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考虑制造商努力因素逆向供应链激励机制研究 　　[摘 要]运用委托代理理论研究了逆向供应链中处理商和制造商的激励机制设计问题。分别研究了完全信息和不完全信息两种情况下处理商和制造商的激励机制设计方法，比较了两种情况下的激励机制的异同。结果表明：制造商在不完全信息的情况下，不仅能获得固定的收益，而且能在获得处理商对制造商的风险补偿时承担相应的风险；在完全信息和不完全信息的两种情况下，制造商获得期望收益相同均为其保留收益；在不完全信息情况下的制造商的保留收益和处理商的期望收益低于完全信息情况下。 　　[关键词]逆向供应链；激励机制；委托代理；努力成本 　　doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2015.02.052 　　[中图分类号]F274 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）02-0068-02 　　逆向供应链激励机制是闭环供应链管理的重要内容之一，也是企业界和理论界研究的焦点。2009年2月，国务院颁布《废弃电器电子产品回收处理管理条例》（中国版WEEE），2011年1月施行。条例中第十四条明确规定了国家鼓励处理企业（以下简称“处理商”）与相关电器电子产品生产者（以下简称“制造商”）建立长期合作关系，回收处理废弃电器电子产品。制造商虽然在技术、设备、以及对产品结构方面的优势，但是考虑到回收的物流费用、制造商的利润单薄等问题，回收的废旧产品交由专业处理商处理。如大型零售商（苏宁、国美等）实施以旧换新的回收模式，回收的废旧家电按照国家的要求悉数上交处理商（中标拆解企业）处理。这样可能出现制造商只从自己收益的最大化考虑，不会对产品的整个生命周期负责和考虑产品的生态设计，更不利于处理商生态拆解。处理商为了便于生态拆解和获得可观的收益，需要对制造商采取生态设计的努力进行激励，可是制造商又面对产品采取生态设计的努力成本和风险成本。处理商如何激励制造商采取生态设计的努力是研究的热点。 　　目前，国内外已有大量文献研究逆向供应链中合作激励机制问题。Savaskan等运用博弈论研究了由制造商直接回收和两个相互竞争的零售商间接回收的定价策略选择。Mukhopadlyay S K等研究了逆向供应链中的最优回收策略与产品模块化设计的关系。Tsay A A讨论了单一制造商与单一零售商构成的逆向供应链的渠道协调模型，分析了回购契约与价格补贴机制的有效性。王玉燕 等[1]利用博弈论研究了制造商和零售商构成的逆向供应链定价策略分析，得到合作和非合作博弈的均衡解。顾巧伦 等[2]研究了不完全信息下逆向供应链中制造商和回收商的激励机制问题。邱海永 等[3]运用博弈论的方法研究了在回收成本信息对称和不对称的情况下逆向供应链中制造商和零售商的定价策略。 　　以上的研究为本文的研究提供了重要的借鉴，但从以上的研究可以看出，逆向供应链的研究多数集中在制造商和零售商（回收商）的激励机制、政府与零售商（回收商）及制造商的激励机制方面的研究，未考虑处理商和制造商之间的激励机制问题，而用委托代理理论设计处理商和制造商激励机制的文献并不多见。因此，在研究处理商和制造商的激励过程中，处理商如何设计激励机制以使制造商采取生态设计，同时又实现自己收益的最大化，是本文的主要研究的问题。为此，本文引入委托代理理论，在分析过程当中将制造商作为代理人的激励约束和参与约束纳入所建模型当中，以保证研究结论的可行性。 　　1 问题描述及模型参数 　　1.1 问题描述 　　本文考虑由一个处理商和一个制造商构成的逆向供应链，处理商通过合同设计委托制造商采取生态设计策略，因此，处理商是委托人，制造商是代理人，处理商通过设计激励机制引导和激励制造商采取生态设计。同时，假设处理商的收益对于制造商的生态设计努力水平敏感。所以，处理商如何设计激励机制以使制造商在产品初始阶段努力采取生态设计和实现自己的收益的最大化，是本文研究的主要问题。 　　1.2 模型参数 　　处理商处理单位废旧电子产品的收益表示为线性形式：f（e）=a+be+θ，其中e为制造商从事生态设计的努力程度变量，θ是影响处理商处理废旧电子产品的单位收益的外生不确定变量。例如，采取生态拆解等，其均值为0，方差为σ2的正态随机变量，a表示不依赖于制造商采取生态设计的努力程度的初始的单位收益，b为制造商采取生态设计的努力程度对处理商处理单位废旧电子的收益的影响系数。 　　处理商的是风险中性的，由于制造商面对采取生态设计带来收益的不确定性，制造商是风险规避的。制造商的效用函数具有不变绝对风险的规避特征，，其中ρ为制造商的绝对风险规避度，πm为制造商的收入。 　　处理商根据制造商采取生态设计的努力程度设计激励机制为：S（π）=a+βπ，其中α为制造商的固定收入，β为激励因子，也是风险分担