供应商协同知识创新的定价策略研究

为了提高供应链协同知识创新的可行性,从知识创新对供应链存在和发展的重要性出发,首先研究了供应链中知识创新的涵义,指出协同知识创新是其特点,接着根据供应商参与的不同程度,构建了供应商协同知识创新的四个层次:承诺供应价格、提供信息、设计反馈和合作研发.在此基础上,指出协同知识创新的第一层次,承诺供应价格有着积极意义.然后,基于制造商和供应商一对一的供应链模型,提出供应商定价策略的经济决策的前提条件,在供应商承诺价格和不承诺供应价格两种情形下,分别构造了制造商与供应商的获利函数,并通过对获利函数的求解,得出供应商承诺供应价格的经济决策条件,即承诺供应价格时所获得的利润要大于不承诺供应价格时所获得的利润.     

零售商竞争环境下分散式供应链的定价与交货期联合决策模型

考虑了由一个制造商和两个相互竞争的零售商组成的两阶段分散式供应链系统,建立了价格和时间双敏感需求下的供应链定价与交货期联合决策模型,并给出了基于Stackelberg博弈的供应链定价和承诺交货期的最优决策。随后,以集中式供应链的决策为基准,分析了分散式供应链决策的效率。最后,通过数值分析,研究了市场因素和营销渠道竞争因素对分散式供应链的决策效率及承诺交货期的影响。结果表明,供应链下游的渠道竞争有利于提高分散式供应链的决策效率和缩短承诺交货期,从而提高整个供应链的市场竞争力。     

知识供应链的智能集成技术与方法研究

从数据、信息与知识三个层次上研究了供应链的集成技术、理论与方法.首先探讨了供应链集成的层次与过程,然后研究了面向动态集成的组件化松散耦合技术,并重点分析了基于多Agent的供应链智能集成框架与智能化决策方法,最后从知识管理的角度指出了供应链智能集成的研究方向.     

供应链知识共享的决策行为及影响因素研究

识别知识共享的影响因素是成功实施供应链知识共享的重点。以具有Stackelberg博弈特征的供应链为研究对象,分析了3种不同情况下供应链知识共享的决策行为,在定量分析的基础上讨论了供应链知识共享行为的影响因素。研究结果表明,供应链知识共享行为受到了知识价值、共享收益以及企业在供应链中的地位等诸多因素的影响。     

政府激励政策下人造板绿色供应链谈判-协调机制研究

当前我国人造板产业面临效率低下、资源浪费和环境污染等问题,上下游企业缺乏合作与协调。本文界定了人造板绿色供应链系统,运用契约理论和纳什谈判理论,分别构建了政府激励政策下人造板绿色供应链集中优化决策、分散均衡决策和谈判协调决策模型,从而建立了相应的收益分享-成本分担契约谈判协调机制,并基于相关行业和企业经验数据,与传统人造板供应链进行了对比数值分析。研究结果表明:(1)收益分享-成本分担契约谈判-协调机制能够很好地实现人造板绿色供应链的协调运营,提高资源效率,降低环境负影响和提升运营绩效。(2)人造板绿色供应链管理模式下供应链及其成员的最优利润均高于传统管理模式,谈判协调决策情形下供应链及其成员的最优利润均高于分散均衡决策情形。(3)制定有"门槛"的增值税即征即退政策和适当的环境税政策,自建经济林场、选用经济型枝桠材,强化技术研发和工艺改进,有助于提高人造板供应链运营绩效。     

两级生产与需求不确定下供应链风险共担模型研究

研究原材料生产、产成品生产以及市场需求不确定下供应链风险共担契约与模型.分析了独立无协调决策与集中决策下,供应链系统的生产与订购决策,证明了独立无协调决策下供应商与制造商之间存在的纳什均衡博弈降低了供应链利润.为了降低供应链主体面临的两级生产与需求不确定性的风险,构建了风险共担协调契约与模型,最后进行了算例分析.研究表明,不考虑两级生产与需求不确定性所进行的决策,使得供应链利润显著降低,说明研究两级生产与需求不确定下供应链运作问题具有重要意义;风险共担协调契约,可以减少两级生产与需求不确定性对供应链效益的影响,提高供应商生产的积极性,使得基于风险共担的供应链利润达到了集中决策供应链的利润水平,从而实现供应链系统的帕累托改进.     

