供应链组织间学习行为演化

博弈奚　雷，胡月英，郝世绵，程业炳

(安徽科技学院 管理学院，安徽 滁州　233100)



供应链组织间学习行为演化

博弈奚雷，胡月英，郝世绵，程业炳

(安徽科技学院 管理学院，安徽 滁州233100)

[摘要]文章首先介绍组织间学习对于供应链组织间合作的重要意义，然后从有限理性的假设出发，基于组织学习的视角构建供应链节点成员企业间博弈模型，在演化博弈分析的基础上，提出供应链组织间学习对策。

[关键词]供应链；学习行为；演化博弈

英国著名供应链管理专家马丁·克里斯多夫最早提出“真正的竞争已经不是企业与企业之间的竞争，而是供应链与供应链之间的竞争。”企业之间从“竞争”走向“竞合”成为必然的选择。在当前竞争日趋激烈的环境下，企业要想适应环境，就需要通过组织间广泛的合作来获取新知识，从而满足激烈的市场竞争要求。Hamel & Prahalad[1]研究发现，合作伙伴间相互学习是企业合作的重要目的与动机；Badaracco[2]也认为，企业间隐性知识无法通过市场交易来获得，必须要通过合作的方式。而企业知识资源的积累和企业知识创新能力的提高主要通过两个途径：一是“自主知识创新”，二是“外部知识获取”。[3]供应链为企业获取外部资源(知识)的重要来源，为组织间学习提供了极佳的机会。与组织内部的学习不同，供应链中的组织间学习涉及到两个或两个以上在法律和经济上彼此独立的企业。[3]而当前，我国供应链管理水平不高，供应链节点企业间的合作成效尚不能令人满意，其重要原因就在于企业间信任水平偏低。供应链组织间的学习效果不甚理想，节点企业之间的信任度不高，导致学习效果差，从而影响供应链的竞争能力。有关研究[4]表明：供应链中的组织间学习面临的首要问题是组织间的信任问题。因为“互相信任是培养组织间学习的唯一最主要和最基本的条件”，[4]而信任问题最直接的表现就是节点企业的学习行为。基于此，本文首先分析供应链组织间学习行为，在此基础上运用演化博弈理论分析供应链节点企业的行为，深化了对供应链组织间企业的学习问题的认识，最后提出供应链组织间学习的对策。

一、基本模型与假设

现实中，供应链的复杂性加上环境的动态性，完全理性的情况往往脱离实际情况。博弈论学者通常采用生物进化的“复制动态”机制来模拟博弈方的学习和策略调整过程。[5]而进化博弈是基于有限理性的博弈，通常把研究有限理性的博弈的理论称为“进化博弈论”。[6]笔者认为供应链组织间学习行为与进化博弈类似，因此，采用进化博弈理论来分析节点供应链组织间的学习行为。

为简化博弈分析，本文供应链组织间学习行为仅考虑两个节点企业的情况，分别从两个节点企业在学习过程中的行为来构建博弈矩阵。具体假设如下：

(1)考虑环境的复杂性、决策环境的复杂性等因素，供应链中的节点企业是有限理性的。

(2)供应链中学习有组织内和组织间的，这里仅考虑组织间的学习。

(3)节点企业在学习过程中，由于学习能力的差异和双方的知识水平差异，双方从学习中的收益是不相等。若两个节点企业都选择进行合作，那么节点企业1、节点企业2在学习过程中增加的知识价值分别为R1、R2。不妨设此时双方的学习收益均为R1+R2，而学习过程中需要消耗组织的人力、物力资源及核心知识外溢的风险，考虑学习能力方面的差异，设成本分别为C1、C2。若一方选择合作，另一方选择不合作，这时节点间的学习行为仍然会发生，只是学习效果相比都选择合作时要差，设学习收益为合作一方的知识增加价值，即分别为R1、R2，而上方在交流过程当中的学习成本为C1、C2，若双方都不合作，那么在双方的交流过程中，虽然没有明显的学习意图，但还会有相当程度的学习，这时的收益为R3、R4，学习的成本分别为C3、C4。

