新零售时代零售商主导的双渠道供应链线上线下服务水平决策——基于Hotelling模型

张建军，赵启兰

(1.内蒙古农业大学 经济管理学院，内蒙古 呼和浩特 010010；2.北京交通大学 经济管理学院，北京 100044)

一、引 言

随着新零售的兴起，零售正从过去简单的商品买卖交易关系转化为对消费者的深度服务关系[1]，即零售商更加注重围绕消费者的个性化、碎片化及柔性化服务的提供。在传统的B2C零售模式当中，商品交易的结束意味着企业与消费者之间互动关系的结束，而在智能化的C2B新零售时代，零售终端需紧密围绕消费者需求为其提供个性化的综合解决方案和极致的客户服务体验[2]，产品的销售过程本身就是服务的过程，产品销售的结束意味着企业与消费者长期互动关系的开始。同时，与传统零售模式相比，新零售模式下的供应链结构发生了变化，从传统的单渠道供应链转化为能够满足消费者多样化购物需求的双渠道供应链，消费者的消费诉求也从以往简单追求产品功能为核心转向追求整个消费过程中的服务体验，因此，零售商需围绕消费者需求不断优化自身的服务水平，从而提高客户粘性，增强市场竞争力。

迈克尔·波特[3](2002)研究认为成本优势和差异化经营优势是企业面对竞争时可采取的两种策略，对于开展线上业务或线下业务的零售商来讲，在产品同质化日益严重的今天，客户服务的差异化竞争已成为零售商的首要竞争战略。同时，随着服务经济的快速发展以及消费者服务意识的逐步增强，服务已成为提高企业核心竞争力和改善企业绩效的重要因素[4]，Kurata和Nam[5](2013)研究表明服务水平对企业绩效、客户关系及消费者满意度等具有正向影响；Jiang等[6](2020)进一步指出零售服务水平对提高整个供应链的收益具有重要影响，服务水平和价格决策逐步成为优化供应链绩效的重要手段和企业关注的焦点。因此，如何在激烈的双渠道供应链竞争中科学决策自身的服务水平和服务价格，如何不断提高自身的市场占有率乃至利润水平，是处于新零售时代的零售商必须要考虑的战略性问题。本文将通过构建Hotelling模型来深入分析零售商主导的双渠道供应链线上线下服务水平与物流服务价格联合决策，希望为零售商制定服务水平策略、明确目标市场等提供决策指导。

国内外学者围绕双渠道供应链的产品及服务价格决策等进行了广泛研究，如Chen等[7](2017)研究了双渠道供应链中的产品价格及质量决策，研究结果表明，从单渠道过渡为双渠道之后，可进一步提升产品的质量和整个供应链的绩效，由此说明，相较于单渠道而言，双渠道供应链具有更大的优势；Nahid和Morteza[8](2020)基于制造商构建的两种线下销售渠道来研究双渠道供应链的定价及质量最优决策等。在此基础上，部分学者将企业的利他偏好程度、消费者搭便车程度以及市场需求信息非对称等情形考虑到双渠道供应链中，研究了价格及订货量决策等，如骆正清等[9](2019)研究了双渠道供应链中的利他偏好程度对最优价格及利润水平的影响等；曹裕等[10](2019)进一步研究了双渠道供应链中消费者搭便车程度对零售商最优订货量决策的影响；Zhou等[11](2019)深入研究了市场需求信息非对称情形下，制造商主导的双渠道供应链价格决策问题。除此之外，部分学者进一步将双渠道中的制造商由一个拓展为两个，如赵俊杰等[12](2018)基于Hotelling模型研究了普通产品供应链与低碳产品供应链竞争情形下，不同产品的定价及减排决策。

