大數據服務商參與下考慮生態設計和動態回收率的閉環供應鏈決策研究

王建華，張明瑤，陳慧敏

（江南大學商學院，江蘇無錫 214122）

1 研究背景

我們已經步入大數據時代，越來越多的信息以數據的形式呈現出來，大數據與大數據技術的發展正在推動社會和經濟的進步與轉型。隨著時代的發展，大數據呈現出數據量愈加龐大，數據類型愈加豐富，數據的價值密度不斷下降，所需處理技術更強等特點，這對企業來說既是挑戰也是機遇。在閉環供應鏈中運用大數據技術，可以幫助決策者克服有限理性，提升數據帶來的科學化決策水平，提高企業的競爭優勢［1］，優化企業的服務質量，以及推進企業技術升級［2］，提升企業應對供應鏈風險的水平［3］，提升企業聲譽［4］，使企業在大數據背景下獲得新的發展動力［5］，實現閉環供應鏈經濟、環境以及社會三重效益的提升。對于零售企業來說，大數據可以幫助其了解市場的變化，分析顧客習慣，從而優化產品供給，吸引顧客，促進差異化市場競爭［6］，還可以優化物流，增強客戶滿意度［7］。對于回收企業來說，利用大數據可以改善逆向物流網點布局，促進回收［8］，可以改變回收行業的盈利模式，促進回收行業的發展［9］。零售商與回收商合作，利用大數據服務商的大數據服務，可以提高回收率，提高供應鏈的整體利益［10］。

隨著經濟全球一體化程度的加深，我國產品正面臨綠色貿易壁壘的嚴峻挑戰，來自各方面的壓力促使制造業向綠色轉型，切實開展生態設計,以順應綠色供應鏈發展的潮流［11］，我國《生產者責任延伸制度推行方案》也明確將促進產品生態設計列入制度建設目標：到2025年，產品生態設計普遍推行［12］。對產品進行生態設計，可以提高廢棄產品的循環再利用水平［13］，提高回收效率以及再制造效率［14］，滿足環保意識日益增強的消費者綠色需求，增強再制造產品的市場競爭力，減少產品在整個生命周期內對環境的污染。此外，生態設計可以降低新產品和再制造產品的成本［15］，可以提升企業的核心競爭力，增加企業利潤［16］，制造商還可以通過改變產品的生態設計水平來控制產品的數量［17］，提高消費者對產品的支付意愿［18］，提高銷量［19］，促進制造商和零售商獲得更高的收益［20］，增加閉環供應鏈的整體收益。

政府政策可以影響企業的決策，在提高閉環供應鏈效率中扮演著重要的角色。政府采用不同的政策對企業的激勵效果也不同［21］，當其采用獎勵—懲罰機制時，可以提高制造企業回收率和綠色努力水平［22］。當其采用混同政策時，可以促進制造商與回收商簽訂激勵機制［23］，提高回收商回收努力水平［24］。當政府采用合適的減費模式時，可以提高回收率［25］，實現“前端生態設計”和“后端回收利用”雙贏優勢［26］。政府補貼政策可以引導制造企業承擔生態設計的責任［27］，可以提高回收商回收積極性，促使其不斷改變回收方法，促進閉環供應鏈各主體利潤的增長，補貼的增加還能夠促進社會福利的發展［28］。

大數據服務商既可以協助營銷又可以協助回收，零售商與回收商共同承擔大數據服務費優于只有一方承擔［29］。對不同服務類型的選擇以及相關定價決策都會影響閉環供應鏈進行環境效益與經濟效益的平衡。但是目前有關大數據服務商參與下考慮制造商生態設計水平以及政府補貼的閉環供應鏈決策研究成果不多。因此，本文綜合考慮了生態設計水平與政府補貼，研究了零售商與回收商共同承擔大數據服務費時，大數據服務商協助營銷與回收的均衡策略，探究了不同大數據服務方式以及政府補貼對閉環供應鏈的影響。

2 模型建立與求解

2.1 模型假設與符號說明

本文考慮由單個制造商、單個零售商、單個第三方回收商以及單個大數據服務商組成的閉環供應鏈動態系統，制造商負責生產新產品和再制造品。零售商負責銷售兩種產品。回收商負責回收廢舊產品并將其轉移給制造商。大數據服務商負責協助零售商營銷和協助回收商回收，零售商和回收商共同承擔大數據服務費。4個主體之間進行Stackelberg博弈，制造商為領導者，博弈順序為：首先，制造商決定批發價和生態設計水平。其次，零售商決定售價。再次，回收商決定其回收努力水平。最后，大數據服務商決定其服務努力水平。

