基于混合销售渠道的电商平台采购决策研究

周华富

（宁波大学 商学院，浙江 宁波 315000）

一、引言

据国家统计局电子商务交易平台调查显示，2019 年全国电子商务交易额为34.81 万亿元，比上年增长6.7%。其中商品、服务类电商交易额33.76万亿元，增长6.6%；合约类电商交易额1.05 万亿元，增长10.1%。在电子商务交易的过程中，电商平台在其中起到了关键的作用。尤其是在双十一狂欢购物节—电商的发展产物，消费主义推动下的全民娱乐+消费产物，2019 年的天猫交易额达到2 684 亿元，京东累计交易额达到2 044 亿元。电商平台市场及前景显而易见，因此电商平台相关的研究是具有一定实际意义的。

对相关文献梳理中，主要是针对混合销售渠道、电商平台的销售渠道、电商平台的混合销售渠道进行的研究。首先，国内外学者关于混合销售渠道的研究，主要是针对其不同渠道下定价策略，其中主要是从制造商或供应商的混合销售渠道出发，主要包括制造商增加直销渠道[1-2]、供应商线上线下渠道双渠道销售[3-5]。

随着电商平台的快速发展，部分学者也对基于电商平台的销售渠道进行了研究。有学者从平台的销售渠道自身出发，从博弈的观点出发，研究平台的销渠道结构，平台商应扮演什么角色[6-9]。也有学者从多个平台的竞争角度出发，李晓静等（2017）[10]建立了两个供应商和两个电商平台存在交叉销售的博弈模型，研究了竞争强度对供应链的影响。

在关于电商平台销售渠道的研究中，大多数学者剖析了平台的销售渠道，并以其中一种销售渠道出发讨论平台的渠道选择及其定价策略，部分学者从电商的混合销售渠道出发，探析其渠道的定价决策。但是很少有学者从平台的采购决策出发进行研究。采购是企业经营的重要环节，是企业获取利润的重要来源，再加上目前电商平台企业自营的比重越来越大，京东、苏宁等以自营为主的电商平台的市场份额的增加，淘宝—天猫超市的出现都能很好地证明这一点。

因此，本文以电商平台为研究对象，建立供应商—平台—消费者构成的供应链模型，以平台利润最大化为目标函数，旨在探讨在电商平台的混合销售渠道背景下平台采购决策问题。与以往文献不同，本文主要是从平台的角度进行思考并讨论，并对混合销售渠道进行进一步的细化，在考虑到以往学者的以直销渠道及分销渠道进行渠道的区分之外，还考虑到平台不同供应商的入驻所导致的其分销渠道的不同，将平台分销渠道细分为供应商直销渠道及代销商分销渠道。本文根据模型给出了电商平台最优决策的条件，期望可以为此类销售模式提供理论依据和借鉴。

二、问题描述与模型假设

混合销售渠道供应链采购与库存策略是近年来供应链研究中的关于双渠道研究的重要内容之一。由于现实中，一个供应商可能有多个电商平台进行销售商品，以及一个电商平台销售多种供应商的物品，为简单起见，考虑用一个供应商（制造商）、一个电商平台、代销商、消费者构成的供应链模型，其中供应商也是产品的制造商，负责制造产品；电商平台运用自身的平台资源进行产品的销售；代销商指的是产品的线下销售方在电商平台成立线上商铺进行产品销售的商家总和，包含同一件商品销售的分销商、批发商、零售商。在电商平台中，存在多种销售渠道，本文主要分为3 类销售渠道，其销售路径如图1 所示。电商平台销售渠道具体如下：A，平台自营渠道。这一渠道类似于线下的产品分销，供应商将产品以批发价w1批发给平台，平台通过自营店以p1的价格进行销售，其中平台在此期间产生的成本由自身承担。成本主要包含其运输成本、库存成本、平台自营店运行期间的维护成本。B，供应商直销渠道。供应商通过平台销售自身的产品，其确定平台的销售价格p2，在此渠道中，平台不参与任何决策行为，但需要分享一定的收益比例t（0

