系统科学与数学杂志投稿格式参考范文：电商环境下农产品供应链生产和融资策略研究

　　1 引言

　　随着电子商务的迅速发展，农产品销售渠道逐渐由传统的线下渠道转向线上渠道，越来越多的农户选择通过平台直接将农产品卖给消费者。根据商务大数据监测，2023 年，我国农产品网络零售额达 5870.3 亿元，同比增长 12.5%，约是 2014 年的 5 倍。农产品网络销售成为农民增收的首选。在网络销售模式下，为获取更多的佣金收入，平台通常会实施促销手段吸引更多的消费者购买农产品，如京东使用大数据技术、算法或使用直播向客户提供准确的产品推荐。然而，在农业生产中，由于农作物的生长周期较长且前期生产资料投入较多，使得农户在生产经营过程中面临资金压力。以东北地下冬暖式大棚种植蔬菜为例，一个冬暖式大棚投入需十五万左右，仅靠农户个人资金难以支撑这种生产投入。因此，农户通常选择融资来解决生产及资金周转困难等问题。

　　传统筹集资金的方法主要是银行融资，然而，由于信息不对称、农户缺乏有效的抵押物、农业生产过程中面临产出风险等，银行会将农户视为放贷的高风险候选人。因此，银行融资通常是农户缓解资金压力的一个低效渠道。但在电商参与下，平台为支持农户生产，会与银行合作，将农户的信息资料(如平台上的交易数据)告知银行，这样一些信用较高的农户可以直接进行银行融资。另外，电商平台自身如今也在担任金融提供者的角色。例如，2015 年，京东金融发布农村信贷品牌 “京农贷”，分别针对农资和农产品信贷，推出 “先锋京农贷” 和 “仁寿京农贷” 两款产品，具有期限长、利息低、额度高、贷款申请快速便捷等特点。此外，阿里巴巴集团推出的面向农村农户的 “旺农贷” 项目也为农村的小微经营者以及种植养殖者提供了纯信用小额贷款服务。据甘肃农民报 2019 年 11 月 14 日发布的《天猫 “双十一” 农产品销售破 70 亿》显示，累计到 2019 年 11 月 11 日，阿里巴巴已为 897 万 “三农” 用户提供了 8169 亿元贷款。

　　近年来，不少学者探索了农产品供应链融资问题。在传统的银行融资模式上，鲁其辉等分析了政府补贴与政策性担保对农业供应链运营的影响及其差异。在供应链内部融资模式上，陈永辉等探讨了农户和收购方的最优决策问题。彭红军和庞涛分析了产出风险和政府补贴政策下农产品供应链最优的融资和运作策略。林强等探讨了在非定向融资和定向融资下农户和公司的最优决策。考虑包括一个风险规避的资金约束农户和一个风险中性的农产品经销商的订单农业供应链，Shi 等研究了贷款保证保险和产量保险下供应链成员的最优策略。杨浩雄等研究了产出不确定和内部融资下农产品供应链最优的生产投入量决策。考虑到农户自有资金的影响，李琳和卢永康分别研究了在无融资、无政府贴息下的生产农资融资和政府贴息下的生产农资融资下农户和公司的最优决策。此外，为了探究不同的融资模式对农户最优决策的影响，许多学者也展开了一系列研究，如郭娜和王文利分析了收购公司和农户对外部融资方式和内部融资方式的选择意愿以及订单农业供应链的融资方式选择结果。叶飞等探讨了在银行信贷、贸易信贷和组合信贷下农产品供应链的生产和融资策略问题。史立刚等研究了银行贷款融资和预付款融资下农户和公司的最优决策。余建军等考虑了由农户和公司组成的两级农产品供应链，研究在银行融资和预付款融资下供应链成员的最优决策。

