历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响--以双十一促销为背景

历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响--以双十一促销为背景 历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响--以双十一促 销为背景 2014/05 总第445期商业研究COMMERCIAL RESEARCH 文章编号1001-148X (2014) 05 -0177甲08历史仿每传经La争供应链华很兹启价jJ物一一一以汉f-促销场管!田立平，孙群(北京物资学院信息学院，北京101149 ) 摘要:在促销活动下，大量的产品需求会对分销商的订货与库存控制产生影响，而订货量不合理会产生严重的牛鞭效应。本文基于消费者的预期行为，以双十一促销为例，运用统计分析分析了在需求为价格敏感函数时，考虑由一个分销商和一个零售商组成的两级供应链，历史销售信息在促销背景下对分销商牛鞭效应的影响;同时，对比分析了分销商在利用现有销售信息和考虑历史销售信息进行需求预测时的牛鞭效应的大小，并得出利用历史销售信息可以降低牛鞭效应的结论。关键词:双十一促销;价格预期;历史销售信息;牛鞭效应中圄分类号F252文献标识码A十一都是商家疯狂降价促销、消费者疯狂购买的一、引言及文献研究时刻，因 )，大型为人们认为双十一的价格会比平时低，从每年的;双十一;( 11月11日的电而形成了心理预期，纷纷等到双十一再大量购买子商务网站如淘宝、天猫、京东等一般会在这一天商品。来进行大规模的打折促销活动。双十一促销从2009年开始，由淘宝发起，实现了1亿元的销售额2010年11月11日前后，发生了中国互联网最大规模的商业活动，淘宝商城;双十一;全场|田双十销售额l五折大促销曾创下单日10亿元的销售纪录;2011 年;双11;活动开始1小时累计消费4.39亿元;2012年双十一购物狂欢节在零点过后的1分钟内，2009 2010 2011 2012 2013 有约1000万用户涌入天猫，10分钟后销售额就突图12009 -2013年双十一销售额分布(单位为亿元)破2.5亿元，最终总销售额突破191亿，其中天猫牛鞭效应是指供应链中零售商对顾客的销售132亿元，淘宝59亿元。2013年双十一的销售量量与向供应商的订货量不一致的现象。由于信息更是突破了350亿。双十一销售额数据如图1。在发生歪曲，需求信息在从最终用户开始沿着供应电商连年的促销推动下;11月11日;这个一度链向零售商、分销商乃至原料供应商的传递过程被戏称为;光棍节;的日子，已经变成名副其实中出现了逐级放大 的现象，也即零售商向分销商的;网购狂欢节;。从2009年开始至今，每个双收稿日期:2013 -12 -23 作者简介:田立平(1963-)，男，河北乐亭人，北京物资学院信息学院教授，研究方向:模型分析与参数估计;孙群(1989-) ，女，山东乳山人，北京物资学院信息学院研究生，研究方向:库存控制与管理。基金项目:北京市教委科技面上项目，项目编号SQKM201210037001;北京市教师队伍建设一一- 教学名师项目资助。 . 178 . 商业研究2014/05 发出的销售需求大于最终用户的实际需求，分销法减弱了牛鞭效应。丁胡送等(2010)采用AR商向制造商发出的销售需求大于零售商的销售需(1)自回归模型示市场需求;市场需求的预测求，以此类推，导致上游节点的需求波动程度大于采用一次指数平滑法;市场预测需求即为计划订下游节点的需求波动程度，这就是所谓的牛鞭效货量;而实际订货量还与生产能力有关。将生产能应(邵晓峰等，2001)。像双十一促销下这样大量力假设为正态分布、指数分布、β分布的随机变量，的需求必然要增加商品的订购量和库存量以满足并在正态分布下，证明了当生产能力发生变异即需要。由于存在需求信息预测是否准确的问题，商方差变化时，牛鞭效应的存在。品的需求量与订购量之间会出现差距，而商品的以下是减弱牛鞭效应因素的研究。马云高等需求量与订购量之间的差距又会导致牛鞭效应。(2012)考虑需求依赖价格的需求函数模型，分析牛鞭效应不仅会导致向供应商订货的订货量的方价格波动下消费者的预测行为对牛鞭效应及零售差大于销售给买方的，也会导致产品库存的积压商库存的影响。消费者的预测行为是指考虑相邻或短缺等一系列现象。