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信息共享是供应链管理的重要内容之一。研究与实践表明，共享信息是协同供应链以及提高供应链的运营效率的最重要途径之一。本文研究了云服务供应链环境下的信息共享问题。云计算服务是指下游的应用服务商(ASP)向企业终端用户提供应用软件服务，并向上游的基础设施服务商(ISP)订购数据存储、运算等计算服务等计算能力。ISP决策目标是确定最优的计算能力价格使其期望收益最大。由于信息对称性对云服务供应链的具有显著的影响，所以共享信息是云服务供应链需要考虑和研究的重要问题。 本文深入分析了需求受价格影响的决策问题，并从新的角度研究了共享需求不确定增长系数（需求参数）信息的价值。结合云服务供应链与物流供应链的不同点以及增长不确定的需求特点，本文构建了相应的数学决策模型，并根据价格影响需求的订购与价格决策特点求解了模型最优解。本文与其他研究信息共享的文献的主要区别是:①处于云服务供应链上游的ISP依据私有信息以及下游ASP的计算能力订购量和需求确定最优计算能力价格并承担计算能力过剩与不足产生的风险与成本。在此基础上，ISP制定最优计算能力价格使其期望收益达到最大。②ASP与ISP所面临的需求是增长不确定的，即某一时期内需求增长的幅度是不确定的。在模型中，需求增长的不确定表现为随机需求的参数是不确定的，而且该参数对供应链的决策具有重要影响。本文比较了共享信息与不共享信息时ASP、ISP以及供应链的收益水平。在不共享信息时，ASP和ISP利用私有信息与贝叶斯信息方法更新关于需求的不确定参数的先验信息，并使用更新后得到的后验知识进行决策。在共享信息时，ASP和ISP则拥有相同的后验知识。本文发现，共享信息并不总是能够提高ASP和ISP的收益水平。但是，在ASP和ISP的预测能力差异不大的情况下，共享信息能够同时提高ASP和ISP的收益。此外，由于需求不确定参数对ASP的由较为显著的影响，所以当共享信息显著地提高ASP的收益但降低了ISP的收益时，ASP有可能采取传递信息或激励ISP共享信息的策略。