　　而在平台供应链融资问题上，也有不少学者开展了多角度的研究。在平台融资的问题研究上，Gong 等发现平台融资对卖方和平台都有利。Yan 等探讨了双向搭便车行为和平台融资对供应链各成员定价、销售努力和订货量的影响。考虑平台和零售商之间存在价格竞争以及零售商和供应链的风险规避行为，陶毅等研究了电商融资下供应链各成员的最优决策及其效用。考虑平台的担保服务，Chang 等研究了电子商务市场在线渠道的担保融资，分析了最优组合策略与渠道销售模式和担保融资方案的均衡性。此外，还有部分学者研究平台融资和其他融资的区别。基于供应链内部融资和平台融资，Gupta 和 Chen 探讨了资金约束的供应商和平台之间的 Stackelberg 博弈问题。

　　基于第三方物流融资和平台融资，Rath 等探究了电子零售商存在运营风险且贷款人存在信用风险时供应链成员的最优运营和融资决策。基于银行融资和平台融资，Rath 等考虑存在供应风险时供应链成员如何选取融资方式。李丽君等研究在不同市场结构下制造商的定价和融资策略。Tao 等研究了资金约束零售商的订货和服务策略。周永务等研究了上下游供应商的最优订货和融资决策。考虑一个由制造商和电商平台组成的两级供应链，汤婷等研究了资金受限的制造商采用两种渠道销售产品时的融资偏好问题。Wang 等探究了平台考虑社会责任的情况下，转售和代理同时存在时资金有限的农户对不同融资模式的偏好。Lu 等探究了一个由一个平台和一个具有产出不确定性的农户组成的两级供应链，并且平台可以向农户提供数字技术赋能。

　　综上所述，现有文献在农产品供应链融资和平台供应链融资领域的研究已取得了显著进展，但还有如下一些问题没有考虑：目前关于农产品供应链融资问题的研究主要是基于传统的订单农业供应链，较少考虑电商平台的参与。而在平台供应链的融资问题上主要考虑的是市场需求风险，较少考虑产品的产出风险。文献虽然都基于银行融资和平台融资研究了电商平台参与下农产品供应链的相关问题，但是文献探究的是双渠道供应链中的战略决策，文献研究的是转售模式下农户和平台的融资偏好。与上述文献不同，本文考虑的是农户在平台上直接销售农产品并向平台支付佣金，此外，本文还考虑了平台的促销努力对供应链成员的影响。

　　基于此，本文在现有的研究成果上，考虑了由农户和电商平台组成的两级供应链，农产品存在产出风险，平台会通过付出一定的促销努力吸引消费者购买农产品，基于银行融资和平台融资两种融资模式，研究在不同博弈下农产品的生产和融资策略问题。本文的主要贡献如下：1)以电商平台参与的两级农产品供应链为研究对象，探究了贷款利率和生产成本等因素对供应链成员的利润影响以及融资偏好;2)考虑了当农户在电商平台上直销时，电商平台会付出促销努力水平，并探究了相关参数对平台决策的促销努力水平的影响;3)研究结果表明，贷款利率和产出风险等因素会显著影响供应链成员的融资偏好。当农户选择平台融资时，平台会付出更多的促销努力，且在一定条件下平台融资可以使得供应链成员获利更多。此外，相较于 Nash 博弈，Stackelberg 博弈下供应链成员会获得更高的利润。

　　2 基本模型构建

　　2.1 问题描述

　　考虑一个存在资金约束的农户和平台组成的两级农产品供应链，农户生产单一农产品并通过平台将产品卖给消费者，平台作为中介收取一定比例的销售收入作为佣金。由于农产品在生产过程中受自然因素的影响，参考史立刚等，农产品的实际产出为其中 q 为农户生产投入量，X 为一个连续的随机变量，其概率密度函数为累积分布函数为，均值为 1，标准差为 σ。在销售期初，为吸引消费者，平台将会实施促销手段，在农产品生产期前，由于农户初始资金受限，需要向银行或平台进行融资。

　　根据农户在决策生产投入量之前能否知道平台的促销努力水平，本文将考虑两种情形：1)农户能够知道平台的促销努力水平，此时平台和农户之间进行 Stackelberg 博弈。平台作为领导者，决策促销努力水平，农户作为追随者，决策生产投入量;2)农户无法知道平台的促销情况，此时农户和平台之间进行 Nash 博弈同时做出决策。本文将分别探讨农户和平台在两种博弈和不同融资模式下的最优决策和融资策略问题。

