考慮簽約模式和消費者偏好的直播雙渠道供應(yīng)鏈定價決策

梁喜　徐夢

摘要：在制造商擁有傳統(tǒng)零售渠道和直播電商渠道的雙渠道供應(yīng)鏈中，引入消費者對直播電商渠道的偏好參數(shù)，探討直播電商平臺跟主播簽約與不簽約兩種模式中相關(guān)參數(shù)對供應(yīng)鏈成員定價及利潤的影響。結(jié)果表明，在不簽約和簽約兩種模式中，隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，制造商的利潤先減少后增加，直播電商平臺利潤會增加；隨著主播傭金比例的增加，制造商利潤會減小，直播電商平臺利潤會增加；隨著直播電商平臺抽成比例的增加，制造商利潤不受影響，直播電商平臺利潤會增加。在簽約模式下，隨著直播電商平臺營銷努力水平的增加，制造商的利潤會增加，只有當(dāng)營銷努力成本較低時，直播電商平臺利潤才會增加。相對于不簽約模式，制造商利潤在簽約模式下始終更高，只有當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好較大且直播電商平臺的抽成比例較高時直播電商平臺的利潤才更高。

關(guān)鍵詞：消費者渠道偏好；直播電商雙渠道；平臺營銷努力；傭金

一、引言

2020年，疫情導(dǎo)致傳統(tǒng)實體店受到重創(chuàng)，為解決產(chǎn)品庫存積壓問題以及尋求新的出路，直播帶貨應(yīng)運而生。直播帶貨不僅是一種新型的營銷手段，在某種程度上對品牌也起到了一定的宣傳作用。相比于電商平臺的網(wǎng)絡(luò)分銷及代銷渠道，直播電商渠道打通了消費者與制造商之間的交流互動通道，主播的在線展示與答疑也讓消費者對產(chǎn)品的了解更加直接與深入；相比于傳統(tǒng)零售渠道，直播電商渠道具有方便快捷、價格低廉、新穎有趣等優(yōu)勢，吸引了越來越多的消費者涌入直播間進(jìn)行消費。目前淘寶、拼多多、京東等電商平臺開啟了商家及主播帶貨模式，抖音、快手、西瓜等短視頻平臺也紛紛引入網(wǎng)紅和明星加入直播帶貨行列。根據(jù)第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展統(tǒng)計報告》顯示，截至2020年12月，我國網(wǎng)絡(luò)直播用戶規(guī)模達(dá)6.17億，較2020年3月增長5703萬，其中，電商直播用戶規(guī)模為3.88億，較2020年3月份增長1.23億。由于直播帶貨發(fā)展的過于迅速，帶貨能力較強的主播較為稀缺，直播電商平臺會考慮與主播進(jìn)行簽約，同時也會付出簽約費用及營銷努力。對于直播電商平臺來說，在什么條件下與主播簽約能夠達(dá)到提升收益的目的？對于制造商來說，開通直播電商渠道后，對傳統(tǒng)零售渠道會產(chǎn)生怎樣的影響？這些都是目前直播帶貨模式給供應(yīng)鏈成員亟待解決的問題。

已有關(guān)于直播服務(wù)供應(yīng)鏈的研究文獻(xiàn)主要關(guān)注直播賣家留住客戶的方法、主播是否加入工會聯(lián)盟、直播電商對消費者購買意愿及信任的影響、直播平臺最優(yōu)抽成比例以及盈利不足的原因、直播商業(yè)模式對企業(yè)的利潤影響、直播電商在農(nóng)產(chǎn)品銷售中的作用和問題等方面。Wongkitrungrueng等使用混合定量和定性方法，分析直播賣家在獲取和留住客戶方面采用的四種銷售方法和十二種策略。Wang等構(gòu)建了直播工會聯(lián)盟與主播之間的博弈模型，研究工會聯(lián)盟薪酬機制對主播選擇是否加入工會聯(lián)盟的影響及主播在兩種選擇中最優(yōu)的努力決策。Sun等從 IT 可供性的方面構(gòu)建了理論模型，研究直播對消費者購買意愿的影響情況。Ming等研究了直播平臺、觀眾、直播和網(wǎng)友的社交臨場感如何影響消費者信任和購買沖動。鄭森圭等在委托代理模式中研究簽約與不簽約兩種模式中直播平臺打賞的最優(yōu)抽成比例并探討目前市場上直播平臺盈利不足的主要原因。劉運國等從成本動因和收入動因兩個方面探究了虎牙游戲采用互聯(lián)網(wǎng)直播商業(yè)模式對企業(yè)利潤的影響。王玉霞等發(fā)現(xiàn)直播電商是農(nóng)產(chǎn)品銷售新的契機，并分析了直播電商帶動農(nóng)產(chǎn)品銷售的運作流程、模式及存在的問題。丁佳敏等探討了餐飲O2O外賣顧客信任受到網(wǎng)絡(luò)直播的影響，研究發(fā)現(xiàn)顧客信任隨著網(wǎng)絡(luò)直播的內(nèi)容、主體、方式、時間、次數(shù)增加而加強。劉佳等通過對選擇網(wǎng)絡(luò)直播購物的消費者問卷調(diào)查發(fā)現(xiàn)隨著消費者感知產(chǎn)品質(zhì)量及感知產(chǎn)品價值的增加，消費者購買意愿也會隨之增加。

