全渠道零售模式下双产品寄售供应链均衡决策——互补品与替代品的对比分析

陈志松，陈丹黎

(1.南京师范大学 商学院，江苏 南京 210023；2.美国纽约大学 斯特恩商学院，美国 纽约 10012)

一、引 言

在互联网+时代，随着移动电商的高速发展和移动支付的日益便捷，全渠道零售模式正日益成为传统零售和电子商务企业转型升级的重要方向，并深刻地影响着其供应链的运营管理。全渠道零售模式，致力于打通线上渠道和线下渠道之间的壁垒，充分发挥线上平台的快速信息搜索优势与线下门店的便捷产品体验优势，实现全渠道互通融合，从而给消费者带来更好的购物体验，也为商家带来更多的商机。在实践中，不少传统零售企业和电子商务企业已经实施了全渠道零售模式转型。比如，大型零售企业苏宁致力于整合线上的苏宁易购和线下的苏宁门店，把线下门店打造成“门店互联网超市”，并在线下门店中设立“易购自提点”，推出“网购自提返利”活动。同时，由于产品同质化竞争日益激烈，全渠道零售企业通常会经营多种同质化产品，以匹配顾客对不同品牌产品的偏好；由于关联销售效应会带来更多的销售收益，全渠道零售企业通常也会销售多种互补型产品，以满足顾客对产品的完整体验需求。这些供应商与全渠道零售企业之间往往采取一种寄售制模式，即供应商将产品存放于全渠道零售企业的仓库中，委托全渠道零售企业代为销售，产品定价和订货量决策由供应商制定，在产品没有被销售之前，货物所有权归供应商所有，产品被销售之后，全渠道零售商与供应商共享销售收入、共担库存成本。比如Amazon就采用了寄售制模式，供应商将产品陈列在Amazon网上商城进行销售，并可以自行决定零售价格和库存数量，当产品销售出去之后，Amazon会向供应商收取一定的佣金。在此背景下，考虑由两个供应商和一个全渠道零售商组成的双产品全渠道寄售供应链系统运作问题，在该供应链系统中，供应商们如何进行双产品最优化定价和库存决策以实现利润最大化？全渠道零售商如何制定收益分享比例以实现利润最大化？全渠道零售模式对于寄售供应链最优决策与运作绩效有何影响？双产品之间的替代性或互补性对于全渠道零售模式下的寄售供应链最优决策与运作绩效有何影响？这些都已成为当前全渠道零售模式下双产品寄售供应链优化运营亟需解决的核心问题。为简化问题分析，本文拟对全渠道零售模式下双产品(互补品或替代品)寄售供应链定价和库存联合均衡决策开展研究，分别构建纯线上/纯线下渠道零售模式和全渠道零售模式下双产品寄售供应链Stackelberg均衡决策模型，并分别进行对比数值分析和敏感性分析，在此基础上，探讨相应的管理启示，为全渠道零售模式下双产品寄售供应链优化运营提供理论支撑和决策支持。

二、文献回顾

全渠道零售模式下供应链运营管理的相关研究始于近几年，主要面向渠道间的冲突和竞争问题，探讨了全渠道零售模式(或线上线下融合模式)下供应链定价策略、库存管理策略和渠道协调策略等。基于优化与博弈论分析框架的相关研究包括：供应商主导、零售商主导以及供应商和零售商同时主导的O2O供应链博弈决策[1]，线上购买和到店取货(BOPS)模式对门店运营绩效的影响[2]，全渠道零售模式下零售商线上或线下信息有效获取策略[3]，全渠道零售模式下自我订购技术对客户需求、就业水平和餐厅利润的影响[4]，限额与交易机制下O2O零售供应链的减排策略[5]，O2O供应链的横向库存转运策略[6]，O2O供应链合作广告策略[7]，制造商开设在线渠道对O2O供应链的收益分配的影响[8]，全渠道零售模式下线下产品组合对在线销售的影响[9]，线下补贴对提升O2O供应链协同运营效率的价值[10]，O2O模式下互补型产品寄售供应链合作运营策略[11]，零售服务对全渠道供应链最优定价决策的影响[12]，配送到店和快速响应对全渠道零售下快速时尚供应链运营效率的影响[13]。基于实证分析框架的相关研究包括：跨渠道功能的引入对零售商整体销售分散性和库存管理的影响[14], 虚拟试衣间技术和虚拟匹配信息在网上零售中的价值[15]，产品体验展厅的引入对于全渠道零售模式下需求生产和运营效率的影响[16]，实体店“现场触摸和感知”体验场景与纯在线描述场景下产品评价之间的差异解释[17]，零售商的移动应用程序发布与其在线和离线渠道的购买频率、数量、货币价值和产品回报之间的关系[18]，零售商线下商店的存在对其现有客户在线购买行为的影响[19]。显然，现有研究还没有充分考虑到互为替代品或互补品的双产品全渠道寄售供应链运营管理及其协调机制。

