肖勇波，陳冰瑤，榮立松

(清華大學經濟管理學院，北京 100084)

基于移動商務平臺的供應鏈優(yōu)化與協(xié)調研究

肖勇波，陳冰瑤，榮立松

(清華大學經濟管理學院，北京 100084)

3G網絡的普及為移動商務的進一步發(fā)展提供了廣闊的平臺，越來越多的企業(yè)通過開發(fā)基于移動商務平臺的應用來銷售產品進而擴大市場份額。本文考慮一個網絡零售商和一個移動平臺服務商組成的供應鏈系統(tǒng)；其中零售商借助于服務商的營銷努力來開拓移動渠道需求。零售商根據平臺銷量向服務商支付傭金；考慮到捕獲的需求所帶來的網絡外部性，服務商需要確定自身的營銷投入。基于一個Stackelberg博弈模型，我們研究了零售商的最優(yōu)傭金和服務商的最優(yōu)營銷努力決策，刻畫了最優(yōu)決策的結構性質，并提出了一個分段傭金契約來實現供應鏈的協(xié)調。數值實驗表明通過零售商和平臺服務商的協(xié)調運作，能夠有效地提高整體利潤。研究結果對新時期網絡零售商開展基于移動商務平臺的協(xié)作具有較強的管理啟示。

電子商務；供應鏈管理；網絡外部性；營銷努力；最優(yōu)定價

1 引言

近些年，我國電子商務發(fā)展迅猛，網絡零售呈現高速增長的態(tài)勢。據中國電子商務研究中心的數據顯示，2007年以來，我國連續(xù)四年網絡零售年增長率平均為100.93%；預計在未來的幾年里依然能保持高速增長[1]隨著3G網絡技術、智能手機和平板電腦的普及應用，新興電子商務呈現出移動化等特征[2]，移動商務將在電子商務中扮演越來越重要的角色。艾瑞咨詢研究數據顯示，2011年我國移動電商市場整體規(guī)模達到114.6億元，增長率達416.2%，2012年將有望突破500億元[3]在這樣的背景下，以京東、淘寶、凡客等為代表的網絡零售商紛紛開始在安卓和iOS平臺上開發(fā)自己的APP應用，以挖掘移動商務渠道所帶來的新市場的潛力。

如何有效地開拓來自移動渠道的需求是網絡零售商面臨的主要挑戰(zhàn)之一。這是因為，移動渠道高度依賴于安卓、iOS等平臺系統(tǒng)，網絡零售商僅僅依靠自身力量來開拓移動渠道需求往往是很困難的。相反，借助這些平臺的力量來進行市場開拓則會有效得多。本文將考慮一個網絡零售商(簡稱為零售商)和一個移動平臺服務提供商(簡稱為服務商)組成的系統(tǒng)，其中零售商主要借助服務商的力量來開拓移動市場。為了更好地激勵服務商投入努力進行市場開拓，零售商對通過移動渠道銷售的產品，將和服務商分享相應的收益。從自身利益出發(fā)考慮，服務商則需要確定其在移動渠道上營銷零售商產品的努力程度。我們將從供應鏈的視角研究零售商和服務商之間的交互行為和協(xié)調機制，從而為新時期網絡零售商通過移動商務平臺開拓新需求、提升自身績效提供參考。

在我們考慮的供應鏈系統(tǒng)中，移動商務平臺作為一個全新的銷售渠道，在與零售商的傳統(tǒng)網上渠道形成補充關系的同時，也形成了相互競爭的關系。這是因為服務商在投入努力開拓移動市場的過程中，難免會有部分傳統(tǒng)網上渠道的顧客需求轉移到移動渠道，從而給零售商帶來一定的負面影響。因此，與傳統(tǒng)的多渠道管理類似[4-5]，零售商需要考慮到兩個渠道之間的潛在沖突，從全局優(yōu)化的角度來確定分享給服務商的銷售收益。對于服務商來說，通過投入營銷努力，除了獲取來自零售商的銷售傭金，吸引的這部分顧客還可能為服務商創(chuàng)造其他的價值。比如：通過移動平臺購買零售商產品的顧客還有可能會選擇購買平臺上的其他相關產品或增值服務，從而為服務商帶來更多的收益；同時，這些顧客也會通過“口碑效應”為服務商帶來新的價值。事實上，網絡環(huán)境中的這種“外部性”帶來的服務收入有可能遠遠高于傭金收入”因此，在考慮外部性的背景下，服務商實際上面臨著一個雙邊市場[7]；我們也將從全局優(yōu)化的視角來研究服務商在兩個收益來源之間的權衡行為。

