电商购物节环境下供应链协调问题研究

谢家平，杨 光

（上海财经大学 国际工商管理学院，上海 200433）

0 引言

随着电子商务的快速发展，电商交易量的不断攀升，电商购物平台之间的竞争已经变得异常激烈。电商购物节环境下的电商购物平台的订货策略以及上游供应商的产能决策问题需要受到足够的重视，这些问题有别于传统经营环境下的策略确定问题。电商购物节往往促销力度大，需要供应商和电商购物平台的共同努力来压缩商品成本，同时购物节期间的消费者需求具有较大的不确定性，而随着电商购物节数量的不断增加以及推出的间隔时间越来越短，就给消费者需求的预测带来更大的难度。电商购物平台往往希望上游供应商准备足够的产能以应对可能出现的销售旺盛的情况，而供应商需要从自身的角度来合理地规划产能。在最大化自身利润的同时也要考虑到风险承受的问题。对于风险中性的供应商和电商购物平台来说，最大化其期望利润是企业的目标。由电商购物平台和上游供应商所组成的供应链的协调问题在电商购物节环境下就显得尤为重要。

随着供应链管理的发展，供应链协调方面的研究受到了广大学者的广泛关注。根据供应链结构的不同，供应链协调方面的文献可以分成以下几个方面：一个供应商和一个零售商所组成的供应链协调问题；一个供应商和多个零售商组成的供应链的协调问题；多个供应商和一个零售商组成的供应链的协调问题；多个供应商和多个零售商所组成的供应链的协调问题。但是，现有的研究基本没有考虑电商购物节环境下的供应链协调问题，而随着供应链管理的不断发展，电商平台与产品供应商进行产品需求信息的完全共享将成为可能。因此本文从完全信息和不完全信息两个角度分析电商购物节环境下的供应链协调问题。

1 模型构建

电商购物节环境下，电商平台需要决定从供应商处的采购量，这个订货量主要是根据预测来决定。但产品有一定的生产周期，因此供应商要提前决定生产能力。假设由电商平台和上游供应商所组成的一条简单的供应链，本文考虑在电商购物节环境下的供应链协调问题。分两种情况来进行分析，第一种是电商平台和供应商共享需求信息，即完全信息下的供应链协调问题。第二种是电商平台和供应商不共享信息，此处主要指的是电商平台处于竞争的考虑，刻意向产品供应商隐瞒自身销售状态信息，尤其是将销售低迷状态冒充为销售旺盛状态从而使产品供应商准备更多的产能的情况，本文分析了此种信息不对称情况下的供应链协调问题。

令Dθ为电商购物平台的对上游供应商某种产品的需求，此处。g，b可理解为销售兴旺和销售低迷两种状态。令为需求分布函数，此处对所有x＜0都有，对所有 x≥0都有，并且为可微的增函数。此外Dg随机优于Db也就是对所有x≥0都有。另外，在电商购物节期间销售的商品容易发生退货，据媒体报道每年的“双十一”期间都有大量的退货情况发生。令为退货量分布函数，此处对所有y＜0都有，对所有 y≥0都有，并且为可微的增函数。

在信息完全共享的情况下，供应商和电商平台都能观察到θ。而在不对称信息下只有电商购物平台知道θ。在这种情况下供应商的先验信念为P（θ= g）=ρ以及P（θ= b）=1-ρ，电商购物平台也知道 ρ，也就是先验信念是共同知识。

