信息不对称下供应链成员的决策顺序研究

金雁南，田 林

(1.上海财经大学商学院，上海 200433；2.复旦大学管理学院，上海 200433)

1 引言

信息不对称现象广泛地存在于供应链。以需求信息为例，一方面，由于零售商直接面对顾客，常常比制造商获得更多需求相关信息(Li和Zhang Hongtao[1])。另一方面，有些大品牌制造商在推出新产品时也经常会投入大量的资金进行市场调研等方式以更好地预测产品需求(Guo Liang和Iyer[2]，毛小兵[3])。例如，服装企业Sport Obermeyer开展Accurate Response program来预测市场需求(Fisher等[4])；宝洁公司在全球推广Multi-Enterprise Demand Sensing以更好地预测旗下产品需求(Terra Technology[5])；李宁公司也非常重视通过历史数据分析来对需求做出更好预测(文献[6])。可见，上游制造商或下游零售商拥有更多的需求信息在现实中十分常见。

一般而言，供应链中上游制造商拥有优先决策权，先决定其批发价，然后下游零售商再决定其零售价(McGuire和Staelin[7]，Lariviere和Porteus[8])。近十多年来，随着以沃尔玛为代表的大型零售商话语权不断增强，零售商经常拥有优先决策权，先决定其边际收益，然后制造商再决定产品售价(Raju和Zhang[9])。可见，供应链中制造商或零售商拥有优先决策权的现象都非常普遍。那么，信息不对称环境下，对于供应链成员和供应链整体而言，最优的决策顺序是什么？其次，拥有需求信息的一方与不拥有信息的一方对于决策顺序的偏好是否不同？在不确定的市场环境中，市场需求预测的精确度是一个重要的因素，取决于企业的市场研究工具、能力及相关数据获取的投入(He Chuan等[10])。那么，供应链成员对决策顺序的偏好是否受到拥有需求信息的一方的信息精确度的影响？本文致力于回答这些问题。

本文的研究涉及决策顺序、需求信息不对称与信息精确度、“信号”博弈(signaling)三个方面。关于决策顺序的研究聚焦于回答优先决策权是否能为供应链成员带来更多的利润(如Gal-Or[11]，Shugan[12]，Moorthy和Fader[13]，许明辉等[14])。Choi[15]研究上游制造商有竞争时的决策顺序，发现结果与需求函数形式有关。Lee和Staelin[16]发现优先定价优势取决于后行者对先行者的战略性反应。姚树俊和陈菊红[17]比较了不同决策顺序下的产品服务能力竞争机制。张宇等[18]研究不同决策顺序对信息产品厂商捆绑销售策略的影响。刘军等[19]则进一步考虑了不同决策顺序下的消费者剩余和社会福利。注意，上述研究讨论的都是信息对称的情形。本文聚焦于信息不对称的情形，引入“信号”博弈(signaling)，当有信息的一方先决策时，没有信息的一方会根据其决策推测(infer)真实的信息。Chu Wujin[20]研究制造商拥有额外信息时不同决策顺序对企业利润和社会福利的影响。作者发现企业都喜欢优先决策。同时，当满足一定条件时，没有信息的企业先动为供应链和社会福利带来更高增长。本文与其的核心区别有两点：第一，我们聚焦于信息精确度对决策顺序偏好的影响；第二，我们研究供应链成员的定价决策，而不是广告投入与进场费决策。

关于供应链中上下游需求信息不对称以及信息精确度的研究非常多。前者主要聚焦于信息共享的研究(如Cachon和Fisher[21]，Li[22]，但斌等[23]，张菊亮和章祥荪[24])，后者主要讨论信息精确度对供应链成员绩效的影响(如Miyaoka和Hausman[25]，Iyer等[26])。Li和Zhang Hongtao[27]研究零售商拥有额外需求信息时，不同程度的信息共享对制造商和零售商利润的影响。马士华等[28]研究信息封闭和信息共享环境中多个供应商与一个制造商的库存博弈问题。Taylor和Xiao Wenqiang[29]则发现在产能约束下，零售商的需求信息精确度的提高反而会降低制造商和零售商的利润。Jiang Baojun等[30]研究发现如果不进行信息共享，制造商需求信息精确度的提高会降低制造商自己的利润。与上述研究不同，本文聚焦于需求信息不对称对供应链成员最优决策顺序的影响，并讨论信息精确度的作用。

