不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下考慮網(wǎng)紅營銷努力的直播電商供應(yīng)鏈決策研究

于天陽 關(guān)志民 董經(jīng)洋 曲 優(yōu)

(1.東北大學(xué)工商管理學(xué)院； 2.山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院)

1 研究背景

近年來，淘寶、京東、Amazon、Shopee等國內(nèi)外知名電商平臺相繼上線了直播功能，直播電商行業(yè)風(fēng)口初現(xiàn)。2019年底，突如其來的新冠疫情對線下零售業(yè)產(chǎn)生了巨大沖擊，商家紛紛轉(zhuǎn)戰(zhàn)線上，“電商+直播”的商業(yè)模式更是以其低門檻、低成本的優(yōu)勢贏得了廣大商家的青睞，緩解了因疫情導(dǎo)致的庫存積壓、資金流斷裂等問題的壓力。新冠疫情讓本不景氣的資本市場雪上加霜，而直播電商卻“逆市而上”，大量資本涌入該行業(yè)。據(jù)報道，2020年中國的直播電商市場規(guī)模達(dá)9 610億元(1)資料來源于https://36kr.com/p/986332005917833。，2019年美國的直播電商市場規(guī)模為10億美元(2)資料來源于 https://coresight.com/research/livestreaming-e-commerce-takes-off-in-the-us/。。

可見，直播電商已經(jīng)成為新的潮流。其中，網(wǎng)紅帶貨是最為常見的直播電商形式，已有研究表明，網(wǎng)紅在直播過程中所表現(xiàn)出來的專業(yè)性與互動性等特征，能夠顯著提升消費者的購買意愿[1]，這與其團(tuán)隊所付出的營銷努力密不可分。目前，關(guān)于考慮營銷努力的文獻(xiàn)，眾多學(xué)者針對供應(yīng)鏈契約及協(xié)調(diào)問題展開了豐富的研究[2～7]。例如，MUKHOPADHYAY等[2]分別在對稱信息及不對稱信息兩種情形下，探討制造商在不同條件下的最優(yōu)契約選擇問題。另有文獻(xiàn)在不同背景下研究了企業(yè)的策略選擇問題。例如，魯芳等[8]考慮消費者效用受營銷努力及產(chǎn)品體驗性的影響，探討線下零售商與制造商的渠道合作策略選擇；張旭梅等[9]基于O2O供應(yīng)鏈，考慮線下服務(wù)商提供附加服務(wù)、線上平臺進(jìn)行營銷努力，分析雙方的最優(yōu)合作策略；此外，MA等[10]則分別在供應(yīng)鏈成員完全理性及存在公平關(guān)切行為下，研究閉環(huán)供應(yīng)鏈的最優(yōu)定價、營銷努力及回收決策問題。上述文獻(xiàn)在不同背景下考慮不同主體的營銷努力，但并未有文獻(xiàn)基于直播電商，考慮網(wǎng)紅團(tuán)隊帶貨而付出直播營銷努力，探討供應(yīng)鏈的相關(guān)運營決策問題。

