考虑众筹的生鲜农产品供应链定价决策研究

摘 要：众筹依托于互联网和社交网络，可将碎片化的支持者聚集起来，革新传统的农业发展模式，为农业发展注入新的活力。以生鲜农产品为研究对象，利用消费者感知异质性、高感知价值型消费者出现概率、附加福利构建消费者期望效用函数模型，研究生鲜农产品在众筹阶段的最优定价策略。研究表明：当高感知价值型消费者出现概率较高或较低时，应采用单一定价策略，否则选择菜单定价策略；高感知价值型消费者出现概率能促进菜单定价和利润型定价策略利润增加，附加福利能促进菜单定价策略利润增加。此研究可以为生鲜农产品众筹项目的发起者提供定价依据，使发起者利益最大化。

关键词：生鲜农产品；众筹；定价

中图分类号：F259.22 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）4-55-6

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.04.010

0 引言

生鲜农产品在人们的生活中占有重要位置，具有含水量高、货架期短、易腐败等特点［1］，这对其运输、配送、存储、售卖造成了诸多困难。传统生鲜农产品供应链由农资供应商、农产品生产者、分销商、零售商、消费者等五部分组成，上下游极度分散、中游层级多和交付环节多等弊端导致生鲜农产品流通半径小、损耗大、抗风险能力低［2］。数据显示，2022年我国食物总体损耗率为14.7%，高于世界平均水平，蔬菜水果损耗率最高，分别达25.9%和13.1%［3］。此外，冗长的供应链条导致农产品价格更高，但新鲜度和营养却更低［4］。随着“互联网+”技术的不断成熟，多种新技术、新方法的运用克服了传统供应链的缺点，这有利于农产品流通形成良性循环。而众筹的参与者通常包括农产品生产者、众筹平台和消费者［5］，该模式的出现极大地简化了中间链条，有利于减少流通过程存在的滞销或缺货的风险，降低交易成本，从而促进绿色生产。

众筹通常利用互联网平台将碎片化的支持者聚集起来，为发起者的项目提供资金支持［6］，是一种为新兴企业解决融资问题的发展方式［7］。2014年，众筹的概念被引入农业生产，表现为消费者筹集资金，农户依据订单生产并将产品交付给消费者的模式［8］。随着互联网技术日益成熟及对“三农”问题的重视，农业众筹也引起了学者的广泛关注。从农业众筹的发展来看，吕映秀等［9］、边海宁等［10］通过分析“互联网+”环境下的农业众筹发展现状，探究农业众筹的优点及存在的问题，并就此提出了可行的建议。邵腾伟等［4］在研究生鲜电商众筹预售时，构建了生鲜农产品供应链纵向一体化众筹预售与众包生产联合决策模型，发现该模型可提高供应链收益，同时决策机制可确保参与者的利益诉求公平表达。从农业众筹融资成功率角度出发，肖建等［11］发现，农业众筹成功项目的高融资率与失败项目的超低融资率同时存在，融资绩效的影响因子中支持者人数、回报种类、评论数量呈显著性差异，投资者参与度越高的项目越容易获得成功。从影响参与农业众筹的决策的因素角度出发，刘思成等［12］基于消费者决策这一视角，运用logistic二元回归模型实证分析了产品型农业众筹消费者参与度的影响因素；Kotler等［13］基于消费者视角，利用顾客总价值理论探究农产品众筹项目参与意愿的影响因素。

发起人合理地对产品（服务）进行定价是该众筹项目成功的关键［6］。刘志迎等［14］尝试从投资者感知价值角度，设立期望收益模型，分析最优定价策略，并解释了众筹项目发起人更愿意使用渗透定价法的原因。Hu等［15］从一个生产者和多个购买者的众筹系统角度进行研究，通过模型分析了不同产品质量的众筹产品定价问题。李宇航等［16］从消费者感知价值和极客的感染能力的角度，构建了预付款众筹产品的定价模型。吕正英等［17］在Hu的研究基础上建立了一种3个参与人的博弈模型，并提供了6种定价模式进行分析比较。薛巍立等［18］从众筹产品会被竞争者模仿角度，将众筹分为两个阶段，并通过建立各阶段的利润模型，分析该情境下的定价决策。吕晓慧等［19］从考虑众筹成功率的角度，通过构建众筹阶段和正式销售阶段的两阶段定价决策模型，得到了众筹产品的最优定价策略。刘晓峰等［20］从众筹对生产运作和产品线设计的影响角度进行研究，从产品质量外生和内生两个方面，从考虑应用KIA（keep-it-all）产品众筹的单一价格、动态价格和菜单价格策略中寻找最优定价策略。

