多维协同视角下双渠道供应链生鲜农产品定价策略研究

刘心敏 闫秀霞 教授 付开营 乔 静

（山东理工大学管理学院 山东淄博 255000）

引言

随着网购的兴起，生鲜农产品加入网络营销渠道，供应商、零售商会根据不同销售渠道模式采取不同定价策略，如何在满足消费者需求的前提下，确定合理的生鲜农产品价格，避免供应商、零售商在渠道内和渠道之间的冲突，实现同一渠道内供应商、零售商之间的协同及不同供应链渠道之间的协同，是双渠道供应链上生鲜农产品企业面临的关键问题。

近年来，国内外专家学者对生鲜农产品、双渠道供应链、定价策略、供应链协调等问题密切关注。但斌（2008）用生鲜农产品的新鲜度构建价值损耗函数，考虑生鲜农产品处于价值损耗和实体损耗下的供应链协调；杨亚（2016）针对销售价格固定的生鲜农产品供应链协调展开研究，并对考虑成本信息的生鲜农产品销售价格随新鲜度变化情况提出展望；曹武军（2014）考虑了生鲜农产品新鲜度对消费者需求的影响，在收益共享契约下研究双渠道供应链协调问题，但研究中把新鲜度当成定值，忽视了新鲜度是随时间变化的；黄思杰（2018）、尹龙（2018）、郭亚军（2008）等围绕双渠道销售产生冲突的原因，研究了双渠道环境下的定价策略；王晓锋（2015）、徐明星（2014）、李锋（2019）等分别从品牌和渠道竞争、制造商和零售商服务水平、策略型消费者行为等方面对双渠道定价展开研究；Bo Yan（2017）、Xueli Ma（2019）等分别从新鲜度成本、信息不对称角度研究生鲜农产品三级供应链协调问题；林略（2010）基于损耗和新鲜度对鲜活农产品的影响，在收益共享契约和时间约束下协调供应链成员利润分配问题；Qi Zheng（2017）将生鲜产品的保鲜工作作为决策变量，指出零售商和供应商通过保鲜成本分摊以及收益共享实现供应链协调。

现有文献中多将新鲜度作为确定值，忽视了新鲜度随时间的衰减变化，或者忽视了新鲜度与保鲜成本的关系，将保鲜成本当成确定值。本文将多维协同理念与双渠道供应链相结合，考虑到生鲜农产品新鲜度随时间衰减的特性及需求受价格和新鲜度的影响，构建新鲜度关于时间的衰减函数以及新鲜度与保鲜成本之间的函数，利用博弈理论研究当供应商作为零售商的上级批发商时，供应商如何制定批发价格，实现渠道内不同主体之间的利润协同；当供应商作为网络直销商，变成零售商的渠道竞争者时，两者如何制定销售价格以避免渠道之间的冲突，留住目标顾客；当供应商、零售商处于双渠道供应链中时，如何追求供应链利润最大化，避免双渠道成员双输的情况发生。

模型假设

（一）问题描述

本文构建一个供应商和一个零售商组成的双渠道供应链，供应商既是零售商的上级供货商，同时又是零售商的线上竞争者。假设线上线下双渠道处于完全信息环境，且供应商与零售商绝对理性，他们通过集中决策和分散决策追求自身利益最大化的同时，还要考虑同处于线下渠道的利润分配问题以及处于不同渠道中的价格竞争问题，实现双渠道供应链多维协同。

消费者对生鲜农产品的购买意向主要由销售价格和商品新鲜程度决定，现在对新鲜度的判定还没有形成科学的指标体系，但针对不同渠道，消费者自己有一定的判定方法。线下消费者通过肉眼观察、动手挑选来判定，线上消费者通过商品预售、已买客户评价、视频直播采摘过程等方法对新鲜度进行把控。但斌（2008）构建生鲜农产品新鲜度衰减函数θ(t)= θt和价值损耗率函数λ(t)=-lnθ·θt（θ为生鲜农产品上架时的新鲜度，t为上架时间）；李琳（2015）构建关于生鲜农产品的实时价值函数Vt=V0e-λt（V0为t=0时的初始价值，Vt为t时刻的实时价值）；王磊（2015）构建零售商保鲜成本Cf=k2e2/2 （k2＞0表示保鲜努力水平对保鲜成本的影响系数）。结合已有的新鲜度研究成果，本文将新鲜度用θ=θt表示，将保鲜成本用C=kθ2/2表示，相关符号说明如表1所示。

实践中，0＜s＜1；0＜α＜b＜1；0＜β＜d＜1（当前渠道市场需求对价格弹性系数和新鲜度弹性系数分别大于另一渠道交叉价格弹性系数和交叉新鲜度弹性系数）；（k＞0表示保鲜程度对保鲜成本的影响），其中：

（二）基本模型

线上渠道需求函数：

线下渠道需求函数：

生鲜农产品供应商总利润（π1）包括线上直销收益和批发销售给零售商的收益，零售商利润（π2）为线下实体店销售收益，供应链总利润（πL）为供应商利润和零售商利润之和：

不同决策模式下的协同定价

（一）集中决策模式

在集中决策模式下，为避免单一渠道定价对另一渠道影响过大，造成渠道之间的价格冲突，将供应商与零售商作为一个整体进行集中决策，协同实现供应链利润最大化：

（二）分散决策模式

在分散决策模式下，供应商通过批发价格W的制定实现线下渠道内利润的合理分配，同时供应商和零售商追求个人利润最大化，协同定价避免渠道之间的价格冲突。根据决策人采取定价行动的先后顺序，将分散决策分为Bertrand博弈和Stackelberg博弈两种类型。

