贝叶斯方法的应用

　　基于上文综述可知，在供应链合作伙伴的选择过程中，代理商处于信息优势地位，实力弱的代理商由于效率低下等原因有伪装的动机即出现“逆向选择”的问题，制造商如何筛选不同实力和效率的代理商成为迫切需要解决的问题。贝叶斯方法的原理是基于与代理商相关且不可验证信号的收集，利用后验信息概率和事前先验概率之间的大小比较，做出代理商是高效率或低效率类型的判断。针对贝叶斯规则的应用可做如下条件假设：

　　假设1：代理商的边际成本d∈D={dl，dh}，其中dl代表低效率代理商，其先验概率设为λ；dh代表高效率代理商，其先验概率设为1-λ。

　　假设2：制造商事前收集到一个与代理商d相关的不可验证的信号（代理商的信誉，综合竞争力等）u∈U={u1，u2}，其中u1代表好的信号，表示代理商是高效率的；u2代表坏的信号，表示代理商是低效率的。

　　假设3：代理商的条件概率为：α=P（u=u1│d=dh）≥0.5，且β=P（u=u2│d=dl）≥0.5。其中P（u=u1）+P（u=u2）=1。若α=β=0.5，表示信号u不能揭示代理商d的类型，若α≥0.5，代表信号u为好的，若β≥0.5代表信号是坏的。

　　依据上述假设可得，贝叶斯规则下代理商类型的后验概率分布：

　　（1）

　　（2）

　　联立（1）、（2）两式可得：

　　P（u=u1，d=dh）=λα；P（u=u1）=λα+（1-λ）（1-β）

　　由此可得不同信号下代理商类型的后验概率分布：

　　为了方便比较，假设α=β=γ>0.5，利用指标γ代表信号u所含信息量的大小，此时有>1，<1。由此λ1、λ2、λ3、λ4分别为：

　　（3）

　　（4）

　　（5）

　　（6）

　　由式（3）、式（5）可得结论4：当制造商得到的信息是好信号u1时，代理商是高效率类型的可能性较大，即代理商是强实力类型的概率较大；代理商是低效率的可能性较小，即代理商是弱实力类型的概率较小。

　　由式（4）、式（6）可得结论5：当制造商得到的信息是坏信号u2时，代理商是高效率类型的可能性较小，即代理商是强实力类型的概率较小；代理商时低效率的可能性较大，即代理商是弱实力类型的概率较大。

　　综上所述，在信息不对称的市场环境中，委托人处于信息劣势地位，代理人处于信息的优势地位。代理人可能从自身利益出发选择隐藏部分信息，从而导致“逆向选择”问题的产生。对于供应链形成初期，委托人如何筛选出适合自身发展需求的代理人问题的研究空间在学术界相对较大。本文从博弈论的视角，利用“制造商-代理商”间的博弈树模型验证了供应链合作伙伴选择初期“逆向选择”问题存在的可能性和基本条件，并且利用贝叶斯规则通过引入一个不可事先验证并与代理有关的信号，进行了代理人的类型筛选、甄别。这对处于信息劣势地位的委托人降低风险、增加合作收益具有重要的意义。通过本文研究，我们知道贝叶斯方法有利于还原代理人的真实类型，但对于委托人与代理人之间契约设计的研究有待进一步探讨，尤其是在利用贝叶斯方法的过程中，本文尚未对涉及信号搜集成本的研究。

　　参考文献：

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　　2.李善良，朱道立.逆向选择和道德风险下的供应链线性激励契约研究[J].运筹学学报，2005，9（2）

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　　5.艾兴政，廖涛，唐小我.链与链竞争的充分退货政策[J].系统工程学报，2008，28（6）

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　　7.李明芳，蒋佳，薛景梅.逆向供应链中退货快速处理的委托代理问题[J].计算机集成制造系统，2012（8）

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