新零售背景下快时尚品牌零售商的最优订货定价研究

何 菊，周永圣，周琳云

(北京工商大学 电商与物流学院 北京 100048)

2016年10月，马云在阿里云栖大会上首次提出了“新零售”的概念，并指出线上线下加现代物流，才能真正创造出新的零售。在新零售浪潮下，众多快时尚品牌纷纷进军新领域，强化在线平台的同时，推进新技术、新体验、新服务在线下门店的应用。新零售的出现为传统零售业带来新机遇，但因其独特的运作模式对供应链的资金流、信息流、物流提出了更高的要求。特别是上游供应商因自身经营规模小，信用等级低等因素，面临融资难的困境，严重制约着整个零售业的供应链能力提升及新零售产业的深远发展。零售业变革离不开金融创新。面对发展初期的新零售，如何将供应链金融服务应用到新零售是推动零售业成功转型的关键。

自“新零售”概念提出以来，受到学术界的广泛关注，众多学者从不同角度对其展开了讨论。从新零售的本质及内涵角度，林英泽等[1]认为新零售是线上线下及物流的深度融合，核心是以消费者为中心，目标是随时随地为消费者提供全方位需求。从新零售产生动因角度，杜睿云等[2]指出“新零售”是为应对消费升级给传统零售带来的冲击，期望通过对线上、线下以及现代物流进行深度融合,从而寻找零售业新的利润增长点。从新零售的未来发展趋势角度，韩彩珍等[3]指出新零售的发展趋势呈现出规模化、无界化、智慧化的特点。服装行业作为零售业的重要组成部分，在新零售推动下，一些对市场反应敏感的快时尚品牌开始了转型之路。如万璇等[4]以优衣库为例，分析其新零售模式，研究快时尚零售商如何应对多变的消费需求，促进线上线下融合。以上文献主要集中在对新零售的概念及发展趋势等方面的定性研究，缺乏企业在新零售场景下关于生产、销售等各个环节的定量研究，尤其是在订货定价决策方面的研究为空白。

关于企业定价订货问题研究主要从收益管理和库存管理两个方面进行探讨。从收益管理角度，如曹兵兵等[5]通过构建基于零售商失望－欣喜效用的订货定价决策效用函数，得出了满足期望效用最大化的最优订货量及其零售价；朱桂阳等[6]以销售生鲜农产品的零售商为研究对象，考虑市场同时存在策略型消费者及短视型消费者情况下，建立了供应商和零售商的利润函数，研究策略型消费者所占的比例及农产品新鲜度对渠道参与者定价的影响。从库存管理角度，樊双蛟等[7]以收益最大化为目标，构建针对在线销售商品的单周期库存模型,对商品定价和订货量进行联合决策；张爱凤等[8]研究各自独立随机需求的双渠道，在分享剩余库存和不分享剩余库存时两渠道各自的订货定价决策问题，通过建立双渠道纳什博弈模型求解得出了最优订货量及最优定价。上述文献均是在企业资金充足的情况下展开研究，而忽视了大多数中小企业在日常经营中自有资金不足，且面临融资贵、融资难的困境。

随着金融市场的发展，国内外学者开始关注企业的资金约束问题，并将供应链金融引入企业订货定价问题中进行研究。Priyan等[9]在考虑资金限制及提前期可变情况下，提出了多种商品的最优订货量及提前期的确定方法。Chod[10]构建了一个存在资金约束的零售商借助商业信用融资向上级供应商订货的模型，结论表明，在商业信用融资模式下，零售商的订货数量与供应商的数量相关。Chen等[11]针对不同担保供应链融资下受资金限制零售商，建立了基于回购担保的考虑公平关切的二级供应链定价及订货模型。戢守峰等[12]考虑消费者偏好，构建了3种不同融资模式(内部、混合、外部)下双渠道供应链订货与定价模型，通过博弈论及两阶段优化技术求解得3种融资模式下的最优订货量和最优定价。Wu等[13]探讨了零售商存在资金约束下的绿色供应链的最优决策及协调问题。张川等[14]讨论借助供应商信用担保贷款的零售商对供应链总体利润的影响，分别探讨银行风险中性及下侧风险控制下零售商最优订货及供应商最优定价决策，建立零售商及供应链期望利润模型，并通过Stackelberg博弈进行求解。上述文献考虑资金约束问题，引入供应链金融对企业订货定价进行了深入研究，但是大多以传统的制造业为背景，面对消费升级下出现的新零售业涉及较少。

