網(wǎng)絡零售商實施VMI庫存成本分擔博弈分析

張慶平,高廣亮

(1.順德職業(yè)技術學院 經(jīng)濟管理學院, 廣東 佛山 528300;2.廣東澳滬物流有限公司, 廣東 佛山 528300)

?

網(wǎng)絡零售商實施VMI庫存成本分擔博弈分析

張慶平1,高廣亮2

(1.順德職業(yè)技術學院 經(jīng)濟管理學院, 廣東 佛山 528300;2.廣東澳滬物流有限公司, 廣東 佛山 528300)

在單一制造商、單一第三方物流、單一網(wǎng)絡零售商組成的供應鏈VMI架構下，利用Stackelberg博弈理論對制造商與網(wǎng)絡零售商之間的庫存成本分擔問題進行研究，以探求雙方VMI最佳合作點，即發(fā)生在第三方物流的庫存成本分擔比例。研究表明，網(wǎng)絡零售商分擔一定比例庫存成本，能夠同時降低網(wǎng)絡零售商和制造商的成本；通過算例求解，對模型相關參數(shù)進行靈敏度分析，為供應鏈VMI合作相關決策提供了參考。

成本分擔；第三方物流；供應商管理庫存；網(wǎng)絡零售商；Stackelberg博弈

供應商管理庫存(vendor management inventory,VMI)已悄然應用于國內(nèi)網(wǎng)絡零售領域，該供應鏈庫存管理模式也早已成功應用于沃爾瑪?shù)葘嶓w零售領域[1]。圖1為某網(wǎng)絡零售商實施第三方物流參與的VMI模式的運作過程，即供應商基于網(wǎng)絡零售商共享的銷售計劃(預測)信息，進行生產(chǎn)、補貨至第三方物流的倉庫；待網(wǎng)購顧客下單網(wǎng)絡零售商匯總訂單后提出商品發(fā)貨需求時，由第三方物流服務迅速分揀配好后送到網(wǎng)絡零售商倉庫進行處理，實現(xiàn)JIT送貨模式，此時物料所有權發(fā)生轉移，最終由落地配公司快遞給顧客[2]。

如圖1所示，網(wǎng)絡零售商幫助制造商直接把商品賣給網(wǎng)購顧客，顛覆了傳統(tǒng)商品通路模式。并且雙方把供應鏈庫存管理外包給第三方物流服務商，以實現(xiàn)雙方共同的大目標，即在提高客戶服務水平的同時降低供應鏈庫存成本；但雙方也有不同的使自身成本最低的小目標[3]。由此看出，在第三方物流參與的VMI模式下，制造商和網(wǎng)絡零售商合作與競爭并存，雙方?jīng)Q策相互對應依賴，呈現(xiàn)Stackelberg博弈模型特征，其中網(wǎng)絡零售商是領導者，制造商為跟隨者[4]。

圖1 某網(wǎng)絡零售商的第三方物流參與的VMI模式運作過程

筆者的研究以Stackelberg博弈理論為基礎，構建基于成本共擔的博弈模型，探求制造商和網(wǎng)絡零售商雙方最佳的合作點，為網(wǎng)絡零售商和制造商深入VMI合作、制定雙方第三方物流庫存成本分擔比例及最優(yōu)VMI相關決策提供依據(jù)。

1 問題描述

1.1模型假設

(1)把焦點放在基于庫存成本共擔的成本模型[5]，單一商品在單一制造商、單一第三方物流服務商、單一網(wǎng)絡零售商組成的供應鏈架構下流轉，且商品須經(jīng)第三方物流轉送完成。

(2)假設制造商補貨至第三方物流倉庫采取定期補貨方式[6]，即每隔一個固定時間進行補貨，補貨數(shù)量等于最高庫存水平減去當前庫存水平；制造商補貨至第三方物流倉庫所需的時間為補貨提前期；每次制造商補貨到第三方物流倉庫的補貨成本相同。

(3)第三方物流庫存成本是指發(fā)生在第三方物流服務商的庫存成本，包括儲存成本、分揀配貨成本及發(fā)貨成本。

(4)假設市場需求為滿足某種概率密度分布的隨機函數(shù)，因制造商在第三方物流倉庫存貨不足而造成缺貨，從而使網(wǎng)絡零售商產(chǎn)生缺貨，將向制造商收取懲罰成本[7]。

(5)制造商承擔的成本包括：補貨至第三方物流倉庫的補貨成本，一定比例發(fā)生在第三方物流的儲存成本，一定比例發(fā)生在第三方物流的分揀配貨成本及發(fā)貨成本，由于缺貨向網(wǎng)絡零售商支付的懲罰成本。

(6)網(wǎng)絡零售商的成本包括：一定比例發(fā)生在第三方物流的儲存成本，一定比例發(fā)生在第三方物流的分揀配貨成本及發(fā)貨成本，由于缺貨導致的缺貨成本減去制造商支付的懲罰成本。

