虚拟企业伙伴的选择（精选10篇）
虚拟企业伙伴的选择 篇1
一、虚拟企业概念的提出
任何一种企业组织与管理模式都是适应当时社会、经济发展和科技进步的产物, 虚拟企业也不例外。随着经济的发展, 企业外部环境、内部组织和管理观念的变化与网络时代信息技术的发展, 产生了一种新的管理模式——虚拟企业。
所谓虚拟企业是指两上或两个以上的成员公司组成的一种有时限的、暂时的、非固定化的、相互依赖、信任、合作的组织, 以便以最少的投资、最快的反映速度对市场机遇作出快速反应。为了共同利益, 每个成员只做自己特长的工作, 成员之间是平等的合作关系, 实行知识产权、技能和信息投入及资源有偿共享。一旦产品或项目结束, 组织自动解散或重新组合。
虚拟企业自提出后之所以受到许多学者的推崇, 主要是虚拟企业存在着许多传统企业所不具备的优势:虚拟企业适应性强, 可以组织各种规模的生产;虚拟企业的组织扁平化, 反应快速;虚拟企业重构性能好, 可以适应不断变化的市场需求;通过企业间的合作可集中全球范围内的资源和技术, 以增强企业的竞争力;可以降低风险, 降低费用;便于进入新市场, 避开市场壁垒等优点。
在虚拟企业组建过程中, 合作伙伴的选择是一个至关重要的步骤。因为合作伙伴的选择好坏直接关系到虚拟企业的运行效果。针对虚拟企业的合作伙伴的选择问题, 本文对虚拟企业合作伙伴的选择进行研究。
二、虚拟企业伙伴选择的一般性原则
在伙伴选择的过程中, 应该根据不同的虚拟企业形式和具体任务, 制定不同的选择原则和标准, 并遵循以下原则:
(一) 核心能力的互补性。虚拟企业的实质是若干个企业的核心能力强强联合, 具体表现为在专有技术或人力资源或其它资源上存在着较强的互补性。企业间核心能力互补性越强, 伙伴间联系就越紧密, 合作利润也越高。
(二) 网络联系的方便性。虚拟企业是基于信息和计算机网络技术而产生的, 相互交换的是知识信息流, 通过共享知识互进互利。因此, 网络联系的方便性决定了相互交换的知识信息流量, 亦即决定了虚拟企业成功的可能性。
(三) 与本企业目标的一致性。寻求的合作伙伴合作项目必须与本企业长远经营目标一致, 否则影响本企业既定的长期目标顺利实现, 企业难以获得持续竞争优势。
(四) 企业文化的相融性。由于虚拟企业是“基于知识”的动态联盟, 各合作伙伴是通过共享“知识基”的方式相互学习的, 而知识与文化之间水乳相融性决定了在寻求合作伙伴时应强调企业间文化因素的相融合性。实践表明合作伙伴间企业文化的相融性越强, 企业间的集成就越深, 合作双赢的可能性也就越大。
(五) 企业间相互信任性。由于虚拟企业是通过合同契约关系联系在一起, 这种契约关系是建立在信任、开放、忠诚的基础上而形成的, 因此一个虚拟企业的稳定性高低在很大程度上取决于企业间相互信任程度的高低。
三、虚拟企业合作伙伴的寻找途径
寻找虚拟企业合作伙伴有两种主要途径:
(一) 从以往有过合作经验的企业群里寻找。这种途径寻找合作伙伴的优点是:企业间相互了解, 有合作经验、信用度高, 因而较易形成合作。这也是当前国内企业较易接受的途径。目前, 国内有些地区、有些行业已存在“地区企业网”、“行业企业网”。所谓“网”并不是说企业间已实现计算机联网, 而是说这些企业在宏观管理层的引导下, 有比较广泛的业务联系或经济往来。这些企业之间互相比较了解, 有一定的合作基础, 这为虚拟企业合作伙伴的寻找提供了良好的“企业资源库”。
(二) 通过网络及其它信息媒介寻找。主要途径是通过计算机网络上所提供的企业信息查找合适的合作企业, 或是盟主提出要求、条件, 通过网络征集合作伙伴。当然也可以通过广播、电视、报纸、广告和其它信息媒体来征集合作伙伴。同时, 企业也可以把自己的企业资源, 业务能力等信息通过计算机网络让其他企业获悉, 增加自己的市场机遇。这样, 虚拟企业盟主就可以从网络上查找到那些符合自己要求的企业, 经过比较再挑选出最合适的合作伙伴。这种合作伙伴选择途径优点是可以同时找到多个适合自己需要的合作企业而不受地域上的限制, 有较大的选择余地。这一途径也是虚拟企业合作伙伴寻找的最主要方式。
四、虚拟企业伙伴间建立信任关系应采取的措施
(一) 伙伴间的合作经历。企业的合作经历可以用于判断伙伴信息度的高低。如果两个伙伴在前面的虚拟合作中非常融洽并取得成功, 双方在对方的心中都会有较高的信任度, 也即企业的“商誉”较高。商誉越高的企业, 越容易得到对方的信任。相反, 如果两个伙伴之间有过合作不愉快的经历, 那么双方下次可能都不会再愿意与对方合作, 或者即使合作也会非常谨慎。
(二) 伙伴间的相互沟通、协商。在合作过程中, 如果能够始终在伙伴之间保持资源共享以及人员“面对面”的沟通, 那么相互之间的信任度也会提高。因此, 在伙伴间建立畅通的沟通渠道, 可以增加彼此的了解, 增进彼此的信任程度。此外, 企业在制定与伙伴有关的规定以及政策时, 通过和有关的伙伴进行商讨, 再做出最终决定。尽管这种方法可能会泄漏企业的战略机密, 但这种方法确实能赢得伙伴的绝对信任。事实上, 企业也不要过分担心泄漏机密, 因为在虚拟企业中的战略应该是一致或者是相互依赖的, 让伙伴了解己方的战略能促使伙伴和己方合作, 有利于实现虚拟企业的战略。
(三) 充分了解伙伴的组织背景。如果一家企业对伙伴的目标、政策等了解得较清楚, 知道对方正在寻求己方的合作以实现其战略, 并且有能力进行合作来促进双方的绩效, 这样自然而然就会对对方产生一种信任感。反过来说, 要获得伙伴的信任, 除了制定出合作战略之外, 还必须想办法让伙伴了解自己的合作战略以及实施这些合作战略的意愿和能力。此时, 双方企业之间交流就显得很重要了, 必须注意互通有无。
(四) 建立“信誉机制”。依靠“信誉机制”也可以建立和维护虚拟企业相互之间的信任关系。如果一方为了眼前利益而欺骗对方, 则会损害其信誉而影响到合作的利益, 最终会失去伙伴的信任。因此, 虚拟企业在其运行中必须建立必要的信誉机制, 以防范机会主义倾向的发生。而信誉的建立需要社会和企业的共同努力, 可从以下方面着手: (1) 社会信誉机制:即政府建立的信誉保障制度及法律等, 以及其它社会中介机构的信息机制, 包括企业的身份认证、信誉评价和咨询、质量认证、安全认证等。 (2) 企业自身信誉建设机制:在合作过程中正确运用合作策略, 以建立信誉;在企业信誉上进行长期“投资”, 保持良好的信誉记录;与合作伙伴建立长期关系, 增大对今后长期合作利益的期望, 以增强合作中的信任。 (3) 加强虚拟企业文化建设这也是虚拟企业“信誉机制”的重要组成部分。应完善与信誉机制建立有关的虚拟企业文化建设, 并使之成为虚拟企业伙伴的共同价值观。因为伙伴企业不同的经营理念、管理模式都会使成员之间的合作难以进行, 甚至导致伙伴关系的解体。因此, 促进伙伴之间企业文化的融合, 创造和谐的文化氛围, 对推动虚拟企业关系的发展具有至关重要的意义。
五、结语
从系统的观点来看, 合作是一个动态过程, 它不仅包括合作关系的建立, 还包括合作关系的维系。在虚拟企业中, 合作关系的维系无疑是关键。处于有利地位的企业应该注意向它的合作伙伴作出长期承诺, 作出分享未来成果的承诺。博弈论告诉我们, 在长期重复博弈期收益超过短期收益时, 博弈双方才可能采取合作战略。这种长期承诺深入人心, 对虚拟企业来说有力地稳定了虚拟企业的伙伴。虚拟企业中伙伴之间建立信任合作关系, 是为实现虚拟企业的长期目标服务的。
摘要：虚拟企业的竞争优势来自合作伙伴的优势集成。从这点上讲, 合作伙伴的选择是虚拟企业成功的关键。本文论述了虚拟企业伙伴选择的一般性原则、虚拟企业合作伙伴的寻找途径、虚拟企业伙伴间建立信任关系应采取的措施。
关键词：虚拟企业,伙伴,信任
参考文献
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[4].孙东川, 叶飞.基于虚拟企业的合作伙伴, 2001, 2
[5].陈剑, 冯蔚东.虚拟企业构建与管理, 2002, 7
虚拟企业伙伴的选择 篇2
“选择了正确的团队，就是完成了80%的工作。”这是很多风险投家投资企业时的经验之谈。调查发现，与传统企业家往往单枪匹马打天下不同的是，大多数活跃在新经济领域的第三代企业家，都喜欢抱团创业，他们中间90%以上都有一个三人以上的团队。他们的创业也因为一开始建立了一个非常专业、分工明确、互补明显的创业团队，而使企业取得跨越式发展。当企业扩大到一定阶段，也能够摆脱家族企业的弊病，迅速地吸引风险投资，确立良好有效的企业制度走上正轨。
虽然每个创业者寻找伙伴，其关注的侧面都不同。但是，这些已经用事实证明成功的创业团队无疑非常值得我们借鉴，也反映了大多数寻找创业伙伴需要注意的地方。
1、在熟人圈子里寻找
合作伙伴之间最重要的是相互信任，相互尊敬，同时要有一种“爽”的感觉。这种感觉有点像谈恋爱，而且是一场马拉松式的恋爱。因此，初期的创业伙伴最好在熟人圈子里寻找。很多人选择创业伙伴通常会在配偶、亲戚、同学、同事、同好等里面寻找。(创业 )比如Google的创始人是同学关系，facebook也是如此。
有不少夫妻携手合作，既开心又赚钱。例如，黛比会做一种巧克力曲奇，她的好手艺让每个品尝过这些曲奇的人都绝口称赞;而她的丈夫兰迪有做生意的天赋和能力，两者形成一套体系，把店发展至几百家。在一些好朋友中也能找到合作伙伴。贾德。马尔金选择他的大学室友尼尔。布鲁姆一起开办了JMB，幸运的是，他们的友谊带来了商业的成功。
