作者：傅啸,韩广华,董明
出版社：上海交通大学出版社
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供应链信息传递中的信任问题及决策策略试读：
前言
21世纪的市场竞争不再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，谁的供应链整体竞争力更强，谁就能立于不败之地。企业如果囿于自身利益最大化的推动而做出决策，反而会在供应链长期的合作关系中利益受到损害。因而，如何有效地建立供应链企业间的合作关系在当今得到了更广泛的关注，而信任则是影响企业间合作关系的重要因素。供应链企业间信任有助于有效地减少企业的交易成本，防范和杜绝市场中的机会主义，更好地实现供应链联盟的优势互补、风险分担、资源共享、利润共享，还可以减少不必要的冲突。
本书以制造业为背景，采用定量研究的方法考察了供应链上下游企业间的信任关系。首先，利用贝叶斯概率估计方法预测优化订货量，增加了订货量的通用性和合理性；其次，利用代理商的不同角色（热心或自私）分析其销售策略以及对供应链中其他企业产生的影响；再次，针对供应链中代理商与零售商之间采取不同的信息共享方式，分别建立基于风险价值最小的代理商推荐订货量的最优分配模型；最后，在供应链信息传递过程中引入双向期权机制，将订货量风险分摊到供应链中的各个角色，讨论每个角色的信任变化和决策情况。本书通过定量研究和大量的仿真实验，得到了一系列分析结果和观察结果，据此提出了相应的管理策略和建议。
与前人相关研究比较，本书的主要创新点：之前关于供应链信任的研究大多采用定性的方法或者统计学方法来寻找影响信任变化的因素，并且普遍是两周期的一个供应商对应一个零售商的模型。本书首先提出了一个基于信任值更新策略的自适应模型，适用于多周期交易的供应链企业双方，能够更准确地描述信任值在供应链上下游企业间所起到的调节作用。其次，将零售商的数量扩展到多个，基于风险价值最小和信息共享理论，设计了三种代理商分配推荐订货量模型，通过代理商所采取的不同分配推荐订货量策略，分析信任值所起到的作用。最后，把双向期权机制引入供应链信任问题的研究中，通过基于双向期权条件下的信任值模型将制造商和零售商的预测订货量信息进行加工，得到更符合双方预期的市场需求预测量，规避订货过程中存在的风险，并且通过信任值模型来刻画多周期情况下信任变化过程，分析信任值在期权策略中所起到的作用。与传统的定性研究信任问题相比，本书建立的信任值模型能有效降低需求不确定性带来的风险，改善供应链合作伙伴关系，最终实现双赢，从而提高整体供应链的运作效率。
在撰写过程中，笔者借鉴了诸多国内外的文献资料，对相关研究成果进行了引用标注，各位学者的观点为本书的撰写完成带来帮助，对此一并表示感谢。限于笔者水平有限，书中如有不当之处，祈望读者提出批评指正。 第1章 绪论1.1 研究背景
21世纪的市场竞争不再是产品的竞争，而是供应链之间的持续竞争。一些现代化的大企业已开始跳出企业自我为中心的思维方式，把供应链看做一系列紧密联系、密切配合的供应商、代理商和经销商组成的系统，通过信息共享（Information Sharing）、风险共担（Risk Sharing）实现企业间经营活动的协作，最终达到为企业及其合作伙伴提供双赢机会（Win-Win）的目标。这类比较有代表性的企业有宝洁、沃尔玛、IBM、宝马、丰田等。
然而，供应链信息的“共享”有时也会带来不尽如人意的结果。美国旭电公司（Solectron）曾经是世界上最大的高科技电子产品制造商。在2000年的时候，公司已经开始担心在电信设备上产能过剩的问题。然而，他们的大客户如思科（Cisco）、爱立信（Ericsson）、朗讯（Lucent）则非常乐观地预测电信设备在手机和网络设备市场的需求还会继续快速增长。基于与这些大客户的长期合作积累的信任关系，旭电公司仍然提高了产能，生产出更多的产品，为此他们也支付了更多生产材料的成本。但是当实际订单数量下降、旭电公司想取消向1 000家供应商的订单时，发现为时已晚，最终导致其47亿美元的库存积压。这件事例表明：第一，需求预测的准确性对企业的决策起着至关重要的作用；第二，供应链合作伙伴关系对需求信息的真实性和可靠性通常无法提供帮助；第三，即使供应链上游和下游企业之间存在着密切的联系，还是会存在因为过于信任而导致的收益受损。所以，如何正确认识交易过程中信任（Trust）所起到的作用，并且建立起一个基于信任的供应链合作关系将是本书的讨论重点。
同时，在当今的商业合作中，单纯的契约很难涵盖所有的业务需求。在服务于制造商的代理商和零售商的关系中，为了获得更多的市场利润，他们之间的合作在一定程度上是需要彼此的信任作为基础的。
本书研究的就是这种关系下的决策过程。零售商会根据自己的预测向代理商汇报需求量，而制造商则根据零售商的优化需求量来制订自身的产能。他们彼此之间并未有明确的合约关系，而是通过一种“口头承诺”（Cheap Talk）的方式来进行的。这种方式在实际的业务往来中很流行，可见“信任”在其中的确起到非常关键的作用。
从以往的文献来看，信任是一种心理状态，由于经验、状态、主观环境等不同因素影响，不同的人对同一事物具有不同的看法和信任程度。例如，Johnhancock公司是美国一家金融调查服务的知名公司，2012年对投资者的信任进行了统计调查。其将信任分为5个层次，即非常不信任、不信任、中立、信任、非常信任。调查结果表明，投资者对金融信息报告的信任程度按不同信任层级划分所占的比例分别是：22%、18%、35%、20%和5%。在电子商务的信任评价文献中，有些文献认为信任可以通过相互的评价获得，或在制订指标体系的基础上通过大规模调查能够确定被信任的程度，并由此构建信任评价模型（Xiong 2004，Ma 2006）。
