市场信息不对称背景下中小物流企业农产品物流发展策略研究

於少臣

（中国社会科学院大学工业经济系，北京 102488）

中国在肉类、蔬菜、水果等各种生鲜农产品的产量上均居全球首位，但是在物流供应链上的损耗巨大［1］。有研究指出，当前发达国家的生鲜农产品损耗率仅为5%，而中国的损耗率却高达30%，对农业资源造成了严重的浪费［2］。据统计，中国每年腐烂的水果约为0.12亿t，蔬菜更是达到了1.3亿t，预计直接经济损失约为1 000亿元［3］。目前，中国政府非常关注农产品的发展，相继出台了多项相关政策，同时也制定了关于农产品的标准和规范。但是生鲜农产品是一种具有地域性、时鲜性等多种特性的产品，加上农产品物流供应链上、下游存在严重的信息不对称，尤其是对农产品新鲜程度的隐瞒问题，加剧了产品的损耗［4］。所以农产品新鲜度信息不对称下的物流供应链协调问题，已成为中小物流企业农产品物流发展的主要难题。

大量学者针对农产品物流供应链问题进行了研究，主要包括农产品物流供应链的管理策略和物流供应链的协调。在管理策略方面已有较多学者进行了研究。朱雪丽等［5］对中国当前的生鲜农产品物流供应链现状进行了分析，同时结合智慧物流关键技术，提出了生鲜农产品物流供应链升级的优化方案，并进行了案例的应用分析。魏玲玲［6］提出了一种农产品物流供应链模式，可以有效减少生鲜农产品在物流过程中的损耗，并且还重点考虑食品的安全性，在整体上提升了农产品的物流效率。这方面的研究为农产品物流供应链的管理方法提供了借鉴。而在物流供应链的协调方面，大部分学者研究了农产品的特性以及信息不对称下的协调问题。朴惠淑等［7］针对电子商务环境构建了生鲜农产品供应链Stackelberg博弈模型，整个供应链包括生产商、物流服务商以及线下零售商，最后得到了供应链中各成员的最优决策——集中模式，反映出供应链绩效的关键是要引导消费者进行绿色和保鲜消费。唐振宇等［8］分析了生鲜农产品保险投入对消费者需求的影响，并研究了农产品信息的物流供应链效率问题，提出了农产品新鲜度信息的共享和协调方案。以上研究并未考虑农产品上、下游信息不对称对物流供应链的影响，同时较少地考虑了生鲜农产品的热点，尤其是生产商隐瞒农产品新鲜度的问题。实际上农产品的新鲜度与保存时间呈反比，对市场需求也存在着直接的影响，而生产商对信息的隐瞒也会增大物流供应链协调的难度。所以本研究将对生鲜农产品的特性进行重点考虑，在Stackelberg博弈的基础上建立单周期报童模型，旨在寻找信息不对称下的生鲜农产品物流供应链新鲜度的协调规律。

1 物流供应链协调模型假设

首先通过单周期报童模型将某农产品的生产企业看作是一个整体［9］。农产品的二级供应链由单个生产商和零售商构成，二者在物流供应链中进行批发价和订货量的Stackelberg博弈。由于生产商控制了农产品的产量，所以可将生产商看作是博弈领导者，那么零售商可被看作是跟随者。设生产商供应的某种农产品单位成本为c，公布后的农产品新鲜度为θ，批发价格为ω，零售商决定订购的量为q，之后向消费者出售的零售价格为p。在此假设过程中，不进行买卖双方的信誉、缺货等因素的考虑，同时农产品的残值保持为0。

影响消费者需求最重要的因素是农产品的新鲜程度，农产品的外观表征是消费者是否购买的重要依据［10］。在无法知道需求背景时定义扩展乘积形式的函数，即消费者的实际需求D，如式（1）所示。

式（1）中，θ(t)表示农产品新鲜程度；d表示消费者在农产品新鲜度值为1时随机需求。此时，令f(x)、F(x)分别为随机需求d的密度函数、分布函数。

通常情况下，农产品的新鲜程度与保存时间呈反比，当农产品超过保质期后，产品价值会趋于0。农产品的新鲜度函数如式（2）所示。

式（2）中，T表示农产品生命周期；t表示农产品到零售商处的时间，即出产时间。生产商掌握着农产品采摘或捕捞的时间，同时为零售商提供农产品的出产时间，农产品新鲜度信息在二者之间存在信息的不对称性。本研究具体的模型参数设定，如表1所示。