在寻找合作伙伴之前，需要注意什么呢?当然首先是要制定合作目的与目标，这是大前提;其次，是规划好合作伙伴的职责，这样才能更好地指导自己去寻找什么样的合作伙伴;第三，是要严肃地处理合作过程的投入比例利润分配，这是能够保证合作伙伴长治久安的制度保障。
2、为可能发生的冲突预订协议
还有一点也很重要，是每一个创业者不想去多想、但又很现实的问题，那就是合作伙伴的退出机制。在创业初期，你必须“先小人后君子”，事先想好一旦和搭档发生明显冲突时如何处理;同时建立一套一般程序来处理预料之外的矛盾。一个在创业合作关系上颇有经验的好律师可以帮你考虑到更多可能发生的冲突。你要现实一点，合伙关系里首要的问题就是不切实际的期望，所以你要确保自己和合作伙伴对未来不会过分乐观。
成为创业者的主要原因之一是想把握和决定自己的命运。但是，如果你争夺表决权的努力白费，也并非全盘皆输。因为工作出色而成为不可或缺的人物才算是真正意义上的掌控。
虚拟企业伙伴的选择 篇3
[摘 要] 针对创新型大企业选择战略联盟伙伴的实际需要，提出改进的模拟退火遗传算法，引入倒位算子和企业间协同系数矩阵，来增强选择联盟伙伴的科学性。
[关键词] 创新型大企业 战略联盟伙伴 模拟退火遗传算法
一、引言
当今世界经济一体化趋势日益明显，跨国公司的全球性研发、生产、采购和销售，使企业间竞争加剧。科技的迅猛发展使技术淘汰率递增，消费者需求日益个性化和多样化使产品生命周期日益缩短、研发成本上升，斯洛温斯基等人认为战略联盟能够给企业提供一个深入新市场的机会，通过共享技术和资源，使合作双方都从中受益，联盟可以让大企业拥有所需的小企业的专业技术和资源，同时使小企业获得相应的资本和组织资源。因此，现代企业的发展已不仅仅局限于本企业内部资源的优化运行与管理，而是更注重企业间的资源互用，以求最大限度地利用资源，降低成本、缩短产品上市时间并降低风险[3]。在超竞争的环境下，企业认识到单凭自身内部资源的整合，难以把握快速变化的市场机遇，于是纷纷放弃单干战略，采取章鱼战略组成战略联盟以获得竞争优势。
二、创新型大企业战略联盟伙伴的选择
创新型大企业是以星云模式在组织、技术、制度和管理四个方面进行创新，具有大规模资产和人员、进行大规模生产经营活动、占有较大的市场份额和影响力的无边界企业组织，它自身就是一个动态的战略联盟，战略伙伴的选择决定其竞争实力和企业运营的成败，因此通过对潜在伙伴企业的信息进行分析、整理和评估，确定若干个最优的伙伴是非常重要的。由于可选伙伴企业的空间很大，综合考虑遗传算法和模拟退火算法的全局与局部搜索能力特点和良好的互补性，采用模拟退火遗传算法进行伙伴选择。
创新型大企业根据自身的需要，可以选择不同类型的伙伴企业结成战略联盟，本文以选择某生产流程的合作伙伴为例。首先选取伙伴企业的评价指标：质量Q、安全可靠性R、成本C和时间T，其权重系数用主观赋权的G1法确定：专家用集值迭代法对评价指标的重要程度进行比较判断： ，对应{同样重要，稍微重要，明显重要，强烈重要，极端重要}，则权重(2.1)，企业的评价函数为:(2.2)，构造目标函数形如:(2.3)，最后用改进的模拟退火遗传算法选择1～2个最优企业。
三、改进的模拟退火遗传算法
通过引入倒位算子等高级遗传算子来代替常规算子，引入企业间协同系数矩阵来改进适应度函数，然后与模拟退火算法进行整合得到新算法，其过程为：
1.设置进化代数计数器：令;设置初始温度。
2.编码:按序号将候选企业编成一染色体串，企业被选择为1，否则为0。建立适应度函数：生产环节的企业间综合协同系数矩阵，当时企业u与v的协同系数为，候选企业被选择时，否则是一个相对较大的数，则适应度函数为：
(3.1)
3.随机产生初始群体，评价其适应度。
4.倒位操作：由于约束条件的苛刻性，使得交叉算子在每次交叉操作时，会产生大量的无效操作，包括交叉操作后，串中1的数量不满足约束的情况和交叉后不产生新个体的情况，仅靠引入修正机制，很难解决“早熟收敛”和“搜索迟钝”的问题。用倒位算子进行倒位操作，使染色体的编码串重新排序，改变了选择的个体却不会改变染色体的特性。
5.变异操作：采用适应性变异算子，变异概率的取值区间为，起始概率，令,，则。群体进化总代数为T，第t代群体的最佳个体的适应值为，给定，分三个阶段设定变异概率:(1),且(2)(3)这样控制参数的取值就可以使群体进化的初中期采用较大的概率，保证群体的多样性；在中后期采用适中的变异概率，后期采用较小的变异概率，不会破坏较佳的个体结构。最后增加一个修正机制来保证变异的有效性:当时变异，否则修正。
6.个体的模拟退火操作：计算新产生的个体的适应度值，并与父代的适应度进行比较，计算其增量，并以概率接受新个体，当时，接受概率，否则，其中降温方式为:。
7.评价群体的适应度，进行选择操作：采用最优保存策略的比例选择方法，即适应度较高的个体被选中的概率也较大，个体被选中的概率为:。
8.终止条件判断：如果终止代数，则，转到第4步，否则终止，输出最优解。
四、算例
黑龙江省哈航公司为建立创新型大企业战略联盟，提高企业在汽车市场的竞争力和市场份额，拟在汽车壳体、发动机和轮胎三个生产环节选择强势企业合作。每个环节各8个候选企业，可选1～2个，共4个评价指标，其数据如下表所示：
候选伙伴企业的指标数据统计表
求解过程：首先编码，形成长度为24的一条染色体串，然后用crtrp函数产生40个初始群体，确定适应度函数：专家评价后确定候选企业评价指标的序关系：，并给出判断：，，按照公式（2.1）计算可得：,,,。令，则由公式（3.1）得到适应度函数为：
，企业间协作系数矩阵为：
然后确定算法的其他参数，根据大量的实验分析选取:,,则:代，运用Matlab7.01 R14软件编程运算20次，最后得到最优适应度值为2.973872374795680;最优解为生产壳体选择上海通用和北京现代，生产发动机选择安徽全柴和大众联合动力，生产轮胎选择南通海林。
五、結论
通过采用倒位算子等高级遗传算子，建立子企业间的协同系数矩阵和适应度函数，整合模拟退火算法与遗传算法，能够提高求解的效率和质量，使创新型大企业能更好地选择战略联盟伙伴。
参考文献:
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虚拟企业伙伴的选择 篇4
虚拟企业是21世纪企业进行生产经营和市场竞争的主要形式,能否选择出灵捷的、有竞争力和相容的联盟伙伴,关系到虚拟企业的成败。虚拟企业联盟伙伴的选择是虚拟企业联盟关系的基础,联盟伙伴的业绩对核心企业的影响越来越大,在交货、产品质量、提前期、库存水平、产品设计等方面影响着企业的运作。基于虚拟企业联盟伙伴选择的重要性,国内外学者对其做了一定的研究[1,2,3,4,5]。现有的研究主要是针对虚拟企业联盟伙伴选择的原则、方法和管理的内容及策略方面进行了大量的研究,为企业改革经营模式、增强技术创新能力提供了有力的启发和一定的理论指导。但现有研究大多数均是使用单一的评价方法评价潜在联盟伙伴,未考虑各专家在评价潜在联盟伙伴时体现的偏好特性,因此使得现有的方法和模型与客观实际有一定的差距。本研究在分析虚拟企业联盟伙伴评价指标选择原则的基础上,从推动力、互补性、风险性等9个方面建立联盟伙伴评价指标体系,综合考虑各决策专家偏好特性对决策结果的影响,提出采用语言信息标度对各指标进行评价,建立虚拟企业联盟伙伴选择的群决策模型,利用LWM算子和HLWA算子求解模型,最后对一实例求解验证了模型的有效性和准确性。
1 评价指标体系构建
1.1 评价指标体系构建原则虚拟企业联盟伙伴评价涉及因素众多,指标多种多样,在构建评价指标体系时,应遵循以下原则[6,7]:
1.1.1 完整性原则
设计虚拟企业联盟伙伴评价的因素涉及很多,为了能成功地进行联盟,评价指标体系应尽可能地包括所有的相关因素,尽量不遗漏。
1.1.2 有效性原则
在遵循完整性原则的基础上,应针对具体设计任务,认真分析各个评价因素是否涉及伙伴选择的必要性标准,同时力求指标具有较强的可操作性。
1.1.3 风险最小化原则
虚拟企业运行模式具有高风险性,因此,在伙伴选择时必须认真考虑风险问题,并使之充分体现于评价指标体系中。
1.1.4 灵活性与可扩展原则
由于影响设计联盟伙伴的因素很多,而且根据市场机遇的不同、具体任务的不同,设计联盟伙伴选择的侧重点也有所不同。同时设计联盟伙伴的评价标准在很多时候应该结合潜在联盟伙伴群的整体水平与状况进行设置,因此其评价指标体系应具有一定的灵活性与可扩展性,以便盟主能够根据实际情况的变化进行调整。
1.2 评价指标体系构建
在考虑虚拟企业及其潜在联盟伙伴的特点的基础上,以虚拟企业整体收益为总目标[8],建立虚拟企业联盟伙伴评价指标体系,如表1所示。
2 模型建立
由于评价指标中存在大量的不确定和模糊的因素,指标难以量化。又因为人类思维具有模糊性、不确定性以及决策问题的复杂性,决策者对事物进行判断时用语言形式给出偏好信息是最方便的。笔者提出利用语言标度集L={l-5,…,l5极差,很差,差,较差,稍差,一般,稍好,较好,好,很好,极好}对各指标进行评价,建立选择联盟伙伴的群决策模型,使得决策具有一定的科学性和可操作性。
2.1决策预备知识