图1 电商平台销售渠道图

为了研究的方便，本文做出以下假设。

假设1：所有活动是发生在单一周期内，且供应商的供应能力是足够的，不存在缺货进行补货的情况。

假设2：市场中信息双方获取的信息是对称的，制造方和销售方可以互相获取彼此的准确信息。

假设3：对于需求函数中价格弹性系数以及交叉价格弹性系数，在不同渠道中其值均为α，β 不考虑不同渠道的价格弹性系数以及交叉价格弹性系数的差异性。

假设4：关于消费者对于相同产品的估值均为v，不考虑不同消费者对于相同产品的中意程度的差异。

假设5：平台维护成本上面以及店铺的租金成本上面，均为c0、c1，不考虑其店铺维护的难易程度。

三、模型构建

作为企业来说，其目标都是利润的最大化。因此，本文也是以电商平台的利润最大化构建模型，考虑到平台的三种销售渠道以及其获利形式的不同，可得电商平台从不同的销售渠道的获利情况如下：

公式中Πa、Πb、Πc分别是平台在平台自营、供应商直销和代销商分销三种渠道中所获取的利润。由于平台自营的收入与成本都是自身决策，因此网上销售的产品的成本需要考虑进来，CI：产品的库存成本，CL：产品送至消费者手中的物流成本。ε：残值。

从供应商的众多销售渠道来看，其平台渠道只是销售渠道之一，假设某产品对该平台的供应数量为a（以前一期的相似产品的平台销售总量进行预估）平台具有3 种销售渠道，由于商品来源的可靠性，其在消费者的接受程度不同，以接受程度来衡量供应商的供应数量，接受程度比例为平台自营：供应商直销：代销商分销=1；1；u，因此供应商对于平台不同销售渠道的产品供应量分别为：平台自营：·a；供应商直销：·a；代销商分销：·a。在需求函数中，需求与价格是成正比的。本文考虑了其供应需求与价格的关系，参照D=a+αp1+多渠道需求函数，因此具体关系如下所示。

采购的财务职能是降本从而增加利润，影响采购决策的主要因素是价格，因此将价格作为本文的决策变量进行平台的采购决策分析。结合公式（1）、公式（2），以实现平台的总利润最大，平台的总利润函数公式（3）如下所示。

在大多数的研究中，关于库存成本CI 及物流成本CL 的计算，考虑本文的采购管理，其产品采购数量较为重要，因此成本计算采用单位成本的方式进行计算，即CI=cid，CL=cld，ci为单位库存成本，cl为单位物流成本。成本以此类方式进行计算后，利润函数为:

四、最优采购策略的性质讨论

本文主要研究平台的最优采购策略，采购对于企业的作用是实现利润的最大化，因此本文据平台的利润最大化建立模型。做好采购的关键就在于要在合适的时间采购合适数量的合适质量的产品。在采购管理中，及时的预测采购数量是必要的，本文期望以产品的价格预测产品的市场需求，以做好采购决策。

在本次供应链模型中，存在三种销售渠道，在不同渠道中，各有其领导者与跟随者。在平台自营渠道中，供应商与平台是主要参与者，供应商是领导者，平台是追随者；在供应商直销渠道中，供应商为主要决策方，平台不参与决策；在代销商分销渠道中，平台与代销商为主要参与者，平台是领导者，代销商是追随者。在平台利润函数中，各个渠道的销售价格为主要决策变量，因此平台利润最大化目标函数为：

命题1：基于电商平台的混合销售渠道，其最优销售价格分别为：

证明：求解最优解，首先需要满足函数关于决策变量的一阶导方程组有解。其函数关于决策变量的一阶方程组如下：

根据式（5）可得目标函数的海森矩阵为：

对于式（5）进行求解，得到p1，p2，p3的最优解：

最优订货量跟不同渠道的销售价格有着显著关系，但是不同渠道之间其效用的关系，其销售价格之间也有一个关系，具体如引理1 所示。

引理1：在电商平台的销售渠道中，代销商分销渠道的价格不会高于平台自营渠道及供应商直销渠道的销售价格，即p3≤p1且p3≤p2。

证明：市场需求的体现主要是关于消费者的购买欲望，即消费者关于其产品的净效用U 的大小。在考虑到消费者确定在此电商平台购买产品的前提下，可以将消费者群体分成4 类，第一类：以平台自营渠道为购买渠道。其要同时满足以下条件：U1>U2，U1>U3，U1>0；即消费者对于产品的估值v 需满足v>p1且v>，以及p2>p1。第二类：以供应商直销渠道为购买渠道。其要同时满足以下条件：U2>U1，U2>U3，U2>0；即消费者对于产品的估值v 需满足v>p2且v>，以及p1>p2。第三类：以代销商分销渠道为购买渠道。其要同时满足以下条件：U3>U1，U3>U2，U3>0；即消费者对于产品的估值v 需满足v>且v>且。第四类：通过混合渠道比较从而购买商品，此类消费者大多数为平台的新入消费者。其要满足不同销售渠道的消费者净效用等同。其可能是选择两种或三种销售渠道进行比较。本文仅讨论通过三种销售渠道进行比较从而确定购买渠道的情况。其要满足U1=U2=U3>0，即消费者对于产品的估值v 需满足v=，且p1=p2。

