产生“牛鞭效应”的原因主要有6个方面，即需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异。 需求预测修正是指当供应链的成员采用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时，就会产生需求放大。例如，在市场销售活动中，假如零售商的历史最高月销量为1000件，但下月正逢重大节日，为了保证销售不断货，他会在月最高销量基础上再追加A%，于是他向其上级批发商下订单（1+A%）1000件。批发商汇总该区域的销量预计后（假设）为12000件，他为了保证零售商的需要又追加B%，于是他向生产商下订单（1+B%）12000件。生产商为了保证批发商的需货，虽然他明知其中有夸大成份，但他并不知道具体情况，于是他不得不至少按（1+B%）12000件投产，并且为了稳妥起见，在考虑毁损、漏订等情况后，他又加量生产，这样一层一层地增加预订量，导致“牛鞭效应”。

在供应链中，每个企业都会向其上游订货，一般情况下，销售商并不会来一个订单就向上级供应商订货一次，而是在考虑库存和运输费用的基础上，在一个周期或者汇总到一定数量后再向供应商订货；为了减少订货频率，降低成本和规避断货风险，销售商往往会按照最佳经济规模加量订货。同时频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本，供应商也往往要求销售商在一定数量或一定周期订货，此时销售商为了尽早得到货物或全额得到货物，或者为备不时之需，往往会人为提高订货量，这样，由于订货策略导致了“牛鞭效应”。

价格波动是由于一些促销手段，或者经济环境突变造成的，如价格折扣、数量折扣、赠票、与竞争对手的恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害、社会动荡等。这种因素使许多零售商和推销人员预先采购的订货量大于实际的需求量，因为如果库存成本小于由于价格折扣所获得的利益，销售人员当然愿意预先多买，这样订货没有真实反映需求的变化，从而产生“牛鞭效应”。

当需求大于供应时，理性的决策是按照订货量比例分配现有供应量，比如，总的供应量只有订货量的40%，合理的配给办法就是按其订货的40%供货。此时，销售商为了获得更大份额的配给量，故意夸大其订货需求是在所难免的，当需求降温时，订货又突然消失，这种由于短缺博弈导致的需求信息的扭曲最终导致“牛鞭效应”。

库存责任失衡加剧了订货需求放大。在营销操作上，通常的做法是供应商先铺货，待销售商销售完成后再结算。这种体制导致的结果是供应商需要在销售商（批发商、零售商）结算之前按照销售商的订货量负责将货物运至销售商指定的地方，而销售商并不承担货物搬运费用；在发生货物毁损或者供给过剩时，供应商还需承担调换、退货及其它相关损失，这样，库存责任自然转移到供应商，从而使销售商处于有利地位。同时在销售商资金周转不畅时，由于有大量存货可作为资产使用，所以销售商会利用这些存货与其他供应商易货，或者不顾供应商的价格规定，低价出货，加速资金回笼，从而缓解资金周转的困境；再之，销售商掌握大数量的库存也可以作为与供应商进行博弈的筹码。因此，销售商普遍倾向于加大订货量掌握主动权，这样也必然会导致“牛鞭效应”。

应付环境变异所产生的不确定性也是促使订货需求放大加剧的现实原因。自然环境、人文环境、政策环境和社会环境的变化都会增强市场的不确定性。销售商应对这些不确定性因素影响的最主要手段之一就是保持库存，并且随着这些不确定性的增强，库存量也会随之变化。当对不确定性的预测被人为宣染，或者形成一种较普遍认识时，为了保持有应付这些不确定性的安全库存，销售商会加大订货，将不确定性风险转移给供应商，这样也会导致“牛鞭效应”

