董君麗 新疆天域匯通商貿有限公司
引言:考慮大數據投資中供應鏈成員的風險規避行為,利用均值方差模型,以需求增量為隨機變量,建立四種大數據投資模型,探究供應鏈成員的大數據投資決策。研究表明:大數據投資模式的選擇與消費者的消費偏好有關,當消費者對于產品本身的改變較為敏感時,制造商應當進行大數據投資,當消費者更注重于線下的購物體驗時,零售商應當進行大數據投資。制造商或零售商自身風險規避系數越高會使自身效益減少并且對方效益增加,因此,當制造商或零售商的風險規避系數較低時,可以進行大數據投資,但會嚴重損害風險規避系數較高一方的效益。
本文構建由一個制造商和一個零售商組成的供應鏈系統,制造商和零售商均為風險厭惡型,制造商確定產品的批發價格,零售商根據制造商所制定的批發價格決定產品的銷售價格,市場中存在消費者的需求信息,即大數據、制造商和零售商均可投入一定的成本獲得并處理消費者的需求信息,以減少成本并增加需求量。因此存在四種大數據投資模型:制造商和零售商均不投資(模型N)、制造商投資但零售商不投資(模型M)、零售商投資但制造商不投資(模型R)、制造商和零售商均投資(模型MR)。具體假設與符號如下:(1)當制造商和零售商均不進行大數據投資時,市場需求函數滿足D=a-bp,a為市場潛在需求,b為消費者對產品價格p的敏感系數。當制造商或零售商進行大數據投資時,市場需求函數滿足D=a-bp+δi,其中δi為投資大數據帶來的產品需求增量,δi為隨機變量,其均值為μi,方差為σ2i,i=(m,r,mr),由于制造商利用大數據的目的為改善產品,零售商的目的為改善服務,因此不同的投資模式所帶來的需求增量不同。(2)產品的批發價格為ω,制造商的單位生產成本為cm,零售商的單位銷售成本為cr。(3)單位大數據投資成本為c0。(4)θ(ii=(m,r),0<θi<1)為制造商或零售商投資大數據后其生產成本及銷售成本改善系數。即使用大數據后產品的生產成本和銷售成本變為θmcm和θrcr。
如果說泰羅的科學管理理論標志著管理學的誕生,那么,西蒙的決策理論則顯著推進了管理學研究科學化的進程。在管理學的發展歷史上,早期管理學家關注的是管理者應該做什么或者怎么做才能達到管理目的,并且因此形成了科學管理學派和人際關系學派,但真正推動管理學理論化與普適化發展的恰恰是西蒙教授領銜的卡耐基·梅隆大學研究團隊以及由他們創建的決策理論,因為他們以及他們創建的決策理論幫助管理學真正擺脫了由經濟學范式尤其是新古典經濟學范式主導的狀況。理查德·賽特(Richard Cyert)和詹姆斯·馬奇(James March)合著的于1963年出版的《企業行為理論》(The Behavior The oryof The Firm)一書基于實際觀察對根據新古典經濟學范式設定的企業行為基本假設提出了挑戰,旗幟鮮明地亮出了他們關于企業行為研究應該深入組織內部研究管理者及其群體決策行為的基本主張(Cyert和March,1963)。這本著作奠定了組織理論、戰略管理等相關理論的知識基礎。
(一)跨域轉變。在決策理論發展演化過程中,建立決策模型所考慮的信息逐漸豐富。早期的期望效用理論忽略了人的個體差異以及環境因素。隨后發展起來的行為決策理論引入了對個體行為信息的分析,動態決策方法的研究中則開始重視對環境信息的采集,而決策支持系統的提出則進一步考察了決策者與外部信息環境的交互。
(二)主體轉變。在傳統決策理論中,決策主體經歷了由個人決策到組織決策、由個體決策到群體決策(如群決策、博弈論、社會選擇理論)、由決策者獨立決策到決策支持系統輔助決策者共同決策的轉變。大數據環境下,擔任決策者的決策主體發生了重大的變革。
(一)風險預見。風險評估與監測是管理決策中的重要議題。傳統管理決策中的風險預見主要依托于領域知識,選擇既定的風險評估方法并設置相對固定的風險預警閾值。通過大數據能力構建,可以更加高效、精準地對不同領域中個體、企業以及行業存在的風險進行評估、監測和實時預警。
(二)行為洞察。在商務領域,一個關鍵性的管理挑戰在于識別不同層次的對象(如消費者、企業等)潛在的、有價值的行為/活動模式,以及不同模式的演化過程。傳統研究中,對行為模式的分析往往依據現有理論或實踐經驗。通過對不同領域的大規模、細粒度的數據進行分析能為更科學、及時、精確的行為或活動規律洞察賦能。在基于開放媒體數據的市場新機會發現方面,搜索引擎由于其用戶的廣泛性和通用性,是一類非常重要的大數據的來源,對于了解和分析市場用戶的意圖、動態、潛在模式等都具有重要的意義。
結語:大數據時代下投資決策對于企業的發展十分有利,企業應該適應社會的發展,積極利用大數據時代給企業帶來的優勢,以促進企業更好更快的發展。