延迟定价策略下供应链分散与集中决策对比分析

本文主要探讨了在面对消费者市场需求高度不确定性的商业环境中，如何有效地利用延迟定价策略来优化供应链管理。延迟定价策略是指推迟设定产品价格，直至更接近销售时间，以适应消费者需求的变化和市场动态。研究焦点集中在供应商和零售商组成的两级供应链上。 首先，作者构建了一个分散决策下的零售商利润函数模型，考虑了零售价格、订货量以及市场需求的不确定性。在这个模型中，零售商的目标是最大化其利润，而延迟定价提供了动态调整价格的机会。通过分析这个函数的单峰性特性，证明了存在一个唯一的最优订货量，使得零售商能够平衡需求波动和库存成本。 接着，文章进一步建立了集中决策下的供应链系统利润函数模型，将供应商和零售商的利益整合在一起。在这种情况下，供应链的整体目标是最大化整体利润，而非各自独立。通过比较两种决策模式，作者发现尽管集中决策可能达到更高的系统最优，但在分散决策下，通过灵活的延迟定价，供应链的总利润可以得到显著提升，相较于固定的零售价格策略更为有效。 数值分析部分，通过对比和模拟，验证了分散决策下的延迟定价策略对于提高供应链绩效的实际效果。虽然它可能无法完全复制集中决策的最佳结果，但对于应对市场需求的不确定性和促进市场需求的快速响应来说，分散决策下的策略具有明显优势。 这篇文章不仅提供了理论上的分析，还对实际操作中的供应链管理策略提出了一种新的视角。它强调了在面临市场波动时，采用延迟定价策略能够帮助供应链在保持灵活性的同时，提高整体盈利水平，尤其是在分散决策模式下。这对于供应链管理者来说，是一个重要的参考依据，可以帮助他们更好地制定定价和库存管理策略，以适应不断变化的市场环境。