不同采購模式下的配套部件采購策略

徐永鋒

（蘭州財經(jīng)大學(xué) 甘肅商務(wù)發(fā)展研究中心；工商管理學(xué)院，蘭州 73020）

隨著全球化和信息技術(shù)的快速發(fā)展，企業(yè)之間的競爭越來越劇烈。眾多跨國企業(yè)為了降低成本，往往對產(chǎn)品部件的采購采取集中采購模式。集中采購不僅可以通過集中企業(yè)采購資源和規(guī)模效應(yīng)來降低采購成本，而且有利于維持與上游供應(yīng)商的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，從而能夠在貨款結(jié)算、技術(shù)開發(fā)和售后服務(wù)等諸多方面獲得供應(yīng)商的支持與合作，使得制造商能夠在商品質(zhì)量、準時交貨等方面得到全面提升，增強企業(yè)的競爭力。但是集中采購這種低成本、長周期的采購模式無法滿足消費者快速多變的需求，致使企業(yè)產(chǎn)品競爭力下降。此時，分散采購這種高成本、短周期的采購模式作為補充策略受到企業(yè)的廣泛青睞。因此，當(dāng)企業(yè)面臨多變的市場需求時，根據(jù)以往的銷售信息對市場需求進行初步預(yù)測，采用長提前期、低成本的集中采購模式提前儲備一部分部件（原材料），而獲得了相對比較清晰的需求更新信息后，采用短提前期、高成本的分散采購模式對不足的部分進行補充采購。這樣，制造商既能夠最大限度地滿足快速多變的市場需求，又降低了采購成本，從而提高了制造商的利潤。如何確定信息更新條件下不同采購數(shù)量成為企業(yè)采購決策的關(guān)鍵問題。

對于信息更新的問題，Iyer等[1]最早比較了快速反應(yīng)策略與傳統(tǒng)訂貨策略的差異性，為信息更新下的兩次采購策略奠定了基礎(chǔ)。隨后，眾多學(xué)者對該成果進行了多方面地拓展。Gurnani等[2]及Choi等[3]假設(shè)第2階段的訂貨成本未知，分別在雙元正態(tài)分布和貝葉斯更新的基礎(chǔ)上，探討了單周期兩階段兩次訂貨策略。Lau等[4]比較了正態(tài)分布和貝塔分布的狀況下，一次訂貨和兩次訂貨的差異性。文獻[5-8]中構(gòu)建了需求信息更新下帶有服務(wù)水平約束的采購策略模型，推導(dǎo)出零售商兩個階段的最優(yōu)訂貨量，并分析了服務(wù)水平約束和更新信息對零售商最優(yōu)訂貨策略及其期望利潤的影響。姚澤有等[9]假設(shè)批發(fā)價格隨機的情況下，探討了不同需求和價格信息更新條件下零售商的最優(yōu)訂貨策略和期望利潤。梁羅等[10]及胡覺亮等[11]研究了需求預(yù)測更新下的零售商三階段采購策略。李熙等[12]以均值方差理論為基礎(chǔ)，探討了帶有風(fēng)險規(guī)避特征的零售商在需求信息更新條件下的最優(yōu)采購策略。宋華明等[13]構(gòu)建了無信息更新、完全信息更新和部分不完全信息更新的3種采購模型，探討了零售商在不同信息條件下的最優(yōu)采購策略，并比較了不同信息類型產(chǎn)生的價值。王圣東等[14]建立了兩生產(chǎn)模式和期末二次訂購的Newsvendor型產(chǎn)品供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)模型，并設(shè)計了改進的收益共享契約使該供應(yīng)鏈達到完美協(xié)調(diào)。汪峻萍等[15]將銷售季末二次訂購策略與銷售期前的二次訂購策略相結(jié)合，構(gòu)建了需求信息更新點與期末緊急訂購聯(lián)合決策模型。Zheng等[16]構(gòu)建了具有有限采購時間和最大采購數(shù)量約束的采購模型，并通過算例分析了兩種供應(yīng)模式對更新信息價值的影響。上述研究者對信息更新的采購策略研究僅探討了零售商采購一種產(chǎn)品的最優(yōu)策略。周艷菊等[17]將信息更新納入研究框架，借助條件風(fēng)險值法和基于布朗運動的貝葉斯預(yù)測方法，構(gòu)建了兩銷售周期多產(chǎn)品兩次訂貨的風(fēng)險決策模型。但文獻[17]中的研究是建立在產(chǎn)品需求獨立的假設(shè)基礎(chǔ)之上的，并且僅使用算例估計了采購策略的特征，而沒有證明最優(yōu)采購策略的存在性。

