关于考虑技术发展不确定性的供应链智能技术发展战略研究的学术报告
本报告旨在向学术界同行介绍由彭汉 (a, Tianjin University of Finance and Economics)、霍燕芳 (b,, Tianjin University)、刘伟华 (b,, Tianjin University)、齐二石 (b, Tianjin University) 与 Helen Cai (c, Middlesex University London) 共同完成，发表于 European Journal of Operational Research (EJOR) 第328卷（2026年）的研究论文。该研究针对制造业与物流业深度融合的现实需求，聚焦于制造商与物流服务商在智能技术开发上的合作模式选择问题，特别是在技术发展不确定性情境下的决策优化，为供应链智能化转型提供了重要的理论模型与管理洞见。
一、 研究背景与目的
随着以云计算、大数据、物联网（IoT）、人工智能（AI）、区块链和5G为代表的智能技术浪潮兴起，其在促进制造业与物流业深度融合方面扮演着关键角色。智能技术应用，如预测分析、实时追踪、自动化仓储等，对于降低物流损耗（指产品在运输和储存过程中发生的可量化的价值减损，包括物理损坏、质量下降、时效性贬值及相关财务损失）至关重要。然而，智能技术的开发通常具有复杂性高、风险大、成本昂贵的特点，许多物流服务商难以独立承担，这限制了技术应用的范围与深度，也阻碍了物流服务效率的提升。与此同时，制造商为了获得更专业化、定制化的物流服务以保障产品安全、提升客户满意度，有动机与物流服务商进行合作。
在实践中，已经出现了多种合作模式：物流服务商独立开发；制造商以成本分担（Cost Sharing）模式提供资金支持；以及双方以联合开发（Joint Development）模式共享资源、共同研发。每种模式各有利弊，且技术本身的发展成熟度不一，存在不确定性。例如，相对成熟的物联网、大数据技术应用确定性较高，而人工智能、区块链等仍处于探索阶段的技术则存在较大的应用效果与范围不确定性。尽管业界已有不少合作实践，但学术界对于制造商与物流服务商应如何选择最优的智能技术开发合作模式，尤其是在考虑技术发展不确定性的情况下，尚缺乏系统的理论研究。
因此，本研究旨在填补这一理论空白，通过构建博弈论模型，深入探讨以下核心问题：1) 制造商与物流服务商合作开发智能技术的基本条件是什么？2) 哪种合作模式能最大程度降低物流损耗，并为双方带来最高利润？3) 当智能技术开发存在不确定性时，双方的合作策略是否会发生变化，应如何应对？
二、 研究框架与详细流程
本研究采用理论建模与数值分析相结合的方法，核心是构建一个由一个处于领导地位的制造商和一个处于跟随地位的物流服务商组成的二级供应链博弈模型。研究流程主要包括模型构建、均衡求解、模式比较、模型拓展与稳健性检验四个主要部分。
第一部分：基础模型构建与假设 研究首先明确了模型的基本要素：制造商负责生产与销售产品（生产成本假设为零），并从每单位产品中获得边际利润 (m)；物流服务商为制造商提供物流服务，并收取每单位服务费 (g)。市场需求函数假设为 (d = α - β(m + g))，即需求仅受总价（边际利润加服务费）影响，这是短期视角下的简化，反映了智能技术改善对消费者端的直接影响具有滞后性。智能技术的开发旨在降低物流损耗率，假设未采用技术时的损耗率为 (k)，通过技术开发使损耗降低的水平为 (e (0 < e < 1))。技术开发成本为二次函数 (γe^2⁄2)，其中 (γ) 为开发成本系数，并假设 (γ) 足够大以保证模型符合现实（技术开发并非轻而易举）。
研究定义了三种合作模式： 1. 独立开发模式 (Independent Development Mode)：物流服务商独自承担所有开发工作与成本，制造商仅支付物流服务费。 2. 成本分担模式 (Cost Sharing Mode)：物流服务商负责开发工作，但制造商分担比例为 (θ) 的开发成本。 3. 联合开发模式 (Joint Development Mode)：双方共同投入研发工作，制造商完成降低水平 (e_m)，物流服务商完成 (e_l)，总降低水平 (e = e_m + e_l)。由于涉及跨企业技术整合，双方需承担整合成本 (μ(e_m^2 + e_l^2 + e_m e_l)/2)，其中 (μ) 为整合成本系数，衡量合作深度与信任难度。