表1　节点企业知识共享博弈矩阵

二、进化博弈分析

假设节点企业1选择合作的概率为p，不合作的概率为1-p，节点企业2选择合作的概率为q，不合作的概率为1-q，其中p、q也可以理解为群体博弈中选择合作的比例。根据前面的假设，博弈的收益矩阵如表1所示。

博弈方1选择“合作”“不合作”策略的期望收益GC(1)，GU(1)和平均收益G1分别为：

GC(1)=q(R1+R2-C1)+(1-q)(R1-C1)

GU(1)=q(R2-F)+(1-q)(R3-C3)

G1=pGC(1)+(1-p)GU(1)

博弈方2选择“合作”“不合作”策略的期望收益GC(2)，GU(2)和平均收益G2分别为：

GC(2)=p(R1+R2-C2)+(1-p)(R2-C2)

GU(2)=p(R1-F)+(1-p)(R4-C4)

G2=qGC(2)+(1-q)GU(2)

节点企业1合作类型比例的复制动态方程为：

dp/dt=p[GC(1)-G1]=p(1-p)[GC(1)-GU(1)]=p(1-p)[q(R1+R2-C1-R2+F-R1+C1+R3-C3，)+(R1-C1-R3-C3)]

求得：q＊=(R3-C3-R1+C1)/[(R1+R2-C1-R2+F)+(R3-C3-R1+C1)]

节点企业1合作类型比例的复制动态方程为：

dq/dt=q[GC(2)-G2]=q(1-q)[GC(2)-GU(2)]=q(1-q)[p(R1+R2-C2-R1+F-R2+C2)+(R2-C2-R4+C4)]

求得：p＊=(R4-C4-R2+C2)/(R1+R2-C2+R4-C4-R2+C2)

先对节点企业1博弈的群体的复制动态方程进行分析，根据该动态方程，若q=q＊=(R3-C3-R1+C1)/[(R1+R2-C1-R2+F)+(R3-C3-R1+C1)]时，dp/dt始终为0，表明所有的p水平都是稳定状态，如图1所示；若q≠q＊=(R3-C3-R1+C1)/[(R1+R2-C1-R2+F)+(R3-C3-R1+C1)，p=0，p=1两个稳态，其中q>q＊，其中p=1是进化稳定策略，如图2所示。其中q

现在分析节点企业2博弈的群体的复制动态方程进行分析，根据该动态方程，当p=p＊=(R4-C4-R2+C2)/(R1+R2-C2+R4-C4-R2+C2)时，dq/dt始终为0，表明所有的q水平都是稳定的状态。P≠p＊，q=0，q=1两个稳态，其中P>p＊，其中q=1是进化稳定策略，其中P

为了进一步分析，将上述节点企业1、节点企业2比例变化复制动态的关系，在同一坐标平面进行标示，如图2所示。

从图中可以看出p=1，q=1，p=0，q=0是这个博弈的进化稳定策略。从供应链收益来看，双方之间选择p=1，q=1，即博弈双方都采取合作，那么从图4中可以看出，如果能够使得p＊、q＊的取值变小的话，区域Ⅰ的面积将增加了。而图中Ⅰ的面积将增大，节点企业1、节点企业2选择(合作，合作)的机会就增加。

图1　博弈方1复制动态相位图(q=q＊)

图2　博弈方1复制动态相位图(q>q＊)

图3　博弈方1复制动态相位图(q

由p＊=(R4-C4-R2+C2)/(R1+R2-C2+R4-C4-R2+C2)

q＊=(R3-C3-R1+C1)/[(R1+R2-C1-R2+F)+(R3-C3-R1+C1)]

为了更清晰的进行分析，不妨在此处设R1+R2-C1=a，R1+R2-C2=b，R1-C1=c，R1-F=d，R2-F=e，R2-C2=f，R3-C3=g，R4-C4=h，则：

p＊=(h-f)/[(b-d)+(h-f)]

q＊=(g-c)/[(a-e)+(g-c)]

