非对称生产成本变动信息下零售商双渠道的最优契约设计

引用本文

刘婷婷, 徐庆. 非对称生产成本变动信息下零售商双渠道的最优契约设计[J]. 工业工程, 2017, 20(1): 36-43. DOI: 10.3969/j.issn.1007-7375.e16-1111.

LIU Tingting, XU Qing. The Optimal Contract Design with Asymmetric Production Cost Disruption Information in a Dual-channel Model of Retailer[J]. Industrial Engineering Journal, 2017, 20(1): 36-43. DOI: 10.3969/j.issn.1007-7375.e16-1111. 复制到剪切板

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(71471112)

作者简介:

刘婷婷(1992-)，女，山东省人，硕士研究生，主要研究方向为物流与供应链管理。

文章历史

收稿日期：2016-06-21

Contents Abstract Full text Figures/Tables PDF

非对称生产成本变动信息下零售商双渠道的最优契约设计

刘婷婷, 徐庆

青岛大学商学院，山东青岛 266000

收稿日期：2016-06-21

基金项目：国家自然科学基金资助项目(71471112)

作者简介：刘婷婷(1992-)，女，山东省人，硕士研究生，主要研究方向为物流与供应链管理。

摘要: 为研究制造商非对称生产成本变动信息对以大型零售商为主导的零售商双渠道供应链契约设计的影响，分别考虑了无生产成本变动、制造商生产成本变动且信息对称与信息不对称3种情况下的最优渠道策略，以消费者选择理论和委托代理理论为基础，利用KKT条件求解，分析了非对称信息下成本变动对供应链绩效的影响。研究表明，初始的供应链渠道策略在一定条件下仍为最优策略；且制造商生产成本信息的私有性，也并不一定会给供应链系统带来收益损失。

关键词: 零售商双渠道模型消费者选择理论生产成本变动非对称信息委托代理理论契约设计

The Optimal Contract Design with Asymmetric Production Cost Disruption Information in a Dual-channel Model of Retailer

LIU Tingting, XU Qing

School of Business, Qingdao University, Qingdao 266000, China

Abstract: To investigate the impact of the asymmetric production cost disruption information on the retailer dual-channel supply chain contract, in which the retailer plays the main role in supply chain, the optimal channel strategy under the three situations of no production cost disruption, production cost disruption under the symmetric information and asymmetric information are considered respectively. Based on the consumer choice theory and the principal-agent theory, the influence of cost disruption on supply chain performance under the asymmetric information is analyzed using KKT (Karush-Kuhn-Tucker) condition. It is suggested that the original supply chain strategy is still the optimal choice under certain conditions. In addition, the information privacy of production cost disruption not always brings the loss of the profit of the entire supply chain.

Key words: dual-channel model of retailer consumer choice theory production cost disruption asymmetric information principal-agent theory contract design

中国互联网络信息中心(www.cnnic.net.cn)发布的第37次中国互联网络发展状况统计报告表明，“互联网+”对民众生活的影响日益加深，网购用户规模不断扩大，从而促使企业的营销模式发生了巨大的转变。大量商家将注意力集中到了网络直销渠道之上，其中不乏一些在供应链中处于主导地位的大型零售企业，如Wal-Mart、China Suning Appliance、国美电器、大商集团、屈臣氏等，纷纷在原有零售渠道基础上开辟了自己的网络直销渠道，即零售商双渠道模式。为了获得高额利润，大型零售商，如国美电器，通常会采取双渠道非一致定价策略；而为了更好地平衡渠道发展需求，很多零售商，如China Suning Appliance、屈臣氏等，虽一直宣称采取双渠道统一定价模式，但是却通过不同的促销活动将两种渠道进行区分，以期获得更高收益。

随着不同供应链间竞争激烈程度的加剧，同一供应链中不同参与主体的行为绩效将对整个供应链产生重大影响。作为上游的制造商，可能会由于原材料价格波动、机械设备更新换代、自然灾害等因素造成生产成本的突然变化，导致供应链的初始生产策略不再适用。如2016年日本熊本县发生7.3级大地震，日本的本田、丰田、日产等汽车制造企业由于无法获得Aisin Seiki等供应商提供的零部件，导致其生产数量大幅度下滑；而以往为iPhone等多款智能手机提供设备传感器的索尼公司也因此停产，致使iPhone等企业更换供应商，生产成本突变。在这种情况下，应如何设计供应链契约，实现供应链收益最优，提高供应链绩效就显得尤为重要。

现有文献较多地关注信息对称情况下的供应链渠道需求与成本突变问题。Qi等^[1]较早地提出了线性需求条件下需求突变时的供应链管理分析框架，并利用批发数量折扣模型对其进行供应链协调。在此基础上，雷东等^[2]分析了由强势供应商和零售商组成的供应链中，市场需求和生产成本同时变动时供应商的最优管理决策。Li等^[3]分析了由一个供应商和两个竞争零售商组成的供应链，当需求发生突变时的最优决策。Huang等^[4-5]分别讨论了制造商双渠道模式下，各分销渠道需求变动与制造商生产成本变动对整个供应链定价及最优决策的影响。Cao^[6]量化了需求突变情况下，制造商双渠道的信息价值，通过改进的收益共享合同对突变情况下的双渠道供应链进行了协调。

