直播電商模式下生鮮農產品雙渠道供應鏈協調決策研究

劉祿田

（上海工程技術大學 管理學院，上海 201620）

0 引 言

在突然爆發的新冠疫情對整個世界經濟造成沖擊的背景下，依托互聯網經濟的飛速發展，各供應商紛紛由傳統的向零售商供應的方式轉為利用小視頻軟件以及各種直播平臺向消費者銷售的方式。由此，互聯網上的大多平臺上掀起了一陣全民直播的熱潮。就供應商而言，直播經濟給供應商們帶來的收益提升是大家有目共睹的，例如僅2020年4月1日晚上，羅永浩直播帶貨的首秀，短短3個小時內，直播交易總額就高達1.1億元，由此可以看出直播經濟的潛力是巨大的。且根據艾媒數據中心的報告，國內直播平臺用戶數目前已超過5億，因此市場發展空間依然廣闊。就當下直播經濟的發展狀況而言，大部分供應商都是依靠一些網紅主播來幫自己的企業帶貨，那么供應商與主播之間就存在著一定的契約關系，如何設計有效的供應商與主播之間的契約機制，使得供應商實現利潤最大化，是一個值得探討與深入研究的問題。

有關于農產品雙渠道供應鏈中供應商與零售商之間的一系列契約協調的問題，國內外眾多知名學者都已經進行了有針對性的研究，并已提出了數種成熟的契約協調機制。不僅如此，國內外學者還就生鮮農產品這一與大部分商品相比較而言所具有的保鮮要求特點，則研創提出了保鮮努力水平這一概念。綜上，基于前人提出的契約協調機制，引入主播這一中間商，加入粉絲量這一概念，進行研究。

鑒于此，本文將針對供應商與網絡主播之間的這種新型的契約關系，站在供應商的視角下，以供應商利益最大化為目標，構建供應商與零售商在主播這一條件影響下的常見的契約模型，并進一步分析比較幾種不同的模型，以解決供應商與零售商之間的報酬契約設計機制，盡可能實現供應商的最大利益。

1 基本模型

1.1 問題描述及假設

本文以由單一供應商、單一零售商以及單一主播構成的直播電商銷售渠道和傳統零售渠道生鮮農產品雙渠道供應鏈為研究對象。供應商在此占據主導地位，自主選擇不同風格及不同粉絲量的網絡主播，并自主決策傳統零售渠道，以盡可能實現利潤最大化，生鮮農產品和普通產品相比較具有其特殊的性質，生鮮農產品的市場需求不僅和其他普通產品一樣受到價格的影響，還受到其新鮮度的影響，在相同價格的條件下，更新鮮的農產品總是會吸引更多的顧客購買，因此在這里將采用新鮮度這一概念。新鮮度是隨著時間衰減的函數，因此本文將新鮮度假設成（），新鮮度是關于時間的減函數。此外，在網紅主播帶貨的電商經濟飛速發展的今天，經過研究可知商品對顧客的吸引度仍會受到主播的影響，粉絲量比較可觀的主播必定人氣指數也較高，也就是受到更多人喜歡的主播，由于其特殊的名人效應，可以吸引更多的顧客購買該產品，甚至吸引顧客付出比市場價格更高昂的價格購買。但同時也需指出，等級越高的主播對應供應商擬需支付的報酬也越高。研究中，假設主播使得生鮮農產品對顧客的吸引度為（）＝，其中表示主播的粉絲量，是主播的粉絲量對吸引度的影響系數。主播的等級越高，對應支付的報酬也就越高，在這里假設供應商支付給主播的費用由2個部分構成。一是給主播支付一定的費用，使主播愿意為供應商進行帶貨直播，即契約達成費用，記為，其中，（01）是主播的粉絲量對其報酬的影響系數，是主播的粉絲量。二是主播在進行直播銷售時供應商根據其業績支付的報酬，將其記為d b（0），因此供應商需向主播支付的費用、即主播獲得的報酬為c＝a f+d b。此外，研究中還做出以下的假設：

（1）供應商、主播及零售商是相互獨立的，并且在供應鏈中各方都以實現自己的利益最大化為原則。

（2）保鮮付出的成本由供應商承擔，計入到生鮮農產品的成本當中。

（3）供應商可以根據自身利益最大化的原則選擇適合自己產品銷售的任意等級的主播，而主播則會按照約定計劃盡可能地為供應商達成銷售目標，且不論是傳統零售渠道、還是主播電商的渠道，都可以滿足市場中顧客的需求，亦不會產生供大于求的情況。則此時的直播電商銷售渠道的需求函數為：

傳統零售渠道的需求函數為：

其中，為市場需求；為價格；為市場需求對價格的彈性指數；為互聯網環境下傳統零售渠道的供貨比例；為生鮮農產品新鮮度對其產品需求的影響系數；為主播使得生鮮農產品對顧客的吸引度對產品需求的影響系數；為傳統零售渠道和直播電商渠道間的交叉價格彈性系數，并且。

