考虑衍生需求和粉丝效应的视频服务供应链质量努力策略研究

邢 鹏, 赵相如

(辽宁大学 商学院,辽宁 沈阳 110136)

随着互联网技术的发展，通过视频服务平台获得内容服务已成为时下最具前景的商业模式[1,2]。参考2020年9月，CNNIC发布的第46次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年6月，我国网络视频用户规模高达8.88亿。尤其受新冠疫情影响，网络用户的视频服务需求迅猛增长，视频平台的活跃用户量创历史新高。伴随消费升级，视频服务付费渐成常态，会员服务、影视衍生周边等衍生服务需求与收入均稳健增加。同时，为进一步提高收益，视频服务供应链成员通过不断优化用户体验，并利用消费者的粉丝效应来增强用户粘性以刺激用户为衍生服务需求付费。此外，为抢占市场份额，市场上涌现大量良莠不齐的视频服务。但商家逐渐发现高质量的视频服务才是提高竞争力的关键，故视频服务质量努力愈来愈受到重视。因此，考虑衍生需求和粉丝效应的视频服务供应链质量努力策略问题的研究具有重要的理论价值和实际意义。

本文主要从服务供应链、行为因素和衍生服务需求三个方面进行综述。其中，由于与视频服务供应链直接相关的研究成果较少，因此主要围绕服务供应链相关的研究进行综述。首先，部分学者肯定了视频服务供应链研究的重要意义。陈晓红等概述了供应链平台化管理的新机遇与前沿研究领域[1]。华中生[2]基于网络环境的服务发展提出了四个重要研究领域。其次，部分学者对服务供应链的含义、结构等进行分析。Wang等[3]、Tseng等[4]针对服务供应链的含义、分类、结构以及研究进展进行了综述。第三，部分学者针对不同类型的服务供应链进行了研究。Liu等[5]研究了“一带一路”背景下的物流服务供应链问题。Ma等[6]研究了医疗服务供应链中的质量决策问题。张智勇等[7]探讨了养老服务供应链中集成商面对提供商时的服务质量决策。邢鹏等[8]研究了O2O外卖服务供应链的质量努力策略问题。已有文献对服务供应链内涵、特点、结构进行了一定研究，并较多针对物流、医疗、养老、外卖等服务供应链进行探讨，视频服务供应链研究相对较少。

研究表明行为主体偏好对服务供应链的决策有重大影响[9～14]。根据行为因素层次不同，可以分为个体和群体层次。在个体层次方面，Fan等探讨了供应链质量努力成本分担机制对最优决策的影响[9]。Wang等[10]、Li等[11]研究了营销努力强度对供应链最优策略的影响。靳代平等[12]研究了品牌粉丝的内涵和粉丝行为的作用机理。在群体层次方面，Panda等[13]、Zhang等[14]考虑社会责任对供应链成员效用的影响。上述文献主要针对单一或两个行为因素进行研究，有关个体和群体两个层次考虑多个行为因素对供应链成员决策影响的研究有待增加。

衍生需求是由基础服务引致的额外需求[15～18]，能增加消费者效用并提高商家收益，正逐渐引起企业家与学者们的重视。Li等[15]研究了不同服务渠道提供一次增值服务对需求和利润等方面的影响。Geng等[16]探讨了成本和异质消费者价格敏感性对衍生服务策略与合约选择的影响。Lin等[17]研究了服务质量对衍生服务需求与价格的影响。张旭梅等[18]研究了O2O模式中存在一次增值服务的供应链合作策略问题。上述文献大多仅考虑单一运营主体和一次增值服务，涉及二次增值服务的两级供应链决策问题研究相对较少。