然而，现实情况大多是，当供应链中的渠道需求或成本发生变动时，供应链的各参与方所能获得的信息是不对称的。例如，在供应链上处于强势零售商地位的家乐福，很多小品牌的制造商为了依靠其更好地树立自己的品牌形象，拓宽市场，纷纷与其签订采购合同^[7]。在这种情况下，若由于一些突发情况导致小品牌制造商的生产成本发生突变时，对强势的大型零售商而言，无法了解到制造商真实的生产成本变动情况，只能根据自己所掌握的信息来制定相应的调整策略。那么如何制定合理可行高效的供应链策略，激励制造商最大程度地为自身服务，为整个供应链服务，成为普遍关注的问题。Lau等^[8]运用数量折扣契约来协调非对称生产成本信息下的供应链。Lei等^[9]在前人的基础上设置了线性需求函数，研究了非对称信息情况下，传统单渠道模式中，需求突变与成本突变对最优供应链契约的影响。周建中和陈秀宏^[10]分析了以制造商为主导的传统单渠道模式在非对称信息下市场潜在需求和生产成本同时扰动时，市场信息价值对供应链最优决策及供应链总利润的影响。黄松和杨超^[11-12]分别研究了传统单渠道模式下，需求突变信息不对称以及生产成本变动信息不对称时，非线性需求模式下的最优供应链契约设计。颜波等^[13]研究了零售商为主导的两个竞争性制造商(其中一个制造商拥有混合渠道，另一个制造商为传统单渠道)模式下，由于成本信息不对称，不同渠道制造商成本谎报因子对于供应链绩效的影响。彭静^[14-15]研究了制造商双渠道且信息不对称情况下，需求及生产成本变动对线性需求函数下的供应链契约的影响。

综上所述，以往的研究主要集中于对传统单渠道以及制造商双渠道模式的分析，且直接运用了线性及非线性需求函数。与上述文献的不同在于，本文主要研究以零售商为主导的零售商双渠道问题，且双渠道采取非一致定价策略，并利用消费者选择理论对渠道需求进行划分，当制造商生产成本突变且零售商无法了解真实的生产成本变动时，利用委托代理理论，研究了零售商为使自身乃至整个供应链收益实现最优，应如何设计最优订购契约。

1 问题背景及基本模型 1.1 问题背景

本文考虑由单一制造商(代理人)与单一零售商(委托人)组成的零售商双渠道供应链，其渠道模型如图1所示，其中零售商r处于Stackelberg博弈的领导者地位；制造商m处于从属地位，制造商与大型零售商r签订由r制定的采购合同。并将其生产成本为C的产品以批发价格W销售给零售商；零售商通过线上线下两条渠道，分别以价格P_S ,P_R 将产品销售给消费者c。该模式下，不考虑库存问题，零售商作为整个供应链的主导，从自身收益最大化考虑其决策；同样，作为追随者的制造商也企图通过自身利益最大化制定决策。与文献[9]相同，这里设定制造商的保留价值为零。由于零售商的渠道运营成本对本文的结论不产生影响，为简化计算，设各渠道运营成本为零。

图 1 零售商双渠道模型 Fig. 1 Dual-channel model of retailer

为获得各分销渠道的需求量，引入由Ingene 和 Parry^[16]所建立的消费者效用函数：

$\quad\quad U = \sum\limits_{{i} = R,S} {\left( {{\alpha _i}{D_i} - \frac{{D_i^2}}{2}} \right)} - \theta {D_R}{D_S} - \sum\limits_{{i} = R,S} {{P_i}{D_i}}{{\text{。}}}$

(1)

式(1)由3部分组成，其中第1部分体现出了消费者边际效用递减规律，即随着需求量的增多，每一单位产品带给消费者的满足感随之降低；第2部分表明，由于不同产品间可替代性的存在，其带给消费者的心理感知价值会随着产品可替代性的增大而降低；而最后一部分则体现出价格对人们心理预期效用的影响。通过这种表达方式，可以较为形象地刻画出该产品消费者效用的影响因素，正是由于这些因素的存在，直接影响到消费者的购买决策，适用于本文的研究背景。其中，变量α_i 、D_i 分别表示了渠道i的基本渠道需求与产品的实际需求量；P_i 表示渠道i的产品售价；变量θ(0＜θ＜1)表示渠道的可替代性(或称为产品的差异化程度)，θ越大，产品的差异化程度越小，渠道的可替代性越大；下标i=R,S分别表示线下、线上2种渠道。

根据消费者选择理论，对式(1)进行最大化处理，得到零售商的线下和线上渠道的需求量分别为

$\quad\quad {D_R} = \frac{{{\alpha _R} - \theta {\alpha _S} - {P_R} + \theta {P_S}}}{{1 - {\theta ^2}}}{{\text{，}}}$

(2)

$\quad\quad {D_S} = \frac{{{\alpha _S} - \theta {\alpha _R} - {P_S} + \theta {P_R}}}{{1 - {\theta ^2}}}{\text{。}}$

(3)

1.2 基本模型

初始状态下，制造商的生产成本不存在变动情况，以零售商为主导的Stackelberg博弈模型为

$\begin{split}& \quad\quad \mathop {\max }\limits_{{P_S},{P_R}} {\pi _{\rm{r}}} = ({P_R} - W){D_R} + ({P_S} - W){D_S}{{\text{。}}}\\& \quad \quad{\rm{s}}.{\rm{t}}.({D_R} + {D_S})(W - C) \text{≥} 0{{\text{。}}}\end{split}$

(4)

其中，约束条件表示制造商的收益不小于其保留成本。此时只有当制造商收益的约束条件为紧约束(即制造商获得的收益恰好等于其保留成本)时，零售商才能实现自身收益最大化，否则，制造商不断提高批发价格W，零售商的收益不断降低，不存在最优解。此时，零售商的最优销售价格分别是

