奖惩机制下零售商信息分享对闭环供应链的影响研究

王文宾， 丁军飞，2

（1.中国矿业大学 经济管理学院，江苏 徐州221116；2.东南大学 经济管理学院，江苏 南京211189）

0 引言

目前，科技和信息技术的进步导致产品的生命周期越来越短，产品更新换代的速度也越来越快。尽管这给消费者带来了便利，但也导致了废旧产品数量的急剧增加。由于这些废旧产品不能得到很好地处理，造成了一系列的环境污染问题，如水污染，土地污染和大气污染等。因此，对于废弃废旧产品的回收就显得十分重要，这样不仅可以节约资源，还能起到保护环境的作用。如今，很多企业开始实施闭环供应链管理，企业通过对废旧产品进行回收再制造并重新销往市场，这为企业节约了大量成本，并改善了环境效益［1，2］。

对于闭环供应链的研究已经很多，如Savaskan等［1，2］研究了闭环供应链的结构选择以及零售商竞争时闭环供应链的回收渠道设计问题。Atasu等［3］研究了不同的回收成本结构对闭环供应链回收渠道的选择问题。此外，政府在闭环供应链中也起着举足轻重的作用，因此不少文献对闭环供应链中政府的作用也做了研究。韩小花等［4］在“以旧换再”背景下分析了政府补贴对闭环供应链制造商和零售商的生产决策的影响。Mitra和Webster［5］探讨了政府的再制造补贴对于制造商和再制造商的利润的影响，得到补贴由制造商和再制造商分享最好。此外，王文宾和邓雯雯［6］比较了政府奖惩机制和税收-补贴机制对于提高逆向供应链回收率的有效性，得到政府奖惩机制更有利于回收率的提高。王文宾等［7］进一步研究了回收责任分担下奖惩机制对闭环供应链绩效的影响。但是，以上文献均假设闭环供应链成员拥有完全相同的信息。然而，现实中供应链成员拥有的信息很难达到完全对称，拥有较多信息的一方在决策中更具优势，因此，信息的传递对闭环供应链中各成员的决策产生很大的影响。

目前，企业越来越重视对信息的关注。企业依靠获取的信息制定发展策略来应对瞬息万变的商业环境，一些企业也通过与其他企业分享信息来获取利润，例如，在航空工业中，Delta航空公司经常与合作伙伴分享消费者的信息［8］，那么其合作伙伴就可以更好地了解客户的需求。此外，由于缺乏准确的市场需求信息，美国旭电公司面临着价值47亿美元的生产库存过剩，这也导致公司面临巨大的利润损失［9］。由此可见，信息分享在企业竞争中显得越来越重要。

一些学者已经对供应链中的信息分享问题进行了研究。Li［10，11］研究了供应链中寡头垄断者信息分享的激励机制，探讨了信息分享的策略。在此基础上，Yue和Liu［12］考虑双渠道供应链中信息分享的价值。Shang等［13］考虑制造商之间的竞争，研究两个制造商通过同一个零售商销售产品，研究该零售商信息分享对制造商决策的影响。周茂森等［14］研究了制造商与集团采购组织之间的信息分享问题，并考虑了制造商之间的竞争，得到收益共享契约下制造商更愿意信息分享。罗春林等［15］从互联网平台销售模式的角度出发，研究了互联网平台的信息分享策略。

然而，以上有关信息分享的文献很少涉及闭环供应链，Huang和Wang［16］研究了再制造技术许可下闭环供应链的信息分享问题，分别讨论了制造商负责再制造、分销商负责再制造和第三方回收商负责再制造的情形，得到信息分享总会使制造商和第三方回收商获益，分销商本身受损，但是并未提到废旧产品的回收率。聂佳佳［17，18］分别研究了零售商信息分享对制造商回收的闭环供应链的影响以及对制造商回收再制造策略的影响。但是，这些文献均未在闭环供应链中考虑政府的因素。现实中，我国政府对电子固体废弃物的回收问题十分重视，所采取的一系列措施也取得了相应的效果。根据王文宾等［6，7］的研究可知，政府采取奖惩机制对闭环供应链的有着显著影响，且更有利于提高回收率。此外，考虑到闭环供应链中的信息不对称以及零售商对于市场需求的可预测性，本文在奖惩机制视角下研究零售商信息分享对闭环供应链的影响具有重要意义，并着重分析信息分享对消费者剩余和社会总福利的影响。