前人对于生鲜农产品供应链、众筹与众筹定价策略的研究已相对翔实，取得了较为丰富的成果，为农业众筹模式的发展提供了大量的理论与实践依据，但其仍然存在一些空缺的领域。国内外学者较多针对众筹定价、生鲜农产品供应链优化等进行研究，鲜少有学者将二者结合进行研究。邵腾伟等［4］基于交易成本和供应链管理理论，针对生鲜农产品的众筹问题进行研究，建立生产者组织化联合和消费者社群化聚合、O2O场景产销对接模型，并据此提出了产品阶梯定价新策略。但斌等［5］从价值主张、核心资源、运作流程和盈利模式四个方面分析三种典型的农产品预售众筹模式，并认为众筹模式能压缩生鲜农产品供应链流通环节、缓解或解决生鲜农产品供需不匹配问题。基于此，笔者将众筹对象聚焦于具有特殊属性的生鲜农产品上，通过构建消费者期望效用函数模型，研究发起者如何做出最优定价决策，使发起者与消费者双方参与生鲜农产品众筹的利益均得到有效满足，同时为解决我国生鲜农产品众筹项目参与度不高、融资达成率低等问题提供新的解决方案，达到推动我国农业众筹模式不断完善与促进农业健康发展的目的。

1 问题描述及假设

此研究以Hu等［15］提出的框架为基础，考虑AON模式中产品回报型众筹，将生鲜农产品众筹过程分为早期投资者进入阶段和后期投资者进入阶段。

若某生鲜农产品生产者想生产一种新产品，但缺乏充足的资金支撑，则其可采用众筹的方式面向公众进行融资。该生鲜农产品生产者可在平台上发布此众筹项目并选择产品定价策略。项目发起人通过为消费者提供质量更好的生鲜农产品、优质的服务与体验和附加产品等吸引更多的消费者参与众筹过程。

若在众筹的每一个阶段都会有一个消费者进入市场，则Bt为在t阶段进入市场的消费者（t=1，2）。第一阶段进入市场的消费者B1会根据自身判断做出购买决策；消费者B2进入市场，则受消费者B1的投资行为的影响和自身的感知价值来做出购买决策。

若众筹成功，则表示该生鲜产品生产者众筹到预期资金，即其将会生产该生鲜农产品，并在生鲜农产品收获后回报给众筹参与者，结束众筹。但若众筹失败，由于该生鲜农产品生产者仍处于资金紧缺状态，生鲜农产品将无法顺利生产，募集到的资金将返还给众筹参与者。

为进一步说明简化、阐述研究模型，此研究做出如下假设：

①假设每一个消费者都是理性的，他们会根据期望效用是否为正及效用是否最大化进行是否参与众筹的决策。

②对于消费者而言，不同的消费者可能有不同的产品感知价值V。为了刻画这一感知异质性，假设有高感知价值型（V=H）和低感知价值型（V=L）两种消费者。其中，高感知价值型消费者出现的概率为[θ]，则低感知价值型消费者出现的概率为1-[θ]。

③此研究探讨生鲜农产品质量外生时的情况，且不考虑发起人参与众筹的生产成本等。

④假设感知价值为L型的消费者，在加入附加福利之后的感知价值仍不大于H，即（1+[α]）L<H。

2 模型构建

2.1 基本模型

依据Anderson等［21］的研究，采用效用函数U=V-C，即消费者感知到的商品效用等于其感知价值减去其感知成本，并结合经典的VNM效用函数[Ux=βU1x+1-βU2x]。函数模型变量解释如表1所示。函数中的[β]表示众筹项目的成功率，由消费者类型和消费者博弈所决定；[U1x]参考Belleflamme等的研究［22］，表示为众筹成功时的顾客价值。同时，用[α]表示消费者参与众筹所获得的附加福利，包括更好的产品质量、新鲜度、优质的服务与体验、附加产品等，这是众筹发起者激励消费者参与该生鲜农产品众筹的手段。此时，参与众筹的消费者感知的商品效用为[1+αV]，而[U1x=1+αV-pc]。[U2x]为项目失败时消费者的损失。由于众筹失败将返还资金给消费者，因而这里不考虑失败时的损失，故[Ux1=β1+αV-pc]。

