□ 韓朝亮 田 立 高志勇

(1.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院; 2.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 財政與公共管理學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150028)

一、引 言

大數(shù)據(jù)技術(shù)作為通用技術(shù)(General Purpose Technologies,簡稱GPT),通過在微觀層面緩解信息不對稱,不斷地改變居民生活和企業(yè)經(jīng)營管理方式[1]。在供應(yīng)鏈合作過程中,其廣泛應(yīng)用于消費(fèi)者畫像、渠道優(yōu)化、成本優(yōu)化、精準(zhǔn)營銷等業(yè)務(wù),已經(jīng)成為供應(yīng)鏈管理的有效技術(shù)手段。在諸多應(yīng)用中,大數(shù)據(jù)技術(shù)最廣泛應(yīng)用于洞察消費(fèi)者需求,實際操作過程中往往可以采集消費(fèi)者的多類數(shù)據(jù)。利用這些數(shù)據(jù),能夠客觀反映消費(fèi)者的真實狀態(tài),建立個體消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫。通過完備的消費(fèi)者數(shù)據(jù),消費(fèi)者離散化的數(shù)據(jù)之間可以體現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系,利用其價值關(guān)聯(lián),供應(yīng)鏈成員能夠逐步實現(xiàn)對消費(fèi)者的信息完全。在傳統(tǒng)市場上,供應(yīng)鏈成員長期面對消費(fèi)者在購買過程中體現(xiàn)出的隨機(jī)性本源行為和不可預(yù)期的變化[2]。傳統(tǒng)消費(fèi)者需求不確定性在理性層面不可解,但由于信息技術(shù)的變革,通過相關(guān)技術(shù)(如大數(shù)據(jù)、人工智能)能夠?qū)⑵浠鈁3]。大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用,使得消費(fèi)者數(shù)據(jù)挖掘成為可能,通過海量消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)的挖掘,明晰消費(fèi)者購買行為的預(yù)期結(jié)果,逐步消除客體(消費(fèi)者)的不確定性。

大數(shù)據(jù)技術(shù)通過消除消費(fèi)者需求不確定性為供應(yīng)鏈成員帶來收益。但現(xiàn)實場景中,數(shù)據(jù)挖掘、處理、集成、分析、可視化需要供應(yīng)鏈成員支付成本。是否使大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與,是收益與成本權(quán)衡的結(jié)果。在供應(yīng)鏈合作過程中數(shù)據(jù)采集、處理、解釋可以由供應(yīng)鏈成員完成,但由于供應(yīng)鏈成員信息處理能力欠缺,往往采取服務(wù)外包形式,利用大數(shù)據(jù)服務(wù)商對沉淀在供應(yīng)鏈合作過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、處理。由于分散決策的存在,往往形成供應(yīng)鏈成員決策低效與利益分配不均衡問題,最終導(dǎo)致大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)商參與失敗。因此需要供應(yīng)鏈成員通過機(jī)制設(shè)計保證集中決策與收益再分配,以使得大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)商參與后滿足參與約束與激勵相容條件。

