李 響 劉 悅

(1. 南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院；2. 南開(kāi)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院)

1 研究背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速提高，電商零售業(yè)得到了顯著發(fā)展。2018年上半年，中國(guó)線上市場(chǎng)規(guī)模達(dá)4.08萬(wàn)億元，占零售總額22.7%[1]。但是，網(wǎng)購(gòu)在相當(dāng)程度上難以實(shí)現(xiàn)對(duì)商品品質(zhì)與匹配度等信息全面而真切的感知，從而導(dǎo)致滿意度差、退貨率高等問(wèn)題。正如2018年KIBO的調(diào)查顯示，近80%的消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)有著較強(qiáng)的需求，并且重要性占比逐年增長(zhǎng)。由此，諸多線上零售商與線下實(shí)體店進(jìn)行合作，構(gòu)建以消費(fèi)者線下體驗(yàn)與線上購(gòu)買為主線的體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)模式[2,3]。

目前，線上零售商以入駐具有自營(yíng)產(chǎn)品的線下實(shí)體店為主要模式。例如，天貓國(guó)際與絲芙蘭揭幕國(guó)內(nèi)首家跨境電商體驗(yàn)店，Google入駐線下零售商Currys PC World售賣其相關(guān)電子商品。與此同時(shí)，線上零售商利用微信公眾號(hào)、App等媒體廣告向消費(fèi)者進(jìn)行線下推薦。Google利用快閃店鋪與電視廣告等方式進(jìn)行線下體驗(yàn)?zāi)Ｊ降耐茝V，并隨后進(jìn)行線下選址；絲芙蘭體驗(yàn)店啟幕后，天貓國(guó)際與絲芙蘭進(jìn)行廣告合作宣傳體驗(yàn)店的購(gòu)物優(yōu)勢(shì)與獨(dú)家產(chǎn)品。因此，廣告的決策時(shí)機(jī)也是供應(yīng)鏈成員值得關(guān)注的問(wèn)題。當(dāng)先制定契約再進(jìn)行廣告推廣時(shí)，相較于預(yù)先廣告情境，契約成為了線上零售商獲取信息的有效途徑，廣告水平會(huì)根據(jù)不同的市場(chǎng)信息與體驗(yàn)服務(wù)信息呈現(xiàn)相應(yīng)的差異形式。

綜上所述，線上廣告與線下服務(wù)是形成消費(fèi)者體驗(yàn)需求的關(guān)鍵因素，并導(dǎo)致O2O體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)模式的權(quán)衡較為復(fù)雜。由線上零售商的角度來(lái)看，首先，廣告可以起到宣傳作用來(lái)提升需求，但也會(huì)權(quán)衡相應(yīng)的廣告成本；其次，企業(yè)的廣告與契約制定之間的決策順序?qū)Ψ?wù)激勵(lì)的交互影響效果尚不明確；最后，線上零售商僅掌握已發(fā)生的歷史訂單與交易數(shù)據(jù)，在不與線下門店進(jìn)行信息協(xié)同的情況下，可能無(wú)法準(zhǔn)確地對(duì)市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]。特別是服裝、電子產(chǎn)品等時(shí)尚單品，線下體驗(yàn)店通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查、導(dǎo)購(gòu)等方式，可獲得精準(zhǔn)的消費(fèi)者偏好與價(jià)格敏感度等核心信息。因此，線上零售商應(yīng)如何設(shè)計(jì)契約，促使線下實(shí)體店如實(shí)匯報(bào)市場(chǎng)信息并付出最優(yōu)服務(wù)水平，以此避免線下體驗(yàn)店“安心收取固定報(bào)酬，不過(guò)多耗費(fèi)服務(wù)成本”的心理對(duì)消費(fèi)者的購(gòu)物體驗(yàn)與交易數(shù)量造成影響。

基于此，將線上零售商如何制定合作契約與廣告推薦策略，線下體驗(yàn)店如何權(quán)衡服務(wù)努力所產(chǎn)生的交叉收益及契約收益與服務(wù)成本的關(guān)系并獲取最佳收益，作為本研究的研究重點(diǎn)。特別是契約合同與廣告的決策主體均是線上零售商，二者之間具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)關(guān)聯(lián)與實(shí)踐意義。擬解決問(wèn)題如下：①市場(chǎng)信息不對(duì)稱背景下，契約能否起到信息甄別的作用并激勵(lì)線下體驗(yàn)店提升服務(wù)水平？②不同的廣告時(shí)序模式對(duì)零售商乃至整個(gè)供應(yīng)鏈績(jī)效和廣告決策具有什么影響，機(jī)理是怎樣的？

