【生鲜行业】区块链技术应用如何优化生鲜供应链

【生鲜行业】区块链技术应用如何优化生鲜供应链?

由一个生产商和一个零售商构成的生鲜农产品供应链，产品的

鲜活度信息为生产商的私有信息，本论文分析区块链技术应用对

生产商鲜活度信息谎报行为的影响，研究对比区块链技术应用前

后供应链利益的变化情况。通过生产商与零售商之间的

Stackelberg博弈得到与决策相关的四个区块链技术投资成本阈

值，得出供应链各方成员在定价订货方面的决策。通过数值算例

分析验证结论的有效性。研究表明：在一定的区块链技术投资成

本阈值范围内，应用该技术可以抑制生产商谎报鲜活度信息行

为，不仅提高供应链总利润，同时提高供应链各方成员的利润，

增加供应链稳定性。

01

引言

我国是世界生鲜农产品生产和消费大国c政府高度重视生鲜农产

品行业的发展，2018年发布的中共中央一号文件中已经是第15

年锁定三农问题，商务部、农业部也纷纷制定各类生鲜农产品相

关的标准和规范等。近年来，消费者越来越多地追求高品质的生

鲜农产品，农产品鲜活度作为衡量农产品质量的重要指标，正日

益引发消费者关注。由于鲜活度信息具有生产商私有性，供应链

中存在生产商谎报鲜活度信息行为，从而影响产品鲜活度，造成

消费市场动荡，导致链上利润损失，造成供应链不稳定等问题。

因此，迫切需要采取一些举措以解决生产商谎报行为。

区块链技术作为一种近年来流行的新型信任重构系统，具有防范

风险、构建信任的功能，可以抑制生产商谎报行为，增加链上各

方彼此的信任，其在供应链中的应用越来越多c以区块链技术为

基础的供应链，利用该技术的“全网共识”机制和“不可抵赖”

功能，结合互联网和大数据技术，实现重构信用，建立更加公

平、透明、安全和高效的互助机制。利用时间戳的特性来保证信

息的唯一性，利用全网共识机制特性达到信息的不可篡改，确保

这一分布式账本的有效运行。

本文从生鲜农产品高质需求出发，考虑区块链技术抑制生产商谎

报行为，研究了其投资成本阈值对供应链上各成员定价订货决策

参数以及利润的影响，以期提高供应链应用区块链的积极性，增

加链上稳定性，快速达到消费者的高质需求。

02

问题描述与假设

由单一生产商和零售商组成的生鲜农产品二级供应链中，由于生

产商对新活度信息具有掌控力，存在生产商谎报产品产出时间以

及鲜活度信息的情形。本模型的Stackeloerg博弈过程为：首先

生产商供应一种单位成本为C,生命周期为T的生鲜农产品，向

零售商公布批发价W以及产品产出时间t,谎报出产时间为At,

入值的大小为[0,1];随后零售商根据所获取信息决定订购Q数

量的农产品，同时以固定价格P向消费者出售，如图1所示。

图1生鲜农产品供应链示意图

本文做出以下假设：

假设1链上成员目标均为自身利益最大化，且具有

完全理性的充分分析能力。

假设2根据Wang等,文献，假设需求函数为。二

k

Axp-x0^o其中人为常规市场规模度量常数，为为

价格弹性，。⑺表示实际鲜活度。

假设3根据杨亚等⑺文献，假设生鲜农产品鲜活度

函数为。(/)二1一条(04，《丁)。

03

模型建立与求解

生鲜弄潮供应缝决策基础模型

未应用区块链技大之前，生产商为了自身利益会发生谎报行

为，向零售商隐藏真实的生鲜农产品出产信息，谎报虚假的生

鲜农产品产出时间的信息，致使产品鲜活度信息虚高，进而增

加了零售商对生产商的订货量。此时：

生产商的利润函数为:

7rs=(W-C)xQ(1)

零售商的利润函数为：

叫二俨一W)xQ°—(Q—Q°)xW(2)

由前文假设2,易知Q=Ax/W'x外不)，那么可以

求其反函数得到尸二，将其代入式(1)及

IQ7

式(2),利润函数整理如下:

…(W-C)xQ(3)

链上双方决策都追求以自身利润最大化c本模型根据逆向归纳

法，可以求得最优批发价、最优销售价及订货量。

最优批发价如下:

Cxk

W*二

k-1

经过整理得到零售商的最优订货量以及最优定价为:

*Cx//(，)

----------X-------

(£-1)23)

、

Q*=Ax/〃)xCx二夕(〃)

。⑺

(if7

分散决策下的链上总利润是:

7CV=AXJ⑺XCx^owV

gifW

Ax加)xCx

生产商的谎报行为会导致链上各方利润以及总利润的下降。因

此，通过采取某种方法抑制生产商的谎报行为，使供应链上的各

成员的订货定价决策做出调整，同时给供应链上的各方利润产生

影响。

应用区块链技术的生鲜农产品供应链决策模型

通过构建基于区块链技术的供应链信息系统，供应链上各方成员

都必须将产品的相关信息准时准确地上传到该系统中，由于区块

链技术公开透明性以及信息不可篡改性，系统中的信息不能被任

意修改，因此生产商将不能谎报鲜活度信息。此时供应链上各方

的利益函数分别为：

符=(WB-C-CB)XQB

7rl^(小WB)XQB

采用区块链技术之后的供应链总的最优利润为:

(24-1)X(C+CB)(&X(C+CB)

7T，=AX。⑺Xx

(1)2I(一―

对比区块链技术应用前后供应链上各成员之间的利润表达式，易

知区块链技术的应用对各方的利润存在一定的影响程度。而生鲜

农产品供应链上的成员企业应用区块链技术的前提条件应该是技

术应用之后的各成员的利润必须不小于技术应用之前的利润。

由本章的分析可知，将区块链技术应用干生鲜供应链，供应链上

各方的定价订货参数诸如批发价格、零售价格以及订货量均会发

生改变，同时改变量也将受到区块链技术应用成本的影响。

04

算例分析

假设市场上的某刍鲜农产品需求规模A=900000,价格弹性

K=2,在标准保存条件下，生命周期为T=15天，产地实际产出时

间t=5天，谎报因子入£（0,1）,单位生产成本为05元/kg。

由图2可知，随着生产商谎报因子增大，影响供应链总利润的技

术投资成本阈值、影响零售商定价、订货量的技术投资成本阈值

均下降，且下降趋势愈发明显。

7

6

O.5

O.

SO.4

SO.

O.

2O.3

O.

2

1

00.20.40.60.81.()

谎报因F

图2谎报闪r对投资成本阈值的影响

从图3可以看出，随着生产商谎报因子的增大以及区块链单位投

资阈值的增大，供应链总利润的增长率随之下降。这是因为随着

谎报因子的增大，区块链单位投资阈值在下降，即能使双方接受

区块链技术的最大成本在下降，说明技术应用条件在不断提高，

总的供应链成本上升使供应链总利润的增长越来越缓慢。而当谎

报因子大于1时，供应链的总利润增长率恒小于0。因此，本文

在讨论区块链技术应用问题时，考虑其谎报因子不大于1。与此

同时，由图中点(0,0,0.125)易知，当不存在谎报行为同时没

有区块链技术投资成本时，供应链总利混的增长率最大可达

12.5%,而在实际供应链中谎报行为时有发生，由此证明了本文研

究的重要意义。由点(0,0.625,0)易知，使供应链总利润增大

的最大区块链技末单位投资阈值为0.625,高于此值将不应该应

用该技术。

忤口供应链总利润增K率变化图

假定入=0.1,进一步观察区块链应用对各成员定价订货决策的

影响。如图4所示，随着技术的应用，生产商会不断提高其批发

价，因此本文的技术成本由供应链各方成员共同承担。在技术应

用前后零售价存在从低到高的变化过程，易发现CB=0.6188为变

化点，当技术成本低于此值时，技术应用后的零售价相较于应用

前有所降低，反之当技术成本高于此值时，零售商将采取提升的

定价策略，这一变化和命题4相符。

30

25

20

*未应用技术前的批发价

-e-应用技术后的批发介

15T1未采用技术前批发价

14采用技术后批发价

n

0c门口Qd11

u0.20.40.60.81.0

区块链技术单位投资成本/（元・kgJ

图4区块链技术应用前后•价格变化图

同样在此假设下，图5反映了区块链技术应用前后的零售商的订

货量不同，一开始应用技术时，零售商会提高其订货量，随着技

术投资成本越来越高，订货量会不断下降，下降速度快。同时从

图4、图5可以看出，区块链技术投资成本阈值对订货量的影响

要大于对价格的影响。

2200

f—未采用技术前订货量

1200L

00.20.40.60.81.0

区块推技术单位投资成本/（元・kg"）

图5区块链技术应川前后订货区变化图

05

结束语

本文考虑一个单一生产商和零售商构成的二级生鲜农产品供应

链，针对生产商谎报鲜活度信息的问题，研究了应用区块链技术

抑制该谎报行为及该技术投资成本阈值对供应链成员定价订货决

策的影响。文中通过构建技术应用前后两阶段生鲜农产品供应链

上各个成员的利涧模型，比较供应链各成员应用区块链技术之后

的价格、订货量的变化以及供应链利润的变化，最后得到生产商

的定价以及零售商的定价订货决策。

本研究结论如下：（1）分散决策模式下，生产商谎报鲜活度信息

将诱导零售商增大订货量，并侵占零售