雖然網(wǎng)紅團(tuán)隊具有一定的議價能力，但與不同電商賣家合作時并不總是處于主導(dǎo)地位，部分頭部商家的主導(dǎo)地位仍是無法撼動的，例如，京東與快手的合作便是京東事先確定產(chǎn)品的零售價格，而后由快手主播進(jìn)行選品銷售(3)資料來源于http://finance.people.com.cn/n1/2020/0527/c1004-31726177.html。。此外，諸多知名品牌與網(wǎng)紅團(tuán)隊的合作堪稱強強聯(lián)手，決策時也處于平起平坐的地位，如小米與羅永浩團(tuán)隊的合作。然而，絕大多數(shù)中小型電商賣家往往處于從屬地位。可見，在直播營銷活動中，處于不同市場地位的電商賣家與同一網(wǎng)紅團(tuán)隊合作，構(gòu)成了不同的權(quán)力結(jié)構(gòu)。因此，關(guān)于電商供應(yīng)鏈權(quán)力結(jié)構(gòu)的研究是與本研究相關(guān)的另一方面重要內(nèi)容，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要圍繞銷售模式[11,12]、渠道策略[13,14]以及物流服務(wù)[15～17]等方面開展研究。在銷售模式方面，WEI等[11]和孫書省等[12]分別考慮制造商競爭與雙渠道供應(yīng)鏈，探討不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下的銷售模式選擇問題。在渠道策略方面，文悅等[13]考慮消費者渠道接受差異，在不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下研究電商平臺自營渠道的引入策略；倪曉等[14]基于消費者品牌價值及產(chǎn)品質(zhì)量偏好，研究不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下制造商的平臺入駐策略。在物流服務(wù)方面，XU等[15]考慮存在物流時間敏感型消費者，在不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下，研究電商供應(yīng)鏈的契約協(xié)調(diào)問題；HU等[16]分別在不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下，探討電商平臺的物流服務(wù)整合策略；士明軍等[17]則研究了市場能力結(jié)構(gòu)(即權(quán)力結(jié)構(gòu))對由電商、平臺及物流組成的在線銷售系統(tǒng)的相關(guān)運營決策的影響問題?？梢姡嘣臋?quán)力結(jié)構(gòu)在電商供應(yīng)鏈中得到了廣泛的關(guān)注，而當(dāng)前階段直播電商發(fā)展勢頭正勁，同一網(wǎng)紅團(tuán)隊與不同電商賣家合作則構(gòu)成了不同的權(quán)力結(jié)構(gòu)，這對供應(yīng)鏈相關(guān)運營決策及績效造成了不可忽視的影響，值得深入研究。

此外，關(guān)于直播電商的研究與本研究高度相關(guān)，但目前較為匱乏，而且多集中于實證研究，部分文獻(xiàn)研究了網(wǎng)紅直播[1]、直播場景氛圍[18]、信息源特性[19]、網(wǎng)絡(luò)直播購物特征[20]等因素對消費者購買行為的影響機制，另有文獻(xiàn)則探討了網(wǎng)絡(luò)直播購物過程中買賣雙方間的互動關(guān)系[21～23]。與上述研究不同，本研究運用數(shù)理建模的方法，通過構(gòu)建相關(guān)的博弈模型探討直播電商供應(yīng)鏈中各方最優(yōu)運營決策問題。類似地，邢鵬等[24]分別在平臺簽約與不簽約主播兩種情形下，構(gòu)建相應(yīng)的直播電商供應(yīng)鏈決策模型，主要探討主播與直播平臺傭金比例對供應(yīng)鏈最優(yōu)運營策略及利潤的影響。與其不同的是，本研究考慮的是網(wǎng)紅帶貨的直播電商形式，并將網(wǎng)紅個人影響力對需求的拉動效應(yīng)融入到?jīng)Q策模型中，研究重點為探究權(quán)力結(jié)構(gòu)以及直播營銷成本效率等重要參數(shù)對供應(yīng)鏈最優(yōu)結(jié)果的影響。

基于此，本研究探討由一個直播平臺(如淘寶、抖音)、一個電商賣家(如京東自營、完美日記)及一個網(wǎng)紅團(tuán)隊(如李佳琦、羅永浩)所組成的直播電商供應(yīng)鏈的運營決策問題，考慮需求受零售價格及網(wǎng)紅直播營銷的影響，在不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下構(gòu)建相應(yīng)的決策模型，并對最優(yōu)結(jié)果進(jìn)行敏感性分析與對比分析。

2 問題描述與基本假設(shè)