綜上所述，雖然現(xiàn)有文獻對信息更新下的采購策略從信息更新形式、約束條件、采購次數(shù)和風(fēng)險偏好等方面進行了深入研究，但是尚存在兩方面的不足：①現(xiàn)有文獻的研究主要針對制造商和零售商構(gòu)成的下游供應(yīng)鏈中的采購問題，卻很少探討零部件供應(yīng)商和制造商構(gòu)成的上游供應(yīng)鏈在需求信息更新下的采購策略；②現(xiàn)有研究多數(shù)建立在零售商采購單一產(chǎn)品或具有獨立需求的多產(chǎn)品假設(shè)基礎(chǔ)上，卻沒有考慮產(chǎn)品具有相關(guān)需求時的采購策略。與前人不同，本文將零部件供應(yīng)商和制造商構(gòu)成的上游供應(yīng)鏈作為研究對象，假設(shè)制造商以不同的采購模式采購兩種具有相關(guān)需求的部件。第1種部件僅可以使用集中模式采購，第2種部件可以按照集中采購和分散采購結(jié)合的混合方式采購。文章研究了制造商采購兩配套部件的最優(yōu)采購策略，并探討了二元正態(tài)分布條件下需求更新信息質(zhì)量對采購策略的影響；推導(dǎo)出了無有效需求更新信息以及完全需求更新信息兩種情形下的最優(yōu)采購策略；通過3種信息狀態(tài)的比較，分析了不同信息數(shù)量和信息質(zhì)量對制造商采購策略和利潤的影響。

1 模型假設(shè)與符號定義

假設(shè)制造商需要采購兩部件（1和2）組裝其產(chǎn)品，兩部件配套比為1∶1，組裝的產(chǎn)品市場售價為p，市場需求為D，是一個隨機變量。制造商將分別在t1和t2進行兩次采購。但是由于部件1是非核心部件，制造商對部件1使用長提前期、低成本的集中采購模式進行采購，其單位采購成本為c1，采購數(shù)量為q1。部件2是核心部件，必須加強控制，制造商先根據(jù)原始需求預(yù)測使用集中采購模式采購q21的部件2。當(dāng)制造商獲得較為清晰的市場需求更新信息并更新需求預(yù)測后，對不足的部分以短提前期、高成本的分散采購模式作為補充，增加q22的部件2訂單。具體的決策過程如圖1所示。

圖1 制造商采購決策過程圖

顯而易見，由于部件1僅能集中采購，不能分散采購補貨，即不能調(diào)整采購量。因此，使用混合采購模式的部件2的累計采購量不會大于使用集中采購模式的部件1的采購量，即q2≤q1。

由圖1可以看出，使用混合采購模式的部件2有兩次采購機會，設(shè)兩次采購的單位成本分別為c21、c22，為了避免不恰當(dāng)?shù)慕Y(jié)果出現(xiàn)，假設(shè)c21＜c22，（否則，企業(yè)將永遠在t2進行采購）。在t1、t2期間，制造商可通過各種手段獲得市場需求更新信息i，該需求更新信息是一個隨機變量，其密度函數(shù)和累計分布函數(shù)分別為g（i）和G（i）。制造商通過收集需求更新信息來更新市場需求，此時市場需求的密度函數(shù)和累計分布函數(shù)分別為。企業(yè)因未滿足市場需求而產(chǎn)生的單位缺貨成本為m；過剩部件不進行組裝，單位部件殘值分別為l1和l2。

符號說明：

j=1，2——兩種采購模式

k=s，n，p——部分需求更新信息、無有效需求信息和完全需求信息3種狀態(tài)

πjk——制造商在兩種采購模式時不同信息狀態(tài)下的利潤

V j——兩個階段的決策問題

m——制造商生產(chǎn)的產(chǎn)品單位缺貨成本

l1，l2——單位部件的殘值

q2j——部件2兩階段的采購數(shù)量

q1，q2——部件1、2的采購數(shù)量

q1n，q1p——部件1 無有效需求更新信息和完全需求更新信息下的采購數(shù)量

q21n，q21p——部件2無有效需求更新信息和完全需求更新信息下集中采購的采購數(shù)量

q22n，q22p——部件2無有效需求更新信息和完全需求更新信息下分散采購時的采購數(shù)量

c1——部件1的單位采購成本

D——市場需求

c2j——部件2在模式下的單位采購成本

qs1——給定需求更新信息i的條件下分位數(shù)為s1的部件2的采購量

i——市場需求更新信息

s1，sn，sp——部分有效需 求信息、無有效需求信息和完全需求信息時累計分布函數(shù)的分位數(shù)