2.1.1 LWM算子[9,10]定义1:设(α1,α2,…,αn)是一组语言数据,若LWM(α1,α2,…,αn)=max i min{ωi,αi}其中ω=(ω1,ω2,…,ωn)是语言数据αi的加权向量,且αi,ωi∈L则函数LWM称为语言加权取大算子,即为LWM算子。
2.1.2 HLWA算子[9,10]定义2:一个混合语言加权平均(HLWA)算子是一个映射,HLWA:Ln→L,w={w1,w2,…,wn}是与该算子相关联的加权向量,且wj∈L,使得:HLW其中bj是一组加权语言数据中第j个最大的语言数据,ω=(ω1,ω2,…,ωn)是一组语言加权数据(α1,α2,…,αn)的加权向量,且ωi∈L。
2.2模型建立
基于语言标度集建立虚拟企业联盟伙伴选择群决策模型并利用LWM和HLWA算子求解,具体步骤如下:
Step1设有c个潜在联盟伙伴待选择,记为x={x1,x2,…,xc}。建立选择联盟伙伴的评价指标集u,u={u1,u2,…,un},选定t为决策专家,记为d,d={d1,d2,…,dt}。ω={ω1,ω2,…,ωn}为指标权重向量,λ=(λ1,λ2,…,λt)为决策专家的权重向量,且ωj,λk∈L,设决策专家dk∈d给出潜在联盟伙伴xi∈x在指标uj∈u下的语言数据评估值
Step2利用LWM算子对决策矩阵Rk中第i行的属性值进行集结,得到决策专家dk所给出的评价潜在联盟伙伴xi的综合属性值
Step4利用zi(λ,w)对潜在联盟伙伴进行排序,进而选择联盟伙伴。
3 实例分析
建立如表1所示的评价指标体系,其中各一级指标可按实际需要做相应扩充。由表1可知,建立的评价指标体系。u={u1,u2,…,u9}={推动力,互补性,相处性,双赢性,集中焦点,整合性,成长性,一致性,风险性}。
3.1 决策准备
选定3为决策专家对4家潜在联盟伙伴进行评价,即决策专家集d={d1,d2,d3},潜在联盟伙伴集x={x1,x2,x3,x4},采用语言标度集L={l-5,…,l5}={极差,很差,差,较差,稍差,一般,稍好,较好,好,很好,极好}进行决策,3位专家的权重向量λ=(l0,l4,l2),各指标的权重向量ω=(l1,l0,l2,l3,l3,l0,l4)。
3.2 决策矩阵
各位决策专家利用语言标度集对各指标进行评价决策,得到决策矩阵Rk(k=1,2,3)如下:
3.3 LWM集结
利用LVM算子对决策矩阵Rk中第i行的属性值进行集结,得到决策者dk所给出的潜在联盟伙伴xi的综合属性值:zi(k)(ω)(i=1,2,3,4;k=1,2,3):
3.4 HLWA算子集结
假定w=(s4,s2,s1),利用HLWA算子对三位决策专家给出的潜在联盟伙伴xi的综合属性值zi(k)(ω)(i=1,2,3,4;k=1,2,3)进行集结,得到潜在联盟伙伴xi的群体综合属性值zi(λ,w)(i=1,2,3,4):
3.5 潜在联盟伙伴选择
利用zi(λ,w)(i=1,2,3,4)对4个潜在联盟伙伴进行排序,得:x3酆x1酆x2酆x4。故最佳潜在联盟伙伴为x3,选择x3作为联盟伙伴。
4 结论
本文在分析虚拟企业联盟伙伴评价指标选择原则的基础上,构建评价指标体系,考虑联盟伙伴选择决策问题包含大量的模糊和不确定因素以及专家的偏好特性,笔者提出通过语言标度集对指标进行评价,建立群决策模型,并基于LWM算子和HLWA算子求解了模型,最后通过一算例验证了模型。结果表明,基于语言标度的虚拟企业联盟伙伴选择群决策模型是一种有效的方法。
摘要：提供一种新的虚拟企业联盟伙伴选择的群决策模型。在分析虚拟企业联盟伙伴评价指标选择原则的基础上,建立联盟伙伴评价指标集,考虑决策专家对指标的偏好特性,提出利用语言信息标度建立虚拟企业联盟伙伴选择群决策模型,利用LWM算子和HLWA算子对模型进行求解,最后予以实例验证了模型的有效性和准确性。
关键词：虚拟企业,伙伴选择,群决策,LWM算子,HLWA算子
参考文献
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创业时如何选择创业伙伴 篇5
有些企业为了在合作项目中拥有更大的“话语权”，享受说了算的痛快，故意寻求实力较弱的伙伴。但实际创业活动中，谁都想说了算，谁都想当“主人”，但主人不是谁都能当的，不是谁都能够当好的，当家做主意味着更多的付出和更大的责任。
创业者在寻求合作伙伴时一心追求话语权，但软弱的合作者却可能在你需要时，不能给予你及时和有力的帮助，反而有可能使一些更强大的潜在合作伙伴却步不前，弃你而去，使你丧失更多的机会。
二、对合作伙伴进行深刻了解
有时候因为受到形势和环境所迫，不得不很快找到能够出资的合作伙伴。但是如果对对方没有深入了解便草率地签下了合作合同，那么很快创业者会感到后悔。如果对方缺乏诚意，合作款项迟迟不到账，会最终影响到项目开发速度，丧失了抢占市场的最好时机。
创业者因急于发展企业，对合作方的信誉、实力疏于考察，极易为企业留下隐患。在涉及资金投入时，一定要强调资金的到位期和资金到位的比率。创业者在合作合资前，务必对合作伙伴进行全方位的调查研究，对合作伙伴的品行、经营能力、资金实力等，都要有翔实的了解，以减少投资风险。
三、与合作伙伴达成共识后再实施
如果合作双方对某一个项目仅仅因为简单的了解和互相赏识就开始创业，那么后期很容易出现意见不合的情况。特别是当投资方对生产方的市场运行方式有着完全不同的看法。自视为“救世主”的投资者，在不了解行情的情况下强行要求对方改正，而对方又觉得自己没有什么不对，执意不肯听从，双方僵持不下，迟迟达不成共识。创业也就难以为继了。
四、不要过分看重钱在合作中的地位
作为一个投资者，需要的是耐心与细心。不能认为自己是投资者，就颐指气使，将自己当成救世主和百事通，这样极容易引起合作者的反感，激化矛盾，导致两败俱伤。一个理智的投资者，应学会尊重合作方的意见，并尽力弥补对方在管理、市场等方面的不足，做到有节制、有分寸，遇到问题充分交流，必要时要能够求同存异，克己从人，以争取双方利益的最大化。
五、不要选择实力远超过自己的伙伴
刚毕业的大学生在自主创业时，往往会因为自己刚毕业，经济基础薄弱，不得不寻求投资合作伙伴，以求利益共享、风险共担。当和极具实力的大型企业合作，对方为这一项目投入了足够的资金，同时也占据了大部分的股权。
资金问题解决了，但在经营、管理、人力等诸多问题上却达不成共识。对方往往会因为自己是大股东，根本不按大学生的思路运作。最后导致的结果不仅是项目失败，还挫伤了几个大学生的创业信心，使其在破产的边缘徘徊。事实上，由于合作伙伴过于强大，揽权、抢权意识强烈，会导致真正有知识有想法的人却陷入英雄无用武之地的尴尬中。尤其是对于刚出道的创业者，在以股权融资的时候，一定要考虑双方力量的平衡问题。虽然不能一心想着制住”对方，但也一定要随时警惕被对方“制住”。
六、忌关系式投资
有时候创业者会因为友情或者亲情的关系，答应他人的合作要求，却忽视了对方真正的能力和才干。最后既没能让好友感受到创业的好处，也使自己陷入两难的困境。投资者在投资时，一定要记住，感情代替不了理智，不要被感情的温情面纱蒙蔽住眼睛，迷惑了头脑，最后为了“讲感情”，其实却伤害了双方的感情。
七、忌不真诚对待伙伴
有的创业者为了让自己占到更大便宜，会在脑子里把小算盘拨了又拨，极力寻找合作条款的空当，不按合约规定办事，屡屡推诿、延迟、压缩投资时间和数额，寻找各种借口让对方替其出资、垫资。这样的行为会让对方也对合作丧失了信心。私心太重，合作缺乏诚意，不信守承诺，是投资合作中常见的事，亦常常成为投资失败的诱因。
虚拟企业伙伴的选择 篇6
虚拟企业是一种崭新的企业组织形式,是2l世纪企业进行生产经营和市场竞争的主要形式。合作伙伴的选择是一个非常重要而且复杂的过程,能否选择出有竞争力的、相容的合作伙伴,关系到虚拟企业的成败[1]。在虚拟企业的生成、运作、发展、解体的每一个阶段,都需要频繁地选择伙伴。借助Internet等手段在全球范围选择伙伴,由于涉及候选者的数量大、评价指标多、决策者判断不确定等诸多因素,致使伙伴选择相当困难[2]。因此迫切需要寻求一种精确有效的定量方法,籍以解决复杂的虚拟企业伙伴选择问题。
目前,已出现不少有关虚拟企业伙伴问题的文献:Kasilingam和Lee提出了选择合作伙伴的一个面向成本的混合集成模型,将成本表示为目标函数,使问题成了一个使成本函数最小化的优化问题[3];Talluri等人的研究以一个多准则决策问题表述选择过程,并应用基于线性目标规划的数学建模方法,求解模型考虑不同的选择准则[4];雷西玲等人把多Agent技术应用于伙伴选择决策系统,用一个Agent来代表电子商务大商场的一个企业实体去竞标,并给出了选择合作伙伴的有效函数[5]。但以上方法都倾向于离散的单业务过程的合作伙伴选择,缺乏从整条价值链全局最优的角度出发来考虑整个合作伙伴组合的选择问题。
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,具有正反馈、分布式计算、启发性收敛的特点,使问题求解过程得以加快。蚁群算法适用于解决一些离散系统优化中困难问题,如旅行商、指派、调度等问题,已取得了一系列较好的实验结果。在此,本文采用蚁群算法在整条价值链上搜寻有效的虚拟企业合作伙伴组合。
1 合作伙伴组合优化的决策模型
虚拟企业在整体上以最佳的性能(如时间、成本等)实现市场机遇,是虚拟企业进行伙伴选择的目的,这一过程可以表述为一个多目标优化问题。
