零售商主导下物流外包的三级供应链决策

陈晓旭,王　勇,孙海雷,陈章跃,王义利(1.重庆大学经济与工商管理学院,重庆400044;2.重庆大学现代物流重庆市重点实验室,重庆400044)

零售商主导下物流外包的三级供应链决策

陈晓旭1，2,王勇1，2,孙海雷1，2,陈章跃1，2,王义利1，2
(1.重庆大学经济与工商管理学院,重庆400044;
2.重庆大学现代物流重庆市重点实验室,重庆400044)

在零售商的订购量对批发价格和服务价格同时具有敏感性的条件下,建立一个零售商主导下包含物流外包的供应链模型.运用博弈理论得出了参与各方的最优决策,并分析了两种敏感性系数,需求波动及物流费用分摊比例对供应链各方最优决策的影响.结果表明,零售商通过控制两种敏感性系数可以抑制制造商和第3方物流商提高价格,增加自身利润;随着市场的变化,各方决策及利润同时增加或减少;承担物流费用比例越高的一方获得的利润也越高.

零售商主导;第3方物流服务提供商;供应链;博弈均衡

1　引　言

随着现代分工的细化以及电子商务的飞速发展,很多企业会将物流运输任务外包给第3方物流商(3PL)[1].在美国,大约42%的公司将物流业务外包给3PL企业,而在日本,这个数据甚至达到70%[2].美国财富500强企业中有80%同3PL有长期的合作[3],而在中国、印度和马来西亚等地,3PL作为企业的战略合作者也正处于飞速发展中[4-6].除此之外,企业之间的激烈竞争也使得主导权由制造商转向零售商的现象越来越普遍[7],处于主导地位的零售商在市场中也开始占有更大份额,2013年美国财富500强中零售巨头沃尔玛以4691.62亿万美元的营业额位居榜首,淘宝网则仅在2013-11-11当天的营业额就达到了350.19亿元人民币.一些大型的零售商主导的企业集团,比如亚马逊、当当、京东、国美、苏宁、沃尔玛以及家乐福等,尤其是一些网上的零售商,除了小部分物流自营外,大部分的物流任务都外包给了3PL服务商.作为主导者的零售商,如何通过自己的主导地位增加自身利润;而其决策方式对制造商和3PL企业决策及利润又有何影响,是目前备受关注的问题.在物流外包普遍存在的当下社会,研究零售商主导下包含物流外包的供应链决策可以为研究越来越普遍的网络销售以及零售行业的决策分析提供一定的理论依据.

21世纪企业资源领域和人力领域的开发接近极限,产品和技术无差异化发展增加,企业只有通过提供附加价值来建立起差异化优势,这使得现代物流作为“第3方利润源”得到了迅速发展,而3PL的出现为供应链创造第3利润建立了条件.随着物流行业的迅猛发展,针对物流外包的供应链研究也越来越多,物流外包下的3级供应链研究也得到很多学者的重视.Cai等[8]在物流外包的情形下研究了3PL–制造商–零售商组成的生鲜产品的3级供应链管理,比较了分散式、部分集中和完全集中式下各供应链成员的决策和利润,并用WMC和WDC两种契约协调供应链;Woo等[9]研究了物流外包下3级供应链的订购问题,通过供应商、3PL和零售商在供应链中的不同目标建立了一个多目标混合整数规划模型,通过对目标函数和约束条件的转化,将多目标非线性模型转化为单目标的线性模型,极大的简化了模型的求解过程;Chen等[10]研究了资金约束下的包含供应商、零售商、3PL以及银行的供应链系统,其中,零售商可以从3PL或者银行贷款来解决资金不足的问题,研究表明,如果3PL的边际收益大于供应商的边际收益时,则零售商从3PL贷款获得的利润大于从银行贷款获得的利润;公彦德等[11]研究了闭环供应链下制造商主导和第3方物流服务商主导的两类供应链模式,分析了非合作模式下两类供应链模式的定价和企业利润,发现第3方物流主导的供应链系统效率大于制造商主导的供应链效率;公彦德等[12]研究了闭环供应链下物流费用分摊的3级供应链成员的决策,研究发现,随着零售商承担的正向或逆向物流费用的比例增加,供应链各节点的利润也都会随之提高; Lei等[13]研究了由制造商–运输商–零售商组成的供应链的各成员的行为,并运用EOQ模型求解,得到了各成员的最优决策,证实了3方合作情形下的利润大于非合作情形下的利润.