考慮由一個電商賣家、一個直播平臺及一個網(wǎng)紅團(tuán)隊組成的供應(yīng)鏈系統(tǒng)(見圖1)。由圖1可知，電商賣家入駐于直播平臺，并與網(wǎng)紅團(tuán)隊合作，通過直播帶貨的方式，以零售價格p向消費者出售產(chǎn)品?！皞蚪?坑位費”是電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊及其所在直播平臺合作的一種最為常見的收費模式。以淘寶直播平臺為例，擬開展直播營銷活動的電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊需要在淘寶直播的“阿里V任務(wù)”平臺上進(jìn)行相關(guān)操作，其中，網(wǎng)紅團(tuán)隊會根據(jù)產(chǎn)品類型設(shè)置傭金及坑位費，電商賣家則會發(fā)布直播任務(wù)，由網(wǎng)紅團(tuán)隊接單，完成直播任務(wù)后雙方結(jié)算傭金及坑位費，淘寶直播平臺則按固定比例r抽取傭金(通常為傭金的10%～50%)作為分成，余下傭金歸網(wǎng)紅團(tuán)隊所有(4)資料來源于http://report.iresearch.cn/report/202006/3606.shtml。?？梢?，網(wǎng)紅團(tuán)隊雖然依附于直播平臺，但又不完全受制于該直播平臺，決策時擁有一定的自主權(quán)，因此，考慮網(wǎng)紅團(tuán)隊決策單位傭金τ及直播營銷努力水平a，而直播平臺抽取網(wǎng)紅團(tuán)隊的傭金比例系數(shù)r(0

注:箭頭端的供應(yīng)鏈成員為付費方,箭尾端的供應(yīng)鏈成員為收費方。

本研究涉及的決策變量及參數(shù)的符號說明見表1。表1中，上角標(biāo)i∈{ks,n,es}，分別代表網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)、網(wǎng)紅團(tuán)隊與電商賣家權(quán)力對等以及電商賣家主導(dǎo)時的決策模型；下角標(biāo)j∈{e,k,p}，分別代表電商賣家、網(wǎng)紅團(tuán)隊與直播平臺。此外，以上角標(biāo)“*”代表最優(yōu)解。

表1 決策變量及相關(guān)參數(shù)的符號說明

借鑒LI等[25]對物流成本效率以及LIU等[26]對數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷成本效率的界定，本研究定義直播營銷成本效率ρ=β2h2/k。該參數(shù)反映了直播營銷的投入產(chǎn)出效率，ρ越大，表明每單位的營銷努力投入能夠帶來更多的需求；而且，該參數(shù)與消費者對直播營銷敏感系數(shù)β及網(wǎng)紅團(tuán)隊直播營銷努力的效果系數(shù)h正相關(guān)，與k負(fù)相關(guān)。換言之，消費者對網(wǎng)紅團(tuán)隊直播營銷努力水平越敏感，且提高單位直播營銷努力水平的投入越少，直播營銷的投入產(chǎn)出效率就越高。此外，在后續(xù)研究中發(fā)現(xiàn)，直播平臺的最優(yōu)利潤在不同權(quán)力結(jié)構(gòu)下的大小關(guān)系與直播營銷成本效率密切相關(guān)，因此，后文將通過數(shù)值分析探討該參數(shù)對供應(yīng)鏈最優(yōu)結(jié)果的影響。

(1)消費者總效用與需求函數(shù)本研究采用SINGH等[27]所提出的形式化數(shù)學(xué)描述方法刻畫消費者總效用函數(shù)，該方法在運營管理領(lǐng)域的相關(guān)研究中得到了廣泛的應(yīng)用。參照現(xiàn)有研究[7,28,29]，考慮消費者總效用是市場需求的嚴(yán)格二次凹函數(shù)，即

Ui=θdi-di2/2-pidi+β(m+hai)di。

(1)

式(1)表明，消費者總效用受產(chǎn)品零售價格、網(wǎng)紅直播帶貨(包括網(wǎng)紅個人影響力及其團(tuán)隊營銷努力水平)的影響。因此，使消費者總效用最大化便可求得市場需求函數(shù)，即令?Ui/?di=0，可得di=θ-pi+β(m+hai)，其中，θ為市場基本需求；β∈(0,1)代表消費者對網(wǎng)紅直播營銷的敏感程度，且低于其對價格的敏感程度[2]。此外，m為網(wǎng)紅的個人影響力，反映了其對需求的拉動效應(yīng)；h∈(0,1)則反映了網(wǎng)紅團(tuán)隊付出直播營銷努力的效果。