假设发起企业根据市场机遇经过企业核心能力识别、竞争能力综合评价和DEA有效性分析后,已经识别出J个不同的业务过程(如研发、制造、分销)中的候选企业,这些企业集合可表示成ΩI×J,其中uij表示第j业务过程中第i个候选伙伴,i=1,2,…,I;j=1,2,…,J。
接下来对整个集成价值链在实现市场机遇性能进行评价,可以考虑三个方面的因素:即合作伙伴群整体实现市场机遇所需的时间T、虚拟企业总的运行成本C和各合作伙伴间的运行一致性F。在实际运用中可根据需要增加其他指标。
目标函数1:f1=min(T)
为了更快地把握快速变化的市场机遇,要求虚拟企业整体对市场机遇总的反应时间T最小。由于机遇实现过程中以并行工作为特征,整体上的反应时间需要根据虚拟企业的组合结构与运行流程来具体确定。一般地,对于基于供应链式的垂直合作形式(即研发、制造、分销等环节相互串行的运作流程)而言,其整体最短反应时间可表示为:
undefined
其中,Tij为候选伙伴uij的反应(或启动)时间。
undefined
目标函数2:f2=min(C)
虚拟企业总的运行成本C最小,一般地,该目标函数可以表示为:
undefined
Cij为候选伙伴的运行成本。
目标函数3:f3=max(F)
为保证多合作成员组成的虚拟企业能顺利运行,运行过程中各合作伙伴间的总体运行适应性的一致性要尽可能大。当两个相邻的业务过程的候选企业uij和ukj+1一致性指标均值undefined小于某一阈值φ时,可以剔除这两个企业间的组合。
undefined
约束条件为:每个业务过程选择1个合作伙伴组成虚拟企业。
为了应用蚁群算法对合作伙伴组合进行整体优化,可以利用层次分析法[6](即AHP)对照以上三个因素按业务过程对各个候选企业求目标函数值。AHP是一种定性与定量相结合的决策方法,其基本思想为:把决策问题按总目标、子目标、评价标准,直至具体方案的顺序分解为不同的层次结构,然后利用求比较矩阵特征向量的方法,求得每一层次的各指标相对于上一层各指标的权重,利用加权求和的方法递阶归并,求出各子指标对总目标的权重。最后由各指标信息值乘上各子指标权重,得到各企业的目标函数值。接下来在每个业务过程内部,以其中目标函数值最大的企业为标准,其他的企业目标函数值与之相除所得比值称为吸引度,它是后面建立蚁群算法最优化模型的基础。
2 基于蚁群算法的最优化模型
2.1 蚁群算法简介
蚁群算法由意大利学者Colomi A、Dorigo M和Maniezzo V等人在90年代首先提出[7]。算法受到真实蚁群觅食行为的启发,科学家发现虽然单个蚂蚁没有太多的智力,也无法掌握附近的地理信息,但整个蚁群却可以找到一条从巢穴到食物源之间的最优路线。经过大量细致观察研究发现:蚂蚁个体之间通过一种称之为外激素的物质进行信息传递。蚂蚁在运行过程中,能够在它所经过的路径上留下该种物质,而且蚂蚁在运行过程中能够感知这种物质,并以此指导自己的运行方向,因此,由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现出一种信息正反馈现象:某一路径上单位时间走过的蚂蚁越多,表明该路线的可用性越好,则后来者选择该路径的概率就越大。蚂蚁正是通过这种信息的交流最终达到蚁群整体行为的最优化。
2.2 蚁群算法模型
和其他算法不同,关于蚁群算法的介绍往往要结合具体问题进行,在伙伴选择问题中可以用节点来代表候选企业。设蚂蚁的数量为m,系统初始化时将m只蚂蚁随机放在n个节点上,任意一条边的两个节点设为i、j,他们之间的距离dij取末节点j的吸引度的倒数,设置ij边的初始信息素浓度τij(0)=τ0(τ0为常数)。
①每只蚂蚁存在于离散的状态中,它们从一个状态到另一个状态的运动采用概率转移规则。影响概率的状态信息有两方面:从i移动到j的边(i,j)的长度及该边储存的信息素。一般地,t时刻蚂蚁k从节点i移动到j的路径选择概率为
undefined
其中,τij(t)表示第t个搜索周期时边(i,j)上的信息素浓度,是蚂蚁之间的通信通道,ηij(t)取j点的吸引度即为1/dij,参数α、β表示相对权重,用以调整τis(t)与ηij(t)的相对重要性。α越大,蚂蚁越倾向于选择其他蚂蚁使用的路段,体现了蚂蚁之间的协作;β越大,则该概率选择越接近贪心规则。j∈allowedk表示蚂蚁k下一步容许选择的节点集合,即tabu[j]=1。
② 每只蚂蚁的周游完成以前只能访问未曾到过的节点,为此设定一个禁忌表tabu[m][n],其中tabu[k][t]表示蚂义k在时刻t以前走过的点,因此①中的
allowedk={1,2,…,n}-{tabu[k][1],tabu[k][2],…,tabu[k][t]}
③ 蚂蚁的一次周游构造了问题的一个可行解。当m只蚂蚁都完成一次周游后,便在各自经过的路径的每一条边上留下信息素。如果蚂蚁k在周游中经过了边(i,j),则蚂蚁k留在其上的信息素浓度数量为
undefined
这里,Q是一正常数,L[k]是蚂蚁k在本次周游中所走回路的长度,对应于问题的一个可行解。可见第t个搜索周期结束时留在边(i,j)上的总的信息素浓度增量为
undefined
④ 正如大地上的信息素会随着时间的推移逐渐消失一样,人工信息素也引入了挥发机制。若信息素的保留比例为ρ,则挥发比例1-ρ表示信息素的消失程度,于是边(i,j)上的信息素的全局更新公式为
τij(t+1)=ρ·τij(t)+Δτij(t),ρ∈(0,1) (7)
至此路径信息素更新完毕,算法完成一个搜索周期,进入下一循环。蚁群的这一运动直到周游计数器达到预设值或所有蚂蚁都走同一周游路径为止。如果蚁群周游NC次后循环停止,则基本蚁群算法的时间复杂度为O(NC·m·n2),在实险中m一般取值与n为同一数量级,因此整个算法的复杂度为O(NC·n3),当n变大时NC也会相应增大,反映蚁群算法具有抵御组合爆炸的能力。
明确了算法关键步骤后,以下给出算法的伪代码描述:
初始化:设定参数Q、α、β、ρ;放置m个蚂蚁在n个节点上;nc=0(nc为迭代步数或搜索次数);τij(0)=τ0;Δτij=0;生成n个节点的初始位置,计算两点之间的距离dij及其倒数。
While(nc
for(k=0;k
{
for(i=0;i
{
蚂蚁k按式(4)的状态转移概率Pundefined选择节点j;
若j被选中,tabu[k][i+1]=j; //动态调整禁忌表tabu
}
计算蚂蚁k的回路长度L[k];
}
在蚂蚁k所经过的边上按式(5)计算Δτundefined(t);
按式(6)计算Δτij;
按全局更新公式(7)调整τij;
对每边(i,j),置Δτij(t)=0;
nc=nc+1;
} //While
输出得到的最佳路径及其长度;
算法结束。
3 实验及结果
在实验中设置3个业务过程数,每个业务过程候选企业数分别为3、3、4个,采用AHP算法步骤[6]对各类候选企业的按上文所提到的指标因素T、C、F进行评估,得到各候选企业的目标函数值,进而求出其吸引度。实验中各候选企业的指标信息随机产生,一致性阈值取φ=0.3(第2节),求得的各候选企业对应的吸引度如表1所示,并由此产生的9个节点的加权有向图如图1所示。
图1中节点S为起点,节点T为终点,要求搜寻S到T的最短路径。蚁群算法的参数设置为α=β=0.9;蚂蚁数量m=9;Q=50,ρ=0.9;算法迭代了100次后求解的值收敛于5.1,收敛的路径为:S-1-4-8-T,即此虚拟企业整体上最佳的伙伴组合为1、4、8,至此问题得以解决。在实验结果中节点1、8分别是业务过程1、3中AHP目标函数值最大的候选企业,但是节点4的AHP目标函数值并不是业务过程2中最大的,其原因是考虑了合作伙伴间的一致性因素,于是产生了以上不同于AHP局部择优的结果,从而保证了虚拟企业的全局最优。
实验证明,运用基于蚁群算法的最优化模型来求解最优伙伴组合,能加快问题的求解过程,明显降低求解复杂度。
4 结束语
文章通过采用蚁群算法,实现了虚拟企业在整条价值链上伙伴组合的全局最优,并用实验对算法进行了验证。本文只考虑到一个业务过程由单个合作伙伴单独完成的情况,而在实际运行时,考虑到风险控制、候选企业的个体生产能力等因素,一个业务过程可能需要两个以上的伙伴并行工作,就要对以上蚁群算法模型进行改进,这是下一步要进行的工作。
参考文献
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[3]Kasilingam R,Lee C.Select ion of vendors-a mixed integer program-ming approach[J].Computers and Industrial Engineering,1996,31:347-350.
[4]Talluri S,Baker R,Sarkis J.A framework for designing efficient valuechain networks[J].International Journal on Production Economics,1999,62:133-144.
[5]雷西玲,谢天宝,张景.基于Agent虚拟企业选择伙伴的决策支持系统[J].计算机工程与应用,2004,4:216-218.
[6]罗永远,王坚,戴毅菇.基于模型的虚拟企业伙伴选择研究与应用[J].计算机应用,2004,24(1):152-154.