為簡化模型，做如下假設：

（1）新產品單位生產成本大于再制造產品單位生產成本。回收的全部廢舊產品都能被加工成再制造產品，且Δ＞i(Δ=cn-cr)。新產品與再制造產品同質，各方面無明顯差異，采用相同定價。

（2）各主體均為風險中性且完全理性，所有信息為共有知識。

（3）市場供需關系平衡。制造商產量為市場需求量。涉及符號如表1所示，其中0≤λ≤1，0≤f≤1，f=0時，大數據服務商只協助回收，f=1時，大數據服務商只協助營銷，f=0.5時，大數據服務商以相同的服務水平同時協助回收與營銷。

表1 參數符號及含義

表1（續）

（4）制造商的生態設計成本是一次性投入，為kg2/2［30］。回收商的回收成本為k1φ2/2。

回收率除了受回收商回收努力水平和大數據服務商協助回收的影響外，還會受到其他外部環境和不可控因素的影響。例如：政府頒布回收補貼政策、加大對廢舊產品回收的宣傳等外部激勵可以促進回收工作，這些激勵對回收率的影響程度用η表示；政府出臺更加嚴格的標準、消費者環境意識衰退等外部約束會阻礙回收工作，這些約束對回收率的影響程度用γ表示；廢舊產品回收過程中受消費者習慣等不可控因素的隨機擾動影響，用表示。綜合上述影響因素，參考Ma等［31］的研究，且為了簡化計算復雜程度，假設，最終回收率演進過程可刻畫為如下伊藤過程：

市場需求受產品零售價格的影響，隨著零售價格的上升而減少，大數據服務商協助營銷能夠使需求量增加。此外，產品采用生態設計，能滿足消費者的綠色需求，也可以增加市場需求量。因此，市場需求可以描述為：

2.2 閉環供應鏈隨機微分博弈模型

制造商通過批發新產品與再制造產品給零售商獲得收益，其成本涉及新產品與再制品的制造成本、支付給回收商的廢舊產品回收成本以及生態設計成本，此外，每售出一單位產品還可以獲得政府的生態設計補貼s。為了簡化，下文表述方程時都省略時間變量t，因此，制造商目標泛函表示為：

零售商的收益主要為產品銷售收入，成本為產品的購入成本和大數據服務費。因此，零售商目標泛函表示為：

回收商的收益主要源于向制造商轉售廢舊產品以及每回收一單位廢舊產品獲得的政府補貼，其成本為回收設施投入、支付給消費者的廢舊產品回收成本以及大數據服務費用。因此，回收商目標泛函表示為：

大數據服務商的收益為零售商和回收商支付的大數據服務費，成本為提供大數據服務的服務成本。因此，大數據服務商目標泛函表示為：

用Vi(i=m,r,t,d)分別表示制造商、零售商、回收商、大數據服務商的價值函數，Vi'為閉環供應鏈各成員最優利潤關于回收率的一階偏導，Vi'為各成員最優利潤關于回收率的二階偏導。利用最優控制連續動態規劃理論，制造商、零售商、回收商和大數據服務商決策階段HJB方程表示如下：

命題1制造商最優批發價格和最優生態設計水平、零售商最優零售價、回收商最優回收努力水平以及大數據服務商最優服務水平分別為：

證明：閉環供應鏈各成員之間進行制造商為領導者的Stackelberg主從博弈，制造商首先進行決策，所以進行逆向求解。首先求解式（10）關于h的一階偏導數以及式（9）關于φ的一階偏導數并令其等于0，可以得出大數據服務商服務努力水平策略和回收商回收努力水平策略分別為：

將式（16）和式（17）代入式（8），求解其關于p的一階偏導數并等于0，得出零售商的零售價策略為：

將式（16）、式（17）、式（18）代入式（7），分別求解其關于w和g的一階偏導數并等于0，得出制造商最優批發價策略和最優生態設計水平策略為：

將w和g代入式（18），可得零售商最優零售價策略為：

將閉環供應鏈各成員的最優控制策略分別代入價值函數，會發現價值函數是關于回收率的二次函數，進一步推測閉環供應鏈成員的最優值函數形式為：

求解最優值函數關于回收率的一階偏導數和二階偏導數，將最優值函數以及偏導數分別帶入各個HJB方程，利用恒等關系得出各個待定系數應該滿足的非線性方程組，得出相關系數之間的關系，求解待定系數。最終求解得，其中。為了確保真實存在，假定。

