陳中潔，于 輝

(1.重慶工商大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，重慶 400067；2.重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院, 重慶 400030)

1 引言

保理借用核心企業(yè)信用為融資企業(yè)增信，通過轉(zhuǎn)讓應(yīng)收賬款盤活供應(yīng)商資金而快速發(fā)展，據(jù)《中國(guó)保理產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告》顯示，2018年，中國(guó)保理業(yè)務(wù)量達(dá)3.2萬億元。然而，保理中違約甚至欺詐等時(shí)有發(fā)生，有代表性的例子是平安國(guó)際商業(yè)保理因陜西金紫陽集團(tuán)惡意保理欺詐而遭受近2.5億損失，信息不對(duì)稱使金融機(jī)構(gòu)謹(jǐn)慎實(shí)施保理業(yè)務(wù)。中小型企業(yè)由于信息不透明[1]、信譽(yù)不足等特性更難獲得融資，為了供應(yīng)鏈可持續(xù)發(fā)展，小米、寶潔以及京東等核心企業(yè)運(yùn)用自身信譽(yù)主動(dòng)與金融機(jī)構(gòu)簽訂反向保理戰(zhàn)略協(xié)議，幫助上游企業(yè)融資。反向保理已成為解決中小企業(yè)供應(yīng)商融資難問題的重要金融工具[2]。

與普通保理中賣方驅(qū)動(dòng)融資不同，反向保理是“買方驅(qū)動(dòng)”的供應(yīng)鏈融資[3-5]。作為核心企業(yè)的買方運(yùn)用自身優(yōu)良信譽(yù)幫助供應(yīng)商將應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)讓給保理商，使融資風(fēng)險(xiǎn)從高風(fēng)險(xiǎn)的賣家轉(zhuǎn)移到信用良好的買家[6]，真實(shí)的交易數(shù)據(jù)能減輕金融機(jī)構(gòu)授信行為中的信息不對(duì)稱問題[7]，從而降低信用違約風(fēng)險(xiǎn)。學(xué)者們對(duì)反向保理的研究從以下幾方面展開，其一是關(guān)于反向保理的動(dòng)機(jī)和價(jià)值。首先，反向保理幫助中小供應(yīng)商解決融資難問題[8]，釋放流動(dòng)資金[8-9]，降低融資成本[10]；其次，反向保理增強(qiáng)買方生產(chǎn)能力[11]，有利于買方爭(zhēng)取價(jià)格優(yōu)惠[11]，獲得支付延期，并獲取利率套期價(jià)值[11-12]。最后，對(duì)供應(yīng)鏈系統(tǒng)而言，能降低供應(yīng)中斷風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)供應(yīng)鏈捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)的能力，增強(qiáng)供應(yīng)鏈合作[13]，并提高供應(yīng)鏈效率[10,13]。其二是關(guān)于反向保理與運(yùn)營(yíng)的交互作用。Babich和 Kouvelis[14]提出財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)險(xiǎn)管理(iFORM)交互作用的研究框架，通過文獻(xiàn)梳理指出反向保理等買方干預(yù)的融資工具對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的影響是當(dāng)前研究中最常解決的問題。de Goeij等[15]指出反向保理的實(shí)施障礙主要是認(rèn)知不足、與買家合作障礙；而降低買方的成本，可以提高買方實(shí)施反向保理的積極性。Liebl等[12]發(fā)現(xiàn)反向保理主要用于延長(zhǎng)付款天數(shù)，也用于降低供應(yīng)商違約風(fēng)險(xiǎn)和簡(jiǎn)化融資流程。Gelsomino等[16]運(yùn)用三種買方介入融資方式(反向保理、庫存融資和動(dòng)態(tài)貼現(xiàn))的效益分析公式，探討融資方式綜合使用給買方帶來的效益，指出營(yíng)運(yùn)資金需求及財(cái)務(wù)成本是評(píng)估融資方案的關(guān)鍵參數(shù)。Van der Vliet等[17]發(fā)現(xiàn)延長(zhǎng)付款期獲得反向保理導(dǎo)致供應(yīng)商的融資成本具有非線性的增長(zhǎng)；供應(yīng)商對(duì)付款期延長(zhǎng)的長(zhǎng)短取決于需求的不確定性和成本結(jié)構(gòu)。Grüter和Wuttke[11]認(rèn)為反向保理實(shí)施時(shí)，多數(shù)情況下買方應(yīng)該強(qiáng)調(diào)延長(zhǎng)付款期限而非降低價(jià)格。此外，反向保理的實(shí)施及其效果受到供應(yīng)鏈內(nèi)外部因素影響，內(nèi)部因素包括雙方提前期、信息共享、應(yīng)收賬款周期[18]、貿(mào)易利差[8]、信用評(píng)級(jí)差異[19]、供應(yīng)商集合的數(shù)量、供應(yīng)商對(duì)買方的依賴性、內(nèi)部再融資和反向保理成本之間的差距[12]。外部因素包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化[20]、無風(fēng)險(xiǎn)利率水平[16]、匯率[21]等。Iacono等[22]通過系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的分析，發(fā)現(xiàn)反向保理帶給供應(yīng)鏈參與者的直接利益對(duì)市場(chǎng)環(huán)境是高度敏感的。學(xué)者們揭示了反向保理對(duì)供應(yīng)鏈的意義，也表明反向保理的實(shí)施及價(jià)值需要審慎考慮供應(yīng)鏈內(nèi)外部運(yùn)營(yíng)要素。