虚拟企业伙伴的选择 篇7
虚拟建筑施工企业既涉及到与建筑施工有关的工程活动的虚拟,以包含与建筑施工企业组织经营有关的管理活动的虚拟。它以生产为中心的虚拟施工在施工过程中融入仿真技术,以此来评估和优化施工的过程,以便降低费用,快速地评估不同的工艺方案、投资需要规划、生产计划等。其主要目标是评价施工性。它主要解决“这样组织施工是否合理的”问题。它将现实制造环境及其制造过程通过建立系统模型映射到计算机及其相关技术所支撑的虚拟环境中,在虚拟环境下模拟现实制造环境及其制造过程的一切活动和产品的制造全过程,并对产品制造及制造系统的行为进行预测和评价[1]。
虚拟企业的最大特点是杨长避短,即企业的组成是以核心竞争力为基础,但核心竞争力则需要完全信息静态博弈—纳什均衡的讨价还价模型来评估。也就是说假设某项工程需要由多个施工企业(或个人)协作(虚拟)完成,现给定目标的战略条件如下:每个企业或个人选择自己的最优战略(企业或个人最优战略可能依赖于也可能不依赖于其它企业或个人的战略),所有参于企业或个人选择的战略一起构成一个战略组合[2]。这种战略组合由所有企业或个人的最优战略组成。
纳什均衡需要虚拟施工企业中各方遵守协议,不得有违背协议的个人或企业,即虚拟施工企业中各方均应发挥协作精神。
1 虚拟建筑施工企业的协作风险
(1)市场风险:由于组织中的个别企业核心竞争力不强,导致纳什均衡失败,从而造成其它成员的具大损失。
(2)金融风险:由于利率、汇率的变动,股市波动,导致成员的利息、债务负担加重,虚拟施工企业的成员融资渠道阻塞。
(3)能力风险:伙伴忽视质量管理,产品不能达到设计要求,项目不能通过验收;对成本管理的轻视,使生产成本超出了预期成本或对技术复杂性的轻视,使施工困难;不能严格按施工工序所规定的时间完成任务,丧失市场机遇和客户信任。
(4)协作风险:伙伴间联络渠道的阻塞,伙伴主动沟通的积极性不足,使施工时间安排上脱节;伙伴所安排的技术思想、技术平台不同,伙伴间的成果或信息在相互集成时出现技术衔接的困难;合作伙伴成为竞争对手,核心竞争力被削弱;合作伙伴信息传递不畅,信息失真;伙伴的组织结构与虚拟施工企业不适应,伙伴间不同的企业文化和管理模式发生冲突,导致组织内工作效率低下,协调失衡、管理失控,虚拟施工企业解体;法律不完善,伙伴单方面违约,伙伴弄虚作假、泄漏机密,导致新的竞争对手出现(主要体现在施工项目鉴定前),竞争力下降;伙伴退出,伙伴中技术人员的流失,管理人员的变动,会导致组织内配合度下降;伙伴承担的风险与获得的利益不匹配,使伙伴的积极性降低,伙伴相互扯皮;外部环境变化,伙伴的生存能力削弱,降低了伙伴的稳定性发挥。
(5)投资风险:施工项目的前期投资大或建设方的资金不能及时到位,伙伴因其它风险问题终止或失败,导致投资不可逆及伙伴套牢,从而使虚拟组织资金运行困难;伙伴因自身问题不能按合同进行投资,导致项目延期或失败。
2 虚拟建筑施工企业中的博弈概念
(1)参与人(players):参与人指虚拟建筑施工企业中决策的主体—也称为合作伙伴。他的目的是通过选择行动(或战略)以最大化自己的支付(效用)水平。参与人可能是自然人,也可能是团体。
(2)行动(actions or moves):行动是参与人在协作时的决策变量。一般地,我们用ai表示第i个参与人的一个特定行动,Ai={ai}表示可供i选择的所有行动的集合。
(3)信息(information):信息是参与人有关博弈的知识,特别是有关“自然”的选择,其它伙伴的特征和行动的知识。
完美信息:指一个伙伴对其它伙伴的行动选择有了准确了解的情况,即每一个信息集只包含一个值。
完全信息:指自然不首先行动或自然的初始行动被所有参与人准确观察到的情况,即没有事前的不确定性。
共同知识:指所有人知道所有人知道的知识。
(4)战略(strategies):是伙伴在给定信息集的情况下的行动准则,它规定参与人在什么时候选择什么行动。因为信息集包含了一个伙伴有关其它伙伴的之前行动的知识,战略告诉伙伴如何对其它伙伴的行动作出反应,因而战略是“伙伴的相机行动方案”。
一般地,我们用Si表示第i个参与人的一个特定战略,Si={si}代表第i个参与人的所有可选择的战略的集合。如果n个参与人每人选择一个战略,n维向量S=(s1,…si,…sn)称为一个战略组合,其中Si是第i个参与人选择的战略。
(5)支付(payoff):在博弈论中,支付或者是指在一个特定的战略组合下合伙人得到的确定效用水平,或者是指合伙人得到的期望效用水平。支付是博弈合伙人真正关心的东西。
我们假定每一合伙人的偏好都可以由一个期望函数来代表,他的目标是选择自己的战略以最大化其期望效用函数。
令ui为第i个合伙人的支付(效用水平),U=(u1,…ui,…un)为n个合伙人的支付组合,博弈的一个特征是一个参与人的支付不仅取决于自己的战略选择,而且取决于所有其它合伙人的战略选择,就是说,ui是所有合伙人的战略选择的函数:
(6)结果(outcome):结果是博弈分析者所感兴趣的所有东西,如均衡战略组合,均衡行动组合,均衡支付组合等。
(7)均衡(equilibrium):是所有合伙人的最优战略的组合,它是i的所有可能的战略中使ui或Eui最大化的战略。因为一般来说,ui是所有所有合伙人的战略组合的函数,i的最优战略通常依赖于其它合伙人的战略选择。
3 用博弈理论选择虚拟建筑施工企业的合作伙伴
从前述中我们已经知道合作伙伴在协作过程中,由于多种原因可能造成伙伴协作风险过大,或导致虚拟建筑施工企业的合作失败。所以,为了避免在虚拟建筑施工企业的合作中出现协作风险大的因素,选择虚拟建筑施工企业的合作伙伴是十分重要的工作。
选择合作伙伴就是要选择协作能力强、技术水平和技术平台相同或相近的企业或个人,同时,企业之间的合作都具有一定的信誉度,在困难情况下,大家能齐心协力,共渡难关。
设某建设项目由盟主A企业(个人)来组织虚拟建筑施工企业,需要在某些分项上寻找合作伙伴。为了降低协作风险,取得双赢的结果,在选择合作伙伴时,按下列矩阵进行主(设所选择的分项中有多个合作伙伴可以选择,我们以第i个合作伙伴为例进行说明),具体如下:
其中:UAi、Ui—分别为盟主A和第i个合作伙伴合作时的支付(或效用水平);
U/Ai、UAi//—分别为盟主A合作、而合作伙伴不合作时,盟主A与他人合作时的支付(或效用水平)和盟主A与第i个合作对象不合作时,盟主A与最后确定的合作伙伴合作时的支付(或效用水平)。
在与第i个合作伙伴合作的过程中,UAi、Ui为纳什均衡。当同一项目有n个合作对象时,每个合作对象与盟主A的合作均有一个纳什均衡。把这些纳什均衡列矩阵如下:
在这些纳什均衡平衡中,找出UAi、Ui中最大的一组或接近最大值的几组作为初步的合作伙伴。此时,协作风险应为较小或最小。
4 用博弈理论分析虚拟建筑施工企业中合作伙伴的协作风险
由于虚拟建筑施工企业的协作风险具有前述的几个特点,所以,在初步确定合作伙伴后,还应进行协作风险的评估,以确定最后的合作伙伴。
协作风险的评估,我们用纳什均衡理论按下列步骤进行:
(1)分别列出盟主A和己初步确定的合作伙伴协作风险各种的组合,作为战略的多种决策。如盟主A的一种风险组合为:施工项目的前期投资大,而其它方面的协作没有风险,仅需要合作伙伴拿出一定数量的资金作为投资,用于施工项目的前期投资;而合作伙伴针对这种风险组合提出的策略为:资金作为投资可以,但要求有较高的回报率。
我们把这样的组合分别作为盟主A和合作伙伴的各一种决策策略。在实际虚拟建筑施工企业中,由于工程的复杂程度越来越高,所以,虚拟建筑施工企业的组织也就越来越大,组织内的协作也就显得越来越重要。所以,协作风险组合(策略)尽量是成熟的组合,同时,又应该是提高企业信誉的组合。
(2)分别求出盟主A和合作伙伴的每一个最优策略效用水平,即:分别求出盟主A和合作伙伴的每一个最优策略函数,分别记作Aij、Bji(设合作伙伴为B),i=1,2,…n;j=1,2,…n。
其中:Aij—是合作伙伴B的第j种最优策略对盟主A的第i种最优策略所对应的效用水平;
Bji—是盟主A的第i种最优策略对合作伙伴B的第j种最优策略所对应的效用水平。
(3)将Aij、Bji分别记入表中,则有下列矩阵:
(4)利用AHP方法分别求解盟主A和合作伙伴B的策略重要性排序[3]。假定在上述矩阵中,根据AHP方法分别求出盟主A和合作伙伴B的策略重要性排序中最重要的策略分别为第i个和第j个策略,则Aij、Bji所形成的策略效用水平就是一个纳什均衡(强纳什均衡)。也就是说,盟主A采用第i个策略、合作伙伴B采用第j个策略时,盟主A和合作伙伴B的协作风险较小。或者说,当盟主A和合作伙伴B协作形成虚拟建筑施工企业中的成员时,盟主A和合作伙伴B都能得到较高的效用水平。
(5)确定最后的合作伙伴。按照上述方法,重复盟主A和其它合作伙伴的策略效用水平的计算,并从中找出效用水平最大的一个纳什均衡(强纳什均衡),这个纳什均衡中的合作伙伴就是盟主A要找的合作伙伴,也就是虚拟建筑施工企业中的成员。
(6)对虚拟建筑施工企业组织中的所有成员均可按照上述方法找到。
摘要：虚拟企业是二十一世纪制造业主要的发展模式,是以制造技术和计算机技术支持的系统建模和仿真技术为基础、集成现代制造工艺、计算机图形学、并行工程人工智能、人工现实技术和多学科知识形成的一种综合系统技术。根据虚拟建筑施工企业涉及到与建筑施工有关的工程活动的情况,分析了虚拟建筑施工企业协作伙伴的选择方法,得出采用博弈理论的讨价还价模型来评估协作伙伴是最有效的方法之一。
关键词：博弈理论,虚拟,协作伙伴,纳什均衡
参考文献
[1]张旭海,黄河等.敏捷虚拟企业[M].北京:科学出版社,2003,3.
[2]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社,1996.
