需求擾動下供應鏈反向保理的魯棒決策

陳中潔，于 輝

(1.重慶工商大學會計學院，重慶 400067；2.重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院, 重慶 400030)

1 引言

保理借用核心企業(yè)信用為融資企業(yè)增信，通過轉(zhuǎn)讓應收賬款盤活供應商資金而快速發(fā)展，據(jù)《中國保理產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告》顯示，2018年，中國保理業(yè)務量達3.2萬億元。然而，保理中違約甚至欺詐等時有發(fā)生，有代表性的例子是平安國際商業(yè)保理因陜西金紫陽集團惡意保理欺詐而遭受近2.5億損失，信息不對稱使金融機構(gòu)謹慎實施保理業(yè)務。中小型企業(yè)由于信息不透明[1]、信譽不足等特性更難獲得融資，為了供應鏈可持續(xù)發(fā)展，小米、寶潔以及京東等核心企業(yè)運用自身信譽主動與金融機構(gòu)簽訂反向保理戰(zhàn)略協(xié)議，幫助上游企業(yè)融資。反向保理已成為解決中小企業(yè)供應商融資難問題的重要金融工具[2]。

與普通保理中賣方驅(qū)動融資不同，反向保理是“買方驅(qū)動”的供應鏈融資[3-5]。作為核心企業(yè)的買方運用自身優(yōu)良信譽幫助供應商將應收賬款轉(zhuǎn)讓給保理商，使融資風險從高風險的賣家轉(zhuǎn)移到信用良好的買家[6]，真實的交易數(shù)據(jù)能減輕金融機構(gòu)授信行為中的信息不對稱問題[7]，從而降低信用違約風險。學者們對反向保理的研究從以下幾方面展開，其一是關(guān)于反向保理的動機和價值。首先，反向保理幫助中小供應商解決融資難問題[8]，釋放流動資金[8-9]，降低融資成本[10]；其次，反向保理增強買方生產(chǎn)能力[11]，有利于買方爭取價格優(yōu)惠[11]，獲得支付延期，并獲取利率套期價值[11-12]。最后，對供應鏈系統(tǒng)而言，能降低供應中斷風險，增強供應鏈捕捉市場機會的能力，增強供應鏈合作[13]，并提高供應鏈效率[10,13]。其二是關(guān)于反向保理與運營的交互作用。Babich和 Kouvelis[14]提出財務、運營、風險管理(iFORM)交互作用的研究框架，通過文獻梳理指出反向保理等買方干預的融資工具對供應鏈績效的影響是當前研究中最常解決的問題。de Goeij等[15]指出反向保理的實施障礙主要是認知不足、與買家合作障礙；而降低買方的成本，可以提高買方實施反向保理的積極性。Liebl等[12]發(fā)現(xiàn)反向保理主要用于延長付款天數(shù)，也用于降低供應商違約風險和簡化融資流程。Gelsomino等[16]運用三種買方介入融資方式(反向保理、庫存融資和動態(tài)貼現(xiàn))的效益分析公式，探討融資方式綜合使用給買方帶來的效益，指出營運資金需求及財務成本是評估融資方案的關(guān)鍵參數(shù)。Van der Vliet等[17]發(fā)現(xiàn)延長付款期獲得反向保理導致供應商的融資成本具有非線性的增長；供應商對付款期延長的長短取決于需求的不確定性和成本結(jié)構(gòu)。Grüter和Wuttke[11]認為反向保理實施時，多數(shù)情況下買方應該強調(diào)延長付款期限而非降低價格。此外，反向保理的實施及其效果受到供應鏈內(nèi)外部因素影響，內(nèi)部因素包括雙方提前期、信息共享、應收賬款周期[18]、貿(mào)易利差[8]、信用評級差異[19]、供應商集合的數(shù)量、供應商對買方的依賴性、內(nèi)部再融資和反向保理成本之間的差距[12]。外部因素包括經(jīng)濟環(huán)境變化[20]、無風險利率水平[16]、匯率[21]等。Iacono等[22]通過系統(tǒng)動力學的分析，發(fā)現(xiàn)反向保理帶給供應鏈參與者的直接利益對市場環(huán)境是高度敏感的。學者們揭示了反向保理對供應鏈的意義，也表明反向保理的實施及價值需要審慎考慮供應鏈內(nèi)外部運營要素。

