【摘 要】
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针对供应链中需求大数据的分散投资与决策激励问题,考虑单个供应商和制造商均能通过大数据投资预测需求,且彼此可共享部分大数据.建立基于上下游间双向部分透明的大数据投资
【机 构】
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深圳大学管理学院,广州深圳 518060;深圳大学商业分析与供应链研究所,广州深圳 518060
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针对供应链中需求大数据的分散投资与决策激励问题,考虑单个供应商和制造商均能通过大数据投资预测需求,且彼此可共享部分大数据.建立基于上下游间双向部分透明的大数据投资决策模型,揭示双向透明对于大数据应用价值与投资激励的影响,并设计契约合作机制解决大数据投资的激励失调问题.研究发现:双向透明总是对供应商有利,当逆向透明度低时,正向部分透明可能对制造商最有利,当正向透明度低时,促进双向透明可能对所有参与者均有利;正向透明而逆向不透明有利于提高大数据投资的可行性;制造商只存在大数据投资激励不足,而供应商在双向透明度低时还存在大数据投资激励过度;投资补偿契约能协调各参与者的大数据投资激励,且可提升系统投资利润5-49％.
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