具体来说，由于较差的需求两个时期的价格，近期价格高于上期，消费者认为预测，制造商支付了超额的原成本或产生原价格会继续上涨，所以仍然会购买产品的现象。研材料短缺，额外的制造费用、加班费等以及高库存究发现，消费者预测行为的存在有助于减小牛鞭水平导致的超额仓储费用及大量的资金积压、高效应和库存。李文立等(2012)基于零售商-分额的运输成本等都大大降低了企业的效益。牛鞭销商二级供应链视角，研究了当零售商的需求是效应是供应链中的需求波动放大现象，它是供应线性自回归模式、分销商利用历史销售数据和现链中最为重要的性能指标，也是供应链中最为重有销售数据进行预测时，自身库存成本及整个供要 的绩效指标。应链牛鞭效应得到缓解。在何毅等(2007)的研现有文献从牛鞭效应的成因、影响因素、减弱究中，零售商采用(S, S)订货策略和移动平均方法等角度进行了研究。对牛鞭效应做出比较全预测技术，定量研究逆向物流中直接再利用产品面系统分析的是Hau.L. Lee，他认为牛鞭效应是供对供应链牛鞭效应的影响。研究结论表明，逆向物应链成员战略性行为相互影响的产物，并给出了流管理不仅能够削弱供应链中的牛鞭效应，而且牛鞭效应的主要四个来源:需求信号的处理、限量这种削弱作用会随着产品回收率的提高而增强。U供应引起的短期博弈、批量订购方式、价格变动。和Hau.L认为影响牛鞭效应的因素主要是有限的之后的很多研究都是围绕这几个因素展开的。万容量、批量订货、季节性。系统的各级容量有限会杰等(2002)就是研究在限量供应情况下不同的减弱牛鞭效应，季节性也会掩盖牛鞭效应，时间聚分配机制对牛鞭效应的影响。根据是否产生牛鞭集、产品或地区聚集也会掩盖牛鞭效应。从以上文效应将分配机制划分为两大类一鼓励-响应直接献可以看出，在考虑促销因素对供应链牛鞭效应机制和激励-扩大机制，证明和量化了激励-扩影响的研究文献不多，而结合类似双十一这样有大机制中的线性分配机制对牛鞭效应的放大作用。影响的研究更少见。本文将结合双十一促销刘红等(2007)研究需求信号的不同处理方式对这一典型案例，针对促销对牛鞭效应的影响问题牛鞭效应的影响，在市场消费需求为AR(1)自进行量化研究，从而得出一些很有实际价值意义相关过程的基础上，采用订货点库存策略，将移动的有效控制牛鞭效应的结果。平均、一次指数平滑预测技术和均方误差优化预牛鞭效应的控制问题多数采用随机控制理论测技术产生的牛鞭效应进行量化和仿真，分析了方法。卢震等(2003)对供应链中的不确定需求不同预测技术对牛鞭效应的影响。章魏等(2010) 产生的牛鞭效应进行了随机控制。即把顾客的不考虑、多产品市场需求的自相关性和互相关性对牛确定需求看成噪声，为使随机扰动下牛鞭效应尽鞭效应的影响，证明了当零售商面临的需求平稳可能减弱，求解问题时采用卡尔曼滤波器对其进时，若零售商采用简单移动平均法预测需求，则供行控制。李郭中等(2012)从供应链系统的角度研应链中必存在牛鞭效应，并采用了间隔需求预测究牛鞭效应，运用系统动力学及系统稳定性理论 总第445期田立平:历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响. 179 分析，在信息共享受限条件下即库存状态信息及企业的电子商务网站为对象，进行了仿真实验，结销售补偿量信息的可获得性不确定时的牛鞭效应果表明电子商务环境下网络营销系统的牛鞭效应抑制机制。考虑需求、生产能力、供应链结构等得到了抑制。晏妮娜等(2006)建立了制造商直内外不确定性因素和供应链系统运作延迟，李聊接通过Intemet将产品传递给零售商的销售渠道及等(2013)构建了不确定环境下含时滞的供应链制造商通过分销商再传递给零售商的双源渠道:库存网络系统状态转移模型，并在一定经济性能当双源渠道中低端需求剧烈波动，即最差外界扰指标的基础上通过求解线性矩阵不等式对牛鞭效动环境条件下，通过采用札控制算法，选取最优应进行了抑制。另外，李聊等(2013)基于供应的订货量使双源渠道的牛鞭效应降低到最低程度;链网络库存状态的内部系统动力学机制，构建库并结合钢铁公司电子商务的实际情况进行了仿真存系统的状态转移模型，并引入时滞因素，通过计算，验证了H?控制算法对电子市场双源渠道牛供应链网络系统的波动状态描述牛鞭效应。并提鞭效应的抑制作用。唐亮等(2012)通过构建由出了一类新的基于库存波动状态的动态供应链库状态变量和控制变量描述的NM(网络化制造)模存控制策略，有效地抑制了牛鞭效应。