我們的研究屬于供應鏈優(yōu)化與協(xié)調的范疇；這是一個在學術界已經得到過廣泛關注的話題。在學者考慮的供應鏈中，大多考慮的同一領域供應鏈上下游企業(yè)之間(比如供應商與生產商、生產商與銷售商等)的協(xié)調機制，一般只針對實物型產品[8-9]。然而，在我們考慮的系統(tǒng)中，零售商與平臺服務商這兩個本來屬于不同領域的企業(yè)，通過移動商務平臺建立起上下游合作關系。服務商為零售商提供產品的“營銷服務”并從中獲取傭金，這不同于傳統(tǒng)的基于庫存的合作關系。事實上，“服務供應鏈管理”是近年來學術界和企業(yè)界共同關心的話題之一。信息技術為跨行業(yè)的企業(yè)展開合作奠定了基礎；比如本文研究的零售商和服務商之間的合作關系也適用于零售商與電信運營商(比如京東與中國移動[10])、航空公司與銀行(比如南航與中國銀聯(lián)[11])等。作為供應鏈中的下游企業(yè)，服務商在系統(tǒng)中的角色是通過營銷努力來影響零售商的需求。因此，我們的研究和基于銷售努力的供應鏈優(yōu)化與協(xié)調密切相關。然而，與以Chen Fangruo[12]和陳劍等[13]為代表的相關研究不同的是，服務商在優(yōu)化營銷努力的過程中需要考慮到網絡外部性的影響；同時，上游的零售商優(yōu)化的是兩個渠道的整體利潤。結合考慮問題的特征，我們提出了一個分段傭金契約來實現零售商與服務商的協(xié)調運作。

多渠道協(xié)調也是運營管理領域近年的熱點問題之一。傳統(tǒng)模型中，銷售商通過調整不同渠道的銷售價格或者銷售努力來實現整體利益的最大化[14-15]。網絡銷售則給多渠道的動態(tài)協(xié)調奠定了基礎：在隨機需求環(huán)境下，根據銷售狀態(tài)的演變實時地影響/控制需求或者調整產品的交付，無疑能更好地實現產品供給和需求的匹配，從而提高銷售收益。因此，有較多文章從收益管理的視角，采用動態(tài)規(guī)劃的方法來研究電子零售中的渠道控制策略[16-18]。在我們考慮的模型中，零售商追求的是傳統(tǒng)網上渠道和移動商務渠道的集成優(yōu)化。然而，不同于上述文獻的是，零售商并非通過決策“直接”來影響兩個渠道的需求；相反，零售商通過確定支付給服務商的單位傭金來激勵服務商投入相應的營銷努力，從而“間接”地影響兩個渠道的需求。雖然存在上述不同，我們仍將借鑒多渠道集成優(yōu)化的思想來研究零售商的最優(yōu)傭金決策。

最后，服務商的網絡外部性是我們模型的關鍵要素之一。事實上，網絡外部性很早就得到了學者的關注。比如，Basu[6]、Gandal[19]和Bryniolfsson等[20]通過實證研究表明，若提高某一產品的互補性產品或服務的銷量，將能夠提高消費者對該產品的支付意愿，而且產品的互補性越強，網絡外部性越大。在當今世界，社會化媒體中的網絡外部性尤其得到了大家的關注，成為相關企業(yè)非常重要的收入來源，有許多類似的證據表明社會化媒體的網絡外部性在新產品或服務的采納[21]、消費者在現有服務商之間的轉移[22]等方面發(fā)揮著巨大的作用。在我們的模型中，平臺服務商開拓的市場需求所帶來的網絡外部性是決定其營銷努力的重要因素。我們將針對不同程度的網絡外部性(強、中、弱)，結合雙邊市場的思想，研究服務商在兩個收入來源之間的綜合折中決策。

2 模型描述

考慮一個網絡零售商和一個移動平臺服務商組成的供應鏈系統(tǒng)。其中零售商在自己的傳統(tǒng)網絡渠道銷售產品的同時，考慮借助服務商所提供的移動平臺來開拓新的移動渠道市場。為了更好地激勵平臺服務商投入努力營銷零售商的產品，零售商對通過移動平臺銷售的每單位產品，將以傭金的形式向服務商支付一定的費用；記零售商支付給服務提供商的單位傭金為s。為了優(yōu)化自身的利益，平臺服務商需要確定在推廣零售商產品上投入的營銷努力η。不失一般性，假設營銷努力的下限為0，上限為η+，即有η∈[0，η+]。模型的示意圖如圖1所示。

