摘 要：随着生产型经济的发展和信息技术的成熟， 由产品需求者、零售商、分销商、制造商及供应商等组成的合作系统以网络化的方式存在并运营， 因此， 网络环境下供应链中企业合作行为的演化规律是现代运营管理研究的重要研究内容之一。本文通过对实际中企业寻求合作关系的两种不同策略——“从众模式”和“自选模式”建立供应链网络的合作过程， 用Netlogo软件进行仿真模拟， 发现采取“从众模式”的企业所形成的合作网络具有无标度的特征， 而采取“自选模式”的企业所形成的网络具有小世界的特征。从一定程度上对实际企业合作网络的特征进行了刻画。
关键词：供应链合作网络； 复杂网络； 无标度； 小世界
中图分类号： F274 文献标识码： A 文章编号： 1009-055X(2011)02-0042-06
一、 引言
随着生产型经济的发展和信息技术的成熟， 由产品需求者、零售商、分销商、制造商及供应商等组成的合作系统以网络化的方式存在并运营， 它们共同分享风险和利益， 交换运营和金融信息， 共同投资生产设施； 合作使得供应链中企业所面临的风险减少、产品设计改善、产品质量提高等利益。因此， 网络环境下供应链中企业合作行为的演化规律， 是现代的运营管理研究的重要研究内容之一。而传统的供应链（产品供应链）管理研究主要是通过数学模型设计最优或次优的契约， 协调供应链中企业之间的利益关系， 使得供应链整体效用达到最大化； 并且传统的供应链协调理论侧重于单条链的研究， 对于涉及多条连之间相互协调的研究不多， 而对于更为接近实际的供应链网络协调的研究则更少， 这是解析方法难以应用于实际的根本原因之一。
近年来， 复杂网络理论的兴起， 为我们研究供应链网络系统提供了理论和方法上的指导。如果我们把供应链网络中的企业个体抽象为节点， 企业之间的关系抽象为边， 就组成一个复杂网络结构， 通过借用复杂网络的分析方法和网络演化机制去研究供应链上的企业之间的合作与竞争关系， 如企业之间力量强弱对比， 企业联盟的形成和产业集群的形成。下面从三个方面对和本文有关的文献进行综述整理：
（一） 复杂网络理论
1998年Watts和Strogatz在Nature杂志上发表文章， 引入了小世界（Small-World）网络模型， 以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变； 1999年Barabási和Albert在Science上发表文章， 指出许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式， 其中幂指数一般分布在2-3之间。由于幂律分布没有明显的特征长度， 该类网络又被称为无标度（Scale-Free）网络。这两篇文章分别揭示了复杂网络的小世界特征和无标度性质， 因此， 现在研究者公认的区分复杂网络和一般网络最主要的两个特征即为小世界效应和无标度分布。
（二） 供应商的选择
对供应商的合理选择是零售商成功运营的一个重要的因素， 受到了学者的广泛关注。早在20世纪60年代， 学者便开始系统地研究供应商评价问题， 通过实证总结了供应商选择需要遵循的23个准则。现在对供应商指标体系的研究主要侧重于价格、数量、质量等静态指标。但是， 在实际中影响供应商选择的这些因素往往是动态变化的， 并且零售商在实际选择供应商时， 不会考虑得面面俱到。因此， 本文在文献调研的基础上， 将影响零售商选择供应商的因素归纳为“从众模式”和“自选模式”两类策略。“从众模式”策略， 表示零售商在选择供应商时会选择大多数零售商选择的供应商， 而放弃自己合作关系。“自选模式”策略， 表示零售商选择供应商时会依据自己已经建立的合作关系网络， 建立对供应商的信任度属性。
（三） 基于复杂网络的供应链网络研究
研究者将复杂网络理论应用于从物理学到生物学乃至社会学在内的众多学科， 但是我们通过对国内外有关文献的调研， 发现复杂网络在供应链网络中的研究相对较少， 且主要为理论研究， Choi等人提出供应链网络是一个复杂的适应系统， 石海佳和石磊使用复杂网络工具构建并分析了2006年我国有机化学工业原料供应链网络， 对于包含企业和化学品两类节点的有机化学工业原材料供应链网络研究结果表明度分布部分符合幂律分布的形式， 网络的平均路径长度远小于同等规模的随机网络， 说明有机化学工业网络的信息传递能力很强。王文利和薛耀文用带记忆的遗传算法对动态博弈下各节点企业Agent 行为进行建模， 通过Repast仿真， 研究不同网络结构下信息共享风险的涌现， 结构表明， 小世界网络中企业学习的效率要高于规则网络和随机网络， 于海生等等将加权网络演化理论引入到供应链网络领域， 提出了基于交易量的供应链网络演化模型。此外， 杨建梅等将复杂网络应用于应用于企业间竞争关系与对抗行动的研究。
本文从企业采取“从众模式”策略和“自选模式”策略两个方面对供应链网络的形成及演化规律做出探讨， 发现采取“从众”策略的企业所形成的供应链网络具有无标度特性， 它的度分布近似的服从幂律分布； 而采取“自选”策略的企业则会形成一个小世界网络。
二、 供应链网络演化模型
（一） 模型的构造
考虑一个由m个供应商企业和n个零售商企业所组成的供应链系统， 企业之间存在着合作关系。我们采用二分图来研究供应链内供应商和零售商企业所形成网络具有的性质， 其中网络的节点表示企业， 全部节点的集合记为V=｛V1, V2｝， V1=｛1, 2, ……, m｝， V2=｛1, 2, …, n｝ ； 供应商和零售商之间的合作关系用邻接矩阵A表示， 在每个时步内， 两个节点i与j之间的连线代表他们相互之间存在合作关系， 记aij=1， 如果i和j之间没有合作关系， 记aij=0， 网络全部边的集合记为E。此时可将该供应链网络由集合G=｛V, E｝描述。