命題2回收率的期望為：

由命題1和命題2可知，隨著時間的推移，回收率會動態地變化，制造商的最優批發價、最優生態設計水平、零售商的最優零售價和回收商的最優回收努力水平都會受到回收率的影響而動態地變化，受不確定因素的擾動圍繞期望值上下小幅波動。但是制造商、零售商、回收商的最優決策會隨著時間的推移逐漸趨于穩定。大數據服務商的服務努力水平主要受大數據服務費的支付水平和大數據服務固定成本系數的影響。

通過上述命題得到如下推論：

推論1：大數據服務商協助下，閉環供應鏈的回收率不一定增加，多數情況下協助回收可以比協助營銷更顯著地提高回收率；而當市場相對飽和時，大數據服務商不管是協助回收還是協助營銷，對回收率的影響都很小。

證明：根據式（27），可以得出大數據服務商協助營銷和回收程度f的系數 為, 當時，大數據服務商協助營銷更有利于回收率的提升，當時，大數據服務商協助回收更有利于回收率的提升。當時，大數據服務商不管協助營銷還是協助回收，對回收率都不會有較大的影響。

推論1說明了大數據服務商協助回收并不是總能提升回收率，存在協助營銷時的回收率高于協助回收時的回收率的情況，但是大多數情況下，大數據服務商協助回收時由于可以直接參與到產品回收中去，因此可以比協助營銷更有效地提高回收率。當大數據服務商的服務努力水平對市場需求和回收率的影響系數滿足一定比例時，對回收率沒有明顯的影響，說明此時閉環供應鏈的運營模式、回收體系較成熟，市場相對飽和。所以，企業應該在分析行業所處的生命周期的基礎上，結合大數據服務的優勢，合理地選擇大數據服務的類型，實現環境效益和經濟效益的共同提高。

推論2：回收行業所面臨的環境不同時，大數據服務商協助企業提升市場需求的最佳協助方式也不同。當外部環境有利于回收時，大數據服務商協助回收更能提升市場需求，而當外部環境不利于回收時，協助營銷更能提升市場需求。

證明：將式（12）、式（13）和式（15）代入式（2），假設，可得f的系數為，當時，大數據服務商協助營銷更有利于市場需求的提升；當時，大數據服務商的協助類型對市場需求的影響不大； 當時，大數據服務商協助回收更有利于市場需求的提升。

推論2說明了當消費者回收意識不強或政府提高回收標準等外部環境不利于回收時，大數據服務商可以通過分析消費者的瀏覽記錄、購物車記錄甚至是GPS定位數據等，準確地理解和預測消費者需求，幫助企業篩選出目標消費者，對其精準投放宣傳廣告，促進消費者購買產品，提高市場需求量，此時大數據服務商協助營銷能比協助回收更有效地提高市場需求。當消費者環保意識較強或者政府頒布補貼政策等導致外部環境有利于回收時，協助回收更能提升市場需求。當市場較為成熟且回收體系較為健全時，大數據服務商不管是協助回收還是營銷對市場需求的影響都不大。因此，企業應該有效地利用各種數據把握外部環境的變化，準確地選擇當下最有利于提升市場需求的大數據協助類型。

推論3：當市場對大數據服務商協助營銷活動較敏感時，市場需求會發生較大波動，產品批發價和零售價會在一定程度上提升，此時協助營銷下批發價和零售價更高。當市場對協助營銷活動較不敏感時，市場需求波動較小，此時協助回收下批發價和零售價更高。

證明：根據式（19）和式（21），得出批發價和零售價中f的系數分別為和，當時，批發價隨大數據服務商協助營銷程度的增加而提升，當時，批發價隨協助營銷程度的增加而降低，當時，協助營銷或回收對批發價影響不大；當時，零售價隨大數據服務商協助營銷程度的增加而提升，當時，零售價隨協助營銷程度的增加而降低，當時，協助營銷或回收對批發價影響不大。

推論3說明了當市場對大數據服務商協助營銷活動反應較大時，制造商和零售商會通過提升價格來追求更高的利潤，但是這種情況往往出現在行業發展初期，從長遠來看，市場需求大幅度波動不利于企業的長久發展。當大數據服務商的不同協助方式都不能有效地引起市場反應時，大數據服務類型對批發價和零售價影響較小，這種情況往往出現在市場成熟期，此時企業很難影響市場價格。當市場對大數據服務商協助營銷活動反應較小時，制造商和零售商會通過降低價格來留住或吸引對價格較為敏感的消費者，從而保證利潤。所以，企業需要關注市場需求的變化，合理判斷大數據服務商協助營銷活動是否有效，從而做出科學的決策。

