共享;通过建立区域间协调机制, 建立区域物流联盟体系, 以实现区域间物流产业的快速发展;区域物流联盟不是指某一个联盟, 而是由不同层次的联盟构成的一个联盟有机体[1]。现有对区域物流联盟稳定性的研究较少, 且主要采用约束理论和一次博弈分析等方法。

刘丽 (2005) 探讨了契约式物流联盟的稳定性问题, 指出有效的信任机制, 合理的利益分配机制及高效的信息沟通机制有利于增强联盟的稳定性[2]。郭晓林 (2005) 分析了一次子物流任务博弈为囚徒困境情形下物流联盟的稳定性问题, 并推出物流联盟的稳定性条件[3]。胡宪武 (2010) 对供应链节点企业间稳定机制的竞争与合作关系进行了博弈分析[4]。徐扬 (2011) 在协作博弈模型中引入风险偏好, 分析联盟物流企业间的合作意愿及联盟协作的影响因素[5]。李利华 (2012) 以非对称期望效果为前提, 研究同性质物流联盟企业间合作关系的进化博弈模型, 并对合作因素的变动与合作概率的关系进行讨论[6]。

物流联盟是一个由多个独立物流企业为完成特定的物流任务松散地联结在一起的群体, 联盟成员彼此之间并不存在控制或归属关系[7]。因而联盟的稳定性取决于联盟成员之间是否达到了合作均衡状态。本文通过重复博弈分析实现合作均衡的条件及影响因素, 为区域物流联盟的稳定性发展提供理论参考。

3重复博弈下的合作均衡分析

3.1无约束机制

假设企业A和企业B是区域物流联盟的两个企业, 合作的选择与否是一个博弈过程。利用重复博弈的思想可以建立起中间组织产生的博弈模型。假定博弈双方企业均具有完全行为理性和完全信息。每个企业都有两种策略选择:合作或背叛。U1表示双方合作的收益, U2表示一方背叛时的收益, U3表示对方背叛而自身选择合作的收益, U4表示双方背叛的收益。U2>U1>U4>U3。

由表1可知, 这是典型的囚徒困境博弈模型。一次博弈结果只有唯一的纳什均衡解 (背叛, 背叛) 。但无限次重复博弈后, 结果就会发生变化。因为无限次重复会涉及未来收益的时间价值, 即存在时间贴现因素。为简化分析, 设两个企业的时间贴现因子相同且都为 (0< <1) 。

在无限次重复博弈中, 任何一个企业对其他企业采取合作策略, 则其他企业也将始终对其采取合作策略, 若一方背叛, 则其他企业也将背叛。假如任一物流企业在联盟整个期间都采取合作策略, 则对任何物流企业i而言, 在联盟整个期间获得的全部收益为。

假如联盟中某个物流企业i在t期采取背叛策略, 则其他企业对它都将采取背叛策略, 那么其在联盟整个期间的全部收益为:

当ΠXi³ ΠYi时, 双方将始终采取 (合作, 合作) 策略。 求解得出:

因此:当δ值较大, 且满足条件 (3) 时, 区域物流联盟成员企业的合作收益是可以实现的, 企业看重合作带来未来较大的收益, 采取合作与信任的态度。从而使联盟的成员企业可以利用其他成员企业的优势资源为自己带来较大收益, 同时也提升了整个物流联盟的竞争优势。

3.2有约束机制

由于区域物流联盟是不同层次联盟构成的一个联盟有机体, 是介于政府组织和独立企业之间的一种中间组织形态, 存在不稳定性。因而区域物流联盟的稳定和发展需要政府、 行会的支持和监管, 并引入相应的约束机制。企业加入联盟需事先签订协议, 政府和行会进行监督, 对违约的企业进行惩罚。在实际运作中, 企业仍可选择合作或背叛。如果双方合作, 双方获得收益U1。而政府的财税支持和联盟的规模经济效应, 降低了物流运作成本, 为企业带来新增收益E, 且E值不断增大;如果一方合作, 另一方背叛, 则背叛的一方获得收益U2, 同时支付惩罚成本P, 且P值不断增大;如果双方都背叛, 只能获得收益U4, 同样也要支付惩罚成本P。

由表2可知, 当U2- P < U1+ E时, 即违约惩罚成本P > U2- U1- E时, 双方就会关心彼此的长期利益, 采取合作与信任的态度。即使任何一方有利己倾向, 也不会积极去违背协议。这样就可以维持区域物流联盟的长期稳定性。同时也实现了个人理性基础上的集体理性。

