零售商缺貨對供應鏈市場份額的影響

（深圳信息職業技術學院，廣東 深圳 518172）

1 引言

近來，供應鏈中斷風險發生后的供應鏈系統恢復成為學術界和工業界普遍關注的焦點。研究表明供應鏈中斷對企業的供應鏈運作和財務績效有消極影響（Blackhurst,et al.,2008[1];Hendricks and Singhal,2005[2]）。例如。Hendricks and Singhal（2005）[2]認為公開公布供應鏈的中斷將減少10%的股東價值。Sheffi and Rice（2005）[3]的研究中討論了供應鏈中斷對市場份額的影響。雖然有不少文獻定量地研究供應鏈風險，大多數這類研究關注于中斷的早期階段，例如如何應對由于供應商、制造系統或顧客需求等引起的中斷，并通過庫存水平、前置期和成本等來衡量供應鏈績效（Beamon,1999[4];Gunasekaran and Tirtiroglu,2001[5]）。從供應鏈的終端—顧客的購買行為探索缺貨發生后供應鏈各成員市場份額恢復的研究較為缺乏。我們將市場份額水平（缺貨前與缺貨后市場份額的差異）作為缺貨中斷的恢復指標，或者稱為供應鏈對缺貨的反應能力，構建顧客反應型的供應鏈模型，并響應Hendricks and Singhal（2005）[2]等關于改進供應鏈反應性的研究。

通過開發基于Agent的仿真模型，構建一個包含兩個制造商的供應鏈，各個制造商將其品牌產品同時投遞給兩個零售商進行銷售，顧客可以從兩個零售商處選擇購買兩個品牌的商品。當某個商店的某個品牌發生缺貨，遭遇缺貨的顧客其購買行為將發生改變。每個顧客由顧客Agent來構建，每個制造商由制造商Agent來表示，同時每個零售商用商店Agent來構建。這樣，可以通過顧客的缺貨反應這個中介變量來研究缺貨對零售商（商店）和制造商（產品）的影響。我們用商店市場份額的改變來測量對零售商的影響，用產品市場份額的改變來測量對制造商的影響。這是首次用基于Agent的仿真模型來研究供應鏈風險（中斷）后供應鏈系統的恢復，探索缺貨后顧客購買行為的改變，及其對缺貨品牌供應鏈各成員的影響。我們希望本研究能為這個領域未來的研究打下基礎。

2 文獻綜述

根據市場營銷學的研究，Musalem et al.（2010）[6]發現美國和歐洲的平均缺貨率是8%。Jing and Lewis（2011）[7]對快速消費品的一項研究表明，任意時刻超市有8%的商品是處于缺貨狀態的，促銷品的缺貨率更是達到了15%。毫無疑問，缺貨對零售商、制造商和顧客都造成影響。換言之，缺貨產生的影響涵蓋了整個供應鏈。相關的市場營銷學文獻研究了缺貨下顧客的購買行為。1968年，由“Progressive Grocery”雜志發起的一項關于顧客對零售店缺貨的購買行為研究，首先提出了SDL的概念，即替代（Substitute）、延遲（Delay）或離開（Leave）。一項基于歐洲超市的SDL行為研究認為，當顧客遭遇缺貨時，他們的行為會基于品牌忠誠度、替代品的可得性以及購物時間發生改變[8]。Gruen and Corsten（2008）[9]以及Gruen et al.（2002）[10]的研究將顧客面對缺貨的購買行為擴展為五類，包括SDL，以及用同一品牌不同規格的商品替代原有商品和更換商店購買同一品牌，且他們的研究發現顧客對不同消費品的缺貨反應是不同的。國內學者王華清等（2009）認為，影響顧客反應的變量大致包括4個方面：產品相關、商店相關、條件相關和顧客相關[11]。