　　2.2 基本假设

　　在构建两种融资模式下农户和平台的最优决策模型之前，先提出以下基本假设。

　　1)参考 Yi 等，假设农户的初始资金为零，农户生产成本函数为。农户在农产品成熟后直接在电商平台上进行销售，中介平台向农户收取佣金，假设电商平台抽取的佣金比例为，那么电商平台抽取的佣金为。

　　2)参考 Ha 等，假设平台的促销努力水平为付出的努力成本为，其中 h 为促销努力成本系数。为了保证最优结果是正数，因此本文假设。

　　3)为满足生产资金的需求，存在资金约束的农户需要向银行或者平台借款，参考 Lu 等，假设银行和平台贷款利率分别为和，和为外生变量。

　　4)农产品销售价格为 p 参考林强等，假设农产品的逆需求函数为，其中 α 表示农产品的市场规模，b 为农产品的价格弹性系数 k 为促销努力对价格的影响系数。

　　3 银行融资和平台融资下供应链成员最优决策

　　3.1 银行融资

　　在银行融资模式下，期初农户向银行申请贷款额用于生产，期末还款额为。农户通过平台向消费者销售农产品获得销售收入，平台则获得农户销售农产品过程中产生的佣金。

　　3.2 平台融资

　　在平台融资模式下，平台不仅可以获得佣金收入，还可以获得融资收入。期初农户向平台申请贷款额用于生产，期末还款额为。农户通过平台向消费者销售农产品获得销售收入，平台则获得农户销售农产品过程中产生的佣金和贷款利息。

　　4 灵敏度分析

　　结合实际情况和上述模型可知，贷款利率、生产成本以及促销努力对价格的影响系数等因素会对供应链成员的最优决策和利润产生重要的影响，参考陶毅等和 Lu 等，本节将探讨上述参数对供应链成员的最优决策和利润的影响。

　　推论 1 表明供应链成员的最优决策以及期望利润均与促销努力对价格的影响系数正相关。其原因是当促销努力对价格的影响系数 k 增大时，在相同的促销投入下可以获得更优的促销效果，平台的利润随之增加，由此就会刺激平台加大促销投入，农户也会加大生产，进而获得更多的收入。

　　推论 2 1)表明当供应链成员进行 Nash 博弈时，无论是银行融资还是平台融资，平台决策的促销投入与贷款利率及农产品生产成本均反相关。其原因是在 Nash 博弈下，农户无法事先知道平台的促销努力水平，而且贷款利率的增加和单位农产品生产成本的上升对农户的生产投入量会有抑制作用，导致平台所获得的佣金收入减少，因此平台减少促销投入。

　　当供应链成员进行 Stackelberg 博弈时，在银行融资模式下，平台最优的促销努力水平不受贷款利率和单位农产品生产成本的影响。其原因是若银行贷款利率和单位农产品生产成本增加，农户的生产积极性会下降，由于此时农户作为追随者是可以得知平台的促销努力水平的，若平台进一步减少对农产品的促销，农户的生产积极性会大幅降低，平台的佣金也会减少，因此平台不会减少促销投入。但是银行融资模式下，平台仅能获得佣金收入，随银行贷款利率和单位农产品生产成本增加，平台的利润也会减少。在做促销决策时，平台会考虑到促销成本的因素，如果加大对农产品的促销投入，其增加的销售佣金收入抵消不了促销成本的增加，因此，平台也不会加大对农产品的促销投入。

　　而在平台融资模式下，平台最优的促销努力水平与贷款利率和单位农产品生产成本正相关。其原因是在平台融资模式下，平台可以通过贷款利息获得收入，随着平台贷款利率上升和单位农产品生产成本增加，农户的生产投入量会减少。为刺激农户生产以获得更高的利润，平台将加大对农产品的宣传和促销投入。

