海洋渔民与电商企业之间的供应链协调机制研究

杨歌谣 YANG Geyao

（1.柳州职业技术学院 贸易与旅游管理学院，广西 柳州 545006；2.昆明理工大学 管理与经济学院，云南 昆明 650093）

(1.School of Trade and Tourism Management,Liuzhou Vocational and Technical College,Liuzhou 545006,China;2.School of Management and Economics,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650093,China)

0 引言

海洋渔民是指近洋或远洋捕捞鱼类为生的渔夫，渔民从海洋捕捞的海鲜产品，往往通过附近码头集市、大收购商等销售渠道进行对外销售。互联网时代的全面到来，第三方物流业的逐步成熟，使海鲜线上销售渠道越来越成为趋势，在该种模式下，电商企业变成了衔接渔民和消费者之间的桥梁，其跨越了传统的各级中间商，直接面对消费者进行销售活动。由于海洋野生鱼类资源逐步枯竭，且捕捞活动受外部天气及禁渔期影响较大，野生海鲜产品具有较强的稀缺性，渔民逐步在销售价格上掌握了较大的主动权，渔民根据经验和渔获情况来制定批发价格，电商企业根据渔民的定价再决定自己的零售价。由于海鲜产品属于生鲜农产品，有易变质和易损耗的特点，其损耗数一般会随着流通时间的增加而增加，在中国生鲜电商火热发展的今天，如何让生鲜产品供应链更加高效，使消费者能够更大的受益，让供应链成员获取更多的利润一直是企业实践者所关注的热点。

国际上很多学者将生鲜产品（Fresh Produce）称为短保质期产品（Short Shelf-life Food Products）或易腐产品（Deteriorating Products），无论在任何国家，都有占总数比例20%～60%的生鲜农产品被损耗或者浪费（Widodo et al.,2006）[1]。生鲜农产品供应链的研究属于新兴领域，在最近几年才得到较多的关注，随着科学技术尤其是信息技术的发展，以及消费者对食品安全、健康关注度的不断提升，国内外关于生鲜农产品供应链的研究在最近几年呈现迅速上升趋势（Manish Shukla and Sanjay Jharkharia，2013）[2]。生鲜产品供应链是典型的、需要协调的系统，新兴的海鲜供应链中的电商企业和渔民会各自追求自身利润的最大化，而忽略供应链系统的整体利润。因此必须建立有效的协调机制，使供应链成员之间建立战略性合作伙伴关系，一起努力，增加订单数量，降低海鲜损耗成本，最终实现供应链系统利润最大化。关于生鲜农产品供应链协作的论文处于较早期的发展，主要集中在供应链不同环节的协作，而不是整个供应链的整体协作（Ahumada O,Villalobos JR,2009）[3]，尤其是那些与市场渠道联系紧密的或者是与小型农场联系的供应链协作机制更加缺乏（Handayati,Y.T.et al.,2015）[4]。电商企业与渔民所构成的海鲜供应链虽然只是一个二级供应链，供应链长度较短，但是他们不仅涉及了损耗极易产生的海鲜类生鲜产品，而且还涵盖了这个新兴供应链中的所有成员，属于整个供应链的协作，有着较特殊的研究意义。

在生鲜农产品供应链管理协作方面，很多学者提出了与生鲜产品易逝性特点相符合的函数或指标，以此为基础构建模型来论证供应链协作问题。但斌和陈军（2008）构造了一个指数形式的新鲜度衰减函数，用新鲜度表征价值损耗，定量研究两级生鲜农产品供应链协调问题，得出的结论是分散式决策下的单位价值损耗高，同时单位利润也高[5]。熊峰和彭健（2015）根据农产品生鲜度与损耗率的反向线性关系，提出了损耗率指标，证明出在“公司+农民”供应链模式中，公司与农民之间提前所设置的关系契约对提升生鲜农产品生鲜度和供应链系统利润方面有显著作用，而冷链设施补贴模式又可提升生鲜农产品关系契约的稳定性[6]。但是这些研究的假设比较缺乏相对应的现实依据，供应链成员涉及电商企业较少，且生鲜农产品在供应链成员的传递过程没有考虑时间的分段性，因此现阶段的研究有较大的深入研究空间。

国际上也有部分学者试图通过实证的方法探索生鲜供应链损耗产生的原因及供应链协调对策，如Sibomana1等学者（2016）对撒哈拉以南非洲中的西红柿供应链进行了综合研究，发现该供应链面临着基础设施落后、缺乏质量标准、显著的热天气等挑战，但是因为生鲜农产品供应链中的监控难以完全和充分，这些损失难以量化[7]。因此构建数学模型来推理降低生鲜损耗、寻找供应链协调策略是现阶段比较可行的方法。