针对具有式下的动态供应链时变偏差系统模型，采用线性区间灰色特征的随机动态供应链系统，王道平等矩阵不等式方法获取H?鲁棒控制策略，并通过系(2013 )以线性时不变系统作为研究基础，提出统反馈控制器问设计，有效减少客户不确定性需使用马尔可夫算法解决供应链系统随机线性跳变求引起的生产、订货和库存波动。的鲁棒性问题，获取了判定随机动态供应链系统本文与以往研究的不同之处在于，结合双十鲁棒性的一个有效度量指标。MatloubHussain等一促销活动案例，针对促销因素对供应链牛鞭效(2012)采用田口实验设计和系统动态仿真来量应的影响进行量化研究;同时，分析历史销售信息化供应链设计参数的影响。其中包括建立供应链对牛鞭效应的影响，证明了运用历史销售信息预仿真模型、介绍设计参数对库存水平和订购量的测也是减弱牛鞭效应的一种有效手段。首先考虑动态性影响、探索设计参数的变化和参数之间的需求对价格敏感的需求函数模型，分析消费者的交互对牛鞭效应测量的影响;并得出了生产或运价格预测行为对零售商的牛鞭效应的影响;其次，输的延迟、调整库存时间的降低对减弱牛鞭 效应分析分销商利用历史销售信息进行需求预测对牛有重要作用的结论。近几年，随着供应链企业之鞭效应的影响、并与未利用历史销售信息进行了间合作的加深，VMI即供应商管理库存及CPFR对比;最后，使用算例验证了采用历史销售信息对等补货方式的采用也被证明是减弱牛鞭效应的有牛鞭效应的减弱作用。利方式。二、模型假设随着信息技术和电子商务的发展，电子商务环境下的牛鞭效应控制策略研究也越来越被人们比如像双十一促销这类限时促销，产品的价重视。黄小原等(2002)研究了具有单个分销中格较低，消费者大量购买产品是为了应对未来产心和多个客户的单一产品的电子商务系统，建立品价格恢复正常后的需求。所以，消费者的需求不了动态系统模型，在客户层最差需求波动条件下，仅受当前价格影响，而且也会受零售商价格调整的应用H?控制理论方法，设计了以订货作为控制变幅度、消费者对零售商价格调整幅度的影响。因此，量和抑制牛鞭效应的凡控制策略;并以一个石化考虑消费者的价格预测行为，市场的需求函数为:企业的电子商务网站为对象，进行了仿真实验，结d, = d(p, ,P’-l) =α-bp, -rb(p, -P,-l) ,r E 果表明电子商务系统的牛鞭效应得到了抑制。王[O,IJ (1) 静等(2003)研究电子商务环境下网络营销系统式(1)建立了价格敏感的线性需求函数，右的牛鞭效应控制问题，建立了具有分销中心和多边第一部分 bp，表示潜在市场需求，是t期价格个客户的动态系统模型:同样应用凡控制α- 理论方的线性递减函数;第二部分rb(p, -P,-l )表示价格法，得到了抑制牛鞭效应Hω控制策略，并以钢铁波动下消费者的价格预测行为对需求的影响，预 180 商业研究2014/05 计到价格即将要下降、过了促销时间价格肯定会文中零售商采用指数平滑法预测市场需求At, AdsAM恢复这一情况后，所以当消费者看到价格要下降Jυα=r中t'(A+=平(可盯叫」为式-系提川(4) 时，肯定会加大购买量，以便在未来价格上升时减其由滑数知且0、前期忖(α)〈的1)α〈场可。求少需求量，以降低成本，反之一样。在模型中r~内市需式得『0，如果r=O，则市场需求仅和t期价格相关，而ktt〈J-z(j(5) 忽略价格波动下消费者的价格预测对需求的影响。由。中飞hv5-h其中，d，为第t期市场需求，p，为第t期市场价格，且为满足p，-N(μ，旷)的独立同分布的随机变量，q, = L(d, -d川)+ d川+z(σ'，'σ~.'-l ) ( 1 ^ ^ . ^ r表示消费者 对零售商价格调整幅度的关注程度。α+αL) d’_l -αL d’_l + z(σ'，'一σ;.t-l)为市场需求规模，b为价格敏感系数，α和b为非负定理1:提前期需求预测误差扎为不随时间常数。变化的常数。本文假定在一个两级供应链中(见图2)，存证明:由(4)式可知，在着一个分销商一个零售商，零售商的市场需求为2(1一α〕var( d,) = ~旦-var(d,) + L. \二二旦LCOV(d’_1 如上所述价格敏感的需求函数。假设从上游企业到L. -αL. -α 分销商和从分销商到零售商的订货提前期分别为ld’_l) 和L，分销商的库存持有戚本和缺货成本分别为h且cov(d’_l ，d'_l)αcov (d’_l ,d’_2) ，所以，和p，零售商的库存持有成本和缺货成本分别为H八，,; Flu ，，，.