综上，第一，现有文献主要关于物流、医疗等领域，缺少从视频服务行业的角度研究服务供应链的质量控制问题。第二，已有研究成果主要针对单一或两个行为因素进行研究，缺少同时从个体和群体两个层次考虑多个行为因素对供应链成员决策影响的研究。第三，已有文献大多考虑单一运营主体和一次增值服务，缺乏针对二次增值服务的两级视频服务供应链相关决策问题的研究。因此，本文研究个体和群体两个层次四个行为因素(即质量努力、营销努力、粉丝效应、社会责任)之间的交互影响，且考虑具有二次增值服务的衍生需求下的视频服务供应链质量努力策略问题。研究表明，粉丝效应和分成比例都对质量努力有正向促进作用。当粉丝效应较高且分成比例超过一定阈值时，提供商选择提供商定价模式会带来更高的利润；
反之，提供商选择平台定价模式更有利于规避风险。

本文涉及到的符号如表1所示。

表1 变量描述

2.1 问题描述

本文考虑一个视频服务平台(i，简称“平台”)和一个视频服务提供商(s，简称“提供商”)构成的视频服务供应链。提供商以平台为依托，向用户提供视频类内容服务，用户通过平台获取基础服务和衍生服务。基础服务是无需付费并能够满足用户基本需求的服务[20]，如免费观看部分视频及普通的播放画质等。平台会承担部分社会责任r，如新冠疫情期间，“爱优腾”等平台推出疫情防控宣传、知识普及教育等，对应成本为Cr=r2/2[14]。同时，提供商会为改进视频内容精良度等而进行质量努力e，以提高用户对视频服务的偏好程度，对应成本为Ce=e2/2[14]。衍生服务是由基础服务引致的需要额外付费的服务，可细分为两次增值服务。①普通用户以价格购买会员，获得一次增值服务，如通过购买VIP，用户获得更多专属视频的观看权限。②用户在会员的基础上以价格为增值服务再付费，获得二次增值服务，如付费番外、影视衍生周边等。

图1 平台定价模式

图2 提供商定价模式

2.2 基本假设

基础服务和衍生服务的需求函数如下：

(1)基础服务需求函数为

D0=a+α×e+β×(r-θ)

(1)

D0是平台的基础服务需求，θ为社会责任的基础参照点。一般情况下平台的社会责任r与D0正向相关是显然的[13,14]。然而从实际的角度分析，当企业社会责任很低或者没有社会责任时，(r-θ)对D0的影响可能为负向。但结合文中对社会责任的定义和主要研究内容，同时为了便于计算，故本文将θ的取值标准化为0。

(2)衍生服务需求函数为

(2)

D2=λ×D1-σ×p

(3)

本文将消费者的衍生服务需求(以下简称“衍生需求”)分为两阶段。①第一阶段：只有会员才有权限完整的观看提供商s发布的视频服务，故D1<(D0-M)。D1是观看提供商s发布的视频服务的会员数量，是在平台总会员数量D0-M的基础上产生的。由于平台上有多个提供商发布的海量视频服务，会员不会对所有视频服务都产生需求，因此μ亦可理解为购买会员的用户中观看提供商s发布的视频服务的比例。②第二阶段：D2是消费者在D1的基础上为二次增值服务再付费的需求数量，与二次增值价格p负相关，与粉丝效应λ正相关。其中，粉丝效应指消费者对某一类产品或服务存在情感上的依恋与偏好，并产生强烈的、非理性的支持和购买行为[12]。文中具体指会员用户观看提供商s发布的视频服务后对其产生强烈的忠诚度，并对后续的衍生服务产生极强的消费意愿的行为。如优质大IP视频服务的粉丝效应越大，用户对该视频服务及其衍生服务的需求量越高、付费意愿越强。γ、σ分别为用户对站内营销努力和二次衍生服务价格的敏感系数。鉴于γ、σ以及平台正常运营需消耗的管理费、维护费等固定成本不是本文的研究重点，并不影响本文的主要结论，故本文将γ与σ标准化为1，将平台固定成本标准化为零[9,20]。

3.1 平台定价模式

(4)

(5)

命题1平台定价模式下，观看提供商s发布的视频服务的会员数量不能超过平台的总会员数量，即λ2(1-ξ)<4(1-μ)时，最优决策为:

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

X1=4-λ2[1+μ2+(α2-1)μ2ξ-ξ]

(11)