市場(chǎng)需求是對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)產(chǎn)生影響的具體環(huán)境要素之一?，F(xiàn)實(shí)中需求擾動(dòng)時(shí)有發(fā)生，而導(dǎo)致需求不確定，使需求信息不完備和不準(zhǔn)確，有時(shí)經(jīng)營(yíng)者只能獲得市場(chǎng)需求分布的均值、方差、單峰性等信息[23]。Forrester[24]運(yùn)用“牛鞭效應(yīng)”描述需求不確定性通過供應(yīng)鏈逐層傳遞放大，給整個(gè)供應(yīng)鏈帶來巨大影響的現(xiàn)象。Fisher[25]指出功能性產(chǎn)品有較低的需求不確定性，而創(chuàng)新性產(chǎn)品有較高的需求不確定性。學(xué)者們運(yùn)用局內(nèi)算法、極大極小后悔、非參數(shù)法，極大極小方法等進(jìn)行不確定性情形下的決策。其中，極大極小方法是對(duì)基于最壞情況下的決策目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化的魯棒決策方法。Scarf最先將此引入供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域，研究只知道需求分布的期望和方差時(shí)的報(bào)童訂貨問題，被稱為魯棒報(bào)童問題、 Scarf 準(zhǔn)則方法、分布自由方法[23]。Gallego和Moon[26]拓展了Scarf 的研究，將極大極小方法廣泛運(yùn)用到柔性訂貨、隨機(jī)生產(chǎn)、多周期、庫存管理等供應(yīng)鏈決策。這些文獻(xiàn)表明了極大極小法在需求不確定下供應(yīng)鏈決策中的穩(wěn)健性和有效性。

已有的文獻(xiàn)明確了市場(chǎng)環(huán)境會(huì)對(duì)反向保理產(chǎn)生影響[20,22]。以此為基礎(chǔ)，本文研究需求擾動(dòng)時(shí)反向保理融資的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多以融資的視角探究其對(duì)供應(yīng)鏈資金流以及融資方式?jīng)Q策的影響，研究反向保理對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)影響的文獻(xiàn)也多重單個(gè)參與者的存貨、生產(chǎn)等決策的展開。然而反向保理基于供應(yīng)鏈關(guān)系產(chǎn)生，反向保理的實(shí)施是否會(huì)影響供應(yīng)鏈系統(tǒng)運(yùn)作？本文從金融與實(shí)體的交互關(guān)系的視角，探究反向保理時(shí)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)規(guī)律。值得注意的是，在反向保理中，作為買方驅(qū)動(dòng)的融資方式[3-5]，核心企業(yè)的商業(yè)信用轉(zhuǎn)變成銀行信用，沒有獲得融資卻增加信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)如何影響供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)？面臨風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的核心企業(yè)主導(dǎo)反向保理的動(dòng)機(jī)是什么？另一方面，現(xiàn)有研究更關(guān)注供應(yīng)鏈金融中的銀企關(guān)系[28]以及上下游交易所伴隨的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)來消除個(gè)體的信息不透明[7]，從而降低信用違約風(fēng)險(xiǎn)。然而需求面臨不確定也會(huì)帶來供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加，使信用違約風(fēng)險(xiǎn)增大，反向保理中如何規(guī)避這種需求不確定性帶來的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)?

基于此，本文研究需求信息缺失時(shí)由單供應(yīng)商和單零售商組成的二級(jí)供應(yīng)鏈，建立了批發(fā)價(jià)契約基礎(chǔ)上的博弈模型，模型中引入“買方驅(qū)動(dòng)”導(dǎo)致的買方信譽(yù)損失，刻畫資金約束背景下買方主導(dǎo)反向保理的上下游關(guān)系,以期揭示當(dāng)需求信息缺失時(shí) 1)反向保理時(shí)的供應(yīng)鏈該如何決策?2)反向保理對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的影響? 3)供應(yīng)商信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)零售商收益產(chǎn)生何種影響?通過對(duì)Stackelberg博弈模型逆向求解，獲得均衡解并且證明了解的唯一存在性。研究將魯棒決策方法運(yùn)用于反向保理融資下的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)，闡明了魯棒決策能為需求擾動(dòng)下的供應(yīng)鏈提供有效而穩(wěn)健的決策；發(fā)現(xiàn)了魯棒決策能降低供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)而減輕信用違約風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的反向保理授信意愿；反向保理能增強(qiáng)供應(yīng)鏈合作，信譽(yù)損失風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)成為零售商主導(dǎo)反向保理的障礙。研究豐富了金融與運(yùn)營(yíng)交互作用的理論。

2 模型說明

2.1 反向保理問題描述

反向保理中，核心企業(yè)作為保理發(fā)起人，主動(dòng)尋找保理商并簽訂反向保理戰(zhàn)略協(xié)議，獲得保理商間接授信額度，將眾多上游供應(yīng)商持有的對(duì)核心企業(yè)的應(yīng)收賬款債權(quán)轉(zhuǎn)讓予保理公司，保理公司對(duì)該等債權(quán)進(jìn)行受讓并進(jìn)行保理融資業(yè)務(wù)，從而形成了反向保理融資債權(quán)。反向保理合同中約定反向保理的整體額度、費(fèi)率和費(fèi)用、開展反向保理的供應(yīng)商名單等項(xiàng)目，保理商在限額內(nèi)接受協(xié)議相關(guān)供應(yīng)商的應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)讓，應(yīng)收賬款到期時(shí)零售商付款給保理商。