企业想要建立起有效的供应链合作伙伴关系，首先需要从信任的视角建立起长期良好的信任关系，然后构建企业间信息共享和风险共担的协作，进而才能提高整个供应链的效率和收益。事实上，企业之间的联系肯定有一定程度的信任，并且交易就具有时间跨度的属性，信任是在过去的经验基础上逐渐积累起来的。信任对供应链的积极影响包括：能降低交易成本；促进企业间的协同合作，提高共同收益；减少欺诈等不良行为，降低违约风险，利于解决争端；提升整个供应链的快速反应能力。企业间的信任与信息共享和企业信誉有关，它在相互的交易过程中动态形成。从完全信任到完全不信任有不同的程度，可用信任值来刻画。
本书以制造业为背景，采用定量研究的方法考察了供应链上下游企业间的信任关系。首先，利用贝叶斯概率估计方法预测优化订货量，增加了订货量的通用性和合理性。其次，利用代理商的不同角色（热心或自私）分析其销售策略和对供应链中其他企业产生的影响，并且建立了一套较为合理的信任值更新机制，分别对获得信任值和失去信任值进行不同程度的更新。再次，为了研究信息共享对供应链企业间信任的影响，针对供应链中代理商与两个零售商采取三种不同的信息共享方式，分别建立基于风险价值最小的代理商推荐订货量最优分配的数学模型。对于这些不等式约束的极值问题，用近似计算的方法求解，并用仿真实验分析这些绩效模型。最后，引入双向期权机制，将订货量风险分摊到供应链中的各个角色，讨论每个角色的决策情况。本书通过定量研究和大量的仿真实验，得到了一系列分析和观察结果，据此提出了相应的管理策略。这些研究成果将有效地对多周期多角色条件下供应链中的制造商生产、代理商销售和零售商订货决策提供指导，对于提升供应链整体决策效率、提高企业长期收益，具有重要的学术价值和现实意义。1.2 研究目的与意义1.2.1 研究目的
信任是企业合作的基石，供应链企业间良好的信任关系有助于有效减少企业的交易成本，防范和杜绝市场中的机会主义，有助于更好地实现供应链联盟的优势互补、风险分担、资源共享、利润共享，可以减少不必要的冲突，有助于提高供应链的整体效能，提高供应链联盟的敏捷性、可靠性和创新性。例如，宝洁公司通过与沃尔玛建立伙伴关系，成功地提高了为市场供应产品的能力，并使宝洁公司的产品供应绩效获得大幅提升，而这种合作关系的成功实施又有赖于双方的相互信任（张剑渝，2005）。这一点我们也可以从汽车制造业的供应商管理实践中得到启示，日本和美国同样作为世界汽车制造业王国，由于日本汽车公司的供应商与制造商之间的信任稳固，日本汽车制造业绩效要远远超出美国汽车制造商。日本研发新式汽车的研发和制造周期为120万个小时，而美国和欧洲国家却要350万个小时；日本实现设计、生产和配送一件新产品的时间为43个月，而美国和欧洲国家分别是58个月和62个月。
然而，需求预测的准确性对公司的资金回笼和运营决策也起到关键作用，特别是对大公司显得尤其重要。例如，Intel公司2008年12月的在制品库存为15多亿美元、成品库存为15多亿美元，若不能掌握需求信息，将面临巨大的损失。并且由于不准确的需求信息，2011年Cisco公司（网络设备供应商）的产量严重过剩，不得不销毁掉22亿美元的过量库存（Buchegger and Boudec，2004）。因此，信息预测对供应链企业十分重要。在本书制造商、代理商和零售商组成的供应链中，代理商和零售商都对市场需求具有预测，制造商再通过代理商汇报上来的需求预测来制订产能计划。然而，由于预测技术、工具、风险态度和所处环境的不同，代理商与零售商对需求的预测往往不一致（Josang and Ismail，2002）。且需求预测还总存在误差，零售商不信任自身预测需求，也不信任代理商预测的需求，因此零售商会根据他对代理商的信任值来对代理商的预测需求进行修正，从而确定更为准确的需求预测，降低预测失败带来的风险。
同时，供应链中战略合作伙伴关系（信息共享）的建立也会产生种种风险，而一个有效的管理制度和规避体制可以将这种风险发生的可能性降至最低，以确保信息分享为供应链带来最大收益，即供应链中的关键企业（代理商）在与合作企业建立合作伙伴时，不能盲目草率，急于求成，应该循序渐进地进行。在免预定（Cheap talk forecast communication）的信息共享方式中，代理商和零售商都先对市场需求进行预测，从而帮助制造商制订产量决策。代理商为了赚取更多的佣金，会有增加预测需求的趋势，因此当代理商向零售商汇报预测需求后，零售商会根据信任程度对代理商汇报的需求进行修正，从而最终判断市场需求。因此，信任程度的度量对于零售商对需求信息的判断非常重要。信任往往取决于代理商的信誉，信誉越高的代理商其汇报的需求越能得到认可。然而，供应商信任作为一种心理感受还与之前提到的代理商—零售商需求预测差异有关。因此，本书研究中，将以代理商的信誉以及需求预测差异为基础，评估供应商对零售商的信任程度。
本书研究了供应链在多周期情况下基于信息共享的信任变化情况，以及信任值对供应链中各方决策的影响。零售商通过综合自身需求预测信息和从代理商处获得的推荐订货量向制造商订货。代理商有夸大需求来增加其个人佣金收益的动机。然而，代理商的决策又受到未来零售商对他信任值的影响，因为零售商在每个周期结束时会更新他的信任。最终发现本书提出的信任更新模型，可以激励代理商做出更好的决策，从而提高整个供应链的性能。我们还在基础模型上进行扩展，研究了多零售商情况下代理商的推荐订货量分配问题和零售商的信任问题，以及引入期权机制，将订货量风险分摊到供应链中的各个角色，讨论每个角色的决策情况。