电商购物平台和供应商的交易可以分成两个阶段。第一阶段，电商购物平台给供应商一个预测量，并和供应商签订一个贸易合同，合同规定初始订单量为qi。如果供应商接受这一合同，则供应商需要以单位成本ck>0来准备k件商品的产能。第二阶段，电商购物平台知道了最新的销售量Dθ，此时它向供应商下达最终的订单qf。此时供应商根据最终的订货量来生产，供应商选择的生产量为两者中的最小值，此时单位生产成本为cp>0，并且将货物送至电商购物平台指定的存储场所。电商购物平台根据合同来支付货款，其每件的盈利为r>cp+ck。不失一般性，本文假设未售出货物的残值为0。电商购物节期间因需求量急剧增加，充足的产品供应水平加上富有竞争力的销售价格会极大的增加消费者的购买意愿，因此本文假设期望销售量和上游产品供应商的产能存在函数关系，以表示。另外电商购物节期间售出的产品退货率较高，售出的商品一旦退货则会产生σ的退货成本，Hθ为退货量，Rθ(k)为期望退货量，本文假设供应商产能越高则产品出现质量问题的可能性越大，进而会产生较高的退货率，因此Rθ(k)是关于k的增函数。此时，供应链的整体利润函数可表示为：

上式第一项表示供应链整体销售出去的产品所带来的利润，第二项表示供应链产能准备成本，第三项表示生产成本，第四项表示电商购物节期间的退货成本。

2 完全信息下的供应链协调问题

2.1 供应商最优产能k的确定

电商购物节的持续时间一般较短，而在如此短暂的购物节期间要保证产品的充足供应就需要在产品供应链上做出努力。电商平台要做好产品销售的预测工作，产品供应商要做好产能准备工作并要完成相应的生产加工任务，相关物流企业还要配合做好产品的递送工作。只有产品供应链中的各方通力合作才能够完成电商购物节期间对于产品生产、销售的总体任务。而要使得电商购物节能够健康持续地发展，就需要协调好产品供应链中各方的利益，以使得产品供应链的绩效能够达到最大化。考虑到供应链当中存在的双重多边性问题，供应链中的集中决策往往能够带来供应链绩效的优化，而供应链的集中决策需要供应链各参与方进行相关信息的共享。

在完全信息下供应链中参与方需要做出的决策包括：整条供应链建多大的产能是最优的，生产多少件产品是最合适的。由于第二个问题比较容易解决，供应链的总生产量为因此供应链的决策问题就是考虑建设多大的产能。令是产能为x情况下的期望销售量，Rθ(y)是产能为y情况下的期望退货量：

令 Ωθ(k)为产能k下的供应链的期望利润：

给定Ωθ(k)为凹函数的情况下，最优的产能可通过对上式求一介导并令导数为0得出：

2.2 供应商和电商购物平台间契约合同优化

电商购物平台可以和供应商制定多种合同，比如期权合同、批发价合同以及回购合同等。本文考虑期权合同，电商购物平台在第一阶段以w0的期权价购买qi件商品，第二阶段以价格we来执行期权合同。这样电商购物平台支付的总货款为w0qi+weSθ(qi)。

假设供应商能够按照合同的要求准备足够的产能以满足电商购物平台的需求，即k=qi。电商购物平台的期望收益为

从上式可知qi=是电商购物平台的最优期权订货量，供应链得到了协调，供应链的利润可以在供应商和电商购物平台间任意分配。同时供应商的利润为通过参数λ的调整可以将供应链的整体利润在产品供应商以及电商购物平台之间进行合理地分配，考虑到电商购物节对于产品供应商以及电商购物平台的重要性，再加上电商购物节期间对于整条供应链的响应程度所提出的较高要求，参数λ需要合理制定以使双方能够进行通力合作，尽可能满足客户的需求并最大化产品供应链的整体绩效。

完全信息也就意味着电商平台与供应商共享产品销售数据以及相关的预测信息，供应商能够据此信息在电商购物节开始之前准备相应的产能并生产足够的产品。共享信息能够使产能与销售情况匹配，可以最低化供应链成本并最大化供应链绩效。完全信息下供应商与电商平台也存在着博弈行为，而使得供应商与电商平台能够在供应链整体利润中进行合理地分配是供应链协调的一个重要表现。此时电商平台与供应商之间采购契约就起到了一定的作用，而期权契约在一定条件下能够使得供应商与电商平台在电商购物节环境下实现供应链协调。通过调整有关参数能够将供应链的整体利润在供应商与电商平台之间进行合理地分配，从而有利于电商购物节环境下的产品供应链的不断发展与完善。

