基于進化博弈的供應鏈物流信息協作策略研究
2023-06-15 10:42:44扈奔奔張英明
物流科技 2023年9期
扈奔奔 張英明
摘 ?要：供應鏈物流信息協作是供應鏈物流協作的基礎和前提，有效的物流信息協作策略可以提高企業在供應鏈新伙伴關系中的合作機會。由于影響因素、策略演化過程和穩定性策略的復雜性，供應鏈物流信息協作通常難以實現。文章提出了基于進化博弈論的供應鏈物流信息協作策略來解決這個問題。首先，基于由供應商和制造商組成的兩級供應鏈，構建了供應鏈物流信息協作的進化博弈模型。基于利益最大化，分析了供應商、制造商以及制造商與供應商聯合的策略演化博弈，確定了進化穩定策略。其次，分析了相關參數對策略演化過程的影響，使用綜合的模擬來檢驗所提出模型的效率。最后，為供應鏈企業提供了管理方法以促進供應鏈物流信息協作的實現。
關鍵詞：供應鏈管理；供應鏈信息共享；進化博弈論
中圖分類號：F274 ? ?文獻標志碼：A
DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.09.001
Abstract： Supply chain logistics information cooperation is the basis and premise of supply chain logistics cooperation. Effective logistics information cooperation strategy can improve the cooperation opportunities of enterprises in the new partnership of supply chain. However， due to the complexity of influencing factors， strategy evolution process and stability strategy， supply chain logistics information cooperation is usually difficult to achieve. In this paper， a supply chain logistics information cooperation strategy based on evolutionary game theory is proposed to solve this problem. Firstly， based on the two-level supply chain composed of suppliers and manufacturers， an evolutionary game model of supply chain logistics information cooperation is constructed. Based on profit maximization， the strategy evolution game of supplier， manufacturer and manufacturer and supplier union is analyzed， and the evolutionarily stable strategy is determined. Secondly， the influence of relevant parameters on the evolution process of the strategy is analyzed， and the efficiency of the proposed model is tested by comprehensive simulation. Finally， it provides management methods for supply chain enterprises to promote the realization of supply chain logistics information cooperation.
