考虑产品绿色度的闭环供应链联盟决策
2024-03-09张远芳时倩倩
张远芳 时倩倩
文章编号：1002-3100（2024）03-0134-07
摘 要：在闭环供应链中，选择合适的联盟可以帮助制造商更好地从事绿色产品制造活动。针对考虑产品绿色度的供应链联盟问题，文章利用博弈分析技术，分析集中决策（C模型）、分散决策（D模型）、制造商与零售商联盟（MR模型）和制造商与第三方回收商联盟（MC模型）等4种模型下的闭环供应链的最优决策问题，并比较分析不同模型下的最优解。最后，通过算例仿真分析了绿色偏好系数和研发成本投入系数对决策中的最优解的影响。结果发现，集中决策模型下的联盟最优，而制造商与零售商联盟优于与第三方回收商联盟。
关键词：绿色度；研发成本投入；闭环供应链；联盟决策
中图分类号：F273.7 文献标志码：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.03.032
Abstract： In a closed-loop supply chain， choosing the right alliance can help manufacturers better engage in the manufacturing of green products. For the problem of supply chain alliance considering product greenness， this paper uses game analysis technology to analyze centralized decision（C model）， decentralized decision（D model）， manufacturer and retailer alliance（MR model）and manufacturer and third party recycling. The optimal decision-making problem of the closed-loop supply chain under the four models of the business alliance（MC model）， and comparative analysis of the optimal solution under different models. Finally， the influence of green preference coefficient and R&D cost input coefficient on the optimal solution in decision-making is analyzed by numerical simulation. The results show that the alliance under the centralized decision model is optimal， and the alliance between manufacturers and retailers is better than the alliance with third-party recyclers.
Key words： greenness; R&D cost input; closed-loop supply chain; alliance decision
0 引 言
目前，生產环境无害且资源利用率高的绿色产品成为实现环境可持续发展的主要途径。但绿色产品具有较高的生产成本，制造商很难在生产绿色度高的产品和增加利润间实现均衡。因此，制造商希望通过与供应链成员联盟，减少绿色技术研发投入造成的损失[1-2]。
在对闭环供应链回收模式的选择上，Han等从盈利能力和稳健性的角度研究制造商回收渠道的选择问题[3]。对闭环供应链定价进行研究时，Gan等研究结果表明，客户在线下渠道购买再制造产品和客户通过直接渠道购买再制造产品的偏好影响供应链成员的定价决策和利润[4]。在考虑消费者偏好时，Zheng & Wu基于消费者对新产品和再制造产品偏好的不同，讨论不同成员的最优决策问题[5]。在比较供应链联盟决策的优越性方面，Zhang等研究制造商和弱势零售商不联盟和联盟情况下的决策，分析主导零售商能否从制造商和弱势零售商之间的联盟中受益[6]。在存在竞争的联盟方面，Ma等发现如果回收联盟之间没有竞争，对制造商的表现更好取决于他们的份额[7]。学者Taleizadeh和Bodo研究了不同的驱动因素对联盟战略决策的影响[8-9]。
本文通过考虑供应链成员间的合作关系，分析不同联盟决策下的闭环供应链决策，为制造商寻找最优的联盟类型。同时引入消费者的绿色偏好，符合环境可持续发展的要求[10-11]，将产品绿色度引入到联盟中。最后借用博弈理论的方法，分析消费者绿色偏好及研发成本投入系数对联盟的影响。
1 考虑产品绿色度的闭环供应链联盟决策
绿色度是衡量产品环保程度的量，如在生产工艺、生产过程中投入的环保力度大小及所使用的原材料的环保性能等[12]。产品越环保则绿色度越大。本章节通过建立不同的供应链联盟，分析不同的模型（C模型，D模型，MR模型以及MC模型）对闭环供应链最优决策和利润的影响。
1.1 模型假设与符号说明
在构建供应链决策基本模型之前，需要给出以下基本假设和符号说明。
假设1：存在一个由制造商、零售商和第三方回收商构成的闭环供应链。在该供应链中，制造商是Stackelberg博弈的主导者，且供应链成员均为风险中性，以利润最大化为目标。
假设3：制造商将新产品和再制造产品以同一批发价ω批发给零售商，然后零售商以价格p卖给消费者。第三方回收商以价格A从消费者手中回收废旧产品，然后以价格b转移给制造商用于再制造。为保证制造商和回收商有利可图，需满足Δ>b>A。
假设4：设市场需求同时受价格和产品绿色度的影响。参考文献[13]，需求函数可以描述为D=a-αp+βg，其中：a表示基本市场需求，α， β分别表示为市场需求对产品价格的敏感度和消费者的绿色偏好系数。g表示产品的绿色度。α， β>0。
假设7：假设该闭环供应链的决策周期为单期，不考虑上一周期对本期决策的影响。
1.2 集中决策下的闭环供应链最优决策（C模型）
集中决策下，由制造商和零售商、第三方回收商组成的闭环供应链整体组成联盟，以系统利润最大化为目标，共同决定产品的零售价p、产品绿色度g和回收率τ。系统利润函数可表示为：
1.3 分散决策下的闭环供应链最优决策（D模型）
D模型下，各供应链决策者均以自身利益最大化为目标。决策顺序为，制造商作为主导者首先决定批发价格ω，转移价格b和产品绿色度g，然后零售商决定零售价格p，第三方回收商决定回收率τ。D模型下，各主体的利润函数为：
1.4 制造商和零售商联盟下的闭环供应链最优决策（MR模型）
MR模型下，制造商和零售商进行联盟，共同决定产品的定价p，转移价格b和产品绿色度g，然后第三方回收商再决定回收率τ。则目标函数及约束条件分别为：
1.5 制造商和第三方回收商联盟下的闭环供应链最优决策（MC模型）
MC模型下，制造商和第三方回收商进行合作组成联盟，首先决定产品批发价格ω、绿色度g、回收率τ，然后零售商再决定零售价格p。则有：
