对市场的响应速度而言，牛鞭效应表明，越是处于供应链后端，企业响应速度越慢（也因为其响应幅度最大）。其结果是，当市场需求增加的时候，供应商往往产能不足，无法支持制造商；而当市场需求放缓时，供应商则往往继续过量生产，造成库存积压。
由于牛鞭效应，伴随着过量生产的是整个供应链的生产能力过度膨胀。一旦经济不景气，整个供应链被迫大幅削减人员，关、停、并、转设备。公司的供应商则经历了更加剧烈的苦难历程，大多数供应商的人员减半，营业额只有高峰期的三分之一，有的供应商设备产能力利用率只有30%左右。
对整个宏观经济而言，牛鞭效应可以解释为什么有些行业比另一些行业提前衰退，或滞后复苏。拿半导体行业而言，供应链前端的芯片制造业先于后端的设备制造业衰退；而后者则滞后于前者复苏。而对于单个企业而言，当经济复苏的时候，不但要动员自身的生产能力，更重要的是动员各级供应商。
这是因为由于牛鞭效应，后端供应商往往受到更大的经济影响，面临更大的财务压力，从而更难也更不情愿扩张生产能力。在行业腾飞、经济景气时，往往由于后端供应商没法及时扩张而影响整个供应链的销售业绩。
成因
1．多重需求预测。
当处于不同供应链位置的企业预测需求时，都会包括一定的安全库存，以对付变化莫测的市场需求和可能的供应商供货中断。当供货周期较长时，这种安全库存的数量将会非常显著。
为了达到生产、运输上的规模效应，厂家往往批量生产或购货，以积压一定库存为代价，换取较高的生产效率和较低成本。在市场需求减缓或产品升级换代时，代价往往巨大，导致库存积压、库存品过期，或二者兼具。
3．价格浮动和促销。
厂家为促销往往会推出各种促销措施，其结果是买方大批量买进而导致部分积压。这在零售业尤为显著，使市场需求更加不规则、人为加剧需求变化幅度，严重影响整个供应链的正常运作。比如零售商在促销，给制造商几个大订单；制造商往往不知道这是促销，还以为是销量好，就增加产能、库存来应对；促销停止了，零售商的订单量降下来 ，但制造商的库存、产能已经增加上去了，需要一段时间才能消化掉。
其实即使制造商知道是零售商在做促销，类似的问题还是存在：比如正常需求是100个/星期，促销下变为150个/星期，那制造商就得想办法弥补这50个的变动，不增加安全库存，也得赶工加急，成本上升。对于制造业来说，最好是产量平稳，这样产能、成本更容易控制。
总的来说，价格浮动和促销只是把未来的需求提前，到头来整个供应链很难从中获利，人工制造的波动反倒是成本更高。
4．理性预期。如果某种产品的需求大于供给，且这种情况可能持续一段时间，厂家给供应商的订单可能大于其实际需求，以期供应商能多分配一些产品给它，但同时也传递虚假需求信息，导致供应商错误地解读市场需求，从而过量生产。
随着市场供需渐趋平衡，有些订单会消失或被取消，导致供应商多余库存，也使供应商更难判断需求趋势。等到供应商搞清实际需求已经为时过晚，成为又一个“计划跟不上变化”。
这种现象在2000年前后的电子行业得到充分体现，整条供应链都深受其害，积压了大量库存和生产能力，前面提到的思科就是一个典型例子。2005、2006年前后全球原材料短缺，大家拼命多下订单，希望冶炼厂能多分配些产能，客观上造成了冶炼厂产能的过度膨胀。
2008年金融危机以后，很多企业预计需求低迷会持续很久，就大幅度减产，以消耗现有的库存。全球很多经济体很快触底反弹，从2009年第二季度开始，部分电子产品短缺，造成市场上类似的过激反应，掀起新一轮的产能、库存膨胀。
上述种种成因，除了批量生产与生产模式有关外，别的大都可以通过供应链范围的信息共享和组织协调来减轻影响。
例如上下游企业之间培养信任，并加大非核心保密信息的交流和共享，通过信息交流代替实物的库存，避免多重预测，减少信息的人为扭曲；
在价格政策上，制造商应谨慎使用价格促销，并尽量与零售商实行“天天低价”；
在理性预期上，供应商应以历史需求为基础分配产品，从而避免用户单位虚报需求；
在生产方式上，供应商应采用精益生产，使达到最佳经济生产批量的数量减小，从而减少供应链库存，提高对市场需求变化的响应速度。
来源：国际电子商情
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