２０１３年 第６期 流与管理ｌ Ｉ 工供应链管理 …一… 第３５卷总第２２８期 ＬＯＧ Ｉ ＳＴ ＩＣＳ ＥＮ ＧＮＥＥＲ ＮＧＡＮＤ ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉ ｓｓｎ．１６７４—４９９３．２０１３．０６．０４４ 基于Ａｒｅｎａ的供应链管理中牛鞭效应研究 口刘媛媛，孙若莹 （北京信息科技大学信息管理学院，北京１００１Ｏ１） 【摘要】牛鞭效应是供应链管理中存在的普遍现象，也是供应链管理研究的热点之一。文中在阐述供应链管 理中牛鞭效应的基础上，利用Ａｒｅｎａ仿真工具研究多级供应链中的牛鞭效应问题。以各节点企业的库存标准差、订 单方差与需求方差之比为仿真指标，在无信息共享和信息共享下对仿真结果进行比较分析，结果表明信息共享可以 缓解牛鞭效应。这对以后的仿真研究和实际应用中的复杂供应链研究提供了可靠的参考价值。 【关键词】供应链；牛鞭效应；仿真；Ａｒｅｎａ 【中图分类号】Ｆ２７４ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１６７４—４９９３（２０１３）０６—０１ １５—０４ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ａｒｅｎａ ｏｆ Ｂｕｌｌｗｈｉｐ Ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ Ｓｕｐｐｌｙ Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ 口ＬＩＵ Ｙｕａｎ－ｙｕａｎ。ＳＵＮ Ｒｕｏ－ｙｉｎｇ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ００１ ０１，Ｃｈｉｎａ） ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｅ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ ｉｓ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ ｅｘｉｓｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｈｔｅ ｈｏｔ ｏｆ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ａｒｔｉｃｌｅ ｅｌａｂｏｒａｔｅ ｔｈｅ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ａｎｄ ｕｓｅ Ａｒｅｎａ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔｏｏｌｓ ｔｏ ｓｔｕｄｙ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ ｉｎ ｍｕｌｔｉ－ｌｅｖｅｌ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ．Ｅａｃｈ ｎｏｄｅ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｏｒｄｅｒ ｖａｒｉｎａｃｅ ａｎｄ ｄｅｍａｎｄ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ．Ｎｏ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｈａｒｉｎｇ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｈａｒｉｎｇ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｈａｒｉｎｇ Ｃａｎ ｃａｓｅ ｔｈｅ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ． ｈＴｅ ｒｅｓｕｌｔ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅｌｉａｂｌｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｖａｌｕｅ ｔｏ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ ｒｅｓｅａｒｃｈ． ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ；ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｅｔ；ｓｉｍｕｌｔａｉｏｎ；Ａｒｅｎａ １引言 目前学术上公认的首先认识到牛鞭效应存在的是 “牛鞭效应”现象，又称“需求变异放大”现象，它源 Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ［３１他用建模的方法证明了供应链节点企业交换库存 于英文“Ｂｕｌｌｗｈｉｐ”这一单词。“需求变异加速放大”是对 控制信息和预测方法，减少供应链层次、改变各层次的决策 需求信息在供应链传递中扭曲现在的一种形象描述。