推論4：由于受到大數據服務商協助回收時服務水平對市場需求和回收率的影響，大數據服務商協助回收程度的加深，并不一定能夠使回收商的回收努力水平提升。

證明：回收商回收努力水平表達式中，f的系數為，當時，大數據服務商協助營銷更有利于回收商回收努力水平的提升；當時，大數據服務商的協助類型對回收努力水平影響不大；當時，回收努力水平會隨著大數據服務商協助回收程度的增加而提升。

結合推論2和推論4可知，當大數據服務商協助營銷活動能夠有效刺激市場時，可以提升市場需求，從而引起廢舊產品數量的增多，因此回收商會通過增加回收站點、安排上門取件等措施提升回收努力水平，以期獲得更多的利潤。當大數據服務商協助營銷活動無法提升市場需求，但是可以通過數據服務為回收商合理規劃回收路徑、回收站點時，協助回收更能提高回收商回收努力水平。存在協助營銷比協助回收更能提高回收努力水平的情況，還有可能是因為大數據服務商協助回收，為回收商分擔了一部分回收壓力，導致回收商不提升自身的回收努力水平。當回收行業較為飽和時，大數據服務商的協助類型對回收商回收努力水平影響不大，但是回收商依舊可以借助大數據服務商的數據服務挖掘新的競爭優勢，如創新經營模式、提供差異化服務等，穩固自己在回收行業中的地位。

推論5：政府對制造商生態設計補貼的提升有助于制造商生態設計水平的提升，對回收商回收補貼的提升有助于回收商回收努力水平的提升。當大數據服務商協助營銷時，這種影響更為顯著。此外，對制造商單位補貼的提升也會導致批發價和零售價的提升。

證明：將生態設計水平對政府補貼求偏導，通過判斷得：

因此，隨著政府補貼的提升，制造商生態設計水平也會提升。同理可得，政府補貼的提升會導致回收商回收努力水平、批發價和零售價的上升。

由推論5可知，政府提升對制造商生態設計的補貼可以減少制造商生態設計的壓力，提高制造商生態設計的積極性。政府提升對回收商的補貼，在提高回收商回收積極性的同時，還能引導消費者積極參與廢舊產品回收。大數據服務商協助營銷對政府補貼的影響更顯著，這是因為大數據服務商通過廣告宣傳等營銷活動可以促進消費者對采用生態設計產品的消費，增加了市場需求與廢棄產品數量。此外，隨著消費者綠色需求越來越強烈，制造商和零售商可以通過提升價格獲得更多的利潤。因此，政府應該合理地加大補貼力度以及對采用生態設計產品、再制造產品的宣傳力度，為閉環供應鏈營造良好的綠色發展環境。

3 數值算例分析

參考李婧婧等［11］、黃新等［20］對相關數值的設置研究 ,假設cn=10，cr=8，Δ=2，d=10，α=1.2，β=1.5，δ=0.5，λ=0.7，ε=0.5，k=0.1，r=0.15，m=0.4，k1=3，k2=5，n=2，i=1.2，b=1，η=2，γ=6，s=1，y=1，σ=3。相關利潤或者價格按“元”計，政府補貼按“元”計。

3.1 大數據服務商協助方式影響比較

回收率的演化過程（見圖1）表明廢舊產品的期望回收率會隨著時間的推移逐漸變得穩定，由于受到隨機因素的干擾，回收率會在期望值上下小幅波動。在大數據服務商服務努力水平相同時，大數據服務商協助回收的程度越高，回收率的提升越顯著，但同時回收率達到穩定所需要的時間也越長。

圖1 不同協助下期望回收率的演化過程

圖2表明當市場對大數據服務商協助營銷活動反應較大時，隨著協助營銷程度的增加，市場需求會提升，廢舊產品數量增加，回收商回收努力水平提升更顯著。

圖2 不同協助下回收努力水平的演化過程

圖3 和圖4說明了大數據服務商協助營銷活動在有效地刺激市場時，能夠提升批發價和零售價，并且批發價和零售價很快便可以達到穩定。

圖3 不同協助下批發價的演化過程

圖4 不同協助下零售價的演化過程

市場需求的演化過程（見圖5）表明，當市場對大數據服務商協助營銷活動較敏感時，大數據服務商協助營銷方式比協助回收方式對市場需求的影響更為顯著，此時協助營銷更有利于提升市場需求。結合圖5，當市場需求增加時，制造商更有動力進行生態設計（見圖6），因此其生態設計水平也會提高。

