劉蕾 鄢章華 施宜

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金青年項(xiàng)目“ ‘互聯(lián)網(wǎng)+背景下產(chǎn)業(yè)集群的‘零邊際成本趨勢(shì)及其發(fā)展策略研究”（16CJY034）;黑龍江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“基于‘互聯(lián)網(wǎng)+的黑龍江省旅游服務(wù)業(yè)模式創(chuàng)新研究”（16JYC10）;黑龍江省博士后項(xiàng)目“非透明銷售模式下服務(wù)供應(yīng)鏈競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)調(diào)策略研究”（LBH-Z15112）;黑龍江省普通高等學(xué)校青年創(chuàng)新人才培養(yǎng)計(jì)劃“基于‘互聯(lián)網(wǎng)+全域旅游的旅游服務(wù)業(yè)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新研究”（UNPYSCT-2017200）

中圖分類號(hào)：F272.3? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：臨期商品的科學(xué)管理對(duì)于節(jié)約社會(huì)資源、實(shí)現(xiàn)顧客與銷售商的雙贏具有重要意義。本文在分析顧客需求與銷售商策略間基本關(guān)系的基礎(chǔ)上，從期望銷售利潤(rùn)最大化的角度，構(gòu)建了銷售商的最優(yōu)定價(jià)模型，給出了最優(yōu)定價(jià)應(yīng)滿足的基本條件。進(jìn)一步分析各系統(tǒng)參數(shù)對(duì)最優(yōu)價(jià)格的影響。研究認(rèn)為：最優(yōu)價(jià)格與產(chǎn)品價(jià)值和顧客對(duì)價(jià)值的偏好系數(shù)正相關(guān)，與顧客對(duì)價(jià)格的偏好系數(shù)負(fù)相關(guān)，而最優(yōu)價(jià)格與臨期商品數(shù)量、市場(chǎng)需求規(guī)模系數(shù)間的關(guān)系取決于價(jià)格水平的情況。最后，通過(guò)數(shù)值分析驗(yàn)證了所得出的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：臨期商品? ?最優(yōu)定價(jià)? ?偏好系數(shù)? ?價(jià)格水平

隨著人們生活水平的提高，對(duì)商品質(zhì)量也越來(lái)越重視。正是在這樣的背景下，“臨期商品”一詞逐漸出現(xiàn)在人們的視野中。所謂臨期商品，是臨近商品的保質(zhì)期限，還沒(méi)有過(guò)期的商品。為規(guī)范臨期商品的管理，各地政府紛紛出臺(tái)了相應(yīng)的臨期商品管理制度，要求商場(chǎng)設(shè)立臨期商品專柜。如2012年北京市針對(duì)臨期食品出臺(tái)《臨近保質(zhì)期限食品銷售專區(qū)制度》，要求商場(chǎng)超市設(shè)立臨期商品柜臺(tái)，并根據(jù)保質(zhì)期的長(zhǎng)短對(duì)臨期食品進(jìn)行初步的界定，規(guī)定了6種臨期食品：食品保質(zhì)期為一年以上的，期滿之日前45天;保質(zhì)期為半年以上不足一年的，期滿之日前20天;保質(zhì)期90天以上不足半年的，期滿之日前15天;保質(zhì)期30天以上不足90天的，期滿之日前10天;保質(zhì)期16天以上不足30天的，期滿之日前5天;保質(zhì)期少于15天的，期滿之日前1至4天。

盡管臨期食品制度在發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)施已久，且取得了較好效果，但我國(guó)的臨期食品柜臺(tái)卻頻頻“遇冷”，究其原因，一方面，相關(guān)部門關(guān)于臨期食品的宣傳和普及力度還有待加強(qiáng)，監(jiān)管還有缺失，使相關(guān)問(wèn)題頻繁出現(xiàn);另一方面，部分消費(fèi)群體對(duì)臨期商品的認(rèn)識(shí)還存在誤區(qū)，混淆了臨期商品和過(guò)期商品間的界限，對(duì)臨期商品的安全性產(chǎn)生置疑，在短時(shí)間內(nèi)很難接受這一新鮮事物。在臨期食品柜臺(tái)遇冷的同時(shí)，臨期食品的管理也欠規(guī)范。多數(shù)臨期商品流回生產(chǎn)廠家，存在極大的監(jiān)管問(wèn)題。而頻繁出現(xiàn)的過(guò)期商品更換標(biāo)簽、某奶制品企業(yè)對(duì)臨期奶制品涂改日期再次銷售等現(xiàn)象，也再次暴露了臨期商品管理過(guò)程中存在的嚴(yán)重問(wèn)題。盡管問(wèn)題重重，臨期商品銷售也不乏成功案例，如河南某超市通過(guò)設(shè)立臨期商品柜臺(tái)，將快過(guò)期的商品集中歸置，明確標(biāo)示，統(tǒng)一打折銷售，臨期商品很快銷售一空，既確保了消費(fèi)者的知情權(quán)，又減少了商家的損失，消除了不必要的浪費(fèi)。這說(shuō)明臨期商品只要銷售策略恰當(dāng)，完全可以實(shí)現(xiàn)銷售商與顧客的雙贏。而現(xiàn)有的臨期商品管理，大多還停留在制度設(shè)計(jì)層面，缺乏操作層面的探討。正是基于這樣的考慮，本文擬從價(jià)格這一最重要的銷售策略因素出發(fā)，探索臨期商品的科學(xué)管理問(wèn)題。通過(guò)分析顧客需求與銷售商策略間的關(guān)系，推導(dǎo)臨期商品最優(yōu)價(jià)格應(yīng)滿足的條件，并進(jìn)一步分析最優(yōu)價(jià)格與各系統(tǒng)參數(shù)間的影響關(guān)系，為科學(xué)制定臨期商品價(jià)格提供理論基礎(chǔ)。

