服务供应链系统价值共创行为协调机制研究

梅国平 ,何 珏 ,万建香

(1.江西师范大学管理科学与工程研究中心,江西南昌 330022;2.江西财经大学信息管理学院,江西南昌 330013)

1 引言

随着服务化进程的不断深入,制造企业为提高消费者满意度和增强品牌竞争力,围绕产品提供多元化服务已成为其实现价值增值的重要手段[1].如国际品牌的三星针对国行版S8 手机提供六项专属管家的免费服务,将产品服务做的更全面细致[2].多元化服务是制造企业面向客户需求,依托实物产品母体,形成相互学习、相互支持的价值共创体系[3,4].制造企业与消费者在产前、产中的交互,以及产后关系的绑定,不仅成为制造企业获得长期利润的有效手段,而且提升了消费者对服务的价值感知和深层次消费需求[5,6].在服务供应链系统价值共创行为中,Gronroos[7]认为消费者可以以信息反馈交流,让消费偏好逐步渗入到产品设计中,从而达到消费者期望的最终产品要求,进而提高产品的被消费能力;而生产者可以借此提高产品服务质量,发现市场机会,提高品牌知名度[8].然而,在实际运营中常常面临不确定的市场需求风险,导致制造企业与消费者价值分离,容易出现“双重边际效应”[9,10],此时服务供应链系统的参与主体在追求自身利益最大化的过程中共创行为瓦解.如长安汽车因售后维修网点覆盖率低和便捷性差,消费者满意度低,造成服务供应链系统价值共创行为失败[11].

对服务供应链系统来说,参与主体价值共创行为的完全协调是保障其稳定运行的关键所在.华中生等[12]认为参与主体的行为策略与系统整体利益难免会产生冲突,要保证服务供应链系统多主体间的完美协同,科学有效的协调机制必不可少.Corsaro 等[13]认为参与主体价值共创需要保证该系统下所有参与主体都能在价值共创行为过程中获益.因此,一套合理的收益分配契约是增强各主体协同能力和提升价值创造效率的关键所在[14].契约不仅能够提升制造企业产品服务的整合效率,还能确保系统成员合作的稳定性[15].在服务供应链系统中,由于零售商更接近终端消费群体,比制造商掌握更多的消费者需求信息[16],且能够通过聚合需求、传播产品等措施促进制造商和消费者之间的互动[17],因此将零售商纳入服务供应链系统中,打破相关文献[18]制造业服务化供应链系统中的制造商和消费者价值共创行为的局限性,实现制造商、零售商和消费者的价值共创是更值得进一步研究的问题.

综上,在服务供应链系统中,由于多主体之间并非达成一致合作,价值共创行为往往处于非协调状态.因此,考虑主体行为的差异性和非完全可控性,本文在已有文献[19]的研究基础上,创造性地将服务供应链系统参与主体价值共创行为协调当作生物演化过程.基于动态博弈理论,从定量的角度系统推演制造商、零售商和消费者价值共创行为协调的实现机制,为当下制造业服务化转型发展提供理论指导.此外,尝试将多个与服务供应链系统参与主体价值实现紧密相关的变量纳入演化博弈模型中,并从多个角度对价值共创行为进行调整,使服务供应链系统价值共创行为分别从“不完全协调”和“完全不协调”状态向“完全协调”状态演变.研究结论对服务供应链系统系统价值共创行为发展有着不言而喻的意义.

2 制造商、零售商和消费者之间的三方演化博弈模型

2.1 服务供应链系统下价值共创参与主体界定

价值共创行为协调机制是指在该系统下参与主体无动机自谋利益而是均选择为实现整体利益最大化而努力[20].在服务供应链系统中,制造商在实际运营中往往会面临消费者需求不确定的市场风险,并可能造成服务资源投入不足或浪费;零售商介于制造商与消费者之间,比制造商更接近终端消费者,更容易获得消费者的需求预测信息.为此,服务供应链系统中的价值共创协调机制是需要制造商(服务的提供者)、零售商(服务的促进者)和消费者(服务的接收者)之间行为的相互协调与合作,推动服务供应链系统从无序到有序的一个逐步调整过程.

