陳飔佳,楊天旻,蹇 明
(1.西南交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,四川 成都 610031;2.西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院,四川 成都 611756)
隨著市場(chǎng)的快速發(fā)展以及消費(fèi)者要求的不斷提高,諸如電子和服裝等行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)變得日益激烈,導(dǎo)致一件新產(chǎn)品上市后的需求峰值時(shí)間很短[1]。對(duì)于零售商而言,由于訂貨提前期比較長(zhǎng),且各類產(chǎn)品的需求存在不確定性的特點(diǎn),因此會(huì)面臨缺貨和庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)而造成經(jīng)濟(jì)損失[2]。為此,許多企業(yè)都提出了各自的應(yīng)對(duì)機(jī)制,其中沃爾瑪最具有代表性,建立了先進(jìn)的全球信息共享系統(tǒng),以保證供應(yīng)鏈上下游信息暢通,從而可以有效地捕捉消費(fèi)者的反應(yīng)及提高供應(yīng)商的快速響應(yīng)效率[3]。
為了更好的掌握需求信息來調(diào)整訂購(gòu)量,近年來,關(guān)于供應(yīng)鏈機(jī)制的研究吸引了大量的國(guó)內(nèi)外學(xué)者。比如,Iyer和Bergen[4]基于服裝行業(yè),研究了快速響應(yīng)機(jī)制對(duì)生產(chǎn)和銷售的影響。Krishnan和Butz[5]研究了快速響應(yīng)機(jī)制對(duì)零售商銷售努力的影響。羅玉霞和陳宏[6]建立了供應(yīng)商與制造商關(guān)于準(zhǔn)時(shí)交貨激勵(lì)契約模型,并研究了這種契約對(duì)供應(yīng)鏈渠道協(xié)調(diào)的有效性,以及在渠道協(xié)調(diào)下的最優(yōu)決策問題。張玉華等[7]指出供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的需求預(yù)測(cè)信息共享對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)作績(jī)效的提升具有重要作用。代宏硯等[8]通過建立信息共享量化模型分析了三種不同情形對(duì)服裝行業(yè)供應(yīng)商庫(kù)存水平及成本的影響。何龍飛等[9]為構(gòu)造快速響應(yīng)策略,以布朗運(yùn)動(dòng)描述各零部件的累計(jì)市場(chǎng)隨機(jī)需求,構(gòu)建了最小化含有隨機(jī)干擾耦合和受控?cái)U(kuò)散過程的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)成本目標(biāo)函數(shù)模型,研究了多階多廠區(qū)情境下的需求關(guān)聯(lián)多產(chǎn)品(零部件)多層供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)多周期的聯(lián)合生產(chǎn)最優(yōu)策略和條件。