Key words： supply chain management; supply chain information sharing; evolutionary game theory
0 ?引 ?言
隨著全球市場需求的快速變化和貿易伙伴之間經濟優先次序的不確定性，制造企業遇到了重大挑戰[1]。企業意識到，單靠自己在新的市場環境中獲得競爭優勢幾乎是不可能的。企業必須擴大合作和協調，共同生產，分擔風險，增加利潤[2]。因此，競爭正在從企業向供應鏈轉變[3]。供應鏈主要關注如何協調各個參與者作為一個整體共同工作，以追求相同的目標[4]，而供應鏈系統包括供應鏈個體之間相互關聯的結構，如物流、資金流和信息流[5-6]。因此，供應鏈合作伙伴之間有效的信息共享、合作和協調是成功的供應鏈管理的關鍵[4-5，7]。
供應鏈信息協作是指借助先進的信息技術，通過在合作伙伴之間共享和交換運營數據、市場數據和其他信息，以更快地響應最終客戶的需求，從而整合、協調和開發資源及業務流程和組織關系[3]。物流作為供應鏈的重要組成部分，是供應鏈成本和績效的重要組成部分。物流協作主要發生在運輸領域，并擴展到其他分銷領域，包括交付和存儲[8]。因此，供應鏈合作伙伴開展物流協作以實現互利互惠是件好事[9]。物流協作的有效性以多種形式得到了證明，并在許多地方得到了積極采用[8]。現代物流強調信息協作，提供了詳細的支持數據來解釋供應鏈如何受益于通過協作將分離的物流整合為一個整體[10]。因此，供應鏈物流信息協作不僅是供應鏈信息協作的重要組成部分，也是供應鏈物流協作的基礎和前提。
制造企業經常會因為等待材料而停止生產，并且由于單獨的物流信息的不協調而不能按時交付貨物，供應商和制造商不能在彼此之間獲得信息；供應商無法按時收集下游制造商的需求信息，因此幾乎不可能做好充足的供應準備；同時，制造商無法獲得供應商的供應信息，導致制造商提供的物流能力與供應商提供的數量不匹配、不協調，使得整個供應鏈效率低下。但供應鏈企業很難采用供應鏈物流信息協同策略，首先，影響信息協同行為建立的因素很多，如協同成本、協同收益、協同風險等；其次，信息協同是一個動態過程，企業在此過程中進行探索性的協同行為；最后，通常需要很長時間才能從供應鏈物流信息協同中獲益。
供應鏈成員之間的信息共享與協作是提高績效的有效策略。大多數研究人員只強調信息共享和協作的水平、效果和績效[7]，而不是協作策略。本文重點研究了基于進化博弈論的供應鏈物流信息協同策略，以解決這一問題。本文的貢獻有三個方面，首先，本文提供了一個概念框架，說明在供應商和制造商組成的兩級供應鏈環境下，供應鏈企業如何利用基于進化博弈論的供應鏈物流信息協同實現利益最大化；其次，本文介紹了供應鏈物流信息協同策略的演變，并分析了不同情景下的演變策略；再次，運用數學方法分析了供應鏈物流信息協同策略演化過程中的影響因素，并通過仿真進行了驗證。
1 ?供應鏈物流信息協同演化博弈模型
1.1 ?研究問題及假設
本文研究了一個由制造商群體M和供應商群體S兩個群體構成的兩級供應鏈。這兩個群體中的企業都是有限理性的，可以根據自己的條件和預測分析能力選擇一定的策略并進行探索行為。一般來說，短期策略不是最優的，而穩定和最優狀態需要多個進化博弈。本文選取影響供應鏈物流信息協同利益函數價值的因素，討論基于利益最大化的企業選擇供應鏈物流信息協同策略的行為過程。
雙方博弈群體的信息是不對稱的。發生合作交易行為時，供應商和制造商是隨機匹配的。制造商關于零件庫存、產品庫存和銷售需求的信息與上游供應商共享。供應商可以利用這些信息來預測和調整其生產能力、供應數量、訂單數量和物流活動，從而實現庫存優化。上游供應商的產品、原材料和供應物流信息使下游制造商能夠及時調整生產環境和條件，并在產品發生變化時快速響應設備更換。
本文討論了以下問題：（1）供應商和制造商群體是否傾向于向供應鏈物流信息協同演進？（2）供應鏈物流信息協同的進化穩定策略是什么？（3）相關因素如何影響進化穩定策略？（4）如何使供應鏈企業更好地協調供應鏈物流信息？
