摘 要：生鲜农产品供应链是食品供应体系的重要组成部分，其运行效率直接影响食品流通质量、损耗率及经济效益。然而，生鲜农产品的易腐性和需求波动较大，其库存管理面临库存积压及高损耗的问题。本文基于系统动力学方法，通过Vesim PLE软件构建了两级生鲜农产品供应链库存系统模型，通过仿真模拟分析比较需求波动下，传统库存管理与协同库存管理模式的效果。研究表明：生鲜农产品供应链库存系统存在显著的牛鞭效应，导致各环节库存波动，造成总库存量偏高、变质量居高不下的问题。协同库存管理可有效降低系统总库存量，减少因库存积压引起的变质损耗，显著提升供应链运行效率与经济效益。
关键词：生鲜农产品；需求波动；供应链库存；系统动力学；仿真；库存模式
中图分类号：F323.7；F259.22 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）03（a）--06
1 引言
2023年，中国生鲜农产品市场规模约为94371.4亿元，同比增长2.84%。生鲜市场规模的持续扩大不仅反映了消费者对健康生活方式和高品质生活的追求，还推动农业现代化进程与食品质量的全面提升。生鲜市场涵盖蔬菜水果、肉类、海鲜水产、鲜奶以及禽蛋等初级农产品类别。
近年来，政府高度重视生鲜农产品市场体系建设与现代农业设施的发展，将农产品批发市场的完善和优质农产品供给能力的提升作为重要战略任务。在这一政策背景下，各类市场主体，尤其是民营企业，在生鲜农产品流通领域取得了显著进展，成为推动我国生鲜农产品流通的重要力量。同时，生鲜农产品流通相关产业政策的出台，有助于规范行业发展，推动产业健康持续发展。然而，由于冷链设施不足、库存管理滞后及体系不完善等问题，生鲜农产品在供应链库存环节的损耗率仍然较高，达20%～30%。这不仅制约了行业效率的进一步提升，还对行业可持续发展提出了更高要求。
传统的生鲜农产品订货模式通常采用固定周期的订货方式，每次订货数量依据库存盘点结果和下一个周期的预计需求量进行确定。然而，生鲜农产品的需求受季节变化、天气条件及促销活动等多种因素的影响，波动性较大。由于采用固定周期订货模式，在两次订货周期之间，市场需求的动态变化难以及时传递至供应商，供应商收到的订单呈现周期性波动。这种模式既可能限制供应商对市场需求动态的准确把握，也可能扩大对市场需求的预测误差，导致库存积压，进而影响企业成本。对于生鲜农产品而言，库存的长时间积压会显著增加变质量。在库存环节中，生鲜农产品因易腐性而发生的产品变质，可能导致较大的经济损失。因此，相较传统订货模式，小批量、高频次的订货策略更适合于降低零售商的库存成本，同时能够在一定程度上保障生鲜农产品的品质[1-2]。
目前，国内生鲜农产品供应链库存管理的相关决策主要基于对市场需求预测和现有库存数量的分析。但在传统库存管理模式中，供应链各环节通常各自设定库存控制目标，缺乏信息沟通机制。这种各自为营的库存管理方式在库存能力限制、信息传递效率低下及需求预测不准确的情况下，容易导致库存的积压或短缺问题。生鲜农产品存在较强的可替代性，库存短缺对供应链的影响较小，但对生鲜农产品存在易变质性，一旦发生库存积压，变质风险就会显著增加，产生大量变质品，不仅对整个供应链都造成直接经济损失，还可能因变质产品流入消费者手中，对品牌形象产生不可逆的负面影响，从而引发难以弥补的多方面损失[3]。
JanssenL研究了库存容量限制下易腐产品库存模型在非平稳随机需求下的产品库存控制策略[4]。SHINSHIN等（2019）[5]主要研究了韩国泡菜食品行业中易腐物品的库存管理问题，认为原材料的易腐性限制了存储期限，需求控制也十分困难，使得库存的控制与管理更加复杂，提出通过释放库存来平衡供需。委洁等（2018）[6]通过分析影响生鲜农产品物流库存的因素，认为生鲜农产品物流库存控制对于降低物流成本和保证产品质量至关重要，研究供应链上下游企业间应加强合作、信息共享。Vaka D K等（2024）[7]深入探讨了库存管理的综合方法，考察了供应商管理库存在优化整个供应链中的库存管理方面的关键作用，通过这种方法，供应链企业可以实现成本效益并提高响应能力，最终加强其在行业内的竞争地位。MohamadiN等（2024）[8]通过对不确定需求和可变供应条件产生的固有随机性问题及库存普遍存在的浪费和短缺问题，采用 Advantage Actor-Critic（A2C） 算法，解决了两级供应链中易腐库存分配的复杂问题。陈军等（2023）[9]基于变质库存理论，构建了一个需求依赖于价格和库存水平的零售商双渠道定价与库存补货联合决策模型，通过研究表明降低变质成本是零售商实现更高利润的关键条件。
