政府补贴再制造（共4篇）
政府补贴再制造 篇1
引入改进的特许经营费用契约实现了对供应链的协调, 而且供应链各成员中实力较强的一方会获得更多收益
本文认为新产品和再制造品的销售价格有差异, 回收价格也有差异, 基于非线性需求量和非线性回收量, 构建考虑政府补贴的3P回收再制造闭环供应链模型, 研究闭环供应链的差别定价策略和契约协调机制, 并探讨政府补贴对闭环供应链的影响等。
假设该闭环供应链由一个M、一个R和一个3P构成, 三者均是独立的决策者。3P的回收能力和M的再制造能力均无限制, 它们各自以收益最大化为目标。假设可以得到M、R、3 P和集中决策下整个闭环供应链系统利润分别为:
分散决策模式 (D)
在分散决策模式下, M、R和3P处于完全信息下的Stackelberg博弈关系。在该博弈中, M是领导者, R和3P是跟随者。采用逆向归纳法求解, 先分别对R和3 P的利润函数式 (2) 和式 (3) 的a1, a2, β1, β2求一阶偏导数, 得
将式 (5) 代入M的利润函数式 (1) , 求解关于w1, w2, q1, q2的一阶条件可以得到M的最优决策, 将式 (6) 中各值代入式 (5) 中求得:由此可得R和3 P的最优决策为
定理1:式 (6) 和式 (8) 即为分散决策模式下M、R和3 P之间的Stackelberg均衡状态。此时, M、R和3 P的最优利润分别为,
定理2:在分散决策模式下, M的利润、3 P的利润、第二类废旧产品的回收价格和M对第二类废旧产品的转移支付价格均随政府对回收的第二类废旧产品的单位经济补贴的增加而提高;R的利润、销售价格、批发价、M对第一类废旧产品的转移支付价格和第一类废旧产品回收价格与政府对回收的第二类废旧产品的单位经济补贴无关。定理2说明存在价格差异情况下, 政府对第二类回收的废旧产品的单位补贴能够提高3P回收废旧产品及M使用第二类废旧产品进行再制造的积极性。
集中决策模式 (C)
在集中决策模式下, M、R和3P充分合作, 三者联合决定其最优定价策略。对系统的总利润函数式 (4) 的p1, p2, b1, b2求一阶条件, 得集中决策模式下的最优定价策略为
定理3:式 (10) 即为集中决策下闭环供应链的最优定价策略。此时系统的最优总利润为:
定理4:集中决策模式下, 闭环供应链系统总利润和第二类废旧产品的回收价格均随政府对回收的第二类废旧产品的单位经济补贴的增加而提高;第一类废旧产品的回收价格、新产品和再制造产品的销售价格与政府对回收的第二类废旧产品的单位经济补贴无关。
协调性分析
定理5:在分类回收且存在价格差异的情况下:
根据定理5可得以下结论。结论1:分散决策时的新产品和再制造产品销售价格均高于集中决策时的销售价格。结论2:分散决策时的两类废旧产品的回收价格均低于集中决策时的回收价格。结论3:分散决策时的闭环供应链系统总利润低于集中决策时的系统总利润。从结论1、结论2、结论3和定理5可以看出, 在分散决策模式下, 零售价格较集中决策模式下要高, 产品销售量降低;回收价格较集中决策模式下要低, 回收量降低。这说明由3P负责回收再制造的闭环供应链系统的正逆两个方向都存在双重边际效应, 这导致系统利润降低, 进而产生效率损失。
契约协调模型
从上一节中我们可以发现, M、R、3 P及系统的总利润尚未达到最优, 这说明该闭环供应链系统处于不协调状态。为此, 引入一种改进的特许经营费用契约 (Franchise Contract, FC) 来对该闭环供应链进行协调。该契约的实施过程为:假定M和R在销售和回收之前签订契约, M和3 P在销售和回收之前签订契约, 规定M以批发价, 将新产品和再制造产品转让给R, 同时以回收转移价, 从3P处回收两类废旧产品。在一个经营周期结束后, M分别向R和3 P收取一定的费用H1, H2, 各参数的确定方法如下。
对M, 令由式 (5) 得当时闭环供应链实现完美协调。
由于M对新产品和再制造产品的批发价均低于实施契约前, 而对于两类废旧产品的回收转移价均高于实施契约前, 所以实施契约后R的利润和3P的利润均比实施契约前要提高些, 而M的利润比实施契约前要降低些。因此, M要求R和3P上缴特许经营费用H1, H2以获得经营权来弥补该利润损失。实施契约后, M、R和3 P的利润分别为
同时, M、R和3 P应满足激励相容约束, 即实施契约后三者的利润应不低于实施前的利润, 因此有, 联立式 (12) 和式 (13) 可得H 1, H 2的取值范围为
H1, H2的具体取值依据M、R、3P的地位和力量对比来达成。实施契约后, M通过收取H1, H2来弥补销售和回收阶段的利润损失, 调节其与R和3P的利润分配。
决策分析
假定某3P回收再制造闭环供应链参数为:
为了有效协调整个闭环供应链, 引入改进的FC契约。假设M和R在销售和回收之前签订契约, M和3P在销售和回收之前签订契约。其中, , 进而可得。再根据式 (1) ~ (4) 可得, 。在一个经营周期结束后, M向R和3 P各收取一定的费用H1, H2。根据式 (14) 可得H1, H2的取值范围是H1<203.25, H2<4 6 9.1 5, 4 5 9.5 6<H1+H2<672.4。进一步, 当M、R和3P的利润分别占整个闭环供应链系统利润比例 (分别用表示) 在变动时, 实施契约后的特许经营费用H1, H2。
当H1和H2在给定范围内变化时, 随着H1的增加, R的利润逐渐减小;随着H2的增加, 3P的利润逐渐减小;随着H1与H2总和的增加, M的利润逐渐增大;但是各方的利润均不低于其分散决策下的利润, 也就是说各方都有积极性实施该契约。此时供应链各成员的利润和供应链系统总利润均有所提高, 说明引入改进的特许经营费用契约实现了对供应链的协调, 而且供应链各成员中实力较强的一方会获得更多收益。
