有关零售存货风险与订货决策研究

 1 引言
    近年来,供应链管理的研究越来越关注决策者行为因素对决策的影响[1]。Simon(1988)最早提出有限理性决策理论,认为完全理性只是一种假定的理想状态,决策者追求理性却并非最大限度追求理性,追求满意标准而不是最优标准[2]。Hammond等人(1989)认为部分决策者甚至是单纯凭直觉进行决策,追求自身认为满意的利润,往往不是科学最优化的利润[3]。Tversky等人(1988)认为很多情况下,决策者连自身有限理性也忽视不用,而是凭借过往经验来对目前面临问题进行决策[4]。Robbins(2005)认为人存在理性、有限理性、直觉三种类型,其中理性即假设决策者的决策是追求特定条件的价值最大化[5]。Shull(1970)等人认为理性研究的问题往往是具有各种假设条件限制的简单的、可测量问题[6],但决策者在实际操作中面临的问题并不能完全满足假设条件,单从理性角度进行研究,会导致研究的结果与实际存在严重偏差。刘作仪等(2009)指出根源在于运作管理和供应链管理的研究忽略了人的因素,因此使得研究的价值大打折扣,明确地提出了行为运作是未来的重要研究方向[7]。在行为供应链的研究中,以研究包含不同风险态度决策者的供应链契约机制构建方面的文献较为多见,其普遍的研究假设是风险偏好者倾向于多订货。Giannoccaro(2004)[8]、叶飞(2006)[9]、桑圣举(2008)[10]和袁润松(2009)[11]等在研究收入共享契约模型时认为:风险追寻者对市场前景乐观,倾向于加大订货量,风险厌恶者市场前景不乐观,倾向于减少订货量。但事实上,这一重要研究假设并没有得到确切的证实,尤其在不同的风险情境下,供应链中不同风险态度的决策者的订货决策行为研究显得比较欠缺。Hollenbeck J.R.(1994)[12]、Slattery J.P.(2002)[13]等发现人们在动态情景下的风险决策行为与在静态情景中观察到的风险决策行为存在显著的差异。同时,心理学家Lichtenstein(1971)最早发现了风险偏好逆转现象[14],风险偏好会随着不同场合及不同决策情景而变化,风险偏好逆转是值得关注的研究问题。由此,本文研究的目的是尝试使用实验的研究方法分析在不同的风险情景下零售商风险态度对其订货决策的影响及其偏好逆转现象。
    2 实验情景设计与实施
    2.1 实验简介本实验改进了MIT的“啤酒游戏”,研究的对象为具有一个生产商和一个零售商的两级供应链。实验首先通过对被试进行风险态度测试,筛选出具有明显风险偏好和风险规避特征的被试扮演零售商,风险中立的被试扮演生产商;其次,设置了相应的实验情景,并采用Excel辅助实验,对数据进行收集;最后,使用SPSS对数据进行分析,研究不同风险态度的零售商的订货决策行为。实验假设生产商产能有限,市场需求在一定范围内随机波动。零售商需要对每周的订货进行决策,生产商需要做出生产决策。
    2.2 情景设置为模拟在正常、利好和不利的情景下需求的波动,由计算机在预设区间随机产生需求数据。其情景设置和市场需求波动如下所示。(1)第1~10周:市场需求正常(前6周数据主要用于让被试适应实验);(2)第11~16周:利好因素出现(可预知因素,提前告知,假设世界杯比赛到来);(3)第17~20周:利好因素影响结束,需求恢复正常水平;(4)第21~26周:不利因素出现(不可预知因素,突然出现,假设政策严查酒后驾驶);(5)第27~30周:不利因素影响结束,需求恢复正常水平。