物流外包已经成为当今市场竞争的一种手段和趋势,而不同的主导方式也使得供应链成员的决策有所不同,零售商主导下的供应链已经受到众多学者的关注.Wang等[14]研究了不对称信息下零售商主导的供应链决策,比较了不同需求函数下的不同契约对供应链决策的影响;Pan等[15]研究了需求不确定时零售商主导下短生命周期产品的两阶段的订购和定价策略,发现零售商的期望利润为连续凹函数,因此其最优订购量和最优价格存在且唯一,并对市场需求进行了敏感性分析;赵金实等[16]对比了零售商主导和制造商主导两种不同主导权位置下的双渠道策略的绩效,发现供应链成员可以通过主导权为自己谋取更大利润;陈菊红等[17]发现在零售商主导下,由具有风险规避的制造商和具有风险中性的零售商组成的两阶段供应链中,收益共享契约不能实现供应链的协调,而采用风险共享契约则能够保证供应链参与方的利润都获得提高,实现Prateo改进,并指出制造商的风险规避程度在一定范围内越大实施风险共享契约使供应链参与方获得的新增利润越大;王文宾等[18]比较了3种不同权利结构(零售商主导,制造商主导以及共同决策下3种闭环供应链)的定价和利润差异,并运用二部定价契约协调供应链.

综上所述,零售商主导和物流外包都是企业决策面临的现实情况.虽然以上文献分别考虑了物流外包和零售商主导的情形,但几乎没有文献研究零售商主导下包含物流外包的供应链决策.基于此,本文以零售商主导为前提,并在零售商的订购量对制造商的批发价和3PL的服务价同时具有敏感性(订购量随着批发价格和服务价格的变化而变化)的条件下,将3PL引入到供应链的决策中,建立了一个包含3PL、制造商和零售商的3级供应链决策模型.通过求解该模型的精炼纳什均衡解,得出了3PL、制造商的最优定价策略和零售商的最优订购策略.通过模型和参数的敏感性分析,进一步分析了订购量对批发价格的敏感性系数、订购量对服务价格的敏感性系数、需求波动以及服务费用分摊比例对供应链的最优决策以及利润的影响.

2　零售商主导下包含物流外包的供应链模型

2.1模型描述及假设

考虑一个零售商主导下包含3PL、制造商和零售商的3级供应链系统,零售商面临着随机的市场需求,制造商向零售商提供某种单一的短生命周期产品,而产品的运输、包装等物流服务由3PL服务提供商来完成,物流费用由制造商和零售商共同分摊.作为主导者的零售商可以通过自己的主导地位改变供应链中其它成员的最优决策[19],根据文献[20,21]对零售商主导的定义,假设零售商通过设定最大订购量有能力影响制造商的批发价格和3PL的物流服务价格q=q0-αω-βs,其中q0是零售商考虑市场环境所确定的最大订货量,α＞0,β＞0分别表示零售商的订购量对制造商的批发价格ω的敏感性系数和零售商的订购量对3PL服务商的服务价格s的敏感性系数.这表明在其它条件不变的情况下,如果制造商提高批发价格或者3PL提高服务价格,均会导致零售商的订购量减少.即作为主导者的零售商会威胁其它供应链成员(制造商和3PL),无论是制造商或者3PL中的任何一方提高价格,都会减少零售商的订购量,而制造商和3PL的利润也会因为损失的订购量而降低.

假设条件:

1)零售商以批发价方式订购产品,考虑产品生命周期的短暂性,假设在产品生命周期内未卖出的产品的残值为零,且不允许退货;

2)3PL,制造商和零售商都是风险中性的;

3)制造商和3PL服务商对零售商的需求有完全的信息,零售商和3PL服务商对制造商的成本结构也有完全的信息,零售商和制造商对3PL的成本信息也有完全的信息;

4)需求率服从区间［l1，l2］（0＜ l1＜ l2）上的均匀分布,均值和标准差分别为μ,σ,因此l1= μ-

5)3PL服务商的运输能力是无限的;

6)不考虑零售商的缺货损失.

