牛鞭效应的解决方法_牛鞭效应的缓解方法_牛鞭效应产生

宁波大学答题纸

（2010—2011学年第2学期）

课号：0135003学号：1011121010课程名称：供应链管理专题姓名：蒋敏敏改卷教师：熊伟清得分：

农产品供应链牛鞭效应的成因及对策研究

摘要：农产品供应链的牛鞭效应是农产品供应链中的特殊现象。需求信息在农产品供应链中的变化会被多次放大，最终引起供应链最上游的菜农做出错误的决策，而这种决策不容易改变。因此，针对农产品牛鞭效应的形成机理进行研究，提出解决供应链中的牛鞭效应的对策，从而帮助农产品生产者减少成本，增加收益。关键词：农产品；供应链；牛鞭效应；对策

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引言

前几个月，发生了白菜几分钱贱卖，却还无人问津的现象，而菜农只能看着自己辛辛苦

苦种的白菜烂在菜地里，对自己要承受的损失束手无策。一位山东的39岁菜农因为无法承受卷心菜的廉价而带来的损失而绝望自杀，这样的悲剧不得不让我们深思其中的原因。一直以来，解决“三农”问题我国现代化建设的重要任务，但类似白菜贱卖的事情层出不穷，在这个供应链的跷跷板效应中菜农成为最大受害者，“菜贱伤农，菜贵伤民”的确是个难题，那究竟是什么原因导致的呢，有没有解决的办法？在当今日益激烈的市场竞争中，消费者的需求在不断变化，传统的农产品生产者供应链模式已不适应激烈竞争的市场经济，农产品供应链上的成员，特别是最终的消费者可能随时对各种农产品的需求发生改变，而农民又是信息获取能力最弱得群体，当这种需求的改变被放大是，他们无法做出正确的判断，最终承受一系列的损失。因此，引起供应链效率低下的牛鞭效应作为一种供应链中的特有现象，对其的研究具有重要的理论意义和实际价值。

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农产品供应链牛鞭效应的概念及造成的危害

农产品供应链牛鞭效应是指需求信息在农产品供应链上传递时的逆向的放大，是由于信

息流从顾客向原始供应商传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲。牛鞭效应的解决方法具体表现为供应商的订货量波动大于顾客的需求波动，并呈逐步放大的趋势。这种现象在图形上显示出来很像一根牛鞭，故而得名。由于农产品信息不集中等种种因素，供应链中的农产品流通各环节都只能自己向上游订货，为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，零售终端包括

超市、农贸市场、便利店等往往会按照最佳的经济规模加量订货。在某些情况下粮食牛鞭效应需求信息放大程度很大，如2006年出现了两次粮食价格比较大的波动，突现了粮食牛鞭效应的个性

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。因此，向供应商订货量由下游企业向上游农产品生产者一级一级不断放大或

由销售商到批发商、制造商、供应商，订购量的波动幅度递增，导致生产无序、库存增加、成本加重、市场混乱、供应链瘫痪。牛鞭效应是供应链中的各级对消费者需求的曲解，导致盲目的进货，致使库存增加，成本上升。而这种现象又会逆向的放大，越到上级，需求的假象也会越加放大，让生产商以为消费者的需求庞大，被需求的不真实性蒙蔽，不仅造成生产的单一性，使农产品缺乏竞争力，而且使生产商盲目扩大生产，导致生产浪费。当农产品生产者根据它的下一级批发商的需求来制定生产计划时，必定造成生产的浪费以及预算的失真。同时，在农产品生产者生产了过多的产品后，消费者的需求早已达到饱和，过多的产品就会需要占用库存空间，这对于农产品生产的整体发展有着诸多的不利。所以，牛鞭效应会误导农产品生产者的生产计划，引起库存的浪费，导致预算的失真，从而影响农产品生产者的利益。

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农产品供应链牛鞭效应产生的原因

现在对于牛鞭效应的研究已趋于成熟，越来越多的学者提出了自己对于牛鞭效应研究的

解释，而农产品供应链牛鞭效应产生的原因主要包括以下四点:（一）需求预测的不准确及重复性。需求预测是指在供应链中，各级单位在做出需求预测时，都会考虑到一定的安全库存和运输费用以及减少订货频率，从而做出对需求的预测，以应对市场的变化和供应商供货的要求。需求预测不准确性由于信息在传递时的失真和在预测是都包含了个人主观的想法，这些想法毕竟有局限性会导致需求预测的偏差，所以，在各级单位订货的时候，生产商收到的是供应链下游单位的最大订单，这并没有真实的反应实际的需求，这样就会导致信息失真，形成牛鞭效应。需求与预测的重复性是上级的单位在收到下一级的订货需求时，又在此基础上增加了生产，以应对突变的情况，这就使得下级和上级的预测不准确产生了重叠，因此产生了牛鞭效应。比如，今年有些收购商在气象领域中得知，2011年是个“拉尼娜”年，其表现就是冬季气温较常年偏低，可能会出现持续大范围的低温、暴雪、冰冻的天气。所以预测白菜等蔬菜价格有可能上涨，于是传递给菜农的信息是需求的增加，而菜农又因为前几年白菜市场行情不错，觉得比种粮食、麦子、玉米强，同时收购白菜的人很多，因此这一行情在今年也继续被看好，这有导致需求量增加预测被加强。牛鞭效应的解决方法还由于2010年韩国遭遇暴雪袭击，在极端天气影响下，白菜上市量锐减出现泡菜危机，这一情况甚至持续到2011年年初，于是需求量增加预测再次被加强，最终产生了强大的牛

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