基于电子商务B2B平台的个性化定制产品供应链治理结构重复博弈分析

姜 明, 李洪心, 刘德海

(东北财经大学 管理科学与工程学院,辽宁 大连 116025)

0 引言

进入21世纪以来，作为一种新兴商务模式电子商务平台企业得到了快速发展。在2018年世界500强公司排名中，来自中美两国的京东、阿里巴巴、腾讯、亚马逊、谷歌母公司Alphabet和社交媒体巨头Facebook等互联网服务公司排名均有大幅提升[1]。从2008年至今，我国电子商务市场交易额每年保持15%～20%的增长速度，京东、阿里巴巴、拼多多等电子商务平台深刻重组了我国企业的商务模式。当前，我国供应链管理面临着一些发展障碍：除了地方保护主义造成市场分割和基础设施重复建设、国际物流海关清关效率低下等硬件建设外，供应链企业之间由于信息不对称和缺少合作意识，产生了信用缺失、私下交易、你输我赢的零和思维等，导致了供应链企业双边道德风险行为造成囚徒困境。商家对商家(Business to Business, B2B)是电子商务其中一个重要的运营模式，融合金融和物流等行业组成一个虚拟的、没有实体的交易平台，该平台为商家提供交易信息和交易服务，成为有效规避供应链企业双边道德风险的有效市场治理模式。然而，阿里巴巴及该公司旗下的淘宝等平台由于假货问题被美国服装和鞋履协会(AAFA)建议再次列入“恶名市场”名单[2]。2016年魏则西事件暴露出百度搜索通过收取竞价费用决定医疗机构在网络搜索排名的商业模式，造成广告信息和有效信息的实际混淆[3]。因此，电子商务平台在为潜在市场交易者提供更为充分的信息，避免双边道德风险的同时，也面临着如何加强平台自身治理，避免单纯利润导向下过度市场化造成缺少社会公信力和市场声誉，导致基于B2B电子商务平台的第三方市场治理机制的瓦解。

供应链企业信息分享和协调治理问题，是供应链管理研究的热点问题。一种思路是基于大量网络平台数据和典型的企业案例进行实证研究。其中，基于电子商务平台的企业绩效用户评价方面涌现了大量的研究文献[4,5]。另一种常见思路是运用博弈论方法，分析供应链协调和不同合作模式的演化。对于供应链双边道德风险问题，现有文献基于不同理性假设分为两种思路：第一，沿着“完全理性”(perfected rationality)的假设，由于不对称信息造成效率损失下，委托人设计出满足激励相容约束和参与约束的、次优的市场交易制度。其中，O’Brien分析了当购买商品达到一定数量时全部商品打折的最优契约下上下游企业面临的双边道德风险[6]。Barbara和Jens研究了管理者由于时间的限制无法在最佳水平上完成两项任务，因此选择是否将两个任务委托给代理的道德风险问题[7]。Agrawal研究了双边道德风险下企业主和工人之间的契约选择问题[8]。Aggarwal Rimjhim研究了皮古税制中的双边道德风险问题[9]。盛昭瀚团队研究了重大工程供应链协同合作利益分配中面临的双边道德风险[10]。刘德海等运用信息甄别模型研究了供应链合作伙伴选择问题[11]。尽管结合系统优化方法的不完全信息机制设计思路在理论上可以得出有重要管理学意义的分析结论，但是这种静态的最优化设计方法缺少时间变量，难以准确刻画出我国改革开放以来供应链企业之间市场治理机制的动态发展过程。第二，沿着“有限理性”(bounded rationality)假设，分析在市场自发的竞争过程中，供应链企业不断地适应性调整、筛选和淘汰，自发地形成了具有自组织性和自适应性的市场规则。王迅等运用演化博弈理论分析了供应链多种合作机制的共存现象及其存在条件[12]。黄敏镁针对由制造商与供应商构成的两层供应链系统，基于演化博弈理论和方法研究在长期的协同产品开发过程中制造商和供应商之间的合作机制[13]。肖条军构建了制造商/供应商和许多零售商(数量足够大)的供应链演化博弈模型，研究表明零售商的营销目标取决于批发价格、可观测性、观测结果的误差概率、对手的偏好、市场规模和零售商的讨价还价的能力[14]。由于演化博弈理论的基本假设是“有限理性”的群体行为，我国目前电子商务平台市场格局经过充分竞争后基本上形成了京东、阿里巴巴等若干家寡头竞争的市场结构。甚至在顺风车和网约车领域，滴滴在合并快的以及收购Uber中国后，已经在顺风车、网约车领域实现了事实性的垄断地位。显然，适用于群体参与者学习行为分析的演化博弈理论范式难以适用于市场参与者高度集中的电子商务平台企业行为分析。