2 生产成本变动信息对称情况下的最优渠道策略

当制造商生产成本变动为∆C，且信息对称，即零售商了解制造商生产成本变动值。此时，制造商的实际生产成本为(C+∆C)，要保证生产成本不小于零，即∆C＜-C，则零售商的最优决策满足下列优化问题：

$\begin{split}& \quad\quad {\mathop {\max }\limits_{{P_R},{P_S}} {\pi _{\rm{r}}} = (\overline {{P_R}} - \bar W)\overline {{D_R}} + (\overline {{P_S}} - \bar W)\overline {{D_S}} }{\text{。}}\\& \quad\quad {\rm{s}}.{\rm{t}}.(\overline {{D_R}} + \overline {{D_S}} )(\bar W - C - \Delta C) - {\mu _1}(\overline {{D_R}} + \overline {{D_S}} - \\& D_{{\rm{SC}}}^*{)^ + } - {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - \overline {{D_R}} - \overline {{D_S}} )^ + } {\text{≥}} 0 {{\text{。}}}\end{split}$

(5)

其中， $\overline {{P_i}} {\text{、}}\overline {{D_i}} $ 分别为制造商生产成本发生变动后，渠道i的最优定价策略及其需求量； $\overline W $ 为最优批发价格；μ₁＞0表示成本变动导致的实际产量大于原最优产量时的单位产品缺货成本；μ₂＞0表示成本变动导致的实际产量小于原最优产量时的单位产品处置成本，假定模型中的全部偏离成本均由制造商承担。与基本模型分析相似，当制造商的收益约束为紧约束时，才能保证零售商的目标函数实现最优；否则，不存在最优解，此时，可将约束优化问题(5)化为无约束优化问题(6)。

$\begin{split}& \quad\quad \mathop {\max }\limits_{\overline {{P_R}} ,\overline {{P_S}} } {\pi _{\rm{r}}} = \overline {{P_R}} \overline {{D_R}} + \overline {{P_S}} \overline {{D_S}} - (\overline {{D_R}} + \overline {{D_S}} )(C + \Delta C) - \\& {\mu _1}{(\overline {{D_R}} + \overline {{D_S}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - \overline {{D_R}} - \overline {{D_S}} )^ + }{{\text{。}}}\end{split}$

(6)

为求解式(6)，可分 $\overline {{D_R}} + \overline {{D_S}} {\text{≥}} D_{{\rm{SC}}}^*$ 和 $\overline {{D_R}} + \overline {{D_S}}$ $ \leqslant D_{{\rm{SC}}}^*$ 2种情况讨论。

引理1 　当制造商发生生产成本变动∆C，且变动值为共享信息时，零售商双渠道的最优决策如表1所示。

表 1 对称生产成本变动信息下，零售商双渠道的最优渠道策略 Tab. 1 Optimal prices and production quantity under symmetric information in a dual-channel model of retailer

变动范围	$ {{\overline P_R}}$	$ {{\overline P_S}} $	$ {{\overline D_R}} $	$ {{\overline D_S}} $
∆C≥μ₂	$P_R^* + \displaystyle\frac{{\Delta C - {\mu _2}}}{2}$	$P_S^* + \displaystyle\frac{{\Delta C - {\mu _2}}}{2}$	$D_R^* - \displaystyle\frac{{\Delta C - {\mu _2}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_S^* - \displaystyle\frac{{\Delta C - {\mu _2}}}{{2(1 + \theta )}}$
-μ₁＜∆C＜μ₂	$P_R^*$	$P_S^*$	$D_R^*$	$D_S^*$
∆C≤-μ₁	$P_R^* + \displaystyle\frac{{\Delta C + {\mu _1}}}{2}$	$P_S^* + \displaystyle\frac{{\Delta C + {\mu _1}}}{2}$	$D_R^* - \displaystyle\frac{{\Delta C + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_S^* - \displaystyle\frac{{\Delta C + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$

表 1 对称生产成本变动信息下，零售商双渠道的最优渠道策略 Tab. 1 Optimal prices and production quantity under symmetric information in a dual-channel model of retailer

从表1中发现，生产成本突变后，产品的最优策略具有一定的鲁棒性，即当生产成本的变动范围较小，即-μ₁＜∆C＜μ₂时，渠道的最优定价及需求量策略保持不变，零售商收益的变化，仅仅是由于生产成本变化所带来的影响；而当生产成本增加值较大，即∆C≥μ₂时，各分销渠道的最优定价均有所上涨，涨幅为 $\displaystyle\frac{{\Delta C - {\mu _2}}}{2}$ ，销量有所下降，幅度为 $\displaystyle\frac{{\Delta C - {\mu _2}}}{{2(1 + \theta )}}$ ；而当其生产成本大幅度降低，即∆C≤-μ₁时，各分销渠道的最优定价也随之下降，下降幅度为 $\displaystyle\frac{{\Delta C + {\mu _1}}}{2}$ ，由于价格降低带来了销量的增加，总增加幅度为 $- \displaystyle\frac{{\Delta C + {\mu _1}}}{{1 + \theta }}$ 。

3 生产成本变动信息非对称情况下的最优契约设计

现实中，零售商很难了解到制造商的实际生产成本变动情况，即生产成本变动信息是非对称的。为方便讨论，假设制造商的生产成本变动值∆C∈{∆C_H,∆C_L}，该值为制造商的私人信息，零售商不知道生产成本变动值∆C，只知道∆C=∆C_H(即高生产成本制造商)的概率为β，∆C=∆C_L(低生产成本制造商)的概率为(1-β)，且∆C_H≥∆C_L。

