考虑声誉效应的网络众包参与者行为博弈模型及仿真分析

为了控制网络众包交易的风险,以网络众包平台中的发包方和接包方为研究对象,基于微分博弈方法建立了网络众包交易中参与者行为的博弈模型,研究了发包方和接包方在合作和非合作两种情形下的策略选择。本文研究发现在声誉效应满足特定阈值的条件时,合作博弈情形下众包系统的总收益更大;而且,发包方和接包方违约控制的收益及努力程度更大。在网络众包平台的违约罚金超过特定阈值时,随时间推移发包方和接包方违约控制的努力程度逐渐提高,实现帕累托改进。本文结合猪八戒网、InnoCentive等网络众包平台的众包交易机制,采用数值分析对博弈模型的求解结果进行模拟。对于网络众包平台来说,可以通过建立有效的信用评价机制,将信用评价或声誉纳入众包交易定价,引导参与者约束自身行为。     

基于质量的IT外包合同设计及分析

考虑了内制与外包两种模式,并以内制模式为基准对IT外包合同进行研究。在外包模式下,分别研究了采取固定价格合同和基于质量的合同时,如何激励接包方付出的努力水平,使其达到内制模式下的最优努力水平,从而使得发包方在满足接包方保留收益的前提下获得更高的期望收益。同时对于影响接包方努力水平的各因素进行了分析。研究结果表明,在一定条件下,选择基于质量、引入奖惩机制的合同将会达到内制模式下的最优努力水平,并能够最大化发包方收益。此外,接包方的努力程度随着激励系数、奖惩系数的增加而增加,但是激励系数会随着奖惩系数的增大而减小,这意味着发包方需要权衡使用奖惩机制。     

考虑罚金政策的众包物流服务质量网络均衡模型

为优化众包物流服务质量,考虑平台罚金政策,构建了包括发包方、众包平台和接包方在内的三层众包物流服务网络模型,并进行算例分析。结果表明,众包平台实施罚金政策并加大自身服务质量投入成本会促使接包方改善自身的服务质量,众包平台的服务质量和利润随之增大,但一味的增大罚金不但会使得接包方利润下降,众包平台的服务质量和利润也呈稍微下降趋势,因此平台应该选择合适的罚金区间;平台在竞争的同时也要进行一定的合作,因为平台间同步协调改进罚金政策以及质量投入会取得更大的收益和更高的平均服务质量。     

考虑大数据技术水平和供应竞争的众包物流服务质量最优控制

物流需求激增会导致众包平台面临接包方供应短缺的竞争环境，针对这种情形，考虑大数据技术建立了众包物流服务质量控制模型并展开了数值分析。研究发现：最优大数据技术水平、服务平台和接包方的最优质量控制水平随质量敏感系数的减少而减少，服务平台的最优质量控制水平随单位需求延误成本的减少而增大；众包物流平台采用大数据技术策略，会提高自身的质量控制水平，但不会使竞争平台的质量控制水平提升或者降低，当大数据技术成本优化比例系数满足特定条件时，会导致更多的平台利润；接包方质量控制水平不随其服务的平台是否应用大数据技术策略而改变。     

考虑声誉效应的众包竞赛动态激励机制研究

将声誉效应引入众包竞赛的激励机制可以促使接包方为考虑未来绩效收益而提高当前努力。建立并求解了显性和隐性声誉效应下连续两个任务阶段的动态激励模型,探讨了显性声誉修正系数、隐性声誉系数以及参赛者数量对激励效果的影响,并与无声誉激励机制进行了对比。研究表明,声誉激励机制通过单位绩效激励强度和固定奖励水平两条途径起作用,增大隐性声誉系数有助于提高每个任务阶段的努力程度,显性声誉不确定性则会降低第2任务阶段的努力程度;各种条件下实施声誉激励对第1任务阶段中的努力程度和单位绩效奖励的影响存在不确定性;参赛者数量的增加有助于弱化第1任务阶段中棘轮效应,但也会降低声誉激励机制对努力程度的正向价值,扩大声誉激励机制对单位绩效奖励的负向价值。     

