風險感知對施工企業與供應商演化博弈研究

陶成德龍

(三峽大學水利與環境學院,湖北 宜昌 443002)

隨著數字化信息變革在國家戰略中不斷的推進,以互聯網為代表的新一代信息技術正在與社會和經濟發展發生深度融合[1]。黨的二十大會議報告中明確指出:“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟的深度融合”[2]。在建筑采購過程中,雖然已經有電子招投標模式的落地,但是其在建筑采購應用中存在著很大的阻礙,且施工企業在選擇供應商時依舊以價格為衡量的標準。從短期的供需關系來看,施工企業有時會為了超額利潤,將成本轉移給供應商,供應商可能以降低質量為代價而采取惡性價格競爭[3-4]。因此,造成了施工企業成本的增加以及供應商利益的減少,導致施工企業和供應商可能會付出更大的代價。

本文基于此背景,旨在考慮基于建筑大數據平臺的施工企業與供應商聯盟合作關系的建立。大數據的出現既為施工企業與供應商聯盟提供了機遇,但同時也帶來了挑戰[5-6]。施工企業可以享受戰略供應價格、數量折扣價格優惠以及物流運輸的批量優惠等,甚至可以享受供應商給予的信用賒銷等,這加深了施工企業和供應商的信任程度,有利于施工企業與供應商建立長期聯盟合作伙伴關系[7-8]。但是,如何利用建筑大數據平臺來提高施工企業與供應商聯盟合作穩定性是值得探討的問題。在上述研究的基礎上,盡管部分學者[9]考慮了決策的有限理性,引入演化博弈來分析施工企業和供應商動態演化過程,但忽視了決策主體的主觀偏差和價值感受。鑒于此,本文在演化博弈分析過程中引入風險感知理論[10],利用風險感知理論的價值函數和權重函數刻畫了有限理性行為人的感知和決策行為,運用前景價值函數來調整不同情境下各參數的閾值,分析不同穩定狀態下雙方的策略選擇及均衡狀態,通過構建博弈參與者的收益感知矩陣,來研究施工企業與供應商之間如何建立長期的戰略聯盟合作關系,仿真不同參數變化對演化結果的影響。

1 模型假設及收益矩陣

在大數據時代,施工企業與供應商間的戰略聯盟合作面臨信息非對稱挑戰,難以實現完全理性。為在最短時間內以最小精力和成本選擇優質供應商,本文提出構建建筑大數據平臺。同時,通過構建施工企業和供應商的演化博弈模型,探討如何加強聯盟合作并維護其穩定性。

1.1 問題的描述和模型基本假設

基于此背景,提出如下假設:

假設1:假定施工企業利益主體選擇{積極合作}策略的比例為x,選擇{中途背叛}策略的比例為1-x;供應商利益主體選擇{積極合作}策略的比例為y,選擇{中途背叛}策略的比例為1-y。

其中,V(Δω)為對價值變動的感知;π(p)為主觀概率;p為客觀概率;γ為權重函數曲線的曲率;α為博弈主體的風險偏好系數;λ為決策者對損失的規避程度(λ> 0),數值越大則表示決策者對損失越敏感,規避程度越大。

收益矩陣相關參數說明見表1。

1.2 演化博弈模型求解與分析

1.2.1 演化博弈模型求解

戰略聯盟契約旨在約束施工企業和供應商行為,推動雙方協作,擴展合作關系,降低交易成本,提升整體利益。本文通過以上假設,基于建筑大數據平臺,構建了施工企業與供應商間的演化博弈模型收益感知矩陣,如表2所示。

表2 施工企業、供應商博弈收益矩陣

1.2.2 演化博弈模型的分析

基于復制動態的演化博弈的分析方法,由表2可知:

EG1=y[E1+E3-I1+V′(kb)+V(rA)]+(1-y)[-E2+E3-I1+V(rA)];