研究綜述

由于臨期商品相關(guān)的學(xué)術(shù)研究還處于起步階段，相關(guān)研究還非常少，對(duì)于其定價(jià)策略的研究，暫時(shí)只能參考促銷商品、季節(jié)性商品、易逝品等與之有類似特征的商品。

在定價(jià)策略研究方面，國(guó)內(nèi)外的研究成果較豐富，文中僅對(duì)收集到的部分與本文關(guān)系較密切的文獻(xiàn)進(jìn)行了整理。如， Zhao W等（2000）針對(duì)在一段確定時(shí)間內(nèi)、一定數(shù)量的易逝品，構(gòu)建了動(dòng)態(tài)定價(jià)模型，得出結(jié)論認(rèn)為在任意時(shí)刻，最優(yōu)價(jià)格都隨著庫(kù)存量的增加而降低，并給出了相應(yīng)的充分性條件。Young H C.（2003）綜合考慮了顧客的需求率、顧客偏好和銷售期長(zhǎng)短等因素，將銷售期分為多個(gè)階段，從銷售商期望利潤(rùn)最大化的角度分析了銷售商多階段的最優(yōu)定價(jià)。Yuri Levin等（2009）研究了寡頭壟斷企業(yè)在面臨戰(zhàn)略消費(fèi)者（清楚價(jià)格變化信息并選擇購(gòu)買時(shí)機(jī)的消費(fèi)者）時(shí)的價(jià)格策略問(wèn)題，認(rèn)為企業(yè)在制定價(jià)格策略時(shí)，如果忽視了顧客的戰(zhàn)略決策，會(huì)給企業(yè)利益帶來(lái)嚴(yán)重影響，且最優(yōu)的均衡價(jià)格策略也只能恢復(fù)銷售商部分收益。而通過(guò)限制消費(fèi)者信息的獲取，將給銷售商帶來(lái)更大的收益。Yuri Levin 等（2010）進(jìn)一步分析了如何通過(guò)庫(kù)存量的控制和價(jià)格策略的制定，來(lái)降低戰(zhàn)略性消費(fèi)者對(duì)銷售商利益的影響。周光義等（2006）基于利潤(rùn)最大化，分析建立了時(shí)效商品的最優(yōu)定價(jià)模型?？紤]到解析無(wú)法求解，引入粒子群優(yōu)化算法并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法流程，對(duì)模型進(jìn)行演化求解。王宏達(dá)等（2007）等針對(duì)季節(jié)性產(chǎn)品，設(shè)計(jì)了降價(jià)促銷策略，以利潤(rùn)損失最小為目標(biāo)，建立了相應(yīng)的動(dòng)態(tài)定價(jià)模型;秦進(jìn)等（2011）同樣針對(duì)季節(jié)性產(chǎn)品，以銷售商利潤(rùn)最大化為目標(biāo)，構(gòu)建數(shù)學(xué)模型以確定商品動(dòng)態(tài)價(jià)格和最佳采購(gòu)數(shù)量。由于所建立的模型為非線性，僅從數(shù)值的角度設(shè)計(jì)了算法進(jìn)行最優(yōu)定價(jià)的求解，并未分析最優(yōu)定價(jià)與模型參數(shù)間的關(guān)系。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，一方面，臨期商品的相關(guān)文獻(xiàn)主要停留在報(bào)道性資料上，期刊、論文等研究性資料極其缺乏。另一方面，現(xiàn)有關(guān)于定價(jià)模型的研究可以大致分為兩類：一類從確定性需求的角度出發(fā)，即需求是價(jià)格的函數(shù)，僅在函數(shù)形式上出現(xiàn)了線性與非線性的區(qū)別，出于問(wèn)題假設(shè)的限制，沒(méi)有考慮隨機(jī)性對(duì)市場(chǎng)需求的影響，而本文通過(guò)隨機(jī)變量的引入來(lái)描述顧客需求的不確定性。另一類則是在考慮隨機(jī)性影響的情況下，利用算法得出數(shù)值分析結(jié)論，而本文盡管未給出解析解的明確表達(dá)形式，但給出了解析解滿足的條件，且通過(guò)對(duì)解析條件的分析，給出了最優(yōu)定價(jià)與模型參數(shù)間的關(guān)系。此外，現(xiàn)有的定價(jià)策略大多研究動(dòng)態(tài)定價(jià)問(wèn)題，而對(duì)于臨期商品的銷售主體，尤其是超市賣場(chǎng)來(lái)說(shuō)，不斷地改變價(jià)格會(huì)增加諸多額外的工作量，也會(huì)使管理過(guò)程復(fù)雜，在現(xiàn)實(shí)中很難具有操作性，鑒于此，本文并未從動(dòng)態(tài)的角度考慮臨期商品的定價(jià)問(wèn)題。

