前景理論在供應鏈戰略決策中的研究與應用

董麗薇+尹偉靜

摘 要：供應鏈戰略決策是供應鏈管理中的關鍵階段之一，在戰略決策中考慮心理行為變得尤為重要。本文從分析供應鏈戰略決策中考慮供應商和客戶的心理行為的重要性出發，研究如何應用前景理論體現供應商和客戶的心理行為，實現前景理論中價值函數在供應鏈戰略決策中的應用，使供應鏈的設計和計劃更好的滿足供應商和客戶的心理行為。

關鍵詞：供應鏈管理；戰略決策；心理行為；前景理論；價值函數

0 引言

供應鏈管理需要制定許多決策，根據制定決策的頻率和實踐范圍一般將供應鏈管理分為三個關鍵階段，供應鏈戰略要決定供應鏈的配置是什么樣的；供應鏈計劃則是在戰略階段的基礎上進行轉包生產、庫存和定價等的決策；供應鏈的運作則是根據個體的客戶訂單做出決策。供應鏈戰略決策是一個長期的過程，戰略決策一旦確定，未來幾年內都不會輕易改變，因此戰略決策對績效有著相當重要的影響。網絡設計是供應鏈戰略決策的重要組成部分，其決策包括設施作用的分配，制造，倉儲或運輸等相關設施的布局，以及每個設施的產能分配和市場分配[1]。學術界的學者們對經典的供應鏈網絡設計問題做了深入的研究[2，3]，企業也在根據理論研究不斷的調整自己的供應鏈。

一個決策者在進行供應鏈戰略決策時必須評估客戶的心理行為，同時也要評估設計出的供應鏈是否能達到自己供應商的心理預測標準。在現實生活中，決策者的方案是否被執行，很大程度上取決于客戶心理行為，比如7-11便利店便是通過在合理的成本范圍內提供高的響應水平，使得其成為最盈利的公司之一。在供應鏈管理中，學術界近些年來也出現了許多客戶心理行為的研究，效用函數、前景理論等被廣泛的應用[4，5]。然而，在供應鏈的戰略決策過程中考慮客戶心理行為的并不多，考慮供應商的心理行為則更不多見，可一旦戰略決策確定，對網絡進行任何改變都將導致成本的巨大浪費，如何在進行供應鏈戰略決策之初考慮心理行為使得企業和客戶實現共贏是本文研究的重點。

1 傳統的供應鏈網絡設計問題

一般傳統的供應鏈網絡設計問題的目標是在滿足客戶需求和相應方面的要求的同時使得企業的利潤最大化。一般企業的網絡設計決策可以通過4個階段來完成，如圖1所示。

在第一個階段企業要研究自己的競爭戰略，確定供應鏈的環節，如對于設施是自建還是找合作伙伴，在 對供應鏈設計進行確定后，進入第二階段，即設施要選擇的區域，設施的潛在作用和他們的大概產能，在區域確定后，第三階段則是選擇一組理想的潛在地點，此階段中地點的選擇除了考慮基礎設施的硬件條件，如供應商，運輸服務商的可獲得性，通信及公共設施的完備性外，還要考慮軟件條件，如勞動力的流動和可獲得性等等。最后，就進入了最重要的選址階段，即在理想的潛在地點中為每個設施選擇一個準確的位置并為其進行市場分配。

在設施選址和產能分配決策中有很多方法，比較經典的則是建立合理的數學模型。接下來，本文將介紹經典的設施選址模型，在將來利用前景理論考慮心理行為中也將沿用此模型進行分析與研究。

在進入第四階段之前，已經選擇了理想的潛在地點，就有了初步的網絡，如圖2所示。

如圖2所示，決策者在第三階段選擇的潛在地點為A，B和C，A，B，C都可以為需求點a，b，c和d供應產品，其運輸費用和兩者之間的距離成正比，經過第四階段后，完成了精確地點的選址和市場分配。在傳統的決策過程中，建立模型都是假設所有的需求必須被滿足的情況下最小化成本。