　　推论 2 2)表明在银行融资模式下，农户决策的生产投入与利润一直与银行贷款利率和单位农产品生产成本反相关。在平台融资模式下，当供应链成员进行 Nash 博弈时，农户决策的生产投入与利润也与平台贷款利率和单位农产品生产成本反相关，而当供应链成员进行 Stackelberg 博弈时，只有满足一定条件此结果才会成立。

　　其原因是随着贷款利率上升和单位农产品生产成本增加，农户生产意愿会降低，在 Nash 博弈下，农户不知道平台的促销努力水平，其生产投入量就会随贷款利率和单位农产品生产成本的增加而减少。因此，在 Nash 博弈下，无论哪种融资模式，农户的利润均会降低。此外，在 Stackelberg 博弈的银行融资模式下，虽然平台的促销努力水平不受贷款利率和单位农产品生产成本的影响，但农户的生产投入量会受到贷款利率上升和单位农产品成本增加的直接影响而减少，因此其利润降低;而在平台融资模式下，平台为了刺激农户生产，会加大促销力度，在一定条件下抵消了贷款利率上升和单位农产品生产成本增加带来的负面影响。但是当促销成本较高时，平台考虑到自身的利益不会增加太多促销投入，此时无法抵消贷款利率上升和成本增加带来的负面影响，农户的生产投入量和利润就随之降低。

　　推论 2 3)表明在银行融资模式下，平台利润与银行贷款利率和单位农产品生产成本反相关。而在平台融资模式下，只有银行贷款利率和单位农产品生产成本满足一定条件时此结果才会成立。其原因是随着贷款利率上升和单位农产品生产成本增加，在银行融资下，农户的生产投入量会减少，平台获得的佣金收入会随之减少。而在平台融资模式下，平台不仅可以获得佣金收入，还可以获得融资收入。随着贷款利率上升且单位农产品生产成本增加，平台融资收入会增加，但佣金收入会减少。当贷款利率和单位农产品生产成本较低时，融资收入增加幅度高于佣金收入减少幅度，平台利润会增加;而当贷款利率和单位农产品生产成本较高时，融资收入增加幅度低于佣金收入减少幅度，平台利润会减少。

　　5 不同融资策略和不同博弈方式的比较分析

　　上文分析了不同博弈和融资下的供应链运营策略，得到了农户与平台的最优利润。本节通过对比分析不同博弈和融资下农户与平台获得的最优期望利润，得出供应链双方在不同博弈下的融资偏好以及不同博弈的优劣。本文通过产出不确定下供应链成员最优决策与期望收益的对比分析，发现供应链双方融资偏好的选择主要与贷款利率、平台促销成本系数以及市场规模等因素有关，因此，可得如下命题。

　　5.1 Stackelberg 博弈下不同融资模式的比较

　　命题 5 ，随 σ 增大，与的差距会逐渐缩小。

　　命题 5 表明，平台融资模式下电商平台的促销努力水平会更大，但随着产出风险增加，两种融资模式下电商平台的促销努力水平的差距会减少。其原因是在平台融资模式中，平台担任着金融提供者和渠道分销者的双重角色，此时平台倾向于投入更多的促销努力水平以获得更高的融资和佣金收入。但是平台的促销投入会随着农产品产出风险的增加而减少，且在平台融资模式下减少更多，因此产出风险增加将导致两种融资模式的差距缩小。

　　命题 6 表明，当银行融资利率和平台融资利率的比值小于某一临界值时，农户会倾向于选择银行融资并且在银行融资下生产投入量会更多。然而，当两种融资模式下贷款利率相同且银行贷款利率高于平台贷款利率时，平台融资模式下的农户生产投入及利润都会更高。

　　推论 3 表明，农户融资模式的选择受多种因素的综合影响，且银行融资利率和平台融资利率比值的阈值与促销努力对价格的影响系数反相关，与产出风险及促销成本正相关。当促销努力对价格的影响系数增加时，更好的促销效果会促使着平台加大促销投入，就使得农户选择平台融资的可能性增加。而当农产品产出风险及促销成本增加时，平台的促销努力水平会随之减少，此时农户选择银行融资的可能性会增加。