相比中小型供應(yīng)商，核心企業(yè)通常具有良好的信用評(píng)級(jí)，容易獲得金融授信，且反向保理中核心企業(yè)作為真實(shí)貿(mào)易背景下的買方，是應(yīng)收賬款的債務(wù)人也是融資金額的最終付款方，更利于反向保理中融資風(fēng)險(xiǎn)的控制。結(jié)合小米、京東、TCL顯示科技等企業(yè)實(shí)際案例以及TCL顯示科技等上市公司的反向保理業(yè)務(wù)公告，假設(shè)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)分別為供應(yīng)商與零售商，梳理反向保理運(yùn)行順序如下：

圖1 反向保理運(yùn)行時(shí)間軸

2.2 模型說明、基本假設(shè)和參數(shù)設(shè)計(jì)

零售商引入戰(zhàn)略合作保理商并以賒銷方式購(gòu)貨，根據(jù)假設(shè)中單周期問題的描述，資金約束供應(yīng)商通過轉(zhuǎn)讓應(yīng)收賬款獲得資金滿足訂單需要，此時(shí)訂貨量為q，則融資金額為qc-η，信用期末零售商向保理商付款，反向保理流程圖如下：

圖2 反向保理供應(yīng)鏈運(yùn)作流程圖

本文以傳統(tǒng)批發(fā)價(jià)契約為基礎(chǔ)，風(fēng)險(xiǎn)中性的參與者以期望收益最大化為目標(biāo)，進(jìn)行供應(yīng)商為領(lǐng)導(dǎo)者，零售商為跟隨者的Stackelberg博弈。

研究基本假設(shè)如下：

1)模型研究單周期融資與運(yùn)營(yíng)，假設(shè)融資金額和自有資金完全用于滿足當(dāng)前周期的供應(yīng)鏈訂單。融資金額用于當(dāng)前經(jīng)營(yíng)周期是投融資決策的常用假設(shè)，如文獻(xiàn)[8]、[17]，實(shí)踐中也能為單周期假設(shè)能找到支持，比如在“訂單分批”的情況下可以及時(shí)將前面批次應(yīng)收賬款融資用于訂單后續(xù)批次供貨；另外“訂單轉(zhuǎn)反向保理”也描述融資用于該筆訂單生產(chǎn)的情形[29]；

2)假設(shè)所有費(fèi)率為年化比率，轉(zhuǎn)讓時(shí)間為1年。另外，假設(shè)無論是否運(yùn)用反向保理，供應(yīng)商都給予相同的批發(fā)價(jià)格w，不考慮供應(yīng)商自有資金成本及資金的時(shí)間價(jià)值；

3)假設(shè)貸款一定會(huì)發(fā)生；不考慮供應(yīng)商的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn), 供應(yīng)商一定盈利，單位批發(fā)價(jià)格高于供應(yīng)商產(chǎn)品生產(chǎn)成本c及借款產(chǎn)生的成本之和；

4)零售商面臨的市場(chǎng)需求為隨機(jī)變量，服從某一分布，其密度函數(shù)和分布函數(shù)分別為f(·)和F(·)。當(dāng)需求不確定時(shí)，我們不知道需求分布函數(shù)的具體類型，但能獲得需求的均值μ和方差σ的信息。其余成本等信息對(duì)稱。

文中其余符號(hào)說明如下：

s：殘值，當(dāng)訂貨量超過需求量時(shí)剩余產(chǎn)品的價(jià)值，且s

η：供應(yīng)商自有資金；

r：銀行貸款利率；

p：?jiǎn)挝划a(chǎn)品的市場(chǎng)零售價(jià)格；

l：市場(chǎng)需求變化導(dǎo)致回款壓力的信譽(yù)損失系數(shù)；

A：保理商給予核心企業(yè)間接授信信譽(yù)總額。

3 需求擾動(dòng)下反向保理的供應(yīng)鏈模型

假定需求信息缺失，決策者只能估算出需求信息的均值和方差，無法直接計(jì)算其期望收益，運(yùn)用極大極小法可以得到部分信息時(shí)供應(yīng)鏈決策和收益的解析表達(dá)式[25]。為了更好地研究魯棒決策下的供應(yīng)鏈合作，本文同時(shí)研究分散決策和集中決策下的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)，以便獲知供應(yīng)鏈效率。

3.1 分散決策下的供應(yīng)鏈模型

批發(fā)價(jià)契約在供應(yīng)鏈管理中被廣泛運(yùn)用于訂貨定價(jià)決策，反向保理基于供應(yīng)鏈關(guān)系而產(chǎn)生，因而本文運(yùn)用批發(fā)價(jià)契約探討反向保理時(shí)的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)。批發(fā)價(jià)契約中，供應(yīng)商為領(lǐng)導(dǎo)者而零售商為跟隨者進(jìn)行Stackelberg博弈，供應(yīng)商確定批發(fā)價(jià)，零售商根據(jù)供應(yīng)商給定的批發(fā)價(jià)進(jìn)行訂貨決策。運(yùn)用逆向求解法，首先得到零售商訂貨關(guān)于批發(fā)價(jià)的反應(yīng)函數(shù)，再將該反應(yīng)函數(shù)帶入供應(yīng)商的目標(biāo)函數(shù)得到批發(fā)價(jià)，最后得出雙方收益。