而在双渠道供应链的服务水平决策研究方面，Zhou等[13](2018)研究了搭便车情形下的双渠道供应链售前服务水平决策；Wang等[14](2017)研究了两个制造企业与一个零售商构成的双渠道供应链，以两个企业生产的互补品为例研究产品价格决策和零售商的线下服务水平决策；Ranjan和Jha[15](2019)构建了制造商双渠道供应链，渠道间分别销售绿色产品与非绿色产品两种替代品，不同类型的产品需求分别受绿色质量水平和销售努力水平的影响，文章研究了产品价格及服务水平决策。在以上研究成果的基础上，学者们将研究视角拓展到闭环供应链当中，如Zhang等[16](2015)研究了产品回收情形下由制造商和零售商构成的闭环双渠道供应链，分析了集中与分散决策下的零售服务水平决策；Kong等[17](2017)研究了由制造商和零售商构成的闭环双渠道供应链，分析了末端零售价格与线下渠道的服务水平决策；然而以上研究均未涉及双渠道供应链中不同渠道服务水平以及服务价格等的联合决策。Chen等[18](2020)基于制造商构建的双渠道供应链研究了直销服务水平与零售商的零售服务水平决策，研究发现顾客忠诚度对两种服务水平均有较大影响。然而其未考虑线上渠道中的物流服务水平，亦缺乏对物流服务商参与双渠道供应链运营重要性的考量。

通过系统回顾以上文献研究成果可得，在双渠道供应链研究方面，国内外学者重点围绕产品价格、产品质量、产品订购量等进行决策，而围绕服务价格及服务水平联合决策的研究还较缺乏，尤其是同时对双渠道供应链中的线下渠道综合体验服务水平、线上渠道物流服务水平以及物流服务价格进行决策的研究鲜见于文献报道。同时，在双渠道供应链研究中，很多学者均强调了物流服务水平对于线上零售的重要性[19-21]，但很少学者将为线上渠道提供物流服务的物流服务商以及物流服务水平变量纳入模型中进行研究，对物流服务商参与双渠道供应链运营的重要性认识不足。而物流服务是影响线上渠道销售量的重要因素，同时，新零售的深入发展使得面向消费者的服务能力和水平决策成为零售商所关注的重要领域。除此之外，在新零售的发展趋势下，零售商具备与消费者持续交互的优势，其在供应链体系中的话语权逐步增大，并逐渐成为供应链的主导者。

针对已有研究成果的不足，本文将立足新零售的发展趋势，通过构建Hotelling模型，深入研究不同决策模式下零售商主导的双渠道供应链线上线下服务水平与物流服务价格联合决策，并深入分析不同决策模式下线上线下渠道的市场份额及利润水平，为不同渠道的零售商构建服务水平战略、明确目标市场等提供决策支持。

二、Hotelling模型的构建

Hotelling[22](1929)提出了一个消费者在[0,1]的直线空间上均匀分布的厂商选址模型，本文借鉴Hotelling模型的构建逻辑，结合双渠道供应链的特点，构建由线上零售商与线下零售商参与的Hotelling模型。假设在一个长度为1的直线空间里，消费者在[0,1]区间内均匀分布，该市场空间内的消费者既是价格敏感型同时又是服务敏感型的。其中，线下零售商与线上零售商分别位于空间的两端，销售同质同价的产品，产品的零售价格均为p。参照赵俊杰等[12](2018)、韦铁等[23](2013)等的研究设计，本文假设线下消费者的单位距离成本为t(由于线下消费者与零售终端具有一定的距离，消费者需付出交通成本、时间成本等来抵达零售终端，且距离越远，其付出的成本越大，本文认为距离与成本呈正比例关系)，线下零售商的线下综合体验服务水平为s(包括店铺的布局设计、消费环境以及线下零售终端的智能化水平等为消费者带来的综合体验)。在新零售时代，服务水平对客户需求具有重要影响，假设消费者对线下综合体验服务水平的敏感系数为a；借鉴Kong等[17](2017)以及Niu等[24](2012)的研究假设，本文认为消费者对线上与线下产品的价格敏感系数不同，分别为k和r，且k>r。

由于线上消费者不存在距离成本的问题，但其存在线上的搜索成本等，假设消费者线上搜索产品所付出的成本为co(包括浏览、搜索、比对以及分析消费者评价等所付出的综合成本)，线上销售的产品需通过物流服务来实现交付，设物流服务水平为e，消费者对物流服务水平的敏感系数为b，假设消费者购买单位产品的效用为v，区别于赵俊杰等[12](2018)的研究设计，本文既考虑了产品价格和物理距离给消费者带来的效用损失问题，又考虑了物流服务水平以及线下综合体验服务水平给消费者带来的正向效用问题，使构建的模型更符合实际。