1.2 變量與參數(shù)說明

(1)變量說明。T為兩次補貨日的時間間隔，即補貨周期，為一決策變量。S為制造商制定補貨策略中的最高存貨水平，為一決策變量。ε為網(wǎng)絡零售商分擔第三方物流庫存成本比例，包括儲存成本、分揀配貨及發(fā)貨成本，為一決策變量，0<ε<1。其中變量補貨周期T、最高庫存水平S的決策權在制造商手里，而第三方物流庫存成本分擔比例ε的決策權在網(wǎng)絡零售商手里[8]。

(2)參數(shù)說明。D為網(wǎng)絡零售商的年平均市場需求量。L為制造商補貨到第三方物流倉庫所需的時間，即補貨提前期，單位為年。R為制造商補貨到第三方物流倉庫的單次補貨成本，其為固定成本，單位為元/次。H為第三方物流倉儲中商品每年每單位儲存成本，單位為元/(件·年)。F1為第三方物流按訂單分揀配貨的單位商品分揀配貨成本，其為固定成本，單位為元/件。F2為第三方物流發(fā)貨至網(wǎng)絡零售商自建倉儲的單位商品發(fā)貨成本，其為固定成本，單位為元/件。F為F1+F2(單位商品分揀配貨成本+單位商品發(fā)貨成本)，單位為元/件。O為網(wǎng)絡零售商因缺貨造成的單位商品缺貨成本，單位為元/件。P為制造商因缺貨支付的單位商品懲罰成本，單位為元/件。M為制造商成本。E為網(wǎng)絡零售商成本。

2 構建Stackelberg博弈模型

2.1 網(wǎng)絡零售商和制造商的成本函數(shù)

其中,S<2D(L+T)。

綜上所述，網(wǎng)絡零售商成本=ε×儲存成本+ε×分揀配貨成本及發(fā)貨成本+缺貨成本-懲罰成本，即:

(1)

而制造商成本=(1-ε)×儲存成本+(1-ε)×分揀配貨成本及發(fā)貨成本+懲罰成本，即:

(2)

2.2 基于Stackelberg博弈的VMI決策模型

將制造商成本M分別對S和T求一階偏微分并令其等于零，再求二階偏微分并令其大于零，以確保制造商成本最小[11]，即:

(3)

(4)

(5)

(6)

構建的VMI決策模型為：

s.t 滿足式(3)～式(6)且S,T,ε≥0

3 算例分析

通過算例求解模型，在參照文獻[12]給出的數(shù)值基礎上，增加了第三方物流單位分揀配貨成本及單位發(fā)貨成本，具體數(shù)值如下：D=700件，L=0.04年，R=280元/次，H=15元/(件·年)，F(xiàn)1=0.8元/件，F(xiàn)2=1元/件，F(xiàn)=F1+F2=1.8元/件，O=60元/件，P=11元/件。利用Lingo11.0軟件進行求解，從以下幾個方面探討求解結果。

(1)網(wǎng)絡零售商是否分擔庫存成本之比較。先求解網(wǎng)絡零售商成本最小時的決策變量S，T，ε，如表1所示。從表1可以看出，VMI決策模型在最小值點(S0，T0，ε0)=(249.098，0.183，0.243)時，網(wǎng)絡零售商成本為最小值minE=2 464.250，此時制造商成本M=4 220.517。

表1 網(wǎng)絡零售商是否分擔庫存成本之比較

若在VMI決策模型中增加一個約束條件：ε=0，即網(wǎng)絡零售商不分擔庫存成本時，目標函數(shù)最小值點(S0，T0，ε0)=(2 18.477，0.169，0.000)，網(wǎng)絡零售商成本為最小值minE= 2 728.344，此時制造商成本M=4 928.515。

由此可知，網(wǎng)絡零售商分擔一定比例庫存成本，能同時降低自身和VMI合作制作商的成本。

(2)平均年市場需求D之靈敏度分析。如圖2和圖3所示，制造商與網(wǎng)絡零售商成本隨著平均年市場需求的增加而增加，而網(wǎng)絡零售商庫存成本分擔比例則不斷降低。由此可知，網(wǎng)絡零售商應該通過各種營銷手段增加商品的市場需求，使得自己在VMI合作博弈中處于有利地位。

圖2 D對M和E的靈敏度分析

圖3 D對ε的靈敏度分析

圖4 H對M和E的靈敏度分析

圖5 H對ε的靈敏度分析

(3)單位儲存成本H之靈敏度分析。如圖4和圖5所示，制造商和網(wǎng)絡零售商成本隨著儲存成本的增加而增加，網(wǎng)絡零售商分擔庫存成本比例呈上升趨勢。由此可知，低儲存成本是網(wǎng)絡零售商選擇第三方物流合作伙伴的主要指標之一。

(4)補貨提前期L之靈敏度分析。如圖6和圖7所示，制造商和網(wǎng)絡零售商成本隨著補貨提前期的增長而增加，但網(wǎng)絡零售商成本上漲幅度明顯高于制造商。由此可知，縮短補貨提前期是網(wǎng)絡零售商實施VMI策略時選擇和考核制造商合作伙伴的主要指標之一。

