政府奖惩下闭环供应链中需求预测信息分享研究

摘要：

考虑政府奖惩机制,在制造商直接回收的闭环供应链中,当市场不确定且制造商和零售商都能预测需求时,为研究零售商的需求预测信息分享问题,本文构建一个Stackelberg博弈模型,分别求得零售商信息分享和不分享情形下的均衡结果,探讨了需求预测信息精度对供应链成员利润及信息分享价值的影响,并研究了供应链均衡的信息分享策略.研究发现,需求预测精度的提高在大多数情形下会使供应链成员都受益.当制造商回收效率较高时,自愿分享需求信息是一个均衡;当制造商回收效率较低时,信息不分享是一个均衡;当制造商回收效率处于中等水平时,通过设计一个讨价还价机制,可以促使信息分享是一个均衡.此外,政府奖惩力度也会影响均衡的信息分享策略.

关键词：闭环供应链、奖惩机制、需求预测、信息分享

所属期刊栏目：27

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

资助基金：江西省高校人文社会科学研究项目GL18240;江西省社会科学规划资助项目18GL33

在线出版日期：2019-04-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：107-118