考虑产品品牌效应的多产品多制造商纳什均衡策略

戢守峰，姜力文，孙 琦，喻海飞

(东北大学工商管理学院，辽宁 沈阳 110169)



考虑产品品牌效应的多产品多制造商纳什均衡策略

戢守峰，姜力文，孙 琦，喻海飞

(东北大学工商管理学院，辽宁 沈阳 110169)

在多产品多制造商的生产-销售系统中，考虑制造商是否开发APP的渠道选择问题，分析了APP丰富度、产品间的可替代程度及产品的品牌效应对生产-销售系统定价策略的影响，构建了生产-销售系统逆需求模型，得到四种渠道选择与定价策略下的子博弈纳什均衡解。结果表明：产品品牌效应的增加有利于提高生产-销售系统总需求与总利润，产品可替代程度的增加会导致企业低价恶性竞争，降低生产-销售系统总利润，APP丰富度的增加可以为企业带来更多收益，挖掘潜在市场需求，APP的开发使得企业与消费者双赢，并且两个制造商均选择开发APP是帕累托最优策略。

APP丰富度；多产品多制造商；生产-销售系统；子博弈纳什均衡；伯川德价格竞争

1 引言

网络技术的快速崛起，使得电子商务迅猛发展，线上网络渠道的出现为实体零售渠道带来了很大的冲击，如2015年新世界百货和大商集团在全国多地关闭了门店，因此分销渠道的重新布局逐渐引起企业的重视，企业急需寻找一种有效方式连接线上线下渠道，避免渠道冲突。移动电子商务的发展成为企业新的利润增长点，APP(Application)可以将线上线下商务机会有效结合起来，一些企业如JACK & JONES、VERO MODA 、UNIQLO、ZARA等均推出了自身的APP并获得了较好的市场反应。因此移动渠道成为一种新的分销渠道，APP逐渐改变消费者的购物习惯，企业是否选择开发APP增加移动渠道成为其面临的新的挑战。

为了解决渠道管理问题，不同制造商采取不同的渠道策略，如戴尔不仅拥有自己独立的实体销售门店，还将渠道布局到大型实体零售店如百思买和沃尔玛，戴尔的直销模式更创造了个人电脑行业的神话，其经营模式已被许多公司引为经典。国内外学者对渠道管理研究也引起了广泛关注，如Carrillo等[1]、Khouja等[2]、Li Yongjian等[3]和Yan Wei等[4]均研究了直销渠道的引入对供应链绩效的影响； Rodríguez等[5]研究了线上线下销售不同类型可替代产品的双渠道供应链产品分类与定价决策，制造商总会从双渠道结构中受益，并且制造商与零售商对产品的分类偏好是冲突的；国内学者田林等[6]基于顾客行为研究制造商是否在现有直销渠道基础上引入零售渠道的动态渠道选择与定价问题，结果表明引入零售渠道是最优的；刘汉进等[7]研究了制造商引入在线渠道后采用不同定价策略产生的渠道效应，结果表明不同的定价策略引发不同的渠道冲突。上述文献均考虑制造商是否选择增加直销渠道或者零售渠道，而直销渠道与零售渠道已广泛存在，如何有效整合两个渠道，提高供应链绩效才是更应该关注的[8]，Herhausen等[9]同样认为整合线上线下渠道势在必行，并采用实证方法研究如何整合不同渠道。智通三千APP是一个集在线货源信息发布、在线找车、在线交易、在线支付、在线保险和在线跟踪于一体的移动客户端，通过软件可实现货源与车源的有效匹配，是一个精准传递线上线下物流信息、降低物流费用的有效媒介，APP的广泛使用正逐渐改变人们的生活方式[10]，其成为了企业新的利润增长点，亦驱动企业对APP丰富度的重视。