产能约束下考虑消费者偏好的双渠道供应链决策与协调

制造商产能和消费者偏好均会对双渠道供应链成员决策产生影响。考虑消费者渠道和低碳双重偏好，研究产能约束下双渠道供应链成员决策与协调问题。构建集中决策和分散决策两种情形下的双渠道供应链成员决策模型，比较分析两种情形下产能约束、消费者渠道偏好和低碳偏好对供应链决策影响；设计改进的收益共享契约协调机制，证明了其有效性。研究结果表明：在集中决策和分散决策两种情形下消费者渠道偏好对供应链收益都起到促进作用，其中在集中决策下不考虑消费者渠道偏好时供应链收益最少；消费者低碳偏好程度的提高促使两渠道产品销售价格的提高，进而增加供应链收益；在分散决策下随着供应链产能的增大，网络直销渠道具有比传统零售渠道更大的销量增长幅度；设计的协调机制消除了供应链的"双重边际效应"，实现帕累托改进。最后通过算例验证以上研究结论。     

不确定需求下考虑大数据投资决策的供应链鲁棒优化及协调模型

针对由数据公司、制造商和零售商组成的三级供应链系统,在仅知需求均值和方差信息下,建立了集中和分散两种决策情况下的供应链鲁棒优化模型。集中决策下,全体供应链成员共同决定产品零售价和产品生产数量;分散决策下,数据公司作为主方,决定需求信息零售价,制造商和零售商作为从方,分别决定产品批发价和产品订货数量。针对两种决策下的供应链鲁棒优化模型,给出了相应的最优决策,分析了大数据投资成本、消费者异质性需求满足程度等系统参数对供应链决策的影响。进一步,设计了能实现三级供应链完美协调的利润共享契约。最后,通过数值算例验证了所建模型和契约协调的有效性。研究表明,在集中和分散决策下,大数据投资成本只有在满足一定条件下,投资大数据才有利于供应链成员及系统利润的改善。特别地,与无协调时的情况相比,虽然协调机制下相关系统参数对供应链成员决策及利润绩效的作用机制存在差异,但文中提出的利润共享契约在一定条件下能够显著改进供应链成员利润且实现供应链完美协调。     

不同库存决策机制对供应链绩效的影响:确定性模型

许多成功企业的经验表明,供应链重构是企业增强竞争力的主要措施之一.要成功地进行供应链重构,必须要对各种供应链重构策略进行分析.在经济订货量(EOQ)模型假设下,针对由一个制造商与一个零售商所构成的供应链,研究了零售商优先决策、制造商优先决策以及联合决策3种供应链管理机制对供应链绩效的影响.通过理论分析与数值模拟方法,说明了在这种供应链中存在"双重边际性"现象,这将有助于决策者选择合适的供应链管理机制,并为下一步进行供应链重构打下理论基础.     

考虑在线评论的双渠道供应链定价与服务决策

在集中与分散决策情形下,分别构建不考虑和考虑在线评论的双渠道供应链博弈模型,探讨在线评论背景下供应链的定价和服务投入决策,并分析在线评论对供应链最优决策和利润的影响。研究表明:在线评论会激励零售商提高服务投入水平;当评论有效性水平足够高时,其对制造商有利,当评论正向作用较强且精度足够高时,其对零售商有利;与集中决策相比,分散决策下评论精度提高对供应链系统更加不利;此外,当评论有效性水平足够高时,零售商服务投入可有效消除供应链双重边际效应。     