1 模型假设与符号

1.1 海洋渔民与电商企业所构成的海鲜类生鲜供应链

在海洋渔民与电商企业所构成的海鲜类生鲜供应链中，电商企业作为“互联网+”时代的产物，发挥出了积极的作用，它借助互联网平台来实现终端消费者需求与上游渔民的有效衔接，推动物流、信息流、资金流的有效流动，使生鲜农产品能准确、高效地转移到消费者手中。电商企业起到了在渔民和消费者之间的桥梁作用，减少了传统海鲜供应链经销商等中间环节，缩短了供应链长度，对加快海鲜类生鲜产品的流通、降低海鲜损耗建立了有利的基础。

在这种供应链模式中，渔民负责去海洋捕捞海鲜，并承担近洋或远洋捕捞的风险，为了更好抗争传统中间商的超额获利，使其最终面向消费者的海鲜价格更有竞争力，渔民所捕捞的海鲜类生鲜产品一般只通过电商企业来销售给终端消费者。由于海洋野生海鲜类产品的日渐稀缺性的特点使海洋渔民在销售价格上掌握了较大的主动权，与电商企业相比是比较有优势的一方，因此在供应链成员中处于领导地位。渔民往往根据经验和渔获情况来制定批发价格，电商企业根据渔民的定价、自己的期望利润、以及市场价格决定自己的零售价（如图1所示）。

图1 海洋渔民与电商企业所构成的海鲜类生鲜产品供应链模型

1.2 模型相关的假定条件

假设1：仅考虑一个渔民、单个电商企业组成的海鲜类生鲜产品供应链，且渔民、电商企业的风险偏好为中性。

假设2：渔民捕获海鲜的成本不受各种外部因素影响，其单位生产成本恒为常数cf。

假设3：最终市场需求为价格敏感需求（Price-sensitive de-mand），D是某时期海鲜类生鲜产品的市场潜在需求。

假设4：0＜θ＜1表示生鲜农产品的新鲜度，新鲜度衰减函数θ（t）=θt，该函数是时间t的单调连续减函数[5]，当t=0时，θ（t）=1，能够描述渔民将产品交给电商企业时临界时刻产品处于最新鲜的状态。

假设5：令海鲜生鲜度θ与损耗率β呈简单反向线性关系，具体表述为β=1-θ，即θ=1时，没有发生损耗，θ=0时，损耗率为1，这基本符合生鲜度与损耗之间关系的规律[6]。也可以表达为β（t）=1-θt，该函数是时间t的单调连续增函数，随着时间t的增加，损耗率逐步增加。

假设6：假设生鲜农产品在从渔民传递到电商企业手中需要时间t1，从电商企业传递到消费者手中需要时间t2。由于电商企业发货给消费者的路途时间中，必然会发生损耗，为了保证传递到消费者手中时的鲜活海鲜产品的数量达到消费者的需求D，即终端顾客所下的订单数Q等于顾客的需求D（Q=D），电商企业的发货数量要包含所预估计的损耗，根据损耗率和时间，可以推出电商企业的发货数量为Qθ-t2，同理可推出渔民的发货数量为Qθ-t2θ-t1，即Qθ-t2-t1。同时，其路途中的损耗由发货方承担，收货方只按照收到的产品进行支付。

1.3 模型其他相关符号

cf：渔民单位生产成本为常数；

ce：电商企业的单位成本为常数；

P： 电商企业销售给消费者的单位零售价；

w：电商企业从渔民手中批发价格，cf≤w，w+ce≤P；

D（P）：为价格弹性需求。

1.4 利润模型

电商企业的利润模型：

渔民的利润模型：

供应链系统利润模型：

2 无协调机制下的供应链模型

无协调机制下，供应链中的电商企业和渔民各自追求自身利益的最大化。供应链之间的博弈过程如下：由于海洋鱼类资源的逐渐枯竭使海洋渔民逐步掌握了海鲜价格的决定权，渔民根据出海收获情况公布批发价格w，电商企业根据渔民的价格政策决定使自己利润最大化的最优零售价）和最优订购数量（w）。这是一个Stackelberg博弈模型，渔民作为领导者占垄断地位，零售商作为跟随者根据渔民的决策做自己的决策。采用逆向归纳法，首先考虑在给定批发价w的情况下，电商企业的最优决策[8]。