2.2 问题描述与模型假设

基于演化博弈的方法分析服务供应链系统下制造商、零售商和消费者价值共创行为协调机制,提出如下假设:

假设1服务供应链系统下价值共创的参与主体包括制造商、零售商和消费者.在实践中,受信息不对称和复杂环境等因素影响,参与主体均为有限理性.参与主体均有两种策略选择,策略集合统一为{合作,欺骗}.当制造商、零售商和消费者均选择“合作”策略价值共创行为处于完全协调状态,服务供应链系统将保持动态稳定;而当其中任一方或两方采取“欺骗”策略,价值共创行为将处于非协调状态,服务供应链系统将会发生解体.

假设2当制造商、零售商和消费者合作关系不存在时,三主体最大化收益分别为R1,R2,R3,当三方参与服务供应链系统价值共创行为后,会创造额外的收益,所获得的超额收益用∆R来表示,∆R <0.超额收益会在参与主体间进行分配,α表示制造商的超额收益分配系数,α ∈(0,1),β表示零售商的超额收益分配系数,β ∈(0,1);消费者的超额收益分配系数为δ=1−α −β,且δ ∈(0,1).若参与主体超额收益分配系数超过平均分配系数1/3 时,会挤占其他参与主体超额收益.除此之外,考虑服务供应链系统参与主体价值共创行为协调需要承担一定的成本C,如信息成本等.协调成本会在各参与主体之间进行分配,制造商协调成本分担系数为γ且γ ∈(0,1);零售商协调成本分担系数为λ且λ ∈(0,1);消费者在合作中的成本分担系数为ς=1−γ −λ且ς ∈(0,1).若参与主体协调成本分担系数超过平均分担系数1/3 时,会进一步提高该参与主体的价值共创成本.为使得服务供应链系统价值共创行为正常运转,超额收益需大于协调成本,即∆R>C,合作带来的超额收益分摊大于协调成本分担,否则参与主体会放弃“合作”策略.

假设3如果在博弈过程中,参与主体存在不完全合作行为,即至少有一方选择“欺骗”策略,那么对选择“合作”策略的主体来说,不仅无法享受超额收益,而且还将付出协调成本.而在参与主体的策略选择中,参与主体在趋利诱惑下会选择“欺骗”策略.为使问题研究变得简洁,制造商、零售商和消费者因选择“欺骗”获得的额外收益统一用E来表示.由于机会主义行为会出现在各参与主体间,为有效抑制机会主义行为的发生,引入一定的惩罚是有必要的.为此,在合作初期对参与主体行为进行约束和明确,一旦有参与主体出现欺骗行为,那么该参与主体会受到相应惩罚,而选择合作的参与主体会得到欺骗方的罚金P或平分罚金.

假设4制造商选择“合作”策略的概率为x,选择“欺骗”策略的概率为1−x;零售商选择“合作”策略的概率为y,选择“欺骗”策略的概率为1−y;消费者选择“合作”策略的概率为z,选择“欺骗”策略的概率为1−z.

根据上述假设,可以得出制造商、零售商和消费者的演化博弈支付矩阵如表1 所示.

表1 制造商、零售商和消费者三方博弈的支付矩阵Table 1 The payment matrix of the tripartite game among manufacturers,retailers and consumers

