李國剛，宮小平

(天津理工大學(xué) 管理學(xué)院，天津 300391)

一、引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，全球逐漸步入數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時代。根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC的預(yù)測，全球數(shù)據(jù)信息總量約每兩年翻一番。到2020年，全球數(shù)據(jù)信息量將增至35ZB，數(shù)據(jù)規(guī)模約為2013年的44倍。由此可見，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)悄然而至[1-3]。

在大數(shù)據(jù)的背景下，數(shù)據(jù)作為信息經(jīng)濟(jì)不可或缺的一部分，已經(jīng)滲透到各行各業(yè)。研究表明，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠?qū)⒏鱾€環(huán)節(jié)產(chǎn)生的大量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合到大數(shù)據(jù)平臺中，經(jīng)綜合分析后將結(jié)果逆向輻射到供應(yīng)鏈的各環(huán)節(jié)，進(jìn)行流程優(yōu)化和決策指導(dǎo)。一些大型企業(yè)如沃爾瑪、亞馬遜等都利用大數(shù)據(jù)來管理供應(yīng)鏈，掌握了更多的市場主動權(quán)。

然而，在社會與市場的新環(huán)境、新形勢下會涌現(xiàn)出新的商業(yè)模式與商業(yè)行為。將大數(shù)據(jù)引入供應(yīng)鏈中，可以實現(xiàn)零售商與供應(yīng)商的數(shù)據(jù)共享以及存貨的實時監(jiān)控，對關(guān)鍵業(yè)務(wù)進(jìn)行深度挖掘與分析，從而更準(zhǔn)確地刻畫市場外部數(shù)據(jù)，更精準(zhǔn)預(yù)知市場需求，進(jìn)一步優(yōu)化各項成本，提升供應(yīng)鏈的整體運(yùn)作效率。事實上，并非所有的企業(yè)都具備管理和分析大數(shù)據(jù)的能力，因此很多企業(yè)選擇外包數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)。吳成霞等將具備為企業(yè)提供生產(chǎn)和營銷服務(wù)，提供數(shù)據(jù)存儲、分析與處理等業(yè)務(wù)并做出深度分析報告等新型功能的機(jī)構(gòu)稱為大數(shù)據(jù)服務(wù)商[4]。因此，將大數(shù)據(jù)服務(wù)商引入到供應(yīng)鏈中，必將顛覆傳統(tǒng)供應(yīng)鏈設(shè)計、管理的方式[5]，與此同時也增加了供應(yīng)鏈的投資及運(yùn)營成本。如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)信息投資決策以及如何平衡各成員間的收益，是供應(yīng)鏈亟需解決的問題。

對于大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈的問題，國外學(xué)者已經(jīng)展開了深入的研究。Barton等認(rèn)為大數(shù)據(jù)將引導(dǎo)商業(yè)模式的變革，成為促使供應(yīng)鏈企業(yè)取得競爭差異化的關(guān)鍵[6]；Chen等認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)的廣泛應(yīng)用導(dǎo)致大數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)的出現(xiàn)，獲取競爭性優(yōu)勢的關(guān)鍵逐漸過渡到從日益龐大和冗雜的數(shù)據(jù)中挖掘有效數(shù)據(jù)信息并對其進(jìn)行分析，進(jìn)而做出戰(zhàn)略性決策[7]；Ozer指出大數(shù)據(jù)中的預(yù)測分析、數(shù)據(jù)挖掘等分析技巧在幫助供應(yīng)鏈企業(yè)獲得即時、精準(zhǔn)的消費(fèi)信息以及挖掘消費(fèi)者偏好和需求等方面發(fā)揮著重要作用[8]； Mcafee等認(rèn)為，大數(shù)據(jù)通過提高企業(yè)可視化運(yùn)營和優(yōu)化改進(jìn)管理機(jī)制，轉(zhuǎn)變了企業(yè)決策過程[9]。上述研究表明，大數(shù)據(jù)的投入可以促進(jìn)供應(yīng)鏈投資決策以及改進(jìn)供應(yīng)鏈生產(chǎn)過程和節(jié)約成本等。

