煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)量化研究*

云小紅，張金鎖，金　浩

(1.西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西安科技大學(xué) 能源經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，陜西 西安 710054；3.延安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 延安 716000；4.西安科技大學(xué) 理學(xué)院，陜西 西安 710054)

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煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)量化研究*

云小紅1，2，張金鎖3，金浩2，4

(1.西安科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西安科技大學(xué) 能源經(jīng)濟(jì)與管理研究中心，陜西 西安 710054；3.延安大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，陜西 延安 716000；4.西安科技大學(xué) 理學(xué)院，陜西 西安 710054)

考慮一個(gè)煤炭勘探開采企業(yè)和一個(gè)煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)組成的兩級煤炭供應(yīng)鏈，建立了煤炭市場需求服從SARMA時(shí)間序列過程，煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)采用MA技術(shù)預(yù)測市場需求和Order-up-to庫存策略的煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)量化模型，并對該模型的影響因素進(jìn)行理論分析和算例驗(yàn)證。研究表明：0<ρ<1,0<θ<1時(shí)，煤炭供應(yīng)鏈必會(huì)產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)；L≤k≤S時(shí)，牛鞭效應(yīng)值較小；季節(jié)性自回歸系數(shù)、季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)、季節(jié)性循環(huán)周期、訂貨提前期和歷史數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)5個(gè)參數(shù)對煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)有直接影響。具體而言，季節(jié)性循環(huán)周期的增大有助于減少煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)，季節(jié)性自回歸系數(shù)的增大并不總是能減少煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)，而季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)和訂貨提前期的減少有助于減少煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)。

牛鞭效應(yīng)；煤炭供應(yīng)鏈；季節(jié)性

0　引　言

牛鞭效應(yīng)(Bullwhip Effect，BE)一直是國內(nèi)官、產(chǎn)、學(xué)、研競相研究的焦點(diǎn)，供應(yīng)鏈上需求信息的逐級放大引發(fā)了 “牛鞭效應(yīng)”，沖擊著供應(yīng)鏈上的供需平衡，導(dǎo)致供應(yīng)過剩、產(chǎn)品積壓，無形中增加額外成本、增大產(chǎn)品損耗、打亂生產(chǎn)計(jì)劃，直接影響供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率和經(jīng)濟(jì)效益[1-3]。對于牛鞭效應(yīng)的量化研究，Chen[4]等指出已有文獻(xiàn)量化牛鞭效應(yīng)常運(yùn)用不同的需求過程、庫存策略或預(yù)測技術(shù)。對于需求過程，學(xué)者們廣泛應(yīng)用自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)[5-7]，特別是它的特殊形式—簡單一階自回歸AR(1)模型[4，8]，李文立[9]研究AR(1)模式下分銷商利用歷史訂單數(shù)據(jù)如何減少牛鞭效應(yīng)，劉紅等(2007)[10]的顧客需求采用AR(1)模型，并比較不同預(yù)測方法(移動(dòng)平均(MA)、指數(shù)平滑(ES)、最小均方差(MMSE))下的牛鞭效應(yīng)；馬云高(2012)[11-12]建立了需求依賴價(jià)格的AR(1)需求模型下，采用不同預(yù)測方法(MA,ES,MMSE)時(shí)的牛鞭效應(yīng)，確定了零售商預(yù)測技術(shù)的選擇條件。對于預(yù)測技術(shù)，Chen,Zhang,馬云高[4，13，11]等分別應(yīng)用移動(dòng)平均(MA)、指數(shù)平滑(ES)和最小均方差(MMSE)預(yù)測技術(shù)預(yù)測提前期需求，并進(jìn)一步證實(shí)移動(dòng)平均預(yù)測下的牛鞭效應(yīng)不如指數(shù)平滑預(yù)測下的結(jié)果顯著。馬云高在文獻(xiàn)[14]中指出移動(dòng)平均技術(shù)是企業(yè)最為熟悉和常用的預(yù)測技術(shù)之一，相較于指數(shù)平滑技術(shù)，移動(dòng)平均預(yù)測技術(shù)的應(yīng)用前景更為廣闊。對于庫存策略，Wadhwa[15]研究了固定訂貨Q，Order-Up-To，(s，Q)，(s，S)4種庫存策略下的牛鞭效應(yīng)，Chen，Zhang[4，13]應(yīng)用經(jīng)典的補(bǔ)充訂貨至目標(biāo)庫存(Order-Up-To)策略對牛鞭效應(yīng)進(jìn)行分析。