有文獻討論了供應鏈中斷下的市場份額。Min and Zhou（2002）[12]探討了供應鏈如何通過增加市場份額來提高價值。Pettit（2009）[13]and Pettit et al.（2010）[14]展示了供應鏈中斷下市場位置及市場份額的概念。學者們開始在研究缺貨時經常性的提及市場份額，如Motes and Castleberry（1985）[15]and Schary and Becker（1978）[16]。企業越來越會利用機會，不斷搜索競爭者的弱點來增加產品甚至商店的市場份額。例如，當Johnson&Johnson因廠家生產過程中的質量問題將Tylenol,Motrin and Benadry等產品下架時，其競爭對手Walgreen’s and CVS等則利用這樣的機會，將自有品牌的產品推向消費者，從而獲得市場份額（Kavilanz,2010）[17]。這在零售行業的競爭策略中并不鮮見。Gruen and Corsten（2008）[9]討論了缺貨不僅鼓勵顧客嘗試新的品牌（影響制造商），也同樣會嘗試新的商店（影響零售商）。在網絡購物越來越流行的今天，輕點鼠標即可轉換商店，使得此類研究變得越來越有必要。

Gruen et al.（2002）[10],Gruen and Corsten（2008）[9]等人研究發現，缺貨持續時間，缺貨發生時商店初始市場份額等因產品類別、地理因素而存在顯著差異。有學者研究了延長缺貨持續時間的消極后果（Hendricks and Singhal,2005）[2]。 Tomlin（2006）[18]認為“如果多余產能在缺貨結束之際才變得可用，這些產能將變得毫無價值”。由于中斷是一種暫時現象，目前缺乏對中斷持續時間的重要性的研究，缺貨持續時間對市場份額的影響是否隨不同的產品類別發生改變等問題都值得研究。Motes and Castleberry（1985）[15]研究了缺貨持續時間，但周期都很短，需要對長的缺貨持續時間進行深入研究。Gruen and Corsten（2008）[9]and Gruen et al.（2002）[10]的研究提供了快速消費品行業缺貨持續時間的分布規律。

有相關文獻研究了消費者偏好對供應鏈的影響。如龔浩等學者[19]對消費者偏好進行了細分并引入社會責任動力因子，建立了基于消費者偏好的供應鏈社會責任模型。焦建玲等學者[20]在考慮新品與再創造品差異以及消費者偏好基礎上，分析閉環供應鏈模式下，消費者偏好對供應鏈績效的影響。

綜上所述，目前，不少學者進行了供應鏈中斷后的損失研究，包括用問卷、實證研究方法考量品牌的銷售損失、商品銷售損失等。另一方面，有關缺貨發生后顧客購買行為的研究局限于商品類別、地域等對顧客購買行為的影響。而忽略了缺貨發生后，如何定量分析顧客購買行為的改變對供應鏈各成員市場份額的影響。本文應用Agent仿真技術，從市場營銷的角度研究零售商的缺貨強度、顧客的缺貨反應對缺貨品牌供應鏈的產品市場份額（制造商的市場份額）、商店市場份額（零售商的市場份額）的影響。具體而言，本文所要探討的問題如下：

（1）顧客購買行為：既然顧客面對缺貨將會有不同的反應，我們將探討顧客的缺貨反應將如何影響供應鏈成員零售商和制造商的市場份額。具體而言，不同的顧客缺貨反應導致的市場份額（產品和商店）的改變是否不同？

（2）初始商店市場份額：將進一步深入探討缺貨發生時初始的商店市場份額將如何影響制造商和零售商的市場份額改變。

（3）缺貨持續時間：最后，將探討缺貨持續時間是否會對制造商和零售商的市場份額產生影響。

這類發現可以引導企業通過供應鏈來管理產品：處于供應鏈的不同階段所采用的風險緩解策略要有所區別。我們認為缺貨中斷發生后，理解顧客購買行為的改變對進行供應鏈風險管理具有重要意義，有助于分別從零售商和制造商層面實現供應鏈的系統性恢復。

3 基于Agent的供應鏈建模

本文將引入三種類型的Agent：顧客Agent、商店Agent和產品Agent，仿真模型如圖1所示。為簡單起見，假設市場中存在兩個制造商（A和B）和兩個零售商（商店1和商店2）。制造商A生產商品A，并分別在商店1和商店2進行銷售。同時，制造商A的競爭對手制造商B生產商品B，并分別在商店1和商店2進行銷售。制造商A和B進行產品市場份額的競爭，商店1和商店2進行商店市場份額的競爭。