双产品供应链的研究主要分为替代产品视角与互补产品视角。替代品供应链研究包括：替代品库存系统中最优库存策略[20]，考虑柔性能力的替代品最优生产和动态定价策略[21]，多个可替代产品场景下前瞻性消费者的最优购物决策和消费策略[22]，需求分布未知下的替代品动态定价的鲁棒优化[23]，考虑补货提前期的替代品定期盘点库存最优动态控制策略[24]。互补品供应链研究包括：第三方公司的互补产品对耐用品制造商租赁和销售决策的影响[25]，多制造商和单零售商组成的互补产品供应链定价-生产联合决策[26]，随机需求下多个互补组件供应商竞争的装配供应链定价-生产联合均衡决策[27]，互补产品企业间的价格竞争决策及消费者购买决策[28]，互补产品跨期差异化定价策略[29]。显然，现有研究还没有充分考虑到双产品寄售供应链在全渠道零售情境下的协调运营管理问题。

寄售供应链运营管理的相关研究主要探讨了寄售供应链的合作与协调问题，比如，收益分享契约下寄售供应链均衡决策及其运作绩效[30]，供应商管理寄售库存(VMCI)方案下供应商组件生产决策和寄售库存定价策略[31]，寄售收益分享契约下寄售供应链协调机制[32]，容量约束和互补品对多制造商和单零售商构成的寄售供应链协同运作决策及其绩效的影响[33]，供应商管理寄售库存契约下考虑批发价约束和公平关切的供应链协调机制[34]，寄售环境下零售商向供应商提供贷款的均衡条件及其对供应链效率的影响[35]。显然，现有研究还没有充分考虑到全渠道零售模式下双产品寄售供应链协调运营管理问题。

总之，现有研究主要聚焦在全渠道零售供应链定价策略、库存管理策略和渠道协调策略，替代品供应链的库存控制策略和动态定价策略，互补品供应链的定价与生产联合决策，以及寄售供应链的合作与协调决策等方面的探讨，但现有的研究没有充分考虑到全渠道零售模式下双产品寄售供应链定价与库存联合均衡决策，以及渠道间相互促进融合水平、双产品间替代性或互补性、线上线下渠道需求比例等因素对运营决策及其绩效的影响。因此，本文将分别构建纯线上/纯线下渠道零售模式和全渠道零售模式下双产品寄售供应链Stackelberg均衡决策模型，并进行对比模型分析和数值分析，在此基础上，剖析渠道间相互促进融合水平、双产品间替代性或互补性、线上线下渠道需求比例等因素对供应链运作绩效的影响，并探讨相应的管理启示，从而为全渠道零售模式下双产品寄售供应链优化运营管理提供理论支撑与决策支持。

三、模型假设

我们考虑一个由两个供应商和一个全渠道零售商组成的双产品寄售供应链系统，其中，全渠道零售商兼具有线上渠道(Online Channel)和线下渠道(Offline Channel)，并实施了线上线下渠道的融合。在该系统中，两种产品的所有权分别属于两个供应商，两个供应商分别将两种互为替代关系或互补关系的商品委托给全渠道零售商代为销售，全渠道零售商则通过线上渠道和线下渠道将两种商品销售给终端顾客。

为建模需要，我们设定如下参数：i=1,2,j=3-i。供应商i和供应商j的产品成本均为cs，全渠道零售商线上渠道和线下渠道的运营成本分别为con和coff，通常线上渠道运营成本低于线下渠道运营成本，即con