μ2，σ2——分散采購時需求服從正態(tài)分布時的均值和均方差

μ，σ——集中采購時需求服從正態(tài)分布時的均值和均方差

ρ——集中采購時需求與其更新信息的相關(guān)系數(shù)

η，γ——需求更新信息服從正態(tài)分布時的均值和均方差

iθ（q）——市場信號閾值，θ為概率分布的分位數(shù)

對于給定的集中采購數(shù)量q1、q21和觀測的市場需求更新信息i，制造商分散采購時的利潤為

式（1）右邊第1項為分散采購的采購成本，第2項及以后部分為分散采購的期望利潤，即期望收入加上期望殘值減去期望缺貨損失。令q2=q21+q22，則式（1）第2項可寫為

分散采購時最優(yōu)采購決策即為

給定q1、q21和i的情況下，制造商在分散采購的問題是決定最優(yōu)的分散采購時部件2的最優(yōu)采購數(shù)量q22≥0，使得分散采購時的收益函數(shù)π2最大。此時，集中采購時最優(yōu)問題可寫為

由此可見，上述問題是一個兩層規(guī)劃問題。為了求解方便，用部件2的累積采購數(shù)量q2替代分散采購時的采購數(shù)量q22。為了求解該二層規(guī)劃問題，使用逆向求解法，即先求出分散采購的最優(yōu)采購策略，將其代入集中采購最優(yōu)決策問題V1中，求出集中采購的最優(yōu)策略。

2 模型求解

2.1 分散采購的最優(yōu)采購策略決策

由式（2）可知，

顯然，對于任意給定的i，EL（q2，i）是關(guān)于q2的凹函數(shù)。在給定需求更新信息i的條件下，由制造商分散采購時的期望利潤函數(shù)關(guān)于部件2的累計采購量q2的一階條件可得

則分散采購時最優(yōu)累計采購量為

因此，分散采購時部件2的最優(yōu)采購量為

由式（7）可見，分散采購時的最優(yōu)采購策略是一個分段函數(shù)。為了得到其表達式，必須對制造商獲得的市場需求更新信息進行分析。

定義

其中0＜θ≤1。在給定q和θ的情況下，iθ（q）是市場信號閾值。當(dāng)市場信號小于該閾值時，企業(yè)采購商品為q且滿足更新需求的概率將大于θ；反之，企業(yè)采購商品為q且滿足更新需求的概率將小于θ。對于任意給定的θ和i，qθ（i）是使得滿足更新需求的條件概率等于θ的商品采購數(shù)量。

引理1

（1）iθ（q）是關(guān)于q的增函數(shù)，是關(guān)于θ的減函數(shù)。

（2）qθ（i）是關(guān)于θ的增函數(shù)，是關(guān)于i的增函數(shù)。

證明

（1）假設(shè)

由iθ（q）的 定 義 知。由 于）是累計分布函數(shù)，故是關(guān)于q的增函數(shù)，所以有。由于，根據(jù)iθ（q）定義可得i′＜i″，即iθ（q′）＜iθ（q″），故是關(guān)于q的增函數(shù)。假設(shè)0＜θ′＜θ″≤1，

（2）根據(jù)qθ（i）的定義及是關(guān)于q的增函數(shù)，可知其反函數(shù)為θ的增函數(shù)。假設(shè)i′＜i″。根據(jù)qθ（i）的定義及反函數(shù)的性質(zhì)可得