为了应对需求的动态性对供应链库存的影响，周建频等（2021）针对需求的动态不确定性和供应链多级库存管理的复杂性，构建供应链多级库存决策系统的仿真优化模型，基于预测误差的库存控制策略，通过安全库存的计算来应对需求预测的不确定性[10]。徐小平等（2024）基于制造商和一个平台组成的供应链，研究需求波动下供应链模型，主要探讨供应链的协调问题[11]。
从上述文献来看，随着生鲜农产品业态的不断创新，现有研究中对生鲜农产品供应链库存模式的探讨虽然较多，但通过系统建模研究需求波动下供应链库存管理的较少。相较其他模型，系统动力学方法在处理长期性和周期性问题方面具有显著优势，可以模拟不同需求波动情境下的库存管理过程，评估不同库存管理策略的效果，并识别影响库存管理效果的关键因素，从而为生鲜农产品供应链库存管理提供新的视角与解决方案。本文运用系统动力学方法，建立了一个考虑需求波动的生鲜农产品供应链库存模型，通过仿真分析比较传统供应链库存与协同库存模式，研究库存模式给生鲜农产品供应链带来的影响。
2 系统动力学库存控制模型的建立
在传统供应链系统中信息并不共享，供应商与零售商分别独立管理其库存信息、库存覆盖时间与调整时间、需求预测信息及订单处理状态信息。供应商只能依赖于零售商的订单信息来进行需求预测和决策，而协同库存管理模式强调信息的整合与共享，通过将供应商与零售商的信息资源进行统一管理，供应商可以获取零售商的需求预测与库存管理信息，零售商也可以获得供应商的库存信息。
鉴于生鲜农产品供应链受到多种复杂因素的共同影响，系统动力学模型难以模拟所有可能的情况。基于研究重点在于库存管理模式对库存的影响，本文在不影响研究结论合理性的前提下，对模型进行了一定简化，并提出以下研究假设：
（1）不考虑存放生鲜农产品的库存的容量、冷链等问题；
（2）供应链成员收到的订单实行“先进先出”原则；
（3）生鲜供应链只订购一种产品；
（4）产品在所有时期都无损失，仅在库存过程中出现变质；
（5）供应链各节点的到货量存在延迟，即下游企业向上游企业发送订单需求后并不能立刻收货，需要一段时间后才能到货；
（6）供应链中各节点都应实施安全库存策略。
2.1 系统各因素变量之间的因果关系分析
基于生鲜农产品供应链的运作流程，本文以两级供应链（供应商与零售商）为研究对象，对生鲜农产品供应链库存管理系统进行分析。根据生鲜农产品供应链运作流程的具体特征，明确系统中各因素间的相互作用关系，构建了生鲜农产品供应链库存模型的因果关系图（图1）。在该因果关系图中，存在多条反馈循环链，本文选取并展示了其中4条主要的循环链，以突出关键因果关系及其在系统动态中的作用。
2.2 系统SD流图
系统动力学流图用于描述反馈系统中影响动态性能的累积效应，并进一步区分不同的变量类型。在此基础上，对图1系统因果关系图进行细化，可以构建出该系统的流图结构，分别建立传统库存管理系统动力学流图和供应链协同管理库存模式的系统动力学流图（图2）。
2.3 模型方程
在实际情况中，生鲜农产品供应链的运行环节非常复杂。为方便研究，并聚焦于生鲜农产品供应链库存管理模式的分析，本文根据生鲜农产品库存运行的实际特征，设置了10个常量参数和27个动态变量，用以模拟生鲜农产品库存系统的运行机制。本模型共包含38个变量（暂未设置市场需求变量），并假定模型的仿真周期为120天，步长为1天，以充分反映系统的动态变化特性。
首先根据调研和相关论文，设计部分常量如下：
供应商安全库存系数为1.2，供应商库存持续时间为1.5天，供应商库存调整周期为15天，供应商移动平滑时间为10天，供应商运输延迟为2天，供应商发货延迟为0.5天，订货延迟时间为1天。零售商安全库存系数为1.2，零售商库存覆盖时间为10天，零售商库存调整时间为5天，零售商运输延迟为1天，零售商移动平滑时间=5天。系统安全库存系数=1.1。
3 系统模拟仿真与建议
在现实生活中，生鲜农产品具有较强的替代性，消费者对农产品的需求量通常存在一定的波动性，这种需求波动受多种因素影响。本文依据现实生活中出现的不同市场的需求情况，通过结合Vensim PLE软件中的一些特殊函数，使需求量产生变化，进行仿真模拟。仿真的结果可以观测到不同市场需求下，供应链中供应商库存、零售商库存、系统总库存和系统总变质量的变化情况。
本文选取市场需求随机波动和市场需求突发波动两个决策变量，与供应商库存、零售商库存、系统总库存、系统总变质量四个反映生鲜农产品两级供应链库存情况的衡量指标。
3.1 市场随机需求仿真
在系统动力学仿真软件Vensim PLE中，利用RANDO MNORMAL函数可以模拟随机市场需求的变化。建立模拟市场随机需求的函数：
市场需求=300+IFTHENELSE（Time＞15，RANDOMNORMAL-0.5*300，0.5*300，0，300，4，0）