本仿真模型應用基于Agent的仿真軟件NetLogo進行開發，NetLogo是一個多Agent（MAS）的規劃建模環境（由西北大學提供的用于連接性學習和計算建模的免費軟件）。這是一個用來對自然和社會現象進行仿真的可編程建模環境，特別適合對隨時間演化的復雜系統進行建模。

圖1 基于Agent的供應鏈仿真模型

3.1 顧客Agent

在市場營銷研究中，顧客被分為三大類：品牌忠誠者、習慣性購買者以及商店忠誠者（Nagali et al.,2008）[21]。因此所建模型中，每個顧客Agent有4個屬性：（1）商店偏好（商店1、商店2或無偏好）；（2）品牌偏好（產品A、產品B或無偏好）；（3）上一次購物的商店（商店1或商店2）；（4）上一次購買的品牌（產品品牌A或產品品牌B）。

缺貨發生時，顧客的這些習慣偏好都體現在其所作的決策及其行為中。根據Gruen and Corsten（2008）[16]以及Gruenet al.（2002）[17]，每個顧客在面臨缺貨時，都可能有五種購買行為發生：（1）轉到另一個商店購買；（2）延遲購買；（3）選擇同一品牌另一種規格的產品；（4）選擇另一種品牌；（5）放棄購買。假設，品牌忠誠者無論缺貨時選擇哪一種購買行為，下次購物時依然忠誠于原品牌，此假設同樣適用于商店忠誠者。而習慣性購買者將忠誠于上一次購買的品牌和商店，這將導致產品和商店市場份額的改變。

3.2 商店Agent

商店Agent代表的是零售商，用于記錄每種商品的庫存以及商店中每個顧客Agent具體的購買行為（例如，購買的是商品A還是B）。商店Agent同時也負責記錄每個時期的缺貨狀態。假設除了“缺貨期”，商店的庫存永遠足夠。因此，每個商店Agent有4個屬性：（1）品牌A的庫存（在架或缺貨）；（2）品牌B的庫存（在架或缺貨）；（3）品牌A的銷量；（4）品牌B的銷量。

3.3 制造商Agent

制造商Agent代表供應鏈中的制造商。假設每個品牌制造商都生產一定的產品，每種產品都有同類替代品（比如不同的規格、不同的口味等）。在本文的模型中，制造商A的市場份額為40%（即市場上40%的顧客偏好品牌A），制造商B的市場份額為30%（即市場上有30%的顧客偏好品牌B），其余30%的顧客不存在品牌偏好，只根據其歷史購買記錄做出購買決策。

3.4 基于Agent的決策規則

基于Agent的仿真模型允許仿真中的Agent進行學習和進化。每個Agent都有記憶功能，仿真時每個Agent都與其他Agent進行交互學習與交流，一段時間后其行為將發生進化。顧客Agent、商店Agent以及制造商Agent的基本決策規則如圖2所示。

值得注意的是，在未來的研究中，有更多有意義的規則可以引入到本模型中。例如，對于商店Agent，缺貨發生時的一些促銷策略值得應用。對制造商Agent，可以繼續探討生產計劃中的需求預測。而對于顧客Agent，“口碑效應”值得進一步研究。然而，由于本研究的目的是開發一套基于Agent的研究框架以探討不同的缺貨強度、不同的顧客反應對各類商品零售商和制造商的影響，本文暫時只應用圖2中的決策規則。

圖2 Agent的決策規則

4 實驗設計與結果分析

4.1 實驗設計

本文設計了一系列實驗來研究顧客反應、初始市場份額和缺貨持續時間等因素對供應鏈市場份額的影響。根據Gruen and Corsten[9]and Gruen et al.[10]的研究，缺貨持續時間可分為四類：低于8h，8h到1d，1d到3d，高于3d。在本實驗中，我們相應的設置了4種水平的缺貨持續時間：4h，16h，28h，42h。假設市場上只存在兩家商店，其中一家商店的市場份額從5%按15%的水平遞增至95%，另一家商店相應的從95%按15%的水平遞減為5%。根據Gruen and Corsten[9]and Gruen et al.[10]的研究，對于5種具體的快速消費品，顧客具有5種缺貨反應，見表1，具體實驗設計見表2。