3.1.1 零售商訂貨決策

當(dāng)需求不確定時(shí)，零售商面臨魯棒報(bào)童問題，希望在所有可能的分布規(guī)律中找到可能存在的最差分布形式，并求出使得該最差分布下的期望收益最大的最優(yōu)訂貨量。其中，最差分布指在所有分布中期望收益最小的分布。本文以Scarf的極大極小方法為基礎(chǔ)，給出零售商收益函數(shù)模型：

(1)

零售商面臨報(bào)童問題，當(dāng)q>D時(shí)，零售商產(chǎn)品剩余，剩余產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)殘值收益；當(dāng)供應(yīng)商進(jìn)行反向保理融資時(shí)，貨款支付對(duì)象由供應(yīng)商變?yōu)殂y行，零售商的商業(yè)信用轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行信用，增加信譽(yù)損失風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)信譽(yù)損失系數(shù)為l，由于供應(yīng)商信譽(yù)會(huì)通過產(chǎn)品表現(xiàn)傳導(dǎo)給市場(chǎng)從而影響資金回籠，因而l與供應(yīng)商信譽(yù)正相關(guān)。信譽(yù)損失值為供應(yīng)商融資金額在核心企業(yè)整體信用額度的占比與的乘積，風(fēng)險(xiǎn)中性的供應(yīng)商和零售商以期望收益最大化為決策目標(biāo)進(jìn)行博弈，零售商通過商品銷售獲利的同時(shí)也因提供反向保理面臨信譽(yù)損失風(fēng)險(xiǎn)，收益函數(shù)πr(q,D)為：πr(q,D)=pEmin{q,D}+sE(q-D)+-wq

(2)

定理1當(dāng)已知需求分布的均值和方差信息時(shí)，魯棒決策下零售商最優(yōu)訂貨量為：

證明: 當(dāng)面臨不確定市場(chǎng)需求時(shí)，實(shí)際銷售量為min (q,D)，則剩余數(shù)量為(q-D)+，可知

min{q,D}=D-(D-q)+

由于

(q-D)+=(q-D)+(D-q)

由此，零售商收益函數(shù)(2)等同于

(3)

當(dāng)已知需求及方差，根據(jù)柯西不等式(Cauchy-Schwarz inequality), 得到：

(4)

由于求(3)中零售商收益函數(shù)的最大值等同于求G(q)的最小值，其中

(5)

將(4)代入(5)，可知

根據(jù)文獻(xiàn)[26]，該上界為緊上界，滿足該緊上界的分布存在且唯一。令

求一、二階導(dǎo)數(shù)分別為：

推論1 當(dāng)只知道需求分布的均值和方差時(shí)，零售商最優(yōu)訂貨量以需求均值為中心波動(dòng)，不受供應(yīng)商自有資金數(shù)量的影響，當(dāng)零售商產(chǎn)品盈利能力大于滯銷風(fēng)險(xiǎn)，則訂貨量高于均值，反之低于均值。波動(dòng)幅度由零售商產(chǎn)品盈利能力與滯銷損失的關(guān)系以及標(biāo)準(zhǔn)差大小共同決定。

3.1.2 供應(yīng)商定價(jià)決策

資金約束供應(yīng)商運(yùn)用反向保理進(jìn)行融資，需要向第三方金融機(jī)構(gòu)融資并支付融資利率，因而其成本包括生產(chǎn)成本和融資成本，由于q是w的函數(shù)，我們記為q(w)，供應(yīng)商的收益函數(shù)為

πs(w)=wq(w)-cq(w)-(cq(w)-η)r

(6)

證明：當(dāng)?shù)弥闶凵谭磻?yīng)函數(shù)q*(w)，供應(yīng)商根據(jù)q*(w)制定出具體的w。

將q*(w)帶入(6)，得

對(duì)πs(w)求一、二階導(dǎo)數(shù)有

(7)

(8)

進(jìn)一步，可得：

推論2 最佳批發(fā)價(jià)w*由需求信息(均值、方差)、價(jià)格信息、零售商信用總額和供應(yīng)商信譽(yù)損失系數(shù)共同決定，當(dāng)供應(yīng)商制定批發(fā)價(jià)時(shí)應(yīng)權(quán)衡供應(yīng)鏈各方利益。

綜上可知，在魯棒決策下的反向保理融資供應(yīng)鏈中，供應(yīng)商自有資金不影響供應(yīng)鏈決策，但正方向影響供應(yīng)商收益。

3.2 集中決策下的供應(yīng)鏈模型

為了獲知反向保理時(shí)供應(yīng)鏈的效率,進(jìn)一步研究集中決策下的供應(yīng)鏈模型，在集中決策情形下，供應(yīng)鏈以整體收益最大化為決策目標(biāo)，由于供應(yīng)商仍然資金短缺，因此供應(yīng)鏈總成本包括供應(yīng)商融資成本以及零售商由于提供反向保理承擔(dān)的信用風(fēng)險(xiǎn)，收益函數(shù)如下

(9)