‘‘、、d--11 aV A v和p，分销商和零售商的固定订货成本为0。(扎)2=Var(Jf)主α2(1 -α)八L;( ~var(d，) +一言气ov(d’_l’ d 1)) = ;’-a L.-α 上游企业顾客L2(产寸aMa)+24仨旦im(dt1，dt2))’; -α4ι-α 由(1)式可知，物流úi忠、流...... 2σ2 -白帽-var(d,) = (1 + 2/ + 2r)bcov( d，斗，d'_2)= COv(α一(b+ rb) P’-l + rbp，斗，图2两级供应链结构图2σz α一(b+rb)p’_2 +rbp’_3) =-r(1 +r)b三、消费者预测行为下零售商的牛鞭效应分析^L 、2所以σ'，' ) 在一个由分销商和零售商组成的两阶段供应2 2 2 (αb(1 + 2r+ 2r) -2α(1一α)r(1+ r)b)Lσ0 链中，零售商在t一1周期末观察到消费者的需求2 -α 为d'_l，计算目标库存量为丸，在t期初向分销商由定理1可知，λ=斗e.t-l，所以，订货q，，在t+ L期初收到供货。q, = (1 +αL)d'_l -αLd'_l (6) 本文采用补充订货至目标库存的策略，根据定理2:零售商的牛鞭效应表达式为:提前期的需求预测来计算目标库存丸，<,Aσ var(口二)’LS Le BE一~一=(1 +αL) 2 +旦主二一γJ d一??+ z ar(d,) . ~~/ '2-α (2) 2(1-α)α2L;I_.Tf1 , .T\li ar(l +r) l 其中，Jf是提前期L内的需求预测值，需求预-2αL(1 +αL) ][α]J 2 + 2/ + 2r测误差玩.'= j:;王277，安全因子zφl(P/p证明var(q，)(1 +αL) 2var( d, ) + + H) 0 α2 L2var(之)-2αL( 1 +αL) cov( d川，AJ=[(1+零售商周期检查库存，为使在t周期库存水平2 2 3L l. .../ ., \ r 2 (1 -α)α2L;.TI αL)2+r一一Jvar(d，)-[;;\~ ~-UJU ’-’ -2αL(1 + 保持在丸，向分销商发出的订货为q，, L. -αL. -α 2σ2 q, = y, -y 1 + d’_l (3) αL) ][αr(1+r)Jb 指数平滑是企业常用的预测技术，所以，假设所以， 总第445期回立平:历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响181 var( q,) (BE)’ >0，即零售商的牛鞭效应是消费者对零售BE一??一= (1 +αL)2 +旦主二『var(d,) \~' ~-/ '2-α 商价格调整幅度的关注程度的增函数。[~(1一α)α2L2αr(1 + r) 2 -α…2αL(1 +αL)][.W'-.~，' '~ ] (7) 四、分销商的库存模型分析1 + 2/ + 2r 定理3:零售商的牛鞭效应是消费者对零售商研究分销商的库存决策模型时，主要分为两价格调整幅度的关注程度的增函数。个方面:分销商不利用历史销售信息和利用历史3 2 (口)., , aL证明:BE =δ二;~Jt ~ = (1 +αL)Z +丘一一-销售信息两种情况。为方便研究，假定分销商订货var( d,) -\ ~ 'U.~I '2-α 提前期为l= 0 。[~(1-α)α2 L2αr(1 + r) 2 :~~ --2αL(1 +αL) ][ 2 (一)不考虑历史销售信息+ 2r+ 2r 在不考虑历史销售数据信息的情况下，分销对(7)式求关于r的?阶导数，可得:商只能获得零售商的销售信息，即订货数量q，, 2(1-α)α2 L2 (BE)’, = -[吨-2αL(1+αL)Jα× ,<, -α 则分销商在提前期内的需求，参考李文立等r(1 +r) l’ r2(l-α)α2 L2 (2012)的研究，在t周期，在分销商订货提前期'，\~ I/..J’ =α[呵-2αL(1 + L 2r+ 2r + 1 2 -α 为O的情况下为:到=zq川=q’+l ，则E(q..l)= 2r + 1 αL)J x一-，一一一, υr; + 2r + 1)三(1 +αL)E(d，) -αLE( d,) =α-bμ。令V= 由于α和L都是常数，且o<α< 1 ，系数Fvar( q’+l ) ,var( q,+l) = var( q，)。