大數據供應商參與競爭的供應鏈合作分析

王紅春，劉 帥，王文治

（北京建筑大學 經濟管理與工程學院，北京 100044）

大數據供應商參與競爭的供應鏈合作分析

王紅春，劉 帥，王文治

（北京建筑大學 經濟管理與工程學院，北京 100044）

首先建立了由制造商承擔大數據成本時各成員企業的利潤模型，并在分散決策情況下得到了供應鏈整體利潤模型；然后分析了基于供應鏈整體利益最大化時的供應鏈共同決策利潤模型。將兩種利潤模型對比分析后，得出當大數據供應商加入到供應鏈的競爭，一方獲得供應鏈的主導地位后，基于合作的決策是供應鏈獲得整體利潤提升的關鍵。

大數據供應商；供應鏈；競爭；合作

1 前言

以企業間的互相合作為基礎的供應鏈管理方法是目前企業立足于激烈的市場競爭中所采取的最行之有效的企業戰略之一，而大數據產業的崛起更是為供應鏈管理領域的研究注入了新的血液。近年來，國內的大數據產業漸成規模，越來越多的學者開始將數據思想融入到供應鏈管理相關理論的研究中，以期為供應鏈管理帶來顛覆性的變革。將大數據分析方法貫穿于供應鏈管理的各個環節，有效的遏制了采購短缺、物流滯后、生產停滯等瓶頸問題。

目前對于供應鏈競爭合作模型的研究已經十分成熟，李勇等人構建了供應商-制造商合作研發博弈模型，闡明了基于合作的供應鏈協同為供應鏈系統帶來的利潤最優，并采用Rubinstein討價還價模型分析了利潤分配問題[1]；程偉、李震等人分析了供應鏈聯盟的形成機制和合作問題，通過理論分析，證明了供應鏈聯盟的穩定性和企業間長期合作的必然性并得出了保證聯盟穩定的均衡條件[2-3]；石巋然等人分別考察了在非合作靜態博弈、Stackelberg主從博弈下供應鏈最優廣告合作策略，證明了制造商和零售商的自身廣告水平和成本與供應鏈整體廣告水平和成本的相關性[4]；辛磊等人基于博弈論方法，構建了供應鏈戰略合作伙伴選擇模型，得到了定量研究不完全信息情況下合作伙伴選擇的最優策略[5]；張庭發等人認為供應鏈整體效益和各成員企業間的知識共享水平有十分重要的關聯，針對于此，基于知識共享成本構建了供應鏈利潤分配模型[6]；嵇新浩探討了供應鏈信息共享機制的形成和阻礙問題，得到了邊際收益與信息投入、邊際產出的函數關系，提出依靠信息共享技術增加收益并形成趨于共享的良性行為的方法[7]。

在基于大數據理論的供應鏈競爭研究方面，吳成霞等人基于動態微分博弈理論構建了零售商支付契約、聯合支付契約、合作契約模式下大數據服務商參與的三級供應鏈動態合作模型，討論了不同契約參數的變化對供應鏈整體利潤的影響[8]；王紅春、叢嬌嬌等人研究了云計算相關服務商參與的二級供應鏈協調問題，在供應鏈競爭模型中引入收益共享契約和懲罰契約以驗證供應鏈協調決策[9]；Waller,Matthew A.等人建立了一個2×2矩陣預測分析模型用以解決何時應該應用或避免大數據分析，怎樣使用預測分析理論提升促進物流總成本降低等問題[10]；Kim H.等人通過對大數據獲取的阻礙分析，搭建了相應的大數據基礎設施框架，該框架通過對內部數據、現有能力集合、所需能力集合等數據的深刻挖掘來構建大數據能力網絡并幫助提供SCM最優決策[11]。

本文分析了當大數據供應商參與到供應鏈競爭時，供應鏈成員企業在不同決策情況下，供應鏈的整體利潤情況。以供應商和制造商的需求曲線為輸入，分別構造出在制造商承擔大數據成本時供應商和制造商的利潤模型，并通過對模型的分析，分別得到在供應鏈成員企業在分別決策時和共同決策時供應鏈的整體利潤情況。將兩種利潤模型對比分析后得到相應結論。

