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产生牛鞭效应的原因

产生“牛鞭效应”原因的分析

目录

一.牛鞭效应的影响3

（一）多重需求预测3

（二）批量生产/订购3

（三）价格浮动和促销4

（四）非理性预期4

二.“牛鞭效应”产生的原因4

（一）供应链的不确定性4

（二）订货批量的影响5

（三）价格波动的影响5

（四）短缺博弈的影响5

（五）需求预测的主观性5

三.消除的方法5

（一）降低变异量及不确定性5

（二）降低前置时间6

（三）策略联盟6

（四）提高预测的精确度6

（五）业务集成6

四.改善供应链的方法6

（一）订货分级管理6

（二）加强出入库管理，合理分担库存责任6

（三）缩短提前期，实行外包服务7

（四）规避短缺情况下的博弈行为7

（五）参考历史资料，适当减量修正，分批发送7

（六）提前回款期限7

五.牛鞭效应"对粮食行业的影响7

（一）粮食牛鞭效应的测量8

（二）粮食牛鞭效应的影响10

（1）粮食牛鞭效应对供应链绩效的影响10

（2）粮食牛鞭效应对粮食安全的影响11

一.牛鞭效应的影响

　　“牛鞭效应”其实是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，而这种失真被逐级放大的结果，从而波及到企业的营销、物流、生产等领域。

牛鞭效应成因于系统原因和管理原因，它们的共同作用提高了企业经营成本，对产品供应链造成消极影响，导致对市场变化的过激反应。

当市场需求增加时，整个供应链的产能增加幅度超过市场需求增加幅度，超出部分则以库存形式积压在供应链不同节点。

一旦需求放缓或负增长，大量资金和产品将以库存形式积压，整个供应链可能资金周转不良，严重影响供应链的良好运作，甚至导致企业倒闭，尤其是处于供应链末端的小企业。

以思科为例，2000年前后网络经济泡沫破灭，直接导致注销高达24亿美元的库存。

以半导体设备制造行业为例，2000年前后经济泡沫后的大量库存，直到2002年才处理完，各大公司动辄注销几千万美元的过期库存。

对众多的次级、次次级供应商而言，则意味着没有新订单，没有新的营业收入，无法维持运营。

结果是大批供应商处于崩溃边缘，大幅裁员，甚至难逃破产厄运。

　　对市场的响应速度而言，牛鞭效应表明，越是处于供应链后端，企业响应速度越慢。

其结果是，当市场需求增加的时候，供应商往往无法支持制造商；而当市场需求放缓时，供应商则往往继续过量生产，造成库存积压。

由于牛鞭效应，伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。

一旦经济不景气，整个供应链被迫大幅削减人员，关、停、并、转设备。

　　对整个宏观经济而言，牛鞭效应可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退，或滞后复苏。

拿半导体行业而言，供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退；而后者则滞后于前者复苏。

而对于单个企业而言，当经济复苏的时候，不但要动员自身的生产能力，更重要的是动员各级供应商。

这是因为由于牛鞭效应，后端供应商往往受到更大的经济影响，面临更大的财政压力，从而更难也更不情愿扩张生产能力。

在行业腾飞、经济景气时，往往由于后端供应商没法及时扩张而影响整个供应链的销售业绩。

四大成因

　　鉴于牛鞭效应的重大影响，多年来学术界和工业界都在积极研究。

根据斯坦福大学李效良教授及其同事的研究，牛鞭效应有以下四大成因：

（一）多重需求预测

　　当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和供应商可能的供货中断。

当供货周期长时，这种安全库存的数量将会非常显著。

例如一美国计算机制造商预测到某型计算机的市场需求是10万台，但可能向中国的供应商下11万台的零件订单；同理，中国计算机零件供应商可能向其供应商定购12万台的原材料。