2(1-α)α2 L2 α[ 呻…2αL(1 +αL)J恒大于0，所以，在分销商订货至库存策略下，最优库存水平:,<, -α 飞=E(q，+I)+ k ~孟币;了=α-如+kbσ 2 [(1 +αL)2 +豆豆J(1 + 2r+ 2r) -[~(1-α)α2LZJαL(1 +αL) ][αr(1 +r)J 2 -α2 -α 其中，k=φ-1 (P/P + H)。品α2(1-α) i-2 L (二)利用历史销售信息贝。q，+1= (1 +αL)(dz-z 1+αL dH14 由于分销商不仅可以利用当期的销售数据，(1 -α) m-1L ^ U.\~ U./ ~d川-m)还可以利用近m期的销售数据进行销售预测。以1 +αL 双十一促销来说，为使得可以利用上一年的双十当m= 16时，q'+1的期望和方差分别为:一期间的数据及使预测更准确，我们假设以三个4Fd(1 -α)i-2 L E(q’+I) = (1 +αL) (1 -~二月为一个订货周期，双十一 促销活动从2?9年开合营1 +αL 始，利用全部四年的销售数据进行销售预测。所α(1-α) 15 L ) (α-bμ) 1 +αL -,-以，令m= 160由(6)式可得:A川'LJU-4 q-+ α-1 令V'= var(q川)，则:s--v-1-FIU ,G + 【喃自一一一一+S I 'Lα、，AAvar( q’+1 ) = ( 1 +αL)2[(1 + 咀、!? Flu??α-A-??Aα二+JFb2 '''飞、‘，经过迭代，可得:一一主(旷(1-川)2r+ α1 +αL 乏的1-α) i飞-二d., ~ ,-1 1 +αL 1 +αL -,-i 一旦一)var( d,) -(α(1-α)气)2 .主主二旦i旦.r(1 2 -α; 1 +αL 2-α α(1-α) m-lL ,^ 221 +αL -’-m 2α2Lrb(1 + r)σ，2 2α4(1 -α)却L2+ r)b旷+~----~~~--1 +αL (1+αL)2 品α2(1_α) i-2 L 所以q，= (1 +αL) (d’_1 -L 222α4Lr(1 + r)b2(1 _α)[1-(1-α)却]全~1 +αL 2σ)bσ (1+αL)2(2α-α2) α(1-α) m-1L .^ ~\~ ~/T -d’_m) 1 +αL 则分销商的最优库存水平为: 2014/05 商业研究182 大，利用历史销售数据和未利用历史销售数据的T’, = E( q,.l) + k ,jvar( q，.1了分销商最优库存值也都增大。下面从考察历史销售信息对库存波动的影响人手，分析历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响。表3未利用历史销售数据的分销商最优库存值(L = 2 ) 设f=号，其中V表示未利用历史销售数据下0.3 0.5 0.7 0.9 三二的订货方差，V'表示利用历史销售数据下的订货方0.1 85.73 87.73 89.82 91. 95 差，则可以用f来表示历史销售信息对供应链中牛0.3 89.72 92.57 95.52 98.54 鞭效应的影响，即f越大，说明历史销售信息的价0.5 94.31 98.21 102.22 106.32 O. 7 99.73 104.92 110.25 115.66 值越大，反之亦然。由于f的形式较为复杂，以下采用算例进行数值分析，进一步说明历史销售信表4利用历史销售数据的分销商最优库存(L = 2 ) 息对减弱牛鞭效应的作用。0.3 0.5 o. 7 0.9 五、算例分析兰兰0.1 97.64 99.64 101.72 103.85 以双十一促销为例，在双十-促销情况下的0.3 134.33 137. 15 140.07 143.06 某小商品的相关参数设置为:α=1?，b = l,p = 0.5 168.61 172.39 176.28 180.25 20.7 202.97 207.89 212.92 218.01 10,H = 1 ,P, -N(25，5)。分别在L= I,L = 2 时，未利用历史销售信息和利用历史销售信息的最优库存水平值如表1-表4所示。通过数值计算发现当α的值较小时， 利用历史销售数据的价值不明显，所以选取较大的α值，表1朱利用历史销售数 据的分销商最优库存值(L = 1 ) 通过计算f的值得出历史销售数据的价值。0.3 0.5 o. 7 0.9 当α=0.7 ,L = 1时s 0.1 84.82 86.64 88.55 90.49 表5历史 销售数据价值仿真值(L= 1) 0.3 86. 