已有關(guān)于雙渠道供應(yīng)鏈的研究文獻(xiàn)主要關(guān)注渠道選擇、定價決策，相關(guān)參數(shù)對雙渠道的影響以及開通雙渠道的條件。Chen等研究發(fā)現(xiàn)制造商引入直銷渠道可以提高制造商和供應(yīng)鏈的利潤，當(dāng)零售渠道中銷售額較高時，對傳統(tǒng)零售商也是有利的。Wang等研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)零售商雙渠道模式比制造商雙渠道模式吸引消費者選擇在線渠道。Yu等構(gòu)建制造商直接渠道和間接渠道的雙渠道供應(yīng)鏈模型，比較分析間接渠道分別為分銷及代銷時消費者渠道偏好差距對制造商雙渠道結(jié)構(gòu)選擇的影響。Chen等在集中于分散模型中引入零售服務(wù)、制造商的直接服務(wù)和質(zhì)量努力，得到供應(yīng)鏈成員的最優(yōu)均衡解。Zhang等研究擁有間接分銷渠道與直銷渠道的制造商分別在雙渠道中銷售高、低質(zhì)量產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品類型決定了制造商的最佳分銷策略。周建亨等研究了線下渠道產(chǎn)品體驗度及雙渠道質(zhì)量配置差異對擁有線下零售渠道的制造商開通直銷渠道的影響。梁喜等等分析了價格競爭系數(shù)、網(wǎng)上直銷成本和傭金比例系數(shù)對網(wǎng)上直銷雙渠道、網(wǎng)上分銷雙渠道和網(wǎng)上代銷雙渠道定價、利潤的影響，通過比較分析得到最優(yōu)渠道選擇及其臨界值。黃甫等比較了傳統(tǒng)單一零售渠道模型、雙渠道集中決策模型和雙渠道分散決策模型的定價，產(chǎn)品質(zhì)量及利潤，得到供應(yīng)鏈成員最優(yōu)渠道選擇及定價決策。張霖霖等在不同權(quán)力結(jié)構(gòu)的雙渠道結(jié)構(gòu)中，研究市場潛在需求和各自渠道市場份額對雙渠道統(tǒng)一定價的影響。鐘玲等研究了風(fēng)險對沖機制對制造商開通直銷渠道的影響，并得到供應(yīng)鏈成員的最優(yōu)定價及利潤。

綜上所述，在直播服務(wù)供應(yīng)鏈的現(xiàn)有文獻(xiàn)中，出于簡化模型均只考慮直播電商單一渠道結(jié)構(gòu)，尚未發(fā)現(xiàn)有文獻(xiàn)在雙渠道結(jié)構(gòu)下研究直播服務(wù)供應(yīng)鏈的決策問題；在雙渠道供應(yīng)鏈的現(xiàn)有文獻(xiàn)中，主要關(guān)注直銷、分銷及代銷雙渠道結(jié)構(gòu)，尚未發(fā)現(xiàn)有文獻(xiàn)考慮直播電商渠道的雙渠道供應(yīng)鏈決策問題。因此，本文在雙渠道供應(yīng)鏈研究框架下，構(gòu)建由制造商主導(dǎo)的傳統(tǒng)零售渠道和直播電商渠道并存的直播雙渠道供應(yīng)鏈系統(tǒng)，引入消費者對直播電商渠道的偏好參數(shù)、主播和電商平臺的傭金比例參數(shù)以及電商平臺的營銷努力水平，探討直播電商平臺與主播是否簽約兩種模式下的直播雙渠道供應(yīng)鏈定價決策問題，旨在為制造商和直播電商平臺優(yōu)化決策提供理論指導(dǎo)和借鑒。

二、模型描述和基本假設(shè)