本文提出的供應鏈物流信息協同演化博弈模型是基于以下假設建立的：（1）制造商和供應商群體都是有限理性的，可以不斷地從多個過程中學習，并尋求通過進化穩定策略達到最佳平衡。（2）在供應鏈物流信息協同中，供應商和制造商各自的行為策略集僅為協作、不協作。（3）引入激勵和懲罰機制鼓勵參與供應鏈物流信息協同。當供應鏈中的所有節點企業協調物流信息并采取激勵機制時，節點企業的收益會得到提高。相反，當各節點企業采取投機行為時，則采取懲罰機制。（4）如果這兩個群體都選擇開展供應鏈物流信息協同，將獲得額外的好處，供應鏈的利益將最大化。在兩個配對企業中，如果只有一方進行供應鏈物流信息協同另一方不進行，則只有非供應鏈物流信息協同的一方獲得額外收益，將低于雙方參與時的收益。當任何一方都不執行供應鏈物流信息協同時，沒有獲得額外的利益。
本文為這兩個組中的單個企業設置參數，以便建立各自的福利函數，有助于擴展有關供應鏈物流信息協同策略演變過程的知識。如果單個企業的選擇發生變化，個體在集團中選擇某一策略的比例也會發生變化。本文使用的參數定義見表1。
1.2 ?演化博弈模型
根據以上假設和條件，參與博弈的企業只有兩種純策略協作，不協作。因此，制造商有兩個純策略：M：制造商合作提供物流信息的策略。M：制造商不與物流信息合作的策略。
類似地，供應商也有兩種純策略：S：供應商合作提供物流信息的策略。S：供應商不與物流信息合作的策略。
與制造商及供應商的純策略組合有關的利益如表2所示。
1.3 ?動態復制方程
根據動態復制方程，得出兩個集團物流信息協作與否的預期收益。當制造商集團M處于選擇一定比例的信息協作成員的狀態時，采用物流信息協作策略所獲得的期望收益如下：
E=xA+1-bB-βf-1-aC+1-xA-βf-1-aC
不采用供應鏈物流信息協同策略的個體獲得的預期收益如下：
E=xA+B-Pf+1-xA
協同物流信息在集團企業中所占的比例，結合各自的預期收益。那么，制造商集團M的平均期望收益如下：
=yE+1-yE
廠商選擇采用供應鏈物流信息協同策略的比例隨時間變化的動態復制微分方程如下：
Fy==yE-=y1-yxB-bB-B-Pf-βf+C-aC
動態復制微分方程表明，當選擇供應鏈物流信息協同策略的供應商比例為x時，制造商群體M將改變y。制造商群體最終通過學習改變群體個體的策略來實現穩定，在這個過程中，既要考慮供應商群體選擇供應鏈物流信息協同策略的比例（對應不同的x和y，Fy=0），也要考慮制造商群體M內部個體在不同策略下的收益（對應不同的x和y，Fy<0）。
同樣，當供應商群體S處于選擇供應鏈物流信息協同的個體達到一定比例的狀態時，個體使用供應鏈物流信息協同策略獲得的預期收益如下：
E=yA+bB-βf-aC+1-yA-βf-aC
當供應商群體S處于選擇供應鏈物流信息協同的個體達到一定比例的狀態時，不采用供應鏈物流信息協同策略的個體所獲得的預期收益如下：
E=yA+B-Pf+1-yA
根據選擇供應鏈物流信息協同的供應商的比例及其各自的期望收益，供應商群體S的平均期望收益可由下式得出：
=xE+1-xE
選擇供應鏈物流信息協同策略的供應商比例隨時間變化的動態復制微分方程如下：
Fx==xE-=x1-xybB-B-Pf-βf+aC
上式表明，當單個制造商選擇供應鏈物流信息協同比率為y時，供應商群體中選擇供應鏈物流信息協同策略的個體比例將變為x。
1.4 ?進化博弈模型分析
在分析Fy時，需要滿足Fy=0，那么當動態復制方程穩定時，所有的y值都可以求解，也就是種群策略變化調整的趨勢方向。
當小的變異發生時，打破了穩定的平衡狀態，種群的進化會不斷消除這種變異，最終達到穩定狀態。因此，對于集團企業來說，要使所有調整后的策略穩定，需要滿足Fy=0，并且在y處，Fy<0，y是集團趨向穩定的結果。Fx和Fy形成了供應商集團S和制造商集團M博弈調整的動態演化系統。
當單個供應商選擇供應鏈物流信息協同策略的比例x發生變化時，單個制造商選擇供應鏈物流信息協同策略的比例y也會隨之變化。雙方互相影響，直到雙方都停止改變。然后，博弈達到穩定的均衡狀態。此時Fx=0，Fy=0，最重要的條件是滿足Fx<0，Fy<0。
1.4.1 ?供應商的進化博弈分析。戰略演化調整分析的過程是基于穩定演化狀態下供應鏈物流信息協同與非供應鏈物流信息協同的博弈利益函數值的比較。根據供應商比例隨時間變化的動態復制微分方程，Fx如下所示：
