产品技术创新风险下零售商O2O供应链协调策略

田 巍, 曹细玉, 葛 兵

(1. 广西财经学院 工商管理学院, 广西 南宁 530003; 2. 电子科技大学 中山学院, 广东 中山 528402)

随着经济发展水平的提高和市场竞争加剧,消费者对商品质量和价格有了更高的要求.反映在市场上,就是新产品在销售份额所占的比例持续增加,产品的生命周期不断缩短.与此同时,企业在生产中又出现了人力成本攀升、企业利润空间缩小的困境.因此企业需要持续进行技术创新,降低生产成本,提高产品质量和丰富产品类型.另一方面,由于市场不确定性、技术复杂性的增加,使得创新投资水平不断提高,创新风险加大,为此企业往往借助联合其上下游成员,实现供应链创新协作[1-2].

国内外学者针对供应链中企业在创新过程中如何决定投资水平、其对上下游的影响进行了研究,但目前研究主要局限在非电子商务环境下的传统供应链.如:Kim等[1]发现降低产品生产成本是企业研发阶段合作的主要原因,并基于创新努力信息不对称,比较了承诺与委托代理下菜单选择的绩效;Jose等[2]通过实证研究了不同产品特性、创新能力和内容、制度等差异对企业创新的影响;Gilbert等[3]研究表明面对供应商机会主义行为和创新投入的溢出效应,下游制造商创新投入降低自己边际成本的努力减少;Wang等[4]基于创新成本系数,比较了不同契约对供应链成员创新投入与各方收益的影响;王丽丽等[5]分别对供应链成员内部及供应链之间企业技术创新的收益进行了动态博弈分析;付启敏等[6]研究发现随着供应商技术创新可行性的增加,供应商会提升投资水平,制造商降低了投资分担比例.上述文献从多角度研究取得了富有启发性成果,但也有不足之处,如只有文献[5-6]考虑了技术创新的风险,并且研究都局限在传统供应链.对于电子商务环境下双渠道供应链创新协作方面的文献很少,如文献[7-8]分别考虑了零售商和制造商的创新投入问题,但都未考虑技术创新的风险、不确定性,而这是创新的重要特征[1,5].

近年来由于电子商务的快速发展,顾客消费习惯发生改变,据数字营销机构ComScore的调查显示,在进入实体零售店的购物者中近半数会与网上零售店比较.零售商多渠道组合及全渠道零售观念改变了产品销售模式.一些传统零售商,如沃尔玛、梅西百货、苏宁等为增强竞争优势,纷纷开拓网络渠道,并采用O2O模式,即线下的商务机会与线上结合,通过线下体验与网上商城相结合的方式整合O2O供应链,使顾客既可以在网上足不出户购物,又可以在实体店体验之后再购物[9].这些零售商通常实力较强,在供应链中居主导地位,为避免价格竞争,常采取渠道同价策略[10-11].现有与O2O供应链相关的文献主要是针对双渠道供应链进行的研究,以解决渠道冲突、定价策略及渠道协调等问题[12-14],而真正针对零售商O2O供应链的研究目前还很少.如:吴晓志等[10]研究了需求和服务替代系数同时扰动下O2O零售商订货和供应链协调;Chen等[11]比较了制造商和零售商不同博弈方式对定价和供应链利润的影响;最近,Ji等[15]研究了在不同碳交易政策下零售商O2O供应链中制造商致力于降低碳排放的最优策略.目前零售商O2O供应链越来越普遍,已有文献对此研究不足,尽管文献[11,15]涉及零售商服务努力,但都未考虑供应链成员的创新投入.

鉴于电子商务环境下供应链创新协作的必要性,结合O2O供应链特点,本文考虑零售商O2O供应链中零售商在传统渠道实施服务努力提升产品体验,同时制造商进行有风险的技术创新,分析制造商技术创新与产品服务努力间的相互影响,得到双方博弈的最优策略,并提出了供应链协调契约.

1 问题描述与模型假设

考虑由一个制造商和一个零售商组成的两级零售商O2O供应链,该供应链生产并销售某产品.零售商在供应链中居主导地位,并实施全渠道战略.主要假设说明如下:

1) 制造商和零售商都是风险中性的,双方以最大化各自的期望利润为目标进行决策.

2) 零售商拥有线上线下2个零售渠道,为减轻渠道间冲突,采用同价策略[15].零售商通过传统渠道服务努力s提升产品体验,提高消费者需求,设网络渠道和传统渠道市场需求d1和d2分别为

(1)

其中,a为该产品的潜在市场需求量,μ和1-μ分别为网络渠道和传统渠道潜在需求的份额,0<μ<1,p为产品零售价,k为传统渠道需求对服务的敏感系数,s包括提升产品体验和促销努力等,设其成本为f(s)=c1s2[10-11].另外,在渠道同价情况下,顾客可以在传统渠道体验产品,然后到网络渠道购买;也可以在网络渠道搜索信息后在传统渠道完成购买.因此(1)式隐含假设:尽管两渠道间通常具有一定的竞争关系,但与非O2O不同,这里传统渠道s不会导致网络渠道需求d1的减小.