對于供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)決策問題，Xiao等構(gòu)建了在部分退款政策下的回購契約，并通過算例分析并驗證了回購契約對供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的有效性[10]；Zissis等在信息不對稱條件下，構(gòu)建了數(shù)量折扣契約研究制造商成本最小化，并通過數(shù)值算例驗證在信息不對稱條件下數(shù)量折扣契約可以實現(xiàn)供應(yīng)鏈的完美協(xié)調(diào)[11]；有學(xué)者研究了RFID技術(shù)的供應(yīng)鏈投資決策與協(xié)調(diào)，分別建立了RFID技術(shù)的投資決策模型，并采用不同的契約—收益共享契約、數(shù)量折扣-兩部定價契約、批發(fā)價格契約和回購契約，得到供應(yīng)鏈愿意承擔(dān)的投資RFID技術(shù)的成本閾值、協(xié)調(diào)參數(shù)的范圍以及對成員收益的影響[12-15]?，F(xiàn)在，研究大數(shù)據(jù)與供應(yīng)鏈方面的文獻(xiàn)已不勝枚舉，但主要集中于定性研究，定量研究相對較少，主要是Liu等進(jìn)行了初步研究，分別討論了收益共享契約和數(shù)量折扣契約對供應(yīng)鏈投資決策協(xié)調(diào)的作用，但是其以供應(yīng)鏈為視角，以單一制造商和單一零售商構(gòu)成的兩級供應(yīng)鏈為研究基礎(chǔ)，沒有對單一制造商和兩零售商構(gòu)成的兩級供應(yīng)鏈投資大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行決策分析[16]。

基于此，本文以大數(shù)據(jù)參與下的供應(yīng)鏈為研究背景，在由單一制造商和兩零售商構(gòu)成的兩級供應(yīng)鏈中，分別建立分散決策、集中決策條件下不投資與投資大數(shù)據(jù)信息的供應(yīng)鏈?zhǔn)找婺Ｐ停治隽酥圃焐?、零售商以及供?yīng)鏈在投資大數(shù)據(jù)信息前后的利潤變化，進(jìn)而推出供應(yīng)鏈可承擔(dān)的大數(shù)據(jù)投資單位成本閾值，并引入數(shù)量折扣-兩部定價契約，對分散決策條件下供應(yīng)鏈投資大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行協(xié)調(diào)。

二、模型描述與參數(shù)假設(shè)

(一) 模型描述

1.假定供應(yīng)鏈?zhǔn)怯梢粋€制造商M和兩個壟斷競爭的零售商Ri(其中i=1,2)構(gòu)成的兩級供應(yīng)鏈系統(tǒng)。制造商M為Stackelberg博弈中的領(lǐng)導(dǎo)者，決定商品的批發(fā)價格，而零售商Ri則為追隨者，決定商品訂購數(shù)量。假設(shè)兩個零售商以Stackelberg博弈的形式進(jìn)行競爭，零售商R1為領(lǐng)導(dǎo)者，訂貨量為qr1，零售商R2為追隨者，訂貨量為qr2。因此，市場需求量q=qr1+qr2。

2.商品的零售價格是由市場競爭決定的，p=a-bq，其中q為市場需求量，a和b為常數(shù)。

3.本文分別討論分散決策和集中決策條件下的供應(yīng)鏈?zhǔn)找媲闆r，建立5種模型y={NBD，BD，NDC，DC，Z}，其中NBD、BD分別表示分散決策情況下供應(yīng)鏈成員不投資以及投資大數(shù)據(jù)信息的收益模型；NDC、DC分別表示集中決策情況下供應(yīng)鏈成員不投資以及投資大數(shù)據(jù)信息的收益模型；Z表示經(jīng)協(xié)調(diào)后的收益模型。

4.將企業(yè)的信息分為內(nèi)部信息和外部信息[17]，內(nèi)部信息用于提高生產(chǎn)和降低成本，外部信息用于獲取消費(fèi)者需求。供應(yīng)鏈成員可以處理自身內(nèi)部數(shù)據(jù)信息，又可向大數(shù)據(jù)服務(wù)商外包其數(shù)據(jù)服務(wù)以獲取外部數(shù)據(jù)信息，并假定獲取內(nèi)部數(shù)據(jù)信息成本為c0，獲取外部數(shù)據(jù)信息成本為cf。

5.投資大數(shù)據(jù)服務(wù)商獲取數(shù)據(jù)信息進(jìn)行成本優(yōu)化。文中假定成本優(yōu)化系數(shù)為η，其中η∈[0,1]。