2.2 模型建立及分析

此研究主要从单一定价策略、动态定价策略和菜单定价策略这三种不同的价格策略考虑所获得的利润。

2.2.1 单一定价策略

当众筹发起人选择单一定价策略时，他会给两个阶段的生鲜农产品制定一个相同的价格。根据设置价格的不同，单一定价策略可以分为利润型定价策略（T=H）和销量型定价策略（T=L）两种［20］。

当发起人选择利润型定价策略时，他会将产品价格设置为[Pε]=H，并且会将目标筹资金额设置为T=2H。这也就意味着他只将产品卖给H型消费者。当第一阶段消费者B1为L型时，因价格高于其感知价值，则其不会购买；第二阶段消费者B2不管为何种类型都不会购买。而当第一阶段消费者B1为H型消费者时，则其期望效用为[Ux1=θ1+αH-H=αθH]，效用大于0，消费者会参与众筹；第二阶段消费者B2也为H型时才会购买。此时，众筹成功率[β=θ2]，发起人利润π=2[θ2H]。

当众筹发起人选择销量型定价策略时，他会将生鲜农产品价格设置为[Pε=L]，并且会将目标筹资金额设置为T=2L。当第一阶段消费者B1为H型时，其购买期望效用为[Ux1=θ1+αH-L=θ1+αH-θL>0]，会参与众筹；当B1为L型时，效用[Ux1=θ1+αL-L=αθH>0]；同理，B2不管为什么类型都会参与。此时，众筹成功率[β=1]，发起人利润π=2L。

2.2.2 动态定价策略

动态定价策略是指发起人根据实时投资情况，动态调整众筹价格［15］，即发起者会在不同的阶段设定不同的价格，分别为（H，L）、（L，H）两种。下面将进行简要说明：

当众筹价格为（H，L）时，消费者B1为H型时才会购买，消费者B2不管为何种类型都会购买，此时利润π=[θ（H+L）]；

当众筹价格为（L，H）时，消费者B1不管为何种类型都会购买，消费者B2为H型时才会购买，此时利润π=[θ（H+L）]。

综上，动态定价策略实际只有一种情况。

2.2.3 菜单定价策略

在菜单定价策略下，发起人会在每一阶段同时提供两种价格PL和PH，每个参与人都面临两种价格选择，其中[PL≤L≤PH≤H]。菜单定价策略的众筹目标[T=PL+PH]。下面对消费者的博弈过程采用逆序法进行分析。

对于B2，他会根据消费者B1的行为来决定是否参与众筹和选择何种价格。当B1不参与时，B2也不会参与；当B1选择PL时，消费者B2只能为H型（为获得更大的效用，即众筹成功，其始终会选择PH；若B2为L型，则其不会进入市场）；当B1选择PH，无论B2为何种类型都会选择PL。

当消费者B1为L型时，其要么选择不进入市场，要么选择PL；当消费者B1为H型时，其可以选择PL，但此时只有B2为H型时才可能获得成功，可以选择PH。

综上分析，会有四种可能的结果，即[1+α]

[θL，H]、[1+αθL，1+α1-θH+θ2L]、[L，]

[1+α1-θH+θL]和[L，H]。具体证明如下：

情况一：消费者B1为L型时选择PL，此时若B2为H型则选择PH，否则不投；消费者B1为H型时选择PL，此时若消费者B2为H型则选择PH，否则不投。此时应满足以下条件：

[1-θ1+αL-PL≥0θ1+αH-PL≥1+αH-PH]

由条件容易[PL≤θ1+αL和][1-θ][1+αH+θPL≤PH≤H]。发起人为实现自身利润最大化，会将价格设置为[PL=θ1+αL]，[PH=H]，故利润：