以上文獻(xiàn)指出了信息共享、快速響應(yīng)等機(jī)制的有效性,但這些機(jī)制并不一定適用于所有行業(yè),比如手機(jī)銷售行業(yè)。在手機(jī)的生產(chǎn)和銷售過程中,供應(yīng)商只管按照零售商的訂單組織生產(chǎn)且不會(huì)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),而零售商具有比較長(zhǎng)的訂貨提前期,需要提前對(duì)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)后再?zèng)Q定其訂貨量,并且僅有一次訂貨機(jī)會(huì),從而會(huì)面臨缺貨和庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)。為了解決這個(gè)問題,像蘋果、三星和華為等手機(jī)企業(yè)于近年來開始推行“提前預(yù)售機(jī)制”,即企業(yè)在新產(chǎn)品面世前的某個(gè)時(shí)間段對(duì)產(chǎn)品實(shí)行提前預(yù)售,以了解消費(fèi)者的動(dòng)向,同時(shí)根據(jù)預(yù)售的情況向供應(yīng)商第一次訂貨。然后,零售商再根據(jù)預(yù)售的情況對(duì)未來的需求進(jìn)行預(yù)測(cè),并向供應(yīng)商提交第二次訂單。
本文以電商銷售為研究背景,建立了傳統(tǒng)銷售和提前預(yù)售機(jī)制模型,在需求受價(jià)格折扣和服務(wù)水平影響的情形下,對(duì)比分析了傳統(tǒng)銷售和提前預(yù)售機(jī)制,并研究了兩種機(jī)制對(duì)訂購(gòu)量、供應(yīng)商和零售商利潤(rùn)的影響,以及價(jià)格折扣系數(shù)、價(jià)格敏感系數(shù)、服務(wù)水平敏感系數(shù)對(duì)訂購(gòu)量、供應(yīng)商和零售商利潤(rùn)的影響。
假設(shè)1:供應(yīng)鏈由一個(gè)供應(yīng)商和一個(gè)零售商組成,且二者是風(fēng)險(xiǎn)中性的理性個(gè)體。
假設(shè)2:為了簡(jiǎn)化模型,忽略零售商的產(chǎn)品殘值,供應(yīng)商和零售商的單位缺貨損失分別為gs和gr,且gs=gr=g1。這樣的假設(shè)不會(huì)影響到本文的主要結(jié)論。
假設(shè)3:市場(chǎng)需求函數(shù)滿足:
其中,a為市場(chǎng)規(guī)模,p為零售價(jià)格,λ為價(jià)格折扣比例系數(shù),β為顧客對(duì)價(jià)格的敏感性系數(shù),k為服務(wù)水平,x為顧客對(duì)服務(wù)水平的敏感性系數(shù),u為市場(chǎng)需求的隨機(jī)擾動(dòng)因子,且u服從均勻分布,其期望值E(u)=0。
本文相關(guān)的其它符號(hào)含義見表1。
表1 符號(hào)含義
本文主要針對(duì)傳統(tǒng)銷售和提前預(yù)售兩種模式,接下來分別對(duì)兩個(gè)情形進(jìn)行分析。
在傳統(tǒng)的銷售機(jī)制中(如圖1所示),零售商完全憑借其歷史銷售數(shù)據(jù)等信息或歷史經(jīng)驗(yàn)來預(yù)測(cè)需求,然后于銷售季節(jié)到來之前的某個(gè)時(shí)間段t1決定其訂購(gòu)量q1。
圖1 傳統(tǒng)銷售模式示意圖
假設(shè)此時(shí)的隨機(jī)需求擾動(dòng)因子和服務(wù)水平分別為u1和k1,u1的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)分別為F(u)和f(u),且u1~U(-A,A),A表示需求波動(dòng)性的大小,則需求可表示為:
用π1S和π1R分別表示供應(yīng)商和零售商的期望利潤(rùn),則有:
式中,第一項(xiàng)表示供應(yīng)商的銷售收益,第二項(xiàng)表示供應(yīng)商總的生產(chǎn)和運(yùn)輸成本,第三項(xiàng)表示供應(yīng)商的期望缺貨損失。
式中,第一項(xiàng)表示零售商的期望銷售收益,第二項(xiàng)為零售商的采購(gòu)成本,第三項(xiàng)為零售商的期望缺貨損失。