有關(guān)大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與供應(yīng)鏈合作的研究,主要集中于大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與后,供應(yīng)鏈成員獲得的價值研究,即供應(yīng)鏈成員可以通過對數(shù)據(jù)的采集、處理、解釋來發(fā)現(xiàn)新知識,進(jìn)行價值創(chuàng)造,繼而有效的降低成本、增加收益[4]。大數(shù)據(jù)的合理應(yīng)用,有助于提升企業(yè)供應(yīng)鏈的敏捷性[5]，對需求創(chuàng)造、業(yè)務(wù)設(shè)計、價值共創(chuàng)等方面起到正向作用[6],繼而提升供應(yīng)鏈成員的環(huán)境感知能力,更好地服務(wù)于消費(fèi)者需求,創(chuàng)造更高的商業(yè)價值,提升成員各自的運(yùn)營效率[7]。大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與后,與供應(yīng)鏈其他成員的協(xié)調(diào)機(jī)制研究方面,部分學(xué)者建立制造商與零售商兩階段供應(yīng)鏈模型,當(dāng)投資成本面臨一定閾值時,零售商或制造商投資大數(shù)據(jù)信息(BDI)可以增加其收益,但其他供應(yīng)鏈成員也存在搭便車現(xiàn)象,而收益共享契約可以有效地協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈[8]。在此基礎(chǔ)上研究進(jìn)一步建立了制造商、零售商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商構(gòu)成的三階段供應(yīng)鏈模型,實證結(jié)果表明廠商是否適合投資BDI受成本改善系數(shù)的影響。當(dāng)收益分享系數(shù)在一定范圍內(nèi),收益分享契約可以使供應(yīng)鏈實現(xiàn)協(xié)調(diào)[9]。將供應(yīng)鏈成員利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行營銷的情況考慮在內(nèi),同樣建立零售商、制造商與大數(shù)據(jù)服務(wù)商三階段供應(yīng)鏈模型,利用微分博弈理論對零售商支付、聯(lián)合支付與合作契約下實現(xiàn)均衡的收益情況進(jìn)行比較,結(jié)果表明合作契約下渠道成員的總利潤、制造商的質(zhì)量努力水平和大數(shù)據(jù)服務(wù)商的營銷努力水平均為最高,分散決策下聯(lián)合支付較零售商支付更優(yōu)[10]。還有學(xué)者將大數(shù)據(jù)服務(wù)商設(shè)為常量建立了大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與的零售商、制造商的二階段供應(yīng)鏈模型,結(jié)果表明集中決策下存在帕累托改進(jìn)[11]。隨后,在其基礎(chǔ)上有學(xué)者進(jìn)一步研究了大數(shù)據(jù)技術(shù)對零售商與制造商的成本優(yōu)化的影響,通過單一制造商與兩個零售商組成的二階段供應(yīng)鏈模型,討論了分散決策與集中決策對供應(yīng)鏈成員利潤的影響,并通過數(shù)量折扣契約,實現(xiàn)了從分散決策到集中決策的過程[12]。

傳統(tǒng)研究普遍認(rèn)同大數(shù)據(jù)技術(shù)具有成本優(yōu)化與價值創(chuàng)造的作用,也分別驗證了分散決策下與集中決策下大數(shù)據(jù)技術(shù)對制造商、零售商的影響,但往往將大數(shù)據(jù)服務(wù)商確定為常量,并以分析單個企業(yè)的影響為主,鮮有文獻(xiàn)將大數(shù)據(jù)服務(wù)商作為一個獨立的供應(yīng)鏈成員來研究大數(shù)據(jù)技術(shù)對整體供應(yīng)鏈運(yùn)營的影響以及供應(yīng)鏈動態(tài)優(yōu)化的問題。本研究拓展了大數(shù)據(jù)服務(wù)商的角色,認(rèn)為大數(shù)據(jù)服務(wù)商可以通過努力水平調(diào)節(jié)供應(yīng)鏈?zhǔn)找?供應(yīng)鏈成員可以通過支付水平影響大數(shù)據(jù)服務(wù)商的努力水平。因此,本研究建立制造商、零售商、大數(shù)據(jù)服務(wù)商三級供應(yīng)鏈模型,分別考慮分散決策與集中決策下供應(yīng)鏈及其成員的收益水平,并通過協(xié)調(diào)機(jī)制實現(xiàn)供應(yīng)鏈成員由分散決策向集中決策轉(zhuǎn)化,最終通過數(shù)值算例分析分散決策、集中決策、機(jī)制協(xié)調(diào)下的收益變化。