2 問題描述及模型假設

本文將所考慮的供應鏈系統視為由一個供應商和一個制造商構成供需關系，制造商生產某種具有固定生命周期、市場需求成熟的產品，由供應商為其提供原材料，原材料與最終產品的投入產出比為1：1。為解決供應鏈上成員企業之間信息傳遞滯后，提升市場需求預測精度等問題，供應鏈引入第三方大數據企業來幫助供應鏈打造大數據決策平臺，其成本完全由制造商承擔。因為供應鏈大數據平臺的存在，供應鏈上的信息是完全對稱的。假定合作決策時的利潤分配問題供需雙方已達成相應契約，本文不再考慮。

本文涉及的符號說明如下：

D：市場需求量；

PA：制造商所生產產品的售價；

PB：供應商所提供原材料的價格；

GB：次級供應商所提供原材料的價格；

K(t)：大數據水平曲線；

r：大數據成本系數；

ΦA：制造商的利潤；

ΦB：供應商的利潤；

ΦAB：共同決策時供應鏈的總利潤。

3 模型建立

3.1 分散決策的利潤模型

在分散決策前提下，制造商的利潤取決于自身產品的市場售價和向供應商購買原材料的價格，另外，由于大數據供應商加入供應鏈的成本完全由制造商承擔，因此其利潤為：

供應商的利潤取決于其產品對制造商的報價以及自身購買原材料的價格，因此其利潤為：

對上式供應商利潤模型的PB求偏導，并令其等于0，供應商所提供的原材料價格與其成本的函數關系即：

將式（3）帶入式（1）得到制造商的利潤公式：

對該式求關于D的偏導并令其等于0，得到此時制造商的最優生產決策D。

將式（3）、式（4）帶入式（1）得到制造商在最優生產決策下的利潤：

整理得：

因為大數據平臺的存在，供應鏈上的信息是完全對稱的，因此供應商的生產決策依據制造商確定的最優生產決策，所以可將式（3）、式（4）帶入式（2）得到在制造商最優生產決策下供應商的利潤：

整理得：

根據供應鏈大數據平臺，在分散決策的情況下，制造商優先確定了自己的產量決策，并將自身的決策數據投放到大數據平臺上，供應商根據大數據平臺所獲得的信息生產出相應數量的零部件，那么此時供應鏈的總利潤為:

整理得：

3.2 共同決策的利潤模型

在共同決策的模型中，供應商和制造商依靠大數據平臺進行有效的關聯，考慮供應鏈的整體利益，共同決定最優生產決策。因此，共同決策時的利潤用供應商和制造商原始的利潤函數來表示：

整理得：

對上式中的D求偏導，并令其等于0，得到在共同決策時制造商和供應商的最優生產數量：

將式（9）代入式（8）可得到共同決策情況下已經確定最優生產數量時的供應鏈總利潤模型：

整理得：

4 對比分析

通過上述分析，得出了在制造商完全承擔大數據成本時供應商和制造商在分散決策和共同決策兩種情形下的利潤模型。分散決策時，供應商和制造商不會考慮到供應鏈整體利益達到最大化，而是完全從自身利益的角度出發進行生產決策，因為大數據平臺的存在，雖然供應商和制造商分散決策，但實際信息流的傳遞實現了透明化，制造商先行決策，供應商再根據其生產計劃制定自身的生產決策；在共同決策的情況下，實現供應鏈整體利潤最優是供應商和制造商合作的前提，制造商考慮到供應商的生產能力限制、物流條件等客觀因素，雙方實現供應鏈協同決策，供應鏈整體利潤模型根據雙方市場需求函數確定，從而得到使供應鏈總利潤實現最大的生產決策。

現在對兩種情況下的利潤模型進行對比分析：

根據上文可知，s為市場所能承受的極限價格，所以必然有GB＜s，所以易證ΔΦ＞0，即合作決策時的利潤要高于分散決策時的利潤。

通過對兩種模型的分析和對比，可以知道制造商在整個供應鏈中占據主導地位，其完全擁有供應鏈大數據平臺的掌控權，但這并不意味著制造商在供應鏈中能夠完全控制信息流，由于分散決策時制造商先行決策，并未考慮到供應商的條件限制，損害了供應商的利益，勢必導致供應鏈的斷裂。合作決策時，制造商和供應商在保證自身利益的前提下，根據雙方條件因素確定最優生產數量，雙方達成相應契約后合作趨于穩定，這種穩定性是以供應鏈整體利潤最大化為前提的。通過上述分析也能夠證明基于合作的供應鏈系統才能取得最大利潤，大數據供應商的加入并沒有改變供應鏈的競爭格局，而是基于云端大數據平臺的供應鏈信息傳遞更加及時、精確，使合作穩定性得到提升。因此，雖然制造商在供應鏈中占據主導地位，但是依然選擇與供應商合作才會實現共贏。