綜上所述，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈中牛鞭效應(yīng)的量化研究已經(jīng)非常深入與成熟，許多研究考慮了需求是平穩(wěn)的、非季節(jié)性的AR或ARMA模型，預(yù)測技術(shù)多采用MA，ES或MMSE，庫存多采用Order-Up-To策略。同樣，在煤炭供應(yīng)鏈中已取得豐碩成果，尤磊學(xué)者證實(shí)煤炭市場AR(1)需求模式下同樣存在著煤炭需求信息沿煤炭供應(yīng)鏈扭曲的現(xiàn)象[16]。然而，筆者在文獻(xiàn)[17]中證實(shí)：煤炭供應(yīng)鏈?zhǔn)褂肁R或ARMA模型不如采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均(SARMA)模型模擬煤炭需求過程更接近煤炭實(shí)際市場需求，基于以上分析，文中構(gòu)建煤炭市場需求服從SARMA需求模式，煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)采用慣用的MA預(yù)測技術(shù)和經(jīng)典的Order-Up-To庫存策略的煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的量化模型，希望借此抑制煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)，緩解牛鞭效應(yīng)對煤炭供應(yīng)鏈的沖擊，提升煤炭供應(yīng)鏈效率和效益，實(shí)現(xiàn)煤炭供應(yīng)鏈健康、穩(wěn)定發(fā)展。

1　煤炭供應(yīng)鏈模型

1.1參數(shù)與假設(shè)

模型中涉及的參數(shù)、變量符號與定義見表1.

表1　各參數(shù)變量符號及其含義

Leeetal.[3]通過實(shí)證研究表明：多數(shù)產(chǎn)品的需求自回歸系數(shù)大于零。鑒于此，文中假設(shè)相鄰時(shí)期煤炭市場需求正相關(guān)，相鄰循環(huán)周期煤炭市場需求誤差正依存，考慮由一個(gè)煤炭勘探開采企業(yè)和一個(gè)煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)組成的兩級供應(yīng)鏈，如圖1所示。煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)在t-1期末觀測到用戶(主要包括電力企業(yè)、冶金企業(yè)、建材企業(yè)和化工企業(yè))需求Dt，并計(jì)算第t期目標(biāo)庫存St，從而在t期初向煤炭勘探開采企業(yè)發(fā)出訂單訂貨qt，假設(shè)煤炭勘探開采企業(yè)能及時(shí)補(bǔ)充訂貨至目標(biāo)庫存，煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)經(jīng)過提前期L后在t+L期初收到煤炭勘探開采企業(yè)的供貨。

圖1　煤炭兩級供應(yīng)鏈Fig.1　Two-stage coal supply chain

1.2建立模型

1.2.1煤炭需求過程

煤炭主力消耗行業(yè)為電力、冶金、建材、化工等4大行業(yè)，這其中電力比例高達(dá)50%～60%，表明電力行業(yè)占據(jù)全國煤炭消費(fèi)中的絕對優(yōu)勢地位，其波動(dòng)趨勢將代表4大用煤行業(yè)甚至全國煤炭消費(fèi)量的波動(dòng)趨勢。而電力消費(fèi)受季節(jié)性因素影響較大，夏、冬兩季明顯高于春、秋兩季，致使電力生產(chǎn)量和電力生產(chǎn)所需的煤炭需求量存在季節(jié)性波動(dòng)，因此，整個(gè)煤炭需求量帶有明顯的季節(jié)性波動(dòng)趨勢，也就是說煤炭需求市場服從SARMA(1，0)X(0，1)s時(shí)間序列過程，那么煤炭市場需求模型為

Dt=μ+ρDt-1+εt-θεt-s.

(1)

式中μ為非負(fù)常數(shù)；0<ρ<1,0<θ<1為平穩(wěn)可逆條件;εt為獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，且εt～N(0,σ2).

