共创价值背景下供应链价值分配研究

发布时间：2017-10-26 04:01

  本文关键词：共创价值背景下供应链价值分配研究

  更多相关文章： 供应链 共创价值 价值分配 改进Shapley法 消费者价值

【摘要】：移动互联网时代的到来,企业与消费者的联系更加紧密,原有的以企业为主导、以消费者价值为导向的供应链价值创造模式已经越来越不适应时代发展的需要。因此越来越多的企业采取新的价值创造模式,即与消费者共同创造价值。在共创价值模式下,企业与消费者创造了更高的供应链价值,但是新创造出的价值如何在企业与消费者之间进行公平合理的分配呢?这一问题鲜有学者对此进行研究,因此本文将深入探讨在共创价值背景下供应链价值的分配问题。共创价值背景下公平合理的供应链价值分配,不仅能够提升企业竞争力和消费者满意度,加强两者之间的情感关系,而且决定着两者是否会继续合作,以保障供应链价值创造活动持续健康的进行。本文通过对文献的梳理以及实际的调查,首先系统地揭示了共创价值背景下供应链价值的内涵及其分配机理；接着探讨在共创价值背景下,通过企业定价模型探讨企业联盟与消费者的价值分配问题；最后,再通过改进的Shapley值法分配企业联盟内部的价值,同时采用实证研究法探究消费者参与以及消费者互动对价值分配的影响。因此可以更加完整的揭示供应链价值在其各成员之间的分配机理。通过系统探究供应链价值分配,本文得出了以下结论：(1)从理论上证明了供应链中企业与消费者共创价值,无论是企业价值还是消费者价值都得到了提升；(2)消费者间的互动对消费者价值分配具有正向影响,并且消费者间的互动对消费者参与和消费者间价值分配起完全中介作用。本文的创新点主要在于：系统地探究了供应链价值分配问题,提出了考虑消费者因素的企业联盟价值分配模型,并运用实证研究法探究了消费者与消费者间的分配问题,这些问题的研究拓宽了该领域的研究思路,丰富了供应链价值理论,为未来管理实践提供了坚实的理论支撑。
【关键词】：供应链 共创价值 价值分配 改进Shapley法 消费者价值
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274
【目录】：

• 摘要10-11
• ABSTRACT11-13
• 第一章 绪论13-24
• 1.1 选题背景及研究意义13-15
• 1.1.1 选题背景13-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 文献综述15-20
• 1.2.1 共创价值15-18
• 1.2.2 供应链价值分配18-20
• 1.3 主要内容及框架20-22
• 1.3.1 研究内容20-21
• 1.3.2 研究框架21-22
• 1.4 研究方法22-24
• 第二章 共创价值背景下供应链价值及其分配24-32
• 2.1 供应链价值概念24-29
• 2.1.1 价值24
• 2.1.2 供应链24-25
• 2.1.3 供应链价值25-28
• 2.1.4 供应链价值特点28-29
• 2.2 供应链价值分配29-31
• 2.2.1 供应链价值分配的原则29-30
• 2.2.2 供应链价值分配实质30-31
• 2.3 小结31-32
• 第三章 共创价值背景下企业与消费者间价值分配32-46
• 3.1 企业与消费者间价值分配32
• 3.2 企业与消费者间价值分配概念模型32-33
• 3.3 企业与消费者间价值分配数理模型33-44
• 3.3.1 模型构建33-37
• 3.3.2 模型分析37-41
• 3.3.3 参数分析41-44
• 3.4 小结44-46
• 第四章 共创价值背景下企业联盟价值分配46-56
• 4.1 企业联盟价值分配46
• 4.2 企业联盟价值分配影响因素46-48
• 4.2.1 增值程度47
• 4.2.2 风险因素47
• 4.2.3 谈判力47
• 4.2.4 消费者因素47-48
• 4.3 基于改进的Shapley值的企业联盟价值分配模型48-52
• 4.3.1 Shapley值分配法模型48-49
• 4.3.2 改进的Shapley值分配法模型49-50
• 4.3.3 综合调整因子的确定50-52
• 4.4 数值分析52-54
• 4.5 小结54-56
• 第五章 共创价值背景下消费者间价值分配56-69
• 5.1 消费者间价值分配56
• 5.2 概念模型构建56-58
• 5.2.1 相关概念说明56-57
• 5.2.2 影响机制分析57-58
• 5.2.3 概念模型58
• 5.3 研究设计和数据收集58-60
• 5.3.1 因变量58
• 5.3.2 自变量58-59
• 5.3.3 中间变量59
• 5.3.4 样本选择与数据收集59-60
• 5.4 实证分析60-67
• 5.4.1 描述性统计分析60
• 5.4.2 效度分析60-62
• 5.4.3 信度分析62-63
• 5.4.4 相关性分析63-64
• 5.4.5 回归分析64-67
• 5.5 结果讨论67
• 5.6 模型修正67-68
• 5.7 小结68-69
• 第六章 结语69-71
• 6.1 主要结论69
• 6.2 创新点69-70
• 6.3 研究展望70-71
• 参考文献71-76
• 致谢76-77
• 附件77

【参考文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：1096903