总之，本书研究了供应链上下游企业的多角色复杂决策、交易的多周期性，以及需求不确定性等问题，研究目标在于能够解决供应链中的制造商生产、代理商销售和零售商订货决策过程中的一系列难题，并且在建模和求解方法上，从产能和定价理论、运筹学和博弈论等多学科交叉的角度展开分析，而引入定量的方法研究供应链信任问题具有创新性意义。本书以制造业为背景，力图能为供应链多方决策提供支持，同时也力求能够在其他产业（如医疗、农业、服装）得以推广。1.2.2 研究意义
现有的研究和实际情况表明，供应链上下游企业间显性或隐性地存在着信任危机，已经造成供应链的崩溃或隐藏着供应链不稳定的危机。信任对于供应链企业的动态合作联盟的形成和维持具有重要意义。信任可以明显降低供应链企业间产品流动的隐形成本，能够节约企业的时间成本、库存成本和缺货风险等。例如，信任值高的企业一般具有产品质量过硬、配送准时等特点，可以通过长期合作来减少企业为获得新的符合条件的供应商而花费大量的谈判时间和金钱成本，减少企业因为产品缺货等待或库存积压过多所造成的损失。
模拟仿真技术被逐步被引用到管理科学领域，意味着在面对复杂的系统建模和大量的量化计算时有了新的解决技术。本书在动态更新的信任模型研究的基础上，将风险管理理论和双向期权机制运用到供应链信任建模中，侧重对供应链上下游企业间信任关系的仿真，可以评价在不同情况下供应链代理商企业的可信度，能够很好地体现供应链网络结构的复杂性和动态性。模型可以为企业管理者对整个供应链的信任程度做到全局量化的把握，从而在理论和实践两方面均具有一定的意义。1.2.2.1 理论意义
大多数企业都意识到了信任对于供应链合作伙伴关系的重要作用，但是对于“究竟起了何种作用”“能够带来什么样的绩效”等具体的价值创造问题却不甚清楚。正如Hansen等人（2002）阐述的，大多数企业都在维护关系与满足对方需求上下了一番功夫，如进行专有资产投资、开发信息系统等，很多企业都将“信任”列入企业使命的原则性条例当中，但是当它们进行合作时，并不清楚“信任”在供需关系中产生了什么样的作用，难道“信任”对于每个供应链成员的作用是一样的吗？关于信任与绩效，很多实证研究（Zaheer，1998；Hansen et al.，2002；Dyer and Chu，2003）证实伙伴关系中的信任对于组织绩效或者合作绩效的积极影响，但是很少有研究从供需关系的角度探讨信任对供应绩效的影响。本书提出供应链合作伙伴关系中的信任对于供应绩效有显著的影响，对于进一步理解信任在供需关系中扮演的角色有重要作用。迄今为止，基本上没有关于供应链信任比较系统的定量的学术研究。因此，本书对供应链信任进行系统理论研究就具有重要的理论意义。1.2.2.2 现实意义
在影响供应链合作伙伴关系的诸多因素中，企业之间的相互信任起到了至关重要的作用，它既是合作关系发生的前提，又是合作成功的决定力量，合作失败往往就是由于合作企业之间缺乏足够的信任。信任不仅可以促进供应链企业之间的协作，而且企业间的合作越密切，彼此就越信任。企业应将供应链视为整个高度融合、持续协作、动态发展的网络结构，而不仅仅局限于某个企业的个体作业。因此，企业要从优化供应链合作伙伴关系的角度强化企业与上下游各个环节的信息传递和信息共享。只有当供应链企业间建立起一个高效的信息传递和共享、风险共担的协同体系，才能促进企业间建立良好的合作关系，最终提高企业核心竞争力，在市场竞争中取得胜利。因此，本书研究建立供应链企业之间的信任更新机制同样具有重要的现实意义。1.3 研究内容和组织架构1.3.1 研究内容
本书采用定量研究的方法考察供应链上下游企业间的信任关系。首先，利用贝叶斯概率估计方法预测优化订货量，增加了订货量的通用性和合理性；然后，利用代理商的不同角色（热心或自私）分析其销售策略以及对供应链中其他企业产生的影响，并且建立了一套较为合理的信任值更新机制，分别对获得信任值和失去信任值进行不同程度的更新；再后，为了研究信息共享对供应链企业间信任的影响，针对供应链中代理商与两个零售商采取三种不同的信息共享方式，分别建立基于风险价值最小的代理商推荐订货量最优分配的数学模型。对于这些不等式约束的极值问题，用近似计算的方法求解，并用仿真实验分析三种情况的绩效模型；最后，考虑到现实环境中市场的需求情况经常还会发生变化，预测需求与实际需求不匹配，从而导致缺货损失或增加库存成本。为了规避这些供应链风险，引入双向期权机制，即零售商在下订单的同时可以向供应商购买一定数量的期权，这些期权保证零售商在初始订单的基础上有权增加或取消不超过期权数量的任意数量的产品，以适应订单发出后市场需求的各种变化。具体研究内容的结构关系如图1-1所示（见下页）：1.3.1.1 单周期信息传递中的信任问题