3 服务供应链系统参与主体行为博弈的演化均衡分析

3.1 参与主体演化博弈的复制动态分析

根据上述假设和演化博弈支付矩阵,令制造商采取“合作”和“欺骗”策略的期望收益分别为V1和V2,以及制造商的平均期望收益,计算结果分别为

根据马尔萨斯复制动态方程[21],制造商的策略数量增长率为V1−,在时间t的不断延续下,制造商的复制结果为

同理,零售商选择“合作”和“欺骗”策略的期望收益分别为U1和U2,以及零售商的平均期望收益计算结果分别为

零售商的策略数量增长率为U1−,在时间t的不断延续下,可得零售商的复制结果为

同理,消费者选择“合作”和“欺骗”策略的期望收益分别为W1和W2,以及消费者的平均期望收益计算结果分别为

消费者的策略数量增长率为W1−,在时间t的不断延续下,可得消费者的复制结果为

3.2 参与主体演化博弈均衡点和稳定性分析

根据以上分析,由F1(x,y,z),F2(x,y,z)和F3(x,y,z)可得一个三维动力系统为

当F1(x,y,z)=0,F2(x,y,z)=0 且F3(x,y,z)=0 时该动力系统有九个均衡点,分别(0,0,1),(0,1,1),(0,1,0),(0,0,0),(1,0,0),(1,1,0),(1,0,1),(1,1,1)和(x∗,y∗,z∗).

以上复制动态方程求出的九个均衡点并非完全是系统的演化稳定策略,根据Friedman[22]提出的方法,三维动力系统演化稳定性要通过系统的雅可比矩阵局部稳定性分析导出.易知雅可比矩阵为

其中

表2 雅可比矩阵J 的特征值Table 2 The eigenvalues of Jacobi matrix J

在表2 中,服务供应链系统价值共创行为协调的演化博弈均衡受多个因素影响,不同因素组合下稳定策略均衡点不同,但复制动态方程的均衡点并非是演化稳定策略均衡点.借助雅可比矩阵和演化博弈稳定均衡点理论分析方法,当且仅当雅可比矩阵特征值均小于0时,对应的均衡点为稳定均衡点[23,24].根据假设条件,当制造商、零售商和消费者均选择“合作”策略集时,获得的超额收益均大于协调成本,即α∆R −γC >0;β∆R −λC >0,δ∆R −ςC >0,实现价值共创.当局部均衡点为(x∗,y∗,z∗)时,显然不满足稳定均衡点条件,所以该均衡点不是系统演化稳定策略的均衡点.根据表2 雅可比矩阵特征值的共性和个性,分别将(1,1,0),(1,0,1)和(0,1,1)归为同一类情形,(0,0,1),(1,0,0)和(0,1,0)归为同一类情形.因此,这里分别以(0,0,0),(0,0,1),(1,1,0)和(1,1,1)四种情形进行稳定均衡点分析,具体分析结果见表3.

表3 均衡点的局部稳定性分析Table 3 Local stability analysis of equilibrium points

情形1在三方演化博弈过程中,若2P −γC <0,2P −λC <0,2P −ςC <0,不难发现演化稳定策略均衡点只能为(0,0,0),即制造商、零售商和消费者均选择“欺骗”策略.这时(0,0,0)为稳定均衡点,(0,0,1)和(1,1,0)为不稳定点,(1,1,1)为鞍点.对制造商、零售商和消费者来说,当其中任意两方选择“欺骗”策略而另一方选择“合作”策略时,选择“合作”策略主体所获得惩罚赔付比价值共创行为协调成本偏低时,博弈主体在追求自身利益最大化的过程中,随着演化期数的不断延长,三方均会放弃“合作”策略,最终服务供应链系统价值共创行为演变为(欺骗,欺骗,欺骗)的“完全不协调”状态.

情形2在三方演化博弈过程中,3P/2−E −γC <0,3P/2−E −λC <0,−2P+ςC <0,可以发现演化稳定策略均衡点只能为(0,0,1),即制造商和零售商选择“欺骗”策略,消费者选择“合作”策略.这时(0,0,0)和(1,1,0)为不稳定点,(1,1,1)为鞍点.稳定策略均衡点(1,0,0),(0,1,0)与(0,0,1)分析结果类似,这里不再赘述.当制造商和零售商同时选择“欺骗”策略获得的收益比同时选择“合作”策略获得收益大,且消费者选择“合作”策略获得的惩罚赔偿大于价值共创行为协调成本时,随着演化期数的不断延长,博弈主体在追求自身利润最大化的过程中,最终制造商和零售商会选择“欺骗”策略,消费者选择“合作”策略,最终服务供应链系统价值共创行为演变为(欺骗,欺骗,合作)的“不完全协调”状态.