4结论

上述分析可知, 影响区域物流联盟成员企业合作稳定性的因素包括:时间贴现因子、企业收益和联盟约束机制。并得到以下结论:政府和行会应积极引导相关企业加入区域物流联盟, 使其看中未来收益, 企业就会采取长期、稳定的合作策略;企业加入联盟, 并由盟主企业统一协调和管理, 能避免同质竞争和资源浪费。而政府的财税支持和联盟的规模效应, 使企业合作的收益远远大于背叛的收益;通过政府和行会对联盟的监管, 对违约的企业进行制裁, 并不断加大惩罚力度, 保证背叛的收益始终小于合作的收益。从而促进联盟的稳定和发展。

摘要：区域物流联盟是整合区域物流资源, 实现物流一体化的重要途径。如何促进区域物流联盟稳定发展成为当前研究的热点问题。文中通过建立重复博弈模型, 求解区域物流联盟成员企业实现合作均衡的条件, 并分析联盟成员企业合作稳定性的影响因素:包括时间贴现因子、企业收益和联盟约束机制。

关键词：区域物流联盟,重复博弈,稳定性

参考文献

[1]高功步, 马丽.企业物流联盟的现状及运营策略研究[J].经济纵横, 2011, (3) :40-43.

[2]刘丽.论契约式物流联盟的稳定性[J].商业研究, 2006, 5, (5) :180-182.

[3]郭晓林, 贺盛瑜.囚徒困境情形下物流联盟的稳定性分析[J].软科学, 2005, 19, (1) :34-40.

[4]胡宪武, 滕春贤.供应链企业关系稳定机制的竞合博弈分析[J].统计与决策, 2010, (22) :056.

[5]徐扬, 申金升, 王传涛.物流联盟的形成机理与协作博弈研究[J].交通运输系统工程与信息, 2011, 11, (2) :21-26.

[6]李利华, 胡正东.非对称物流联盟合作关系的进化博弈模型[J].长沙理工大学学报:自然科学版, 2012, 9, (1) :29-33.

弱势企业联盟博弈分析 篇5

英国著名供应链管理专家马丁·克里斯托弗在1992年指出:21世纪的竞争不再是企业与企业之间的竞争, 而是供应链与供应链之间的竞争[1]。随着供应链物流向着综合化、集约化发展, 单个企业的资源能力有限, 为了适应大物流系统的发展, 一些物流企业开始采用企业联盟的形式增强自身的竞争力。上海海运学院的戴勇博士提出虚拟物流企业联盟的概念, 并从联盟的构建到联盟的管理, 分析了联盟成立的可行性:指出物流企业之间应建立基于自身核心竞争力的价值链合作联盟, 在联盟成员的选择上建立了一个融合AHP、DEA、 (0—1) 整数规划的伙伴选择模型, 解决了物流联盟伙伴选择的定性、定量以及局部、全局选优问题;设计了虚拟物流企业联盟的信息平台, 对伙伴企业信息协调共享问题建立了参与利润分配的模型[2]。中国农业大学的徐凤琴博士从博弈论的角度分析了现实中决策者有限理性的条件下企业联盟从竞争到合作的演变机制, 并提出了联盟利润的分配方案[3]。此外, 还有其他学者也在此领域进行了研究, 但总的来说该领域的研究还处于起步阶段。本文运用动态博弈的思想, 对运输企业联盟形成机制及其稳定性进行研究, 分析各种联盟结构的最大一致集, 并运用联盟均衡的思想寻找最稳定的战略联盟。

二、合作博弈基本思想

最早的竞合思想是美国著名管理学大师迈克尔·波特教授在《竞争优势》一书中提出的, 即“建立一种既竞争又合作的观念[4]”;而最早的“竞合”概念是Novell公司创始人Noorda提出的, 该概念首先用于描述现实世界中特别是经济、政治领域内竞争与合作同时存在的现象[5]。而解决竞合问题最有效的工具就是合作博弈理论了。

作为博弈论的重要分支之一, 合作博弈强调局中人在合作前能够达成具有普遍约束力的基本协议, 保证合作联盟的稳定。即假设合作博弈的局中人能够组成合作联盟, 该联盟能给局中人带来比之不参与联盟更多的利润。与非合作博弈相比, 合作博弈强调在集体理性的条件下实现局中人公平的分配超额利润。而公平值联盟稳定存在的首要前提。现定义如下[6]-[8]:

