商務(wù)談判策略研究綜述與構(gòu)想①

北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 郝博

隨著我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展進(jìn)程的深入，在各種對內(nèi)、對外經(jīng)濟(jì)活動中的沖突與爭議將不可避免的發(fā)生，需要用商務(wù)談判的方法來解決。談判能否達(dá)成一致，決定著各種經(jīng)濟(jì)活動的成敗。談判策略則是商務(wù)談判研究的一個關(guān)鍵問題也是商務(wù)談判活動中的難點(diǎn)所在，對商務(wù)談判領(lǐng)域的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，國內(nèi)外已有許多商務(wù)談判策略和方法被提出，但由于所面臨的對象、解決的問題各不相同，而且基礎(chǔ)理論、技術(shù)發(fā)展水平也在不斷提高，所以至今還沒有一個通用的商務(wù)談判策略。本文從傳統(tǒng)意義上的商務(wù)談判和自動化的商務(wù)談判兩個層面評述了談判策略的發(fā)展現(xiàn)狀以及有代表性的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，并提出了在未來商務(wù)談判研究中所需關(guān)注的適應(yīng)性策略研究熱點(diǎn)問題，以識別當(dāng)前研究狀況不足之處，梳理商務(wù)談判策略研究線索，以提出進(jìn)一步研究方向。

1 傳統(tǒng)的商務(wù)談判策略

1.1 競爭分配型談判

競爭分配型談判是指雙方以一種競爭的態(tài)度完成對固定數(shù)額的利益分配。在此類談判中的關(guān)鍵問題是誰將取得最大的利益。有些人將這類談判命名為零和博弈或非合作性談判[1]。它只涉及“一個議題—固定數(shù)額—我所得即是你所失”，具有完全意義的分配性。對于這種談判類型，H.Raiffa就曾指出：“除非交易活動對談判各方有利，否則它是不會發(fā)生的。最糟糕的結(jié)果是，談判因?yàn)槟撤竭^度貪婪而最終失敗。當(dāng)然，談判方最好在談判議題可能的取值區(qū)間內(nèi)促成交易”。這也是解決此類談判問題的核心策略所在，關(guān)鍵是要確定談判雙方的議題取值幅度是否存在一定程度的一致性。舉個例子，某公司A與某公司B就某支股票大宗交易價格進(jìn)行談判，其議價區(qū)域如圖1所示。

在圖1中，議價區(qū)域的端點(diǎn)(A1、B1)是兩個保留價格(談判方的價格底線)，雙方更愿意達(dá)成一致，而不是陷入僵局，在這一案例中，它包括從4000萬元到5000萬元的所有可能價格，如果雙方的保留價格存在重疊區(qū)域(B2、A2)，那么談判即可以通過雙方達(dá)成協(xié)議而成功。相反，如果保留價格不存在重疊區(qū)域，那么議價就是反向的，即雙方不會接受任何協(xié)議組合，談判也絕不會成功。

1.2 合作整合型談判

合作整合型談判是指雙方以一種合作的態(tài)度在促成交易時共同創(chuàng)造價值并進(jìn)行利益分配的過程。在這類談判中，盡管也存在各種各樣的沖突與競爭，但談判雙方始終本著合作的態(tài)度來解決問題和化解沖突。有些學(xué)者將這類談判稱為非零和或合作性談判[2]。與競爭分配型談判相比，合作整合型談判是建立在另一基本假設(shè)下的，即是對談判各方的目標(biāo)、利益和偏好等進(jìn)行更全面的評估將帶來更多的共同收益，使交易活動達(dá)到雙贏。如圖1所示案例，倘若將其放在一個合作整合型談判環(huán)境下，談判的范圍將不僅僅局限于交易價格、保證金比例或其他一些單獨(dú)的議題，還會涉及很多諸如談判者的決策偏見、長期伙伴關(guān)系建立等潛在議題。事實(shí)上，在這種談判中存在大量創(chuàng)造價值的機(jī)會。這種創(chuàng)造性發(fā)揮效用的前提是談判雙方都確實(shí)了解自己和對方的偏好或關(guān)鍵利益點(diǎn)。在此類談判中，正確的策略是談判者不應(yīng)假設(shè)“固定數(shù)額”，而是要尋求那些雙贏的綜合性交換，否則，即便雙方就某一議題的期望值是一致的，他們也會因?yàn)榧僭O(shè)了“固定數(shù)額”而相信談判的結(jié)果總是單贏的(談判中沒有合作只有競爭)，以致談判雙方最終未能達(dá)成一致。