这个函数表示时间在0～15天范围内市场需求为300千克。当时间大于15天时，需求在150千克与450千克中随机取值，直到模拟时间到120天为止。通过Vensim PLE软件的仿真，得到如图3所示的仿真结果。
从图3可以看到，传统供应链供应商库存和零售商库存都在15天后发生剧烈波动，可以清晰地发现，供应商的库存波动幅度显著超过零售商，这主要是由于零售商根据其安全库存系数进行采购。由于需求的不稳定波动，零售商期望的库存水平也会大幅波动，进而引起订单量的波动。供应商根据零售商的订单量，基于自身安全库存系数进行发货和采购，导致其库存量持续居高不下。而在协同库存管理模式下，供应商库存和零售商库存之间的波动幅度在某种程度上是相似的，显示出供应链上下游之间的协调性。随着时间的推移，系统总变质量不断增加，但由于传统供应链库存管理相对于协同库存管理模式系统总库存量较高，变质量的增速较快。
3.2 市场突发需求仿真
在生鲜农产品的日常销售过程中，节日、促销活动与生鲜农产品的大量上市等特定场景会导致消费者购买需求激增，从而对零售商库存和供应商库存产生较大冲击。对此，利用Vensim PLE软件中的PULSETRAIN脉冲函数，可以有效模拟此类需求波动情形，从而更精准地分析其对生鲜农产品库存系统的动态影响。建立模拟市场突发需求的函数：
市场需求=300+IFTHENELSE（Time＞15，PULSETR AIN30，5，30，120*300，0）
此函数表示在开始的0～15天内的市场需求为300千克。当时间大于15天，市场需求增加300千克，持续5天，之后需求又降低为原始市场需求。每隔30天重复一次该函数，直到模拟时间到120天为止。
从图4可以看出，传统供应链库存模式下，零售商库在突发需求发生的同时，会基于安全库存系数进行库存调整，增加订单量，导致库存量显著增加。而零售商订单量的增加，则会导致供应商的预测需求量增加，使供应商采购更多产品以保证有足够的库存量来满足突增的零售商需求。但在突发需求结束后，零售商需求预测下降，进而导致零售商的订单量下降。同时，也会导致供应商存有较高的库存堆积。从系统总库存来看，库存水平波动较大，库存量较高，导致系统总变质量较高。而供应链协同库存模式下，供应商直接获得零售商的需求预测，基于联合安全库存系数，相比传统供应链库存管理模式，采购量较少，在保持较为稳定的库存量的前提下，还能满足市场需求，减少系统总变质量。
3.3 两种模式库存对比分析
从以上系统模拟仿真结果图可以看出，无论是随机市场需求还是突发市场需求，生鲜农产品供应链系统中库存模式对系统各自的库存和总库存状况产生显著影响。传统供应链库存模式明显存在所谓的“牛鞭效应”，导致库存水平的显著堆积，同时伴随较大的库存波动，这说明库存变化是非常不稳定的。相比之下，在协同管理模式下，总库存水平显得更为稳定，供应商的库存量也大幅降低。在变质率相同的情况下，采用协同库存模式的系统能够大幅减少库存过剩和缺货的风险，从而有效减少系统库存的变质量。这表明协同库存管理模式在减少库存波动和降低总库存量方面具有显著优势。当市场需求突然增加时，系统也能迅速响应，确保及时补货，减少缺货带来的销售损失。
通过对比两种库存管理模式可以看出，协同库存管理能够更好地应对市场需求变化，减少库存积压，提高供应链的整体效率。因此，从这些分析结果来看，建立协同库存管理模式对于生鲜农产品供应链的发展具有更为显著的优势。这种模式不仅可以减少库存积压，降低库存变质的风险，还能提高整个供应链系统的效率和响应速度，从而更好地适应市场需求的变化，在生鲜农产品供应链中具有显著的优越性和应用价值。
4 建议及结论
4.1 建议
为实现生鲜农产品供应链的协同库存管理模式，降低整体库存水平和库存变质量，必须依赖供应链成员的共同参与和密切合作。为此，本文提出以下建议：
（1）构建供应链战略合作伙伴关系。供应链成员之间通过契约形式逐步建立稳定的合作关系，在建立信任后供应链成员可以发展为战略合作伙伴，通过签订长期合作协议，从短期交易的关系转向基于战略高度的长期协作。通过共同规划供应链协同库存管理模式发展方向，可有效提升整体竞争力，增强供应链在市场中的优势地位。
（2）建立信息共享平台。设计和构建信息共享的信息交互平台，建立良好的沟通机制和反馈机制。供应链成员在不涉及商业机密的前提下，可以在这个平台上实时共享采购计划、库存水平、销售数据等。供应链上下游企业能够据此及时调整生产、采购和库存计划，避免库存积压或缺货情况。各供应链成员之间的信息能以最快的速度进行传递，减少信息延迟现象。