由式(1)可知煤炭市場需求均值和方差為

(2)

(3)

1.2.2煤炭庫存策略

煤炭庫存不足或者庫存過量都會(huì)影響煤炭用戶的穩(wěn)步運(yùn)行，增加煤炭用戶的運(yùn)營壓力，進(jìn)而影響其正常供應(yīng)，因此，煤炭庫存多采用定期補(bǔ)充庫存策略中目標(biāo)庫存水平的確定方法。

根據(jù)提前期需求預(yù)測值計(jì)算目標(biāo)庫存St

(4)

煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)周期檢查庫存，為使t期末庫存水平保持在St，t期初煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)向煤炭勘探開采企業(yè)發(fā)出的訂貨量qt為

(5)

其中，訂貨量qt可以為負(fù)值，表示多余庫存可以無成本返回給煤炭勘探開采企業(yè)。

(6)

2　煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)量化

Chen，Duc，Luong[4，18]等學(xué)者對牛鞭效應(yīng)的量化是采用供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的訂貨波動(dòng)方差與市場需求方差之比來描述的，文中采用此方法量化煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)。其步驟如下：第一，計(jì)算提前期內(nèi)需求預(yù)測值；第二，根據(jù)公式(6)計(jì)算訂貨量及其方差；第三，根據(jù)訂單方差與市場需求方差之比計(jì)算牛鞭效應(yīng)的數(shù)值。

2.1MA預(yù)測技術(shù)

MA是一種操作簡單的平滑預(yù)測技術(shù)，該方法預(yù)測效果好，并將季節(jié)性因素考慮進(jìn)去，煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)可采用MA預(yù)測技術(shù)預(yù)測提前期內(nèi)的煤炭市場需求。它的基本思想是：逐項(xiàng)推移，計(jì)算最近數(shù)期實(shí)際值的平均值作為未來一期的預(yù)測值。

第t期煤炭市場需求預(yù)測值為

(7)

非洲豬瘟病毒在原料中30天后的存活能力仍然未知，并且當(dāng)前還沒有足夠的數(shù)據(jù)來準(zhǔn)確估計(jì)。由于無法計(jì)算有效的隔離期，高風(fēng)險(xiǎn)的原科應(yīng)該從無非洲豬瘟病毒和經(jīng)典豬瘟病毒的國家引進(jìn)。

(8)

2.2牛鞭效應(yīng)量化

定理1煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)運(yùn)用移動(dòng)平均技術(shù)(MA)預(yù)測提前期需求，則牛鞭效應(yīng)BE表達(dá)式為

(9)

證明：將式(8)代入式(6)，整理后得煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)訂貨量為

(10)

由式(10)求煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)訂貨量方差為

(11)

由式(1)可以推理出

Dt+i=μ+ρDt+i-1+εt+i-θεt-ε+i,

(12)

(13)

利用類似過程進(jìn)行遞推，可以得出

(14)

于是cov(Dt-1,Dt-k-1)=cov(Dt,Dt+k)=

(15)

Var(εt-s)=Var(εt-s-1)=…=σ2,

cov(Dt,εt-s)=cov(Dt-2,εt-s-1)=…=ρs-1σ2,

cov(εt-s,εt-s-1)=0,cov(Dt-2,εt-1)=0,則

(16)

將式(3)代入式(16)并化簡可得煤炭銷售運(yùn)輸企業(yè)訂貨量方差為

Var(qt)=

(17)

3　煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)分析

由牛鞭效應(yīng)表達(dá)式可知：MA預(yù)測技術(shù)下，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值BE依賴以下5個(gè)參數(shù)：季節(jié)性自回歸系數(shù)ρ,季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)θ,季節(jié)性循環(huán)周期s,訂貨提前期L和歷史數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)k.

定理20<ρ<1,0<θ<1時(shí)，煤炭市場需求服從SARMA時(shí)間序列過程，MA預(yù)測技術(shù)下煤炭供應(yīng)鏈必會(huì)產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)。

證明：由于0<ρ<1,k≥1，那么，1-ρk>0,ρs-k>0,

1-2θρs+θ2=(θ-ρs)2+1-2ρ2s>0,

(18)

因此，可證定理。

定理30<ρ<1,0<θ<1時(shí)，煤炭市場需求服從SARMA時(shí)間序列過程，MA預(yù)測技術(shù)下，牛鞭效應(yīng)值并不總是與季節(jié)性自回歸系數(shù)ρ反方向變化。

證明：

因此，定理可證。

定理40<ρ<1,0<θ<1時(shí)，煤炭市場需求服從SARMA時(shí)間序列過程，MA預(yù)測技術(shù)下煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)θ同方向變化。