零售商与制造商之间的博弈顺序为：

1) 制造商观察到自身实际生产成本变动值∆C∈{∆C_H,∆C_L}；

2) 零售商为高成本制造商提供契约(D_H,W_H)，为低成本制造商提供契约(D_L,W_L)；

3) 制造商依据自身收益最大化原则选择相应的契约，或者放弃；

4) 若制造商选择了相应契约，则按照契约规定的批发价格与销售量为零售商提供相应的产品。

零售商为激励制造商按照自身属性来选择并执行零售商设计的契约，依据委托代理理论，可得零售商的最优决策问题为

$\begin{split}& \mathop {\max }\limits_{\left\{ {({D_H},{W_H}),({D_L},{W_L})} \right\}} {\pi _{\rm{r}}} = \beta \left[ {{D_{{\rm{RH}}}}({P_{{\rm{RH}}}} - {W_H}) + {D_{{\rm{SH}}}}({P_{{\rm{SH}}}} - {W_H})} \right] + \\& (1 - \beta )\left[ {{D_{{\rm{RL}}}}({P_{{\rm{RL}}}} - {W_L}) + {D_{{\rm{SL}}}}({P_{{\rm{SL}}}} - {W_L})} \right]{{\text{。}}}\quad\quad\quad\quad\ \ \ \end{split}$

$\begin{split}& \quad\quad {\rm{s}}.{\rm{t}}.({D_{{\rm{RH}}}} \!+\! {D_{{\rm{SH}}}})({W_H} \!-\! C \!-\! \Delta {C_H}) \!-\! {\mu _1}({D_{{\rm{SH}}}} \!+\! {D_{{\rm{RH}}}} - \\& D_{{\rm{SC}}}^*{)^ + } \!-\! {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* \!-\! {D_{{\rm{RH}}}} \!-\! {D_{{\rm{SH}}}})^ + }\! {\text{≥}} \!({D_{{\rm{RL}}}} \!+\! {D_{{\rm{SL}}}})({W_L} \!-\! C -\\& \Delta {C_H}) \!-\! {\mu _1}{({D_{{\rm{SL}}}} \!+\! {D_{{\rm{RL}}}} \!-\! D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } \!-\! {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* \!-\! {D_{{\rm{RL}}}} \!-\! {D_{{\rm{SL}}}})^ + }{\text{，}}\end{split}$

(8)

$\begin{split}& \quad\quad ({D_{{\rm{RL}}}} + {D_{{\rm{SL}}}})({W_L} - C - \Delta {C_L}) - {\mu _1}{({D_{{\rm{SL}}}} + {D_{{\rm{RL}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - \\& {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RL}}}} - {D_{{\rm{SL}}}})^ + } {\text{≥}} ({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}})({W_H} - C - \Delta {C_L}) - \\& {\mu _1}{({D_{{\rm{SH}}}} + {D_{{\rm{RH}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RH}}}} - {D_{{\rm{SH}}}})^ + }\text{，} \quad \end{split}$

(9)

$\begin{split}& \quad\quad ({D_{{\rm{RH}}}} \!\!+\!\! {D_{{\rm{SH}}}})({W_{\rm{H}}} \!\!-\!\! C \!\!-\!\! \Delta {C_{\rm{H}}}) \!\!-\!\! {\mu _1}{({D_{{\rm{SH}}}} \!\!+\!\! {D_{{\rm{RH}}}} \!\!-\!\! D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } -\\& {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RH}}}} - {D_{{\rm{SH}}}})^ + } {\text{≥}} 0{{\text{，}}}\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad \end{split}$

(10)

$\begin{split}& \quad\quad ({D_{{\rm{RL}}}} \!+\! {D_{{\rm{SL}}}})({W_{\rm{L}}} \!-\! C \!-\! \Delta {C_{\rm{L}}}) \!-\! {\mu _1}{({D_{{\rm{SL}}}} \!+\! {D_{{\rm{RL}}}} \!-\! D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - \\& {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RL}}}} - {D_{{\rm{SL}}}})^ + } {{\text{≥}}} 0 {{\text{，}}}\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad \end{split}$

(11)

其中，P_iH、D_iH分别表示高成本制造商关于渠道i的产品定价及其需求量， ${D_{\rm{H}}} = \sum\limits_{i = R,S} {{D_{i{\rm{H}}}}} $ ，W_H分别表示零售商给高成本制造商制定的总产量及批发价格契约；同理，将上述字母表示中的H换成L，即表示低成本制造商的相关信息，其中，式(8)、式(9)为激励约束，即每种类型的制造商只有选择与自身属性相对应的契约时，才能获得较高收益；式(10)、式(11)为参与约束，即当自身收益大于保留价值时，制造商才会选择零售商制定的契约。易发现，只有当约束条件(9)和(10)为紧约束时，零售商决策问题存在最优解。故联立紧约束条件下的式(9)和式(10)，得到

$\begin{split}& \quad\quad ({D_{{\rm{RL}}}} + {D_{{\rm{SL}}}})({W_{\rm{L}}} - C - \Delta {C_{\rm{L}}}) - \\& {\mu _1}{({D_{{\rm{SL}}}} + {D_{{\rm{RL}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RL}}}} - {D_{{\rm{SL}}}})^ + } = \\& ({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}})(\Delta {C_{\rm{H}}} - \Delta {C_{\rm{L}}}) = {D_{\rm{H}}}\overline {\Delta C} {{\text{，}}}\end{split}$

(12)