定理3已知需求分布的均值和方差信息時(shí)，集中決策的供應(yīng)鏈在最差情形下的最優(yōu)訂貨量為

可以看到，在保理融資的情況下，自有資金不影響供應(yīng)鏈訂貨量，但影響供應(yīng)鏈整體收益，自有資金越充足，供應(yīng)鏈整體最佳期望收益最大。

4 數(shù)值模擬

為了直觀地探究反向保理中供應(yīng)鏈的運(yùn)行規(guī)律以及部分信息魯棒決策的意義,數(shù)值模擬圍繞以下三方面進(jìn)行:1)反向保理時(shí)魯棒決策的有效性和穩(wěn)健性；2)魯棒決策下反向保理對(duì)供應(yīng)鏈合作的影響；3)反向保理對(duì)供應(yīng)鏈雙方收益的影響。由于同一時(shí)點(diǎn)供應(yīng)鏈面臨相同市場(chǎng)，且實(shí)踐中可以從歷史的離散數(shù)據(jù)估算出需求分布的均值和方差，因此模擬思路如下：首先假定市場(chǎng)需求滿足已知需求均值和方差的某一特定需求分布，分別將完全信息和部分信息下的決策帶入供應(yīng)鏈?zhǔn)找婧瘮?shù)，從而得出供應(yīng)鏈?zhǔn)找妫渲型耆畔⑾碌臎Q策是對(duì)供應(yīng)商收益和零售商收益函數(shù)根據(jù)stackelberg博弈順序解出。由于實(shí)際產(chǎn)品數(shù)據(jù)較難以準(zhǔn)確取得，因此數(shù)值設(shè)計(jì)主要考慮經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)中的相關(guān)關(guān)系，成本為市場(chǎng)售價(jià)的40%，r接近社會(huì)資金成本率。具體如下：p=50，c=20，l=5000，A=50000，r=0.1，η=2000。圖表中下表w，p分別代表部分信息和完全信息下的情形，供應(yīng)鏈效率用e表示，代表分散決策供應(yīng)鏈?zhǔn)找婧团c集中決策供應(yīng)鏈整體收益之比。圖標(biāo)中下標(biāo)r、s、rs、sc分別代表零售商、供應(yīng)商、分散決策時(shí)供應(yīng)鏈整體、集中決策供應(yīng)鏈。

4.1 反向保理時(shí)魯棒決策的有效性和穩(wěn)健性分析

本部分考察需求不確定時(shí)魯棒決策對(duì)供應(yīng)鏈的影響，其中不確定性用變異系數(shù)CV(標(biāo)準(zhǔn)差和均值的比值)表示，CV越大，則需求波動(dòng)越大，不確定性越大。根據(jù)魯棒性的相關(guān)論述，本文將魯棒決策的有效性界定為與完全信息相比，魯棒決策下收益增加或供應(yīng)鏈效率提高，將穩(wěn)健性界定為當(dāng)需求波動(dòng)時(shí)，魯棒決策波動(dòng)相對(duì)較平穩(wěn)。完全信息需求分布(其決策見文獻(xiàn)[13])選擇正態(tài)分布與均勻分布，模擬中二者表現(xiàn)出類似規(guī)律并在文中以正態(tài)分布呈現(xiàn)，分布類型的選擇基于以下考慮：首先，正態(tài)分布與均勻分布是需求中的常見分布；其次，實(shí)際數(shù)據(jù)通常會(huì)產(chǎn)生不同的均值和方差，而指數(shù)分布、伽馬分布中均值和方差比值固定，不利于對(duì)需求不確定性的刻畫。

4.1.1 魯棒決策的有效性分析

魯棒決策有效性分析通過對(duì)比需求不確定時(shí)魯棒決策與完全信息決策的供應(yīng)鏈?zhǔn)找鎭韺?shí)現(xiàn)，考慮兩種情形，其一為方差不變，均值由小變大，則不確定性由大變?。黄涠榫挡蛔?，方差由小變大，則不確定性(變異系數(shù))由小到大。對(duì)于變異系數(shù)的取值，由于難以獲得需求的實(shí)際數(shù)據(jù)，但考慮到商家會(huì)運(yùn)用價(jià)格、促銷等來影響市場(chǎng)需求使需求波動(dòng)相對(duì)較緩，因而3a中變異系數(shù)在18.85%-37.75%，而3b中變異系數(shù)取值為0-100%，以便能夠觀察如政策變化，突發(fā)危機(jī)事件(如食物安全)以及文獻(xiàn)[25]中的創(chuàng)新型產(chǎn)品需求變化劇烈時(shí)的情形。

圖3 需求擾動(dòng)對(duì)供應(yīng)鏈?zhǔn)找娴挠绊?/p>

圖3a顯示，隨著需求的增加，供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬖黾印ｔ敯魶Q策明顯增加供應(yīng)商以及供應(yīng)鏈整體收益，零售商收益以及集中決策供應(yīng)鏈?zhǔn)找鏌o顯著變化。同時(shí)可見1)隨需求的增加，供應(yīng)鏈魯棒決策時(shí)收益增長(zhǎng)速度更快，說明魯棒決策更有利于供應(yīng)鏈捕捉需求增長(zhǎng)帶來的市場(chǎng)機(jī)會(huì)；2)魯棒決策時(shí)供應(yīng)鏈效率大于完全信息決策；3)需求增長(zhǎng)帶來的收益增長(zhǎng)主要由供應(yīng)商獲取。

