时间价值下供应链多期道德风险激励机制探究

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1、时间价值下供应链多期道德风险激励机制探究  [摘要]本文在供应链中提出基于时间价值的激励契约设计理论,研究了在信息对称和不对称情况下,供应链企业中制造商如何对供应商设计多期最优激励机制来达到防范道德风险的问题。在信息对称的情况下,帕累托最优水平可以达到,制造商支付给供应商固定工资,且制造商支付给供应商的固定工资与供应商的努力成本系数呈负相关,与供应商的能力、最大保留收入呈正相关;在信息不对称的情况下,帕累托最优合同无法实现,制造商必须付出代理成本。当制造商与供应商合作期限无限长时,制造商的期望收益现值总额与激励成本现值总额分别趋近于一个定值。[关键词]供应链;时间价值;道德风险;激励

2、机制doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2013.17.031[中图分类号]F273.7;F252.24[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2013)17-0063-041引言13时间价值下供应链多期道德风险激励机制探究  [摘要]本文在供应链中提出基于时间价值的激励契约设计理论,研究了在信息对称和不对称情况下,供应链企业中制造商如何对供应商设计多期最优激励机制来达到防范道德风险的问题。在信息对称的情况下,帕累托最优水平可以达到,制造商支付给供应商固定工资,且制造商支付给供应商的固定工资与供应商的努力成本系数呈负相关,与供应商的能力、最大保留收入呈正

3、相关;在信息不对称的情况下,帕累托最优合同无法实现,制造商必须付出代理成本。当制造商与供应商合作期限无限长时,制造商的期望收益现值总额与激励成本现值总额分别趋近于一个定值。[关键词]供应链;时间价值;道德风险;激励机制doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2013.17.031[中图分类号]F273.7;F252.24[文献标识码]A[文章编号]1673-0194(2013)17-0063-041引言13供应链是围绕核心企业,通过对信息流、物流、资金流的控制,将供应商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体的功能网链结构模型。它可以带来市场、技术、资本和风险四大

4、方面的竞争优势。但是供应链的企业都是独立的法人实体,都以利润最大化为目标向企业的投资者负责。为了获得更有利的竞争地位,企业的行为也可能会损害供应链上其他企业的利益。根据波特的竞争战略理论,供应链上企业为了在谈判中获得优势,往往会保留私有信息,如原料或产品成本、产品质量、企业的生产能力等。正是由于这种信息不对称,可能导致代理人隐藏信息或隐藏行动,进而引发道德风险。汪贤裕(2001)建立委托代理关系的动态规划模型讨论了企业的多期委托代理关系,并对委托人和代理人的理性行为和收益特征进行分析[1]。李善良(2005)利用委托代理分析框架研究了供应链中供应商和零售商之间的利益博弈,通过比较在信

5、息对称与信息不对称情况下的线性契约,分析了不同因素对于佣金率、供应商期望收益以及代理成本的影响[2-3]。白世贞(2007)分析了供应链道德风险的产生机理,在考虑努力水平、成本系数、产出系数等参数的前提下,从供应链的核心企业——制造商角度出发,建立了当核心企业不能观测到成员企业努力水平时的激励机制[4-5]。朱烨(2008)在委托代理理论的基础上对两阶段供应链管理问题进行分析,通过对信息对称和非对称信息两种情况的分析分别得出最优合约,根据制造商与供应商各成本的变化,在一个供应商和一个制造商中建立了一个激励机制[6]。胡宪武(2010)对供应链节点企业间合作促进机制、激励和收益分享机制

6、博弈模型进行了研究和分析,表明非完全信息条件下,供应链核心企业可以根据伙伴企业隐性努力的不同状况和市场风险的不同情境,通过与其建立不同的激励和利益分享机制,以增强供应链稳定性[7]。吴江华(2012)运用斯坦伯格博弈模型研究了不确定性对上下游定价和广告投入决策的影响,分析比较了有信息共享和无信息共享两种情况下供应链各成员及供应链利润[8]。以上研究从不同的角度分析了供应链企业间的道德风险问题,但都只是考虑了一期道德风险的情况,未对多期道德风险进行分析。本文在此基础上探讨了基于时间价值的多期道德风险的激励机制。本文首先建立模型分析的基本框架,然后在基本模型的基础上对信息对称情况与信息不

7、对称情况分别进行优化求解,最后对模型的解进行了分析讨论。2激励机制模型的基本分析框架考虑由一个供应商S和一个制造商M组成的委托代理模型,制造商作为委托人,供应商作为代理人。为了分析问题方便,作如下假定:假定1:制造商与供应商合作一期为1年。假定2:供应商第t年给制造商带来的动态收入:πt=Af(at)+θt,其中A表示供应商的能力水平系数;f(at)是供应商第t年的努力at(at为一维变量)给制造商带来的收入函数;f′(at)>130表示供应商努力水平的边

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