综上所述，本文的创新点在于：首先立足于电子固体废弃物回收困难的窘境，考虑政府在闭环供应链中的引导作用，结合当今最热门的信息共享，建立了由制造商、零售商和消费者组成的闭环供应链；其次，与以往文献不同，本文重点分析零售商信息分享对消费者剩余的影响，以及对政府决策和社会总福利的影响。旨在为废旧电子产品的有效回收提供理论依据。

1 问题描述

1.1 模型描述

考虑由一个制造商和一个零售商以及消费者组成的闭环供应链如图1所示，其中制造商以批发价w将产品批发给零售商，零售商以零售价p将产品销售给消费者，最后制造商向消费者回收废旧的产品，决定回收率τ并进行再制造。政府对制造商实施奖惩机制，并设置奖惩力度k和目标回收率τ0。当制造商的实际回收率大于目标回收率时，政府对制造商进行奖励，当实际回收率小于目标回收率时，政府对制造商进行惩罚［6，7］。

该闭环供应链的市场需求函数为q＝aβp［1，2］。其中a表示市场的潜在需求，β表示产品的市场零售价对需求的影响因子，即消费者对产品价格的敏感程度。由Li［10，11］的研究可知，市场潜在需求包括确定和不确定两个部分，即a＝a0+e。其中a0和e分别表示需求中确定和不确定的部分，且不确定的部分服从正态分布e～N（0，v）。由于零售商在市场中直接与消费者接触，故假设其能够预测市场中的潜在需求［11］，并决定是否与制造商分享，如图1虚线所示。设零售商对市场潜在需求的预测值为γ，且γ＝a+ε，ε为误差项并服从正态分布记为e～N（0，s）。随机变量v和s相互独立，由文献［11，16～20］可得E（a｜y）售商预测信息准确度的指标，由于零售商对市场潜在需求的预测值的误差项服从正态分布e～N（0，s），因此s越小表示误差越小，即零售商预测信息的准确度越大；反之，若s越大则表示误差越大，即预测准确度越大，由此可知t∈（0，1）。则t→1表明零售商预测信息准确度越大，即预测值与实际需求更接近；t→0表明准确度越小，即预测值与实际需求的偏差更大。

图1 闭环供应链结构示意图

1.2 基本假设

（1）制造商是闭环供应链的Stackelberg领导者，零售商为追随者［16～18，21］。

（2）再制造成本优势大于0，即Δ＞0［17，18］（其中Δ＝cn-cr）。cn为制造商生产新产品的单位成本，cr为再制造产品的单位成本。该假设表示制造商愿意进行再制造生产。则制造商生产单位产品的平均成本为（1-τ）cn+τcr，即cn-τΔ。

（3）回收废旧产品需要的固定投资为I＝bτ2／2，b为回收废旧产品的难度系数，也可以理解为回收投资成本系数［1，2］。

（4）市场潜在需求a为制造商和零售商的共同知识，除了零售商本身预测的信息γ为零售商私人信息，其余均为共同知识［10，11］。

（5）为方便计算，假设制造商回收废旧产品的单位固定成本为0［16］，该假设不会影响所得的主要结论。

2 模型

2.1 集中式决策模型

该情形下，制造商与零售商密切合作，成为一个组织，该组织对市场需求进行预测，并集中决定新产品的市场零售价以及废旧产品的回收率，则此时整个闭环供应链的期望利润最大化目标函数为

把和代入式（1）可得集中式情形下闭环供应链的贝叶斯均衡期望利润，其期望利润为

通过分析上述贝叶斯均衡解和闭环供应链的均衡期望利润可以得到如下性质。

性质1中的（1）表明，回收投资成本系数较大时，当闭环供应链系统对市场需求信息预测比较乐观时，产品的市场零售价提高，且随着预测信息准确性的提高而提高；回收投资成本系数较小时，闭环供应链中的废旧产品的回收率降低，且随着预测信息准确性的提高而降低。这是因为当回收投资成本系数较大时，整个闭环供应链组织为了获取更多利润，会提高产品的市场零售价；而当回收投资成本系数较小时，闭环供应链组织会降低产品的市场零售价刺激消费，增加需求，提高自身的利润。从（2）中可以得到，当闭环供应链系统对市场需求信息预测比较乐观时，闭环供应链中的废旧产品的回收率提高，且随着预测信息准确性的提高而提高。性质1中的（3）表明，闭环供应链的总期望利润随着零售商预测信息准确性的提高而提高。