推论1eI*、rI*、pI*、AI*分别与λ正相关；
当β2(1-ξ)+(1+α2)ξ>1时，MI*与λ正相关，否则，反之。即在一定约束范围内，粉丝效应的提升对质量努力、社会责任、衍生服务价格和站内营销努力存在正向的激励作用。

推论2eI*、MI*分别与ξ正相关，rI*、pI*、AI*分别与ξ负相关。即分成比例的增加会促进提供商提高质量努力，并使平台更愿意提高会员价格，但同时会抑制平台提高社会责任、衍生服务价格和站内营销努力的积极性。

命题2平台定价模式下，提供商和平台的最优利润分别为:

(12)

(13)

由命题2可推，在一定约束下，λ和ξ对提供商与平台的最优利润均具有正向影响。即粉丝效应和分成比例的增大均会促进提供商与平台最优利润的提升。

3.2 提供商定价模式

(14)

(15)

命题3提供商定价模式下，观看提供商s发布的视频服务的会员数量不能超过平台的总会员数量，即λ2ξ<4(1-μ)时，最优决策策略为:

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

X2=4-λ2[ξ+μ2(1+α2ξ-ξ)]

(21)

推论3eS*、AS*、pS*、rS*分别与λ正相关；
当1+β2(ξ-1)<(1-α2)ξ时，MS*与λ正相关，否则，MS*与λ负相关。即在一定约束范围内，粉丝效应越大，质量努力、站内营销努力、衍生服务价格和社会责任越高。

推论4eS*、MS*和AS*分别与ξ正相关；
当α2+λ2/4<1时，rS*与ξ正相关，否则，反之；
当2(α2-1)μ2>β2-2时，pS*与ξ正相关，否则，反之。即在一定范围内，分成比例的增加会激励提供商提高质量努力、衍生服务价格和站内营销努力的积极性，同时使平台更愿意提升会员价格并承担更多的社会责任。

命题4提供商定价模式下，提供商和平台的最优利润分别为:

(22)

(23)

由命题4可进一步推出视频服务供应链各成员最优利润与λ和ξ的相关性关系。即在一定约束下，λ和ξ对提供商与平台的最优利润均具有正向影响。表明粉丝效应和分成比例越大，提供商与平台的收益越高。

推论5两种运营模式下社会责任的范围为:

表明平台承担的社会责任具有一定的约束，不可能无限提高社会责任的投入。

3.3 模式比较

3.3.1 两种运营模式的最优决策比较

根据命题1和命题3，令Δe*=eI*-eS*、Δr*=rI*-rS*、ΔM*=MI*-MS*、Δp*=pI*-pS*、ΔA*=AI*-AS*，可进一步推出两种运营模式下各最优决策的差值，并对其进行比较分析，得出如下推论。

推论6Δe*、Δr*、ΔM*、Δp*、ΔA*分别存在临界值ξΔe*、ξΔr*、ξΔM*、ξΔp*、ξΔA*。当0<ξ<ξΔe*时，eI*>eS*。当0<ξ<ξΔr*时，rI*>rS*。当0<ξ<ξΔM*时，MI*>MS*。当0<ξ<ξΔp*时，pI*>pS*。当0<ξ<ξΔA*时，AI*>AS*；
否则，反之。

推论6表明，当分成比例较小时，提供商与平台更愿意在平台定价模式下投入更多的质量努力、社会责任和站内营销努力，并设置较高的衍生服务价格。相反，当分成比例超过阈值时，各最优决策在提供商定价模式下更大。

3.3.2 两种运营模式下利润的比较

推论7表明在分成比例较小时，对平台和提供商而言，选择平台定价模式更有利于最大化自身的利润；
相反，当分成比例超过阈值时，选择提供商定价模式更容易获得较多收益，实现双方共赢。