此外，模型考虑了物流损耗的成本承担：为确保市场需求得到满足，物流服务商需按市场价 (s) 补充损耗的产品，因此其承担的损耗成本为 ((1-e)ks)。
第二部分：不考虑技术发展不确定性的均衡分析 在此情境下，研究采用逆向归纳法分别求解三种模式下的斯坦克尔伯格（Stackelberg）博弈均衡。决策顺序在不同模式下略有差异，但基本遵循“技术开发决策 -> 制造商定价决策 -> 物流服务商定价决策”的逻辑。通过求解一阶条件，得到了各种模式下最优的物流损耗降低水平 ((e^))、制造商边际利润 ((m^))、物流服务费 ((g^*))，进而计算出制造商利润 ((π_m))、物流服务商利润 ((π_l)) 和消费者剩余 ((CS))。
通过对这些均衡解的比较分析，研究得出了命题1和命题2。命题1指出，与独立开发相比，成本分担和联合开发模式都能实现更高的物流损耗降低、更低的物流服务费和更高的制造商边际利润，从而验证了合作开发在缓解双重边际化效应方面的优势。命题1还比较了两种合作模式：当整合成本 (μ) 低于某个阈值时，联合开发模式能带来比成本分担模式更高的损耗降低和制造商利润。命题2则从利润角度给出了双方选择合作模式的条件：当整合成本 ((μ)) 和价格弹性 ((β)) 都较低时，双方倾向于选择联合开发模式（图1中的J区域）；当整合成本较高或价格弹性较高时，成本分担模式成为更优选择（图1中的C区域）。这一部分的分析为确定性情境下的合作策略提供了清晰的决策边界。
第三部分：考虑技术发展不确定性的均衡分析 这是本研究的核心创新点之一。研究引入了智能技术开发时间的不确定性。假设开发所需时间 (t) 服从参数为 (λ(x)) 的指数分布，其中开发速率 (λ(x)) 与公司投入的开发努力（体现为损耗降低水平 (e)）负相关，即 (λ(e) = λ/e)，这意味着追求更高的技术成效（更高的 (e)）会延长预期的开发时间，增加不确定性。为应对开发失败或延迟的风险，企业需要支付与开发时间成正比的固定成本 (ψet)。通过数学处理，该不确定性成本被转化为开发成本的一部分。
在此扩展模型下，研究重新求解了三种合作模式的均衡。通过对比分析，得到了命题3和命题4。命题3再次确认了合作开发相对于独立开发的优越性。命题4则揭示了技术发展不确定性的关键调节作用：开发速率 (λ)（不确定性的反向指标）显著影响了合作模式的选择范围。如图2所示，当开发不确定性很高（(λ) 很低）时，即使整合成本较高，联合开发模式也成为双方的最优策略（图2a），因为合作可以共同分摊不确定性带来的风险。随着不确定性降低（(λ) 升高），模式选择逻辑逐渐趋近于确定性情境，即在低价格弹性下选择联合开发，在高价格弹性或高整合成本下选择成本分担（图2b）。这一发现表明，技术发展不确定性扩大了联合开发模式的适用范围，增强了双方通过深度合作来共同抵御风险的意愿。
第四部分：模型拓展与稳健性检验 为确保主要结论的稳健性，研究从五个方面对基础模型进行了拓展： 1. 智能技术对消费者需求的影响：假设市场需求不仅受价格影响，也受物流损耗降低水平 (e) 的正向影响（系数为 (ρ)）。分析表明，结论结构保持稳定，但消费者对技术成效的感知水平 (ρ) 也成为影响模式选择的因素之一。 2. 定价决策顺序：考虑制造商边际利润与物流服务费同时决定的情况。数值分析显示，模式选择的基本条件与主模型结论一致。 3. 非对称整合成本：假设制造商和物流服务商在联合开发中面临的整合成本系数不同 ((μ_m) 和 (μ_l))。结论显示，只要平均整合成本处于相似范围，模式选择逻辑不变。 4. 技术应用转化率的不确定性：在开发时间不确定性的基础上，进一步引入技术应用效果的不确定性，即实际损耗降低水平为 (re)，其中 (r) 为随机转化率。分析证实主要结论依然稳健。 5. 双方开发速率不一致：在联合开发模式中，考虑制造商与物流服务商技术开发能力（开发速率 (λ_m) 和 (λ)）不同的情况。数值模拟（图3）表明，在大多数情况下，主要结论成立。然而，在极端情况下（双方开发能力都很弱，且制造商能力显著低于物流服务商时），成本分担模式对制造商更有利。这为实践中“先资金支持、后联合开发”的渐进式合作路径提供了理论解释。
