供应风险与需求风险对B2C电商利润影响的差异

郑 锐，李 毅，程斌武

(1.武汉理工大学 安全科学与应急管理学院，湖北 武汉 430070；2.西安交通大学 管理学院，陕西 西安 710049)

供需风险给线上B2C零售商的供应链管理带来了巨大挑战。供应风险，通常是指供应短缺的风险，可能由多种原因引起，如需求预测不准确导致供应商产量准备不充分、自然灾害或设备故障导致供应商生产中断等[1]。对于线上B2C零售商，其复杂的供应系统增加了供应风险的管理难度。调查数据显示，每年缺货导致全球线上零售商的总利润损失约为170亿美元[2]。需求风险，即实际需求的不确定性，也困扰着各大B2C零售企业。线上B2C零售商通常面临很大的需求波动，这种需求波动可能是由于不同节日的促销活动、产品季节性因素等导致的。调查数据显示，在时装行业，由于提前采购导致的产品积压或缺货带来的损失可能超过产品的总制造成本[3]。

在供应链风险管理中，B2C零售商的库存策略起着至关重要的作用。线上B2C零售商可以通过不同的库存策略降低或规避一定的风险。若零售商采用提前备货的库存策略，则将大大降低供应不可靠的风险。然而，提前备货要求零售商在观察到实际需求之前做出采购决策，此时其不得不承担需求不确定的风险。相比之下，若零售商采用JIT(just-in-time)库存策略，零售商则不再提前采购，而是在收到顾客的订单后再向供应商订货。JIT库存策略解决了零售商面临的需求风险问题，但要求零售商承担一定水平的供应商库存不足或不能及时交付的供应风险。

在业界，许多线上B2C零售商正在从传统的提前采购库存策略转变为JIT库存策略。例如，唯品会电商公司(中国第三大B2C电子商务公司)销售的产品中有80%以上是以JIT库存模式运作的。从风险管理的角度来看，这意味着零售商正通过承担一定水平的供应风险去规避需求风险。因此，笔者基于现有文献中对供需风险下零售商采购策略的分析方法，探讨供应风险与需求风险对线上B2C零售商利润影响的差异，以期为B2C电商的供应链风险管理提供一定指导。

1 文献综述

自20世纪90年代以来，国内外学者开始深入研究企业的供应链风险管理策略[4]。关于零售商或制造商在供应不确定时的最优采购问题，文献[1]回顾了应对供应中断风险的相关研究，概括了在供应存在风险时零售商或制造商决策采购策略的两个核心问题，即如何选择供应商和如何在选定的供应商之间分配采购数量。HO等[5]基于现有文献，对零售商在不同供应风险情景下的应对策略进行了总结。HECKMANN等[6]对供应风险的定义、风险的建模方法及风险水平的度量指标进行了全面的综述与整理。在现有文献中，对供应不确定的建模方法主要有3种：①随机产出模型，即供应商的产能是投入量的一个函数；②随机容量模型，即供应商的总供应容量是随机的；③随机提前期模型，即供应商的交货时间不确定。笔者将采用随机容量模型刻画供应商的供应不确定性，该模型更适用于零售商的采购问题。

关于零售商在需求不确定时的采购问题，最经典的模型为报童模型[7]。报童模型指出一个零售商在面临需求不确定时需要权衡超额订购的成本与缺货会导致的损失来决策其最优采购量。学者们基于报童模型提出了更广义的需求风险分析模型，如QIN等[8]总结了基于报童模型的相关拓展模型，指出拓展模型通常会考虑客户需求的不同波动特征、与供应商的不同采购合约及供应商的可靠性水平等因素。DADA等[9]首次对同时存在供应风险与需求风险报童问题进行了研究。MARTINEZ-DE-ALBENIZ[10]对如何选择供应商以减轻需求风险影响的相关研究进行了综述。笔者将采纳报童模型中对需求风险及相应采购策略的分析方法。

关于供应风险与需求风险对零售商及整个供应链效益影响的差异，MAK等[11]通过仿真模拟的方法分析了风险分散与风险共担在应对供应风险与需求风险中的不同效果，发现适当水平的动态采购可以有效缓解供应中断与需求不确定的影响。SCHMITT等[12]发现当供给稳定但需求不确定时，零售商采用集中的库存策略更有效；当需求确定但供给有风险时，零售商采取分散的库存策略更有效。RONG等[13]探讨了供需风险在供应链中的传播效应，发现需求的不确定性会从供应链的下游向上游逐渐放大，出现经典的牛鞭效应；类似于需求不确定下的牛鞭效应，供应的不确定性也会从上游向下游放大，形成逆向牛鞭效应。