（一）模型描述

本文研究由一個制造商、一個傳統(tǒng)零售商、一個主播及一個直播電商平臺組成的直播電商雙渠道供應(yīng)鏈，制造商在傳統(tǒng)零售渠道的基礎(chǔ)上引入直播電商渠道，其中制造商只生產(chǎn)一種產(chǎn)品。直播電商雙渠道直播電商平臺跟主播之間的關(guān)系根據(jù)模式的不同分為不簽約和簽約兩種，直播電商平臺通過比較兩種模式的利弊來選擇是否與主播簽約。

不簽約模式是指在直播電商雙渠道中，直播電商平臺不與主播簽約，此時，直播電商平臺不會為主播提供營銷努力。主播的利潤來源于制造商支付的固定費用，也稱“坑位費”，以及主播從制造商處獲得一定比例的傭金，該傭金可理解為利潤分成，直播電商平臺的收入來源為主播帶貨利益抽成。

簽約模式是指在直播電商雙渠道中，直播電商平臺與主播簽約，主播除了從制造商處獲得的“坑位費”、傭金外，還有從直播電商平臺獲得的固定簽約費，在簽約模式下，直播電商平臺會為主播直播帶貨提供營銷努力，如通過在平臺內(nèi)進(jìn)行算法匹配消費者推送、熱門推薦位等對主播直播帶貨進(jìn)行宣傳。在平臺外通過廣告宣傳等對主播直播帶貨進(jìn)行宣傳。直播電商平臺的收入同樣來源于主播帶貨的利潤抽成，但由于一般選擇簽約的主播帶貨轉(zhuǎn)化率較強，且簽約后直播電商平臺會提供營銷努力，選擇簽約在一定范圍內(nèi)能夠提高直播電商渠道的需求，增加直播電商平臺收益。供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

（二）基本假設(shè)

1.A表示市場上產(chǎn)品的潛在總需求量。

2.θ表示消費者對直播電商渠道的偏好，1-θ表示消費者對傳統(tǒng)零售渠道偏好，0＜θ＜1。

3.k表示不同渠道間的價格交叉彈性系數(shù)，0<k<1。

4.s表示簽約模式中，直播電商平臺提供的營銷努力水平。

5.τ表示簽約模式中，直播電商平臺所提供營銷努力的彈性系數(shù)，0＜τ＜1。

6.η表示在簽約模式中，直播電商平臺提供的營銷努力的成本系數(shù)，0＜η＜1，參照，營銷努力成本為c（s）=■ηs2。

7.α表示主播從制造商處獲得的傭金比例，取0＜α＜1。

8.T表示主播從制造商處獲得的固定服務(wù)費用，即“坑位費”。

9.β表示直播電商平臺從直播所獲傭金中提取的抽成，即抽成比例，取0＜β＜1。

10.F表示簽約模式中，直播電商平臺支付給主播的固定簽約費用。

11.c表示制造商單位銷售成本，為簡化計算，假設(shè)c=0。

12.w表示傳統(tǒng)零售渠道批發(fā)價格。

13.p■■、p■■分別表示傳統(tǒng)零售價格和直播電商價格。

14.D■■、D■■分別表示傳統(tǒng)零售渠道、直播電商渠道的需求量。

15.π■■、π■■、π■■、π■■分別表示制造商、傳統(tǒng)零售商、主播及直播電商平臺利潤。

16.制造商與傳統(tǒng)零售商之間存在stackelberg博弈，本文假設(shè)制造商為主導(dǎo)者，考慮供應(yīng)鏈成員之間信息對稱。

說明：上標(biāo)i=Y、B分別代表主播簽約和不簽約兩種模式，上標(biāo)“*”表示最優(yōu)定價決策

三、模型建立

（一）不簽約模式（BQ）

在BQ模式下，線下渠道、直播電商渠道需求函數(shù)分別為：

D■■＝（1-θ）A-p■■+kp■■（1）

D■■=θA-p■■+kp■■（2）

制造商、傳統(tǒng)零售商、主播及直播電商平臺利潤分別為：

π■■=wD■■+（1-α）p■■D■■-T（3）

π■■=（p■■-w）D■■（4）

π■■=α（1-β）p■■D■■+T（5）

π■■=αβp■■D■■（6）

將式（1）、（2）分別帶入式（3）、（4）、（5）（6），采用逆向求解法，式（4）對p■■求二階偏導(dǎo)得■=-2<0，故式（5）是p■■的嚴(yán)格凹函數(shù)，令■=0，得最優(yōu)解p■■，將p■■代入式（3）并對p■■、wB求二階偏導(dǎo)，得海塞矩陣為負(fù)定矩陣，則π■■是關(guān)于p■■、wB的聯(lián)合凹函數(shù)，聯(lián)立■=0，■=0，得最優(yōu)解p■■、p■■，將得到的最優(yōu)解回代上述各式，得到不簽約模式下各均衡解如表1所示。