供应链知识共享的囚徒困境及经济学的解决方法研究

在理性约束下供应链知识共享是一种囚徒困境。通过构建博弈支付模型,本文分析了成员企业在知识共享过程中的决策行为,提出可通过改变供应链成员企业的偏好、使用显性合同、利用隐性合同、进行重复博弈等方法改变原有博弈结构,创造新的激励机制,在满足成员个人理性前提下实现供应链整体的理性,使知识共享走出囚徒困境,实现供应链知识共享的帕累托最优均衡。     

奖惩机制下制造商竞争的闭环供应链决策模型

本文分别建立了集中式决策,无奖惩机制的分散式决策以及奖惩机制下考虑制造商竞争的闭环供应链决策模型。通过逆向归纳法对三种情况下决策变量的求解与比较,分别得到了闭环供应链的回购价、批发价、零售价及回收率。研究表明：与无奖惩机制下的分散式决策情形相比,政府奖惩机制能有效引导制造商降低新产品价格、提高回收率、增加闭环供应链各成员企业的利润,同时有利于增加消费者的利益;奖惩机制下主动回收废旧产品的制造商利润增加,不回收的制造商利润降低,有效引导了制造商的回收积极性,同时回收商与零售商利润的增加也提高了她们参与闭环供应链的积极性,进而使得整个闭环供应链的成员企业有效协调。     

具广告效应的闭环供应链协调性能研究

构建了一个具广告效应的闭环供应链博弈模型,研究广告效应对闭环供应链节点企业决策,以及闭环供应链协调性能的影响。首先,在集中决策、分散决策和广告合作决策三种决策模式下,分别探讨了节点企业的广告投入量、回收率和广告分担率决策,然后,分析了广告效应对各决策变量和利润的影响,最后,运用数值方法,从渠道效率和制造商/零售商收益分配比两方面考察了广告合作对闭环供应链的协调性能。主要结论为:1)广告合作可以增加广告投入量、回收率和节点企业的利润,从而实现闭环供应链的协调;2)节点企业的最优广告投入量、广告分担率、回收率和利润均与广告效应正相关;3)广告合作策略极大地提升了闭环供应链的渠道运作效率,降低了制造商/零售商的收益分配比。随着广告效应的增大,渠道运作效率会逐渐降低,而制造商/和零售商的收益分配比会逐渐升高。     

嵌入Supply-hub的供应链联合生产与订货批量模型研究

考虑JIT环境下基于Supply-hub的供货模式,建立了制造商、Supply-hub和供应商的平均成本函数,提出了供应链分散决策和集中决策情形下的制造商和供应商的生产与订货批量模型。结果表明,制造商的生产批量在供应链分散决策时变化无规律,而在供应链集中决策时随着供应商与Supply-hub之间距离的增加而增加;相比分散决策,供应链集中决策时制造商的成本增加而供应商的成本减少,而整个供应链的总成本减少,供应商可以通过转移支付让制造商和供应商均受益,从而实现整个供应链的帕累托优化,随着供应商与Supply-hub之间的距离增加,协调能够让供应链得到更多的收益。     

考虑广告影响的闭环供应链协调

构建了一个考虑广告影响的闭环供应链博弈模型。首先在集中决策和分散决策两种决策模式下,分别探讨了闭环供应链的定价、广告投入和回收率决策,并分析了广告效应和消费者价格敏感度对节点企业各决策变量和利润的影响。其次,考察了广告合作和特许经营契约对闭环供应链的协调作用。主要结论为:废旧品回收率、广告投入量、零售价等决策变量,以及制造商和零售商的利润均与广告效应正相关,与价格敏感度负相关。广告合作无法协调考虑了价格因素的闭环供应链,而特许经营契约则可以实现闭环供应链的良好协调。     