即高能力者(或低成本者)由于具有信息优势而获得额外的信息租金。由此发现，低成本制造商获得的信息租金仅与高成本制造商的产量有关，高成本制造商的产量越高，其获得的信息租金也越多；且该值也与高低成本制造商之间的成本变动差异 $\overline {\Delta C} $ 有关， $\overline {\Delta C} $ 越高，低成本制造商获得的信息租金也越多。

同时，得到了相应的批发价格W_H、W_L为

$\begin{split}& \quad\quad {W_L} \!\!=\!\! \left[ {{\mu _1}{{({D_{{\rm{RL}}}} \!\!+\!\! {D_{{\rm{SL}}}} \!\!-\!\! D_{{\rm{SC}}}^*)}^ + } \!\!+\!\! {\mu _2}{{({D_{{\rm{SC}}}} \!\! -\!\! {D_{{\rm{SL}}}} \!\!-\!\! {D_{{\rm{RL}}}})}^ + }} \right.\\& \left. { + ({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}})\overline {\Delta C} } \right]/\left( {{D_{{\rm{RL}}}} + {D_{{\rm{SL}}}}} \right) + C + \Delta {C_L}{\text{，}}\end{split}$

(13)

$\begin{split}& \quad\quad{W_H} = \left[ {{\mu _1}{{({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)}^ + } + {\mu _2}({D_{{\rm{SC}}}} - {D_{{\rm{SH}}}} - } \right.\\& \left. {{D_{{\rm{RH}}}}{)^ + }} \right]/\left( {_{{\rm{RH}}} + {D_{{\rm{SH}}}}} \right) + C + \Delta {C_H}{\text{。}}\end{split}$

(14)

带入零售商的收益函数，即式(7)中，则有

$\begin{split}& \quad\quad \mathop {\max }\limits_{\left\{ {({D_{{\rm{RH}}}},{D_{{\rm{SH}}}}),({D_{{\rm{RL}}}},{D_{{\rm{SL}}}})} \right\}} {\pi _{\rm{r}}} = \beta \left[ {{D_{{\rm{RH}}}}{P_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}}{P_{{\rm{SH}}}} - } \right.\\& {\mu _1}{({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RH}}}} - {D_{{\rm{SH}}}})^ + } - \\& \left. {({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}})(C + \Delta {C_{\rm{H}}})} \right] + (1 - \beta )\\& \left[ {{D_{{\rm{RL}}}}{P_{{\rm{RL}}}} + {D_{{\rm{SL}}}}{P_{{\rm{SL}}}} - {\mu _1}{{({D_{{\rm{RL}}}} + {D_{{\rm{SL}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)}^ + } - } \right.\\& {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RL}}}} - {D_{{\rm{SL}}}})^ + } - ({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}})\overline {\Delta C} - \\& ({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}})\overline {\Delta C} - \left. {({D_{{\rm{RL}}}} + {D_{{\rm{SL}}}})(C + \Delta {C_L})} \right]{\text{。}}\end{split}$

(15)

下面分3种情况讨论，即 1) ${D_{RH}} + {D_{SH}} {\text{≥}} D_{{\rm{SC}}}^*$ 且 ${D_{RL}} + {D_{SL}} {\text{≥}} D_{{\rm{SC}}}^*$ ，2) ${D_{RH}} + {D_{SH}} {\text{≤}} D_{{\rm{SC}}}^*$ 且 ${D_{RL}} + {D_{SL}} {\text{≤}} $ $D_{{\rm{SC}}}^*$ ，3) ${D_{RH}} + {D_{SH}} {\text{≤}} D_{{\rm{SC}}}^*$ 且 ${D_{RL}} + {D_{SL}} {\text{≥}} D_{{\rm{SC}}}^*$ 。利用KKT条件求解可得到定理1。

定理1 　当制造商生产成本变动，且 $\overline {\Delta C} $ 分别为∆C_H、∆C_L时，若变动值为制造商的私有信息，则零售商双渠道的最优定价和需求量分别如表2、表3所示。

表 2 信息非对称条件下，生产成本为∆C_H时的最优产品定价及需求量 Tab. 2 Optimal price and production quality under the asymmetric information when the cost disruption is∆C_H

	范围	P_RH	P_SH	D_RH	D_SH	D_H =D_RH+D_SH
I	$\begin{array}{l} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{L}}} {\text{＜}} {\mu _2}\\ - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}}\\ {\text{＜}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$P_R^*$	$P_S^*$	$D_R^*$	$D_S^*$	$D_{{\rm{SC}}}^*$
II	$\begin{array}{l}\Delta {C_{\rm{L}}} {\text{≤}} - {\mu _1}\\ - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}}\\ {\text{＜}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$P_R^*$	$P_S^*$	$D_R^*$	$D_S^*$	$D_{{\rm{SC}}}^*$
III	$\begin{array}{l}\Delta {C_{\rm{L}}} {\text{≤}} - {\mu _1}\\\Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1}\end{array}$	$\begin{array}{l} {\scriptstyle P_R^* } + \\ \frac{{\beta ({\mu _1} + \Delta {C_H}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle P_S^*} + \\ \frac{{\beta ({\mu _1} + \Delta {C_H}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_R^*} - \\ \frac{{\beta ({\mu _1} + \Delta {C_H}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_S^*} - \\ \frac{{\beta ({\mu _1} + \Delta {C_H}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_{{\rm{SC}}}^*} - \\ \frac{{\beta ({\mu _1} + \Delta {C_H}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{\beta (1 + \theta )}}\end{array}$
IV	$ \begin{array}{l}- {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{L}}} {\text{＜}} {\mu _2}\\ \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{≥}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$\begin{array}{l} {\scriptstyle P_R^*} +\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle P_S^*} + \\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_R^*} - \\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_S^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_{{\rm{SC}}}^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{\beta (1 + \theta )}}\end{array}$
V	∆C_L ≥μ₂	$\begin{array}{l}{\scriptstyle P_R^*} +\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle P_S^*} +\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_R^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_S^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_{{\rm{SC}}}^*} - \\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{\beta (1 + \theta )}}\end{array}$
VI	$\begin{array}{l}\Delta {C_{\rm{L}}} {\text{≤}} - {\mu _1}\\ \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{≥}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle P_R^*} +\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle P_S^*} + \\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta }}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_R^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_S^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{2\beta (1 + \theta )}}\end{array}$	$\begin{array}{l}{\scriptstyle D_{{\rm{SC}}}^*} -\\ \frac{{\beta (\Delta {C_H} - {\mu _2}) + (1 - \beta )\overline {\Delta C} }}{{\beta (1 + \theta )}}\end{array}$