定义5:如果一个可行策略其结果使得不可能有其他可行策略会使一部分局中人更优, 却不使其他局中人更差, 那么该策略即为帕累托有效策略。

而且, 核心中的每个分配都是帕累托有效的。

定义7:Shapley值是核心中同时满足匿名性、有效性、可加性和虚拟性的唯一解。

三、问题描述

所示:该系统为M、N、T三个城市之间的物流运输系统, 其中企业1的主要业务范围在M、N之间, 而企业2, 、3的主要业务范围在N、T之间。根据上述情况, 在该运输系统中如果形成运输联盟, 则有两种主要的联盟形式:纵向联盟 (企业1、2或者企业1、3之间的联盟) 和横向联盟 (企业2、3之间的联盟) 。

在不影响问题本质的前提下作如下简化:

(1) 假设该系统中运输需求函数为线性;

(2) 假设各企业固定成本为0, 即不考虑企业规模对联盟形成的影响;

对于N、T之间的运输而言, 如果2、3企业不结成联盟, 各自为政情况下其需求函数如下:

如果2、3企业形成企业联盟则N、T之间的运输需求函数i=NT, 对于M到N, 则其需求函数i=1

对于从M到T的整个系统而言, 如果2、3企业不联盟, 则对于客户而言有两种选择:经企业1从M到N, 然后再经企业2从N到T;或者经企业1从M到N, 再经企业3从N到T。其需求函数分别为:

如果2、3企业形成了联盟, 则对于客户而言就仅有一种选择, 其需求函数为:

四、模型建立

令为该系统中合作博弈局中人集合, 即该运输系统中所有运输企业的集合。N的一个子集称为一个联盟, 全集N为总联盟。在各种可能的联盟情况中, 定义如下四种联盟结构: (1) 不联盟; (2) 两个运输企业横向联盟, 即运输企业2、3联盟; (3) 两个运输企业纵向联盟, 即运输企业1、2或者1、3联盟; (4) 三个运输企业组成总联盟。设当企业i和企业j不联盟时, 即两者各自定价;当企业i和企业j联盟时, 联盟统一定价为Pij, 且满足, 联盟内部成员之间平均分配利润。

(1) 不联盟

可得:

将三者的价格代入需求函数可得均衡时各运输线路的需求量。

综上, 三者的利润分别为:

(2) 两个运输企业横向联盟, 即运输企业2、3联盟

当企业2、3组成联盟时, 它们对城市N与T之间的运输线路形成垄断, 为使利润最大化, 2、3会对N———T之间的运输线路统一定价, 为使企业2、3之间的联盟稳定, 它们会平均分配联盟利润, 故

将上述价格代入需求函数, 可得均衡时的需求量:

由上述价格与需求量可得利润:

(3) 纵向联盟:企业1和2联盟

三运输企业的利润如下:

由于运输企业2和3完全对称, 故1、3组成的纵向联盟同上。

(4) 3个运输企业组成联盟

可得:

代入需求函数可得各线路的需求量:

由上述价格和各线路的需求量可得三运输企业的利润如下:

五、结论

综上所述, 随着不同企业之间运输可替代性的增强, 即该运输劳务标准化的程度越高企业获得的利润越多;从总的趋势来看, 横向联盟比纵向联盟更有效, 能给企业带来更大的利润;当运输服务的可替代性较大或较小时, 企业偏向于不联盟;以前的研究普遍认为, 所有企业共同参与的联盟总会带来联盟总体利润的最大化, 但通过本文的研究可以发现, 在运输服务之间的替代性较小时, 所有企业共同参与的联盟并非最有效的。

参考文献

[1]马丁·克里斯托弗 (著) , 何明珂, 卢丽雪, 张屹然 (译) .物流与供应链管理 (第四版) [M].北京:电子工业出版社, 2012.

[2]戴勇.虚拟物流企业联盟的构建与管理[D].上海海运学院, 交通运输规划与管理, 2002.

[3]徐凤琴.企业联盟及联盟竞争的博弈分析[D].中国农业大学, 管理科学与工程, 2004.

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[5]施锦华.竞争合作企业间的协同资源计划研究[D].哈尔滨工业大学, 2007.

[6]谭春桥, 张强.合作对策理论及应用[M].北京:科学出版社, 2011.

[7]施锡铨.合作博弈引论[M].北京:北京大学出版社, 2012.

