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啤酒效应:信号在传递过程中被无限放大或缩小

不对称信息会扭曲供应链内部的需求信息

麻省理工学院的斯特曼教授做了一个着名的实验——啤酒销售流通实验。假设制造一件成品要经过7个流程,需要7层上游厂商提供原材料和配件。如果第一个月,客户向公司下的订单是100件,为了防止缺货风险,保证安全库存,公司会要求上游厂家提供105件。

然后,公司的上游厂商为了保险,会要求他的上游厂家提供110件,以此类推,到了最上游的第七层厂商时,他所提供的数量可能达到200件之多。

10个月下来,随着时间与上下游的累计效应,这个数字会与实际需求相差很远,导致最后一层厂商损失惨重,可能受伤100倍。

“啤酒效应”暴露了供应链中信息传递的问题。不对称的信息往往会扭曲供应链内部的需求信息,而且不同阶段对需求状况有着截然不同的估计,如果不能及时详细地掌握供应链的供求状况,其结果便是导致供应链失调。可怕的市场“泡沫”,往往便是“啤酒效应”所导致的最终结果。

“啤酒效应”不仅仅是啤酒行业的现象,也是经济流通领域一种具有普遍意义的现象。“啤酒效应”产生的原因在于信息传递过程中出现了偏差。

春秋时宋国有一个姓丁的人家家里没有水井,需要抽出一个人专门到很远的地方打水洗涤。于是丁家下定决心打一眼井。井打好后,丁家人非常高兴,逢人便说:“我们打井节省了一个人的劳动力。”人们辗转相传,越传越走样,传到最后竟然成了:“丁氏打井打出了一个人。”于是,宋国的人都在议论这件事,宋国的国君也听说了这件事。宋君派人去问丁家这件事。丁氏答道:“是节省了一个人的劳动力,并非打井打到了一个人!”

打井挖出一个人,显得荒诞不经,却有很多人相信。信息在传递的过程中,往往会发生偏差,以致产生以讹传讹的情况,这就要求人们必须加以辨别考察。

有信息传递就会有谬误,产生这种谬误有可能是因为传递链过长,因此要充分利用现代信息技术,减少信息传递的中间环节。此外,也可能是有些人在信息传递过程中制造虚假信息,传播谣言。因此要建立一套避免信息失真的保障制度,对那些虚假信息的制造者给予相应的处罚。

信息传递中的失真性

流浪狗波波在一棵树下小憩了一会儿,醒来后,发现身边围聚着一帮大爷大妈,他们仔细地盯着波波,眼都不眨一下。

“这是一只萨摩犬,绝对是。”一个很像学者的老头,发表了意见。

“他们又在讨论我的品种。”波波虽然无奈,但碍于重重人墙,它无法冲出去,只得听这些大爷大妈们争论。

一个大妈发表不同意见:“不对不对,这条狗和我家的土狗很像,我猜它应该是一条普通的狗,顶多是条杂交狗。”

众人争论不休,过了许久才散开,波波方能昏头昏脑地离开。但事情还没有结束,一路上不断有人围观他。

两个妇女在讨论:“这不是那条有着萨摩犬血统的狗吗?长得真不错。”

波波赶紧躲到另一端,没想到,有几个人也指着它说:“就是它,就是它,那条萨摩犬,真好,能值大价钱呢。”

到走出这片生活区时,波波所听到的最后版本已经是:“今天早上,本社区发现了一条富豪家遗失的名贵犬,能值很多钱,要把它抓住,富豪一定有重谢。”

波波惊出一身冷汗,它偷偷摸摸地从街角溜走,生怕人们把它捉去换钱。其实自己根本就是一条普通的狗,只不过在人们的口口相传中,变成了一条名牌狗,这真是让它哭笑不得的误会。

其实,在我们的生活中类似的事并不在少数,这就是信息在传递过程中的失真。一个人说街上有老虎,人们不信;两个人说街上有老虎,人们开始有点相信;当三个人都说街上有老虎时,人们肯定会相信了,这就是“三人成虎”。在信息传递的过程中,往往存在失真的可能性。

比如,现在以车代步成为越来越多人的选择。市中心的拥堵生活,令都市里的人们不堪重负,他们便选择在郊区买房,享受清新空气和自然魅力,但工作地点不可能变更,所以,汽车的重要性就变得不言而喻了。

但现在的汽车更新换代极快,堪比电脑、相机这些电子数码产品,所以,买二手车便成为人们的首选。二手车市场里应有尽有,不比正规汽车店里的差,价格便宜,只要能挑中一辆性能不错、价格适中的二手车,便算是赚到了。

如何才能选中一辆让人心满意足的二手车呢?普通人对于车的了解有限,他们便将希望放到了专家身上。

但专家是否就真的权威?没人可以确定,二手车的性能、价格种种因素都会令买车的人做出错误的判断,专家的许多建议很多时候只是纸上谈兵,而买车需要实际的考察和认真的审视,这是专家无法给予的,只能靠自己判断。

就好像故事中人们对待波波的态度一样,那些真专家、伪专家一渲染,人们便开始相信一些虚假的信息。买车时,正是因为信息的不对称,买二手车的人为了尽量降低风险,便使劲压低价格,所以,即便是一辆崭新的车开到二手车市场,也会大打折扣。

可见,信息失真,受损失的不仅仅是买方,卖方也不会占到便宜。随着经济学研究的深入发展,特别是社会信息化进程的加快,人们认识到,信息传递的失真会带来额外的成本,因此我们必须认识到降低或避免信息失真成本

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