由于位于x处的消费者购买线上和线下的产品无差异，因而Hotelling模型的均衡条件如下：

v-rp-tx+as=v-kp+be-co

由此可得，线上零售商与线下零售商的需求函数分别为

由此可得：

as+co-be+(k-r)p

其中，mo与mf分别代表线上需求与线下需求，也即线上与线下渠道的市场占有率。

三、分散决策模式的线上线下服务水平决策

随着新零售的深入发展，线上线下渠道同价已成为发展趋势，本文假设线上线下的产品同价，均为p且是外生变量，即产品的零售价格是由整个消费市场所决定的，零售商需通过服务的差异化竞争战略，即通过服务和技术创新来引流，从而占领市场生态位[25]，不断提高市场竞争力。

本文构建的双渠道供应链由制造商、线上零售商、线下零售商以及物流服务商等四个主体构成，其中，制造商将产品的分销业务委托于两个零售商，其批发价格均为w，其中一个零售商开展线上业务，另一个零售商开展线下业务，即两个零售商之间存在围绕客户需求的竞争。线上零售商需通过物流服务外包的方式来完成产品的交付，即委托物流服务商来提供物流服务，设单位产品的物流服务价格为pl；而线下零售商销售的产品需通过消费者到店体验并自取的方式来完成交付。此种情形下的双渠道供应链模型如图1所示。

作为零售商主导下的双渠道供应链，此时的决策顺序为：线上零售商与线下零售商基于Nash博弈同时确定物流服务价格pl以及线下综合体验服务水平s、其次，物流服务商决策物流服务水平e，即零售商与物流服务商之间是主从博弈关系，因此，采用逆向归纳法可得最优线下综合体验服务水平、物流服务水平以及物流服务价格等如下。其中，分散决策模式用上标d来表示。

此时，线上零售商与线下零售商所占市场份额以及各决策主体的最优利润分别为

-t2≤(a2-b2)(p-w)+b2cl+tco+t(k-r)p≤t2

命题1：分散决策模式下，线下综合体验服务水平与物流服务水平均随着单位距离成本t的增大而减小、随着线下综合体验服务敏感系数a的增大而增大；物流服务水平随着(k-r)的增大而增大。

证明：根据分散决策时最优线下综合体验服务水平sd与物流服务水平ed的表达式可得出其与t、a及(k-r)的变动关系。

当线下消费者的单位距离成本t增大时，线下零售商的市场吸引力会减弱，其市场占有率降低，同时消费者所付出的成本增大，从而导致其线下综合体验服务水平的下降；同理，当t增大时，线上零售商和物流服务商的市场占有率提高，此时，物流服务商缺乏提高物流服务水平的积极性，因此，物流服务水平会下滑，从而在与线下零售商的竞争中争取更大的利润空间。

基于线上零售商、线下零售商以及物流服务商之间的竞争关系，当线下综合体验服务敏感系数增大时，线下零售商与物流服务商均有提高各自服务水平的积极性，从而赢得更多的市场份额和利润。

其中，(k-r)代表线上产品价格敏感系数与线下产品价格敏感系数之差，其值越大则代表消费者对线上渠道的认同度越低。当(k-r)增大时，表明消费者更偏好于线下渠道，此时承担线上商品交付任务的物流服务商会提高物流服务水平，从而在一定程度上增强线上渠道的吸引力，提高物流服务商的物流业务量和利润水平。

命题2：分散决策模式下，线上零售商及物流服务商的利润均随着(k-r)的增大而减小；线下零售商的利润随着(k-r)的增大而增大。

四、合作决策模式的线上线下服务水平决策

线上零售商为进一步构筑竞争壁垒，会通过战略投资、入股、收购物流类企业或通过自建物流服务体系的方式等来实现与物流服务商之间的合作，从而不断提高自身竞争力。如阿里巴巴通过构建菜鸟物流体系、投资“三通一达”、高德地图等物流及相关技术类企业来提高其线上渠道的竞争优势。因此，此部分重点研究线上零售商与物流服务商局部合作决策时的最优服务水平策略。