2 文獻(xiàn)綜述

全渠道模式可視為線上與線下的無(wú)縫銜接[5,6]。GALLINO等[7]與BELL等[8]均通過(guò)實(shí)證研究，認(rèn)為O2O模式能夠促進(jìn)零售業(yè)需求快速增長(zhǎng)。諸多學(xué)者認(rèn)為，消費(fèi)者進(jìn)入線下體驗(yàn)店享受體驗(yàn)服務(wù)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生潛在需求并進(jìn)行額外購(gòu)買[9,10]。GAO等[11]在全渠道研究中表明，到店消費(fèi)者的額外購(gòu)買提高了實(shí)體店的績(jī)效，因此，數(shù)額可觀的額外收益才能使體驗(yàn)店擁有提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的內(nèi)在動(dòng)力。線下體驗(yàn)店提供體驗(yàn)服務(wù)的同時(shí)還會(huì)承擔(dān)一定的服務(wù)成本[12]，目前針對(duì)體驗(yàn)服務(wù)已實(shí)行的補(bǔ)償策略分別為單位服務(wù)補(bǔ)償[13,14]、銷量轉(zhuǎn)移[15]和二部制合同激勵(lì)[16]。但前兩種策略僅以訂單數(shù)量作為服務(wù)補(bǔ)償支付的全部依據(jù)，并未提供防止線下體驗(yàn)店出現(xiàn)道德風(fēng)險(xiǎn)的合理激勵(lì)；第三種策略考慮了線下體驗(yàn)店的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，但未研究事前的逆向選擇對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的影響。與上述不同的是，本研究以需求信息不對(duì)稱為研究背景，考慮線上廣告與線下體驗(yàn)服務(wù)引發(fā)的交叉收益對(duì)各方?jīng)Q策及整體供應(yīng)鏈績(jī)效的影響。

委托代理理論適用于解決逆向選擇、道德風(fēng)險(xiǎn)等不確定問(wèn)題，以此更為高效地甄別并激勵(lì)代理方，使其付出更多努力[17～19]。SHEN等[20]考慮了零售成本是私人信息的委托代理問(wèn)題，建立了批發(fā)價(jià)與回購(gòu)價(jià)的激勵(lì)合同，并能夠協(xié)調(diào)渠道績(jī)效。HUANG等[21]考慮面對(duì)可信類型不確定的供應(yīng)商，發(fā)現(xiàn)道德風(fēng)險(xiǎn)并不一定會(huì)為高類型供應(yīng)商帶來(lái)更多的利潤(rùn)。ZHU[22]考慮可變成本為私人信息的情況，制定買方與供應(yīng)商的外包合同并提出不對(duì)稱信息的風(fēng)險(xiǎn)建議。陳曉紅等[23]研究了污染治理的委托代理問(wèn)題，設(shè)計(jì)排污方的外包契約以消除治污方道德風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的影響。上述文獻(xiàn)均以單一信息不對(duì)稱為研究背景，與之不同的是，本研究以市場(chǎng)需求信息與服務(wù)類型不對(duì)稱為背景，探究最優(yōu)的委托代理契約。

線上廣告策略主要體現(xiàn)在通過(guò)在線廣告引導(dǎo)消費(fèi)者線下購(gòu)買。WU等[24]研究表明在獨(dú)家廣告中，制造商會(huì)將消費(fèi)者推薦給成本效率更高的零售商。GUAN等[25]比較分析了不對(duì)稱信息下制造商的質(zhì)量廣告與零售商的市場(chǎng)調(diào)研的決策順序問(wèn)題，提出最先發(fā)布廣告總是有利于實(shí)體零售商的利潤(rùn)。前者未考慮不對(duì)稱信息背景以及廣告策略的決策順序問(wèn)題，后者未將如何激勵(lì)努力水平作為研究重點(diǎn)。

綜上所述，本研究以線上零售商入駐線下體驗(yàn)店為研究背景，通過(guò)委托代理理論制定具有信息甄別與服務(wù)激勵(lì)的傭金契約，探究需求信息不對(duì)稱下線上零售商的廣告與線下體驗(yàn)服務(wù)之間的決策時(shí)序?qū)?yīng)鏈績(jī)效的影響，這也是本研究重要的創(chuàng)新點(diǎn)之一。

3 問(wèn)題描述

本研究以電商平臺(tái)布局線下體驗(yàn)店為研究背景，在由一個(gè)線上零售商與一個(gè)擁有自營(yíng)產(chǎn)品的線下體驗(yàn)店組成的體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)O2O供應(yīng)鏈中，線上零售商向線下體驗(yàn)店提供合作契約，后者向到店消費(fèi)者進(jìn)行產(chǎn)品展示并提供體驗(yàn)服務(wù)，包括現(xiàn)場(chǎng)講解、產(chǎn)品展示與試用，以及售后保障說(shuō)明等，消費(fèi)者享受服務(wù)后可以再到移動(dòng)端進(jìn)行線上選購(gòu)與支付。線下實(shí)體店支持全流量運(yùn)營(yíng)，如Google入駐線下零售商Currys PC World體驗(yàn)區(qū)等模式，即消費(fèi)者享受服務(wù)后再到線上完成選購(gòu)與支付，線上零售商可以收到來(lái)自體驗(yàn)店的訂單，并從銷售額中以一定比例向線下實(shí)體店支付傭金。