下面几个定义将在本文中用到， 度是网络中单独节点属性中一个重要的概念， 节点i的度ki定义为与该节点连接的其他节点的数目。网络中节点的度分布情况可用分布函数P(k)来描述，P(k)表示一个随机选定的节点的度恰好为k的概率。网络研究中， 一般定义两节点间的距离为连接两者的最短路径边的数目， 网络的平均路径长度则是所有节点对之间距离的平均值， 它描述了网络中节点之间的分离程度。在与企业i相互合作的企业节点中， 任意两个企业也彼此合作的概率， 称为网络中节点i的聚类系数， 网络的聚类系数就是整个网络中所有节点的聚类系数的平均。
我们分别考虑， 供应链网络中的企业会采取两种截然不同的极端合作策略——“从众”合作策略和“自选”合作策略。
为了叙述的方便， 我们首先定义企业之间的信任度。供应商和零售商之间的信任度为两者之间拓扑距离的倒数， 即1/dij， 其中dij为从供应商i到零售商j所通过最短路径边的条数。即当零售商和供应商之间的拓扑距离越长时， 说明两者之间的信任度越小， 合作的概率也就会越小。
我们称考虑极端“从众”合作策略的企业为极端“远见者”， 而将考虑极端“自选”合作策略的企业称为极端“短视者”。对于极端“远见者”， 建立合作关系的概率依赖于企业合作伙伴的规模成本， 与供应商的合作数量有关， 而不考虑两企业之间的信任关系。而对于极端“短视者”， 合作的概率则会取决于和其他企业产生直接和间接合作关系的信任度， 他们愿意信任度较大的企业合作。根据如上的假设， 我们提出企业i根据如下的概率选择企业j合作：
Pij=1i1/Cj〗l1/Cl+(1-1i)1/dij〗l1/dil。（1）
式中，Cj是企业j的平均成本，kj为企业j的度；dij为企业i和企业j之间的拓扑距离；1i为演化开始时企业i的策略类型， 取值于0和1， 1代表极端“从众”企业， 为追求规模处理成本的最小化， 而不顾的实际的信任关系； 而0代表极端“自选”企业， 不顾处理成本的高低， 仅选择信任度较高的企业合作。企业的平均成本函数设定为节点度的减函数， 是由该合作企业处理产品过程中所产生的规模经济效应决定的。对于一家与多家企业都有合作关系的企业， 假设其产品的数量越多（度越大）成本越小是合理的。
（二） “从众”策略供应链网络演化的基本规则
规则 1： 供应链合作网络中有150家相互没有联系的、孤立的供应商， 有50个相互独立的零售商， 因此， 演化开始时每个企业的节点度为0； 在供应链网络的演化过程中， 供应链网络中的成员数量保持不变， 如图1所示。
规则 2： 在演化开始前， 供应商与零售商之间随机的连接50条边， 如图2（a）所示。
规则 3： 在演化开始时， 对每个零售商按照均匀分布的概率产生的随机数判断是否要选择新的供应商， 如果随机数p大于0.5则零售商会选择新的供应商， 而如果随机数p小于0.5则零售商不会选择新的供应商。
规则 4： 供应链网络中的企业i的成本反比于企业i的合作伙伴数量， 即节点i的度。
规则 5： 每一个时步， 供应链网络中的成员企业i根据（1）式中所定义的概率选择供应链网络中其他任何成员企业之间建立合作关系。
规则 6： 重复规则3， 4和5， 网络的结构趋于稳定时仿真结束。
（三） “自选”策略供应链合作网络演化的基本规则
规则1： 供应链合作网络起始于150家供应商， 50家零售商， 以及他们之间随机连接的50条边， 如图2（b）所示。
规则2： 假设零售商选择新的供应商的概率服从均匀分布， 并根据该分布随机产生数p与0.5比较， 当大于0.5时， 则该零售商才会选择新的供应商， 而当小于0.5时， 则该零售商不会选择新的供应商。
规则3： 计算此时供应链合作网络中供应商i和零售商j之间的距离dij。
规则4： 在每个时步开始时， 每个供应商i和零售商j之间会根据前一时步的供应链合作网络的结构， 随机地按照（1）给出的概率建立合作关系。
规则5： 更新从供应商i到零售商j的拓扑距离dij。
规则6： 重复2， 3， 4和5， 当网络的结构趋于稳定时， 仿真结束。
三、 基于主体的建模仿真
模型采用基于主体建模方法， 利用Netlogo仿真软件进行研究。Netlogo认为， 世界由主体（Agent）构成， 主体是指能执行指令的个体。在仿真中， 每个主体都根据指令同时执行自己的行为。Netlogo中有四类主体： 海龟（turtles）、瓦片（patches）、链（links）和观察者（observer）。海龟是在2维世界中移动的主体， 链是连接不同海龟的主体， 观察者是一个全局主体， 没有具体位置。我们可以将供应链网络看成由海龟和链组成的世界。因此， Netlogo非常适用于供应链网络的建模。
（一） “从众策略”供应链合作网络的演化结果分析
供应链网络中总共有200家企业， 其中150家为供应商，50家为零售商， 而成本与节点度之间的关系为Cj=100-kj， 供应链网络中会存在两种不同的Agent。其中， 企业Agent拥有的属性为其节点度， 用1i=1表示企业的类型为极端“从众者”， 将会在模拟过程中不发生改变， 而度会在模拟过程中的每一个模拟的时步内发生变化。用另外一个边Agent记录两个企业合作的概率， 它也会在每个时步内发生更新。