模型基本假設(shè)與描述

為表述一致，本文此后將不再使用超市一詞，而使用銷售商這一統(tǒng)稱。對(duì)于顧客而言，產(chǎn)品的價(jià)值越大，給顧客帶來(lái)的效用也會(huì)越大，而產(chǎn)品的獲取成本（價(jià)格）越高，顧客的效用就會(huì)越小。不妨設(shè)顧客效用函數(shù)為：U=αv-βp 。其中，v和p分別是產(chǎn)品價(jià)值和產(chǎn)品價(jià)格，α和β分別為產(chǎn)品價(jià)值和產(chǎn)品價(jià)格的偏好系數(shù)（敏感系數(shù)），且α+β=1。一般而言，若某產(chǎn)品給顧客帶來(lái)的效用越大，該產(chǎn)品的市場(chǎng)需求也就會(huì)越大，即產(chǎn)品的市場(chǎng)需求與顧客的效用成正相關(guān)關(guān)系。不妨設(shè)產(chǎn)品市場(chǎng)需求量d與顧客效用U間滿足： d=kU+ξ，其中，k為市場(chǎng)規(guī)模系數(shù)，用于描述市場(chǎng)需求與效用間的正相關(guān)關(guān)系，且k>0。ξ為一隨機(jī)項(xiàng)，用于刻畫市場(chǎng)需求的不確定性，服從 N（μσ2）且μ=0。

對(duì)于銷售商來(lái)說(shuō)，臨期商品數(shù)量有限，其數(shù)量用Q描述，當(dāng)市場(chǎng)需求超過(guò)該數(shù)量時(shí)，銷售商不能臨時(shí)增加商品數(shù)量;反之，若不能在該銷售期間出售完所有臨期商品，剩余商品只能報(bào)廢，殘值為0。

結(jié)論與展望

臨期商品作為商品流通過(guò)程中一類特殊的商品形式，其管理方式是否科學(xué)合理將直接影響到銷售商的利潤(rùn)情況，也將最終影響到整個(gè)社會(huì)的資源消耗情況。因此，通過(guò)臨期商品定價(jià)問(wèn)題的研究，來(lái)實(shí)現(xiàn)臨期商品的科學(xué)化管理，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文在經(jīng)典的價(jià)格需求關(guān)系的基礎(chǔ)上，增加價(jià)值因素，給出了臨期商品需求與銷售商策略間的基本關(guān)系，從銷售量利潤(rùn)最大化的角度構(gòu)建了臨期商品的價(jià)格優(yōu)化模型，給出了臨期商品最優(yōu)價(jià)格應(yīng)滿足的條件，即：

通過(guò)該條件得出了最優(yōu)價(jià)格與產(chǎn)品價(jià)值、顧客偏好、商品數(shù)量和市場(chǎng)需求規(guī)模系數(shù)間的關(guān)系并用數(shù)值分析進(jìn)行了驗(yàn)證。研究認(rèn)為：最優(yōu)價(jià)格與產(chǎn)品價(jià)值和顧客對(duì)價(jià)值的偏好系數(shù)正相關(guān)，與顧客對(duì)價(jià)格的偏好系數(shù)負(fù)相關(guān)，而最優(yōu)價(jià)格與臨期商品數(shù)量、市場(chǎng)需求規(guī)模系數(shù)間的關(guān)系取決于價(jià)格水平的情況。該結(jié)論為指導(dǎo)臨期商品的定價(jià)提供了理論依據(jù)。

本文的研究也還局限于定價(jià)方面，希望本文能起到拋磚引玉的作用，引起社會(huì)對(duì)臨期商品的重視，將臨期商品研究的范疇進(jìn)一步拓寬。隨著臨期商品知識(shí)的普及和對(duì)臨期商品監(jiān)管規(guī)范程度的提升，大眾對(duì)臨期商品也會(huì)越來(lái)越關(guān)注，學(xué)術(shù)界與之相關(guān)的研究也會(huì)越來(lái)越豐富。

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