供应链中“牛鞭效应”的信息决策分析

摘要：运用经济学中简单经济模型对供应链中出现的“牛鞭效应”进行信息决策分析。

关键词：供应链；牛鞭效应

信息时代的企业供应链管理风云突起，作为供应链管理中关键一环的信息决策分析更显得尤为重要，本文就针对供应链管理中出现的“牛鞭效应”进行决策分析。

供应链增加竞争能力的最基本要义就是通过合作来减少风险，大大提高整个物流过程的效率，而要提高效率对于主要供应链参与者来说必须分享信息。这类信息分享不应该局限于交易数据，同样重要或者更为重要的是乐意分享战略信息，以便厂商能共同计划最佳的方法和采用更有效的手段来满足需求。这种合作范例是基于这样一种信念：信息协作是使参与厂商能够更快更有效地正确行事所不可或缺的。分享信息和共同计划可以排除或减少与存货投机密切相关的风险。事实上如果信息能够分享并使用适当的话，在生产线的终端与顾客结帐之间定位的大量存货，就能从渠道中被排除出去。为了达到减少整个供应链存货的目的，经理们认识到信息能够有效地减少存货和对人力资源的需要。特别是利用最新的信息制定的需求计划，能够通过减少需求的不确定性来减少库存。对于供应链信息系统的开发把精力集中在改进交易系统的效率上以建立供应链竞争优势的基础，最初的理由是减少交易成本以获得较低的价格，而交易成本由于有众多的系统用户、大量的信息需求、很高的业务量以及软件的重要性而变得较高，要解决这个问题就必须从供应链的信息链下手，解决信息链中出现的薄弱环节，减少供应链中各种市场不确定性和风险。

“牛鞭效应”指供应链上最终用户的需求随着供应链上游前进的过程中变大的现象，需求变化程度的增加导致了供应链显著的无效率作业（如：供应链中各个企业被迫大量增加库存）。这是由供应链末端企业对消费者对某产品的实际需求量与预测的需求量之间存在的偏差所引起的。一方面，消费者存在订货的提前期，实际需求量与订货量之间存在偏差。随着向上游转移越来越长，供应链延伸越长，中间非价值增值过程越多。另一方面，消费者存在着一定的需求量，为了满足顾客的需求量，零售商持有比需求量多的货物，当零售商向批发商订货，批发商被迫持有比零售商更多的库存或具有比零售商更高的供货能力；当批发商向分销商订货时，分销商也被迫持有比批发商更多的库存，结果导致了供应链上的成员都维持了更高的库存，发生更高的成本。这种“牛鞭效应”反映的是一个对信息的阶段性扭曲所导致处于终端的企业供货商对供货信息的模糊接受，信息的模糊接受直接对于供应链的整合优化产生不利影响，它造成批发、零售商的订单和生产商产量峰值远远高于实际客户需求量，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。随着供应链运作的企业越多，这种效应越加明显，整个供应链的管理会变得十分复杂、困难，但是这种效应是无法避免的，是供应链本身固有的特性。

综上所述，供应链管理中产生的信息风险是理性成员所运用的优化行为的结果。参与供应链安排的企业都会认定一个具体的表现角色，还会分享共同的信念，即从长期来看，它们会因通力协作的结果而处境良好。每一个成员都是理性人，为了保证自己的利益最大化，就会隐藏一些敏感信息，涉及商业秘密的信息不外泄；为了满足消费者的需求，就会夸大一些公用信息（例如：消费者的订货量），使信息失真，造成信息风险。然而，从整条供应链看，每一个成员的利益最大化，并不一定带来整条供应链的效益最大化，往往由于这种“内耗”大大影响了供应链的整体运作水平及竞争力。因此，为了减少信息不完全所带来的风险，提高整条供应链的竞争优势，必须建立一定的机制来约束供应链上各个企业的行为，同时要求供应链上各个企业对自己所拥有的信息在一定范围内、一定程度上实现共享，这些信息包括订货和存货状况，当企业有可能获得有关供应链活动的重要数据时，这类数据往往是以书面为基础，或者很难从计算机系统重新得到。这种信息的迅速可得性对于消费者作出反应以及改进管理决策是相当必要的，因为顾客频繁地需要存取存货和订货状态方面的信息，这里不仅与信息的可得性有关，从某种程度上与信息精确性和即使性都有关联。当实际存货和信息系统存货之间存在较低的一致性时，就有必要采取缓冲存货或安全存货的方式来适应这种不确定性。

在集成化供应链中，增加供应链节点企业间的联系与合作，提高信息共享程度，用覆盖整个供应链的决策系统代替缺乏柔性和集成度差的决策体系，使整个供应链能更好地协调物流、资金流、信息流和工作流，并消除信息扭曲的不良效应。然而，由于企业是独立的利益主体，相互间缺乏信任，在这种信息不对称的条件下，就带来了“逆向选择”——制造商误选了不适合自身实际情况的供应商，以及供应商的“败德行为”——供应商降低了服务水准，增加了潜在费用。在供应链管理中，由于制造商无法全面、细致地了解供应商的运作全过程，供应商对制造商服务的不确定性必将对制造商带来风险。要减少这种不确定性就要充分考虑信息的可得性和及时性，增强这两方面有助于减少不确定性和存货的需要量。