借鉴文献[5],考虑到技术创新风险,创新绩效具有不确定性,设技术创新成功的概率为u,0

4) 现实中技术创新投入和一次性的零售促销投入都是较大的投资,因此成本系数c1、c2较大.基于现实中参数间关系,不失一般性假设4c1>k2,c2>2r2,它们将保证本文涉及的目标函数为决策变量的凹函数[3,15].

根据以上假设,制造商和O2O零售商的期望利润Eπm和Eπr分别为

Eπm=(w-c+uθr)(d1+d2)-c2θ2/2,

Eπr=(p-w)(d1+d2)-c1s2,

其中w为制造商的批发价.

2 模型分析

2.1零售商O2O供应链分散决策模型该情况下制造商和零售商相互独立,零售商居主导地位拥有优先决策权,双方进行2个阶段的Stackelberg动态博弈:零售商在预期制造商反应情况下,首先确定服务努力s及产品的边际销售利润(销售加价)m,即产品的销售价p=w+m;随后制造商确定创新投入力度θ和批发价w.下面采用逆序方法分析.

在博弈的第二阶段制造商的优化问题为

maxEπm(w,θ|m,s)=

(2)

将(1)式代入(2)式有

Eπm的海塞矩阵对应行列式的值为

4(c2-r2u2)>0.

显然该海塞矩阵负定,Eπm(w,θ)是关于w、θ的凹函数,由一阶条件联立得制造商的反应函数为

(4)

(3)和(4)式表明制造商的w和θ都随着零售商服务努力s的增大而增大,随边际销售利润m的增大而减小.另外,w和θ还受制造商自身创新成功概率u的影响:θ随着u的增大而增大;而由

知,w随着u的增大而减小.

将(3)和(4)式代入零售商的目标函数

maxEπr(m,s)=(p-w)(d1+d2)-c1s2. (5)

由

Eπr的海塞矩阵对应行列式的值为

在模型假设条件4)下,显然

16c1c2-c2k2-16c1r2u2=

8c1(c2-2r2u2)+c2(8c1-k2)>0.

因此该海塞矩阵仍为负定,由一阶条件可得零售商最优边际销售利润和服务努力分别为:

由一阶导数的正负易知,零售商边际利润m1*和服务努力s1*都随着需求对服务敏感系数k和制造商创新成功概率u的增大而增大,随成本系数c1、c2的增大而减小;另外,m1*和s1*与两渠道潜在需求份额无关,这反映了顾客两渠道购物与O2O零售商采取线上线下整合的特点.

将m1*、s1*依次代入(1)～(5)式可得:

制造商最优批发价和创新投入力度分别为:

产品在2个渠道总需求

其中

另外,双方期望利润分别为:

2.2集中决策模型为与2.1节比较,下面以制造商和零售商纵向整合的集中决策模式为参照.此时供应链以整体优化为目标,只须确定p、θ、s.在集中决策下不仅技术创新成功概率u为双方已知,而且供应链内部技术创新是否成功的信息能够共享.利用该信息,集中决策者面临的是多阶段决策问题:首先基于期望利润进行创新投入决策,接着根据技术创新是否成功,对p、s采取相应策略以最大化供应链期望利润Eπsc.

基于分步优化的思想,采用逆向归纳法分析.首先考虑技术创新成功和不成功2种情况下供应链最优策略.

由于

πscs(p,s|θ)的海塞矩阵对应的行列式的值为8c1-k2>0.显然该海塞矩阵负定,πscs(p,s|θ)是关于p、s的凹函数,由一阶条件联立得供应链最优零售价和服务努力分别为:

(6)

(7)

将(6)和(7)式代入πscs(p,s|θ)中,得

2) 当技术创新不成功时,若第一阶段技术创新不成功,则供应链整体利润为

同情况1)分析可知πscu(p,s|θ)仍是关于p、s的凹函数,因此由一阶条件联立得供应链最优的零售价和服务努力分别为:

(8)

(9)

将(8)和(9)式代入πscu(p,s|θ)中得

第一阶段集中决策者根据上面2种情况下的利润,其目标函数是

由

在假设条件4)下,显然

8c1c2-8c1r2u-c2k2= 4c1(c2-2r2u)+c2(4c1-k2)>0.

(10)

将θC*代入Eπsc(θ),得到供应链期望利润为

将(10)式依次代入情况1)、2)的相关各式,可分别得到技术创新成功和不成功2种情况下,供应链最优零售价、服务努力及渠道需求,结果如表1.

表 1 技术创新成功和不成功2种情况下集中决策的相关变量最优值

命题1与零售商O2O供应链分散决策相比,在集中决策模式下有如下结论:

证明为表述简洁,本文令

A=8c1c2-8c1r2u-c2k2,B=16c1c2-16c1r2u2-c2k2,

显然有A>0,B>0.

