一、现状分析

　　2018年农产品冷链物流需求总量为1.82亿吨，生鲜农产品损耗大，水果在流通环节的储运损耗率达11%;蔬菜的产后损耗率达20%，发达国家的平均损耗为5%。实验证明经过产地预冷的生鲜品可降低损耗率，提高新鲜度。据中物联《2019年产地预冷情况》问卷调查显示，48.21%生产者部分进行预冷处理，30.35%生产者不进行预冷处理。

　　本文考虑自有物流的垂直生鲜电商，农户与生鲜电商构成一个二级供应链。生鲜电商期望农户进行产地预冷，以提高电商企业的收益。但是部分农户为节省成本而省略产地预冷。本文在集中决策和分散决策下，考虑产地预冷，分析生鲜电商供应链上各主体的收益情况。

　　二、集中决策下模型构建

　　1.模型描述及假设

　　在集中决策情形下下，生鲜电商企业与农户追求整体利润最大化为目标。为保证现实意义，参数需满足p=C1+C2。

　　假设1：基于信息对称，且农户与生鲜电商均是风险中性，市场需求预测较准确。

　　假设2：市场需求量等于生鲜电商向农户的订购量。

　　假设3：农户的预冷努力水平e1和生鲜电商的保鲜努力水平e2，产生农户的预冷成本c(e1)和生鲜电商的保鲜成本(e2)。借鉴参考文献中对保鲜成本函数界定，农户的预冷成本为c(e1)=■e12，生鲜电商的预冷成本为c(e2)=■e22。其中，m>0，n>0。

　　假设4：基于经济学中对市场需求的线性需求原理，构建市场需求函数为D1=[x-bp+θ0(αe1+βe2)]。其中，x>0，b>0，α>0。

　　本章节模型的变量参数及代表意义如表3-1所示。

　　表1 变量参数及代表意义

　　2.模型建立及求解

　　在该模式下，生鲜电商供应链的整体利润πT1为：

　　πT1=D1(p-c1-c2)-c(e1)-c(e2)

　　=[x-bp+θ0(αe1+βe2)](p-c1-c2)-■e12-■e22 (1)

　　假设满足供应链系统内部利益最大化时，可求出最优解p**、e1**、e2**。

　　■=-2bp+bc1+bc2+x+θ0(αe1+βe2) (2)

　　■=θ0α(p-c1-c2)-me1 (3)

　　■=θ0β(p-c1-c2)-me2 (4)

　　得到：

　　p**=■+■=G

　　e1**=■[■+■-c1-c2]=■(■+G-c1-c2)

　　e2**=■[■+■-c1-c2]=■(■+G-c1-c2)

　　其中，■+■=G。

　　此时，整个供应链系统的最优利润为：

　　πT1=G[■+(■-b)(G-c1-c2)]

　　在集中式决策模式下，系统的总利润随农户的预冷努力水平对产品需求量的影响增大而增大，即预冷水平对农产品产量影响越大，集中式决策的优势越明显。

　　三、分散决策下模型构建

　　1.模型描述及假设

　　考虑生鲜电商占供应链主导地位的的stackelberg博弈模型，追求各自收益最大化。生鲜电商先决定市场售价和最优保鲜水平，农户再决定预冷努力水平，利用逆向归纳法。

　　借鉴现有参考文献中对保鲜成本函数，农户的预冷成本为c(e1)=■e12。其中，m表示农户的预冷成本变动系数(m>0)。生鲜电商付出保鲜努力水平，产生保鲜成本c(e2)，销售价格为p，单位配送成本为c2。为保证现实意义，参数需满足p+w+c2>c1+c2：。同样，生鲜电商的保鲜成本为c(e2)=■e22。其中，n>0。2. 模型建立及求解

　　在决策模式下，农户的利润函数为：

　　πF1=D1(w-c1)-c(e1)

　　=[x-bp+θ0(αe1+βe2)](w-c1)-■e12 (5)

　　■=θ0α(w-c1)-me1 (6)

　　得到最优保鲜投入，e1*=■

　　生鲜电商的利润函数为

　　πE1=D1(p-w-c1)-c(e2)

　　=[x-bp+θ0(αe1+βe2)](p-w-c2)-■e22 (7)

　　得到：

　　■=-2bp+b(w+c2)+x+θ0(αe1+βe2) (8)

　　■=θ0β(p-w-c1)-ne2 (9)

　　求得：

　　p*=A+B+■，e1*=■，e2*=■[A+B-■]

　　便于计算，令A=■+■-■，B=■

　　求出农户的最优利润函数πF1和电商企业的最优利润函数πE1：

　　πF1=(w-c1)[■(A+B)+bA+■]

　　πE1=[A+B-■][■(A+B)+2bA+■]

　　四、不同决策模式的对比总结

　　根据求解出的集中决策与分散决策的最优解情况(如表3-2所示)，进行对比分析。

　　表2 集中决策与分散决策最优取值的对比

　　其中，G=■+■，A=■+■，B=■

　　给各参数赋值，以便于将集中决策与分散决策下决策变量对比可视化。

　　表3 参数的赋值

　　表4 集中决策与分散决策最优取值的对比(赋值后)

　　结论1：农户的最优预冷努力水平在集中决策模式下高于分散决策模式中。集中决策下，农户的最优预冷努力水平为e1**，分散决策下农户的最优预冷努力水平为e1*，可求得e1**-e1*=■[■+G-c2-w]，由于假定，p>w+c2即■+G>c2+w，由此可以判断出e1**-e1*>0，即e1**>e1*。在集中决策情况下，农户会更倾向于提高产地遇冷努力水平投入。

　　结论2：集中决策下，市场售价高于分散决策中的售价。通过对比发现，由于集中决策情况中，农户和生鲜电商追求共赢。使得农户提高预冷水平，提升农产品品质，降低损耗率。在市场中，可增加消费者对生鲜品新鲜度的满意度，获得更大的市场，使得售价可在一定程度内提升。使得农户和生鲜电商获益。

　　结论3：集中决策的供应链总利润大于分散决策中的两方利润之和。双方在追求各自利益最大化时，农户由于处于较弱地位，为了降低成本减少产地遇冷投入。因此，生鲜电商需要给予农户激励机制，进行利益分担等供应链协调，向集中决策模式努力，提升生鲜品新鲜度，促进农户及生鲜电商高质量发展，实现供应链协调稳定。

　　(作者单位：北京物资学院)