基于委托代理模型的线上广告时序策略与线下服务激励机制研究

李 响 刘 悦

(1. 南开大学经济与社会发展研究院；2. 南开大学经济学院)

1 研究背景

随着互联网技术的快速提高，电商零售业得到了显著发展。2018年上半年，中国线上市场规模达4.08万亿元，占零售总额22.7%[1]。但是，网购在相当程度上难以实现对商品品质与匹配度等信息全面而真切的感知，从而导致满意度差、退货率高等问题。正如2018年KIBO的调查显示，近80%的消费者对产品体验有着较强的需求，并且重要性占比逐年增长。由此，诸多线上零售商与线下实体店进行合作，构建以消费者线下体验与线上购买为主线的体验经济模式[2,3]。

目前，线上零售商以入驻具有自营产品的线下实体店为主要模式。例如，天猫国际与丝芙兰揭幕国内首家跨境电商体验店，Google入驻线下零售商Currys PC World售卖其相关电子商品。与此同时，线上零售商利用微信公众号、App等媒体广告向消费者进行线下推荐。Google利用快闪店铺与电视广告等方式进行线下体验模式的推广，并随后进行线下选址；丝芙兰体验店启幕后，天猫国际与丝芙兰进行广告合作宣传体验店的购物优势与独家产品。因此，广告的决策时机也是供应链成员值得关注的问题。当先制定契约再进行广告推广时，相较于预先广告情境，契约成为了线上零售商获取信息的有效途径，广告水平会根据不同的市场信息与体验服务信息呈现相应的差异形式。

综上所述，线上广告与线下服务是形成消费者体验需求的关键因素，并导致O2O体验经济模式的权衡较为复杂。由线上零售商的角度来看，首先，广告可以起到宣传作用来提升需求，但也会权衡相应的广告成本；其次，企业的广告与契约制定之间的决策顺序对服务激励的交互影响效果尚不明确；最后，线上零售商仅掌握已发生的历史订单与交易数据，在不与线下门店进行信息协同的情况下，可能无法准确地对市场需求进行预测[4]。特别是服装、电子产品等时尚单品，线下体验店通过问卷调查、导购等方式，可获得精准的消费者偏好与价格敏感度等核心信息。因此，线上零售商应如何设计契约，促使线下实体店如实汇报市场信息并付出最优服务水平，以此避免线下体验店“安心收取固定报酬，不过多耗费服务成本”的心理对消费者的购物体验与交易数量造成影响。

基于此，将线上零售商如何制定合作契约与广告推荐策略，线下体验店如何权衡服务努力所产生的交叉收益及契约收益与服务成本的关系并获取最佳收益，作为本研究的研究重点。特别是契约合同与广告的决策主体均是线上零售商，二者之间具有较强的现实关联与实践意义。拟解决问题如下：①市场信息不对称背景下，契约能否起到信息甄别的作用并激励线下体验店提升服务水平？②不同的广告时序模式对零售商乃至整个供应链绩效和广告决策具有什么影响，机理是怎样的？

2 文献综述

全渠道模式可视为线上与线下的无缝衔接[5,6]。GALLINO等[7]与BELL等[8]均通过实证研究，认为O2O模式能够促进零售业需求快速增长。诸多学者认为，消费者进入线下体验店享受体验服务时，会产生潜在需求并进行额外购买[9,10]。GAO等[11]在全渠道研究中表明，到店消费者的额外购买提高了实体店的绩效，因此，数额可观的额外收益才能使体验店拥有提供优质服务的内在动力。线下体验店提供体验服务的同时还会承担一定的服务成本[12]，目前针对体验服务已实行的补偿策略分别为单位服务补偿[13,14]、销量转移[15]和二部制合同激励[16]。但前两种策略仅以订单数量作为服务补偿支付的全部依据，并未提供防止线下体验店出现道德风险的合理激励；第三种策略考虑了线下体验店的道德风险问题，但未研究事前的逆向选择对供应链绩效的影响。与上述不同的是，本研究以需求信息不对称为研究背景，考虑线上广告与线下体验服务引发的交叉收益对各方决策及整体供应链绩效的影响。