表 3 信息非对称条件下，生产成本为∆C_L时的最优产品定价及需求量 Tab. 3 Optimal price and production quality under the asymmetric information when the cost disruption is∆C_L

	范围	P_RL	P_SL	D_RL	D_SL	D_L=D_RL+D_SL
I	$ \begin{array}{l} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{L}}} {\text{＜}} {\mu _2}\\ - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_H}\\ {\text{＜}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$P_R^*$	$P_S^*$	$D_R^*$	$D_S^*$	$D_{{\rm{SC}}}^*$
II	$\begin{array}{l}\Delta {C_{\rm{L}}} {\text{≤}} - {\mu _1} \\ - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} \\ {\text{＜}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$P_R^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{2}$	$P_S^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{2}$	$D_R^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_S^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_{{\rm{SC}}}^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{(1 + \theta )}}$
III	$\begin{array}{l}\Delta {C_{\rm{L}}} {\text{≤}} - {\mu _1} \\ \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1}\end{array}$	$P_R^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{2}$	$P_S^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{2}$	$D_R^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_S^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_{{\rm{SC}}}^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{(1 + \theta )}}$
IV	$\begin{array}{l} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{L}}} {\text{＜}} {\mu _2}\\ \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{≥}} - \frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$P_R^*$	$P_S^*$	$D_R^*$	$D_S^*$	$D_{{\rm{SC}}}^*$
V	∆C_L≥μ₂	$P_R^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} - {\mu _2}}}{2}$	$P_S^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} - {\mu _2}}}{2}$	$D_R^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} - {\mu _2}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_S^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} - {\mu _2}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_{{\rm{SC}}}^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} - {\mu _2}}}{{(1 + \theta )}}$
VI	$\begin{array}{l}\Delta {C_{\rm{L}}} {\text{≤}} - {\mu _1}\\ \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{≥}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}\end{array}$	$P_R^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{2}$	$P_S^* + \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{2}$	$D_R^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_S^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} + {\mu _1}}}{{2(1 + \theta )}}$	$D_{{\rm{SC}}}^* - \displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{L}}} - {\mu _2}}}{{(1 + \theta )}}$

由以上结果发现，最优策略在∆C_H≥∆C_L时，可分为6种情况，对应图2中的I-VI区域。

图 2 生产成本变动信息非对称条件下的最优策略区间 Fig. 2 Range of optimal strategy under the asymmetric information

当高成本制造商和低成本制造商的∆C变动范围均较小，即处于图2的区域I时，其最优生产数量及各分销渠道的产品售价均保持不变，即初始最优策略在一定程度上具有稳定性。对低成本制造商而言，当∆C_L≥μ₂，即处于区域V时，其单位产品售价提高，销量下降；而∆C_L≤-μ₁，即处于区域II、III、VI时，由于成本降低带来了零售价格下降，而销售量有所提高。对高成本制造商，当∆C_H较小，并将低成本制造商的成本变化区间范围由(-μ₁,μ₂)下调为 $\left( { - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1}, - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}} \right)$ 时，其生产的产品单位售价及销量才维持原有状态，即对应于图2中的区域I、II；而当 $\Delta {C_{\rm{H}}} {\text{≤}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1}$ ，即处于区域III时，其生产的产品售价有所降低，销售量提高；当 $\Delta {C_{\rm{H}}} {\text{≥}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}$ 时，即图中的区域IV、V、VI，此时，由于高成本制造商的生产成本大幅度提高，导致供应链上产品售价提高，销量降低。对比表1与表2可以看出，当生产成本变动值相同，且信息不对称时，高成本制造商生产的产品数量明显不超过其生产成本变动信息对称时的数量，即由于生产成本变动信息的不对称，导致高成本制造商生产数量的向下扭曲，造成了信息对称与不对称情形下的供应链收益的变化。

4 生产成本变动信息的价值

当生产成本变动，且信息对称的情况下，零售商获得供应链的全部收益，制造商作为追随者只能获得其保留价值即零收益；而在信息非对称情况下，低成本制造商可以在保留价值之外获得额外的信息租金，高成本的制造商却只能得到原有的保留价值。即对零售商而言，由于信息不对称会带来两部分的价值损失：首先，为激励低成本制造商选择相应的契约而付出一部分信息租金；其次，由于高成本制造商生产数量的向下扭曲，导致供应链最优生产数量的减少，直接降低了零售商收益。但是，信息租金仅为供应链内部收益的转移，并不影响整个供应链的收益。对比表1与表3，明显发现，对于低成本制造商而言，无论信息对称与信息不对称，其供应链契约不发生变化，此时信息不对称并不带来供应链价值损失。因此，对于整个供应链而言，其价值损失主要是由于高成本制造商生产数量向下扭曲造成的，即当∆C=∆C_H时，才能体现生产成本变动带来的信息价值。此时