6.假定供應(yīng)鏈成員均為風(fēng)險中性且完全理性，根據(jù)各自期望利潤最優(yōu)作出決策。

(二)變量說明

本研究中模型中變量定義見表1。

表1　模型中變量定義

三、分散決策條件下大數(shù)據(jù)信息的投資決策

(一)NBD模型

即供應(yīng)鏈成員不投資大數(shù)據(jù)信息。此時制造商和零售商不考慮供應(yīng)鏈整體利潤以及其他成員的利潤，只考慮自身利益最大化。制造商和兩個零售商的利潤模型如下：

(1)

(2)

其中市場逆需求函數(shù)為：

p=a-b(qr1+qr2)

(3)

(4)

根據(jù)式(4)，將其代入到式(1)和式(2)中，可得：

a>cm+cr+cs+cvm+cv r

(5)

(二)BD模型

即供應(yīng)鏈成員投資大數(shù)據(jù)信息。制造商和兩個零售商的利潤模型如下：

(6)

(7)

其中市場逆需求函數(shù)為：

p=a-b(qr1+qr2)

(8)

可得：

(9)

根據(jù)式(9)，將其代入到式(6)和式(7)中，可得：

2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)

(10)

結(jié)論1當(dāng)且僅當(dāng)式(10)成立時，供應(yīng)鏈成員可以利用大數(shù)據(jù)信息優(yōu)化企業(yè)成本，否則，供應(yīng)鏈成員將會因投資成本過高而不進(jìn)行投資。

(三)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)信息投資決策

在大數(shù)據(jù)時代背景下，越來越多的企業(yè)投資大數(shù)據(jù)信息以獲取競爭優(yōu)勢，因此，十分有必要對供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)信息的投資決策進(jìn)行討論和分析。

2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)

(11)

結(jié)果表明，當(dāng)大數(shù)據(jù)信息投資成本滿足2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)時，制造商M收益增加。

2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)

(12)

結(jié)果表明，當(dāng)大數(shù)據(jù)信息投資成本滿足2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)時，零售商R1收益增加。

2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)

(13)

結(jié)果表明，當(dāng)大數(shù)據(jù)信息投資成本滿足2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)時，零售商R2收益增加。

結(jié)論2當(dāng)2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)時，制造商和零售商投資大數(shù)據(jù)信息可以獲利，且三方愿意承擔(dān)的最大成本相同，均為(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)。

四、集中決策條件下大數(shù)據(jù)信息的投資決策

(一)NDC模型

即供應(yīng)鏈成員不投資大數(shù)據(jù)信息。此時，制造商和零售商成為一個聯(lián)盟整體，共同追求供應(yīng)鏈整體利潤以及其他成員的利潤最大化。集中決策供應(yīng)鏈利潤用πs表示，零售商的訂購總量用qs表示，則有：

(14)

其中市場逆需求函數(shù)為：

(15)

由逆向歸納法，可得：

(16)

a>cd+cr+cs+cv+cvr

(17)

(二)DC模型

即供應(yīng)鏈成員投資大數(shù)據(jù)信息。集中決策供應(yīng)鏈利潤為：

其中市場逆需求函數(shù)為：

(18)

由逆向歸納法，可得：

(19)

(20)

2cf+c0

(21)

結(jié)論3當(dāng)且僅當(dāng)式(19)成立時，供應(yīng)鏈成員可以利用大數(shù)據(jù)信息優(yōu)化企業(yè)成本，否則，供應(yīng)鏈成員將會因投資成本過高而不進(jìn)行投資。

(三)供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)信息投資決策

基于上述模型，將大數(shù)據(jù)信息投資前后的利潤進(jìn)行對比。假定Δπs表示利潤增量，有：

2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)

(22)

結(jié)果表明，當(dāng)大數(shù)據(jù)信息投資成本滿足2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)時，供應(yīng)鏈整體收益增加。

結(jié)論4當(dāng)2cf+c0<(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)時，供應(yīng)鏈成員投資大數(shù)據(jù)信息可以獲利，且供應(yīng)鏈愿意承擔(dān)的最大成本相同，均為(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)。

綜上所述，結(jié)合式(12)、(13)和(22)，以及結(jié)論2和結(jié)論4，可以得出結(jié)論5。

結(jié)論5分散決策和集中決策條件下供應(yīng)鏈愿意承擔(dān)的投資大數(shù)據(jù)信息的最大成本相同，均為(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)。大數(shù)據(jù)投資成本(2cf+c0)與各項投入成本(cm+cr+cs+cvm+cvr)呈正相關(guān)，與成本優(yōu)化系數(shù)η呈負(fù)相關(guān)。這也從理論上說明，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用，企業(yè)根據(jù)獲取的信息優(yōu)化生產(chǎn)，降低維持供應(yīng)鏈運(yùn)營所需的各項成本。