由于i′＜i″，故有

定理1對于任意給定的集中采購組合（q1，q21）和制造商獲得市場信號i，最優(yōu)的分散采購數(shù)量滿足：

證明根據(jù)引理1（1）和假設(shè)條件q1≥q21，可得is1（q21）≤is1（q1）。如果i＜is1（q21），根據(jù)引理1（2）可知，

由式（7）可知，

因此，由式（8）可知，

同理，如 果is1（q21）≤i＜is1（q1），可 知q21≤qs1＜q1，因此，

同理，如果i≥is1（q1），因此，

由于部件1、2是配套性產(chǎn)品，其必須配套使用，故當(dāng)制造商集中采購時，部件2的采購量不應(yīng)當(dāng)大于部件1的采購量，否則部件2將產(chǎn)生剩余，會造成浪費。當(dāng)制造商集中采購時，部件2的采購量小于部件1的采購量，其可以通過分散采購補充部件2的數(shù)量。如果制造商獲得需求更新信息后發(fā)現(xiàn)市場需求小于集中采購時部件2 的采購數(shù)量，即i＜is1（q21），制造商同樣不會進行分散采購；反之，當(dāng)制造商獲得需求更新信息后發(fā)現(xiàn)市場需求大于集中采購時部件2的采購數(shù)量，但小于部件1的采購數(shù)量，即is1（q21）≤i＜is1（q1），此時制造商累計采購部件2的數(shù)量正好滿足市場需求，即qs1-q21；而當(dāng)制造商獲得需求更新信息后發(fā)現(xiàn)市場需求大于部件1的采購數(shù)量，即i≥is1（q1）時，此時兩部件采購數(shù)量正好配套，制造商分散采購部件2的數(shù)量正好是集中采購時兩部件的差額。

2.2 集中采購的最優(yōu)采購策略決策

要求得制造商集中采購最優(yōu)采購策略，必須證明最優(yōu)策略的存在性。因此，將制造商分散采購時的最優(yōu)解代入集中采購的期望利潤函數(shù)中，證明二階導(dǎo)數(shù)小于0即可。但是由于制造商分散采購時最優(yōu)采購策略是分段函數(shù)，故在集中采購時應(yīng)當(dāng)分段分析。

定理2制造商集中采購時的期望利潤E（π1）是關(guān)于集中采購時的采購數(shù)量q1、q21的聯(lián)合凹函數(shù)。

證明由于q1≥q21，根據(jù)引理1和定理1，可將式（4）重寫為

制造商的期望利潤函數(shù)關(guān)于q1、q21的二階偏導(dǎo)數(shù)和混合偏導(dǎo)數(shù)分別為：

因此，可得其海塞矩陣K的行列式為

由于海塞矩陣K一階順序主子式小于0、二階順序主子式大于0，故該曲面凹向原點，即制造商集中采購時的期望利潤E[π1]是關(guān)于集中采購時的采購數(shù)量q1、q21的聯(lián)合凹函數(shù)。

定理2說明，總是存在一組最優(yōu)的采購策略，使得其利潤最大。制造商集中采購時的決策目標就是找到這一組最優(yōu)的采購策略。

定理3制造商集中采購時的最優(yōu)采購策略由下式?jīng)Q定：

證明由式（10）關(guān)于q1、q21的一階導(dǎo)數(shù)為0即可得到。

特別地，當(dāng)q1=q21時，制造商集中采購時的最優(yōu)采購策略為

上述討論都是假設(shè)制造商獲得的需求更新信息僅能部分揭示市場需求的情況，下面將分析兩種極端情況：①制造商在分散采購時無法獲得任何關(guān)于市場需求的有效信息；②制造商在分散采購時可以獲得全部市場需求信息。

2.3 無有效信息和完全信息時的采購策略分析

2.3.1 需求更新信息無效時的采購策略 無效需求更新信息是指制造商在兩次采購期間搜集的市場需求更新信息對需求不確定性無任何影響。用數(shù)學(xué)語言刻畫即為需求更新信息i和市場需求D相互獨立，因此，有。由于制造企業(yè)在t2時獲得的需求更新信息對更新市場需求沒有幫助，并且，部件2在t2時的采購成本比t1時高；同時，部件1與部件2是配套商品，必須配套使用才有價值，故企業(yè)的最優(yōu)采購策略必然與集中采購時采購相同數(shù)量的部件1 與部件2，分散采購時不進行采購。該問題實際上退化為無需求信息更新的單階段報童模型。此時，兩部件集中采購數(shù)量相同，即

2.3.2 完全需求更新信息情況的采購策略 在這部分研究另一個極端情況，即制造企業(yè)獲得關(guān)于市場需求的全部信息。在完全需求更新信息情況下，市場需求D成為市場需求更新信息i的函數(shù)，可表示為D=τ（i）。由采購的性質(zhì)可知，D=τ（i）是關(guān)于市場需求更新信息i的增函數(shù)。為方便起見，假設(shè)D=τ（i）的反函數(shù)存在，則制造企業(yè)的期望利潤為

按照定理2相同的證明方法，可得制造商期望利潤函數(shù)的海塞矩陣為：

因為D=τ（i）是關(guān)于i的增函數(shù)，所以其反函數(shù)是關(guān)于D的增函數(shù)，因此，有dτ-1（D）/dD＞0。其一階順序主子式小于0，而二階順序主子式大于0，因此，該函數(shù)是凹的。