79 89.04 91. 38 93.77 r v V’ f 0.5 89.02 91. 80 94.67 97.59 0.1 l?.34 92.29 1.087 O. 7 91. 63 95.05 98.56 102.13 0.3 125.74 115.98 1. 084 0.5 155.05 143.31 1.082 表2利用历史销售数据 的分销商最优库存值(L = 1 ) 0.3 0.5 O. 7 0.9 当α=0.7 ,L = 2时主=表6 历史销售数据价值仿真值(L= 2) 0.1 90.77 92.60 94.50 96.45 0.3 109. 13 111. 37 113.70 116.08 r V V’ f 0.5 126.29 129.02 131. 85 134.73 0.1 219.06 186.87 1. 172 0.7 143.48 146.80 150.20 153.66 0.3 276.59 237.54 1. 164 0.5 342.97 296 1.159 从表1-表4可以看出，当α、r、L的值一定，利用历史 销售数据的分销商最优库存值略总是大当α=0.9，L= 1时表7历史销售数据价 值仿真值(L= 1) 于未利用历史销售数据的分销商最优库存值;当α」的值一定， 随着r值的增大，利用历史销售数r V V’ f 据和未利用历史销售数据的分销 商最优库存值都0.1 138.42 118.21 1. 171 增大;当α、r值一定时，随着L 值的增大，利用0.2 175.76 151. 24 1. 162 0.3 155.05 143.31 1.082 历史 销售数据和未利用历史销售数据的分销商最优库存值都增大;当L、r值一定，随 着α值的增 总第445期回立平:历史销售信息对供应链牛鞭效应的影响183 当α =0.9 ,L = 2时价格调整幅度的关注程度越小，历史销售信息的表8历史销售数 据价值仿真值(L= 2) 价值越大。r V V’ f 参考文献:o. 1 343.46 262.62 1. 308 [ 1 J 邵晓峰，季建华，黄培清.供应链中的牛鞭效应分析0.3 439.41 341. 33 1. 287 0.5 550.13 432.16 1. 273 [J].东北大学学报:自然科学版，2?1， 27(4):119-124. 我们知道，/越大，说明历史销售信息的价值[ 2 J Lee, Padmanabhan, Whang. The Bullwhip Effect [ J J. 越大。随着r和α值的不 同，历史销售信息的价值Management 5cience, 1997 ,50( 125) : 1875 -1886. 也会不同，但总体来说，利用历史销售信息后的订[3J 万杰，李敏强，寇纪泌. 供应链中分配机制对牛鞭效货量的波动总小于未利用历史销售信息的情况。应的 影响研究[JJ.系统工程学报，2?>2，17(4):340 从表5和表6对比、表7和表8对比可以看出，当-348. 参数α和r保持不变时，L越大，历史销售信息的[4J 刘红，王平.基于不同预测技术的供应链牛鞭效应分析[JJ.系统工程理论与实践，2007，1(7) :26 -33. 价值越大;从表5、表7，表6和表8可以看出，[5J 章魏，华中生.多产品供应链的牛鞭效应及其减弱方当参数r和L保持不变时，参数α的值越大，历史法[JJ.系统工程学报，2010，25(4):479 -483. 销售信息的价值越大;从表5-表8可以看出，当[6J 丁胡送，徐晓燕.生产能力变异性对供应链牛鞭效应参数α和L值一定，r的值越小，即历史销售信息的影响[JJ.系统管理学报，2010，19(2):157 -163. 的价值越大。[7J 马云高，王能民，江能前.消费者预测行为对牛鞭效六、结论应和零售商库存的影响分析[JJ.运筹与管理，2012，21(5) :22 -27. 本文研究促销背景下历史销售信息对供应链[8J 李文立，王乐超.历史订单信息对牛鞭效应的影响分牛鞭效应的影响，并以双十一促销为例进行了具析[JJ.运筹与管理，2012，21(1) : 195 -200. 体分析。得出了以下结论:[9 J Li Chen, Hau L. Lee. Bullwhip Effect Measurement and 结论1:零售商的牛鞭效应是消费者对零售商Its Implications [ J J. Operations 的值越(4) :771 Rese咀rch，2012, 60 价格调整幅度的关注程度的增函数。