3 不完全信息下的供应链协调问题

3.1 供应商最优产能k的确定

电商购物平台对自身的销售情况的预测要比供应商更加准确。供应商和电商购物平台在消费者的最终需求信息掌握方面具有不对称性，电商购物平台拥有更多的信息。此时就可能存在电商购物平台故意夸大需求信息，以期使得供应商准备更大的生产能力。假设市场中存在两种类型的电商购物平台：销售旺盛以及销售低迷的电商购物平台。在现实中，可能会存在销售低迷的电商购物平台冒充销售旺盛的电商购物平台以及销售旺盛的电商购物平台冒充销售低迷的电商购物平台的情况。

为了防止出现冒充行为，销售旺盛的电商购物平台可以支付供应商一笔固定费用A。销售低迷的电商购物平台如果真实地揭露其类型时，它的收益为是类型为θ的电商购物平台的收益，此处τ为供应商所认为的电商购物平台的类型

若销售低迷的电商购物平台冒充销售旺盛的电商购物平台，则它的收益为。所以当时，销售低迷的电商购物平台不会冒充销售旺盛的电商购物平台。

在不设置固定费用A的情况下，假设供应商针对销售旺盛的电商平台准备的产能为高产能kg，对销售低迷的电商平台准备的产能为低产能kb，销售旺盛的电商平台的订货价格为，销售低迷的电商平台的订货价格为，则：

销售低迷的电商购物平台冒充销售旺盛的电商购物平台时供应链的利润为：

销售旺盛的电商购物平台冒充销售低迷的电商购物平台时供应链的利润为：

在不完全信息下只有电商购物平台知道自身的类型θ。在这种情况下产品供应商的先验信念为以及，电商购物平台知道产品供应商的先验信念ρ，也就是先验信念对于产品供应商和电商购物平台来说是共同知识。在不完全信息下供应链中各参与方需要做出的优化决策包括：供应链为电商购物节准备的最优产能、产品供应商的最优生产量等。

和在完全信息下的情况类似，决定产品供应商的最优生产量较易解决，由于不完全信息下产品供应商的最优生产量为，因此供应链的决策问题就是考虑产能建设问题。令 Sg(x)是产能为x情况下销售旺盛型电商购物平台的期望销售量，Sb(x)是产能为x情况下销售低迷型电商购物平台的期望销售量，Rg(y)是产能为y情况下销售旺盛型电商购物平台的期望退货量，Rb(y)是产能为y情况下销售低迷型电商购物平台的期望退货量。

因此，在不完全信息下供应链的期望销售量为：

令 Ω(k)为不完全信息下的供应链期望利润：

给定Ω(k)为凹函数的情况下，最优的产能 k0可通过对上式求一介导并令导数为0得出:

3.2 供应商和电商购物平台间契约合同优化

不完全信息下电商购物平台仍然可以和产品供应商制定多种契约合同，比如数量柔性契约合同、期权契约合同、批发价契约合同以及回购契约合同等。

首先考虑批发价契约合同情形。前已述及，为了防止在不完全信息下销售低迷型电商购物平台冒充销售旺盛型电商购物平台从而获得更大产能保证的情况发生，也为了防止销售旺盛型电商购物平台冒充销售低迷型电商购物平台从而阻碍产品供应商产能的消纳，为此在双方的批发价契约合同里面要设计一固定费用来有效避免这些情况的发生。此时销售低迷的电商购物平台如果真实地揭露其类型时，它的收益为，如果销售低迷型的电商购物平台冒充销售旺盛型的电商购物平台，其就需要支付给产品供应商一笔固定费用A，此时它的收益为。当时，销售低迷型的电商购物平台就不会冒充销售旺盛型的电商购物平台。另外当时，销售旺盛型的电商购物平台也不愿意冒充销售低迷的电商购物平台。