政府补贴再制造 篇2
关键词：逆向物流,回收策略,政府补贴,利润函数,回收模式
经济的快速发展在大大改善人们生活水平的同时, 也对生态系统造成了严重的影响, 自然资源的日渐枯竭、自然环境的日渐恶劣已经成为每个地球人都必须面对的问题。随着循环经济等可持续发展理念的推广及消费者环保意识的增强, 各国政府和企业都纷纷关注产品的回收处理, 逆向物流应运而生。在承担回收物流的主体中, 制造企业实施逆向物流既可以减少自然资源消耗、提高资源利用率、节约生产成本、增加企业效益, 又可以塑造良好的企业形象、增强竞争优势等有重要作用。
此外, 在发达国家, 政府也对回收处理这类环保产业给予了政策支持。比如在瑞士和日本, 每处理一吨废电池, 政府要补贴废电池处理企业约合人民币5000 元; 美国政府通过出台相关法律向废轮胎产生者征收废轮胎回收处理费, 对废轮胎回收利用者给与补贴; 名列“地球上最干净国家”榜首的瑞士则通过成立瑞士废物管理基金会 ( SENS) , 监督企业对于废弃物的回收利用程序。
我国在加入WTO后对废旧产品的回收处理问题也日益重视起来, 从发达国家成功的经验来看, 政府的经济支持和法律监督是废旧产品充分回收利用的保证, 也是推动制造企业实施废旧产品回收的重要保证。
1 文献回顾
近年来, 回收物流的研究受到学术界的广泛关注, 一些学者重点研究了不同外部环境对制造商退货策略制定的影响, 如文献[1 ～ 3]考虑了不同制造商竞争的环境, 文献[4]则在电子商务环境下以零售商为研究主题, 讨论了三种退货处理策略, 即合作型退货策略、电子市场二次销售的退货策略以及返还制造商的退货策略。文献[5]对闭环供应链逆向物流实施主体的定价和协调做了详细研究。还有一些学者从不同的研究角度考察了影响回收再制造策略的因素, 如文献[6]建立了具有环保意识的再制造逆向物流决策模型, 并分析了环保意识对再制造决策的影响效应。文献[7]研究了零售商预测信息分享对第三方负责回收闭环供应链的影响, 建立了四种信息分享模式, 发现信息分享对各方价值取决于回收品的价格。文献[8 ～ 9]关注政策环境对制造商决策的影响。
政府政策作为是影响企业实施逆向物流的重要决策依据, 而在逆向物流产业比较落后的我国, 涉及政府补贴政策对制造商回收策略影响的研究却很少, 文献[10]分析对比在实施政府补贴前后闭环供应链的效率变化, 却并未就政府补贴对制造商选择回收策略的影响做进一步研究, 因此探讨政府补贴下的制造商回收策略具有很强的现实意义和理论意义价值。本文通过建立逆向物流模型, 对两种模式下制造商最优函数进行比较, 分析政府补贴影响下的制造商回收策略的选择。
2 问题描述
本文在石磊等[11]对于回收模式分类的基础上, 将制造商回收模式概括为两大类: 制造商直接回收模式 ( Manufacturer Recycle, MR) ; 制造商委托代理回收模式 ( Principal - agent Recycle, PR) 也就是传统意义上的第三方回收模式。基于回收模式分类, 以制造商为分析研究的主体, 在政府补贴的环境下, 考虑由一个制造商、一个销售商、一个回收商和顾客组成的简单供应链系统。概念模型如图1 所示:
2. 1 模型建立
为比较两种不同模式下制造商回收收益, 针对图1 的供应链系统建立模型, 模型将制造商收益函数表述为: 政府补贴下制造商回收策略的收益= 政府补贴+ 废旧材料利用+ 销售增益- 回收成本- 生产成本。
2. 2 符号约定
Pm制造商批发给销售商的单位产品价格;
售商出售给顾客的单位产品价格;
Pt制造商委托代理商回收产品的单位支付价格;
Cn制造商生产新产品的单位成本;
Cr制造商回收再制造产品的单位成本;
D顾客对产品的需求量, D = α - βPs, α > 0, β > 0, 其中 α表示顾客对产品的固定需求, β 表示顾客需求对产品价格的敏感度;
Ri在i种回收策略下产品回收量;
C产品回收总成本, 本文引用Savaskan等[12]对回收总成本表现形式, 认为C = k Ri2+ hiRi, k > 0, h > 0; k Ri2为开展逆向物流的固定投资, hiRi表示伴随回收产品数量Ri增加而增加的产品回收变动成本;
Si政府对产品回收单位变动成本的补贴;
Πi在i种模式下制造商的利润函数, 遵循“利润= 总收益—总成本”原则;
2.3模型假设
本文模型的构建基于如下假设:
1制造商、销售商、委托代理回收商均为理性人, 都追求自身利益最大化;
2政府仅对制造商、回收商回收成本中变动成本hiRi的部分进行补贴, 即每回收一单位的产品, 政府补贴S元, S∈ ( 0, hi) ;
3制造商、回收商主动承担建设产品回收体系的固定投资k Ri2部分;
4制造商在供应链中处于领军地位, 销售商和回收商为追随者; 且销售商只负责销售;
5顾客对产品的需求是产品价格的线性函数, 忽略其他影响因素;
6制造商可以使用新材料也可以使用产品回收回来的原材料来生产新产品; 且Cn> Cr; Δ = Cn- Cr为使用回收材料节约的单位成本。
3 政府补贴下制造商的两种回收模式分析
由于销售收益是销售价格Ps凸函数, 根据一阶条件, 可解得销售商最优销售价格:
3.1 MR模式
将 ( 3) 式代入 ( 4) 式, 并分别对Pm和RMR求偏导, 解得最优价格和最大回收量:
将 ( 5) 式和 ( 6) 式代入 ( 4) 式, 求得MR模式下制造商的最优利润:
3. 2 PR模式
委托代理回收商利润函数:
( 8) 式对RPR求导, 得PR模式下的最大回收量:
制造商利润函数:
将 ( 3) 式代入 ( 10) 式, 并对Pm求导, 得PR模式下制造商的最优批发价格:
将 ( 9) 式和 ( 11) 式代入 ( 10) 式, 得PR模式下制造商的最优利润:
3. 3 模型结果优化及分析
本文以政府补贴S为主要考虑的变化参数, 顾客对产品固定需求 α、需求对产品价格的敏感度 β、建立回收体系的固定投资基数k、生产新产品的单位成本Cn以及利用回收材料生产产品的单位成本Cr都可作为固定常数。在此前提下, PR模式中要使得制造商利润最大化也就是 ( Pt- hPR+ SPR) ( Δ -Pt) 最大化, 对模型进行优化:
将 ( 14) 式代入 ( 12) 式, 则优化后的制造商最大利润为:
综上所述, 制造商回收模式和委托代理回收模式下制造商的最大利润比较如下表所示:
由表1可知, 不同模式下制造商的最大利润取决于与的大小, 也即取决于2 (Δ-hMR+SMR) 2和 (Δ-hPR+SPR) 2的大小。当时, 制造商选择自建回收体系的模式MR来回收产品。此时政府对两种不同模式的补贴相差不大, 并且PR模式的回收优势 (可用回收单位变动成本h PR相对h MR的减少量表示) 不明显, 一些有实力的大型制造企业就会倾向于选择自己建立回收体系;
当时, 制造商则选择委托其他回收商来回收产品。造成这一选择的原因有二:其一, 政府对回收产业的大力扶持, 给予专业的回收企业较一般制造企业中非专业得回收部门更多的补贴, 这种补贴在一定程度上减少了回收企业回收产品的总成本。在我国目前倡导循环经济和绿色供应链的发展环境下, 回收产业作为第三方逆向物流产业中的一部分, 则受到政府越来越多的关注, 是其重点扶持项目之一;其二, 回收产业发展势头良好, 专业的回收企业在回收率和回收单位变动成本的控制上拥有极大的产业优势, 大部分制造商企业即使投入不低也很难达到这样的回收效率。
当时, 两种回收模式的选择对制造商利润没有影响, 此时制造商需要考虑其他影响因素来提高利润。
综合上述分析, Δ - hi+ Si可以作为指标来衡量在政府补贴的政策环境下, 供应链中逆向物流开展的效率情况。在我国逆向物流体系还很不完善的情况下, 政府对废弃物回收体系建设的补贴并未具体量化, 对不同回收效率和规模的回收主体未设置补贴率标准, 故目前国内大部分制造商都采取将回收业务委托给代理回收企业的回收策略。
4 结语
本文研究了考虑政府补贴的制造商两种回收策略的选择, 对政府补贴影响下两种回收模式中制造商的最有利润函数进行了分析比较。但本文的研究模型是在理想的均衡市场环境中运行的, 未考虑不完全竞争、信息不对称和顾客环保意识等因素, 而实际运用中, 制造商、销售商和顾客三者之间的信息不对称, 非正规回收企业的存在, 是整个逆向物流体系构建的主要障碍, 这也为进一步的研究提供了方向。
参考文献
[1]V Daniel R Guide Jr, Luk N Van Wassenhove Managing product returns for reanufacturing[J].Production and Operations Management;2001, 10 (2) :142-155.
[2]Hans S Heese;Kyle Cattani, Ceraldo Ferrer, et al Competitiive advantage through take-back of used products[J].European Journal of Operational Research;2005 (164) :143-157.
[3]Ceraldo Ferrer, Jayashankar M Swaminathan Managing new and remanufactured pmducts[J].Management Science;2006, 52 (1) :15-26.
[4]翟春娟, 李永健.B2C模式下的在线零售商退货策略研究[J].管理工程学报, 2011, (01) :62-68.
[5]公彦德, 李帮义, 刘涛.物流外包和废品回收双重作用下的TPL-CLSC定价和协调策略[J].中国管理科学, 2008, (06) :46-53.
[6]房巧红.公众环保意识对再制造决策的影响研究[J].工业工程, 2010, (01) :47-51.
[7]聂佳佳, 熊中楷.信息分享模式对第三方负责回收闭环供应链的影响[J].管理工程学报, 2011, (02) :74-81.
[8]Scott Webster, Supriya Mitra Competitive strategy in remanufacturing and the inpact of take-back laws[J].Joumal of Operations Management;2007, 5, (6) :1123-1140.
[9]Supriya Mitra, Scott Webster Competitive strategy in remanufacturing and the effects of the government subsidies[J]International of Joumal of Production Economics;2008, 11, (2) :287-29 R.