参考Petruzzi & Dada[36](1999) 和 Lim, Wang & Wu[33](2015)的研究，基于全渠道零售模式下线上线下同一价的特征，全渠道零售模式下产品i在线上渠道和线下渠道的需求函数分别为din(pi,pj)=λyi(pi,pj)x和dif(pi,pj)=(1-λ)yi(pi,pj)x，其中，yi(pi,pj)=ai(pi+dpj)-b(pi+dpj)θ=ai(pi+dpj)-(b-θ)。因此，全渠道零售模式下产品i的总需求函数为di(pi,pj)=din(pi,pj)+dif(pi,pj)=yi(pi,pj)x。其中，ai为产品i的潜在市场需求，d为两种产品的期望需求交叉价格影响系数(替代品情形，-11，θ为线上和线下渠道间相互促进系数(0<θ<1)，x为定义在[A,B]上的随机变量，其累积分布函数(CDF)和概率密度函数(PDF)分别为F(·)和f(·)，均值和标准差分别为μandσ。参考Lariviere & Porteus[37](2001)，Wang, Jiang & Shen[30](2004)和Lariviere[38](2006)的研究，定义广义失效率(generalized failure rate)g(x)≡xh(x)，h(x)≡f(x)/[1-F(x)]，随机变量x的分布具有严格的广义递增失效率(Increasing Generalized Failure Rate, IGFR)性质，即dg(x)/dx=h(x)+xdh(x)/dx>0，则期望利润函数关于零售价和库存因子的一阶条件即为最大化期望利润函数的唯一解。很多分布函数都具有IGFR性质，如正态分布、指数分布、威布尔分布、伽马分布等。参考Petruzzi & Dada[36](1999), Wang, Jiang & Shen[30](2004)和Wang[26](2006)的研究，定义产品i的库存因子zi≡qi/yi(pi,pj)，qi为产品i的订购量。本文的决策变量为产品i的零售价pi和库存因子zi，收益-成本保留因子φ。

基于上述问题设定，全渠道零售模式下，供应商i和全渠道零售商的期望利润函数分别为

ΠSi(pi,pj,zi,φ)=yi(pi,pj){(1-φ)piE[min{zi,x}]+(1-φ)ηpiE[(zi-x)+]

-(1-φ)κpiE[(x-zi)+]-cszi}

-φκpiE[(x-zi)+]-crzi}

四、模型构建与分析

全渠道零售模式下双产品寄售供应链中，两个供应商分别决策产品零售价和库存因子，而全渠道零售商决策收益-成本保留因子。为区分不同模式下的决策，引入上标(或下标)：b表示纯线上/纯线下渠道零售模式，o表示全渠道零售模式。

(一)纯线上/纯线下渠道零售模式下双产品寄售供应链Stackelberg均衡决策模型

基于上述设定，纯线上/纯线下渠道零售模式下双产品寄售供应链中供应商i的最优化问题为

-(1-φ)κpiE[(x-zi)+]-αcbzi}

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

则有产品i的均衡订购量为

(7)

因此，纯线上/纯线下渠道零售模式下，供应商i、零售商和双产品寄售供应链的均衡利润分别为

(8)

(9)

(10)

(二)全渠道零售模式下双产品寄售供应链Stackelberg均衡决策模型

基于上述设定，全渠道零售模式下双产品寄售供应链中供应商i的最优化问题为

-(1-φ)κpiE[(x-zi)+]-βcozi}

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

则有产品i的均衡订购量为

常见的温水性鱼类在水温10℃以下时就有明显的停食表现，大部分渔农也习惯不再给鱼投喂饲料了。经过我们对鲤、草、鲫、鳙在水温低于10℃时做过的多次试验表明，这些鱼类每天给极少量的饵料，在短时间内仍能很快吞食。由此可见，鱼儿冬季的停食时间越晚越好，即使在停食之后，选择在晴朗的午后投喂少量的饲料也是有好处的。因此加强后期饲养，催肥增膘准备越冬。鱼类入越冬池后要搭设饵料台继续投喂，直到水温6℃鱼不吃食为止，同时注意及时清除残饵。

(17)

因此，全渠道零售模式下，供应商i、全渠道零售商和双产品寄售供应链的均衡利润分别为

(18)

(19)

(20)

显然，全渠道零售模式下，供应商的产品成本cs越低、全渠道零售商线上渠道和线下渠道的运营成本con和coff越低，供应商、全渠道零售商和双产品寄售供应链的均衡利润越高。

五、数值与敏感性分析

在前述纯线上/纯线下/全渠道零售模式下双产品寄售供应链Stackelberg均衡决策模型的构建、分析和求解的基础上，选择两种具有替代或互补关系的电子产品进行对比数值分析和敏感性分析，假设供应商1和供应商2的产品成本均为500，全渠道零售商线上渠道和线下渠道的运营成本con和coff分别为150和200，同一种产品在线上渠道的需求比例λ为0.6，促销价格因子η为0.6，短缺成本因子κ为0.5，两种产品所面临的潜在总需求量a1和a2分别为1e15和2e15，两种产品的期望需求交叉价格弹性d分别为0.6(互补品情形)和-0.6(替代品情形)，两种产品的期望需求价格弹性b均为5，线上和线下渠道间相互促进系数θ为0.5，随机变量x服从正态分布，即x～N(μ,σ2)，A=0，B=1000，其均值μ和标准差σ分别为100和10。