欲使p＊和q＊取得较小数值，则需(g-c)取较小值，(a-e)取较大值；(h-f)取较小值，(b-d)取较大值。即a、b、c、f取尽可能大的数值，而d、e、g、h取尽可能小的值。也就是R1+R2-C1，R1+R2-C2，R1-C1，R2-C2取尽可能大的值，R1-F，R2-F，R3-C3，R4-C4取尽可能小的值。由R1+R2-C1，R1+R2-C2，R1-C1，R2-C2取尽可能大的值，容易得到供应链节点企业需要在提高学习的收益的同时降低学习成本。R1-F，R2-F，R3-C3，R4-C4取尽可能小的值，容易得出需要增加不合作的惩罚成本以及降低不合作企业的收益。

图4　供应链节点企业合作演化复制动态图

三、结论

通过演化博弈分析，提出供应链组织间学习行为的对策。

1.构建完善的奖惩机制

从博弈分析可以看出，供应链组织间节点企业能否进行合作，取决于在合作中所支付的成本和合作过程中的收益。因此需要构建完善的奖惩机制，来引导供应链节点企业，推动节点企业的合作。具体做法：可考虑根据学习中做出的贡献，给予相应的奖励。对于工作过程中的消极行为，比如不愿意为学习做贡献的，要予以惩罚。惩罚值F，至少要达到不合作是下策，促使参与节点企业选择合作，从而提高学习的效果。

2.提高组织的学习效果

学习效果的提高增加了供应链节点企业合作中的收益。根据博弈分析，收益的提高，可以提高(合作，合作)出现的概率。而学习效果的提高，需要节点企业首先有强烈的学习动机，能够把供应链当做学习的平台，通过“干中学”提高学习的效果。此外，节点企业需要通过有效的知识管理，提高消化、吸收对方知识的能力，努力提高学习的效果。

3.提高信任水平

供应链节点企业组织间信任水平高低，将直接影响供应链学习的效果。节点企业都希望从双方的交流中获得有价值的知识——技术，而有效的信任是学习的前提。信任的建立需要双方能够站在对方的立场考虑问题，在合作过程中，能够尊重、理解双方的文化、习俗等方面的差异。而信任是建立在双方长期合作的基础上，因此双方要注重长期合作，着眼于长远利益。

[参考文献]

[1]Hamel G，Prahalad C K.Strategic Intent [J].HarvardBusiness Review，1989，(3).

[2]Badaracco J L.The Knowledge Link：How Firms CompeteThrough Strategic Alliances [M].Boston：Harvard Business School Press，1991.

[3]彭灿.供应链中的知识流动与组织间学习[J].科研管理，2004，(3).

[4]李壮阔.供应链节点企业间信任行为的进化博弈[J].工业工程，2008，(2).

[5]〔德〕迈诺尔夫·迪尔克斯，等.组织学习与知识创新[M].上海：上海人民出版社，2001.

[6]谢识予.经济博弈论[M].上海：复旦大学出版社，2006.

责任编辑：张庆

Learning Activity Evolution Gaming Between Supply Chain Organizations

XI Lei，HU Yue-ying，HAO Shi-jin，CHENG Ye-bing

(Anhui Science and Technology University，Chuzhou 233100，China)

Abstract：The importance for supply chain organizations to learn from each other is introduced first；and then according to the hypothesis of bounded rationality，the gaming model for member companies that are nodes of the supply chain is established. The learning strategies are proposed based on the analysis of evolution gaming.

Key words:supply chain；learning activity；evolution gaming

[收稿日期]2015-09-11

[基金项目]安徽省教育厅人文社科重大项目，项目编号：SK2014ZD022；安徽省教育厅人文社科重大项目，项目编号：SK2014ZD023；安徽省教育厅质量工程项目，项目编号：2014zy054；安徽省科技厅软科学研究项目，项目编号：1402052072。

[作者简介]奚雷(1980-)，男，江苏盐城人，讲师，硕士，主要从事供应链管理、技术创新研究。

[文章编号]1004—5856(2015)05—0031—04

[中图分类号]F274

[文献标识码]A

doi：10.3969/j.issn.1004-5856.2015.05.008