[10]朱晓曦, 张潜.考虑政府补贴的再制造闭环供应链效率分析[J].物流技术, 2011, (Z1) :159-161.
[11]石磊, 邢璐, 毕军等.废旧家电逆向物流构建模式的经济模型分析[J].中国人口资源与环境, 2008, (01) :84-88.
政府补贴再制造 篇3
关键词：政府补贴,全要素生产率
一、引言
装备制造业作为国民经济各行业提供技术装备的基础性产业, 其生产率水平是各行业产业升级、技术进步的重要保障。国务院近期通过的《装备制造业标准化和质量提升规划》, 要求对接《中国制造2025》, 实施工业基础和智能制造迈向国际先进水平, 也旨在鼓励企业通过增强自主创新能力, 提高技术水平。作为国家的主导产业, 政府对装备制造业的补贴有其合理性, 但政府补贴能否有助于装备制造业企业全要素生产率的提高, 以及政府补贴的强度是否越高越好?
由于政府补贴存在着典型的选择性和指示性特征, 即使同一行业内不同的企业所获得的补贴具有巨大的差别。差异化的补贴政策使得高补贴的企业能够获得规模经济进而扩张至社会最优规模, 而获得低补贴的企业可能由于补贴数额不能弥补生产过程中所需相关投资以及企业技术的创新投入, 导致企业得不到足够的发展和生产技术创新的空间, 生产率增长趋于减缓, 使得企业受益于补贴政策效用微乎其微。补贴差异化同样会驱使要素资源在不同企业之间的重新配置, 劳动、资本、土地等生产要素会由低补贴企业流向高补贴企业, 同时伴随着, 在政企信息不对称、政府激励结构有偏误的状态下要素资源可能会从高生产率企业流向低生产率企业, 并随着补贴差异化的程度的提升, 导致的资源错配效应加剧。
装备制造企业因其特性, 全要素生产率受到固定资产投资, 存货投资及研发投资的活动的影响, 但由于这些投资活动的长期性和不确定性提高了企业的外部融资成本, 低额度补贴对其而言只是杯水车薪并不能缓解融资约束所带来的风险, 造成了企业资金短缺, 资源配置扭曲, 生产率水平下降。而高额度补贴企业也可能会因为地方政府官员利益取向、企业更有兴趣进行“寻补贴”活动以及企业会因为补贴收入作为利润的一部分缺乏改善经营和节约成本的动力, 而造成对全要素生产率无促进甚至产生相反的作用。因此, 政府补贴能否有效促进企业全要素生产率的提升取决于政府补贴强度是否处于有效的实施范围。处于有效补贴范围下限和上限之外的补贴都是无效率的补贴, 合理选择补贴范围是有效促进企业发展以及更大程度发挥国家有限资源作用的重要途径。
二、数据说明与研究设计
本文选取2006年-2013年沪深两市A股上市公司数据就装备制造业的政府补贴对企业全要素生产率的影响进行了实证研究, 相关上市公司财务数据来自国泰安数据库。本文在保证装备制造业原始数据的准确性后, 与现有的国内外文献相符, 对数据做了如下处理: (1) 删除主营业务利润、就业人数、总资产、固定资产净值、购买商品、接受劳务支付的现金、资本支出以及平均工资存在缺失或负值的样本。 (2) 剔除了从业人员数小于10人的企业。 (3) 以2006年为基期对样本数据进行了平减。
本文在已有理论与经验文献的基础上, 将控制变量Zit设置如下: (1) 企业规模, 用公司就业人员数的对数值衡量。 (2) 融资约束, 采用公司利息支出与固定资产的比值衡量。 (3) 人力资本水平, 用公司应付职工薪酬取对数值衡量。 (4) 资本密集度, 以总资产占营业收入的比值衡量。 (5) 盈利能力, 用公司的主营业务利润与总资产比值衡量。 (6) 偿债能力, 用公司流动资产比率衡量。在充分考虑中国因素的基础上, 为了避免回归过程中重要解释变量的遗漏问题, 本文在回归中控制了样本所属的地区和年份的固定效应, 本文将计量模型具体设定如下:
三、实证结果与分析
为了能够深入的对政府补贴的最优实施范围进行确定, 本文首先将企业全要素生产率和政府补贴依据政府补贴强度由低到高排序的分位数临界点分为低中高三种类型, 其中全要素生产率采用由OP方法计算的TFP衡量, 政府补贴强度由政府补贴与营业总收入比值来衡量。根据表中结果显示, 在全要素生产率的低效率水平区间TFP_low中各种额度的政府补贴并没有发挥应有的作用, 没有通过有效的要素资源配置提高企业的全要素生产率。
在全样本、TFP_medi和TFP_high区间中, 低额度的政府补贴的估计系数为正, 但并不具有统计意义上的显著性, 即从总体上来将, 低额度的政府补贴对企业全要素生产率的促进作用并不明显。其可能的原因如前所述, 企业生产率的提升离不开长期的生产投资和研发投资, 然而投资活动的长期性和不确定性提高了企业的外部融资成本, 而单纯依赖于企业自身积累的内部融资, 使得企业承担了更大的生产风险和创新风险, 而低额度的政府补贴对于多数企业而言并不能平衡其所面临的严重的融资约束。中度额度的政府补贴估计系数显著为正, 说明适度的政府补贴有力的缓解了企业的融资约束带来的发展困难, 有助于企业扩大生产性投资的份额并促使企业进行新产品研发、改进生产工艺、提升产品质量, 提升企业管理水平, 推动企业进入规模经济发展的良性轨道。高额度的政府补贴系数显著为负, 说明高额度的政府补贴对企业全要素生产率产生了逆向拖累作用, 即政府补贴力度的提升显著的降低了企业生产率水平的提高, 这种抑制作用可能来源于:补贴可能使得企业在利益的诱导下不会将补贴用于有利于生产率水平提升的研发投入和生产要素质量的改善上, 而更有兴趣致力于“寻补贴”等投资活动, 或者导致企业掌握较多的可利用资源而对低效率项目盲目的过度投资。
