考虑需求信息与溯源服务的黄河流域低碳企业定价策略研究

2021-05-26

现代营销·经营版 2021年4期

（河南农业大学信息与管理科学学院河南郑州 450004）

作为我国重要的生态屏障和经济地带[1]，黄河流域承受着巨大的减排压力，研发、实施碳减排创新技术，走低碳、绿色的发展路径是未来的必然选择。但黄河流域制造业同质化问题严重[2]。大数据与区块链的融合应用可解决此问题，但在新背景下，黄河流域低碳供应链定价机制是当前主要思考的问题。

近年来，学界关于大数据与区块链融合应用下黄河流域低碳企业定价问题的研究鲜少。相关研究主要集中在针对大数据或区块链背景下的供应链定价策略，如刘盼等[3]探讨了考虑大数据信息与定向广告投入的供应链协同定价策略；贺杰等[4]探讨了在大数据背景下零售企业协同定价策略；陈化飞等[5]分析了区块链技术的应用对生产商谎报鲜活度信息行为的影响。刘盼等[6]探讨了黄河流域低碳供应链成员在区块链与大数据融合应用背景下的定价策略，为本文的研究奠定了基础。

综上，现有研究关于大数据与区块链融合应用背景下低碳产品需求函数有待改进。且未考虑共享需求信息和共享溯源服务对低碳产品关键定价因子的影响。

一、模型构建

（一）参数描述

πir：零售商在模式i下的收益。其中，i={I，B，N，M}。I表示零售商与制造商均独自采用需求预测服务和溯源服务的模式；B表示零售商与制造商独自采用需求预测服务而协同采用溯源服务的模式；N表示零售商与制造商协同采用需求预测服务而独自采用溯源服务的模式；M表示零售商与制造商协同采用需求预测服务和溯源服务的模式。

p为低碳产品零售价格；λ为碳减排水平失效系数，E为碳减排努力水平；γ为低碳产品质量安全水平失效系数；m为低碳产品质量安全努力水平；wi为i模式下低碳产品的批发价；cw为低碳制造商的生产成本；cow为低碳制造商的需求信息服务投入本；cmw为低碳制造商的溯源服务投入成本；z为碳减排成本系数，制造商的碳减排成本为zE2/2；pi为i模式下低碳产品的零售价；cr为零售商的销售成本；cor为零售商的需求信息服务投入成本；cmr为零售商溯源服务投入成本；Φ是基于大数据与区块链的需求信息服务与溯源服务应用后的行业成本优化系数，即低碳制造商与销售企业通过融合应用来自企业内外部的新信息可有效优化生产流程、降低生产等成本，文中假设其优化系数为Φ。

（二）需求函数构建

基于效用函数理论，当产品的真实价值大于消费者感知价值时，消费者才会购买该产品。在大数据与区块链融合下，获取消费者对产品碳减排水平与质量安全水平的需求更加精准，若这种需求得不到满足，将影响消费者的购买决策。因此，新背景下用碳减排水平的失效力与质量安全水平的失效力更能反映碳减排水平、质量安全水平与需求之间的关系。因此，满足公式（1）所示关系。

其中表示消费者对产品价值评价，其值服从上的均匀分布。表示消费者购买该农产品的效用，。因此，我们得到实际市场需求函数满足。可得各模式下的市场需求函数，如公式（2）所示。

（三）研究假设

(a）采用需求信息服务与溯源服务后，消费者对产品的质量及碳减排水平信息的信任性有望增加。存在，

(b）目标消费者偏好低碳产品，愿意购买更低碳、价格较低的产品。

1.不同成本分担模式下供应链定价博弈模型

（1）I模式下的定价决策

I模式下，制造商与零售商的收益分别为公式（3）和（4)。

基于公式（2）和（4）可得、及最优收益。

由公式（5)、(6)、(7）和（8）可得性质1。

（2）B模式下的定价决策

假设制造商承担的零售商溯源成本系数为。制造商与零售商的收益分别为公式（9）和（10)。

由公式（9）和（10)，可得最优批发价、最优零售价、最优收益：

由公式（11)、(12)、(13）和（14）可得性质2。

性质2

（3）N模式下的定价决策

假设制造商承担的零售商需求信息服务成本的系数为。制造商与零售商的收益分别为公式（15）和（16)。

由公式（15）和（16）可得最优批发价、最优零售价以及最优收益分别如下：

由公式（17)、(18)、(19）和（20）可得性质3。

性质3

（4）M模式下的定价决策

M模式下，制造商与零售商的收益分别为公式（21）和（22)。

可得最优批发价、最优零售价以及最优收益分别如下：

综上，可得性质4。

性质4

二、数值仿真

本文采用数值仿真算例验证所得性质的有效性。因市场需求大于零，故设cmr=0.004，cmw=0.007,cor=0.005，cow=0.006，λI=λN=0.02，λB=λM=0.01，E=0.02，ΦI=0.5，ΦB=ΦN=0.3，ΦM==0.1，cr=0.01，cw=0.03，γI=γN=0.2，m=0.1，γB=γM=0.05，z=0.1可得4种成本分担模式下各参数的情况，即下图。