把式（1）代入式（2），得到电商企业的利润模型：

求使电商企业利润最大的零售价：

求得：

把式（6） 代入式（1），得到：

把式（6） 和式（7） 代入式（5），得到电商企业利润为：

因为电商企业的成本和需求参数是共同信息，所以渔民可以预见电商企业的决策，并根据电商企业的决策作出使自己利润最大的最优决策。

把式（7） 代入（3），渔民利润为：

渔民设定批发价，使自己的利润最大：

求出使利润最大的最优批发价：

此时渔民的最大利润为：

把式（10） 分别代入式（6）、式（7） 和式（8），得到在最优批发价下的最优零售价：

电商企业的最优订单数量：

电商企业的最大利润：

供应链系统利润为：

3 有协调机制下的供应链模型

在有协调机制情况下，电商企业和渔民进行全面合作，联合定价使供应链系统整体利润最大。供应链系统利润为：

使系统利润最大的零售价：

求得：

得到最优订单数量：

系统最大利润：

4 送货时间t1和t2对最优价格P*、最优订单Q*和供应链利润π的影响

4.1 无协调机制下的影响分析

（1） 对式（10） 中的t1求偏导，可以得知：

（2）当海鲜从渔民手中运至电商企业时，t1数值已知，为常量，此时对式（12）中的t2求偏导，得知：

（3）根据式（13），假设电商企业送货给消费者的时间t2是既定的，由：

同理，假设渔民送货给电商企业的时间t1是既定的，由：

（4） 根据式（11），将渔民的最大利润分别对t1和t2进行求导，由：

可知，渔民可获取的最大利润会随着t1和t2的减少而不断增多。

（5）根据式（14），当海鲜送至电商企业手中，时间t1是既定的，由：

可知，电商企业可获取的最大利润会随着t2的减少而不断增多。

总结：渔民送货给电商企业的时间t1和电商企业送货给消费者的时间t2越短，其海鲜损耗越少，在保证其自身最大利润前提下的最优批发价W和零售价P会越低，其最优订单数Q也会越高，而且渔民和电商企业的最大利润也会提高。

4.2 协调机制下的影响分析

（1）同上，当海鲜从渔民手中运至电商企业时，t1数值已知，对式（17）中的t2求偏导，得知：

（2） 在有协调机制下，假设渔民送货给电商企业的时间 t1是既定的，对式 （18） 中的 t2求偏导，由在t2∈[0,+∞）上单调递减，同无协调机制情况下一样，供应链中终端消费者的最优订单数量随着t2的减少而不断增多。说明电商企业送货给消费者的时间越快，其获得最大利润的最优订单数量才可能会增多。

假设渔民送货给电商企业的时间t2是既定的，由得知在 t1∈[0,+∞)上单调递减，同无协调机制情况下一样，供应链中终端消费者的最优订单数量随着t1的减少而不断增多。同理也说明渔民送货给电商企业的时间越快，其获得最大利润的最优订单数量才可能会增多。

（3） 同理，将式（19） 分别对t1和t2求偏导可知：

在协调机制下，假设t1固定不变，随着时间t2的增加，供应链系统整体利润降低。同理，假设t2固定不变，随着时间t1的增加，供应链系统整体利润降低。

总结：在海鲜供应链中的渔民和电商企业一起努力、追求供应链系统最大利润的协调机制下，其渔民送货给电商企业的时间t1和电商企业送货给消费者的时间t2越短，其传递给终端消费者的最优价格P会降低，获得的最优订单数量Q会上升，而且其供应链系统利润会明显增加。

5 协调机制对最优价格P*、最优订单Q*和供应链利润π的影响

（1） 零售价P比较

由式（12） 和式（17） 得到：

（2） 订单数Q比较

由式 （13） 和式 （18） 得到：

（3） 系统利润比较

由式 （15） 和式 （19） 得到：

得出π1＜π2，因此可以得知在协调机制下供应链整体系统利润更多。

6 结 论

本文建立包含一个渔民、一个电商企业的二级海鲜类易损耗的生鲜产品供应链模型，并对无协调机制和有协调机制下两种情况下送货时间对最优价格、最优订单和供应链利润的影响进行了分析，发现两种机制下渔民至电商企业及电商企业至消费者两个阶段的送货时间越短，最优价格较低、最优订单量更多，供应链利润也更大。所以在假设电商企业和渔民固定成本没有大幅度变化的情况下，缩短运输时间对供应链成员的利益都是有益的。因此电商企业和渔民必须协调好自己的生产计划，提升管理水平，选择价格合适的运输工具，使海鲜类产品的运输能够实现无缝对接，降低损耗，实现他们自身利益的最大化。

同时，本文通过对比分析两种协调情况下的价格、订单量和供应链利润，发现通过建立供应链协调机制，供应链成员之间进行合作可以降低市场销售价格，减少损耗，增加订单数量，提高系统整体利润。所以渔民和电商企业最好能够紧密合作，建立长期的合作伙伴关系，充分进行信息沟通，这样才能使供应链系统利润最大化，有利于供应链每个成员的自身利益。

本文侧重于完全信息下供应链协调机制的研究，而在实践中，供应链各成员的私有信息往往难以完全共享。对不完全信息下供应链协调机制、建立送货时间与单位成本之间的关系函数等将是今后研究的重点。