證明：

(19)

因此，可證定理。

定理50<ρ<1,0<θ<1時(shí)，煤炭市場需求服從SARMA時(shí)間序列過程，MA預(yù)測技術(shù)下煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與訂貨提前期L同方向變化。

證明：由牛鞭效應(yīng)的表達(dá)式可以直觀看出BE是關(guān)于L的遞增函數(shù)，即BE隨L增大而增大，BE隨L減小而減小，因此，可證定理。

定理60<ρ<1,0<θ<1時(shí)，煤炭市場需求服從SARMA時(shí)間序列過程，MA預(yù)測技術(shù)下煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與季節(jié)性循環(huán)周期S反方向變化。

證明：

(20)

顯然，0<ρ<1時(shí)，S增大，ρs減少，BE減少；S減少，ρs增大，BE增大。

因此，可證定理。

4　算例驗(yàn)證

1)當(dāng)0<ρ<1,0<θ<1，煤炭市場需求遵循SARMA時(shí)間序列模型，在煤炭兩級供應(yīng)鏈中采用MA預(yù)測技術(shù)和Order-Up-To庫存策略時(shí)煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的存在性；

2)煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與季節(jié)性自回歸系數(shù)、季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)、訂貨提前期和季節(jié)性循環(huán)周期的變化方向。下面通過數(shù)值分析的方法驗(yàn)證結(jié)論的正確性。

假定參數(shù)的不同取值，表2描述了在不同的季節(jié)性自回歸系數(shù)、季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)、訂貨提前期和季節(jié)性循環(huán)周期下，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的存在性，這與尤磊等學(xué)者所得到的結(jié)論吻合[16]。從表2中可以看出，當(dāng)L?k?S時(shí)，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)發(fā)生驟變。因此，減少牛鞭效應(yīng)最有效的方法是調(diào)節(jié)L,k,S三者之間的相對關(guān)系，使得L≤k≤S.

表2　MA預(yù)測下的牛鞭效應(yīng)仿真值

令L=1,k=1,s=1,θ=0.1；L=6,k=12,s=15,θ=0.4和L=8,k=10,s=12,θ=0.5，表3描述了煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)與季節(jié)性自回歸系數(shù)的關(guān)系，可以看出，牛鞭效應(yīng)時(shí)而隨著季節(jié)性自回歸系數(shù)的增大而減少，時(shí)而隨著季節(jié)性自回歸系數(shù)的增大而增大，這與劉紅得出的結(jié)論類似[10]。這說明相鄰時(shí)期煤炭市場需求的相關(guān)性對煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)的影響不確定。

令L=1,k=1,s=1,ρ=0.1；L=6,k=12,s=15,ρ=0.4和L=8,k=10,s=12,ρ=0.5，表4描述了煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)與季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)的關(guān)系，可以看出，牛鞭效應(yīng)隨著季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)的增大而增大，隨著季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)的減少而減少。因?yàn)榧竟?jié)性移動(dòng)平均系數(shù)越大，相鄰循環(huán)周期的市場需求誤差越大，從而導(dǎo)致訂貨量波動(dòng)越大，最終使得牛鞭效應(yīng)越大，反之亦然。因此，減小相鄰循環(huán)周期的市場需求誤差的依存度可以減弱煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)。

表4　季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)對牛鞭效應(yīng)的影響

假設(shè)參數(shù)的不同取值，表5描述了一定的季節(jié)性自回歸系數(shù)、季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)、歷史數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)和季節(jié)性循環(huán)周期下煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值同訂貨提前期的變化規(guī)律，觀察發(fā)現(xiàn)，牛鞭效應(yīng)隨著訂貨提前期的增大而增大，這與Chen等學(xué)者的研究結(jié)論一致[4]。因?yàn)橛嗀浱崆捌谠介L，L備貨期內(nèi)的需求總預(yù)測值越大，相應(yīng)地，L備貨期內(nèi)的訂貨量波動(dòng)越大，從而導(dǎo)致牛鞭效應(yīng)增大。因此，加強(qiáng)供應(yīng)鏈成員之間的協(xié)調(diào)與合作可以有效緩解牛鞭效應(yīng)帶來的危害。