市場需求是對供應鏈運營產(chǎn)生影響的具體環(huán)境要素之一。現(xiàn)實中需求擾動時有發(fā)生，而導致需求不確定，使需求信息不完備和不準確，有時經(jīng)營者只能獲得市場需求分布的均值、方差、單峰性等信息[23]。Forrester[24]運用“牛鞭效應”描述需求不確定性通過供應鏈逐層傳遞放大，給整個供應鏈帶來巨大影響的現(xiàn)象。Fisher[25]指出功能性產(chǎn)品有較低的需求不確定性，而創(chuàng)新性產(chǎn)品有較高的需求不確定性。學者們運用局內(nèi)算法、極大極小后悔、非參數(shù)法，極大極小方法等進行不確定性情形下的決策。其中，極大極小方法是對基于最壞情況下的決策目標進行優(yōu)化的魯棒決策方法。Scarf最先將此引入供應鏈管理領(lǐng)域，研究只知道需求分布的期望和方差時的報童訂貨問題，被稱為魯棒報童問題、 Scarf 準則方法、分布自由方法[23]。Gallego和Moon[26]拓展了Scarf 的研究，將極大極小方法廣泛運用到柔性訂貨、隨機生產(chǎn)、多周期、庫存管理等供應鏈決策。這些文獻表明了極大極小法在需求不確定下供應鏈決策中的穩(wěn)健性和有效性。

已有的文獻明確了市場環(huán)境會對反向保理產(chǎn)生影響[20,22]。以此為基礎(chǔ)，本文研究需求擾動時反向保理融資的供應鏈運營?，F(xiàn)有文獻多以融資的視角探究其對供應鏈資金流以及融資方式?jīng)Q策的影響，研究反向保理對供應鏈運營影響的文獻也多重單個參與者的存貨、生產(chǎn)等決策的展開。然而反向保理基于供應鏈關(guān)系產(chǎn)生，反向保理的實施是否會影響供應鏈系統(tǒng)運作？本文從金融與實體的交互關(guān)系的視角，探究反向保理時供應鏈系統(tǒng)的運營規(guī)律。值得注意的是，在反向保理中，作為買方驅(qū)動的融資方式[3-5]，核心企業(yè)的商業(yè)信用轉(zhuǎn)變成銀行信用，沒有獲得融資卻增加信譽風險，這種風險如何影響供應鏈運營？面臨風險承擔的核心企業(yè)主導反向保理的動機是什么？另一方面，現(xiàn)有研究更關(guān)注供應鏈金融中的銀企關(guān)系[28]以及上下游交易所伴隨的經(jīng)營數(shù)據(jù)來消除個體的信息不透明[7]，從而降低信用違約風險。然而需求面臨不確定也會帶來供應鏈的運營風險增加，使信用違約風險增大，反向保理中如何規(guī)避這種需求不確定性帶來的經(jīng)營風險?

基于此，本文研究需求信息缺失時由單供應商和單零售商組成的二級供應鏈，建立了批發(fā)價契約基礎(chǔ)上的博弈模型，模型中引入“買方驅(qū)動”導致的買方信譽損失，刻畫資金約束背景下買方主導反向保理的上下游關(guān)系,以期揭示當需求信息缺失時 1)反向保理時的供應鏈該如何決策?2)反向保理對供應鏈運營的影響? 3)供應商信譽風險會對零售商收益產(chǎn)生何種影響?通過對Stackelberg博弈模型逆向求解，獲得均衡解并且證明了解的唯一存在性。研究將魯棒決策方法運用于反向保理融資下的供應鏈運營，闡明了魯棒決策能為需求擾動下的供應鏈提供有效而穩(wěn)健的決策；發(fā)現(xiàn)了魯棒決策能降低供應鏈運營風險而減輕信用違約風險，增強金融機構(gòu)的反向保理授信意愿；反向保理能增強供應鏈合作，信譽損失風險不會成為零售商主導反向保理的障礙。研究豐富了金融與運營交互作用的理論。