情形3在三方演化博弈过程中,若+E+λC <0,δ∆R−ςC+P −E <0,可以发现,演化稳定策略均衡点只能为(1,1,0),制造商、零售商选择“合作”策略,消费者选择“欺骗”策略.这时(0,0,1) 和(1,1,1)为不稳定点,(0,0,0)为鞍点.稳定策略均衡点(1,0,1),(0,1,1) 与(1,1,0)分析结果类似,这里不再赘述.当制造商和零售商同时选择“合作”策略获得的收益比同时选择“欺骗”策略收益大,且对消费者来说,选择“合作”策略获得的净收益比选择“欺骗”策略获得的收益小时,随着演化期数的不断延长,博弈主体在追求自身利益最大化的过程中,制造商、零售商会选择“合作”策略,而消费者选择“欺骗”策略,最终服务供应链系统价值共创行为会演变为(合作,合作,欺骗)的“不完全协调”状态.

情形4在三方演化博弈过程中,若E+γC −α∆R −P <0,E+λC −β∆R −P <0,E+ςC −δ∆R −P <0 可以发现演化稳定策略均衡点只能为(1,1,1),即博弈主体均选择“合作”策略.这时(0,0,0),(0,0,1),(0,1,0)和(1,0,0)为鞍点,(1,1,0),(1,0,1)和(0,1,1)为不稳定点.当三方均选择“合作”策略,获得的净收益比选择“欺骗”策略获得净收益大时,随着演化期数的不断延长,博弈主体在追求自身利益最大化的过程中,制造商、零售商和消费者均会选择“合作”策略,最终服务供应链系统价值共创行为会演变为(合作,合作,合作)的“完全协调”状态.

4 数值模拟仿真分析

4.1 演化稳定策略情形验证

情形12P −γC <0,2P −λC <0,2P −ςC <0 且γ+λ+ς=1.

令各参数的初始值分别为P=40,C=300,γ=λ=ς=,E=50,∆R=400,R1=200,R2=100,R3=50,其满足情形1的条件.需要提及的是,这里的参数是模拟参数,反映各博弈变量的函数关系,后文的参数设置均如此.根据MATLAB 软件仿真程序得到的结果如图1 所示.

5.7.3 呼吸困难 进行膈神经移位术后要严密观察呼吸情况并进行氧饱和度的监测。呼吸困难严重时可使用正压呼吸机辅助通气，加强腹式呼吸训练，刺激神经恢复，逐渐脱机恢复自主呼吸。

在对x,y和z的初始值进行不同设置,结果发现在不同初始值下,随着演化期数的不断延长,制造商、零售商和消费者选择“合作”的比例也逐渐趋近于0.说明在该情形下,即使制造商、零售商和消费者最初存在一定的比例选择“合作”策略,但选择“欺骗”策略获得的收益更大.在利益的驱动下,制造商、零售商和消费者均选择“欺骗”策略,最终服务供应链系统价值共创行为演化为“完全不协调”状态.

情形23P/2−E −γC <0,3P/2−E −λC <0,−2P+ςC <0 且γ+λ+ς=1.

令各参数的初始值分别为P=40,C=300,E=50,α=β=δ=,∆R=400,λ=γ=0.4,ς=0.2,R1=200,R2=100,R3=50,其满足情形2 的条件.根据MATLAB 软件仿真程序得到的结果如图2所示.

在对x,y和z的初始值进行不同设置时发现,在不同初始值下,随着演化期数的不断延长,制造商、零售商和消费者中消费者选择“ 合作”的比例逐渐趋近于1,制造商和零售商选择“合作”的比例逐渐趋近于0.说明在该情形下,即使制造商、零售商和消费者最初存在一定的比例选择“合作”策略,但由于在不断的博弈过程中,制造商和零售商选择“欺骗”策略获得的收益大于选择“合作”策略获得的收益,而消费者在不断策略选择中,选择“合作”策略获得的收益更大.在利益的驱动下,最终服务供应链系统价值共创行为演化为“不完全协调”状态.

情形3−3P/2+E+γC <0,−3P/2+E+λC <0,δ∆R −ςC+P −E <0且γ+λ+ς=1.