(一)数值分析

在参数设定基础上，分别对全渠道零售模式下双产品(互补品或替代品)寄售供应链Stackelberg均衡决策进行对比数值分析，进而分别与纯线上/纯线下渠道零售模式下双产品(互补品或替代品)寄售供应链Stackelberg均衡决策进行对比数值分析(见表1)。数值分析的结果表明：

表1 纯线上/纯线下/全渠道零售模式下双产品寄售供应链均衡决策数值分析

1. 对比互补品情形和替代品情形，无论是纯线上/纯线下渠道零售模式还是全渠道零售模式，替代品情形下两种产品的库存因子均低于互补品情形；替代品情形下两种产品的零售价均低于互补品情形；替代品情形下两种产品的订购量均远高于互补品情形；替代品情形下收益-成本保留因子均高于互补品情形；替代品情形下双产品寄售供应链及其成员的利润均远高于互补品情形。

2. 互补品情形下，对比纯线上/纯线下渠道零售模式和全渠道零售模式，全渠道零售模式下两种产品的库存因子均高于纯线上/纯线下渠道零售模式，纯线上渠道零售模式下两种产品的库存因子均等于纯线下渠道零售模式；全渠道零售模式下两种产品的零售价均高于纯线下渠道零售模式，纯线下渠道零售模式下两种产品的零售价均高于纯线上渠道零售模式；全渠道零售模式下两种产品的订购量均远高于纯线上渠道零售模式，纯线上渠道零售模式下两种产品的订购量均高于纯线下渠道零售模式；全渠道零售模式下收益-成本保留因子低于纯线下渠道零售模式且高于纯线上渠道零售模式；全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润均远高于纯线上渠道零售模式，纯线上渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润均高于纯线下渠道零售模式。

3. 替代品情形下，对比纯线上/纯线下渠道零售模式和全渠道零售模式，全渠道零售模式下两种产品的库存因子均高于纯线上/纯线下渠道零售模式，纯线上渠道零售模式下两种产品的库存因子均等于纯线下渠道零售模式；全渠道零售模式下两种产品的零售价均低于纯线下渠道零售模式且高于纯线上渠道零售模式；全渠道零售模式下两种产品的订购量均远高于纯线上渠道零售模式，纯线上渠道零售模式下两种产品的订购量均高于纯线下渠道零售模式；全渠道零售模式下收益-成本保留因子低于纯线下渠道零售模式且高于纯线上渠道零售模式；全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润均远高于纯线上渠道零售模式，纯线上渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润均高于纯线下渠道零售模式。

(二)敏感性分析

在其他参数不变的情况下，分别对线上渠道的需求比例λ、期望需求价格弹性b、期望需求交叉价格影响系数d和渠道相互促进系数θ进行敏感性分析。

1. 在期望需求价格弹性b=5、渠道相互促进系数θ=0.5条件下，互补品情形下，交叉价格影响系数d=0.6，替代品情形下，交叉价格影响系数d=-0.6，分析线上渠道的需求比例λ变动对于全渠道零售模式下双产品寄售供应链利润的影响(互补品和替代品分别如图1-a和图1-b所示)，敏感性分析的结果表明：全渠道零售模式下，无论是互补品情形还是替代品情形，随着线上渠道的需求比例λ的递增，两个供应商的利润随之递增，全渠道零售商的利润随之递增，双产品寄售供应链的利润随之递增。

2. 在线上渠道的需求比例λ=0.6、渠道相互促进系数θ=0.5条件下，互补品情形下，交叉价格影响系数d=0.6，替代品情形下，交叉价格影响系数d=-0.6，分析期望需求价格弹性b变动对于全渠道零售模式下双产品寄售供应链利润的影响(互补品和替代品分别如图2-a和图2-b所示)，敏感性分析的结果表明：全渠道零售模式下，无论是互补品情形还是替代品情形，随着需求价格影响系数b的递增，两个供应商的利润随之递减，全渠道零售商的利润随之递减，双产品寄售供应链的利润随之递减。

