由于供应链联盟成员间的委托人和代理人的地位并不是一成不变的,一项交易中一方参与人在某些信息方面具有优势,此时他处于代理人的地位,但当他对另一些信息处于劣势时则可能变为委托人,因此道德风险不只是单向的,还可能是双向的、双边的。
下面我们以供应链联盟成员间质量控制为例,来分析一下供应链联盟的双边道德风险问题。
为说明方便,我们典型分析一个供应商(即生产商)和一个销售商交换中间产品的情况。一般而言,供应商和销售商在合约签订和执行中的决策地位是不同的,销售商处于设计合约的地位,供应商则处于接受并执行合约的地位,二者之间的委托代理关系可通过合约中的决策变量发生作用。一旦签订了合约,即确定了合约决策变量,供应商和销售商的行为动机会随之发生变化,因此合约中决策变量的选择是否适当对合约的执行效果有重大的影响。
根据委托代理理论,理性的供应商和销售商所作的任何决策都是以自己效用最大化为前提的,在双方的决策行为都不能被对方观测到的情况下,往往会产生双边的道德风险行为,而这些行为最终影响了产品的质量。为了控制产品质量,必须对双方的道德风险行为进行惩罚,其中,供应商的道德风险行为体现为减少产品质量预防方面的投入,销售商的道德风险行为则体现为减少产品质量评价方面的投入。
(二)双边道德风险模型
1.供应商与销售商的收益函数
一个风险中性的供应商和一个风险中性的销售商签订合约,由供应商为销售商生产某种产品。为了保证产品的质量,供应商应采取质量预防措施,而销售商在收到产品后要对产品的质量进行评价,并且根据评价结果决定接受或拒绝产品。无论供应商的质量预防措施还是销售商的质量评价措施都不能保证最终销售给顾客的产品质量一定是合格的,用PS表示供应商提供给销售商的产品质量合格的概率。当供应商提供的是合格产品时,销售商的检测结果也一定是合格的,如果供应商提供的产品有缺陷,则用PB表示销售商检测出产品有缺陷的概率。由于供应商采取的质量预防措施和销售商采取的质量评价措施都会产生相应的成本,在双方采取的措施不被对方了解的情况下,就可能存在道德风险。
供应商提供给销售商的产品质量合格的概率PS可以写作:
其中:IS是供应商在产品的质量预防方面投入的成本;θS是均值为μS、方差为的正态分布随机变量,代表外生的不确定因素对供应商产品质量的影响。
销售商检测出产品有缺陷的概率PB可以写作:
其中:IB是销售商在产品的质量评价方面投入的成本;θB是均值为μB、方差为的正态分布随机变量,代表外生的不确定因素对销售商检测结果的影响。
销售给顾客的产品质量主要取决于供应商的质量预防行为,为了控制产品的质量,销售商需要激励供应商在产品质量预防方面进行更多的投入。因此,销售商除了付给供应商固定的价格之外,当销售商检测出供应商的产品有缺陷时要对其施以数额为W的惩罚,并且当供应商提供的产品不合格而销售商未能检测出时,也要对供应商进行惩罚,设惩罚数额为X。
在上述分析的基础上,建立如下的供应商的收益函数:
其中:∏S是供应商的收益;T是销售商对供应商的转移支付。(www.daowen.com)
销售商在对供应商提供的产品进行评价后决定拒绝或接受产品。当供应商提供的产品合格时,无论销售商采取何种检测行为都会接受该产品,此时设销售商销售该批产品获得的收益为∏1。当供应商提供的产品有缺陷时,如销售商未能检测出存在的缺陷而将产品销售给顾客,则销售商会因负担信誉成本和契约成本而使自己的收益减少,设此时销售商可获得的收益为∏2。销售商检测出存在的缺陷,则会拒绝接受产品,而销售商的收益也会因可销售产品数量的减少而减少,设此时销售商的收益为∏3。
销售商的收益函数建立如下:
2.产品质量控制分析
存在道德风险情况下,供应商的问题是如何确定质量预防行为水平IS,使自己的期望收益达到最大,即:
我们计算IS的一阶条件,有:
其中,是PS对Is的一阶导数。由式(6),可得:
存在双边道德风险条件下,销售商在投入质量评价成本时也会考虑自己期望收益最大化的问题,因此,计算IB的一阶条件后,有:
由式(7)和式(8)可得出双边道德风险条件下供应商最优的质量预防投入IS和销售商的最优质量评价投入IB。
考虑双边道德风险条件后,销售商的契约设计问题可用如下优化问题描述:
其中,∏S和∏B分别为供应商和销售商的保留期望收益。
通过对上述模型求解,销售商可确定其最优惩罚水平W和X。在双边道德风险情况下,这一契约设计方式可激励供应商和销售商付出相应的预防和评价努力,达到双边道德风险条件下质量收益的最大化。
上述分析表明这样一个道理:供应商和销售商为了减少这种道德风险,提高产品质量,在设计契约时必须合理考虑双方的激励问题。
我们把这一情况推而广之,认为为解决供应链联盟成员间委托代理过程中的非协作、低效率问题,供应链联盟委托方企业需要建立以利益共享和风险共担概念为中心的信息激励机制,从而促使代理方企业努力工作以完成委托方企业的目标。
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