命題1：在BQ模式中，■＜0，■＜0。

命題1表明，在BQ模式中，隨著消費者對直播電商渠道偏好及主播傭金比例的增加，制造商批發(fā)價格均會隨之減小。主播傭金比例提高，會激勵主播提供更高質(zhì)量的帶貨努力，吸引更多顧客到直播電商渠道，制造商則會通過降價來提升傳統(tǒng)零售渠道競爭力。

命題2： 在BQ模式中，■<0，當(dāng)0<θ<θ1時，■<0，當(dāng)θ1<θ<1時，■>0；■>0，■>0；當(dāng)0<θ<θ2時，p■■>p■■，當(dāng)θ2<θ<1時，p■■<p■■。其中，θ1=■；θ2＝■。

命題2表明，在BQ模式中，傳統(tǒng)零售渠道零售價格會隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加而減小，直播電商價格會隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加而增加；當(dāng)滿足0＜θ＜θ1時，傳統(tǒng)零售價格與主播傭金比例負(fù)相關(guān)，當(dāng)滿足θ1＜θ＜1時，傳統(tǒng)零售價格與主播定金比例系數(shù)正相關(guān)；而隨著主播傭金比例的增加，直播電商價格會隨之增加；當(dāng)滿足0＜θ＜θ2時，傳統(tǒng)零售渠道價格大于直播電商價格，當(dāng)滿足θ2＜θ＜1時，直播電商價格大于傳統(tǒng)零售渠道價格。當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好較大時，直播電商價格升高過多會流失部分對價格較為敏感的顧客，此時傳統(tǒng)零售渠道會抓住機會適當(dāng)提高價格，但始終會控制價格小于直播電商渠道。

命題3：在BQ模式中，當(dāng)0＜θ＜θ3時，■<0，θ3<θ<1時，■>0，■＜0；■<0，■>0；■>0，■>0，■<0，■>0；■＞0，■>0。其中，θ3＝■■。

命題3表明，在BQ模式中，當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好滿足0<θ<θ3時，制造商利潤會隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加而減小，當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好滿足θ3<θ<1時，制造商利潤會隨著主播傭金比例的增加而增加；隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，傳統(tǒng)零售商利潤會減小，主播和直播電商平臺利潤均會隨之增加；隨著直播電商平臺抽成比例的增加，主播利潤會減小，直播電商平臺利潤會增加。由于制造商批發(fā)價格隨著主播傭金比例的增加始終減小，傳統(tǒng)零售渠道價格隨著主播傭金比例的增加先減少后增加，當(dāng)傭金比例較小時，傳統(tǒng)零售價格的降低量小于制造商批發(fā)價格的降低量，故傳統(tǒng)零售商利潤隨著傭金比例的增大始終會增大。

（二）簽約模式（YQ）

在簽約模式下，線下渠道、制造商直銷渠道、直播電商渠道需求函數(shù)分別為：

D■■=（1-θ）A-p■■+kp■■（7）

D■■=θA-p■■+kp■■（8）

制造商、傳統(tǒng)零售商、主播及直播電商平臺利潤分別為：

π■■=wD■■+（1-α）p■■D■■-T（9）

π■■=（p■■-w）D■■（10）

π■■=α（1-β）p■■D■■+T+F（11）

π■■=αβp■■D■■-F-■ηs2（12）

將式（8）、（9）、（10）分別帶入式（9）、（10）、（11）、（12）中，采用逆向求解法，式（10）對p■■求二階偏導(dǎo)得■＝-2＜0，故式（12）是p■■的嚴(yán)格凹函數(shù)，令■＝0，得最優(yōu)解p■■，p■■將代入式（9）并對p■■、wY求二階偏導(dǎo)，得海塞矩陣為負(fù)定矩陣，則π■■是關(guān)于p■■、wY的聯(lián)合凹函數(shù)，聯(lián)立■=0，■=0，得最優(yōu)解p■■、wY*，將得到的最優(yōu)解回代上述各式，得到簽約模式下各均衡解如表2所示。