注:***、**、*, 分别表示1%、5%、10%的统计显著性水平。括号内的数值为经过异方差调整的t值或z值。
四、结论
装备制造业是为国民经济各行业提供技术装备的基础性产业, 大力振兴装备制造业是实现国民经济可持续发展的战略举措。中国政府长期使用补贴政策装备制造业进行扶持, 能否促进企业全要素生产率的发展, 这是评估中国补贴政策效果的一个重要方面。
1. 甄别政府补贴的适用区间。
采用多方位的选择基准对装备制造业中不同层次、不同特性的企业进行甄别, 选择补贴政策有效的实施区间。在补贴政策无效的低生产率区间中, 对各类企业所处行业、发展能力、研发创新能力及企业竞争力和风险状况等进行全面评估, 对于那些以不具有自生能力, 主要依靠政府补贴、银行贷款、资本市场融资或借债而勉强维持运营的企业, 加快清理退出。
2. 设定最优的政府补贴强度。
实施适度的政府补贴政策, 充分发挥其引导和调控资源配置的功能, 对资产存量起积极的调节作用, 促进要素的合理流动。将补贴政策调整与企业发展动态结合起来, 在更为广泛和平等的功能性产业政策下, 对各类企业采用方向不同、强度不同的、管理方法不同的最优补贴政策, 实现政府补贴总量与企业发展质量的高水平均衡。
参考文献
[1]陆国庆, 王舟, 张春宇.中国战略性新兴产业政府创新补贴的绩效研究[J].经济研究, 2014, (7) :44-55.
[2]解维敏, 唐清泉.政府R&D资助, 企业R&D支出与自主创新--来自中国上市公司的经验证据[J].金融研究, 2009, (6) :86-99.
政府补贴再制造 篇4
面临越来越短的新产品生命周期和越来越激烈的市场竞争,制造商和供应商合作研发成为应对复杂市场环境的有效措施［１］。制造商也越来越依赖他们的供应商来降低成本,提升产品质量及加强对产品的及时响应能力,制造商的能力也受到供应商创新的直接影响［２］。在制造商和供应商合作的研究中,双方的合作机制是一个研究的重点。李勇等［３］研究表明,制造商与供应商在新产品研发过程中的协同合作可以使供应链系统利润最优,形成双赢。 张巍等［４］研究发现在供应商、制造商和销售商三方协同创新下,供应链的总收益、创新投入以及产品销量均最大。 Kim等［５］研究表明,制造商对供应商的创新补贴对双方都是可接受的机制,能实现双赢。Bhaskaran等［６］提出制造商对供应商进行投资和任务的分担对于产品创新具有显著相关性。张汉江等［７］研究了上下游企业研发费用分担和纵向一体化两种情形下最优研发费用分担比例。在供应链合作创新中,供应链上下游学习对于合作创新的影响也受到了重视。Berghman等［８］研究了供应链伙伴刻意学习机制与企业价值创新的关系,认为供应商的信息和消费者的信息对于价值创新都是有益的。Tsao等［９］研究了考虑零售商学习曲线时,一个制造商和两个零售商的成本分担机制及努力问题,研究表明一定比例的成本分担机制能提高所有参与方的收益。
由于创新具有外部性,并且创新具有较大的风险, Hinloopen［１０］认为政府应对企业研发进行补贴。Franco等［１１］对欧洲7国的实证分析发现,公共补贴对企业从事研发合作具有积极的影响。Michalsen［１２］研究了垂直相关产业的研发(R&D)政策,得出当下游市场的集中度高时, 最优研发政策是对这些企业提供研发补贴,否则,最优策略是对下游企业提供税收优惠。孟卫军等［１３］研究表明政府提供的补贴和企业的利润在企业合作博弈下最低,斯坦克尔伯格博弈下次之,纳什博弈下最高。郭晓丹等［１４］对中国63家上市公司的实证研究表明政府补贴能够显著地影响企业研发创新产出。
近来的研究提供了充足的事实表明,合作创新产品的销量不仅受到制造商与供应商协调机制及双方努力的影响,也受到消费者学习的影响,特别是消费者从网络上对前期产品销量和评价的学习［１５］。一种被广为接受的消费者贝叶斯学习过程理论［１６］认为,消费者对产品的质量是不确定的,基于以前的经验更新对产品质量的预期,消费者对创新性产品的购买受到已购该产品消费者购买体验(评价)和前期销量的影响。Senecal和Nantel［１７］的研究表明在创新性产品的购买中,消费者的购买决策依赖于已购该产品的消费体验和前期销量。消费者的学习对供应链的协调研究已取得诸多进展。Gaur等［１８］研究表明消费者的不对称学习对最优服务水平、市场分享和零售商的利润有显著影响;Zhou等［１９］研究了消费者学习下的供应链双边道德风险问题。不过,目前关于政府补贴下的企业合作研发忽视了消费者学习对产品需求的影响。
