Stackelberg博弈下的再制造供应链随机需求协调机制

本文探讨了在随机弹性需求驱动的闭环供应链环境下，特别是当价格敏感的市场需求不确定性存在时，如何通过协调机制来优化决策。研究焦点在于制造商作为Stackelberg领导者在集中式决策中的角色以及三种分散式回收模式——制造商回收、零售商回收和第三方回收下的定价策略及其对系统利润的影响。 首先，论文从集中式决策的角度出发，通过对供应链的协调分析，得出了供应链一阶必要的协调条件。这涉及到了如何在供应链的不同环节间分配利润和责任，以确保整体效率的最大化。集中决策的优势在于决策的统一和高效，但可能牺牲一定的灵活性。 接着，论文转向了分散决策模型，特别关注了完全退货与回馈惩罚混合契约的作用。这种契约设计旨在促使供应链成员之间建立信任，通过明确的回报和惩罚机制，使得分散的闭环供应链能够达到完美协调。在这种情况下，制造商、零售商和第三方之间的合作可以实现共赢的局面，提升整体系统的稳定性。 作者通过比较不同回收模式下的利润分配，揭示了一个关键发现：制造商倾向于选择制造商回收或零售商回收模式，而非第三方回收，因为前两者能够提供更高的经济效益。这一结果反映了供应链内部关系管理的重要性，以及集中度在协调中的积极作用。 论文进一步证明了这种协调机制的充分性和有效性，即在满足一定的条件（如需求预测准确度和契约设计的合理性）下，该机制能够确保供应链的有效运行和利润最大化。作者通过实际案例分析，详细阐述了这一理论如何在现实情境中应用，增强了研究的实用性和可操作性。 本文是一项深入研究随机弹性需求下闭环再制造供应链协调机制的重要成果，为供应链管理实践提供了有价值的理论指导，特别是在面对市场波动和不确定性时如何通过有效的协调策略来应对挑战。