圖1 模型示意圖

在開拓移動渠道之前，記零售商在傳統(tǒng)渠道的市場需求為D，其產品的單位銷售利潤(即售價減去成本)為r。在與平臺服務商建立基于傭金的合作關系以后，服務商的營銷努力將給零售商的需求帶來兩方面的影響。一方面，因為新開拓的移動渠道和傳統(tǒng)渠道的交叉性，服務商的營銷努力將促使部分傳統(tǒng)渠道的市場需求轉向移動渠道。很顯然，服務商的營銷努力越大，那么這種需求轉移的比例將越大。仿照Tsay等[5]的做法，我們假設從傳統(tǒng)渠道轉移向移動渠道的需求d1(η)與營銷努力η呈現線性增長關系；即:

d1(η)=a1+b1η,a1≥0,b1≥0

其中：a1表示當服務商的營銷努力為零時，移動渠道的引入造成的渠道間的需求轉移；b1表示營銷努力所帶來的邊際轉移需求，它反映了消費者對渠道的粘性，b1越大，表明傳統(tǒng)渠道的顧客越容易發(fā)生轉移。很顯然，無論營銷努力η多大，不可能所有的顧客都轉移到移動渠道。因此，我們假設對?η∈[0,η+]，均有a1+b1η≤D，即a1+b1η+≤D。

另一方面，服務商的營銷努力直接決定新開拓的移動市場需求(即新增的市場需求)的大小。仿照Jeuland等[14]文獻的做法，我們也假設新開拓的移動渠道市場需求與營銷努力呈線性增長關系，即有:

d2(η)=a2+b2η,a2≥0,b2≥0

其中b2度量了營銷努力所帶來的邊際增量需求。

為了便于表述，我們記服務商營銷努力為η時,移動渠道的總需求為Q，即有：

Q=d1(η)+d2(η)=a+bη

其中：a=a1+a2,b=b1+b2。

對平臺服務商來說，他和零售商展開合作會帶來兩方面的收入。第一，因為通過移動渠道銷售的產品為Q，其總的傭金收入為s×Q；第二，總量為Q的顧客也會給服務商創(chuàng)造新的網絡外部性價值。受一些關于網絡外部性實證研究的啟發(fā)(參見Stremersch等[23])，我們假設平臺服務商獲得的網絡外部性服務收入為：

R=βQk,β>0, 0≤k≤2

其中：參數β反映了網絡效應的規(guī)模；參數k表示網絡外部性相對于移動渠道銷量的彈性，即Q每增加一個百分點，網絡外部性給服務商貢獻的收益將增加k個百分點。很顯然，彈性k反映了網絡外部性的強度：k越大，則網絡外部性越大。在部分文獻[24]中，往往假定網絡外部性和Q之間是線性關系(即k=1)。在我們的模型中，網絡外部性不限于線性的情形；參照文獻[23]的實證結果，我們將k的取值范圍限定在[0，2]內。k>1對應著網絡外部性超線性的情形；k<1則對應著網絡外部性次線性的情形。在后文的分析中我們將發(fā)現，網絡效應強度的大小會對零售商和服務商的最優(yōu)決策帶來顯著的影響。

很顯然，服務商的最優(yōu)營銷努力決策取決于其邊際收益和邊際成本之間的權衡。記C(η)為服務商付出營銷努力η時所帶來的成本；一般文獻中都假設C(η)是關于η的單調遞增凸函數；即付出的營銷努力越大，再增加一單位努力的邊際成本將越高。仿照Laffont等[25]，我們采用如下形式的成本函數：

假設供應鏈系統(tǒng)中的所有信息都是透明的；兩個企業(yè)都是風險中性的，他們通過決策來實現自身利益的最大化。具體來說，零售商首先確定愿意支付給平臺服務商的單位傭金s；其次，服務商確定其營銷零售商產品的投入程度η。也就是說，在考慮的Stackelberg博弈模型中，零售商是博弈的領導者，而服務商是跟隨者。接下來我們將采用逆向的次序，依次研究分權系統(tǒng)中零售商和服務商的最優(yōu)決策。

3 最優(yōu)決策分析

我們先研究平臺服務商的最優(yōu)營銷努力決策，然后研究零售商的最優(yōu)傭金決策。

3.1 平臺服務商的最優(yōu)營銷努力

在給定零售商單位傭金s的前提下，平臺服務商通過選擇營銷努力η，實現自身利潤的最大化。考慮到平臺服務商的兩個收益來源以及營銷成本，其利潤函數為：

(1)

服務商的優(yōu)化問題為maxη∈[0，η+]{πs(η)}。為了分析利潤函數的結構性質，我們先給出其關于η的一階和二階微分，如下：

(2)

π″s(η)=k(k-1)βb2(a+bη)k-2-1.