(2)成本刻畫網(wǎng)紅團(tuán)隊提高營銷努力水平，包括直播前的宣傳推廣、產(chǎn)品信息及消費者偏好的深入了解、直播方案的策劃、直播中良好的互動等，所產(chǎn)生的直播營銷成本為ka2/2。此種營銷努力成本的刻畫方式在以往研究中較為常見[2～4,8～10]，表明營銷成本隨著營銷努力水平的增加而大幅增加，即邊際營銷努力水平的提高，需要耗費更多的人力及物力成本。此外，不失一般性，參照LI等[25]和QIN等[30]的研究，假設(shè)電商賣家的產(chǎn)品生產(chǎn)成本及直播平臺的運營成本均為0。

(3)利潤函數(shù)與社會福利函數(shù)綜上，模型i下電商賣家、網(wǎng)紅團(tuán)隊及直播平臺的利潤函數(shù)以及社會福利函數(shù)分別為

(2)

(3)

(4)

(5)

3 模型求解

本節(jié)分別考慮網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)、網(wǎng)紅團(tuán)隊與電商賣家權(quán)力對等以及電商賣家主導(dǎo)3種情形，通過構(gòu)建相應(yīng)的Stackelberg或Nash博弈模型求解電商賣家的零售價格、網(wǎng)紅團(tuán)隊直播營銷努力水平與單位傭金的最優(yōu)決策。

3.1 網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)(模型ks)

本小節(jié)考慮網(wǎng)紅團(tuán)隊為主導(dǎo)者、電商賣家為跟隨者的情形。此時的決策順序為：首先網(wǎng)紅團(tuán)隊決策aks與τks，然后電商賣家決策pks。

表2 最優(yōu)決策、需求、利潤、消費者總效用及社會福利匯總

3.2 網(wǎng)紅團(tuán)隊與電商賣家權(quán)力對等(模型n)

本小節(jié)考慮網(wǎng)紅團(tuán)隊與電商賣家權(quán)力對等，二者同時進(jìn)行決策，求解過程如下。

3.3 電商賣家主導(dǎo)(模型es)

本小節(jié)考慮電商賣家主導(dǎo)，網(wǎng)紅團(tuán)隊跟隨的情形。此時的決策順序為：首先電商賣家決策pes，然后網(wǎng)紅團(tuán)隊決策aes與τes。

求解過程與模型ks類似，故不再贅述，在求解過程中可得模型es成立的條件為k-β2h2(1-r)>0。

4 比較分析與敏感性分析

本節(jié)主要通過比較分析與敏感性分析探討權(quán)力結(jié)構(gòu)及主要參數(shù)對供應(yīng)鏈最優(yōu)決策、需求、利潤、消費者總效用與社會福利的影響。由表2可知，3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下模型成立條件取交集為k-β2h2(1-r)>0，即0<ρ<1/(1-r)。

4.1 最優(yōu)決策分析

本小節(jié)針對最優(yōu)決策及需求進(jìn)行敏感性分析與比較分析，可得如下命題：

命題1(5)由于篇幅所限，所有命題的證明過程均未給出，感興趣的讀者請聯(lián)系筆者。3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下的最優(yōu)直播營銷努力水平、單位傭金、零售價格及需求與消費者對直播營銷的敏感系數(shù)β、網(wǎng)紅個人影響力m及網(wǎng)紅直播營銷努力的效果系數(shù)h正相關(guān)，與直播營銷成本系數(shù)k負(fù)相關(guān)。

命題1表明，隨著消費者對直播營銷敏感程度、網(wǎng)紅個人影響力及其團(tuán)隊直播營銷努力效果的增大，或直播營銷努力成本系數(shù)的減小，網(wǎng)紅團(tuán)隊所付出的營銷努力便會增加，向電商賣家收取的單位傭金也會提高，這相當(dāng)于增加了電商賣家的成本，所以電商賣家也會提高產(chǎn)品零售價格，相比于零售價格提高導(dǎo)致的需求降低程度，直播營銷努力水平的增加更能吸引消費者，從而使得需求增加。

命題23種權(quán)力結(jié)構(gòu)下最優(yōu)單位傭金、最優(yōu)直播營銷努力水平、最優(yōu)零售價格及最優(yōu)需求間的大小關(guān)系為：τks*>τn*>τes*，aks*pes*>pn*，dks*

