北京工业大学经济与管理学院 郝博

随着我国经济社会发展进程的深入，在各种对内、对外经济活动中的冲突与争议将不可避免的发生，需要用商务谈判的方法来解决。谈判能否达成一致，决定着各种经济活动的成败。谈判策略则是商务谈判研究的一个关键问题也是商务谈判活动中的难点所在，对商务谈判领域的发展具有重要的现实意义。目前，国内外已有许多商务谈判策略和方法被提出，但由于所面临的对象、解决的问题各不相同，而且基础理论、技术发展水平也在不断提高，所以至今还没有一个通用的商务谈判策略。本文从传统意义上的商务谈判和自动化的商务谈判两个层面评述了谈判策略的发展现状以及有代表性的学术观点，并提出了在未来商务谈判研究中所需关注的适应性策略研究热点问题，以识别当前研究状况不足之处，梳理商务谈判策略研究线索，以提出进一步研究方向。

1 传统的商务谈判策略

1.1 竞争分配型谈判

竞争分配型谈判是指双方以一种竞争的态度完成对固定数额的利益分配。在此类谈判中的关键问题是谁将取得最大的利益。有些人将这类谈判命名为零和博弈或非合作性谈判[1]。它只涉及“一个议题—固定数额—我所得即是你所失”，具有完全意义的分配性。对于这种谈判类型，H.Raiffa就曾指出：“除非交易活动对谈判各方有利，否则它是不会发生的。最糟糕的结果是，谈判因为某方过度贪婪而最终失败。当然，谈判方最好在谈判议题可能的取值区间内促成交易”。这也是解决此类谈判问题的核心策略所在，关键是要确定谈判双方的议题取值幅度是否存在一定程度的一致性。举个例子，某公司A与某公司B就某支股票大宗交易价格进行谈判，其议价区域如图1所示。

在图1中，议价区域的端点(A1、B1)是两个保留价格(谈判方的价格底线)，双方更愿意达成一致，而不是陷入僵局，在这一案例中，它包括从4000万元到5000万元的所有可能价格，如果双方的保留价格存在重叠区域(B2、A2)，那么谈判即可以通过双方达成协议而成功。相反，如果保留价格不存在重叠区域，那么议价就是反向的，即双方不会接受任何协议组合，谈判也绝不会成功。

1.2 合作整合型谈判

合作整合型谈判是指双方以一种合作的态度在促成交易时共同创造价值并进行利益分配的过程。在这类谈判中，尽管也存在各种各样的冲突与竞争，但谈判双方始终本着合作的态度来解决问题和化解冲突。有些学者将这类谈判称为非零和或合作性谈判[2]。与竞争分配型谈判相比，合作整合型谈判是建立在另一基本假设下的，即是对谈判各方的目标、利益和偏好等进行更全面的评估将带来更多的共同收益，使交易活动达到双赢。如图1所示案例，倘若将其放在一个合作整合型谈判环境下，谈判的范围将不仅仅局限于交易价格、保证金比例或其他一些单独的议题，还会涉及很多诸如谈判者的决策偏见、长期伙伴关系建立等潜在议题。事实上，在这种谈判中存在大量创造价值的机会。这种创造性发挥效用的前提是谈判双方都确实了解自己和对方的偏好或关键利益点。在此类谈判中，正确的策略是谈判者不应假设“固定数额”，而是要寻求那些双赢的综合性交换，否则，即便双方就某一议题的期望值是一致的，他们也会因为假设了“固定数额”而相信谈判的结果总是单赢的(谈判中没有合作只有竞争)，以致谈判双方最终未能达成一致。

图1 A公司与B公司的谈判议价区域

2 自动化商务谈判策略

2.1 基于博弈论的谈判

基于博弈论的谈判[3]是指通过寻求均衡解来从所有谈判解的可行域中取得最优决策。其策略是以效用为中心，以效用最大化为目标，这种方法假定智能谈判agent是自利的，即在给定的约束条件下最大化自己的收益。Jun Hu提出了一基于拍卖的博弈agent模型和一出价谈判算法，为使买方agent确定价格更精确，出价更合理，该模型与算法提供了一个新的建立买方agent的有效方法；F Lopes则应用博弈论技术给出了一种均衡策略，并将其进行了形式化描述，以此来实现在讨价还价博弈中的提议交互。在实践过程中，基于博弈论的谈判是建立在谈判agent对解空间以及对手的行为等具有完全信息的前提下的，由于谈判环境的随机性与动态性，使得这一假设一般不能成立，因此，一些学者还通过引入机器学习算法将该策略进行扩展，这样就以谈判agent的“有限理性”克服了博弈论中的“完全理性”假设。