2 模型說明

2.1 反向保理問題描述

反向保理中，核心企業(yè)作為保理發(fā)起人，主動尋找保理商并簽訂反向保理戰(zhàn)略協(xié)議，獲得保理商間接授信額度，將眾多上游供應商持有的對核心企業(yè)的應收賬款債權(quán)轉(zhuǎn)讓予保理公司，保理公司對該等債權(quán)進行受讓并進行保理融資業(yè)務，從而形成了反向保理融資債權(quán)。反向保理合同中約定反向保理的整體額度、費率和費用、開展反向保理的供應商名單等項目，保理商在限額內(nèi)接受協(xié)議相關(guān)供應商的應收賬款轉(zhuǎn)讓，應收賬款到期時零售商付款給保理商。

相比中小型供應商，核心企業(yè)通常具有良好的信用評級，容易獲得金融授信，且反向保理中核心企業(yè)作為真實貿(mào)易背景下的買方，是應收賬款的債務人也是融資金額的最終付款方，更利于反向保理中融資風險的控制。結(jié)合小米、京東、TCL顯示科技等企業(yè)實際案例以及TCL顯示科技等上市公司的反向保理業(yè)務公告，假設(shè)供應鏈上下游企業(yè)分別為供應商與零售商，梳理反向保理運行順序如下：

圖1 反向保理運行時間軸

2.2 模型說明、基本假設(shè)和參數(shù)設(shè)計

零售商引入戰(zhàn)略合作保理商并以賒銷方式購貨，根據(jù)假設(shè)中單周期問題的描述，資金約束供應商通過轉(zhuǎn)讓應收賬款獲得資金滿足訂單需要，此時訂貨量為q，則融資金額為qc-η，信用期末零售商向保理商付款，反向保理流程圖如下：

圖2 反向保理供應鏈運作流程圖

本文以傳統(tǒng)批發(fā)價契約為基礎(chǔ)，風險中性的參與者以期望收益最大化為目標，進行供應商為領(lǐng)導者，零售商為跟隨者的Stackelberg博弈。

研究基本假設(shè)如下：

1)模型研究單周期融資與運營，假設(shè)融資金額和自有資金完全用于滿足當前周期的供應鏈訂單。融資金額用于當前經(jīng)營周期是投融資決策的常用假設(shè)，如文獻[8]、[17]，實踐中也能為單周期假設(shè)能找到支持，比如在“訂單分批”的情況下可以及時將前面批次應收賬款融資用于訂單后續(xù)批次供貨；另外“訂單轉(zhuǎn)反向保理”也描述融資用于該筆訂單生產(chǎn)的情形[29]；

2)假設(shè)所有費率為年化比率，轉(zhuǎn)讓時間為1年。另外，假設(shè)無論是否運用反向保理，供應商都給予相同的批發(fā)價格w，不考慮供應商自有資金成本及資金的時間價值；

3)假設(shè)貸款一定會發(fā)生；不考慮供應商的破產(chǎn)風險, 供應商一定盈利，單位批發(fā)價格高于供應商產(chǎn)品生產(chǎn)成本c及借款產(chǎn)生的成本之和；

4)零售商面臨的市場需求為隨機變量，服從某一分布，其密度函數(shù)和分布函數(shù)分別為f(·)和F(·)。當需求不確定時，我們不知道需求分布函數(shù)的具體類型，但能獲得需求的均值μ和方差σ的信息。其余成本等信息對稱。

文中其余符號說明如下：

s：殘值，當訂貨量超過需求量時剩余產(chǎn)品的價值，且s

η：供應商自有資金；

r：銀行貸款利率；

p：單位產(chǎn)品的市場零售價格；

l：市場需求變化導致回款壓力的信譽損失系數(shù)；

A：保理商給予核心企業(yè)間接授信信譽總額。

3 需求擾動下反向保理的供應鏈模型

假定需求信息缺失，決策者只能估算出需求信息的均值和方差，無法直接計算其期望收益，運用極大極小法可以得到部分信息時供應鏈決策和收益的解析表達式[25]。為了更好地研究魯棒決策下的供應鏈合作，本文同時研究分散決策和集中決策下的供應鏈運營，以便獲知供應鏈效率。