1.2 集中式決策模型

在該模型中，將供應商與零售商視為一個整體的系統進行決策，這時研究的出發點即為此整體的系統利潤，由此可得雙渠道供應鏈的系統利潤函數為：

在系統利潤最大化的條件下，供應商決定傳統電商渠道零售的價格以及線上主播銷售的價格。由公式（3）可知，系統利潤是關于p、p、的三元函數，因此分別對p、p、求一階偏導，得：

當主播粉絲量范圍在區間

在集中決策下，系統利潤可以達到最優，將式（7）～（10）代入式（3）中，計算可得此時生鮮農產品傳統線下零售渠道和主播電商銷售渠道的系統利潤為：

1.3 分散式決策模型

在分散式決策模型中，供應商的利潤模型和零售商的利潤模型分別為：

對此在前文中已經做出假設，供應商和零售商都是以自身利益最大化為原則進行決策。在直播電商渠道的供應鏈上，供應商占據主導地位，以利益最大化為原則，自主選擇最優粉絲量的主播，自主決策直播電商渠道的產品價格。并且在線下傳統銷售渠道中獨立決策批發價格。在這里，采取傳統的假設方法，以供應商的利潤最大化為目標，從而通過建立模型并對模型求解計算得出直播電商渠道的最優銷售價和最優批發價。然后以直播利潤最大化為原則建立相關模型，將上述的最優銷售價和批發價代入模型再進行計算，可得到Stackelberg均衡解：

當主播粉絲量范圍在區間

由式（17）、式（18）可知，最優應選主播的粉絲量與供貨比例成正相關，將計算結果帶入利潤函數，求得供應商的利潤與零售商的利潤分別為：

1.4 集中式決策和分散式決策比較

將集中式決策下的利潤、價格等指標與分散式決策下的這些指標進行比較，可得出以下結論：

由以上結論可得：

（1）雖然集中式決策模型下的線下傳統零售渠道的定價低于分散式決策模型下線下傳統零售渠道的定價，但是分散式決策模型的系統利潤卻低于集中式決策模型，也就是說在分散式決策模型中，線下傳統零售渠道的定價不僅高，而且系統利潤還較低，這說明此時的供應鏈是不協調的，契約設計是不合理的，因此還需要進一步設計較為合理的供應商與零售商之間的契約協調機制。

（2）不論是集中式決策、還是分散式決策，直播電商銷售渠道的定價都是相同的，這和實際生活中也是相符的。

2 成本共擔和收益補償協調契約

根據前文分析，分散式決策下的系統利潤低于集中式決策下的系統利潤，因此，分散式決策下的系統利潤并非最優，存在著雙重邊際效用，為了解決由此造成的系統利潤損失較大的問題，采用了成本分擔和補償協調契約，主播分擔一定比例的直播成本。一方面，電商主播在直播時可以給該產品做廣告宣傳，增加線下零售渠道的銷量，從而增加零售商的利潤。另一方面，供應商可以向零售商提供一定數額k的補償，此時零售商的利潤函數為：

假設供應商向零售商支付的補償k＞K，0，且在供應商向零售商支付k后不影響零售商的最優定價，即：

此時，供應商的利潤函數為：

此時，對于直播電商渠道與線下零售渠道的雙渠道而言，契約協調后雙渠道供應鏈的系統利潤應大于集中式決策中的系統利潤，且在成本共擔與補償策略契約協調的條件下，供應商與零售商各自的利潤應大于分散式決策下各自的利潤，即：

因此，本次研究得到結論：當在以上取值范圍內時，該契約能夠使得線上銷售渠道和線下零售渠道的雙渠道供應鏈的系統利潤達到大于集中式決策下的系統利潤的水平，并且在該契約協調下，供應商的利潤大于分散式決策下自身的利潤，零售商的利潤也大于分散式決策下自身的利潤，實現了該雙渠道供應鏈的協調。

3 結束語

目前學者對生鮮農產品供應鏈的研究已經比較完善，但是缺少以主播電商平臺為切入點并且綜合考慮生鮮農產品的保鮮程度以及主播的選擇的研究，本文以線上的主播電商的銷售渠道以及線下的傳統渠道的雙渠道供應鏈為研究對象，通過建立模型，將電商主播粉絲量擬定為一個變量，并且將生鮮農產品的新鮮度擬定為一個變量。比較分析了集中式決策下的系統利潤與分散式決策下的系統利潤，得出分散式決策下的系統利潤低于集中式決策下的系統利潤的結論，由此得出分散式決策下存在著雙重邊際效用，因此此時研究考慮引入契約協調的方法來實現供應鏈的協調，綜合此供應鏈的特點分析，文中采用成本共擔和補償策略，求出了成本共擔的比例，并且通過計算可得，在此契約下，供應商的利潤大于分散式決策下自身的利潤，主播的利潤也大于分散式決策下自身的利潤，實現了該雙渠道供應鏈的協調。