Fx=1-2xybB-B+Pf-βf+aC
那么Fx=0的解如下：
x=0， x=1， y=βf+aC/bB-B+Pf
在y∈0，1的基礎上，分析得到供應商群體的進化穩定性結果（如表3所示），發現只有當制造商群體個體選擇供應鏈物流信息協同策略的比例大于y時，供應商群體的穩定演化結果才是供應鏈物流信息協同。y越小（最大為0），供應商群體個體選擇供應鏈物流信息協同策略的比例越大。這意味著當制造商集團成員選擇供應鏈物流信息協同的比例大于某個y時，供應商集團個體傾向于選擇供應鏈物流信息協同。
1.4.2 ?制造商進化博弈分析。根據制造商比例隨時間變化的動態復制微分方程，Fy相對于y的一階偏導數如下：
Fy=1-2yxB-bB-B+PBf-βf+C-aC
那么Fy=0的解如下：
y=0， y=1， x=βf+C-aC/B-bB-B+Pf
在x∈0，1的條件下，分析得到制造商群體的進化穩定性結果（如表4所示），只有當選擇供應鏈物流信息協同策略的供應商比例大于x時，制造商群體的穩定演化結果才是供應鏈物流信息協同。因此，當選擇供應鏈物流信息協同的供應商比例大于某個x值時，制造商傾向于選擇供應鏈物流信息協同策略。
1.4.3 ?供應商和制造商進化博弈分析。本小節分別討論制造商集團M和供應商集團S的環境系統。不同值的x和y的組合會有不同的進化結果。平衡解由兩組動態復制方程得到，利用平衡解和模型系統的雅可比矩陣可以得到模型的穩定解。
令M=bB-B+Pf， N=βf+aC， O=B-bB-B+Pf， S=βf+C-aC，上述模型的雅可比矩陣如下所示，其行列式和跡分別計算為DetJ和TrJ。
J==
DetJ=1-2xyM-N1-2yxO-S-y1-yOx1-xM
TrJ=1-2xyM-N+1-2yxO-S
由Fx和Fy構成的方程組的平衡解是0，0、1，0、0，1和1，1。當0
2 ?演化均衡穩定性分析
用數學方法分析了各參數對S的影響，討論了兩組所采取的信息協作策略比例隨參數變化的過程。本部分根據實際情況假設各參數取值范圍不同，所有數值模擬均使用MATLAB R2017a運行。
中國洛陽的農業機械制造業主要由上游零部件供應商和下游農業機械制造商組成，在此期間，本文就供應鏈物流信息協同對高層管理人員和行業專家進行了多次訪談。結合文獻[11-13]和訪談，假定b∈0，1，B∈80，150，β∈1，10，C∈10，50，a∈0，1，B∈30，70，f∈0，10，P∈1，10。現在給定每個參數的具體值，那么x∈0，1和y∈0，1都是有效的。結果表明，采用供應鏈物流信息協同策略的供應商群體和制造商群體成員的比例可以收斂到1，1。當其他參數保持不變時，通過更改一個參數的值來分析S。具體數值如表6所示，則：
令M=bB-B+Pf=65， O=B-bB-B+Pf=40， O
結合上節的理論分析和圖1，確定以下結果。
（1）由于供應鏈物流信息協同戰略使得采用戰略的兩個集團成員所占的比例更高，從而使所獲得的利益得到了合理的分配。因此，供應鏈應根據實際情況和本文提出的方法確定合適的分配系數。
（2）額外的收益有助于推動供應鏈企業選擇供應鏈物流信息協同戰略。而且，收益越大，供應鏈企業選擇供應鏈物流信息協同戰略的可能性越大。如果效益較小，應查明原因，采取一定措施提高效益。
（3）風險越高，采用供應鏈物流信息協同策略的比例越低。
（4）供應鏈物流信息協同程度與兩組成員采用供應鏈物流信息協同策略的比例有關，但如果有成員缺乏供應鏈物流信息協同的能力和支持，則不可能實現供應鏈物流信息協同。因此，供應鏈企業應該合理地對自己的信息進行協作，從而實現自身利益的最大化。
（5）供應鏈企業采用供應鏈物流信息協同戰略的意愿隨著供應鏈物流信息協同成本的增加而降低。一方面，供應鏈物流信息協同的總成本應該盡可能小。另一方面，在具體情況下，成本分配系數的增加也將促進SCLIC的發展。因此，應考慮其他參數的影響，如供應鏈物流信息協同的額外總收益、非供應鏈物流信息協同本身的收益以及懲罰機制下的損失。
（6）如果非供應鏈物流信息協同的供應鏈企業能夠獲得足夠的收益，其他供應鏈企業就不會協調物流信息。