信号博弈(signaling)已被广泛应用于研究之中(如Tirole[31],Desai和Srinivasan[32]，石岿然等[33])。Moorthy和Srinivasan[34]研究产品质量的信号博弈问题。Simester[35]与Shin[36]探讨产品价格形象(price image)的信号博弈问题。近来，Guo Xiaomeng和Jiang Baojun[37]探究产品成本信息的信号博弈问题。李余辉等[38]则研究了供应链企业如何间接通过企业社会责任策略实现质量信息披露这一问题。本文采用信号博弈的方法，考虑需求信息的信号博弈，并聚焦于信息精确度对供应链成员决策顺序偏好的影响。

综上，本文的创新之处在于采用信号博弈的方法研究信息不对称环境下信息精确度对供应链成员及整体的最优决策顺序的影响。文章将首先介绍模型的构建，然后刻画不同决策顺序下的均衡结果，最后通过比较均衡结果探讨供应链成员和供应链整体对决策顺序的偏好。文中各引理和定理的证明见附录。

2 模型

考虑由一个制造商与一个零售商组成的供应链，用A与B表示(A既可以是制造商也可以是零售商)。不失一般性，我们将制造商的生产成本标准化为0。制造商与零售商需要决定各自卖一件产品的边际收益，用mi(i=A,B)表示。基本符号说明见表1。

表1 基本符号说明

决策顺序:我们主要比较两种决策顺序：(I)有信息的一方先决策，即供应链成员A先决定其边际收益mA，然后B再决定其边际收益mB；(II)有信息的一方后决策，即B先决定其边际收益mB，然后A再决定其边际收益mA。下文分析中，我们将用上标[]Ⅰ和[]Ⅱ分别代表有信息的一方(A)先决策与后决策的情况。在第四章，我们将拓展分析同时决策的情况。

事件顺序：给定决策顺序，博弈的事件顺序如下：首先，供应链成员A获得预测信号s；其次，按照决策顺序供应链成员各自决定自己的边际收益mi(i=A,B)，产品售价p=mA+mB；最后，需求状态确定，需求发生。注意，当有信息的一方(A)先决策时，没有信息的一方(B)会根据其决策推测(infer)真实的信息，即会发生“信号”博弈(signaling)。

2.1 信息对称—基准模型

作为基准模型，我们首先分析信息对称的情形，即A与B都观察到预测信号s。给定信号s，A与B的期望利润分别为：

进一步我们可得两种决策顺序下A与B的期望利润(获得预测信号s之前)：

3 最优定价决策

本节研究信息不对称的情形，即只有供应链成员A观察到预测信号s。我们分别求解每种决策顺序下的均衡定价决策，得到各成员均衡利润，进而在下一节比较供应链各成员利润和供应链整体利润如何受决策顺序的影响以及信息精确度对结论的影响。

3.1 有信息的一方(A)先做决策

供应链成员A的利润为πA=mA(θ-mA-mB)。当观察到预测信号s后，A的期望利润为πA=mA(E[θ|s]-mA-mB)。此时，信号s可以被看作是A的一种类型(高或低)。供应链成员B的利润为πB=mB(θ-mA-mB)。由于A在观察到信号s后决mA,所以mA可以反映出预测信号s的信息。因此，B可以从mA中对A的类型(信号s)做出理性的推断(inference)。

从A的角度，对任一它设定的mA，它都希望mB越低越好。因为这意味着市场价格会低，从而市场需求会大。然而从B的角度，如果它认为潜在市场需求较大，它就会设一个较高的mB。因此，为了令B设一个较低的mB，高类型A(s=h)会有动机假装自己收到的预测信号是低(s=l)的。那么，低类型A为了将自己与高类型A区分(separate)开来，需要降低自己的边际收益(也称为signaling cost，即“信号”成本)，以至于高类型A发现模仿成低类型并不能为其带来更高的利润。因此，低类型A面临着这样的权衡：把自己与高类型A区分开来需承担的信号成本(低边际收益)，与区分开来后令B设一个低边际收益获得的好处(高需求)。如果信号成本较低，低类型A会选择与高类型A区分开来，出现separating均衡；不然的话，低类型A将会放弃区分，高类型A就会模仿低类型A，设置同样的边际收益，出现pooling均衡。