除了演化博弈理论提供了有限理性假设下的学习和模仿行为分析外，对于个体参与者具有充分信息的学习行为，重复博弈提供了另一种分析视角。正如经典的无名氏定理表明那样，重复博弈本身即是一种有效的摆脱囚徒困境达成合作结局的学习过程。沿着这个分析思路，Corona和Randhawa运用重复博弈模型研究了审计公司过于看重审计绩效的声誉反而导致了未来审计工作的有意造假行为[15]。Milgrom, North和Weingast运用重复博弈理论研究了独立的商法仲裁者作为第三方的实施机制[16]。刘德海运用重复博弈模型研究了群体性突发事件，尤其是环境污染群体性事件的地方政府声誉效应和多种策略分析[17,18]。但是，沿着这个思路，目前运用重复博弈理论分析供应链市场治理机制的研究尚未发现。

我国B2B电子商务市场经过本世纪初“群龙混战”的发展阶段后，逐渐出现了少数几家寡头企业占据主导地位、自发演化秩序的市场治理结构，遵循的恰恰是一种个体学习模式。目前理论界对这一市场治理模式的研究尚不多见。本文首先分析了供应链制造商与零售商之间信息不对成问题造成的双边道德风险；然后分析了制造商和零售商通过商务网站的信息披露作用规避双边道德风险问题。

1 供应链双边道德风险的“囚徒困境”现象

1.1 供应链“定制化+虚拟销售”和“批量化+实体店”两种产销模式的均衡分析

在传统零售活动中，零售商是专业的商品交换媒介，其模式是向上游供应商采购，向下游消费者进行销售。近年来，随着互联网、大数据、人工智能的迅猛发展，我国人民群众对各种消费品的需求全面升级，消费者个性化、定制化需求大量涌现，推动了制造和零售企业的创新变革浪潮。在消费升级背景下定制化生产日益得到业界广泛的重视，尤其是大型零售商凭借在大数据、物联网技术及供应链方面的优势，重塑生产关系，将传统的“产、销、用”生产消费模式演变为“用、销、产”模式。在移动互联网零售模式下，数字化不仅能够让消费者接收到讯息，同时能够发生双向互动，获得消费者的数据，进而使生产商对消费需求的感知更加精准、响应更加快速，实现商品及服务的定制化目标，同时极大促进了生产商业务发展[19]。

假设某制造商i为了满足消费者的个性化需求生产某种定制化产品，消费者下单后工厂才进行生产，没有资金和货品积压，实现了“按需生产、零库存”。该地区存在着若干家销售商j。该制造商在交易过程中对潜在合作伙伴各家销售商j的声誉、历史交易记录和财务状况等信息并不了解，即市场交易过程符合随机匹配的(stochastic matching)过程的假设。假设该制造商i以采购价t向上游供货商购买零部件或原材料，然后经过生产、组装、测试、包装等工序，以批发价格p将产品卖给零售商j，p>t。相对于批量化生产，定制化产品用不仅能够满足客户基本的物理需求，更可以满足客户精神层面的需求。定制化产品可以看成由两部分组成：一部分是普通产品，或产品原型，一部分是个性化元素。也就是说，个性化定制产品是在普通产品的基础上加上消费者指定的个性化元素而成。因此，定制化产品的溢价记为A。具体的定价策略可以参见文献20、21等相关研究。零售商j通过销售网络将产品以零售价格f出售给消费者，f>p。制造商i按照市场销售渠道的反馈意见，在工艺生产流程和产品生产操作规范等方面进行个性化的定制服务，该项成本简记为C。如果制造商i采取批量化生产模式，其节省了生产工艺改造等定制化生产成本C。

当零售商j采用实体店销售(Physical shopping)传统的批量化产品时，基于薄利多销的原则销售量较大，因此物流、仓储、运输等环节的固定成本(记为F)将被批量化的产品分摊，这里假设单位产品的分摊比例为k。为了满足客户的个性化需求，新广告、促销材料、售货信息、产品包装设计经常会以电子信息的方式储存和使用。虚拟零售(Virtual shopping)相对于传统实体零售掀起了零售业的一场革命。虚拟店铺除了具有已知市场、庞杂的产品系列、促销手段和顾客在实际中所能体验到的售货服务外，更能在未来市场和以真实可靠方式展示的厂商的营销创意。虚拟零售相对于实体零售具有更多的优点：第一，虚拟店铺保留有现实市场的局面，顾客能在和实际一样的环境下购物；第二，虚拟店铺可以迅速建立和更改考察项目，耗费低。当零售商i采取虚拟店铺销售定制化产品时，相对于实体店销售批发价格，虚拟销售批发价格优惠比例为γ，0<γ<1。

