電子商務(wù)模式下易腐農(nóng)產(chǎn)品的定價與庫存聯(lián)合決策

張名揚 郭健濤 于欣格

摘 要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，電子商務(wù)平臺已經(jīng)成為越來越多產(chǎn)品的主要銷售渠道。新冠肺炎疫情發(fā)生以來，人們減少外出，生鮮電商平臺訂單量激增。生鮮產(chǎn)品由于易腐的特性，其在銷售和庫存管理等方式上區(qū)別于普通產(chǎn)品，因此研究電商平臺下易腐農(nóng)產(chǎn)品的定價與庫存聯(lián)合決策十分必要。本文通過探討電子商務(wù)平臺與線下銷售的不同，抽象出電子商務(wù)平臺的特點，考慮網(wǎng)絡(luò)擴散效應(yīng)以及在線評論對消費者購買意愿的影響，又結(jié)合了農(nóng)產(chǎn)品易腐的特性，構(gòu)建了兩階段的需求函數(shù)。通過單一定價與動態(tài)定價兩種策略，分別探討了定價不受腐敗程度影響以及隨腐敗程度變化的兩種模式下零售商的最優(yōu)決策。數(shù)值模擬對比了兩種定價方式的優(yōu)劣，為管理者提供決策建議。

關(guān)鍵詞：易腐農(nóng)產(chǎn)品;電子商務(wù)平臺;定價與庫存管理

中圖分類號：F713.365文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003 5192（2021）04-0032-06doi：10.11847/fj.40.4.32

Abstract：With the rapid development of the Internet， e commerce platforms have become the main sales channel for more and more products. Since the outbreak of COVID 19， people have reduced going out， and the volume of fresh food e commerce platform has surged. The perishable nature of fresh products makes it different from ordinary products in terms of sales and inventory management. Therefore， it is necessary to study the pricing and inventory decisions of agricultural perishable products on e commerce platforms. By discussing the differences between e commerce platforms and offline sales to abstract characteristics of e commerce platform， a two stage demand function is constructed taking into account the perishable characteristics of agricultural products， the network diffusion effect of e commerce platforms and the influence of online reviews on consumers willingness to purchase. The optimal decisions of retailers under two pricing strategies， fixed pricing and dynamic pricing， are explored separately. Numerical simulation methods are used to compare the advantages and disadvantages of the two pricing strategies， so as to provide managers with recommendations for decision making.

Key words：agricultural perishable products; e commerce platform; pricing and inventory management

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，電子商務(wù)平臺已經(jīng)成為越來越多產(chǎn)品的主要銷售渠道。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)也在“互聯(lián)網(wǎng)+”的背景下逐漸走向了電子商務(wù)的道路。新冠肺炎疫情發(fā)生以來，人們減少外出，生鮮電商平臺單量激增。易腐農(nóng)產(chǎn)品，例如瓜果蔬菜等最大的特點就是保質(zhì)期短。零售商要想贏得消費者的口碑，在行業(yè)中能夠持續(xù)發(fā)展就必須保證在產(chǎn)品保鮮期內(nèi)出售并送達(dá)。這樣才能獲得正向的在線評價，吸引更多的消費者購買，基于疫情催熱的農(nóng)產(chǎn)品電商消費習(xí)慣方可持續(xù)增長。因此易腐農(nóng)產(chǎn)品在電商平臺的定價以及庫存聯(lián)合決策變得尤為重要。

