考虑webrooms效应的电商供应链销售模式选择

陈浩然，孙素勤，胡佳薇，楚子轩

（1.阜阳师范大学，安徽 阜阳 236037；
2.亳州学院，安徽 亳州 236800）

电子商务的发展不仅带来了巨大的社会效益，也促进了一大批电商平台企业的迅速发展，如亚马逊、淘宝等［1］。为了提高电商市场份额，许多电商平台企业会为消费者提供线上展厅服务，而线上展厅服务会对消费者需求产生webrooms效应，从而刺激消费需求［2］。此外，电商平台企业的发展也促进了电商供应链的逐步完善［3］。在电商供应链中存在两种典型的销售模式：转售模式和代理模式［4］。转售模式下，电商平台从制造商处批发产品，随后制定产品零售价格并销售给消费者［5］；
代理模式下，制造商制定产品价格决策并通过电商平台销售产品，同时电商平台根据销售利润收取一定比例的佣金［6］。因此，考虑webrooms效应时，企业需要根据服务成本和销售收益，制定合理的定价和服务决策，并且进行销售模式的选择。

近年来，许多学者从不同角度对电商平台销售模式选择进行了研究［7-10］。浦徐进等［11］研究了两个竞争性供应商和两个电商平台组成的供应链模型，通过对比分析得出了电商平台最优销售模式及其适用条件。Cao等［12］构建了制造商、电商平台和第三方物流服务商组成的电商供应链，研究了不同物流服务策略和销售模式对电商供应链成员决策的影响。以上研究仅讨论了顾客行为和竞争合作等方面对电商平台销售模式选择的影响问题，较少涉及到电商平台提供的webrooms服务对电商平台定价以及销售模式选择的影响。随着电商的发展，不少电商平台开始为消费者提供线上展厅服务［13-15］。Sun等［16］考虑了消费者线上浏览、线下购买的消费行为，分别考虑了线上和线下渠道由相同或不同零售商经营的情况，研究了双渠道供应链中是否应该引入线上展厅的问题。王战青等［17］考虑了showrooms和webrooms效应同时存在的双渠道供应链模型，研究了非电子属性对消费者webrooms购买行为以及渠道间价格竞争的影响。上述研究主要分析了webrooms效应对供应链成员决策的影响，少有文献涉及到webrooms效应影响下的电商供应链决策问题，更少有学者讨论webrooms影响下的电商平台渠道模式选择问题。

现有的关于电商平台销售模式以及Webrooms效应的研究，主要是分别讨论了两个方面对供应链成员决策的影响，少有文献将二者结合进行讨论研究。基于此，本文构建了由制造商和电商平台组成的电商供应链，考虑存在转售和代理两种销售模式，研究了电商平台是否提供线上展厅服务以及采用何种销售模式的问题。

考虑一个由制造商和电商平台组成的二级电商供应链，制造商负责生产产品，并选择通过电商平台将产品销售给消费者。产品通过电商平台销售时存在两种销售模式：转售模式和代理模式。转售模式下，制造商决策产品批发价格w并将产品批发给电商平台，电商平台以零售价格p将产品销售给消费者；
代理模式下，制造商决策产品的零售价格p并且通过电商平台销售产品，同时，制造商需要支付给电商平台一定比例的产品销售收入［18］。电商平台考虑是否提供线上展厅服务，同时制造商和电商平台共同决策产品的销售模式。在此基础上考虑四种渠道模式：（1）转售模式下无线上展厅服务（模型RN）；
（2）转售模式下有线上展厅服务（模型RS）；
（3）代理模式下无线上展厅服务（模型AN）；
（4）代理模式下有线上展厅服务（模型AS），供应链渠道模式结构如图1所示。

图1 供应链渠道模式结构图

为方便研究，本文所采用的相关参数及含义如表1所示。

表1 参数及其含义

为方便本文研究，本文引入如下假设：

假设1假设产品的市场需求规模为α，本文假设消费者需求是价格和服务水平的线性函数，需求函数为D(p,s)=α-βp+ρs，［19-21］其中β表示需求价格弹性系数，且有0＜β＜1；
ρ表示线上展厅服务水平对需求函数的影响系数，且有0＜ρ＜1。［19］

假设2假设电商平台提供线上展厅服务水平为s，服务成本为，根据Huang等［22］、张雪梅等［23］、胡怡和冯艳刚等研究［25］，假设C(0)=0，为了便于分析本文假设制造商的生产成本为0。［23］