其它参变量符号释义:

d（·）为市场需求函数,d＞0且其概率密度函数和分布函数分别为f（·）,F（·）;

v为3PL服务商运输单位产品的成本;

c为制造商每单位产品的生产成本;

p为单位产品的零售价;

θ1（0≤θ1≤1）为零售商承担的运输服务费用的比例;

θ2（0≤θ2≤1）为制造商承担的运输服务费用的比例(满足θ1+θ2=1);

kr为零售商的订购成本;

km为制造商的生产准备成本;

kl为3PL服务商的运输准备成本;

决策变量符号释义:

q0为零售商考虑市场环境所确定的最大订货量;

q为零售商的订购量;

ω为制造商收取零售商的单位产品的批发价;

s为3PL服务商对单位产品收取的服务费;

假设零售商周期内未卖出的产品的残值为零且不考虑其缺货损失,此时,零售商的利润函数为

上式说明当需求小于等于订购量,即d≤q时,产品供过于求,产生积压,由于产品生命周期的短暂性,积压产品的价值为零,零售商的利润等于销售产品(即市场需求量)的收益减去它的购买成本,运输费用和订购成本;当需求大于订购量时,即d＞q时,产品供不应求,全部销售完.此时零售商的利润等于销售产品(即产品订购量)的收益减去它的购买成本,运输费用和订购成本.

因此零售商的期望利润为

当零售商处于主导地位时,零售商可以根据零售商收取的单位产品批发价ω,决定自身的订购数量,但是它不能控制3PL收取的服务价格.

制造商的利润等于总收益减去它的生产成本、生产准备成本和运输费用,即

当零售商处于主导地位时,注意到制造商可以决定它单位产品收取的批发价,但是不能控制3PL服务商的服务价格.

类似地,3PL的利润等于总收益减去它的运输成本及运输准备成本,即

对任何零售商决定的最大订购数量q0和制造商确定的批发价格ω,3PL服务商可以选择它的服务价格s.

最后,当零售商的最大订购数量q0、制造商的批发价格ω以及3PL服务商服务价格s均确定后,零售商的最优订购量q=q0-αω-βs也可确定.

由以上描述可知,供应链的参与者(制造商,零售商和3PL服务提供商)采用动态博弈分别通过它们可以控制的决策变量来最大化各自的利润.这里的动态博弈是指在博弈的第1阶段,零售商选择最大订购数量q0并通过宣称订购量对批发价格和服务价格同时具有敏感性的方式来最大化自身的利润;在博弈的第2阶段,由制造商选择产品的批发价ω来最大化其自身利润;在博弈的第3阶段,3PL服务商选择单位产品的服务价格s来最大化3PL的利润;最后,零售商根据最优订购量公式q=q0-αω-βs来决定其最优订购量.

因此,该供应链的优化问题为

2.23PL的最优决策

在3PL服务提供商的参与下,制造商和零售商将产品通过第3方物流方实现物品转移,3PL服务提供商的利润为式(3),以利润最大化为目标,对式(3)关于服务价格s求1阶导数和2阶导数得

2.3制造商的最优决策

依上所述,制造商在一次交易中获得的利润为式(2),将式(6)代入式(2),并对其关于批发价格ω求1阶和2阶导数得

2.4零售商的最优决策

由式(1)及附录A1得到零售商最优的最大订购量为

2.5子博弈精炼纳什均衡解

在该3级供应链博弈中,令θ1=1-θ2.零售商首先根据式(10)选择最优的最大订购量零售商提出最大订购量后,制造商根据确定最优的批发价格w*.然后,3PL根据零售商和制造商提出的决定其物流服务价格s*.最后,零售商再根据来确定其最终的订购量.

根据附录A2得到该供应链的子博弈纳什均衡解为

为了使订购量q*＞0,需满足下列不等式,即

由于式(14)中各参数均为正值,因此有

当p＞2（v+c）时,式(14)恒成立,这表示当产品的销售价格较高,高于系统可变总成本的两倍时,零售商单位产品的利润较高,对零售商而言有利可图,零售商一定会去采购产品.