由引理1可得，当消费者的绿色偏好系数增加或者绿色技术的研发成本投入系数减少时，产品的零售价格、绿色度、回收率和系统利润均会增加。此时第三方回收商应积极参与到回收活动中，促使回收率提高，这有利于供应链中各主体和系统的利润提高。
由引理2可知，回收难度较大时，（1）若消费者绿色偏好增加，说明消费者倾向于购买绿色度较高的产品，制造商和零售商会提高产品绿色度和零售价格；且回收难度增加使得回收商会提高转移价格，增加回收率。从而系统利润增加。（2）研发成本投入系数增大时，绿色产品的研发成本较大，此时制造商会降低产品的绿色度，导致零售价格降低。由于制造商再制造积极性减少，回收率下降导致系统利润降低。回收难度較少时的分析同上。
2 不同联盟下的最优解比较分析
通过表1和表2的对比，可以发现以下性质：
性质2说明，当制造商选择与零售商合作时，会使得产品的绿色度和回收率均比制造商与第三方合作时要大，并且系统利润也较大。由性质1可知，特别是当市场消费者对产品绿色度较敏感或者绿色技术研发投入成本较低时，市场零售价格也较高，制造商与零售商联盟的优势明显大于与第三方回收商联盟。
性质3说明制造商与零售商（第三方回收商）联盟时的总利润大于分散决策时制造商和零售商（第三方回收商）分别决策时的利润，可以发现整个供应链进行联盟时的系统利润最大，不联盟时系统利润最小，并且制造商与零售商联盟时的系统利润大于制造商与第三方回收商联盟。
3 算例仿真分析
3.1 参数β的变化对各主体的影响
从图1看出，当满足上述条件时，供应链中联盟的成员越多，产品的零售价格越低，而产品的绿色度、回收率及系统的总利润越高。另外制造商与零售商进行联盟比制造商与第三方回收商形成联盟时的绿色度、回收率和系统利润增长的速度均较快，与定理6结论相符。
3.2 参数c的变化对各主体的影响
由图2看出，满足上述条件时，产品的零售价、绿色度、回收率和供应链系统的利润均随研发成本投入系数的增大而减小。集中决策（C模型）和制造商与零售商联盟（MR模型）下的各最优解随研发成本投入系数的增大而减小的幅度较大。综合图1、图2发现，集中决策下产品的绿色度、回收率及供应链系统的利润均为最优，而制造商与零售商联盟下的产品的绿色度、回收率及供应链系统的利润优于制造商与第三方联盟时，分散决策时最差。
4 结 论
参考文献：
[1] 郑本荣，杨超，杨珺. 回收渠道竞争下制造商的战略联盟策略选择[J]. 系统工程理论与实践，2018，38（6）：1479-1491.
[2] 钟德强，仲伟俊. 基于获取决策优先权的零售商战略联盟效益分析[J]. 中国管理科学，2004，12（1）：57-63.
[3] HAN X， WU H， YANG Q， et al. Reverse channel selection under remanufacturing risks： Balancing profitability and robustness[J]. International Journal of Production Economics， 2016，182：63-72.
[4] GAN S S， PUJAWAN I N， SUPARNO， et al. Pricing decision for new and remanufactured product in a closed-loop supply chain with separate sales-channel[J]. International Journal of Production Economics， 2016，190：120-132.
[5] ZHENG J B， WU J. Research on closed-loop supply chain with the third party recycler based on consumer preference[J]. Journal of Service Science & Management， 2016，9（2）：175-181.
[6] ZHANG J X， LEI Y Y， LU F X， et al. The effect of the alliance between manufacturer and weak retailer on supply chain performance[J]. IMA Journal of Management Mathematics， 2018，29（4）：457-487.
[7] MA Z J， HU S， DAI Y， et al. Pay-as-you-throw versus recycling fund system in closed-loop supply chains with alliance recycling[J]. International Transactions in Operational Research， 2018，25（6）：1811-1829.
[8] TALEIZADEH A A， SOLEYMANFAR V R， CHOI T M. Optimal pricing and alliance strategy in a retailer-led supply chain with the return policy： A game-theoretic analysis[J]. Information Sciences， 2017，420：466-489.
[9] BODO S， KEVIN L， JIM U， et al. Applying the resource-based view to alliance formation in specialized supply chains[J]. Journal of Strategy and Management， 2017，10（3）：262-292.
[10] 王玉燕，申亮. 基于消費者需求差异和渠道权力结构差异的MT-CLSC定价、效率与协调研究[J]. 中国管理科学，2014，22（6）：34-42.
[11] 曹晓刚，郑本荣，闻卉. 考虑顾客偏好的双渠道闭环供应链定价与协调决策[J]. 中国管理科学，2015，23（6）：107-117.
[12] 江世英，李随成. 考虑产品绿色度的绿色供应链博弈模型及收益共享契约[J]. 中国管理科学，2015，23（6）：169-176.
[13] 刘会燕，戢守峰. 考虑消费者绿色偏好的竞争性供应链的产品选择与定价策略[J]. 管理学报，2017，14（3）：451-458.
[14] MA Z J， ZHANG N， DAI Y， et al. Managing channel profits of different cooperative models in closed-loop supply chains [J]. Omega， 2016，59：251-262.
收稿日期：2023-03-23
作者简介：张远芳（1993—），女，湖南长沙人，江南大学商学院硕士研究生，研究方向：决策科学与方法、供应链管理。
引文格式：张远芳，时倩倩. 考虑产品绿色度的闭环供应链联盟决策[J]. 物流科技，2024，47（3）：134-140.