（3）调整期望库存覆盖时间与调整时间。通过缩短运输延迟时间及发货延迟等措施，可以显著降低库存积压的风险，从而减少库存过期或变质的可能性。这不仅有助于供应链企业降低库存持有成本，还能有效提升库存周转率，增强资金使用效率，更加灵活地应对市场需求波动，提供更及时的服务，从而提高客户的满意度和忠诚度，提升企业的经济效益和竞争力。
（4）建立联合绩效指标。设计一套涵盖供应链整体绩效的评估指标，其中包括供应链库存总成本、订单履行周期、库存周转率、系统总变质率等多个关键指标。通过这些具体且量化的指标，确保所有供应链成员都能明确关注并致力于实现这些共同目标。在此基础上，各成员可以协同合作，共同优化库存管理流程，有效减少库存积压现象，提升供应链整体运作效率和效益。
4.2 结论
本文运用系统动力学方法进行研究，构建了传统供应链库存管理模式与供应链协同库存管理模式两个动态的两级生鲜农产品供应链库存系统模型。在Vensim PLE软件上，通过构建模拟市场需求的两种变化形式，进行系统仿真模拟。结果显示，供应链中供应商和零售商实现协同库存管理后，有效解决了生鲜农产品由于“牛鞭效应”带来的库存堆积或变质亏损，在实际应用中具有一定的可操作性，有效降低了库存水平。同时，在相同的变质率下，库存变质量显著下降。为了实现生鲜农产品供应链各成员之间的协同库存管理模式，达到降低库存水平和库存变质量的目的，本文提出了建立供应链战略合作伙伴关系、建立信息共享平台、调整期望库存覆盖时间与调整时间、建立联合绩效指标的建议，旨在为相关研究提供一定的参考。
本文的研究范围仅限于两级生鲜农产品供应链的库存管理。然而，在现实情况中，特别是随着生鲜农产品供应链的不断发展和复杂化，供应链的结构和层级往往更为多样化。因此，未来的研究需进一步拓展到多级供应链、双渠道供应链的情况，以更全面地探讨协同库存管理在生鲜农产品供应链不同层级和结构中的适用性及效果。
参考文献
谢如鹤，罗湖桥，陈冠名.基于初始新鲜度的生鲜农产品订货策略[J].包装工程，2020，41（13）：179-184.
韩曙光，夏鹏.基于变质库存理论的生鲜农产品订货策略研究[J].浙江理工大学学报（社会科学版），2016，36（6）：532-536.
程文彬.产品安全事件对企业及供应链绩效的影响[D].成都：电子科技大学，2016.
Janssen L， Sauer J， Claus T， et al. Development and simulation analysis of a new perishable inventory model with a closing days constraint under non-stationary stochastic demand[J]. Computers amp; Industrial Engineering， 2018， 118： 9-22.
Shin M， Lee H， Ryu K， et al. A two-phased perishable inventory model for production planning in a food industry[J]. Computers amp; Industrial Engineering， 2019， 133： 175-185.
委洁，刘文慧.基于系统动力学的生鲜农产品物流库存仿真分析[J].保鲜与加工，2018，18（2）：130-134.
Vaka D K. Integrating inventory management and distribution： a holistic supply chain strategy[J]. the International Journal of Managing Value and Supply Chains， 2024， 15（2）： 13-23.
Mohamadi N， Niaki S T A， Taher M， et al. An application of deep reinforcement learning and vendor-managed inventory in perishable supply chain management[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence， 2024， 127： 107403.
陈军，康莎.面向双渠道销售的农产品定价与库存补货联合决策[J].工业工程，2023，26（3）：39-46.
周建频，周小番.适应动态需求的供应链多级库存系统仿真[J].集美大学学报（自然科学版），2021，26（3）：228-233.
徐小平，陈珈好，何平，等.需求波动下考虑平台赋能和碳交易机制的供应链协调问题[J].管理工程学报，2024，38（4）：271-282.