(3)

從邊際分析的角度，式(2)右邊三項分別對應著服務商多付出一單位營銷努力的邊際傭金收入、邊際服務收入、以及邊際營銷成本。很顯然，平臺服務商的最優(yōu)營銷努力取決于其邊際收入和邊際成本之間的權衡。我們首先給出如下定理：

定理1 給定零售商支付的單位傭金為s，平臺服務商的利潤函數πs(η)是關于營銷努力η的單峰函數或單調增函數。

證明：由(2)和(3)式知，πs(η)的結構取決于網絡效應強度k的大小，我們分三種情形進行討論：

①k∈[0，1]時，πs(η)是關于η的凹函數。

③k=2時，π″s(η)=2βb2-1為常數。此時πs(η)是 關于η的拋物線或直線。

綜上所述，對任意網k∈[0，2]，πs(η)均是關于營銷努力η的單峰函數或單調增函數。定理得證。

對于極端情形k=2且2βb2≥1，很顯然服務商應該盡可能地提高營銷努力，最優(yōu)營銷努力應該取最大值η+。對于所有其他的情形(下文分析中如果不做特別介紹，我們將不考慮極端情形)，方程：

(4)

在[0，+∞)內均有且只有一個解(當然，該解不一定落在區(qū)間[0，η+]內)，我們記該解為η(s)。很顯然，它是曲線RHS(η)=η-bs和LHS(η)=kβ(a+bη)k-1的交點。因為LHS(η)在[0，+∞)內單調遞增(當k>1時，參見圖2中曲線①)、為常數(當k=1時，參見圖2中曲線②)或者遞減(當k<1時，參見圖2中曲線③)，不難得到，隨著s的增加，直線RHS(η)將向右平移，導致兩條曲線的交點也向右移動。因此，單位傭金s越大，η(s)的取值也越大，η(s)是關于s的嚴格單調增函數。

圖2 η(s)隨傭金s的變動關系示意圖

定理2 給定零售商支付的單位傭金s，服務商的最優(yōu)營銷努力η*(s)由如下方程組唯一確定：

(5)

其中μ對應邊界條件η+-η≥0的對偶變量，η≥0。

方程組(5)中第二個方程為最優(yōu)解在邊界處必須滿足的互補松弛條件。事實上，定理2等價于服務商的最優(yōu)營銷努力：

η*(s)=min{η+,η(s)}

(6)

為了進一步分析η*(s)的結構性質，我們定義函數Φ(η)為服務商營銷努力的邊際總收入，即：

Φ(η):=bs+kβb(a+bη)k-1

顯然，邊際收入要受到零售商支付的傭金s和網絡效應強度k的影響；而邊際成本(等于η)則與二者無關。給定零售商支付的傭金s，當市場網絡效應強度分別處于較弱、適中、較強等不同狀態(tài)時，邊際總收入函數隨著營銷努力的變化呈現不同的形狀，進而會影響到服務商的最優(yōu)決策。因此，下面將分三種情形分別進行討論，如圖3所示。

【情形1】當市場網絡效應強度較弱，即k∈[0，1]時，有Φ′(η)≤0，即Φ(η)隨著η單調遞減。而營銷努力的邊際成本則呈直線上升(如圖3(a) 所示)：

①若Φ(η+)≥η+，即bs+kβb(a+bη+)k-1-η+≥0，那么對任意η∈[0，η+]，均有Φ(η)≥η，即服務商的邊際總收益總是大于邊際成本，因此服務商應該取營銷努力的上限，即η*(s)=η+。

②若bs+kβb(a+bη+)k-1-η+<0，那么顯然 有η(s)≤η+。此時最優(yōu)營銷努力η*(s)=η(s)。

【情形2】當市場網絡效應強度適中，即k∈(1，2)時，有Φ′(n)=k(k-1)βb2(a+bη)k-2≥0，即Φ(η)隨著η單調遞增(如圖3(b)所示)。與情形1分析類似：