当p＜2（v+c）时,若使零售商订购量为正值,需满足式(14),即这说明当产品的销售价格较低,低于系统可变总成本的两倍时,只有在需求均值一定时其波动较小,即市场需求较为固定且市场较为稳定(风险较小)时,或者需求波动一定时均值较大,即市场风险一定且需求量较大时,或者两者在一定范围内同时变化时,产品的订购量才为正值.这说明当零售商单位产品的利润较低时,若要使得其订购量为正值,市场的需求和风险只有满足市场需求量大于市场波动的一定倍数, 即μ＞（2v+2c-p）σ/p时,零售商才会去采购商品.

根据以上得到的均衡解,分析零售商的订购量对制造商的批发价格的敏感性系数α、零售商的订购量对3PL的服务价格的敏感系数β,需求不确定性σ和运输费用的分摊比例θ2对供应链均衡解的影响,1因为θ1=l-θ2,所以只分析其中一个便可,由于均衡解都是用θ2表示的,故选择分析θ2.得出以下结论.

推论1随着零售商订购量对制造商批发价格的敏感性系数α的增加,制造商的批发价格降低,3PL的服务价格升高,零售商的订购量增加.因此零售商通过敏感性系数α可以有效控制制造商的批发价格.

证明见附录A3.

推论1说明若制造商提高单位批发价格时,零售商订购量减少的越多,则受零售商的订购量威胁,制造商会降低批发价格,此时3PL的服务价格升高,零售商的最终订购量增加.这表明随着α的增加,每当制造商提高单位批发价,零售商的订购量就会减少得更多,为了使零售商不减少太多的订购量,制造商会降低批发价格,因此零售商通过α可以有效控制制造商的批发价格,抑制制造商提高报价.制造商做了决策之后,3PL服务商才决定自己的服务价格,而批发价的降低提高了零售商的订购量,这样3PL服务商有了提价的空间,即3PL可以提高部分价格而不会导致零售商的订购量降低,这种决策对3PL最有利,一方面它可以获得提价带来的收益;另一方面也可以获得制造商批发价格降低带来的那部分零售商的订购量增加的收益.虽然3PL的提价降低了零售商的订购量,但是制造商的批发价决策增加了其订购量,制造商和3PL决策的综合作用使得其最终订购量增加.

推论2随着零售商订购量对3PL服务价格的敏感性系数β的增加,3PL的服务价格降低,零售商的订购量增加,当风险参数时,制造商的批发价格升高,而当风险参数时,制造商批发价格降低.因此零售商通过敏感性系数β可以有效控制3PL的服务价格,当需求波动较小时还可以有效控制制造商的批发价格.

证明见附录A4.

推论2说明3PL将单位服务价格提得越高,零售商的订购量就减少得越多,则受零售商的订购量威胁,3PL会降低服务价格,此时制造商的批发价格可能升高也可能降低,这取决于市场需求的波动大小,当需求波动较小时,批发价格降低;当需求波动较大时,批发价格增加.而无论批发价格升高或降低,零售商都会增加其订购量.这表明随着β的增加,3PL每提高单位服务价格,零售商的订购量就会减少的更多,为了使零售商不减少太多的订购量,3PL会降低服务价格,因此零售商通过β可以有效控制3PL的服务价格,抑制3PL提高报价,增加其订购量.而当市场波动较小时,市场需求量较稳定,订购量依赖于服务价格和批发价格的变化,降低批发价格有助于增加订购量,最终增加制造商的利润,这样零售商侧面控制了制造商提高价格;而当市场需求波动较大时,订购量强烈地依赖于市场需求的变化,制造商只能依靠提高批发价来获取更多的利润.但不论制造商提高或降低价格,β的增加都会增加零售商的订购量.

推论3随着市场需求的不确定性σ的增加,零售商的最大订购量、最优订购量,制造商的批发价和3PL的服务价格同时增加或减少.

证明见附录A5.

推论3说明无论市场如何波动,零售商的最大订购量和最优订购量,制造商的批发价和3PL的服务价格都会同时增加或减少.

