基于信息共享的牛鞭效应的治理

(北京物资学院 北京 101100)

一、背景

自从进入21世纪以来，随着经济全球化的飞速进程以及全球经济仍然处于衰退的边缘的背景下，各大企业受到了前所未有的压力，企业要想在走出困境，成功走出衰退的边缘，获得继续发展的动力，就必须从公司治理方面抓起。供应链治理与整合近些年来受到了许多企业的高度关注，其中受到企业关注度最高的是存在于供应链中的牛鞭效应。牛鞭效应是指供应链下游企业的需求信息被扭曲放大，导致上游企业无法掌握真实的需求信息；以及上游企业为了防止缺货带来的损失就必须扩大生产，这就扰乱了企业正常的经营生产，进而导致企业增加了生产成本[1]。所以现代企业要想在当前复杂的经济环境中生存下去就必须捉紧治理供应链中的牛鞭效应，要想治理好牛鞭效应，就必须加强上下游企业间的信息共享。

二、牛鞭效应的概念及其信息共享的研究

牛鞭效应是指供应链中的零售商向其上游的供应商的订货量与实际顾客的需求不一致，其方差大于实际顾客的需求，产生需求信息扭曲，这种扭曲以放大的形式向供应链的上游蔓延。牛鞭效应会使企业产生多余的库存、占用企业较大的资金、减慢企业的资金流转的速度，会直接影响企业的效益，问题严重的可直接导致企业破产。

治理好供应链中牛鞭效应的问题是治理好供应链的重中之重，也是加强企业核心竞争力必要手段之一。从牛鞭效应的定义来看，此效应问题主要是出在信息传递方面，所以研究信息共享对牛鞭效应的治理引起了学术界的普遍关注。

国内外关于牛鞭效应中信息共享的研究成果如下：

朱天舟[2]其著作中提出供应链中的信息共享问题是研究供应链中牛鞭效应的重要方向。

刘三牙[3]等考虑一个面临非线性需求AR(1)的三层供应链系统，利用Agent对其进行建模，在此基础上对供应链中共享信息的价值进行了仿真研究。在仿真实例中，分析了共享信息对整个供应链系统成本以及各供应链成员成本的影响，讨论了信息共享的价值在供应链成员中的分布及对分销商成本结构的影响。

曾东红[4]等通过啤酒游戏的结果定性地比较分析信息共享对供应链中牛鞭效应影响，认为信息共享能够减少供应链中信息的波动和放大，但并不能消除供应链中的牛鞭效应，而且信息共享对供应链的上游比下游更为有利，因此供应链的上游应采取激励措施来促进信息的共享。

马新安[5]等认为牛鞭效应产生的根本原因在于供应链中广泛存在的信息时滞使得整个供应链系统对于最终市场上需求信息的微小波动产生衰减振荡或发散振荡，而逐级上传使得这种波动越来越大。并将自动控制原理用于供应链中牛鞭效应产生原因的分析。文中建立的模型还是比较理想化的，没有涉及到供应链系统内部的动态过程。

国外关于牛鞭效应中信息共享的研究成果如下：

Chen[6]相继研究了在已知稳定的销售商需求信息下，如何通过共享需求和库存数据来改善供应商的订货决策。

Gavirnenin[7]以容量有限的两级供应链中库存为对象，分析了在无信息共享、部分信息共享和完全信息共享三种条件下的供应链收益，说明只有实现信息共享，才能使供应链整体最大受益。

J.M.Hsiao[8]等利用ARIMA(0，1，q)模型对供应链中信息共享的价值进行了分析，说明了在不同的信息共享情况下牛鞭效应的影响和信息的价值作用。

2、供应链的运作模式

(一)原始的上下游企业间沟通方式

图1

这是传统的也是最原始的供应链系统，我们可以称作链式供应链。这是一个平行的网络，其中居于两端的节点只能与内侧的一个节点交流信息，居中的人则分别与两人交流需求信息。在一个组织系统中，它相当于一个纵向沟通网络，代表一个五级层次，逐级传递，需求信息可自上而下或者自下而上进行传递。在这中供应链中，需求信息层层传递、筛选，容易失真，各个信息传递者所接收的信息差异很大，这就导致了需求信息放大现象，进而导致了牛鞭效应。

(二)传统的上下游企业间沟通方式环式沟通

图2

此种形态的供应链可以看成是链式形态供应链的一个封闭式供应链，表示五个节点之间的依次联络和沟通。其中，每个节点都可同时与两侧的节点沟通需求信息。在这种形态的供应链中，需求信息仍然和上述链式供应链一样层层传递、筛选，容易失真。不过，此种形态的供应链中各个节点企业获取的用户需求信息一样多，相对于链式供应链来说，此种形态的供应链中需求信息被放大的程度相对较小，也可以说牛鞭效应相对较小。

(三)现代化的上下游企业间的沟通方式全通道式沟通

图3

这是一种开放式的供应链，其中每个节点之间都有一定的联系，彼此了解彼此之间的需求状况。处于供应链最上游和最下游的节点企业可以彼此了解到彼此的经营状况，需求信息被放大的程度相对较小，相对于上述第二种模式，此种供应链模式中牛鞭效应相对于前两种来说相对较小。