命題4：在YQ模式中，■＜0，■＜0，■＞0。

命題4表明，在YQ模式中，直播電商渠道主播傭金比例增加也會影響到競爭渠道的批發(fā)價格決策。消費者對直播電商渠道偏好和主播傭金比例的增加都會使制造商批發(fā)價格降低，直播電商平臺營銷努力水平的增加則會提升批發(fā)價格。在擁有傳統(tǒng)零售渠道和直播電商渠道的雙渠道供應(yīng)鏈中。受到直播電商平臺營銷努力的影響，品牌知名度提升，故傳統(tǒng)零售渠道批發(fā)價格也會相應(yīng)增加。

命題5：在YQ模式中，■<0，當(dāng)0<θ<θ4時，■＜0，當(dāng)0＜θ＜θ4時，■＞0，■>0；■>0，■>0，■>0；當(dāng)0<θ＜θ5時，p■■＞p■■，當(dāng)θ5<θ<1時，p■■<p■■。其中，

θ4＝■；

θ5=■。

命題5表明，在YQ 模式中，當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好增加時，傳統(tǒng)零售價格會減小以吸引更多顧客，直播電商價格則會增加；當(dāng)滿足0<θ<θ4時，傳統(tǒng)零售價格會隨著主播傭金比例的增加而降低，當(dāng)滿足0<θ<θ4時，傳統(tǒng)零售價格隨著主播傭金比例的增加反而會增加，直播電商價格則會隨著主播傭金比例的增加始終增加；傳統(tǒng)零售價格與直播電商價格均會隨著直播電商平臺營銷努力水平的增加而增大，這是由于直播電商平臺提供的營銷努力提升了品牌知名度。當(dāng)滿足0<θ<θ5時，傳統(tǒng)零售價格大于直播電商渠道，當(dāng)滿足θ5<θ<1時，直播電商價格大于傳統(tǒng)零售價格。在信息對稱的情況下，傳統(tǒng)零售商應(yīng)綜合考慮消費者對直播電商渠道偏好及主播傭金比例進(jìn)行定價決策。

命題6：在YQ模式中，當(dāng)0<θ<θ6時，■<0，θ6<θ<1時，■>0，■＜0，■>0；■<0，■>0，■>0；■>0，■>0，■＜0，■>0；■>0，■>0，■>0，當(dāng)0<η＜η1時，■>0，當(dāng)η1<η<1時，■<0。其中，θ6=■；

η1＝■；

X1＝17Aα2θ-17Aα2-40Aαθ+24Aθ-24A；

X2＝-24Aα2θ-24α2sτ+56Aαθ+56αsτ-32Aθ-32sτ；

X3＝-24Aα2θ+24Aα2+48Aαθ-48Aα-24Aθ+24A；

X4＝32Aα2θ+32α2sτ-64Aαθ-64αsτ+32Aθ+32sτ。

命題6表明，在YQ 模式中，制造商的利潤隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加先減小后增加，存在消費者對直播電商渠道偏好的閾值使得制造商利潤最低，隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，傳統(tǒng)零售商利潤會減小，主播及直播電商平臺利潤會增加；隨著主播傭金比例的增加，制造商利潤會減小，傳統(tǒng)零售商、直播及直播電商平臺利潤均會增加；隨著直播電商平臺抽成比例的增加，主播利潤會降低，直播電商平臺利潤會增加。隨著直播服平臺營銷的增加，制造商、傳統(tǒng)零售商、主播利潤均會增加，當(dāng)營銷努力成本滿足0＜η＜η1時，直播電商平臺利潤會隨著直播電商平臺營銷努力水平的增加而增加，當(dāng)營銷努力成本滿足η1＜η＜1時，直播電商平臺增加營銷努力水平反而會降低直播電商平臺利潤。

四、比較分析

命題7：在簽約和不簽約兩種模式中，存在：D■■>D■■；當(dāng)0＜θ＜θ7時，D■■>D■■，當(dāng)θ7<θ<1時，D■■<D■■。其中，

θ7=■。

命題7表明，在簽約模式下傳統(tǒng)零售渠道需求始終大于不簽約模式；當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好滿足0＜θ＜θ7時，不簽約模式下直播電商渠道需求大于簽約模式，當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好滿足時θ7＜θ＜1，簽約模式下直播電商渠道需求大于不簽約模式。

命題8：在簽約和不簽約兩種模式中，存在：wY*＞wB*；p■■>p■■；p■■>p■■。

命題8表明，簽約模式中制造商的批發(fā)價格、傳統(tǒng)零售價格及直播電商價格均大于不簽約模式。由于簽約模式中直播電商平臺付出了營銷努力水平，提升了產(chǎn)品的知名度，直播電商平臺選擇簽約模式能夠提高供應(yīng)鏈成員的整體定價。

