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模糊环境下考虑风险偏好的绿色物流服务供应链博弈

摘 要

日益增长的环境危机压力促使供应链管理做出绿色、可持续的选择。绿色物流服务供应链(LSSC)运作对降低供应链的环境负担具有重要作用，而物流企业的风险偏好导致了LSSC绿色管理的更多不确定性。目前的研究大多局限于绿色生态系统风险偏好的案例研究，忽视了生态系统风险偏好的不同组合。本文研究了风险偏好对由一个物流服务集成商(LSI)和一个物流服务供应商(LSP)组成的物流服务集成商(LSI)在模糊决策环境下的均衡行为的影响。考虑到绿色创新成本和需求函数参数均为模糊变量，综合提出了不同风险偏好的LSI和LSP在三种情景下的博弈。然后，给出了LSP和LSI的最优决策，并给出了数值算例。研究结果表明，乐观的风险态度能适当提高物流服务的绿色水平、价格和绿色创新成本，而风险偏好和风险厌恶都能导致外包价格的上升。此外，当决策者为风险中性时，合作伙伴的风险态度对决策变量的价值和成本有显著影响。最后，在模糊环境下，不同博弈模型下LSI和LSP之间不同风险偏好行为的最优收益是不同的。随后，我们得到了三个管理见解。参加者的全面参与和合作，是改善LSSC环保管理的重要因素。此外，风险偏好对LSSC参与者在模糊环境下的决策起着关键作用。此外，在LSSC的主导地位对产生利润起着至关重要的作用。

关键词 物流服务供应链；博弈理论；模糊环境；绿化水平；风险偏好

介绍

随着全球经济的快速发展，人们越来越意识到全球变暖、环境恶化和资源枯竭的问题^[1-2]。各国政府积极发展绿色经济，改善生态环境。根据2020年中央经济工作会议后发布的一份声明，中国将制定在2030年前解决二氧化碳排放增加问题的行动计划。环境危机和来自政府的日益增长的压力是供应链管理中各种绿色方法出现的原因。

越来越多的企业开始实施绿色供应链管理，例如日本汽车制造商日产的电动汽车和中国家电巨头格力电器的无氟空调^[5-6]，早在2015年，沃尔玛要求所有的包装材料必须是可回收或符合环保标准。截至2020年，沃尔玛连续7年位居世界500强榜首。

在中国，华为、海尔、Basic Motor、上海振华重工、九阳、天能电池等一大批企业都在实施绿色供应链管理，并取得了良好的效果。因此，实施绿色供应链管理是政府、制造商、零售商和消费者都能受益的不可逆转的趋势，它不仅可以改善环境，而且可以帮助企业获得竞争优势^[8]。

在不同的供应链部门，物流和运输被认为是环境威胁的主要贡献者，如空气污染、全球变暖和资源枯竭^[4]。物流业在服务业中起着全面的作用。随着物流服务的不断完善，物流服务的提供已经具备了供应链的特点。物流服务供应链(LSSC)是服务供应链中的一种特殊类型的供应链，一般来说，物流服务集成商(LSIs)是服务供应链中的核心参与者。

物流服务中心提供灵活的服务，确保有效的物流运作。现代物流服务运作在减少供应链的环境负担方面发挥着重要作用。这就要求LSSC内的所有生产、分销和其他相关企业进行合作，以最大限度地减少对环境的不利影响。例如，LSI和功能物流服务供应商(LSPs)出资开发绿色存储设施和技术，购买新的绿色能源汽车，从而在运输和存储领域提供更节能和环保的绿色物流服务^[12]。

然而，物流服务市场的波动性和不确定性。作为一种更具创新性的服务，由于缺乏历史数据，绿色物流服务的需求波动较大。因此，决策者对此类新兴服务的市场需求环境只能有一个模糊的认识。此外，物流企业的风险偏好导致物流企业绿色管理的不确定性更加突出。因此，企业如何为消费者提供高性价比的绿色服务就显得尤为重要。

模糊理论是解决管理决策和博弈问题中不确定性现象的重要工具。Li^[13]应用直觉模糊集建立了一种新的决策和博弈研究方法。Yu等^[14]提出了具有偏好偏差的区间合作博弈模型和方法。以往的研究大多局限于绿色生态系统风险偏好的案例研究，忽视了生态系统风险偏好的不同组合。