由命題2可知，3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下的最優(yōu)決策及需求間的大小關(guān)系并不與決策主體的市場權(quán)力完全相匹配，這是由多方因素綜合影響導(dǎo)致的。首先，在模型ks中，網(wǎng)紅團(tuán)隊收取的單位傭金最高，這與直觀上一致，即網(wǎng)紅團(tuán)隊在此時處于絕對的主導(dǎo)地位，擁有先動優(yōu)勢，會收取最高的單位傭金，這對電商賣家極為不利，不得不設(shè)定最高的零售價格以保證邊際利潤，但此時網(wǎng)紅團(tuán)隊卻付出了最低的營銷努力。原因在于，在一場直播中，處于絕對主導(dǎo)地位的網(wǎng)紅團(tuán)隊不僅會設(shè)置較高的單位傭金，而且也會收取高昂的坑位費，導(dǎo)致其并不在意實際銷售量帶來的收入，因此會付出最低的營銷努力；而較低的直播營銷努力水平及較高的價格則降低了消費者的購買積極性，使得此時的需求最低。其次，對比模型n與模型es下的最優(yōu)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)紅團(tuán)隊設(shè)定的單位傭金及其直播營銷努力水平均在模型n下較高。這說明隨著電商賣家市場權(quán)力的增大，網(wǎng)紅團(tuán)隊逐漸失去了先動優(yōu)勢，在雙方權(quán)力對等時雖然仍會設(shè)定較高的單位傭金，但同樣也會付出較多的直播營銷努力；對于電商賣家而言，在權(quán)力對等時設(shè)定較低的零售價格會進(jìn)一步拉動需求，使此時需求較大。

4.2 最優(yōu)利潤分析

本小節(jié)分析網(wǎng)紅個人影響力m以及市場權(quán)力對供應(yīng)鏈成員最優(yōu)利潤的影響，并通過數(shù)值分析描述3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下供應(yīng)鏈成員最優(yōu)利潤隨直播營銷成本效率ρ的變化情況。參照QIN等[30]的做法，假設(shè)市場基本需求θ=1，不失一般性，取網(wǎng)紅個人影響力系數(shù)m=0，其團(tuán)隊收取電商賣家的坑位費f=0；此外，實踐中淘寶、快手和抖音等平臺的單位傭金分成比例通常為10%～50%，但可根據(jù)主播、品類及品牌的不同略做調(diào)整(6)資料來源于http://report.iresearch.cn/report/202006/3606.shtml。。因此，為了便于更直觀地展示，本研究取直播平臺的傭金分成比例r=0.25，具體見圖2～圖4。

圖2 3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下隨ρ變化情況

命題3表明，3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下電商賣家、直播平臺及網(wǎng)紅團(tuán)隊最優(yōu)利潤與網(wǎng)紅個人影響力正相關(guān)。顯然，網(wǎng)紅個人影響力的增加能夠為供應(yīng)鏈各經(jīng)濟(jì)主體帶來更多的利潤，這也與當(dāng)前直播帶貨格局所呈現(xiàn)的“馬太效應(yīng)”相吻合。例如，有相關(guān)研究報告分析了淘寶、抖音及快手三大直播電商平臺2020年6月～12月間的直播帶貨數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)排名前十位的主播銷售額達(dá)630億元，占前百位主播銷售總額的55.75%(7)資料來源于http://www.sfccn.com/2021/2-5/zNMDE0MDdfMTYyNTIzNA.html。

由命題4及圖2～圖4可知，電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊的利潤均在自身為主導(dǎo)時最大，在雙方權(quán)力對等時次之，在自身為跟隨者時最低。這與直觀上一致，即電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊的市場權(quán)力越大，能為自身爭取的利潤也越大。