其基本 机制等方法来缓解牛鞭效应。１ ９６０年代，ＭＩＴ的Ｓｌｏａｎ［‘１从 含义是：当供应链的各节点企业只根据来自其相邻的下级企 实证上证明了牛鞭效应的存在，客户需求的一点微小变化将 业的需求信息进行生产或供应商决策时，需求信息的不真实 对上游供应商的订单和库存水平产生巨大的影响。过度的反 性会沿着供应链逆流而上，使订货量产生了逐级放大的现象， 应出现在供应链的上游，从而造成系统的总费用常常５到１Ｏ 到达源头供应商时，其获得的需求信息与实际消费市场中的 倍于执行最优化策略产生的费用。牛鞭效应研究的另一个里 顾客需求信息存在着很大的偏差，需求变异将实际需求量放 程碑在１９９７年，Ｈ－Ｌ．Ｌｅｅ１５１在分析“啤酒游戏”的基础上， 大了。由于这种需求放大效应的影响，上游供应商往往维持 并提出了一个简单的供应链数学模型，通过统计学推导，验 比下游供应商更高的库存水平。这种现象反映了供应链上的 证了牛鞭效应的存在，并提出了牛鞭效应产生的四个原因： 需求不同步，它说明供应链库存管理中的一个普遍现象：“看 需求信号处理、批量订货、价格波动以及短缺博弈。ＺｈａｏＩ Ｉ 到的是非实际的”。图１显示了“需求放大效应”的原理和需 等分析了单供应商一单零售商供应链中５种不同信息共享方 求变异加速放大过程【１Ｉ。 案的影响，分别是集中化信息共享、完全信息共享、供应商 主导的信息共享、零售商主导的信息共享、无信息共享。数 值例子表明集中化库存系统的成本比没有信息共享的分散化 系统的成本低２０％到４０％。刘超１７］在二级供应链中量化分析 了牛鞭效应，得出建立供应链企业信息共享系统，可以显著 减弱牛鞭效应带来的负面影响。 图１牛鞭效应效果图 综上所述，牛鞭效应是供应链中普遍存在的现象，这样 【收稿日期】２０１３—０４—２７ 【作者简介】刘嫒嫒（１９８７一），女，北京信息科技大学信息管理学院硕士研究生，研究方向：物流工程，供应链管理。 ｌ１６ 物流工程与管理 第３５卷 现象加重了供应链中节点企业的库存风险，甚至使制造商的 生产、供应、销售发生严重的混乱。引起牛鞭效应的原因， 一方面在于供应链上下游节点企业之间求信息沟通方面存在 障碍；另一方面是由供应链的固有属性所引起的，例如存在 着较长的交货提前期、流通环节多、较高的订货成本等。缺 少信息共享是供应链产生问题的主要原因，也是导致牛鞭效 应的主要因素，因此信息共享也被认为是减少牛鞭效应的有 效手段之一。 目前对牛鞭效应的研究，主要集中在：①从定量化的角 度研究供应链管理中的牛鞭效应问题，利用数理统计方法研 究牛鞭效应的存在。②采用不同的量化方法，包括系数理统 计方法、统动力学分析方法（如ｓｔｅｒｍａｎ等）、多级库存控 制理论（Ｌｅｅ等人、Ｆｒａｎｋ Ｃｈｅｎ）、自动控制理论等多种方 法，对影响牛鞭效应的因素进行了量化分析，建立了量化模 型。③考虑的供应链比较简单，一般是包含一个制造商与一 个或两个零售商组成的系统，反应在供应链的级数和同级的 数量上。 ２原理方法 本文在基于假设条件下，利用Ａｒｅｎａ仿真软件，在水平 结构的包含供应商、制造商、分销商、零售商的多级供应链 中，以各节点企业的库存水平波动程度和各节点企业的订单 方差与需求方差之比为仿真指标，利用定时和安全库存订货 策略下，对没有信息共享和共享需求信息下的各节点企业的 指标进行详细分析，得出多级供应链中存在牛鞭效应，而共 享需求信息可以有效的缓解牛鞭效应问题。 ２．１模型假设 任何仿真模型的建立都是在仿真目标的基础上，在一定 的假设条件之下进行的。建立仿真模型时，可以忽略影响仿 真模型的次要因素，抓住问题的主要因素，做出合理必要的 假设。本文的研究对象是多级供应链，从零售商、分销商、 制造商直至最终供应商的链状结构，也就是水平结构。因此 为了简化仿真的过程，我们做出如下假设： ①假设下游企业是上游企业的唯一买方，也就是说消费 者是零售上的唯一买方，以此类推至供应商，他们之间只交 易一种产品。 ②假定：供应链的各节点即所有的零售商、分销商、制造 商的库存管理策略都采用定期订货策略，预先规定一个订货 时间，假定订货周期为１周，按照固定的时间间隔检查库存， 并根据安全库存量提出订购，以补充到一定的库存量。这种 策略的特点是订购时间固定，但是订购量不固定。 ③不考虑各节点企业的缺货成本和库存持有成本。 ④外部市场需求服从独立的均匀分布。 ， ２．２逻辑流程 仿真模型都是以现实的逻辑流程为基础的。 在Ａｒｅｎａ中以零售商、分销商、制造商、供应商的四个 子模型组成整个供应链。下面以零售商为例来说明仿真的逻 辑流程。 零售商首先接到消费者的需求信息，判断库存内是否具 有足够的零件，如果有，则消费者的需求得到满足，记录消 费者需求满足数，从库存中减去消费者的需求，然后判断库 存是否低于安全库存，若低于则向上游供应商发出订货请求 补充库存至安全库存水平以上。如果零售商库存数量不能满 足需求，则记录不能满足的数量，并向上游供应商发出订货 请求，补充库存至安全库存水平以上【６ｌ。零售商的逻辑流程 图如图２所示。 开始 存是甫满 记录未能满 足的订单 土墨 减击发货数 竺 乡／ 向上游供应商发 ｛出订货请求 图２零售商仿真逻辑流程 ３仿真 ３．１仿真目标和变量 仿真目标：①各节点企业的库存水平波动程度；②各节 点企业的订单方差与需求方差之比。 