因此，运用模糊需求理论和行为博弈论对中小企业绿色运营效率进行研究具有重要的现实意义。本文的需求函数为线性连续函数，因此可以采用模糊数排序的方法求解博弈模型，从而得到最优期望值。然而，粗糙集或中性集主要用于解决不确定性和不连续信息问题。因此，我们不能在这个模型中使用粗糙集或中性集。

考虑到这些问题，本研究使用博弈论来研究以下问题：

(1)物流企业的风险偏好如何影响物流企业可持续决策？

(2)风险偏好对需求函数和可持续性指标(绿化水平和绿化创新成本)的影响如何？

(3)在不同风险偏好组合下，LSSC参与者的收益和均衡变量是什么？

为了回答上述问题并解决这些新出现的问题，在本文中，我们探讨了模糊环境下两阶段LSSC的决策其中，LSI是leader， LSP是follower。模糊期望值模型和机会约束规划模型可以提出LSSC参与者的不同风险偏好行为。

然后，我们提出了7个不同风险偏好的理论博弈模型，并通过求解不同情景下LSSC中参与者的最大利润函数，得到了它们的最优解。总之，本文在整体LSSC视角下探讨了绿色低碳活动对物流的影响，综合考察了参与者风险偏好组合的影响。

我们的目标是刻画风险偏好对模糊环境下LSSC最优决策的影响，并考虑环境因素。本文的主要创新之处在于研究了参与者的风险偏好对绿化水平、绿化价格和绿化收益的影响。事实上，环境和风险偏好行为在LSSC决策的相关研究中很少被考虑。

此外，本文同时讨论了七种综合分析风险偏好组合的决策模型。我们注意到，参与者的全面参与和合作是提高LSSC绿色管理的重要因素，而风险偏好在LSSC参与者在模糊环境下的决策中起着关键作用。此外，在LSSC的主导地位对产生利润起着至关重要的作用。

本文的结构如下：第2章描述了关于LSSC和行为因素在供应链决策中的作用的背景文献。在第3章中，对问题的描述和模型的假设进行了概述和讨论。第4章研究了LSSC中三种情况下具有不同风险偏好的7个博弈模型。第5章介绍了数值分析。第6章总结了主要结论，并讨论了发现的管理见解。局限性和未来的工作将在第7章中展示。

文献综述

在本节中，通过相关文献综述，总结了最新的发展，突出了当前的差距，从而帮助我们实现本文的目标。

物流服务供应链

物流业在服务业中发挥了综合作用，促进了产业结构的优化调整，促进了经济增长方式的转变。通过不断的改进，物流服务的提供已经达到了[9]的供应链特征。为了减轻日益增长的环境压力，绿色可持续项目已成为绿色供应链发展的必然选择^[15-17]。

2019年2月，中国24个部委共同将绿色物流作为推动上下游企业发展绿色供应链、推动LSSC创新的突破点。然而，物流服务具有从属性、即时性、需求波动性和可替代性等特点。因此，研究企业的决策对于提高企业的可持续绩效，保持企业的长期发展具有重要的意义。

物流服务供应链的绿色研究

由于法规的严格和环境压力的增加，将环境问题融入供应链管理对于供应链成员获得和保持竞争优势^[17]变得越来越重要。供应链中的第三方物流公司在实施环境可持续性和降低成本方面发挥着主动作用。例如，Jamali等人^[4]使用博弈论来检验第三方物流在可持续供应链中的影响增加交货时间和碳排放。他们发现，供应链成员之间的竞争有助于获得更大的盈利能力和可接受的可持续发展水平。

一些研究调查了LSP在物流业采用环境措施方面发挥的积极作用。Dou等^[18]建立了一个基于灰色分析网络ANP的模型来识别绿色供应商开发方案。Kellner等^[19]建立定量分布网络模型，考察LSP网络对分布系统的网络碳足迹的影响。综上所述，为了有效地实施环境举措，LSSC管理者需要明确并同时考虑LSPs对绿色计划的参与倾向。

此外，研究者还分析了影响绿色实践采纳的因素^[20-22]。Tan等^[20]研究了不同权力结构下企业社会责任对中小企业可持续发展的影响。de Oliveira et al^[21]研究了利用绿色物流供应链的概念实现巴西聚乙烯包装回收的可能性，并讨论了绿色物流供应链运行与循环经济的相互作用。

Mariacute;c et al^[22]揭示了计算机和电子行业如何通过逆向物流服务实现可持续的产品回收。值得注意的是，企业社会责任、绿色物流供应链和逆向物流管理的创新应用可以提高绿色实践的效率。