若p＜2（v+c）,即零售价格小于系统可变总成本的2倍,产品的销售价格相对较低时,因为μ＞0(μ为市场需求率的均值,市场需求率恒大于零),故μ＞（p-2v-2c）βα/（4α（1+θ2）+8β）.此时虽然市场平均需求较高,但对零售商而言单位产品的利润较低,比如一些日用品,随着市场波动的增加,零售商的销售风险会增加,而较低的利润会使零售商降低最大订购量,为了不使零售商订购量降低太多,3PL和制造商只好降低价格来减少订购量过低给他们带来的损失,即便如此,由于最大订购量的降低,零售商的最终订购量仍会减少.

而当p＞2（v+c）时,即零售价格大于系统可变总成本的2倍,产品的销售价格较高时,则供应链成员的决策可能同时增加,也可能同时减少,这取决于市场需求的均值大小.

若即市场平均需求较大,零售商的单位利润也相对较高时,市场波动的增加使零售商的销售风险增加,即使是较高的利润仍然不能抵消销售风险带来的损失,因此零售商仍会降低最大订购量,同理3PL和制造商会降低价格,零售商的最终订购量也会减少.

综上所述,供应链参与者的风险偏好取决于零售商的单位利润高低以及市场需求的大小.当零售商单位利润较低(即定价较低)或单位利润较高(即定价较高)且市场需求也较高时,均使得零售商的订购量、制造商的批发价和3PL的服务价格降低;而只有零售商单位利润较高(即定价较高)且市场需求较低时,才能使零售商的订购量、制造商的批发价和3PL的服务价格同时增加.

推论4随着制造商承担的运输费用比例θ2的增加,3PL的定价越来越低,零售商的订购量也随之减少,且当时,零售商的最大订购量及制造商的批发价会同时增加.

证明见附录A6.

推论4说明制造商承担的运输费用比例越大,3PL的服务价格就会越低,零售商的订购量也会随之减少.且当时,即零售商的销售价格满足时,零售商的最大订购量和制造商的批发价格同时增加.这说明若零售商的零售价格即其销售价格相对较高时,对零售商而言其单位产品的利润较高,因此零售商有动力增加其最大订购量.对制造商而言,随着运输费用比例θ2的增加及零售商的最大订购量的增加,也给了制造商增加批发价格的理由和机会,因此制造商的批发价格也随之增加.而对于3PL而言,不管最大订购量和批发价格如何变化,其服务价格都会随着θ2的增加而减少.虽然服务价格的降低增加了零售商的订购量,但是受最大订购量及批发价格的影响,零售商最终的订购量减少.

3　参数的敏感性分析

作为主导者的零售商,其决策方式q=q0-αω-βs对其是否有益,要看随着α和β的增加,零售商的利润是否增加.而市场风险σ和物流费用分摊比例θ2对供应链成员的利润影响也尤为重要.为进一步说明α、β、σ和θ2对供应链成员决策及利润的影响,本节采用数值方法来分析.

假设c=15，v=5，p=50，km=100，kl=50，kr=100,市场需求服从U［100，300］上的均匀分布,故50，β=50.用π表示各各成员利润.因为第2节已经对供应链成员的大部分决策变量做了分析,所以该部分用表1来表示各供应链成员的决策变化,而为了更好地反应各参数的变化对供应链成员利润的影响,用图1表示随着参数变化各供应链成员利润的变化情况.

3.1零售商的订购量对制造商的批发价格的敏感性系数的敏感性分析

在其它参数不变时,考虑α的变化对供应链各成员决策及利润的影响.从表1可以看出,随着α的增加,批发价格降低,服务价格升高,订购量增加.这验证了推论1.除此之外,最大订购量也随之增加.这是因为α的增加使零售商对制造商的优势增大,零售商相信制造商不敢提价,此时零售商购买成本较低,虽然服务价格增加,但是其幅度远小于批发价格降低的幅度,故零售商可以增加最大订购量来获取更多利润.从图1可以看出,随着α的增加,制造商的利润降低,3PL和零售商的利润增加.这是由于订购量增加和服务价格升高的双重作用使3PL的利润增加,而服务价格增加的幅度不如批发价格降低的幅度大,如当α由50增加到60时,批发价格降低了25.96-25.29=0.67,而服务价格升高了7.92-7.82=0.10,因此零售商单位购买成本降低,再加上订购量的增加,零售商的利润增加.对制造商而言,订购量增加带来的收益不足以弥补批发价格降低带来的损失,故制造商利润降低.由此可见,零售商通过α的增加可以有效抑制制造商提高价格,增加自身利润.