性质2表明，随着奖惩力度的提高，新产品的市场零售价降低，但废旧产品的回收率提高。这表明政府设置奖惩机制不仅对消费者有利，还可以有效提高废旧产品的回收率，对资源的再利用和环境的保护都起到了积极作用。当政府设置的目标回收率较小时，闭环供应链的总期望利润随着奖惩力度的提高而提高，且提高的速度越来越快；反之，闭环供应链的总期望利润随着奖惩力度的提高而降低，且下降的速度越来越快。

2.2 分散式决策模型

考虑到闭环供应链成员的目标理性，双方在决策时都遵循自身利益最大化原则。该博弈过程中，制造商是供应链的Stackberg领导者，零售商是追随者。则博弈过程如下：首先，制造商决定产品的批发价和废旧产品的回收率；然后，零售商向制造商批发产品，并决定产品的零售价。接下来，分别考虑零售商不分享信息和分享信息两种情形。

2.2.1 零售商不分享信息的情形

该情形下，零售商利用自身与市场接触的优势可以对产品的市场需求进行预测，并通过预测市场需求对产品的市场零售价进行决策，但是该情形下零售商不与制造商分享自己的预测的信息，造成信息的不对称。此时，零售商属于具有信息优势的一方，而制造商处于信息劣势，可以得到制造商和零

售商的期望利润最大化目标函数分别为

接下来，利用逆向归纳法对上述博弈进行求解。首先对零售商的期望利润函数求p的偏导数，可以得到该情形下零售商不分享信息，故制造商对于该产品预期的零售价为（2）并分别对w，τ求偏导，分别可以得到

把和的表达式代入和分别代入式（2）、式（3）和式（4），可以得到该情形下制造商和零售商的贝叶斯均衡利润，其贝叶斯均衡解如表1所示。

表1 闭环供应链中制造商和零售商的贝叶斯均衡解

2.2.2 零售商分享信息的情形

该情形下，零售商本身的期望利润函数不变。但是，制造商得到市场需求预测信息时，会调整其产品的批发价和废旧产品的回收率，以获取更多的利润。此时，制造商的期望利润最大化目标函数为

整个供应链的期望利润目标函数为

与第2.2.1节中零售商不分享信息的情形相同，通过对零售商的期望利润函数求导可得

此时，零售商与制造商进行信息分享，故制造商对零售价的预期为

把代入式（5），可以得到只含有批发价和回收率的制造商的期望利润。接下来的求解过程与上述无信息分享的情形类似，此处不再赘述。最后，可以得到零售商分享信息的情形下，闭环供应链中制造商和零售商的贝叶斯决策均衡解如表1所示。接下来，对上述两种情形下的贝叶斯均衡解进行比较分析。

3 模型的性质

3.1 均衡解的比较

在第2节中，分别分析了奖惩机制下闭环供应链中零售商不与制造商分享信息和分享信息两种情形，并得到了两种情形下博弈双方的贝叶斯均衡解。在本节中，将对所得的两种情形下的贝叶斯均衡解进行比较分析，可以得到以下命题。

命题1当零售商分享预测需求信息且预测信息比较乐观时，闭环供应链中的批发价、回收率和零售价均提高。

证明由表1可知因为t＞0和4b＞βΔ2，所以易得当γ＞a0时，wi*＞wni*。同理可得当γ＞a0时，τi*＞τni*和pi*＞pni*成立。证毕。

命题1表明，与零售商信息不分享的情形相比，当零售商分享预测需求信息且预测信息比较乐观时，批发价、回收率和零售价都提高。因为当零售商预测市场对于产品的需求比较大时，制造商会根据该预测信息提高批发价以获取更大利润，由于再制造产品具有再制造成本优势以及提高回收率能够获得政府的奖励，因此制造商会努力提高回收率，以获取更大利润。此时，由于批发价的提高，零售商也会提高零售价来获取更多利润；反之，当市场需求预测值比较小时，制造商会降低批发价来鼓励零售商批发和销售产品，市场需求较低以及提高回收率所需较大的成本也会打击制造商的回收积极性，导致回收率降低。此时零售商也会适当降低价格来刺激市场需求。

命题2当零售商分享预测需求信息时，制造商的期望利润增加，零售商的期望利润降低；当回收投资成本系数较小时，整个供应链的期望利润提高；当回收投资成本系数较大时，零售商分享预测需求信息会使整个供应链的期望利润降低；且制造商、零售商和整个闭环供应链的期望利润均随着预测需求信息精确度的提高而提高。