（7）懲罰系數越大，懲罰資本的數額也就越高，這可以促進兩組個體積極選擇供應鏈物流信息協同策略。
3 ?結 ?論
本文利用進化穩定策略和進化博弈論方法的動態復制方程，分析了供應鏈中供應商和制造商群體成員比例的動態變化。基于供應鏈物流信息協同在企業間的價值，研究了選擇供應鏈物流信息協同戰略的供應商和制造商群體中成員的比例變化及其影響條件。
研究結果表明，當0 依靠本文的研究成果，供應鏈企業可以清晰地認識供應鏈物流信息協同對供應鏈競爭力的重要性，洞察供應鏈物流信息協同戰略的形成機制，有助于提高其供應鏈物流信息協同意識和協同行為。此外，隨著對供應鏈的關注日益增加，本文的研究為制造業企業實施供應鏈物流信息協同提供了決策的參考。供應鏈管理者可以制定具體措施，改善供應鏈物流信息的協同環境，激勵供應鏈企業實施物流信息的協同行為，從而實現供應鏈信息集成，提高供應鏈的市場長期競爭力。 雖然本文取得了一些研究成果，但仍存在一定的局限性。建模中的假設實際上可能無法完全滿足，除了本文所分析的因素之外，更多的影響因素可能參與到實際中，本文的結果需要在現實中進一步驗證。 參考文獻： [1] 付晶，王學東，李延暉，等. RFID跨企業集成中供應鏈上下游企業的進化博弈[J]. 系統管理學報，2018，27（5）：998-1007. [2] 孫世民，張園園. 基于進化博弈的豬肉供應鏈質量投入決策機制研究[J]. 運籌與管理，2017，26（5）：89-94. [3] 張翔，孫其珩. 基于進化博弈的建設供應鏈協調機制研究[J]. 價值工程，2017，36（8）：83-86. [4] 張園園，孫世民. 兩級豬肉供應鏈質量控制的進化博弈分析[J]. 農林經濟管理學報，2015，14（5）：508-513. [5] 張成考. 進化博弈視角下生態型港口物流園區演化機理研究[J]. 淮海工學院學報（自然科學版），2013，22（4）：67-72. [6] 李利華，胡正東. 非對稱物流聯盟合作關系的進化博弈模型[J]. 長沙理工大學學報（自然科學版），2012，9（1）：29-33. [7] 胡正東，李利華，王國明，等. 醫藥生產企業與醫藥批發企業合作關系的進化博弈分析[J]. 中國市場，2011（45）：53-55. [8] 張春華，閔銀靈. 制度影響下的供應鏈聯盟信任關系進化博弈研究[J]. 中國集體經濟，2010（34）：127-128. [9] 陸琳. 我國物流企業戰略聯盟的進化博弈研究[J]. 改革與戰略，2009，25（5）：54-55，82. [10] 江宏，羅定提，鐘德強. 供應鏈網絡節點企業間合作關系的進化博弈分析[J]. 湖南工業大學學報，2009，23（2）：77-81. [11] ?LI C， ZHANG F， CAO C， et al. Organizational coordination in sustainable humanitarian supply chain： An evolutionary game approach[J]. Journal of Cleaner Production， 2019，219：291-303. [12] ?BARARI S， AGARWAL G， ZHANG W J C， et al. A decision framework for the analysis of green supply chain contracts： An evolutionary game approach[J]. Expert Systems with Applications， 2012，39（3）：2965-2976. [13] ?SUN H， WAN Y， ZHANG L， et al. Evolutionary game of the green investment in a two-echelon supply chain under a government subsidy mechanism[J]. Journal of Cleaner Production， 2019，235：1315-1326.
