中文摘要
首先,動態聯盟中重要的決策是聯盟夥伴的選擇問題。在目前研究中很少考慮專家在評價過程中對某些不確定性指標值估算的差異和評價結果的置信度,而且在方法上局限於單一夥伴選擇,造成對夥伴網路缺乏最佳化。本文建立了一套考慮質量、技術、績效等要素的合作夥伴選擇評價體系。鑒於一些指標很難給出準確的評價值,以及決策者對指標重要性的主觀評價、指標在決策中的作用和指標評價值的可靠程度對不同目標動態聯盟指標權重的影響,使用了集值統計方法。在確定了聯盟候選夥伴後,還根據它們之間的網路關係對目標進行了最佳化,選擇最終的合作夥伴組合,從而確保參與成員不論是從個體還是從整體角度衡量都是有效的。 其次,目前動態聯盟利益分配過程博弈研究主要集中在Shapley解的討論和套用中,缺乏從討價還價方向的系統性分析。本文從5條Nash談判公理出發,討論了兩企業利益分配的納什解、聯盟解和魯賓斯坦解,並將兩企業分配的情況推廣到多企業利益分配。為了動態聯盟利益分配有效進行,給出了動態聯盟設計的原則,保證聯盟分配過程有可行的各成員都認可的結果。 在動態聯盟管理機制方面,針對目前研究中理論和方法的不足,重點研究了績效評價、核心能力保護、信任和關係資本的發展。為了改善聯盟失敗率高的問題,將
平衡記分卡的概念引入到動態聯盟的評價中。除了財務指標外,還對顧客滿意度、內部程式和組織的學習和成長活動的業務指標進行測評,並給出了評價的二級指標體系的示例。分析了構成動態聯盟夥伴企業核心能力知識資產的流失渠道,及其面臨的風險的類型、來源和後果,並給出了風險防範的方案體系。利用博弈論的方法論證了信任的作用機制,提出了信任和關係資本的培養路徑,以及聯盟文化對它們的影響。 動態聯盟的組織學習是維繫動態聯盟發展的重要環節,但目前對其學習過程及其對知識創造的影響還缺乏系統研究。本文從漸進式學習和突破式學習兩方面進行研究。利用Nonaka的
SECI模型和“Ba”的概念,構建了動態聯盟的漸進式學習模型;論述了通過知識場和動態學習循環,動態聯盟可以進行漸進式的、螺旋上升的知識創造循環。在Argyris的單循環學習和雙循環學習概念的基礎上,構建了動態聯盟的突破式學習模型,有效地描述了聯盟成員間不斷發展的知識傳遞和基於衝突的創造性思維和知識創新。 最後,本文在結論與展望中總結了主要研究結果及其局限性,特別是根據目前的研究結果,提出了有待進一步研究的幾個關鍵問題。