1) 比较表达式θC*与θ1*,显然θC*>θ1*.

2)

即得证.

c2r2u2k2+16c1r4(1-u)u3]/(8c1-k2)AB>0.

因此命题1得证.

命题1表明集中决策下针对技术创新情况,以整体优化为目标采取不同策略,产品创新投入、传统渠道服务努力和渠道总需求的期望值都增大了.顾客对产品的服务体验更好,产品售价的期望值降低,因此供应链竞争力增强,供应链整体利润的期望值增大.

另外,可以发现无论是集中决策还是分散决策,O2O零售商提升顾客线下渠道产品体验时,采取渠道整合下的同价策略,避免了两个渠道的竞争,此时供应链成员的决策和收益都与两渠道潜在需求份额无关.

2.3基于成本分摊加收入共享契约的供应链协调为使分散决策的双方通过合作得到更大收益,考虑一个基于创新成本分摊加收入分享的混合契约来协调供应链:在该契约下双方紧密合作,技术创新成功与否信息为供应链共享,居主导地位的零售商由此分担创新成本,降低制造商技术创新风险.设零售商承担创新投入成本的比例为h1、分享制造商收入的比例为h2,0

在该契约下双方进行3个阶段的Stackelberg动态博弈:首先零售商宣布h1和h2;接着制造商进行降低生产成本的创新投入θ,并将其是否创新成功的信息与零售商分享;最后零售商依据该信息确定服务努力s和零售价p,制造商确定批发价w.以下采用逆序方法分析.

πms(w|h1,h2,θ)=(1-h2)(w-

(12)

πmu(w|h1,h2,θ)=(1-h2)(w-

(13)

第二阶段制造商的期望利润

Eπm(θ|h1,h2)=uπms(h1,h2,θ)+ (1-u)πmu(h1,h2,θ).

由

因此Eπm(θ)是关于θ的凹函数,利用一阶条件得制造商最优创新投入力度

令θ2*=θC*,对比(10)和(14)式可知,只需零售商在第一阶段设定h1=h2.因此得到命题2.

由以上分析及命题2可以看出,在该契约下零售商分担了制造商技术创新的风险,且产品销售加价为零,即不从产品销售加价中赚取利润,而是按制造商收入比例提成.该契约将制造商和零售商联系在一起,加强了两者合作的可能性.

另外,与2.1章比较,有命题3.

其他不等式可以类似证明,这里从略.

命题3表明与供应链成员不合作相比,在该契约下,除了制造商创新投入增大外,无论产品技术创新是否成功,都有传统渠道服务努力增大、产品零售价降低,因而顾客的消费者剩余增加.

令

显然在h″

3 算例分析

为验证本文相关结论,对契约协调机制的效果和产品技术创新风险下参数进行分析,以某大型O2O零售商与某空调制造商组成的供应链为例.为与竞争对手争夺市场,该零售商考虑推出订制的新产品,降低产品售价.为此与制造商结成战略联盟,参与到降低产品生产成本的技术创新投资.由此该制造商进行有一定失败风险的生产流程与工艺的技术创新,为便于说明,采用数值算例分析,具体参数设置如下:

a=100, c=10, r=5, c1=20, c2=350.

首先假设u=0.8,k=3.经计算分散决策时制造商和零售商期望利润分别是:

综合图1～图4表明,k对零售商水平O2O供应链具有正向影响,k增大,零售商传统渠道的服务努力对提升渠道需求的影响增大,将提高供应链成员的期望利润与制造商创新投入.

图 1 k对创新投入力度θ的影响

图 2 k对零售商服务努力s的影响

图 3 k对产品零售价的影响

图 4 k对供应链成员期望利润的影响

2) 技术创新成功概率u对供应链的影响.取k=3,由图5、图6可以发现,随着u的增大,产品零售价降低,θ1*和θC*增大;在u相同时协调契约下的θC*比θ1*有较大提高,这体现了该契约的价值所在.

图 5 u对产品零售价的影响

图 6 u对创新投入力度θ的影响

4 结束语

随着电子商务环境下消费者购买习惯的改变,许多线下大卖场、大型购物中心的顾客及利润流失,为此越来越多的传统零售商开拓全渠道模式,利用线上、线下相结合的优势,提供富有吸引力的顾客产品体验.在此背景下,本文研究了零售商主导的O2O供应链中,零售商与制造商结成战略联盟联合推出新产品,零售商除了渠道服务提升产品体验外,参与到制造商进行的有风险的技术创新投入;分析了双方收益及服务努力与制造商创新投入的互相影响关系,提出了供应链协调契约;最后通过具体算例,分析了服务努力的需求效应系数和技术创新成功概率对供应链各方的影响.

本文仅考虑了供应链成员风险中性、渠道同价背景下零售商O2O供应链创新协作问题,未来研究可进一步考虑供应链成员具有风险偏好、多成员创新投入,及渠道异价等情况对供应链创新投入的影响及协作策略.