由圖3b可見，1)σ增加導(dǎo)致供應(yīng)商收益以及供應(yīng)鏈效率下降，也即需求不確定性導(dǎo)致的供應(yīng)鏈效益下降主要由供應(yīng)商承擔(dān)。2)零售商收益先大后小，但在供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬷兴急戎刂饾u增大。也即適當(dāng)?shù)男枨蟛▌?dòng)有利于零售商收益的增加。但需求波動(dòng)太大并不利于零售商收益絕對(duì)值的增加，因而零售商應(yīng)盡量避免對(duì)需求波動(dòng)過大的產(chǎn)品提供反向保理支持。

此外，綜合圖3可見，與完全信息相比，部分信息魯棒決策時(shí)零售商收益及集中決策供應(yīng)鏈?zhǔn)找孀兓?xì)微，而供應(yīng)商收益在大部分區(qū)域顯著增加，且供應(yīng)商和供應(yīng)鏈?zhǔn)找娌▌?dòng)更平緩，說明魯棒決策在需求波動(dòng)情形下運(yùn)用反向保理融資的供應(yīng)鏈決策中的有效性。

一個(gè)重要的發(fā)現(xiàn)是，需求增長(zhǎng)的受益方以及需求不確定性的承擔(dān)方均主要由供應(yīng)商擔(dān)當(dāng)，實(shí)踐中零售商要求供應(yīng)商提供促銷支持，品牌形象建設(shè)及品牌形象損失也由供應(yīng)商承擔(dān)，此處從供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的視角提供了理論支持。

4.1.2 魯棒決策的穩(wěn)健性分析

實(shí)踐中不僅面臨需求波動(dòng)，市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的偏差也不可避免，本部分對(duì)比分析魯棒決策與完全信息決策在需求不確定變化時(shí)的決策與收益，以探明魯棒決策的穩(wěn)健性。表1中σ=[50,100], 使變異系數(shù)取值16.67%-33.33%，當(dāng)均值一定，標(biāo)準(zhǔn)差越大則變異系數(shù)越大。鑒于Fisher[25]指出低潛在需求不確定性的功能性產(chǎn)品的平均預(yù)測(cè)誤差一般為1O%；而高潛在需求不確定性的創(chuàng)新性產(chǎn)品平均預(yù)測(cè)誤差一般為4O% ～ 100%。因而本部分分別分析了變異系數(shù)變化20%以及變異系數(shù)變化100%的情形。此外，表中累計(jì)變化率表示以σ=50為基數(shù)的總變化率。

表1 需求擾動(dòng)對(duì)供應(yīng)鏈?zhǔn)找娴挠绊?/p>

從表1可以看到，模擬取值范圍內(nèi)，魯棒決策提高了供應(yīng)鏈?zhǔn)找婕靶是也▌?dòng)更小，說明了在不確定的市場(chǎng)環(huán)境下，魯棒決策能給供應(yīng)鏈帶來更穩(wěn)健的效益，能有效應(yīng)對(duì)需求波動(dòng)以及需求預(yù)測(cè)誤差對(duì)供應(yīng)鏈帶來的不利影響。另外隨著需求不確定性的增加，供應(yīng)商收益與供應(yīng)鏈效率降低，零售商收益上升，說明批發(fā)價(jià)契約下，反向保理情形中需求不確定性的負(fù)面影響由供應(yīng)商承擔(dān)。

表2 需求擾動(dòng)對(duì)批發(fā)價(jià)和訂貨量的影響

由表2可見，在數(shù)值設(shè)定范圍內(nèi)，隨著需求不確定性增加，分散決策批發(fā)價(jià)和訂貨量同時(shí)下降，也即供應(yīng)商調(diào)低批發(fā)價(jià)也無法激勵(lì)零售商增加訂貨量，造成單位利潤(rùn)和訂貨量雙重降低。該結(jié)論解釋了表1中供應(yīng)商效益隨需求波動(dòng)增大而減少的規(guī)律。

此外可見，當(dāng)CV變化20%時(shí)供應(yīng)鏈決策變化不足5%。即使是在CV變化為100%時(shí)，魯棒決策的波動(dòng)率也不超過10%，顯而易見魯棒決策時(shí)波動(dòng)更小，可以認(rèn)為魯棒決策能有效應(yīng)對(duì)需求波動(dòng)和需求預(yù)測(cè)誤差的影響，在供應(yīng)鏈決策中具有良好的穩(wěn)健性。其次，與完全信息相比，分散決策時(shí)魯棒決策批發(fā)價(jià)降低，也即若不考慮融資成本，單位產(chǎn)品零售商利潤(rùn)上升而供應(yīng)商利潤(rùn)比例下降，魯棒決策更有利于零售商，而此時(shí)訂貨量上升，因而也有利于供應(yīng)鏈整體競(jìng)爭(zhēng)力的提高。

結(jié)合圖3和表2可見，與分散決策隨需求波動(dòng)增大而訂貨量減少不同的是，集中決策訂貨量隨需求波動(dòng)的增加而增加且波動(dòng)更小，也即當(dāng)需求不確定較大時(shí)，集中決策更有利于市場(chǎng)開拓。

4.2 反向保理對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的影響

如前所述，反向保理對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)行的影響主要體現(xiàn)在外部融資費(fèi)用以及零售商可能會(huì)承受的信譽(yù)損失，因此本部分分別模擬保理利率和信譽(yù)損失系數(shù)對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的影響。