“牛鞭效应”在如今的供应链管理无疑是表现得最为突出的了。1998年，在英国举办的供应链管理专题会议上，一位与会者提及，在他的欧洲日杂公司，生产、供应环节发生着这样的现象：从渔场码头得到原材料，经过加工、配送到产品的最终销售需要150天时间，虽然消费者得到这样的商品没有感觉到不好，而且所有的中间环节也都是按照他们原本的最优效率运转着，但是这位管理者做了一个数据对比后，感到非常惊愕，他的产品加工的整个过程仅仅占用了150天中的45分钟。为什么供应链条被拖得这么长，而真正最有价值的只有45分钟，大部分时效被如何浪费掉了呢？

在整条供应链上，各个环节：零售商、批发商、分销商和制造商等等，每一个节点企业的订单都会产生波动，需求信息都有扭曲发生（这不过是或多或少罢了），这样下来，通过零售商、批发商、分销商、制造商，逐级而上，信息的扭曲越来越严重。美国著名的供应链管理专家HauL.Lee教授解释Bullwhip Effect为：尽管特定产品的顾客需求变动不大，但是这些商品的库存和延期交货波动水平却相当大。

解决牛鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。透过高效的供应链管理系统，可以减少牛鞭效应，直接降低企业的营运成本，实现实时响应客户需求的理想境界。”高效的整合供应链被认为是解决方法的最有效武器。但是一些传统的模式必须改变才能达到真正的高效运转。因为通过分析，管理学家认为，问题不在于是否对供应链进行了管理，而在于没有通过新的管理模式，尤其是在分销与库存管理方法上。

传统上，由于供应链每一个环节都是自己管理的库存，都有自己的库存控制目标和相应的策略，而且相互之间缺乏信息沟通，彼此独占库存信息，因此不可避免地产生了需求信息的扭曲和时滞，使供应商无法快速准确地满足用户的需求。主要问题发生在快速响应用户需求的整个供应链上，供应链各个环节的活动都应该是同步进行的，而传统的库存和分销管理思想显然无法满足这一要求，必须从这两方面入手解决问题。在国外首先出现了一种全新的供应链库存管理——VMI（Vender Managed Inventory，供应商管理库存），正在成为生产制造的避免“牛鞭效应”的突破点。VMI与RMI（Retailer Managed Inventory，零售商管理库存）的传统库存管理方式完全相反。库存不在由各自企业自行管理，而是作为供需双方共同管理的“第三方库存”。

从供应商的角度看，“牛鞭效应”是供应链上的各层级销售商（总经销商、批发商、零售商）转嫁风险和进行投机的结果，它会导致生产无序，库存增加，成本加重，通路阻塞，市场混乱，风险增大，因此妥善解决就能规避风险，减量增效。企业可以从如下7个方面进行综合治理。

订货分级管理

从供应商的角度看，并不是所有销售商（批发商、零售商）的地位和作用都是相同的。按照帕累托定律，他们有的是一般销售商，有的是重要销售商，有的是关键销售商，而且关键销售商的比例大约占20%，却实现了80%的销量。因此供应商应根据一定标准将销售商进行分类，对于不同的销售商划分不同的等级，对他们的订货实行分级管理，如对于一般销售商的订货实行满足管理，对于重要销售商的订货进行充分管理，对于关键销售商的订货实现完善管理，这样就可以通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率；在供应短缺时，可以优先确保关键销售商的订货；供应商还可以通过分级管理策略，在合适时机剔除不合格销售商，维护销售商的统一性和渠道管理的规范性。

这种方法在一些优秀企业已经得到很好的应用，效果明显，如3M公司为他的关键客户提供订货服务。为了提高服务的质量，确保关键客户，3M公司推行了一种称之为“白金俱乐部”的服务措施。3M公司对“白金俱乐部”的成员实行了各种意外事故保障措施，以便在主要供货地点缺货时，能够获得所需的存货来完成 “白金”客户的订货。这些保障措施包括从次要的储备地点将存货转移出来，以及在世界范围内搜寻3M公司其他仓库设施中的存货。一旦这些应急措施就绪，立即利用溢价运输服务来安排直接递送，甚至在特殊情况下，3M公司还会借用已出售的货物来供给“白金”客户，他这样做的目的就是要保证在任何情况下都能为关键客户提供完善的订货服务，增强销售商的信心，营造良好的市场氛围，减少订货需求放大。