APP是移动设备上的客户端，其带来的流量已远远超过传统PC端，根据媒体丰富度理论[11]本文定义APP丰富度为APP在一定时间内，传递与沟通、改变消费者理解的能力，即APP内容越丰富，功能越多，便利性越强，使得消费者更容易接受和使用，则表明APP丰富度越高，丰富度高的APP可以提高消费者品牌忠诚度及粘性，为企业的创收和未来的发展均起到了关键性的作用。而目前鲜有将APP丰富度嵌入到需求模型中，研究APP的开发对生产-销售系统决策的影响几乎未有涉及，学者更多从实证角度研究APP的设计及其使用率问题，如Maity等[12]、Li Min等[13]、Taylor等[14]。而本文与已有研究的不同在于将APP丰富度作为影响需求的因子嵌入到理论模型中，研究是否选择开发APP的渠道选择与定价策略问题，具有一定的理论与现实意义。

关于线上线下多渠道管理的研究多集中一个制造商与一个零售商的生产-销售系统结构，如Dan等[15]采用两阶段优化技术，研究零售服务对制造商与零售商定价策略的影响；Xu Changye等[16]考虑了风险规避的双渠道供应链的协调问题；曹晓刚等[17]研究了双渠道闭环供应链的定价与协调决策。而关于多个制造商多个零售商的研究比较鲜见，Matsui[18]研究了两个对称制造商采用单一零售渠道、单一直销渠道和双渠道三种情形下的最优产品分销策略，结果表明当两个制造商的产品差异明显时，其中一个制造商采用直销渠道策略，另一个制造商采用双渠道策略为均衡策略；Chen Yunchu等[19]研究了两个制造商与一个独立零售商的供应链结构，其中一个制造商通过双渠道销售产品，另一个制造商只通过零售商销售产品，提高品牌忠诚度对制造商与零售商均是有利可图的；Zhang Rong等[20]研究了双渠道供应链中多种权利结构对定价策略的影响，得到多种博弈情形下的均衡策略。上述文献虽然考虑了多个制造商的情形，但都没有考虑产品的品牌效应对生产-销售系统成员决策的影响，故本文在多制造商多零售商的生产-销售系统中，除了考虑APP丰富度，同时还探讨产品的品牌效应及产品的可替代程度对生产-销售系统决策的影响，这亦是已有文献鲜有涉及的。

综上所述，目前关于双渠道的研究主要集中在一对一的供应链结构，并且考虑制造商选择增加直销渠道还是零售渠道的渠道选择与定价问题研究，因此本文与已有研究的主要区别在于：一是从生产-销售系统结构上进行了拓展，研究两个制造商与两个零售商的多渠道生产-销售系统结构，使得研究更贴近实际情况；二是对渠道结构进行了细分，将APP丰富度作为影响因子嵌入到理论模型中，考虑制造商是否选择开发APP增加移动渠道的生产-销售系统决策问题；三是考虑了产品的品牌效应，探讨品牌效应与产品可替代程度对生产-销售系统利润与定价策略的影响。

2 问题描述与参数设定

2.1 问题描述与假设

图1 多产品多制造商生产-销售渠道结构

本文的基本假设如下：

(1)开发APP产生了丰富度，因此根据媒介丰富度理论[11]与溢出效应理论[22]，APP丰富度可增加网络与零售渠道需求[8,13]，本文从生产-销售系统总利润角度出发考虑制造商是否开发APP；

(2)ai表示产品的基础价格，应大于产品的边际成本，故有ai>ci成立，其中i=1,2；

(3) 两种产品具有可替代性，产品的可替代程度θ>0，并且考虑了产品的品牌效应e，本文假设e>0，即产品1的品牌效应更大，表示消费者愿意为产品1支付更多的价格；

(4)制造商与零售商的博弈过程为完全信息动态博弈，得到的结果为子博弈纳什均衡解；

2.2 参数设定与符号说明

(1) 定价与渠道选择相关参数

(2) 需求与利润相关参数

(3) 其他参数

ai：产品i的基础价格；ci：制造商i的产品边际成本，其中i=1,2；b：大于零的常数；η：APP丰富度的成本效率。

3 模型构建

通过构建消费者效用函数可得逆需求模型，消费者效用函数[23]为：

则消费者剩余为：

pi=ai-b(Qi+θQj)