3.1 分散決策下的供應鏈模型

批發(fā)價契約在供應鏈管理中被廣泛運用于訂貨定價決策，反向保理基于供應鏈關(guān)系而產(chǎn)生，因而本文運用批發(fā)價契約探討反向保理時的供應鏈運營。批發(fā)價契約中，供應商為領(lǐng)導者而零售商為跟隨者進行Stackelberg博弈，供應商確定批發(fā)價，零售商根據(jù)供應商給定的批發(fā)價進行訂貨決策。運用逆向求解法，首先得到零售商訂貨關(guān)于批發(fā)價的反應函數(shù)，再將該反應函數(shù)帶入供應商的目標函數(shù)得到批發(fā)價，最后得出雙方收益。

3.1.1 零售商訂貨決策

當需求不確定時，零售商面臨魯棒報童問題，希望在所有可能的分布規(guī)律中找到可能存在的最差分布形式，并求出使得該最差分布下的期望收益最大的最優(yōu)訂貨量。其中，最差分布指在所有分布中期望收益最小的分布。本文以Scarf的極大極小方法為基礎(chǔ)，給出零售商收益函數(shù)模型：

(1)

零售商面臨報童問題，當q>D時，零售商產(chǎn)品剩余，剩余產(chǎn)品實現(xiàn)殘值收益；當供應商進行反向保理融資時，貨款支付對象由供應商變?yōu)殂y行，零售商的商業(yè)信用轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行信用，增加信譽損失風險。假設(shè)信譽損失系數(shù)為l，由于供應商信譽會通過產(chǎn)品表現(xiàn)傳導給市場從而影響資金回籠，因而l與供應商信譽正相關(guān)。信譽損失值為供應商融資金額在核心企業(yè)整體信用額度的占比與的乘積，風險中性的供應商和零售商以期望收益最大化為決策目標進行博弈，零售商通過商品銷售獲利的同時也因提供反向保理面臨信譽損失風險，收益函數(shù)πr(q,D)為：πr(q,D)=pEmin{q,D}+sE(q-D)+-wq

(2)

定理1當已知需求分布的均值和方差信息時，魯棒決策下零售商最優(yōu)訂貨量為：

證明: 當面臨不確定市場需求時，實際銷售量為min (q,D)，則剩余數(shù)量為(q-D)+，可知

min{q,D}=D-(D-q)+

由于

(q-D)+=(q-D)+(D-q)

由此，零售商收益函數(shù)(2)等同于

(3)

當已知需求及方差，根據(jù)柯西不等式(Cauchy-Schwarz inequality), 得到：

(4)

由于求(3)中零售商收益函數(shù)的最大值等同于求G(q)的最小值，其中

(5)

將(4)代入(5)，可知

根據(jù)文獻[26]，該上界為緊上界，滿足該緊上界的分布存在且唯一。令

求一、二階導數(shù)分別為：

推論1 當只知道需求分布的均值和方差時，零售商最優(yōu)訂貨量以需求均值為中心波動，不受供應商自有資金數(shù)量的影響，當零售商產(chǎn)品盈利能力大于滯銷風險，則訂貨量高于均值，反之低于均值。波動幅度由零售商產(chǎn)品盈利能力與滯銷損失的關(guān)系以及標準差大小共同決定。

3.1.2 供應商定價決策

資金約束供應商運用反向保理進行融資，需要向第三方金融機構(gòu)融資并支付融資利率，因而其成本包括生產(chǎn)成本和融資成本，由于q是w的函數(shù)，我們記為q(w)，供應商的收益函數(shù)為

πs(w)=wq(w)-cq(w)-(cq(w)-η)r

(6)

證明：當?shù)弥闶凵谭磻瘮?shù)q*(w)，供應商根據(jù)q*(w)制定出具體的w。

將q*(w)帶入(6)，得

對πs(w)求一、二階導數(shù)有

(7)

(8)

進一步，可得：

推論2 最佳批發(fā)價w*由需求信息(均值、方差)、價格信息、零售商信用總額和供應商信譽損失系數(shù)共同決定，當供應商制定批發(fā)價時應權(quán)衡供應鏈各方利益。