加强出入库管理

避免人为处理供应链上的有关数据的一个方法是使上游企业可以获得其下游企业的真实需求信息，这样，上下游企业都可以根据相同的原始资料来制定供需计划。例如，IBM、惠普和苹果等公司在合作协议中明确要求分销商将零售商中央仓库里产品的出库情况反馈回去，虽然这些数据没有零售商销售点的数据那么全面，但这总比把货物发送出去以后就失去对货物的信息要好得多。

使用电子数据交换系统（EDI）等现代信息技术对销售情况进行适时跟踪也是解决“牛鞭效应”的重要方法，如DELL通过InternetIntranet、电话、传真等组成了一个高效信息网络，当订单产生时即可传至DELL信息中心，由信息中心将订单分解为子任务，并通过Internet和企业间信息网分派给各区域中心，各区域中心按DELL电子订单进行组装，并按时间表在约定的时间内准时供货（通常不超过48小时），从而使订货、制造、供应“一站式”完成，有效地防止了“牛鞭效应”的产生。

联合库存管理策略是合理分担库存责任、防止需求变异放大的先进方法。在供应商管理库存的环境下，销售商的大库存并不需要预付款，不会增加资金周转压力，相反地，大库存还会起到融资作用，提高资本收益率，甚至大库存还能起到制约供应商的作用，因此它实质上加剧了订货需求放大，使供应商的风险异常加大。联合库存管理则是对此进行修正，使供应商与销售商权利责任平衡的一种风险分担的库存管理模式，它在供应商与销售商之间建立起了合理的库存成本、运输成本与竞争性库存损失的分担机制，将供应商全责转化为各销售商的部分责任，从而使双方成本和风险共担，利益共享，有利于形成成本、风险与效益平衡，从而有效地抑制了“牛鞭效应”的产生和加剧。

缩短订货提前期

一般来说，订货提前期越短，订量越准确，因此鼓励缩短订货期是破解“牛鞭效应”的一个好办法。

根据Wal-Mart的调查，如果提前26周进货，需求预测误差为40%，如果提前16周进货，则需求预测的误差为20%，如果在销售时节开始时进货，则需求预测的误差为10%。并且通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，同时通过多频度小数量联合送货方式，实现实需型订货，从而使需求预测的误差进一步降低。

采用外包服务

使用外包服务，如第三方物流也可以缩短提前期和使小批订货实现规模经营，这样销售商就无须从同一个供应商那里一次性大批订货。虽然这样会增加额外的处理费用和管理费用，但只要所节省的费用比额外的费用大，这种方法还是值得应用的。

避短缺情况下博弈行为

面临供应不足时，供应商可以根据顾客以前的销售记录来进行限额供应，而不是根据订购的数量，这样就可以防止销售商为了获得更多的供应而夸大订购量。通用汽车公司长期以来都是这样做的，很多大公司，如惠普等也开始采用这种方法。

在供不应求时，销售商对供应商的供应情况缺乏了解，博弈的程度就很容易加剧。与销售商共享供应能力和库存状况的有关信息能减轻销售商的忧虑，从而在一定程度上可以防止他们参与博弈。但是，共享这些信息并不能完全解决问题，如果供应商在销售旺季来临之前帮助销售商做好订货工作，他们就能更好的设计生产能力和安排生产进度以满足产品的需求，从而降低产生“牛鞭效应”的机会。

参考历史资料适当修正

供应商根据历史资料和当前环境分析，适当削减订货量，同时为保证需求，供应商可使用联合库存和联合运输方式多批次发送，这样，在不增加成本的前提下，也能够保证订货的满足。

提前回款期限

提前回款期限、根据回款比例安排物流配送是消除订货量虚高的一个好办法，因为这种方法只是将期初预订数作为一种参考，具体的供应与回款挂钩，从而保证了订购和配送的双回路管理。