2 研究模型

研究模型的背景为一个线上B2C零售商从两个供应商采购同一商品以补充两个区域仓库的库存。由于两个区域仓库之间的距离较远，例如位于广东的华南仓与位于天津的华北仓，零售商通常会预先分配两个仓库的采购量。假设从供应商j为仓库i提供的订货量为qij，i,j∈{1,2}。由于生产规模经济的限制，一个供应商的产能无法满足零售商的总需求，因此零售商有两个供应商。供应商1与供应商2的产品批发价格分别为w1和w2，为不失一般性，假设w1≤w2。零售商可以选择提前采购以确保供应商的供给量，此时零售商需承担需求不确定的风险；零售商也可以在观察到实际需求后再向供应商订货，此时零售商需承担供应不确定的风险。笔者将对比不同风险下零售商的利润表现，进而探讨供应风险与需求风险对B2C电商利润影响的差异。产品在两个区域的售价分别为p1和p2。零售商可以在两个区域采用不同的促销活动，因此产品在两个区域的售价可以不同，为不失一般性，假设p1≥p2。为了专注于不同风险对零售商利润的影响，不考虑零售商与供应商之间的采购契约设计问题，即将pi和wi视为外生变量，且仅考虑零售商有利可图的情形，即wi

2.1 供应风险下B2C电商的最优采购策略

当供应不确定时，假设两个供应商的供给容量都是随机的，分别用随机变量S1和S2表示，且Si(i∈{1,2})服从独立的两点分布：Si取低库存容量SL的概率为β，取高库存容量SH的概率为(1-β)。β反映了供应商的不可靠水平，0≤β≤1，β值越大，则供应越不可靠。在供应风险系统中，零售商已观察到两个地区的需求，故假设两个区域的需求均为D。笔者仅考虑SL

p2min[D,min((S1-q11)+,q21)+

min((S2-q12)+,q22)]}-E[w1min(S1,q11+q21)+

w2min(S2,q12+q22)]

(1)

s.t.q1j+q2j≤SH，j∈{1,2}

(2)

在式(1)中，第一项表示零售商的期望销售额，第二项表示零售商的期望采购成本。式(2)表示供应商的供给容量约束。在利润函数式(1)中，研究假设销售期结束时未售出商品的残值为零，这类模型适用于蔬菜、水果、鲜花等易腐性商品。由于p1≥p2，从式(1)可以看出仓库1会被优先供给，即零售商会利用容量Sj先满足仓库1的订单(q1j)，再用剩余容量(Sj-q1j)+服务仓库2的订单。

命题1当供应不确定时，零售商的最优采购策略如表1所示。

表1 供应不确定时零售商的最优采购策略

当供应不确定时，零售商通过权衡从多个供应商采购可获得的期望单位收益(即βpi)与单位采购成本(即wj)来决定其采购量。如果βpi>wj，那么零售商将选择从供应商j为仓库i采购一定数量的产品。此外，当供应商的总容量不能满足零售商的总需求时，零售商需要决定是使用有限容量来确保区域1的供给(因为区域1的售价更高)，还是使用该容量来满足区域2的需求。零售商通过比较给区域1额外备货可以获得的期望收益(即βp1)与将货品留给区域2的边际收益(即p2)，当βp1>p2时，零售商将先为区域1准备充足的供给量。

β(p2-w2)(2SL-D)+(1-β)2p2D

s.t.q21≤SH-SL,2SL-D≤q22≤SH+SL-D,

q21+q22≥D

(3)

β(1-β)[p1(q12+SL)+p2q22]+(1-β)2×

[p1D+p2min(D,q21+q22)]-β(w1+w2)SL-

(1-β[w1(q11+q21)+w2(q12+q22)])

s.t.q11+q12≥D,q1j≥SL,qij≤D,q1j+q2j≤SH

(4)

2.2 需求风险下B2C电商的最优采购策略

当需求存在风险时，假设两个区域的需求是随机的，分别用R1和R2表示。零售商未来可能面临低需求或高需求，故假设Ri(i∈{1,2})服从独立的两点分布：Ri取低需求量DL的概率为α，取高需求量DH的概率为(1-α)。α反映了需求的不可靠性水平，0≤α≤1。在需求风险模型中，假设供应商的供给能力是确定的，两个供应商的供给容量均为K。K代表供应商在观察到实际需求之前的备货量，假设DL

p2min(R2,q21+q22)]-w1(q11+q21)+

w2(q12+q22)

(5)

s.t.q1j+q2j≤K，j∈{1,2}

(6)

qi1+qi2≤DH，i∈{1,2}

(7)

在式(5)中，第一项表示零售商的销售收入，第二项和第三项为采购成本。式(6)为供应商供给能力的约束。式(7)为两个区域的需求约束。为了关注不同风险对零售商利润影响的差异，暂未考虑在两种风险模型下零售商运营成本的差异。在实际运营中，如果零售商采用提前采购的库存策略，那么其可能面临比JIT库存策略下更高的库存成本；如果零售商采用JIT库存策略，那么其可能面临比提前采购库存策略下更高的批发价格。这些运营成本的增减，不会显著改变不同风险对零售商利润影响的主要特征。

命题2当需求不确定时，零售商的最优采购策略如表2所示。

表2 需求不确定时零售商的最优采购策略

[(1-α)p1-w2]q12+[(1-α)p2-w1]q21+

[(1-α)p2-w2]q22

s.t.q11+q21≤K,q12+q22≤K,q11+q12≤DH,

q21+q22≤DH,q11+q12≥DL,q21+q22≥DL

(8)