EG2=y[E1-I2-V(rP)]+(1-y)[-E2-I2-V(rP)];

施工企業的復制動態方程為:

a.當x=x0時,F(x)≡0,這意味著所有情況都處于穩定狀態,即施工企業無論選擇“積極合作”還是“中途背叛”,都是演化穩定策略。

EQ1=x[R′-C1-C2+V(kb)]+(1-x)[R′-C1-C2];

EQ2=x[R-C2-V(μD)]+(1-x)[R-C2-V(μD)];

供應商的復制動態方程為:

a.當y=y0時,F(y)≡0,這意味著所有情況都處于穩定狀態,即無論供應商選擇“積極合作”還是“中途背叛”,都是演化穩定策略。

1.3 基于風險感知理論的演化博弈模型的穩定性分析

通過雅克比矩陣局部穩定性分析方法,判斷動態博弈均衡點的穩定性,該系統的雅克比矩陣為:

通過對系統雅克比矩陣行列式和矩陣的跡求解可知,矩陣的行列式為:

detJ=(1-2x){y[V′(kb)]+[E3-I1+I2+V(rA)+V(rP)]}×(1-2y){x[V(kb)]+[R′-R-C1+V(μD)]}-x(1-x){y[V′(kb)]+[E3-I1+I2+V(rA)+V(rP)]}y(1-y){x[V(kb)]+[R′-R-C1+V(μD)]}。

矩陣的跡為:

trJ=(1-2x){y[V′(kb)]+[E3-I1+I2+V(rA)+V(rP)]}+(1-2y){x[V(kb)]+[R′-R-C1+V(μD)]}。

根據雅克比矩陣局部穩定性的進化穩定策略(ESS)判定方法,當detJ>0,trJ<0時,該系統的狀態為進化穩定狀態。該系統的演化目標是,依托建筑大數據平臺、云服務及大數據信息處理等技術手段,在保證產品與資源協調匹配的前提下,激發施工企業與供應商合作積極性,以提高聯盟合作效率。根據博弈均衡策略可知,為達到這一理性狀態,博弈雙方需要選擇的策略為{積極合作,積極合作},此時系統收斂于點E4(1,1)。因此由風險感知理論可知,應當滿足以下條件:

R′-C1+V(kb)≥R-V(μD);

R′-C1≥R-V(μD);

E3-I1+V′(kb)+V(rA)≥-I2-V(rP);

E3-I1+V(rA)≥-I2-V(rP)。

當滿足上述4個條件時,系統收斂于均衡點E4(1,1),4個點局部均衡點的穩定性如表3所示。

表3 系統的局部穩定性分析

根據表2的局部均衡點穩定性分析,可以畫出該博弈的策略演化相圖,見圖1。

點的位置高低。系統的演化路徑主要受博弈雙方感知價值V(kb),V′(kb),V(rP),V(rA),V(μD)和I1,E3,I2,R′,R,C1等相關參數的影響。

1.4 結果分析

通過模型分析可知,當以下4個約束條件同時成立時,系統收斂于點E4(1,1),即在大數據背景下,施工企業和供應商之間積極合作來建立戰略聯盟長期合作關系,從而減少了彼此交易的費用、降低聯盟成員企業風險因素、提升聯盟整體的效益,甚至創造出更多的價值增值等。

1)R′-C1+V(kb)≥R-V(μD);

2)R′-C1≥R-V(μD);

3)E3-I1+V′(kb)+V(rA)≥-I2-V(rP);

4)E3-I1+V(rA)≥-I2-V(rP)。

約束條件1),2)說明,無論施工企業采取何種策略,供應商都選擇積極合作策略。供應商積極合作時所獲得的效益與供應商積極合作所投入的成本之差大于供應商開展不公平價格競爭,搶占市場份額所獲得的增益;其策略選擇受到V(kb)和V(μD)影響,當V(kb)和V(μD)同時增大時,供應商趨向于選擇積極合作策略,反之亦然。約束條件3),4)說明,無論供應商采取何種策略,施工企業都選擇積極合作策略。施工企業積極合作所獲得的經濟效益與施工企業積極合作時所投入的成本之差大于施工企業中途背叛的機會成本;其策略選擇受到V(rA)和V(rP)影響,當V(rA)和V(rP)同時增大時,施工企業趨向于選擇積極合作策略,反之亦然。