委托代理理论适用于解决逆向选择、道德风险等不确定问题，以此更为高效地甄别并激励代理方，使其付出更多努力[17～19]。SHEN等[20]考虑了零售成本是私人信息的委托代理问题，建立了批发价与回购价的激励合同，并能够协调渠道绩效。HUANG等[21]考虑面对可信类型不确定的供应商，发现道德风险并不一定会为高类型供应商带来更多的利润。ZHU[22]考虑可变成本为私人信息的情况，制定买方与供应商的外包合同并提出不对称信息的风险建议。陈晓红等[23]研究了污染治理的委托代理问题，设计排污方的外包契约以消除治污方道德风险带来的影响。上述文献均以单一信息不对称为研究背景，与之不同的是，本研究以市场需求信息与服务类型不对称为背景，探究最优的委托代理契约。

线上广告策略主要体现在通过在线广告引导消费者线下购买。WU等[24]研究表明在独家广告中，制造商会将消费者推荐给成本效率更高的零售商。GUAN等[25]比较分析了不对称信息下制造商的质量广告与零售商的市场调研的决策顺序问题，提出最先发布广告总是有利于实体零售商的利润。前者未考虑不对称信息背景以及广告策略的决策顺序问题，后者未将如何激励努力水平作为研究重点。

综上所述，本研究以线上零售商入驻线下体验店为研究背景，通过委托代理理论制定具有信息甄别与服务激励的佣金契约，探究需求信息不对称下线上零售商的广告与线下体验服务之间的决策时序对供应链绩效的影响，这也是本研究重要的创新点之一。

3 问题描述

本研究以电商平台布局线下体验店为研究背景，在由一个线上零售商与一个拥有自营产品的线下体验店组成的体验经济O2O供应链中，线上零售商向线下体验店提供合作契约，后者向到店消费者进行产品展示并提供体验服务，包括现场讲解、产品展示与试用，以及售后保障说明等，消费者享受服务后可以再到移动端进行线上选购与支付。线下实体店支持全流量运营，如Google入驻线下零售商Currys PC World体验区等模式，即消费者享受服务后再到线上完成选购与支付，线上零售商可以收到来自体验店的订单，并从销售额中以一定比例向线下实体店支付佣金。

3.1 市场需求

3.2 合作契约

由于线下体验店拥有市场需求信息与服务努力水平等私人信息，线上线下通过契约所产生的合作可视为委托代理关系。为达到信息甄别与服务激励的目标，线上零售商可制定针对市场信息甄别与服务努力激励的委托代理契约。因此，沿用线性契约模型，线上零售商制定线性报酬T=α+βpQ，契约可表示为T(α,β)。其中，α为固定报酬，即线下体验店接受契约后所获得的支付，与销量无关；β(0<β<1)为收益共享比例，即线上零售商根据消费者享受线下服务后在线上付款的销售额向线下体验店进行的支付。以Google手机入驻线下体验店Currys PC World为例，体验店向到店消费者提供讲解、推荐、试用等系列体验服务后，通过扫描产品对应的二维码进行下单；线上零售商根据来自体验店的订单销售额向线下体验店支付一定比例的佣金。

线上零售商是委托人，为风险中性，线下体验店是代理人，为风险厌恶，并具有风险不变的绝对风险规避特征E[-e-ρ π]，其中，ρ>0为代理人绝对风险规避系数。相关变量见表1。

表1 符号及其含义说明

3.3 决策顺序与模型建立

考虑线上零售商的广告时序与契约制定之间的关系，构建两个不同时序的模式。在预先广告模式中，线上零售商首先决策广告水平r，随后再制定契约T(α,β)，最后线下体验店相应选择契约类型并向消费者提供体验服务。在预先契约模式中，线上零售商首先制定契约T(α,β)，随后线下体验店相应选择契约类型，线上零售商再决策广告水平r，最后线下体验店向消费者提供体验服务。

