长鞭效应的成因与减缓措施

万谦　李仕奇

摘要：供应链在运行过程中由于种种原因会出现失调现象，其中一种普遍的现象就是“长鞭效应”，它会给企业乃至整个供应链造成不良影响，影响着供应链各个节点企业的生存发展。对于此现象，首先解释了何谓长鞭效应;其次分析了此种效应的产生原因;最后从根源上阐述了它的缓解策略。

关键词：供应链 长鞭效应 库存管理 需求不确定性 信息共享

中图分类号：F279. 23

文献标识码：A

文章编号：2096-0298（2019）02（b）-219-02

供應链时时刻刻发生着各种活动，通过工作流（work flow）、信息流（information flow）、物料流（physical flow）、资金流（funds flow）来彼此联系，相互协调，进行正常有序的物流活动。然而供应链中的长鞭效应会降低上下游企业的绩效，同时这个问题也深受企业管理人员与物流学者的关注。早在1958年，弗雷斯特（Forrester）教授就揭示了这个效应。他通过渠道设计、渠道组织、渠道激励和渠道控制这四个环节分析，发现制造商的需求预测往往大于零售商。这种供应链上需求信息的扭曲与失真，造成从零售商到供应商的决策行为逐级放大。

1 “长鞭效应”背景缘起及概念界定

1.1 长鞭效应的历史

在20世纪90年代，宝洁公司（P&G）就发现这个有趣的现象。宝洁公司在研究“尿不湿”的订货规律时，发现零售商的销售情况变化不大，但是分销商向工厂订货的波动性明显增大了，接着宝洁公司再观察供应商的订单量，意外地发现其波动性更加大了。从下游到上游，在市场需求变化幅度不大的情况下，订货量的波动性却明显逐级变大了。除了宝洁公司，其他企业例如惠普（HP）在研究打印机的订单规律时也发现了这个情况。以上两个案例中存在的一个共同现象，就是供应链中的“长鞭效应”。研究表明，长鞭效应普遍发生在供应链运作当中，尤其反映在制造业中。

1.2 长鞭效应的定义

供应链中的长鞭效应（Bullwhip Effect）是美国著名的供应链管理专家HauL.Lee教授对需求预测信息在供应链传递过程中变异加速放大的描述。其基本含义是：在供应链上的各节点，企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或者供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上，产生逐级放大的现象。

类似于库存加速器理论（mventory accelerator theory），需求扭曲向供应链上游蔓延，当达到源头时，供应商所获得的信息与实际消费市场的顾客需求信息发生了较大程度的偏差，导致了供应方维持着更高的库存水平，使企业的生产过剩，如图1所示。

2 “长鞭效应”的产生原因

2.1 需求预测修正

需求预测修正是指供应链成员直接以下游企业的订单数作为市场需求预测的依据，得到的数据逐级放大的情况。在零售商向供应商确定订单数量时，经常采用指数平滑（ExponentialSmoothing，ES）等需求预测方法，每个环节的需求预测指数会被连续修正，为了降低甚至避免机会成本，供应链各个节点企业会保证库存的充足，最终到达供应商手上的订单数往往很大。

2.2 订货批量决策

在订货问题上，企业也会考虑它的经济性。每次订货不论订货量多少，都会产生一次固定费用，所以在向它的上游企业订货时，通常会采用经济批量订货（EOQ），即一段时间或累计到一定程度时才向上级供应商订货，以此较少订货频率，达到降低成本的效果。因此就产生了需求的波动性，通常会在月末或月初进货时出现一个订单的高峰期。这样，由于这种不确定性导致了“牛鞭效应”。

2.3 价格波动

价格波动也是造成长鞭效应的重要原因，无论是微观因素诸如商家的一些价格折扣、数量析扣等促销策略，还是宏观因素如通货膨胀、社会动荡都会引起价格波动。在价格变化过程中，作为理性人的零售商和销售人员，会在低价时扩大订货量，在价格上升后减少订单，从而产生不正常的订货或销量，此时的订货量并不能反映市场需求的真实情况，容易给上游企业造成一种假象，这正是产生“需求变异加速放大”的原因。

2.4 短缺博弈

在市场中，常常会有供不应求的情况，在这时供应商无法按照零售商的订单量给其补货，只能按照比例合理地给各个零售商供货。假如供应商总的供给量只有需求量的70%，也只能按订单量的70%给零售商进行分配。此时，销售商与之进行博弈，为了增加自己的盈利水平，就必须获得更多的货物量，因此销售商很可能会把增大其销售量。但是，一旦当需求的热度慢慢下降，订单变化又大幅下降，一时间就会造成供应商库存的大量堆积，这种完全理性的决策也会产生长鞭效应。

2.5 订货的时滞性

订货的时滞性是指从零售商订货这个时间点开始，到收到这批货物后是有一段时间间隔的。延迟越长，则时滞性越明显。而市场需求总是瞬息万变的，过长的补货期会降低需求信息的时效性，正是这种需求信息的失真失效，致使企业为了保证充足库存而自主的过多储备货物，引起库存积压，引发长鞭效应。同时，从管理学的角度看，造成这种情况的原因也包括应契约结构的不合理、需求信息的个别占有和需求信息的不确定等。

