目前,參展商與物流服務(wù)商之間面臨著供需不平衡、信息不對稱、服務(wù)質(zhì)量參差不齊等問題。《2023年中國物流與采購聯(lián)合會》的調(diào)查顯示,由于參展商需求波動大,參展高峰期物流需求可達30%~50%,超過60%的物流服務(wù)商在展會高峰期遇到過運力緊張問題。德勤咨詢提供的《2023年參展物流服務(wù)市場調(diào)研報告》顯示,約有45%的參展商與物流服務(wù)商認為信息不對稱是供需匹配的主要障礙。中國消費者協(xié)會的數(shù)據(jù)顯示,關(guān)于《2023年年度消費者投訴分析報告》物流領(lǐng)域的投訴量近年持續(xù)上升,參會中近50%的參展商對目前的物流服務(wù)質(zhì)量表示不滿意。展會經(jīng)濟的健康發(fā)展對拉動地方經(jīng)濟、促進貿(mào)易和投資都具有重要意義[1]。因此,解決參展商與物流服務(wù)商之間的供需矛盾尤為迫切。
目前,國內(nèi)學(xué)者對于兩者之間關(guān)系的研究較少,大多集中在單個主體的概念特征與業(yè)務(wù)類型研究。關(guān)于會展供應(yīng)鏈的研究,
國外學(xué)者關(guān)于兩者之間關(guān)系的研究主要集中于合作策略模式。例如,Lambert,D.M.和Cooper M.C.(2000)認為,有效的合作伙伴關(guān)系可以改變會展供應(yīng)鏈績效[4];Mentzer,J.T.等(2000)結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型,為供應(yīng)鏈管理中的合作關(guān)系提供一個全面的理論框架[5]。
為確保參展時展品按時安全送達展廳并安裝到位,參展商需要一個提供實時信息流動的展會指定物流服務(wù)商,傾向選擇“合作”戰(zhàn)略[6][7];但當(dāng)參展商認為自行處理物流可以顯著降低成本的,尤其是在本地會展中,他們可能雇傭當(dāng)?shù)匚锪鞴径皇钦箷付ㄎ锪鞣?wù)商,此時參展商會選擇“不合作”戰(zhàn)略[4]。因此,參展商的博弈空間為(合作,不合作)。
展會指定物流服務(wù)商(以下簡稱物流服務(wù)商)的服務(wù)與參展商的需求相匹配,且能夠給物流服務(wù)商提供可持續(xù)的利潤與業(yè)務(wù)增長機會時,物流服務(wù)商會選擇“合作”戰(zhàn)略;而當(dāng)參展商的需求無法提供足夠的利潤,或需要物流服務(wù)商投入過高成本時,此時則會選擇“不合作”戰(zhàn)略,以保證自身的經(jīng)營效益。因此,物流服務(wù)商的博弈空間為(合作,不合作)。
基于博弈主體的有限理性構(gòu)建參展商與物流服務(wù)商的演化博弈模型,本文提出以下基本假設(shè):
H1:參展商與物流服務(wù)商都是有限理性主體,且都追求自身利益最大化;
H2:博弈雙方在參與成本和自身利益的抉擇下,參展商的博弈空間為(合作,不合作)。物流服務(wù)商的博弈空間為(合作,不合作);
H3:假設(shè)參展商選擇合作的可能性為X(0≤x≤1),選擇不合作的概率是(1-x);物流服務(wù)商選擇合作的可能性是Y(0≤y≤1),選擇不合作的可能性是(1-y)。
H4:參展商和物流服務(wù)商進行獨立決策獲得的基本收益分別為V1和V2。當(dāng)雙方都進行合作時,參展商獲得的長期額外收益(時間效率的提高、運輸風(fēng)險降低等)記為V11,合作成本[5]記為C1;物流服務(wù)商獲得的長期額外收益(合作關(guān)系、口碑和品牌建設(shè)等)記為V22,合作成本(運輸成本、倉儲成本等)記為C2。
H5:當(dāng)參展商選擇合作,物流服務(wù)商選擇不合作時,參展商需要支付額外損失成本(展品延誤成本、緊急應(yīng)對成本),記為CA,物流服務(wù)商會獲得相應(yīng)的背叛收益(節(jié)省運費)記為PA;物流服務(wù)商選擇合作,參展商選擇不合作時,物流服務(wù)商需要支付額外損失成本(預(yù)留倉儲資源浪費、管理協(xié)調(diào)成本),記為CB,參展商會獲得背叛收益(節(jié)省物流運輸費用成本)記為PB,背叛收益大于違約金。
參展商與會展物流服務(wù)商的支付矩陣如表1所示。

參展商選擇合作時的收益:

參展商選擇不合作時的收益:

平均期望收益:

復(fù)制動態(tài)方程如式:

由復(fù)制動態(tài)方程可得


物流服務(wù)商選擇合作時的收益:

物流服務(wù)商選擇不合作時的收益:

平均期望收益:

復(fù)制動態(tài)方程如式:

由復(fù)制動態(tài)方程可得



對博弈過程進行穩(wěn)定性分析,能夠確定經(jīng)過多輪博弈之后,博弈方最終的策略選擇結(jié)果。由上述分析可知,該博弈系統(tǒng)的局部均衡點共有5個,分別為:A(0,0),B(0,1),C(1,0),D(1,1),E(x*,y*),本文根據(jù)雅可比矩陣J的行列式Det(J)和跡Tr(J)來判斷各均值點的穩(wěn)定性。

其中分別對x,y求偏導(dǎo)

則此系統(tǒng)的雅可比矩陣如下:

因為X=x*,Y=y*時,Tr(J)=0,所以(x*,y*)為非系統(tǒng)穩(wěn)定均衡策略[8],對各均衡點穩(wěn)定性計算結(jié)果如表2所示。

當(dāng),時,雅可比矩陣分析結(jié)果如表3所示。

由雅可比矩陣分析結(jié)果可得以下結(jié)論:
當(dāng)雙方都在合作中有利可圖時,即滿足



基于Matlab軟件的仿真動態(tài)相位圖(見圖1)可以看出,隨著演化時間的變長,博弈雙方最終都將穩(wěn)定于(合作,合作)策略,這是一種理想狀態(tài)。

為了更直觀地反映不同情況下參展商與物流服務(wù)商博弈的演化與穩(wěn)定均衡策略,分析C1、C2、PA、PB、V11、V22對演化結(jié)果的影響[9],本文設(shè)定初始參數(shù)V1=100,V2=80,V11=50,V22=40=,C1=20,C2=25,CA=15,CB=10,PA=20,PB=10[10],此時鞍點為E(0.4,0.43),分別在控制其他參數(shù)的基礎(chǔ)上,變化單一參數(shù)進行不同數(shù)值仿真實驗[11]。
本文使用Matlab R2024a對相關(guān)參數(shù)變化進行模擬仿真。
在其他參數(shù)不變的情況下,C1分別取值20、30、40時,其對系統(tǒng)演化的影響如圖2所示。當(dāng)C1的取值從20增加到40時,參展商的演化曲線呈下降趨勢,并逐步向0靠近。同樣,對于物流服務(wù)商而言,當(dāng)C2分別取值為15、30、45時,取值逐步超過物流服務(wù)商可接受的范圍,為降低成本追求利益最大化,物流服務(wù)商也會選擇“不合作”策略(見圖3)。這表明博弈雙方為了實現(xiàn)自身利益最大化,當(dāng)合作成本大于可接受的范圍時,博弈雙方都傾向于選擇“不合作”策略。


PA分別取20、40、60時,仿真結(jié)果如圖4所示,通過對比可知,當(dāng)PA的背叛收益增加到60時,對參展商而言,不合作的概率增加,因為通過背叛收益其可以節(jié)省更多的物流運輸成本。同理,當(dāng)PB分別取值10、40、70時,仿真結(jié)果如圖5所示。當(dāng)背叛成本為40時,物流服務(wù)商相比參展商更容易傾向不合作策略,因為物流服務(wù)商在合作過程中需要投入大量成本(運輸、倉儲成本),這些成本的變動對物流服務(wù)商的收益影響較大。因此,當(dāng)物流服務(wù)商看到背叛收益可以立即彌補或超過長期合作收益時,其可能選擇短期內(nèi)收益更高的不合作策略。


當(dāng)V11系數(shù)分別取10、30、40時,仿真結(jié)果如圖6所示。通過對比方向,對參展商而言,當(dāng)長期合作取得的收益越高時,合作傾向越大,當(dāng)長期額外收益系數(shù)為40時,參展商合作概率演化曲線呈上升趨勢,向1靠近;對于物流服務(wù)商而言,當(dāng)長期額外收益V22為30時,合作概率演化曲線也呈上升趨勢,逐步向1靠近。這表明隨著合作期間長期額外收益系數(shù)的增加,博弈雙方向其合作策略演化的速率就越大。


本文構(gòu)建了參展商與會展物流服務(wù)商的演化博弈模型,通過仿真得出3個因素對演化結(jié)果的影響:參展商和物流服務(wù)商的合作策略受合作成本(C)、背叛收益(P)及長期合作獲得的額外收益(V)的影響。在其他參數(shù)不變的情況下,合作成本越高,雙方選擇“合作,合作”的策略可能性越低;背叛收益越高,雙方選擇“不合作,不合作”策略的可能性越高;當(dāng)額外收益增大時,雙方選擇“合作,合作”策略的可能性越高。
為有效促進雙方合作策略,參展商在選擇物流服務(wù)商時應(yīng)綜合考慮成本與服務(wù)質(zhì)量,簽訂長期合同,以獲得更多的附加服務(wù),提高合作效益[12],進一步識別物流服務(wù)商的背叛動機,并對這些背叛動機設(shè)計合理的獎勵機制;物流服務(wù)商在選擇參展商時也應(yīng)合理定價,了解參展商的背叛動機,制定詳細的合作策略,提供差異化服務(wù),幫助其優(yōu)化供應(yīng)鏈流程,從而吸引更多長期合作。