本研究所构建的O2O体验经济供应链模型，同以往研究的传统制造商与零售商供应链模型之间具有本质的不同，依据目前线上零售商入驻线下体验店的运营案例，线上零售商以二部制契约中的固定报酬与收益共享比例作为线下服务的补偿与激励支付。与此同时，消费者到店接受线下体验服务时，由于线下服务的外溢性，会促使消费者对店内自营产品进行一定的额外购买，由此产生的交叉收益也成为了线下体验店提供高水平服务努力的潜在激励。线下体验店的保留期望利润设定为π0，低于此利润线下体验店不接收契约。

本研究聚焦线上零售商向消费者进行线下广告推荐策略对供应链绩效以及契约激励效率的影响，因此，下面考虑不同信息状态下广告与契约不同决策顺序的策略情境，分别为对称信息的广告推荐(symmetric recommendation, SR)、不对称信息的预先广告推荐(asymmetric upfront recommendation, AUR)、不对称信息的预先契约(asymmetric upfront contract, AUC)。

4 模型构建与分析

4.1 对称信息的广告推荐(SR)

在对称信息的广告推荐情境中，市场需求信息与服务努力水平均为可视信息，线上零售商可依据线下体验店的真实信息进行决策，不存在激励问题。因此，其推荐广告的决策在制定委托代理契约的前后均无差异。对称信息的委托代理契约模型为

(1)

式中，IR为个人理性约束，保证代理人利润在加入契约关系时而不受损。因为这里是信息对称，所以只有一种情况。

证明利用KT条件，引入拉格朗日乘子λ，构建拉格朗日函数，得到L(λ)=(1-β)·p(θ+r+e)-α-vr2/2+λ(α+βp(θ+r+e)+μe-ke2/2-ρσ2(βp)2/2-π0)。可知拉格朗日函数是关于服务努力e的凹函数，则根据一阶条件得到eSR*=(p+μ)/k，分别代入各变量表达式，由此可得上述最优解。

定理1表明，在对称信息情境中，线上零售商能够掌握线下体验店的全部信息，不存在信息不对称导致的无效支出，只需支付固定工资即可，无需对线下体验店支付激励工资，线下体验店仅得到参与约束下的保留利润。

推论1①∂rSR*/∂v<0，∂eSR*/∂k<0；②∂αSR*/∂k<0，∂eSR*/∂μ>0。

推论1①表明，线上零售商的广告策略与线下体验店的服务努力水平，均与自身成本系数呈负相关关系，即成本越高，则策略水平越低，较为直观地体现出决策权衡受成本效率的影响。推论1②表明，线上零售商会根据线下体验店的服务效率，通过固定支付进行补贴，即服务效率越高(k越小)，固定支付越大，以此能够促使线下体验店进一步提高服务效率以扩大产品需求。此外，由于体验服务可以获得额外收益，则考虑消费者额外购买的情况下，线下体验店的服务努力水平具备自我激励的特性。

4.2 不对称信息的预先广告推荐(AUR)

在需求信息不对称的预先广告模式中，市场需求信息及其服务努力程度均为私人信息，线上零售商无法观察到，需要建立契约，以此对其高能力类型与低能力类型进行信息甄别与努力激励。其中，eij(i,j=H,L)代表代理人的真实服务类型为i，而汇报给委托人的信息为j，因此需探讨4种信息。预先广告推荐策略下不对称信息的委托代理契约模型为

(2)

此情境中考虑预先广告推荐，即线上零售商在签约线下体验店之前便向消费者进行线下体验店的广告推荐，因此广告水平唯一，并不因市场信息类型高低而不同。

定理2表明，在需求信息不对称情境的预先广告模式中，线上零售商需要制定收益共享比例以激励线下体验店的服务努力水平，无论市场信息类型高低，其服务努力均在同一汇报类型中是相等的，说明激励有效。广告决策不受市场信息类型所影响，广告水平相等。

推论2①表明，在预先广告模式中，对线下体验店的激励水平具有“高端不扭曲”的特性，即对高能力类型的收益共享比例不受市场需求与市场条件的影响。市场需求为低类型时，其收益共享比例随着低类型市场概率的下降而降低，随着市场需求差距的扩大而降低。这是由于随着高类型市场需求的市场条件较好(m越大)时，线上零售商对体验店的单位激励能够获得更多的边际收益；在市场条件较差时，对线下体验店的激励逐渐降低。由于市场异质性较为明显(Δθ越大)时，线下体验店所能带来的边际收益变小，因此失去激励工资。推论2②表明，线上零售商的激励支付与线下体验店的服务效率呈正相关关系，即激励支付水平随服务效率的提高(k越小)而增加，不仅对服务努力水平具有激励作用，也对线下体验店服务效率具有促进作用。