首先，制造商i决定是否按照消费者需求和定制化产品生产操作工艺等要求，定制生产个性化产品。其次，零售商决定是否采取虚拟销售渠道销售该产品。上述问题可以归结为简单的动态博弈模型，如图1所示。制造商i是否进行定制化生产，取决于销售商j虚拟销售产品的批发价格γp和各个销售环节固定成本F两者之间的权衡。

图1 制造商与零售商不同产销模式的动态博弈模型

命题1完全信息下制造商i与销售商j之间形成了供应链上下游产业之间高度契合的分工合作，满足条件如下条件时：(1)当A-C>(1-γ)p，动态博弈的子博弈完美均衡结果为(定制化生产、虚拟销售)；(2)当(1-k)F>(1-γ)p>A-C，动态博弈的子博弈完美均衡结果为(批量化生产、实体销售)；

分析命题1的结论，当虚拟销售的批发价格优惠比例γ较大，定制化产品的价格溢价较高，但是定制化生产成本较低时候，供应链生产销售模式为定制化生产和虚拟销售。当定制化产品的溢价较低，但是定制化生产成本较高，同时批量化生产物流、仓储、运输等固定成本更多地被单位产品分摊，传统供应链的产销模式为批量化生产和实体店销售。住的注意的是，在传统供应链的“批量化+实体店”模式中，批发价格和虚拟销售价格优惠比例需要控制在一定的价格区间。

1.2 供应链双边道德风险的博弈分析

信息共享是供应链合作的关键问题之一。信息不对称问题广泛存在于供应链的各个环节，从产品的价格、质量、预处理工序等不同的类型，到消费者、回收商和制造商等不同的主体。由于各种内外部不确定因素的影响，制造商和零售商等供应链企业都存在着大量的私人信息，出现了“双边道德风险”问题。近年来学术界开始关注供应链的双边道德风险问题。一方面，制造商在生产过程中存在着以次充好、夹带次品、产品质量不合格等问题，造成了产品质量的不确定性；另一方面，由于零售商面对众多分散的制造商处于明显的主导地位，其有可能在定制化生产过程中随意增加的各种需求，从而借口不满足新的要求而有意压低产品价格，造成了产品批发价格的不确定性。

在完全信息的供应链产销模式博弈问题中，图1所示的动态博弈规定了制造商和零售商之间行动顺序先后。考虑到不对称信息造成的单边道德风险，现有经典文献采取了不完全信息动态博弈+贝叶斯均衡的分析思路。但是，对于制造商和零售商双边道德风险问题，构建相应的不完全信息动态博弈模型将导致均衡求解比较困难。根据完美信息(perfect information)的定义，即参与者了解双方以前采取的所有行动，并且当期没有同时行动，因此，同时行动博弈(simultaneous-move game)属于双边均处于不完美信息的博弈问题。因此，本文采取了非常精简的同时行动博弈模型，刻画制造商和零售商同时存在着双边信息不对称问题，如图2所示。

图2 供应链双边道德风险产生“囚徒困境”的博弈模型

我们可以得到如下命题：

命题2当制造商与零售商同时具有私人信息造成双边道德风险时，当满足条件:(1-γ)p>(1-k)F，C>A同时行动博弈模型的Nash均衡偏离了原均衡{定制化生产，虚拟销售}，陷入了{批量化生产、虚拟销售}的“囚徒困境”状态。

分析上述命题2，当虚拟销售的批发价格优惠比例γ较大，同时批量化生产规模较小难以较多地分摊实体店销售的固定成本，定制化生产的成本大于其带来的价格溢价，此时制造商继续坚持采取批量化生产消费品，而销售商却根据顾客个性化的需求导向采取了虚拟销售渠道，供应链上下游企业由于信息不对称造成双边道德风险，其产销决策陷入“囚徒困境”。