圖5 不同協助下市場需求演化過程

圖6 不同協助下生態設計水平演化過程

圖7、圖8、圖9、圖10表明了市場對大數據服務商協助活動越敏感，大數據服務協助營銷下越能提升制造商、零售商以及閉環供應鏈整體的利潤。較高的生態設計水平會在一定程度上增加制造商的成本，但是在大數據服務商協助以及政府補貼下，制造商利潤總體上是提升的。雖然制造商是閉環供應鏈的領導者，但是零售商的總體利潤高于制造商，主要原因有：（1）制造商生態設計成本較高；（2）在大數據服務商的協助下，零售商可以通過提高服務水平、差異化經營管理等方式提高零售價；（3）回收商承擔了一部分大數據服務費，降低了零售商成本。回收商在發展初期需要不斷投入回收設施設備以及增設回收站點，再加上初期消費者環保意識不強等，短時間內很難盈利，但是隨著時間的推移，在大數據服務商的協助回收以及政府補貼下，回收體系不斷完善，回收商的利潤會不斷增加，最后趨于穩定。由于受到政府補貼、回收率等眾多因素的影響，各成員的利潤達到穩定需要較長時間，且相較于制造商，零售商利潤達到穩定的時間更長。各個成員在追求利益的同時必須關注市場的變化，把握市場對大數據服務商協助的反饋，及時確定大數據服務商的最佳協助類型。零售商距離消費者更近，對市場變化更敏感，因此必須充分利用大數據，提高運營管理水平，規避市場需求波動所帶來的風險。

圖7 不同協助下制造商利潤演化過程

圖8 不同協助下零售商利潤演化過程

圖9 不同協助下回收商利潤演化過程

圖10 不同協助下閉環供應鏈總利潤演化過程

3.2 參數敏感性分析

由于受到隨機 因素的干擾，回收率、回收努力水平、利潤等會圍繞其期望值上下小幅波動，但是為了更直觀地表示出各個參數對回收率等的影響，接下來回收率、回收努力水平等均取其期望值。

圖11、圖12和圖13表明，當市場較為活躍時，大數據服務商協助營銷能夠有效地提升制造商和零售商的利潤，且零售商利潤的提升更為顯著，但此時回收商的利潤會降低，當協助回收程度不斷加深時，回收商利潤會提升，大數據服務商的利潤不受其協助營銷或回收程度的影響。零售商獲得更多收益的同時所面臨的風險也更多，因此為了可持續發展，零售商需要利用大數據服務商的服務加強自身風險管控能力。

圖11、圖12和13還表明在一定范圍內，零售商提高對大數據服務商的支付水平能夠提升制造商、零售商的利潤和回收商的利潤，圖14表明大數據服務商的利潤總是隨著零售商對大數據服務商支付水平的提高而提升。但是圖12和圖13表明，當支付水平高于一定閾值時，大數據服務成本過高，零售商和回收商的利潤會隨著支付水平的提升而降低，而且回收商支付水平的閾值比零售商支付水平的閾值小，因此零售商和回收商應該合理商定支付水平的大小。當市場對大數據服務商協助營銷活動較為敏感或者回收行業所面臨的約束較多時，協助營銷更能使支付水平的閾值增大，此時零售商和制造商的利潤也較高。

圖11 n和f對制造商利潤的影響

圖12 n和f對零售商利潤的影響

圖13 n和f對回收商利潤的影響

圖14 n和f對大數據服務商利潤的影響

從圖15可以看出，在大數據服務商協助方式不變時，隨著回收商分擔大數據服務費的比例增加，回收商的利潤會降低，但是零售商的利潤會增加，制造商的利潤和閉環供應鏈整體的利潤（見圖16）較穩定。這說明零售商與回收商共同承擔大數據服務費可以促進雙方之間信息交流，從而建立良好的合作關系，有利于閉環供應鏈的可持續發展。此外，零售商與回收商要合理協商費用分擔比例，與此同時，零售商還可以通過在銷售產品時加大對產品回收的宣傳等方式增加回收商回收量，優化與回收商的合作關系，促進閉環供應鏈的穩定。