5 結論

大數據理論催生出了許多新的服務和行業模式，傳統行業嘗試運用大數據來變革企業供應鏈的運營方式是具有挑戰性的，如何運用大數據去實施變革，應該瞄準哪些著力點去獲取競爭優勢是企業應該率先考慮的問題。

本文所構建的模型著眼于大數據供應商加入到供應鏈所帶來的競爭問題，從利潤的角度來考察供應鏈合作方式。該模型并不是由制造商和供應商共同承擔大數據成本，這是實際中企業構建大數據供應鏈時很常見的現象，一方企業為了使自己在供應鏈的競爭中獲得主導地位，選擇獨自承擔大數據成本，以實現對大數據平臺的掌控。但這并不意味著該企業一定能夠實現利潤的增加，一方面是由于成本的牽制，另一方面企業獲取主導地位后對合作穩定性產生一定的沖擊，導致供應鏈整體利潤的下降。因此，在這種情況下，供應鏈成員企業依舊相互合作、共同決策才是引入第三方大數據供應商為供應鏈帶來整體利潤提升的關鍵。本文的分析也恰恰驗證了這一結論。

[1]李勇,張異,楊秀苔,等.供應鏈中制造商-供應商合作研發博弈模型[J].系統工程學報,2005,(2):12-18.

[2]程偉,李幫義,包旭云.供應鏈聯盟形成的博弈分析[J].商業研究,2006,(6):82-84.

[3]李震,鄧培林,李艷.供應鏈管理中企業合作問題的博弈論分析[J].商業現代化,2007,(11):71-72.

[4]石巋然,何平,肖條軍.兩級供應鏈中合作廣告的博弈分析[J].工業工程,2011,(12):6-9.

[5]辛磊,賈妍.基于博弈論的供應鏈戰略合作伙伴選擇[J].系統工程,2011,(4):123-126.

[6]張庭發,張玉明.基于博弈論的供應鏈節點企業知識共享分析[J].統計與決策,2011,(17):184-186.

[7]嵇新浩.博弈論視角的供應鏈信息共享機制分析[J].統計與決策,2012,(10):175-177.

[8]吳成霞,趙道致,潘新宇.大數據服務商參與的三級供應鏈動態合作策略及其比較[J].控制與決策,2016,(7):1 169-1 171.

[9]叢嬌嬌,王紅春.聯合契約下云計算服務供應鏈協調研究[J].物流技術,2016,(5):157-160.

[10]Waller Matthew A,Fawcett Stanley E.Click Here for a Data Scientist:Big Data,Predictive Analytics,and Theory Development in the Era of a Maker Movement Supply Chain[J].Journal of Business Logistics,2013,(34):249-252.

[11]Kim H,et al.Harvesting big data to enhance supply chain innovation capabilities:An analytic infrastructure based on deduction graph[J].International Journal of Production Economics,2015,(55):223-233.

[12]張岸.幾種需求函數模型的比較分析[J].吉林省教育學院學報,2012,(10):153-154.

Analysis of Supply Chain Cooperation with Big Data Supplier as Competitor

Wang Hongchun,Liu Shuai,Wang Wenzhi
(School of Economics Management&Engineering,Beijing University of Civil Engineering&Architecture,Beijing 100044,China)

In this paper,we first established the profit model of the various supply chain member enterprises when the big data cost was undertaken by the manufacturer and formulated the supply chain overall profit model under distributed decision-making.Then we analyzed the joint decision-making and profit model of the supply chain to maximize the overall benefit of the supply chain.At the end,after comparing the two profit modes,we concluded that with the big data supplier in the competition of the supply chain and when one party gained the dominance of the supply chain,the cooperation-based decision-making was the key to improve the overall profit of the supply chain.

big data supplier;supply chain;competition;cooperation

F274;F253.9

A < class="emphasis_bold">[文章編號]1

1005-152X(2016)12-0113-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2016.12.027

2016-09-27

國家自然科學基金“基于大數據的供應鏈協同機制研究”（61472027）

王紅春（1976-），女，湖北荊州人，北京建筑大學經濟與管理工程學院教授，研究方向：企業物流與供應鏈管理；劉帥（1992-），男，遼寧撫順人，北京建筑大學經濟與管理工程學院物流工程碩士研究生，研究方向：企業物流與供應鏈管理；王文治（1990-），男，安徽人，北京建筑大學經濟與管理工程學院工商管理碩士研究生，研究方向：供應鏈管理。