2 电子商务平台下供应链产销模式的市场治理结构

2.1 商务网站提供有偿信息咨询服务

电子商务B2B产业平台的兴起，为传统企业转型互联网经济，开展做线上线下相结合的营销模式，提供了新的发展机遇。除了以京东、阿里巴巴为代表的综合电商平台，其它电商企业进一步挖掘包括特卖、跨境、母婴、生鲜等在内的细分市场。电子商务B2B平台通过云服务+移动终端互联网化+大数据，帮助企业实现上下游订货处理方式信息化和移动化。供应商在平台上线商品后，经销商或任何下游客户可以通过软件在线订货、下单，通过订货平台，双方都可以管理商品、订单、分销、库存、资金、支付、物流等流程的操作，相较于以往的手写单据和电话订货等传统渠道管理模式，在提升管理效率的同时，使销售商品的货主触及客户和订单的信息更加方便。

商务网站企业一项重要的收费服务是提供信息咨询服务，用户通过注册和付费可以查看在网站平台上进行交易的企业行为记录。网站平台的收费方式主要是年费和按效果单件计费。阿里巴巴等B2B网站采取以年费为主的收费模式，通过年度缴纳一定数额的基本会员费，可以看到所有客户交易资料，并且能购买产品关键字。伊西威威(ECVV)等商务网站采取“按效果付费”的计件服务收费方式，用户根据不同的信息自主决定付费。区别于传统的会员包年付费模式，按效果付费模式其中询盘是否有效，主动权在消费者手中，由消费者自行判断，来决定是否消费。由于B2B交易的许多先天性交易优势没有充分发挥出来，比如在线价格协商和在线协作等。因此传统的按年收费模式，越来越受到以ECVV为代表的按询盘付费平台的冲击。该种收费方式更适合于经营规模较小、业务数量不大的中小型企业[22]。

假设制造商i已经了解到该地区潜在的零售商j，但是双方初次接触均无法获悉对方的经营模式战略决策和历史信誉等内部资料，该过程描述为图2所示的双边道德风险下囚徒困境。在电子商务平台下市场治理结构的策略设计如下：某产品制造商通过商务网站搜索到下游特定零售商的历史交易信息，同通过检索到了该零售商的历史交易记录，每次信息检索支付费用为X。对于违反交易合约并且记录在案的零售企业，除非该企业主动进行退补并赔偿相应的款额(或者承诺下一次交易中提供给客户某种优惠措施)，记为Q，否则，该不良交易记录将始终在商务网站上存在。

分析此时制造商i和零售商j的策略：双方通过某商务网站相互了解市场对于该产品的个性化需求后，取得{定制化生产，虚拟销售}的合作意向。但是，双方在电子商务平台开展合作时均面临着如下决策序列：{是否检索对方历史交易记录、此次交易是否出现违约行为、对方是否对此次交易效果提供了反馈、是否对违约行为进行了相应的赔偿}。

(1)囚徒困境的情况：

如果制造商和零售商没有在网站平台上检索对方的交易记录，或者发现对方违约却不进行反馈，商务网站仅仅提供了信息检索服务，但是无法保证信息检索的质量，因此仍陷入图2的囚徒困境。

(2)有效的市场治理结构：

为了使双方面向消费者个性化需求的(定制化生产，虚拟销售)成为稳定的均衡结果，该策略需要同时满足参与约束(Participation Constraints)和激励相容约束(Incentive-compatibility Constraints)。

参与约束：一旦零售企业违约交易行为被制造商发现并在网站中进行揭露，零售企业在支付得到认可的赔偿金Q后，可以维护自身的声誉，继续通过商务网站进行未来的市场交易。显然，其支付补偿后长期交易获益的贴现值，大于当期支付的赔偿金Q。根据图2可知:

制造商:(γp-t)·δ+(γp-t)·δ2+…>Q，整理后

(1)

零售商:(f-p-A)·δ+(f-p-A)·δ2+…>Q，整理后

(2)

激励相容约束：一旦当事者企业的违约行为被对方发现，其支付的赔偿金Q需满足两个条件。第一，必须能够补偿客户的损失；第二，必须大于欺诈行为的获利。根据图2可知：

当制造商采取偏离定制化生产的原均衡策略时，赔偿金Q需要满足:

Q>A-C,Q>F-A

(3)

当零售商采取偏离虚拟销售的原均衡策略时，赔偿金Q需要满足:

Q>(1-γ)p

(4)

联立后，得:

max{A-C,F-A,(1-γ)p}

(5)

制造商和零售商通过在商务网站上检索对方的历史交易记录，双方的序贯均衡策略设计为：第一，企业在执行个性化生产的产销模式决策前，分别通过商务网站检索对方以前各笔交易记录的完成状况。第二，如果对方企业没有不良交易记录，或者已经进行了赔偿，则选择该企业构建定制化生产上下游供应链。最后，如果发现对方的欺诈行为(即偏离了均衡策略)，则在商务网站上交易效果调查中加以反映；对方企业将进行补偿Q，从而能够继续开展合作。