易腐類生鮮農(nóng)產(chǎn)品區(qū)別于普通產(chǎn)品，具有易腐性，銷售周期更短，因此其庫存與定價也區(qū)別于一般產(chǎn)品。關(guān)于易腐農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的研究中，一部分學(xué)者側(cè)重采購策略對零售商的影響，設(shè)計合理的契約協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈。但斌和陳軍[1]用一個指數(shù)形式的新鮮度衰減函數(shù)， 研究了由一個分銷商和一個零售商組成的生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)問題。Cai等[2]考慮分銷商在運輸過程中的保鮮努力水平對生鮮產(chǎn)品的有效供給、新鮮度及市場需求的影響，以保鮮努力水平為決策變量，研究了分銷商與生產(chǎn)商之間的協(xié)調(diào)問題。Huang等[3]為零售商設(shè)計了一種基于訂貨提前期的價格折扣機制，以降低生鮮農(nóng)產(chǎn)品在流通渠道中的價值損耗，從而實現(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)。姚澤有[4]假設(shè)銷售努力水平及退貨價格與需求及退貨具有相關(guān)性， 研究了回饋與懲罰策略如何實現(xiàn)易逝品供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的問題。王沖和陳旭[5]針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品在流通中易腐的特性，引入期權(quán)合同工具，研究了單周期兩階段供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)問題。唐振宇等[6]研究了新鮮度信息不對稱和成本信息不對稱情況下，生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的問題。王道平等[7]研究了在產(chǎn)出不確定的情形下農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)問題，并設(shè)計了風(fēng)險分擔(dān)契約實現(xiàn)供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)。但斌等[8]考慮生鮮農(nóng)產(chǎn)品具有易損耗的特性，研究了產(chǎn)品價格信息不對稱下批發(fā)市場運營商與批發(fā)商之間的協(xié)調(diào)問題。吳忠和等[9]針對由1個生產(chǎn)商和n個零售商構(gòu)成的鮮活農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈，在考慮損耗和新鮮度的影響下，研究收益共享契約如何協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈應(yīng)對突發(fā)事件。也有一些學(xué)者關(guān)注三級農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的契約協(xié)調(diào)問題。林略等[10]針對一個供應(yīng)商 分銷商 零售商構(gòu)成的三級供應(yīng)鏈，考慮鮮活農(nóng)產(chǎn)品損耗和新鮮度的影響，研究了不同決策情形下收益共享契約協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈成員的利潤分配問題。隨后，林略等[11]在變質(zhì)率為時間線性減函數(shù)的假設(shè)下，為鮮活農(nóng)產(chǎn)品設(shè)計了時間折扣契約實現(xiàn)供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)。

另一部分關(guān)于易腐農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的研究是從產(chǎn)品定價和庫存管理的角度進(jìn)行的，側(cè)重腐敗率等各種因素對消費者需求的影響。大量的文獻(xiàn)研究了易腐農(nóng)產(chǎn)品傳統(tǒng)銷售渠道的最優(yōu)定價與訂貨策略。Ghare和Schrader[12]最早研究了連續(xù)變質(zhì)易腐品的訂貨策略，開發(fā)了一個易腐品的經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型。Wee[13]對于該模型進(jìn)行了擴展，提出變質(zhì)率服從雙參數(shù)的weibull概率分布，并影響消費者的需求。Chun[14]對易腐商品的單階段定價和多階段定價問題進(jìn)行了研究。唐磊等[15]考慮消費者購買行為，建立了生鮮食品多階段動態(tài)定價與訂貨模型，采用基于正負(fù)反饋機制的改進(jìn)蟻群算法對模型進(jìn)行求解。王婧和陳旭[16]針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品流通中數(shù)量和質(zhì)量的雙重?fù)p耗，研究了期權(quán)合同下單周期兩階段供應(yīng)鏈的最優(yōu)訂貨策略。張玲紅等[17]針對短視和策略消費者，研究了兩階段動態(tài)定價和降價時點的易腐產(chǎn)品銷售策略問題。李琳和范體軍[18]針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品價值損耗對消費需求的影響， 對比分析固定價格策略、動態(tài)價格策略和考慮時點降價的定價策略對單周期零售商利潤的影響。王磊和但斌[19]構(gòu)建了零售商對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的定價模型，對零售商的最優(yōu)定價與最優(yōu)保鮮投入進(jìn)行了研究。不同于一種商品的訂貨策略，鄒廣峻和傅少川[20]建立了隨機需求下多品種連續(xù)變質(zhì)的易腐品的聯(lián)合補貨模型，并采用泰勒展開與差分進(jìn)化算法對模型進(jìn)行求解。

隨著生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商在中國的興起，一些學(xué)者開始研究易腐農(nóng)產(chǎn)品在電商平臺的定價與訂貨策略。劉洋和王利艷[21]針對果蔬生鮮類農(nóng)產(chǎn)品的價值衰減性，分別制定了單一線上、單一線下和O2O雙渠道3種運作模式下零售商的最優(yōu)定價與訂貨策略。周姝君[22]考慮到生鮮農(nóng)產(chǎn)品新鮮度對消費者效用的影響，以最大化電商零售商利潤為目標(biāo)分析不同等級農(nóng)產(chǎn)品的最優(yōu)定價以及最優(yōu)定價折扣。

