考慮消費者扶貧偏好的電商平臺定價模型研究

朱澤裕，孫玉玲

(南京工業大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211816)

扶貧問題是國家關注的重點問題，2020年是我國脫貧攻堅決戰決勝的關鍵一年。針對農村脫貧困難，農產品滯銷等問題，各大電商平臺響應國家號召，積極參與扶貧工作，幫助農產品供應商拓展銷售渠道。例如，拼多多為832個國家級貧困縣商家提供平臺，2019年訂單總額達到372.6億元；阿里巴巴為農民推出了“村播計劃”，2019年農產品交易額突破2 000億元；京東平臺推出“京東助農”項目，將其定為長期發展戰略項目，2019年扶貧農產品成交額超過750億元。通過電商平臺扶貧已經成為農產品扶貧的一條重要途徑[1]。

近年來，越來越多的學者對電商扶貧進行了研究。電商平臺提供扶貧，可以有效地解決農產品滯銷問題，減少農產品供應商的損失[2]。Xie和He[3]從精準扶貧的角度出發，構建了電子商務精準扶貧系統，此系統可以減輕農村貧困問題。王昕天等[4]基于電商扶貧的案例，通過數理模型研究了貧困主體獲得感的影響因素。楊雪云和時浩楠[5]運用空間統計分析方法，研究了電商扶貧效率的空間特點以及影響因素。宋湘琴等[6]采用了SWOT分析方法，研究了渝東南地區農村電商扶貧所面臨的問題，并對其長遠發展提出了建議。Huang等[7]運用了實證分析的方法，研究了電子商務扶貧平臺對中國農村家庭福祉的影響，結果表明該平臺可以增加家庭收入。楊書焱[8]通過實證研究，分析了農村電商對農村脫貧的影響，結果表明農村電商對農村脫貧具有積極的正向影響。向麗和胡瓏瑛[9]運用了結構方程模型，研究了農民參與電商扶貧意愿的主要影響因素。王方妍[10]基于農戶調查數據，通過實證分析方法，探究了電商扶貧對貧困農戶家庭收入的影響。上述文獻較多從實證視角對電商扶貧策略和電商扶貧影響因素進行了研究，但是缺乏對消費者偏好方面電商決策的研究。

有較多的學者圍繞消費者低碳偏好、時間偏好等不同偏好類型下的供應鏈決策問題開展研究。例如黃祖慶等[11]基于Hotelling模型，研究了消費者低碳偏好對供應鏈成員決策以及新品和廢品定價的影響。龔本剛等[12]考慮了消費者低碳偏好對供應鏈收益的影響，發現消費者低碳偏好會提高銷售價格。Waqas等[13]基于消費者對可再生能源的偏好，提出了能源交易價格的新方法，該方法能夠增加消費者的效用和賣方的盈利能力。Wang等[14]研究發現消費者時間偏好對賣方收入有負面影響。有部分學者研究了消費者偏好對電商平臺決策的影響。丁鋒等[15]運用博弈模型，研究了消費者渠道偏好對跨境電商利潤的影響。張磊等[16]研究發現消費者對不同廣告的偏好會顯著影響電商平臺的廣告轉化率。消費者扶貧偏好是指消費者對扶貧企業的產品存在購買偏好[17]。僅有少量文獻研究了消費者扶貧偏好對供應鏈的影響。周艷菊等[18]考慮消費者扶貧偏好，研究企業扶貧對供應鏈總利潤的影響。萬驍樂等[19]構建了3種扶貧模式，研究發現3種模式下，消費者扶貧偏好對貧困農戶、批發商和合作社有正向影響。上述文獻大多研究了不同消費者偏好對企業決策和供應鏈決策的影響，僅有少數的文獻研究了消費者扶貧偏好對供應鏈的影響，而消費者扶貧偏好下電商平臺定價決策方面的研究較為缺乏。

筆者考慮了消費者扶貧偏好，研究了“農產品供應商+電商平臺”模式下的電商平臺定價策略。主要研究了兩個問題：①考慮消費者扶貧偏好時，電商平臺的定價策略是什么；②消費者扶貧偏好對電商平臺定價策略有什么影響。通過本問題的研究，以期為電商平臺定價決策提供科學的指導和建議。

1 電商平臺不扶貧時的定價決策模型

筆者考慮一個農產品供應商和電商平臺組成的農產品供應鏈。農產品供應商通過電商平臺將農產品售賣給消費者。模型符號說明如下：v表示農產品的價值(00)；w表示農產品的批發價格(w>0)；c表示農產品的成本價格(c>0)；p表示農產品的零售價格(p>0)。假設部分消費者具有扶貧偏好，用θ表示，其中0<θ<1。電商平臺不扶貧時的產品質量為q1，扶貧時的產品質量為q2。根據Lim等[20]的假設，我們假定qi>c(i=1,2)。

當電商選擇不扶貧策略時，決策順序為：農產品供應商制定農產品的批發價格Wn，進而電商平臺根據農產品的批發價格制定農產品的零售價格pn，消費者基于自身效用做出購買決策。

(1)

(2)

(3)

(4)

將公式(3)、公式(4)代入電商平臺和農產品供應商的利潤函數，可以得到最優的利潤。其中，電商平臺的最優利潤為：

(5)

農產品供應商的最優利潤為：

(6)

