【摘 要】
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考虑政府奖惩机制,在制造商直接回收的闭环供应链中,当市场不确定且制造商和零售商都能预测需求时,为研究零售商的需求预测信息分享问题,本文构建一个Stackelberg博弈模型,分
【机 构】
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南昌大学中国中部经济社会发展研究中心; 南昌大学经济管理学院;
【基金项目】
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江西省高校人文社会科学研究项目(GL18240);江西省社会科学规划资助项目(18GL33)
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考虑政府奖惩机制,在制造商直接回收的闭环供应链中,当市场不确定且制造商和零售商都能预测需求时,为研究零售商的需求预测信息分享问题,本文构建一个Stackelberg博弈模型,分别求得零售商信息分享和不分享情形下的均衡结果,探讨了需求预测信息精度对供应链成员利润及信息分享价值的影响,并研究了供应链均衡的信息分享策略。研究发现,需求预测精度的提高在大多数情形下会使供应链成员都受益。当制造商回收效率较高时,自愿分享需求信息是一个均衡;当制造商回收效率较低时,信息不分享是一个均衡;当制造商回收效率处于中等水平时,通过设计一个讨价还价机制,可以促使信息分享是一个均衡。此外,政府奖惩力度也会影响均衡的信息分享策略。
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