根据上面的叙述，在供应链成员A和B的博弈中，有两种可能的均衡存在——separating均衡和pooling均衡。在本文中，当多均衡存在时，我们按Mailatath等[39]提出的LMSE(lexicographically maximum sequential equilibrium)概念来提炼(refine)最终的均衡。该均衡概念已被广泛用到各种“信号”博弈(signaling)模型中(如Taylor[40], Gomes[41]等)中，通常情况下有极其好的性质，如均衡唯一性、帕累托最优性等。下面我们将LMSE的定义(Mailatath等[39])应用到我们的模型中。

定义：用集合{PBE}代表所有可能的纯策略完美贝叶斯均衡，用πAs代表获得预测s的供应链成员A的利润。对于均衡σ*∈{PBE}与σ∈{PBE}，如果i)对任意s有πAs(σ*)≥πAs(σ)且存在s使πAs(σ*)≥πAs(σ),或者ii)有min{s|πAs(σ*)>πAs(σ)}>min{s|πAs(σ*)<πAs(σ)}，则定义均衡σ*“lexicographically-占优”(l-占优)均衡σ。如果找不到任何均衡σ可以l-占优均衡σ*，那么均衡σ*就是LMSE。

引理1存在唯一的LMSE均衡：

(b)当τ1<ρΔ≤1时，均衡为separating均衡: 低类型A会设

基于引理1中的结论，我们可得供应链成员A和B的期望利润(获得预测信号s之前)：

(1)

(2)

3.2 有信息的一方(A)后做决策

进一步我们可得两种决策顺序下A与B的期望利润(获得预测信号s之前)：

(3)

(4)

4 最优决策顺序

基于上述两种决策顺序下供应链各成员的利润，我们在这一节比较各成员和供应链整体对于不同决策顺序的偏好。定理1和2分别展示供应链成员A和B的偏好，而定理3则讨论了对供应链整体而言的最优决策顺序。

因为先行者优势(first-mover advantage)，我们可能会猜测供应链成员总会偏向于先决策。然而，定理1显示，在信息不对称的环境下，对于拥有预测信息一方A而言，优先决策并不总能为其带来更多利润。结论取决于先行者优势与后行者的战略性反应(strategic response)之间的权衡。给定需求波动大小Δ(之后的讨论我们都默认Δ给定)，当信息精确度较小的时候，预测信息的价值不是那么高，对供应链成员边际收益的决策影响较小。因此，与基准模型一样，因为先行者优势，A倾向于优先决策。而当信息精确度较高时，预测信息的价值比较大，对供应链成员边际收益的决策影响较大。当A先做决策时，均衡是separating均衡(参见引理1)，即B可以推断出A的类型。当B知道A是高类型时，它会战略性地提高边际收益，致使市场需求降低，使A的利益受损。当信息准确度很高时，B的这种战略性反应(提高边际收益)带来的坏处超过了先行者优势给A带来的好处，所以A会倾向于后决策。定理1的结论表明，在商业决策中，对于掌握私有信息的一方而言，并不总是先决策好，这取决于其信息的精确程度。因为当其先决策时，后决策方会根据其决策推测其私有信息并进行战略性的反应。

根据定理1的结论与解释，我们直观的猜测是当信息精确度高时，因为可以通过供应链成员A的决策推断市场信息，B会倾向于后决策。但定理2显示，B总是喜欢优先决策。这是因为，当预期到B能够推断它的类型并调整决策时，A也会做出策略调整。例如，当A收到的信号是h时，由于预期到B在推测到信息后会提高其边际收益，致使需求降低，A也会进一步提高其边际收益，这将减弱B通过推测信息获得的好处。总的来说，对没有信息的供应链成员B而言，后决策下通过推测信息带来的好处没有先行者优势来的大。所以，无论信息精确度如何，B都倾向于先做决策。定理2的结论表明，在商业决策中，对于不掌握信息的一方而言，抢先决策是比较明智的。