給定產能的設施選址網絡模型通常有以下參數：

n：潛在設施的數量

m：需求點的數量

Dj：需求點j的年需求，

ki：設施i的潛在產能，

fi：設施i開工的年固定成本，

cij：從設施i運輸單位數量產品到需求點j的成本，和距離成正比， ，

決策變量：

yi：如果設施i開工等于1，否則等于0，

xij：從設施i到需求點j的運輸數量，

根據上述的定義，設施選址的基本模型為

目標函數（1.1）使得固定成本和可變成本最小化。約束（1.2）指每個需求點必須被滿足，約束（1.3）要求設施的供應量不能超多其產能，可以見得當設施關閉時，產能為0，約束（1.4）為0-1約束，表示設施要么開放要么關閉，約束（1.5）是非負約束，表示分配的數量。通過解此模型，即可確定哪些設施開工，各個需求點的需求在這些設施之間如何分配。

此模型可利用cplex等軟件進行求解，是比較經典的選址解決方案之一，在之后的研究中有考慮到供應，需求等不確定的情況[6]，也有考慮到當需求不能被滿足時如何最大化滿足的需求等情況[7]，然而，在設計時考慮到心理行為的卻很少，本文將根據經典的模型結合心理行為進行研究，以實現前景理論在供應鏈決策中的應用。

2 結合心理行為的供應鏈網絡設計問題

無論是供應商還是客戶都對不確定的問題有著風險偏好，如客戶關系的不確定性導致了風險的存在等，不確定的網絡也可能導致供應商成本的改變，需求點的需求不能被滿足的可能，在設計網絡之初將這些風險考慮進去對決策有著實際的指導意義，本節將從前景理論的價值函數，供應端心理行為和需求端心理行為三個部分進行介紹。

2.1 價值函數的基本思想

前景理論[8]從人們實際決策行為出發，從收益和損失兩個角度考慮人們在面對收益和損失時不同的態度。Kahnerman & Tversky用非線性回歸的方法給出價值函數的具體表達形式，其反應每個結果與人們滿足程度之間的關系，并用參考點來表示損失還是收益，如公式（2.1）所示。

公式（2.1）中的x0表示為參考點，根據人們的選擇而定。表示風險態度系數，即人們的冒險程度。為損失厭惡系數，即人們面對損失時總是要比面對收益時更加的敏感。價值函數對應的曲線圖如圖3所示。

曲線圖可以看出價值函數刻畫出人們在面對收益時趨向于風險規避，而在面對損失時趨向于風險追逐的特性。因此在供應鏈決策中采用前景理論的價值函數可以很好的描述人們的心理偏好行為。

2.2 供應商心理行為的描述

在供應鏈設計中企業總是希望自己的利潤最大化，在需求確定的情況下，如何降低成本是其考慮的主要問題，因此在供應鏈網絡設計中目標函數總是最小化總成本，然而很多時候當供應鏈網絡設計的費用 （每個供應節點的固定費用和可變費用）計算出來后，供應商仍然覺得自己成本過高，當供應商看到決策的網絡后會有一個費用的心理標準（參考點），供應商會認為不需要完全滿足客戶，畢竟客戶的需求會在未來的時間內有發生變化的可能，因此供應商只想花費ci的Gi倍，當ci和真實網絡下供應商的花費的比值大于等于1/Gi時，供應商是收益的，即會進行風險規避，否則是風險追逐的。根據價值函數，得出描述供應商心理行為的價值函數，供應商 的心理行為價值函數如公式（2.2）所示。

其中ci通過第2節的傳統模型計算，在考慮供應商心理行為模型中目標可以為最大化總的供應商的價值函數，也可以最大化最小的供應商價值函數，同時增加約束保證，并把約束（1.2）改為 。這樣在模型中考慮了供應商的心理行為，使得模型更加的實際。

