應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的庫(kù)存共享策略

陳敬賢，孟慶峰

(1. 南通大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南通 226019；2. 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，安徽 合肥 230026；3. 江蘇大學(xué)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

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應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的庫(kù)存共享策略

陳敬賢1,2，孟慶峰3

(1. 南通大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南通 226019；2. 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院，安徽 合肥 230026；3. 江蘇大學(xué)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

以包含兩個(gè)銷售商的庫(kù)存系統(tǒng)為例，構(gòu)建了一個(gè)描述庫(kù)存共享應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的非合作博弈模型，證明了其納什均衡解是唯一存在的。研究結(jié)果顯示庫(kù)存共享策略總有可能使得銷售商的期望利潤(rùn)得以改進(jìn)。另外，比較靜態(tài)分析反映了轉(zhuǎn)載價(jià)格和轉(zhuǎn)載成本顯著影響庫(kù)存共享銷售商的最優(yōu)訂貨量和最優(yōu)期望利潤(rùn)。最后，提出了一個(gè)簡(jiǎn)單的求解模型納什均衡解的啟發(fā)式算法。

應(yīng)急管理；庫(kù)存共享；納什均衡

1 引言

庫(kù)存共享(Inventory Pooling)是供應(yīng)鏈上同級(jí)企業(yè)常見合作管理庫(kù)存的策略之一，也被稱為橫向轉(zhuǎn)載(Lateral Transshipment)，指的是在銷售季節(jié)中，庫(kù)存剩余的一方將多余的庫(kù)存轉(zhuǎn)運(yùn)給庫(kù)存不足的一方，以此在提高一方顧客滿足率的同時(shí)降低另一方銷售期末的剩余庫(kù)存，降低庫(kù)存系統(tǒng)總成本。自20世紀(jì)60年代被提出以來[1]，學(xué)界的理論研究和企業(yè)的實(shí)踐就充分顯示出這一策略的顯著優(yōu)勢(shì)，有研究表明橫向轉(zhuǎn)載使得零部件企業(yè)產(chǎn)品年庫(kù)存成本降低了50%[2]。關(guān)于橫向轉(zhuǎn)載的研究較為豐富，更加詳細(xì)的綜述可參見陳敬賢[3]的歸納與總結(jié)，本文這里就不再分析?？紤]到本文將利用非合作博弈理論來研究庫(kù)存共享應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的績(jī)效，因此下文將對(duì)利用博弈方法研究庫(kù)存共享的研究進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

Rudi等[4]在非合作博弈的框架下研究了存在庫(kù)存共享的零售商本地決策問題(Local Decision Making)，給出了兩零售商納什均衡訂貨策略及對(duì)應(yīng)的協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)載價(jià)格。Dong Lingxiu[5]在其基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究了非合作情形下的轉(zhuǎn)載的受益主體問題，Hu Xinxin[6]結(jié)合大量數(shù)值算例和模型提出Rudi[4]提出的協(xié)調(diào)價(jià)格并不總是存在的，系統(tǒng)地研究了橫向轉(zhuǎn)載協(xié)調(diào)定價(jià)及其與相關(guān)成本參數(shù)的關(guān)系，給出了協(xié)調(diào)價(jià)格存在的條件。進(jìn)一步，Hu Xinxin[7]又考慮了容量約束的限制，研究了庫(kù)存共享系統(tǒng)中的最優(yōu)庫(kù)存控制決策。Hanny[8]研究了庫(kù)存共享的協(xié)調(diào)機(jī)制，提出了一種基于第三方基金公司的橫向轉(zhuǎn)載協(xié)調(diào)機(jī)制，并給出了該機(jī)制協(xié)調(diào)多方轉(zhuǎn)載的充分必要條件，證明了該機(jī)制可以協(xié)調(diào)多零售商之間的轉(zhuǎn)載，并給出了該協(xié)調(diào)機(jī)制的若干優(yōu)勢(shì)。Anupindi[9]首先利用合作博弈的方法研究了庫(kù)存共享中的轉(zhuǎn)載定價(jià)問題，提出了利用剩余產(chǎn)品的對(duì)偶價(jià)格來定價(jià)轉(zhuǎn)載產(chǎn)品。而Huang Xiao[10]則認(rèn)為Anupindi[9]提出的對(duì)偶價(jià)格并不能協(xié)調(diào)銷售商間的轉(zhuǎn)載，并提出了一種新的協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)載的對(duì)偶價(jià)格。進(jìn)一步，Hezarkhani[12]基于Nash談判模型，從合作博弈的角度研究了多方轉(zhuǎn)載的協(xié)調(diào)定價(jià)問題。

