2022年（第二十届）中国物流学术年会跨年会平台及供应链的定价、激励、决策研究专题分论坛于2023年2月26日在江苏省南京市举行。论坛由华东交通大学交通运输与物流学院副院长甘卫华教授主持，邀请了武汉科技大学王勇教授等6位嘉宾发表了专题演讲，在甘卫华教授致欢迎词并对各位嘉宾作简要介绍后，各位嘉宾依次分别展开演讲。主要内容如下：
一、覃雪莲 华中科技大学博士后
演讲题目：Optimal Combination between Selling Modern and Logistic Service Inan E-Commerce Market
覃雪莲博士首先介绍了自己今年的研究方向，一直围绕着电商平台供应链中的物流服务模式相关问题进行研究。此次分享的这篇论文探讨的是平台销售模式和物流服务模式的最优组合策略。随后开展了对论文的主要讲解。
其次，介绍了电商平台的reselling模式与平台型的marketplace模式，但无论是电商平台采用这种转售的reselling模式还是这种平台型的marketplace模式，物流服务都可以由不同的供应链主体来提供。
随后，基于企业实际情况提出了四个具体研究问题：
1.哪种销售模式和物流服务模式的组合能够产生最高的物流服务质量或者是最低的零售价格？
2.不同销售模式和物流服务模式的组合将如何影响电商平台和产品供应商的盈利能力？
3.哪种组合能够产生最高的消费者剩余和社会福利？
4.如果考虑电商平台和产品供应商的这种交互影响，那么哪种组合会成为最终的市场均衡？
具体研究步骤：介绍模型的四种供应链情形，平台销售模式和物流服务模式两两组合可以形成如下四种供应链情形啊，rs情形下由平台采用reselling模式。物流服务由供应商supplier提供。rp情况下平台采用reselling模式，物流服务由平台提供。ms情形下平台采用marketplace模式，物流服务由供应商supplier提供，mp情形下啊平台采用marketplace模式。物流服务则由平台来提供。随后提出模型假设，假设一就是供应商和平台都具有提供物流服务的能力，且提供质量水平为s的物流服务将产生固定成本k的s方；假设二为供应商和电商平台他们具有相同的物流服务能力。假设三为如果电商平台选择采用这个marketplace模式，它收取的这个佣金率是固定的。
结合上图，得出以下结论：
1.当物流服务成本绩效较高时，rs情形下的零售售价格最低，反之ms情形下的零售价格最低。
2.比较供应商的利润发现当物流服务成本绩效很高的时候啊，rp情况下供应商利润最高。反之ms情况下的供应商利润最高。
3.比较平台的利润我们可以发现就是说随着物流服务成本绩效的提高，就是平台的偏好情形会在mp、ms和rp三种这个情形下发生转变。主要原因是双重边际效应和这个渠道控制权的影响。
4.当物流服务成本绩效较高时，rp情形下的消费者剩余最高。反之ms情形下的消费者剩余最高。
二、王勇 武汉科技大学教授、高级经济师
演讲题目：Numerical Analysis and Service Quality Evaluation of the FreshAgricultural Produce Supply Chain Platform
王勇教授首先对自己近年来的研究领域和所做项目进行了简单介绍，主要做了生鲜物流平台、智慧物流运营平台等项目。接下来，王勇教授介绍了文章的主要工作量和章节。
王教授演讲的文章主要聚焦于生鲜农产品的供应链平台上，结合了企业实际数据进行数值分析，对服务质量进行评价。在评价指标的基础之上，主要对评价指标和评价权重这两个方面进行了分析。
具体在三个方面进行了探讨：一是结合商务部关于生鲜农产品的指标，进一步进行了指标的构建；二是运用了多准则的灵敏度分析方法；三是通过Matlab包括编程方法实验检验来进行数值分析，对评价的结果进行分析，提出最终结论。