①如果Φ(η+)≥η+，那么對任意η∈[0，η+]，均 有Φ(η)≥η，即服務商的邊際總收益總是大于 邊際成本，因此η*(s)=η+。

②否則，如果Φ(η+)<η+，那么顯然有η(s)≤η+。此時最優(yōu)營銷努力η*(s)=η(s)。

【情形3】當市場網絡效應強度較大，即k=2時，有Φ′(η)=2βb2≥0，即Φ(η)是隨著η單調遞增的線性函數(如圖3(c)所示)。因此：

①若2βb2≥1，對任意η∈[0，η+]，均有Φ(η)≥η, 因此η*(s)=η+。

②若2βb2<1且bs+2βba+(2βb2-1)η+≥0，那 么對任意η∈[0，η+]，同樣存在Φ(η)>η，因此η*(s)=η+。

③若2βb2<1且bs+2βba+(2βb2- 1)η+<0，那么顯然有η(s)≤η+，η*(s)=η(s)。

圖3 不同網絡效應強度下的最優(yōu)營銷努力決策示意圖

圖4 不同(s，k)組合下服務商的最優(yōu)營銷努力策略

綜上可知，對任意k∈[0，2]，當且僅當Φ(η+)≥η+時，η*(s)=η+，否則η*(s)=η(s)。因此，基于零售商支付傭金和當前市場網絡效應強度的組合(s，k)，我們可以構建一個二維空間，以Φ(η+)-η+=bs+kβb(a+bη+)k-1-η+=0為界將該區(qū)域劃分成兩部分(如圖4所示)，其中分界線兩邊分別對應著服務商付出的努力水平為η(s)和η+的兩種策略。從圖中可以看出，服務商的最優(yōu)營銷努力隨銷售傭金增加而提高，直至達到上限；圖中的邊界正是服務商選擇η+時(s，k)的臨界組合。值得注意的是，圖中A點的位置可能高于或等于2，也可能低于2。當A點低于2時，意味著當網絡效應足夠大時，即使零售商不提供傭金(s=0)，服務商依然選擇最大的營銷努力，此時服務商在網絡外部性下獲得的服務收入超過了營銷努力的成本。

3.2 零售商的最優(yōu)傭金決策

考慮到服務商的最優(yōu)反應，零售商制定自身的 最優(yōu)單位傭金s，其利潤函數為：

πr(s)=(r-s)(a+bη*(s))+r(D-a1-b1η*(s))

(7)

記零售商的最優(yōu)單位傭金為s*,我們先探討一下它應當滿足的一些性質。

引理1 零售商制定的最優(yōu)傭金s*滿足以下性質：

(a)s*存在一個上限(記為s+)，即：

s*≤s+：=[η+b-kβ(a+bη+)k-1]+；

(b)當s∈[0，s+]時，服務商最優(yōu)營銷努力η*(s)∈ [η-，η+]，其中η_:=η*(0)。而且η*(s)與傭金s存在一一對應的關系。

證明(略)。

事實上，零售商在制定最優(yōu)傭金決策時，總是在能夠對服務商的營銷努力產生影響的傭金范圍內進行選擇，否則傭金就失去了激勵價值。從引理1不難看出，當η+/b-kβ(a+bη+)k-1≤0時，s*=0。顯然，該條件包括了3.1節(jié)中的極端情形k=2且2βb2≥1，此時η+/b-kβ(a+bη+)k-1≤0總是成立，服務商從服務需求中獲得的收入完全彌補了營銷努力的成本。

下面我們針對η+/b-kβ(a+bη+)k-1>0的情況優(yōu)化零售商的傭金。此時，零售商選擇最優(yōu)的單位傭金等價于他選擇一個服務商的最優(yōu)營銷努力；因為在可行域[0，s+]內，傭金s與其對應的營銷努力η*(s)=η(s)滿足s=η/b-kβ(a+bη)k-1的一一對應關系，代入零售商的利潤函數(7)式，可得：

+r(D-a1-b1η)

定理3 當s∈[0，s+]時，零售商的利潤函數πr(s)是關于η的凹函數。

證明(略)。

于是，零售商在可行域[0，s+]內面臨著一個凹規(guī)劃問題。零售商存在唯一的最優(yōu)傭金，它可以通過KKT條件來確定，如定理4所示。

定理4 對任意網絡效應強度k(0≤k≤2)，在可行域s*∈[0，s+]內，零售商的最優(yōu)傭金為：

s*=η*/b-kβ(a+bη*)k-1

(8)

其中η*由如下方程組唯一確定：

(9)