信息不对称是供应链常有的现象，企业在实践中常采用廉价协商（cheap-talk）进行信息传递。廉价协商中，制造商根据信任程度评价所获需求信息的可靠性并做出产量决策提升企业绩效。然而鲜有文献从理论角度分析信息不对称性和信任度对整个供应链绩效的影响。本书提出了一个考虑信任度的供应链协调策略，从而促进供应链信息传递和提升供应链绩效。具体而言，本书第6章研究了包含一个零售商和一个供应商的双层供应链，两个决策者同时对市场需求进行独立预测。之后，他们按照如下的流程进行交易：零售商向供应商下达软订单（电子订单，Electronic Order）进行预购，之后供应商根据零售商的软订单以及自身市场需求预测来估计市场需求量，并组织生产。由于软订单预购的产品在送达给零售商前是无预订成本且在送达前可随时取消的，零售商有动机扩大软订单的订购数量从而保证供应；与此同时，受预测能力的限制，供应商自身的预测可能是不准确的。因此，两个渠道（即零售商的软订单预订量和自身市场需求预测）所获得的信息都存在可靠性问题，本书将供应商对每个渠道获得的信息依赖程度称为信任度。图1-1 本书研究内容结构关系图
本部分首先分析了供应商和零售商的决策、利润和供应链绩效，发现供应商的不信任感影响到供应链信息传递过程和供应链的总体绩效。为了实现供应链协调，提出了两阶段的协调模式。在第一个阶段，供应商和零售商通过谈判来确定一个基于成本分担的软订单规则，即零售商缴纳一定数量的预订成本后，供应商将保障零售商预定量都能够得到满足；在第二个阶段，零售商根据押金规则进行提交软订单，之后供应商根据押金规则确定最优的产量。算例研究表明，信任感对于零售商和供应商有不同的价值，并且供应商对所获信息的信任程度对供应链绩效有重要影响，使得决策者在不同环境下面临不同的决策风险。同时，在考虑供应商信任的供应链协调过程中，供应商和零售商谈判能力超过或低于一定阈值后其利润呈现断崖式下降，即供应链中决策者的谈判水平过高或过低并不能带来决策者更高的利润。最后，提出了基于信任度的两阶段供应链协调模式，并且经过仿真验证两阶段协调模式对提升供应链绩效有效性显著。1.3.1.2 多周期情境下的信任更新问题
本部分关注的是供应链上下游企业与代理商之间的信任变化关系，这种信任直接影响到企业间交易的决策，同时影响到交易过程中三方的收益，以及未来零售商对代理商的信任值。该研究重点在一个代理商与一个零售商之间的多周期信任更新模型上，这也是之后两个研究内容的基础模型。在之前关于信任的研究中，我们主要考察单周期供应链交易中影响信任值的因素，以及基于信任的两阶段协调机制对供应链效率的优化。
本部分研究的具体过程如下：首先，零售商和代理商分别预测订货量，代理商再根据自身角色制订销售策略；然后，代理商给零售商推荐订货量，一般代理商会多说一些订货量来增加自身的收益；再后，零售商根据自身的优化订货量、代理商的推荐订货量和信任值调整订货量，得出实际订货量；最后，零售商通过代理商向制造商提交需求，制造商满足零售商订货需求后，零售商计算该期末获得利润，并比较推荐订货量、优化订货量与该期末实际需求量的差值，更新下阶段信任值。1.3.1.3 基于信任的供应链决策策略问题
供应链企业间的合作过程是一种典型的重复动态的博弈过程。博弈论认为，企业之间的合作与交易是一种博弈。假定交易只进行一次，博弈双方都是理性的话，那么结果只会是一方选择不守信用，而另一方选择不合作，最终陷入囚徒困境，典型的个体理性导致集体的非理性；如果双方有机会长期博弈，则合作是最优的，可以使长期利益继续下去。理论上，企业间长期真诚的合作是彼此最佳的选择。但问题是，天底下没有不散的宴席，当一方由于利益冲突或其他种种原因决定不再合作时，轻则造成供应链出现短暂断裂，链中的资金、信息及物流的流动平衡变为失衡，重建秩序导致人力、物力和效率的损失；重则产生机会主义和恶意推荐行为，可能导致供应链资金大量外流，危及供应链的生存。所以，本部分是对多周期情况下基于信任的供应链多企业角色间决策问题的研究。
本部分研究的背景是在原有单个零售商与代理商的信任更新模型基础上，考虑代理商与多个零售商之间的信息分享对供应链企业决策的影响。基于风险价值最小的代理商推荐订货量最优分配的数学模型，分别讨论了两个零售商都不分享预测信息、只有一个零售商分享预测信息、两个零售商都分享预测信息三种不同的信息共享情况。对于这些不等式约束的极值问题，用近似计算的方法求解，并用仿真实验分析这些模型。由于受到零售商对代理商信任值的影响，不同的信息分享方式直接关系到代理商的交易决策，同时影响交易中多方的收益。该研究的重点在代理商与零售商之间的分配订货量模型和信任自适应更新模型上。1.3.1.4 基于信任的供应链协调机制
因为零售商更加靠近市场，其预测的需求更加准确，并且由于零售商在市场中占据强势地位，具有夸大需求的动机，所以零售商的汇报需求量会在预测订货量的基础上加入一个增量。由于预测技术、工具、风险态度和所处环境的不同，供应商与零售商对需求的预测往往不一致，并且零售商不信任供应商预测需求，也不信任自身预测的需求，所以零售商想在发出实际订单之前通过供应商的信息分享来进行修正。这里就引入了信任模型，零售商根据自身对供应商的信任值、汇报需求策略和供应商推荐的优化订货策略得到批发订货策略。
但是在现实环境中，零售商发出订单后，市场的需求情况经常还会发生变化，实际需求可能比原先预计的要大或者要小。对于前者，零售商无法很好地满足需求，从而导致缺货损失；而对于后者，零售商则要承担因订货太多而导致的库存成本。为了规避这样的供应链风险，我们在信任更新模型的基础上设计了供应链的双向期权机制，即零售商在下订单的同时可以向供应商购买一定数量的期权，这些期权保证零售商在初始订单的基础上有权增加或取消不超过期权数量的任意数量的产品，以适应订单发出后市场需求的各种变化；所以原来零售商的汇报需求量，此时变成了一个汇报需求策略，它需要考虑优化订货量和期权量的组合策略能使得自身收益最大。这样做的目的是，使得零售商根据信任模型来对两者的预测需求进行修正，从而确定更为准确的需求预测。