表1　敏感性系数α对供应链各成员决策的影响Table1　Theeffects of the sensitivity coefficientαto the supply chainmembers’decisions

图1　敏感性系数α对供应链各成员利润的影响Fig.1　Theeffectsof the sensitivity coefficientαto the supply chainmembers’profits

3.2零售商的订购量对3PL的服务价格的敏感性系数的敏感性分析

在其它参数不变时,考虑β的变化对供应链各成员决策及利润的影响.由于根据推论2,随着β的增加,服务价格降低,订购量增加,批发价格降低.这和表2的结果相对应.从表2也可以看出,最大订购量也随之增加.这是由于β的增加使服务价格降低,再加上批发价格的降低,使得零售商的购买成本及物流成本降低,故零售商会增加最大订购量来增加自身利润.从图2可以看出,随着β的增加,零售商和制造商的利润增加,3PL的利润降低.这是因为,对制造商而言,订购量增加带来的收益弥补了批发价降低带来的损失,所以制造商的利润增加,但是增加幅度不大;对零售商而言,批发价格和服务价格同时降低,都降低了零售商的采购成本,再加上订购量的增加,零售商的利润增加;而订购量增加带来的收益并不能抵消服务价格降低带来的损失,因此3PL的利润降低.由此可见,零售商通过β的增加不仅降低了服务价格,也减少了批发价格,增加了自身利润,因此零售商通过β可以有效促进3PL和制造商降低价格.

表2　敏感性系数β对供应链各成员决策的影响Table 2　Theeffectsof the sensitivity coefficientβto the supply chainmembers’decisions

图2　敏感性系数β对供应链各成员利润的影响Fig.2　Theeffects of the sensitivity coefficientβto the supply chainmembers’profits

3.3风险大小的敏感性分析

表3　风险参数σ对供应链各成员决策的影响Table3　Theeffects of the risk parameterσto the supply chainmembers’decisions

在其它参数不变时,考虑σ的变化对供应链各成员决策及利润的影响.σ越大,需求波动越大,即风险越大.从表3可以看出,随着σ的增加,最大订购量和最优订购量、批发价格和服务价格均减少.这符合推论3,由于p=50＞2（v+c）=40,即零售商的单位利润(定价)较高,且即市场平均需求也较高时,随着风险波动的增加,各成员决策都会随之降低.这说明零售商、制造商和3PL在制定决策时趋向于风险规避.而从图3可以看出,随着风险的增加,制造商、零售商和3PL的利润都随之降低.这是因为风险的增加降低了批发价格和服务价格,再加上订购量也越来越少,使得制造商和3PL的利润越来越低,而虽然制造商和3PL的定价越来越低,零售商的采购成本下降,但是仍然不能抵消订购量减少带来的利润损失,因此零售商的利润也随之降低.

图3　市场风险参数σ对供应链各成员利润的影响Fig.3　Theeffects of the risk parameterσto the supply chainmembers’profits

3.4制造商承担的物流费用分摊比例敏感性分析

在其它参数不变时,θ2的变化对供应链各成员决策及利润的影响.分别如表4和图4所示.

表4　制造商承担的物流费用分摊比例θ2对供应链各成员决策的影响Table4　Theeffects of the ratio of logistics fee hemanufacture bearsθ2to the supply chainmembers’decisions

图4　制造商承担的物流费用分摊比例θ2对供应链各成员利润的影响Fig.4　Theeffects of the ratio of logistics fee hemanufacture bearsθ2to the supply chainmembers’profits

从表4可以看出,随着θ2的增加,服务价格降低,最优订购量降低,且当θ2在[0,1]之间变化时,2c-恒成立,最大订购量和批发价格随之增加,这和推论4相对应.而从图4可以看到,θ2的增加使零售商和3PL的利润降低,却使制造商的利润增加.该结论不同于直观感觉,制造商承担的运输费用越高对制造商而言反而是有利的.这是因为制造商承担的运输费用比例越高,它就越有理由提高自己的批发价格,而其提高的价格远远高于其多承担的服务价格,因此制造商的利润增加.零售商的采购成本实际是增加的,订购量也不断减少,所以零售商的利润降低.而3PL的服务价格降低,运输产品数量减少,因此其利润也会减少.

