원문정보
Association between Local Demand Coverage (Local Density) and the Bullwhip Effect : Evidence from B2B Food Distribution Centers
초록
영어
The bullwhip effect (BWE) refers to the amplification of demand variability as orders propagate upstream in a supply chain, resulting in inventory inefficiencies and increased operational costs. This study empirically examines the association between local demand coverage (Local Density) and the bullwhip effect. In this study, Local Density is defined as the ratio of active customers to potential customers within a distribution center’s service area, which differs from graph-theoretic density based on realized links over possible links. Analyzing 3.57 million wholesale transactions from two Korean B2B food distribution centers (2021-2024), we found that the high-density center exhibited a mean BWE 2.08 times lower than the low-density center (1.76 vs 3.66, p<.001). Panel regression analysis revealed that Local Density was significantly and negatively associated with BWE (β=-.74, p<.001), while inventory flow speed variability was positevely associated (β=+.49, p<.05). This study provides empirical evidence of a statistical association between Local Density and demand signal distortion, offering practical implications for distribution network design. Because this is an observational study based on two centers within a single firm, the findings should be interpreted as statistical associations rather than causal effects.
한국어
채찍효과(Bullwhip Effect)는 공급사슬 상류로 갈수록 수요 변동성이 증폭되는 현상으로, 재고 비효율성 과 운영비용 증가를 초래한다. 본 연구는 유통센터 지역 수요 커버리지(Local Density)와 채찍효과의 크기 간의 연관성을 실증적으로 분석한다. 본 연구에서 Local Density는 그래프 이론의 밀도 개념이 아니라 유통센터 서비 스 권역 내 잠재 고객 대비 최근 13주 활성 고객 비율로 정의한다. 한국 B2B 식품 유통회사의 2개 유통센터에서 수집한 357만 건의 도매 거래 데이터(2021-2024년)를 분석한 결과, 고밀도 센터의 평균 BWE가 저밀도 센터보다 2.08배 낮았다(1.76 vs 3.66, p<.001). 패널 회귀분석 결과, 로컬 밀도는 BWE와 유의한 음의 연관성(β=-.74, p<.001)을, 재고 흐름 속도 변동성은 양의 연관성(β=+.49, p<.05)을 보였다. 본 연구는 Local Density와 BWE 간 통계적 연관성을 제시하고, 유통 네트워크 설계에 대한 실무적 시사점을 제공한다. 다만 본 연구는 동일 기업 내 2개 센터를 대상으로 한 관찰연구이므로 결과는 인과효과가 아니라 통계적 연관성으로 해석한다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 검토
2.1 채찍효과의 정의와 원인
2.2 채찍효과 실증 연구
2.3 네트워크 구조와 공급사슬 성과
2.4 부패성 상품과 재고 관리
2.5 연구 공백
Ⅲ. 연구 방법
3.1 연구 설계
3.2 데이터
3.3 변수 정의
3.4 연구 가설
3.5 분석 방법
3.6 강건성 검증
Ⅳ. 분석 결과
4.1 기술통계
4.2 H1a 검정: 센터 간 BWE 비교
4.3 H1b/H4 검정: 패널 회귀분석
4.4 H2 검정: 매개효과 분석
4.5 H3 검정: 조절효과 분석
4.6 강건성 검증
4.7 가설 검정 요약
4.8 확장 강건성 검증
Ⅴ. 논의 및 결론
5.1 이론적 시사점
5.2 실무적 시사점
5.3 한계 및 향후 연구
REFERENCES
