考虑消费者扶贫偏好的电商平台定价模型研究

朱泽裕，孙玉玲

(南京工业大学 经济与管理学院，江苏 南京 211816)

扶贫问题是国家关注的重点问题，2020年是我国脱贫攻坚决战决胜的关键一年。针对农村脱贫困难，农产品滞销等问题，各大电商平台响应国家号召，积极参与扶贫工作，帮助农产品供应商拓展销售渠道。例如，拼多多为832个国家级贫困县商家提供平台，2019年订单总额达到372.6亿元；阿里巴巴为农民推出了“村播计划”，2019年农产品交易额突破2 000亿元；京东平台推出“京东助农”项目，将其定为长期发展战略项目，2019年扶贫农产品成交额超过750亿元。通过电商平台扶贫已经成为农产品扶贫的一条重要途径[1]。

近年来，越来越多的学者对电商扶贫进行了研究。电商平台提供扶贫，可以有效地解决农产品滞销问题，减少农产品供应商的损失[2]。Xie和He[3]从精准扶贫的角度出发，构建了电子商务精准扶贫系统，此系统可以减轻农村贫困问题。王昕天等[4]基于电商扶贫的案例，通过数理模型研究了贫困主体获得感的影响因素。杨雪云和时浩楠[5]运用空间统计分析方法，研究了电商扶贫效率的空间特点以及影响因素。宋湘琴等[6]采用了SWOT分析方法，研究了渝东南地区农村电商扶贫所面临的问题，并对其长远发展提出了建议。Huang等[7]运用了实证分析的方法，研究了电子商务扶贫平台对中国农村家庭福祉的影响，结果表明该平台可以增加家庭收入。杨书焱[8]通过实证研究，分析了农村电商对农村脱贫的影响，结果表明农村电商对农村脱贫具有积极的正向影响。向丽和胡珑瑛[9]运用了结构方程模型，研究了农民参与电商扶贫意愿的主要影响因素。王方妍[10]基于农户调查数据，通过实证分析方法，探究了电商扶贫对贫困农户家庭收入的影响。上述文献较多从实证视角对电商扶贫策略和电商扶贫影响因素进行了研究，但是缺乏对消费者偏好方面电商决策的研究。

有较多的学者围绕消费者低碳偏好、时间偏好等不同偏好类型下的供应链决策问题开展研究。例如黄祖庆等[11]基于Hotelling模型，研究了消费者低碳偏好对供应链成员决策以及新品和废品定价的影响。龚本刚等[12]考虑了消费者低碳偏好对供应链收益的影响，发现消费者低碳偏好会提高销售价格。Waqas等[13]基于消费者对可再生能源的偏好，提出了能源交易价格的新方法，该方法能够增加消费者的效用和卖方的盈利能力。Wang等[14]研究发现消费者时间偏好对卖方收入有负面影响。有部分学者研究了消费者偏好对电商平台决策的影响。丁锋等[15]运用博弈模型，研究了消费者渠道偏好对跨境电商利润的影响。张磊等[16]研究发现消费者对不同广告的偏好会显著影响电商平台的广告转化率。消费者扶贫偏好是指消费者对扶贫企业的产品存在购买偏好[17]。仅有少量文献研究了消费者扶贫偏好对供应链的影响。周艳菊等[18]考虑消费者扶贫偏好，研究企业扶贫对供应链总利润的影响。万骁乐等[19]构建了3种扶贫模式，研究发现3种模式下，消费者扶贫偏好对贫困农户、批发商和合作社有正向影响。上述文献大多研究了不同消费者偏好对企业决策和供应链决策的影响，仅有少数的文献研究了消费者扶贫偏好对供应链的影响，而消费者扶贫偏好下电商平台定价决策方面的研究较为缺乏。

笔者考虑了消费者扶贫偏好，研究了“农产品供应商+电商平台”模式下的电商平台定价策略。主要研究了两个问题：①考虑消费者扶贫偏好时，电商平台的定价策略是什么；②消费者扶贫偏好对电商平台定价策略有什么影响。通过本问题的研究，以期为电商平台定价决策提供科学的指导和建议。

1 电商平台不扶贫时的定价决策模型

笔者考虑一个农产品供应商和电商平台组成的农产品供应链。农产品供应商通过电商平台将农产品售卖给消费者。模型符号说明如下：v表示农产品的价值(00)；w表示农产品的批发价格(w>0)；c表示农产品的成本价格(c>0)；p表示农产品的零售价格(p>0)。假设部分消费者具有扶贫偏好，用θ表示，其中0<θ<1。电商平台不扶贫时的产品质量为q1，扶贫时的产品质量为q2。根据Lim等[20]的假设，我们假定qi>c(i=1,2)。

当电商选择不扶贫策略时，决策顺序为：农产品供应商制定农产品的批发价格Wn，进而电商平台根据农产品的批发价格制定农产品的零售价格pn，消费者基于自身效用做出购买决策。

(1)

(2)

(3)

(4)

将公式(3)、公式(4)代入电商平台和农产品供应商的利润函数，可以得到最优的利润。其中，电商平台的最优利润为：

(5)

农产品供应商的最优利润为：

(6)