推论3①表明，在预先广告模式中，线上零售商入驻何种体验店未确定，仅向市场与消费者进行预热与推广，因此不受市场需求信息影响，与对称情境中的广告水平一致。推论3②表明，广告投入越高，固定支付越低。线上零售商在广告策略之后再进行契约制定，该策略下广告与固定支付之间具有互相替代的作用。

4.3 不对称信息的预先契约(AUC)

预先契约策略可以在广告决策之前将市场需求信息进行甄别，需求信息不对称的预先契约委托代理模型为

(3)

在需求信息不对称的预先契约模式中，仍考虑市场需求信息与线下体验店服务努力程度的不对称问题，线上零售商会预先制定契约，随后据签约的情况进行高低类型的广告决策。

定理3表明，在需求信息不对称的预先契约模式中，线上零售商的广告水平根据市场情况有所区分，并得到如下推论。

推论4①表明，预先契约模式中，广告决策与激励支付为互相替代关系，且具备激励作用。这与推论3中的内容不同，预先广告模式中广告与契约固定支付为互相替代关系，旨在促进签约。推论4②显示出较为反直觉的结果，线上零售商对高类型体验店的广告水平小于对低类型体验店的广告水平。直观来看，应对市场需求高类型时的体验店进行水平较高的广告宣传，以此获取更大的激励效果与期望收益。但是，通过预先制定契约与线下体验店接受契约的情况，线上零售商可以掌握线下体验店所掌握的市场信息，并能够有效激励其服务努力水平，线上零售商可以实行差异化的广告推荐策略，即针对高类型市场需求信息时的线下体验店，线上广告推荐水平较低时也可达到较好的激励效果；与此相反，当市场需求信息为低类型时，需要较高水平的广告推荐才能取得较好的激励效果。

推论5①表明，在预先契约模式中，当市场需求信息为高类型时，激励支付依旧保持着“高端不扭曲”的特性，无论市场需求类型与条件如何，其均能获得相应不变的高水平激励支付；当市场需求为低类型时，激励支付会随着市场需求差距的扩大而降低，随着低类型市场需求概率的下降而降低，并且两个因素会对其产生进一步的消极影响。推论5②表明，线上零售商的激励支付对服务努力水平及其成本效率均具有激励促进作用。

5 对比分析

5.1 时序模式对比分析

通过上述分析，可知不同时序模式下的契约参数与广告水平在不同市场条件下的变化情况，本节将对广告决策与契约制定之间的不同时序在企业模式选择、供应链绩效等方面进行对比分析。

命题1需求信息不对称情况下，线上零售商在预先广告模式中所得利润高于预先契约模式中的利润。

命题1表明，在需求信息不对称的情况下，无论是预先广告模式(AUR)还是预先契约模式(AUC)中，相较于对称信息情况，线上零售商均会付出激励成本，从而导致一定的利润损失；但是AUC模式中线上零售商的成本较高，因此AUR模式所得期望利润高于AUC模式。这与文献[25]的研究结论较为一致。在AUR模式中，线上零售商先进行广告宣传，在延迟契约的情况下，该广告投资直接提升市场需求，从而部分替代对体验店付出的固定支付，随后契约中的收益共享比例最大程度地激励线下服务水平，本研究将此效应定义为“替代效应”。在AUC模式中，线上零售商先制定分离契约获知市场需求信息，随后差异性地灵活调整广告策略提升市场需求，本研究将此效应定义为“差异效应”。

