自2005年以来，我国出版业图书不良库存问题日益严重，不仅库存数量连年增加，在库存结构方面也存在着诸多问题，有些出版社的仓库中甚至还堆积着大量50年前出版已经长了虫子的图书。

在业内，存销比大于1：1的出版单位不在少数，更有出版单位的图书存量是销量的四倍之多，库存周转能够达到一年1-2次的出版单位更是少之又少，且图书退货率多是高于15%。

不过，在业内也不乏像中信出版社这样在库存管控方面做得出色的出版单位。据了解，中信社的图书存销比远低于全行业的平均值，库存量仅是销售量的十分之一，图书库存周转周期仅为45天，通常情况下，一种图书入库一周后就能消化掉90%以上的存量，退货率仅为8.5%。

中信出版社库存周期仅45天，遥遥领先于行业平均水平

像中信社这样图书存销比低、库存周转率高的出版单位是怎样炼成的？在中信社副总编辑卢俊看来，这多亏有全行业数据的支撑。据了解，中信社在库存管控方面十分注重对整个行业的销售数据的分析与运用。“中信社不论总社还是分社都设有专门的数据分析岗位，专门分析全行业的图书销售情况。”卢俊介绍道。

有业内人士表示：“防止库存产生的最好办法就是不要让你的书成为库存书。”很多人认为，防止图书成为库存就要从选题入手，做值得反复阅读的长销书。不过，做长销书就真的能从源头控制出版单位的库存问题么？在卢俊看来，似乎掌控好图书的第一次加印量更为重要。他认为：“产生库存最重要的节点是图书第一次加印的时候，控制好图书首次加印的数量可以有效地防止库存产生。”

卢俊进一步解释道，如今出版单位的图书首印量都非常谨慎，首印量比较少，很少图书首印量会有几十万册，但如果图书上市后的销量比较好，出版单位在首次加印时印出几十万册的情况是比较多见的。但第一次加印的时候出版单位掌握的可决策数据依然有限，图书供应量与需求量的函数关系比较模糊，所以很容易印多了导致后来的图书库存积压问题。比如，一本书第一周的销量达到了1万册，按这个数据推算，这本书的销量应当不低于30万册，所以有些出版社就按照这个推理数据进行图书的首次加印，过了几个月后发现这本书还有大量的存货，但是在市场上已经卖不动了。

之所以会有这样的结果，卢俊表示：“很多出版单位忽略了图书的属性问题。”他表示，有些图书的销售周期相对较长，首次加印的时候印得多一点也是相对安全的；而有的图书销售周期短，尤其是一些明星类图书，这类图书往往一开始的市场表现很好，第一周在市场上就有可能销售几万册，不过这类图书可能只有3个月的销售周期，过了这个时间，图书就很可能就卖不出去了。所以，出版单位如果根据最初的市场情况做出判断，在首次加印的时候一下子印出好几十万册，等到图书短暂的销售周期一过，就会成为困扰出版单位的库存书。

这么说，并不意味着中信社在确定图书首次加印量的时候不依据市场反馈数据做出决策。卢俊表示：“我们的图书加印量是以行业数据为首要参考坐标的。”不过，中信社目前不再以中盘的数据信息为主要参考信息，而是根据终端的数据信息做出相应的分析与判断。卢俊认为，终端数据显示的是真正的读者需求，根据这一数据决策出来的加印量会更准确些。“在以数据信息为重要参考数据的基础上，我们还会研究图书的属性，根据图书的属性做出判断。像销售周期长的图书，我们首次加印量会乐观一些；销售周期较短的图书，在确定首次加印量的时候我们会相对保守一些。”

另外，在图书首次加印量的控制方面，中信社还会根据渠道的偏好做出判断。卢俊表示：“在考虑首次加印量时，我们第三个要考虑的因素就是渠道的属性。网络渠道和地面店渠道在图书销售方面存在着一些差异，比如，通常情况下网店的销售量会比地面店大一些，地面店的销售数量则比较零散。所以我们要全面分析各渠道的销售数据。”他举例道，如果图书在网络书店和地面店的销售情况都比较不错，在图书加印的时候会比较乐观一些；如果图书在网络渠道销售得较为不错，在地面店反响平平，中信社则会以网络渠道反馈回来的数据为依据，确定图书首次加印量；如果图书在地面店销售较为不错在网店表现不如预期，则会根据地面渠道的特点和数据判断图书的首次加印情况。

据卢俊介绍，中信社基于对终端数据分析、图书属性分析和渠道偏好分析，最终使图书首次加印后的库存量与图书的一周销量保持在4：1的范围内，从而保证了库存45天周转一次的超高周转率。

不少出版单位把渠道视为防止库存产生的有效手段，中信社也非常看重对渠道的管控。卢俊坦陈：“渠道管控不力很有可能加大出版单位的库存风险，不过对渠道的控制无非是掌握信息透明度的问题。如果数据是混乱的，很有可能导致批发商和零售商的相关市场数据在同一平面上看不出来，使出版社最终承受巨大的库存压力。”

就像出版社常常把积压的库存以超低折扣销售给网络批发商，这时候如果出版单位对渠道掌控力度不够，很有可能会遭遇地面店或是零售商做一些偷梁换柱的事情，比如地面店或零售商以6折购入一批图书，等到图书卖出去后再低价购入超低折扣的图书，随后用这批超低折扣的书向出版单位退货，致使出版单位承受经济损失与库存压力双重打击。

为了加强对渠道的掌控能力，中信社有着高频次的数据分析工作。据卢俊介绍，中信社以各个渠道的批发和零售信息为基础，对所有有可能影响图书销量的信息都会认真分析。像这样的数据分析工作每周会进行两次，且社里的员工都要熟知相关数据信息。

相关的数据分析使中信社更加透明地掌握了渠道的信息，并通过及时调整渠道策略，降低了库存风险。卢俊以《从0到1》为例，一开始出版社只是把该书简单地归为财经类，预估的市场销量也就10万册，但上市2天之后，通过对各渠道的数据分析发现图书的市场需求远不止那些专业用户，随后们就扩大渠道发行，使之成为销量百万级别的超级畅销书。

根据透明信息调整发行面积只是库存控制的一个“面”，从渠道方面有效控制库存产生还需要对上架率这个“点”和退货率这个“线”进行管控。在控制上架率方面，卢俊用了一个词来表述：“弱肉强食”强者总会被摆在最明显的位置，弱者永远是强者的牺牲品。但是，他还是以《从0到1》为例，该书由于市场需求量大，渠道在不断地进货，社里的备货有时会出现供不应求的状况，每当渠道遇到这种情况，都会自发地认为图书的市场需求非常大，这本书就会被渠道商放到店面最显眼的位置上，图书上架率的问题也随之解决。

至于退货率，卢俊认为，还是基于对行业数据的分析，然后根据相关数据所反映的信息对渠道有选择地发货，对铺货渠道的数量进行客观地把控。

“当然，数据不是唯一的决策逻辑，有时候根据数据做出的决策也不能保证完全正确，但是完全不根据数据做决策，那么就一定会面临严重的问题。”卢俊最后总结道。

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