无信息共享即表示供应链各节点企业根据下游成员的订 货量和ｔｌ己的库存策略下订单，下游阶层除了向上游阶层下 订单外，不提供其他的信息。本文中的信息共享是供应链各 节点企业共享需求信息。上游企业能及时得到终端需求信息。 在没有信息共享和信息共享下通过反复仿真得出各节点企业 的库存水平波动程度和订单方差与需求方差之比，并对仿真 结果进行比较分析。 仿真指标： Ｒ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ…零售商重复仿真平均库存水 亚 ＤＣ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ…分销中心重复仿真平均库 存水平 Ｍ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ…制造商重复仿真平均库存水 亚 Ｓ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ…供应商重复仿真平均库存水 平 Ｒｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ／Ｄ＿ｖａｒｉａｔｉｏｎ零售商订单方差与需 求方差之比 ＤＣｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ／Ｒ＿ｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ分销中心 订单方差与零售商订单方差之比 Ｍ＿ｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ／ＤＣ＿ｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ制造商订单 方差与分销中心订单方差之比 变量： Ｄｅｍａｎｄ需求 第６期 刘媛嫒：基于Ａｒｅｎａ的供应链管理中牛鞭效应研究 １１７ ｒｅｔａｉｌｅｒ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ零售商库存 Ｒ＿ＳＳ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ零售商安全库存 ＤＣ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ分销中心库存 ＤＣ—ＳＳ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ分销中心安全库存 Ｍ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ制造商库存 Ｍ＿ＳＳ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ制造商安全库存 Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ＿１ｏｓｔｉｚｅ生产批量 ｓｕｐｐｌｉｅｒ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ供应商库存 ｓｕｐｐｌｉｅｒ＿ＳＳ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ供应商安全库存 Ａｒｅｎａ环境下的各变量设置如图３所示 卅 ｌｍ枇Ｉ☆“－ｒ 图３ Ａｒｅｎａ环境下的变量设置 集合： Ｒ ｏｒｄｅｒ零售商订单数 Ｒ＿Ｉｏｓｔ＿ｏｒｄｅｒ零售商订单未满足数 ＤＣ—ｏｒｄｅｒ分销商订单数 ＤＣ＿ＩＯＳｔ＿ｏｒｄｅｒ分销商订单未满足数 Ｍ—ｏｒｄｅｒ制造商订单数 Ｍ—ｌｏｓｔ制造商订单未满足数 初始数据： 假设市场需求开始为：ｄｅｍａｎｄ＝４在４—８之间波动 零售商初始库存为１２ 安全库存量１０ 分销商初始库存为４８ 安全库存量４０ 制造商生产批量为５０ 库存初始量１ ２０安全库存量 １Ｏ０ 供应商库存初始量为３８０ 安全库存量４００ ３．２仿真模型 弱 酏虬 酡 Ｌ 首先在Ａｒｅｎａ中建立整个供应链的仿真模型，由于本文 研究的是多级供应链，所以用子模型来组织流程，图４显示 了零售商、分销商、制造商、供应商四个子模型组成的整个 供应链模型。 ｒｅｔａｉｌｅｒ Ｈ■ｄｉｓｔｒｉｂｕｔＯｆ ｓｕｐｐｌｉｅｒ 图４供应链模型 根据图２中的逻辑流程图，运用Ａｒｅｎａ仿真软件中的 流程图模块建立模型【 ，以零售商为例建立Ａｒｅｎａ环境下的 仿真模型，图５是“ｒｅｔａｉｌｅｒ”子模型中的具体仿真流程。 图５零售商库存决策及订单处理流程 上述的模型已完成了整个供应链的流程。但是， 在运行 模型之前，必须结合需要统计的指标，确定出模型中收集的 数据，并设置运行的时间长度。否则，模型会无限制地运行， 而且也得不到需要统计的指标。另外，为了得到模型的可靠 数据，因此把模型运行１００次，统计出这１００次仿真运行 的综合数值。根据系统的要求，对该模型的运行条件设置。 ４仿真结果分析 在模型运行完毕之后，运用数学方法对仿真结果进行统 计分析，根据前面设定的仿真目标，具体包括各节点企业的 库存标准差和订单方差与需求方差之比，具体结果见表１。 