綜上可見，傳統(tǒng)銷售渠道下易腐農(nóng)產(chǎn)品的定價與訂貨決策的研究相對成熟，學(xué)者開始考慮更多因素對管理者決策的影響。關(guān)于電子商務(wù)模式下易腐農(nóng)產(chǎn)品的定價與訂貨決策的研究近年來也在逐漸增多，但目前沒有研究考慮到電商平臺特有的在線評論、擴散效應(yīng)等對農(nóng)產(chǎn)品銷量的影響。因此，本文針對電商平臺區(qū)別于傳統(tǒng)銷售的特點，考慮在線評論、擴散效應(yīng)和歧視價格對消費者需求的正向和負(fù)向的影響，研究兩階段銷售周期中易腐農(nóng)產(chǎn)品在單一定價策略和動態(tài)定價策略下的最優(yōu)定價與庫存聯(lián)合決策問題，為農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營決策提供理論支持。

2 模型建立

2.1 問題描述與符號說明

本研究考慮一種新上市易腐農(nóng)產(chǎn)品在電商平臺的兩個銷售階段，第一階段銷售完成后，零售商處理剩余庫存，入庫新鮮的農(nóng)產(chǎn)品，繼續(xù)下一個階段的售賣。在第一階段，產(chǎn)品剛剛銷售，電商平臺沒有該農(nóng)產(chǎn)品的消費記錄，消費者沒有辦法通過宣傳圖片像線下購買一樣直觀判斷產(chǎn)品的新鮮程度進(jìn)行購買決策。因此，產(chǎn)品的新鮮程度不會影響該產(chǎn)品第一階段的需求。假設(shè)該易腐農(nóng)產(chǎn)品第一階段的需求函數(shù)為[23]

動態(tài)定價策略下零售商的最優(yōu)定價與庫存決策需要綜合考慮動態(tài)定價策略對銷量的正向和負(fù)向的影響：正向影響即動態(tài)定價策略可以提高消費者的滿意度，從而增加好評率，促進(jìn)下一階段的銷量;負(fù)向影響即第一階段末和第二階段初的價格差使消費者感受到價格歧視，降低第二階段的銷量。因為模型較為復(fù)雜，最優(yōu)決策下的解析解十分繁瑣，不利于直觀的分析。因此本文將通過算例仿真分析，對比在一定參數(shù)設(shè)置下兩種定價策略的最優(yōu)決策，從而為農(nóng)產(chǎn)品電商經(jīng)營提供最佳的管理建議。

3 算例仿真分析

本章通過數(shù)值實驗的方式來探究農(nóng)產(chǎn)品腐敗率對于零售商最優(yōu)決策的影響，并通過模擬的結(jié)果對兩種定價策略對比分析，從而得到零售商的管理啟示。設(shè)ε服從[0.5，1.5]上的均勻分布，滿足2r（z）2+dr（z）/dz>0，a=10000，b=1.5（b2）。其它參數(shù)設(shè)置如下：農(nóng)產(chǎn)品成本c=5，農(nóng)產(chǎn)品的殘值h=2，產(chǎn)品的單位缺貨成本s=3[24]，網(wǎng)絡(luò)擴散效應(yīng)增長率m=0.5，好評率v=0.8，消費者對在線評論的接受度φ=0.5，售價對腐敗程度的影響因子k=2，γ=-1（差評率w與腐敗率r的關(guān)系遵從負(fù)指數(shù)分布），-β=0.1。設(shè)置農(nóng)產(chǎn)品腐敗率r從0.1遞增到0.5，間隔為0.1。計算當(dāng)前參數(shù)下電商零售商的最優(yōu)決策。表1與表2分別記錄了單一定價策略與動態(tài)定價策略下，零售商的最優(yōu)定價，最優(yōu)訂貨量以及期望利潤隨農(nóng)產(chǎn)品腐敗率的變化情況。

通過表1，我們發(fā)現(xiàn)在單一定價策略下，腐敗率r并不影響零售商的最優(yōu)定價p*，但是會影響最優(yōu)訂貨量q*。腐敗率越高的農(nóng)產(chǎn)品，最優(yōu)訂購量越低，零售商可獲得的期望利潤越少。這是因為對于腐敗率較高的農(nóng)產(chǎn)品，消費者收到的產(chǎn)品與電商網(wǎng)站宣傳的產(chǎn)品新鮮度差距較大，消費者的感知價值較低，從而增加了產(chǎn)品的差評率。因此，第二階段的用戶需求降低，零售商的最優(yōu)訂貨量也相應(yīng)減少。