再考虑期权契约合同情形。电商购物平台在第一阶段以w0的期权价购买qi件商品，第二阶段以价格we来执行期权合同。这样销售旺盛型的电商购物平台支付的总货款为w0qi+weSg(qi)，销售低迷型的电商购物平台支付的总货款为w0qi+weSb(qi)。

在不完全信息下产品供应商不清楚电商购物平台的类型，电商购物平台存在隐瞒自身真实类型的可能，此时产品供应商在准备产能时就不能按照电商平台的购买量来确定产能需求，而应根据先验信念对真实的产能需求做出预测。此时将更有可能出现k≠qi的情形。据此，销售旺盛型的电商购物平台的期望收益为，相应的产品供应商的收益为Πs=weSg(k)+w0qi；销售低迷型的电商购物平台的期望收益为，相应的产品供应商的收益为

从上式可知qi=k0是电商购物平台的最优期权订货量，此时能够实现供应链的协调。

4 结论

电商购物平台的订货决策以及产品供应商的产能决策在电商购物节环境下显得尤为重要。在完全信息下，电商购物平台与产品供应商共享相关产品销售信息以及自身销售类型信息。供应商能够据此信息在电商购物节开始之前准备相应的产能与电商购物平台的销售情况相匹配,从而最低化供应链运营成本并最大化供应链绩效。完全信息下所分析的期权契约在一定条件下能够使得供应商与电商购物平台在电商购物节环境下实现供应链协调，通过有关参数的调整能够将供应链的整体利润在供应商与电商购物平台之间进行合理地分配。在不完全信息下，产品供应商要依据对于电商购物平台销售类型的先验信念进行产能研判，通过设定一笔固定费用的方式来有效避免电商购物平台对于自身销售类型的谎报行为的发生。通过期权契约的设计，能够确定电商购物平台的最优期权订货量，并使供应链能够达到协调状态。

[1]Cachon G P,Kök A G.Competing Manufacturers in a Retail Supply Chain:On Contractual Form and Coordination[J].Management Sci⁃ence,2010,56(3).

[2]Anderson E J,Bao Y.Price Competition With Integrated and Decen⁃tralized Supply Chains[J].European Journal of Operational Research,2010,200(1).

[3]Cachon G P.Supply Chain Coordination With Contracts[D].In Hand⁃books in Operations Research and Management Science,2003.

[4]Zhang P,Xiong Y,Xiong Z,Yan W.Designing Contracts for a Closed-Loop Supply Chain Under Information Asymmetry[J].Opera⁃tions Research Letters,2014,42(2).

[5]Ouardighi F,Kim B.Supply Quality Management With Wholesale Price and Revenue-Sharing Contracts Under Horizontal Competition[J].European Journal of Operational Research,2010,206(2).

[6]Corbett C J,Zhou D,Tang C S.Designing Supply Contracts:Contract typeandInformationAsymmetry[J].ManagementScience,2004,50(4).

[7]Biswas I,Avittathur B.Impact of Structure,Market Share and Informa⁃tion Asymmetry on Supply Contracts for a Single Supplier Multiple Buyer Network[J].European Journal of Operational Research，2016,(253).

[8]尤晓岚,冯耕中,徐金鹏等.基于期权和B2B电子交易的供应链均衡策略[J].管理科学学报,2014,（6）.

[9]余牛,李建斌,刘志学.电子商务产品定价与返利策略优化及协调研究[J].管理科学学报,2016,（11）.

[10]窦一凡,姚忠.考虑信息不对称的电子市场动态契约设计[J].中国管理科学,2016,（7）.

[11]李晓静,艾兴政,唐小我.基于交叉销售的竞争供应链纵向契约研究[J].管理科学学报,2016,（10）.