以此类推，供应链各节点库存将逐级放大。

　　此外，有些预测方法也会系统地扭曲需求。

拿移动平均法为例，前三个月的趋势是每月递增10%，那第四个月的预测也将在前三月的平均值上递增10%。

但市场增长不是无限的，总有一天实际需求会降低，其间的差额就成了多余库存。

如果供应链上各个企业采用同样的预测方法，并且根据上级客户的预测需求来更新预测，这种系统性的放大将会非常明显。

（二）批量生产/订购

　　为了达到生产、运输上的规模效应，厂家往往批量生产或购货，以积压一定库存的代价换取较高的生产效率和较低成本。

在市场需求减缓或产品升级换代时，代价往往巨大，导致库存积压，库存品过期，或二者兼具。

例如笔者所管理的一家加工设备机箱的小供应商，直到宣布关门停业数月后还没有用掉生产积压下的数种机箱，主要是因为大批量生产。

（三）价格浮动和促销

　　厂家为促销往往会推出各种促销措施，其结果是买方大批量买进而导致部分积压。

这在零售业尤为显著，使市场需求更加不规则、人为加剧需求变化幅度，严重影响整个供应链的正常运作。

研究表明，价格浮动和促销只能把未来的需求提前实现，到头来整个供应链中谁也无法从中获利。

（四）非理性预期

　　如果某种产品的需求大于供给，且这种情况可能持续一段时间，厂家给供应商的订单可能大于其实际需求，以期供应商能多分配一些产品给它，但同时也传递虚假需求信息，导致供应商错误地解读市场需求，从而过量生产。

随着市场供需渐趋平衡，有些订单会消失或被取消，导致供应商多余库存，也使供应商更难判断需求趋势。

等到供应商搞清实际需求已经为时过晚，成为又一个“计划跟不上变化”。

这种现象在2000年前后的电子行业得到充分体现，整条供应链都深受其害，积压了大量库存和生产能力，前面提到的思科就是一个典型例子。

　　基于上述种种成因，除了批量生产与生产模式有关外，别的都可以通过整个供应链范围的信息共享和组织协调来解决。

例如企业之间共享市场需求信息，避免多重预测，减少信息的人为扭曲；在价格政策上，制造商应该固定产品价格，放弃价格促销，并与零售商共同实行“天天低价”；在理性预期上，供应商在产品短缺时应以历史需求为基础分配产品，从而避免用户单位虚报需求。

在生产方式上，供应商应采用精益生产，使达到最佳经济生产批量的数量减小，从而减少供应链库存，提高对市场需求变化的响应速度。

不论如何，因为供应链本身就有缺陷，只要有需求的变化和订货周期的存在，必然会引起需求预测的失效。

供应链的层次越多，这种矛盾就越明显。

但我们可以在管理上避免一些非理性的行为，比如为避免短缺而发出过大的订单从而误导了上游供货商，由此给供应链带来蝴蝶效应一样的灾难性后果。

诸如此类一时兴起的举动只要尽量控制，就可以减轻“牛鞭效应”所带来的恶果。

二.“牛鞭效应”产生的原因

（一）供应链的不确定性

需求不确定性的客观性，需求的不确定性、制造的不确定性和供应的不确定。

供应的不确定性主要是以提前期的不确定性来体现的。

提前期与供应商的生产能力密切相关，制造的不确定导致供应的不确定，另外地理位置、运送方式等也会影响提前期。

（二）订货批量的影响

在供应链中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和运输费用的基础上，在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货；为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，销售商往往会按照最佳经济规模加量订货。

同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本，供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货，此时销售商为了尽早得到货物或全额得到货物，或者为备不时之需，往往会人为提高订货量。

（三）价格波动的影响

许多零售商和推销人员预先采购的订货量大于实际的需求量，由于一些促销手段，或者经济环境突变造成的，如价格折扣、数量折扣、赠票、与竞争对手的恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害、社会动荡等。

这种因素使因为如果库存成本小于由于价格折扣所获得的利益，销售人员当然愿意预先多买，这样订货没有真实反映需求的变化。

（四）短缺博弈的影响

销售商为了获得更大份额的配给量，故意夸大其订货需求是在所难免的，当需求降温时，订货又突然消失，这种由于短缺博弈导致的需求信息的扭曲。

（五）需求预测的主观性

上游企业总是将下游需求信息作为自己需求预测的依据，并据此安排生产或供应计划。

结果预期的订货量将比需求变化更大，错误的预测方式使订货量发生巨大的变化，订货量与实际销售量有较大的出入。

（六）提前期的影响

前期的可靠性与长度直接影响信息的扭曲程度。

三.消除的方法

（一）降低变异量及不确定性

企业可以透过信息系统的建置，另外，供应链伙伴之间充分的进行信息分享，并维持较低产品价格，将能有效地抑制价格变动的预期心理，减少库存堆积的现象。

（二）降低前置时间

透过生产和组装技术的创新，以及充分的交换数据，并分摊彼此对预测的承诺与风险，降低产品交货的前置时间，将能有效的降低下游厂商等待的不确定感，实时提供足够的产品以应付市场的需要。