圖6 L對M和E的靈敏度分析

圖7 L對ε的靈敏度分析

(5)單次補貨成本R之靈敏度分析。如圖8和圖9所示，制造商和網(wǎng)絡零售商成本隨著單次補貨成本的增加而增加，但網(wǎng)絡零售商成本大幅度增加。由此可知，單次補貨成本是網(wǎng)絡零售商實施VMI時選擇和考核制造商合作伙伴的主要指標之一，建議制造商考慮在一定區(qū)域范圍內(nèi)建立有效的倉儲配送體系。

圖8 R對M和E的靈敏度分析

圖9 R對ε的靈敏度分析

(6)單位分揀配貨及發(fā)貨成本F之靈敏度分析。如圖10和圖11所示，制造商和網(wǎng)絡零售商成本隨著單位分揀配貨及發(fā)貨成本的增加而增加，同時網(wǎng)絡零售商第三方物流庫存成本分擔比例呈上升趨勢。由此可知，第三方物流服務商低分揀配貨成本及發(fā)貨成本是選擇第三方物流合作伙伴的主要指標之一。要求第三方物流倉庫樞紐位于網(wǎng)絡零售商自建倉庫附近一定距離范圍內(nèi)。

圖10 F對M和E的靈敏度分析

圖11 F對ε的靈敏度分析

4 結論

筆者利用Stackelberg博弈理論，構建制造商、第三方物流及網(wǎng)絡零售商組成的供應鏈VMI決策模型，給出算例并求解分析。結果表明，網(wǎng)絡零售商分擔一定比例發(fā)生在第三方物流的庫存成本，能夠同時降低自身和制造商的成本。通過對平均年市場需求等參數(shù)進行靈敏度分析，發(fā)現(xiàn)擴大市場需求，降低第三方物流儲存成本，縮短制造商補貨提前期并減少單次補貨成本，以及控制第三方物流分揀配貨及發(fā)貨成本，將有助于制造商、第三方物流和網(wǎng)絡零售商繼續(xù)深入穩(wěn)定地開展VMI合作。

[1] 趙道致,呂昕.供應商管理庫存理論發(fā)展綜述與評價[J].北京交通大學學報(社會科學版),2012(1):41-47.

[2] WALLER M, JOHNSON M E, DAVIS T. Vendor-managed inventory in the retail supply chain [J].Journal of Business Logistics,1999,20(1):183-203.

[3] 李正.第三方物流參與的供應商管理庫存利潤分析[J].物流技術,2014(6):272-275.

[4] 丁斌,孫政曉.預付條件下應急物資的Stackelberg采購模型[J].北京理工大學學報(社會科學版),2010(4):68-70.

[5] 譚潔,鄭齊,林強.基于庫存成本視角的供應鏈VMI利益分配[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版),2014，36(4):523-527.

[6] CHIANG C. Optimal replenishment for a periodic review inventory system with two supply modes[J]. European Journal of Operational Research,2003,149(1):229-244.

[7] 孫瑩,鮑新中,王寧.考慮缺貨的供應鏈聯(lián)合庫存成本分析及收益分配[J].北京科技大學學報,2012(10):1205-1212.

[8] 湯中明.VMI & TPL模式下庫存運輸集成戰(zhàn)略優(yōu)化決策[J].統(tǒng)計與決策,2014(3):65-69.

[9] JOHNSON L A, MONTGOMERY D C. Operations research in production planning scheduling and inventory control[M]. New York:John Wiley & SonsInc, 1974: 129-155.

[10] CHUANG B R. A note on periodic review inventory model with controllable setup cost and leadtime[J].Computers & Operations Research,2004,31(4):549-561.

[11] 常良峰,黃小原,盧震.兩級供應鏈Stackelberg主從對策的優(yōu)化模型及其應用[J].管理工程學報,2004(1):12-16.

[12] 陳玉加.存貨記錄不正確下定期檢閱存貨系統(tǒng)之研究 [D].新北：淡江大學，2003.

ZHANG Qingping:Lect.; School of Economics and Business Management, Shunde Polytechnic, Foshan 528300, China.

[編輯：王志全]

Game Analysis on Inventory Cost Sharing in TPL-participated VMI Mode under Online Retail

ZHANGQingping,GAOGuangliang

Under the VMI framework of supply chain constituted by a manufacturer, a third-party logistics, and an online retailer, the inventory cost sharing between manufacture and online retailer was discussed with Stackelberg Game Theory. The best cooperation point was explored-the proportion of sharing inventory cost occurred in third-party logistics. The results show that online retailer sharing inventory cost can reduce manufacturer and online retailer's cost simultaneously. Through a demonstrated example, sensitivity analysis was conducted about relevant parameters. It provides reference to optimal solutions of VMI.

cost sharing; third-party logistics; vendor managed inventory; online retailer; Stackelberg game

2015-03-31.

張慶平(1979-)，女，內(nèi)蒙古赤峰人，順德職業(yè)技術學院經(jīng)濟管理學院講師.

2015年度佛山哲學社會科學規(guī)劃基金資助項目(2015-BZ60).

2095-3852(2015)05-0662-05

A

F273.7

10.3963/j.issn.2095-3852.2015.05.030