基于新零售平台的供应链大数据投资和共享激励研究
新零售平台通过利用信息技术和大数据分析有望获得可观的潜在回报,快速、深入发展的新经营模式推动了制造业供应链系统的变革和重塑。但投资应用大数据技术成本高昂,且由此带来的高能耗及环境问题也日益突显,因此从供应链信息研究的角度刻画并评估大数据投资和利用价值便显得尤为重要。在此背景下,本文将大数据投资作为内生性因素引入供应链信息共享分析框架中,尝试探讨大数据投资与信息共享在供应链中的交互影响。本文设定了由两个相互竞争的制造商通过掌握大数据技术的公共新零售平台销售可替代产品的供应链,假设制造商竞争环境为Bertrand竞争,且存在生产不经济,运用了博弈论的研究方法,在完全不共享、部分共享和完全共享三种情形下分析制造商和零售平台的均衡运营决策及先验利润,再依据投资可行条件确定不同信息共享状态下的均衡大数据投资决策,最后依据两个方面展开大数据投资和信息共享的相互影响:首先在不同供应链节点企业视角下,分析大数据投资可能给供应链中各企业带来的绩效变化。其次对比了不同信息共享状态下的利润变化,即探讨在大数据投资决策下信息共享的价值及各自的信息共享决策。研究结果表明:制造商不论是否知情均能根据自身需求预测而获利,知情制造商并不一定能从信息共享中获利,不知情制造商也不一定因信息共享而利益受损。大数据投资决策受大数据技术水平、信息共享和制造商竞争强度影响,零售平台大数据技术水平越高,越能激励平台进行大数据投资。上游制造商竞争越激烈,零售平台采取大数据投资的可行性越高,而增加供应链信息透明度会降低平台大数据投资的可行性。在一定的大数据技术水平下,使部分信息共享成为对零售平台、知情制造商及供应链系统有利的可行信息共享决策,但会损害不知情制造商的利益。要达成完全信息共享契约,两制造商应向零售平台提供一定的信息共享成本或分担大数据投资成本。
- 作者：
- 杨时苗
- 学位授予单位：
- 深圳大学
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2020年
- 导师姓名：
- 张庆宇
- 中图分类号：
- F274；F49
- 关键词：
- 新零售平台；大数据投资；信息共享；大数据技术水平；绩效研究
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