易逝品預售的市場和風險研究范文

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《當代財經雜志》2015年第九期

一、引言

預售是指產品尚未進入市場正式銷售之前，產品供應商預先收取貨款，待產品上市后再交付給消費者使用的一種銷售行為，其主要目的是為了有效地規避批量化生產存在的風險，同時也是一種對新入市商品進行市場調研的有效手段。早期，預售在航空、酒店、旅游等一些服務領域應用廣泛，后來逐漸滲透到房地產行業并受到學者們的廣泛關注。互聯網時代的到來催生了新型的商業模式，越來越多的實體商品采用了預售策略，從普通服裝鞋帽、手機等電子類產品到生鮮農產品、時鮮水果等，如今，一些預售平臺更成為了一個創業平臺，為成千上萬熱愛創意與夢想的人士提供一個為實現創意項目或人生夢想籌集資金的新平臺，涵蓋設計、旅行、影視、攝影、科技、音樂、藝術、人文、出版、飲食、漫畫、游戲等諸多領域。但更多的，則是相對于現貨交易而言的零售商品預售，預售策略成功的踐行者———阿里巴巴在2014年11月11日全天成交金額達到571億元人民幣。

預售對于買賣雙方無疑都是有益的。對于新上市的產品，賣方可以專注于產品設計及提供更好的服務給消費者，而對于已經成熟的產品，賣方可以通過預售獲得訂單，精準鎖定需求量，按量備貨、消除庫存，更有效地管理供應鏈，大幅降低生產成本、流通成本、庫存成本，在給買家優質低價的同時，獲取更多利潤。對于買方而言，消費者無需排隊和搶購，能夠以一定的折扣提前預訂，獲取更多的消費者剩余，同時，通過預購，消費者有機會參與到預售商品的設計與改進過程中，在商家兜售顧客參與感的同時使得商品能夠更加滿足個性化的需求。與預售對應的是現貨銷售，簡稱現售，以現貨進行交易，是傳統的交易方式。市場需求和效益分析幾乎是企業所有決策的基石。本文以報童型零售商的角度，在標桿分析現售市場的基礎上，研究預售的市場和風險：先分析消費者的行為方式，探討市場需求的影響因素和不確定性的根源，分別建立現售優化訂貨量模型和預售優化價格模型。為了方便進行預售和現售的直接對比，本文假設預售策略僅有預售階段而沒有后續的現售階段，即實施預售策略的報童型零售商只接受消費者的預購訂單，在消費季節來臨后向外部供應商訂貨，到貨后再向消費者交付商品。需要說明的是，本文的研究雖然是從易逝品的角度展開，但研究結論不限于易逝品。因為伴隨著全球經濟的迅速發展，科技創新，產品升級換代頻繁，產品的生命周期越來越短，使得市場上越來越多的商品具有易逝性產品的特征。比如在一年一度的光棍節，網絡預售的商品就包括了五花八門的各類產品，有服裝服飾、電子電器、食品飲料、家居建材、圖書音像、汽車配件等，幾乎囊括了人們衣食住行娛的方方面面。