　　命题 7 表明只有当银行贷款利率较低且平台促销成本系数较高时，平台在银行融资下能够获得更大的收入，否则，在平台融资下收入更高。其原因是当银行贷款利率较低时，农户生产投入量会增加，平台由此可以获得更多的佣金收入，而当平台促销成本系数较高时，平台融资模式下平台虽然增加了融资收入，但会承担更多的促销成本，此时，银行融资模式下平台获得收入会高于平台融资下能获得的收入。

　　5.2 Nash 博弈下不同融资模式的比较

　　命题 8 表明供应链成员最优决策以及农户利润的比较仅受两种融资模式下贷款利率的影响。其原因是在 Nash 博弈下供应链成员都是在考虑自身期望收入最大值的情况，同时做出决策。对农户而言，两种融资模式的差别仅在于不同融资渠道有不同贷款利息，因此当两种贷款利率相同时，农户期望利润相同。但是对平台而言，其期望利润会由于平台融资模式下贷款收入的存在而有所不同。

　　命题 9 表明只有当市场规模较小，银行贷款利率较低时，平台在银行融资下才会获得更多的利润。否则，平台在平台融资模式下会获得更多的利润。其原因是市场规模较小时，平台融资模式下平台获得的融资收入抵不过其促销投入的成本，且银行贷款利率较低，农户在银行融资模式下生产意愿更高，生产投入量会增加，平台就可以获得更高的佣金收入。因此，在市场规模较小且银行贷款利率较低时，平台会更青睐于农户选择银行融资。

　　5.3 不同博弈下的比较分析

　　命题 10 表明与 Nash 博弈下相比，无论是银行融资还是平台融资，Stackelberg 博弈下的供应链成员最优决策和利润都更高。其原因是在 Stackelberg 博弈下，平台作为领导者，会根据农户的反应改变其促销投入，农户在知道平台促销努力水平后会增加生产投入。

　　6 数值分析

　　为了直观展示相关参数对电商环境下农产品供应链成员最优决策和利润的影响，本节将进行数值分析加以验证。参考陶毅等和 Lu 等，本文假设，结合模型可行性条件，其余参数取值为。分析对应参数时，其余参数从上述数值中取值。

　　6.1 生产成本对最优决策和利润的影响

　　随单位农产品生产投入成本上升，农户决策的生产投入量和农户期望利润会一直减少，银行融资模式下平台的期望利润也会随之一直减少;但是在平台融资模式中，两种博弈下的平台利润均呈现先上升后下降的趋势;而平台决策的促销投入量在不同的博弈和融资模式下呈现出截然不同的趋势。

　　可知当单位农产品生产成本较低时，平台融资模式下的平台利润更高;而当单位农产品生产投入成本达到一定水平后，银行融资模式下的平台利润更高。其原因是生产成本较低时，农户的生产意愿高，生产投入量较多，平台在平台融资模式下可以获得较高的贷款利息收入。但是当生产成本较高时，Stackelberg 博弈下农户的生产投入量受到抑制，平台在平台融资模式下增加的促销投入成本超过其增加的佣金和贷款利息收入。但是由于此时平台贷款利率高于银行贷款利率，Nash 博弈下农户在平台融资模式下的生产投入量会减少，平台增加的贷款利息收入抵不过佣金收入的减少。因此在两种博弈下，当生产成本较高时，平台都更倾向于农户选择银行融资。

　　6.2 产出风险对最优决策和利润的影响

　　随农产品产出风险增加，供应链成员的决策变量及期望利润都会随之减少。在 Stackelberg 博弈下，银行贷款利率小于平台贷款利率时，若农产品产出风险较小，则平台融资模式下农户的生产投入量和利润更高;若农产品产出风险较大，则银行融资模式下农户的生产投入量和利润更高。

　　其原因是产出风险增加时，农户生产意愿将会降低，生产投入量减少从而产出减少，导致农户期望利润的降低，而平台的促销投入水平也会随之降低，平台贷款收入和佣金收入都减少。因此，农户期望利润和平台期望利润都会随农产品产出风险的增加而减少。两种融资模式下的贷款利率固定，随农产品产出风险增加，平台融资模式下平台的促销努力水平会减少更多，农户在产出风险达到一定水平时选择银行融资可以获得更高的收入。