其中，(i,j)=(1,2)或者(2,1)。

由于本文考虑产品的品牌效应，故a1≠a2，引入二维变量xi，当i=1时，x1=e(e>0)；当i=2时，x2=0。故考虑产品品牌效应的逆需求函数为：

pi=a(1+xi)-b(Qi+θQj)

其中，Q1=q1r+q1d，Q2=q2r+q2d。

故由p1=a(1+e)-b(Q1+θQ2)和p2=a-b(Q2+θQ1)可得两个生产-销售系统总需求量分别为：

由本文的假设(1)可得移动端的引入有助于增加渠道需求，制造商1的移动端APP丰富度为s1，制造商2的移动端APP丰富度为s2，其对生产-销售系统总需求量的影响分别表示为：

进而可得：

p1=a(1+e)-b[(Q1-s1)+θ(Q2-s2)]

p2=a-b[(Q2-s2)+θ(Q1-s1)]

故本文考虑具有APP丰富度的逆需求函数的表达式为：

pi=a(1+xi)-b[(Qi-si)+θ(Qj-sj)]

制造商的利润函数为：

零售商的利润函数为：

∏Ri=(pir-wi)qir

生产-销售系统总利润为：

其中，(i,j)=(1,2)或者(2,1)。

4 渠道选择与定价策略分析

本文生产-销售系统的渠道选择与定价策略为三阶段动态博弈过程，阶段一为两个制造商同时确定各自的产品渠道分销策略，即制造商1与制造商2是否在现有双渠道的基础上选择移动渠道作为新的分销渠道；阶段二为两个制造商分别确定给零售商的批发价格；阶段三为两个制造商分别确定网络渠道价格，两个零售商分别确定零售渠道价格。通过该博弈顺序可得不同策略下的子博弈纳什均衡，博弈顺序如图2所示。

图2 制造商与零售商的博弈顺序

4.1 子博弈纳什均衡策略

策略Ⅰ：由式(1)可得生产-销售系统1的零售渠道和网络渠道的逆需求函数分别为：

(5)

(6)

生产-销售系统2的零售渠道和网络渠道的逆需求函数分别为：

(7)

(8)

(9)

(10)

通过联立式(9)与式(10)可得：

结合定理1可得制造商1与制造商2的利润函数分别为：

(11)

(12)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总需求量分别为：

(13)

(14)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总利润分别为：

(15)

(16)

策略Ⅱ：由式(1)可得生产-销售系统1 的零售渠道和网络渠道的逆需求函数分别为：

(17)

(18)

生产-销售系统2的零售渠道和网络渠道的逆需求函数分别为：

(19)

(20)

证明过程与定理1相同，故省略。

(21)

(22)

通过联立式(21)与式(22)求解可得：

因此制造商1与制造商2的利润函数分别为：

(23)

(24)

在动态博弈阶段一中，制造商i根据系统总利润情况确定渠道策略，生产-销售系统1与生产-销售系统2总利润分别为：

(25)

(26)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总需求量为：

(27)

(28)

策略Ⅲ：该策略下，仅制造商2开发APP，因此可得定理3.

与策略Ⅱ求解过程类似，可得制造商1与制造商2的最优批发价格分别为：

(29)

(30)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总利润分别为：

(31)

(32)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总需求量分别为：

(33)

(34)

策略Ⅳ：该策略下制造商1与制造商2均开发APP，与定理1证明过程相同有定理4成立。

通过分析制造商1与制造商2的三阶段动态博弈过程，同理可得制造商1与制造商2的最优批发价格分别为：

(35)

(36)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总利润分别为：

(37)

(38)

生产-销售系统1与生产-销售系统2总需求量分别为：

(39)

(40)