綜上可知，在魯棒決策下的反向保理融資供應鏈中，供應商自有資金不影響供應鏈決策，但正方向影響供應商收益。

3.2 集中決策下的供應鏈模型

為了獲知反向保理時供應鏈的效率,進一步研究集中決策下的供應鏈模型，在集中決策情形下，供應鏈以整體收益最大化為決策目標，由于供應商仍然資金短缺，因此供應鏈總成本包括供應商融資成本以及零售商由于提供反向保理承擔的信用風險，收益函數(shù)如下

(9)

定理3已知需求分布的均值和方差信息時，集中決策的供應鏈在最差情形下的最優(yōu)訂貨量為

可以看到，在保理融資的情況下，自有資金不影響供應鏈訂貨量，但影響供應鏈整體收益，自有資金越充足，供應鏈整體最佳期望收益最大。

4 數(shù)值模擬

為了直觀地探究反向保理中供應鏈的運行規(guī)律以及部分信息魯棒決策的意義,數(shù)值模擬圍繞以下三方面進行:1)反向保理時魯棒決策的有效性和穩(wěn)健性；2)魯棒決策下反向保理對供應鏈合作的影響；3)反向保理對供應鏈雙方收益的影響。由于同一時點供應鏈面臨相同市場，且實踐中可以從歷史的離散數(shù)據(jù)估算出需求分布的均值和方差，因此模擬思路如下：首先假定市場需求滿足已知需求均值和方差的某一特定需求分布，分別將完全信息和部分信息下的決策帶入供應鏈收益函數(shù)，從而得出供應鏈收益，其中完全信息下的決策是對供應商收益和零售商收益函數(shù)根據(jù)stackelberg博弈順序解出。由于實際產(chǎn)品數(shù)據(jù)較難以準確取得，因此數(shù)值設(shè)計主要考慮經(jīng)濟數(shù)據(jù)中的相關(guān)關(guān)系，成本為市場售價的40%，r接近社會資金成本率。具體如下：p=50，c=20，l=5000，A=50000，r=0.1，η=2000。圖表中下表w，p分別代表部分信息和完全信息下的情形，供應鏈效率用e表示，代表分散決策供應鏈收益和與集中決策供應鏈整體收益之比。圖標中下標r、s、rs、sc分別代表零售商、供應商、分散決策時供應鏈整體、集中決策供應鏈。

4.1 反向保理時魯棒決策的有效性和穩(wěn)健性分析

本部分考察需求不確定時魯棒決策對供應鏈的影響，其中不確定性用變異系數(shù)CV(標準差和均值的比值)表示，CV越大，則需求波動越大，不確定性越大。根據(jù)魯棒性的相關(guān)論述，本文將魯棒決策的有效性界定為與完全信息相比，魯棒決策下收益增加或供應鏈效率提高，將穩(wěn)健性界定為當需求波動時，魯棒決策波動相對較平穩(wěn)。完全信息需求分布(其決策見文獻[13])選擇正態(tài)分布與均勻分布，模擬中二者表現(xiàn)出類似規(guī)律并在文中以正態(tài)分布呈現(xiàn)，分布類型的選擇基于以下考慮：首先，正態(tài)分布與均勻分布是需求中的常見分布；其次，實際數(shù)據(jù)通常會產(chǎn)生不同的均值和方差，而指數(shù)分布、伽馬分布中均值和方差比值固定，不利于對需求不確定性的刻畫。

4.1.1 魯棒決策的有效性分析

魯棒決策有效性分析通過對比需求不確定時魯棒決策與完全信息決策的供應鏈收益來實現(xiàn)，考慮兩種情形，其一為方差不變，均值由小變大，則不確定性由大變?。黄涠榫挡蛔?，方差由小變大，則不確定性(變異系數(shù))由小到大。對于變異系數(shù)的取值，由于難以獲得需求的實際數(shù)據(jù)，但考慮到商家會運用價格、促銷等來影響市場需求使需求波動相對較緩，因而3a中變異系數(shù)在18.85%-37.75%，而3b中變異系數(shù)取值為0-100%，以便能夠觀察如政策變化，突發(fā)危機事件(如食物安全)以及文獻[25]中的創(chuàng)新型產(chǎn)品需求變化劇烈時的情形。

