面向延保服务的网购供应链协调策略研究

针对网购供应链延保服务决策效率和利润均衡问题,考虑产品故障率情形下,从延保价格、产品价格以及销售努力水平同时影响延保市场需求的角度,利用Stackelberg博弈构建了第三方服务商和电商平台的延保收益函数。分析比较了集中决策和分散决策下网购供应链的最优延保决策问题,探讨了2种收益共享契约对面向延保服务的网购供应链协调效果。研究表明,无论是集中决策还是分散决策,产品故障率的大小会同时影响延保服务的价格、销售努力水平、销售量及延保利润;传统收益共享契约无法实现面向延保服务的网购供应链协调,而改进收益共享契约并保证收益共享系数在合理区间取值,可优化电商平台、第三方服务商以及供应链系统的延保决策效率,实现供应链各主体延保收益的帕累托改善。     

双因素视角下复杂产品供应链质量激励契约研究

考虑短期经济收益和长期质量声誉的综合影响,设计了一类复杂产品供应链质量激励契约,辅助主制造商诱导供应商在实现自身最优收益的同时,自发地提升外协系统的质量水平,实现质量合作主体综合效用的共赢。针对复杂产品外协系统小批量订购模式,从广义质量损失视角测度外协系统质量水平,构建供应链质量合作主体的"收益-声誉"效用函数。考虑供应商质量信息优势,构建"委托-代理"模型分析固定支付情形下复杂产品供应链质量合作的均衡解。探寻质量激励函数对合作主体综合效用的激励作用,以合作方最优质量水平离差最小为优化目标,考虑实际效用提升、有效激励和主动参与等多种约束条件,构建目标规划模型分析质量激励情形下供应链质量合作的均衡解及改进效果。针对某商用飞机公司和某航空发动机公司的质量合作开展案例研究,通过比较分析验证质量激励函数的合理性和有效性,为复杂产品供应链质量激励契约设计提供了一种新的分析思路。     

考虑消费者质量感知水平的网购供应链均衡模型研究

为了研究消费者质量感知水平对网购供应链网络的影响,围绕消费者对电商企业所展示产品的质量感知水平和消费者收到产品的质量感知水平两个参数,借助有限维变分不等式理论,分析了电商企业、制造企业、物流企业和需求市场各层决策者的均衡及最优条件,构建了考虑消费者质量感知水平的四层网购供应链均衡模型。利用修正投影算法对模型进行求解,结合数值算例,讨论了消费者质量感知水平对网购供应链中电商企业、物流企业以及供应链总利润的影响。数值结果表明:需求市场消费者对产品的质量感知水平越高,网购供应链的总利润越大,且消费者收到产品的质量感知水平对网购供应链的总利润影响更大。     

网购供应链质量控制的策略研究

针对网购供应链中频繁出现的假冒伪劣等产品质量问题,考虑了由电商平台、平台销售企业和消费者3个理性群体组成的网购供应链,通过构建三方博弈的混合纳什均衡模型,求出了该混合策略纳什均衡解。在此基础上,进一步分析了网购供应链中各因素对相关主体行为概率的影响,得到了各主体的期望收益。运用Matlab R2017a软件对模型影响因素进行了数值仿真分析。研究结果表明,网购供应链质量博弈中存在着混合策略纳什均衡,且各主体的行为概率与惩罚、伪造、检验成本、收益、平台注册费用、后悔值、庆幸值等因素相关。为使各主体的期望收益同时趋于理想状态,电商企业应增加惩罚值和平台注册费用到区间中值,而消费者须增大后悔值、庆幸值到区间最大值。     

绿色和保鲜消费导向的生鲜农产品供应链协调

运用博弈论的方法,在考虑消费者绿色偏好和新鲜度敏感的情况下,针对电商环境下由生鲜农产品生产商、物流服务商和线下超市组成的三级生鲜农产品供应链,通过建立供应链Stackelberg博弈模型,得出供应链各成员在集中决策和分散决策下的最优决策,发现集中模式的供应链最优决策远优于分散模式,并且两种模式下供应链的最优目标值均与绿色偏好系数和新鲜度敏感系数成正比,说明引导消费者绿色和保鲜消费是提升供应链绩效的关键。最后通过设计“成本共担+收益共享”契约,实现供应链协调和帕累托改进,并通过数值分析证明该契约的有效性。     