对比以上三种形态的供应链模式得知，只有加强供应链节点企业间信息共享程度，才能减弱供应链中的牛鞭效应。

三、加强信息共享的措施

(一)基于信息中心的企业协同整合

此种模式中，如下图出现了个互联网信息分析平台。此种模式中，是供应链各节点企业将各自需求信息、库存信息、市场信息等，传递到互联网信息分析平台，在企业协同合作的基础上，互联网信息分析平台将各节点企业上传的信息进行分析整合，使得供应链各节点企业协同运作。互联网并不需要以物理形式存在，随着面向对象计算环境技术的开发，系统单独的功能模块可以驻存在不同的物理位置，并在需要时唤醒。互联网信息分析平台可以作为一个逻辑实体存在。

互联网信息分析平台虽然不是独立的第三方公司，但同样可以完成第三方所提供的功能，比如为供应链提供经系统分析后的市场需求信息，可以开展基于互联网信息分析平的多想功能服务以便以最低的成本完成产品的交易。同时，互联网信息分析平台可以根据各节点企业上传的信息经过分析处理后，将订单情况传送给各节点企业的下一级企业，以此来提高供应链各节点企业的信息共享的程度，来减弱供应链中牛鞭效应对供应链运作的影响[10]。

图4

(二)供应商管理库存(VMI)

当供应链运作的同时，供应链的各个环节的商业活动也是应该同时进行的，如以上的链式供应链和环式供应链的生产活动显然是无法满足这一要求的[11]。VMI打破了传统的各自为政的库存管理模式，体现的供应链的集成化管理思想，同时这也使得供应链各节点企业之间的库存、需求等信息实现充分的共享，以此便减弱了供应链中的牛鞭效应。

(三)联合库存管理(JMI)

VMI是一种供应链集成化运作的决策代理模式，它把用户的库存决策权代理给供应商，这就使得用户和供应商之间的需求信息实现了共享，以此来减弱了供应链中的牛鞭效应[12]。

(四)利用电子商务来实现用户需求信息的共享

进入21世纪以来，随着互联网的普及，电子商务获得了迅速的发展。电子商务不是一个单纯的技术概念，也不是一个单纯的商业概念，而是一个依靠互联网支撑的商业过程。在电子商务过程中，传统的经济方式被基于互联网的电子商务所取代。

互联网和电子商务的出现，改变了传统的经济方式和传统的供应链结构，传统的生产商、分销商、零售商被电子商务平台所取代，传统的基本的五级层次的供应链结构改变为如图所示的供应链结构。在全球网络供应链中，企业的形态和边界将产生根本性的改变，整条供应链的协同运作将取代传统的订单，供应商和客户间信息交流层次的沟通将是一种交互式、透明的协同工作，这就大大加强了供应链节点企业间信息共享的程度，这就可以降低供应链中牛鞭效应的影响。

图5

四、结论

随着市场竞争的进一步加剧，竞争必然是供应链之间的竞争，所以可以这么说，21世纪的竞争是供应链与供应链之间的竞争，而供应链中存在着严重的牛鞭效应，这必将减弱供应链的效率，所以本文提出了减弱供应链中牛鞭效应的具体措施。只有治理好供应链，才可以加强企业核心竞争力，才可以使得企业在激烈的竞争中处于不败的地位。

【参考文献】

[1]蓝孝全.信息共享与供应链的优化管理[D].复旦大学.2004.

[2]朱天舟.供应链信息共享的研究价值[D].重庆交通大学.2008.

[3]刘三牙，王红卫，孙建华.供应链中共享信息价值的量化：基于Agent的仿真研究.系统工程学报.2004.19(1).66-73.

[4]万杰，供应链中牛鞭效应现象产生原因与控制措施研究[D].天津：天津大学，2002

[5]马新安，张列平，田澎.供应链中的信息共享激励：动态模型[J]中国管理科学，2001，9(1)：19-24.

[6]Frank Chen，Zvi Drezener.Quantifying the Bullwhip Effect in A Simple Supply Chain：The Impact of Forecasting.Lead Times.and Information.Management Science.2000.46(3).437-443

[7]Gavirneni S，Kapuscinski R，Tayur S.Value of informationin capacitated supply chains.Management Science.1999.45(1).14-24.

[8]J.M.Hsiao，C.J.Shieh.Evaluting the value of information sharing in a supply chain using an ARIMA model.Adv Manuf Techn01.2006.(27).604-609.

[9]张欣，马士华.信息共享与协同合作对两级供应链的收益影响[J].管理学报.2007，4，(1)：32.39.

[10]崔海龙.基于企业能力的供应链结构优化研究[J].产业经济.2016(1)

[11]陈贵华，张红，麦影.供应链信息结构对牛鞭效应的影响及其对策[J].科技管理研究.2004

[12]黄小原，王静.供应链中的牛鞭效应问题研究进展：存在、量化与控制[J].信息与控制.2004