证明通过比较表1中信息不分享和信息分享两种情形下制造商的期望利润差，即E（）和E（｜γ），可得

由4b＞βΔ2易得E（｜γ）＞E）。同理可得E（｜γ）＜E（）。比较两种情形下闭环供应链的总期望利润可得

命题2表明，当零售商分享信息时，制造商会根据预测信息对批发价和回收率进行调整，以保证自身利润最大化。因此，与信息不分享的情形相比，零售商信息分享会使制造商的期望利润提高。但是，当零售商不分享信息时，造成信息不对称，此时零售商拥有信息优势，零售商可以依据该信息优势做出决策。但是，当零售商分享信息时，制造商和零售商拥有相同的信息，零售商不再有信息优势，而制造商对于批发价和回收率的调整会导致零售商的期望利润降低。由此可见，闭环供应链中拥有信息优势的一方能获取更多利润。当制造商的回收投资成本系数较小时，信息分享使制造商提高的利润高于零售商损失的利润，最终使整个供应链的期望利润提高。但是，当制造商的回收投资成本系数较高时，信息分享导致零售商的利润损失较大，高于制造商由于信息分享获得的额外利润，最终导致整个供应链的期望利润低于信息不分享的情形。

性质3中的（1）表明，分散式决策下，无论零售商是否对其预测的市场需求信息进行分享，两种情形下的批发价和回收率均随着奖惩力度的提高而提高，零售价随着奖惩力度的提高而降低。这也表明了奖惩机制的可行性，对废旧产品的回收有着积极作用。（2）表明，当目标回收率较小时，两种情形下制造商的期望利润均提高，反之，两种情形下制造商的期望利润均降低。性质3中的（3）表明，无论零售商是否对其预测的市场需求信息进行分享，都会从政府实施的奖惩机制中获利，且其利润都随着奖惩力度的提高而提高。

3.2 零售商信息分享对消费者剩余的影响

本节分析零售商信息分享对消费者剩余的影响。经济学中，消费者剩余是指对消费一定数量的产品的价值评定与实际支付之间的差额［22］。则其表达式为

其中j＝ni，i分别表示零售商信息不分享和信息分享两种情形。

同理，可进一步得到消费者剩余的数学期望的表达式为

将两种情形下的均衡零售价分别代入式（7）可以得到相应的消费者剩余的期望值

通过分析和比较可得命题3。

命题3当零售商分享预测需求信息时，消费者剩余的期望值降低。

证明和2b-βΔ2＞0易得E（CSi*）＜E（CSni*）恒成立。

命题3表明，当零售商向制造商分享其市场需求预测信息时，消费者剩余的期望值降低。这是一个反直觉的结论，一方面，由命题1可知当零售商分享预测需求信息且预测信息比较乐观，即γ＞a0时，产品的零售价提高，那么消费者需要支付较高的价格，从而使得消费者剩余降低。另一方面，当预测信息比较悲观，即γ＜a0时，产品的零售价降低。此时，虽然单个顾客的消费者剩余提高，但是当情形下零售商信息分享导致产品的产量降低，进而导致整个供应链的消费者剩余降低。

此外，由∂E（CSni*）／∂k＞0和∂E（CSi*）／∂k＞0可知，政府实施奖惩机制对消费者总是有利的，因为两种情形下的零售价均随着奖惩力度的提高而提高，且产量提高，故消费者剩余均提高。

3.3 政府的决策

本节在第3.2节的基础上分析零售商信息分享对政府决策的影响。在政府治理闭环供应链中，通常将社会总福利作为决策目标。社会总福利包括闭环供应链中所有成员的总利润和消费者剩余与实施奖惩机制的成本之差，包括奖惩额度以及固定成本［21］。因此，社会总福利，即政府决策目标的表达式为

其中j＝ni，i分别表示零售商信息不分享和信息分享两种情形，θk2（θ＞0）表示政府实施奖惩机制的固定成本。

将零售商信息不分享和信息分享两种情形下的均衡解代入式（9）可得两种情形下的社会总福利SWni和SWi。经分析可得命题4。

命题4社会总福利（政府决策目标）是关于奖惩力度的凹函数，奖惩力度存在均衡解。且当零售商分享预测信息且预测信息比较乐观时，奖惩力度大于信息不分享的情形。

证明当零售商选择向制造商分享需求预测信息 时

得奖惩力度的均衡解，则

命题4表明，当政府将社会总福利最大化作为决策目标时，存在均衡奖惩力度使得社会总福利最大化。由命题1可知，当零售商分享预测信息且预测信息比较乐观时，回收率提高，那么政府为了鼓励消费者更积极的回收废旧电子产品，则会提高奖惩力度。