每組實驗運行60h，從第10h開始發生缺貨。對表1所列的5種商品（化妝品、洗發水、咖啡、紙巾和零食）分別運行實驗。以化妝品為例對實驗結果進行分析。假設商店1和商店2同時銷售品牌A和品牌B的化妝品，商店1和商店2具有相同的初始市場份額（各占50%），而品牌A的市場份額高于品牌B的市場份額。如圖3所示，當實驗運行至10h缺貨發生時，品牌A的銷量急劇下降，同時品牌B的銷量迅速增加。另外，我們也觀察到一些顧客的缺貨反應：有些顧客選擇放棄購買，有些顧客選擇延遲購買，有些顧客找到替代品。有趣的是，品牌A的化妝品在商店1恢復銷售后（即供應鏈中斷結束），品牌A銷量上升，但并未上升至缺貨發生之前的水平。由于商店2沒有發生缺貨，顧客可以選擇購買品牌A或品牌B，有趣的是商店2中品牌A的銷量比缺貨發生之前要高。

表1 5種商品缺貨下顧客的購買行為（摘自文獻[9][10]）

表2 實驗設計

我們進一步分析了制造商和零售商的市場份額改變（如圖4所示）。中斷結束后產品的市場份額發生了改變。從圖4（a）發現缺貨品牌的市場份額在缺貨結束后有所下降，部分市場份額轉移到了品牌B，而商店市場份額的分布也存在同樣的現象。我們對實驗結果做進一步的分析，研究顧客缺貨反應、缺貨持續時間以及商店的初始市場份額對供應鏈市場份額是否存在顯著性影響。

4.2 實驗結果分析

圖3 化妝品銷量

圖4 制造商與零售商市場份額（化妝品）

4.2.1 顧客缺貨反應。本文所構建的基于Agent的仿真模型中，顧客缺貨反應是離散型變量。因此，可采用單因素方差分析來研究其影響的顯著性。單因素方差分析的原假設認為顧客缺貨反應對市場份額的改變作用是相同的。我們應用P值〈0.05作為有效的拒絕原假說的理由。根據表3-表5的結果，我們認為顧客缺貨反應對產品市場份額和商店市場份額均具有顯著影響。

另外，我們探索了不同顧客反應（在不同的產品類別下）對市場份額改變的影響（見表5）。觀察到CR1（顧客轉換商店的概率）對商店市場份額和制造商市場份額均具有顯著影響。而CR4（顧客選擇在同一商店轉化品牌的概率）只對制造商的市場份額有顯著影響。對于轉換商店的顧客，產品的市場份額由零售商的銷量決定。即使顧客可能在另一個商店購買同一品牌的商品，長此以往，通過購物學習的過程，顧客可能發現另外一個具體的品牌，從而對制造商的影響將慢慢顯現。然而，不同的產品類別下影響是否一樣？零售商市場份額和缺貨持續時間是否都是顯著影響因素？我們將進一步分析這些問題。

表3 單因素方差分析：顧客反應vs.制造商市場份額

表4 單因素方差分析：顧客反應vs.零售商市場份額

表5 顧客缺貨反應vs.零售商、制造商市場份額(p_value)

4.2.2 商店規模與缺貨持續時間。先前的分析發現，顧客反應是個顯著因子，我們對初始市場份額、缺貨持續時間及其交互作用對商店市場份額和制造商市場份額的影響進行回歸分析，表6、表7為回歸分析的結果，結果顯示，5類產品中的4類，無論初始商店市場份額、缺貨持續時間還是其交互作用，都對商店市場份額的改變產生顯著影響。然而，對于零食類商品，初始市場份額并沒有產生顯著影響。而對于制造商市場份額的改變來說，我們發現初始市場份額對洗發水和零食類商品的影響較小。不同的產品類型下，缺貨持續時間都對商店市場份額和制造商市場份額的改變產生積極顯著影響，意味著，缺貨持續時間越長，商店市場份額和制造商市場份額將遭受越大的損失。