綜合以上研究可以發(fā)現(xiàn)，訂貨決策和轉(zhuǎn)載定價(jià)以及轉(zhuǎn)載協(xié)調(diào)機(jī)制是利用博弈方法討論庫(kù)存共享的主要問題。也有研究考慮了其它因素對(duì)于庫(kù)存共享及企業(yè)受益的影響，如Zhao Xuan[13]在價(jià)格和庫(kù)存競(jìng)爭(zhēng)性環(huán)境下，同時(shí)考慮了庫(kù)存共享時(shí)的零售商定價(jià)和庫(kù)存決策問題；陳敬賢[14]則基于非合作博弈方法研究了顧客退貨對(duì)于具有轉(zhuǎn)載行為的零售商及庫(kù)存系統(tǒng)的影響，Lee[15]則考慮了供應(yīng)鏈環(huán)境下下游企業(yè)轉(zhuǎn)運(yùn)的訂貨與定價(jià)決策，等等。但尚未發(fā)現(xiàn)有文獻(xiàn)研究了市場(chǎng)需求突變下的庫(kù)存共享策略及其應(yīng)對(duì)需求突變的效率。事實(shí)上，作為一種同級(jí)企業(yè)間合作管理庫(kù)存的方法，橫向轉(zhuǎn)載本身就具有一定的“應(yīng)急”思想，供應(yīng)鏈管理專家Lee[15]就研究過可修復(fù)產(chǎn)品庫(kù)存系統(tǒng)的應(yīng)急轉(zhuǎn)載，但他們關(guān)注的是銷售商缺貨風(fēng)險(xiǎn)，并未考慮外部市場(chǎng)需求的突變風(fēng)險(xiǎn)。本文將以存在兩個(gè)銷售商的庫(kù)存系統(tǒng)為例，考慮它們利用庫(kù)存共享策略應(yīng)對(duì)由外部突發(fā)事件引起的需求突變風(fēng)險(xiǎn)，利用非合作博弈理論研究訂貨策略及庫(kù)存共享應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的效率問題，并在此基礎(chǔ)上討論用于模型納什均衡求解的算法，期望為庫(kù)存共享的理論研究及實(shí)際企業(yè)的庫(kù)存管理奠定一定的理論基礎(chǔ)。

2 模型

考慮庫(kù)存系統(tǒng)存在兩個(gè)銷售商，記為銷售商i(i=1,2)和銷售商j(j=3-i)。銷售商i面臨的市場(chǎng)需求Xi為隨機(jī)需求，其累積分布函數(shù)為F(Xi)，概率密度函數(shù)為f(Xi)，F(xiàn)(Xi)為嚴(yán)格遞增的可微函數(shù)，f(Xi)≥0。銷售商i以單位批發(fā)價(jià)格ci從外部供應(yīng)商處購(gòu)得產(chǎn)品，并以單位銷售價(jià)格ri對(duì)市場(chǎng)銷售產(chǎn)品。銷售期初，兩銷售商分別對(duì)外部供應(yīng)商訂貨，訂貨量記為Qi。不失一般性，假設(shè)銷售期末單位產(chǎn)品的殘值為0，銷售商的單位產(chǎn)品缺貨懲罰成本為0。由此可將銷售商的期望利潤(rùn)Γi(Qi)表示為

Γi(Qi)=riE[min(Xi,Qi)]-ciQi。

(1)

根據(jù)Γi(Qi)關(guān)于Qi的凹性可知，Γi(Qi)取得最優(yōu)的一階條件為:

(2)

(3)

(4)