提前回款期的具体方法是将会计核算期分为若干期间，在每个期间（假如说一个月分为三个期间或者四个期间，每个期间10天或者7天）末就应当回款一次；对于在期间末之前多少天积极回款者给予价格优惠，等等，会有利于该项计划推进。

最早注意到供应链中这种需求波动逐级放大现象的人是J.Forrester, 早在1961年他就根据系统动力学理论，对一个三阶段四节点的供应链系统进行分析，指出对于季节性商品，制造商觉察到的需求变化远远超过顾客的需求变化，供应链内部的结构、策略和相互作用是导致需求变动放大的原因。Sterman设计了“啤酒博弈”的课堂游戏（1989），从人的行为研究出发，认为决策者对反馈信息的误解是造成这种现象的主要原因。Hau L Lee等（1997）对需求放大现象进行了全面深入的分析，总结了导致牛鞭效应的四个原因并提出了牛鞭效应的量化模型和方法。

“牛鞭效应”是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，供应链的有效运作是受很多因素制约的，例如组织结构、信息渠道、地域分布、行业特征等。但是，其中最根深蒂固的影响因素当属“牛鞭效应”。

在一条供应链中，消费市场需求的一点点变化都会被一级级放大到制造商、首级供应商、次级供应商那里。例如计算机市场需求预测轻微增长2%，放大到戴尔（制造商）时可能成了5%，传递到英特尔（首级供应商）时则可能是10%，而到了替英特尔生产制造处理器的设备商（次级供应商）时则可能变为20%。

简单来说，当经营者接到消费者发出的订单后，会根据本期从下游经销商收到的订单发出货物，并以此为依据参考销售记录预测未来需求的变化，结合本期期末库存量向上游供应商发出订单。订单的传递和货物的运送都需要两个经营周期，那么每个经营者从发出订单到得到该计单的订货需要四个经营周期。当消费者需求出现变化，零售商、批发商、分销商的订单及库存量自发出现波动，并且，越是处于供应链的后端，需求变化幅度越是会正数级放大。以形状而言，这就像西部牛仔挥舞的牛鞭，鞭轻轻一抖，鞭梢便会大幅度抖动，划出一道美丽的圆弧，这就是所谓供应链管理中的“牛鞭效应”。

“牛鞭效应”其实是在下游企业向上游企业传导信息的过程中发生信息失真，而这种失真被逐级放大的结果，从而波及到企业的营销、物流、生产等领域。牛鞭效应成因于系统原因和管理原因，它们的共同作用提高了企业经营成本，对产品供应链造成消极影响，导致对市场变化的过激反应。当市场需求增加时，整个供应链的产能增加幅度超过市场需求增加幅度，超出部分则以库存形式积压在供应链不同节点。一旦需求放缓或负增长，大量资金和产品将以库存形式积压，整个供应链可能资金周转不良，严重影响供应链的良好运作，甚至导致企业倒闭，尤其是处于供应链末端的小企业。以思科为例，2000年前后网络经济泡沫破灭，直接导致注销高达24亿美元的库存。以半导体设备制造行业为例，2000年前后经济泡沫后的大量库存，直到2002年才处理完，各大公司动辄注销几千万美元的过期库存。对众多的次级、次次级供应商而言，则意味着没有新订单，没有新的营业收入，无法维持运营。结果是大批供应商处于崩溃边缘，大幅裁员，甚至难逃破产厄运。

对市场的响应速度而言，牛鞭效应表明，越是处于供应链后端，企业响应速度越慢。其结果是，当市场需求增加的时候，供应商往往无法支持制造商；而当市场需求放缓时，供应商则往往继续过量生产，造成库存积压。由于牛鞭效应，伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。一旦经济不景气，整个供应链被迫大幅削减人员，关停并转卖设备。