综上所述，AUR模式中的“替代效应”可以使得广告与对线下体验店的固定支付形成替代关系，降低线上零售商的总支出，同时起到扩大市场需求的作用；AUC模式虽然可以在甄别市场需求后，差异化地实行广告策略产生“差异效应”，但是由于广告和收益共享比例的权衡关系削弱了其效果，导致“差异效应”弱于“替代效应”。以上结论也与所观察到的现实案例相符，如7FRESH、Google等线下体验店的开设均属于AUR模式，唯一选择AUC模式的天猫国际采用了与丝芙兰体验店联合广告的方式进行宣传，线下的丝芙兰零售商分担了部分广告成本。

命题2当线下体验店的服务效率较高时，预先广告模式下的供应链总利润高于预先契约模式；当线下体验店的服务效率较低时，预先契约模式下的供应链总利润高于预先广告模式。

命题2表明，无论线下体验店服务效率如何，线上零售商的利润在预先广告模式中最高，但是供应链总体利润却不是如此，当其服务效率较高(k较小)时，预先广告模式下各类型线下体验店的总利润最高；当其服务效率较低(k较大)时，预先契约模式下线下体验店的总利润最高且不受市场需求信息影响(低类型线下体验店的利润在委托代理契约下恒为保留利润)。由于供应链总利润会在服务效率较低时出现不同情况，与命题1相对照，可知服务效率较低时，体验店倾向于预先契约模式，从而利用信息不对称攫取更高的期望利润。

5.2 委托代理契约对信息甄别与服务激励的作用

在市场需求信息不对称情况下，通过分析服务决策与收益共享比例之间的关系，可以发现委托代理契约能达到高效率的服务激励效果。

命题3线上零售商应对具有较低服务效率的线下体验店制定低比例的收益共享。

命题3表明，契约收益共享恒保持着对高市场需求类型的线下体验店努力激励，并且当线下服务效率较低时，契约收益共享与交叉收益成为体验店的双重激励；只有当线下服务效率较适中时，契约收益共享与交叉收益才对市场需求为低类型时的线下体验店形成双重激励。市场为高需求类型的线下体验店能够通过较高的服务水平获得收益共享，并高于服务努力成本。因此，线上零售商制定的委托代理契约能够高效地作为激励手段，使得线下体验店提供与自身能力一致的服务努力水平。只有当线下体验店服务效率较低时，两种策略下的交叉收益与收益共享比例才可以成为对线下体验店的激励手段。这是由于契约中收益共享比例随服务效率的提升而增加，当服务效率较高时，线下体验店获得的收益共享比例及其对应的服务努力水平随之提高，服务外溢所得交叉收益无法弥补其服务成本支出；当服务效率较低时，虽然线下体验店获得的收益共享比例及其对应的服务努力水平随之减小，但是其成本能够大大降低，并且能够同时获得收益共享与交叉收益的双重激励作为收入。委托代理契约中的收益共享比例，在高需求市场的线下服务成本区间中的水平是不同的，并非能够一直作为有效的激励手段。当市场需求为低类型时，随着线下体验店服务效率的降低，收益共享比例随之降低，并在一定区间无法形成激励的有效措施，只有付出较低服务水平时，所获得的交叉收益才能高于服务成本，成为唯一激励途径。当服务效率较高时，线下体验店依旧不会有意愿利用成本优势去获取额外的交叉收益，原因在于契约的收益共享足以起到激励作用，而且较高的服务努力也会带来较高的服务成本支出。

命题4表明，线上零售商对线下体验店服务努力的激励措施有效，无论市场需求信息为何种类型，均能正向激励服务努力水平，并取得相同激励水平的边际效率。由此可知，线上零售商对不同市场需求信息下的线下服务激励水平不同，并非是不同激励水平会导致不同服务努力边际的提升，而是由于市场需求情况会影响服务水平的高低，线上零售商应以“恰当的激励”而并非“更多的激励”，获取最佳期望利润。

6 数值算例

上文通过逆向求解得到不同广告时序模式的各变量最优解，并聚焦线下体验店的交叉收益、服务效率以及需求信息不对称背景下的市场需求等因素，探究对委托代理契约的激励作用、线下体验店的服务努力水平以及各方期望利润的影响。为了更加直观简洁地呈现相关性质，给出如下数值算例。假设产品价格p=2，高类型市场需求信息θH=3，低类型市场需求信息θL=1，需求随机因素的方差σ2=1，绝对风险规避系数ρ=2，服务产生的交叉收益系数μ=1，保留利润π0=10，高类型市场需求信息概率m=0.5，线上零售商的广告成本系数v=0.6。