此外，由∂kj／∂b＜0可知，奖惩力度随着回收难度系数的提高而降低。这也是一个反直觉的结论，正常来说政府会提高奖惩力度来鼓励制造商提高回收率。但是本文中政府的决策目标是社会总福利最大化，由命题2可知，当回收难度系数提高时，整个闭环供应链的期望利润降低。则由式（9）可知，若政府继续提高奖惩力度，那么社会总福利将进一步降低。因此，政府会降低奖惩力度，降低奖惩成本。

将不同情形下的均衡奖惩力度代入到式（9）中，可以得到社会总福利的均衡解。

首先分析当政府不考虑奖惩成本时，此时政府的目标为SW j＝E（+CSj）。则将两种情形下的均衡解分别代入该式并进行比较可得

当政府考虑奖惩成本时，由于社会总福利的均衡解的复杂性，将在算例部分进行数值仿真，分析零售商信息分享对于社会总福利的影响。

4 信息分享的激励机制

通过对两种情形的比较和分析，可以发现零售商分享信息对闭环供应链有显著影响。制造商总能从信息分享中获利，而零售商采取信息分享时会造成自身利润损失，但是又能从奖惩机制中获利，因此，零售商需要承担一定的回收责任。回收责任分担可以让闭环供应链中的各成员都承担废旧产品的回收责任［23］。那么，如何才能激励零售商进行信息分享并在废旧产品的回收过程中承担责任成为了关键。为此，本节考虑信息分享的激励机制，即回收责任分担契约，探讨该契约下零售商的信息分享策略。

接下来探讨回收责任分担契约下零售商信息分享对闭环供应链的影响。当制造商和零售商进行回收责任分担时，假设u表示制造商回收责任承担的比例，则1-u表示零售商的回收责任承担比例，则零售商不分享信息和分享信息两种情形下制造商的期望利润目标函数分别为

两种情形下，零售商的期望利润目标函数相同，为

与第2节中的求解过程类似，可以得到回收责任分担时两种情形下制造商和零售商的贝叶斯均衡利润，其中零售商不分享预测信息时，制造商和零售商的期望利润分别为：

当零售商分享预测信息时，制造商和零售商的期望利润分别为：

因此，制造商接受回收责任分担契约和信息分享的必要条件为E（｜γ）＞E（）恒成立，即恒成立。则存在u1和u2使得当u∈［u1，u2］时，制造商接受回收责任分担契约和信息分享。

零售商愿意分享预测信息并接受回收责任分担契约的必要条件为E（｜γ）＞E（），即成立，则存在u3和u4使得当u∈［u3，u4］时，零售商愿意分享预测信息并接受回收责任分担契约。对于ui（i＝1，2，3，4）之间的关系以及它们对零售商信息分享策略的影响将在算例分析中展示。

5 算例

为了更直观地验证和上述命题和性质，本节通过算例仿真的方式分析闭环供应链中部分参数对闭环供应链期望利润的影响。由于信息不分享与信息分享两种情形类似，故在算例中只对零售商信息分享的情形进行仿真分析。根据国内家电行业的实际调研数据以及实际情况，设某类产品的有关参数分别为：a0＝40，β＝1，t＝0.8，v＝5，k＝10，τ0＝0.6，θ＝1，b＝8，cn＝3，cr＝2，则Δ＝1，接下来分析各个变量对闭环供应链博弈双方决策的影响。

由图2可知，随着制造商分担回收责任比例的提高，其本身的期望利润提高。当回收责任分担比例较小时，有回收责任分担契约和信息分享情形下制造商的期望利润小于无回收责任分担契约和信息分享的情形，此时制造商也不愿意与零售商进行回收责任分散。当回收责任分担比例达到某一定值时，两种情形下制造商的期望利润相同。当回收责任分担比例较大时，有回收责任分散契约和信息分享情形下制造商的期望利润大于无回收责任分散契约和信息分享的情形。

由图3可知，随着制造商分担回收责任比例的提高，即零售商分担回收责任比例的降低，零售商的期望利润先提高后降低，当回收责任分担比例适中时，零售商的期望利润最高，且远大于无回收责任分担契约和无信息分享的情形。此时零售商愿意接受回收责任分担比例，并乐于分享自己对市场需求的预测信息。