根據風險感知理論,有限理性決策者依據自身感知價值決策,而非已有信息,導致施工企業與供應商在損益發生的偏好上存在認知偏差。盡管建筑大數據平臺對供應商激勵V(kb)有限,多數供應商仍低估V(kb)收益,即V(kb)

施工企業由于認知超載,導致決策效果差,從而弱化了其規避風險的意識。因而對于施工企業而言,盡管建筑大數據平臺對施工企業激勵V′(kb)有限,但施工企業仍易低估V′(kb)收益,即V′(kb)

綜合以上因素,由于施工企業和供應商的有限理性及心理因素影響,雙方在博弈時最終無法確定策略最優解,導致系統難以收斂于均衡點E4(1,1),而最終的ESS結果取決于雙方的策略選擇。因此,建筑大數據平臺需建立激勵及約束機制進行有效監督。同時,基于風險感知理論,損失和收益敏感度的感知有利于博弈雙方向損失規避的路徑演化,以便施工企業和供應商在大數據時代下提升聯盟合作的穩定性,促進聯盟的健康發展,實現共贏。

2 數值模擬和仿真分析

在風險感知理論條件下,為了更直觀地驗證所構建演化博弈的理想穩定狀態,分析相關參數對穩定狀態的影響,采用數值模擬和Matlab進行情境仿真,模擬施工企業和供應商策略選擇的動態演化過程。結合參數條件設定,各參數取值為I1=10,V(kb)=4,V′(kb)=5,I2=0.5,V(rA)=5,V(rP)=3,C1=8,R′=10,R=9,E3=0.5,V(μD)=4,x=0.8,y=0.3。在仿真分析過程中,除了被分析的參數外,其他參數保持初始值不變。

2.1 施工企業和供應商初始狀態對演化路徑的影響

根據模型參數設置,施工企業和供應商的策略選擇相互影響。在大數據環境下,合作關系長短取決于供應商提供的產品和服務質量以及雙方信任度。供應商期望長期合作,而施工企業希望通過合作建立長期聯盟,以實現“高質量、低成本”的工程項目目標。

1)供應商初始選擇概率對施工企業選擇演化博弈的影響分析,通過仿真分析可以得出供應商初始選擇y取不同數值的演化結果圖(見圖2)。

2)施工企業初始選擇概率對供應商選擇演化博弈的影響分析,通過仿真分析可以得出施工企業初始選擇x取不同數值的演化結果圖(見圖3)。

從圖2,圖3可以看出,當供應商初始行為y>y0時,施工企業選擇積極合作x的概率會逐漸增加并最終收斂于1;當施工企業初始行為x>x0時,供應商選擇積極合作y的概率會逐漸增加并最終收斂于1。這表明,建筑大數據平臺結合模型可在大數據環境中通過數據分析、即時追蹤和反饋信息等方式實現施工企業與供應商之間的信息共享,消除信息壁壘。通過結合風險感知理論,建立風險數據庫與AI風險預測模型,為施工企業和供應商提供風險防范指導和依據,促進雙方達成策略共識。當y

2.2 α和λ的敏感性分析

根據Kahneman和TVersky[11]等的研究,將風險感知理論的價值函數中的價值邊際敏感度a取值為0.88,損失規避系數λ取值為2.25,該系統演化的初始點(x0,y0)為(0.5,0.5)。