假设3假设制造商是stackelberg博弈领导者。转售模式下，制造商决策批发价格w，电商平台决策零售价格p和服务水平s；
代理模式下，制造商决策的零售价格p，电商平台决策服务水平s。［21-22］假设佣金比例λ是外生变量，且0＜λ＜1。［18］

为了保证存在最优解，确保分析有意义，根据刘灿等［21］和张雪梅等研究［23］，设定2β-ρ2＞0且β-λρ2＞0。（证明过程见定理2和定理4）

2.1 转售模式下的决策分析

转售模式下，制造商将产品批发给电商平台，电商平台决策产品零售价格并且决策是否提供线上展厅服务。

（1）不考虑webrooms效应（模型RN）

转售模式下，电商平台不提供线上展厅服务，服务水平s=0，此时，制造商和电商平台的优化模型为：

求解优化模型（1），根据逆向归纳法可以求得转售模式下不考虑webrooms效应的最优决策如定理1所示。

定理1转售模式下不考虑webrooms效应的最优定价策略

（2）考虑webrooms效应（模型RS）

转售模式下，电商平台提供webrooms服务并且决策服务水平sRS，此时，制造商和电商平台的优化模型为：

求解优化模型（2），根据逆向归纳法可以求得转售模式下考虑webrooms效应的最优决策如定理2所示。

定理2转售模式下考虑webrooms效应的最优定价和服务策略：关于pRS和sRS的Hessian矩阵为：，已知-2β＜0，为了保证存

证明：在最优解，假设H=2β-ρ2＞0，根据逆向归纳法，可以得出，代入可得，因此，wRS*存在唯一解使最大化，令可 得

分析webrooms效应系数ρ对转售模式下最优定价和服务的影响可得命题1。

根据命题1可得，转售模式下电商平台提供线上展厅服务不会影响制造商的批发价格决策；
随着webrooms效应系数的增加，电商平台会提高产品零售价格和线上展厅服务水平。这是因为，转售模式下电商平台提供线上展厅服务时，电商平台的服务成本增加，此时电商平台会提高零售价格来增加产品利润，进而减少服务成本带来的利润损失；
当webrooms效应系数较大时，消费者对电商平台的线上展厅服务更加敏感，因此电商平台会提高线上展厅服务水平，从而增加消费者需求。转售模式下，制造商应与电商平台进行合作，刺激电商平台通过网络广告、公布产品信息等服务提高webrooms效应强度，实现双方共赢。

2.2 代理模式下的决策分析

代理模式下，制造商决策产品的零售价格并且通过电商平台销售产品，同时，制造商需要将固定比例λ的销售收入分享给电商平台，电商平台决策是否提供线上展厅服务。

（1）不考虑webrooms效应（模型AN）

代理模式下，电商平台不提供线上展厅服务，服务水平s=0，此时，制造商和电商平台的优化模型为：

求解优化模型（3），根据逆向归纳法可以求得代理模式下不考虑webrooms效应的最优决策如定理3所示。

定理3代理模式下不考虑webrooms效应的最优定价策略：此时，最优需求量为：；
制造商、电商平台和供应链整体利润分别为

（2）考虑webrooms效应（模型AS）

代理模式下，电商平台提供线上展厅服务并且决策服务水平sAS，此时，制造商和电商平台的优化模型为：

求解优化模型（4），根据逆向归纳法可以求得代理模式下考虑webrooms效应的最优决策如定理4所示。

定理4代理模式下考虑webrooms效应的最优定价和服务策略：

分析webrooms效应系数ρ和佣金比例λ对代理模式下最优定价和服务的影响可得命题2。

根据命题2（1）可得，与转售模式相同，代理模式下，随着webrooms效应系数的增加，制造商会提高产品零售价格，同时电商平台会提高线上展厅服务水平。这是因为，随着webrooms效应系数的增加，消费者对线上展厅服务敏感度增加，因此电商平台会提高水平服务水平以刺激消费需求，消费者需求的增加刺激制造商提高零售价格以获得更高的利润，同时，代理模式下制造商会与电商平台分享产品利润，因此电商平台也会获得更高的收益。