（三）策略联盟

透过企业共组策略联盟，协调彼此的目标和利益，将能有效的降低下游厂商的自利行为，以便利提升整体供应链的竞争优势

（四）提高预测的精确度

供应链上各个环节相互合作，使上游企业及时获得数据和了解客户的需求。

（五）业务集成

供应链上下游企业实现紧密结合，减少需求过程内的变动性。

四.改善供应链的方法

（一）订货分级管理

　　从供应商的角度看，并不是所有销售商（批发商、零售商）的地位和作用都是相同的。

供应商应根据一定标准将销售商进行分类，对于不同的销售商划分不同的等级，对他们的订货实行分级管理，如对于一般销售商的订货实行满足管理，对于重要销售商的订货进行充分管理，对于关键销售商的订货实现完美管理，这样就可以通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率；在供应短缺时，可以优先确保关键销售商的订货；供应商还可以通过分级管理策略，在合适时机剔除不合格销售商，维护销售商的统一性和渠道管理的规范性。

（二）加强出入库管理，合理分担库存责任

　　避免人为处理供应链上的有关数据的一个方法是使上游企业可以获得其下游企业的真实需求信息，这样，上下游企业都可以根据相同的原始资料来制定供需计划，使用电子数据交换系统（EDI）等现代信息技术对销售情况进行适时跟踪也是解决“牛鞭效应”的重要方法，从而使订货、制造、供应“一站式”完成，联合库存管理策略是合理分担库存责任、防止需求变异放大的先进方法。

在供应商管理库存的环境下，销售商的大库存并不需要预付款，不会增加资金周转压力，使供应商与销售商权利责任平衡的一种风险分担的库存管理模式，它在供应商与销售商之间建立起了合理的库存成本、运输成本与竞争性库存损失的分担机制，将供应商全责转化为各销售商的部分责任，从而使双方成本和风险共担，利益共享，有利于形成成本、风险与效益平衡。

（三）缩短提前期，实行外包服务

　　订货提前期越短，订量越准确，是破解“牛鞭效应”的一个好办法，通过多频度小数量联合送货方式，实现实需型订货，从而使需求预测的误差进一步降低。

使用外包服务，如第三方物流也可以缩短提前期和使小批订货实现规模经营，这样销售商就无须从同一个供应商那里一次性大批订货。

虽然这样会增加额外的处理费用和管理费用，但只要所节省的费用比额外的费用大。

（四）规避短缺情况下的博弈行为

　　面临供应不足时，供应商可以根据顾客以前的销售记录来进行限额供应，在供不应求时，销售商对供应商的供应情况缺乏了解，博弈的程度就很容易加剧。

与销售商共享供应能力和库存状况的有关信息能减轻销售商的忧虑，从而在一定程度上可以防止他们参与博弈。

但是，共享这些信息并不能完全解决问题，如果供应商在销售旺季来临之前帮助销售商做好订货工作，他们就能更好的设计生产能力和安排生产进度以满足产品的需求。

（五）参考历史资料，适当减量修正，分批发送

　　供应商根据历史资料和当前环境分析，适当削减订货量，同时为保证需求，供应商可使用联合库存和联合运输方式多批次发送，这样，在不增加成本的前提下，也能够保证订货的满足。

（六）提前回款期限

　　提前回款期限、根据回款比例安排物流配送是消除订货量虚高的一个好办法，因为这种方法只是将期初预订数作为一种参考，具体的供应与回款挂钩，从而保证了订购和配送的双回路管理。

五.牛鞭效应"对粮食行业的影响

牛鞭效应产生于众多行业供应链中。

在中国粮食市场化条件下，粮食供应链中同样存在牛鞭效应。

粮食供应链是围绕粮食核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，将原粮供应商、生产商、分销商、零售商、直到最终用户连成一个整体的功能性网链结构。

粮食供应链牛鞭效应是指需求信息在粮食供应链传递中的扭曲现象。

基本思想是：

当粮食供应链中各节点企业根据其相邻的下游企业的需求信息进行生产和决策时，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，到达供应链的源头时，其获得的需求信息和实际消费市场上的顾客需求信息发生了很大的偏差，分销商和零售商的需求信息的变异系数大了很多。