    2.3 样本选择本项研究选取的被试是广东工业大学管理学院具备供应链管理专业知识的学生,通过发放问卷对被试进行风险态度的测试。预测试发放问卷80份,回收75份有效问卷,回收率93.8%。结合问卷的信度效度分析风险态度量表,修正原有的题项;正式测试共发放问卷400份,回收373份,回收率93.2%;有效问卷339份,占回收问卷90.8%;经过计算筛选后,选取被试人员共计178人,其中男98名,占55%,女80名,占45%,组合成89组进行实验,实验后回收实验数据表,严格审核并剔除无效数据后,共有53组有效数据。特别地,订货决策属于操作层决策,其决策者为基层工作人员,其年龄、思维和行为模式与大学生较为接近,故选取大学生作为被试。同时,国内外学者在管理科学方面的研究大多采用学生样本,主要取决于学生样本的可获得性。关于学生样本的代表性问题,国外学者Hodgkinson等人研究框架效应与战略决策关系时,同时采用学生样本和企业样本,发现两者并无明显区别[15]。国内学者张文慧等人在研究决策者认知特征对决策过程和战略抉择的影响时,也采用了部分企业样本与学生样本对比,发现数据并无明显区别[16],因此,本实验采用大学生作为研究样本具有一定代表性。
    2.4 角色设置对被试人员进行风险测定后,选取具有明显风险偏好(P型)及风险规避(A型)者扮演零售商,选取风险偏好为中性(M型)的被试扮演生产商,组合成M-P、M-A两种不同的供应链。
　　[8]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr />    3 数据收集与分析零售商和生产商做完决策后在已经设计好的Excel表格中相应位置输入决策数据,计算机程序会自动记录下数据并保存成数据表形式,实验结束后,对原始数据表进行回收。实验后收集数据表并通过SPSS进行统计分析。
    3.1 订货量分析在对各周期的数据进行比较中发现,大体上两种类型的零售商在订货决策上具有一致性,都围绕市场需求量上下波动(如图1所示),在不同因素影响下存在周期性差异。在适应期(1-6周)市场需求持续稳定时,零售商都趋向于减少订货量,甚至出现风险偏好的零售商(下称偏好者)比风险规避的零售商(下称规避者)订货更少的情况。这跟多数研究中认为风险偏好的零售商会倾向于多订货的研究假设不完全一致。当预期会出现利好因素时,规避者的订货量均值出现高于偏好者的情况。  从表1中可以看出,在利好因素持续期间(11~16周),偏好者对市场需求波动的反应较规避者敏感(MP=40.44,MA=40.68,SDP=7.05,SDA=6.43,离差率VP=0.174,VA=0.158),在不利因素持续期间(20~26周),偏好者存在同样的敏感状况,但订货均值高于规避者(MP=10.79,MA=9.23,SDP=3.62,SDA=2.94,VP=0.335,VA=0.319)。这充分表明了风险偏好零售商的订货波动大,而不一定订货量大。在利好因素作用下,偏好者订货比规避者少。这是因为规避者害怕缺货损失,因此更倾向于多订货。而偏好者由于能更好地承担损失风险,因此订货量反而较小;在不利因素的作用下,偏好者往往过于自信而低估了市场的不利因素,订货量较规避者大。规避者则因为害怕库存损失,而减少了订货量。对比有利时期和不利时期的离差率,可以发现不利时期的离差率接近利好时期的2倍,表明零售商面对不利的环境,订货决策的波动性更大。  为了更进一步分析样本的差异,对实验数据进行t检验,结果如表2所示。首先对偏好者和规避者的订货量做方差齐次性检验,两个样本的显著性水平为0.314,大于0.05,表明具有方差齐次性;再结合表2中假设方差相等的数据分析,偏好者订货量与规避者之间的差异显著水平为0.037<0.05,达到显著水平,说明偏好者与规避者的订货量差异较明显。
    3.2 订货量结合期末库存量分析为了进一步分析不同风险态度零售商的订货决策,需要结合影响其订货决策的因素进行分析。通过对被试的调查表明:零售商的订货决策主要依赖于库存水平和市场需求。其中,市场需求是不确定的,需要零售商加以预测。因此,尝试使用订货量结合期末库存进行分析。