從而,供應(yīng)商和零售商的期望利潤(rùn)可分別表示為:
π1R關(guān)于q1的一階和二階偏導(dǎo)數(shù)分別為:
其中,ˉ(u)=1-F(u)。
從上式可知 ?2π1R/?q12<0,故 π1R是關(guān)于q1的凹函數(shù),存在唯一最優(yōu)的q1*使得 π1R最大化,令?π1R/?q1=0即可求得最優(yōu)的q1*。
通過上述分析,可以得到命題1。
命題1 在傳統(tǒng)的銷售模式下:(1)π1R是關(guān)于q1的凹函數(shù);(2)存在唯一最優(yōu)的q1*滿足:
保持其它參數(shù)不變,分析q*1與λ,β和x的關(guān)系,可以發(fā)現(xiàn):
其中,當(dāng)滿足 2pwA-βp(λp+g1)2>0 時(shí),可得到?q1*/?λ>0 ;當(dāng)滿足 2pwA-βp(λp+g1)2<0 時(shí),可得到?q1*/?λ<0。從而,可以得到命題2。
命題2 在傳統(tǒng)的銷售模式下:(1)零售商的訂購(gòu)量與價(jià)格敏感性系數(shù)負(fù)相關(guān);(2)零售商的訂購(gòu)量與服務(wù)水平的敏感性系數(shù)正相關(guān);(3)存在一個(gè)閾值,當(dāng)λ<λ0時(shí),零售商的訂購(gòu)量與價(jià)格折扣比例系數(shù)正相關(guān);當(dāng)λ>λ0時(shí),零售商的訂購(gòu)量與價(jià)格折扣比例系數(shù)負(fù)相關(guān)。
將式(5)代入式(3)和(4),可以得到供應(yīng)商和零售商的最優(yōu)期望利潤(rùn)分別為:
與傳統(tǒng)的銷售機(jī)制不同,如圖2所示,提前預(yù)售機(jī)制指零售商在產(chǎn)品銷售季節(jié)到來之前的某個(gè)時(shí)間段t1,對(duì)商品進(jìn)行提前預(yù)售,零售商再根據(jù)預(yù)售的產(chǎn)品數(shù)量Q向供應(yīng)商訂貨。這樣一來,一方面零售商可以據(jù)此更好地掌握市場(chǎng)的需求狀況,另一方面預(yù)售模式給出了比較具體的發(fā)貨情況,從而提高了服務(wù)水平和顧客的滿意度,刺激了需求的增加。然后,零售商根據(jù)掌握的市場(chǎng)需求狀況決定其第二次的訂貨量q2。從而零售商在預(yù)售模式下總的訂貨量為(Q+q2)。
圖2 提前預(yù)售模式示意圖
為了便于分析,并與情形1區(qū)分開,作以下假設(shè):假設(shè)1:設(shè)提前預(yù)售階段產(chǎn)品的單位生產(chǎn)成本c2小于傳統(tǒng)銷售模式下的生產(chǎn)成本c1,即c2<c1。這是由于相對(duì)于傳統(tǒng)銷售模式而言,供應(yīng)商有更加充足的時(shí)間合理安排生產(chǎn)提前預(yù)定的產(chǎn)品,生產(chǎn)成本自然會(huì)降低。
假設(shè)2:設(shè)提前預(yù)定產(chǎn)品的單位運(yùn)輸成本v2小于傳統(tǒng)銷售模式下的運(yùn)輸成本v1,即v2<v1。因?yàn)橄鄬?duì)于傳統(tǒng)銷售模式而言,供應(yīng)商有更多的時(shí)間通過多種組合方式達(dá)到運(yùn)輸?shù)囊?guī)模經(jīng)濟(jì),從而降低了運(yùn)輸成本。
假設(shè)3:由于零售商在提前預(yù)售模式下的需求預(yù)測(cè)比傳統(tǒng)銷售模式更加精確,因此零售商能夠更加準(zhǔn)確地告知顧客發(fā)貨的時(shí)間,從而提高了服務(wù)水平和顧客的滿意度。假設(shè)此時(shí)的隨機(jī)需求擾動(dòng)因子和服務(wù)水平分別為u2和k2表示,則有k2>k1,市場(chǎng)需求可表示為:
假設(shè)4:在提前預(yù)售模式下,設(shè)市場(chǎng)隨機(jī)需求擾動(dòng)因子u2的分布函數(shù)和概率密度函數(shù)分別變?yōu)榱薍(x)和h(x),u2~U(-B,B),E(x)=0。由于提前預(yù)售能夠更好地掌握市場(chǎng)需求信息,因此提前預(yù)售模式下的需求波動(dòng)性比傳統(tǒng)銷售模式下的小,即B<A。
在提前預(yù)售模式下,用π2S和π2R分別表示供應(yīng)商和零售商的期望利潤(rùn),則有:
式中,第一項(xiàng)表示供應(yīng)商的預(yù)售收益,第二項(xiàng)表示供應(yīng)商預(yù)售產(chǎn)品總的生產(chǎn)和運(yùn)輸成本,第三項(xiàng)表示零售商第二次訂貨時(shí)供應(yīng)商獲得的銷售收益,第四項(xiàng)表示第二次訂購(gòu)產(chǎn)品的總的生產(chǎn)和運(yùn)輸成本,第五項(xiàng)表示供應(yīng)商的期望缺貨損失。
式中,第一項(xiàng)表示零售商的預(yù)售收益,第二項(xiàng)表示預(yù)售產(chǎn)品的采購(gòu)成本,第三項(xiàng)表示零售商第二次訂購(gòu)產(chǎn)品的期望銷售收益,第四項(xiàng)表示零售商第二次訂購(gòu)產(chǎn)品的采購(gòu)成本,第五項(xiàng)表示零售商的期望缺貨損失。
從而,供應(yīng)商和零售商的期望利潤(rùn)可分別表示為:
與3.1節(jié)同理,可以得到以下定理:
命題3 在提前預(yù)售模式下:(1)π2R是關(guān)于q2的凹函數(shù);(2)存在唯一最優(yōu)的q*2滿足:保持其它參數(shù)不變,分析q*2與λ,β和x的關(guān)系,可得:
當(dāng)β和λ滿 足 2pwB-βp(λp+g1)2>0 時(shí) ,有?q*2/?λ>0,反之則有?q*2/?λ<0 。
從而,可以得到命題4。
命題4在提前預(yù)售模式下:(1)零售商的訂購(gòu)量與價(jià)格敏感性系數(shù)負(fù)相關(guān);(2)零售商的訂購(gòu)量與服務(wù)水平正相關(guān);(3)存在一個(gè)閾值當(dāng)λ<λ1時(shí),零售商的訂購(gòu)量與價(jià)格折扣比例正相關(guān),當(dāng)λ>λ1時(shí),零售商的訂購(gòu)量則與價(jià)格折扣比例負(fù)相關(guān)。
保持其它參數(shù)不變,比較情形1和情形2下q1*和(q*2+Q)的大小,可以發(fā)現(xiàn):
當(dāng)x和λ滿 足x(k2-k1)(λp+g1)-(A-B)(λp+g1-2w)>0時(shí),有(q*2+Q)>q1*,反之則有(q*2+Q)<q1*。
從而,可以得到命題5。
命題5 若x和λ滿足x(k2-k1)(λp+g1)-(A-B)(λp+g1-2w)>0,則零售商在提前預(yù)售模式下零售商總的訂購(gòu)量大于傳統(tǒng)模式下的訂購(gòu)量。反之同理。
將式(11)代入式(9)和式(10),可得供應(yīng)商和零售商的最優(yōu)期望利潤(rùn)分別為:
為進(jìn)一步驗(yàn)證以上結(jié)論的正確性,采用數(shù)值仿真方法來分析價(jià)格折扣比例系數(shù)、價(jià)格的敏感性系數(shù)和服務(wù)水平的敏感性系數(shù)對(duì)決策行為和利潤(rùn)的影響。在滿足上文假設(shè)的條件下,相關(guān)參數(shù)取值如下:c1=2,c2=1,v1=2,v2=1,g1=2,w=8,a=150,k1=10,k2=30,p=15,λ=0.8,Q=20,x=0.5,β=10,u1~U(-10,10),u2~U(-5,5)。從而可以得到圖3-圖8。