圖3 需求擾動對供應鏈收益的影響

圖3a顯示，隨著需求的增加，供應鏈收益增加。魯棒決策明顯增加供應商以及供應鏈整體收益，零售商收益以及集中決策供應鏈收益無顯著變化。同時可見1)隨需求的增加，供應鏈魯棒決策時收益增長速度更快，說明魯棒決策更有利于供應鏈捕捉需求增長帶來的市場機會；2)魯棒決策時供應鏈效率大于完全信息決策；3)需求增長帶來的收益增長主要由供應商獲取。

由圖3b可見，1)σ增加導致供應商收益以及供應鏈效率下降，也即需求不確定性導致的供應鏈效益下降主要由供應商承擔。2)零售商收益先大后小，但在供應鏈收益中所占比重逐漸增大。也即適當?shù)男枨蟛▌佑欣诹闶凵淌找娴脑黾印５枨蟛▌犹蟛⒉焕诹闶凵淌找娼^對值的增加，因而零售商應盡量避免對需求波動過大的產(chǎn)品提供反向保理支持。

此外，綜合圖3可見，與完全信息相比，部分信息魯棒決策時零售商收益及集中決策供應鏈收益變化細微，而供應商收益在大部分區(qū)域顯著增加，且供應商和供應鏈收益波動更平緩，說明魯棒決策在需求波動情形下運用反向保理融資的供應鏈決策中的有效性。

一個重要的發(fā)現(xiàn)是，需求增長的受益方以及需求不確定性的承擔方均主要由供應商擔當，實踐中零售商要求供應商提供促銷支持，品牌形象建設(shè)及品牌形象損失也由供應商承擔，此處從供應鏈運營的視角提供了理論支持。

4.1.2 魯棒決策的穩(wěn)健性分析

實踐中不僅面臨需求波動，市場需求預測值與實際值之間的偏差也不可避免，本部分對比分析魯棒決策與完全信息決策在需求不確定變化時的決策與收益，以探明魯棒決策的穩(wěn)健性。表1中σ=[50,100], 使變異系數(shù)取值16.67%-33.33%，當均值一定，標準差越大則變異系數(shù)越大。鑒于Fisher[25]指出低潛在需求不確定性的功能性產(chǎn)品的平均預測誤差一般為1O%；而高潛在需求不確定性的創(chuàng)新性產(chǎn)品平均預測誤差一般為4O% ～ 100%。因而本部分分別分析了變異系數(shù)變化20%以及變異系數(shù)變化100%的情形。此外，表中累計變化率表示以σ=50為基數(shù)的總變化率。

表1 需求擾動對供應鏈收益的影響

從表1可以看到，模擬取值范圍內(nèi)，魯棒決策提高了供應鏈收益及效率且波動更小，說明了在不確定的市場環(huán)境下，魯棒決策能給供應鏈帶來更穩(wěn)健的效益，能有效應對需求波動以及需求預測誤差對供應鏈帶來的不利影響。另外隨著需求不確定性的增加，供應商收益與供應鏈效率降低，零售商收益上升，說明批發(fā)價契約下，反向保理情形中需求不確定性的負面影響由供應商承擔。

表2 需求擾動對批發(fā)價和訂貨量的影響

由表2可見，在數(shù)值設(shè)定范圍內(nèi)，隨著需求不確定性增加，分散決策批發(fā)價和訂貨量同時下降，也即供應商調(diào)低批發(fā)價也無法激勵零售商增加訂貨量，造成單位利潤和訂貨量雙重降低。該結(jié)論解釋了表1中供應商效益隨需求波動增大而減少的規(guī)律。

此外可見，當CV變化20%時供應鏈決策變化不足5%。即使是在CV變化為100%時，魯棒決策的波動率也不超過10%，顯而易見魯棒決策時波動更小，可以認為魯棒決策能有效應對需求波動和需求預測誤差的影響，在供應鏈決策中具有良好的穩(wěn)健性。其次，與完全信息相比，分散決策時魯棒決策批發(fā)價降低，也即若不考慮融資成本，單位產(chǎn)品零售商利潤上升而供應商利潤比例下降，魯棒決策更有利于零售商，而此時訂貨量上升，因而也有利于供應鏈整體競爭力的提高。

結(jié)合圖3和表2可見，與分散決策隨需求波動增大而訂貨量減少不同的是，集中決策訂貨量隨需求波動的增加而增加且波動更小，也即當需求不確定較大時，集中決策更有利于市場開拓。