综上所述,作为面对复杂市场下的一种重要策略,制造商和供应商合作研发及协调机制受到广泛重视,而政府补贴对企业合作创新具有重要影响。在供应链合作创新受到学习效应影响的研究中,更多关注的是供应链伙伴的学习和知识吸收水平对合作的影响,忽略了消费者学习对合作创新的影响;同时,合作创新产品的销量不仅受到制造商与供应商协调机制及双方投入的影响,也受到消费者学习的影响。消费者的学习水平和学习阶段通过对创新产品销量的影响直接关系到制造商和供应商的利润,进而对制造商供应商的合作研发投入策略、研发分担机制、政府补贴效果等产生深刻影响,而目前对制造商和供应商的合作研发研究还未将消费者学习对创新产品销量的影响考虑进来。基于上述考虑,本文将制造商和供应商单阶段合作研发扩展到代际产品的合作,将消费者学习对产品需求的影响因素纳入制造商-供应商合作研发研究框架,并考虑政府的补贴因素,研究Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,制造商和供应商的最优研发投入以及制造商分担供应商的最优研发投入比例,比较是否考虑消费者学习时制造商和供应商的最优研发投入水平,分析消费者学习下的政府研发补贴策略。
2建立模型
考虑一个制造商和一个供应商合作进行新产品的研发,制造商负责新产品的总体概念设计与开发,供应商负责新产品的零部件开发,制造商和供应商合作研发的阶段为M期,即制造商和供应商在合作研发过程中生产出M代新产品(以苹果公司生产的苹果手机为例,第一代iPhone于2007年1月9日发布,2013年9月10日,苹果公司推出第七代产品iPhone 5C及iPhone 5S,并计划推出第八代产品Iphone6),相应地,消费者购买新产品的行为也分为M(M≥1)期。消费者无法了解产品真正的价值, 只能通过不断的学习,更新对产品价值的预期。制造商进行新产品总体概念设计与研发投入的费用为X,供应商进行局部设计和零部件研发投入的费用为Y,制造商承担供应商研发费用的比例(即参与度)为δ(0≤δ≤1),则供应商承担的研发费用比例为1-δ.政府为激励企业进行新产品的研发,对企业的研发进行补贴,这里假设政府仅对供应商的研发进行补贴,补贴强度为θ.新产品销量函数Qｔ取决于市场的基本需求、制造商和供应商的研发投入。 在第t(t≤ M)期,产品销量函数Qｔ采用如下形式［３，２０］:
式中,α为制造商不将产品局部设计和零部件研发委托给供应商时产品的需求(或者说制造商独立研发时该产品的需求),体现了产品总体概念设计对需求的影响,也反映出该产品的基本需求,b是正常数,ε珓是均值为0的随机变量, A,B分别为制造商和供应商研发投入的弹性系数,新产品销量的增加关于X和Y规模报酬递减,即A+B <1。 式(1)表明,制造商和供应商的合作提升了代际产品的销量,销量增加的大小取决于制造商和供应商各自的研发投入、研发弹性系数以及相互的作用因素。
假设销量Qｔ是可观测的,而产品的基本市场需求α 是不可观测的。由于市场需求Qｔ是由基本需求α 构成的函数,Qｔ可以作为基本需求α 的一个信号［１９］。潜在消费者可以通过对销量Qｔ的观测推测α,获得产品质量的信息,即通过对销量Dｔ={Q１,Q２,…,Qｔ}的观测来不断更新对α的预期。令Dｔ－１= {Q１,Q２,…,Qｔ－１}代表产品前t -1期的销量,E[α|Dｔ－１]代表消费者观测到Dｔ－１后对α 的预期。当t=1时,E[α|D０]=α０;当t>1,根据式(1) 可得:
根据消费者学习行为理论［２１］,消费者对当期产品基本需求信息的预期E[α|Dｔ－１]可以由上期消费者关于产品的市场基本需求信息预期E[α|Dｔ－２]与市场信号加权平均构成,即
其中,τｔ为学习因子,结合Zhou等［１９］的研究,假设学习因子满足下面的递推公式:
假设出售单位产品制造商与供应商可获得的边际利润分别为ρｍ与ρｒ,则供应商在第t期的期望目标函数为:
制造商在第t期的期望目标函数为:
3模型分析
3.1 Stackelberg均衡
考虑制造商为领导者、供应商为追随者的Stackelberg主从博弈,博弈分为两个阶段。第一阶段,制造商首先确定新产品的总体概念设计和研发投入X和对供应商研发的参与度δ;第二阶段,供应商根据制造商的决策,决定自身的研发投入水平Y.通过逆向归纳法求解制造商和供应商研发投入的Stackelberg均衡。
第二阶段供应商在第t期的最优研发投入水平可由其利润函数的一阶条件得出,令:
根据式(1)、式(2),通过递推关系可以得到
将(6)式代入式(5)可得第二阶段供应商最优研发投入水平:
在第一阶段,制造商根据供应商的研发投入水平决定新产品总体概念设计和研发投入水平X和对供应商研发投入的参与度δ.将式(7)代入式(4)中,第一阶段制造商在第t期的最优新产品研发投入水平和合作研发的参与度可通过求解其利润函数的一阶条件得出,Stackelberg均衡下制造商分担供应商研发费用的最优比例δＳ,制造商的最优研发投入XｔＳ和供应商的最优研发投入YｔＳ如下:
从式(8)可以看出,在消费者学习下,当ρｍ/ρｒ>1-B时,制造商分担供应商的研发投入,而δＳ中不含τｔ,因此制造商分担供应商研发投入的水平与消费者学习无关。 δＳ/θ=-(ρｍ+ρｒB-ρｒ)/(ρｍ+ρｒB)<0,表明制造商分担供应商研发投入时,分担比例随政府补贴强度的增加而降低。δＳ/ρｍ=(1-θ)ρｒ/(ρｍ+ρｒB)２>0,δＳ/ρｒ=- (1-θ)ρｍ/(ρｍ+ρｒB)２<0,表明制造商分担供应商研发投入的比例随自身边际利润的增加而增加,随供应商边际利润的增加而降低。
