竞争环境下考虑技术进步的供应链重构策略研究

在经济全球化与科技飞速发展的背景下,技术进步已成为影响供应链竞争的关键因素.本文研究了竞争环境下考虑技术进步的供应链重构策略,构建了技术进步前与进步后两种供应链竞争模型.技术进步前,模型考虑一个高技术零件供应商为两个具有竞争关系的制造商提供专有零部件;随后其中一个制造商投入成本进行技术升级,升级后的制造商能够自己生产上述高技术零部件(即实现了供应链的重构).研究发现,与技术进步前相比,技术进步后两个制造商都会降低其产品定价,高技术供应商也会降低其零件的批发单价,且竞争性产品之间的替代性越强,降价的幅度越大,但技术进步可以削弱产品之间的替代性对均衡定价的影响.除此之外,与技术进步前相比,技术进步导致供应链重构后,高技术供应商与未进行技术升级的制造商的利润都会降低,而实施技术升级的制造商的利润以及社会整体福利只有在技术升级成本控制在合理范围内时才会有所提高,而整条供应链的利润只有在产品之间替代性较弱且技术升级成本较小的情况下才会有所提高.此外,技术进步会增加整个市场的消费者剩余,且市场规模越大或零部件的单位成本越低或产品之间的替代性越强,消费者剩余增加得越多.最后,本文将模型扩展到了考虑技术升级失败风险、高技术供应商品牌效应等情境,发现了类似的结论,验证了模型的鲁棒性.

市场准入干预下的供应链定价策略研究

在贸易保护主义和逆全球化愈演愈烈的背景下,市场准入干预已经成为一些国家限制外国企业发展的一种惯用手段.本文研究了市场准入干预下的供应链重构与定价问题,构建了干预前与干预后的供应链上下游决策模型.市场准入干预前,供应商提供零部件,由制造商进行加工并转化为产品销往两个市场.而受到市场准入干预后,供应链被迫重构:制造商的产品只能销往一个市场,但该市场会流入来自另外一个市场的部分购买潜能.研究发现,和干预前的基准模型相比,在定价方面:对供应商而言,若两个市场的替代性较强,则干预后零部件定价会降低,若两个市场的替代性较弱,则当流入的购买潜能较大时,干预后零部件定价会提高;当流入的购买潜能较小时,干预后零部件定价还是会降低.对制造商而言,其产品的定价不仅与上述两因素有关,还与未被干预市场的潜能大小有关.而且本文进一步发现干预前后供应商与制造商的定价策略变化并非总是同向的,即可能存在供应商提高(降低)零部件批发单价但制造商降低(提高)产品价格的情况.在利润方面:对供应商而言,若两个市场替代性较强,则受到准入干预后其利润会降低;若两个市场替代性较弱,则当流入的购买潜能较大时,干预后其利润反而会增加;但当流入的购买潜能较小时,干预后其利润还是会降低.而对制造商而言,除了上述两因素以外,其利润的变化还与未被干预市场的潜能大小以及零部件的单位生产成本有关.上述结果表明,市场准入干预并非总是使供应链上的企业利润降低,若企业采取合理的定价策略,还存在利润增加的可能性.本研究不仅丰富了供应链管理理论,还为市场准入干预下的供应链定价问题提供了决策参考和解决方案.

创业投资引导基金作用下中小企业商业模式创新的策略演化研究

在创业投资引导基金参股创投机构成立子基金的运作模式下,借助Stackelberg竞争模型与Cournot竞争模型,运用演化博弈理论分析具有成本差异的中小企业获得子基金投资后,在长期的市场竞争中商业模式创新策略选择的演化稳定均衡.模型解析和仿真分析结果表明:引导基金子基金投资是推进中小企业进行新颖型商业模式创新的有效措施,否则,企业倾向于选择效率型商业模式创新;当两种商业模式创新策略下的中小企业获得的子基金投资额差距较大、政府和创业投资机构提供的资源和决策支持力度较大时,中小企业选择新颖型商业模式创新的概率增大,反之,企业选择效率型商业模式创新的概率增大;在产品潜在市场规模较大、竞争对手间产品替代性较大、以及产品价格弹性较小的情形下,中小企业群体更倾向于选择新颖型商业模式创新,反之,企业倾向于选择效率型商业模式创新.相关结论可以为政府引导基金的运作管理以及引导基金扶持下的中小企业创新和发展提供决策支持.

基于“拆分-填充-分解-集成”的我国线上零售额预测研究

线上零售额的准确预测是政府制定零售政策和发展规划的依据,也是电商和物流企业确定发展战略的基础。由于我国线上零售额数据具有样本量小、波动性大、受节日影响大、存在缺失值等特征,准确预测变得十分困难。为解决这个问题,本文提出了一种“拆分-填充-分解-集成”的预测框架。具体而言,首先将数据集拆分为实物零售数据与非实物零售数据两部分。其次,分别根据实物零售与非实物零售数据不同的缺失特征对样条插值法做了改进,提出了基于“样条插值-二分调整”的分解填充法以及基于“分段线性函数拟合-样条插值”的分解填充法,对两组数据进行缺失值填充。继而基于两组数据的不同特征,分别提出“乘法分解-ARIMA-移动平均”以及“STL分解-BP神经网络-灰色波形”的预测方法对两组数据进行预测。最后将两组预测结果集成,得到我国线上零售额的预测值。实证结果表明,本文提出的预测框架能较好地捕捉我国线上零售额数据的特征,具有很高的预测精度,且较传统的缺失值填充和预测方法在性能上表现更好。本文提出的“拆分-填充-分解-集成”预测框架,丰富了现有的缺失值填充与预测方法,并为预测实践提供了解决方案。