表6 商店初始市場份額與缺貨持續時間vs.商店市場份額的改變(p_value)

表7 商店初始市場份額與缺貨持續時間vs.制造商市場份額的改變(p_value)

4.2.3 缺貨下的戰略分析。前文探索了不同缺貨情境下，零售商和制造商各自的影響。從服務投遞的觀點，商品缺貨意味著服務投遞失敗，從而導致客戶滿意度水平下降，降低顧客對商店和品牌的忠誠度[12]。通過試驗，我們假設，零售商和制造商通過學習等方式有能力將零食類商品和化妝品類商品的產品缺貨持續時間從28小時縮短為14小時，圖5展示了缺貨持續時間改變前后，這兩類商品在制造商和零售商處市場份額改變量的比較。

對于制造商而言，縮短缺貨持續時間的戰略對化妝品類商品的意義要大于零食類商品。相反的，對于零售商而言，縮短缺貨持續時間對零食類商品的意義要大于化妝品類商品。

圖5 降低缺貨持續時間的戰略效果

5 結果分析

本文考慮了不同的缺貨持續時間、不同產品類別、不同的零售商初始市場份額對制造商和零售商市場份額的影響。定量地研究了不同產品類型（包括化妝品、洗發水、咖啡、紙巾以及零食）下，不同的缺貨強度（四種產品不在陳列架上的時間）對缺貨前后零售商和制造商市場份額改變的影響。結論認為，不同的顧客反應（根據不同的產品類型有不同的顧客反應組合：轉換商店、延遲購買、轉換品牌、同一品牌替代或者放棄購買）對制造商市場份額和零售商市場份額的改變均具有顯著影響。然而，我們發現這種影響對制造商和零售商是不一樣的。因此，缺貨對供應鏈不同的成員有著不一樣的影響，而并非只有零售商需要擔心缺貨。具體而言，顧客選擇轉換商店對制造商和零售商的市場份額都具有顯著影響，而選擇轉換品牌只對制造商的市場份額改變產生顯著影響。

另外，我們發現，5類商品中的4類，商店初始市場份額、缺貨持續時間及其交互將顯著影響商店市場份額的改變。然而，對于零食類商品，商店初始市場份額并不產生顯著影響。洗發水及零食類商品的初始商店市場份額對制造商市場份額的改變影響較小。對于零售商來說，探索不同產品的顧客缺貨反應，將有利于零售商對其自有品牌的保護。另外，制造商也可以從中獲得收益。前文已經指出一個案例，Johnson&Johnson利用商店中其他品牌缺貨的機會，為自有品牌創造了獲取市場份額的好時機。不管制造商還是零售商都可以從品牌缺貨的場景中獲得相應的市場機會。

通過采用縮短缺貨持續時間甚至避免缺貨等手段，我們發現，不同的產品類別下，縮短缺貨持續時間的意義不同。例如，對于制造商而言，縮短化妝品類商品的缺貨持續時間比縮短零食類商品的缺貨持續時間更加有意義，對于零售商則相反。這說明，企業在管理其供應鏈時，有不同的值得他們努力和投資的地方。不同的產品有不同的影響，意味著不同的產品缺貨將導致不同的銷售損失，對于制造商和零售商的損失也不盡相同。不同的產品類別下，零售商和制造商也應采取不同的促銷手段。本文不探索零售商缺貨的原因，而重在定量地探索零售商缺貨后對零售商和制造商各自的影響。有趣的是，Gruen et al.[12]研究中商店中28%的缺貨是上游制造商的原因造成的，25%的原因是由于商品在店中，卻由于種種原因未出現在貨架上，另外47%的原因可以歸結為商店訂貨與預測失誤。當然，進一步研究商店缺貨的原因及其對供應鏈各個成員的影響是未來一個有意思的課題。