在对结果的分析时结合了物流、资金流、信息流和业务流四个供应链协调的主要方面。并提到文章的创新点：一是区别于传统的以协调为基础的服务，本文致力于服务供应链的评价标准；二是设计问卷进行数据收集；三是提出了一种改进的MCDN评价指标敏感性的分析方法，以指导优化决策，丰富了理论研究成果。最终研究结论结论：资金流动对生鲜农产品供应链平台的影响最为敏感，这意味着在做出优化决策时应对其进行设计和实施。
最后，王教授就问卷收集情况进行了介绍，并且提出在后续研究中可以进一步考虑扩展到其他新鲜农产品流通领域和业态，例如农产品流通及社区生鲜领域。
三、汪传雷 安徽大学物流与供应链研究中心主任、教授
演讲题目：新能源汽车产业供应链风险及其韧性策略
汪传雷教授先向大家介绍了研究新能源汽车产业这一课题的现实背景，即近年来新能源汽车发展迅速，举例比亚迪、未来、大众、上海一汽等汽车品牌正在向新能源快速转型。
（一）新能源汽车产业供应链生态
涵盖范围：即整车、关键零部件、应用、配套和服务，其中整车包括了轿车、乘用车、公共汽车、干线运输车、城乡配送车、特种搬运车（园区、港区）等。关键零部件主要是电池、电驱、电控核心三电技术。汪教授指出新能源汽车更加重视服务，包括了售后、维修、保养、救援，因此企业一般也会联系经济景气、生产活跃度、生活民生指数等。并介绍了零部件供应物流、整车销售物流、售后备件物流、场景物流的特点，尤其指出整车销售物流的运输工具有特殊要求，支付要求高的特点。
（二）新能源汽车产业链供应链风险
存在核心技术、配套零部件（关键材料、核心设备受制于人等）、产业链上中下游总体配套风险（配套成本高等）、产业链市场风险（产业同质化等）、产业链衔接风险（技术支撑缺乏等）、应用示范推广不足（激励机制不足等）、标准体系不完善（整车标准不一等）、机会主义的风险（监督和控制机制难以有效实施、增加协调运行成本等）。
（三）产业链供应链风险韧性策略
汪教授提出的五点策略如下：（1）打破信息茧房，驶离“信息孤岛”。（2）重视知识逆流，实现知识由高校（科研院所）与企业间的双向流动，拓展实力，促进共同发展。（3）理清产业供应链图谱，打破专利壁垒。（4）完善产业供应链标准，通过完善标准体系、弥补标准不足等措施。（5）实现供应链网联，可以是物流公司担任中介作用，更好的实现上下游企业链接，产生更大效益。
汪教授在介绍概念时密切联系企业实际，分享了许多与企业相关的实际案例。最后，解答了对韧性这一概念的理解，即在受到冲击的时候，始终能够维持比较稳定的发展的情况。
四、程永宏 安徽工程大学经济与管理学院副教授
演讲题目：政府补贴下再制造供应链的决策与协调优化研究
程教授首先介绍了再制造的产生背景及产品优势：随着电子产品的周期越来越短，报废产品对环境污染的压力也逐渐增大，再制造商品在节能减排的优势逐步凸显，基于此，对再制造商品供应链进行研究很有必要。随后，程永宏教授通过总结其他学者的研究，提出了三个研究问题：
1.在政府补贴下，制造商和零售商如何优化定价和渠道协调？
2.政府补贴对不同渠道的新产品（再制造）的最优价格以及双渠道供应链的利润有什么影响？
3.制造商如何设计协调合同以确保零售商在政府补贴下的双渠道供应链中的合作？
紧接着，程永宏教授将现实状况抽象为数学问题，通过The Centralized Decision-Making Model、TheDecentralized Decision-Making Model得到推论，并通过数值仿真得到推论的验证，进而得到管理启示。
1.在集中决策中，新产品的销售价格不会随着补贴的增加而改变。新产品的销售价格不会随着补贴水平的提高而改变。但在分散决策中，新产品（再制造产品）的最佳价格将下降。但在分散决策中，新产品（再制造）的最优价格会下降，而再制造产品的最优价格随补贴水平变化的程度为 再制造产品的最优价格相对于补贴水平的变化程度要大于新产品的最优价格。补贴水平的变化程度大于新产品的最优价格。