即r -784. 大，说明消费者对促销降价越关注，则零售商的牛[ lOJ卢震，黄小原.具有不确定性需求的供应链牛鞭效应鞭效应越大。的随机控制[JJ.东北大学学报:自然科学版，2?3，结论2:当α、r、L的值一定，利用历史销售24(4) :393 -396. 数据的分销商最优库存值略总是吹于未利用历史[11 J李耕，刘思峰.信息共享受限条件下的供应链网络系销售数据的分销商最优库存值;当α儿的值一定，统牛鞭效应控制策略[1].控制与决策，2012，27随着r值的增大，利用历史销售数据及未利用历史(12) :1787 -1799. 销售数据的分销商最优库存值都增大;当α、r值[12 ]李射，刘思峰.含时滞的不确定性供应链网络系统牛一定，随着L值的增大，利用历史销售数据及未利鞭效应控制策略及其经济性能分析[J].控制与决用历史销售数据的分销商最优库存值都增大;当策，2013，28(1):13-19. L 、r值一定，随着α值的增大，利用历史销售数据[13 ]李费中，刘思峰，方志耕，白洋.供应链网络系统的牛鞭及未利用历史销售数据的分销商最优库存值也都效应时滞因素分析与库存控制策略研究[J].中国管增大。理科学，2013,21 (2) : 107 -112. 结论3:当参数α和r保持不变时，L越大，即[14]王道平，张学龙， 赵相忠.具有灰色随机动态特征的零售商订货提前期越大，历史销售信息的价值 越供应链牛鞭效应的鲁棒性分析[1].中国管理科学，大;当参数r和L保持不变 时，参数α的值越大，2013 ,21 (1 ) :57 -61. [ 15] Matloub Hussain, Paul R. Drake, Dong Myung Lee. 即平滑系数越大，历史销售信息的价值越大;当参 Quantifying the impact of a supplychain’ s design pa-数α和L值一定， r的值越小，即消费者对零售商 184 商业研究2014/05 rameter百onthe bullwhip effect using simulation and 鞭效应的H..控制[J].东北大学学报:自然科学版，Taguchi design of experiments[ 1]. Intemational Joumal 2003,24(3) :296 -298. of Physical Distribution & Llgistics Management ,2012, [18 J晏妮娜， 黄小原.电子市场环境下双源渠道模型及其10(42) :947 -968. 牛鞭效应H锢控 制[J].东北大学学报:自然科学版，[16J黄小原，卢震，吴红招.电子商务系统 牛鞭效应的2006,27(5) :583 -586. H..控制应用分析[J].控制工程，2002， 9(5):11甲[19 J唐亮，靖可.鲁棒控制下动态供应链系统牛鞭效应优14. 化[J]. 系统工程理论与实践，2012，32(1 ) : 155 -[17J王静，卢震，黄小原.电子商 务环境网络营销系统牛163. Impacts of Historical Sales Information on Bullwhip EfTect of the Supply Chain -Under the Background of Dual Eleven Promotion TIAN Li -ping, SUN Qun (School of Information, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China) Abstract: In the promotion, a large number of products demand will affect the ordering and inventory control for the dis??tributors, and unreasonable order quantity will bring serious bullwhip effect. The paper considers the two echelon supply chain composed of a