4.2 子博弈纳什均衡结果分析

命题1. 策略Ⅰ中，制造商1的网络渠道价格随着产品1的品牌效应的增加而增加，制造商2的网络渠道价格随着产品1的品牌效应的增加而减小。

命题1说明随着产品1的品牌效应的增加，制造商1具有定价优势，制造商1可通过提高价格获取更多收益，而制造商2只能采取低价策略，通过降低价格吸引更多消费者。

命题2. 策略Ⅰ中，随着产品1的品牌效应的增加，生产-销售系统1的系统总需求量增加，而生产-销售系统2的总需求量减少。

命题2说明产品的品牌效应可以增加消费者数量，提高市场需求量，为企业带来更多的经济效益和社会效益，因此企业应注重塑造品牌形象，提高产品质量，从而更好的发挥品牌效应的作用。

命题3. 策略Ⅰ中，随着产品的可替代程度增强，两个生产-销售系统的零售渠道价格与网络渠道价格均逐渐降低。

命题3说明产品的可替代程度越强，意味着两个产品越相似，面对差异化不大的产品，制造商与零售商不得不采取降价的手段来获取市场优势，故对于企业而言，增强产品创新能力，加大产品差异化程度，使得产品可替代程度降低才能更好的吸引消费者，避免产品同质化现象，提高企业利润，而不是一味地采取低价恶性竞争策略，损害企业的利益，同时也不利于市场良性健康的发展。

命题4. 策略Ⅰ中，当c2ae+c2时，生产-销售系统1的系统总利润小于生产-销售系统2的总利润。

由命题4可得，生产-销售系统1如果适当的控制产品的边际成本，即当c2

命题5. 策略Ⅱ中，制造商1的网络渠道价格与批发价格均随着生产-销售系统1的APP丰富度的增加而增加，生产-销售系统1的总需求量也随着APP丰富度的增加而增加。

命题5说明生产-销售系统1选择开发APP，虽然会增加相应的成本，使得批发价格有所增加，但是APP的便利性、丰富性也会吸引更多的消费者，对挖掘市场需求，增强用户粘性以及提高系统总的需求均起着至关重要的作用。

同理也可以证明在策略Ⅲ中，制造商2的网络渠道价格与批发价格均随着生产-销售系统2的APP丰富度的增加而增加，生产-销售系统2的系统总需求量也随着其增加而增加；在策略Ⅳ中，制造商1与制造商2的网络渠道价格、批发价格随着APP丰富度的增加而增加，生产-销售系统总需求也分别随之增加。由此可见，开发APP对提高系统总需求是有益处的，因此企业应重视对APP的研发，增强其丰富度，从而获取更多的经济效益。

本文根据文献[24]的研究结论，当制造商面临具有价格竞争的另一个制造商时，垂直分离策略并不是优势策略，因为从长远看会降低企业利润，因此垂直整合渠道有利于企业的发展。故本文进行渠道策略选择时从生产-销售系统总利润角度出发，若生产-销售系统开发APP后总利润有所提高，则制造商会选择开发APP增加移动渠道，否则将不会开发APP。

命题6说明当产品可替代程度满足一定比例关系时，两个生产-销售系统均不开发APP并不是最优策略，而只要其中一个生产-销售系统选择开发APP都会使得生产-销售系统整体受益，因此开发APP有利于挖掘潜在市场需求，为生产-销售系统整体带来更多收益，企业注重研发APP丰富度，不仅可以增加消费者购买渠道，为消费者带来便利性，同时亦可为企业自身创造更多收益，实现企业与消费者双赢。

5 数值与算例分析

ZARA与UNIQLO均为时尚服饰领先品牌，在全国范围内拥有数家实体门店，并都拥有自己的官方网络旗舰店，为了顺应时代潮流，满足消费者的多元化购物需求，ZARA与UNIQLO相继推出了自己的APP，通过APP可发现离消费者最近的实体店或是折扣活动，消费者可通过APP立即下单实现快递邮寄或门店自提等购物功能。因此本文选取ZARA与UNIQLO为目标企业符合本文的研究背景，具有一定的现实意义。根据模型参数定义及假设，本文设定如下参数值：a=200，c1=100，c2=70，b=5，η=2。根据上述参数得到如下管理见解。