表１ 仿真指标 无信息共享 Ｋｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ＤＣＪｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ Ｍｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ Ｓ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ／Ｄｖａｒｉａｔｉｏｎ ＿ＤＣｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ／Ｒ—ｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ —ＤＣｏｒｄｅｒ ｖａｒｉａｔｉｏｎ／Ｒｏｒｄｅｌ＂ｖａｒｉａｔｉｏｎ 本仿真结果表明，在无信息共享情况下，零售商库存的 标准差（Ｒ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）、分销中心的库存标准差 （ＤＣ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）、制造商的库存标准差 （Ｍ—ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）、供应商的库存标准差 （Ｓ＿ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）由３．５８、１３．７９、７１．５６到 １６３．２１，是依次递增的关系，各节点的订单方差与需求方差 之比是大于１的，这正体现了“牛鞭效应”现象。 针对以上所反映的牛鞭效应，本文提出通过Ａｒｅｎａ仿真 来实现信息共享，信息共享是供应链各节点企业共享需求信 息。通过反复仿真得出表２中的仿真结果。 在共享需求信息下，各节点企业的库存水平标准差都减 少了，说明各节点企业的库存水平波动程度降低了。各节点 企业的订单方差与需求方差之比也都减少了，说明订单和需 求之差降低了（图６直观展示了仿真结果）。因此，在共享需 信息下，“牛鞭效应”得到了一定程度的缓解。 表２ 图６无信息共享和需求信息共享下牛鞭效应图 ５结论¨ １１８ 物流工程与管理 ［参考文献］ 第３５卷 本文利用Ａｒｅｎａ仿真软件建立多级供应链下的仿真模 型，研究分析了在多级供应链中存在普遍的“牛鞭效应”问 题，在共享需求信息下，零售商、分销商和制造商、供应商 库存的标准差和订单方差与需求方差之比得到有效抑制，均 低于无信息共享情况下的相应值。有效实现了供应链管理中 减少“牛鞭效应”的问题，提高了供应链的整体绩效。运用 【１］马士华，林勇．供应链管理【Ｍ】．北京：机械工业出版 社．２０００． 【２］Ｗ．Ｄａｖｉｄ Ｋｅｌｔｏｎ，Ｒａｎｄａｌｌ Ｐ．Ｓａｄｏｗｓｋｉ，Ｄａｖｉｄ Ｔ．Ｓｔｕｒｒｏｃｋ，周泓． 仿真使用Ａｒｅｎａ软件［ＭＩ．北京：机械工业出版社，２００７． ［３】Ｆｏｒｒｅｓｔｅｒ，Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｄｙｎａｍｉｃｓ，ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ ａｎｄ Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ，１９６１． Ａｒｅｎａ仿真方法进行供应链管理研究具有广阔的实践空间和 良好的应用前景，可以为供应链管理提供辅助决策支持，提 升企业竞争力。 采用计算机仿真的方法可以实现对供应链系统化分析和 建模，并可通过仿真试验在短时间内预见方案实施后的效果， 从而避免在供应链系统重组和变革中单纯依靠定性分析或定 量分析所带来的风险。供应链系统构成是体现在各个层面上 的，不仅包括作业系统构成，而且还包括组织模式、经营理 ［４］Ｄ．Ｓ．Ｊｏｈｎ，”Ｍｏｄｅｆｉｎｇ Ｍａｎａｇｅｒｉｌａ Ｂｅｈａｖｉｏｒ：Ｍｉｓｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｓ ｏｆ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｉｎ ｄｙｎａｍｉｃ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ．”Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎａｌ Ｂｅｈａｖｉｏｒ ａｎｄ Ｈｕｍａｎ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ， １９８９，４３，（３）：３０１－３３５． 【５】Ｌｅｅ，Ｈ．Ｌ．，Ｐａｄｈａｍａｎａｂｈａｎ，Ｖ．，＆Ｗｈａｎｇ，Ｓ．Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ ｓｕｐｐｌｙ ｃｈａｉｎ：Ｔｈｅ ｂｕｌｌｗｈｉｐ ｅｆｆｅｃｔ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍａｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ，１９９７ａ． ［６】Ｘ．