众包竞赛的最优加价延期策略

众包竞赛的加价延期机制可被竞赛组织者作为激励参赛者提高努力的一种策略，本文引入加价延期概率、加价敏感度等参数，建立了包含组织者和同质参赛者的数学模型，对加价延期竞赛中的参赛者均衡和组织者决策进行了研究。本文分析了组织者无需加价延期和实行加价延期的前置条件，探讨了最优奖金策略和最优加价方式。结果显示：在参赛者对加价延期的概率持有较高期望时，组织者无需加价延期；在任务复杂度较低，或是参赛者加价敏感度较高时，实行加价延期能使组织者利润增加；最优奖金值关于任务复杂度、新颖性单调递增，最优奖金分配是赢者通吃，最优加价方式是一步加价。本文采用算例验证了相关结论，研究成果丰富了众包竞赛的理论研究，并对加价延期竞赛中组织者决策具有指导意义。     

基于监督和控制的IT外包关系管理的激励模型

在IT外包活动中，由于发包方和接包方之间存在信息不对称，且发包方通常又是信息弱势的一方，因此，如何设计一种有效的激励机制来引导接包方的行为是一个值得研究的问题。为此，本文提出了一个基于监督和控制的IT外包关系管理的委托一代理模型，该模型通过调节监督和控制费用的比例来激发接包方达到最佳的努力水平，从而使发包方在满足接包方保留效用的前提下获得更高的期望收益。     

双边视角下用户参与众包创新的知识获取前因及其对创新绩效的影响

众包创新模式已被实践证明是获取外部群体知识资源达到创新目标的有效模式。基于发包企业与接包用户双边视角,分析了众包创新的本质内涵和影响众包创新知识获取的关键因素,构建了众包创新知识获取的前因及其对创新绩效的影响机制模型,并以国内典型众包平台——猪八戒网为例开展实证研究。结果表明:知识多样性、沟通机制和激励机制对知识获取均有显著正向影响,知识获取显著正向影响众包创新绩效。知识获取的前因对众包创新绩效的影响存在一定的差异,知识多样性显著正向直接影响众包创新绩效,而沟通机制和激励机制对众包创新绩效的直接影响效应并未得到有效验证,它们则是以知识获取为中介而间接影响众包创新绩效。     

移动众包平台的任务酬金定价模型及调控策略研究——以珠三角地区为例

以珠三角地区移动众包平台为研究对象,实证分析了移动众包平台中的任务酬金定价模型和调控策略问题.首先使用GIS软件将移动众包平台中的用户和任务点的位置信息投射到真实地图,定性分析了影响任务点定价模型的交通、商圈等因素.然后建立以任务完成率最大和任务发布者收益最大的多目标任务酬金定价模型,使用熵权法确定模型中交通、商圈等因素的权值.最后借助贪心算法对上述模型进行求解,在分析部分任务未完成原因的基础上,提出了一种基于缓冲区打包的定价调控策略,通过实验分析,这种方法有助于提高任务的完成率和增加任务发布方的收益.     

基于即时配送和收益激励的众包物流运力调度研究

基于参与众包物流配送模式的人员闲散、积极性不高,以及客户对即时配送要求并非完全刚性的特征,引入模糊时间窗,将客户满意度量化为众包物流配送人员到达客户位置时刻的模糊隶属度函数。在一定客户满意度下,以最大化众包物流配送人员收益为目标,构建了基于即时配送和收益激励的众包物流运力调度问题模型,考虑到机会、逾时、超载惩罚成本,利用带有动态权重的粒子群算法,通过算例验证分析,结果表明该模型在保证客户满意度和提高众包物流配送人员积极性方面具有可行性和有效性。     