　　6.3 佣金比例对最优决策和利润的影响

　　但 Nash 博弈下的平台促销投入会随佣金比例的上升先增加再减少。其原因是 Stackelberg 博弈下，平台做决策时会考虑到农户的生产投入量，为提高农户生产积极性，平台会一直增加促销投入。但在 Nash 博弈下，农户无法事先知道平台的促销努力水平，当佣金比例较低时，平台会增加促销投入以获得更高的佣金收入，而当佣金比例较高时，农户的生产投入量会大幅减少，导致佣金收入减少，此时为了减少成本，平台也会降低促销投入。

　　随平台佣金比例上升，农户的生产投入量及期望利润都会减少;平台的期望利润均呈现先上升后下降的趋势，且佣金比例较低时，平台融资模式下的平台利润会更高，而当佣金比例较高时，银行融资模式下的平台利润会更高。其原因是当佣金比例上升，农户的生产意愿会降低，减少生产投入，导致其利润减少;当佣金比例较低时，适当增加佣金比例可以使平台获得更高的佣金收入。而当佣金比例较高时，农户生产的生产投入量会大幅减少，平台的佣金收入和融资收入均会减少，此时平台的收入会随佣金比例的增加而减少。此外佣金比例较低时，贷款利息收入使得平台融资模式下平台利润更高，但是随佣金比例上升，平台融资模式下平台将会面临贷款利息收入和佣金收入均降低，银行融资模式下平台利润涨幅高于平台融资，因此当佣金比例较高时银行融资模式对平台而言更有利。

　　7 结论与政策建议

　　本文考虑了由资金约束农户和电商平台组成的两级农产品供应链，农户面临产出风险。基于银行融资和平台融资，本文探究了不同博弈下农户和平台的最优决策和利润。

　　研究发现：

　　1) 当农户和平台之间进行 Stackelberg 博弈时，平台融资模式下平台的促销努力水平更大，且随产出风险增大，两种融资模式下平台的促销努力水平差距会逐渐缩小。其次，农户的融资策略受到贷款利率、产出风险及促销成本等多种因素的综合影响，只有满足一定条件时，农户才会选择银行融资模式;平台的融资策略主要受到贷款利率和平台促销成本系数的影响，只有当银行贷款利率较低且平台促销成本系数较高时，平台才会选择银行融资。

　　2) 当农户和平台之间进行 Nash 博弈时，农户会选择贷款利率较低的融资模式;平台的融资策略主要受到贷款利率和市场规模的影响，只有当市场规模较小且银行贷款利率较低时，平台才会选择银行融资。

　　3) 不同博弈下平台的最优促销投入量随贷款利率、生产成本以及佣金比例的变化不尽相同;与 Nash 博弈相比，Stackelberg 博弈下的供应链成员可以获得更高的收入。

　　本文研究成果对实践启示如下：1) 电商平台扩宽了农户的融资和销售渠道，在一定条件下平台融资对农户和平台都更有利。电子商务企业应积极响应 “互联网 + 农业” 号召，发挥平台优势，推动平台与农户实现 “双赢”。2) 电商平台应及时关注市场动向，在做促销决策时应当从多个角度进行考虑，当农户无法有效受到促销激励时，平台可以适当减少促销投入。3) 实际生产中由于信息不对称，农户在决策生产投入量之前往往不了解平台的促销决策，因此电商平台应积极向农户公开农产品的促销计划，这样供应链成员均可以从中获利。

　　本文探讨了电商环境下农产品供应链的生产和融资策略，为企业科学地制定生产和融资策略提供了一定的理论指导。但本文仍存在一些不足之处，例如，本文仅考虑了产出风险，尚未考虑需求风险，也未考虑农户的风险规避特性。该类问题可以在未来的研究工作中继续探索。

袁孝勇;马茹钰,南京财经大学国际经贸学院,202506