五、分散決策供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)信息投資的協(xié)調(diào)分析

在BD模型和DC模型中，通過比較式(9)和(19)，集中決策條件下的供應(yīng)鏈相對于分散決策條件下的供應(yīng)鏈總訂貨量高，單位商品銷售價格低，且總收益高于分散決策條件下的供應(yīng)鏈。我們發(fā)現(xiàn)，分散決策條件下的供應(yīng)鏈存在“雙重邊際化”效應(yīng)。此時供應(yīng)鏈中的訂貨量不是最優(yōu)的，可以通過協(xié)調(diào)契約優(yōu)化分散供應(yīng)鏈的利潤空間。

文中引入楊惠霄等設(shè)計的數(shù)量折扣契約-兩部定價契約協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈[13]，其中制造商向兩個零售商提供相同的數(shù)量折扣契約WZ和固定支付T，其中，WZ=w0-λqZ，w0為批發(fā)價格的最大值，λ為折扣系數(shù)(λ>0)，qZ為零售商的訂貨量(假定產(chǎn)品訂貨量與產(chǎn)品銷售量相等)。因此，制造商和兩個零售商的利潤模型如下：

其中市場逆需求函數(shù)為：

p=a-b(qr1+qr2)

(24)

通過計算可得：

定理5為了使分散決策條件下供應(yīng)鏈投資大數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)，需要滿足下式，

同時Tmin≤T≤Tmax。其中：

[(6b5-41λb4-76λ2b3+8λ3b2+64λ4b-

結(jié)論6經(jīng)數(shù)量折扣-兩部定價契約協(xié)調(diào)后，各成員的利潤均大于分散決策時的利潤。與此同時，在采用數(shù)量折扣-兩部定價契約進(jìn)行供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)時，契約中參數(shù)(w0,λ)變成僅由參數(shù)λ構(gòu)成。此時，可以將數(shù)量折扣-兩部定價契約記為(λ,T)。

六、數(shù)值算例

分散決策條件下供應(yīng)鏈中大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)對供應(yīng)鏈成員利潤增量情況的影響如圖1 所示。其中X軸表示大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)，Y軸表示分散決策條件下供應(yīng)鏈的利潤增量(Δπ)。

圖1　大數(shù)據(jù)信息投資成本對供應(yīng)鏈成員利潤的影響

由圖1可知，大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)在一定范圍內(nèi)時，投資大數(shù)據(jù)信息供應(yīng)鏈的利潤更高。投資成本閾值與成本優(yōu)化系數(shù)(η)和待優(yōu)化的投入成本(cm+cr+cs+cvm+cvr)有關(guān)，如圖2(a)和2(b)所示。

(a)

由圖2(a)可知，隨著成本優(yōu)化系數(shù)(η)的增加，大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)逐漸降低。這表明大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)投入越多，各項生產(chǎn)成本(cm+cr+cs+cvm+cvr)隨著不斷優(yōu)化，投入越少。

由圖2(b)可知，各項生產(chǎn)成本(cm+cr+cs+cvm+cvr)投入的增加，大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)投入也會增加。這表明生產(chǎn)成本(cm+cr+cs+cvm+cvr)越高，所需的大數(shù)據(jù)信息投資成本(2cf+c0)越高。結(jié)論5獲證。

圖3　契約參數(shù)對零售商Ri和制造商M利潤的影響

七、結(jié) 論

本文在大數(shù)據(jù)信息背景下，針對單一制造商和兩壟斷競爭零售商組成的供應(yīng)鏈建立了Stackelberg博弈模型，分別研究了3種供應(yīng)鏈投資大數(shù)據(jù)信息的決策模型，即分散決策、集中決策以及協(xié)調(diào)策略決策模型，得出了投資大數(shù)據(jù)信息前后供應(yīng)鏈及其成員利潤表達(dá)式，并計算出供應(yīng)鏈愿意投資大數(shù)據(jù)信息的決策條件，最后通過數(shù)值分析驗證了模型的可行性和有效性，所得結(jié)論與實際情況相符。研究結(jié)果表明：