对整个宏观经济而言，牛鞭效应可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退，或滞后复苏。拿半导体行业而言，供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退；而后者则滞后于前者复苏。而对于单个企业而言，当经济复苏的时候，不但要动员自身的生产能力，更重要的是动员各级供应商。这是因为由于牛鞭效应，后端供应商往往受到更大的经济影响，面临更大的财政压力，从而更难也更不情愿扩张生产能力。在行业腾飞、经济景气时，往往由于后端供应商没法及时扩张而影响整个供应链的销售业绩。

鉴于牛鞭效应的重大影响，多年来学术界和工业界都在积极研究。根据斯坦福大学李效良教授及其同事的研究，牛鞭效应有以下四大成因：

一、多重需求预测

当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和供应商可能的供货中断。当供货周期长时，这种安全库存的数量将会非常显著。例如一美国计算机制造商预测到某型计算机的市场需求是10万台，但可能向中国的供应商下11万台的零件订单；同理，中国计算机零件供应商可能向其供应商定购12万台的原材料。以此类推，供应链各节点库存将逐级放大。

此外，有些预测方法也会系统地扭曲需求。拿移动平均法为例，前三个月的趋势是每月递增10%，那第四个月的预测也将在前三月的平均值上递增10%。但市场增长不是无限的，总有一天实际需求会降低，其间的差额就成了多余库存。如果供应链上各个企业采用同样的预测方法，并且根据上级客户的预测需求来更新预测，这种系统性的放大将会非常明显。

二、批量生产/订购

为了达到生产、运输上的规模效应，厂家往往批量生产或购货，以积压一定库存的代价换取较高的生产效率和较低成本。在市场需求减缓或产品升级换代时，代价往往巨大，导致库存积压，库存品过期，或二者兼具。例如笔者所管理的一家加工设备机箱的小供应商，直到宣布关门停业数月后还没有用掉生产积压下的数种机箱，主要是因为大批量生产。

三、价格浮动和促销

厂家为促销往往会推出各种促销措施，其结果是买方大批量买进而导致部分积压。这在零售业尤为显著，使市场需求更加不规则、人为加剧需求变化幅度，严重影响整个供应链的正常运作。研究表明，价格浮动和促销只能把未来的需求提前实现，到头来整个供应链中谁也无法从中获利。

四、非理性预期

如果某种产品的需求大于供给，且这种情况可能持续一段时间，厂家给供应商的订单可能大于其实际需求，以期供应商能多分配一些产品给它，但同时也传递虚假需求信息，导致供应商错误地解读市场需求，从而过量生产。随着市场供需渐趋平衡，有些订单会消失或被取消，导致供应商多余库存，也使供应商更难判断需求趋势。等到供应商搞清实际需求已经为时过晚，成为又一个“计划跟不上变化”。这种现象在2000年前后的电子行业得到充分体现，整条供应链都深受其害，积压了大量库存和生产能力，前面提到的思科就是一个典型例子。

基于上述种种成因，除了批量生产与生产模式有关外，别的都可以通过整个供应链范围的信息共享和组织协调来解决。例如企业之间共享市场需求信息，避免多重预测，减少信息的人为扭曲；在价格政策上，制造商应该固定产品价格，放弃价格促销，并与零售商共同实行“天天低价”；在理性预期上，供应商在产品短缺时应以历史需求为基础分配产品，从而避免用户单位虚报需求。在生产方式上，供应商应采用精益生产，使达到最佳经济生产批量的数量减小，从而减少供应链库存，提高对市场需求变化的响应速度。

不论如何，因为供应链本身就有缺陷，只要有需求的变化和订货周期的存在，必然会引起需求预测的失效。供应链的层次越多，这种矛盾就越明显。但我们可以在管理上避免一些非理性的行为，比如为避免短缺而发出过大的订单从而误导了上游供货商，由此给供应链带来蝴蝶效应一样的灾难性后果。诸如此类一时兴起的举动只要尽量控制，就可以减轻“牛鞭效应”所带来的恶果。

供应链结构可分为三个方面:组织结构、信息结构和决策结构.电子商务的快速发展和爆炸性应用使得供应链的整体结构焕然一新，它极大改变了市场主体之间的相互作用、相互关系及市场行为,在协调企业利益目标、信息结构和决策结构三个方面对牛鞭效应都可起到抑制作用.