4.2 反向保理對供應鏈運營的影響

如前所述，反向保理對供應鏈運行的影響主要體現(xiàn)在外部融資費用以及零售商可能會承受的信譽損失，因此本部分分別模擬保理利率和信譽損失系數(shù)對供應鏈運營的影響。

圖4表明，1)保理利率的增加同時降低供應鏈雙方利益，說明反向保理增加供應鏈外部成本，該外部成本通過供應鏈關(guān)系由供應鏈參與者共同分擔，通過供應鏈合作爭取更低利率有利于供應鏈雙方及供應鏈總體收益。也就是說，反向保理增強了供應鏈合作動機。2)出于對融資成本的分攤的考慮，零售商應盡可能選擇信譽較好的合作伙伴以便能獲得較低利率。實踐中，反向保理戰(zhàn)略協(xié)議中會約定所涵蓋的客戶并由此確定反向保理利率。這種設(shè)定也有利于供應商在合作中主動保持良好信譽，以便持續(xù)獲得反向保理的機會。

圖4 保理利率對供應鏈收益影響

結(jié)合圖3中標準差對供應鏈收益的影響。圖5按照自有資金1000與2000，以及標準差75和300(則CV為25%和100%)。分別模擬不同情形下信譽損失系數(shù)對供應鏈收益的影響。圖5a和5b的收益明顯高于5c和5d的收益，說明需求波動越大，供應鏈收益越低?？梢钥吹?，1)當利率確定時，信譽損失系數(shù)降低供應商收益。隨著信譽損失系數(shù)的增加，供應鏈收益之和逼近供應鏈集中決策收益，集中決策價值降低。也即供應商信譽損失的增加降低供應鏈合作意愿。2)當CV為25%時，魯棒決策供應鏈收益明顯優(yōu)于完全信息。當CV為100%時，零售商和集中決策收益在部分信息和完全信息時非常接近。供應商和供應鏈整體收益當l>l2時部分信息決策明顯高于完全信息決策，當l

基于以上分析，簽訂反向保理戰(zhàn)略協(xié)議時，核心企業(yè)確定進行反向保理的供應商名單應考慮以下因素：一是供應商的信譽，第二是與市場穩(wěn)定性相關(guān)的產(chǎn)品屬性，其三是客戶的自有資金狀況。另外，當進行具體應收賬款審核時，還應該盡量避免新產(chǎn)品上市所對應的應收賬款。

表3的參數(shù)設(shè)定來源于圖5a，可以看到，信譽損失系數(shù)增加時，批發(fā)價和訂貨量同時降低，供應商面臨單位利潤降低和銷售量下降的雙重影響而降低收益，零售商收益由產(chǎn)品銷量的正向變化與信譽損失帶來的負向變化共同決定，即使銷量降低且存在信譽損失，卻因為批發(fā)價降低而增加了單位單位銷售利潤，因而零售商收益變化較緩，由此解釋了圖5中供應鏈收益變化的內(nèi)在機理。該結(jié)果意味著財務狀況惡化的供應商，即使降低批發(fā)價放棄利潤率也不容易獲得訂單，也就是說面臨供應鏈內(nèi)部風險時，供應鏈中的核心企業(yè)選擇獨善其身，揭示了中小型供應商面臨經(jīng)營危機時無可避免陷入“馬太效應”的又一成因。

綜上所述，我們發(fā)現(xiàn)了需求擾動時供應鏈的運營規(guī)律：當市場波動越劇烈，供應鏈收益越低，供應商收益降低迅速，但零售商變化相對平緩且在供應鏈總收益中所占比率更高。結(jié)合文獻[30]中批發(fā)價契約不能協(xié)調(diào)供應鏈的論述，可以認為，領(lǐng)導者供應商運用先動優(yōu)勢，將本應由供應商承擔的外部成本保理利率通過供應鏈關(guān)系轉(zhuǎn)嫁給零售商，信息越充分，供應鏈這種特性顯露得更充分，這種自利行為下的博弈呈現(xiàn)出嚴重的雙邊際效應，造成供應鏈的不協(xié)調(diào)。需求不確定性弱化了批發(fā)價契約下領(lǐng)導者供應商的博弈優(yōu)勢，使供應鏈收益向有利于零售商的方向發(fā)展。因而盡管零售商更接近最終市場更容易獲得需求信息，卻并沒有將信息共享給供應商的動因，該結(jié)論解釋了市場信息不對稱的主觀原因。