二、模型構(gòu)建

考慮由一個占主導(dǎo)地位的制造商M與一個下游零售商R構(gòu)成的生產(chǎn)、出售一般產(chǎn)品的供應(yīng)鏈模型。制造商是供應(yīng)鏈的領(lǐng)導(dǎo)者,單位生產(chǎn)成本為c1,并通過投入單位研發(fā)費(fèi)用c2提升產(chǎn)品質(zhì)量,在供應(yīng)鏈運(yùn)營過程中制定產(chǎn)品批發(fā)價格w。零售商R作為供應(yīng)鏈終端成員,根據(jù)批發(fā)價格w和市場需求情況決定產(chǎn)品采購量q。假設(shè)采購量即為市場需求量,且產(chǎn)品運(yùn)輸過程沒有損耗。零售商為改善消費(fèi)者購物體驗,付出單位服務(wù)費(fèi)用s。需求量是關(guān)于產(chǎn)品價格、質(zhì)量、服務(wù)水平的線性函數(shù)形式q=a-b*p+(η+β)*v,a為不受價格和其它因素影響的市場基準(zhǔn)需求量;零售商以價格p(w

若供應(yīng)鏈成員不采購大數(shù)據(jù)服務(wù),則供應(yīng)鏈運(yùn)營流程如圖1所示。若供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù),供應(yīng)鏈運(yùn)營流程如圖2所示。

圖1 不采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的兩階段供應(yīng)鏈模式

圖2 大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與的三階段供應(yīng)鏈模式

制造商M通過大數(shù)據(jù)服務(wù)商對消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析,獲得消費(fèi)者畫像,更精確的了解市場需求,增加產(chǎn)品銷售量。由占主導(dǎo)地位的制造商對大數(shù)據(jù)服務(wù)商B的每單位努力水平t,支付費(fèi)用m。大數(shù)據(jù)服務(wù)商B參照制造商每單位支付水平選擇服務(wù)努力程度t(0≤t≤1),通過對海量數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者需求信息,并提供精準(zhǔn)營銷服務(wù)挖掘市場潛在消費(fèi)者,得到制造商支付tm數(shù)量的費(fèi)用,承擔(dān)隨努力程度變化的成本1/2gt2,其中g(shù)(g>0)是大數(shù)據(jù)服務(wù)商成本系數(shù),體現(xiàn)大數(shù)據(jù)服務(wù)商服務(wù)效率;大數(shù)據(jù)服務(wù)將潛在的消費(fèi)者數(shù)量F轉(zhuǎn)化為市場需求量ln(tF),F是由大數(shù)據(jù)服務(wù)商挖掘的潛在消費(fèi)者數(shù)量,但并不能將其全部轉(zhuǎn)化為市場需求量;記qb是采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后的市場需求量,則供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后市場需求變?yōu)閝b=a-bp+(η+β)v+ln(tF);大數(shù)據(jù)服務(wù)商提供服務(wù)需投入固定成本k(0

三、分散決策下供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)決策

首先考察分散決策下,供應(yīng)鏈成員的合作策略,重點比較供應(yīng)鏈成員是否采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的收益。

(一)供應(yīng)鏈成員不采購大數(shù)據(jù)服務(wù)收益模型

(1)

(2)

市場逆需求函數(shù)為:

pa=[a+(η+β)v-qa]/b

(3)

wa=[a+b(c1+c2-s)+v(η+β)]/2b;

pa=[3a+3v+b(c1+c2+s)]/4b;

qa=[a-b(c1+c2+s)+v(β+η)]/4

(4)

將(wa,pa,qa)帶入式(1)式(2)可得:

(5)

[a+v(β+η)]/b>c1+c2+s

(6)

制造商、零售商向消費(fèi)者提供附加服務(wù),轉(zhuǎn)化的需求量與市場基準(zhǔn)需求量收益之和大于M與R投入成本之和滿足式(6)時,供應(yīng)鏈成員合作才趨于穩(wěn)定,否則制造商和零售商不會提供相關(guān)的附加服務(wù)。