式中λ1和λ2分別對應于邊界條件η-η-≥0和η+-η≥0的對偶變量，λ1，λ2≥0。

綜合引理1和定理4的討論可知，一般來說，網絡效應強度越小，零售商傭金的可行域越大，此時最優(yōu)傭金更有可能取到s*=η*/b-kβ(a+bη*)k-1∈(0,s+);相反的，網絡效應強度越大，零售商的傭金上限s+越小，即傭金的可行域越小，所以最優(yōu)傭金更容易取到邊界值s+或0。值得注意的是，當網絡效應足夠大時，零售商的傭金選擇范圍完全有可能退化為一點(s*=s+=0)，此時網絡外部效應的存在使得零售商不需要提供任何傭金激勵。因此，我們可以將零售商在不同市場網絡效應強度下的最優(yōu)傭金決策s*劃分為三段，如圖5所示。圖中曲線段AB、BC、CE分別對應零售商最優(yōu)傭金為內部值η*/b-kβ(a+bη*)k-1、上限s+和下限0三種情況。其中最優(yōu)傭金s*=0，同時有s+=0，此時最優(yōu)傭金的可行域退化為一點。

4 供應鏈協(xié)調契約

與一般的分權供應鏈相似，零售商和平臺服務商分別優(yōu)化各自利益的結果，無法達到系統(tǒng)最優(yōu)的水平。因此，本節(jié)從全局優(yōu)化的角度，設計一套傭金契約來實現零售商和服務商的協(xié)調運作。作為一個標桿，我們首先研究集權系統(tǒng)的最優(yōu)決策及利潤。

4.1 集權供應鏈中的最優(yōu)決策

這里的“集權”系統(tǒng)，是指零售商和服務商隸屬于同一個利益主體，中央決策者選擇營銷努力以實現整體利益的最大化。此時傭金不再是決策變量，集權系統(tǒng)的利潤函數為：

(10)

其一階微分函數為：

Π′(η)=rb2+kβb(n+bη)k-1-η.

(11)

類似3.1節(jié)的分析，我們不難知Π(η)在[0，+∞)內關于η是單峰或單調遞增函數， 因此，優(yōu)化問題max{Π(η)}的最優(yōu)解由KKT條件唯一確定，如下定理所示。

定理5 在集權供應鏈系統(tǒng)中，中央決策者的最優(yōu)營銷努力，記為ηc，由如下方程組唯一確定：

(12)

其中γ對應于邊界條件η+-η≥0的對偶變量，γ≥0。

從整體利益的角度，分權系統(tǒng)和集權系統(tǒng)的差異，體現在如下定理中。

定理6 集權系統(tǒng)下中央決策者的最優(yōu)營銷努力ηc總是高于分權系統(tǒng)下服務商的最優(yōu)營銷努力η*，即ηc≥η*。

這說明，分權系統(tǒng)下零售商與服務商在優(yōu)化自身利潤的過程中，服務商所選擇的最優(yōu)營銷努力很可能達不到系統(tǒng)最優(yōu)的水平。因此，為了促使服務商提高營銷努力從而改進整體利益，零售商需要采用一定的激勵機制。下面我們將設計一套合約機制來實現供應鏈的協(xié)調。

4.2 協(xié)調契約設計

+β[(a+ηc)k-(a+bη*)k]}

(13)

不難得到：

(14)

其中參數δ∈[0，1]，那么對任意δ的取值，服務商將采用和集權系統(tǒng)相等的營銷努力；即該契約下服務商的最優(yōu)營銷努力都為ηc。

于是，服務商的最優(yōu)營銷努力必然在η*和ηc兩點中進行選擇，其對應的利潤差為：

即：在給定的分段傭金契約下，服務商選擇營銷努力ηc總是優(yōu)于η*。因此，服務商的最優(yōu)營銷努力將達到和集權供應鏈相等的水平。

也就是說，上述分段傭金契約能促使零售商和服務商達到協(xié)調運作。特別是，相對于第3節(jié)的分權系統(tǒng)，分段傭金契約下服務商的最優(yōu)利潤變化為：

即分段傭金契約也將使得零售商的利益有所改進。因此，以上提出的分權傭金契約不僅僅能使得供應鏈整體利益達到和集權系統(tǒng)相等的情形，而且能分別提高零售商和服務商的利潤；是一個能夠為供應鏈雙方都接受的契約。特別是，相對于分權供應鏈的最優(yōu)利潤而言，兩個企業(yè)的利潤增量占整個供應鏈利潤增量的比例分別為δ和(1-δ)。因此，在應用該分段契約時，參數δ將由雙方談判確定，其取值取決于談判能力的大?。毫闶凵痰哪芰υ綇?，那么δ越大，從而導致零售商從供應鏈協(xié)調中獲得的利潤增量將越大。