若线上零售商与物流服务商通过构建战略合作伙伴关系的方式进行深度合作，此时，双渠道供应链相关主体的博弈策略为：线上零售商与线下零售商基于Nash博弈同时确定物流服务水平e及线下综合体验服务水平s，其决策模型如图2所示。此时线上零售商与物流服务商的总利润函数∏roi及线下零售商的利润函数∏rf如下。线上零售商与物流服务商合作的情形用上标c来表示。

图2 线上零售商与物流服务商合作决策模型

此时，线上零售商与线下零售商所占市场份额分别为

0≤(a2-b2)(p-w)+b2cl+tco+t(k-r)p≤t2

线上零售商与物流服务商的总利润及线下零售商的最优利润分别为

命题3：线上零售商与物流服务商合作决策时，物流服务水平及线下综合体验服务水平均随着各自服务水平敏感系数的增大而增大、随着单位距离成本t的增大而减小，但不受(k-r)的影响。

证明：根据最优物流服务水平ec及线下综合体验服务水平sc的表达式可得证。即当各自的服务水平敏感系数增大时，双方都有提高各自服务水平的动力，从而可争取更多的市场份额和利润空间；物流服务水平及线下综合体验服务水平与单位距离成本t变动关系的管理学解释如命题1。同时，当线上零售商与物流服务商合作时，物流服务水平由线上零售商决策，线上与线下零售商主要围绕服务水平来竞争，此时，产品价格敏感系数之差对各自服务水平的决策均没有影响。

命题4：线上零售商与物流服务商合作决策时，线上零售商市场占有率随着(k-r)的增大而减小、随着单位距离成本t的增大而增大；同理，线下零售商的市场占有率与以上系数的变动关系与线上零售商相反。

根据命题1的研究结果可得：(k-r)的增大代表消费者更偏好于线下渠道，此时，线下渠道的市场份额会增大，即线下零售商的市场占有率会提高，而线上零售商的市场占有率会降低。同时，当单位距离成本t增大时，消费者通过线下渠道获取产品的成本增大，此时，线下渠道的市场占有率会降低，而线上渠道的市场占有率会提高。因此，线上零售商应将目标市场定位于(k-r)较小的消费者，而线下零售商应将目标市场定位于(k-r)较大的消费者。

五、两种决策模式下最优决策的对比分析

此部分分析两种决策模式下，零售商主导的双渠道供应链线上线下最优服务水平以及各参与主体最优利润之间的关系；除此之外，亦分析两种决策模式下最优服务决策及利润与相关参数的变化关系。

命题5：两种决策模式下，线上零售商的利润及其市场占有率均随着(k-r)的增大而减小；线下零售商的利润及其市场占有率均随着(k-r)、a的增大而增大、随着b的增大而减小；线下综合体验服务水平与物流服务水平均随着单位距离成本t的增大而减小。

结合以上命题研究结果可得：两种决策模式下，线上零售商的利润及其市场占有率均随着(k-r)的增大而减小，也即当(k-r)增大时，线上零售商的市场占有率会降低，这将直接影响其利润水平；同理可得线下零售商的利润及其市场占有率均随着(k-r)的增大而增大；根据命题3的研究结果可得：当线下综合体验服务水平敏感系数a增大时，线下渠道的综合体验服务水平会增大，从而扩大了线下渠道的市场占有率和利润水平；同理，当物流服务水平敏感系数b增大时，线上渠道的市场占有率和利润水平会增大，而线下渠道则相反。

同时，线下综合体验服务水平与物流服务水平均随着单位距离成本t的增大而减小，也即当线下渠道的消费者单位距离成本增大时，会影响消费者的线下综合体验水平，此时，线下渠道的市场份额减少，而物流服务商的市场份额增大、物流业务量旺盛，因而，在提高自身利润水平的驱使下，物流服务商提供的物流服务水平会下降。