(二)供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)收益模型

(7)

(8)

(9)

市場逆需求函數(shù)為:

pb=[a+(η+β)*v+ln(t*F)-qb]/b

(10)

根據(jù)Stackelberg博弈規(guī)則,該博弈分為三個階段: ① 制造商根據(jù)利潤函數(shù),決定批發(fā)價格wb,確定單位支付費(fèi)用m; ② 零售商得知制造商采購大數(shù)據(jù)服務(wù),根據(jù)制造商變化的利潤函數(shù)及批發(fā)價格確定零售價格pb,并制定商品采購數(shù)量qb; ③ 大數(shù)據(jù)服務(wù)商根據(jù)制造商的支付水平m,由利潤最大化原則確定努力水平tb,整個博弈結(jié)束。根據(jù)逆向求解原則,制造商可預(yù)測到零售商零售價格pb與大數(shù)據(jù)服務(wù)商努力水平t,最終決定批發(fā)價格wb與單位支付m。加入大數(shù)據(jù)服務(wù)后,首先根據(jù)大數(shù)據(jù)服務(wù)商利潤函數(shù),求其努力水平tb,將tb帶入式(7)和式(8),由于求解過程與(4)式相同,這里略去不寫,可得:

tb=m/g

pb=[3a+3ln((Fm)/g)+bc1+bc2+bs+3ηv+3βv]/4b

wb=[a+ln((F*m)/g)+bc1+bc2-bs+ηv+βv]/2b

qb=[a+ln((Fm)/g)-bc1-bc2-bs+βv+ηv]/4

(11)

將(pb,wb,qb)分別帶入式(7)式(8)式(9)可得:

(12)

分散決策下,供應(yīng)鏈成員均獲得正收益,且市場需求量為正時,供應(yīng)鏈合作才趨于穩(wěn)定,此時保持穩(wěn)定的必要條件為:

(13)

(三)供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的算例分析

分散決策下,面對大數(shù)據(jù)服務(wù)商提供的服務(wù),供應(yīng)鏈成員有兩種選擇:① 不采購大數(shù)據(jù)服務(wù)以避免其帶來的費(fèi)用,維持供應(yīng)鏈原態(tài);② 采購大數(shù)據(jù)服務(wù)以享受其帶來的消費(fèi)者增量時,支付給大數(shù)據(jù)服務(wù)商相應(yīng)費(fèi)用。

對比(4)式(wa,pa,qa)和(11)式(pb,wb,qb)可得,供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后,批發(fā)價、零售價與市場需求量均有增長,可得:

(Δw,Δp,Δq)=(ln((Fm)/g)/2b,
ln((Fm)/g)/4b,ln((Fm)/g)/4)

(14)

(15)

分散決策下,供應(yīng)鏈滿足必要的運(yùn)營條件式(13)時,供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的充分條件為ΔπM≥0且ΔπR≥0。由此可知制造商M采購大數(shù)據(jù)與零售商R參與供應(yīng)鏈運(yùn)營的的臨界條件。由于對解析式進(jìn)行解析分析較為復(fù)雜,本部分通過算例分析進(jìn)行闡述。

圖3 分散決策下是否采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的利潤對比

圖4 分散決策下采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后制造商和零售商利潤水平對比

四、集中決策下供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)決策

本章考察集中決策下供應(yīng)鏈成員的合作策略,重點比較供應(yīng)鏈成員是否采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的收益,以及分散決策與集中決策下供應(yīng)鏈成員的收益。

(一)供應(yīng)鏈成員不采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的利潤模型

(16)

市場逆需求函數(shù)為:

(17)

根據(jù)逆向求解法,可得最優(yōu)需求總量和零售價格為:

(18)

將(18)式帶入(16)式可得:

[a+v(β+η)]/b>c1+c2+s

(19)