图3 策略Ⅰ下生产-销售系统总利润与品牌效应e的关系

从图3中可以得出，策略Ⅰ下生产-销售系统1的系统总利润随着产品1的品牌效应的增加而增加，生产-销售系统2的总利润则减少，并且当产品1的品牌效应不大时，即e<0.15时，生产-销售系统1的总利润小于生产-销售系统2的总利润。这是因为文中假设产品1的品牌效应更大，故产品1的成本大于产品2的成本，当品牌效应不够大时，不能为整个生产-销售系统带来足够多的收益，而此时产品2具有成本优势，因此生产-销售系统2的总利润相对较高；但是当产品1的品牌效应继续增加时，受到更多消费者的青睐，为生产-销售系统1带来更多的经济效益，因此生产-销售系统1的系统总利润不断增加并且高于生产-销售系统2的总利润，而产品2的市场地位逐渐减弱使得生产-销售系统2的系统总利润随着产品1的品牌效应的增加而减少。因此企业注重品牌战略管理，提高品牌形象可以为自身带来更多收益。

由图4可知，两条生产-销售系统均未开发APP时(即策略Ⅰ)，生产-销售系统1的系统总利润大于生产-销售系统2的总利润，若生产-销售系统1选择开发APP时(即策略Ⅱ)，结论亦如此。这是由于产品1具有更强的品牌效应，为生产-销售系统1带来更多的经济效益。其次策略Ⅱ下，两条生产-销售系统的总利润均随着s1的增加而增加，并且生产-销售系统1的总利润增加幅度更大，说明APP给生产-销售系统1带来直接的效益，同时其溢出效应也为生产-销售系统2带来了间接的效益。同理策略Ⅲ下也可以得到相似的结论。因此策略Ⅱ、策略Ⅲ与策略Ⅰ相比是帕累托改进，也验证了命题6的结论。

图4 策略Ⅰ与策略Ⅱ下生产-销售系统总利润与APP丰富度s1的关系

图5 策略Ⅱ与策略Ⅳ下生产-销售系统总利润与APP丰富度s1的关系

由图5可知，策略Ⅳ下两个生产-销售系统的总利润均高于策略Ⅱ下两条生产-销售系统的总利润，并且策略Ⅱ与策略Ⅳ下生产-销售系统总利润均随着APP丰富度s1的增加而增加。策略Ⅲ与策略Ⅳ相比也可得到此结论。再结合图4及命题6的结论可得策略Ⅳ为帕累托最优策略，故两个生产-销售系统均开发APP时(即策略Ⅳ)为最优策略。

图6表明生产-销售系统1开发APP后，两个生产-销售系统网络渠道价格均随着生产-销售系统1的APP丰富度s1的增加而增加，与未开发APP相比(即策略Ⅰ)，开发后的网络渠道价格高于开发前的网络渠道价格。这是由于开发APP后，生产-销售系统1的成本有所增加，故生产-销售系统1的网络渠道价格提高，生产-销售系统2为避免利润损失过多也采取提高网络渠道价格的方式。

图7表明策略Ⅰ下随着产品可替代程度的增加，两种产品的零售渠道价格均降低，产品的可替代程度增加意味着产品同质化严重，结果出现低价恶性竞争，因此企业应更加注重产品的研发，加强差异化管理；其次，随着产品1的品牌效应的增加，产品1的零售渠道价格增加，而产品2的零售渠道价格减少，这是品牌效应带来的直接结果，使得产品1更具有定价优势，而产品2只能采取低价策略抢占市场。