3.1 市場(chǎng)需求

3.2 合作契約

由于線下體驗(yàn)店擁有市場(chǎng)需求信息與服務(wù)努力水平等私人信息，線上線下通過(guò)契約所產(chǎn)生的合作可視為委托代理關(guān)系。為達(dá)到信息甄別與服務(wù)激勵(lì)的目標(biāo)，線上零售商可制定針對(duì)市場(chǎng)信息甄別與服務(wù)努力激勵(lì)的委托代理契約。因此，沿用線性契約模型，線上零售商制定線性報(bào)酬T=α+βpQ，契約可表示為T(α,β)。其中，α為固定報(bào)酬，即線下體驗(yàn)店接受契約后所獲得的支付，與銷量無(wú)關(guān)；β(0<β<1)為收益共享比例，即線上零售商根據(jù)消費(fèi)者享受線下服務(wù)后在線上付款的銷售額向線下體驗(yàn)店進(jìn)行的支付。以Google手機(jī)入駐線下體驗(yàn)店Currys PC World為例，體驗(yàn)店向到店消費(fèi)者提供講解、推薦、試用等系列體驗(yàn)服務(wù)后，通過(guò)掃描產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的二維碼進(jìn)行下單；線上零售商根據(jù)來(lái)自體驗(yàn)店的訂單銷售額向線下體驗(yàn)店支付一定比例的傭金。

線上零售商是委托人，為風(fēng)險(xiǎn)中性，線下體驗(yàn)店是代理人，為風(fēng)險(xiǎn)厭惡，并具有風(fēng)險(xiǎn)不變的絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避特征E[-e-ρ π]，其中，ρ>0為代理人絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)。相關(guān)變量見(jiàn)表1。

表1 符號(hào)及其含義說(shuō)明

3.3 決策順序與模型建立

考慮線上零售商的廣告時(shí)序與契約制定之間的關(guān)系，構(gòu)建兩個(gè)不同時(shí)序的模式。在預(yù)先廣告模式中，線上零售商首先決策廣告水平r，隨后再制定契約T(α,β)，最后線下體驗(yàn)店相應(yīng)選擇契約類型并向消費(fèi)者提供體驗(yàn)服務(wù)。在預(yù)先契約模式中，線上零售商首先制定契約T(α,β)，隨后線下體驗(yàn)店相應(yīng)選擇契約類型，線上零售商再?zèng)Q策廣告水平r，最后線下體驗(yàn)店向消費(fèi)者提供體驗(yàn)服務(wù)。

本研究所構(gòu)建的O2O體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)供應(yīng)鏈模型，同以往研究的傳統(tǒng)制造商與零售商供應(yīng)鏈模型之間具有本質(zhì)的不同，依據(jù)目前線上零售商入駐線下體驗(yàn)店的運(yùn)營(yíng)案例，線上零售商以二部制契約中的固定報(bào)酬與收益共享比例作為線下服務(wù)的補(bǔ)償與激勵(lì)支付。與此同時(shí)，消費(fèi)者到店接受線下體驗(yàn)服務(wù)時(shí)，由于線下服務(wù)的外溢性，會(huì)促使消費(fèi)者對(duì)店內(nèi)自營(yíng)產(chǎn)品進(jìn)行一定的額外購(gòu)買，由此產(chǎn)生的交叉收益也成為了線下體驗(yàn)店提供高水平服務(wù)努力的潛在激勵(lì)。線下體驗(yàn)店的保留期望利潤(rùn)設(shè)定為π0，低于此利潤(rùn)線下體驗(yàn)店不接收契約。

本研究聚焦線上零售商向消費(fèi)者進(jìn)行線下廣告推薦策略對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效以及契約激勵(lì)效率的影響，因此，下面考慮不同信息狀態(tài)下廣告與契約不同決策順序的策略情境，分別為對(duì)稱信息的廣告推薦(symmetric recommendation, SR)、不對(duì)稱信息的預(yù)先廣告推薦(asymmetric upfront recommendation, AUR)、不對(duì)稱信息的預(yù)先契約(asymmetric upfront contract, AUC)。

4 模型構(gòu)建與分析

4.1 對(duì)稱信息的廣告推薦(SR)

在對(duì)稱信息的廣告推薦情境中，市場(chǎng)需求信息與服務(wù)努力水平均為可視信息，線上零售商可依據(jù)線下體驗(yàn)店的真實(shí)信息進(jìn)行決策，不存在激勵(lì)問(wèn)題。因此，其推薦廣告的決策在制定委托代理契約的前后均無(wú)差異。對(duì)稱信息的委托代理契約模型為