行为因素在供应链决策中的作用

由于供应链是一条结构复杂的链，因此更容易受到内部参与者不利行为因素的影响。这些因素在供应链中造成了各种风险。因此，成员的行为因素对供应链绩效^[7]有显著影响。许多学者对行为因素对LSSC决策的影响进行了深入的探讨。

Liu等^[23]建立了两个质量控制博弈模型，比较研究不同风险态度组合对LSI监管概率和LSP合规概率的影响。结果表明，LSI和LSP的风险态度等级以区间的形式存在，且LSI比LSP更倾向于风险寻求，以获得较小的监管可能性和较大的合规可能性。

这为本文的风险偏好度设置提供了很好的参考。在此之后，Liu等人^[24]、Liu等人^[25]进一步研究了分配公平、同行诱导公平、损失规避偏好对LSSCs中订单分配决策和服务能力采购决策的影响。他们发现，LSI和LSP的风险偏好在参与者如何做出决策中发挥了关键作用。这为本文的数值分析和总结提供了良好的思路。

此外，越来越多的研究开始关注成员行为偏好对供应链绿色发展的影响。Ju等^[10]从集成商机会主义行为的角度探讨了LSSC绩效可持续性的影响因素，结果表明，具有机会主义行为的集成商降低了LSSC的整体绩效。Chen et al^[1]在考虑各种碳税和补贴的情况下，应用进化博弈理论考察了政府和制造商的低碳行为策略，结果表明，政府政策对制造商的行为产生了主要影响。

事实也证明，碳税比低碳技术补贴更有效。Du et al^[26]应用Nash议价公平关注的服务质量缺陷保证模型，探讨了公平关注对LSSC最优解、利润和效用的影响。此外，Tan et al^[20]调查了公平关切如何影响企业社会责任(CSR)水平，物流成本分担和两部分关税博弈决策模型中LSSC的服务、利润和协调问题。

研究表明，公平关注并不会影响社团组织的协调，但会影响社团成员的利润。Sun等^[2]分析了消费者的低碳偏好对供应链减排的影响，发现消费者的低碳偏好可以促进供应商的减排。这些结论为讨论模糊环境下绿色物流服务供应链的风险偏好奠定了坚实的基础。

博弈论与决策工具在物流中的应用

目前，专家学者主要从服务能力合作协调、战略选择、服务质量控制等角度，运用博弈论和数学算法对物流行业的决策进行研究。在博弈论的应用中，德米雷尔等^[27]和Bimpikis等^[28]运用博弈论从战略行为和物流网络两个方面研究了中断风险对供应链的不利影响。

Pan et al^[29]和Zhang et al^[30]从供应链的角度考察了零售价格和物流服务水平对短生命周期产品和供应链融资的影响。在一带一路倡议的背景下，Liu等人^[31]利用博弈论方法探讨了供应链协调问题，并研究了成本分担契约对大规模定制下的LSSC关键决策的影响。Qin et al^[32]研究了顾客对服务和质量成本的期望对网络购物服务供应链竞争与合作策略的影响。

Giri等人在有随机需求和备用供应商的情况下，应用闭环供应链的博弈论模型研究了双通道废物回收问题。考虑到价格和保修政策对需求的影响，Samanta等^[34]提出了两个Stackelberg博弈模型，推导并优化具有成本分担契约的供应链的最优决策。博弈论的应用为本文建立不同风险偏好下的LSI和LSP之间的博弈提供了很好的参考。

游戏算法的应用为今后的研究指明了方向。在算法应用方面，Liu等^[35]建立了LSSC的多目标规划模型，采用顺序优化算法获得了最小的运行成本和最高的服务满意度值。Liu等人^[36]通过使用基于多个数据集的遗传算法，探索了一个新的插入订单如何影响关于客户订单解耦点位置的LSIs决策。

Hu等^[37]利用遗传算法求解功能性物流服务提供商的最优选择策略和订单分配策略。在此基础上，Wang等^[38]建立了LSSC的非线性、混合整数、多目标优化模型，采用改进的多层编码遗传算法得到最优供应商选择策略、订单分配策略和最优CODP位置。该博弈算法可以求出多目标规划问题的近似最优解，为复杂博弈问题的求解提供了有价值的参考解。

研究差距与贡献

从以上的讨论可以看出，目前已有大量的研究对LSSC问题进行了研究；然

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