從圖3可以看出,零售商在提前預(yù)售機(jī)制下的訂購(gòu)量大于傳統(tǒng)機(jī)制下的訂購(gòu)量,且零售商的訂購(gòu)量隨著價(jià)格折扣比例的增加,先增加再減小。這是由于價(jià)格折扣比例越大,市場(chǎng)需求會(huì)越大,但折扣超過一定范圍時(shí)會(huì)導(dǎo)致零售商利潤(rùn)減少或虧損,因此零售商會(huì)減少其訂貨量。
圖3 λ對(duì)零售商訂購(gòu)量的影響
從圖4和圖5可知,無論在提前預(yù)售或傳統(tǒng)銷售機(jī)制下,消費(fèi)者對(duì)價(jià)格越敏感,零售商的訂購(gòu)量會(huì)越少。但消費(fèi)者對(duì)服務(wù)水平越敏感,零售商的訂購(gòu)量會(huì)越大。
圖4 β對(duì)零售商訂購(gòu)量的影響
圖5 x對(duì)零售商訂購(gòu)量的影響
從圖6可知,無論在提前預(yù)售或傳統(tǒng)銷售機(jī)制下,供應(yīng)商和零售商的利潤(rùn)均隨著價(jià)格敏感系數(shù)的增加而減小。
由圖7可知,無論在提前預(yù)售或傳統(tǒng)銷售機(jī)制下,供應(yīng)商的利潤(rùn)隨著價(jià)格折扣比例的增大而減小。而零售商則不同:零售商在傳統(tǒng)銷售機(jī)制下存在一個(gè)最優(yōu)的價(jià)格折扣比例閾值,若超過此閾值,零售商的利潤(rùn)會(huì)減??;但在提前預(yù)售機(jī)制下,由于零售商投入了更多的服務(wù)水平以刺激需求,因此零售商無需提供價(jià)格折扣的方式來刺激需求。
圖6 β對(duì)供應(yīng)商和零售商利潤(rùn)的影響
圖7 λ對(duì)供應(yīng)商和零售商利潤(rùn)的影響
從圖8能夠看出,相對(duì)于傳統(tǒng)銷售機(jī)制而言,供應(yīng)商和零售商在提前預(yù)售機(jī)制下的利潤(rùn)將得到帕累托改進(jìn),且二者的利潤(rùn)隨著服務(wù)水平敏感性系數(shù)的增加而增加。
圖8 x對(duì)供應(yīng)商和零售商利潤(rùn)的影響
本文以電商銷售為研究背景,對(duì)比分析了傳統(tǒng)銷售和提前預(yù)售機(jī)制下零售商的訂購(gòu)決策以及供應(yīng)商和零售商的利潤(rùn)問題,通過理論和算例分析,可以得到以下結(jié)論:
(1)相對(duì)于傳統(tǒng)銷售機(jī)制而言,零售商在提前預(yù)售機(jī)制下總的訂購(gòu)量會(huì)更大,且供應(yīng)商和零售商在提前預(yù)售機(jī)制下的利潤(rùn)將獲得帕累托改進(jìn);(2)零售商的訂購(gòu)量隨著價(jià)格折扣比例的增大,呈先增大后減小的趨勢(shì);(3)零售商的訂購(gòu)量隨著價(jià)格敏感性系數(shù)的增大而減小,但隨著服務(wù)水平敏感性系數(shù)的增大而增大;(4)無論在傳統(tǒng)銷售或提前預(yù)售機(jī)制下,供應(yīng)商和零售商的利潤(rùn)均隨著價(jià)格敏感性系數(shù)的增大而減小,但隨著服務(wù)水平敏感性系數(shù)的增大而增大;(5)無論在傳統(tǒng)銷售或提前預(yù)售機(jī)制下,供應(yīng)商的利潤(rùn)隨著價(jià)格折扣比例系數(shù)的增大而減??;(6)在傳統(tǒng)銷售機(jī)制下,零售商的利潤(rùn)隨著價(jià)格折扣比例的增大,呈先增大后減小的趨勢(shì),因此存在一個(gè)最優(yōu)的價(jià)格折扣比例閾值使得零售商的利潤(rùn)最大化。但在提前預(yù)售機(jī)制下,零售商不采取價(jià)格折扣策略也能實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化。
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