圖4表明，1)保理利率的增加同時(shí)降低供應(yīng)鏈雙方利益，說明反向保理增加供應(yīng)鏈外部成本，該外部成本通過供應(yīng)鏈關(guān)系由供應(yīng)鏈參與者共同分擔(dān)，通過供應(yīng)鏈合作爭(zhēng)取更低利率有利于供應(yīng)鏈雙方及供應(yīng)鏈總體收益。也就是說，反向保理增強(qiáng)了供應(yīng)鏈合作動(dòng)機(jī)。2)出于對(duì)融資成本的分?jǐn)偟目紤]，零售商應(yīng)盡可能選擇信譽(yù)較好的合作伙伴以便能獲得較低利率。實(shí)踐中，反向保理戰(zhàn)略協(xié)議中會(huì)約定所涵蓋的客戶并由此確定反向保理利率。這種設(shè)定也有利于供應(yīng)商在合作中主動(dòng)保持良好信譽(yù)，以便持續(xù)獲得反向保理的機(jī)會(huì)。

圖4 保理利率對(duì)供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬗绊?/p>

結(jié)合圖3中標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)供應(yīng)鏈?zhǔn)找娴挠绊憽D5按照自有資金1000與2000，以及標(biāo)準(zhǔn)差75和300(則CV為25%和100%)。分別模擬不同情形下信譽(yù)損失系數(shù)對(duì)供應(yīng)鏈?zhǔn)找娴挠绊?。圖5a和5b的收益明顯高于5c和5d的收益，說明需求波動(dòng)越大，供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬖降?。可以看到?)當(dāng)利率確定時(shí)，信譽(yù)損失系數(shù)降低供應(yīng)商收益。隨著信譽(yù)損失系數(shù)的增加，供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬷捅平?yīng)鏈集中決策收益，集中決策價(jià)值降低。也即供應(yīng)商信譽(yù)損失的增加降低供應(yīng)鏈合作意愿。2)當(dāng)CV為25%時(shí)，魯棒決策供應(yīng)鏈?zhǔn)找婷黠@優(yōu)于完全信息。當(dāng)CV為100%時(shí)，零售商和集中決策收益在部分信息和完全信息時(shí)非常接近。供應(yīng)商和供應(yīng)鏈整體收益當(dāng)l>l2時(shí)部分信息決策明顯高于完全信息決策，當(dāng)l

基于以上分析，簽訂反向保理戰(zhàn)略協(xié)議時(shí)，核心企業(yè)確定進(jìn)行反向保理的供應(yīng)商名單應(yīng)考慮以下因素：一是供應(yīng)商的信譽(yù)，第二是與市場(chǎng)穩(wěn)定性相關(guān)的產(chǎn)品屬性，其三是客戶的自有資金狀況。另外，當(dāng)進(jìn)行具體應(yīng)收賬款審核時(shí)，還應(yīng)該盡量避免新產(chǎn)品上市所對(duì)應(yīng)的應(yīng)收賬款。

表3的參數(shù)設(shè)定來源于圖5a，可以看到，信譽(yù)損失系數(shù)增加時(shí)，批發(fā)價(jià)和訂貨量同時(shí)降低，供應(yīng)商面臨單位利潤(rùn)降低和銷售量下降的雙重影響而降低收益，零售商收益由產(chǎn)品銷量的正向變化與信譽(yù)損失帶來的負(fù)向變化共同決定，即使銷量降低且存在信譽(yù)損失，卻因?yàn)榕l(fā)價(jià)降低而增加了單位單位銷售利潤(rùn)，因而零售商收益變化較緩，由此解釋了圖5中供應(yīng)鏈?zhǔn)找孀兓膬?nèi)在機(jī)理。該結(jié)果意味著財(cái)務(wù)狀況惡化的供應(yīng)商，即使降低批發(fā)價(jià)放棄利潤(rùn)率也不容易獲得訂單，也就是說面臨供應(yīng)鏈內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，供應(yīng)鏈中的核心企業(yè)選擇獨(dú)善其身，揭示了中小型供應(yīng)商面臨經(jīng)營(yíng)危機(jī)時(shí)無可避免陷入“馬太效應(yīng)”的又一成因。

綜上所述，我們發(fā)現(xiàn)了需求擾動(dòng)時(shí)供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)規(guī)律：當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)越劇烈，供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬖降停?yīng)商收益降低迅速，但零售商變化相對(duì)平緩且在供應(yīng)鏈總收益中所占比率更高。結(jié)合文獻(xiàn)[30]中批發(fā)價(jià)契約不能協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈的論述，可以認(rèn)為，領(lǐng)導(dǎo)者供應(yīng)商運(yùn)用先動(dòng)優(yōu)勢(shì)，將本應(yīng)由供應(yīng)商承擔(dān)的外部成本保理利率通過供應(yīng)鏈關(guān)系轉(zhuǎn)嫁給零售商，信息越充分，供應(yīng)鏈這種特性顯露得更充分，這種自利行為下的博弈呈現(xiàn)出嚴(yán)重的雙邊際效應(yīng)，造成供應(yīng)鏈的不協(xié)調(diào)。需求不確定性弱化了批發(fā)價(jià)契約下領(lǐng)導(dǎo)者供應(yīng)商的博弈優(yōu)勢(shì)，使供應(yīng)鏈?zhǔn)找嫦蛴欣诹闶凵痰姆较虬l(fā)展。因而盡管零售商更接近最終市場(chǎng)更容易獲得需求信息，卻并沒有將信息共享給供應(yīng)商的動(dòng)因，該結(jié)論解釋了市場(chǎng)信息不對(duì)稱的主觀原因。