命題9：在簽約和不簽約兩種模式中，存在：π■■>π■■；π■■>π■■；π■■>π■■；當(dāng)0<θ<θ9及0<β＜β1時，π■■>π■■，當(dāng)θ9<θ<1且β1<β<1時，π■■>π■■。其中，

θ8=■；

β1＝■；X5=（α■-8α+8）2（ηs■+2F））；

X6＝2Aαβ（17α2-40α+24）s；

X7＝8（α-1）（3α2βτ2-4αβτ2+2α2η-16αη+16η）s2+32F（α-1）（α2-8α+8）；

X8＝-48Aαsτ（α-1）2β；X9＝-32（α-1）2（αβτ2-2η）s2+128F（α-1）2。

X10＝2αsτ（A（17α2-40α+24）（θ-1）；

X11＝4（α-1）（3α-4）（2Aθ+sτ）；

X12＝24（α-1）2（θ-1）A；A13＝16（α-1）2（2Aθ+sτ）。

命題9表明，簽約模式下制造商、傳統(tǒng)零售商利潤以及主播利潤均大于不簽約模式，只有當(dāng)直播電商渠道份額滿足0＜θ＜θ９且直播電商平臺抽成比例滿足β1＜β＜1時，直播電商平臺利潤在簽約模式下大于不簽約模式，即當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好和直播電商平臺抽成比例均較大時，直播電商平臺會選擇與主播簽約，此時，供應(yīng)鏈中其他成員也會因此受益。

五、算例分析

（一）消費者對直播電商渠道偏好對于供應(yīng)鏈成員利潤的影響

令A(yù)＝100；α＝0.3；k=0.4；T=5；F=20；s=15；η=0.2；τ＝0.6；β＝0.45（根據(jù)命題9，固定β取值滿足β1＜β＜1，即β∈[0.44，0.5]），探討在兩種模式下，消費者對直播電商渠道偏好θ對于供應(yīng)鏈成員定價及利潤的影響。

由圖2可以看出，在兩種模式中，制造商利潤均隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加先減小后增加，即存在消費者對直播電商渠道偏好的閾值使得制造商利潤最低，在簽約模式下制造商的利潤始終大于不簽約模式。由圖3可以看出，在兩種模式下，消費者對直播電商渠道的偏好對傳統(tǒng)零售商的利潤影響較大，隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，傳統(tǒng)零售商的利潤會大幅度減小，主播及直播電商平臺的利潤均隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加而增加；相對于不簽約模式，在簽約模式下主播利潤會大幅度提升、傳統(tǒng)零售商利潤會小幅度提升；對于直播電商平臺來說，是否與主播簽約取決于消費者對直播電商渠道偏好的大小，存在消費者對直播電商渠道偏好的閾值θ6，若直播電商平臺抽成比例固定在較大值，當(dāng)滿足θ6＜θ＜1時，相對于不簽約模式，直播電商平臺選擇簽約模式利潤更大。

（二）主播傭金比例及直播電商平臺抽成比例對供應(yīng)鏈成員利潤的影響

令A(yù)＝100；k=0.4；T=5；F=20；s=15；η＝0.2；τ＝0.6；θ＝0.5（根據(jù)命題9，固定θ滿足θ6＜θ＜1，即θ∈[0.48，1]），根據(jù)現(xiàn)實情況，取α∈[0，0.5]，β∈[0，0.5]。探討在兩種模式下，主播傭金比例α、直播電商平臺抽成比例α對供應(yīng)鏈成員定價及利潤的影響。

由圖4可以看出，在兩種模式中，制造商利潤均與主播傭金比例負(fù)相關(guān)，與直播電商平臺抽成比例無關(guān)；相對于不簽約模式，當(dāng)直播電商平臺選擇與主播簽約時，制造商利潤更大。由圖5可以看出，在兩種模式中，傳統(tǒng)零售商利潤均會隨著主播傭金比例的增大而增加，與直播電商平臺抽成比例無關(guān)；當(dāng)直播電商平臺選擇與主播簽約時，相對于不簽約模式，傳統(tǒng)零售商的利潤會小幅度增加；相對于不簽約模式，主播傭金比例對傳統(tǒng)零售商利潤的影響在簽約模式下更大。

由圖6可以看出，在兩種模式中，主播的利潤隨著主播傭金比例的增加而增加，隨著直播電商平臺抽成比例的增加而減小，這與實際情況是相符合的；在簽約模式下，主播的利潤始終大于不簽約模式，實務(wù)中，主播會不斷提高自身知名度來吸引直播電商平臺與之簽約；相對于不簽約模式，主播傭金比例對主播利潤的影響在簽約模式中更大。由圖7可以看出，隨著主播傭金比例及直播電商平臺抽成比例的增加，直播電商平臺利潤均會增加；相對于不簽約模式，當(dāng)直播電商平臺選擇與主播簽約時，主播傭金比例及直播電商平臺抽成比例對直播電商平臺利潤的影響更大；若消費者對直播電商渠道偏好固定在較大值，當(dāng)主播傭金比例滿足β1＜β＜1時，相對于不簽約模式，制造商在簽約模式中利潤更大。