为保证代销商分销渠道的存在，其消费者主体要在第三类以及第四类中又分布，就必须要满足v>且，或者

v 是消费者对于产品的估值，因此对于v 的一个潜在条件就是v≥0，因此且也就是>0 且>0，由于0

结合①与②，表明在平台中，代销商分销渠道的产品的销售价格与平台自营销售渠道以及供应商直销渠道相比会略低。

产生这一现象的主要是由于在这三种销售渠道中，消费者对于其销售渠道的信任及接受程度所导致的，对于分销渠道的产品，消费者会保有一定的质疑态度。若是直销渠道价格小于或者等于分销渠道价格，消费者必然会去选择直销渠道的产品，此时分销渠道就不复存在，更不要说混合销售渠道。

命题2：电商平台最优订货量受供应商的供应价格的影响以及平台收取的佣金比例的影响，当2α-5αt2-2βt2-αt>0，d*是关于w1的递增函数，而当时2α-5αt2-2βt2-αt<0，d*是关于w1的递减函数。

证明：上文中求解出来的关于最优订货量的函数如下：

对于一阶导进行分类讨论，可得：

令y=2α-5αt2-2βt2-αt

所以在（0，1）区间中即t 的取值范围内，y 是关于t 的递减函数。

将t=0，t=1 代入y 中，可得y（0）=2α>0，y（1）=-4α-2β<0。

因此在（0，1）范围内必有一个点x，使得y（x）=0，即可以得到一个结论，当00，d* 是关于w1的递增函数；当x

按照命题2 可以得出，供应商的批发价、平台收取佣金比例对于最优订货量的确定有影响。在供应链的博弈过程中，供应商处于领导者地位依靠的是其对于产品批发价的主导权，而对于平台来说，可以以供应商在其开设的旗舰店的佣金收取比例进行适当的制衡。从公式中可以看出，最优订货量与供应商给出的产品批发价有关联，而对于其影响效果来说，平台佣金收取比例在批发价对于订货数量的影响中起着一定的影响。x 这个点的取值其影响主要是与α，β 有关，最根本的是由于其产品的属性。作为平台商，渴望利润最大化的同时又能有一定的主导权，因此就是在订货量随着批发价增加而增加的范围中最大程度地增加其平台佣金收取比例，平台佣金收取比例的最大值为x。

命题2 表明了产品的属性会导致其价格需求的不同，也会一定程度上影响平台对于加盟的供应商直销渠道的佣金收取比例的范围，也会影响其对于产品自营的订货量，导致其自营的利润的改变。若想要使利润最大化，就必须要在保证佣金比例最大时的最优订货量。

五、数值仿真分析

基于上述模型的研讨，为了能更加有效地理解上述分析结果，本文将采用具体数值进行数值模拟分析，来验证本文提到的相关命题。

对于模型中参数的赋值，本文主要是验证批发价对于最优采购量的影响以及佣金比例对于最优解的影响。在模型的数据中，假设ci∶2；cl∶5；c0∶3000；c1∶20000；ε∶0；u∶0.3；a∶1000。在价格定价方面，由于其商品的成本以及其属性不同，对于产品价格的方面很难制订，因此本文为了能有效的讨论结果，对于价格进行统一，假设p1∶200；p2∶200；p3∶190；（价格的假设符合引理1）。在关于供应商直销渠道方面，借鉴平台自营渠道的销售量，考虑现实的情况，其销售量大致会比平台自营渠道的少20%左右，即d2=0.8·d1。