二、文獻回顧

預售是管理科學研究的一個重要領域。早期的預售主要針對的是旅行服務方面的收益管理，如旅館和航空的差別定價。此外，我國的房地產預售方面的研究文獻也比較豐富。但預售理論的最新進展表明，預售模式的應用不必有產能限制要求，可以適應于更一般的普通商品情形。對于沒有產能限制的行業，大多數文獻研究的是從制造商到零售商的預售，關注的是預購如何影響著庫存風險和利潤在供應鏈節點企業之間中的分配。Fisher和Raman（1996）最早將預售策略引入到零售業中。[1]Gurnani和Tang（1999）分析了當預購的批發價格已知而正常訂購的批發價格未確定時的兩種訂貨策略。[2]Ferguson（2003）和Ferguson等（2005）探討了生產和訂貨的時間和定價策略如何影響供應鏈利潤的分配。[3-4]Cachon（2004）研究一個兩階段報童模型，制造商通過提供價格折扣向零售商預售，能夠把過量庫存的風險轉嫁出去。[5]魻zer和Wei（2006）研究了需求信息不對稱時的預購合同，證明制造商索取比正常訂貨更高的預購訂貨批發價是更優的。[6]Boyaci和魻zer（2010）研究制造型企業為了獲得足夠的來自零售商的需求信息，確定實施預售活動的開展時間。[7]事實上，這種B2B預售，不是真正意義上的預售，因為，銷售方面對的不是“實現了”的終端需求。本文研究的是從零售商到終端消費者的易逝品預售，這個方向的文獻相對較少。Weng和Parlar（1999）考察了使用價格激勵吸引價格敏感型和交貨時間敏感型客戶的成本和收益。[8]Shugan和Xie（2000）證實預售可以獲得比現售更多的利潤。[9]Xie和Shugan（2001）在產能限制、退貨、風險規避型購買者、外部信用等假定條件下給出了預售獲益的必備條件。[10]Tang等（2004）研究使用預售量更新銷售季節的需求預測。[11]Prasad等（2010）建立預售報童模型，考察了兩階段（預售和現售）的定價和庫存決策，該文是本文的一個重要參考文獻。[12]在研究內容上，本文與Prasad等（2010）的文獻比較相近，二者都建立報童模型考察了現售策略和預售策略，在消費者的行為分析也相類似，但Prasad等（2010）文獻的預售包括“預售”和“現售”兩個階段，本文的預售是排除“現售”階段的“純預售”，以方便對比現售和預售的市場和效益。[12]Prasad等（2010）的文獻假設所有消費者預購的風險厭惡指數相同，且采取“均值-方差效用方程”來計量風險成本，而本文假設消費者的風險態度各不相同，風險規避系數為隨機變量，更符合社會現實。[12]風險成本采取的是更簡潔的價值線性形式，理解上更加直觀，也方便調研收集數據。現售模式需要在精確預測的基礎上提前向外部供應商訂單數量，以便于在消費季節來臨時可以現貨交易。而預售的訂貨數量恰等于匯集的需求，但需要優化預售價格以使得利潤最大化。因此，與上述不同，本文的預售價格是預售系統的決策變量，通過構建現售訂貨模型和預售價格模型來對現售和預售的市場和效益展開對比研究，進一步發現傳統的現售模式嚴重依賴于市場預測，而預售完全不受限于市場預測或消費者的風險規避調研的準確性，可以有效避免各類不確定風險。

三、建模

（一）模型說明與符號定義易逝品零售商執行現售策略，需要預先確定最佳訂貨批量，提前備好庫存，在消費季節客戶購買時以現貨交付客戶。這是一個典型的報童問題。設商品單位取得成本為c，市場銷售價格固定為p，未售商品期末殘值或處理價格為r。而對于實施預售策略的零售商來說，由于實際購買量na在消費季節來臨時為已知，故無需“優化”訂貨量，只需將預購訂單匯集，按匯集數量向外部供應商采購，在消費季節到貨后即向客戶交付商品。但鼓勵客戶在消費季節尚未來臨就提前下單顯然需要零售商給予消費者價格激勵，即必須以優惠價格X預售商品才行。顯然有P>X>Y。預售價格在預售期開始時設定，預售期持續到消費季節開始時結束。因此，預售零售商的決策不是優化訂貨數量，而是優化預售價格以獲得最大利潤。設市場規模（潛在消費者數量）為隨機變量N，服從正態分布，均值為μn，標準差為σh。市場規模相關參數通過市場調研分析或網絡數據挖掘（如電商網店訪問人數）獲得。為簡潔起見，假設每位消費者購買一單位商品，并假設他們使用商品所獲得的效用價值具有相同的概率分布；而預購時存在著風險，消費者在風險態度方面是異質的，各自的風險成本率不相等，消費者群體的風險態度可以用某種隨機分布來刻畫。客戶消費商品獲得的效用價值和群體的風險態度的總體分布函數可以通過社會調查得到。

（二）現售標桿分析消費者使用產品獲得效用，效用決定了產品的消費者價值。在這里，消費者價值是指消費者購買商品所愿意付出的最高人民幣金額，又稱為保留價格，用V表示，取決于消費者對使用商品的效用評判。V受到諸多因素的影響，除了預期商品本身的不確定性外，還會受到消費時的個人特性和外部環境影響。因此，V是隨機變量。設所有潛在消費者的商品消費價值具有相同的概率分布，分布密度函數為F(v)，概率分布函數為F(v)，消費者價值的均值和標準差分別設為μv和σv。零售商可以通過經驗、數據挖掘或社會調研獲得客戶群的這些總體信息。在現貨銷售環境下，消費者對自己使用現貨商品的消費者價值有著比較明確的認識，V為可感知或可觀測的v。只要消費者價值v大于銷售價格p，就選擇購買，獲得消費者剩余V-P，用U表示消費者剩余，即Us=v-p。對于零售商來說，消費者對商品的價值判斷是不可觀測的V，只能通過V的分布推斷整個消費群體的概率性的購買行為。事實上，零售商并不總能獲得（5）式的利潤，因為模型（4）隱含的前提是市場預測準確。現售經營的零售商根據市場預測提前訂貨，訂貨量往往和實際需求存有誤差，這種誤差導致多訂或少訂，帶來相應的超儲成本或缺貨成本，這些成本的控制和降低依賴于準確的市場預測，這意味著現售經營隱含著極大的市場風險。