此外，市場(chǎng)不確定性對(duì)供應(yīng)鏈績(jī)效的影響主要集中在供應(yīng)側(cè)，因而供應(yīng)商比零售商更應(yīng)該關(guān)注產(chǎn)品的需求波動(dòng)，供應(yīng)商應(yīng)做好品牌建設(shè)以及培育品牌忠誠(chéng)度，而非指望零售商采取措施。對(duì)于創(chuàng)新性產(chǎn)品[25]以及新產(chǎn)品上市階段供應(yīng)商應(yīng)主動(dòng)進(jìn)行促銷使需求盡快實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定?，F(xiàn)實(shí)中，強(qiáng)勢(shì)品牌供應(yīng)商更易形成消費(fèi)忠誠(chéng)而需求穩(wěn)定，因而收益更高。

圖5 信譽(yù)損失對(duì)供應(yīng)鏈?zhǔn)找嬗绊?/p>

表3 信譽(yù)損失系數(shù)對(duì)供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的影響

此外，部分信息魯棒決策具有有效性和穩(wěn)健性。尤其是對(duì)于需求相對(duì)穩(wěn)定的傳統(tǒng)型產(chǎn)品，魯棒決策時(shí)供應(yīng)鏈效率和效益甚至高于完全信息。因而無論是供應(yīng)商還是零售商，如果已知需求和方差信息，可據(jù)此直接作出決策，沒有必要投入額外成本尋求更全面的需求信息。即使是需求高不確定性的產(chǎn)品，魯棒決策也能根據(jù)均值與方差的預(yù)測(cè)做出較為有效和穩(wěn)健決策(見圖5分析)。由于此時(shí)集中決策的部分信息時(shí)的收益與完全信息時(shí)的收益幾乎無異，因而現(xiàn)實(shí)中，供應(yīng)商在新產(chǎn)品上市時(shí)運(yùn)用代銷或在零售賣場(chǎng)中采用聯(lián)營(yíng)模式來進(jìn)行集中決策，更利于供應(yīng)鏈利潤(rùn)的實(shí)現(xiàn)。

5 結(jié)語

多變的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下需求擾動(dòng)時(shí)有發(fā)生，使供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)面臨需求不確定風(fēng)險(xiǎn)。本文借助極大極小法探討需求信息缺失時(shí)反向保理模式下的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)，建立魯棒模型刻畫“買方驅(qū)動(dòng)”反向保理的供應(yīng)鏈關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)反向保理增強(qiáng)供應(yīng)鏈合作，魯棒決策為反向保理供應(yīng)鏈提供了面臨需求不確定時(shí)的有效決策。具體結(jié)論如下：

1)反向保理增強(qiáng)供應(yīng)鏈合作，外部融資成本通過供應(yīng)鏈關(guān)系趨使供應(yīng)鏈利益捆綁，基于低利率的共同目標(biāo)而增強(qiáng)合作。

2)需求不確定性以及供應(yīng)商信譽(yù)損失主要降低供應(yīng)商收益而非零售商收益，因而零售商不必過度擔(dān)心運(yùn)用反向保理為中小供應(yīng)商融資而遭受損失。該結(jié)論為核心企業(yè)主動(dòng)引入反向保理提供了理論支撐。當(dāng)利率一定，供應(yīng)商信譽(yù)的惡化之時(shí)即使降低批發(fā)價(jià)也難以爭(zhēng)取訂貨量的增加，為面臨經(jīng)營(yíng)危機(jī)的企業(yè)陷入惡性循環(huán)的“馬太效應(yīng)”提供了新的解釋。

3)魯棒決策為供應(yīng)鏈提供了需求擾動(dòng)時(shí)的有效而穩(wěn)健的解決方案，降低需求擾動(dòng)帶來的供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，從而增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的反向保理授信意愿。基于部分信息的魯棒決策甚至優(yōu)于完全信息的決策，已知需求與方差的供應(yīng)鏈沒有必要去尋求完全信息。

研究將魯棒決策的運(yùn)用延伸到了運(yùn)營(yíng)與金融相互作用的領(lǐng)域，揭示了買方驅(qū)動(dòng)反向保理的內(nèi)在原因及規(guī)律，發(fā)現(xiàn)在供應(yīng)商主導(dǎo)的批發(fā)價(jià)契約下，供應(yīng)商將本應(yīng)自身承擔(dān)的融資成本，運(yùn)用批發(fā)價(jià)定價(jià)權(quán)通過供應(yīng)鏈關(guān)系傳遞與零售商共同承擔(dān)，這是否會(huì)影響零售商反向保理的積極性？此外，反向保理中的核心企業(yè)通常有更多權(quán)力，如果供應(yīng)鏈權(quán)力結(jié)構(gòu)改變，比如核心企業(yè)作為博弈領(lǐng)導(dǎo)者具有批發(fā)價(jià)定價(jià)權(quán)，反向保理下的供應(yīng)鏈將呈現(xiàn)什么樣的特點(diǎn)?這是值得關(guān)注的研究方向。