此外，由圖2～圖4還可以發(fā)現(xiàn)，3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下電商賣家、網(wǎng)紅團(tuán)隊及直播平臺利潤與直播營銷成本效率正相關(guān)。顯然，直播營銷成本效率的提高表明消費者對網(wǎng)紅直播營銷活動的接受程度增大，或直播營銷成本系數(shù)減小，即網(wǎng)紅主播投入單位營銷努力對消費者的吸引力增加，刺激需求的同時也增加了供應(yīng)鏈各個成員的利潤。

通過上述結(jié)論可知：大型零售商(如京東自營、蘇寧易購等)及知名品牌商(如小米、海瀾之家等)往往擁有與網(wǎng)紅團(tuán)隊持平甚至更大的市場權(quán)力，在雙方的合作中，電商賣家能夠獲得較多利潤，網(wǎng)紅團(tuán)隊獲得較少利潤；而中小型電商賣家的市場權(quán)力通常低于網(wǎng)紅團(tuán)隊，雙方在合作時，中小型電商賣家會獲得較少利潤，網(wǎng)紅團(tuán)隊獲得較多利潤。這從網(wǎng)紅主播更加青睞中小型電商賣家的產(chǎn)品(通常為品牌知名度較低的產(chǎn)品)中可見一斑。例如，登陸美妝帶貨達(dá)人李佳琦的微博主頁便可看到其每場直播的預(yù)告清單，其中不乏歐萊雅、YSL、SK-II等耳熟能詳?shù)膰H大牌產(chǎn)品，但大多數(shù)則是一些知名度不高的小眾品牌產(chǎn)品。此外，上述結(jié)論也解釋了在實踐中，大型零售商及擁有一定客戶基礎(chǔ)的知名品牌商與網(wǎng)紅團(tuán)隊合作進(jìn)行直播營銷時，通常選擇出售陳舊的產(chǎn)品以達(dá)到清理庫存的目的，同時也能夠獲得可觀的收益；而中小型商家與網(wǎng)紅團(tuán)隊合作的主要意義不在于獲利，而在于品牌推廣，這更適合新銳品牌快速提升其品牌知名度并借助網(wǎng)紅強大的個人影響力開發(fā)新用戶。例如，創(chuàng)建于2017年的國產(chǎn)美妝品牌“花西子”，短短3年時間便實現(xiàn)了品牌的崛起，這在很大程度上得益于與李佳琦的深度綁定。對于直播平臺而言，由于直播營銷成本效率較低的往往是中小型電商賣家提供的不知名的白牌產(chǎn)品，消費者對其接受程度較低，在直播營銷過程中也需要耗費更多的人力物力成本，對于這部分產(chǎn)品，直播平臺應(yīng)當(dāng)給予網(wǎng)紅團(tuán)隊必要的扶持，因為此時平臺能夠獲得較多的利潤；而知名品牌商提供的產(chǎn)品則屬于直播營銷成本效率較高的產(chǎn)品，為獲得更高利潤，直播平臺的扶持政策則要更加傾向于電商賣家，而不是網(wǎng)紅團(tuán)隊。

4.3 最優(yōu)消費者總效用與社會福利分析

本小節(jié)分析網(wǎng)紅個人影響力m、直播營銷成本效率ρ以及市場權(quán)力對最優(yōu)消費者總效用與社會福利的影響。與4.2節(jié)類似，本小節(jié)也進(jìn)行了數(shù)值分析，參數(shù)設(shè)置仍為θ=1,f=0,m=0,r=0.25,具體見圖5和圖6。

圖5 3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下U*隨ρ變化情況

命題53種權(quán)力結(jié)構(gòu)下網(wǎng)紅個人影響力m對最優(yōu)消費者總剩余及社會福利的影響分別為:①?Uks*/?m>0, ?Un*/?m>0,?Ues*/?m>0；②?SWks*/?m>0, ?SWn*/?m>0,?SWes*/?m>0。

由命題5、圖5和圖6可知，3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下最優(yōu)消費者總效用及社會福利與網(wǎng)紅個人影響力m正相關(guān)。顯然，網(wǎng)紅個人影響力的增加最直觀的反應(yīng)即為其粉絲規(guī)模的增加，而且也能被消費者所認(rèn)可，在其直播營銷過程中能夠提高消費者的購買積極性，最終使得消費者總效用增加。此外，由命題3可知，網(wǎng)紅個人影響力的增加也能夠增加供應(yīng)鏈各個成員的利潤，因此，社會福利也會增加。