(5)

cjτij，cij

以上各式中，第一個(gè)不等式保證完全利用橫向轉(zhuǎn)載來進(jìn)行訂貨是不經(jīng)濟(jì)的，也即在供應(yīng)商和銷售商之間并不存在完全中轉(zhuǎn)貨物的“中介銷售商”的存在；第二個(gè)不等式保證利用橫向轉(zhuǎn)載將產(chǎn)品從定價(jià)低的銷售商處轉(zhuǎn)移至定價(jià)高的銷售商處從而實(shí)現(xiàn)高額利潤(rùn)是不經(jīng)濟(jì)的，也即橫向轉(zhuǎn)載并不能作為銷售商之間欺詐性合謀的工具；第三個(gè)不等式說明橫向轉(zhuǎn)載對(duì)于轉(zhuǎn)載一方是經(jīng)濟(jì)的，也即轉(zhuǎn)載方是接受橫向轉(zhuǎn)載的；第四個(gè)不等式說明橫向轉(zhuǎn)載對(duì)于受轉(zhuǎn)載一方是經(jīng)濟(jì)的，也即受轉(zhuǎn)載方是接受橫向轉(zhuǎn)載的。

3 納什均衡分析

命題1 博弈Θ是超模的，存在唯一的納什均衡解，由式(6)所示的最優(yōu)反應(yīng)函數(shù)唯一確定:

(6)

其中:

(7)

證明 采用文獻(xiàn)[4]的標(biāo)記方法，令

命題1表明，當(dāng)需求突變發(fā)生后，若銷售商采用庫(kù)存共享策略，對(duì)于增大訂貨量或減小訂貨量，銷售商均具有唯一的最優(yōu)訂貨量。如果銷售商不調(diào)整訂貨量?jī)H實(shí)施橫向轉(zhuǎn)載，則只需在式(6)中令cis=ciu=0即可得到此時(shí)博弈的唯一納什均衡解。為了進(jìn)一步分析銷售商在需求突變下究竟是增大訂貨量還是減小訂貨量，命題2給出了無需求突變無轉(zhuǎn)載、有需求突變無轉(zhuǎn)載和有需求突變有轉(zhuǎn)載三種情形下的銷售最優(yōu)訂貨量間的關(guān)系。

命題3表明，當(dāng)需求突變發(fā)生后，采用庫(kù)存共享策略一定占優(yōu)于不采用庫(kù)存共享策略。但若與需求突變前的銷售商最優(yōu)期望利潤(rùn)相比，當(dāng)市場(chǎng)突發(fā)事件使得市場(chǎng)需求增大時(shí)，采用庫(kù)存共享策略將使得銷售商的期望利潤(rùn)得以改進(jìn)；若市場(chǎng)需求減小時(shí)，采用庫(kù)存共享策略可能增大銷售商的期望利潤(rùn)，也可能減小銷售商的期望利潤(rùn)，也可能使得銷售商的利潤(rùn)保持不變。因此，當(dāng)突發(fā)事件發(fā)生后，采用庫(kù)存共享策略總有可能使得銷售商的利潤(rùn)得以改進(jìn)，這也反映了庫(kù)存共享策略應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的積極作用。

4 比較靜態(tài)分析

命題4表明，對(duì)于對(duì)稱性銷售商而言，隨著轉(zhuǎn)載價(jià)格的增大，銷售商將增大訂貨量，而最優(yōu)期望利潤(rùn)將表現(xiàn)出一種先增后減的凹性性質(zhì)，存在唯一的最優(yōu)轉(zhuǎn)載價(jià)格，使得銷售商的期望利潤(rùn)達(dá)到最大。利用同樣的方法，可以證得推論1的結(jié)論是顯然成立的。

推論1表明，隨著轉(zhuǎn)載成本的增大，對(duì)稱性銷售商將降低其最優(yōu)訂貨量，最優(yōu)期望利潤(rùn)也將下降。值得一提的是，命題4和推論1的結(jié)論并不受到需求突變的影響，對(duì)于無需求突變的銷售商庫(kù)存共享策略也是適用的。