因为牛鞭效应都是在供应链中产生，所以有时将供应链省略，以下简称为粮食牛鞭效应。

（一）粮食牛鞭效应的测量

为了直观揭示出粮食牛鞭效应的特点，以苏王粳米供应链为特定案例进行从粮食牛鞭效应系数角度进行分析。

限于整条供应链数据获得难度较大，仅从零售商到生产商2个环节上对牛鞭效应做出测量，指出粮食牛鞭效应的显著与否。

这样测量的结果首先与产品本身特性相关，其次与企业在供应链上所处位置相关。

南京XX粮油超市是一家私营企业，有自己的进货渠道，进货期一般情况下为1-2周。

企业一般采用补足库存策略来决定进货量，企业经理对粮食价格的预期对进货量有很大的影响。

因此，预测技术比较粗糙，有较大的随意性，具有大多数粮油零售商需求预测和订货决策的特点。

作为粮食供应链的一个终端环节该企业经营很多粮油产品，苏王粳米是企业经营品种中的一个品牌。

因此选用该企业的这个粮食品种数据作为测量对象，具有一定的典型意义。

选用该企业2001-2004年每月数据为分析对象，需要指出的是，以月数据度量与以周数据度量相比，一定程度上缩小牛鞭效应的表现。

因为放大作用被稀化并在内部抵消，但对研究结论不产生太大的影响。

表1是对南京XX粮油超市的进货量和销售量的统计表。

由于涉及商业机密，在征得企业同意后，将部分数据公开进行分析。

尽管分析结果具有一定的局限性，但是也从一定程度上反映了真实的情况。

应用Fransoo和Wouters的牛鞭效应测量模型：

注：

数据来源于江苏省粮食流通新格局课题；价格按每个月产品的平均价格计算；零售价格单位元，进货量和销售量单位袋

根据表1和公式

（1）计算牛鞭效应系数，得到的结果如表2

表2南京XX粮油超市粳米牛鞭效应

通过分析测量的结果可知，粮食供应链中也存在着牛鞭效应。

从时间序列来看，2003年粮食牛鞭效应系数略大于2001、2002和2004年粮食牛鞭效应系数。

从表1中可以看出，2003年该零售商的进货量和销售均波动较大，这一方面是因为同期非典型性肺炎引起的消费量上升；另一方面是由于零售商预期大米价格上升而采取的大批量采购行为。

（二）粮食牛鞭效应的影响

粮食牛鞭效应带来多方面的影响，主要可以从微观和宏观层面来分析。

从微观层面上来看，粮食牛鞭效应影响供应链绩效；从宏观来看，粮食牛鞭效应对粮食安全存在一定的威胁。

（1）粮食牛鞭效应对供应链绩效的影响

众多学者对各个行业的供应链牛鞭效应进行了实证研究得㈩了牛鞭效应的表现形式，结果大同小异。

一个最明显的特征就是需求信息由供应链下游的消费者开始，经过了零售商、分销商、生产商和供应商后，以订单形式传递的需求信息在每一个环节都发生了放大。

其中，供应链的上游供应商变化最为明显。

此时，多数企业会采取积极响应的生产和采购策略，来迎接需求的不确定性。

与其他产品的牛鞭效应类似，粮食牛鞭效应也具有同样的表现。

粮食产品需求的价格弹性较小，在消费者的需求相对波动很小的情况下，粮食牛鞭效应并不是特别明显，通常众多的粮食生产企业通过增加原粮库存来降低缺货风险。

粮食牛鞭效应对供应链管理是不利的，它造成批发商、零售商的订单和生产商峰值远远高于客户实际需求量，进而造成产品积压、占用资金，使得整个供应链运作效率低下。

1.打乱企业生产计划，增加额外成本

粮食生产商通常依赖分销商的销售订单进行产品预测、设计生产能力、控制库存及安排生产时间，由于存在牛鞭效应，生产商面临的需求波动性很大，这打乱了生产计划，有时生产处于停顿状态，有时为了及时满足突然增加的需求必须加班加点、仓促生产，无法保证产品的质量。

预期之外的短期产品需求导致了额外的成本，如加班费、加快运输的费用等。

另外，供应链企业在不同时期的运输需求是与订单的大小密切相关的，由于牛鞭效应的存在，运输需求以及相应的劳动力需求会随着订单的波动而波动。

在不同的阶段，供应链企业有不同的选择，或者持有剩余运力和劳动量，或者变动运力和劳动量，但是无论是进行何种选择都增加了成本。

2.增加供应链的库存，占用大量资金

一般情况下，零售商按自己对顾客需求的预测向批发商订货，由于存在订货提前期，零售商在考虑平均需求的基础上，增加了一个安全库存，这使得零售商订单的变动性比顾客需求的变动性要大。