圖15 λ和f對各成員利潤的影響

圖16 λ和f對閉環供應鏈整體利潤的影響

由圖17和圖18可以看出政府提高生態設計補貼和回收補貼，可以提高生態設計水平和回收努力水平。提高生態設計補貼可以直接提高制造商生態設計積極性，增強其保護環境的責任感，從而促進生態設計水平的提升，因此生態設計補貼對生態設計水平的影響更顯著。生態設計水平的提升增加了市場需求量，降低了產品回收難度，一定程度上會促進回收努力水平的提升。提高回收補貼可以直接提高回收商回收積極性，促進其提升回收努力水平，提高廢舊產品回收率，因此回收補貼對回收努力水平的影響更為顯著。制造商負責產品的再制造，高生態設計水平可以降低再制造難度，降低再制造成本，因此當回收量不斷增加時，制造商也會適當地提高生態設計水平。

圖17 補貼對生態設計水平的影響

圖18 補貼對回收努力水平的影響

從圖19至圖20可以看出，政府補貼可以提高產品批發價（下面）和零售價（上面），其中生態設計補貼對批發價和零售價的影響更顯著，兩種補貼對零售價的影響都比對批發價的影響更顯著。生態設計投入增加了制造商的成本，制造商為了轉移成本從而提高批發價，導致零售價也提高。采用生態設計的產品可以滿足消費者日益增強的綠色需求，提高了消費者對產品的整體價值評價以及支付意愿，因此制造商和零售商有機會提價。由于受到大數據服務商的協助，零售商精準營銷、差異化營銷等使零售商更有機會提價，因此零售價的提高比批發價的提高更顯著。

圖19 補貼對批發價和零售價的影響

圖20 補貼對市場需求的影響

政府對生態設計和回收進行補貼，實際上是對采用生態設計的產品以及再制造產品的肯定，政府加大補貼力度，能夠引導消費者購買這些產品，從而增加市場需求。由于市場需求直接受到生態設計水平的影響，因此生態設計補貼對市場需求的影響更顯著。

從圖21可以看出政府補貼可以提高制造商、零售商和回收商的利潤。提高生態設計補貼可以增加市場需求，提高批發價和零售價，因此零售商利潤的提升更顯著。提高回收補貼可以提升回收努力水平以及增加回收量，因此回收商利潤的提升更顯著。圖22表明政府提高補貼可以提升閉環供應鏈的整體利潤，且生態設計補貼對整體利潤的影響更顯著，這是因為閉環供應鏈中零售商和制造商利潤更高，而生態設計補貼對零售商和制造商的影響更顯著。

圖21 補貼對各成員利潤的影響

圖22 補貼對閉環供應鏈整體利潤的影響

4 結論與展望

本文綜合考慮了生態設計與政府補貼，借助伊藤過程刻畫了動態變化的回收率，探討了大數據服務商協助營銷與協助回收的不同協助類型和政府補貼對閉環供應鏈各個成員的決策以及利潤的影響，主要研究結論有：

（1）閉環供應鏈所處環境不同時，大數據服務商最佳協助方式也不同。當市場對大數據服務商協助營銷活動反應較大或者回收行業約束較多時，協助營銷能夠提高批發價和零售價，提升生態設計水平、回收率以及回收商回收努力水平，實現經濟效益與環境效益雙贏。當市場相對飽和時，不管是協助營銷還是協助回收，對回收率、回收努力水平、生態設計水平、利潤等影響都不大。

（2）企業可以利用大數據準確分析行業所處的生命周期以及所面臨的外部環境，把握市場對大數據服務商協助活動的反應和市場需求的變化，合理選擇大數據服務類型。但是行業所處環境的變化可能會影響大數據服務商的協助效果，因此企業應該避免過于依賴大數據服務商，要不斷提升自身的競爭優勢和注重成員之間的合作，完善閉環供應鏈體系。

（3）零售商提高對大數據服務商支付水平并不總能提升利潤，當支付水平高于一定閾值時，反而會降低利潤。零售商和回收商合理協商大數據服務費分擔比例有助于閉環供應鏈的可持續發展。

（4）政府補貼可以提高生態設計水平和回收努力水平。政府補貼生態設計比補貼回收對零售價、批發價以及利潤的影響更顯著，但是補貼回收更有利于回收商回收努力水平的提升，政府需要根據其目標平衡經濟效益與環境效益，合理設置補貼水平。

本文的研究結果可以為處于大數據時代的閉環供應鏈決策提供參考價值，不足之處在于將新產品與再制造產品當作同質產品采用相同的定價，可以進一步探討消費者對兩種產品有不同支付意愿時的閉環供應鏈最優決策。