表1 具体的模型参数设定

其中，λ系数实际表示生产商隐瞒生鲜农产品的新鲜度信息，取值区间在［0，1］，λ越小说明生产商隐瞒程度越大，λ为1时说明生产商能够如实发布农产品的出产时间。

2 信息不对称下的物流供应链系统模型构建

2.1 信息不对称下的利润模型分析

当生产商不存在农产品新鲜度的隐瞒时，此时并不存在农产品新鲜度信息不对称的情况，生产商、零售商的利润函数分别如式（3）、式（4）所示。

由于π2是关于q的凹函数，所以零售商收益最大的q*表示为：

将式（5）代入式（3）后，那么生产商的最优批发价格ω*可通过式（6）来确定。

由于生产商掌握着农产品的出产时间，为了自身利益会隐瞒农产品的真实新鲜度，这种现象将对物流供应链造成严重的影响。设生产商隐瞒真实情况后新鲜度函数那么生产商的利润函数如式（7）所示。

零售商决策后和实际的利润函数，如式（8）、式（9）所示。

根据生产商的新鲜度及批发价信息，通过式（8）可以求得一阶最优条件，因此在信息不对称的情况下，零售商决策后的最优订购量如式（10）所示。

当信息不对称时，将式（10）代入式（7），生产商最优批发价格ωλ*由式（11）而定。

命题1：不管农产品的新鲜度信息对称与否，生产商在分散模式下具有惟一最优批发价格，同时

图1 农产品新鲜度随时间的变化过程

零售商在收货时无法判断新鲜度是否被隐瞒，此时θ(t)=θ(λt)，且t＜t0。由式（6）、式（11）可知，若θ(t)=θ(λt)，分散模式下的最优批发价格可由来决定，所以在t0时刻之前到达零售商处后，最优批发价格存在惟一性，与λ取值无关，同时因此，命题1得证。

命题2：在分散模式下，信息不对称会造成诸多不良后果。零售商会增加订货量；零售商的利润会被生产商侵占；对π的影响与t有关。若π随λ的减少而增加；若随λ的减少而先增后减，其中t͂表示为：

证明：由于存在，由式（5）和式（10）可得qλ*=所以在信息不对称下，零售商将被诱导增加订货量。生产商隐瞒信息后的利润可见式（11），存在，且存在所以在分散模式下，信息不对称下的生产商会使自身受益，零售商的实际利润可由式（9）来计算，并通过式（10）计算零售商的实际订货量。在命题1中，实际订货量为信息对称下的订货量，存在和，此时的情况为零售商在被隐瞒信息后增加了不必要的订货量。零售商实际的利润函数式（9）中，当订货量为时，零售商的利润最大，由于低于零售商决策的订货量，因此时的利润仍小于最大利润。结合式（7）与其他公式，对λ求一次导，结果如式（13）。

所以，生产商利润为λ的减函数。在信息不对称下，零售商的利润会被生产商侵占；生产商对农产品生产时间的隐瞒程度越大，利润也就越大。

集中模式下整个物流供应链的π，如式（14）。

设Q*为集中模式下惟一最优订货量，π在Q*处的值最大，如式（15）所示。

结合式（10）和式（15），只有qλ*=Q*，分散模式下的π最大，且qλ*与Q*越接近，其利润就会越高。具体见图2所示。

图2 总利润随订货量的变化过程

2.2 协调契约分析

生鲜农产品生产商与零售商之间存在着“双边际效应”，该现象导致整个物流供应链非常的不稳定，可以通过回购契约来实现双边的协调工作。在契约中约定给予零售商的回购价格b及批发价格ω，其中b＜ω。