5 數值實驗

本節(jié)將采用數值實驗來考查零售商通過平臺服務商開拓新渠道需求的效果。實驗的基本參數如下：零售商的產品利潤r=5，傳統(tǒng)渠道市場需求D=100，服務商的營銷努力上限η+=50，渠道間需求轉移參數(a1,b1)=(2，0.5)，新開拓的移動渠道需求參數(a2，b2)=(4，2.5)，反映網絡效應的參數(k，β)=(1，0.25)。在每一組數值實驗中，我們將保持其他參數不變，改變一個參數的大小進行敏感性分析。

在我們考慮的模型中，網絡外部性是影響服務商和零售商最優(yōu)決策的主要因素之一。因此，在第一組實驗中，我們分別改變網絡外部性強度k和規(guī)模β的大小，計算了分權和集權系統(tǒng)下各決策者的最優(yōu)決策以及最優(yōu)利潤；并度量了供應鏈協(xié)調相對于以前的分權系統(tǒng)所能帶來的利潤改進幅度；結果如表1所示。按照我們的定義，k和β的取值越大，那么服務商從網絡外部性中獲得的收益越高。從表中看出，隨著k和β的增大，零售商愿意支付的最優(yōu)傭金遞減，但平臺服務商愿意付出的最優(yōu)營銷努力單調遞增。這是因為網絡外部性的增加將促使服務商進一步提高營銷努力(在集權系統(tǒng)中，ηc也隨著k和β遞增)，從而零售商不需要通過更高的單位傭金來對服務商進行激勵。特別是當網絡外部性強度k超過一定的取值時，零售商不需要支付任何傭金即能促使服務商采用最高的營銷努力。同時，對比分權和集權系統(tǒng)，我們可以看到通過供應鏈協(xié)調能帶來的整體利潤改進幅度還是比較顯著的。

在第二組實驗中，我們考察渠道間的需求轉移參數(a1,b1)對最優(yōu)決策和績效的影響。直觀上，需求從傳統(tǒng)渠道轉移向移動渠道對零售商是不利的(因為它需要對此支付傭金)，但是對服務商是有利的。我們分別改變參數a1和b1的取值，結果如表2所示。不難看出，隨著a1和b1的增加，同樣的營銷努力下將有更多的需求發(fā)生轉移；這導致零售商會逐漸降低其支付給服務商的傭金，從而刺激服務商降低營銷努力來減少需求轉移所帶來的負面影響。在b1不變的情況下，隨著a1的增加，零售商降低的單位傭金將直接導致服務商降低其營銷努力；然而，在a1不變的情況下，隨著b1的增加，雖然零售商提供的傭金激勵降低了，但是服務商的營銷努力依然會遞增，這是因為系數b1的增加會促使服務商通過提高營銷努力來捕獲更多的轉移需求(從而享受這些轉移需求所帶來的其他收益)。同樣，采用分段傭金實現供應鏈協(xié)調所帶來的整體利潤改進也是非常顯著的。

表1 不同k和β取值下的數值結果

表2 不同a1和b1取值下的數值結果

表3 不同a2和b2取值下的數值結果

最后，我們考察移動渠道需求參數(a2，b2)對最優(yōu)決策和績效的影響。不同參數下的部分數值結果如表3所示。直觀上，隨著a2和b2的增大，服務商會投入更多的營銷努力；這是因為通過更多的營銷努力開拓更多新需求的過程中，服務商能同時提高其兩個來源的收益(即傭金收益和外部性收益)。然而數值結果表明，這兩個參數對零售商的最優(yōu)傭金和服務商的最優(yōu)營銷努力的影響是反方向的。一方面，a2是服務商不需要營銷努力就能捕獲的新需求；b2不變下，a2越大，零售商需要提供的傭金激勵越小，與之相應的，服務商也會投入較小的營銷努力。另一方面，b2體現了服務商的營銷努力所能帶來的邊際增量需求；a2不變時，b2越大，服務商往往會投入更多的營銷努力以提高兩個來源的收益?；谧陨韮蓚€渠道收益的權衡，考慮到服務商的行為，零售商也進一步提高傭金，從而起到了進一步放大服務商營銷努力的效果。