由于τt+1=τt/(1+τt),从而,令其对初始学习因子τ2求偏导可得,因此。对于某个时期的t,,可得。因此制造商和供应商的研发投入水平均随消费者学习能力的增加而增加,随代际产品周期(消费者学习阶段)的增加而降低。
因此由式(8)、式(9)、式(10),可得命题1。
命题1 1消费者学习下,制造商和供应商代际产品合作的最优研发投入均随消费者学习能力的增加而增加, 随代际产品周期(消费者学习阶段)的增加而降低。2制造商对供应商研发投入的最优分担比例随政府对供应商的补贴强度增加而减少,随自身边际利润的增加而增加, 随供应商边际利润的增加而降低。
命题1表明,消费者学习和代际产品周期(学习阶段) 对制造商和供应商的最优研发投入有显著影响,但并不影响制造商对供应商研发的最优分担比例。随着消费者学习能力的增加,消费者受到前期消费者消费评价和消费意愿的影享将增加,制造商和供应商需提升研发投入,使新产品获得消费者的认可,为下一阶段的新阐品创造良好的声誉。随着代际产品周期(消费者学习阶段)的增加,前期购买产品的消费者对产品进行了充分和有效的评价,潜在消费者对信息的获取可能更依赖于通过对其他消费者对产品评价的学习决定是否购买该产品,制造商和供应商的研发投入对消费者的购买意愿颖响越来越小,因此制造商和供应商的研发投入将越来越少。消费者的学习和产品周期对于智造商和供应商是共同信息,因而制造商对供应商的最优研发分担比例不受消费者学习和产品周期的影响。政府对供应商的补贴能促进供应商提升研发投入,但降低了制造商对供应商纷担的研发投入。
3.2制造商与供应商充分合作
当制造商和供应商充分合作时,追求双方利润总额的最大化:
为求制造商与供应商利润总和最大化下的最优研发投入,式(11)对Xｔ,Yｔ求一阶导数,令其等于0,求得制造商与供应商充分合作的最优研发投入:
由式(12)、式(13),在制造商和供应商充分合作下, 可得命题2。
命题2消费者学习下,制造商和供应商代际产品合作的最优研发投入均随消费者学习能力的增加而增加,随代际产品周期(消费者学习阶段)的增加而降低。
命题2表明,在制造商和供应商完全信息充分合作时,消费者学习能力和代际产品周期(学习阶段)对双方研发的最优投入也有显著影响。
4对比研究
4.1 Stackelberg和充分合作均衡下最优研发投入比较
比较式(9)与式(12),可得XSt<XCt;比较式(10)与式(13),可得YSt<YCt.表明制造商为领导者、供应商为追随者的制造商—供应商合作研发时二者的最优研发投入均小于制造商供应商充分合作时最优研发投入。由此,有命题3。
命题3消费者学习下,制造商和供应商Stackelberg均衡时代际产品的最优研发投入均小于充分合作时的情形。
命题3表明,和单阶段产品合作研发一致,制造商和供应商在充分合作时的最优研发投入要高于Stackelberg均衡时。从政府角度而言,应促使制造商和供应商的信息交流与共享,使之充分合作,从而提升研发投入。
4.2有无消费者学习研发投入的比较
设XS,YS为不考虑消费者学习时制造商和供应商在Stackelberg均衡下的最优研发投入,XC,YC为不考虑消费者学习时制造商和供应商在充分合作下的最优研发投入,可求得XS=[AB-1(1-θ)B/BBb(ρm+ρrB)]1/(A+B-1),YS=[BA-1(1-θ)1-A/(AAb(ρm+ρrB))]1/(A+B-1);XC=[AB-1(1-θ)B/(BBb(ρm+ρr))]1/(A+B-1),YC=[BA-1(1-θ)1-A/(AAb(ρm+ρr))]1/(A+B-1).与本文上述考虑消费者学习的情形比较,可以得到,XSt>XS,XCt>XC,YSt>YS,YCt>YC,即消费者学习下的制造商与供应商最优研发投入要高于不考虑消费者学习的情形。由上述分析,可得命题4。
命题4 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下消费者学习时的制造商和供应商最优研发投入水平均高于不考虑消费者学习的情形。且在最后一期,制造商与供应商的研发投入与不考虑消费者学习下的研发投入水平相同。
命题4表明,Stackelberg均衡和充分合作情形下,由于消费者学习的存在,制造商与供应商更关注长期的收益,需要投入更多的研发创造出新产品。网络环境下消费者的学习对产品销量的影响愈发显著,制造商和供应商应该充分考虑到消费者的学习,相比单阶段产品投入更多的研发。在最后一期,消费者学习结束,制造商和供应商不需考虑消费者的学习对于产品需求造成影响,因此研发投入与无消费者学习情形一致。
4.3政府补贴、学习水平与研发投入的比较
Stackelberg均衡下制造商最优研发投入分别对消费者学习水平和政府补贴强度求二阶混合偏导,可得。同理。因此,有命题5。
命题5 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,政府对供应商的研发补贴与消费者的学习水平对促进制造商和供应商最优研发投入的作用是互补的。
命题5表明消费者学习和政府补贴对于提升制造商和供应商的最优研发投入是互补的,当消费者学习水平上升时,政府对供应商的研发补贴应加大。特别是在如今高科技信息时代,消费者获取产品信息的渠道更加多样化, 除了以传统信息渠道(如电视、广播、报纸等)为载体外,信息在网络环境下流传速度更快、范围更广,这进一步促进了消费者学习水平的提升,因此,政府应加大对供应商研发投入补贴比例。