图2 制造商的期望利润随回收责任分担比例的变化趋势

图3 零售商的期望利润随回收责任分担比例的变化趋势

图4 制造商的期望利润随奖惩力度和目标回收率的变化趋势

图5 零售商的期望利润随奖惩力度和目标回收率的变化趋势

综合图2和图3可知，存在一个回收责任分担比例区间，使得制造商愿意回收责任分担，回收商也乐于分享自己对市场需求的预测信息，使得闭环供应链中的博弈双方达到双赢。

为了观察目标回收率和奖惩力度对制造商和零售商期望利润的影响，假设制造商的回收责任分担比例为u＝0.8。则由图4可知，当目标回收率较小时，制造商的期望利润随着奖惩力度的提高而提高，因为此时实际回收率大于目标回收率，制造商可以受到政府的奖励。当目标回收率过大时，制造商的期望利润随着奖惩力度的提高而降低，因为此时实际回收率小于目标回收率，制造商受到惩罚。当奖惩力度一定（大于0）时，随着目标回收率的提高，制造商的期望利润会降低。

由图5可知，当目标回收率较小时，随着奖惩力度的提高，零售商的期望利润一直提高。这表明此时零售商能从奖惩机制中受益。但是当目标回收率过大时，零售商的期望利润随着奖惩力度的提高而降低。当奖惩力度一定（大于0）时，随着目标回收率的提高，零售商的期望利润会降低。因此，政府在设置奖惩力度和目标回收率时，一定要从实际出发，考虑闭环供应链的成员的利润，促使各方积极参与废旧产品的回收，提高回收率。

在第3.3节中，分析了当政府不考虑奖惩成本时，当回收难度系数满足一定条件时，零售商信息分享能够提高社会总福利。为了更清晰地分析当政府考虑奖惩成本时零售商信息分享对两种情形下社会总福利的影响。图6展示了回收难度系数对两种情形下社会总福利的差的影响。

图6 两种情况下社会总福利的差随回收难度系数的变化趋势

由图6可知，当零售商信息分享时，两种情形下社会总福利的差总是小于零，即零售商信息分享导致社会总福利下降。且当回收难度系数提高时，两者之间的差距越来越小。由命题4的分析可知，回收难度系数的提高使奖惩力度降低，进而使奖惩成本降低。此外，回收难度系数的提高也使两种情形下奖惩力度的差值减小，最终使两种情形下奖惩成本的差值减小，最终使两种情形下社会总福利的差距越来越小。

由第3.3节和图6的分析可知，当政府在社会总福利中不考虑奖惩成本时，零售商信息分享使社会总福利提高；但当政府在社会总福利中考虑奖惩成本时，零售商信息分享使社会总福利降低。

6 结语

本文考虑政府在废旧电子产品回收中的引导作用，结合当前热门的信息共享话题，研究政府所参与的闭环供应链中的零售商的信息分享问题。通过分析集中式决策的情形以及分散式决策情形下零售商信息分享与不分享的情况，分析了信息分享对闭环供应链中的博弈双方的决策和期望利润的影响。并重点研究了零售商信息分享对消费者剩余以及社会总福利的影响，最后设计了信息分享激励机制，得到以下主要结论：

（1）当零售商分享市场需求预测信息且预测信息比较乐观时，批发价、回收率、零售价和奖惩力度均提高；反之，批发价、回收率、零售价和奖惩力度均降低。

（2）当零售商分享预测需求信息时，制造商的期望利润增加，零售商的期望利润降低。当回收投资成本系数较小时，整个闭环供应链的期望利润提高；当回收投资成本系数较大时，整个闭环供应链的期望利润降低；且制造商和零售商的期望利润均随着预测需求信息精确度的提高而提高。

（3）当目标回收率较小时，两种情形下制造商的期望利润均提高；反之，两种情形下制造商的期望利润均降低。且无论零售商是否对其预测的市场需求信息进行分享，都会从政府实施的奖惩机制中获利，其利润都随着奖惩力度的提高而提高。

（4）当政府在社会总福利中不考虑奖惩成本且回收难度系数较小时，零售商信息分享使社会总福利提高；反之，零售商信息分享使社会总福利降低。但零售商信息分享总会使消费者剩余降低。

（5）在回收责任分担契约下，当回收责任分担比例适中时，零售商不仅愿意接受回收责任分担契约，还愿意分享其对市场需求预测的信息，达到博弈双方的共赢。

本文进一步的研究方向可以考虑零售商竞争或者制造商竞争的情形，也可以考虑制造商对需求信息的预测，研究闭环供应链中零售商的信息分享策略问题。