5 啟發(fā)式算法

命題1證明了博弈Θ是超模博弈，并在此基礎(chǔ)上分析了針對(duì)銷售商不同的訂貨調(diào)整行為，博弈Θ存在唯一的納什均衡解。命題2則歸納了銷售商在不同需求突變情景下的訂貨調(diào)整行為，進(jìn)一步對(duì)博弈Θ的唯一納什均衡解進(jìn)行了分析。但是，銷售商在觀察到需求突變后，如何確定其最優(yōu)訂貨量，如何求解博弈Θ的納什均衡是值得思考的。因?yàn)槭?6)給出的一階條件描述了兩種可能下的納什均衡，命題2又表明了銷售商最優(yōu)訂貨量調(diào)整的不確定性，如此給博弈Θ的求解帶來了困難。為此，本文設(shè)計(jì)了一種基于枚舉思想的啟發(fā)式算法，具體如下：

圖1 算法流程

步驟11 輸出最優(yōu)解和最優(yōu)期望利潤(rùn)，結(jié)束。

詳細(xì)的算法流程如圖1所示。

6 數(shù)值算例

圖和對(duì)最優(yōu)訂貨量的影響

圖和對(duì)最優(yōu)期望利潤(rùn)的影響

圖4 不同需求突變下的與

圖5 不同需求突變下的與

圖4和圖5驗(yàn)證了命題2和命題3。由圖4可知，當(dāng)d≤0(市場(chǎng)需求減小)時(shí)，銷售商將降低最優(yōu)訂貨量，最優(yōu)期望利潤(rùn)也將下降。當(dāng)d≥0(市場(chǎng)需求增大)時(shí)，銷售商將增大最優(yōu)訂貨量，最優(yōu)期望利潤(rùn)也將有所提高。圖5則表明了，無論突發(fā)事件使得市場(chǎng)需求增大還是減小，相比較于不采用庫(kù)存共享策略，采用庫(kù)存共享策略都將增大銷售商的最優(yōu)訂貨量和最優(yōu)期望利潤(rùn)。

圖5 d=-1時(shí)與與的關(guān)系

圖6 d=1時(shí)與與的關(guān)系

7 結(jié)語

鑒于庫(kù)存共享對(duì)于應(yīng)對(duì)需求不確定性的諸多優(yōu)勢(shì)，本文利用所構(gòu)建的非合作博弈模型研究了銷售商如何利用庫(kù)存共享來應(yīng)對(duì)突發(fā)事件及其效率。研究結(jié)果表明，無論突發(fā)事件使得市場(chǎng)需求增大或減小，實(shí)施庫(kù)存共享策略總有可能改進(jìn)銷售商的最優(yōu)期望利潤(rùn)，而且明顯優(yōu)于無庫(kù)存共享時(shí)的最優(yōu)期望利潤(rùn)。這點(diǎn)結(jié)論說明了庫(kù)存共享應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的積極意義。但本文并未討論動(dòng)態(tài)博弈模型及求解算法、也未討論如何協(xié)調(diào)銷售商的橫向轉(zhuǎn)載來應(yīng)對(duì)突發(fā)事件，也未說明庫(kù)存共享聯(lián)盟的形成及其穩(wěn)定性等問題，尚需要進(jìn)一步的建模研究來分析這些重要且富有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的課題。

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Managing Disruption Risk with Inventory Pooling Policy

CHEN Jing-xian1,2，MENG Qing-feng3

( 1.School of Management, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China;2.School of Business, Nantong University, Nantong 226019, China;3. School of Business Administration, Jiangsu University, Zhenjiang 212013,China)

Consider a two-retailer inventory system, a Non-cooperative game model is established to describe inventory pooling policy under disruption risk. It is proved that there exists a unique Nash equilibrium solution to the model. Model analyses show that lateral transshipments always possibly improve retailer's optimal expected profits under demand disruptions. Moreover, comparative static results reflect transshipment price and transshipment cost are two important parameters for optimal order volumes and optimal expected profits. At last, a heuristic algorithm is designed to solving the model's Nash equilibrium.

disruption management; inventory pooling; Nash equilibrium

1003-207(2015)05-0065-08

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.05.009

2013-03-06；

2014-3-12

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71401082,71301062)；教育部人文社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(14YJC630009)

陳敬賢(1982-)，男(漢族)，安徽人，南通大學(xué)商學(xué)院，副教授，博士研究生，研究方向：決策分析與供應(yīng)鏈管理.

F253.4

A