线下体验服务和保鲜努力双重因素下生鲜电商供应链决策与协调研究

线下体验服务和保鲜努力投入是影响生鲜电商供应链绩效水平的关键因素。同时考虑线下体验服务和保鲜努力水平,构建生鲜电商供应链决策模型,对集中决策和分散决策下供应链绩效进行比较,在此基础上,设计“双向成本分摊”和“双向成本分摊+收益共享”契约,并验证契约协调的可行性。通过数值仿真,对供应链协调前后最优决策变化以及参数灵敏度影响进行分析。研究发现：1)集中决策、分散决策最优解均与体验服务敏感系数、新鲜度敏感系数呈正相关关系,且集中决策最优解优于分散决策;2)“双向成本分摊”契约可使得体验服务和保鲜努力均达到集中决策水平,但供应链总利润未得到改善;“双向成本分摊+收益共享”契约实现了供应链完美协调,各主体利润均得到帕累托改善。     

考虑政府激励政策的绿色供应链博弈模型及 契约协调研究

研究政府的激励政策对于制造商研发设计绿色产品以及供应链协调机制的影响。通过构建集中决策下的垂直博弈模型、分散决策下制造商领导的Stackelberg博弈模型,分别得到均衡的绿色度、定价策略以及各组织利润。在此基础上提出了基于收益共享或成本共担契约的供应链协调机制,得到最优的成本共担与收益共享比例。利用数值分析对上述结论进行验证,并进行了参数敏感度分析。研究表明,相比于分散决策,集中决策下的绿色度更大、零售价更低、供应链整体利润更大。单一的成本共担契约无法实现供应链协调;对于综合契约协调机制,收益共享比例与成本共担比例负相关。各组织利润与绿色产品单位补贴调节因子以及绿色度敏感度系数正相关、与价格敏感度系数以及绿色投资系数负相关。     

碳约束下生鲜平台供应链包装回收决策与协调研究

在政府限制企业碳排放背景下,针对易腐蚀、难储存的生鲜品,研究电商平台-供应商-TPLSP三级供应链中保鲜努力水平、包装回收价格等最优决策。对比分析TPLSP在分散决策下采用与不采用包装回收策略时,生鲜平台供应链的决策与系统效益,并以其中效益较高的供应链系统集中模式为基准,分析碳交易价格、新鲜度与回收价格偏好程度三者对供应链系统利润以及减排效果的影响,构建数量折扣和两部收费相结合的优化契约。研究表明：碳交易价格与消费者包装返还率呈正相关,但并不能提升生鲜品的市场需求;在消费者的新鲜度偏好以及生鲜包装回收价格敏感度均较高时,供应链系统有更高的经济效益;当参数在合理范围内时,通过数量折扣和两部收费组合契约可以实现供应链系统的协调优化。     

基于横向公平偏好的供应链知识共享激励与监督

考虑成员企业公平偏好行为,并引入核心企业对成员企业的监督函数,构建双代理人情形下的供应链知识共享激励与监督模型,剖析成员企业公平偏好对供应链知识共享激励与监督效果的影响。研究结果表明：激励与监督机制对知识共享努力水平的提升具有互补性;随着核心企业监督水平的提升,产出激励系数减少,奖惩系数增加;成员企业公平偏好对供应链知识共享激励系数和供应链知识共享奖惩系数并不总是起到积极作用,但可以提升知识共享努力水平。     

碳税情形下考虑低碳偏好的收益共享契约协调模型

研究考虑碳税和消费者具有低碳偏好情形的供应链碳减排的协调问题,得到实现供应链碳减排协调的必要条件。通过引入数量折扣策略,构建供应链碳减排的收益共享契约协调模型,解决纯粹的收益共享契约无法协调供应链碳减排的问题,并给出契约参数需要满足的条件。在消费者的低碳偏好以加法形式来影响市场需求时,通过模型优化,给出供应链的最优产品订购量和最优碳排放水平的确定方法。研究发现,在供应链协调时,供应商提供给制造商的批发价格是碳税的减函数,是碳排放水平的增函数;供应链系统的订购量与碳税成反比,而碳减排水平与碳税成正比,与碳减排系数成反比。     

TPL主导下的生鲜电商三级供应链决策分析

研究由TPL、生鲜电商、生鲜产品供应商组成的三级供应链系统,其中生鲜农产品的市场需求受网上零售价格、安全追溯系统可用性、新鲜度的影响。在TPL主导下,运用Stackelberg博弈模型,分析生鲜电商、生鲜产品供应商不同领导权下的最优决策和最大利润,得出以下结论:生鲜产品供应商作为第二领导下的TPL利润、安全追溯系统可用性、保鲜水平、市场需求均大于其作为第三领导时的情形;不同领导权对供应链企业的利润也会产生影响,利润偏向于领导权大的一方。然而不管哪种决策模型,其供应链利润均小于集中决策下的情形。     