虚拟企业伙伴的选择 篇8
关键词：虚拟企业培植环境 (VBE) ,虚拟企业,伙伴选择,分层指标体系
一、引言
面对转瞬即逝的市场机遇, 伙伴选择是快速有效构建虚拟企业的重要步骤[1,2] , 而指标体系的设置是虚拟企业伙伴选择的关键环节。当前, 国内外相关研究大都直接在一个非限定性的环境中, 设定组建一个虚拟企业, 按设置的指标体系对成员企业进行评价, 以此作为虚拟企业伙伴选择的依据[2,3,4] , 可以为虚拟企业伙伴选择提供一定理论指导。但是, 由于忽略虚拟企业组建的基础环境研究, 一般不考虑组建虚拟企业的方案选择, 无法解释如何在一个非限定性的环境中迅速获取企业正确的基本信息进行伙伴选择等现实问题[5] ;缺少对指标体系需要程度的分层、以及伙伴选择各阶段对指标需求的对应性研究。显然, 无法反映响应市场机遇的虚拟企业的动态特性, 一定程度上影响与制约了对虚拟企业实践的指导作用。
为此, 2005年Camarinha-Matos和Afsarmanesh在ECOLEAD项目中首次提出虚拟企业培植环境 (Virtual enterprise Breeding Environment, VBE) 的概念, 并将其定义为:采用可互通的基础设施, 遵循一定的基本长期合作协定和共同运营准则而形成的一个组织联合体以及各组织彼此都支持的制度, 其主要目标是增加自身参与虚拟企业的机会和为虚拟企业构建做更充分准备[5] 。VBE将成员企业之间的点对点连接结构转变为企业之间的网络结构。在这一网络结构中, VBE的成员企业以各种角色相联系[7] 。VBE为不同角色职能的行使提供需要的信息和帮助工具。不同的角色承担不同的权利和责任。VBE中主要有以下角色:VBE 成员企业、VBE 管理者、机会经纪人、虚拟企业筹划者、虚拟企业协调者等等。VBE根据自身发展特点, 吸引或招募有意向参与组建虚拟企业的企业, 在他们达到VBE最低的信任标准, 承诺遵循VBE的制度、准则和协定后, 吸收其成为VBE成员企业, 使他们在VBE中为加入虚拟企业做准备。当机遇来临时, 机会经纪人对机遇进行识别分析, 虚拟企业筹划者计划并实施组建虚拟企业。虚拟企业伙伴确定后, 在VBE的虚拟企业构建支持性机构的配合下, 合作伙伴迅速达成一致, 组建虚拟企业。VBE提高了虚拟企业准备程度, 增加了机遇实现率, 对虚拟企业成功运作有积极的促进作用, 减少了风险发生的概率, 同时使虚拟企业研究更具有现实意义。
虚拟企业培植环境的提出对虚拟企业构建和运作具有积极意义。目前, 有关VBE的研究主要集中于VBE的生命周期理论[5] 和基于VBE的虚拟企业的构建、基础设施的建立、成员间共同遵循的原则、成员间信任的建立等[6,7,8,9] , 还未有文献关注基于VBE的虚拟企业伙伴选择及指标体系建立对虚拟企业构建的重要性。因此, 本文在讨论构建基于VBE的虚拟企业伙伴选择分层指标体系的基础上, 以虚拟企业伙伴选择四阶段为轴, 进行对应性分析, 期望对虚拟企业伙伴选择提供一定的借鉴指导。
二、虚拟企业伙伴选择的分层指标体系
(一) 虚拟企业伙伴选择的分层指标的提出
指标体系设置是虚拟企业伙伴选择的重要基础。VBE中的虚拟企业筹划者通过设定指标体系, 选择资源能力互补的伙伴共同组建虚拟企业。现有研究一般都在虚拟企业伙伴选择的不同阶段使用相同指标体系与不同权重大小进行评价[3] , 使得决策时间冗长、决策过程累积误差过大, 影响虚拟企业的组建速度与质量。事实上, 各类指标在虚拟企业伙伴选择的不同阶段的需要性是不同的, 因此, 有必要根据所识别的机遇类型和拟定的虚拟企业方案对众多指标进行科学的分层分类。
本文借鉴需要层次理论的思想, 将虚拟企业伙伴选择的指标分为满足基本组建需要和满足成长发展需要的两类指标。 (1) 基本组建需要性指标是指能够帮助虚拟企业筹划者在VBE中识别出实现预定方案或机遇的指标集合。该类指标又包括实现虚拟企业硬性生存需要的必要性指标和实现虚拟企业安全运作需要的基础运作指标。必要性指标是帮助虚拟企业筹划者依靠VBE平台将能够实现虚拟企业的所有潜在合作伙伴识别出来的指标集合, 保证了识别出的潜在虚拟企业方案有实现虚拟企业的能力。基础运作指标是针对虚拟企业敏捷高效及时动态的特点, 识别出能够满足虚拟企业安全运作需要的指标集。 (2) 发展成长需要性指标是指为实现虚拟企业成功发展的完善性指标。这些指标是虚拟企业能否成功发展的关键因素, 对拟采用的不同的潜在虚拟企业方案的综合评价有着正面和负面的影响。
(二) 虚拟企业伙伴选择分层指标体系的构建
尽管建立不同类型虚拟企业的指标体系侧重点有所不同, 但所考虑的虚拟企业指标种类和角度趋于一致。因此, 在虚拟企业伙伴选择指标分层的基础上, 本文从一般意义上提出基于VBE的虚拟企业伙伴选择分层指标体系。
1.必要性指标。
虚拟企业伙伴选择中, 某一潜在虚拟企业方案的成员, 无论相识与否, 该潜在虚拟企业方案都有实现已知机遇或特定方案的能力, 因此他们满足虚拟企业的硬性生存需要。满足硬性生存条件的必要性指标主要有企业能力和产品属性。VBE的成员必须有实现虚拟企业某一方面的能力, 且决定该能力的指标在规定的范围内, 才有机会成为某潜在虚拟企业方案的一员。企业能力[10] 包括核心能力、技术能力、生产能力和创新能力。已有产品的好坏是未来产品优劣的重要参考。产品属性包括产品质量、生产状况和成本因素[13] 。
2.基础运作指标。
VBE为虚拟企业形成提供了动态快速高效的环境, 成员进入VBE时都要达到最低的信任标准, 并依靠VBE平台为实现虚拟企业做不同程度的准备。在VBE中, 即使素未相识的成员伙伴, 也有最基本的合作理由[14] 。且各潜在合作伙伴的基础运作指标越高, 使虚拟企业构建越敏捷高效。基础运作指标包括敏捷性、信任度及准备度[11] 。敏捷性包括响应决策时间和产品准备时间[12] 。信任是合作的基础, 信任度越高, 虚拟企业成功率就越大, 信任度的指标主要有合作历史、企业声誉、承诺、机遇实现能力和顾客满意度。准备度是成员为参与实现虚拟企业的准备程度, 关系到虚拟企业能否及时、准确、高效的组建, 包括成员企业的虚拟经营策略、虚拟信息技术、现有合作形式。
3.完善性指标。
完善性指标主要包括合作融洽度和宏观环境[16] 。合作融洽度衡量各潜在虚拟企业方案中伙伴融洽相处的程度, 也从一个侧面反映各潜在虚拟企业方案运行风险的高低, 包括沟通能力、战略目标兼容性、企业文化兼容性、合作地位兼容性等。宏观环境是虚拟企业发展的外部环境, 对虚拟企业有着间接的影响, 包括地理环境、经济环境、社会环境和政策法律。
三、分层指标体系与过程的对应性分析
(一) 虚拟企业伙伴选择的四阶段过程
目前, 大多数文献以一个可实现市场机遇的虚拟企业方案为研究起点, 将虚拟企业分成若干具体模块进行伙伴选择研究, 先将潜在合作伙伴减少到一定程度后, 再进行精选[15] 。但在VBE中, 机遇识别者会在VBE中传播机遇信息, 将提出一个或几个虚拟企业方案, 因此, VBE中虚拟企业组建应包括虚拟企业构建方案的选择与相应虚拟企业方案伙伴选择两部分。本文认为, 基于VBE的虚拟企业伙伴初选应遵循资源能力互补原则, 将虚拟企业伙伴筛选到能够实现虚拟企业方案的程度, 保证虚拟企业硬性生存条件。在此基础上, 在对虚拟企业方案及各方案的伙伴选择进行进一步精选。 同时, 虚拟企业伙伴选择过程, 依靠VBE平台, 获取环境、机遇、潜在合作伙伴的信息, 不断反馈伙伴选择过程的问题, 对虚拟企业伙伴选择各阶段做出相应的调整, 使得虚拟企业筹划者最终选出最合适的虚拟企业组合。因此, 基于VBE的虚拟企业伙伴选择包含准备、初选、精选及持续改进与反馈的动态四阶段过程 (如图1所示) 。
1.准备阶段。
根据所识别的机遇, 虚拟企业筹划者对市场机遇进行系统分析, 在VBE成员的互动下, 拟定一个或多个潜在虚拟企业方案。确定每一潜在虚拟企业方案实现的技术和能力, 依靠VBE平台, 吸引招募能实现这些技术和能力的企业。
2.初选阶段。
筛选符合各潜在虚拟企业方案所需技术与能力的成员企业, 使每一个初选后的合作伙伴都是某一潜在虚拟企业方案中的成员, 且实施该潜在虚拟企业方案的所有技术和能力都得到响应和满足, 并为精选阶段做准备。
3.精选阶段。
对已缩小范围的潜在合作伙伴和每个虚拟企业方案进行评估。综合审视潜在合作伙伴 (个体) 与虚拟企业方案 (总体) , 给出各潜在虚拟企业方案的伙伴选择和潜在虚拟企业方案的优劣排序。
4.持续改进与反馈阶段。
依靠VBE获取前三个阶段的反馈信息和内外环境的变化的讯号, 进行持续改进与反馈。
(二) 分层指标与选择过程对应性分析