考虑平台竞争的众包物流社会配送服务最优定价策略

基于互联网的众包物流服务平台共享社会闲置人力资源,为电子商务O2O提供最后一公里配送服务。通过配送服务的动态定价来调控众包物流的社会配送供应能力,成为优化众包物流平台运营的重要手段。在众包物流平台激烈的竞争环境下,考虑到众包物流社会化配送供应能力的不确定性,采用动态优化理论,建立平台价格竞争下众包物流社会配送服务最优定价模型。运用汉密尔顿函数求解社会配送服务最优价格,研究众包物流社会配送服务供应能力随着价格变化的规律,进一步,分析众包物流平台竞争对最优价格变化规律的影响。数值仿真结果表明,众包物流社会配送服务价格增长率随着平台竞争的加剧而增加,可以有效调控众包物流服务的供应与需求平衡,优化众包物流平台的期望收益。     

基于政府政策规制的众包物流定价策略研究

考虑政府对众包物流市场采取激励性政策和约束性政策,基于不同的市场结构,以众包物流平台利润最大化为目标,构建政府政策规制的平台最优定价模型,运用最优化方法求解平台最优定价,最后利用数值分析对相关结论进行验证。研究结果表明：在垄断型市场结构下,当政府采取激励性政策时,平台定价随用户间交叉网络外部性的增加而增加;当政府采取约束性政策时,平台定价与政府限制力度负相关,平台定价随政府限制力度的增强而降低。在竞争型市场结构下,当政府采取激励性政策时,平台定价随平台服务差异化系数的增加而降低;当政府采取约束性政策时,平台定价随政府限制力度的增强呈先增后降的趋势。     

基于微分博弈的区域经济合作行为分析

针对区域经济合作行为问题,构建微分博弈模型,将区域合作情况分为弱弱型拮抗博弈、强弱型主从博弈、强强型协同博弈三类,并考察其最优努力策略、最优收益与联盟总体收益变化.研究结果显示:①地区间经济合作努力程度随着合作成本系数、产出漏损系数的上升而下降,随着边际努力产出系数、边际努力收益系数、产出影响系数的上升而上升;②"激励因子"作为一种激励机制,可提高地区间合作努力度、最优收益及联盟整体收益;③三种类型中,强强性协同博弈最优策略及整体最优收益均严格优于其他两种情形.但这种协同合作需要确定联盟整体收益分配系数的取值范围.     

知识获取视角下用户持续参与众包创新的动态控制策略

众包创新作为企业充分利用外部群体智慧以实现创新的新型开放式创新模式,其本质是企业突破组织界限,获取与整合外部网络知识以提升创新绩效。由于创新任务复杂多样、用户参与自由自愿等特征,导致在众包创新实践中用户持续参与意愿不足、创新效果不好等现象。为此,基于关系营销和知识共享相关理论,界定面向众包创新的知识承诺概念,认为知识获取视角下用户持续参与众包创新的本质是众包参与双方的知识承诺建立,进而分析众包创新中知识承诺的关键影响因素,构建用户持续参与众包创新的动态优化决策模型,通过求解和算例分析探讨最优决策结果,给出引导用户持续参与众包创新的最优控制准则。     

Principal–agent problem for returns handling in a reverse supply chain with one manufacturer and two competing dealers

Focusing on the principal–agent problem in handling new-products returned by customers in a reverse supply chain with one manufacturer and two competing dealers, we investigate how a manufacturer motivates her dealers to exert their efforts to handle and sell the returned new-products using mathematical modelling. By taking into consideration the dealers’ individual rationalities, we design optimal incentive contracts under both symmetric and asymmetric information and obtain the following insights. In the symmetric information situation, dealers’ effort levels are identical to those maximising the expected overall profit of the supply chain. In the asymmetric information situation, however, the dealers’ effort levels are lower than the supply chain optimum. Further, in the case of intensifying competition between the dealers, their effort levels increase, while each dealer’ revenue share received from the manufacturer decreases and the risk, incentive and total agency costs of the entire supply chain tend to diminish. The revenue share is inversely correlated with return uncertainties. When we introduce another random environmental factor affecting returns into the incentive contract, this revenue share increases with a rise in dealers’ effort levels, while the above-mentioned costs of the entire system decline and this improves the supply chain system coordination. The incorporation of fairness into the principal–agent model promotes a further increase in the dealers’ effort levels, which is proved using the fixed-point theorem. Finally, we provide an example to demonstrate the main results.