即制造商與零售商向消費(fèi)者提供附加服務(wù),轉(zhuǎn)化的需求量與市場基準(zhǔn)需求量收益之和大于M與R投入成本之和滿足式(19)時,供應(yīng)鏈合作才趨于穩(wěn)定,否則制造商和零售商不會提供相關(guān)的附加服務(wù),不會生產(chǎn)出售相關(guān)產(chǎn)品。

Δπa=[a-b(c1+c2+s)+v(β+η)]2/16b

(二)供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的利潤模型

(21)

市場逆需求函數(shù)為:

(22)

(23)

將(23)式帶入(20)式與(21)式可得:

(24)

(25)

(三)供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的算例分析

集中決策下,通過對比采購大數(shù)據(jù)服務(wù)前后供應(yīng)鏈整體參數(shù)和利潤的變動情況,可以求出供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的邊界條件。

對比(18)式和(23)式可得,供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后,零售價與市場需求量均有所增長,可得:

(ΔpD,ΔqD)=(ln((Fm)/g)/2b,ln((Fm)/g)/2)

(26)

(27)

滿足運(yùn)營條件(27)式時,供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的充分條件為ΔπD>0?？芍?yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的臨界條件,由于直接通過解析式進(jìn)行解析分析較為復(fù)雜,本節(jié)將通過算例分析進(jìn)行闡述。

首先比較集中決策和分散決策下供應(yīng)鏈成員不采購大數(shù)據(jù)時供應(yīng)鏈整體利潤差異,證明集中決策優(yōu)于分散決策。不失一般性,通過控制變量法,選擇質(zhì)量敏感系數(shù)η和服務(wù)敏感系數(shù)β作為共同變量,考察分散決策和共同決策的利潤差別,同圖3、圖4,其它參數(shù)為:a=30,b=0.6,c1=1.4,c2=1.6,s=3,v=9,F=8,g=2,m=3,則如圖5所示?？梢詮膱D中明顯看出,分散決策時供應(yīng)鏈整體收益低于集中決策時供應(yīng)鏈整體收益,符合性質(zhì)4的結(jié)論。其次考察集中決策下,渠道供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)前后利潤對比,同樣采取控制變量法,參數(shù)設(shè)置和變量選取同圖5,則如圖6所示:供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后所得收益明顯大于采購大數(shù)據(jù)服務(wù)前的收益;同時,消費(fèi)者對質(zhì)量和購物體驗敏感度越高,供應(yīng)鏈整體利潤越大。

圖5 不采購大數(shù)據(jù)服務(wù)時集中決策和分散決策利潤水平對比

圖6 集中決策下供應(yīng)鏈采購大數(shù)據(jù)服務(wù)前后的利潤水平對比

最后,選取大數(shù)據(jù)服務(wù)商努力水平作為自變量，令k=0.4，分別考察m=4，g=2；m=5，g=2；m=4，g=4下，制造商單位支付費(fèi)用和大數(shù)據(jù)服務(wù)商成本系數(shù)對大數(shù)據(jù)服務(wù)商利潤的影響,大數(shù)據(jù)服務(wù)商隨努力水平變化的利潤曲線。如圖7所示,大數(shù)據(jù)服務(wù)商單位支付費(fèi)用越高,大數(shù)據(jù)服務(wù)商會通過提高努力水平以增加利潤;同時,能否將成本系數(shù)控制在合理范圍內(nèi)是大數(shù)據(jù)服務(wù)商利潤多少的關(guān)鍵,因此在制造商單位費(fèi)用一定時,要努力優(yōu)化成本系數(shù),以增加收益。

圖7 隨努力水平變化的大數(shù)據(jù)服務(wù)滴利潤水平

圖8 機(jī)制設(shè)計后渠道供應(yīng)鏈成員收益變化情況

五、分散決策下供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的協(xié)調(diào)機(jī)制

(28)

性質(zhì)5分散決策下,供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)時,若wc滿足:

1由于篇幅有限,T的具體取值如有需要可聯(lián)系作者獲得。

且Tmin≤T≤Tmax1則可以實現(xiàn)供應(yīng)鏈最大程度的協(xié)調(diào)。

證明若使供應(yīng)鏈成員采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后的分散決策收益水平達(dá)到集中決策時的收益水平,需使得:

qc=[a+ln((Fm)/g)-bc1-bc2-bs+βv+ηv]/2

則有

通過三、四節(jié)的研究前半部分得證。對于后半部分,令其滿足:

即采取協(xié)調(diào)機(jī)制后,制造商和零售商所獲收益要大于分散決策時雙方所得收益,此時:

可知后半部分得證,其中T的具體取值,取決于M與R的市場地位與談判能力。

其它參數(shù)值保持不變,以λ與T作為變量,可得圖8:隨著折扣系數(shù)λ增大,M利潤減少,R利潤增加;相反,隨著固定支付T增大,R利潤減少,而M利潤增多。因此供應(yīng)鏈利益協(xié)調(diào)的關(guān)鍵在于找到可行的契約空間,如圖8中箭頭所指的可行域,協(xié)調(diào)后制造商和零售商均獲得正收益,說明參與主體得到協(xié)調(diào),分散決策下供應(yīng)鏈成員收益得到優(yōu)化。

六、結(jié) 論

隨著信息技術(shù)的應(yīng)用,消費(fèi)者需求不確定性增強(qiáng),消費(fèi)者個性化需求趨勢明顯。本研究構(gòu)建大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與的三級供應(yīng)鏈模型,經(jīng)研究得出如下結(jié)論:

1.無論分散決策還是集中決策,采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后供應(yīng)鏈整體收益高于采購前供應(yīng)鏈整體收益,說明大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與后可以準(zhǔn)確獲知消費(fèi)者畫像,增加供應(yīng)鏈成員的銷量。采購大數(shù)據(jù)服務(wù)后,消費(fèi)者對質(zhì)量和購物體驗敏感度越高,供應(yīng)鏈整體利潤越大。即大數(shù)據(jù)服務(wù)商單位支付費(fèi)用越高,大數(shù)據(jù)服務(wù)商會通過提高努力水平以增加利潤;同時,能否將成本系數(shù)控制在合理范圍內(nèi)是大數(shù)據(jù)服務(wù)商利潤多少的關(guān)鍵,因此在制造商支付的單位費(fèi)用一定時,要努力優(yōu)化成本系數(shù),以增加收益。

2.無論是否采購大數(shù)據(jù),分散決策時供應(yīng)鏈整體收益低于集中決策時供應(yīng)鏈整體利潤。分散決策下存在明顯的雙重邊際化效應(yīng)。供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的關(guān)鍵在于找到可行的契約空間,實現(xiàn)分散決策下的供應(yīng)鏈優(yōu)化,通過引入數(shù)量折扣——兩部定價契約,可以有效解決分散決策問題,協(xié)調(diào)后制造商和零售商均獲得正收益,滿足參與約束與激勵相容條件。

本研究描述了供應(yīng)鏈成員分散決策和集中決策下是否采購大數(shù)據(jù)服務(wù)的各自利潤,結(jié)果表明采購大數(shù)據(jù)服務(wù)對供應(yīng)鏈及其成員收益具有顯著影響。集中決策有利于實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)參與的收益最大化,通過協(xié)調(diào)機(jī)制的設(shè)計實現(xiàn)了從分散決策到集中決策的過程。上述模型描述的是一個制造商主導(dǎo)的單渠道供應(yīng)鏈情形,現(xiàn)實中存在部分零售商主導(dǎo)多渠道供應(yīng)鏈情形。今后的研究過程中,將繼續(xù)探索多渠道情形下,零售商主導(dǎo)的供應(yīng)鏈成員動態(tài)合作策略及其比較?！?/p>