4　结束语

本文将3PL引入到零售商主导的随机需求的供应链决策模型中,运用博弈理论求出了制造商和3PL的最优定价策略及零售商的最优采购策略,分析了零售商的订购量对批发价格和服务价格的敏感性系数,需求的波动大小以及运输费用的分摊比例对供应链各成员决策及利润的影响.

研究表明,零售商通过运用对批发价格和服务价格同时具有敏感性的订购策略,可以有效降低3PL和制造商价格,降低采购成本,增加其利润;而供应链参与者的风险偏好不仅取决于零售商的定价高低,还受市场需求大小的影响.不同于文献[12]制造商承担的物流费用分摊比例越高各节点的利润越低的结论,制造商承担的物流费用的增加不会降低制造商的利润,反而会使其利润增加,而使零售商和3PL的利润降低.

然而,本文的研究结论都是在对称信息的前提下研究的,现实中很多信息都是企业私有的,因此,不对称信息下零售商主导的包含物流外包的供应链决策是需要进一步研究的问题.而且本文的研究尚未涉及到协调问题,在今后的研究中可以考虑在模型中引入协调机制来发挥3PL在零售商主导的供应链管理中的作用.

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附录A1式(10)的证明

在一个交易周期内零售商的期望利润为式(1),将式(6)和式(9)式代入式(1),并对其关于q0求1阶和2阶导数,得

附录A2式(11)～式(13)的证明

首先,将式(10)代入式(9)得到制造商的最优批发价格为式(11).然后,将式(10)和式(11)代入式(6)得到3PL最优的服务价格为式(12).

最后,将式(10)∽式(12)代入q=q0-αω-βs得到零售商最优的订购量为式(13).证毕.

附录A3 推论1的证明

由订购量为正值可知式(14)成立,因此

附录A4 推论2的证明

附录A5 推论3的证明

附录A6 推论4的证明

由订购量为正值可知式(14)成立,因此

Decisions for a three-echelon supp ly chain with logisticsoutsourcing under a dom inant retailer

Chen Xiaoxu1，2,Wang Yong1，2,Sun Hailei1，2,Chen Zhangyue1，2,Wang Yili1，2
(1.Schoolof Econom icsand Business Adm inistration,Chongqing University,Chongqing 400044,China;
2.Chongqing Key Laboratory of Logistics,Chognqing University,Chognqing 400044,China)

When the retailer’s order quantity is sensitive to themanufacture’swholesale price and the 3PL’s service price simultaneously,a supply chainmodel dominated by retailerwith logistics outsourcing is built. The optimalpricesand order quantity are acquired by using game theory.Furthermore,the impactof the two sensitivity coefficients,the demand rangeand theallocation ratio of logistics coston the decision variablesare analyzed.Resultsshow that the retailercan inhibit themanufacturerand 3PL to raise theirpricesand increase his profit,by controlling the two sensitivity coefficients.As the demand changes,all supply chainmembers’decisionsand profits increaseordecreasesimultaneously.Moreover,theonewho bears the ratio of the logistics feemoregetsmoreprofit.

retailer dom inanting;the third party logisticsprovider;supply chain;gameequilibrium

F224

A

1000-5781(2016)02-0254-14

10.13383/j.cnki.jse.2016.02.011

2013-09-05;

2014-07-21.

国家自然科学基金资助项目(70872123;71272085);教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(12YJA630135);重庆大学物流开放实验室资助项目(CQKLL12002).

陈晓旭(1988—),女,河北邢台人,博士生,研究方向:物流与供应链管理,Email:chenxiaoxu cxx@126.com;

王勇(1957—),男,四川内江人,博士,教授,博士生导师,研究方向:物流与供应链管理,Email:wangyongkt@163.com;

孙海雷(1982—),男,山东淄博人,博士生,研究方向:物流与供应链管理,Email:sunhailei007@163.com;

陈章跃(1976—),男,江西赣州人,博士生,研究方向:物流与供应链管理,Email:chzhyue@163.com;

王义利(1983—),男,山东滨州人,博士生,研究方向:物流与供应链管理,Email:wangyili1015@163.com.