弱势企业联盟博弈分析 篇6

目前在企业联盟的博弈研究中, 大多研究企业战略联盟博弈, 战略联盟是企业为了利润最大化, 在市场机制主导下建立的联盟;而在现实经济生活中, 存在着政府为了新能源汽车产业的发展, 出台了许多优惠政策, 并在政府主导下建立了新能源汽车产业联盟, 如北京新能源汽车产业联盟。国内外学者的研究中, Magnard和Magnard、Price对演化博弈论发展具有开创性的贡献, 他们提出的演化稳定策略 (ESS) 成为演化博弈论的基本概念。许肖瑜和周德群通过基于非对称主体的进化博弈方法, 分析新兴产业的进入问题并提出对策, 得出了新兴产业进入的ESS。阮爱清和刘思峰运用进化博弈模型分析了产业集群的种子、核和集群三种状态及不同阶段的收益情况, 建立了产业集群成长的演化模型。李细建和廖进球运用进化博弈分析地方政府行为特征, 并建立模型进行分析, 提出了优化我国地方政府行为思路和对策。张洪潮和何任建立了非对称企业合作创新的演化博弈模型, 分析了非对称企业间进行合作创新的策略选择和稳定性。纵观已有的演化博弈研究成果虽然在许多领域得到了运用, 但该理论在研究新能源汽车产业联盟稳定性上却运用较少。本文在现有研究的基础上, 运用该理论构造演化博弈模型, 建立复制动态方程, 寻求联盟成员的演化稳定策略 (ESS) , 并根据分析结果提出若干建议。

二、北京新能源汽车产业联盟的演化博弈分析

2.1基本假设

(1) 为了分析简单, 假设北京新能源汽车产业联盟中的所有成员都参与博弈并人为地把它们分成两个群体:群体Ⅰ和群体Ⅱ, 博弈仅在两个群体间进行, 所有成员都只有两种选择:合作与背叛; (2) 参与博弈成员都是有限理性和自私的, 因此, (合作, 合作) 的最佳策略, 是成员在博弈过程中经过不断的学习和模仿达到的; (3) 投入决定产出, 假设合作一次的总成本为C, 那么总收益为δC, 其中δ为合作溢出效应系数, δ>1;总成本和总收益在成员中按一定比例γ分配, 设群体Ⅰ成员的比例为γ, 群体Ⅱ成员的比例为1-γ, 则群体Ⅰ成员的收益和成本分别为γδC和γC, 群体Ⅱ成员的收益和成本分别为 (1-γ) δC和 (1-γ) C, c为背叛时的违约成本; (4) 假设每个群体内的成员支付函数相同, 群体Ⅰ中合作的成员比重为α, 背叛的成员比重为1-α;群体Ⅱ中的合作的成员比重为β, 背叛的成员比重为1-β。其中C, c>0;α, β, γ∈[0, 1]。

根据以上假设, 构造群体Ⅰ和群体Ⅱ中各成员进行博弈时的支付矩阵如表1所示:

2.2群体Ⅰ和群体Ⅱ的演化稳定策略

群体Ⅰ成员选择合作时的期望收益:

群体Ⅰ成员选择背叛时的期望收益:

群体Ⅰ成员的平均收益:

将分别代入中, 可得

同理可得

令F (α) =0, F (β) =0得:O (0, 0) , A (1, 0) , B (1, 1) , C (0, 1) , D

群体Ⅰ策略的演化稳定策略如下:

若恒有F (α) =0, 这表明外界的任何干扰都不能使状态发生波动。[0, 1]上所有的α都是稳定状态。

⑴当δC-c>γδC时, 则。这符合北京新能源汽车产业联盟初期的现实情况, 在收益分配不合理和政策法规不完善的情况下, 联盟成员之间的合作所获得的收益和违约成本相对较小, 导致联盟成员采取背叛策略下所获得的净收益大于合作策略下所获得的收益。此时, 若是该系统的演化稳定策略。博弈结果为, 当群体Ⅱ中选择“合作”成员的比例大于某一定值时, 有限理性的群体Ⅰ成员会考虑自身利益而选择“合作”成员的比例会趋近于0, 即群体Ⅰ中所有成员最终会选择“背叛”策略。

若所以是该系统的演化稳定策略。博弈结果为, 当群体Ⅱ中选择“合作”成员的比例大于某一定值时, 有限理性的群体Ⅰ成员会考虑自身利益而选择“合作”成员的比例会趋近于1, 即群体Ⅰ中所有成员最终会选择“合作”策略。