Bertrand博弈。在Bertrand博弈中，供应商和零售商同时采取定价决策或者双方各自的定价决策不以对方定价为前提，即生鲜农产品供应商从自身利益最大化出发，制定批发价格W和线上销售价格P1，线下零售商在不知道P1的前提下，同样从自身利益最大化出发，制定线下销售价格P2。

Stackelberg博弈。在Stackelberg博弈中，供应商和零售商的定价决策有先后顺序，且后行动者能够观测到前行动者的决策。在本研究中供应商为主导者，零售商为跟随者，零售商通过供应商的批发价格W以及在线上渠道的定价P1，从追求自身利润π2最大化出发，制定线下销售价格P2，供应商同样根据预测到的零售商定价P2制定使利润π1最大化的线上销售价格P1：

对价格影响的相关推论

推论1：在双渠道供应链中，线上生鲜农产品的新鲜度与供应商的线上渠道销售价格呈正相关，线下生鲜农产品的新鲜度与零售商的线下渠道销售价格呈正相关。

同理可证：

推论1表明双渠道供应链中生鲜农产品的新鲜度越高，物流流通、商品保鲜等环节中成本投入越大，供应商和零售商可以提高本渠道生鲜农产品定价来实现自身利润最大化，并且该推论适用于集中决策和分散决策两种模式，同时达到供应链利润最大化。

推论2：在双渠道供应链中，线上生鲜农产品的上架时间长短与供应商线上渠道销售价格呈负相关，线下生鲜农产品的上架时间长短与零售商线下渠道销售价格呈负相关。

同理可证：

推论2表明在双渠道供应链中，若消费者对某种生鲜农产品有偏好，会出现抢购现象，将缩短生鲜农产品上架时间，各渠道销售商可以适当提升价格增加利润。在实际生活中，为了使消费者尽快购买到应季水果，减少生鲜农产品上架时间，供应商和零售商可以开展预售的方式方便消费者进行提前预定。

推论3：在双渠道供应链中，供应商销售生鲜农产品的新鲜度θ1对线下渠道价格的影响小于对线上渠道价格的影响；零售商销售生鲜农产品的新鲜度θ2对线上渠道价格的影响小于对线下渠道价格的影响。

同理可证：

推论3表明供应商销售生鲜农产品的新鲜度对线上线下渠道价格都有影响，但是对线上渠道价格影响更大。若供应商保持较高新鲜度，线上销售价格将会提高，零售商也可以借机涨价，但是其价格上涨范围要小于供应商。

推论4：在双渠道定价的集中决策模式下，本渠道生鲜农产品的新鲜度水平会对另一渠道价格产生交叉影响，其影响关系取决于消费者类型，即当消费者类型为价格敏感型时，影响关系表现为正向；当消费者类型为新鲜度敏感型，影响关系表现为逆向；当消费者类型为价格-新鲜度无差别型，不会产生交叉影响。

表1 符号说明

表2 参数表

式中，α/b表示价格差异对消费者购买需求的影响率，β/d表示新鲜度差异对消费者购买需求的影响率。若消费者对生鲜农产品的价格可感知程度较高，即为价格敏感型消费者，则α/b＞β/d；若消费者对生鲜农产品的新鲜度可感知程度较高，愿意用更高价格来换取更高新鲜度，即为新鲜度敏感型消费者，则α/b＜β/d；若消费者对价格和新鲜度可感知程度相同，则α/b=β/d。

推论5：在双渠道定价的分散决策模式下，本渠道的新鲜度水平对另一渠道销售价格产生交叉影响，且该影响可以是正向的也可以是负向的，当某渠道的新鲜度低于某一水平时，对另一渠道销售价格产生负向影响；反之，当高于某一水平时，对另一渠道销售价格产生正向影响。

在Bertrand博弈和Stackelberg博弈中，线下零售渠道产生交叉影响的新鲜度水平的阈值相同，均为；在Bertrand博弈中，线上供应商渠道的阈值为；在Stackelberg博弈中，线上供应商渠道的阈值为。

算例分析

运用数据对上述推论进行验证，并观察新鲜度、时间对销售价格影响的趋势变化，参数表如表2所示。

从图1可以看出，集中决策模式下，随着线上生鲜农产品新鲜度水平逐渐下降，供应商线上最优销售价格不断降低，且新鲜度越高时，最优销售价格下降速度越快；若保持相同上架时间，生鲜农产品新鲜度越高，最优销售价格也越高。如图2所示，随着线上生鲜农产品新鲜度的下降，零售商线下最优销售价格缓慢增加，且线上新鲜度水平越低，线下最优销售价格增加速度越慢。若线上渠道在相同

图1 集中决策下P1随θ1的变化情况

图2 集中决策下P2随θ1的变化情况

图3 Bertrand决策下P1随θ2的变化情况新鲜度水平，其上架时间越短，线下最优销售价格越高。

图4 Stackelberg决策下P1随θ2的变化情况

从图3、4可以看出，随着某一渠道生鲜农产品新鲜度的逐渐降低，另一渠道最优销售价格呈现先降低后增加的趋势，即当某一渠道新鲜度低于某一水平时，另一渠道可适当增加销售价格。例如在线上渠道中，生鲜农产品上架时间为1天，当新鲜度低于0.625时，偏好于线上购买的消费者就转为线下渠道购买，而零售商可借此机会涨价，实现利润最大化。