(1)

式中，IR為個(gè)人理性約束，保證代理人利潤(rùn)在加入契約關(guān)系時(shí)而不受損。因?yàn)檫@里是信息對(duì)稱，所以只有一種情況。

證明利用KT條件，引入拉格朗日乘子λ，構(gòu)建拉格朗日函數(shù)，得到L(λ)=(1-β)·p(θ+r+e)-α-vr2/2+λ(α+βp(θ+r+e)+μe-ke2/2-ρσ2(βp)2/2-π0)?？芍窭嗜蘸瘮?shù)是關(guān)于服務(wù)努力e的凹函數(shù)，則根據(jù)一階條件得到eSR*=(p+μ)/k，分別代入各變量表達(dá)式，由此可得上述最優(yōu)解。

定理1表明，在對(duì)稱信息情境中，線上零售商能夠掌握線下體驗(yàn)店的全部信息，不存在信息不對(duì)稱導(dǎo)致的無(wú)效支出，只需支付固定工資即可，無(wú)需對(duì)線下體驗(yàn)店支付激勵(lì)工資，線下體驗(yàn)店僅得到參與約束下的保留利潤(rùn)。

推論1①?rSR*/?v<0，?eSR*/?k<0；②?αSR*/?k<0，?eSR*/?μ>0。

推論1①表明，線上零售商的廣告策略與線下體驗(yàn)店的服務(wù)努力水平，均與自身成本系數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即成本越高，則策略水平越低，較為直觀地體現(xiàn)出決策權(quán)衡受成本效率的影響。推論1②表明，線上零售商會(huì)根據(jù)線下體驗(yàn)店的服務(wù)效率，通過(guò)固定支付進(jìn)行補(bǔ)貼，即服務(wù)效率越高(k越小)，固定支付越大，以此能夠促使線下體驗(yàn)店進(jìn)一步提高服務(wù)效率以擴(kuò)大產(chǎn)品需求。此外，由于體驗(yàn)服務(wù)可以獲得額外收益，則考慮消費(fèi)者額外購(gòu)買的情況下，線下體驗(yàn)店的服務(wù)努力水平具備自我激勵(lì)的特性。

4.2 不對(duì)稱信息的預(yù)先廣告推薦(AUR)

在需求信息不對(duì)稱的預(yù)先廣告模式中，市場(chǎng)需求信息及其服務(wù)努力程度均為私人信息，線上零售商無(wú)法觀察到，需要建立契約，以此對(duì)其高能力類型與低能力類型進(jìn)行信息甄別與努力激勵(lì)。其中，eij(i,j=H,L)代表代理人的真實(shí)服務(wù)類型為i，而匯報(bào)給委托人的信息為j，因此需探討4種信息。預(yù)先廣告推薦策略下不對(duì)稱信息的委托代理契約模型為

(2)

此情境中考慮預(yù)先廣告推薦，即線上零售商在簽約線下體驗(yàn)店之前便向消費(fèi)者進(jìn)行線下體驗(yàn)店的廣告推薦，因此廣告水平唯一，并不因市場(chǎng)信息類型高低而不同。

定理2表明，在需求信息不對(duì)稱情境的預(yù)先廣告模式中，線上零售商需要制定收益共享比例以激勵(lì)線下體驗(yàn)店的服務(wù)努力水平，無(wú)論市場(chǎng)信息類型高低，其服務(wù)努力均在同一匯報(bào)類型中是相等的，說(shuō)明激勵(lì)有效。廣告決策不受市場(chǎng)信息類型所影響，廣告水平相等。

推論2①表明，在預(yù)先廣告模式中，對(duì)線下體驗(yàn)店的激勵(lì)水平具有“高端不扭曲”的特性，即對(duì)高能力類型的收益共享比例不受市場(chǎng)需求與市場(chǎng)條件的影響。市場(chǎng)需求為低類型時(shí)，其收益共享比例隨著低類型市場(chǎng)概率的下降而降低，隨著市場(chǎng)需求差距的擴(kuò)大而降低。這是由于隨著高類型市場(chǎng)需求的市場(chǎng)條件較好(m越大)時(shí)，線上零售商對(duì)體驗(yàn)店的單位激勵(lì)能夠獲得更多的邊際收益；在市場(chǎng)條件較差時(shí)，對(duì)線下體驗(yàn)店的激勵(lì)逐漸降低。由于市場(chǎng)異質(zhì)性較為明顯(Δθ越大)時(shí)，線下體驗(yàn)店所能帶來(lái)的邊際收益變小，因此失去激勵(lì)工資。推論2②表明，線上零售商的激勵(lì)支付與線下體驗(yàn)店的服務(wù)效率呈正相關(guān)關(guān)系，即激勵(lì)支付水平隨服務(wù)效率的提高(k越小)而增加，不僅對(duì)服務(wù)努力水平具有激勵(lì)作用，也對(duì)線下體驗(yàn)店服務(wù)效率具有促進(jìn)作用。