$\begin{split}& \quad\quad \Delta \pi = \pi ({\overline D _R} , {{\overline D_S}} ) - \pi ({D_{{\rm{RH}}}},{D_{{\rm{SH}}}}) = {{\overline P_R}} \times {{\overline D_R}} + {{\overline P_S}} \times \\& {{\overline D_S}} - ( {{\overline D_R}} + {{ \overline D_S}} )(C + \Delta {C_H}) - {\mu _1}{( {{\overline D_R}} + {{\overline D_S}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - \\& {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {{\overline D_R}} - {{\overline D_S}} )^ + } - [{P_{{\rm{RH}}}} \times {D_{{\rm{RH}}}} +{P_{{\rm{SH}}}} \times {D_{{\rm{SH}}}} - \\& ({D_{{\rm{SH}}}} + {D_{{\rm{RH}}}})(C + \Delta {C_H}) - {\mu _1}{({D_{{\rm{RH}}}} + {D_{{\rm{SH}}}} - D_{{\rm{SC}}}^*)^ + } - \\& {\mu _2}{(D_{{\rm{SC}}}^* - {D_{{\rm{RH}}}} - {D_{{\rm{SH}}}})^ + }]{{\text{。}}}\end{split}$

(16)

根据μ₁+μ₂与∆C_H的不同，分多种情况讨论，得到定理2。

定理2 　当制造商发生生产成本变动∆C，且∆C=∆C_H时，相比于信息对称情况，由于高成本制造商信息私有导致的整个供应链价值损失，如表4所示。

表 4 信息对称与信息不对称条件下，生产成本变动带来的供应链价值损失 Tab. 4 Loss of supply chain vale between asymmetric information and symmetric information

	范围	∆π
I	∆C_H≥μ₂或者 $\Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1}$	$\displaystyle\frac{{{{(1 - \beta )}^2}{{\overline {\Delta C} }^2}}}{{2{\beta ^2}(1 + \theta )}}$
II	${\mu _1} + \mu 2 {\text{＜}} \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} {\text{且}}$ $ - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}$ $ {\text{或者}}{\mu _1} + {\mu _2} {\text{＞}} \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C}{\text{且}} $ $ - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - {\mu _1}$	$\displaystyle\frac{{\Delta {C_{\rm{H}}} + {\mu _1}{^2}}}{{2(1 + \theta )}}$
III	${\mu _1} + {\mu _2} {\text{＜}} \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} {\text{且}}$ $ - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - {\mu _1}$	$\displaystyle\frac{{2{\beta ^2}{\mu _1} + {\mu _2})\Delta {C_{\rm{H}}} + {\beta ^2}(\mu _1^2 - \mu _2^2) + (1 - \beta {^2}{{\overline {\Delta C} }^2}}}{{2{\beta ^2}(1 + \theta )}}$
IV	${\mu _1} + {\mu _2} {\text{＞}} \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} {\text{且}}$ $ - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2}$	0
V	${\mu _1} + {\mu _2} {\text{＜}} \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} {\text{且}}$ $ - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} {\mu _2}{\text{或者}}$ ${\mu _1} + {\mu _2} {\text{＞}} \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} {\text{且}}$ $ - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta }\overline {\Delta C} + {\mu _2} {\text{＜}} \Delta {C_{\rm{H}}} {\text{＜}} {\mu _2}$	$\displaystyle\frac{{ - {\beta ^2}{{(\Delta {C_{\rm{H}}} - {\mu _2})}^2} + {{(1 - \beta )}^2}{{\overline {\Delta C} }^2}}}{{2{\beta ^2}(1 + \theta )}}$

表 4 信息对称与信息不对称条件下，生产成本变动带来的供应链价值损失 Tab. 4 Loss of supply chain vale between asymmetric information and symmetric information

具体区域如图3所示

图 3 信息对称与不对称条件下，价值损失的区域划分 Fig. 3 Range of different loss value between asymmetric information and symmetric information

推论1 1)对拥有低成本制造商的供应链而言，不论制造商生产成本的变动值为多少，信息不对称都不影响整个供应链的总收益；2)对拥有高成本制造商的供应链而言，当且仅当满足条件μ₁+μ₂＞ $ \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta } {\overline {\Delta C}} $ 且 $ - {\mu _1} {\text{＜}} \Delta {C_H} {\text{＜}} - \displaystyle\frac{{1 - \beta }}{\beta } {\overline {\Delta C}} + {\mu _2}$ 时，高成本制造商生产成本变动信息对称与信息不对称时，整个供应链总收益保持一致。

定理2分析了当μ₁+μ₂与∆C_H处于不同范围时，生产成本变动信息对于整个供应链总收益的影响。推论1表明，非对称生产成本变动信息对整个供应链收益的影响，主要是由于高成本制造商的生产成本不确定性决定的。当处于区域IV时，不论生产成本变动信息对称与不对称，生产数量与产品价格均保持初始状态，供应链的总收益由于产品的边际收益下降而降低；对比发现，当处于区域I时，由于信息不对称导致供应链的总收益明显低于信息对称情况下的总收益；当处于区域II时，对称成本信息下，供应链的各分销渠道产品价格相对于初始策略有所下调，而需求量有所增加，与此对应的不对称成本信息变动下，作为与高成本制造商签订的契约，此处仍保持原有的产品价格及销售量，导致信息不对称时的供应链的总收益低于对称情况下的总收益；而处于III时，若成本变动信息对称，则供应链的各分销渠道产品价格下调，扩大市场需求才是最优决策，但当生产成本变动信息不对称时，却可能出现产品价格上调，损害了整个供应链的收益。