命题3：在信息对称情况下，农产品物流供应链的回购契约表示形式为ω=αc+(1-α)p，其中b=(1-α)p，0＜α＜1。

如命题3中的回购契约表示形式，α表示利润分配系数，双方可通过有效沟通和谈判，实现对利润的重新分配。命题3得证。

命题4：在信息不对称情况下，在“双边际效应”中引入回购契约时，要确保新鲜度信息能够共享，解决生产商隐瞒农产品生产时间的问题。

首先引入命题3中的回购契约表示形式，同时结合式（8），得到零售商决策函数为，零售商决策订购量为结合式（7）与其他公式，对λ求一次导，得到生产商实际利润如式（16）。

只有生产商完全不隐瞒信息，即在λ取值为1时，在ω=αc+(1-α)p形 式 下 存 在，也就是说生产商在此条件下可以实现利润的最大化。所以在契约的束缚下，生产商将无法继续隐瞒信息，并且二者的利润函数与信息对称时一致。命题4得证。

3 物流供应链系统模型算例分析

如果存在某一蔬菜的二级生鲜农产品供应链，其中c为0.1元，正常保存条件下的T为30 d，t为5 d，p为0.4元；θ（t）为1时，生鲜农产品单位时间的消费者需求量在30 000 kg以内随机取值。因此，消费者实际的需求量可以表示为：

通过MATLAB软件对算例进行求解，在生产商隐瞒了农产品新鲜度的情况下，可以得到分散模式的最优批发价格ωλ*为0.25，该值与t、λ无关。不同新鲜度及隐瞒系数下的订货量情况，如表2所示。由表2可以看出，零售商订货量会随农产品新鲜程度的降低而减小；在农产品新鲜程度固定时，生产商对农产品新鲜度的隐瞒程度越高，即λ越接近0，零售商的订货量也将越高。

表2 不同新鲜度及隐瞒系数下的农产品订货量情况（单位：kg）

不同新鲜度及隐瞒系数对农产品物流供应链利润的影响，如图3所示。由图3可知，在农产品新鲜程度固定时，生产商对农产品新鲜度的隐瞒程度越高，其利润就越高，但是零售商的利润则在降低；农产品新鲜度的隐瞒程度对物流供应链的总效率影响，只与农产品实际出产时间相关。

图3 不同新鲜度及隐瞒系数对农产品物流供应链利润的影响

值得注意的是，当生鲜农产品出产时间相对较大时，生产商对农产品新鲜度的隐瞒甚至会导致零售商的亏损，即销售实际利润为负值。例如，当农产品的出产时间t为25 d，隐瞒系数λ为0.7时，零售商利润π2为-176.8元，此时的零售商会逐渐降低订货量，致使整个物流供应链非常的不稳定。

通过MATLAB软件对回购契约下的物流供应链结果进行计算，结果如图4所示，其中，分散决策下零售商的订购量q为固定值43 750 kg。图4结果显示，最优订货量是通过回购契约来实现的，确保了收益的最大化，还能够根据利润分配系数来重新分配供应链上各成员的利润。

图4 不同利润分配系数下的利润、批发及回购价格

以上结果说明，回购契约可以在信息不对称的情况下，实现“双边际效应”的有效协调，避免供应链双方为了片面追求自身利益的最大化，造成供应链整体效益的降低，同时确保了农产品新鲜度的共享，使得农产品新鲜度的隐瞒问题得到解决，并根据利润分配系数来重新分配供应链上各成员的利润。

4 小结

本研究主要针对市场信息不对称背景下中小物流企业农产品物流发展问题，研究了农产品物流供应链的协调问题。结果表明，零售商订货量会随农产品新鲜程度的降低而减小；在农产品新鲜程度固定时，生产商对农产品新鲜度的隐瞒程度越高，零售商的订货量越高，生产商的利润也将越高，但零售商的利润则在降低；当生鲜农产品出产时间相对较大时，生产商对农产品新鲜度的隐瞒甚至会导致零售商的亏损，即销售实际利润为负值，致使整个物流供应链非常的不稳定。回购契约可以在信息不对称的情况下，实现“双边际效应”的有效协调，避免供应链双方为了片面追求自身利益的最大化，造成供应链整体效益的降低，同时确保了农产品新鲜度的共享，使得农产品新鲜度的隐瞒问题得到解决，并根据利润分配系数来重新分配供应链上各成员的利润。