不同权力结构下碳税对供应链减排水平的影响

随着我国生态文明建设的不断推进,促进供应链协同减排成为生产和消费领域落实绿色发展理念的重要举措。在绿色供应链的管理实践中,不同类型的供应链核心企业在进行减排决策时会有不同的侧重点,因此供应链权力的结构成为影响供应链减排水平的关键因素。本文在一个由两个制造商和一个零售商组成的两级供应链中研究了不同权力结构下的供应链最优减排和定价决策问题,分别给出了零售商主导和制造商主导的Stackelberg-Nash博弈均衡解,并分析了产品的单位生产成本、单位批发价格、碳税税率等参数对供应链最优决策的影响。本文的研究结果表明：（1）在两种供应链权力结构下,当产品的单位批发价格固定时,降低产品的生产成本都可以促使制造商提高减排水平;但是当产品的单位生产成本固定时,提高产品的批发价格却不一定总是能够激励制造商提高减排水平;（2）在两种供应链权力结构下,对于低排放行业的制造商来说,提高碳税税率可以增加产品的减排水平,但是对于高排放行业的制造商来说,提高碳税税率反而会降低产品的减排水平;（3）一般来说,零售商占主导地位的供应链中产品减排水平和供应链总利润相对较高,供应链碳排放总量相对较低。最后,与供应链集中决策模式相比,随着产品批发价格的增加,两种分散决策模式下的供应链双重边际效应逐渐增强。数值实验结果显示：在碳税税率的一定取值范围内,这种双重边际效应会使得两种分散决策模式下的产品最优减排水平和供应链碳排放总量均优于集中决策模式。本文的研究可为碳税政策下供应链的协同减排提供有益的管理启示。     

再制造闭环供应链最优差别定价模型

本文建立了再制造闭环供应链差别定价模型, 在集中式决策和分散式决策条件下分别讨论了再制造闭环供应链的最优差别定价问题, 得到了集中式决策和分散式决策的最优定价组合及其最大利润, 并通过数值算例说明了废旧品回收价或补贴价的变化会对最优零售价、最优批发价产生的影响,最后就如何提高供应链的运行效率提出了建议和对策。     

基于系统动力学的供应链知识扩散模型及其仿真研究

在分析影响供应链知识扩散效率因素的基础上,提出了层链结构和中心结构2种扩散模式的供应链知识扩散模型,并利用Vensim软件构建了这2种模式的系统动力学模型。仿真分析发现:中心结构比层链结构在知识扩散方面更具效率;知识的显性化、高效率的知识扩散媒介、良好的学习和吸收知识能力可较好地提高知识在整个供应链中的扩散效率;同时,通过对影响知识扩散效率的各因素进行参数分析,可为提高效率提供有价值的建议,仿真结果证明了该方法在指导供应链知识扩散效率改进方面的有效性和可行性。     

顾客策略行为与风险偏好下供应链利润分享

考虑由1个生产商、1个销售商和具有策略行为与风险偏好的顾客群体所组成的供应链.存在顾客策略行为与风险偏好的情况下,利用理性预期均衡的相关知识,分析销售商定价与库存决策,研究供应链利润分享契约问题.研究结果表明:销售商的利润随着顾客风险偏好程度的增加而减少;为了缓解利润削减,销售商需要降低销售价格和订货量,而不是提高销售...     

碳排放交易政策下供应链碳减排技术投资的博弈分析

针对单制造商和单零售商组成的供应链,考虑供应链碳减排技术投资与否两种情形,构建了集中式决策、分散式决策和供应链成员协同决策的博弈模型,探讨了消费者碳足迹敏感系数、碳限额及碳减排成本系数对供应链成员最优决策及减排效果的影响。研究表明,碳交易价格与碳限额呈线性关系时,供应链及制造商的利润与碳限额并不是线性递增的关系,政府合理的制定碳限额能够促使供应链企业有效减少碳排放;当消费者支付意愿依赖于产品碳足迹时,企业可以通过投资碳减排技术在减少碳排放量的同时获取更大的利润,实现环境与经济的协调发展。制造商和零售商通过渠道协作共同决策碳减排水平时,供应链碳排放总量比分散决策情形下明显减少。