批发商接到零售商订单再向生产商订货，如果生产商不能获得顾客需求的实际数据，它只能利用零售商已发出的订单进行预测，这样批发商在零售商平均订货量的基础上又增加了一个风险库存，由于零售商订单的变动明显大于顾客需要变动，为了满足零售商同样的服务水平，批发商被迫持有比零售商更多的安全库存。

依此类推，到生产商或供应商处时的波动幅度就越来越大。

即使最终产品的顾客需求稳定，但是，从零售商、批发商、生产商到供应商的定购量变动性越来越大，造成过高的库存，增加了供应链的库存成本，使供给与需求很难匹配，没有实现供应链管理降低库存的目标。

供应链上的各节点企业通常拥有大量的库存来应付供应链需求中的不确定性，这势必增加了企业的库存占用了大量资金。

3.降低供货水平和顾客满意度

扭曲失真的信息使得各节点企业很难对市场需求做出准确的预测和正确的决策。

生产能力闲置或过度使用，从而产生短缺与过剩交替，甚至产品腐败变质的现象，无法满足客户需求，降低了供应链产品的供给水平，削弱了顾客的满意度。

企业对市场需求预测的失真，往往会出现当前生产能力和库存不能满足定单的需求，造成了供应过程中的缺货现象，还可能因为过高地估计市场需求，导致过量生产，出现剩货现象。

（2）粮食牛鞭效应对粮食安全的影响

近年来，中国粮食供应一直处于相对稳定的状态，基本满足国内的粮食消费需求。

但长期以来形成的对粮食安全的忧患，并没有降低人们对粮食的关注程度。

在某些时候如非典时期，这种关注会凸显出来。

粮食供应链是一种非常典型的树状结构，层次多，且每层的幅度很宽。

核心企业多为功利性日渐明显的国有大型粮库与市场化程度较高的大型粮食加工企业。

由于粮食的需求弹性小，因此涨价是众多非规模型粮食企业（含农户）盈利的迫切愿望与快捷方式，在粮食诚信体系缺失的情况下，粮食企业（含农户）间带有撕毁合同、信息封锁、多重独立预测与囤积居奇等行为助长了供应链的牛鞭效应。

由于粮食生产周期较长、价格弹性较小、社会消费面广量大，因此，当既已增长的需求得不到满足时，就会刺激粮食涨价，而普遍存在的买涨不买跌的心理，又使粮食供应链需求得到了逐级放大。

各种因素依次相互作用，引发了“市场需求放大一价格上升一收购粮食一需求再次放大”的恶性循环。

这种突发虚增的粮食需求促进粮食价格迅速上扬，同时带来一系列的消极影响。

1.降低消费者消费福利

在发展中国家，食品消费在人们收入中占有很大比重，恩格尔系数普遍较高。

粮食作为人们生活必需品，其价格上涨使得普通消费者的生活受到巨大影响。

根据福利经济学的分析，社会福利是由个人消费产品的效用加总而得到的，粮食价格的上涨只可能使少数人在短期收益，而对大多人来说福利大大减少。

对短期福利增长的农民来说，从长远看，粮食生产价格的蛛网效应也使得农民长期福利无法得到保障。

因此，粮食价格上涨严重削减社会总福利，使得消费者消费水平下降。

2.大规模粮食涨价引发粮食安全危机

粮食作为生活必须品，有其消费价格的低弹性特点，作为农产品的主要形式，也存在严重的价格一生产蛛网模型特点。

粮食价格的大幅度上涨本身就是粮食不安全的表现形式，同时粮食短期的上涨会刺激农民种粮的积极性，导致下一年粮食种植面积的扩大，种植结构的调整。

来年粮食产量的增加又使粮食价格降低，产量下降。

如此涨价一增产一价跌一减产一涨价，使得粮食生产陷入恶性循环中，粮食形势持续动荡。

3.价格传导机制引发社会全面通货膨胀

粮食作为生产的基础部门，一方面为其他生产部门提供生活资料，在部分产业链条中也成为重要的生产原材料。

粮食价格的上涨会造成以粮食为饲料的肉禽蛋奶等食品以及以粮食为原料的副食品价格的上涨。

目前，城镇居民的生活支出中食品消费支出仍占很大比重，粮价上升直接推动食品价格上升，使居民生活消费增加，进而带动工资成本的上升。

由于价格传导机制的存在，如果不能及时抑制粮食涨价，就会传导到生产部门，造成工业品和服务价格的上涨甚至物价总水平上涨，引发社会全面通货膨胀。