由表3可知，簽約模式下，隨著直播電商平臺營銷努力水平的增加，制造商、傳統(tǒng)零售商利潤均會增加，直播電商平臺隨著營銷努力水平的增加先增加后減小。這是由于當(dāng)營銷努力水平較大時，需要付出較大的營銷努力成本。

六、結(jié)語

本文在直播電商平臺跟主播簽約與不簽約兩種直播電商雙渠道中，分析消費者對直播電商渠道偏好、主播傭金比例、直播電商平臺抽成比例與營銷努力水平對供應(yīng)鏈成員定價及利潤的影響。得到結(jié)論如下：1.在不簽約模式中：（1）隨著消費者對直播電商渠道偏好及主播傭金比例的增加，批發(fā)價格均會降低。（2）隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，傳統(tǒng)零售價格會降低、直播電商價格會升高；隨著主播傭金比例的增加，直播電商價格增加，當(dāng)消費者對直播渠道偏好較小時，傳統(tǒng)零售價格會降低；當(dāng)消費者對直播渠道偏好較大時，傳統(tǒng)零售渠道價格會升高；當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好較大時，直播電商價格才會高于傳統(tǒng)零售價格。（3）隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，制造商利潤先減小后增加，傳統(tǒng)零售商利潤會減小，主播與直播電商平臺利潤均會增加；隨著主播傭金比例的增加，制造商利潤會減小，傳統(tǒng)零售商、主播及直播電商平臺利潤均會增加；隨著直播電商平臺抽成比例的增加，主播利潤會減小，直播電商平臺利潤會增加。2.在簽約模式中：（1）隨著消費者對直播電商渠道偏好、主播傭金比例以及直播電商平臺營銷努力水平的增加，批發(fā)價格均會升高。（2）隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，傳統(tǒng)零售價格會減少，直播電商價格會升高；隨著主播傭金比例的增加，直播電商價格會升高，當(dāng)消費者對直播渠道偏好較小時，傳統(tǒng)零售價格會降低；（3）當(dāng)消費者對直播渠道偏好較大時，傳統(tǒng)零售價格會升高；（4）隨著消費者對直播電商渠道偏好的增加，制造商的利潤先減少后增加；傳統(tǒng)零售商利潤會減小，主播及直播電商平臺利潤會增加；隨著主播傭金比例的增加，制造商利潤會減小，傳統(tǒng)零售商、主播及直播電商平臺利潤均會增加；隨著直播電商平臺抽成比例的增加，主播利潤會減小，直播電商平臺利潤會增加；只有當(dāng)營銷努力成本較低時，隨著直播電商平臺營銷努力水平的增加，直播電商平臺利潤才會增加。3.在兩種模式比較中：（1）相對于不簽約模式，傳統(tǒng)零售渠道需求在簽約模式中更大；只有當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好較大時，相對于不簽約模式，直播電商渠道需求在簽約模式下才會更大。（2）相對于不簽約模式，供應(yīng)鏈成員在簽約模式下的定價始終更高。（3）相對于不簽約模式，簽約模式下的制造商、傳統(tǒng)零售商、主播的利潤更高，而只有當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好較大且直播電商平臺的抽成比例較高時直播電商平臺的利潤才更高。

根據(jù)以上結(jié)論可以得出以下管理啟示：

第一，制造商。相對于不簽約模式，直播電商平臺與主播簽約能夠增加制造商利潤。在直播電商雙渠道中，制造商在簽約模式中可采取與直播電商平臺進(jìn)行利潤分成的方式來促進(jìn)直播電商平臺與主播簽約，使制造商與直播電商平臺達(dá)到雙贏。第二，傳統(tǒng)零售商。相比于直播電商平臺與主播簽約對傳統(tǒng)零售商的影響，消費者對直播電商渠道偏好對傳統(tǒng)零售商利潤影響更大，故傳統(tǒng)零售商應(yīng)努力提升線下服務(wù)努力水平以擴(kuò)大自身渠道優(yōu)勢，從而吸引更多的消費者。第三，直播電商平臺。只有當(dāng)消費者對直播電商渠道偏好較大且直播電商平臺將抽成比例控制在一定范圍時，與主播簽約才是最優(yōu)選擇。在簽約模式中，直播電商平臺應(yīng)努力將營銷努力成本控制在較低水平并不斷提升營銷努力水平，才能持續(xù)增加自身利潤。