4.4两种均衡下研发投入与边际利润的关系
Stackelberg均衡下制造商的最优研发投入对自身边际利润求偏导,可得。同理。由此,可得命题6。
命题6 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,制造商和供应商的最优研发投入均随自身边际利润,合作方的边际利润的增加而增加。
命题6表明只要制造商和供应商某一方的边际利润增加,将促使整体研发投入的增加。
4.5两种均衡下研发投入与政府补贴的关系
Stackelberg均衡下制造商和供应商的最优研发投入分别对政府补贴强度求偏导,得。同理,。由此,可得命题7。
命题7 Stackelberg均衡和充分合作两种情形下,制造商和供应商的最优研发投入均随政府对供应商的补贴强度增加而增加,并且单位政府补贴在消费者学习下对制造商和供应商研发投入的拉动作用比不考虑消费者学习时的情形大。
命题7表明尽管政府只对研发合作方局部(供应商) 进行补贴,但同时提升了制造商和供应商的研发投入,促使制造商与供应商更积极地进行研发创造出新产品。一般而言,在政府、制造商、供应商三方中,政府首先制定对供应商的补贴政策,而在网络环境下,消费者更易获知政府的补贴行为,并根据政府的补贴行为更新产品信息,因此在消费者的学习下,政府的补贴对制造商和供应商研发投入的作用更大,这与命题5是一致的。
5数值分析
从上述分析可以看出,消费者的学习将影响制造商和供应商的研发投入,进而影响到制造商和供应商的收益, 制造商和供应商的利润函数解析式较为复杂,难以看出消费者学习对其影响。为此,对上述表达式中的一些参数赋值,通过仿真计算来讨论本文的结论,得到更丰富的管理启示。考虑到本文的主要贡献在于将消费者学习因素纳入到制造商和供应商合作研发的研究框架,数值分析主要针对消费者学习水平、学习阶段对制造商和供应商研发投入的影响。本文的数值模拟主要针对制造商,供应商的模拟与制造商类似。
算例1由式(9)和式(12)知,消费者学习下制造商的最优研发投入主要受制造商和供应商边际利润、研发弹性系数、学习因子和学习阶段影响。不失一般性,设制造商的边际利润ρｍ=1.2(制造商的边际利润也可设为较大的其它值,相应地供应商的边际利润也可重新设置,不影响数值模拟效果),而供应商的边际利润小于制造商,设ρｒ=0.8;b为正常数,设为b=0.8;A,B分别为制造商和供应商研发投入的弹性系数,并且A+B<1,一般而言制造商的研发投入对新产品销量的弹性系数要大于供应商,设A=0.38,B=0.2(为了在有限的学习次数中更清楚显示各种因素对制造商最优研发投入的影响,本文在多组A, B值组合模拟中选择了模拟效果较为直观的值,只要在满足A+B<1,且A>B的范围内设定值,不影响数据模拟的效果);政府仅对供应商的研发进行补贴,补贴强度θ= 0.1;根据消费者学习因子的递推公式,消费者学习因子小于1,不失一般性,这里设学习初始水平分别为一个中间值0.5和一个较大值0.9;学习阶段分为消费者学习20期和较长50期两种情形(这里仅从数值上进行分析,学习期较长可以更清楚看出学习阶段对最优研发投入的影响,在实际中可以根据不同产品的具体学习阶段进行分析)。
图1和图2分别给出了消费者学习对制造商在Stackelberg均衡和充分合作两种情形下研发投入的影响, 数值分析软件为Matlab,其中图1(a)和(b)分别为消费者学习20期和50期过程中,消费者学习水平对Stackelberg均衡下制造商研发投入的影响;图2(a)和(b)分别为消费者学习20期和50期过程中,消费者学习水平对充分合作下制造商研发投入的影响。
从图1和图2可以看出,在两种均衡下,制造商的新产品总体概念设计和开发投入受到消费者学习水平和阶段的双重影响,在同一学习总周期的条件下,制造商研发投入随着消费者学习次数的增加而降低,消费者学习水平越高,研发投入下降越快,在最后一阶段两种学习水平下的制造商研发投入相等;同一学习水平下,学习总周期越大,制造商研发投入越高。
在算例1的假设下(ρm+ρrB)/ρr=1.7,(ρm+ρr)/ρr=2.5,经计算,(ρm+ρrB)/ρr<(ρm+ρr)/ρr,有XSt<XCt,从图1、图2可以看出,消费者学习下的制造商Stackelberg均衡、充分合作下的最优研发投入增加,进一步验证了命题1的结论。
算例2在算例1的基础上,假设政府补贴强度从0.05增加到0.4,通过数值分析综合考虑消费者学习水平、学习阶段、政府补贴强度对制造商最优研发投入的影响,这里以Stackelberg均衡下的制造商研发投入为例。 得到图3。
从图3可以看出,制造商代际产品的最优研发投入随消费者学习能力的增加而增加,随消费者学习阶段的长度增加而降低,在最后一阶段两种学习水平下的制造商研发投入相等。当政府对供应商的研发补贴强度从0.05增加到0.4时,制造商最优研发投入也相应增加;并且研发补贴强度与消费者学习水平对提高制造商研发投入的作用是互补的;政府补贴强度提高相同的幅度时,较高的消费者学习水平对提高制造商研发投入水平的促进作用更大。
6结论