本文为了更好地检验其准确性，选取了差异性较大的两类产品进行比对，日常用品类及高新技术类产品：其产品的属性以α，β 之间的大小以及差异性来界定，日常用品类：α∶10，β∶100；高新技术类：α∶100，β∶60；系数设定依据如下：日常用品类，其平时的需求是比较固定的，无论自身价格的涨幅多少，其自身需求是不会有太多改变的，但是如果在同一时间内不同途径可以购买到更低价格的商品，用户会一定程度增加自身的需求以谋取利益；高新技术类，此类产品的受众明显小于日常用品类，再加上其更新换代速度快，因此对于此类产品无论是寻常价格波动还是渠道交叉价格波动都会很大地影响其需求。故将系数都设的较大。

数值仿真前，首先进行x 的确定，采用定点取值计算的方式进行x 的估计，x 的估计主要是依靠通过2α-5αt2-2βt2-αt（之后出现以y 代替）的取值计算的，进行t 的（0，1）区间内的十分点的取值计算，得到表1，如表1 所示。

表1 X 点估计计算表

由表1 可知其最优佣金比例x 的取值范围，并给定t 取值进行检验，两类产品详细取值如下：日用商品类：x 取值范围为（0.2～0.3），t 取值为0.2，0.25，0.3；高新技术类：x 取值范围为（0.4～0.5），t 取值为0.4，0.45，0.5。

（一）批发价、佣金收取比例对于最优采购量的影响

本文探讨了两类产品（日常用品类和高新技术类），其批发价对于最优采购量的影响机制，由于命题2 中证明批发价对于最优采购量的影响是受t 取值的影响的，以t 的不同取值进行其探讨，具体情况如图2、图3 所示。

图2 日常用品类最优采购量 随w1 的变化趋势

图2、图3表明了无论是日常用品类还是高新技术类，其最优采购量随w1的变化趋势是与t 取值是相关的，当t 取值位于区间为（0，x）时，最优采购量是随着w1增加而增加的；当t 取值位于区间（x，1）时，最优采购量是随着w1增加而减少的。

图3 高新技术类最优采购量 随w1 的变化趋势

由表1 以及图2、图3 可知，高新技术类最优佣金收取比例（大约为0.475）远远大于日常用品类（大约为0.275），其主要是由于平台对于佣金收取比例是受产品自身的属性特征影响的，产品的价格需求弹性是不同的，价格需求弹性比较大的商品，平台收取的佣金比例稍微较大，这可能是因为其收益的不稳定性，风险稍微较大，为了减少自身的风险，其会适当地扩大佣金收取比例。

批发价w1是由供应商决定的，佣金收取比例是由平台所决定的，探析佣金收取比例对最优采购量的影响是必要的。以日常商品类为例进行了数值模拟分析，其影响结果如图4 所示。

图4 最优采购量随t 的变化趋势

最优采购量总是随着t 的增加而减少，但是在某一区间，其变化幅度较为明显，这可能就是其最优佣金收取比例区间，由此可见，为使最优采购量尽可能大，其需要保证一个合适的佣金收取比例。

（二）批发价对于平台利润的影响

平台利润主要是受单件利润以及采购量影响的，因此本文还探讨了其批发价对于平台利润的影响机制，具体如图5、图6 所示。

由图5、图6 可知，随着批发价的上升，平台利润是呈递减的趋势的，但是到了一定程度，即到达转折点之后，平台利润随着批发价的增长呈递增趋势，可能是由于混合销售渠道中自营渠道的比重较之其他渠道的比重变小，利润受批发价的影响变小。通过转折点，可以合理估算批发价的范围。

经由图5、图6 进行比较，高新技术类其受批发价的影响远远小于其日常用品类，而其转折点的定点也远远大于日常用品类。而在同种条件下，佣金收取比例越小的平台利润越高。

图5 日常用品类平台利润随w1 的变化趋势

图6 高新技术类平台利润随w1 的变化趋势

六、结论与展望

本文建立了以平台混合销售渠道为背景的供应链模型，并探讨了其最优采购量，以及平台利润最大比时的最优解，分析了影响其最优采购量的影响机制，并进行了数值仿真，得到以下结论：（1）最优采购量受平台佣金收取比例以及批发价的影响，批发价对于最优采购量还间接受佣金收取比例的影响。（2）平台总利润的形成是不同渠道的利润之和，随着不同渠道的比重的改变，其利润会有不同程度的涨幅。

因此，为了保证实现平台利润最大化，其需要满足以下条件：（1）合理的平台佣金收取比例，其比例要小于或等于最优平台佣金收取比例，以保证产品数量。（2）合理的批发价范围，保证单件平台商品的利润率或平台总利润。