6 結語

結合移動商務背景下越來越多的零售商通過移動商務平臺開拓新市場的現實，本文考慮一個網絡零售商和一個移動平臺服務商組成的供應鏈系統(tǒng)。其中零售商借助于服務商的營銷努力來開拓移動渠道需求，并根據銷量向服務商支付一定的傭金；服務商在拓展需求時需要考慮到網絡外部性下捕獲的需求所帶來的其他服務收入(即網絡外部性)。我們基于一個Stackelberg博弈模型，研究了零售商的單位傭金和服務商的營銷努力決策，刻畫了它們的結構性質。以集權供應鏈作為標桿，我們設計了一個分段傭金契約來實現零售商與服務商的協(xié)調運作。數值實驗表明：一方面，當服務商的網絡外部性越弱(即β和k越小)、傳統(tǒng)渠道越不容易向移動渠道轉移(即a1和b1越小)、移動渠道的營銷努力邊際需求(b2)越高時，零售商越需要通過提高傭金來激勵服務商投入更多的營銷努力開拓市場；另一方面，當網絡外部性的規(guī)模(β)越大、顧客的轉移系數(b1)越小、移動渠道的需求越大(即a2和b2越大)時，通過協(xié)調能帶來更大的整體利益改進。

移動商務的快速發(fā)展給傳統(tǒng)的企業(yè)創(chuàng)造了很多新的商務模式，也帶來了很多需要進一步深入研究的問題。在本文中，我們針對一個相對簡單的情形研究了網絡零售商和平臺服務商之間的協(xié)調機制；圍繞這一思路還有大量的問題值得研究。第一，我們的模型中只考慮了一個零售商和服務商協(xié)作的情形；考慮到不同的零售商和服務商之間的不同的合作關系，從博弈的視角研究零售商之間的競爭行為及其與服務商之間的協(xié)調機制，無疑具有更強的現實管理意義。第二，在我們的模型中，零售商和服務商只需要制定一次性決策。然而，電子商務技術為企業(yè)實時地調整產品價格、營銷努力等奠定了基礎?？紤]到不同渠道顧客到達過程的隨機性，從動態(tài)決策的視角研究零售商和服務商之間的動態(tài)交互行為，無疑能更好地實現產品供給和需求的匹配。因此，結合收益管理和動態(tài)定價的方法，研究隨機環(huán)境下基于移動商務平臺的決策問題，從而指導企業(yè)實踐，將具有更強的理論和現實意義。最后，傳統(tǒng)企業(yè)和平臺服務商之間的合作模式是多樣化的，近些年出現的一些新型APP應用(如嘀嘀打車、丁丁優(yōu)惠等)在不同行業(yè)的供需匹配中越來越受到大家的關注，這些新的商務模式也帶來了很多值得深入研究的問題。

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SupplyChainOptimizationandCoordinationBasedontheMobileCommercePlatform

XIAO Yong-bo．CHEN Bing-yao．RONG Li-song

(School of Economics and Management，Tsinghua University，Beijing 100084,China)

The wide adoption of the third generation (3G) network has provided ample opportunities for the development of mobile commerce(MC). An increasing number of firms are considering developing applications on the MC platforms to expand their market. The paper considers a supply chain which consists of one retailer and one platform service provider. The retailer seeks to exploit additional market that would otherwise be missed through the MC platforms owned by the service provider. Suppose the commission charged by the service provider is in proportional to the selling quantity,and the service provider needs to determine his/her marketing effort by considering the potential service revenue from the induced market depending on the platform network externality．Based on a Stackelberg game，we investigate the optimal commission decision for the retailer and the optimal marketing effort decision for the service provider are investigated, characterize the structure of the optimal decisions，and develop a piecewise commission contract to coordinate the supply chain. Numerical experiments show that the coordination between the retailer and service provider has great potential in improving the performance of the entire supply chain. Our research provides useful managerial insights for online retailers to conduct new business models on MC platforms in the information age

e-business；supply chain management；network externality；marketing effort；optimal pricing.

2013-09-10；

2014-09-19

國家自然科學基金資助項目(71071083，71222102，71432004,71490723)；教育部人文社會科學重點研究基地基金資助項目(11JJD630004)

肖勇波(1978-)，男(漢族)，湖北天門人，清華大學經濟管理學院副教授，博士，研究方向：供應鏈管理、服務管理、收益管理與動態(tài)定價等.

1003-207(2015)11-0070-10

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.11.009

F830.9

A