企業(yè)戰略分析中的市場(chǎng)信號辨識研究

企業(yè)戰略分析中的市場(chǎng)信號辨識研究 文章利用博弈論對企業(yè)戰略分析中的市場(chǎng)信號辨識進(jìn)行分析，認為當企業(yè)與競爭對手偏好一致時(shí)，應采用并相信聲明信號，否則應采用并相信行為信號。

戰略；市場(chǎng)信號；辨識
戰略管理是企業(yè)確定其使命，根據組織外部環(huán)境和內部條件設定企業(yè)的戰略目標，為保證目標的正確落實(shí)和實(shí)現進(jìn)行謀劃，并依靠企業(yè)內部能力將這種謀劃和決策付諸實(shí)施，以及在實(shí)施過(guò)程中進(jìn)行控制的一個(gè)動(dòng)態(tài)管理過(guò)程。一個(gè)規范性的、全面的戰略管理過(guò)程可大體上分解為3個(gè)階段，分別是戰略分析階段、戰略選擇及評價(jià)階段、戰略實(shí)施及控制階段。在戰略分析階段，一項重要的內容就是市場(chǎng)信號辨識。

1 市場(chǎng)信號辨識的重要性

古典經(jīng)濟學(xué)認為交易是一個(gè)自然發(fā)展的過(guò)程，自然秩序是這種交易過(guò)程的結果，而這種交易過(guò)程的運作原理就是“看不見(jiàn)的手”原理�！翱床灰�(jiàn)的手”原理主要強調兩點(diǎn)：

1.1人的自利心和人的交易的天性使有效率的經(jīng)濟運作體系成為可能。如果每人均按照比較利益原則充分應用他的資源，并且如果這個(gè)明顯簡(jiǎn)單且自然存在的自由權未受到干擾的話(huà)，那么整體來(lái)說(shuō)，就可以達到財富最大化。但是古典經(jīng)濟學(xué)并沒(méi)有說(shuō)明個(gè)人是如何精確地利用他擁有之物，以達到財富最大化的效果。

1.2“看不見(jiàn)的手”之所以能有效運行，并非出自某種價(jià)值判斷或道德的說(shuō)教，而是具有自利心的交易者自由交易的結果。古典經(jīng)濟學(xué)認為自由競爭是最有效的交易方式，而自然價(jià)格則是有效交易的實(shí)質(zhì)。

新古典經(jīng)濟學(xué)理論對交易的分析一反古典經(jīng)濟學(xué)從整體和宏觀(guān)角度出發(fā)的框架，將研究的焦點(diǎn)放在滿(mǎn)足交易者個(gè)體的欲望、需求和效用計算，效用計算支配著(zhù)個(gè)人的理性決策及這些決策對交易價(jià)格的影響上，而交易價(jià)格則包含了所有的市場(chǎng)信息。

無(wú)論是古典還是新古典經(jīng)濟學(xué)，其理論體系均是建立在完全信息的假設之上，而現實(shí)與假設并不相符。正因此，后續的大量研究都關(guān)注完全信息假設放寬后，交易有效性受到的影響，由于研究發(fā)現此時(shí)的交易已經(jīng)脫離了財富最大化的結果，很多學(xué)者便試圖找出有效的方法，使現實(shí)的交易回到有效的途徑上去。這就是信息經(jīng)濟學(xué)的研究。

就企業(yè)個(gè)體來(lái)看，古典和新古典理論均認為，其決策只是在自身的限制條件下求極值的過(guò)程；但博弈論的研究表明，其決策不僅僅要考慮自身，還要考慮利益相關(guān)者。當決策考慮的因素涉及自身以外的利益相關(guān)者時(shí)，信息問(wèn)題便突顯出來(lái)。博弈論中動(dòng)態(tài)博弈、重復博弈和非完全完美博弈的研究，以及激勵理論、契約理論研究的內容，都涉及甚至主要是為了解決這一問(wèn)題。

以上描述的理論研究變遷正是反映了實(shí)務(wù)的需求變化，及人們對市場(chǎng)信號辨識重要性的認識過(guò)程。

2 市場(chǎng)信號辨識的分析框架

嚴格意義上，企業(yè)戰略管理是辨識各種信號，進(jìn)而進(jìn)行決策的動(dòng)態(tài)過(guò)程。在企業(yè)戰略管理理論中，市場(chǎng)信號則是指競爭對手的任何行動(dòng)。市場(chǎng)信號是市場(chǎng)中信息傳遞的間接方式，即使全部競爭者的行為不是全部都表達了某種信息，但這些行為至少有助于分析競爭的情況和制訂戰略。國內外企業(yè)常用的市場(chǎng)信號有提前預告、事后宣告、同一產(chǎn)業(yè)競爭者的公開(kāi)討論、競爭者討論和解釋自身的行動(dòng)、將競爭者的戰略與其可能采取的戰略相比較、戰略變更的最初執行方式、偏離過(guò)去的目標、偏離產(chǎn)業(yè)慣例、交叉回避、格斗商標、秘密反不正當競爭行為訴訟11種。從信號博弈的角度，以是否有成本來(lái)分，其中前4種為聲明信號，后7種為行為信號。

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