推論3①表明，在預(yù)先廣告模式中，線上零售商入駐何種體驗(yàn)店未確定，僅向市場(chǎng)與消費(fèi)者進(jìn)行預(yù)熱與推廣，因此不受市場(chǎng)需求信息影響，與對(duì)稱情境中的廣告水平一致。推論3②表明，廣告投入越高，固定支付越低。線上零售商在廣告策略之后再進(jìn)行契約制定，該策略下廣告與固定支付之間具有互相替代的作用。

4.3 不對(duì)稱信息的預(yù)先契約(AUC)

預(yù)先契約策略可以在廣告決策之前將市場(chǎng)需求信息進(jìn)行甄別，需求信息不對(duì)稱的預(yù)先契約委托代理模型為

(3)

在需求信息不對(duì)稱的預(yù)先契約模式中，仍考慮市場(chǎng)需求信息與線下體驗(yàn)店服務(wù)努力程度的不對(duì)稱問(wèn)題，線上零售商會(huì)預(yù)先制定契約，隨后據(jù)簽約的情況進(jìn)行高低類型的廣告決策。

定理3表明，在需求信息不對(duì)稱的預(yù)先契約模式中，線上零售商的廣告水平根據(jù)市場(chǎng)情況有所區(qū)分，并得到如下推論。

推論4①表明，預(yù)先契約模式中，廣告決策與激勵(lì)支付為互相替代關(guān)系，且具備激勵(lì)作用。這與推論3中的內(nèi)容不同，預(yù)先廣告模式中廣告與契約固定支付為互相替代關(guān)系，旨在促進(jìn)簽約。推論4②顯示出較為反直覺(jué)的結(jié)果，線上零售商對(duì)高類型體驗(yàn)店的廣告水平小于對(duì)低類型體驗(yàn)店的廣告水平。直觀來(lái)看，應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求高類型時(shí)的體驗(yàn)店進(jìn)行水平較高的廣告宣傳，以此獲取更大的激勵(lì)效果與期望收益。但是，通過(guò)預(yù)先制定契約與線下體驗(yàn)店接受契約的情況，線上零售商可以掌握線下體驗(yàn)店所掌握的市場(chǎng)信息，并能夠有效激勵(lì)其服務(wù)努力水平，線上零售商可以實(shí)行差異化的廣告推薦策略，即針對(duì)高類型市場(chǎng)需求信息時(shí)的線下體驗(yàn)店，線上廣告推薦水平較低時(shí)也可達(dá)到較好的激勵(lì)效果；與此相反，當(dāng)市場(chǎng)需求信息為低類型時(shí)，需要較高水平的廣告推薦才能取得較好的激勵(lì)效果。

推論5①表明，在預(yù)先契約模式中，當(dāng)市場(chǎng)需求信息為高類型時(shí)，激勵(lì)支付依舊保持著“高端不扭曲”的特性，無(wú)論市場(chǎng)需求類型與條件如何，其均能獲得相應(yīng)不變的高水平激勵(lì)支付；當(dāng)市場(chǎng)需求為低類型時(shí)，激勵(lì)支付會(huì)隨著市場(chǎng)需求差距的擴(kuò)大而降低，隨著低類型市場(chǎng)需求概率的下降而降低，并且兩個(gè)因素會(huì)對(duì)其產(chǎn)生進(jìn)一步的消極影響。推論5②表明，線上零售商的激勵(lì)支付對(duì)服務(wù)努力水平及其成本效率均具有激勵(lì)促進(jìn)作用。

5 對(duì)比分析

5.1 時(shí)序模式對(duì)比分析

通過(guò)上述分析，可知不同時(shí)序模式下的契約參數(shù)與廣告水平在不同市場(chǎng)條件下的變化情況，本節(jié)將對(duì)廣告決策與契約制定之間的不同時(shí)序在企業(yè)模式選擇、供應(yīng)鏈績(jī)效等方面進(jìn)行對(duì)比分析。

命題1需求信息不對(duì)稱情況下，線上零售商在預(yù)先廣告模式中所得利潤(rùn)高于預(yù)先契約模式中的利潤(rùn)。

命題1表明，在需求信息不對(duì)稱的情況下，無(wú)論是預(yù)先廣告模式(AUR)還是預(yù)先契約模式(AUC)中，相較于對(duì)稱信息情況，線上零售商均會(huì)付出激勵(lì)成本，從而導(dǎo)致一定的利潤(rùn)損失；但是AUC模式中線上零售商的成本較高，因此AUR模式所得期望利潤(rùn)高于AUC模式。這與文獻(xiàn)[25]的研究結(jié)論較為一致。在AUR模式中，線上零售商先進(jìn)行廣告宣傳，在延遲契約的情況下，該廣告投資直接提升市場(chǎng)需求，從而部分替代對(duì)體驗(yàn)店付出的固定支付，隨后契約中的收益共享比例最大程度地激勵(lì)線下服務(wù)水平，本研究將此效應(yīng)定義為“替代效應(yīng)”。在AUC模式中，線上零售商先制定分離契約獲知市場(chǎng)需求信息，隨后差異性地靈活調(diào)整廣告策略提升市場(chǎng)需求，本研究將此效應(yīng)定義為“差異效應(yīng)”。