根据命题2（2）可知，代理模式下，不提供线上展厅服务时制造商零售价格与佣金比例无关；
提供线上展厅服务时，随着佣金比例的增加，制造商会提高零售价格同时电商平台会提高服务水平。这是因为，当电商平台不提供线上展厅服务时，佣金比例的增加不会刺激制造商提高价格决策，而当电商平台提供线上展厅服务时，佣金比例的增加会刺激电商平台提供更高水平的服务，制造商也会提高零售价格以获得更高的利润。代理模式下，制造商需要与电商平台进行合作，制定合适的佣金比例以刺激电商平台提供高水平的线上展厅服务，从而吸引更多的消费者。

转售模式下，比较不考虑webrooms效应的供应链（模型RN）和考虑webrooms效应下的供应链（模型RS）最优决策结果，可得命题3。

命题3（1）wRN*=wRS*，pRN*＜pRS*；
（2）DRN*＜DRS*；
（3）

从命题3可以看出，转售模式下，与无线上展厅服务时相比，电商平台提供线上展厅服务不影响制造商的批发价格决策，但是会刺激电商平台制定更高的价格决策，同时也会刺激消费者需求，进而提高制造商和电商平台的利润。这是因为，电商平台提供线上展厅服务时会增加服务成本，为了降低服务成本带来的损失，电商平台会提高零售价格；
同时，电商平台提供线上展厅服务会吸引潜在消费者，刺激了消费需求。零售价格和消费需求的增加了制造商和电商平台的利润。转售模式下制造商需要刺激电商平台提供线上展厅服务，从而实现供应链成员利润的增加。

代理模式下，比较不考虑webrooms效应的供应链（模型AN）和考虑webrooms效应下的供应链（模型AN）最优决策结果，可得命题4。

命题4表明，代理模式下，电商平台提供线上展厅服务会刺激制造商提高零售价格，但是不会对需求产生影响。制造商利润在提供展厅服务时一直较高，而电商平台的利润与佣金比例有关。这是因为，代理模式下制造商决策产品的零售价格，电商平台提供线上展厅服务时，制造商为了获取更高的利润会提高零售价格，而对于消费者而言，线上展厅服务虽然会吸引潜在消费者，但是较高的零售价格会降低消费者购买欲，因此代理模式下消费者需求不受线上展厅服务的影响；
对于电商平台而言，只有当佣金比例较大时，利润的增加会弥补服务成本带来的损失。因此，代理模式下制造商和电商平台需要进行合作，制定合理的佣金比例，从而刺激电商平台提供高水平的线上展厅服务，实现共赢。

不考虑webrooms效应时，比较转售模式下的供应链（模型RN）和代理模式下的供应链（模型AN）最优决策结果，可得命题5。

命题5（1）pAN*＜pRN*；
（2）DAN*＞DRN*；
（3）当时，当时当，当时

命题5表明，电商平台不提供线上展厅服务时，转售模式下产品的零售价格较高而需求较低。制造商和电商平台的利润与佣金比例有关，当佣金比例较小时，制造商倾向于选择代理模式而电商平台倾向于转售模式。无线上展厅服务时，制造商和电商平台需要共同制定合理的佣金比例，从而在销售模式的选择上达成一致。

考虑webrooms效应时，比较转售模式下的供应链（模型RS）和代理模式下的供应链（模型AS）最优决策结果，可得如下命题6。

从命题6可以看出，电商平台提供线上展厅服务时，两种模式下产品零售价格和服务水平与佣金比例有关，而消费者需求与webrooms效应系数有关。两种模式下制造商利润的大小受佣金比例和webrooms效应系数的共同影响，而电商平台的利润与佣金比例有关。因此，制造商需要与电商平台合作制定合理的佣金比例，并且通过网络宣传的手段刺激webrooms效应。

为了直观地分析相关参数对不同模型下最优决策的影响，根据Li等［19］、张雪梅等［23］的参数设定以及本文参数的相关假设，本文涉及的相关参数取值如下：α=0.6，β=0.2，ρ=0.4，λ=0.1，四种模型下的最优决策结果如表2所示。

表2 四种模型最优决策解

由表2可得，制造商在转售模式下的批发价格决策与线上展厅服务无关，电商平台在转售模式下会制定更高的服务水平，产品零售价格在转售模式下较高且提供线上展厅服务时最高，产品需求则在代理模式下较高且提供线上展厅服务时需求最高，这也验证了命题3-6中关于四种模型最优决策解对比结果的正确性。表2说明，制造商的批发价格决策与线上展厅服务无关，电商平台的服务水平决策与销售模式有关，产品零售价格和需求受销售模式和服务水平的共同影响。因此，从零售价格和需求的角度出发，制造商应该激励电商平台提供高水平的线上展厅服务，同时与电商平台合作，选择一致的销售模式。