命題63種權(quán)力結(jié)構(gòu)下最優(yōu)消費者總效用與社會福利間的大小關(guān)系分別為：Uks*

由命題6、圖5、圖6并結(jié)合命題2可知，3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下消費者總效用及社會福利間的大小關(guān)系與零售價格間的大小關(guān)系完全相反，而與直播營銷努力水平間的大小關(guān)系一致。這說明，此時直播營銷努力水平對消費者總效用及社會福利的影響程度更大，具體為：最優(yōu)消費者總效用及最優(yōu)社會福利在雙方權(quán)力對等時最大，在電商賣家主導(dǎo)時次之，而在網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)時最小。因此，針對具有一定市場基礎(chǔ)的大型零售商及知名品牌商選擇通過網(wǎng)紅直播帶貨的方式分銷產(chǎn)品時，政府相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)出臺相關(guān)政策給予幫扶，從而謀求較高的社會福利。此外，結(jié)合命題4可知，在網(wǎng)紅主導(dǎo)時，網(wǎng)紅團(tuán)隊利潤是高于其他兩種情形的，而電商賣家利潤、消費者總效用及社會福利在此時卻是最低的，說明中小型商家通過網(wǎng)紅直播帶貨的方式銷售產(chǎn)品時，大部分利潤均被網(wǎng)紅團(tuán)隊賺取，這主要是網(wǎng)紅團(tuán)隊此時付出的營銷努力水平最低但單位傭金卻最高導(dǎo)致的。因此，市場監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)制定相關(guān)法規(guī)條款，以規(guī)范直播營銷活動中網(wǎng)紅團(tuán)隊針對中小型企業(yè)的高收費行為，在保障消費者權(quán)益及中小型企業(yè)健康發(fā)展的同時，也能夠有效提升社會福利。

此外，由圖5和圖6還可以發(fā)現(xiàn)，最優(yōu)社會福利隨直播營銷成本效率ρ的變化趨勢，與最優(yōu)消費者總剩余隨直播營銷成本效率ρ的變化趨勢相類似，這表明社會福利主要受消費者總剩余的影響。

4.4 拓展分析

前文考慮了處于不同市場地位的電商賣家與同一網(wǎng)紅團(tuán)隊合作所構(gòu)成的3種權(quán)力結(jié)構(gòu)，由此假設(shè)3種情形下網(wǎng)紅個人影響力m相同。但在現(xiàn)實中，同樣存在同一電商賣家與不同網(wǎng)紅團(tuán)隊合作的情形，而當(dāng)紅的頭部網(wǎng)紅與其他網(wǎng)紅的個人影響力顯然不能同日而語，因此，本小節(jié)放寬了前文的假設(shè)，為便于分析，僅以網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)(模型ks)與電商賣家主導(dǎo)(模型es)兩種權(quán)力結(jié)構(gòu)為例進(jìn)行對比分析。假設(shè)mks=xmes，x>1表示相比于模型es，模型ks下的網(wǎng)紅個人影響力更大。由于放寬假設(shè)后，難以直接通過最優(yōu)結(jié)果的解析解對比來分析兩模型下最優(yōu)結(jié)果的大小關(guān)系，因此，本小節(jié)通過數(shù)值分析，探討兩種權(quán)力結(jié)構(gòu)下供應(yīng)鏈成員最優(yōu)利潤隨參數(shù)x及直播營銷成本效率ρ的變化情況。與4.2節(jié)類似，取θ=1,f=0,r=0.25，此外，不失一般性，取β=1，mes=0.5，具體見圖7～圖9。