命题6：线上零售商与物流服务商合作情形下，线上零售商的市场份额大于分散决策时的市场份额；同理，分散决策时，线下零售商的市场份额增大，其利润水平也会提高。

证明：根据上文的研究结果可得：

根据上文的研究结果可得：

也即，当线上零售商采取合作策略时，其市场占有率大于非合作时的市场占有率。而对于线下零售商来讲，其市场占有率及利润水平会受到线上零售商合作决策的影响，当线上零售商与物流服务商合作时，线下零售商的市场占有率及利润水平均会降低。反之，当分散决策时，其市场占有率及利润水平会提高。

命题7：两种决策模式下整个供应链的线下综合体验服务水平不变，即线下零售商所服务消费者的消费者剩余不变；相比分散决策模式而言，合作决策模式下的物流服务水平更高。

借鉴Yu和Xiao[27](2017)关于消费者剩余的计算方式，消费者剩余仅与产品零售价格与线下综合体验服务水平相关，由于线下综合体验服务水平不变，所以，消费者剩余不变。

根据上文研究结果可得：

命题8：分散决策时，整个供应链的物流服务水平小于线下综合体验服务水平；而在合作决策模式下，当消费者的服务水平敏感系数相等时，即a=b时，整个供应链的物流服务水平小于线下综合体验服务水平。

证明：根据上文研究结果可得：

由于(a2-b2)(p-w)+b2cl+cot+t(k-r)p≤t2，此时，sd-ed≥0，也即分散决策模式下的物流服务水平低于线下综合体验服务水平。

六、数值分析

上文通过构建博弈模型的方式研究了两种决策模式下的最优决策，并通过最优决策的表达式分析了其受相关因素的影响。在此基础上，为更直观的展现本文的主要研究命题及结论，借鉴大部分学者如Chen等[18](2020)以及Shu等[19](2020)的研究设计及参数模拟赋值方式，本部分将进一步通过数值模拟方法进行深入分析。相关参数的初始赋值情况见表1。

表1 各参数初始赋值表

(一)两种决策模式下线上渠道的市场占有率及服务水平与相关参数的变化关系

图3分别模拟了两种决策模式下，线上渠道的市场占有率、物流服务水平以及线下综合体验服务水平随单位距离成本t的变动关系。图3显示：两种决策模式下，线上渠道的市场占有率均随着单位距离成本t的增大而增大，同时，物流服务水平以及线下综合体验服务水平均随着单位距离成本t的增大而减小。通过对比分析可得出：合作决策模式下的物流服务水平及线上渠道的市场占有率均更高。

图3 分散决策和合作决策时最优决策等随t的变动

图4分别模拟了两种决策模式下，线上渠道的市场占有率以及各决策主体的利润随(k-r)的变动关系。图4显示：两种决策模式下，各决策主体的利润及线上渠道的市场占有率随(k-r)的变动方向一致，即线上零售商和物流服务商的利润以及线上渠道的市场占有率均随(k-r)的增大而减小，线下零售商的利润随(k-r)的增大而增大。通过对比分析可得出：合作决策模式下，由于线上零售商与物流服务商的深度合作提高了线上渠道的市场竞争力和市场占有率，因此，线下零售商的利润有明显下滑。

图4 分散决策和合作决策时最优决策等随(k-r)的变动

图5分别模拟了两种决策模式下，线上渠道的市场占有率、物流服务水平、线下综合体验服务水平以及各决策主体的利润随综合体验服务水平敏感系数a的变动关系。图5显示：两种决策模式下，线上零售商和物流服务商的利润、线上渠道的市场占有率均随a的增大而减小；而线下综合体验服务水平均随a的增大而增大。分散决策时，物流服务水平随a的增大而增大；合作决策时，物流服务水平与a的变化无关。

图5 分散决策和合作决策时最优决策等随a的变动

图6分别模拟了两种决策模式下，线上渠道的市场占有率、物流服务水平以及各决策主体的利润随物流服务水平敏感系数b的变动关系。图6显示：各决策主体的利润、线上渠道的市场占有率以及物流服务水平随b的变动方向一致，即两种决策模式下，线上零售商和物流服务商的利润、线上渠道的市场占有率和物流服务水平等均随b的增大而增大。