为了更直观的对比粉丝效应和分成比例对两种模式下最优策略与利润的影响，借助数值仿真算例的方法进行分析。假定a=20，R=30，α=1，β=1，μ=0.2。

4.1 粉丝效应和分成比例对最优策略的影响

(1)λ和ξ对最优质量努力的影响

由图3可知，在两种模式下，提供商的服务质量努力eI*、eS*都随着λ的增大而增大。当ξ较小时，eI*>eS*；
当ξ较大时，eI*

图3 λ、ξ对最优质量努力的影响

(2)和对最优社会责任的影响

由图4可知，随着λ的增大平台愿意承担更多的社会责任以获得更高的衍生服务收益。然而，在提供商定价模式中，当分成比例ξ提升时，提供商存在一定的“搭便车”现象，平台从衍生服务中获得的收益不足以抵消承担更多社会责任产生的成本，因此，分成比例的提高反而会打压平台提高社会责任的积极性。

图4 λ、ξ对最优社会责任的影响

(3)λ和ξ对最优会员价格的影响

由图5可知，在两种模式下，最优会员价格MI*、MS*都随着λ的提升而增高。当ξ较小时，MI*>MS*；
反之，MI*

图5 λ、ξ对最优会员价格的影响

(4)λ和ξ对最优二次衍生服务价格的影响

图6表示在两种模式下，平台和提供商的最优二次衍生服务价格pI*和pS*都随λ的升高而增大。此外，平台定价模式下的pI*与ξ成负相关，提供商定价模式下的pS*与ξ成正相关。即粉丝效应越大，用户对二次衍生服务价格的敏感度越钝化。因此，平台和提供商愿意设置较高的二次衍生服务价格以提升自身收益。

图6 λ、ξ对最优二次衍生服务价格的影响

(5)λ和ξ对最优营销努力的影响

图7表示平台和提供商的最优营销努力随着λ的提升而增大，增长幅度先平缓后急剧。即当粉丝效应较大时，加强营销努力有利于开发潜在用户以提高衍生服务需求量。此外，平台定价模式下提高分成比例会抑制平台提高营销努力的意愿。相反，提供商定价模式下提高分成比例会激励提供商投入营销努力的积极性。

图7 λ、ξ对最优营销努力的影响

4.2 λ和ξ对最优策略差值和利润差值的影响

由图8可知，假设λ=0.4，随着ξ增大，平台利润的差值先增大再减小后又增大，提供商利润的差值先减小后增大，各决策变量的差值分别呈先减小再增大的趋势。当ξ小于阈值时，各决策变量在平台定价模式下更高，否则在提供商定价模式下更高。这表明，定价一方会更愿意付出较多的营销努力并提高衍生服务价格。此外，在平台定价模式下，平台更愿意与服务质量较高的提供商合作；
而在提供商定价模式下，提供商更倾向于与承担社会责任较多的平台进行合作。

图8 λ、ξ对两种模式下最优差值的影响

4.3 λ和ξ对最优利润的影响

(1)λ和ξ对提供商的最优利润影响

图9 λ、ξ对提供商的最优利润影响

(2)λ和ξ对平台的最优利润影响

图10 λ、ξ对平台的最优利润影响

本文构建一个视频服务平台和一个视频服务提供商组成的视频服务供应链，综合考虑个体和群体两个层次四个行为因素影响，且具有二次增值服务的衍生需求下的视频服务供应链质量努力策略问题，并得到如下研究发现与管理启示：

(1)对提供商而言，粉丝效应和分成比例的增大都会提高其质量努力的积极性。当粉丝效应较高且分成比例超过阈值时，选择提供商定价模式更有利，但当粉丝效应和分成比例较小时，选择平台定价模式更有利于规避风险。

(2)对平台而言，在提供商定价模式下，粉丝效应和分成比例的增大均会激励平台承担更多的社会责任。但在平台定价模式下，当分成比例超过阈值时，则会抑制平台承担社会责任的积极性。

(3)对视频服务供应链系统而言，粉丝效应对衍生需求的正向影响较大，平台与提供商应通过提高质量努力等方式获得较高的粉丝拥护度，并依据科学合理的分成比例阈值选择恰当的合作模式，有利于服务供应链成员获得最大利润，进而实现双方共赢。

致谢：感谢评审专家们的宝贵建议以及编辑老师的辛苦付出。