引理1：當電商平臺不扶貧時，考慮消費者扶貧偏好的電商平臺決策存在最優解。

2 電商平臺扶貧時的定價決策模型

在電商平臺扶貧的情況下，β表示消費者購買扶貧產品的可能性(0<β<1)；e表示電商平臺扶貧的努力程度(e>0)；k表示電商平臺的扶貧成本參數(0q1>c)。

電商平臺和農產品供應商的利潤函數分別為：

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

將公式(10)、(11)、(12)代入公式(7)、(8)中，可以求得最優的電商平臺和農產品供應商利潤。其中，電商平臺的最優利潤為：

(13)

農產品供應商的最優利潤為：

(14)

引理2：當電商平臺選擇扶貧策略時，考慮消費者偏好的電商平臺決策存在最優解。

比較電商平臺扶貧前后的最優利潤、供應商最優利潤以及供應鏈最優利潤，可以得到定理1。

定理1表明，在一定條件下，電商平臺扶貧有助于提高農產品供應商和電商平臺的最優利潤。對于整個供應鏈而言，電商平臺進行扶貧，使得供應鏈的整體利潤有所提高。

比較電商平臺扶貧前后的農產品最優零售價格和最優批發價格，可以得到定理2。

定理2表明，電商平臺扶貧前后的產品質量和農產品的生產成本會影響農產品最優零售價格和最優批發價格。當扶貧前后的農產品質量差異較小且農產品的生產成本較低時，扶貧后的農產品最優零售價格會一直高于不扶貧時的農產品最優零售價格。所以，農產品供應商減小扶貧前后的農產品質量差異，降低農產品生產成本，可以使得電商平臺的農產品最優零售價格上升。

推論：電商平臺扶貧后，消費者扶貧偏好提高，農產品最優零售價格、電商平臺和農產品供應商最優利潤也會隨之增加。

3 數值分析

假設農產品供應商的生產成本c=0.1，電商平臺不扶貧時的產品質量q1=0.8，電商平臺扶貧后的產品質量q2=0.9。研究消費者的扶貧偏好θ，消費者購買扶貧產品的可能性β，電商平臺的扶貧成本參數k，消費者在兩個電商平臺之間的轉換成本t和消費者在兩個電商平臺之間所處的位置x對電商平臺和農產品供應商最優利潤，農產品最優零售價格以及扶貧努力程度的影響。所有條件的設立必須滿足：θ2β2-2kq2<0,q2>q1>c。

3.1 消費者扶貧偏好對最優定價決策的影響

假設消費者購買扶貧產品的可能性β=0.7，電商平臺的扶貧成本參數k=0.4。圖1、圖2、圖3、圖4表明，隨著消費者扶貧偏好θ增加，農產品供應商和電商平臺的最優利潤增加，農產品最優零售價、扶貧努力程度和供應鏈利潤呈現上升趨勢。從圖1可知，農產品供應商的最優利潤增長量總大于電商平臺。對于農產品供應商和電商平臺而言，消費者扶貧偏好的增加，不僅能夠提高農產品最優零售價和最優利潤，更有利于提升電商平臺的扶貧傾向。

圖1 θ對最優利潤的影響 圖2 θ對農產品最優零售價的影響

圖3 θ對扶貧努力程度的影響 圖4 θ對供應鏈利潤的影響

圖5 k對最優利潤的影響 圖6 k對農產品最優零售價的影響

3.2 電商扶貧成本k對最優決策和利潤的影響

假設消費者的扶貧偏好θ=0.6，消費者購買扶貧產品的可能性β=0.7。由于前提條件θ2β2-2kq2<0，所以k>0.098。為使圖形更加清晰，設k的最小取值為0.2。從圖5、圖6、圖7、圖8可知，電商平臺的扶貧成本參數k的增加，會使電商平臺和農產品供應商最優利潤、農產品最優零售價、扶貧努力程度以及供應鏈利潤減小。其中，電商平臺的扶貧成本參數對農產品最優零售價的影響較小。同時，當電商平臺的扶貧成本參數k越小，電商平臺將越有動力進行扶貧。

圖7 k對扶貧努力程度的影響 圖8 k對供應鏈利潤的影響

4 結論

文章考慮了消費者扶貧偏好，研究了電商平臺的定價策略，討論了消費者扶貧偏好對電商平臺定價策略的影響。結果表明，考慮消費者扶貧偏好時，電商平臺應采取扶貧策略。此時，電商平臺的利潤高于不扶貧時電商平臺的利潤。消費者扶貧偏好與農產品供應商、電商平臺和供應鏈的利潤成正比；扶貧成本參數與農產品供應商、電商平臺和供應鏈的利潤成反比；電商平臺扶貧與不扶貧相比，供應鏈總利潤提高。筆者研究可以得到以下啟示：①電商平臺可以通過考慮消費者扶貧偏好來增加平臺和供應鏈的利潤。例如，在平臺上多設置扶貧標語和板塊，增加扶貧產品，擴大消費者的扶貧意識。②當消費者偏好相對較高時，電商平臺可以適當提高農產品零售價格，通過廣告宣傳等方式增強扶貧努力程度，提高平臺利潤。③電商平臺可以控制扶貧成本，減少一定的扶貧項目，避免農產品供應商和電商平臺利潤的降低。④當電商平臺扶貧時，農產品供應商可以降低農產品供應商的生產成本，提高產品質量，這樣不僅可以提高扶貧后農產品的最優零售價格，還可以增加扶貧后農產品供應商和電商平臺的利潤。⑤電商平臺可以對農產品供應商扶貧，例如可以增添扶貧產品的類型，增加扶貧產品的數量，由此可以提高自身的利潤。由于電商平臺扶貧后的利潤高于不扶貧的利潤，所以平臺是有利可圖。