2.不管是集中式还是分散式的决策，消费者对新产品的需求都会随着补贴水平的变化而变化。决策，消费者对新产品的需求会随着补贴水平的提高而减少。补贴水平的增加而减少，但消费者对再制造产品的需求会增加。再制造产品的消费者需求会增加，而消费者需求随补贴水平的变化程度在集中决策的情况下，消费者对补贴水平的需求程度会随着补贴水平的提高而减少，但消费者对再制造产品的需求会增加。集中决策中消费者需求随补贴水平变化的程度 的消费者需求随补贴水平的变化程度要大于的变化程度要比 分散决策。
3.只有制造商根据政府的补贴水平动态调整合同内的批发价格和固定费用。政府的补贴水平，然后由两部分组成的关税合同可以实现供应链系统的协调。合同可以实现供应链系统的协调
五、汪凌 华东交通大学经济管理学院副教授
演讲题目：网络货运平台中的车货匹配分析
汪凌教授首先为我们介绍了公路货运的现状、优缺点，延伸至网络货运平台及车货匹配方法等聚焦点，分析了多种车货匹配优化方法研究。
（一）基于双方主体匹配意愿与公平性的车货匹配优化
基于车货双方主体匹配意愿与公平性，构建车货匹配多目标决策模型，实现车货双方主体满意公平匹配目标。具体分析步骤如下：
1.建立车货匹配评价指标体系。
2.确定车货双方主体期望指标满意度。
3.期望指标满意度和信赖指标满意度集结。
4.车货双方主体整体满意度最大及体现公平性的决策模型。
（二）基于车、货、平台利益的车货匹配优化
考虑车货双方平均送达时间满意度、平均运输成本、以及平台收益，构建车货匹配联合决策模型，实现车货匹配优化目标。具体步骤如下：
1.建立车货平均送达时间满意度函数。
2.确定运输成本函数。
3.确定平台收益函数。
4.根据平均送达时间满意度函数、平均运输成本函数，平台收益函数，构建车货匹配联合决策模型。
（三）基于主体心理预期与感知的车货匹配优化
基于车货双方主体评价期望与感知信息，构建车货匹配多目标决策模型，实现车货有效匹配的科学决策与快速响应。具体步骤如下：
1.构建车主对货主关于评价指标的益损矩阵、货主对车主关于评价指标的益损矩阵，建立车货双方益损矩阵。
2.根据益损矩阵确定车主、货主双方的前景值，得到双方的综合前景值。
3.基于主体心理预期与感知的车货匹配决策模型
最后通过实例分析为我们验证了研究结果。
六、万谧宇 华东交通大学交通运输工程学院讲师
演讲题目：汽车分时租赁下消费者出行模式选择行为分析
追溯至2016年左右，共享汽车受到社会关注的同时也饱受争议，有一些人认为共享汽车是一种未来的出行模式，它的市场规模会越来越高涨，甚至各种共享系的品牌都会得到巨额融资，然而从2018年起，共享汽车的发展却呈现完全相反的趋势，这种乐观与现实相悖的现象不得不让人思考，在共享汽车还未失败的当时，共享汽车模式的实践会不会失败。通过简单的数据查询，共享汽车实际上很明显会面临失败，当一个新兴的模式出现之后，它一定要产生高于传统模式的价值才有存在的意义，而共享所能创造的额外价值是通过消费者间的共用，使同样的资源服务更多的人，从而达到同样用车需求下，路面上车辆减少、资源的利用效率提升等效果，但从实际数据看（EVCARD及GoFun的日订单量、车辆规模等），它实际上并没有提高车辆的利润。
对于共享汽车失败原因这一问题，提出了以下观点：（1）规模效应；（2）消费者不规范使用；（3）公共资源缺乏。以上观点都有道理，但回到其根源性的问题：这个模式本身有没有提高效率的空间？效率为什么低下？从理论上，即从一个理想状态下是能够提高效率的，才能存在后续问题的解决，如果说在一个非常理想的状态下都不可能提高效率，那么后续问题都不用解决，我们就可以对它做一个判断。