从图2可以发现,偏好者和规避者的订货加库存量总体上呈现一致趋势(相关系数r=0.973),且偏好者略高于规避者;两者的订货加库存量,在利好因素持续时期,与市场需求量成较显著的正相关(rP11-16=0.690,rA11-16=0.82),在不利因素持续期间,与市场需求量呈中等程度的正相关性(rP21-26=0.421,rA21-26=0.549),由图2可见,在需求平稳时(剔除前6周适应期数据),订货量加库存量的曲线更趋向于靠近需求量曲线,总体随需求量增减而增减;而在需求预期增加(10~16周)或减少(20~26周)的情况下,库存量加订货量的变化走向并不追随需求量变化,且数量上明显高于需求量水平,表明偏好与规避者在遇到有利和不利的情景下,非理性心理决策因素影响了其决策行为。在不利因素持续期间,这种非理性显得更加突出。证明“损失”带来的影响要比“收益”带来的影响更大。而在利好和不利因素影响下,偏好者订货量与市场需求的相关系数都比规避者低,反映了偏好者对市场表现的过度自信,决策偏离市场需求的程度较大。在图1中,订货量曲线与需求量曲线的走向较一致,表明图2中利好和不利时期高于市场需求的部分是库存量,这说明了无论是偏好者或者是规避者,在面对需求波动幅度较大的的情况下,订货决策都会倾向于使自己的库存充足,不至于缺货,偏向于规避缺货成本。通过图3的数据对比,发现偏好者库存持有量在各个时期均高于规避者(MP1-10=33.47>31.27=MA1-10,MP11-16=25.03>17.54=MA11-16,MP17-20=19.87>18.84=MA17-20,MP21-26=31.01>26.59=MA21-26,MP27-30=14.2>6.46=MA27-30),这一定程度上反映了偏好者对于市场需求量上涨的预期比规避者更高,即偏好者认为市场需求量会持续扩大,因而保持充足的库存量以应对市场需求,这也说明了Kahneman &Tversky的前景理论[4],即先前的得到会刺激冒险以试图得到更多;在袁润松[11]等人的研究中认为偏好者在预期需求扩大时倾向于加大订货量,但通过对比数据,偏好者在利好因素出现时期,订货量相对于需求平稳时期有所增加,但总体数量上与规避者并没出现显著的差异。通过表3、表4中的偏好者和规避者在各周期的标准差对比可以发现,偏好者的订货和期末库存量的标准差都高于规避者(SDPi>SDAi),即前文所述的,偏好者对市场需求波动要比规避者敏感。
    3.3 订货决策中的风险偏好逆转前景理论认为人们在获利条件下倾向于规避风险,而在不利条件下倾向于风险偏好,这种采用了不同的偏好显示方式导致被试者产生不同的偏好关系的现象叫做偏好逆转(Preference ReversalPhenomenon,PRP)[17]。为研究实验中的偏好逆转问题,将各个时期所有偏好者的订货均值定义为偏好类型均值,规避者的订货均值定义为规避类型均值。将偏好者个案均值与规避类型均值对比,若低于规避类型均值,定义为偏好向规避逆转(记作R+);同样,将规避者个案均值与偏好类型均值作对比,若高于偏好类型均值,定义为规避向偏好逆转(记作R-),将这两个特殊周期的个案汇总(参见表5、表6),在只考虑订货量的情况下,利好时出现R+的被试者比例略低于出现R-的被试者(R+=42.9%,R-=53.1%),不利时,出现偏好逆转的比例较为接近,R+的被试者比例略高于出现R-的被试者(R+=33.3%,R-=31.3%);加入期末库存变量分析的情况下,利好和不利条件下R+的人数明显高于R-人数比例(利好R+=42.9%,R-=25.0%,不利R+=47.6%,R-=28.1%),说明风险偏好者向规避逆转的可能性大于规避者向偏好逆转的可能性。在利好条件下,存在42.9%的偏好者在预期市场需求会上涨的情况下不但不增加订货量,还出现比规避者少订货的情况(R+),这说明了将近半数的偏好者倾向于避免库存积压,即规避库存成本风险,同时,存在25%的规避者在预期需求上涨时向偏好逆转,倾向于回避风险,这与预期相符合;在不利条件下,存在47.6%的偏好者倾向于回避风险,符合预期,而存在28.1%的规避者在预期需求下跌的情况下不减少订货量,却出现比偏好者多订货的现象(R-),这说明存在部分规避者倾向于避免缺货,即规避缺货成本风险
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