1.企業(yè)是否投資大數(shù)據(jù)信息獲得更多的利潤是由企業(yè)成本的優(yōu)化空間決定的。因此，對于企業(yè)來說，要想利用大數(shù)據(jù)信息進(jìn)行企業(yè)成本的優(yōu)化，唯一的途徑就是充分挖掘大數(shù)據(jù)以降低成本，從而抵消獲取大數(shù)據(jù)信息的成本。

2.分散決策和集中決策條件下的供應(yīng)鏈進(jìn)行大數(shù)據(jù)信息的單位投資成本閾值相同，均為(1-η)(cm+cr+cs+cvm+cvr)，其值與各項投入成本(cm+cr+cs+cvm+cvr)呈正相關(guān)，與成本優(yōu)化系數(shù)(η)呈負(fù)相關(guān)。

3.分散決策條件下投資大數(shù)據(jù)信息以優(yōu)化成本，將會導(dǎo)致“雙重邊際化”效應(yīng)。進(jìn)而根據(jù)楊惠霄等的研究設(shè)計了數(shù)量折扣-兩部定價模型，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)，同時也驗證了僅僅有數(shù)量折扣契約不能實現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)。

本文研究了由單一制造商和兩零售商構(gòu)成的單渠道供應(yīng)鏈模式，對于雙渠道、多渠道或者閉環(huán)供應(yīng)鏈的決策和協(xié)調(diào)應(yīng)進(jìn)一步深入研究。此外，本文僅僅研究數(shù)量折扣-兩部定價契約對供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)，今后應(yīng)深入研究其他契約對大數(shù)據(jù)背景下供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)與收益的影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]Kim Hua Tan，Yuanzhu Zhan.Harvesting Big Data to Enhance Supply Chain Innovation Capabilities:An Analytic Infrastructure Based on Deduction Graph[J].Production Economics,2015(165).

[2]Gantz J,Reinsel D.Extracting Value from Chaos[R].Idcemc2 Report,2011.

[3]Cao S,Manrai A K.Big Data in Marketing and Retailing[J].Journal of International & Interdisciplinary Business Research,2014(1).

[4]吳成霞,趙道致,潘新宇.大數(shù)據(jù)服務(wù)商參與的三級供應(yīng)鏈動態(tài)合作策略及其比較[J].控制與決策，2016,31(7).

[5]Waller M A，F(xiàn)awcett S E.Data Science，Predictive Analytics，and Big Data：A Revolution That Will Transform Supply Chain Design and Management[J].Journal of Business Logistics，2013,34(2).

[6]Barton D，Court D.Making Advanced Analytics Work for You[J].Harvard Business Review，2012,90(10).

[7]Chen H，Chiang R H L，Storey V C.Business Intelligence and Analytics：From Big Data to Big Impact[C]∥Society for Information Management and the Management Information Systems Research Center，2012.

[8]Ozer M.Understanding the Impacts of Product Knowledge and Product Type on the Accuracy of Intentions-based New Product Predictions[J].European Journal of Operational Research，2011，211(2).

[9]Mcafee A，Brynjolfsson E.Big Data：The Management Revolution[J].Harvard Business Review，2012(10).

[10] Xiao T，Shi K，Yang D.Coordination of a Supply Chain with Consumer Return under Demand Uncertainty[J].International Journal of Production Economics，2010，124(1).

[11] Zissis D，Ioannou G，Burnetas A.Supply Chain Coordination under Discrete Information Asymmetries and Quantity Discounts[J].Omega，2015(53).

[12] 張李浩,范體軍,楊惠霄.基于RFID技術(shù)的供應(yīng)鏈投資決策及協(xié)調(diào)策略研究[J].中國管理科學(xué),2015(8).

[13] 楊惠霄,張李浩.基于RFID技術(shù)的供應(yīng)鏈投資決策及協(xié)調(diào)[J].計算機(jī)集成制造系統(tǒng),2014(1).

[14] 張李浩,范體軍.供應(yīng)鏈企業(yè)投資RFID技術(shù)的成本分?jǐn)傃芯縖J].中國管理科學(xué),2014(4).

[15] 范體軍,張麗,李琳,徐燕翼.基于RFID技術(shù)的零售型供應(yīng)鏈投資決策研究[J].管理學(xué)報,2013(8).

[16] Liu P，Yi S P.Investment Decision-Making and Coordination of Supply Chain：A New Research in the Big Data Era[J].Discrete Dynamics in Nature and Society，2016(3).

[17] Leveling J，Edelbrock M，Otto B.Big Data Analytics for Supply Chain Management[C].IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management，IEEE，2014.