前景理论在供应链战略决策中的研究与应用

董丽薇+尹伟静

摘 要：供应链战略决策是供应链管理中的关键阶段之一，在战略决策中考虑心理行为变得尤为重要。本文从分析供应链战略决策中考虑供应商和客户的心理行为的重要性出发，研究如何应用前景理论体现供应商和客户的心理行为，实现前景理论中价值函数在供应链战略决策中的应用，使供应链的设计和计划更好的满足供应商和客户的心理行为。

关键词：供应链管理；战略决策；心理行为；前景理论；价值函数

0 引言

供应链管理需要制定许多决策，根据制定决策的频率和实践范围一般将供应链管理分为三个关键阶段，供应链战略要决定供应链的配置是什么样的；供应链计划则是在战略阶段的基础上进行转包生产、库存和定价等的决策；供应链的运作则是根据个体的客户订单做出决策。供应链战略决策是一个长期的过程，战略决策一旦确定，未来几年内都不会轻易改变，因此战略决策对绩效有着相当重要的影响。网络设计是供应链战略决策的重要组成部分，其决策包括设施作用的分配，制造，仓储或运输等相关设施的布局，以及每个设施的产能分配和市场分配[1]。学术界的学者们对经典的供应链网络设计问题做了深入的研究[2，3]，企业也在根据理论研究不断的调整自己的供应链。

一个决策者在进行供应链战略决策时必须评估客户的心理行为，同时也要评估设计出的供应链是否能达到自己供应商的心理预测标准。在现实生活中，决策者的方案是否被执行，很大程度上取决于客户心理行为，比如7-11便利店便是通过在合理的成本范围内提供高的响应水平，使得其成为最盈利的公司之一。在供应链管理中，学术界近些年来也出现了许多客户心理行为的研究，效用函数、前景理论等被广泛的应用[4，5]。然而，在供应链的战略决策过程中考虑客户心理行为的并不多，考虑供应商的心理行为则更不多见，可一旦战略决策确定，对网络进行任何改变都将导致成本的巨大浪费，如何在进行供应链战略决策之初考虑心理行为使得企业和客户实现共赢是本文研究的重点。

1 传统的供应链网络设计问题

一般传统的供应链网络设计问题的目标是在满足客户需求和相应方面的要求的同时使得企业的利润最大化。一般企业的网络设计决策可以通过4个阶段来完成，如图1所示。

在第一个阶段企业要研究自己的竞争战略，确定供应链的环节，如对于设施是自建还是找合作伙伴，在 对供应链设计进行确定后，进入第二阶段，即设施要选择的区域，设施的潜在作用和他们的大概产能，在区域确定后，第三阶段则是选择一组理想的潜在地点，此阶段中地点的选择除了考虑基础设施的硬件条件，如供应商，运输服务商的可获得性，通信及公共设施的完备性外，还要考虑软件条件，如劳动力的流动和可获得性等等。最后，就进入了最重要的选址阶段，即在理想的潜在地点中为每个设施选择一个准确的位置并为其进行市场分配。

在设施选址和产能分配决策中有很多方法，比较经典的则是建立合理的数学模型。接下来，本文将介绍经典的设施选址模型，在将来利用前景理论考虑心理行为中也将沿用此模型进行分析与研究。

在进入第四阶段之前，已经选择了理想的潜在地点，就有了初步的网络，如图2所示。

如图2所示，决策者在第三阶段选择的潜在地点为A，B和C，A，B，C都可以为需求点a，b，c和d供应产品，其运输费用和两者之间的距离成正比，经过第四阶段后，完成了精确地点的选址和市场分配。在传统的决策过程中，建立模型都是假设所有的需求必须被满足的情况下最小化成本。

给定产能的设施选址网络模型通常有以下参数：

n：潜在设施的数量

m：需求点的数量

Dj：需求点j的年需求，

ki：设施i的潜在产能，

fi：设施i开工的年固定成本，

cij：从设施i运输单位数量产品到需求点j的成本，和距离成正比， ，

决策变量：

yi：如果设施i开工等于1，否则等于0，

xij：从设施i到需求点j的运输数量，

根据上述的定义，设施选址的基本模型为

目标函数（1.1）使得固定成本和可变成本最小化。约束（1.2）指每个需求点必须被满足，约束（1.3）要求设施的供应量不能超多其产能，可以见得当设施关闭时，产能为0，约束（1.4）为0-1约束，表示设施要么开放要么关闭，约束（1.5）是非负约束，表示分配的数量。通过解此模型，即可确定哪些设施开工，各个需求点的需求在这些设施之间如何分配。

此模型可利用cplex等软件进行求解，是比较经典的选址解决方案之一，在之后的研究中有考虑到供应，需求等不确定的情况[6]，也有考虑到当需求不能被满足时如何最大化满足的需求等情况[7]，然而，在设计时考虑到心理行为的却很少，本文将根据经典的模型结合心理行为进行研究，以实现前景理论在供应链决策中的应用。

2 结合心理行为的供应链网络设计问题

无论是供应商还是客户都对不确定的问题有着风险偏好，如客户关系的不确定性导致了风险的存在等，不确定的網络也可能导致供应商成本的改变，需求点的需求不能被满足的可能，在设计网络之初将这些风险考虑进去对决策有着实际的指导意义，本节将从前景理论的价值函数，供应端心理行为和需求端心理行为三个部分进行介绍。