（三）預售市場與風險零售商實施預售策略，只接受客戶的預購訂單。由于客戶提前購買承擔了風險，零售商需要給予價格折扣以沖抵這一風險成本，以優惠價格來促使消費者預購，顯然預售價格小于正常消費季節的售價，X<P。預售期結束零售商匯集來自客戶的預購訂單后，向外部供應商訂貨，訂貨量等于匯集的需求，到貨后在消費季節向客戶交付商品。在預售環境下，因為距離消費季節還有一段時間，消費者本人也難以評判消費者價值V，消費者會比較預購價格X和商品的消費者價值的期望EV，再行決策。我們注意到，現實中往往認為行為人是厭惡風險的，提前做出購買的決策使得消費者承擔了商品未知風險，成為風險成本RC，這會沖減消費者剩余。這一風險成本阻礙了買賣雙方交易的達成，這也就意味著只有當商品的消費者價值的期望值EV比預購價格大得足夠多時才會選擇購買。我們觀察到，現實中商品價值越高，則消費者購買愈加慎重，意味著風險成本越高。故這里不妨取價值的線性假設，價值用顯性的價格來替代，即設消費者的風險成本為βP，β為風險系數，P為商品價格。規避風險是人們對待客觀風險的主觀態度，不同的消費者對風險的態度不同。β越大，則該消費者越厭惡風險，預購的可能性更小，越小則越忽略風險。由于企業不能觀察得到每個消費者的風險成本率，只能通過調研得到消費群體對風險態度的總體分布，故β為隨機變量，假設β在β1,βunn上服從均勻分布，fβ為分布密度函數，Fβ為分布函數。由以上分析可知，如果消費者放棄預購商品，則消費者剩余為0。只有當且僅當Ua大于零，消費者才選擇預購，獲得正的預期消費者剩余。

四、數值分析

設初始值：c=70，產品價格p=￥100，x=80，未售商品殘值為10元。市場規模μn=1000,標準差為σn=40。設消費者價值服從正態分布v~Nμv,σ2vvv，消費者價值的均值和標準差分別設為μv=95和σv=10。消費者風險成本率服從均勻分布，考察兩種情形：高風險β1~U(0.05,0.2)，低風險β2~U(0.03,0.16)。

（一）市場需求和效益計算結果如下表2所示：表2的市場需求標準差來看，預售的市場需求不確定性比現售的更大，這是因為客戶實施預購的不確定性影響因素更多，除了市場本身的不確定性因素以外，還受客戶的風險態度差異所影響。這意味著預售市場的預測難度更大。結論3：預售市場需求的不確定性要高于現售市場。從以上分析可以看出，現售商品需要提前訂貨，不準確的訂貨數量導致可能的失銷或超訂，從而帶來了超訂的滯銷成本或少訂的失銷損失。而零售商預售商品是在接收到客戶的訂單后才向外部供應商采購訂貨，訂貨數量恰恰等于預售數量，避免了訂貨帶來的失銷或超訂成本。但由于消費者預購商品承擔了風險，預售必須以優惠的價格折扣進行銷售，從而帶來了預售折扣成本。現售的不準確訂貨和預售的激勵折扣使得這兩種銷售模式互有利弊，優劣性取決于市場環境和消費者的風險厭惡程度。如本算例中顯示，現售的期望利潤要大于高風險時預售的期望利潤，這是由于預售商品的單位利潤要遠小于現售的單位利潤，較高的客戶風險成本沖減了零售商的利潤。但如果消費者對商品質量擔心減弱，消費者風險成本減小，β2~U(0.03,0.16)，則X*=81，期望利潤Πa=9308，則Πa>Πs，低風險時的預售利潤要高于現售模式的利潤。結論4：現售模式和預售模式的經濟利潤受市場環境、消費者價值和消費者的風險系數影響，二者互有優劣。結論5：降低消費者預購的風險成本，不僅有利于提高預售價格，而且將增大銷售量，總利潤也將更高。為了降低客戶的風險成本，零售商應該設法消除消費者對商品質量的擔心，可以采取諸如容許客戶退貨、詳盡描述商品性能、體驗式預售、對商品展開標準化、系列化建設等策略，以降低消費者的風險成本，從而能夠以更高的預售價格銷售更多的商品，將能獲取比現售更好的收益。假設市場規模從500遞增到2000，零售商都能夠準確預測市場規模參數，則可得兩種銷售模式下的利潤對比。

