摘要：在一个简单如两阶段的供应链中，如果需求者采用“涨增跌减”的行为模式而供给者不采取适当的应对措施，则短期的需求变动可能造成未来较长时期的价格的持续上升和下跌，即价格的牛鞭效应。本研究通过构建一模型，对这一现象作出合理解释，并基于该模型提出有效的价格牛鞭效应的控制措施。

关键词：供应链；牛鞭效应；价格；模型

一 引言

1950年代，Forrester首先认识到牛鞭效应，1997年，Lee首次提出牛鞭效应概念，其可以被通俗地理解为生产营销过程中的需求变异放大现象，亦即供应链各阶段企业只根据来自其相邻的下级企业的需求信息进行生产或供货决策时，需求信息的不真实性沿着供应链向上游传递产生逐级放大的现象。

牛鞭效应的成因主要包括：预测需求不准、价格波动、订单批量化、订单夸大、短缺博弈、生产与补货时间长、库存责任失衡和应付环境变异等，造成供应链的各阶段该有的库存没有，不该有的库存很多，以至采用紧急补货方式来满足生产的实际需求成为常态，导致供应链的运作愈加不稳定。这种不稳定的供应链运作恶性循环，迫使供应链各阶段的库存不断增加和放大，最终形成牛鞭效应和因之而起的一系列问题^[1]：(1)客户经常买不到所要的产品；(2)采用高库存方法以提高客户服务满意度，却常因产品寿命有限导致退货，或形成滞销库存、废品；(3)零售商所订的产品，配送中心常常无法按时送达；(4)某些产品在配送中心经常缺货，而另一些产品则库存太高；(5)工厂供给配送中心的产品常与市场实际需求不合；(6)工厂为提高制造效率，以大批量生产，造成制造前置时间的拉长，导致该交的货无法准时交货；(7)工厂经常没有足够的产能满足目前的需求；等等。

供应链中的这种牛鞭效应非常可怕，轻则导致企业库存和运营成本直线上涨，重则引起整个产业链的震荡甚至断裂。也正因其对整个社会生产体系存在着巨大恶性能量，故吸引了众多国内外学者的关注，通过建立模型或进行仿真，试图认识其发展规律、影响要素和预警指标，包括：AR(I)自回归模型、系统动力学模型卡尔曼滤波器模型及基于DE—APIOBPCS策略的牛鞭效应量化模型等^[2,3]。

值得注意的是，这些研究均集中于库存问题的探讨，至今尚未见价格方面的牛鞭效应的报道。实际上，在特定的决策和行为模式下，即使是在简单至仅包含单一供给者和单一需求者的两阶段供应链中，短期的需求变动也会造成未来较长时间内价格的持续上升与下跌，这种现象与库存的牛鞭效应问题非常相似。本研究参考文献^[4]，拟从两阶段供应链角度，以供应链各阶段的决策和行为模式为探讨价格变化的主轴，构建模型，解释供应链中需求发生微小变化时产生的价格的长期、巨大变化，亦即价格的牛鞭效应。并基于该模型，提出有效的控制措施。