最后，还需要考虑供应商收到零售商的汇报订货策略后，通过供应商产能模型和风险控制手段来制订自身产能，并且推荐期权量，确定期权价格策略，其中价格参数是供应商的决策变量簇。供应商会根据自身收益的最大来确定自身的实际生产量，没有必要生产全部的零售商的初始订货量和期权数量，这样能有效降低预测失败所带来的风险。1.3.2 组织架构
本书共计有7章。
第1章，绪论。介绍研究背景、研究目标、意义、内容和创新点。
第2章，理论基础和文献综述。通过分析目前国内外对供应链信任发展情况，提出存在的问题，分析了现有研究的贡献与不足之处。
第3章，单周期信息传递中的信任问题。针对供应链信息传递过程中的信任问题构建了信任生成和评估模型，在此基础上分析信息不对称性和信任度对供应链绩效的影响，提出了一个单周期多阶段内考虑信任度的供应链协调策略，从而促进供应链信息传递和提升供应链绩效。
第4章，多周期情境下的信任更新问题。本章将信任置于供应链上下游企业的多周期交易过程中，通过代理商所扮演的角色（热心或自私）分析信任的增加或减少对企业决策所起到的作用；指出信任与公司信誉、交易成功率以及信息共享情况有关；提出了一个基于信任的更新策略的自适应模型，适用于多周期交易的供应链企业双方，能更准确地描述信任在供应链上下游企业间所起到的调节作用。图1-2 本书组织架构图
第5章，基于信任的供应链决策策略。之前关于供应链信任的研究大多是采用定性的方法或者统计学方法来寻找影响信任变化的因素，并且都是分析单个供应商对应单个零售商的模型。然而，本章将零售商的数量扩展到多个，将信任置于应链上下游多企业的交易过程中，通过代理商所采取的不同分配推荐订货量策略，分析信任更新所起到的作用；基于风险价值最小，设计了三种代理商分配推荐订货量模型，其适用于多周期交易的供应链企业双方（制造商和零售商），能更准确地描述代理商在供应链上下游企业间所起到的调节作用。
第6章，基于信任的供应链协调机制。把双向期权机制引入到供应链信任问题研究中，用信任模型来刻画多周期情况下信任值变化过程，通过信任模型将制造商和零售商的预测订货量信息进行加工，得到更符合双方预期的市场需求预测量，来抵御需求不确定性风险，分析信任在期权策略中所起到的作用。本质上，双向期权赋予零售商更多的订货灵活性，能够使供应链更好地适应市场需求的变化，从而优化基于信任关系的供应链双方运作，并且能够有效分担供应链中每个角色所承担的交易风险，在实践中具有很好的适用性（Applicability）和鲁棒性（Robustness）。
第7章，总结和展望。总结全文，并列举了研究所获得的主要结论和有益启示，同时提出本书的理论贡献和实践启示，最后指明了本书的研究局限和未来可进一步研究的方向。1.4 研究方法与技术路线1.4.1 研究方法
本书将多种理论研究和实验设计研究方法相结合，综合各种研究技术对相关具体问题进行有针对性的分析和探讨。主要的研究方法包括以下两大类：1.4.1.1 理论研究方法
本书研究涉及风险控制理论、运筹学、期权金融工具、智能优化、动态系统建模理论、试验设计理论等技术，在掌握这些方法和工具的基础上，通过搭建相对清晰的研究体系，采用总结、分析、归纳的方法得到相应的研究结论。同时，为了分析不同模型、不同模式之间的差异性，还多次采用模型对比和数值分析的方法开展对比性分析。1.4.1.2 实验设计研究方法
本书研究依托制造业为背景而展开。由于制造业投资巨大、进行试验验证面临巨大的成本和风险，因此，在研究中为了验证模型的有效性本书采用试验设计（Design of Experiment）的方法对得到的结论进行试验验证。目前大规模的算法有助于快速求解复杂问题，而试验设计理论将有效实现算法有效性验证。图1-3 本书的研究思路1.4.2 技术路线1.4.2.1 风险控制理论
风险价值（Value at Risk，VaR）是最近发展起来的一种金融市场风险测量的方法。VaR作为风险管理核心和基础的风险测量技术，其优点是将不同的市场因子、不同市场的风险集为一个数，较准确地度量了来自不同风险及其相互作用而产生的潜在损失。目前，VaR方法在风险测量方面得到了广泛应用，成为金融市场风险测量的主流方法。VaR的定义是“在正常的市场条件下，在给定的置信区间内的最坏预期损失”。即指在一定的置信水平下，企业资产在未来一定时间T内最大可能损失。在统计学意义下，可以表示为：设X（W）表示在投资一定数额的资产W后，某一段时间[0，T]内的损失量，α是一给T定的显著性水平，称满足Pr{X（W）>θ}=α的θ=θ（T，W，α）为该资产在持有期[0，T]内，置信度为1-α的VaR。由VaR的定义可以看出，TVaR是资产损失量X（W）分布的高分位数。计算VaR时需要解决三个问题：置信度的确定；交易周期T的长度；收益量X的分布。
在两级供应链中，如果每个成员都独立地追求自身利润的最大化，将会产生“双重边际化效应”（Double Marginalization），即当供应链存在单个上游卖者（供应商）和单个下游买者（零售商）时，上、下游企业为实现各自利益的最大化而使整个产业链经历两次加价（边际化），而以自己利润最大化为目的的下游买者倾向于采购对上游来说并非最优数量的产品，最终会影响供应链的整体效用。
研究发现在不同风险偏好条件下，供应商的风险态度对于供应链总的期望收益有重要影响。Choi等（2008）在M-V的框架下，以供应链的成员的期望收益最大化为目标，同时使收益的标准差在决策者的控制范围内，研究了如何应用回购合同实现供应链的协调以及风险控制；Tapiero（2005）首次将VaR引入库存管理中指出VaR是解决量化库存风险的一种有效方法；Gotoh和Takano（2007）研究了条件VaR最小化条件下的单周期报童问题；Özler等（2009）使用VaR来量化风险，进一步研究了VaR约束下多个产品的报童问题。