2.3 客戶心理行為的描述

供應鏈網絡設計中除了考慮成本，還有很多在資金，能力有限的情況下考慮如何更好地滿足需求。然而，以往的研究都是直接最大化滿足的需求，其實在很多時候，客戶提出需求后是有一個心理標準（參考點）的，客戶可能并不一定要求所有的需求都被滿足，當達到其心理標準后客戶的滿足度隨著需求被滿足的越來越多而增加的越來越慢，當客戶的心理標準沒有被滿足時，客戶的滿足度隨著需求被滿足的越來越多而增加的越來越快，所以在需求不能完全滿足客戶時，并不能簡單的最大化其滿足度，那樣無法真實體現客戶的心理偏好，而前景理論的價值函數則可以很好的表現客戶這種偏好。當客戶被滿足的需求比上客戶的實際需求大于等于參考點時，客戶是風險規避的，否則是風險追逐的。根據價值函數得出描述客戶心理行為的價值函數，客戶的心理行為價值函數如公式（2.3）所示。

在具體模型中可以考慮最小的客戶心理行為價值函數最大化，也可考慮總的客戶心理行為價值函數最大化等，有了目標函數，需要對傳統模型的約束進行調整。由于客戶的需求不能被滿足有可能是因為資金的不足，因此在模型設計中加入資金參數cm，增加約束 ，并將約束（1.2）修改為。此模型考慮了客戶的心理偏好，使得設計出的供應鏈更能被使用者接受。

3 總結

本文研究了供應鏈戰略決策中重要的一個階段供應鏈網絡設計。從傳統的供應鏈網絡設計出發，分析和研究其經典的模型。研究發現設計的網絡是否能被采納取決于應用網絡的企業，企業如果能夠花費更少的資金盡量滿足客戶是其盈利的主要手段，因此在網絡設計中要考慮供應商的心理偏好設計供應鏈，以便被供應商所采用，而企業除了要花更少的資金外，留住客源也是其是否能夠采用此供應鏈網絡的主要因素，因此本文又從客戶的心理行為入手進行了供應鏈的設計，無論從哪個角度進行設計，都應用了能很好地表現心理行為的價值函數。前景理論的應用使得模型更加符合實際，設計出的網絡也必能更好的服務公司與用戶。

本文只是從最簡單的經典模型入手，沒有考慮供應或需求的不確定性，風險僅僅體現在網絡的不確定性，然而現實生活中供應和需求以及運輸商等都存在著不確定的風險，在將來的研究中可以針對需求等不確定的模型進行心理行為的研究與分析，也可以將供應商和用戶的心理行為結合在一個模型中進行研究與分析。

參考文獻

[1] Chopra S.， MeindlP.. Supply chain management： strategy， planning， and operation[M]. Pearson Education International， 2013.

[2] 趙國甫. 多商品流三層供應鏈網絡均衡模型構建[J].商業時代， 2016（8）：112-114.

[3] 閔新平， 史玉良， 李暉，等. 基于動態供應鏈網絡的協同行為模式挖掘方法[J].計算機集成制造系 統，2016，22（2）：324-329.

[4] 趙坤， 高建偉， 祁之強，等. 基于前景理論及云模型風險型多準則決策方法[J].控制與決策，2015（3）：395-402.

[5] 王海燕，陳亞林，孟秀麗，等.基于前景理論的食品加工質量投資決策模型[J].系統工程，2015（8）：55-60.

[6] Cui T.， Ouyang Y.， ShenZ.J.M.. Reliable facility location design under the risk of disruptions[J]. Operations Research，2010， 58（4）： 998-1011.

[7] Li J.， Liu Y.， Zhang Y.， et al.. Robust optimization of fourth party logistics network design under disruptions[J]. Discrete Dynamics in Nature& Society （2015），2015： 1-7.

[8] Kahneman D.， TverskyA.. Prospect theory： an analysis of decision under risk[J].Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1979，47（2）： 263- 291.