此外，市場不確定性對供應鏈績效的影響主要集中在供應側(cè)，因而供應商比零售商更應該關(guān)注產(chǎn)品的需求波動，供應商應做好品牌建設(shè)以及培育品牌忠誠度，而非指望零售商采取措施。對于創(chuàng)新性產(chǎn)品[25]以及新產(chǎn)品上市階段供應商應主動進行促銷使需求盡快實現(xiàn)穩(wěn)定?，F(xiàn)實中，強勢品牌供應商更易形成消費忠誠而需求穩(wěn)定，因而收益更高。

圖5 信譽損失對供應鏈收益影響

表3 信譽損失系數(shù)對供應鏈運營的影響

此外，部分信息魯棒決策具有有效性和穩(wěn)健性。尤其是對于需求相對穩(wěn)定的傳統(tǒng)型產(chǎn)品，魯棒決策時供應鏈效率和效益甚至高于完全信息。因而無論是供應商還是零售商，如果已知需求和方差信息，可據(jù)此直接作出決策，沒有必要投入額外成本尋求更全面的需求信息。即使是需求高不確定性的產(chǎn)品，魯棒決策也能根據(jù)均值與方差的預測做出較為有效和穩(wěn)健決策(見圖5分析)。由于此時集中決策的部分信息時的收益與完全信息時的收益幾乎無異，因而現(xiàn)實中，供應商在新產(chǎn)品上市時運用代銷或在零售賣場中采用聯(lián)營模式來進行集中決策，更利于供應鏈利潤的實現(xiàn)。

5 結(jié)語

多變的經(jīng)濟環(huán)境下需求擾動時有發(fā)生，使供應鏈運營面臨需求不確定風險。本文借助極大極小法探討需求信息缺失時反向保理模式下的供應鏈運營，建立魯棒模型刻畫“買方驅(qū)動”反向保理的供應鏈關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)反向保理增強供應鏈合作，魯棒決策為反向保理供應鏈提供了面臨需求不確定時的有效決策。具體結(jié)論如下：

1)反向保理增強供應鏈合作，外部融資成本通過供應鏈關(guān)系趨使供應鏈利益捆綁，基于低利率的共同目標而增強合作。

2)需求不確定性以及供應商信譽損失主要降低供應商收益而非零售商收益，因而零售商不必過度擔心運用反向保理為中小供應商融資而遭受損失。該結(jié)論為核心企業(yè)主動引入反向保理提供了理論支撐。當利率一定，供應商信譽的惡化之時即使降低批發(fā)價也難以爭取訂貨量的增加，為面臨經(jīng)營危機的企業(yè)陷入惡性循環(huán)的“馬太效應”提供了新的解釋。

3)魯棒決策為供應鏈提供了需求擾動時的有效而穩(wěn)健的解決方案，降低需求擾動帶來的供應鏈運營風險，從而增強金融機構(gòu)的反向保理授信意愿?；诓糠中畔⒌聂敯魶Q策甚至優(yōu)于完全信息的決策，已知需求與方差的供應鏈沒有必要去尋求完全信息。

研究將魯棒決策的運用延伸到了運營與金融相互作用的領(lǐng)域，揭示了買方驅(qū)動反向保理的內(nèi)在原因及規(guī)律，發(fā)現(xiàn)在供應商主導的批發(fā)價契約下，供應商將本應自身承擔的融資成本，運用批發(fā)價定價權(quán)通過供應鏈關(guān)系傳遞與零售商共同承擔，這是否會影響零售商反向保理的積極性？此外，反向保理中的核心企業(yè)通常有更多權(quán)力，如果供應鏈權(quán)力結(jié)構(gòu)改變，比如核心企業(yè)作為博弈領(lǐng)導者具有批發(fā)價定價權(quán)，反向保理下的供應鏈將呈現(xiàn)什么樣的特點?這是值得關(guān)注的研究方向。