引理1：当电商平台不扶贫时，考虑消费者扶贫偏好的电商平台决策存在最优解。

2 电商平台扶贫时的定价决策模型

在电商平台扶贫的情况下，β表示消费者购买扶贫产品的可能性(0<β<1)；e表示电商平台扶贫的努力程度(e>0)；k表示电商平台的扶贫成本参数(0q1>c)。

电商平台和农产品供应商的利润函数分别为：

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

将公式(10)、(11)、(12)代入公式(7)、(8)中，可以求得最优的电商平台和农产品供应商利润。其中，电商平台的最优利润为：

(13)

农产品供应商的最优利润为：

(14)

引理2：当电商平台选择扶贫策略时，考虑消费者偏好的电商平台决策存在最优解。

比较电商平台扶贫前后的最优利润、供应商最优利润以及供应链最优利润，可以得到定理1。

定理1表明，在一定条件下，电商平台扶贫有助于提高农产品供应商和电商平台的最优利润。对于整个供应链而言，电商平台进行扶贫，使得供应链的整体利润有所提高。

比较电商平台扶贫前后的农产品最优零售价格和最优批发价格，可以得到定理2。

定理2表明，电商平台扶贫前后的产品质量和农产品的生产成本会影响农产品最优零售价格和最优批发价格。当扶贫前后的农产品质量差异较小且农产品的生产成本较低时，扶贫后的农产品最优零售价格会一直高于不扶贫时的农产品最优零售价格。所以，农产品供应商减小扶贫前后的农产品质量差异，降低农产品生产成本，可以使得电商平台的农产品最优零售价格上升。

推论：电商平台扶贫后，消费者扶贫偏好提高，农产品最优零售价格、电商平台和农产品供应商最优利润也会随之增加。

3 数值分析

假设农产品供应商的生产成本c=0.1，电商平台不扶贫时的产品质量q1=0.8，电商平台扶贫后的产品质量q2=0.9。研究消费者的扶贫偏好θ，消费者购买扶贫产品的可能性β，电商平台的扶贫成本参数k，消费者在两个电商平台之间的转换成本t和消费者在两个电商平台之间所处的位置x对电商平台和农产品供应商最优利润，农产品最优零售价格以及扶贫努力程度的影响。所有条件的设立必须满足：θ2β2-2kq2<0,q2>q1>c。

3.1 消费者扶贫偏好对最优定价决策的影响

假设消费者购买扶贫产品的可能性β=0.7，电商平台的扶贫成本参数k=0.4。图1、图2、图3、图4表明，随着消费者扶贫偏好θ增加，农产品供应商和电商平台的最优利润增加，农产品最优零售价、扶贫努力程度和供应链利润呈现上升趋势。从图1可知，农产品供应商的最优利润增长量总大于电商平台。对于农产品供应商和电商平台而言，消费者扶贫偏好的增加，不仅能够提高农产品最优零售价和最优利润，更有利于提升电商平台的扶贫倾向。

图1 θ对最优利润的影响 图2 θ对农产品最优零售价的影响

图3 θ对扶贫努力程度的影响 图4 θ对供应链利润的影响

图5 k对最优利润的影响 图6 k对农产品最优零售价的影响

3.2 电商扶贫成本k对最优决策和利润的影响

假设消费者的扶贫偏好θ=0.6，消费者购买扶贫产品的可能性β=0.7。由于前提条件θ2β2-2kq2<0，所以k>0.098。为使图形更加清晰，设k的最小取值为0.2。从图5、图6、图7、图8可知，电商平台的扶贫成本参数k的增加，会使电商平台和农产品供应商最优利润、农产品最优零售价、扶贫努力程度以及供应链利润减小。其中，电商平台的扶贫成本参数对农产品最优零售价的影响较小。同时，当电商平台的扶贫成本参数k越小，电商平台将越有动力进行扶贫。

图7 k对扶贫努力程度的影响 图8 k对供应链利润的影响

4 结论

文章考虑了消费者扶贫偏好，研究了电商平台的定价策略，讨论了消费者扶贫偏好对电商平台定价策略的影响。结果表明，考虑消费者扶贫偏好时，电商平台应采取扶贫策略。此时，电商平台的利润高于不扶贫时电商平台的利润。消费者扶贫偏好与农产品供应商、电商平台和供应链的利润成正比；扶贫成本参数与农产品供应商、电商平台和供应链的利润成反比；电商平台扶贫与不扶贫相比，供应链总利润提高。笔者研究可以得到以下启示：①电商平台可以通过考虑消费者扶贫偏好来增加平台和供应链的利润。例如，在平台上多设置扶贫标语和板块，增加扶贫产品，扩大消费者的扶贫意识。②当消费者偏好相对较高时，电商平台可以适当提高农产品零售价格，通过广告宣传等方式增强扶贫努力程度，提高平台利润。③电商平台可以控制扶贫成本，减少一定的扶贫项目，避免农产品供应商和电商平台利润的降低。④当电商平台扶贫时，农产品供应商可以降低农产品供应商的生产成本，提高产品质量，这样不仅可以提高扶贫后农产品的最优零售价格，还可以增加扶贫后农产品供应商和电商平台的利润。⑤电商平台可以对农产品供应商扶贫，例如可以增添扶贫产品的类型，增加扶贫产品的数量，由此可以提高自身的利润。由于电商平台扶贫后的利润高于不扶贫的利润，所以平台是有利可图。