農(nóng)產(chǎn)品電商供應(yīng)鏈平臺(tái)的零售端融資策略分析

摘要：中小企業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的生力軍。然而，中小微企業(yè)融資目前在中國(guó)仍是一個(gè)亟待政府和企業(yè)解決的難題。隨著經(jīng)濟(jì)體系的不斷完善，供應(yīng)鏈金融解決方案日趨多樣化?；陔娚唐脚_(tái)的供應(yīng)鏈融資決策為中小企業(yè)提供了替代方案?；贑VaR模型，推導(dǎo)出了風(fēng)險(xiǎn)收益模型，得到了電商企業(yè)分別在淡季和旺季的最優(yōu)貸款規(guī)律。當(dāng)融資方為零售商時(shí)，最優(yōu)訂貨數(shù)量和合理批發(fā)價(jià)格也有一定的確定規(guī)律。此外，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的庫存會(huì)因過期問題而價(jià)值歸零，因此其損失率對(duì)零售商利潤(rùn)影響巨大，需對(duì)其進(jìn)行把控從而控制風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：電商供應(yīng)鏈金融；供應(yīng)鏈金融解決方案；供應(yīng)鏈融資決策分析；供應(yīng)鏈管理；生鮮農(nóng)產(chǎn)品

中圖分類號(hào)：F724.6? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1005-6432（2023）26-0000-04

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2023.26.000

1研究背景及意義

生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)市場(chǎng)正處于快速發(fā)展期。根據(jù)電子商務(wù)研究中心（Fu 2020）的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，2016年以來，生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)保持了40%以上的高速增長(zhǎng)。然而，大部分生鮮電商企業(yè)在規(guī)模快速增長(zhǎng)的情況下都處于虧損狀態(tài)（Han和Jing 2018）。生鮮農(nóng)產(chǎn)品由于易變質(zhì)、不易保鮮的特點(diǎn)，損壞率很高。電子商務(wù)企業(yè)往往要承擔(dān)大量農(nóng)產(chǎn)品破壞造成的損失的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，很少有研究關(guān)注農(nóng)產(chǎn)品的特征和季節(jié)性對(duì)融資解決方案的影響。因此，有必要從淡季和旺季兩個(gè)方面來解決生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)供應(yīng)鏈的相關(guān)問題。本文以生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈為研究對(duì)象。

眾多學(xué)者進(jìn)行了定性分析（Deng和Yu 2017）檢驗(yàn)傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈融資模型（Stephanou和Rodriguez 2008; Beck等，2011）時(shí)，本研究對(duì)基于電子商務(wù)平臺(tái)的供應(yīng)鏈金融解決方案進(jìn)行了定量分析?；诤饬课膊繕O端損失期望值的CVaR趨勢(shì)，可以建立風(fēng)險(xiǎn)-收益模型，用于分析整個(gè)供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)和決策。本研究致力于利用CVaR模型對(duì)生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)供應(yīng)鏈金融融資決策進(jìn)行分析，通過微分、積分等數(shù)學(xué)演算方法，對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行決策分析，從而確定最優(yōu)的貸款利率和訂單數(shù)量，使預(yù)期利潤(rùn)最優(yōu)。

2供應(yīng)鏈決策分析

2.1 電商供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)收益模型的符號(hào)

設(shè)隨機(jī)變量x為金融市場(chǎng)的需求，為零售商在淡季的訂單量， 是淡季的零售價(jià)， 是淡季的批發(fā)價(jià)格，為訂單數(shù)量的損失率，s為損耗產(chǎn)品的單位補(bǔ)償；r為電商企業(yè)對(duì)零售商的貸款利率；c為電商企業(yè)向零售商融資的資金成本率；是電商企業(yè)的收益閾值；為電商企業(yè)VaR的置信水平；為零售商在淡季獲取每種產(chǎn)品的單位總成本，其中R為電商企業(yè)與零售商進(jìn)行每種商品交易所獲得的單位利潤(rùn)，e為供應(yīng)商單位生產(chǎn)支出。

2.2 零售商和電商企業(yè)收益函數(shù)分析

零售商在淡季的預(yù)期利潤(rùn)為：

如果零售商不違約，電商企業(yè)的預(yù)期利潤(rùn)為：

如果零售商違約，則電商企業(yè)的預(yù)期利潤(rùn)為：

基于CVaR決策模型對(duì)電商企業(yè)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)收益模型：

由式（2）和式（3），得出：

當(dāng)時(shí)，時(shí)，可以達(dá)到最大值。

當(dāng) 時(shí)，存在最佳貸款利率使得 達(dá)到最大值。

當(dāng)時(shí)，存在最佳貸款利率 使得達(dá)到最大值。

因此，是使零售商的預(yù)期利潤(rùn)最大化的訂單量。

因此，能使零售商的預(yù)期利潤(rùn)最大化。

在旺季的情況下，通過替換， ， ， ， 為， ， ， ， ，這些公式依然成立。

3結(jié)論

文章將其注意事項(xiàng)、應(yīng)用及一些重要成果總結(jié)如下：

第一，從式（6）和式（7）中提到的CVaR模型，可以得到函數(shù)中使CVaR值最大化的最佳貸款利率。由此證明，在r、w、o不確定的情況下，當(dāng)交易缺乏信息時(shí)，也可以實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)和風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)化。特別是，通過式（14），在供應(yīng)商和零售商的預(yù)期利潤(rùn)之間設(shè)置一個(gè)比例，使批發(fā)價(jià)格成為r的函數(shù)。

第二，式（10）通過使電子商務(wù)企業(yè)和零售商的預(yù)期利潤(rùn)相等，提供了另一種確定最佳貸款利率的方法。

第三，存在一個(gè)使零售商的預(yù)期利潤(rùn)最大化的訂貨數(shù)量值。當(dāng)批發(fā)價(jià)格為常數(shù)或不是o的函數(shù)時(shí)，最佳訂貨數(shù)量可由式（11）得到。

第四，為了保證零售商和供應(yīng)商雙方都同意合同并達(dá)成合作，本研究提出了一個(gè)平衡雙方預(yù)期利潤(rùn)的標(biāo)準(zhǔn)，以確定式（14）中合理的批發(fā)價(jià)格。在這種情況下，最佳訂貨數(shù)量為式（15）。

第五，從式（11）和式（15），當(dāng)旺季的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于淡季時(shí)，零售商通常會(huì)要求在旺季訂購(gòu)更多的數(shù)量，以優(yōu)化利潤(rùn)。旺季的最佳貸款利率可能更高，因?yàn)榱闶凵太@得的利潤(rùn)更多，概率也更高，從而降低了違約的風(fēng)險(xiǎn)。

第六，控制損失率對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈?zhǔn)侵匾?，因?yàn)樗绊懥肆闶凵痰睦麧?rùn)，從而影響了供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)。

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[作者簡(jiǎn)介]咸寧（1996—），女，漢族，黑龍江人，理學(xué)碩士，研究方向：公司金融學(xué)、供應(yīng)鏈金融