与上节一样，为了进一步检验上述结论的有效性和一般性，我们放松了一些初始的假设，如γ 值和需求分布形式等，利用数值算例的方式进行了进一步的验证分析。此外，还对一些关键参数（如γ 和 p/ c）进行了敏感性分析，以研究这些参数变化对信息共享的影响。

4.4.4.1 γ ≠ 1/2 且F 不服从U［0，1］

本节首先考虑当放开初始的参数假设时的相关数值结果。为了体现数值算例的一般性，令c=3.52 和μ =10，并将其他参数值设置如下：

ρ：依次从0.0～1.0 取值，间距为0.1；

γ ：依次从0.1～0.9 取值，间距为0.1；

σ ：依次从1.75～4.25 取值，间距为0.25；

p ： p = k ·c ，k 依次从 2.1～5.9 取值，间距为 0.2。

通过上述参数范围内的数值分析，所有得到的算例结果都支持我们的主要结论。在此基础上，选取参数分别为p=10.04，c=3.52，v=2，μ =10，σ =3 和γ =0.7，并且 F 服从均匀分布或正态分布的数值结果作为代表性算例给出，见表4.7。

表4.7　均匀分布下有无信息共享比较

参数值： p=10.04，c=3.52，v=2.0，μ= 10.0，σ = 3.0，γ = 0.7，F 服从均匀分布。

表4.7 给出了参数μ =10，σ =3，γ =0.7 以及F 服从均匀分布的两种情形下批发价格合约供应链决策的数值算例。此外，为了进一步验证上面得到的观察结果，考虑了F 服从其他分布时的情况，并给出了相同参数设置下正态分布的数值结果，见表4.8。

表4.8　正态分布下有无信息共享比较

续表

参数值： p=10.04，c=3.52，v=2.0，μ= 10.0，σ = 3.0，γ = 0.7，F 服从正态分布。

从表4.7 和表4.8 中，可以直观地看出以下几点。(www.daowen.com)

（4）当信息精度进一步提高并超过一定的阈值（即）时，信息共享情况下的制造商也将关闭 sd 型零售商，此时信息对称与不对称之间不存在差异。

4.4.4.2 参数γ 和p /c 的敏感性分析

本节对一些关键参数进行敏感性检验。通过分析它们对临界点和 Sρ 的影响来研究先验概率γ 和生产利润率 p/ c 对我们主要研究结果的影响。我们将γ 从0.1～0.9，以0.1 为步长进行取值来研究其影响，具体数值结果如表4.9 所示。

表4.9　初始概率γ 的影响

参数值： p=10.04，c=3.52，v=2.0，μ= 10.0，σ = 3.0，F 从均匀分布。

从表4.9 可以看出，当γ 值小于0.3 时，临界点ρN和 ρS的值都为0。随着γ 增加到γ ＞ 0.3，ρN和 ρS逐渐增加。ρN的增加意味着信息精度区间　[0　, ρN]在扩大，也就是说此时信息共享使制造商受益，但会伤害零售商和整个渠道的利益的范围变得越来越大。与此同时，由于γ 的增加也导致了差距变大，所以制造商、零售商和整个渠道从信息共享中受益的范围也将变得越来越大。

通过假设F 服从正态分布而不是均匀分布来重复数值实验，得到的结果表明需求分布形式的改变不会改变主要结果，因此，这里省略相关算例结果。

下面将继续分析产品盈利能力参数 p/ c 对相关结果的影响，具体数值算例结果见表4.10。

表4.10　产品盈利能力的影响

参数值：c=3.52，v=2.0，μ = 10.0，σ = 3.0，γ = 0.7，F 服从均匀分布。

本节首先考虑了信息共享情形下批发价格合约的供应链决策情况，分别给出了零售商在收到不同的预测信号时，制造商和零售商的最优决策结果。其中，与信息不对称情况相同的是，此时，信息精度依然存在一个临界值，当超过此临界点时，制造商同样将关闭中断类型的零售商。不同的是，在信息共享的情况下，制造商、零售商和整个渠道的预期利润都随着信息精度的增加而增加。

此外，本节将有信息共享和无信息共享两种情形下制造商、零售商和整个渠道的预期利润进行了详细的对比分析，我们发现在不同的信息精度范围内，供应链成员对于信息共享的偏好存在一定差异。当信息精度较低时，信息不共享能使零售商获取信息租金，而制造商将会以牺牲自身部分利益的价格扭曲为代价改善双重边际化效应，进而提高整个渠道的效率，即此时制造商倾向于信息共享，而零售商和整个渠道更偏好信息不共享；当信息精度处于信息不对称临界点和信息共享临界点的区间范围时，所有供应链成员都倾向于信息共享，因为此时信息共享能提高制造商和零售商的利润，整个渠道利润也将从信息共享中获益；而当信息精度较高时，制造商对于信息共享将无明显偏好，而零售商和整个渠道在信息共享情况下将获得更高的收益。针对上述主要结论，利用数值算例进行了进一步的分析和验证。