圖1 A公司與B公司的談判議價區(qū)域

2 自動化商務(wù)談判策略

2.1 基于博弈論的談判

基于博弈論的談判[3]是指通過尋求均衡解來從所有談判解的可行域中取得最優(yōu)決策。其策略是以效用為中心，以效用最大化為目標(biāo)，這種方法假定智能談判agent是自利的，即在給定的約束條件下最大化自己的收益。Jun Hu提出了一基于拍賣的博弈agent模型和一出價談判算法，為使買方agent確定價格更精確，出價更合理，該模型與算法提供了一個新的建立買方agent的有效方法；F Lopes則應(yīng)用博弈論技術(shù)給出了一種均衡策略，并將其進(jìn)行了形式化描述，以此來實(shí)現(xiàn)在討價還價博弈中的提議交互。在實(shí)踐過程中，基于博弈論的談判是建立在談判agent對解空間以及對手的行為等具有完全信息的前提下的，由于談判環(huán)境的隨機(jī)性與動態(tài)性，使得這一假設(shè)一般不能成立，因此，一些學(xué)者還通過引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法將該策略進(jìn)行擴(kuò)展，這樣就以談判agent的“有限理性”克服了博弈論中的“完全理性”假設(shè)。

2.2 基于啟發(fā)式的談判

基于啟發(fā)式的談判[4]則并不要求尋得最優(yōu)談判解，而是將談判解的可行域限制在某一特定范圍內(nèi)，并放寬了資源和其他約束條件，最后通過經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證來尋得一滿意解。其策略是通過經(jīng)驗(yàn)的驗(yàn)證來尋找“足夠好”的非最優(yōu)近似解，通常是利用啟發(fā)式的決策函數(shù)來評價和產(chǎn)生提議。CB Cheng提出了一個在第三方驅(qū)動的電子商務(wù)市場中的自動談判機(jī)制，在這一談判中，談判agent能夠通過啟發(fā)式算法學(xué)習(xí)對手agent談判議題的權(quán)重，以這些信息和對手的最后提議為依據(jù)，通過一模糊推斷系統(tǒng)產(chǎn)生談判策略，使得談判順利進(jìn)行；CM Jonker則在多屬性談判問題的背景下，建立起了一談判機(jī)制，并與啟發(fā)式的決策函數(shù)相結(jié)合，使得談判agent能夠使用由對方提供的不完全的偏好信息來改善自身談判效能，讓談判解更加接近帕累托均衡解。

2.3 基于辯論的談判

基于辯論的談判[5]則是在一般自動談判模式的基礎(chǔ)上增加了辯論的因素，以此來在談判中交互額外的且有價值的信息(承諾或理由等)，最終影響談判對手的偏好、態(tài)度、目標(biāo)等，并修正本方的信念，使得提議被對方接受的可能性大大提高。其策略是通過引入辯論機(jī)制，經(jīng)過辯論的產(chǎn)生、評估與選擇這一過程使得談判agent能夠影響對手的信念或是意圖來增強(qiáng)其合作性，減少沖突并化解僵局。L Amgoud將談判內(nèi)容描述為某個論據(jù)，通過比較論據(jù)之間的相對重要性來對辯論談判內(nèi)容進(jìn)行選擇；PM Dung提出了一種基于辯論的商務(wù)合同談判方法，認(rèn)為agent本體應(yīng)是具有信念和偏好的，為了簽訂合同，agent要完成兩階段談判過程：第一階段，買方agent確定對合同條款的結(jié)構(gòu)化目標(biāo)和偏好，并通過基于辯論的決策支持對偏好等進(jìn)行解釋；第二階段，買方agent確定在第一階段要履行條款的子集，輸出結(jié)果即是買方和賣方之間一組可能的協(xié)議組合。