綜上所述，AUR模式中的“替代效應(yīng)”可以使得廣告與對(duì)線下體驗(yàn)店的固定支付形成替代關(guān)系，降低線上零售商的總支出，同時(shí)起到擴(kuò)大市場(chǎng)需求的作用；AUC模式雖然可以在甄別市場(chǎng)需求后，差異化地實(shí)行廣告策略產(chǎn)生“差異效應(yīng)”，但是由于廣告和收益共享比例的權(quán)衡關(guān)系削弱了其效果，導(dǎo)致“差異效應(yīng)”弱于“替代效應(yīng)”。以上結(jié)論也與所觀察到的現(xiàn)實(shí)案例相符，如7FRESH、Google等線下體驗(yàn)店的開(kāi)設(shè)均屬于AUR模式，唯一選擇AUC模式的天貓國(guó)際采用了與絲芙蘭體驗(yàn)店聯(lián)合廣告的方式進(jìn)行宣傳，線下的絲芙蘭零售商分擔(dān)了部分廣告成本。

命題2當(dāng)線下體驗(yàn)店的服務(wù)效率較高時(shí)，預(yù)先廣告模式下的供應(yīng)鏈總利潤(rùn)高于預(yù)先契約模式；當(dāng)線下體驗(yàn)店的服務(wù)效率較低時(shí)，預(yù)先契約模式下的供應(yīng)鏈總利潤(rùn)高于預(yù)先廣告模式。

命題2表明，無(wú)論線下體驗(yàn)店服務(wù)效率如何，線上零售商的利潤(rùn)在預(yù)先廣告模式中最高，但是供應(yīng)鏈總體利潤(rùn)卻不是如此，當(dāng)其服務(wù)效率較高(k較小)時(shí)，預(yù)先廣告模式下各類型線下體驗(yàn)店的總利潤(rùn)最高；當(dāng)其服務(wù)效率較低(k較大)時(shí)，預(yù)先契約模式下線下體驗(yàn)店的總利潤(rùn)最高且不受市場(chǎng)需求信息影響(低類型線下體驗(yàn)店的利潤(rùn)在委托代理契約下恒為保留利潤(rùn))。由于供應(yīng)鏈總利潤(rùn)會(huì)在服務(wù)效率較低時(shí)出現(xiàn)不同情況，與命題1相對(duì)照，可知服務(wù)效率較低時(shí)，體驗(yàn)店傾向于預(yù)先契約模式，從而利用信息不對(duì)稱攫取更高的期望利潤(rùn)。

5.2 委托代理契約對(duì)信息甄別與服務(wù)激勵(lì)的作用

在市場(chǎng)需求信息不對(duì)稱情況下，通過(guò)分析服務(wù)決策與收益共享比例之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)委托代理契約能達(dá)到高效率的服務(wù)激勵(lì)效果。

