Shapley值法下竞争闭环供应链的协调优化与利润分析

本文探讨了"基于Shapley值的竞争闭环供应链协调策略研究"这一主题，发表于2015年的《华东交通大学学报》。该研究构建了一个由两个相互竞争的制造商和一个单一零售商构成的闭环供应链模型。核心内容聚焦于比较不同决策模式下的效果，即自由竞争与集中决策，并利用Shapley值法进行系统策略协调。 在自由竞争环境中，两个制造商在相同的市场需求函数和废旧品回收函数下，若成本保持一致，每个决策变量的结果会相对平衡。然而，在集中决策的背景下，供应链的性能提升显著，表现为产品销售量、废旧产品回收量和回收率均达到最大化，从而带来整体上最高的系统总利润。 Shapley值作为一种重要的合作博弈理论工具，被用于优化这个供应链系统，确保实现了帕累托改进，即没有任何一方能够同时提高其收益而不降低其他方的收益。研究发现，传统的正向供应链（从生产到销售）中，随着零售价格敏感系数的提高，系统总利润通常增加；相反，在逆向供应链（从销售到回收）中，随着回收价格敏感系数的上升，系统总利润却呈下降趋势。 此外，文献回顾部分提及了国外学者如Gudie等人对闭环供应链的研究综述，以及国内学者张诚对供应链定价和协调的研究，强调了不同研究视角和方法的应用。颜荣芳、程永宏和王彩霞等人研究了再制造闭环供应链的定价策略，区分了集中式和分散式决策的影响。公彦德和李帮义则分析了零售商主导和第三方物流服务商主导的供应链模型，指出后者具有更高的系统效率，并提出了基于机会成本的协调策略。 这篇论文深入探讨了在竞争环境下，如何通过Shapley值来优化闭环供应链的策略，以便在满足市场竞争的同时实现资源的有效利用和环保目标，这对于理解和推动循环经济的发展具有重要意义。