命题3电子商务网站提供有偿信息服务时，在贴现因子δ足够大，并且违约企业支付的赔偿金Q满足条件(5)，供应链帕雷托最优的纳什均衡结果(定制化生产，虚拟销售)。

命题3表明，当电子商务平台提供了供应链企业交易信用查询时，该治理机制发挥作用的条件是上下游企业注重于未来长期合作的收益，从而愿意为自己的不当决策支付赔偿金，维护了供应链合作关系。同时，该赔偿金数额应保持在一定的范围之内：一方面赔偿金过小无法发挥对企业欺诈行为惩罚作用，另一方面赔偿金过大则丧失了供应链合作的动机。

2.2 电子商务平台的道德风险分析

由于商务网站的虚拟性和专业性，其市场行为存在着更大的信息不对称性，以及由此导致的道德风险。商务网站向违约企业索要一定数额的赞助费用，即商业贿赂B，否则在相关的搜索排名或信息披露中将被列入“黑名单”。2009年《人民日报》披露我国“大学排行榜”的教育市场上，一些网站发布的高校排名背后，存在着强制收取赞助费的隐性商业贿赂行为[23]。

(1)供应链上下游企业的策略设计

当商务网站向目标客户索要高额的赞助费用B时，如果供应链相关企业从未缴纳赞助费，则将回绝其索取要求，并拒绝在该商务网站进行信息咨询检索服务。

如果面向消费者个性化需求的供应链企业以前对该商业网站的索取要求提供过赞助费B，则本期交易中继续支付。然后，利用该商务网站检索潜在客户的历史交易记录，选择那些诚信的企业进行欺骗(制造商采取批量化生产，零售商采取实体店销售)，交易完成后即使被对方发现也坚决拒绝支付赔偿Q。至于该条不良交易记录是否被商务网站取消，则取决于下一次该企业是否继续给网站提供赞助费B。

从制造商i角度，为电子商务网站提供“赞助费”后违约采取批量化生产行为，其可实现的相对获利为(C-A)；对于销售商j来说，由于采取虚拟销售策略属于占优策略，因此不会偏离。则针对某商务网站提出的赞助费要求B，供应链企业可以承受的赞助费范围是:

B≤(C-A)

(6)

(2)电子商务平台企业的策略设计

电商平台在选择索取赞助费用的供应链企业B时，往往锁定那些在历史记录中存在违约行为的对象。如果其贸然向新注册企业索要赞助费用，不仅容易遭到断然拒绝，而且该企业退出后损失了正常业务收入，即信息检索费X。因此，电子商务平台的策略设计为：仅针对那些以前交易周期中提供过赞助费用的企业，继续索要赞助费用。

(3)有效的市场治理结构

首先双边道德风险问题的参与约束，B≤(C-A)。其次，分析激励相容约束。当制造商i面临着某电子商务网站平台提出“赞助费用”B的要求时，如果回绝索要并拒绝使用该商务网站的信息检索服务，其无法寻找到合适的个性化产品销售渠道，因此当期生产决策被迫继续批量化生产的传统模式，当期收益为图2所示(p-t)。以后各期商务平台不再索要赞助费，供应链上下游企业恢复正常的个性化产品市场交易。

该策略下制造商i的总收益为:

(p-t)+(γp-t-C+A)δ+(γp-t-C+A)δ2+…

=(p-t)+(γp-t-C+A)δ/(1-δ)

(7)

如果制造商i提供赞助费用B后违约采取批量化生产行为，该期收益为(γp-t)。为了避免违约行为被网站曝光，其必须每一期中都要持续提供赞助费用B。

该策略下制造商i的总收益为:

(γp-t-B)+(γp-t-B)δ+(γp-t-B)δ2+…

=(γp-t-B)/(1-δ)

(8)

上述两式联立，当满足如下条件时，该制造商i将回绝商务网站的赞助要求:

(p-t)+(γp-t-C+A)δ/(1-δ)≥(γp-t-B)/(1-δ)

(9)

根据参与约束(6)与激励相容约束(9)，整理得:

(C-A)≥B≥(γp-t)-(p-t)(1-δ)-(γp-t-C+A)δ

(10)

