供应链中ｂｕｌｌｗｈｉｐ效应控制的博弈论分析

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1、供应链中Ｂｕｌｌｗｈｉｐ效应控制的博弈论分析　　摘要：回顾了学术界普遍认可的供应链中牛鞭效应的内涵、存在性和量化问题的研究成果，并以此为基础分析了牛鞭效应的成因。但目前学术界研究的重点已经更多地转向对牛鞭效应的减弱和控制上。顺应这种趋势，重点讨论了牛鞭效应的控制问题，对国内外控制牛鞭效应的研究成果进行了梳理。不同于以往纯应用技术角度的分析，而是从全新的角度提出了运用博弈论的相关理论控制牛鞭效应的方法，建立了相关模型。　　关键词：供应链；Ｂｕｌｌｗｈｉｐ效应；博弈论　　　　一、引言　　　　供应链中Ｂｕｌｌｗｈｉｐ效应的内涵、

2、存在性、量化和控制问题一直是国内外学者关注的焦点。到目前为止，Ｂｕｌｌｗｈｉｐ效应的内涵与存在性问题已得到较好解决。1997年，Ｌｅｅ首先提出了“ＢｕｌｌｗｈｉｐＥｆｆｅｃｔ”的概念，中文译为“牛鞭效应”，认为供应链中以订单形式传递的信息会被扭曲，误导上游成员的生产和库存决策，造成需求波动放大现象。这一定义被后来的研究者广泛采用。牛鞭效应的存在性问题也已经被国内外大量文献证明，其中，最著名的是啤酒游戏试验和保洁公司的尿布想象调查。牛鞭效应的量化研究也日趋完善，比较成熟的有两类：一是Ｌｅｅ和Ｃｈｅｎ提出的统计分析的量化方法，

3、采用供应链系统中的订货波动方差与顾客需求方差之比来描述，给出了用移动平均和指数平滑预测技术产生需求放大的方差描述的下界条件。二是Ｄｉｓｎｅｙ和Ｔｏｗｉｌｌ采用控制工程中的传递函数、频率响应和谱分析方法，对牛鞭效应进行了动态测量，提出了两种量化牛鞭效应的方法：频率响应曲线最大幅值法和噪声带宽法。国内学者张欣、达庆利、沈厚才在ＡＲＩＭＡ（0，1，1）稳定需求模型条件下对牛鞭效应量化做了大量工作。廖成林、宋波、李忆对非平稳需求下虚拟企业的牛鞭效应进行了新的尝试。应该说，对牛鞭效应的量化工作还将继续，但目前研究的重点已经更多地转向

4、对牛鞭效应的减弱和控制上。牛鞭效应控制的成功与否将直接决定整条供应链是否稳定、是否具有效率。　　　　二、牛鞭效应产生的原因　　　　对于牛鞭效应产生的原因，存在两种观点：一是早期的研究者，包括以Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ为代表的案例研究者和以Ｓｔｅｒｍａｎ为代表的模拟试验者。他们认为，供应链成员系统性的非理性决策是牛鞭效应产生的最根本原因。二是Ｌｅｅ和Ｃｈｅｎ等学者认为，牛鞭效应是供应链成员在一定的供应链结构下理性决策的结果，被后来的研究者广为接受。概括为五个因素：　　（一）需求预测　　ＭｉｃｈｅａｌＰＱＲｔｅｒ的价值链（供应链）理

5、论形成以后，上游企业总是以直接下游企业的需求来预测自己的需求，并据此安排生产和供应计划，导致预测结果呈逐级放大的趋势。假设零售商采取移动平均和指数平滑预测技术，观察的数据越多，对预测值的修正也就会越多，增大了需求的变动性。同时，分销商按零售商的订货数量连续对未来需求进行修正，最后到供应商手中的数据必将是大大超过真实的需求。正是这种多级需求预测加剧了牛鞭效应。　　（二）订货提前期　　订货提前期是指从订单发出到收到货物的时间间隔。较长的订货提前期就意味着更多的需求不确定，在其他条件不变的情况下，牛鞭效应会随着订货提前期的延长而

6、逐渐放大。　　（三）订货批量　　在传统的供应链模式中，一般下游根据最大最小策略（ｓ，Ｓ）来管理自己的库存。短期内，当需求增加一定比例时，由于有安全库存，下游并不立即向上游订货。另外，由于处理订单的时间和成本相当大，考虑到运输的经济性等情况，所以，只有等需求增加到一定程度，安全库存不足以满足需求时，下游才会进行周期性的批量订货。但是，这种订货周期不是均匀分布的，订货的随机性很大，造成了明显的牛鞭效应。　　（四）供应短缺　　当产品在某一时期供不应求时，上游一般会采取配额限制以便各个市场都有产品可供使用。这时，下游往往会虚报自己

7、的需求以便获得更多的产品，赚取更多的利润。当需求降温时，订单会突然消失，这种由于短缺博弈引发的需求信息扭曲会产生牛鞭效应。　　（五）价格波动　　在市场竞争日趋白热化的今天，上游为促成大量采购而采取的手段五花八门：积分、折扣、返利、贵宾卡等。下游会借助此时的优惠措施大量进货，产生预先购买行为，极大地影响了预测的准确性，人为地增加了需求的变动性，加剧了牛鞭效应。　　　　三、国内外控制牛鞭效应的研究成果　　　　为了控制牛鞭效应以达到供应链的整体最优，国内外学者分别从物流渠道、信息渠道、决策控制三方面进行机制设计。物流渠道和决策控

8、制主要是改进ＶＭＩ（供应商管理库存），国内学者何毅、刘志学研究了逆向物流管理对供应链中牛鞭效应的影响。黄小原、卢震在量化牛鞭效应方差之比的基础上，进行了牛鞭效应Ｈ控制和随机控制的研究。Ｄｉｓｎｅｙ和Ｔｏｗｉｌｌ重点研究了ＶＭＩ系统供应链库存补充的四种策略：具有指数平滑的订货策略、具有移动平滑预测的订货策