3“长鞭效应”的减缓策略

3.1 缩短提前期的快速响应（quick response，OR），实行外包服务

缓解批量订购中出现的长鞭效应，缩短提前期尤为重要。一般来说，提前订购期限越长，预测值与实际需求的误差也将越大，因此，需求方应快速地将需求信息传递给供应方。

据Wal-Mart研究调查，发现需求方如果提前26周订货，则预测误差高达40%;若提前提前期为16周，误差则在20%左右;而采用快速响应的订货方式，在销售时节订货，误差将低至l0%。同时，企业可以利用发达的现代计算机信息系统，随时查询到销售情况和库存情况，采取网上时时订货的方式、B-B模式等，更进一步的缩短提前期，快速完成订单信息传递和处理环节，达到快速响应的订货策略。

采取外包的方式亦是一种有效方法。利用第三方物流的优化配送系统，实现小批量订购方式，从而达到减少甚至消除库存成本的效果。将第三方物流企业通过供应链及时、准确、高效的配送体制，使供应链节点企业实现最低库存，从而大大降低成本。

3.2 规避短缺情况下的博弈行为

之前谈到，在供应链运作过程中，供不应求的情况时常发生，零售商会为个人利益最大化为提高订货量。为避免这种导致信息扭曲的博弈行为，供应商不应该根据下游企业的订单量给其供货，而应根据实际销售情况给其限额供货。

3.3 稳定价格

解决由价格波动导致的“长鞭效应”，要求供应商实行“天天低价”（EDLP）策略通过价格的持续性和供货的阶段性来保持市场价格的稳定，以达到减少“长鞭效应”带来的影响。

3.4 信息共享与信息强化

信息共享（Information Sharing）意味着零售商把消费者市场的各种有效信息与供应链的上游企业共享，以此来制定生产计划。以宜家公司为例，它与几个供应商建立长期战略合作伙伴关系，通过库存、销售和物流等方面的信息共享，使节点企业在生产和分销上的决策上更加明确，让整条供应链达到供应与需求较好的一致性。通过供应链的信息共享，不但从很大程度上缓解消除牛鞭效应带来的负面影响，还可以在一定程度上提高供应链的透明性和可见性，提高了整个系统的柔性和敏捷性。

信息强化（Information Enrichment）是对信息流的深度解析，即从大量的数据信息中提取对生产销售有利的有效信息。对信息的强化体现在提取信息的质量上，而不在于数量上。从信息流的角度来看，为了确保信息能顺畅传递以及减少供应链的“内耗”，一个有效方式是降低信息的不确定性，保持信息的价值和有效性，避免信息在传递上的阻碍。这是在激烈的市场竞争中取得胜利的关键，也是减缓“长鞭效应”的重要手段与技术。

3.5 供应商管理库存（VMI，Vendor Managed Inventory）

与传统的供应链库存管理不同，VMI是一种创新性的集成库存管理模式。其核心思想是供应商根据下游企业的销售情况和库存量来安排补货计划，对其分销网络中的库存状况进行统一管理，降低供需双方的库存成本。

在这种供应链管理中，各个环节的成员诸如制造商、分销商、零售商等都不再各自为政，供应商不再被动地接受零售商的订单需求，而是有共同的库存控制目标，共享库存信息。由于VMI这种策略，大大降低了需求预测误差，降低了安全库存水平，提高了库存周转率，从而减少了整个供应链的物流成本，最终有效改善了供应链中因“长鞭效应”造成的供应链效率低下的问题。

4 结语

综上所述，造成长鞭效应的主要原因有需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、订货的时滞性等。

根据成因，本文给出了以下的相关对策：缩短提前期的快速响应，实行外包服务;规避短缺情况下的博弈行为;稳定价格;信息共享与信息强化;VMI。

为了提高我国供应链环节的运行效率、经济效率，长鞭效应问题亟待解决。但鉴于我國物流水平的发展现状与供应链节点企业的协调配合度，我们仍然面临重大挑战。

参考文献

[1]马士华.新编供应链管理（第2版）[M].北京：中国人民大学出版社，2013.

[2]马新安，张列平，田澎.长鞭效应的实质与弱化措施[J].中国管理科学，2000（SI）.

[3]李建军.供应商管理库存（VMI）的实施研究[J].商业研究，2007（3）.

[4]达庆利，张钦，沈厚才.供应链中牛鞭效应问题研究[J].管理科学学报，2003（3）.

[5]姬小利，王宁生.信息不对称情况下的VMI协调机制设计[J].系统工程，2004（11）.

[6]孙元欣.供应链长鞭效应的模型与分析[J].上海大学学报（自然科版），2001（3）.

[7]王迎军.顾客需求驱动的供应链契约问题综述[J].管理科学学报，2005（2）.

[8]王迎军，郭亚军.供应链中的信息流[J].工业工程与管理，2000（3）.