协同视角下消费者参与的网购商品质量监管策略研究

网络购物成为最重要的消费方式之一,网购商品质量问题引起了政府和全社会的广泛关注。因此,引入消费者反馈机制,构建了协同视角下政府部门、第三方电商平台、消费者三方共同参与的演化博弈模型,分析了各主体的演化稳定策略,基于Lyapunov第一法则研究了演化稳定点存在的条件,运用Matlab 2020b仿真分析了各要素对策略选择的影响。研究表明：增大消费者反馈给第三方电商平台带来的声誉价值溢价或声誉损失,将使其选择强化审查策略;提高协同收益和政府部门对第三方电商平台的处罚额,均将使政府部门选择严格监管、第三方电商平台选择强化审查;反馈成本的降低,不仅会提高消费者反馈的积极性,还会促进政府部门严格监管和第三方电商平台强化审查。最后,结合模型求解和仿真分析,为实践中如何提高网购商品质量提出了对策与建议。     

双方不完全信息下政府引导的逆向供应链协调研究

讨论双方不完全信息下政府引导一个制造商和两个零售商组成的逆向供应链的协调问题。运用信号甄别和委托代理理论,分别从政府不参与、政府奖励零售商和政府奖励制造商三个方面得到零售商和制造商的协调策略。研究表明:定价合同可有效避免逆向选择,实现逆向供应链协调;高市场需求状态下低成本零售商获得收益较高;政府对企业的合理奖励,尤其是对零售商的奖励,可以促进逆向供应链协调,提高收益。     

消费者个体特征及物流服务感知对网购平台选择的影响研究

为探究消费者个体特征和物流服务感知对网购平台选择的影响,构建了消费者网购平台选择影响因素的假设模型。运用单因素方差分析和多元回归分析的方法,从个体特征和物流服务感知两个方面验证了原假设内容。结果表明：配送质量、服务态度、经济性感知和便利性感知对消费者网购平台的选择具有正向影响。统计特征、认知特征和行为特征通过影响物流服务感知因素,间接影响消费者对网购平台的选择。针对影响因素的重要程度,制定差异化的物流服务策略,能够更好地服务于网购消费者。     

Study on the decision-making and coordination of an e-commerce supply chain with manufacturer fairness concerns

The decision-making and coordination of an e-commerce supply chain (ECSC) with manufacturer fairness concerns by incorporating the e-commerce platform into the decision-making process is studied in this paper. An ECSC composed of a single manufacturer and a single e-commerce platform is developed, and the optimal decisions for three scenarios are investigated, namely, a decentralised decision-making model without consideration of fairness concerns, a decentralised decision-making model considering manufacturer fairness concerns, and a centralised decision-making model. Then, a comparative analysis of the optimal decisions of the different models is conducted. On this basis, a coordination mechanism for the decentralised decision-making models is further proposed, and finally, a numerical analysis is employed to verify the conclusions. The research shows that the e-commerce platform, although it is the dominant party, obtains less profit than the manufacturer due to the unique operation characteristics of the ECSC. The sales price, service level, and profit of the ECSC are maximised in the centralised decision-making model, and they are not affected by the commission rate. The sales price, service level and profit of the decentralised decision-making model that considers manufacturer fairness concerns are inferior to those for the model that considers fairness concerns, indicating that manufacturer fairness concerns reduce system efficiency. In addition, a ‘cost sharing joint commission’ contract can be used to coordinate an ECSC.     

The effect of human factors on the performance of a two level supply chain

Many studies have addressed the issue of coordination in a supply chain. Coordinating mechanisms such as joint lot sizing models, quantity discounts and delay in payments have been used to achieve coordination in a supply chain. An important omission in this literature is the role of human factors, in particular inspection errors and learning, as a tool to improve coordination in a supply chain. In this paper, two coordination mechanisms found in the literature are integrated into a model for a two-level supply chain in which the incoming quality level of raw materials provided to a vendor by a set of suppliers is not perfect. The model addresses supply chain coordination by specifically investigating the role of different human factors on the total cost of the supply chain. These factors are: (a) type I and type II inspection errors; (b) learning in the production process; and (c) learning in quality at the suppliers’ end. Numerical examples are used to compare the costs of the three extensions with the base model (with no defectives).