The Role of Smart Contracts in Fresh Agricultural Product Supply Chain Finance: A Three-tier Supply Chain Game Theory Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Fresh agricultural product suppliers face severe financial constraints due to long production cycles, seasonality, and product perishability, which result in tight cash flows and limited financing options. This paper develops a three-tier supply chain game-theoretic model involving suppliers, retailers, and third-party logistics (3PL) providers. The model examines suppliers' optimal financing strategies under dual financing needs—pre-delivery financing (bank loans, retailer prepayments, and 3PL financing) and post-delivery financing (factoring)—and investigates how blockchain-based smart contracts affect supply chain efficiency and their applicability boundaries. The results reveal three key findings. First, under traditional financing modes, 3PL financing reduces the commitment friction zone, while buyer direct financing (BDF) eliminates it entirely. High-risk suppliers are better suited to bank financing, low-risk suppliers benefit more from 3PL financing, and BDF proves most advantageous for suppliers with medium liquidity risk. Second, smart contracts generate both commitment and credit gains under bank and 3PL financing, but only credit gains under BDF. Third, smart contract adoption is not universally beneficial; under low-risk conditions, they may erode 3PL profits and reduce overall supply chain performance. This study makes three contributions. It develops a novel three-tier supply chain framework incorporating both pre- and post-delivery financing interactions; it identifies the differentiated effects of smart contracts across financing structures; and it emphasizes that smart contracts are not a “one-size-fits-all” solution. These findings provide new theoretical insights and practical guidance for the design of financing strategies and blockchain-based smart contracts in fresh agricultural supply chains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».