VaR方法的优势表现在：第一，VaR以一个简单的数值来表现，简单明了，便于理解；第二，把预期的风险损失额与该损失发生的概率相结合，便于供应商掌握预期损失发生的规模及其概率；第三，由于供应商的风险偏好不同，因此可以得到在不同置信水平下的VaR值，可使供应商更好地了解在不同概率下的风险损失额；第四，VaR模型是将数理统计技术和现代工程方法相结合所产生的一种全面度量风险的有效工具，增强了风险管理控制的科学性和客观性。VaR方法的这些优势是传统的风险评价方法所无法做到的。1.4.2.2 基于多零售商分享信息情况下的决策优化
在本书中，两个零售商都分享信息的情况下，代理商已经知道了两个零售商的预测分布及隐含其中的方差信息。但是，因为代理商的优化订货量与两个零售商的优化订货量的和往往不一致，我们希望找到一组在允许范围内的可行解，使得订货量分配损失风险最小。为此，需要满足：
从而构建基于代理商推荐订货量约束的随机动态规划模型，其求解目标是使得多周期后两个零售商的损失风险最小。随机动态规划的求解十分复杂。首先，采用近似最优订货策略（近视策略Myopic Policy，Huang and Song 2010；报童策略Newboy Policy，Shumsky and Zhang 2009等），在求解次优订货策略时基于风险最小的订货策略。然后，采用试验设计（Design of Experiment）将近视假设时的决策结果跟最优结果进行比较，寻找相应的启发式迭代搜寻算法，从而大幅度减少模型的计算量。图1-4 模型简化求解过程1.4.2.3 双向期权工具
传统的双向期权模型是指批发商或者零售商向供应商购买一定数量的产品的期权，当期权到期时零售商可以选择执行部分、全部或者不执行期权。零售商享有灵活的订货策略，能够更好地适应市场需求的变化，从而减少缺货损失或因订货太多而导致的库存成本增加。而对于供应商而言，供应商被允许追加订货和退还多余的库存，所以供应商会根据自身收益的最大来确定自身的实际生产量，没有必要生产全部的零售商的初始订货量和期权数量。这一方面减轻了需求不确定性的风险，另一方面也从零售商那里收到了一笔购买期权的收益。因此，期权机制能够使得供应商和零售商改善合作关系，实现双赢，从而有效提高供应链整体的运作效率。
构成双向期权的主要因素可以归结为以下三个方面：（1）执行价格。期权买卖双方签订的期权合约中规定的买入或者卖出实际商品的价格。（2）期权费。期权的买方为获得在未来某个约定时间以约定价格买入或者卖出约定数量实际商品的权利所支付的费用。（3）履约保证金。为确保期权卖方顺利执行期权义务而必须投入的部分财物担保。
期权市场能够让那些希望降低风险和成本的投资者把风险转移到希望承受风险而带来更大收益的投资者身上，也会提供给投机者一个有效的可供选择的方式。因为期权市场可以有效重新分配风险，所以风险不会超出可接受的范围。首先，它能够降低交易成本。这使得期权交易市场作为现货市场交易市场的替代或者作为持有现货的一种补充更方便、更具有吸引力。其次，与现货市场相比，期权市场具有更高的流动性。本书根据实际问题设计了一套供应链上下游企业间的双向期权模型。通过分析结合供应链的收益模型和零售商的信任决策模型，可以得到由于增加了双向期权的机制，在减少了零售商的风险同时也增加了零售商的收益，但同时也意味着如果发生过量的订货，零售商能够以相应的价格将多余的库存返还给供应商，尽管增加了供应商的库存风险；但是，供应商允许追加订货和退还多余的库存，势必会根据自身收益的最大来确定自身的实际生产量，没有必要生产全部的零售商的初始订货量和期权数量，从而提高了整体供应链运作的灵活性。1.4.2.4 基于现实背景的成果验证与应用
收集相关的参数数值，综合运用数据统计和仿真实验验证以上每项研究成果的实际应用性。本研究拟收集供应链的上下游代表企业的相关数据，并对数据进行统计分析，通过建立计算机仿真模型对上述信任策略和定价策略进行验证，从而得出本项研究的可行性和现实意义，并将研究成果结合实践进行应用。
鉴于验证随机问题的代价和困难性，本研究主要基于仿真式样进行相关方法与验证，在进行开发相关启发式和近似算法或进行案例分析时，采用实验的方式进行归纳。实验设计的有效性验证通过DOE理论进行验证，仿真结果通过显著性检验来验证。图1-5 实验验证过程1.4.3 研究难点和关键问题
目前，供应链环境下对信任问题定量研究的关键问题包括：（1）缺乏统一的信任量化模型，对信任的量化存在多样性，包括数值的定义方式和取值区间。（2）目前定量研究工作尚缺乏对供应链环境下信任的计量计算、传递、融合、动态演化和恶意节点的检测等系统研究。这方面研究尚处于起步阶段，特别是对整个供应链系统的信任更新机制仿真的缺乏，在此领域的研究尚属空白。（3）由于理论研究的滞后以及对大型供应链企业的调研情报资料的匮乏，使得研究人员对国内外供应链企业间信任的现实状况和实际问题缺乏准确、清晰的把握，并且在实践中很难做到有的放矢。
研究开展过程中，面临的一些技术难点和对应的解决思路包括：（1）基于研究的问题，将构造多角色、多周期的信任更新模型，但是模型求解具有一定难度。