虚拟企业伙伴选择的分层指标应与选择过程的各个阶段有对应关系 (如图1所示) , 这种对应关系可以消除单层指标过多带来的决策时间过长、决策不准等问题, 使得虚拟企业伙伴选择各阶段的实施有据可依、有理可循。虚拟企业筹划者根据识别的市场机遇, 在VBE成员的互动下, 拟定一个或多个潜在虚拟企业构建方案, 对实现各方案的能力和技术进行识别, 制定出保证虚拟企业硬性生存需要的必要性指标。根据制定的必要性指标, 通过VBE平台, 对虚拟企业伙伴进行初选, 将有意愿且达到必要性指标的企业筛选出来。若实现某一潜在虚拟企业方案的技术或能力无法全部得到满足, 则视这一虚拟企业方案为不可实现方案。满足必要性指标的潜在虚拟企业方案有抓住市场机遇的能力, 所以满足了虚拟企业硬性生存需要。因此, 必要性指标是虚拟企业伙伴选择初选的决定性指标。
精选阶段分为各潜在虚拟企业方案伙伴选择和方案优劣排序两个方面。根据基础运作指标, 以潜在虚拟企业各方案为单位, 对已缩减的合作伙伴进行选择, 确保所选合作伙伴能最快的响应市场机遇和最好的保证虚拟企业方案安全运作。基础运作指标是各潜在虚拟企业方案伙伴选择的依据, 是虚拟企业伙伴选择精选阶段的决定性指标。完善性指标是对外部环境及成员间相互作用的审视, 从总体上对各潜在虚拟企业方案进行评价并给出方案排序;同时可进一步对方案的伙伴选择进行优化。因此, 完善性指标是虚拟企业方案评价的决定性指标和伙伴选择精选的优化指标。
持续反馈阶段是吸收内外环境的变化和虚拟企业伙伴选择前三个阶段信息, 对各阶段进行持续反馈改进的过程。动态的信息可能会带来指标体系的变化, 从而影响指标的分层, 进而作用于不同的阶段。增加或减少指标可能带来最终选择结果的改变, 成员企业某一指标的变化也可能使最终的方案不合适, 因此持续反馈阶段与整个指标体系息息相关。
四、 结论
虚拟企业伙伴的选择 篇9
关键词：敏捷制造,虚拟企业,模糊层次综合评价,合作伙伴
0 引言
随着市场的日趋多变,敏捷制造已经成为21世纪企业的发展方向,它的优势体现在企业对市场反应的速度和满足用户的能力,而要提高这种速度和能力,必须以最快的速度把企业内部的优势和其他企业的优势集中在一起,组成灵活的经营实体,即虚拟企业,可以毫不夸张地说虚拟企业是实现敏捷制造的基本组织形态。但是虚拟企业是由盟主企业联合其他资源互补的合作伙伴,为及时适应市场机遇而组建的动态联盟[1],这就要求盟主企业能从众多企业中选出最优的合作伙伴。但目前人们还没有找到一种合理有效的方法来帮助盟主企业选择最优的合作伙伴。本文将从虚拟企业盟主的角度出发,讨论用模糊层次综合评价法来选择合作伙伴。
1 盟主企业选择合作伙伴的决策过程
虚拟企业(Virtual Enterprise,VE)是当市场出现机遇时,具有不同资源与优势的企业为了共同开拓市场,集中优势资源,共同对付其他的竞争者而组织建立的临时性动态实体。盟主企业是虚拟企业的核心,首先由它抓住市场机遇,而后由它挑选盟友企业,一般来说,盟主企业对合作伙伴的选择过程见图1。由盟主企业发现并抓住市场机遇,分析完成该机遇所带来的生产任务需要哪些资源。然后由盟主企业分析自身的优势和不足,确定是否组建动态联盟,若有必要就开始公开招标。招标后,根据各个企业的优势不同,对希望合作的企业进行评标筛选,最终选出与盟主企业优势互补的企业,组建动态联盟。在上述的决策过程中,对合作伙伴的选择或称为对竞标企业的评标筛选是十分关键的。可以说,能否选择出最优的合作伙伴是此次动态联盟能否成功地为客户提供出满意的产品的关键。
2 模糊层次分析方法
模糊层次综合评价法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,缩写为F-AHP)是模糊综合评价法与层次分析法的结合。模糊综合评价法[2]对评价对象及评价方案的优劣程度用优、良、差等模糊概念来描述,它可以处理用其他方法所无法处理的信息。但它的一个缺点是对各评价指标的权值的分配人为因素较大,不能更客观、准确地反映各指标实际的重要程度。在这方面,层次分析法能够很好地解决这个问题。它通过两两比较的方式确定层次中各指标的相对重要性,然后综合人的判断来决定各指标的相对重要性,因而能够较为客观、准确地分配各评价指标的权值。模糊综合评价法与层次分析法结合起来就形成了模糊层次综合评价法。
3 应用模糊层次分析方法辅助盟主企业选择伙伴
鉴于企业在选择合作伙伴时对一个企业的评价和描述不可能是完全精确的,这满足用模糊层次综合评价法所能解决问题的条件。
3.1 模糊层次综合评价法辅助盟主企业选择最优合作伙伴的步骤
模糊层次综合评价主要涉及4个要素:因素集U、评语集V、单因素评价矩阵R和权重向量W。评价步骤如下:
(1) 确定评价因素集U。通过收集信息和专家咨询确定评标因素集合U,即:
U={U1,U2,…,Un} 。
其中:U1={U11,U12,…,U1m},…,Un={Un1,Un2,…,Unm},即集合U下有n个元素,每个元素代表一个因素,某个因素下面又可有m个因素,即二级因素,依此类推。
(2)确定评价因素权重集W。用层次分析法,通过建立的AHP层次分析模型,找出与评标有关的因素重要程度,通过构造比较判断矩阵,实现定量化表示,即权重。权重是否合理对结果的准确性有直接影响,需要进行一致性检验。且有:
W=[W1,W2,W3,…,Wn] ,
undefined。
(3)建立评语集V及分值集E。假设建立5级评分制V={V1,V2,…,V5} ={很好,好,一般,差,很差},相当于数学定量表示E={2,1,0,-1,-2}。
(4)根据专家对各因素的评价,获得单因素模糊评价矩阵Ri,并确定方案的模糊综合评定向量B=WORi。其中:O为模糊算子。
(5)计算各方案的综合评价值S:
S=EBT 。
(6)择优。根据步骤(1)～(5)求出的各方案S值,按S值从大到小排序,排在最前面的即为中标企业。
一般来说,盟主企业要组建动态联盟时,可能选择多个方面的合作伙伴。那么我们就要针对不同的合作伙伴选用不同的评价体系,建立不同的模糊层次模型。所以,选择合作伙伴的数量即是上述步骤重复的次数,下面我们用一个例子来说明选择的步骤。
3.2 一个用模糊层次综合评价法选择合作伙伴的范例
3.2.1 评价指标体系的建立
假设条件:①盟主企业需要选择一个加工方面的合作企业;②竞标企业有A、B、C三家;③假定评价指标体系主要从时间、质量、成本来考虑。根据实际情况建立层次评标模型,见图2。
3.2.2 评标指标权重的确定
评标模型中,各指标权重采用特尔菲法与层次分析法相结合的方法确定,即聘请一批专家打分,然后将专家的意见统计集中,作为确定权重的依据。
(1)构造判断矩阵。
依据图2中各层次指标的相互关系,构造判断矩阵。构造判断矩阵时本算例参考9级判断尺度,判断矩阵的构造是分层次进行的。
(2)确定各层指标的相对权重及多层并合的总权重。
应用9级判断尺度,先求出判断矩阵的特征向量,然后经归一化处理,即可求出指标层关于准则层的相对重要度(权重),即:
W1=(0.1 0.08 0.24 0.12 0.16 0.15 0.15);
W2=(0.18 0.1 0.1 0.12 0.11 0.16 0.12 0.11);
W3=(0.745 0.117 0.058 0.082);
W=(0.3 0.3 0.4)。
3.2.3 单因素模糊评价矩阵的确定
评价矩阵的确定是模糊层次综合评价的关键之一。对于无法定量化的因素,采用5级评判法定性判断,即V={很好,好,一般,差,很差},假定有10位专家对3个小组各指标进行打分,可得一系列评价矩阵。
3.2.4 确定模糊综合评价向量
依据假定评价矩阵确定3家企业投标模糊综合评价向量B1、B2和B3:
B1=WR1=(0.128 0 0.314 4 0.329 3 0.129 1 0.100 1);
B2=WR2=(0.131 6 0.350 8 0.292 9 0.129 1 0.096 5);
B3=WR3=(0.183 7 0.314 4 0.329 3 0.101 2 0.072 2)。
3.2.5 计算各方案的综合评价值S
若将评价集中各等级量化为E=(2 1 0 -1 -2),则该模型中标书评估的模糊层次综合评价结果为(Sj表示第j小组的模糊层次综合评价分值):
S1=EBundefined=0.241 1;
S2=EBundefined=0.291 9;
S3=EBundefined=0.436 2。
可见该标书评估结果都介于好与一般之间,但相比之下小组3的标值较好,因此小组3中标。
4 结束语
本文采用了模糊层次综合评价法来辅助盟主企业选择合作伙伴。算例表明该方法是一种很容易通过编程实现的建模方式,具有较好的实用性,能够很好地解决在盟友选择问题中的定性与定量的抽象,也能够避免矩阵的一致性困难和建立的矩阵与人的思维差异问题。尤其对于含有定性和模糊问题、需要专家打分测评的情况,有很好的应用前景。这种方法不仅综合评价企业的各项指标,而且可以利用评价模型挑选最佳合作伙伴,预测误差小,同样适合各类用户对其他项目实施评价。
参考文献
[1]王信东,纪寿文,李振杰.虚拟企业联盟体与企业战略联盟的联系与区别[J].工业技术经济,2006(3):23-26.