2.1 价值函数的基本思想

前景理论[8]从人们实际决策行为出发，从收益和损失两个角度考虑人们在面对收益和损失时不同的态度。Kahnerman & Tversky用非线性回归的方法给出价值函数的具体表达形式，其反应每个结果与人们满足程度之间的关系，并用参考点来表示损失还是收益，如公式（2.1）所示。

公式（2.1）中的x0表示为参考点，根据人们的选择而定。表示风险态度系数，即人们的冒险程度。为损失厌恶系数，即人们面对损失时总是要比面对收益时更加的敏感。价值函数对应的曲线图如图3所示。

曲线图可以看出价值函数刻画出人们在面对收益时趋向于风险规避，而在面对损失时趋向于風险追逐的特性。因此在供应链决策中采用前景理论的价值函数可以很好的描述人们的心理偏好行为。

2.2 供应商心理行为的描述

在供应链设计中企业总是希望自己的利润最大化，在需求确定的情况下，如何降低成本是其考虑的主要问题，因此在供应链网络设计中目标函数总是最小化总成本，然而很多时候当供应链网络设计的费用 （每个供应节点的固定费用和可变费用）计算出来后，供应商仍然觉得自己成本过高，当供应商看到决策的网络后会有一个费用的心理标准（参考点），供应商会认为不需要完全满足客户，毕竟客户的需求会在未来的时间内有发生变化的可能，因此供应商只想花费ci的Gi倍，当ci和真实网络下供应商的花费的比值大于等于1/Gi时，供应商是收益的，即会进行风险规避，否则是风险追逐的。根据价值函数，得出描述供应商心理行为的价值函数，供应商 的心理行为价值函数如公式（2.2）所示。

其中ci通过第2节的传统模型计算，在考虑供应商心理行为模型中目标可以为最大化总的供应商的价值函数，也可以最大化最小的供应商价值函数，同时增加约束保证，并把约束（1.2）改为 。这样在模型中考虑了供应商的心理行为，使得模型更加的实际。

2.3 客户心理行为的描述

供应链网络设计中除了考虑成本，还有很多在资金，能力有限的情况下考虑如何更好地满足需求。然而，以往的研究都是直接最大化满足的需求，其实在很多时候，客户提出需求后是有一个心理标准（参考点）的，客户可能并不一定要求所有的需求都被满足，当达到其心理标准后客户的满足度随着需求被满足的越来越多而增加的越来越慢，当客户的心理标准没有被满足时，客户的满足度随着需求被满足的越来越多而增加的越来越快，所以在需求不能完全满足客户时，并不能简单的最大化其满足度，那样无法真实体现客户的心理偏好，而前景理论的价值函数则可以很好的表现客户这种偏好。当客户被满足的需求比上客户的实际需求大于等于参考点时，客户是风险规避的，否则是风险追逐的。根据价值函数得出描述客户心理行为的价值函数，客户的心理行为价值函数如公式（2.3）所示。

在具体模型中可以考虑最小的客户心理行为价值函数最大化，也可考虑总的客户心理行为价值函数最大化等，有了目标函数，需要对传统模型的约束进行调整。由于客户的需求不能被满足有可能是因为资金的不足，因此在模型设计中加入资金参数cm，增加约束 ，并将约束（1.2）修改为。此模型考虑了客户的心理偏好，使得设计出的供应链更能被使用者接受。

3 总结

本文研究了供应链战略决策中重要的一个阶段供应链网络设计。从传统的供应链网络设计出发，分析和研究其经典的模型。研究发现设计的网络是否能被采纳取决于应用网络的企业，企业如果能够花费更少的资金尽量满足客户是其盈利的主要手段，因此在网络设计中要考虑供应商的心理偏好设计供应链，以便被供应商所采用，而企业除了要花更少的资金外，留住客源也是其是否能够采用此供应链网络的主要因素，因此本文又从客户的心理行为入手进行了供应链的设计，无论从哪个角度进行设计，都应用了能很好地表现心理行为的价值函数。前景理论的应用使得模型更加符合实际，设计出的网络也必能更好的服务公司与用户。

本文只是从最简单的经典模型入手，没有考虑供应或需求的不确定性，风险仅仅体现在网络的不确定性，然而现实生活中供应和需求以及运输商等都存在着不确定的风险，在将来的研究中可以针对需求等不确定的模型进行心理行为的研究与分析，也可以将供应商和用户的心理行为结合在一个模型中进行研究与分析。

参考文献

[1] Chopra S.， MeindlP.. Supply chain management： strategy， planning， and operation[M]. Pearson Education International， 2013.

[2] 赵国甫. 多商品流三层供应链网络均衡模型构建[J].商业时代， 2016（8）：112-114.

[3] 闵新平， 史玉良， 李晖，等. 基于动态供应链网络的协同行为模式挖掘方法[J].计算机集成制造系 统，2016，22（2）：324-329.

[4] 赵坤， 高建伟， 祁之强，等. 基于前景理论及云模型风险型多准则决策方法[J].控制与决策，2015（3）：395-402.

[5] 王海燕，陈亚林，孟秀丽，等.基于前景理论的食品加工质量投资决策模型[J].系统工程，2015（8）：55-60.

[6] Cui T.， Ouyang Y.， ShenZ.J.M.. Reliable facility location design under the risk of disruptions[J]. Operations Research，2010， 58（4）： 998-1011.

[7] Li J.， Liu Y.， Zhang Y.， et al.. Robust optimization of fourth party logistics network design under disruptions[J]. Discrete Dynamics in Nature& Society （2015），2015： 1-7.

[8] Kahneman D.， TverskyA.. Prospect theory： an analysis of decision under risk[J].Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1979，47（2）： 263- 291.