Strategic Interactions Between Manufacturers’ Blockchain Traceability Services and Platforms’ Demand Information Sharing
تستخدم هذه الورقة نموذج لعبة ديناميكية متعددة المراحل لتحليل كيفية تفاعل استراتيجيات مشاركة معلومات الطلب لمنصات التجارة الإلكترونية مع اعتماد المصنعين لتتبع البلوكشين في ظل نموذجي إعادة البيع والوكالة، كاشفةً أن المصنعين لديهم حافز متأصل لاعتماد البلوكشين بينما ينبغي للمنصات إخفاء المعلومات في نموذج إعادة البيع ومشاركتها في نموذج الوكالة لتحقيق نتائج مثالية من منظور باريتو.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
في النظام البيئي الشاسع وغير المرئي للتجارة الحديثة، تعمل قوتان عظيمتان باستمرار على تشكيل ما نشتريه وبكم ندفع: تدفق المعلومات والثقة التي نضعها في المنتجات التي نمسك بها. فمن جانب، تقف المنصة الإلكترونية، وهي مركز رقمي يستشعر نبض طلب المستهلك قبل أي شخص آخر، مسلحة ببيانات حول ما يبحث عنه الناس وما يشترونه. ومن الجانب الآخر يقف المصنّع، وهو مبتكر السلع، الذي غالباً ما يعمل في الظلام فيما يتعلق بهذه التحولات في تقلبات السوق. لسنوات، تنقلت هاتان الجهتان في علاقة معقدة حددها كيفية مشاركة — أو إخفاء — هذه المعلومات الحيوية. وفي الوقت نفسه، أُدخلت طبقة جديدة من الثقة من خلال تقنية "البلوكشين" (سلسلة الكتل)، وهي سجل رقمي يعمل كسجل غير قابل للتغيير، مما يسمح لأي شخص بتتبع رحلة المنتج من منشئه إلى الرف. وتعد هذه التكنولوجيا بحل مشكلة السلع المقلدة المزمنة وعدم اليقين بشأن الجودة، لكنها تأتي بتكلفة على المصنّع لتنفيذها. والسؤال المركزي الذي يواجه الاقتصاد الرقمي هو كيف تتفاعل هاتان الديناميكيتان: هل قرار المنصة بمشاركة بيانات السوق السرية الخاصة بها يشجع أم يثبط المصنّع عن الاستثمار في تقنية التتبع عالية التقنية هذه، وهل تتغير الإجابة بناءً على كيفية اختيار المنصة لبيع السلع؟
لقد سعى باحث لرسم خريطة لهذه العلاقة المعقدة من خلال بناء نموذج رياضي للعبة الاستراتيجية التي تلعبها منصة عبر الإنترنت مع مصنّع. وقد ركز على طريقتين مهيمنتين لعمل المنصات: نموذج إعادة البيع، حيث تشتري المنصة المنتجات بالجملة، وتتولى ملكيتها، وتحدد السعر النهائي، وتتحمل مخاطر المخزون غير المباع؛ ونموذج الوكالة، حيث يحدد المصنّع السعر وتقوم المنصة ببساطة بتسهيل عملية البيع، وتأخذ عمولة بينما يحتفظ المصنّع بالملكية. قام الباحث بمحاكاة سلسلة من السيناريوهات حيث قررت المنصة ما إذا كانت ستكشف توقعات الطلب للمصنّع، وقرر المصنّع ما إذا كان سيستثمر في خدمات تتبع البلوكشين. ثم قام بحساب الأرباح لكلا الطرفين تحت كل مجموعة ممكنة من هذه الخيارات لإيجال الاستراتيجيات الأكثر استقراراً وربحية.