解决途径：可以采用逼近或模型类比的方式分析模型的性质和目标函数值域，开发相应的启发式或近似求解算法。（2）多周期随机动态规划问题的解析推导过程较为复杂，如何解决运算量较大的问题，是一大挑战。
解决途径：通过递推求解的方式，每次递推简化一个阶段，从而使得运算量得以简化。（3）在进行算法设计以及试验仿真过程中会采用多种算法，若涉及多种智能算法的混合集成，如何构建算法之间的接口，是技术难点之一。
解决途径：建立面向问题分解的智能优化仿真模型，在协调控制器的支持下，构建混合智能算法的计算过程并对计算结果进行优化。（4）本研究决策变量计算主要通过构建算法的方法实现，如何确定其算法的有效性、如何检验仿真实验结果的显著性均为难点。
解决途径：通过DOE（Design of Experiment）方法，确定仿真样本数量在足够的范围内，并将本研究所提算法跟简单问题的蒙特卡洛仿真或随机动态规划精确求解进行比较，可以验证所提算法的有效性。最后用双向T-检验对实验结果进行显著性分析。1.5 本章小结
本章首先介绍了本书的研究背景和意义，其次介绍了本书的内容和组织架构。针对所描述的基本问题，重点介绍了研究方法和技术路线。研究的主要内容包括四个方面：基于多重代理商角色情况下的信任研究，基于多个零售商订货情况下的信任决策，基于双向期权条件下两层供应链的信任问题，以及信息传递中的信任问题及供应链协调机制研究。在对每个部分的研究中，均采用模型推导与实验仿真相结合的方法展开。 第2章 文献综述
供应链管理的基本原理是通过在成员间建立伙伴关系以达成供应链的高效运作（Choi and Hartley，1996；Shin et al.，2000；Sahin and Robinson，2002；Johnston et al.，2004）。在以往的文献资料中，伙伴关系被定义为基于相互信任、信息共享、风险共担与利益分享的特定的企业关系，这种企业关系能够为企业取得竞争优势，并且创造出比企业个体更大的商业绩效（Lambert，Emmelhainz，Gardner，1996），供应链成员间通过建立伙伴关系而创造整体利益，被视为是供应链管理的精髓（Maloni，Benton，1997；Brewer，Speh，2000）。所以，信任是企业间合作的最重要因素之一（Claro，et al.，2006）。以往的研究证实，信任对于促进高效合作具有十分重要的作用（Anderson and Narus，1990；Kim，1999），信任是伙伴关系中的润滑剂，使合作双方产生长期关系导向（Ganesan，1994）。
尽管很多研究对于信任与伙伴关系给予了很多关注，但是关于信任对供应链绩效的影响方面却很少有文献涉及，相关的文献也只是探讨了信任对于组织绩效或者合作绩效的作用，如：Zaheer等人（1998）验证了买卖双方之间的信任对组织绩效存在积极的作用；潘文安（2006）的实证研究证实了组织信任、个人信任与合作绩效之间呈正相关关系。而且，目前国内外各领域的专家学者的研究视角多基于社会经济学、心理学、法律、管理学等学科视角对供应链信任问题进行了统计方面的研究，对供应链信任的内涵、构建、维持等做了定性的研究，取得了显著成果，然而有关信任对于供应链上下游企业间多方绩效影响的作用机制则缺乏相关的证据，对供应链信任的定量的研究也较匮乏，尤其是模拟仿真方面的研究，这都有待进一步探讨与验证。
本书研究了零售商与供应商在代理商的作用下进行需求信息分享的问题，通过信任模型确定零售商对市场需求信息的最终判断。为了解决代理商在追求自身利益最大化的过程中可能增加推荐订货量的风险，采用零售商通过信任模型每期交易后自动学习调整推荐订货量的方式来降低风险。因此，本研究可视为信息共享、信任和风险管理交叉研究（见图2-1），其研究方法是前人很少采用的定量研究方法。综述将分四个部分展开：信任机制在供应链中的研究文献简介；供应链中基于信息共享的理论研究现状；供应链风险管理中期权机制的研究现状；关于供应链信任问题的定量研究现状和不足。图2-1 本书的交叉研究2.1 信任机制在供应链中的研究文献简介
早在1985年，西方学者就已经对企业间的信任机制进行过深入研究，特别是近年来，随着发达国家关系营销学的兴起，信任机制成为学者们研究的一个重要领域。例如，Bialaszewski和Giallourakis（1985）认为信任是一个人依赖于另一个人达到自身目的时表现出来的一种态度；Schurr和Ozanne（1985）则认为信任是一种信仰：交易伙伴的承诺是可依赖的，他将完成其在交易中的义务。国外很多学者也对信任作过界定，但目前还没有一个统一概念。有人将信任定义为一种意愿，如Anderson等（1987）认为相互信任是制造商察觉其自身与供应商间的关系，是基于相互信任，并因此愿意接受短期混乱的程度，这种程度越高，制造商就越认为混乱会在长期合作关系中消失。有人认为信任是信仰与依赖，如Weitz（1989）认为信任是一个组织的信仰，它的需要将在未来由另一个伙伴的行为满足。Moorman等（1992）认为信任是依赖于可信任的交易伙伴的意愿。Donney和Cannon（1997）认为信任是可察觉的信任对象的可信性和仁慈。