根據(jù)式（15）關(guān)于q1、q21的一階條件可知，制造企業(yè)集中采購時最優(yōu)的采購策略為：

由前文的分析可見，制造商的采購策略與其在分散采購時能夠獲取的需求更新信息有很大的相關(guān)性，因此，有必要對制造商獲取的需求更新信息質(zhì)量和最優(yōu)采購策略的相互關(guān)系進行分析。由于部分需求更新信息下制造商的采購策略由式（11）、（12）所決定，可以看出，采購策略是一個隱函數(shù)，為了分析需求更新信息質(zhì)量對最優(yōu)采購策略的影響，本文選擇二元正態(tài)分布這一特殊的分布來進行討論。

2.4 需求更新信息質(zhì)量對最優(yōu)采購策略的影響

假設(shè)市場需求更新信息i和需求D服從均值為η和μ、標準差為γ和σ、相關(guān)系數(shù)為ρ的二元正態(tài)分布，因此，可得市場需求更新信息i的邊際分布密度函數(shù)g（.）服從均值為η、標準差為γ的正態(tài)分布。更新后的市場需求密度函數(shù)為條件密度函數(shù)，其服從均值μ2=μ+ρσ（i-η）/γ、均方差的正態(tài)分布。因此，可知：

明顯地，其累計分布函數(shù)G（i）和是關(guān)于D和i的嚴格增函數(shù)。由引理1分析可知：

因此，可得：

式中，Zs1為分位數(shù)為s1時標準正態(tài)值。同樣可得q1和q21關(guān)于需求更新信息i的表達式分別為：

定理4當(dāng)時，隨著制造企業(yè)獲取需求更新信息的質(zhì)量ρ提高，其在集中采購時采購部件1的數(shù)量將增加，而采購部件2的數(shù)量將減少；當(dāng)時，需求更新信息質(zhì)量ρ的高低與第1階段采購策略無關(guān)。

證明當(dāng)時，首先討論與ρ的關(guān)系。根據(jù)式（11），假設(shè)

分別確定該等式分子分母的符號。根據(jù)式（23）可得

結(jié)合?f/?ρ＜0和可知，。

其次，討論q21與ρ的關(guān)系。根據(jù)式（12），假設(shè)

結(jié)合?f/?ρ＜0和可知，。

定理4表示，當(dāng)參數(shù)一定的條件下，隨著需求更新信息質(zhì)量的提高，制造企業(yè)對部件1的采購量將增加。這是因為由于制造企業(yè)只能在集中采購時采購部件1，其預(yù)見到其在分散采購時能夠獲得更準確的需求更新信息，為了把握市場機會，避免因部件不配套而帶來的缺貨損失，企業(yè)將更加冒險，從而采購更多的部件1。而隨著需求更新信息質(zhì)量的提高，制造企業(yè)集中采購時對部件2的采購量將減少。這是因為企業(yè)有機會在分散采購時依據(jù)更為準確的需求更新信息進行補充采購，從而避免了提前采購數(shù)量過多造成的浪費。這一結(jié)論與Gurnani等[2]的命題3.4中的結(jié)論相符。定理4還說明，在特定條件下，即使制造企業(yè)有能力獲得更準確的市場需求信息，但是由于部件采購成本和配套性的約束，導(dǎo)致企業(yè)并不是總能利用這種需求更新信息優(yōu)勢。

3 算例驗證

（1）信息數(shù)量的敏感性分析。假設(shè)制造商面臨的市場需求與更新信息服從N（35，10，20，6，0.5）的二元正態(tài)分布。產(chǎn)品銷售價格p=3，產(chǎn)品缺貨損失m=1，部件1的集中采購成本c1=1，殘值l1=0.5，部件2的集中采購成本和分散采購成本分別為：c21=1，c22=1.5，殘值l2=0.5?？傻貌考?的累計采購數(shù)量如圖2所示。由圖2可見，當(dāng)更新信息i≤12.9或大于i≥16.9時，部件2的累計采購數(shù)量均為直線，分別為：

這是因為當(dāng)制造商獲得較少的信息時，由于不確定性下降節(jié)約的成本不足以補償分散采購增加的成本，此時企業(yè)不會采取分散采購；當(dāng)信息獲得較多時，雖然不確定性下降節(jié)約的成本大于分散采購增加的成本，但是由于部件配套性的限制，制造商分散采購數(shù)量最多是兩部件集中采購的差額。當(dāng)更新信息介于12.9＜i＜16.9時，部件2分散采購數(shù)量不斷增大，這與定理1相符。