虚拟企业伙伴的选择 篇10
(一) 交易成本理论
交易成本概念由诺贝尔经济学奖获得者科斯教授提出, 经威廉姆森等人发展成为现代经济学的一个分支———交易成本经济学。交易成本经济学是以交易为基本分析单位, 研究经济组织的比较制度理论, 属于新制度经济学的范畴。
根据威廉姆森的定义, 交易成本包括事前成本和事后成本。事前部分包括协议的起草、谈判和维护等成本;事后部分包括交易偏离一致性后所产生的不适合成本、双方矫正事后不一致性所产生的讨价还价成本、与规划结构有关的设计与运行成本以及实现可信承诺的保证费用。交易双方欲达成协议, 必须相互了解, 将可能提供的交易机会告诉对方, 这种信息的获得和传递耗费时间和资源成本;如果交易的一方有多个经济代理人, 在决定交易条件时, 还会产生决策成本;相互同意的条件确定后, 有执行所订协议成本以及控制和监督他方以确定是否按照所订契约条款履行其责任的成本。从签约过程来看, 交易成本包括了解信息成本、讨价还价成本、决策成本以及执行和控制成本。
按照交易费用理论, 当一项交易活动的企业内部的管理费用低于市场交易成本时, 该项交易活动将在企业内部完成, 否则交易就从企业中剥离, 在市场中进行。随着IT技术和设施的高速发展与普及, 为了维护企业交易的优越性, 减少交易费用, 就要精简企业规模, 减少企业纵向一体化程度, 保留企业最具有竞争优势的核心功能。虚拟企业因为交易事前成本降低, 内部进行的市场交易费用较自由市场交易费用低;交易过程中讨价还价的费用减少;控制和执行的费用也得到节约。可见, 虚拟企业不仅降低了企业的交易费用, 而且还降低了组织费用和生产费用, 以有限的资源、最低的成本和最高的效率提供市场最需要的产品。
(二) 核心能力理论
核心能力最早由美国的C.K.Prahalad和Gray Hamel提出。他们将核心能力定义为能使公司为客户带来特别利益的一类独有的技能和技术。核心能力是指企业在发展过程中长期培育和积淀成的蕴涵于企业文化、融合于企业内质之中的能力, 是企业独具的、难以被其它企业所模仿和替代的, 支撑企业过去、现在和未来竞争优势, 并使企业长期在竞争环境中取得主动的核心能力。核心能力是企业技术、智力、产品、管理和文化的综合优势在市场上的集中反映, 是企业在激烈的竞争市场上取得持续竞争优势的源泉和基础。
核心能力有以下特征:价值性, 核心能力富有战略价值;独特性, 核心能力难以被其他企业复制和替代;不可交易性, 核心能力不能像其它生产要素一样通过市场交易进行买卖;延展性, 核心能力存在于多种业务领域, 拓展于新产品开发中。
核心能力理论强调各合作伙伴发展自己的核心能力, 突出自己的核心业务流程, 获得在这一业务流程上相对于其他企业的竞争优势, 而将其他的非核心的业务流程交给在这方面具有核心能力的合作伙伴去完成。可见, 虚拟企业的形成需要各合作伙伴具有对某一业务过程的核心能力, 而形成了核心能力的单个企业也需要虚拟企业这个新的组织和管理模式来实现市场机遇。
(三) 组织间协调治理理论理查德森 (Richardson GB, 1972) 在
马歇尔的企业知识基础理论基础上, 提出企业间协调的知识基础理论, 补充了科斯和威廉姆森关于市场与企业相互替代的交易费用理论。他认为企业的合作关系成为一种非常重要的产业组织方式, 因为企业内部组织从根本上说就是协调“互补性活动”的结果。
新制度经济学认为, 在市场中, 价格机制是实现组织间交易的依据;在企业中, 企业家的行政命令是实现组织内管理交易的依据。虚拟企业各成员企业依靠电子契约进行链接, 相互间也通过电子协议进行协调, 具有企业一体化性质。同时, 虚拟企业中各成员企业又存在独立性, 其结成的联盟随着市场机遇的变化而迅速建立或分离, 具有市场交易的特性。因此, 虚拟企业是一种半企业、半市场的组织形式, 是企业和市场的中间地带, 是市场和企业之间的一种中间组织。
虚拟企业是处于战略联盟和竞争较充分的各类市场之间的一段组织间协调连续, 其兼具中等程度的企业和市场特征, 虽像战略联盟一样, 在组织经济活动时具有企业式的强制性持征, 但却没有战略联盟那样高度的强制性;虽像竞争较充分的各类市场那样, 组织经济活动时, 只有自主的行动和利益机制, 但竞争程度却相对更低。事实上, 虚拟企业具有垄断竞争市场中垄断程度较高的那一类市场的特征。其中, 垄断产生的原因在于虚拟企业核心能力之间的差别化。
(四) 委托——代理理论
最早提出委托——代理 (principal—agent) 概念的目的是为了研究股份制公司的管理体制问题。在股份制条件下, 公司所有权与经营权相分离, 经理阶层代表股东行使管理职能。代理问题研究如何进行制度设计, 使经理层在按自身利益最大化行动时, 最大程度地实现股东的利益。委托——代理问题是由当事人各方的信息不对称引起的。信息不对称是指一方拥有另一方所没有的信息, 拥有信息的一方称为代理方, 缺乏信息的一方称为委托方。委托——代理问题普遍存在, 只要当事人各方在拥有的信息上具有不对等性, 就存在着委托——代理问题。政府和纳税人、公司和雇员、供方和需方等都存在代理问题。
在虚拟企业的合作关系中, 存在着许多由于合作伙伴间的信息不对称而引起的委托———代理问题:备选合作伙伴不具备提供某种服务的能力, 而做出错误的能力承诺, 而虚拟企业又难以正确辨认备选者的能力, 由此产生了逆向选择问题;合作伙伴可能在签约后采取欺骗行为, 结果产生道德风险问题。逆向选择问题通常可以采用信号理论的方法解决, 即利用某种信号揭示参与者的私有信息, 将高质量的合作伙伴和低质量的合作伙伴区分开来。道德风险问题则可以通过采用激励机制来加以防范, 如给予价格补偿, 约束合作伙伴的欺骗行为。
二、评价模型数学基础
(一) 层次分析法
层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, 简称AHP) , 是由著名运筹学家Satty提出的一种多目标评价决策方法。韦伯等将层次分析法用于合作伙伴的选择。层次分析法将决策人对复杂系统的评价决策思维过程数学化, 并将决策者的经验给予量化, 从而降低了决策中由主观因素造成的不精确性, 对目标结构复杂且缺乏必要数据的问题可操作性较强。其基本原理是根据有递阶结构的目标、准则、约束条件、部门等来评价方案, 采用两两比较的方法确定判断矩阵, 然后将判断矩阵的最大特征值所对应的特征向量的各个分量作为相应的系数, 最后综合给出各方案的权重。层次分析法是一种建立在专家咨询之上的优化方法, 把复杂系统中的各种因素划分为相互联系的有序层次, 形成多层次的分析结构, 弥补了人的大脑难以在两维以上空间进行全方位扫描的弱点, 便于各层次、各指标进行权重赋值。
层次分析法建立描述系统功能或特征的内部独立的递阶层次结构。层次结构一般由目标层、准则层和方案层三层组成。目标层为最高层, 或称理想结果层。目标层可进一步分为总目标层、战略目标层、战术目标层以及子战术目标层。准则层是递阶层次结构中的第二层, 为评价准则或衡量准则, 分为因素层、约束层, 还可进一步分为子准则层、子因素层。方案层位于第三层, 又称对策层或被择对象层, 对于不同的问题描述亦不同。方案层分为子方案层或子对策层。结构的层次数由问题的复杂程度和所要求的分析深度来决定的。
其具体评价步骤为:一是建立层次结构模型。最上层为目标层, 一般只有一个因素;中间可以有一个或者几个层次, 是准则层 (用C表示) , C= (c1, c2, …cn) , 用来评价目标企业的各种定性和定量指标;最下层为方案层 (用R表示) , R= (r1, r2, …rn) 。二是构造成对比较矩阵。从层次结构模型的第二层开始, 对从属于上一层每个因素的同一层诸因素, 用成对比较法和萨蒂1-9标度方法构造成对比较阵, 直到最低层, 准则层相对于目标层的判断矩阵为:A= (rtij) max。三是计算权向量和组合权向量。四是一致性检验。五是计算各层元素对总目标的合成权重。
通过这种比较评判结果的综合计算处理, 则可以得到关于决策对象、方案、行为的优劣排序, 从而为决策者提供定量形式的决策依据。这种方法的不足之处是遇到需要考虑的因素较多, 规模较大的问题时容易出现问题, 如判断矩阵难以满足一致性要求, 难以进一步对其分组等。
(二) 熵值法
熵是信息论中测度系统不确定性的量, 作为特征值表示系统的存在状态与运动状态的不肯定程度。熵值法是一种依据各指标值所包含的信息量的大小确定决策指标权重的客观赋权法。虚拟企业内、外部环境多变, 比以往更多出现大量信息某种状态的几率问题, 所有这些不确定性都可以用信息熵的概念来描述。信息量越大, 不确定性就越小, 熵也越小;反之, 信息量越小, 不确定性就越大, 熵也越大。
其计算步骤如下:
(1) 计算无量纲化值Pij。 (i为单位, j为指标。i=1, 2, …, n;j=1, 2, …, p) 可以是结构化, 即每个评价单位的指标值占全部单位该指标值的比重, 也可以是用标准化或极差变换进行同度量化, 但为避免出现负值与零值, 需要进行线性变换。
(2) 采用shannon熵计算墒熵ej
(3) 计算差异系数gj=1-ej
(4) 对gj进行归一化, 即为比重权数
熵值法的本质是各参评单位单项指标的离散程度, 离散程度越大, 则熵值越小, 而权重却越大, 这定义了一个新的测度指标变异情况的指标, 以此指标的归一化值作为权数。显然, 熵值法同样要求有一定量的样本单位才能使用, 且权重与指标值本身大小关系十分密切。因此, 熵值法只适用于相对评价而不适用于绝对评价, 只适用于指标层的构权而不适用于中间层的构权。
(三) 灰色关联分析法
灰色关联分析法是由华中理工大学邓聚龙教授于1982年首先提出的, 该方法是灰色系统理论的重要组成部分, 是动态过程发展态势的量化分析, 是通过对灰色系统中有限数据列的分析, 挖掘数据内部规律的有效方法。灰色关联是指事物之间不确定性关联, 或者系统因子与主行为之间的不确定性关联。灰色关联分析法是基于灰色关联度, 以行为因子序列 (数据序列) 的几何接近度, 对数据序列几何关系和曲线几何形状的相似程度进行比较分析, 以曲线间相似程度大小作为关联程度的衡量尺度, 分析并确定因子之间的影响程度。曲线越接近, 相应序列之间的关联度越大, 反之则越小。灰色关联分析方法弥补了回归分析、方差分析、主成分分析等数理统计方法的不足, 寻求系统内部诸多因素之间的相互关系, 找出影响目标值的主要因素, 进而从总体上把握系统动态运动规律。
根据灰色关联决策理论, 以评价虚拟企业伙伴指标向量与相对最优虚拟企业伙伴指标向量的关联度作为评价虚拟企业伙伴优劣的准则。作关联分析时, 把这种多因素问题分成不同的层次, 逐级计算它们之间的关联度, 把得到的关联度按层次用树状结构表示出来即得到灰色关联树, 再清晰直观、层次分明的逐级进行分析。灰色关联分析在自然科学、社会科学和经济管理等领域具有十分广泛的应用, 特别是近年来, 该方法与系统科学和系统工程中的其它原理方法相结合, 不仅解决了广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题, 而且进一步拓宽了灰色关联分析的应用范围。
随着全球信息化、网络化, 以及市场、技术变革的加速, 市场竞争日趋激烈。面对不断变化和不可预测的市场环境, 为抓住经营机遇, 赢得竞争, 必须整合核心企业优势资源, 快速组建虚拟企业。虚拟企业通常是一个动态的、暂时性的组织, 其生成期和发展期都需要选择合作伙伴并进行评估, 则合作伙伴的选择成为关键。虚拟企业伙伴之间强调建立战略合作伙伴关系, 而对合作伙伴作出准确的分析与评价则是提高虚拟企业竞争优势的重要环节。由于涉及候选者的量大, 评价指标多且有些是定性指标, 以及专家判断不确定等诸多因素造成伙伴选择相当困难。因此, 迫切需要研究提出一种全新的虚拟企业合作伙伴定量评价模型, 利用计算机辅助工具处理复杂不确定情况的虚拟企业伙伴选择的定量评估方法, 较好地解决合作伙伴选择的问题。在需要的时候, 可以运用上述评价程序和模型对潜在的合作伙伴进行评判。
参考文献
[1]沈斌、张曙:《网络联盟企业中合作伙伴选择的研究》, , 《同济大学学报》1999年第6期。
[2]冯尉东、陈剑:《基于遗传算法的动态联盟伙伴选择及优化模型》, 《清华大学学报》 (自然科学版) 2000年第10期。