表5　訂貨提前期對牛鞭效應(yīng)的影響

令L=1,k=1,ρ=0.7,θ=0.9；L=2,k=4,ρ=0.8,θ=0.1和L=3，k=5,ρ=0.5,θ=0.5，表6描述了煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)與季節(jié)性循環(huán)周期的關(guān)系，可以看出，牛鞭效應(yīng)隨著季節(jié)性循環(huán)周期的減少而增大，牛鞭效應(yīng)隨著季節(jié)性循環(huán)周期的增大而減少，這與Dong所得到的結(jié)論吻合[19]。因?yàn)榧竟?jié)性循環(huán)周期越長，備貨期內(nèi)煤炭市場需求估計(jì)值及訂貨量越精準(zhǔn)，進(jìn)而訂貨量波動(dòng)越小，最終導(dǎo)致牛鞭效應(yīng)越小，反之亦然。

表6　季節(jié)性循環(huán)周期對牛鞭效應(yīng)的影響

5　結(jié)　論

1)0<ρ<1,0<θ<1時(shí)，MA預(yù)測技術(shù)下煤炭供應(yīng)鏈總會(huì)產(chǎn)生牛鞭效應(yīng)，因此，煤炭供應(yīng)鏈各成員應(yīng)提前采取措施應(yīng)對牛鞭效應(yīng)產(chǎn)生的危害；

2)L，k,S三者之間的相對關(guān)系對BE值大小有顯著影響。當(dāng)L≤k≤S時(shí)，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值較??；當(dāng)L

3)0<ρ<1,0<θ<1時(shí)，MA預(yù)測技術(shù)下，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)大小取決于季節(jié)性自回歸系數(shù)、季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)、季節(jié)性循環(huán)周期、訂貨提前期和歷史數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)5個(gè)參數(shù)，具體來說，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與季節(jié)性循環(huán)周期反方向變化，煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與季節(jié)性自回歸系數(shù)方向變化不確定；煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)值與季節(jié)性移動(dòng)平均系數(shù)和訂貨提前期同方向變化。因此，相鄰循環(huán)周期的煤炭市場需求誤差依存度越低、備貨期越短、季節(jié)性循環(huán)周期越長對抑制煤炭供應(yīng)鏈牛鞭效應(yīng)越有效。

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Quantitative research on bullwhip effect in the coal supply chain

YUN Xiao-hong1，2，ZHANG Jin-suo3，JIN Hao2，4

(1.CollegeofManagement,Xi’anUniversityofScienceandTechnology,Xi’an710054,China；2.ResearchCenterforEnergyEconomicandManagement，Xi’anUniversityofScience&Technology，Xi’an710054,China；3.SchoolofEconomicsandManagement，Yan’anUniversity，Yan’an716000,China；4.CollegeofSciences,Xi’anUniversityofScienceandTechnology,Xi’an710054,China)

In the case of considering a two stage coal supply chain which is composed of a coal exploration and mining enterprise and a coal sales and transport enterprise，the coal market demand follows SARMA time series process，where the coal sales and transport enterprise uses MA technique to predict the market demand and order-up-to inventory policy to determine the coal quantity.The paper not only establishes a quantitative bullwhip effect model in two stage supply chain，but also theoretically analyzes and validates the size of the bullwhip effect including its influential factors.The research shows that：Firstly，when 0<ρ<1,0<θ<1，the bullwhip effect in the coal supply chain must happen.Then，whenL≤k≤S，the bullwhip effect is smaller.Last，the five parameters have direct effects on the bullwhip effect in the coal supply chain，such as the seasonal autoregressive coefficient，seasonal moving average coefficient，seasonal cycle，order lead time and historical data number.Specifically，the enlargement of the seasonal cycle will help to reduce the bullwhip effect，while the seasonal autoregressive coefficients is not always can reduce the bullwhip effect,the reduction of the seasonal moving average coefficients and order lead time will help to reduce the bullwhip effect.

bullwhip effect；coal supply chain；seasonality

10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2016.0417

1672-9315(2016)04-0560-07

2015-12-27責(zé)任編輯：高佳

國家自然科學(xué)基金(71273206,71473194,71103143) ；陜西省科技廳自然科學(xué)基金(2013KJXX-40)；西安科技大學(xué)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)繁榮發(fā)展計(jì)劃(2016SY04)

云小紅(1979-)，女，湖北隨州人，博士，講師，E-mail:yun_xiaohong@163.com

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