令各参数的初始值分别为P=120,C=300,E=50,∆R=400,δ=0.04,λ=γ=ς=,R1=200,R2=100,R3=50,其满足情形3 的条件.在对x,y和z的初始值进行不同设置,并根据MATLAB 软件仿真程序得到的结果如图3 所示.

结果发现在不同初始值下,随着演化期数的不断延长,制造商、零售商和消费者会有任意两方选择“合作”策略的比例逐渐趋近于1,一方选择“合作”策略的比例逐渐趋于0,说明在该情形下,即使制造商、零售商和消费者最初存在一定的比例选择“合作”策略和“欺骗”策略,但对制造商和零售商来说,选择“合作”策略比“欺骗”策略获得的收益更大,而消费者选择“欺骗”策略比“合作”策略获得的收益更大.在利益的驱动下,最终服务供应链系统价值共创行为演化为“不完全协调”状态.

情形4E+γC −α∆R −P <0,E+λC −β∆R −P <0,E+ςC −δ∆R −P <0 且α+β+δ=1,γ+λ+ς=1.

令各参数的初始值分别为P=100,C=300,E=50,∆R=400,λ=γ=ς=,R1=200,R2=100,R3=50,其满足情形4的条件.在对x,y和z的初始值进行不同设置,并根据MATLAB 软件仿真程序得到的结果如图4 所示.

结果发现在不同初始值下,随着演化期数的不断延长,制造商、零售商和消费者选择“合作”的比例也逐渐趋近于1,说明在该情形下,即使制造商、零售商和消费者最初存在一定的比例选择“欺骗”策略,但由于对各参与主体来说选择“合作”策略获得的收益更大.在利益的驱动下,最终服务供应链系统价值共创行为演化为“完全协调”状态.

4.2 博弈变量调整仿真分析

考虑服务供应链系统参与主体价值共创行为受主观和客观变量的影响,接下来对超额分配系数、协调成本分担系数及惩罚力度主观变量进行分析(以制造商为例),并对情形1、情形2 和情形3 三种“非完全协调”状态进行变量调整,实现价值共创行为的完全协调.

1)博弈变量对参与主体策略选择的影响

(a)价值共创超额收益分配系数α对制造商策略的影响

对式(4)求关于α的一阶偏导数得.根据假设条件,任一初始点及其演化后的点在三维空间内才有意义,即V={(x,y,z)|0 ≤x≤1,0 ≤y≤1,0 ≤z≤1}.因此,=xyz(1−x)∆R≥0,即随着超额收益分配系数的不断扩大,F1(x,y,z)也会逐渐增加,制造商趋于选择“合作”策略,除此之外,超额收益的增加会更大程度提高参与主体选择“合作”行为的概率.为促进服务供应链系统价值共创行为中参与主体行为协调的演进,参与主体的超额收益分配系数应相应地提高.考虑制造商、零售商和消费者均处于同一环境中,均无绝对优势.为此,当参与主体价值共创的超额收益分配系数均为1/3时,那么参与主体均会选择“合作”策略.

(b)价值共创行为协调成本分担系数γ对制造商策略的影响

对式(4)求关于γ的一阶偏导数得.根据假设条件,同理可得,=−x(1−x)(yz+1)C≤0,即随着制造商的协调成本分担系数增大,制造商选择“合作”行为的概率逐渐降低,除此之外,协调成本的降低会更大程度降低参与主体选择“欺骗”策略的概率.为促进服务供应链系统价值共创行为中参与主体行为协调的演进,协调成本分担系数应相应降低.考虑制造商、零售商和消费者均处于同一环境中,均无绝对优势,为此,当参与主体价值共创的协调成本分担系数均为1/3时,那么参与主体会趋向于选择“合作”策略.

(c)参与主体惩罚金P对制造商策略的影响

对式(4)求关于P的一阶偏导数得.根据假设条件,可知≥0,即随着对参与主体的惩罚力度加大,制造商选择“合作”行为的概率逐渐增大,表明惩罚力度的大小会影响服务供应链系统参与主体的策略选择,博弈主体经过长期博弈后选择协调策略的意愿也随之加强,价值共创行为更有可能实现.