3. 在线上渠道的需求比例λ=0.6、期望需求价格弹性b=5、渠道相互促进系数θ=0.5条件下，分析需求交叉价格影响系数d变动对于全渠道零售模式下双产品寄售供应链利润的影响(互补品和替代品分别如图3-a和图3-b所示)，敏感性分析的结果表明：全渠道零售模式下，无论是替代品情形还是互补品情形，随着需求交叉价格影响系数d的递增，两个供应商的利润随之递减，全渠道零售商的利润随之递减，双产品寄售供应链的利润随之递减。

4. 在线上渠道的需求比例λ=0.6、期望需求价格弹性b=5条件下，互补品情形下，交叉价格影响系数d=0.6，替代品情形下，交叉价格影响系数d=-0.6，分析渠道相互促进系数θ变动对于全渠道零售模式下双产品寄售供应链利润的影响(互补品和替代品分别如图4-a和图4-b所示)，敏感性分析的结果表明：全渠道零售模式下，无论是互补品情形还是替代品情形，随着渠道相互促进系数θ的递增，两个供应商的利润随之递增，全渠道零售商的利润随之递增，双产品寄售供应链的利润随之递增。

六、结论与启示

(一)主要研究结论

面向全渠道零售模式下双产品(互为互补品或替代品)寄售供应链运营决策问题，本文分别构建了纯线上/纯线下渠道零售模式和全渠道零售模式下双产品寄售供应链Stackelberg均衡决策模型，并进行了对比数值分析和敏感性分析。研究结果表明：

1. 互补品和替代品情形下，全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润均远高于纯线上/纯线下渠道零售模式。

2. 无论是纯线上/纯线下渠道零售模式还是全渠道零售模式，替代品情形下的双产品寄售供应链及其成员的利润均高于互补品情形。

3. 互补品和替代品情形下，产品成本越低、渠道运营成本越低，全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润越高。

4. 互补品和替代品情形下，由于线上渠道运营成本通常低于线下渠道运营成本，线上渠道具有低成本竞争优势，线上渠道需求比例越高，全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润越高。

5. 互补品和替代品情形下，期望需求价格弹性越低，全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润越高。

6. 互补品和替代品情形下，需求交叉价格影响系数越低，即双产品间替代性越强或互补性越弱，全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润越高。

7. 互补品和替代品情形下，渠道间相互促进系数越高，即渠道间相互促进融合水平越高，全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的利润越高。

(二)管理启示

基于前述研究发现，相关的管理启示总结如下：

1. 无论是互补品情形还是替代品情形，将单一的纯线上/线下渠道零售模式向线下/线上延伸，并通过流程重组、组织重构以及包括虚拟现实(VR)和增强现实(AR)在内的“大云物移智”新技术打通线上渠道和线下渠道，使之进行有机的融合，实现线上线下渠道间相互引流，从而形成全渠道零售模式，有助于增强消费者产品体验、促进产品销售、增加产品需求，从而提升双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

2. 无论是纯线上/纯线下渠道零售模式还是全渠道零售模式，供应和销售互为替代品的双产品，有助于降低产品售价、促进产品销售、增加产品需求，从而有助于提升双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

3. 降低产品成本和线上线下渠道的运营成本，有助于降低产品售价、促进产品销售、增加产品需求，从而可以有效地提升全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

4. 通过折扣补贴、广告促销等营销手段引导更多需求到低成本渠道(线上渠道)，有助于降低线上线下渠道整体的运营成本，进而降低产品售价、促进产品销售、增加产品需求，从而有助于提升全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

5. 供应和销售需求价格弹性较低的双产品，增强顾客粘度和忠诚度，从而促进产品销售、增加产品需求，有助于提升全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

6. 供应和销售需求交叉价格影响系数较低的双产品，即供应和销售替代性强(或互补性弱)的双产品，有助于降低产品售价、促进产品销售、增加产品需求，从而有助于提升全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

7. 利用“大云物移智”等先进技术增强线上渠道和线下渠道的融合程度，充分发挥全渠道零售模式中线上渠道信息搜索和线下渠道产品体验双重优势，提升线上渠道和线下渠道间的相互促进水平，有助于提升全渠道零售模式下双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。

总之，采取全渠道零售模式，降低产品成本和渠道运营成本，引导需求到低成本渠道(线上渠道)，供应和销售需求价格弹性较低、替代性强(或互补性弱)的双产品，增强线上渠道和线下渠道的融合程度，可以有效提升双产品寄售供应链及其成员的运作绩效。