图6 策略Ⅰ与策略Ⅱ下网络渠道价格与APP丰富度s1的关系

图7 策略Ⅰ下零售渠道价格与产品可替代程度θ的关系

6 结语

本文研究了多产品多制造商的渠道选择与定价策略问题，构建了具有APP丰富度的逆需求函数，制造商根据生产-销售系统总利润能否得到提高选择是否开发APP，同时考虑了产品的可替代程度及产品的品牌效应，重点研究APP的开发、产品的可替代程度以及产品的品牌效应对生产-销售系统决策的影响，得到四种渠道选择与定价策略下的子博弈纳什均衡解。研究表明，随着产品品牌效应的增加，产品渠道价格、生产-销售系统总需求量及生产-销售系统总利润均有所提高，由此可见品牌战略管理的重要性，因此企业应注重提高品牌形象，不仅可以吸引更多消费者，亦可为自身带来更多收益；其次，随着产品的可替代程度增加产品的渠道价格降低，导致利润下降，当产品差异化程度较低时市场便会出现低价恶性竞争，因此企业应注重产品的创新，加大产品差异化才能使市场健康长久发展，也有利于企业获取更多收益；最后，生产-销售系统总需求量及生产-销售系统总利润均随着APP丰富度的增加而增加，两个生产-销售系统均开发APP是帕累托最优策略，因此开发APP不仅可以增加消费者的购物渠道，增强消费者粘性，挖掘市场潜在需求，还可以为企业带来更多的经济效益，实现企业与消费者共赢。

未来的研究可考虑制造商之间的古诺竞争问题，或考虑伯川德与古诺竞争同时存在的情况，价格依赖不确定需求以及采用实证方法探讨如何提高APP丰富度为企业带来更多收益均是值得研究的问题。

[1] Carrillo J E, Vakharia A J, Wang Ruoxuan. Environmental implications for online retailing[J]. European Journal of Operational Research, 2014, 239(3): 744-755.

[2] Khouja M, Zhou Jing. Channel and pricing decisions in a supply chain with advance selling of gift cards [J]. European Journal of Operational Research, 2015, 244(2): 471-489.

[3] Li Yongjian, Lin Zhangxi, Xu Lei, et al. “Do the electronic books reinforce the dynamics of book supply chain market?”-A theoretical analysis[J]. European Journal of Operational Research, 2015, 245(2): 591-601.

[4] Yan Wei, Xiong Yu, Xiong Zhongkai, et al. Bricks vs. clicks: Which is better for marketing remanufactured products?[J]. European Journal of Operational Research, 2015, 242(2): 434-444.

[5] Rodríguez B, Aydn G. Pricing and assortment decisions for a manufacturer selling through dual channels [J]. European Journal of Operational Research, 2015, 242(3): 901-909.

[6] 田林, 徐以. 基于顾客行为的企业动态渠道选择与定价策略[J]. 管理科学学报, 2015, 18(8):39-51.

[7] 刘汉进, 范小军, 陈宏民. 零售商价格领导权结构下的双渠道定价策略研究[J]. 中国管理科学, 2015, 23(6):91-98.

[8] Gallino S, Moreno A. Integration of online and offline channels in retail: The impact of sharing reliable inventory availability information [J]. Management Science, 2014, 60(6): 1434-1451.

[9] Herhausen D, Binder J, Schoegel M, et al. Integrating bricks with clicks: Retailer-level and channel-level outcomes of online-ofine channel integration [J]. Journal of Retailing, 2015, 91 (2):309-325.

[10] Ghose A, Han S P. Estimating demand for mobile applications in the new economy [J]. Management Science, 2014, 60(6):1470-1488.

[11] Lan Yufeng, Sie Y S. Using RSS to support mobile learning based on media richness theory [J]. Computers & Education, 2010, 55(2): 723-732.

[12] Maity M, Dass M. Consumer decision-making across modern and traditional channels: E-commerce, m-commerce, in-store [J]. Decision Support Systems, 2014, 61: 34-46.

[13] Li Min, Dong Z Y, Chen Xi. Factors influencing consumption experience of mobile commerce: A study from experiential view [J]. Internet Research, 2012, 22(2): 120-141.

[14] Taylor D G, Levin M. Predicting mobile app usage for purchasing and information-sharing [J]. International Journal of Retail & Distribution Management, 2014, 42(8): 759-774.

[15] Dan Bin, Xu Guangye, Liu Can. Pricing policies in a dual-channel supply chain with retail services [J]. International Journal of Production Economics, 2012, 139(1): 312-320.

[16] Xu Guangye, Dan Bin, Zhang Xumei, et al. Coordinating a dual-channel supply chain with risk-averse under a two-way revenue sharing contract [J]. International Journal of Production Economics, 2014, 147(Part A):171-179.