2)博弈变量仿真模拟

(a)情形1 的变量调整

在情形1的参数取值基础上,假设其他变量保持不变,令x,y和z初始值均为0.5,以P为变量,分别对P进行取值(P=40,P=100),并进行仿真实验.惩罚金P为变量时的演化轨迹如图5 所示.

从图5 可以明显发现,随着P值不断增大,即服务供应链系统参与主体选择“欺骗”策略的惩罚力度不断增大,服务供应链系统开始由“完全不协调”稳定均衡点(0,0,0)逐渐向“完全协调”稳定均衡点(1,1,1)演化.说明当惩罚力度较大时,三方选择“欺骗”策略成本随之提升,获得的净收益也变小,最终参与主体在趋利诱惑下会改变策略,制造商、零售商和消费者均会选择“合作”策略,服务供应链系统价值共创行为达到“完全协调”状态.

(b)情形2 的变量调整

在情形2 的取值基础上,假设其他变量保持不变,令x,y和z初始值均为0.4,以零售商的协调成本分担系数λ为变量,分别对其进行取值(λ=0.4 和λ=1/3),进行多次仿真实验.成本分担系数λ为变量时的演化轨迹如图6 所示.

从图6 可以看出,随着λ值不断逼近1/3 时,可以发现零售商会由“欺骗”策略转变为“合作”策略(制造商亦是如此),最终服务供应链系统价值共创行为开始由“不完全协调”稳定均衡点(0,0,1)逐渐向“完全协调”稳定均衡点(1,1,1)演化.原因在于,当制造商和零售商选择“合作”策略所需支付的协调成本分担系数高于平均分担系数,意味着制造商和零售商选择“合作”策略所需支付的成本也相应较高,制造商和零售商均无动力选择“合作”策略.为此,将协调成本分担系数降低到平均分担系数时,制造商和零售商追求自身利益最大化的过程中会改变策略,但同时不影响消费者的策略选择,最终服务供应链系统价值共创行为演化为“完全协调”状态.

(c)情形3 的变量调整

在情形3 的取值基础上,假设其他变量保持不变,令x,y和z初始值均为0.4,以消费者收益分配系数δ为变量,分别对其进行取值(δ=0.04 和δ=1/3),并进行多次仿真实验.如图7 所示.

由图7 可以看出,随着δ值不断增大,即消费者选择“合作”策略所获得的超额收益分配系数不断增大,服务供应链系统开始由“不完全协调”稳定均衡点(1,1,0) 向“ 完全协调”均衡点(1,1,1)演化.原因在于,随着消费者获得净收益逐渐增大,消费者有足够的动力选择“合作”策略,而对于制造商和零售商而言,选择“合作”策略净收益相对减少,但是当消费者渐趋向于“合作”策略,随着时间的不断演化,制造商和零售商选择“合作”策略比“欺骗”策略获得的净收益更大,最终服务供应链系统价值共创行为进入“完全协调”状态.

5 结束语

本文针对服务供应链系统多主体为追求自身利益最大化而达成非一致合作等问题,同时考虑主体行为的差异性和非完全可控性,构建由制造商、零售商和消费者组成的演化博弈模型,研究了参与主体策略选择和博弈变量调节对服务供应链系统价值共创实现机制的影响.研究发现,当参与主体均选择“合作”策略且分别获得的净收益比选择“欺骗”策略获得净收益大时,三方演化稳定策略均衡点达到“完全协调”状态;当参与主体均选择“欺骗”策略时,提高参与主体的惩罚力度,能有效使服务供应链系统价值共创行为从“完全不协调”状态向“完全协调”状态演化;当参与主体策略存在不完全“合作”和“欺骗”行为时,调节超额收益分配系数或协调成本分担系数至平均水平,服务供应链系统价值共创行为由“不完全协调”状态向“完全协调”状态演化.研究结论可为服务供应链系统价值共创行为实现提供理论指导.后续研究将在服务供应链系统价值共创行为实现机制分析的基础上,关注实践中各参与主体依托实物产品如何开展有效的价值共创活动.