命題3線上零售商應(yīng)對(duì)具有較低服務(wù)效率的線下體驗(yàn)店制定低比例的收益共享。

命題3表明，契約收益共享恒保持著對(duì)高市場(chǎng)需求類型的線下體驗(yàn)店努力激勵(lì)，并且當(dāng)線下服務(wù)效率較低時(shí)，契約收益共享與交叉收益成為體驗(yàn)店的雙重激勵(lì)；只有當(dāng)線下服務(wù)效率較適中時(shí)，契約收益共享與交叉收益才對(duì)市場(chǎng)需求為低類型時(shí)的線下體驗(yàn)店形成雙重激勵(lì)。市場(chǎng)為高需求類型的線下體驗(yàn)店能夠通過(guò)較高的服務(wù)水平獲得收益共享，并高于服務(wù)努力成本。因此，線上零售商制定的委托代理契約能夠高效地作為激勵(lì)手段，使得線下體驗(yàn)店提供與自身能力一致的服務(wù)努力水平。只有當(dāng)線下體驗(yàn)店服務(wù)效率較低時(shí)，兩種策略下的交叉收益與收益共享比例才可以成為對(duì)線下體驗(yàn)店的激勵(lì)手段。這是由于契約中收益共享比例隨服務(wù)效率的提升而增加，當(dāng)服務(wù)效率較高時(shí)，線下體驗(yàn)店獲得的收益共享比例及其對(duì)應(yīng)的服務(wù)努力水平隨之提高，服務(wù)外溢所得交叉收益無(wú)法彌補(bǔ)其服務(wù)成本支出；當(dāng)服務(wù)效率較低時(shí)，雖然線下體驗(yàn)店獲得的收益共享比例及其對(duì)應(yīng)的服務(wù)努力水平隨之減小，但是其成本能夠大大降低，并且能夠同時(shí)獲得收益共享與交叉收益的雙重激勵(lì)作為收入。委托代理契約中的收益共享比例，在高需求市場(chǎng)的線下服務(wù)成本區(qū)間中的水平是不同的，并非能夠一直作為有效的激勵(lì)手段。當(dāng)市場(chǎng)需求為低類型時(shí)，隨著線下體驗(yàn)店服務(wù)效率的降低，收益共享比例隨之降低，并在一定區(qū)間無(wú)法形成激勵(lì)的有效措施，只有付出較低服務(wù)水平時(shí)，所獲得的交叉收益才能高于服務(wù)成本，成為唯一激勵(lì)途徑。當(dāng)服務(wù)效率較高時(shí)，線下體驗(yàn)店依舊不會(huì)有意愿利用成本優(yōu)勢(shì)去獲取額外的交叉收益，原因在于契約的收益共享足以起到激勵(lì)作用，而且較高的服務(wù)努力也會(huì)帶來(lái)較高的服務(wù)成本支出。

命題4表明，線上零售商對(duì)線下體驗(yàn)店服務(wù)努力的激勵(lì)措施有效，無(wú)論市場(chǎng)需求信息為何種類型，均能正向激勵(lì)服務(wù)努力水平，并取得相同激勵(lì)水平的邊際效率。由此可知，線上零售商對(duì)不同市場(chǎng)需求信息下的線下服務(wù)激勵(lì)水平不同，并非是不同激勵(lì)水平會(huì)導(dǎo)致不同服務(wù)努力邊際的提升，而是由于市場(chǎng)需求情況會(huì)影響服務(wù)水平的高低，線上零售商應(yīng)以“恰當(dāng)?shù)募?lì)”而并非“更多的激勵(lì)”，獲取最佳期望利潤(rùn)。

6 數(shù)值算例

上文通過(guò)逆向求解得到不同廣告時(shí)序模式的各變量最優(yōu)解，并聚焦線下體驗(yàn)店的交叉收益、服務(wù)效率以及需求信息不對(duì)稱背景下的市場(chǎng)需求等因素，探究對(duì)委托代理契約的激勵(lì)作用、線下體驗(yàn)店的服務(wù)努力水平以及各方期望利潤(rùn)的影響。為了更加直觀簡(jiǎn)潔地呈現(xiàn)相關(guān)性質(zhì)，給出如下數(shù)值算例。假設(shè)產(chǎn)品價(jià)格p=2，高類型市場(chǎng)需求信息θH=3，低類型市場(chǎng)需求信息θL=1，需求隨機(jī)因素的方差σ2=1，絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)ρ=2，服務(wù)產(chǎn)生的交叉收益系數(shù)μ=1，保留利潤(rùn)π0=10，高類型市場(chǎng)需求信息概率m=0.5，線上零售商的廣告成本系數(shù)v=0.6。

6.1 服務(wù)成本系數(shù)對(duì)契約的影響

服務(wù)成本系數(shù)對(duì)契約的影響見(jiàn)圖1。由圖1可知，契約共享收益與線下體驗(yàn)店服務(wù)成本系數(shù)k負(fù)相關(guān)，即與服務(wù)效率正相關(guān)。說(shuō)明線上零售商的激勵(lì)支付對(duì)線下體驗(yàn)店的服務(wù)努力水平及其服務(wù)效率存在正向促進(jìn)作用，其服務(wù)效率越高，激勵(lì)支付也越高，使得線下體驗(yàn)店能夠不用過(guò)于關(guān)注服務(wù)成本并更好地進(jìn)行服務(wù)，且為了獲取更高的激勵(lì)支付而提高自身服務(wù)效率。預(yù)先契約策略(AUC)中的廣告決策存在線下體驗(yàn)店的服務(wù)效率，并且與收益共享比例存在相互替代的激勵(lì)作用；預(yù)先廣告策略(AUR)中的廣告決策不隨k變化，且僅影響固定支付，因此預(yù)先契約策略下的收益共享比例會(huì)對(duì)服務(wù)效率更加敏感。