当网络的结构逐渐稳定时， 便得到得到了如图4所示的采用“从众”策略建立的供应链合作网络。图中， 节点比较大的为该网络的hub节点， 即其他的节点与此节点产生合作关系将会导致更少的合作成本。
图4 “从众”策略的供应链合作网络
通过对此时的供应链合作网络的零售商和供应商的度分布图双对数图进行分析可以看出， 此时按照“从众策略”所形成的供应链合作网络中供应商的度分布具有近似的幂律分布的性质， 计算出供应商累积度分布幂指数等于2.08925， 度分布幂指数大约为3.08925， 即p(k)=k-3.1， 可决系数R2等于0.712。从上述数据可知， 供应商网络顶点度分布服从幂律尾部分布， 且幂指数靠近3， 近似为无标度网络。而零售商累积度分布幂指数等于0.98897， 度分布幂指数大约为等于1.98897， 可知零售商网络并不近似为无标度网络。这可能是， 因为根据我们的假定如果供应商的节点度越高则和他合作的成本越低， 因此零售商会选择就会选择和成本低的供应商合作。
（二） “自选”策略供应链合作网络的演化结果分析
供应链网络中仍有200家企业， 其中150家为供应商，50家为零售商， 企业Agent拥有的属性为其节点度， 用1i=0表示企业的类型为极端“自选者”， 将会在模拟过程中不发生改变， 而两个企业之间的信任度则会在每一个时步内发生变化。用另外一个边Agent记录两个企业合作的概率， 它也会在每个时步内发生更新。
当网络逐渐达到稳定状态， 得到了如图7所示的信任度优先的供应链网络。
但是， 此时通过对“自选策略”演化的供应链网络中供应商网络和零售商网络双对数坐标累积度分布图进行分析， 此时供应商网络的的度分布幂指数为2.88558， 但是可决系数 只有0.636， 而零售商网络的的度分布指数更是高达10.1407， 而可决系数为0.88。因此可知此时供应商网络和零售商网络并不近似为无标度网络。
然而， 通过计算可发现该“自选策略”供应链网络的平均路径长度仅为2.681， 该网络上任意两点之间是连通的， 并且他们之间的平均信任度不超过3， 说明该网络中的供应商和零售商之间可以通过平均不超过1个企业建立合作关系， 因此该合作网络是小世界的。
四、 结论和进一步研究的方向
本文通过对实际中企业寻求合作关系的两种不同策略——“从众”策略和“自选”策略建立供应链合作网络的过程进行仿真模拟， 发现采取“从众”策略的企业所形成的供应链网络具有无标度的特征， 而采取“自选”策略的企业所形成的供应链网络具有小世界的特征。但是， 本文所考虑的企业都是同质的， 即采取的都是相同的策略， 而现实世界中的企业具有不同质的特征， 因此， 本文进一步的研究方向是研究采取混合策略的供应链网络的演化仿真。
Evolution of Supply Chain Cooperation Networks Based on
“Herding” and “Self-Selection” Strategies
Xiao Dan, Yang Jianmei, Zhou Yongwu
(School of Business Administration, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong, China)
Abstract: With the development of production-based economy and information technology, the cooperation system consisting of consumers, retailers, distributors and suppliers is operated in the form of network. Since research on the evolution law of cooperation behavior in supply network cooperation between two enterprises in reality has two different strategies: herding mode and self-selection mode, in this paper we simulate supply chain evolution process by applying the two different modes. The results show that supply chain cooperation based on herding mode is endowed with the character of scale-free, and supply chain cooperation based on self-selection mode is bestowed with the feature of small-world. The actual characteristics of business cooperation networks are characterized to some degree.
keywords: supply chain cooperation networks; complex networks; scale-free; small-world
（责任编辑： 邓泽辉）
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