2.2 基于启发式的谈判

基于启发式的谈判[4]则并不要求寻得最优谈判解，而是将谈判解的可行域限制在某一特定范围内，并放宽了资源和其他约束条件，最后通过经验验证来寻得一满意解。其策略是通过经验的验证来寻找“足够好”的非最优近似解，通常是利用启发式的决策函数来评价和产生提议。CB Cheng提出了一个在第三方驱动的电子商务市场中的自动谈判机制，在这一谈判中，谈判agent能够通过启发式算法学习对手agent谈判议题的权重，以这些信息和对手的最后提议为依据，通过一模糊推断系统产生谈判策略，使得谈判顺利进行；CM Jonker则在多属性谈判问题的背景下，建立起了一谈判机制，并与启发式的决策函数相结合，使得谈判agent能够使用由对方提供的不完全的偏好信息来改善自身谈判效能，让谈判解更加接近帕累托均衡解。

2.3 基于辩论的谈判

基于辩论的谈判[5]则是在一般自动谈判模式的基础上增加了辩论的因素，以此来在谈判中交互额外的且有价值的信息(承诺或理由等)，最终影响谈判对手的偏好、态度、目标等，并修正本方的信念，使得提议被对方接受的可能性大大提高。其策略是通过引入辩论机制，经过辩论的产生、评估与选择这一过程使得谈判agent能够影响对手的信念或是意图来增强其合作性，减少冲突并化解僵局。L Amgoud将谈判内容描述为某个论据，通过比较论据之间的相对重要性来对辩论谈判内容进行选择；PM Dung提出了一种基于辩论的商务合同谈判方法，认为agent本体应是具有信念和偏好的，为了签订合同，agent要完成两阶段谈判过程：第一阶段，买方agent确定对合同条款的结构化目标和偏好，并通过基于辩论的决策支持对偏好等进行解释；第二阶段，买方agent确定在第一阶段要履行条款的子集，输出结果即是买方和卖方之间一组可能的协议组合。

3 未来的策略研究热点——适应性策略

走进自动化谈判时代以来，为了克服传统意义上商务谈判中所存在的目标不一致、偏好不确定、环境的多变、信息不完备、资源不足、易于陷入僵局等缺陷，基于辩论的谈判以其信息获取的便利性、僵局化解的确定性等优势得到了快速的发展。自此，如何才能让谈判agent更加智能的根据谈判环境(包括其他agent的行为)的变化自适应地调整自身策略，进而促成谈判已成为商务谈判策略研究方面的新热点。研究思路主要包括基于谈判环境的变化、基于对手模型等等。S Saha提出了一种基于贝叶斯网络的辩论和决策模型，认为对方决策机制中相关因素的影响力以及因素间的依赖关系可以用贝叶斯网络来表示。该辩论和决策模型的特点是agent能够根据在谈判进行中所积累的经验、知识对对手模型的贝叶斯网络进行实时更新，从而来选择和操控谈判的环境，产生一种更加有效的辩论，以提高自己的提议被其他agent接受的可能性；黄京华则继承了JR Oliver利用遗传算法优化门限序列来寻得谈判解的思想，在确定了基于agent的谈判系统的目标和特征的基础上，研究了一种基于遗传算法的agent谈判模型。它把自动谈判过程看作是一个在谈判空间(由谈判议题和可能的解组成)中搜索的最优化问题，且是一个动态的搜索过程。该模型的特点是agent能在谈判过程中学习和发展新的适应性谈判策略。

4 结语

商务谈判作为经济谈判的一个重要组成部分，近年来已逐渐成为国内外一个新兴的且极具发展前景的研究领域。国内外学者对其进行了很多理论与实践的研究，在商务谈判策略方向上也取得了较大进步，无论是在传统意义上的商务谈判，还是在信息时代背景下的自动化谈判领域，都获取了新的进展。总结以往关于商务谈判策略的研究，主要有两方面的结果：(1)在传统的商务谈判中，竞争分配型谈判策略的关键是要确定谈判双方的议题取值幅度是否存在一定程度的一致性；合作整合型谈判策略的关键是要在确定谈判双方偏好或利益点的基础上寻求创造性的解决方案。然而，21世纪是“竞争、合作、双赢”的时代，没有“只有竞争而无合作”的谈判，也没有“只有合作而无竞争”的谈判，如何帮助谈判者将两种谈判策略进行适当的组合，实现在“竞合”中获得双赢？这一问题将值得进一步研究。(2)信息时代中的自动化谈判策略则通常是以博弈论、启发式算法和辩论作为基础理论，并引申形成了多种策略方法，其中基于辩论理论的适应性谈判策略克服了其他两种策略理论(博弈论、启发式)存在的缺陷，已成为商务谈判策略研究方面的新热点，其研究成果必将促进商务谈判向更加高效和双赢的方向发展。

[1]刘强,苏秦.供应商竞争下的供应链多边谈判[J].运筹与管理,2011,20(2).

[2]李海燕,宋寒,饶凯.基于Nash协商博弈的关联供应链合作行为研究[J].工业工程与管理,2011,16(3).

[3]乐建兵,杨建梅,赵海霞.基于Zeuthen谈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]张鸽,蒋国瑞,黄梯云.基于辩论的多agent商务谈判产生机制研究[J].计算机应用研究,2011,28(2).