⑵当δC-c<γδC时, 即因违约成本增加到导致群体Ⅰ成员采取背叛策略下所获得的净收益小于合作策略下所获得的收益时, 此时不需要考虑D点的稳定性, 恒有是该系统的演化稳定策略。以上结果也可由单独加大成员间收益分配系数γ或增加违约成本c或两者同时变动而得出。博弈的结果为, 当违约成本增加带导致群体Ⅰ成员采取背叛策略下所获得的净收益小于合作下所获得的收益时, 无论群体Ⅱ成员采取何种策略, 有限理性的群体Ⅰ中的所有成员最终会选择“合作”策略。

同理可得群体Ⅱ的演化稳定策略如下:

把群体Ⅰ和群体Ⅱ的演化稳定策略在一个坐标平面中表示, 如图1所示:

2.3系统局部稳定策略分析

根据Friedman (1991) 提出的方法, 演化系统均衡点的稳定性可由该系统的雅可比矩阵的局部稳定性分析得到。

(见表2)

若c<γδC, c< (1-γ) δC, 可作出图2, 该博弈中的5个平衡点中, 点O和点B为不稳定源发点, 点D为鞍点, 点A和点C为演化稳定状态。即在北京新能源汽车产业联盟初期, 如成员企业背叛策略下所获得的净收益大于合作策略下所获得的收益时, 成员企业可能采取合作策略, 也可能采取背叛策略, 采取哪种策略要看对方企业采取合作策略的概率。由于成员企业合作中违约所获得的净收益大于继续合作所获的收益, 所以两群体成员合作长期最终演化结果为一方采取合作策略, 而另一方采取背叛策略, 即有成员企业会在合作过程中出现违约进而破坏联盟成员间合作关系。这也正是北京新能源汽车产业联盟达不到预期效果的原因之一。 (图2、图3)

若c>γδC, c> (1-γ) δC, 分析的结果可作出图3, 其实图3也可以由时的相位图得出。由图3可知, 点O为不稳定源出发点, 点A和点C为鞍点, 点B为演化稳定状态。即在新能源汽车产业联盟发展的初期, 尽管双方成员采取背叛策略下所获得收益大于合作策略下所获得的收益, 但违约成本增加或合作所分配到的收益增加导致双方成员采取背叛策略下所获得的净收益小于合作策略下所获得的收益时, 成员间合作长期最终演化结果为双方均采取合作策略, 从而联盟会得到稳定的发展。

若违约成本c处在双方成员的收益之间时, 收益大于违约成本c的一方最终将演化为合作策略, 收益小于违约成本的一方最终将演化为背叛策略。

三、结论

通过上述演化博弈模型的分析, 我们发现联盟运行稳定的关键因素是惩罚机制和收益分配机制。 (合作, 合作) 的纳什均衡是联盟稳定的基础, 而产生 (合作, 合作) 的纳什均衡必须满足博弈双方采用合作策略带来的收益大于背叛策略带来的收益, 即合作策略为占有策略时, 博弈双方才会自主选择合作策略。因此, 在北京新能源汽车产业联盟中要引入惩罚机制来保证合作策略为占有策略。博弈的稳定均衡解也取决于合作的收益及其分配效率。如果收益分配不当, 将会影响成员合作的积极性、联盟目标的实现质量和联盟的稳定运行。因此要引入收益分配机制来消除这个影响。此外, 信任机制、共享机制和协调机制等对联盟的稳定运行也很重要。一般来说, 信任机制是联盟稳定性的基础, 收益分配机制是联盟稳定性的动力, 约束机制则是联盟稳定性的保障。北京新能源汽车产业联盟的稳定发展需要建立健全正式制度的信任机制、收益分配机制、约束机制, 比如健全企业信用体系, 加快信息化建设, 完善违约惩罚机制等。只有完善制度保障, 并充分发挥各行为主体的积极性, 才能保证北京新能源汽车产业联盟的稳定发展。

摘要：本文针对北京新能源汽车产业联盟稳定性构造了演化博弈模型, 建立了复制动态方程, 得出了联盟达到演化稳定状态的条件。依据联盟演化博弈模型分析的结果对北京新能源汽车产业联盟的发展提出若干建议。

关键词：北京新能源汽车产业联盟,演化博弈,演化稳定策略

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