3 未來的策略研究熱點(diǎn)——適應(yīng)性策略

走進(jìn)自動化談判時代以來，為了克服傳統(tǒng)意義上商務(wù)談判中所存在的目標(biāo)不一致、偏好不確定、環(huán)境的多變、信息不完備、資源不足、易于陷入僵局等缺陷，基于辯論的談判以其信息獲取的便利性、僵局化解的確定性等優(yōu)勢得到了快速的發(fā)展。自此，如何才能讓談判agent更加智能的根據(jù)談判環(huán)境(包括其他agent的行為)的變化自適應(yīng)地調(diào)整自身策略，進(jìn)而促成談判已成為商務(wù)談判策略研究方面的新熱點(diǎn)。研究思路主要包括基于談判環(huán)境的變化、基于對手模型等等。S Saha提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的辯論和決策模型，認(rèn)為對方?jīng)Q策機(jī)制中相關(guān)因素的影響力以及因素間的依賴關(guān)系可以用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來表示。該辯論和決策模型的特點(diǎn)是agent能夠根據(jù)在談判進(jìn)行中所積累的經(jīng)驗(yàn)、知識對對手模型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時更新，從而來選擇和操控談判的環(huán)境，產(chǎn)生一種更加有效的辯論，以提高自己的提議被其他agent接受的可能性；黃京華則繼承了JR Oliver利用遺傳算法優(yōu)化門限序列來尋得談判解的思想，在確定了基于agent的談判系統(tǒng)的目標(biāo)和特征的基礎(chǔ)上，研究了一種基于遺傳算法的agent談判模型。它把自動談判過程看作是一個在談判空間(由談判議題和可能的解組成)中搜索的最優(yōu)化問題，且是一個動態(tài)的搜索過程。該模型的特點(diǎn)是agent能在談判過程中學(xué)習(xí)和發(fā)展新的適應(yīng)性談判策略。

4 結(jié)語

商務(wù)談判作為經(jīng)濟(jì)談判的一個重要組成部分，近年來已逐漸成為國內(nèi)外一個新興的且極具發(fā)展前景的研究領(lǐng)域。國內(nèi)外學(xué)者對其進(jìn)行了很多理論與實(shí)踐的研究，在商務(wù)談判策略方向上也取得了較大進(jìn)步，無論是在傳統(tǒng)意義上的商務(wù)談判，還是在信息時代背景下的自動化談判領(lǐng)域，都獲取了新的進(jìn)展。總結(jié)以往關(guān)于商務(wù)談判策略的研究，主要有兩方面的結(jié)果：(1)在傳統(tǒng)的商務(wù)談判中，競爭分配型談判策略的關(guān)鍵是要確定談判雙方的議題取值幅度是否存在一定程度的一致性；合作整合型談判策略的關(guān)鍵是要在確定談判雙方偏好或利益點(diǎn)的基礎(chǔ)上尋求創(chuàng)造性的解決方案。然而，21世紀(jì)是“競爭、合作、雙贏”的時代，沒有“只有競爭而無合作”的談判，也沒有“只有合作而無競爭”的談判，如何幫助談判者將兩種談判策略進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕M合，實(shí)現(xiàn)在“競合”中獲得雙贏？這一問題將值得進(jìn)一步研究。(2)信息時代中的自動化談判策略則通常是以博弈論、啟發(fā)式算法和辯論作為基礎(chǔ)理論，并引申形成了多種策略方法，其中基于辯論理論的適應(yīng)性談判策略克服了其他兩種策略理論(博弈論、啟發(fā)式)存在的缺陷，已成為商務(wù)談判策略研究方面的新熱點(diǎn)，其研究成果必將促進(jìn)商務(wù)談判向更加高效和雙贏的方向發(fā)展。

[1]劉強(qiáng),蘇秦.供應(yīng)商競爭下的供應(yīng)鏈多邊談判[J].運(yùn)籌與管理,2011,20(2).

[2]李海燕,宋寒,饒凱.基于Nash協(xié)商博弈的關(guān)聯(lián)供應(yīng)鏈合作行為研究[J].工業(yè)工程與管理,2011,16(3).

[3]樂建兵,楊建梅,趙海霞.基于Zeuthen談判策略的博弈仿真研究[J].科技管理研究.2006(2).

[4]CM.Jonker, V.Robu, J.Treur. An agent architecture for multi-attribute negotiation using incomplete preference information[J]. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2007,15(2).

[5]張鴿,蔣國瑞,黃梯云.基于辯論的多agent商務(wù)談判產(chǎn)生機(jī)制研究[J].計算機(jī)應(yīng)用研究,2011,28(2).