1)決策者感知“收益”價值函數的風險態度系數a的敏感性分析(見圖4,圖5)。a的取值分別為:0.2,0.5,0.88,1。

由圖可知施工企業和供應商對感知價值的風險態度系數a比較敏感。由圖4可知,當a的取值由0.5減小至0.2時,施工企業的策略選擇向著中途背叛的演化速率增大;當a的取值由0.88增大到1時,施工企業的策略選擇向著積極合作的演化速率增大。隨著a值增大,施工企業對建筑大數據平臺的激勵感知收益V′(kb)增大,同時對V(rA)的感知價值增大,導致施工企業對積極合作的感知價值增大,最終建筑大數據平臺對施工企業的激勵有了一定的效果,此時施工企業向著積極合作策略演化。由圖5可知,當a的取值由0.5減小至0.2,供應商的策略選擇向著中途背叛的演化速率增大;當a的取值由0.88增大到1時,供應商的策略選擇向著積極合作的演化速率增大。隨著a值增大,供應商對建筑大數據平臺的激勵感知收益V(kb)增大,導致供應商對積極合作的感知價值增大,最終使得供應商向著積極合作策略演化。

2)決策者感知“損失”價值函數的損失規避程度λ的敏感性分析(見圖6,圖7)。λ的取值分別為:0.25,1.25,2.25,3。

由圖可知,施工企業和供應商對損失規避程度λ較敏感。由圖6可知,當λ=0.25和1.25時,施工企業策略向著中途背叛策略演化;當λ=2.25和3時,施工企業策略向著積極合作策略演化。當λ值增大,施工企業對建筑大數據平臺的約束V(rP)的感知價值增大,導致施工企業對積極合作的感知價值增大,最終使得施工企業向著積極合作策略演化。由圖7可知,當λ=0.25和1.25時,供應商策略向著中途背叛演化;當λ=2.25和3時,供應商策略向著積極合作演化。供應商對λ的敏感性主要受到建筑大數據平臺的影響,因而適度提高供應商對λ的敏感性,即增大V(μD)有助于提高供應商與施工企業合作的積極性。

2.3 其他參數的敏感性分析

為了更全面分析博弈系統中相關參數對施工企業和供應商的策略影響,現對以下數據進行仿真分析(見圖8,圖9)。

1)由圖8可知,在既定參數下,當參數I1減小,E3和I2增大時,施工企業的演化穩定策略向著積極合作的趨勢增大。這表明增大施工企業積極合作所獲得的經濟效益E3、施工企業中途背叛的損失I2,減小施工企業積極合作時所投入的成本I1,有利于施工企業向著積極合作演化。

2)由圖9可知,在既定參數下,當參數R和C1減小,R′增大時,供應商的演化穩定策略向著積極合作的趨勢增大。這表明減小供應商中途背叛時所獲得的增益R和供應商積極合作所付出的成本C1,增大供應商積極合作時所獲得的增益R′,有利于供應商向著積極合作演化。

3 結語

本文研究了在大數據環境下施工企業和供應商之間的戰略聯盟伙伴關系的建立,將風險感知理論和風險感知因素引入演化博弈分析過程,利用前景價值函數取代傳統支付矩陣中不確定的損益值,使整個決策過程貫穿有限理性假設,旨在探究戰略聯盟中施工企業與供應商如何維護長期合作關系,即犧牲短期利益以確保聯盟穩定,最后利用MATLAB軟件模擬不同參數變化對系統演化結果的影響,得出提高風險敏感度、增強心理激勵與約束,以及降低背叛收益、合作成本,提高合作收益、背叛損失可以促進施工企業和供應商之間積極合作的結論。因此,施工企業和供應商應當多注重潛在商業風險的研究,提升對口碑效應的認識,同時建筑大數據平臺應當適當增加施工企業與供應商合作時的約束,提升雙方背叛合作的懲罰力度,對于雙方獲得的好評給予一定獎勵,減少雙方合作時的信息差,從而使合作雙方可以長遠發展,實現雙贏。