文 献 综 述
随着全球经济的增长和Internet技术的普及,电子商务在全球范围内正以前所未有的速度迅猛发展.根据中国网络零售市场数据监测报告显示，2016 年上半年，中国电子商务规模首度突破10万亿大关，交易额达 10.5 万亿元，同比增长 37.6%，增幅上升 7.2 个百分点[[1]]。越来越多的零售商不再开设实体店，而是仅仅通过网络渠道来销售产品，比如天猫、京东、苏宁和亚马逊等等。越来越多的制造商开始将产品批发给在线零售商，并通过这些零售商进行产品销售。但是网络购物的特殊性，使得消费者退货风险加大，而零售商的退货政策往往影响消费者的购买决策[[2]]。其中就存在着一种B2C无理由退货服务，这是零售商提供给消费者的一项福利，它允许消费者根据自身原因（非质量因素）在购买产品后自由退货，并得到一定的退款。以服装类产品为例，由于尺码、色差等原因常常导致大量的消费者退换货。而这给制造商、零售商带来了高昂的退货成本。进一步地，人们就如何制定退货政策、控制退货成本进行了部分研究[[3]]。以下，首先给出现有文献的研究进展，然后进行文献述评并给出本论文拟进行的研究。
一、现有研究进展
越来越多的学者在研究网络环境下考虑到消费者退换货问题，制造商和零售商定价策略与退货策略，吸引消费者、控制退货成本，并获取最大收益。其中退货政策、产品质量和定价策略对客户的购买决策和退货决策有着重要的影响力[[4]]。购买决策和退货政策是相互的，产品质量和定价策略是互补的[[5]]。为了解决退货政策、产品质量和定价策略之间的复杂关系，建立需求函数、退货函数，成本函数进行模型分析，具体的数值研究，分析市场参数变化对最有决策的影响，分析退货参数变化对利润的影响，分析质量控制成本参数变化对利润的影响[[6]]。客户需求取决于双方的销售价格和退款，客户的退货取决于退款和产品质量。直销经销商的定价和退款政策取决于客户的敏感性类型，当客户需求对销售价格敏感时，分销商通过采用低质量的定价策略，增加需求；然而，当客户需求对退货政策敏感，分销商会提供一个宽松的退货政策。质量成本，在很大程度上，确定直接经销商的战略定位[[7]]。如果提高产品质量所需的成本低以及客户更加注重产品质量，直接经销商应提供一个“高质量、高价格和宽松退货政策的高端产品。”相反，直接经销商应提供一个不太宽松的退货政策，并提供一个“低质量和低价格的产品”[[8]]。
翟春娟等人研究了B2C模式下的在线零售商退货策略：在一个由制造商和在线零售商组成的供应链中，以在线零售商为主体，存在三种退货处理策略，即合作型退货策略、二次销售退货策略以及返还制造商的退货策略。经过数学建模，算例分析研究得出，不同的退货策略下，在线零售商以及整个供应链的所得的利润存在差异； 退货利用率越高，在线零售商从退货处理中得到的利润越高，也越有利于降低退货带来的损失；而在线零售商的退货处理模式的选择则依赖于退货利用率以及从退货中得到的利润[[9]]。王茜茜主要研究顾客类型的退货策略与供应链协调，将客户分为策略型顾客和遗忘型顾客。建立客户退货模型，分析全额退款政策和部分退款政策对于供应链绩效的影响[[10]]。
许垒研究消费者行为的退货策略与供应链协调问题，分析了风险中性和风险规避型零售商的预售和正常销售模式选择，以及制造商如何设计不同的回购合同来协调不同风险偏好、退货行为和销售模式的供应链。单销售模式（正常销售模式）下的退货决策和供应链回购合同协调；多销售模式（预售和正常销售集成模式）下的退货决策和供应链回购合同协调；风险规避型零售商的退货决策和供应链回购合同协调[[11]]。同时许垒和李勇建、杨晓丽共同研究产品预售、退货策略和消费者无缺陷退货行为。零售商有三种销售策略：不提供预售、部分退款预售策略和全额退款预售策略。研究发现，预订产品的全额退款策略和不退货策略都可能导致库存风险和估价不确定风险的不合理分摊，而最优的退货策略是部分退款退货策略，且最优退货价格为产品的残余价值。全额退款和部分退款的退货策略只影响零售商的预售利润和销售季节退货量，并不影响零售商在正常销售季节的期望利润。研究还表明，预售需求和正常销售需求的相关性越高，预售优势越明显[[12]]。
姜宏等人在研究顾客惰性行为的无理由退货策略中，在经典报童模型的基础上，加入顾客惰性因素的无理由退货策略，从而建立数学模型。当惰性顾客存在时，商家的最优销售价格为只考虑理性顾客时的标准价格与惰性损失之差；最优退货价格为产品的清货价格与边际惰性效用贡献率之和；与只考虑理性顾客的无理由退货策略相比，惰性在一定程度上会对销量产生负影响，但在相同环境下却能为商家带来更多的利润[[13]]。而姜宏等人在研究顾客现状偏好的供应链无理由退货策略中，通过对供应链无理由退货策略进行建模，分析得出在不同契约中供应链整体和零售商的最优退货价格以及二者的双边际效益情况，并且发现了部分契约可以通过调整契约参数来消除这种矛盾边际效益现象，以此来实现供应链的协调[[14]]。
马银菊等人研究B2C电子零售商退货策略，建立无时间限制和有时间限制的退货策略模型得出零售商的最优订购策略，并通过算例仿真得到零售商的最优退货策略为无时间限制、低于原价退款策略[[15]]。电子商务零售商的退货策略细分为四种：有时间限制、原价退款策略；有时间限制、低于原价退款策略；无时间限制、原价退款策略；无时间限制、低于原价退款策略。分别建立数学模型得到它们的最优订购量决策，并通过分析物流成本对零售商利润的影响系数有针对性地提出一些改进建议[[16]]。申成然等人研究电子商务环境下消费者退货定价决策及协调机制，构建了电子商务环境下单一制造商和单一网络零售商的供应链系统，考虑两种消费者退货处理模式:制造商处理模式(M 模式)和网络零售商处理模式(R 模式)。通过博弈理论，求得两种模式下最优销售价格、退货价格及供应链各方利润。结合数值算例，比较分析了两种退货处理模式的差异及优劣[[17]]。
曹细玉等人研究退货价格的易逝品供应链协调性，建立了需求不确定环境下顾客退货及制造商回收的模型。结果表明：制造商简单回收顾客的退货产品和销售季节结束后的剩余产品并不能实现供应链协调，而基于回馈与惩罚策略的制造商回收策略能够实现供应链的协调。最后,给出了供应链协调下的模型优化方法,并以数值实例计算了易逝品供应链协调下的最优退货价格和最优订货量，并分析了各种参数变动对最优退货价格、最优订货量和集中式供应链最优利润的影响[[18]]。
二、研究述评
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