通過表2，我們發(fā)現(xiàn)動態(tài)定價策略下，隨著產(chǎn)品腐敗率r的增加，零售商的最優(yōu)定價p*逐漸增加，而最優(yōu)訂貨量q*逐漸減少。因為腐敗率較高的農(nóng)產(chǎn)品，期初的定價也相對較高，與期末的銷售價格差距較大，因此歧視價格帶來的負(fù)面效應(yīng)隨著腐敗率的增加而增強，農(nóng)產(chǎn)品的需求也降低了，零售商的最優(yōu)訂貨量也相應(yīng)降低。此外，雖然較高的腐敗率r導(dǎo)致零售商的期望利潤降低，但是降低的幅度較小。

綜合來看，采用動態(tài)定價策略，零售商的銷量與獲得的利潤要明顯高于單一定價策略。但是，在實際銷售中，動態(tài)定價策略對零售商的運營能力要求較高，因為零售商需要實時監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品的新鮮程度，從而調(diào)節(jié)銷售價格。同時，動態(tài)定價策略對零售商的庫存能力要求也同樣較高。因此，對于運營能力較強的大型農(nóng)產(chǎn)品電商，動態(tài)定價策略要優(yōu)于單一定價策略，能夠給電商平臺帶來更多的利潤。對于小型農(nóng)產(chǎn)品電商，單一定價策略更加容易被實現(xiàn)，電商平臺在選擇銷售產(chǎn)品的種類時，可以盡量選擇多售賣腐敗率低的商品，減少腐敗率高的農(nóng)產(chǎn)品類型，從而最大化利潤。

4 結(jié)論與啟示

本文通過分析易腐農(nóng)產(chǎn)品電商銷售區(qū)別于線下銷售方式的最大的特點，綜合考慮了電商平臺上的網(wǎng)絡(luò)擴散效應(yīng)，在線評論以及價格歧視對下一階段的銷量的影響，分別建立了零售商在單一定價策略與動態(tài)定價策略下的兩個階段的需求函數(shù)。并通過求解零售商的最優(yōu)定價與訂貨量以最大化期望利潤。最后通過求解與數(shù)值模擬，我們得到以下管理啟示：（1）單一定價策略下，零售商在電商平臺上對農(nóng)產(chǎn)品的定價不受腐敗率的影響。農(nóng)產(chǎn)品的腐敗率越高，消費者收到的產(chǎn)品與心理預(yù)期差距越大，差評率也會越高，從而影響產(chǎn)品的需求，零售商也會相應(yīng)降低訂貨量。（2）動態(tài)定價策略下，電商平臺上農(nóng)產(chǎn)品的定價會隨著腐敗率的升高而增加。較高的腐敗率使得農(nóng)產(chǎn)品在銷售初期與末期的價格差較大，因此歧視價格帶來的負(fù)面效應(yīng)也會增強，零售商的最優(yōu)訂貨量也相應(yīng)降低。（3）兩種定價策略對比發(fā)現(xiàn)，對于大型農(nóng)產(chǎn)品電商，他們有足夠強的運營能力支持，能夠?qū)崟r監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品的新鮮程度從而調(diào)節(jié)銷售價格，動態(tài)定價策略要優(yōu)于單一定價策略，可以獲得更多的利潤。而對于小型農(nóng)產(chǎn)品電商，單一定價策略更加容易實現(xiàn)，選擇銷售腐敗率低的農(nóng)產(chǎn)品也能夠獲得可觀的利潤。

隨著生鮮類食品在人們線上消費中的占比提高，越來越多的電商平臺開始銷售生鮮農(nóng)產(chǎn)品。電商平臺下的易腐農(nóng)產(chǎn)品的定價與庫存問題，在未來存在更多研究和探討的空間。

（1） 本文只考慮了農(nóng)產(chǎn)品的自然腐敗的情形，沒有考慮將零售商在交易與運輸過程中的保鮮投入水平作為決策對農(nóng)產(chǎn)品新鮮程度的影響。

（2） 本文對消費者在線評論的刻畫是用參數(shù)代替的，之后的研究可以通過數(shù)據(jù)挖掘的方式將真實的消費者滿意度體現(xiàn)在模型中，更能精確地幫助企業(yè)決策。

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