圖2 部件2累計采購數(shù)量變動趨勢

（2）信息質(zhì)量的敏感性分析。首先考察信息質(zhì)量對集中采購策略的影響。假設(shè)其他參數(shù)值不變，市場需求與更新信息的相關(guān)度不斷增大，可以得到集中采購數(shù)量變動趨勢，如圖3所示。

圖3 集中采購數(shù)量變動趨勢

由圖3可見，當(dāng)更新信息的相關(guān)度大于0.3時，隨著市場需求與更新信息的相關(guān)度不斷增大，部件1的集中采購數(shù)量不斷增大，而部件2的集中采購數(shù)量不斷減小。這是因為市場需求與更新信息的相關(guān)度越大，制造商在分散采購階段對市場需求的預(yù)測越準確，由于部件2允許分散采購，為了減少不確定性帶來的過?；蚨倘睋p失，制造商更傾向于使用分散采購模式采購部件2，從而減少了集中采購部件2的數(shù)量。而由于制造商在集中采購階段知道分散采購階段能夠非常準確地的預(yù)測市場信息，為了減少因部件不配套帶來的缺貨損失，制造商對部件1的采購將會采用更加冒險的策略，即將增加部件1的集中采購數(shù)量。

但是制造商并非總能利用高質(zhì)量的更新信息。當(dāng)產(chǎn)品銷售價格p=3.2，i產(chǎn)品的缺貨損失m=0.5，部件2分散采購成本分別為c22=2時，其他參數(shù)不變，即使市場需求與更新信息相關(guān)性達到0.7，也即信息質(zhì)量很高的情況下，制造商也不會采用分散采購模式。此時，制造商僅會使用集中采購模式，采購量為：。這是由于部件配套性使得利用高質(zhì)量信息增加的成本高于需求不確定性降低節(jié)約的成本，此時制造商利用高質(zhì)量信息不會得到更高的收益，反而會統(tǒng)一采用集中采購模式。

圖4 制造商利潤變動趨勢

其次，進一步考察信息質(zhì)量對制造商利潤的影響。除市場需求與更新信息的相關(guān)系數(shù)外，還有其他參數(shù)與信息數(shù)量的敏感性分析中的假設(shè)一致。由圖4可以看出，當(dāng)市場需求與更新信息的相關(guān)度大于0.3時，隨著市場需求與更新信息的相關(guān)度的增大，制造商采購數(shù)量不斷增大，并且曲線凹向原點。這是因為制造商獲得了較為準確的市場需求信息，使得制造商部件2的采購更為準確，從而降低了該部件的缺貨損失或過剩成本，帶來制造商期望利潤增加；當(dāng)相關(guān)度不斷增大時，需求不確定的范圍不斷減小，故對制造商期望利潤的影響幅度在減小，所以表現(xiàn)為邊際利潤減小，這符合邊際報酬遞減規(guī)律。當(dāng)市場需求與更新信息的相關(guān)度小于0.3時，制造商的利潤近似于一條水平線。這是由于此時兩部件面臨相同的需求不確定性，其采購數(shù)量相同，市場需求與更新信息的相關(guān)度對利潤的影響太小，可以忽略不計。

4 結(jié) 語

傳統(tǒng)信息更新下的采購決策模型均未考慮采購商的采購模式與部件的相關(guān)性。本文將兩者納入到信息更新條件下的采購決策模型中。通過采購商的利潤最大化，證明了其最優(yōu)采購策略的存在性及其存在形式，并進一步探討了更新信息質(zhì)量對集中采購策略的影響。發(fā)現(xiàn)隨著需求更新信息質(zhì)量的提高，制造企業(yè)對僅采用集中采購模式的部件的采購量將增加，而采用混合采購模式的部件集中采購數(shù)量將減少，也即更傾向于使用分散采購。但是由于部件采購成本和配套性的約束導(dǎo)致企業(yè)并不是總能利用這種需求更新信息優(yōu)勢。

本文沒有考慮信息更新時機、庫存成本和供應(yīng)鏈利潤最大化等問題。因此，在今后研究中可從兩個方面來深入探討：①當(dāng)信息更新時機不同，考慮庫存成本時，采購策略會否發(fā)生變化；②當(dāng)考慮供應(yīng)鏈利潤最大化的條件下，采購策略是否會發(fā)生變化。