尽管信任问题已有较多研究，但针对供应链上下游企业间的信任研究并没有太多，且基本上还处于定性研究的阶段。文献基本沿用了之前社会学的一些理论，通过定性的手段分析信任在供应链中所起到的作用。其中，Poatri（1997）、Mi（1998）、Morgan（1997）分别利用博弈论、交易成本方法和委托代理方法研究了供应链企业间信任的动力机制。对于信任产生机制的研究，从能力论的角度来看，Selnes（1995）认为合作伙伴的能力是首要因素，会给企业带来信任，信任的发生首先是要产生信任对方的动机，其次是信任对方可以完成合作目标的能力；但是在实际情况中往往是通过先考察对方的能力，然后才会注意其动机，因此企业在选择合作伙伴时，会首先考虑合作伙伴的能力，尤其初次交易的企业会更加关注合作伙伴是否有能力履行契约。而从声誉论的角度来看，许多学者认为信任往往与已经发生的交易行为或信任的事件有关，卖方的良好声誉会增进买方的信任（Chu，2006；Kwon，2005），而这往往是得益于过去交易行为的可靠性和一致性（Ganesan，1994），并且由于声誉的易碎性，企业不会为了眼前的利益去破坏已经获得的声誉。Houston（1994）认为拥有良好声誉的供应商有在市场上执行诚信和一致行为的动机，由于机会主义行为的潜在成本非常高，投机行为的坏名声会在供应商所在的社会网络中快速传播，使得供应商失去再与其他企业合作的机会。从制度论的角度来看，Lewicki（1998）认为信任可以被看作是一种制度现象，是个体在某个制度内的信任约束；这种基于制度的信任，首先是建立在社会规范和交易准则的基础之上，人们的行为要受社会规范和法律的制约（Zucker，1987）。
信任是一种心理感受。有些文献对信任的内涵进行研究，例如Fukuyama（1995）、Heimer（2001）、Nooteboom（2000）、Solomon和Flores（2001）、Sztompka（1999）、Urslaner（2002）。尽管信任是一种心理感受难以定量化，有些通过统计（Doney和Cannon 1997）、评价系统（Aringhieri等2006）和企业历史声誉（Victor 2010）等给出具体数值。由此，信任被逐渐引入到供应链决策过程中。例如，Özalp Özer（2011）研究了信任在供应商和制造商信息共享过程中应用，证明了制造商通过信任程度能够有效地制订产能计划；Ebrahim-Khanjari（2011）研究了供应商零售商和销售员的三级供应链中，零售商对销售员汇报信息的不完全信任，以及销售员不同的类型情况下，零售商的订购问题。零售商的商誉越高，那么供应商对其提供的信息越信任（Özer 2011；Ebrahim-Khanjari等2011；Ma等2006）。然而，信任不仅与企业商誉有关，还与交易对象的其他因素密切相关（Audun和Stephane 2004），因此，信任模型应该包括企业的商誉，还应包括其他因素导致的风险感受（Liang和Shi2005）。
不同于合同契约的制订，信任还存在于各式的交易中。Eckel和Wilson（2004）在研究中发现，信任并不是由交易的风险决定的，而是由对手方的可信度决定的。Ho和Weigelt（2005）通过研究论述了意图取信于人，是由于将来能够从对手方的信任中获取更多的利益引起的。而Özer等（2011）认为，信任是信任方相信被信任方所共享信息的意愿，当信息能够给其带来更多利益时，往往信任共享信息的意愿会更强烈，信任关系也就更稳定。ÖzalpÖzer（2011）通过实验研究了信任存在于零售商和供应商组成的供应链中。先前的文献认为，当零售商向供应商提出需求时，为了保证充足的供应，一般会提出超过实际需求的订货量。通过博弈论的角度看，零售商的行为属于廉价协商，不会对供应商的决策产生影响，供应商完全不信任零售商提出的需求，而是根据自己的需求对产能进行优化。而在Özer等人的研究中，他们发现即使供应商知道零售商会提出过高的需求，供应商依旧会在一定程度上相信零售商提出的需求，而并不是传统博弈论认为的完全不信任。他们分析认为，信任是普遍存在于供应链中的，且在重复交易中，信任往往会趋向于一个较为稳定的值，代表着供应商对零售商提出需求的依赖程度。Ebrahim-Khanjari等（2012）对代理商将需求信息分享给零售商的供应链模型进行了建模。零售商通过不断的交易，改变其对代理商（服务于供应商）的信任，当代理商做出的预测与实际需求吻合或者优于零售商自己的预测，信任将增加，零售商会加大代理商预测需求的权重。当代理商做出了不准确的预测时，或者代理商的预测不如零售商的预测时，信任将减少，零售商将会把更多的权重分配在自己的预测上。零售商对代理商的信任将直接体现在对预测权重的分配中。通过研究发现，当代理商拥有更为准确的预测时，无论其为了自己的利益说谎，或者完全诚实，或者致力于整个供应链的利益最优化，长期来看，他们都将被零售商所信任；而当代理商的预测准确度不如零售商时，无论其诚实与否，他们都不会获得零售商足够高的信任。Ebrahim-Khanjari等（2012）的研究表明，信任的建立与提供的需求预测有着密不可分的关系。Ren等人（2010）考虑了一个两层供应链模型，买方将他预测得到的需求量分享给供货方，以促进供货方的制造能力；而买家会尝试提升他预测的需求量，以确保未来的供应，供应方也会最大限度地响应买方的要求。作者认为，如果是长期的合作，为了得到供货方的信任，在买方提供值得信任的预测需求量给供货方的时候可以达到最优的情况。Taylo和Plambeck（2007）考虑了一个相似的模型，买方和卖方根据各自的预测能力有一个非正式的协议。他们认为买方会尊重这个协议，因为希望有进一步的合作。在这些模型当中，信任的可靠性是双方都有的。买方可以选择信任，并且进行合作，又或者是选择不信任，则不合作。表2-1 供应链企业间信任本质的理解
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