定理3对于整个供应链而言，当信息精确度较低时，拥有信息的一方先决策较优，而当信息精确度较高时，拥有信息的一方后决策较优。数学上，当0≤ρΔ<τ2时，πI>πII；当τ2≤ρΔ≤1时，πII≥πI。

定理3显示，当信息精确度低时，有预测信息的供应链成员A先决策能为供应链带来更高的利润；而当信息准确度较高时，没有预测信息的B先决策更有利于整个供应链。原因在于信号成本(signaling cost)能起到弱化供应链双重边际效应的作用，而后行者的战略性反应(strategic response)会放大双重边际效应。当信息精确度不是很高时，基于不同信号的期望需求差别很小，有预测信息的供应链成员A先决策时，高类型A总有动机去模仿低类型A。这时，为防止B设一个高的边际收益，低类型A为了区分自己会降低自己的边际收益(信号成本)，进而B也会设一个低的边际收益。低类型A这种故意降低自己边际收益以使自己被区分开来的行为，会降低最终产品的售价，弱化供应链的双重边际效应，有利于增加供应链的利润。因此A先决策对供应链更有利。当信息精确度特别高时，基于不同信号的期望需求相差特别大，高类型A没有动机去模仿低类型A，那么低类型A也不需要为了区分自己而承担信号成本，即故意降低自己的边际收益进而弱化双重边际效应。相反，因为B可以推测A的类型，当信号为h时，B会战略性地提高其边际收益，提高最终产品售价。预期到B会提高边际收益，A也会提高其边际收益，这大大放大双重边际效应的作用。因此，当信息精确度较高时，供应链会倾向于拥有预测信息的A后决策。

5 同时决策

目前我们讨论了拥有预测信息的供应链成员A先决策和后决策的情况。在供应链中，当两家企业实力相当时，研究经常假设他们同时做决策(Choi[15]，Choi和Fredj[42])。因此，在这节拓展内容中，我们探究同时决策的情况。同时，为避免赘述，我们仅报告与前文不一样的结果。我们用上标[]Ⅲ表示共同决策的情形。

定理4显示当信息精确度较小时，同时决策的选项不会改变供应链成员A的最优决策顺序。这是因为相比预测信息的价值，此时先行者优势更为重要。当信息精确度较大时，基于定理3的结论和解释，若A先决策，B会在推断到A为高类型时战略性地提高边际收益，导致市场需求降低，有损于A的利润。而同时决策下，B不能推测A的类型，无法进行战略性的调整(如提高边际收益)，不会引起需求的降低。另一方面，与B优先决策相比，同时决策时A没有后行者的劣势，因此利润更高。所以，当信息精确度较高时，A会偏向于双方同时决策。

6 结语

供应链中广泛存在着上下游信息不对称和决策顺序不同的情形。本文研究在需求信息不对称的情况下，供应链各成员和供应链整体对决策顺序的偏好，并探讨信息精确度对结果的影响。在信息对称时，由于存在先动者优势，供应链成员更希望先做决策。但在信息不对称的情形下，我们发现，因为信号成本(signaling cost)以及后决策方的战略反应(strategic response)的相互作用，对于信息更多的一方，并不总偏向于优先决策。相反，当信息精确度较高时，其更希望后做决策。对于信息较少的一方，优先决策总能带来更大的利润。对于供应链整体而言，当信息精确度较低时，让有额外信息的供应链成员先决策较优；而当信息精确度较高时，让没有额外信息的一方先决策会更好。本文的模型适用于各自制定毛利的供应链上下游存在需求信息不对称的情景，例如制造商由于充分的市场调研而对潜在用户有更多了解，或者零售商由于拥有销售数据而对需求有更精确的预测。在该情景下，本文结论显示决策顺序的优劣取决于信息不对称的结构以及信息的精确度，有助于指导企业在商业决策中选择合适的决策次序。