圖1 服務(wù)成本系數(shù)對(duì)契約的影響

6.2 契約對(duì)線下體驗(yàn)店信息甄別的作用

圖2 契約對(duì)線下體驗(yàn)店信息甄別的作用

6.3 線下服務(wù)激勵(lì)的多因素權(quán)衡分析

線下體驗(yàn)店在預(yù)期廣告模式和預(yù)期契約模式中的權(quán)衡因素分別見(jiàn)圖3和圖4。由圖3和圖4可知，線下體驗(yàn)店分別在預(yù)先廣告模式(AUR)與預(yù)先契約模式(AUC)中，針對(duì)不同的服務(wù)效率，契約所得的收益共享、服務(wù)外溢所得的交叉收益，以及服務(wù)努力產(chǎn)生的相應(yīng)成本之間權(quán)衡的變化情況。若市場(chǎng)需求信息為高類型，收益共享在不同服務(wù)效率區(qū)間內(nèi)均可成為線下體驗(yàn)店的激勵(lì)因素，當(dāng)服務(wù)效率較低時(shí)，收益共享與交叉收益成為雙重激勵(lì)因素，并且在預(yù)先契約策略下的區(qū)間范圍大于預(yù)先廣告策略；若市場(chǎng)需求信息為低類型，只有在服務(wù)效率較為適中時(shí)，收益共享與交叉收益才成為雙重激勵(lì)因素，當(dāng)服務(wù)效率較低時(shí)，契約中的收益共享無(wú)法對(duì)線下體驗(yàn)店起到激勵(lì)作用。

圖3 線下體驗(yàn)店在預(yù)期廣告模式中的權(quán)衡因素

圖4 線下體驗(yàn)店在預(yù)期契約模式中的權(quán)衡因素

7 結(jié)語(yǔ)

聚焦“線下體驗(yàn)-線上付款”的體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)模式，針對(duì)線上零售商入駐線下體驗(yàn)店的委托代理契約，結(jié)合線下體驗(yàn)店的交叉收益、服務(wù)效率等因素，構(gòu)建對(duì)稱信息的廣告推薦(SR)、不對(duì)稱信息的預(yù)先廣告(AUR)、不對(duì)稱信息的預(yù)先契約(AUC)3種情境的博弈模型。主要研究結(jié)論如下：①線上零售商所制定的合作契約在兩種模式中均具備有效的信息甄別作用，使得在需求信息不對(duì)稱情況下線下體驗(yàn)店沒(méi)有謊報(bào)的動(dòng)機(jī)；②線上零售商在預(yù)先廣告模式下的廣告水平與完全信息模式是一致的，線上零售商可利用預(yù)先廣告對(duì)契約固定支付產(chǎn)生的“替代效應(yīng)”，增強(qiáng)對(duì)線下服務(wù)的激勵(lì)；而在預(yù)先契約模式下，其廣告水平可根據(jù)體驗(yàn)店的契約視市場(chǎng)需求選擇靈活調(diào)整廣告決策，從而產(chǎn)生“差異效應(yīng)”；③線上零售商通過(guò)預(yù)先廣告模式所產(chǎn)生的“替代效應(yīng)”強(qiáng)于預(yù)先契約模式的“差異效應(yīng)”，從而獲得較高的期望利潤(rùn)；④從供應(yīng)鏈總利潤(rùn)的角度出發(fā)，當(dāng)線下服務(wù)效率較低時(shí)，預(yù)先契約模式更優(yōu)。由此可以得到相應(yīng)的管理啟示：面對(duì)需求較高的市場(chǎng)條件時(shí)，線下體驗(yàn)店應(yīng)完善相關(guān)服務(wù)配套體系，通過(guò)增加成本投入，獲得消費(fèi)者額外購(gòu)買所產(chǎn)生的交叉收益，并與契約的共享收益作為雙重激勵(lì)，進(jìn)而增強(qiáng)提供體驗(yàn)服務(wù)的內(nèi)生動(dòng)力；服務(wù)效率較低的線下體驗(yàn)店可以利用需求信息不對(duì)稱獲得信息租金，以提高期望利潤(rùn)，線上零售商也需要通過(guò)提升合作方的額外利潤(rùn)，向供應(yīng)鏈系統(tǒng)提供經(jīng)濟(jì)保障并促進(jìn)體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)模式的順利開(kāi)展。

本研究存在不足之處并能夠以此提供未來(lái)研究方向：①模型設(shè)定將服務(wù)水平視為無(wú)差別變量，未來(lái)可將線下服務(wù)進(jìn)一步細(xì)化，考慮消費(fèi)者線下購(gòu)物的個(gè)性化體驗(yàn)需求的連續(xù)差異性，并可將售后服務(wù)中的響應(yīng)時(shí)間納入模型決策中；②除了考慮委托代理合作契約，還可以針對(duì)線上廣告合作契約等現(xiàn)實(shí)中存在的機(jī)制，同時(shí)展開(kāi)委托代理契約與廣告分擔(dān)契約的相關(guān)研究；③本研究考慮一個(gè)線上零售商入駐一個(gè)線下體驗(yàn)店模式，在未來(lái)可以拓展為多零售商或多體驗(yàn)店競(jìng)爭(zhēng)等更復(fù)雜的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)問(wèn)題。