5 结论

本文主要针对零售商双渠道模式下的制造商生产成本变动情况进行了研究。依据消费者选择理论对需求市场进行了划分。讨论了信息对称情况下的制造商生产成本变动对整个供应链上各渠道产品售价与销量的影响；以及制造商生产成本变动为私人信息条件下的最优供应链契约设计方案。分析了生产成本变动信息的价值，即对整个供应链绩效的影响。研究结果表明，最初的供应链定价及产品销售策略具有一定的鲁棒性，即在生产成本变动幅度较小的情况下，不论制造商生产成本变动的信息是否为公开的信息，产品的生产销售策略都可以维持原状；但是一旦生产成本的变动幅度较大时，原有的供应链策略就被迫发生了改变。对于低成本制造商来说，信息对称与信息不对称情况下，其调整生产策略的成本变动范围是一致的，供应链的总收益也相同；不同点在于，当生产成本信息不对称时，其可获得除了自身保留价值之外的信息租金，提高了自身收益；而对于高成本制造商来说，信息不对称条件下，由于其生产数量发生了向下的扭曲，极易导致整个供应链的总收益下降，影响供应链绩效。然而文本主要研究了零售商双渠道问题，而制造商与零售商同时开辟双渠道的情况有待进一步的研究。

参考文献

[1]	QI X, BARD J, YU G. Supply chain coordination with demand disruptions[J]. Omega, 2004, 32(4): 301-312. DOI: 10.1016/j.omega.2003.12.002.
[2]	雷东, 高成修, 李建斌. 需求和生产成本同时发生扰动时的供应链协调[J]. 系统工程理论与实践, 2006, 26(9): 51-59. LEI Dong, GAO Chengxiu, LI Jianbin. Supply chain coordination with demand and production cost disruptions[J]. Systems Engineering-theory & Practice, 2006, 26(9): 51-59.
[3]	LI J, WANG S, CHENG T. Competition and cooperation in a single-retailer two-supplier supply chain with supply disruption[J]. Production Economics, 2010, 124(1): 137-150. DOI: 10.1016/j.ijpe.2009.10.017.
[4]	HUANG S, YANG C, ZHANG X. Pricing and production decisions in dual-channel supply chains with demand disruptions[J]. Computers & Industrial Engineering, 2012, 62(1): 70-83.
[5]	HUANG S, YANG C, LIU H. Pricing and production decisions in a dual-channel supply chain when production costs are disrupted[J]. Economic Modelling, 2013, 30(1): 521-538.
[6]	CAO E. Coordination of dual-channel supply chains under demand disruptions management decisions[J]. Production Research, 2014, 52(23): 7114-7131. DOI: 10.1080/00207543.2014.938835.
[7]	田虹, 袁海霞. 与强势零售商合作的生存之道[J]. 西部论丛, 2010, 10: 72-73.
[8]	LAU A H L, LAU H S, WANG J. Pricing and volume discounting for a dominant retailer with uncertain manufacturing cost information[J]. Operational Research, 2007, 183(2): 848-870. DOI: 10.1016/j.ejor.2006.10.017.
[9]	LEI D, LI J, LIU Z. Supply chain contracts under demand and cost disruptions with asymmetric information[J]. Economic Modelling, 2012, 139(1): 116-126.
[10]	周建中, 陈秀宏. 非对称信息下市场需求与生产成本同时发生扰动是的供应链决策[J]. 中国管理科学, 2013, 21(3): 61-70. ZHOU Jianzhong, CHEN Xiuhong. Supply chain decision with asymmetric information when demand and production cost disrupt simultaneously[J]. Chinese Journal of Management Science, 2013, 21(3): 61-70.
[11]	黄松, 杨超. 非对称需求扰动信息下的供应链显示机制设计[J]. 运筹与管理, 2014, 23(6): 119-127. HUANG Song, Yang Chao. Supply chain revelation mechanism design under asymmetric demand disruption information[J]. Operations Research and Management Science, 2014, 23(6): 119-127.
[12]	黄松, 杨超. 非对称成本扰动信息非线性需求函数下的供应链契约设计[J]. 中国管理科学, 2014, 22(8): 80-89. HUANG Song, YANG Chao. Contracting with asymmetric production cost disruption information under nonlinear demand function[J]. Chinese Journal of Management Science, 2014, 22(8): 80-89.
[13]	颜波, 刘艳萍, 李鸿媛. 成本信息不对称下零售商主导的混合渠道供应链决策分析[J]. 中国管理科学, 2015, 23(12): 124-133. YAN Bo, LIU Yanping, LI Hong-yuan. Decision analysis of retailer-dominated hybrid channel supply chain under the asymmetric cost information[J]. Channel Journal of Management Science, 2015, 23(12): 124-133.
[14]	彭静, 林杰, 林正. 需求变动下双渠道供应链的竞争与协调[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2015, 43(1): 146-152. PENG Jing, LIN Jie, LIN Zheng. Competing and coordination strategies for dual-channel supply chain with demand disruption[J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2015, 43(1): 146-152.
[15]	彭静, 林杰, 林正. 非对称成本扰动信息下双渠道供应链的契约设计[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2015, 43(12): 1915-1922. PENG Jing, LIN Jie, LIN Zheng. Contract design with asymmetric production cost disruption information in a dual-channel supply chain[J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2015, 43(12): 1915-1922.
[16]	INGENE C A, PARRY M E. Mathematical models of distribution channel [M]. Springer: Kluwer Academic Publishers, 2004.