由圖7和圖9可知，當(dāng)參數(shù)x較小時，網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)與電商賣家主導(dǎo)兩種情形下，電商賣家最優(yōu)利潤間的大小關(guān)系以及直播平臺最優(yōu)利潤間的大小關(guān)系。與命題4結(jié)論一致，故不再贅述原因。但隨著參數(shù)x的增大，結(jié)論發(fā)生了改變，即相較于電商賣家主導(dǎo)，網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)情形下的電商賣家最優(yōu)利潤與直播平臺最優(yōu)利潤更高。此外，由圖8可知，網(wǎng)紅團(tuán)隊利潤在其自身主導(dǎo)時始終高于電商賣家主導(dǎo)的情形。這與命題4結(jié)論一致。上述結(jié)論表明，若兩種權(quán)力結(jié)構(gòu)下網(wǎng)紅的個人影響力差距較小，直播營銷成本效率仍是影響兩種情形下供應(yīng)鏈成員利潤間大小關(guān)系的決定性因素，若兩種權(quán)力結(jié)構(gòu)下網(wǎng)紅的個人影響力差距懸殊，電商賣家選擇與個人影響力更高的網(wǎng)紅團(tuán)隊合作，能夠使供應(yīng)鏈各個成員獲得更高的利潤。顯然，個人影響力極高的頭部網(wǎng)紅對需求的拉動效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通網(wǎng)紅，使得網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)情形下供應(yīng)鏈各個成員利潤更高。

5 結(jié)語

本研究以一個電商賣家、一個網(wǎng)紅團(tuán)隊及一個直播平臺組成的供應(yīng)鏈系統(tǒng)為研究對象，分別構(gòu)建了網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)、電商賣家主導(dǎo)以及雙方權(quán)力對等3種不同權(quán)力結(jié)構(gòu)的決策模型，通過求解得到3種情形下供應(yīng)鏈成員的最優(yōu)運營決策、需求、利潤、消費者總效用及社會福利；并進(jìn)一步通過敏感性分析與對比分析，得到主要參數(shù)及權(quán)力結(jié)構(gòu)對最優(yōu)結(jié)果的影響。由此，得到主要結(jié)論如下：①當(dāng)消費者對直播營銷的敏感程度、網(wǎng)紅的個人影響力及網(wǎng)紅直播營銷努力的效果系數(shù)增大，或提高單位直播營銷努力水平所需成本減小時，網(wǎng)紅團(tuán)隊的直播營銷努力水平、單位傭金以及產(chǎn)品的零售價格均增加。②直播營銷成本效率的提高會增加電商賣家、網(wǎng)紅團(tuán)隊及直播平臺的利潤，也會使消費者總效用及社會福利增加。③網(wǎng)紅團(tuán)隊設(shè)定的單位傭金在其權(quán)力最大時最高，但付出的直播營銷努力最小，導(dǎo)致電商賣家設(shè)定最高的零售價格，此時的需求卻最低；在電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊權(quán)力對等時，直播營銷努力水平最高且產(chǎn)品的零售價格最低，而且此時的需求最高。④電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊利潤均與其自身市場權(quán)力正相關(guān)，而3種權(quán)力結(jié)構(gòu)下直播平臺利潤間的大小關(guān)系與直播營銷成本效率密切相關(guān)。具體地，當(dāng)直播營銷成本效率較低時，網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)能為直播平臺帶來最大利潤；當(dāng)直播營銷成本效率適中或較高時，雙方權(quán)力對等能為直播平臺帶來最大利潤。⑤電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊權(quán)力對等時，消費者總效用及社會福利最大，在電商賣家主導(dǎo)時次之，而在網(wǎng)紅團(tuán)隊主導(dǎo)時最小。

此外，本研究在以下方面可進(jìn)行深入探討：①可以考慮供應(yīng)鏈成員間的協(xié)調(diào)問題；②考慮到實際中大部分網(wǎng)紅針對不同品類產(chǎn)品的帶貨傭金雖為“明碼標(biāo)價”，但又不完全絕對，最終傭金的確定往往是雙方協(xié)商后的結(jié)果，因此，未來研究可將Nash協(xié)商模型引入到電商賣家與網(wǎng)紅團(tuán)隊的分成問題中；③本研究僅考慮了網(wǎng)紅直播帶貨的情形，而近期電商賣家自播也逐漸常態(tài)化，因此，未來研究可對比分析網(wǎng)紅團(tuán)隊代播與電商賣家自播兩種模式。