6 結論與未來研究方向

應用基于Agent的仿真模型，本文研究了缺貨情境下，不同的缺貨持續時間、不同的產品類別及零售商不同的初始市場份額對顧客、零售商和制造商各自的影響。

除了缺貨原因調查，發現缺貨的緩解策略，如折價銷售或進行庫存調整，其他因素也值得我們研究，比如，產品市場份額的改變、缺貨的發生時間、制造商或零售商的地理位置等，而且在線零售商的缺貨問題也值得進一步研究。本文基于Agent的仿真模型，研究的是快速消費品。未來也可以探索其他類型的產品缺貨問題?；贏gent的仿真模型可以引入更多的Agent。因此，仿真模型可以更加復雜，更加接近真實的供應鏈系統。另一個有趣的擴展是研究Agent的學習特性，使模型中的供應鏈成員可以自適應的采取信息共享、知識學習的能力來緩解因缺貨帶來的損失。

[參考文獻]

[1]Blackhurst J,Wu T,Craighead C W.A systematic approach for supply chain conflict detection with a hierarchical Petri Net extension[J].Omega,2008,36:680-696.

[2]Hendricks K,Singhal V.An empirical analysis on the effect of supply chain disruptions on long-run stock price performance and equity risk of the firm[J].Production and Operations Management,2005,14(1):35-52.

[3]Sheffi Y,Rice J.A supply chain view of the resilient enterprise[J].MIT Sloan Management Review,2005,47(1):41-48.

[4]Beamon B M.Measuring supply chain performance[J].International Journal of Operations and Production Management,1999,19(3-4):275-292.

[5]Gunasekaran P,Tirtiroglu E.Performance measures and metrics in a supply chain environment[J].International Journal of Operations&Production Management,2001,21(1-2):71-87.

[6]Musalem A M,Olivares E,Bradlow C,et al.Corsten Structural Estimation of the Effect of Out-of-Stocks[J].Management Science,2010,56(7):1180-1197.

[7]Jing X,Lewis M.Stockouts in Online Retailing[J].Journal of Marketing Research,2011,XLVIII:342-354.

[8]Campo G.Towards Understanding Consumers’Response to Stock-outs[J].Journal of Retailing,2000,76(2)．

[9]Gruen T.Corsten D.A comprehensive guide to retail out-of-stock reduction in the fast-moving consumer goods industry[Z].The Grocery Manufacturers Association(GMA),Food and Marketing Institute(FMI),National Association of Chain Drug Stores(NACD S),2008.

[10]Gruen T,Corsten D,Bharadwaj S.Retail out-of-stocks:a worldwide examination of extent,causes,and consumer responses[Z].The Grocery Manufacturers of America,The Food Marketing Institute and CIES The Food Business Forum,2002.

[11]王華清,錢琴,薛延延.零售業顧客缺貨反應研究評述[J].商業研究,2009,(5):134-138.

[12]Min H,Zhou G.Supply chain modeling:past,present and future[J].Computers&Industrial Engineering,2002,43(1-2):231-249.

[13]Pettit T.Supply chain resilience:development of a conceptual framework,an assessment tool and an implementation process[D].Ohio State University,2009.

[14]Pettit T,iskel J,roxton K.nsuring supply chain resilience:development of a conceptual framework[J].Journal of Business Logistics,2010,31(1):1-21.

[15]Motes W,astleberry S.longitudinal field test of stockout effects on multi-brand inventories[J].cademy of Marketing Science Journal,1985,13(4):54-68.

[16]Schary P,ecker B W.The Impact of Stock-out on market Share:Temporal Effects[J].Journal of Business Logistics,1978,1(1):31-46.

[17]Kavilanz P.Tylenol′s side effect?A brand boycott,CNNMoney[EB/OL].http://money.cnn.com/2010/08/06/news/companies/Tylenol_recalls_opportunity_for_generics/index.htm

[18]Tomlin B.On the value of mitigation and contingency strategies for managing supply chain disruption risks[J].Management Science,2006,52(5):639-657.

[19]龔浩,郭春香,李勝.基于消費者偏好的供應鏈社會責任內在動力研究[J].軟科學,2012,156(26):45-50.

[20]焦建玲,汪耘欣,李蘭蘭.碳稅政策對考慮消費者偏好的閉環供應鏈影響[J].軟科學,2016,194(30):107-111

[21]Nagali V.Hwang J.Sanghera D.et al.Procurement risk management(PRM)at Hewlett-Packard company[J].Interfaces,2008,38(1):51-50.