因此，本文以应收账款融资为基础，将新零售大背景与零售商订货定价问题相结合，从新零售强调的物流服务出发，抓住快时尚品牌更新频率快的特点，在构建模型时，创新性地引入物流服务水平及更新频率两个参数，研究快时尚品牌零售商向上游制造商订货时，如何作出最优决策以实现收益。从而为开展新零售模式的快时尚品牌零售商提供决策依据。

1 问题及假设

1.1 问题描述

新零售的深入发展使得零售商在整个供应链体系中的地位日益凸显，大型零售企业占主导地位。快时尚零售商借助大数据等新技术搭建顾客信息系统来预测市场需求；之后零售商将订货量反馈给制造商，制造商按需生产，此时面临资金约束的制造商利用该项交易形成的应收账款向金融机构申请融资。在采取分散决策时，双方都是在自身利润最大化的前提下作出决策。而采取集中式决策时，双方共同追求供应链总体利润最优，此时决策为供应链系统中最优。本文鉴于“新零售=线上+线下+物流+新技术”的本质，研究物流服务水平及还款信用期如何影响快时尚零售商的订货定价决策。图1为一个制造商和一个有“线上+线下”渠道的快时尚零售商组成的二级供应链。

图 1 新零售背景下应收账款融资模式Figure 1 The financing model of accounts receivable in the context of new retail

1.2 模型假设及符号说明

符号说明见表1。

假设1在新零售模式中，借助大数据技术对供应链中的服务成本进行优化，其中线下零售由消费者直接到门店体验消费，不考虑物流服务，而线上零售从线上下单到消费者手中需要物流配送，故考虑物流服务。

表 1 符号说明Table 1 Symbol description

假设2考虑新零售“线上线下同品同质同价”的特征，即线上线下统一价销售，市场需求由价格和服务两个变量决定，参考文献[15-16]，本文将零售商的需求函数分为线上和线下两部分。

其中，线下需求为

线上需求为

其中，s1、s2、s3分别表示线下、线上以及物流的服务水平。

假设3假设快时尚零售商的服务成本与服务水平构成二次函数关系，参考文献[17]构成服务成本函数

假设4供应链各参与成员间信息完全对称，各交易主体为风险中性且完全理性。

假设5市场需求量等于零售商的订货量，缺货成本与残值为零。制造商按需生产，不设库存。

2 模型构建及求解

受资金约束的制造商难以达到最优生产量，基于采购订单向银行寻求融资。当制造商选择应收账款融资时，给予快时尚零售商还款信用期 N，则该决策模型下制造商(M)、零售商(R)及整个供应链收益分别为

1) 分散式决策。

在分散式决策下供应链中各参与企业都以自身利益最大化进行生产决策。快时尚零售商利用大数据技术对市场进行预测后，向上游制造商发出采购需求，并在供应商给予的付款信用期到期时付款。先由制造商确定批发价格，快时尚零售商在此基础上确定订货量及零售价。具体求解如下。

故应收账款融资模式下供应链各参与企业选择分散决策时的最优利润分别如下

3 数值分析

本节进一步对上述2种模型进行数值分析。模型参数初始赋值如下：b=50，cD=2，k=400，s1=6，s2=6 ，ξe=2， ξce=1，α=0.6 ，η=0.6，σ=0.6，ω=20，B=2 000，i=0.02，rB=0.06，t=0.02，φ=60%。

1) 分散决策。

由图2～4可得，应收账款融资下，快时尚零售商的最优零售价及订货量随着制造商给予的付款信用期N呈阶段性变化。其中，当信用期N=60时，零售商收益最大，当信用期小于60时，零售商最优零售价随信用期延长而降低，最优订货量随信用期延长而增加。在这一阶段，付款信用期对最优订货量的促进作用大于对最优零售价的抑制作用，导致零售商收益呈上升趋势。当信用期大于60时，零售商最优零售价随信用期延长而增大，最优订货量随信用期延长而减少。在这一阶段，随着付款信用期的延长，零售商的融资成本不断增加导致零售商收益呈下降趋势。因此，快时尚零售商应发挥作为供应链领导者的权利，与制造商谈判以获得最合适的付款信用期，从而实现自身收益最大化。

图5～7分别描述了零售商物流服务水平与最优零售价、订货量及收益的关系。分散决策下，随着零售商物流服务水平的提高，其最优订货量呈下降趋势，而最优零售价及零售商收益呈上升趋势。这是因为零售商通过减少订货量及提高零售价来缓解物流服务成本增加所带来的资金压力。

图 2 上游制造商给予的付款信用期与零售价的关系Figure 2 The relationship between the payment credit period given by the upstream manufacturer and the retail price

图 3 上游制造商给予的付款信用期与订货量的关系Figure 3 The relationship between the payment credit period given by t he upstream manufacturer and the order quantity