电子商务的发展打破了供应链成员之间的界限,将每一企业内部过程与供应链其他成员之间的过程集成起来,可以实现企业内部供应链与其他成员和消费者的连接.整个供应链中所有过程高度整合,达到准确预测需求、减轻价格波动、增强信息共享、改善相互交流的效果,从而有利于形成一个组织之间集成化的供应链联盟,帮助链上企业协调利益目标.

现代信息技术的发展使得信息一体化,特别是实时信息的一体化成为可能.零售端POS技术的应用和EDI促进了供应链内部信息共享的发展,使得基于信息一体化的电子商务方兴未艾.B2C模式的电子商务应用使企业得以获取详尽的最终用户的需求信息,B2B模式的电子商务应用保证了供应链内部企业之间广泛而即时的信息交流,包括大量的生产、库存和销售信息.现代信息技术极大增强了企业之间交流和交易的内容和频率,使建立供应链内部的信任与伙伴关系更容易实现.

电子商务的发展与应用使交易的决策结构发生了很大改变，大大压缩了交易的层次，出现了新的销售模式，主要有企业间集成、信息代理模式和直销模式等。

“牛鞭效应”是供应链下库存管理的特点，采用传统的库存管理方法也不能很好地解决这一问题，只有采用创新的供应链库存管理办法才能解决。可以通过以下四个措施来减少牛鞭效应:

由于牛鞭效应主要是供应链各阶段按定单而不是按顾客需求进行预测造成的，而供应链的独一需求是满足最终客户的需求，如果零售商与其他供应链成员共享POS数据，就能使各成员对实际顾客要求的变化做出响应。因此，在供应链上实行销售时点数据 (POS)信息共享，使供应链每个阶段都能按照顾客要求进行更加准确的预测，从而减少需求预测变动性，减少牛鞭效应。同时，实行共同预测和共同计划，保证供应链各阶段的协调；从供应链整体出发，设计零售商的库存补充控制策略，由于零售商与最终顾客的购买有关，关键在于补充零售商的库存，常用VMI策略和连续补充策略。

改善操作作业，缩短提前期和减少定购批量来减少牛鞭效应。通过实行牛模和其他先进的通信技术缩短定单处理和信息传输的信息提前期，通过直接转运缩短运输提前期，通过柔性制造缩短制造提前期，通过实行事先送货预告 (Advance shipment notice缩写ASN)缩短定货提前期。提前期缩短了，需求的变动性相对减少了。要减少定购批量就要减少与固定定购费用有关的运输、定购、验收的费用，利用电子定货系统 (CAD) 和EDI减少定购费用，定购批量减少可以降低供应链上相邻两阶段积累起来的变动量，从而减少牛鞭效应。

制定相应的价格策略，鼓励零售商进行小批量定(续致信网上一页内容)购并减少提前购买行为以减少牛鞭效应。如，把基于批量的折扣策略改为基于总量的折扣策略，即在一特定时期内 (如一年内 )，按总的采购量来制定折扣政策，它可以使得每次的批量减少；实行天天平价政策和限制促销时采购量等方法，使价格稳定，减少预先购买行动，从而减少牛鞭效应。

通过建立战略伙伴关系，建立相互信任，实现信息共享，使供应链上的每个阶段供应与需求都能很好地匹配，降低交易成本。例如，供应商如果信任零售商的定单和预测信息，他就可以省去预测环节，类似地，如果零售商信任供应商的质量和配送，他就可以减少收货物时的计数和检查环节。一般来说，供应链上各阶段的信任和良好关系可以减少重复努力，降低交易成本，导致减少牛鞭效应。Wal-Mart和P&G的战略伙伴关系使双方都获得良好的效益并减少了牛鞭效应。