ＺＨＡＯ，Ｍ．ＱＩＵ．”Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｈａｉｒｎｇ ｉｎ ａ ｍｕｌｔｉ—ｅｃｈｅｌｏｎｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｓｙｓｔｅｍ．”Ｔｓｉｎｇｈｎａ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ 念等很多方面，由于本文的研究仅限于业务层面，所以没有 更多的考虑其他方面，在系统分析建模时如何能够把企业经 营模式等，管理的思想在模型中合理的体现也有待进一步研 究。 Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．２００７，１２，（４）：４６６—４７４． 【７】刘超．信息共享对供应链牛鞭效应减弱效果分析Ⅱ】＿物流 科技，２０１２，（４）． （上接第１０９页） ［参考文献］ 【１】Ｇｕｉｄｅ，Ｊｒ．ｅｔ ａ１．Ｓｕｐｐ￣Ｃｈａｉｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｒｅｃｏｖｅｒａｂｌｅ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｕ】．Ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ，２０００，３０，（３）：１２５—１４２． 综上所述，绿色供应链柔性问题的分析框架如图１所示。 ［２］Ｒａｏ，Ｐｕｒｂａ，Ｈｏｌｔ，Ｄｉａｎｅ．Ｄｏ ｇｒｅｅｎ ｓｕｐｐ￣ｃｈａｉｎｓ ｌｅａｄ ｔｏ ｃｏｍｐｅｔｉｉｔｖｅｎｅｓｓ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ７．［Ｊ１．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ＆ＳＣＯＲ战略层 Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２００５，２５，（９）： ８９８－９１６． 【３］Ｎｅｗｍａｎ．Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｒｅｕｒｔｎｅｄ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｉｎ ｒｅｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ． Ｕ】．１ｉＥ Ｔｒａｎｓａｃｉｔｏｎｓ，２００５，（４５）：３１９—３３１． ＳＣＯＲ战术层 ［４】Ｚｈｕ．Ｑ．Ｈ，Ｓａｒｋｉｓ，ｅｔ ａ１．Ａｎ ｉｎｔｅｒ—ｓｅｃｔｏｒａｌ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｒｅｅｎ ｇｓｕｐｐ￣ｃｈａｉｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｃｈｉｎａ：ｄｆｉｖｅｍ ａｎｄ ｐｒａｃｔｉｓｅｓ．Ⅱ］． ＳＣＯＲ操作层 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｅａｎｅｒ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２００６，（５）：４７２—４８６． ［５】Ｈｅｌｅｎ Ｗａｌｋｅｒ，Ｌｕｃｉｏ Ｄｉ Ｓｉｓｔｏ，ｅｔ ａ１．Ｄｒｉｖｅｒｓ ａｎｄ ｂａｒｒｉｅ￣ｔＯ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｓｕｐｐ￣ｃｈａｉｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｐｒａｃｔｉｃｅｓ：Ｌｅｓｓｏｎｓ 图１ 绿色供应链的柔性问题的研究框架 ４结论 ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｕｂｆｉｃ ａｎｄ ｐｒｉｖａｔｅ ｓｅｃｔｏｒｓ．［Ｊ］Ｊｏｕｍａｌ ｏｆ Ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ ａｎｄ Ｓｕｐｐ￣Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００８，（１４）：６９—８５． 综上所述，本文分析了在绿色供应链环境下柔性问题研 究的必要性，并给出了基于供应链运作参考模型（ＳＣＯＲ） 【６】朱庆华，耿勇．中国制造企业绿色供应链管理实践类型及 绩效实证研究Ｕ】。数理统计与管理，２００６，２５，（４）：３９２—３９９． ［７］潘景铭，唐小我．需求不确定条件下柔性供应链生产决策 模型及优化Ⅱ］．控制与决策，２００４，１９，（４），４１１—４１５． 框架下进行绿色供应链环境下柔性问题研究的框架。笔者将 在以后的研究中对于该框架中的具体问题进行探讨。