针对上述情况我们可以假设供应商与制造商都是完全理性的，那么在非对称信息条件下，最优的激励机制应是一方面能对供应商产生激励，另一方面又能分担制造商的风险。我们考虑单个制造商和供应商的简单经济模型：令供应商完成契约安排的劳动量为q（这里产品相当于供应商提供的服务），产量q＝q（q）为了简化，产品价格为1，这样，q就确定了产品的价值，假定s（q）为供应商生产价值q元产品后得到的报酬，c（q）为供应商提供q劳动量的成本。我们试图寻找次优的激励机制（利益分成机制）来刺激供应商提供良好的服务，因为在非对称信息条件下，最优机制是很难达到的。在利益分成机制下，供应商与制造商双方都按一定比例从收益中获得各自的利润。假设供应商的份额采取s（q）＝aq（q）＋f的形式，其中，f为常数，a＜1，这样由供应商利益最大化得出max a q（q）＋f－c （q）此时供应商提供的劳动量满足：amq（q ）＝mc（q）。mq（q）为边际产量，mc（q）为边际成本。在信息对称时，供应商提供的劳动量q'，满足m q（q'）＝mc（q ）因而在不对称信息下不是最优的。然而在非对称信息条件下，尽管供应商报酬是部分取决于可观察的产量q（q），但供应商和制造商都共同承担了产量波动带来的风险，从而既对供应商产生激励，又使供应商不必承担所有的产量波动风险，从而在次优条件下最优地解决了供应商的“败德风险”。

另一方面，为解决制造商误选了不适合自身实际情况的供应商，在契约签订时，企业可采取以下两种方式：（1）寻求中间商或经纪人对供应商进行信息甄别。假设制造商直接与供应商签约的风险为v，中间商或经纪人的成本为c'，信息不对称降低后的风险为v'，那么当v－v'＞c'时，制造商采取的策略是可行的。虽然中间商或经纪人本身并不能成为供应商的信号，但他们能利用专业知识鉴定识别供应商的信息。通过建立中间商或经纪人的商业信誉，能够使制造商和供应商之间的信息不对称状况得到扭转。希望获得良好服务水平的制造商通过经纪人的可接受价格与提供良好服务的供应商签约，且为此而支付给经纪人的佣金也低于其在非对称市场上搜寻良好服务水平供应商的成本。（2）制造商与供应商在合同签定时，采取风险分担措施。根据前面假设：供应商风险分担vs＝bv＋e，0＜b＜1，e为常数。现假设市场中有两类供应商：低服务水平的s1和高服务水平的s2，s1承担风险能力vs1小于vs2承担的风险能力vs2，vs（承担风险能力）是与其对未来的预期相关；对未来的预期也就是根据企业现有的生产能力对未来收益的预期，即vs＝aq（q）＋f－c（q），那么只要aq（q）＋f－c（q）＞bv＋e，s1和s2都能承担风险，愿与制造商签约，但如果逐步增加b，则aq（q）＋f－c（q）－bv－e是递减的。当vs1＜vs2时，s1最先达到无法承受较高的风险，将退出竞争，而s2由于服务水平高，承受风险能力更大，取得竞争优势。通过以上两种方法，信息甄别有效地降低了信息不对称带来的逆向选择风险，从而改善了供应链中的信息传递风险，提高了动态联盟的效益。

供应链当中出现的“牛鞭效应”是不可避免的，但这又与日常经济生活中所要求的提高供应链整体效率相背离，要完全消除这种效应不可能，我们所能做的就是在实际允许的条件下尽量降低这种效应发生时所产生的不利影响，这里介绍的经济学模型就提供了这样一个工具，工具的作用主要是帮助解决在现实生活中所出现的类似问题，而这个模型时是在假设单一经济单元条件下实现的预测，在实际生活中我们所要面对的将是复合的多个经济单元的同时运作，需要解决的是多个经济单元同时出现这种效应的问题，这就复杂得多了，所以介绍这个模型的作用还需要广大经济工作者在实际操作中综合运用本身的推断预测的能力，根据当时的实际情况有选择地使用，这样才能发挥模型的最大效用。

总之，针对供应链中存在的“牛鞭效应”所进行的经济学分析，在这里主要提供了一个思维方式来解决这种供应链上下信息因为企业为了自身利益而扭曲的现象，这种思维方式需要在实际操作中不断完善才能物尽其用，为提高供应链整体保障效益而努力！

参考文献：

1． 鲍尔索克斯，克劳斯．logistical management:the integrated supply chain process．机械工业出版社，1999．

2．钟彼德．management science research:a strategic perspective．机械工业出版社，2000．

3． 哈罗德，海因茨．management．经济科学出版社，1998．

4． 丁立言，张铎．物流系统工程．清华大学出版社，2000．