分析参数ρ和λ对制造商、电商平台和供应链利润的影响，根据文献［19］、［23-24］，令ρ∈[0,0.45]和λ∈[0,0.6]，结果如图2-4所示。

图2 制造商利润随参数ρ和λ的变化

从图2可以看出，代理模式下制造商的利润随着佣金比例的增加而减少，而电商平台提供服务时，两种模式下制造商的利润随着webrooms效应的增加而增加。电商平台提供线上展厅服务会提高制造商利润，且大部分条件下制造商更倾向于选择代理模式。因此，对于制造商而言，可以通过刺激电商平台提供线上广告宣传等线上展厅服务，提高webrooms效应强度，同时通过与电商平台合作，制定合理的佣金比例，促进代理模式成为一致选择，实现利润的增加。

从图3可以看出，代理模式下，电商平台的利润随着佣金比例的增加而增加，电商平台提供线上展厅服务时其利润随着webrooms效应系数的增加而增加。电商平台提供线上展厅服务时的利润一直较高，当佣金比例较小时，电商平台的利润在转售模式下较高，随着佣金比例的增加，代理模式下的利润较高。对于电商平台而言，需要积极提供线上展厅服务，并且通过观察佣金比例的大小选择合适的销售模式。

图3 电商平台利润随参数ρ和λ的变化

从图4可得，供应链总利润的大小受佣金比例和webrooms效应的共同影响，大部分情况下代理模式下电商平台提供线上展厅服务会提高供应链的整体利润，只有当佣金比例较小且webrooms效应系数较大时，供应链利润在存在线上展厅服务的转售模式下较高。因此，对于供应链系统而言，提供线上展厅服务是供应链成员的一致选择，同时，制造商和电商平台需要增加佣金比例和webrooms效应强度，从而提高供应链效率。

图4 供应链利润随参数ρ和λ的变化

由图2-4可得，当佣金比例在一定范围时，代理模式下电商平台提供线上展厅服务是供应链成员的一致选择，根据命题3和4可以确定，两种模式下电商平台提供服务会提高制造商和电商平台的利润，根据前文相关参数的设定，可以求出存在线上展厅服务时，供应链成员一致选择的佣金比例的阈值为λ1=0.3714和λ2=0.5。为了确定佣金比例对供应链成员销售模式的选择，图5重点分析了存在线上展厅服务时佣金比例λ对制造商和电商平台利润的影响。

图5 制造商和电商平台利润随参数λ的变化

从图5可得，电商平台提供线上展厅服务时，当佣金比例较小时，制造商倾向于选择代理模式，而电商平台倾向于选择转售模式，随着佣金比例的增加，制造商会选择转售模式而电商平台会选择代理模式，只有当佣金比例在一定范围时，制造商和电商平台存在一致的销售模式选择，根据图5可得此时的佣金比例范围是λ∈[0.3714,0.5]。因此，对于供应链成员而言，应该积极合作，刺激电商平台提供线上展厅服务并制定合理的佣金比例，促进代理模式成为供应链成员的一致选择。

（1）线上展厅服务和webrooms效应会对供应链成员定价和服务决策产生影响。两种销售模式下，webrooms效应都会提高产品的零售价格以及电商平台的线上展厅服务水平。转售模式下，制造商的批发价格与webrooms效应无关。（2）电商平台提供线上展厅服务和webrooms效应提高了消费需求，增加了产品需求量，并且大多数条件下，选择代理模式并且提供线上展厅服务能够进一步提高需求量。（3）两种销售模式下，线上展厅服务和webrooms效应增加了制造商和电商平台的利润。当电商平台提供线上展厅服务时，大多数条件下制造商倾向于选择代理模式，而电商平台倾向于选择转售模式。（4）当webrooms效应系数和佣金比例满足一定条件时，代理模式下电商平台提供线上展厅服务能够增加供应链成员和系统利润，提高供应链运作效率。因此，制造商和电商平台应进行合作，制定合理的佣金比例，刺激电商平台提供线上展厅服务，从而促使代理模式成为供应链成员的一致选择，实现共赢。