distributor and a retailer under the background of double eleven promotion, and studies the effect of historical sales infonnation on bullwhip effect of the distributors based on consumers I expected behavior. When the de四mand is price sensitive function, it uses the method of statistical analysis to analyze the effect of promotion on retailers I bullwhip effect; at the same time, it compares the bullwhip effect when retailers use existing sales infonnation and histor??ical sales infonnation to forecast demand, drawing a conclusion that the historical sales infonnation can significantIy re??duce the bullwhip effect; the numerical examples are presented to validate the results. Key words: double eleven promotion; price expectations; historical sales infonnation; bullwhip effect (责任编辑:严元)~ε~乞~辛6号;;;;旦~寄电五 号;;;、艺~五号ξ;;也乡干企~否也石、艺尘但;';号占=乎也苦奋~乞司也 N丑哩丰ιb生2吐尘~且ι二、(上接31页)An Analysis of Time and Space DifTerences of Carbon Emissions and Driving Factors in Jiangsu Province TANG De-cai, LI Meng-meng, WU Mei (School of Economics & Mαnagement， Nanjing University of Information Science & Technology, Nαnjing 210044 , China) Abstract: ased on the energy consumption data and reIated economic development data in Jiangsu province from 2000 to 2011, the paper analyzes time and space differences of carbon emissions in Jiangsu Province and empirically analyzes the factors that influence the carbon emission based on the STRIPAT model. The results show that the Jiangsu Province whether as a whole or not, carbon emissions appear to be on the rise, but the carbon emissions intensity shows downward trend year by year; population, the proportion of secondary indust巧，carbon emissions intensity and per capita wealth are 由emain factors that affect the carbon emissions in Jiangsu Province. Key words: carbon emissions; time and space differences; STRIPAT model; driving factor (责任编辑:王奇)