图 4 上游制造商给予的付款信用期与收益的关系Figure 4 The relationship between payment credit period granted by upstream manufacturers and revenue

2) 集中决策。

图8、9分别描述了商品更新频率与最优零售价及订货量关系。由图8可得，集中决策下，快时尚零售商的最优零售价随着商品更新频率的加快而降低。由图9可得，零售商的最优订货量随着商品更新频率的加快而增加。这是因为随着商品更新速度的加快，为避免积货囤货，零售商通过降价的方式刺激需求，从而扩大销售量。

图10～12分别描述了快时尚零售商的物流服务水平与最优零售价、订货量及收益的关系。集中决策下，随着物流服务水平的提高，其最优订货量呈下降趋势，最优零售价呈上升趋势。这是因为随着投入的物流服务成本增加，零售商通过减少订货量及提高零售价的方式来缓解资金压力。零售商收益呈阶段性变化，当零售商物流服务水平小于40时，随着物流服务水平的提高，其收益呈下降趋势；而大于40时，随着物流服务水平的上升其收益增加。因此零售商应根据实际情况设定最合理的物流服务水平以实现收益最大化。

3) 两种决策下比较。

由图13可以看出，应收账款融资模式下，商品更新频率不变时，对于物流服务水平较低的零售商，集中决策下的利润大于分散决策下的利润；而对于物流服务水平较高的零售商，集中式决策下的利润小于分散式决策下的利润。因此，快时尚零售商应结合自身的物流服务水平选择最优的决策方式以实现收益最大化。

图 5 零售商物流服务水平与零售价的关系Figure 5 The relationship between retailer's logistics service level and retail price

图 6 零售商物流服务水平与订货量的关系Figure 6 The relationship between retailer's logistics service level and order quantity

图 7 零售商物流服务水平与收益的关系Figure 7 The relationship between retailer's logistics service level and revenue

图 8 商品更新频率与零售价的关系Figure 8 The relationship between product update frequency and retail price

图 9 商品更新频率与订货量的关系Figure 9 The relationship between product update frequency and order quantity

图 10 快时尚零售商物流服务水平与零售价的关系Figure 10 The relationship between logistics service level and retail price of fast fashion retailers

图 11 快时尚零售商物流服务水平与订货量的关系Figure 11 The relationship between logistics service level and order quantity of fast fashion retailers

图 12 快时尚零售商物流服务水平与收益的关系Figure 12 The relationship between logistics service level and revenue of fast fashion retailers

物流服务水平固定时，随着更新频率的加快，分散决策下的零售商利润减少，而集中决策下的利润增加。对于更新频率低的产品，销售周期长，此时快时尚零售商在分散决策下更优；而对于更新频率高的产品，销售周期短，此时快时尚零售商在集中决策下更优。因此供应链上各参与方应加强合作，结合产品属性确定适宜的决策方式，实现供应链系统价值最大化的同时尽可能实现企业自身收益最大化。

图 13 快时尚零售商物流服务水平与零售商收益的关系Figure 13 The relationship between the logistics service level of fast fashion retailers and retailers' revenue

4 结论与展望

本文从新零售的视角，针对一个由制造商及一个“线上+线下＋物流”的快时尚零售商组成的二级供应链，以利润最大化为目标，构建基于应收账款融资的订货定价决策模型进行研究，得出如下结果。

1) 在应收账款融资模式下，快时尚零售商的物流服务水平均与其最优零售价呈正相关，与最优订货量呈负相关。这是因为随着物流服务水平的提高，零售商投入成本增加，零售商通过减少订货量和提高零售价的方式来弥补。

2) 在分散决策下，快时尚零售商的最优零售价、订货量及收益均随着制造商给予的付款信用期N呈阶段性变化，且存在一个最优信用期(N=60),使得零售商收益最大。在集中决策下，快时尚零售商的更新频率与其最优零售价呈负相关，与最优订货量呈正相关。

3) 当物流服务水平固定时，随着更新频率的加快，分散决策下的零售商利润减少，而集中决策下的利润增加。

4) 当商品更新频率不变时，对于物流服务水平较低的零售商，集中决策下的利润大于分散决策下的利润；而对于物流服务水平较高的零售商，集中式决策下的利润小于分散式决策下的利润。

快时尚零售商要想在新零售战役中站稳脚步，还是要以互联网为载体，借助大数据等新技术，精准预测消费者多变的需求，并把控商品生产、流通以及销售的全过程；促进线上线下一体化，同时重点关注物流服务带来的影响；结合快时尚商品更新速度快的特点，将其考虑到快时尚零售商订货定价决策中以实现更多收益。在数字化推动品牌变革的过程中，快时尚零售商应积极开拓新的商业边界，寻求新的利润增长点。