三、 主要研究结果
本研究通过严谨的建模与推导，得出了以下一系列相互关联、逻辑递进的结果： 1. 合作开发的必要性：无论在技术发展确定还是不确定的情境下，与物流服务商独立开发相比，制造商参与的成本分担或联合开发模式都能更有效地降低物流损耗，同时降低物流服务费、提高制造商边际利润，并提升消费者剩余。这从理论上证实了供应链上下游协作开发智能技术能够有效克服双重边际化效应，实现帕累托改进。 2. 确定性情境下的模式选择机制：当不考虑不确定性时，合作模式的选择主要由整合成本和市场需求价格弹性驱动。低整合成本与低价格弹性的组合促使双方选择深度整合的联合开发模式；而高整合成本或高价格弹性则使得以资金支持为主的成本分担模式更具吸引力。 3. 不确定性对合作策略的调节效应：这是本研究的核心发现。技术发展不确定性扮演了关键的角色。更高的不确定性（更低的开发速率 (λ)）会显著扩大联合开发模式的适用条件范围。面对高风险，制造商和物流服务商更有动力通过紧密的联合开发来分摊风险、共享资源，从而部分抵消了高整合成本带来的负面影响。这使得在不确定性环境下，联合开发成为一种重要的风险共担与能力提升机制。 4. 消费者福利视角：研究表明，任何形式的合作开发（相对于独立开发）最终都能带来更高的消费者剩余，说明供应链的智能化协同不仅有利于企业，也能惠及终端消费者。 5. 结论的稳健性与管理启示：通过多角度的模型拓展，研究证明了上述核心结论具有较好的稳健性。这些结论转化为明确的管理启示：企业应依据技术发展不确定性、整合成本、价格弹性以及自身技术能力等因素，动态选择最适合的合作模式；在合作初期或不确定性高时，可考虑从成本分担过渡到联合开发；建立长期信任与信息共享机制以降低整合成本，是深化合作、实现供应链智能化的关键。
四、 研究结论、价值与亮点
本研究系统探讨了供应链中制造商与物流服务商在智能技术开发上的合作模式选择问题，特别是在引入技术发展不确定性这一现实因素后，揭示了更为复杂的决策动态。主要结论是：合作开发优于独立开发；在确定环境下，模式选择取决于整合成本与价格弹性的权衡；而技术发展不确定性会显著改变这一权衡，激励双方在更广泛条件下采取联合开发模式以共担风险。
本研究的价值主要体现在以下几个方面： 1. 理论贡献：首先，研究拓展了供应链技术创新领域的文献，将关注点从传统的制造商-零售商或制造商-供应商关系，延伸至制造商-物流服务商这一重要但研究相对不足的链条。其次，首次在供应链智能技术开发合作的情境下，系统比较并形式化分析了成本分担与联合开发两种模式，并深入剖析了技术发展不确定性的调节作用，丰富了技术创新合作与供应链风险管理相结合的理论体系。最后，通过多个模型扩展验证了结论的稳健性，增强了理论模型的说服力。 2. 实践意义：为制造业与物流业企业推进智能化转型提供了具体的合作路径决策框架。研究指出，企业不应盲目追求某种固定合作模式，而应基于对技术成熟度（不确定性）、双方合作基础（整合成本）、市场特性（价格弹性）的评估来做出灵活选择。尤其是在面对新兴、不确定性高的智能技术时，应更积极地考虑通过建立深度信任的联合开发联盟来应对挑战。 3. 政策启示：鼓励供应链深度协同与智能化升级的政策制定者，可以关注如何营造有利于降低企业间合作整合成本的环境（如推动数据标准互认、建立第三方信任平台），以及如何支持企业应对前沿技术研发的不确定性（如提供研发风险共担基金）。
五、 研究亮点
总而言之，这项由彭汉、霍燕芳、刘伟华、齐二石和Helen Cai合作完成的研究，为理解供应链智能技术协同开发战略提供了有力的理论工具和深刻的管理洞见，对推动供应链运营管理领域的学术发展与企业实践均具有重要的参考价值。