وكشفت الدراسة عن نمط واضح ومتسق: لدى المصنعين دائماً حافز قوي لتبني خدمات تتبع البلوكشين. فعندما يستثمر المصنّع في هذه التكنولوجيا، فإن ذلك يعزز ثقة المستهلك، مما يؤدي إلى توسيع إجمالي الطلب في السوق. ويسمح هذا النمو للمصنّع بفرض أسعار أعلى، سواء كان يبيع للمنصة أو مباشرة للمستهلك، مما يزيد من أرباحه في نهاية المطاف. ومع ذلك، فإن رد فعل المنصة تجاه هذا الاستثمار أكثر دقة ويكشف عن سلوك معروف باسم "الاستغلال المجاني" (free-riding). ففي كلا نموذجي المبيعات، تستفيد المنصة بشكل كبير عندما يتحمل المصنّع تكلفة خدمة التتبع؛ إذ يتحمل المصنّع التكلفة الكاملة للتكنولوجيا، بينما تجني المنصة ثمار زيادة المبيعات والأسعار المرتفعة دون إنفاق قرش واحد على الخدمة نفسها. ويشير هذا الديناميكي إلى أن المنصات غالباً ما تعتمد على استثمار المصنّع لدفع نمو إيراداتها الخاصة.
إلا أن النتيجة الأكثر إثارة للدهشة تتعلق بقرار المنصة بشأن مشاركة المعلومات، والذي يتغير بشكل جذري اعتماداً على نموذج المبيعات. ففي ظل نموذج إعادة البيع، حيث تتحكم المنصة في التسعير وتتحمل مخاطر المخزون، تكون الاستراتيجية المثلى هي إبقاء معلومات الطلب سرية. فمن خلال حجب هذه البيانات، تحافظ المنصة على ميزتها المعلوماتية وقدرتها على التحكم في الأسعار، مما يسمح لها بتعظيم أرباحها الخاصة بينما يعمل المصنّع في ظل قدر أقل من اليقين. وفي المقابل، تحت نموذج الوكالة، حيث يحدد المصنّع السعر، يكون أفضل تحرك للمنصة هو مشاركة معلومات الطلب الخاصة بها. ففي هذا الترتيب، تستفيد المنصة من اتخاذ المصنّع لقرارات تسعير دقيقة بناءً على بيانات السوق الدقيقة أكثر مما تستفيد من احتكار تلك البيانات لنفسها. وقد وجد الباحث أن مشاركة المعلومات هذه، مقترنة باستثمار المصنّع في التتبع، تخلق ظروفاً محددة يمكن لكلا الطرفين فيها تحقيق نتيجة "رابح-رابح". وتظهر هذه السيناريوهات، التي تم تحديدها كمناطق "باريتو المثلى" (Pareto-optimal)، أنه عندما تكون دقة المعلومات منخفضة أو عندما تكون كفاءة خدمة التتبع عالية، فإن التعاون من خلال مشاركة المعلومات والاستثمار في الخدمة يؤدي إلى أعلى الأرباح المشتركة لسلسلة التوريد بأكملها.
كما استكشفت الدراسة كيف تؤثر حالة عدم اليقين في السوق على هذه الاختيارات. فمع زيادة عدم القدرة على التنبؤ بالطلب الاستهلاكي، تصبح المنصة أكثر حماية لمعلوماتها. وفي البيئات شديدة التقلب، تكون المنصة أكثر عرضة لاختيار نموذج إعادة البيع ورفض مشاركة البيانات، مستغلة قدرتها الفائقة على التنبؤ بالاتجاهات لتأمين أرباح أعلى. وعلى العكس من ذلك، عندما يكون السوق أكثر استقراراً أو عندما تكون قدرة المنصة على التنبؤ بالطلب أقل دقة، تصبح أكثر استعداداً لمشاركة المعلومات وتبني نموذج الوكالة. وقد أكد الباحث هذه النتائج النظرية من خلال عمليات المحاكاة العددية، موضحاً أن التوازن بين تكلفة التتبع، ودقة المعلومات، ومعدلات العمولات هو ما يحدد الاستراتيجية النهائية. وبينما يفترض النموذج أن جميع الأطراف محايدون تجاه المخاطر ويركز على مصنّع واحد، فإن النتائج تقدم خارطة طريق واضحة لفهم الاقتصاد الرقمي. وهي تشير إلى أن مستقبل تنسيق سلاسل التوريد يكمن في إدراك هذه التبعات الاستراتيجية المتبادلة: يجب على المصنعين الاستثمار في التتبع لبناء الثقة والطلب، بينما يجب على المنصات اختيار ما إذا كانت ستشارك بياناتها بعناية بناءً على دورها المحدد في عملية البيع لضمان النجاح المشترك.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.