本文將直播電商平臺提供的營銷努力水平看成外生變量，在簽約模式中僅探討其對供應(yīng)鏈成員定價及利潤的影響。在未來的研究中，可著重探討制造商與直播電商平臺在簽約模式下的利潤協(xié)調(diào)以及直播電商雙渠道的最優(yōu)營銷努力決策問題。

參考文獻(xiàn)：

[1]C.C.速讀第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》（附報告下載）[EB/OL]．[2021-02-03].https：//news.znds.com/article/52203.html，2021-02-03.

[2]Wongkitrungrueng A，Dehouche N， Assarut N.Live streaming commerce from the sellers’perspective： implications for online relationship marketing[J].Journal of Marketing Management，2020，36（5-6）：488-518.

[3]Wang X，Tao ZY，Liang L，et al.An analysis of salary mechanisms in the sharing economy：The interaction between streamers and unions[J].International Journal of Production Economics，2019，214：106-124.

[4]Sun Y，Shao X，Li X，et al.How live streaming influences purchase intentions in social commerce：An IT affordance perspective[J].Electronic Commerce Research and Applications，2019，37：100886.

[5]Ming J，Jianqiu Z，Bilal M，et al. How social presence influences impulse buying behavior in live streaming commerce？The role of SOR theory[J].International Journal of Web Information Systems， 2021.

[6]鄭森圭，蘇丹華，汪壽陽.直播平臺打賞收入分成模式研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2020（40）：1221-1228.

[7]劉運國，陳詩薇，柴源源.游戲直播商業(yè)模式對企業(yè)業(yè)績的影響研究——基于虎牙直播的案例[J].財會通訊，2021（04）：3-10.

[8]王玉霞，高維全.直播電商賦能下農(nóng)產(chǎn)品營銷模式優(yōu)化研究[J].價格理論與實踐，2021（02）：119-122.

[9]丁佳敏，陳軍飛.網(wǎng)絡(luò)直播對餐飲O2O外賣顧客信任的影響研究[J].運籌與管理，2021（30）：221-226.

[10]劉佳，鄒韻婕，劉澤溪.基于SEM模型的電商直播中消費者購買意愿影響因素分析[J].統(tǒng)計與決策，2021（37）：94-97.

[11]Chen X，Zhang H，Zhang M，et al. Optimal decisions in a retailer Stackelberg supply chain[J].International Journal of Production Economics，2017，187：260-270.

[12]Wang RF，Li B，Li ZH，et al.Selection policy for a manufacturer's online channel：do it oneself or cooperate with retailers[J].Ima Journal of Management Mathematics，2018（29）：393-414.

[13]Yu YG，Sun LB，Guo XL.Dual-channel decision in a shopping complex when considering consumer channel preference[J].Journal of the Operational Research Society，2020（71）：1638-1656.

[14]Chen JM，Zhang W，Liu ZY.Joint pricing，services and quality decisions in a dual-channel supply chain[J].Rairo-Operations Research，2020，54：1041-1056.

[15]Zhang Z，Song HM，Shi V，et al. Quality differentiation in a dual-channel supply chain[J].European Journal of Operational Research，2021，290：1000-1013.

[16]周建亨，張志芳.考慮產(chǎn)品體驗性的雙渠道供應(yīng)鏈價格及質(zhì)量決策[J].工業(yè)工程與管理，2017（22）：107-113.

[17]梁喜，蔣瓊，郭瑾.不同雙渠道結(jié)構(gòu)下制造商的定價決策與渠道選擇[J].中國管理科學(xué)，2018（26）：97-107.

[18]黃甫，宋華明，楊慧.基于消費者接受程度的雙渠道產(chǎn)品價格和質(zhì)量決策研究[J].工業(yè)工程，2019（22）：45-52+60.

[19]張霖霖，孫坤鵬.不同權(quán)力結(jié)構(gòu)的雙渠道供應(yīng)鏈中價格一致策略研究[J].價格月刊，2019（09）：13-19.

[20]鐘玲，聶佳佳.制造商風(fēng)險對沖機制對開通直銷渠道的影響[J].管理工程學(xué)報，2021（35）：220-228.

[21]Ma P，Wang HY，Shang J.Supply chain channel strategies with quality and marketing effort-dependent demand[J].International Journal of Production Economics，2013，144（2）：572-581.

（作者單位：重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）