当需求不确定时，零售商通过对比采购可能获得的期望收益(即(1-α)pi)与单位订货成本(即wj)来决策其订货数量。当期望边际收益高于边际订货成本时，零售商将有动机为仓库i采购足够的数量以满足可能的高需求；否则，零售商将为仓库i仅订购DL单位的产品。根据命题1与命题2中零售商在不同风险下的最优采购策略，可以计算出不同风险下零售商的最优利润，分别如表3和表4所示。

表3 供应风险系统中零售商的最优利润

表4 需求风险系统中零售商的最优利润

3 不同风险对零售商利润的影响

为公平地比较不同风险对零售商利润的影响，首先定义不同风险系统中零售商的利润效率，如式(9)所示。

(9)

通过数值示例展示命题3中的发现，令SL=DL=40，SH=DH=100；D=K=90，其他参数值如表5所示，该算例对应的计算结果如图1所示。

图1 供应风险与需求风险下零售商利润效率对比分析

表5 算例参数设置汇总

从图1可以看出，大多数情况下零售商在供应风险系统中的利润效率高于其在需求风险下的利润效率。当β=α=0时，零售商的利润效率为100%，零售商的利润效率随着供应不可靠水平或需求不可靠水平的升高而下降。当两个地区的销售价格满足p1≥p2+w2-w1时，零售商在供应风险系统中的利润效率始终不低于其在需求风险系统中的利润效率。只有当供应不可靠水平高于一个阈值且两个区域的产品销售价格满足p1

上述结果表明，对线上B2C零售商而言，与供应风险相比，需求风险在很多情况下对其利润的影响更大。这一发现从供应链风险管理的角度解释了大部分B2C零售商开始从传统的提前采购的库存策略转向JIT库存策略的原因。为了进一步验证以上结果的普适性，笔者将探讨不同随机供给与需求函数下，零售商利润效率对风险的敏感程度。

4 零售商利润对不同风险的敏感性分析

为分析零售商利润对不同风险的敏感程度，首先确定不同风险系统中风险水平的度量方法。基于现有文献中对风险水平的度量方法，笔者采用变异系数(coefficient of variance，CV)衡量不同系统中的风险水平[14]，CV值越大表示风险水平越高。一个随机变量的变异系数等于该随机变量的标准差与期望值的比值。笔者除了考虑Si与Ri服从两点分布的情形，还考虑了Si服从[SL,SH]区间上均匀分布和Ri服从[DL,DH]区间上均匀分布的情形。不同分布函数下供应风险系统与需求风险系统中变异系数的计算方法如表6所示。

表6 不同分布函数下风险水平的度量

不同分布函数下零售商利润效率随风险水平的变化趋势分别如图2和图3所示。其中，图2与图3示例中的参数设置同图1示例。

图2 两点分布下零售商利润效率随风险水平的变化关系

图3 均匀分布下零售商利润效率随风险水平的变化关系

结合图2和图3可知：①在均匀分布与两点分布下，零售商在供应风险下的利润效率通常高于其在相应的需求风险系统中的利润效率，这表明需求风险对零售商利润的影响通常比供应风险对零售商利润的影响更大。②当风险水平较低时，供应风险与需求风险对零售商利润的影响差别较小；当风险水平较高时，零售商在需求风险下的利润效率远低于其在供应风险下的利润效率。③在需求风险系统中，零售商的利润效率随风险水平的升高下降得更快，这说明零售商的利润对需求风险更敏感。④与命题3中的发现一致，只有当风险水平较低且两个区域的销售价格满足p1

上述结果可为线上B2C零售商的供应链风险管理策略提供重要指导。对于线上B2C零售商而言，降低需求风险可更有效地改善其利润。这也从供应链风险管理的角度验证了B2C零售商从传统的提前采购的库存策略转向顾客下单后再向供应商订货的JIT库存策略的合理性。

5 结论

(1)笔者对比分析了供应风险与需求风险对B2C零售商利润影响的差异，结果表明：在多数情况下，需求风险对零售商利润的影响大于供应风险对零售商利润的影响；相较于供应风险，零售商的利润效率随着需求风险水平的升高下降得更快，即零售商的利润对需求风险更敏感。

(2)研究结论可为B2C零售商供应链风险管理提供重要指导。在供应链风险管理中，零售商应尽量将有限的资源投入到降低需求风险上。B2C电商可以利用专业的数据分析公司提升需求预测的准确性。同时，B2C零售商应尽量由传统的提前采购的库存策略转向顾客下单后再向供应商订货的JIT库存策略或直接由供应商发货的直邮策略。

(3)上述研究发现适用于生鲜类等保质期短、残值低的商品，在后续研究中可以进一步探索供需风险对电子、服装等品类商品利润影响的差异。对于这类商品，零售商可以将未售出的产品退还给供应商，从而降低其库存积压的风险。此外，还可以通过案例分析或企业实际运营数据验证供需风险对B2C电商利润影响的差异。