万老师从消费者行为的角度来研究了这个问题，并提炼了两个关键的现象：第一个关键现象是即使私家车更划算，消费者也会选择分时租赁与网约车；第二个关键现象是网约车与分时租赁的出行里程具有明显的分层关系。基于这两个消费者消费者行为特征构建最优停止模型，并得出以下四条结论：（1）在均衡下，网约车、分时租赁与私家车出行的基本关系可以概括为互补的共存关系；（2）从消费者行为角度，网约车不会取代共享汽车，但租车（网约、共享）可能会使消费者放弃购车（价格足够低）；（3）网约车与共享汽车不是单纯替代关系，两者有互补关系；（4）共享汽车什么条件下能提高效率，如下图所示。
七、甘卫华 华东交通大学交通运输工程学院教授
演讲题目：基于奖惩机制的网络货运平台监管策略演化博弈分析
自2020年网络货运平台正式投入运营以来，为市场带来便利的同时，运输服务定价权混乱、平台和车主利润分成不合理、猎杀式收购、平台“二选一”、货损理赔难、追责难等诸多监管难题也逐渐显现。由于网络货运平台是数字经济中一种新型的基础设施，具有政府和行业协会双重职能，因此，迫切需要对这些数字平台进行创新监管。纵观平台监管模式及平台监管策略的现有文献，在考虑奖惩政策时没有考虑到动态特征，且没有考虑到不同奖惩政策组合情况下系统演化的结果，基于此，甘教授提出了四种不同的奖惩组合来探讨政府监管部门和网络货运平台在不同奖惩政策组合下的策略选择的问题。
基于双方的策略以及不同策略收益下的收益函数，构建整个系统的复制动态方程，并基于此方程探讨四种不同情形下的策略选择问题。在静态奖励和静态惩罚情形下，系统的演化路径是一个闭轨环线，双方的策略选择呈现一个周期性的行为，基于此，网络货运平台与政府监管部门间不存在演化稳定策略（ESS），任何微小的变化都会对双方的策略选择产生更大的影响。当初始状态发生变化时，系统将演化到不同的平衡状态，在每种情况下实现演化稳定策略（ESS）；在动态奖励与静态惩罚情形下，演化路径图为一个围绕起点的环线，相比于奖励为静态时，双方策略选择震荡程度更大，基于此，只有奖励政策为动态时，网络货运平台与政府监管部门之间仍不存在演化稳定策略（ESS）；在静态奖励与动态惩罚情形下，双方的策略随着时间和演化博弈的次数增加逐渐趋于稳定，此时双方之间存在演化稳定策略；在动态奖励与动态惩罚情形下，双方之间的演化策略最终也趋于稳定，在此基础上进一步探讨奖励和惩罚的程度对转化路径的影响，在保持其他参数不变的情况下，调整奖惩力度都会对双方策略变化造成影响，奖励力度的增大对网络货运平台的激励作用有限，但对网络货运平台的约束作用更为显著。
1.当政府监管部门采取静态奖惩政策时，系统的演化过程是一个闭轨线环，没有稳定的均衡点。因此，以往政府监管部门一成不变的监管模式是明显无法发挥好监管平台的作用的，亟需通过调整奖惩政策来引导或激励网络货运平台合规运营，从而达到规范市场的目的。
2.当政府监管部门采取静态惩罚时，无论奖励政策是静态还是动态，系统均不存在稳定的均衡点；而当政府监管部门采取动态惩罚时，系统的演化过程均逐渐收敛趋于稳定，其中动态奖惩政策提供了更多的激励，网络货运平台选择“合规运营”策略的概率更高，所以动态奖惩政策相较于其他三种奖惩政策效果更好。
3.增加惩罚力度对网络货运平台有很大的震慑作用，所以政府监管部门要加大惩罚力度。这不仅会增加网络货运平台合规运营的概率，也减少政府监管部门的工作量，降低了监管成本。
4.政府监管部门要根据网络货运平台的行为策略对奖惩政策做出科学的动态调整。对处于初创期的网络货运平台，政府监管部门应采取奖励为主，惩罚为辅的措施，以扶持网络货运平台发展。随着网络货运平台规模增大，政府监管部门则应以监管和惩罚为主。
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