[17] 曹晓刚, 郑本荣, 闻卉. 考虑顾客偏好的双渠道闭环供应链定价与协调决策[J]. 中国管理科学, 2015, 23(6):107-117.

[18] Matsui K. Asymmetric product distribution between symmetric manufacturers using dual-channel supply chains [J]. European Journal of Operational Research, 2016, 248(2): 646-657.

[19] Chen Yunchu, Fang S C, Wen U P. Pricing policies for substitutable products in a supply chain with Internet and traditional channels [J]. European Journal of Operational Research, 2013, 224(3): 542-551.

[20] Zhang Rong, Liu Bin, Wang Wenliang. Pricing decisions in a dual channels system with different power structures [J]. Economic Modelling, 2012, 29(2): 523-533.

[21] Tsay A, Agrawal N. Channel conict and coordination in the e-commerce age [J]. Production and Operations Management, 2004, 13 (1): 93-110.

[22] Rohini A, Unnava H R, Robet E B. The moderating role of commitment on the spillover effect of marketing communications[J].Journal of Marketing Research, 2001, 38(4): 458-470.

[23] Lus B, Muriel A. Measuring the impact of increased product substitution on pricing and capacity decisions under linear demand models [J]. Production and Operations Management, 2009, 18 (1): 95-113.

[24] Kenji M. Strategic upfront marketing channel integration as an entry barrier [J]. European Journal of Operational Research, 2012, 220(3): 865-875.

Research onNash Equilibrium Strategies by Considering Brand Effect in Multi-Products’ and Multi-Manufacturers’ Supply Chain

JI Shou-feng, JIANG Li-wen, SUN Qi, YU Hai-fei

(School of Business Administration, Northeastern University, Shenyang 110169, China)

With the rapid development of Internet technology, many manufacturers begin to adopt the dual-channel strategy, such as Benz、Nike and some other enterprises have been gained much benefits by adopting this distribution pattern. But with the introducing of direct channel, some conflict and competition arise between online and offline channels. How to coordinate this situation, make a better integration between online and offline channels bring a new challenge for the scholars and businessmen.APP served as an effective media to connect online and offline channels, and brings many benefits for enterprises; therefore many enterprises begin to consider whether to develop APP and what effects may arise in their production and distribution systems. In addition, two kinds of substitutable products produced by two manufacturers, and one manufacturer's product has a stronger brand effect, how the brand effect of a product and the substitutability between two kinds of products influence the performances and the pricing strategies of production and distribution systems are also considered, these make the research more close to actual. Thus, according to media richness theory and spillover Effect theory, richness of APP is added into the demand model, sub-game Nash equilibrium are obtained under four different channel selection and pricing strategies by backward induction, by comparing the total profits of production and distribution systems before and after develop APP to decide channel selection strategies, furthermore, analyzing the effect of APP richness, brand effect and the substitutable degree of the products on pricing strategies.The study results can be summarized as follows. Firstly,the channel price, market demand and total profits increase with the brand effect of the product, enterprises should improve brand image to attract more consumers and make much more benefits for themselves; Secondly, with the substitutability of the products increase , the total profits and price of production and distribution systems both decrease, therefore enterprises should pay attention to increase product differentiation, and focus on the R&D of APP richness; Finally, the market demand and total profits both increase with the richness of APP, and two manufacturers both choose to develop APP are Pareto optimal strategies.Future research may consider the problem of Cournot competition between manufacturers, prices depend on the uncertain demand and the empirical methods to explore how to improve the APP richness are worth studying.

APP richness; multi-products and multi-manufacturers; production and distribution systems; sub-game Nash equilibrium; bertrand price competition

1003-207(2017)05-0097-12

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.05.012

2015-07-08；

2016-05-24

国家自然科学基金资助项目(71572031,70872019)；辽宁省哲学社会科学规划基金项目(L16AZY32)

姜力文(1988-)，女(满族), 辽宁抚顺人，东北大学工商管理学院博士研究生，研究方向：物流系统建模与优化、物流与供应链管理，E-mail: 476602494@qq.com.

F272

A