6.1 服务成本系数对契约的影响

服务成本系数对契约的影响见图1。由图1可知，契约共享收益与线下体验店服务成本系数k负相关，即与服务效率正相关。说明线上零售商的激励支付对线下体验店的服务努力水平及其服务效率存在正向促进作用，其服务效率越高，激励支付也越高，使得线下体验店能够不用过于关注服务成本并更好地进行服务，且为了获取更高的激励支付而提高自身服务效率。预先契约策略(AUC)中的广告决策存在线下体验店的服务效率，并且与收益共享比例存在相互替代的激励作用；预先广告策略(AUR)中的广告决策不随k变化，且仅影响固定支付，因此预先契约策略下的收益共享比例会对服务效率更加敏感。

图1 服务成本系数对契约的影响

6.2 契约对线下体验店信息甄别的作用

图2 契约对线下体验店信息甄别的作用

6.3 线下服务激励的多因素权衡分析

线下体验店在预期广告模式和预期契约模式中的权衡因素分别见图3和图4。由图3和图4可知，线下体验店分别在预先广告模式(AUR)与预先契约模式(AUC)中，针对不同的服务效率，契约所得的收益共享、服务外溢所得的交叉收益，以及服务努力产生的相应成本之间权衡的变化情况。若市场需求信息为高类型，收益共享在不同服务效率区间内均可成为线下体验店的激励因素，当服务效率较低时，收益共享与交叉收益成为双重激励因素，并且在预先契约策略下的区间范围大于预先广告策略；若市场需求信息为低类型，只有在服务效率较为适中时，收益共享与交叉收益才成为双重激励因素，当服务效率较低时，契约中的收益共享无法对线下体验店起到激励作用。

图3 线下体验店在预期广告模式中的权衡因素

图4 线下体验店在预期契约模式中的权衡因素

7 结语

聚焦“线下体验-线上付款”的体验经济模式，针对线上零售商入驻线下体验店的委托代理契约，结合线下体验店的交叉收益、服务效率等因素，构建对称信息的广告推荐(SR)、不对称信息的预先广告(AUR)、不对称信息的预先契约(AUC)3种情境的博弈模型。主要研究结论如下：①线上零售商所制定的合作契约在两种模式中均具备有效的信息甄别作用，使得在需求信息不对称情况下线下体验店没有谎报的动机；②线上零售商在预先广告模式下的广告水平与完全信息模式是一致的，线上零售商可利用预先广告对契约固定支付产生的“替代效应”，增强对线下服务的激励；而在预先契约模式下，其广告水平可根据体验店的契约视市场需求选择灵活调整广告决策，从而产生“差异效应”；③线上零售商通过预先广告模式所产生的“替代效应”强于预先契约模式的“差异效应”，从而获得较高的期望利润；④从供应链总利润的角度出发，当线下服务效率较低时，预先契约模式更优。由此可以得到相应的管理启示：面对需求较高的市场条件时，线下体验店应完善相关服务配套体系，通过增加成本投入，获得消费者额外购买所产生的交叉收益，并与契约的共享收益作为双重激励，进而增强提供体验服务的内生动力；服务效率较低的线下体验店可以利用需求信息不对称获得信息租金，以提高期望利润，线上零售商也需要通过提升合作方的额外利润，向供应链系统提供经济保障并促进体验经济模式的顺利开展。

本研究存在不足之处并能够以此提供未来研究方向：①模型设定将服务水平视为无差别变量，未来可将线下服务进一步细化，考虑消费者线下购物的个性化体验需求的连续差异性，并可将售后服务中的响应时间纳入模型决策中；②除了考虑委托代理合作契约，还可以针对线上广告合作契约等现实中存在的机制，同时展开委托代理契约与广告分担契约的相关研究；③本研究考虑一个线上零售商入驻一个线下体验店模式，在未来可以拓展为多零售商或多体验店竞争等更复杂的供应链结构问题。