由上式(10)可知，不法电商网站平台向客户索取的赞助费用B需要处于一定的范围内。

命题4考虑电子商务平台企业的自身激励问题，电子商务平台企业索要的商业贿赂费的上限值为(C-A)。当电子商务平台进一步索要过高商业贿赂费时，制造商将回绝该商务网站的赞助要求，个性化产品的供应链产销模式保持在(定制化生产，虚拟销售)的帕雷托最优状态。

(4)电子商务平台的收益分析

当某商务网站索取的赞助费用B较低，在每一期市场交易的过程中，制造商i通过延续传统的批量化生产行为额外获益C-A。根据命题4可知，该额外收益即为电子商务平台索要的最大商业贿赂份额B。考虑到各个交易回合的贴现加总后为B/(1-δ)。由于零售商从该电子商务网站上获得了虚假信息，在实际交易发生后发现制造商生产产品不符合消费者个性化需求后，将离开该假货泛滥的电子商务网站并不再进行信息检索咨询服务。在每一期的市场交易回合中，都将产生一个新的受骗企业并且放弃该网站的检索服务，该商务网站的累积损失信息服务费X为:

(δX+δ2X+δ3X+…)+δ·(δX+δ2X+δ3X+…)+δ2·(δX+δ2X+δ3X+…)+…

第一期受骗后退出信息咨询的损失 第二期受骗后退出信息咨询的损失

(11)

当满足B/(1-δ)≤δ·X/(1-δ)2时，电子商务平台将不再索要商业贿赂，转而作为信息交流平台正常经营，即:

B≤Xδ/(1-δ)

(12)

命题5为了避免基于B2B电子商务平台的整个第三方市场治理机制的瓦解，电子商务平台向历史经营记录存在违约行为的供应链企业索要商业贿赂B需要小于Xδ/(1-δ)。

考虑电子商务平台的自身激励问题，由于电子商务平台的造假行为也将导致平台自身陷入经营困境，因此电子商务平台企业自身治理需要满足(12)式。即电子商务平台企业通过正常经营收取的信息检索费X较多，同时该电子商务平台企业更加注重未来长期合作的收益，并不急于作为创业公司出售给风险投资机构。

3 结论

随着信息技术和互联网经济的迅速发展，互联网价值发现、资源聚合、大众协同等引起了产业组织新的变革。传统商业模式以产品和生产为核心，开始逐步向以消费者为核心、以生产和服务相结合的转变。个性化定制产品在逐渐向价值载体转型，人们购买的产品除使用价值外，背后还有隐含价值及服务，相应地制造业与服务业的界限日益模糊，数字化制造、全球化网络、产业要素集约等特征则愈发明显[24]。因此，供应链上下游企业均面临着产销模式的变革与重组。电子商务B2B平台在为潜在市场交易者提供更为充分的信息，同时也面临着加强平台自身治理，避免单纯利润导向下过度市场化造成缺少社会公信力和市场声誉，导致基于B2B电子商务平台的第三方市场治理机制的瓦解。

本文分析了制造商和零售商面临着个性化产品产生和销售环节存在的信息不对称造成的双边道德风险问题，构建了供应链上下游企业的重复博弈模型，分析了电子商务B2B平台提供了有效的信息检索和发布的市场治理机制。更进一步考虑到电子商务平台企业自身的激励问题。研究结果显示，通过商务网站的信息检索和披露机制，可以有效规避供应链企业的双边道德风险，达成{定制化生产，虚拟销售}的供应链合作关系。但是，同时也需要加强电子商务平台企业自身的治理机制，针对供应链企业推出“按效果收费”制度，完善网络交易后的用户反馈信息记录，尤其是加强行业自律等方面加以改进，避免索要公司排名的“赞助费用”等隐性的商业贿赂行为成为行业“潜规则”，最终导致整个电子商务的产业形象缺少社会公信力和市场声誉，造成了基于B2B电子商务平台的第三方市场治理机制的瓦解。

本文采取了比较简洁的重复博弈模型，刻画了个性化定制产品供应链产销模式的双边道德风险治理问题。如果进一步考虑到不完全信息的分布概率对于供应链企业收益的影响，则需要构建更为合适的双边委托代理模型。而且，在电子商务B2B平台的迅速发展过程中，不同的市场治理措施相互借鉴不断完善，采用演化博弈的分析范式将更为贴切地刻画市场治理的演变过程。另外，如果能够获取实际市场交易数据，通过数据分析进一步揭示和验证供应链企业在个性化定制产品产销过程中的实际决策行为，也将带来更为丰富的业界实践支撑材料和发现。