（二）不確定性風險我們發現，現售的優越性是建立在精準的市場預測基礎上的。一旦預測失靈，現售經營模式將帶來巨大損失，而預售完全不會受限于市場預測，可以根據真實市場的需求相應地調整訂貨量。假設零售商根據經驗預測市場規模為1000，而真實的市場規模μn從500遞增到2000，則各種市場規模下現售和預售的利潤和預測損失對比如圖1所示。在準確預測市場需求的前提下，現售模式與預售模式忽有優劣。但在預測不準確時，現售模式的實際利潤要遠小于期望利潤，甚至是虧損，如圖2所示。如零售商預測市場規模為1000，但實際的市場規模僅有500，由于根據（5）式計算，現售零售商的訂貨批量為297件，但實際銷售量僅為預測銷售量的一半，導致超訂，最終虧損額為-4680元，決策失誤導致的預測損失為8197元（若能正確預測市場規模，則能獲得正利潤3517元）；而當實際市場規模為2000時，所訂購的297件商品全部售罄，僅僅獲取9270元的利潤，喪失了獲得高額利潤（16290元）的好機會，少了7020元的機會利潤。而預售在同樣的市場規模下獲取的利潤分別是3330元和13330元，沒有受到市場規模預測確與否的影響。圖1中的現售損失曲線，表示由于預測不準確導致的現售損失。從現售損失曲線可以看出，只有在預測比較精確時，現售損失才接近于零，而在預測不精確（真實市場規模遠離預測規模值1000）時，相應的現售損失極大。這表明現售模式的效益嚴重依賴于準確的市場預測。而圖2中的LOFa在任意真實市場規模下都接近于零，顯示不準確的預測對預售幾乎無影響。在當前的社會生產實踐中，市場需求瞬息萬變，滯后式預測的效果往往不令人滿意，采取預售模式可以避免市場預測不精確的問題，有效地消除了市場風險。結論6：現售模式依賴于準確的市場預測，預售模式不受市場預測影響，消除了市場不確定性風險。從模型（11）及其解（12）式可以看出，預售模式的決策變量為預售價格，最優解不受市場需求的影響，但受到消費者風險態度的影響。消費者風險系數來自于經驗判斷或社會調研，如果調研結果不準確，對企業經營績效有何影響呢？為此，我們進一步考察預售決策失誤對企業績效的影響。由常識知道，如果企業努力設法降低消費者對商品質量的擔憂，從而減小風險系數，則β1、βu都將減小，且往往下降的幅度比下降的幅度大。所以在數值分析中，我們設置成將β1按0.01，βu按0.02逐步變化。假設零售商通過調研得到的消費者風險系數服從均勻分布UF（0.05,0.2），而真實的消費者風險參數是從U（0.02,0.14）到U（0.13,0.36）變化。在各種真實消費者風險規避參數下的預售實際利潤和決策損失如圖3所示。從圖3可以看出，雖然市場調研得到的消費者風險系數出現偏差，但零售商的期望利潤和實際利潤幾乎重合，只在調研偏差極端巨大時才有些微的決策損失。這表明預售策略具有極好的利潤穩定性，與市場預測是否準確、消費者風險系數的調研是否準確關系不大。結論7：雖然不確定性更大，但預售能夠有效避免不確定性的危害。

五、結語

互聯網業務的快速發展催生了預售的商業模式。相比于現售，預售模式的價值除了可能獲取更高的利潤外，能夠有效規避多類不確定風險。本文從易逝品零售商的角度，對比研究現售和預售的市場需求和期望效益。在分析消費者行為的基礎上分析市場需求，顯示兩種模式的不確定性根源不同。預購讓消費者承擔了更多風險，帶來了預售市場的不確定性，本文采取價格線性函數來計量風險成本。針對兩種模式分別建立模型優化現售訂貨量和預售價格，數值分析表明，兩種模式互有優劣。此外，研究也證明了現售模式的效益嚴重依賴于準確的市場預測，預測不準會帶來巨大的市場風險；而預售模式不受市場預測和消費者調研的影響，匯集客戶的訂單自動調整訂貨數量，從而消除了各類不確定性風險。作為一種新興的商業模式，預售發展的空間巨大。下一步的研究可以集中在實施預售策略降低消費者風險成本的具體措施及拓展方面，如退貨政策、超售回購、動態價格設計等。

作者：程永生 單位：江西財經大學 工商管理學院