图6 分散决策与合作决策时最优决策等随b的变动

(二)两种决策模式下最优决策与利润的对比分析

通过表2的数值模拟分析结果可得，与分散决策模式相比，合作决策模式下线上渠道的市场占有率、物流服务水平均有较大提高，且合作决策模式下线上零售商与物流服务商的总利润大于分散决策模式下两者的利润之和、而线下零售商的利润水平有明显下滑，也即对于线上零售商来讲，合作策略属于占优战略。

除此之外，表2的数值分析结果显示：线下综合体验服务水平不受线上零售商合作决策的影响，但物流服务水平受线上零售商决策模式的影响，合作决策下的物流服务水平高于分散决策下的物流服务水平。同时，分散决策下整个供应链的物流服务水平小于线下综合体验服务水平，且当消费者的服务水平敏感系数相等时，即a=b时，合作决策模式下整个供应链的物流服务水平亦小于线下综合体验服务水平。

表2 当a=b时两种决策模式下最优决策与利润的对比

七、研究结论与启示

(一)主要研究结论

本文通过构建Hotelling模型，深入研究不同决策模式下零售商主导的双渠道供应链线上线下服务水平与物流服务价格联合决策，并深入分析不同决策模式下线上线下渠道的市场份额及利润水平，得出以下主要研究结论：

1.消费者的线上线下产品价格敏感系数之差对线上和线下渠道的市场占有率及相关主体的利润水平具有重要影响。当线上线下产品价格敏感系数之差增大时，线上渠道的市场占有率降低，线上零售商和物流服务商的利润水平下滑，而线下渠道的市场占有率与线下零售商的利润水平同时增大。

2.分散决策与合作决策模式下，单位距离成本对线上渠道市场占有率具有正向影响，而对物流服务水平以及线下综合体验服务水平具有负向影响。线下综合体验服务水平敏感系数对线上渠道市场占有率、线上零售商及物流服务商利润具有负向影响，而对线下综合体验服务水平具有正向影响；物流服务水平敏感系数对线上零售商和物流服务商的利润、线上渠道的市场占有率以及整个供应链的物流服务水平具有正向影响，而对线下零售商的利润具有负向影响。

3.对于线上零售商来讲，其与物流服务商的合作策略可进一步提高其线上市场份额和利润水平，同时也可提高整个供应链的物流服务水平，从而实现消费者价值最大化；同时，对于线下零售商来讲，线上零售商与物流服务商的合作一定程度上影响了其市场份额和利润水平，但不影响其线下综合体验服务水平，此时，线下零售商所服务消费者的消费者剩余不变。

(二)启示

1.双渠道供应链中不同渠道的决策主体应采取差异化的目标市场定位策略。由于线上线下产品价格敏感系数之差、不同渠道的服务水平均对供应链不同渠道决策主体的利润具有相异影响，因此，对于线上零售商和物流服务商来讲，其需将目标市场定位于对线上渠道价格敏感性较低，且对物流服务水平敏感性较高的消费者；而线下零售商需将其目标市场定位于对线上渠道价格敏感性较高，且对线下综合体验服务水平敏感性较高的消费者，这样更便于增大自身的市场份额，获取更多的利润。

2.线下零售商应科学选址，缩短与消费者之间的时间距离，提高消费者综合体验服务水平。线下零售商应基于消费者分布、历史消费数据以及消费需求预测等进行科学选址，以此来缩短消费者线下消费的时间距离，从而降低单位距离成本；而单位距离成本的降低可在一定程度上优化线下综合体验服务水平，进而凸显线下零售商的市场竞争优势。

3.线上渠道的零售商和物流服务商应采取合作策略。由于线上零售商与物流服务商的合作可提高物流服务水平和消费者剩余，进而增强整个线上渠道的市场竞争力，因此，对于线上零售商来讲，其与物流服务商的合作策略是其占优战略。所以，线上零售商和物流服务商应采取战略合作、战略投资、相互持股等方式来强化彼此的合作关系，形成一种紧密的利益联结机制，从而实现整个供应链经济效益和客户价值的最大化。